A Deeper Look into DeepCap [96.7] そこで本研究では,単分子密集型人間のパフォーマンスキャプチャのための新しい深層学習手法を提案する。
本手法は,多視点監視に基づく弱教師付き方式で訓練されている。
我々のアプローチは、品質と堅牢性の観点から、芸術の状態を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 11:34:33 GMT)
A computational model implementing subjectivity with the 'Room Theory'.
The case of detecting Emotion from Text [68.8] 本研究は,テキスト分析における主観性と一般的文脈依存性を考慮した新しい手法を提案する。
単語間の類似度を用いて、ベンチマーク中の要素の相対的関連性を抽出することができる。
この方法は、主観的評価がテキストの相対値や意味を理解するために関係しているすべてのケースに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 21:52:29 GMT)
Towards Scalable Unpaired Virtual Try-On via Patch-Routed
Spatially-Adaptive GAN [66.4] 本稿では,現実世界の仮想試行を支援するテクスチャ保存型終末ネットワークであるPAtch-routed SpaTially-Adaptive GAN (PASTA-GAN)を提案する。
PASTA-GANは、各衣服のスタイルと空間情報をアンタングルするために、革新的なパッチを外したアンタングルモジュールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 08:36:12 GMT)
Towards Graph Self-Supervised Learning with Contrastive Adjusted Zooming [49.0] 本稿では,グラフコントラスト適応ズームによる自己教師付きグラフ表現学習アルゴリズムを提案する。
このメカニズムにより、G-Zoomはグラフから複数のスケールから自己超越信号を探索して抽出することができる。
我々は,実世界のデータセットに関する広範な実験を行い,提案したモデルが常に最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 22:45:53 GMT)
Nearly-Resonant Crystalline-Phononic Coupling in Quantum Spin Liquid
Candidate CsYbSe$_2$ [48.3] 最近同定された量子スピン液体(QSL)候補であるCsYbSe$$は、強い結晶電界励起を示す。
我々はラマン分光法によりフォノンモードとCEFモードを同定し、強いCEF-フォノン混合を観測し、振動バウンド状態となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 20:14:20 GMT)
Combining Data-driven Supervision with Human-in-the-loop Feedback for
Entity Resolution [47.9] 同一人物を表すデータポイントを特定し、統合するモデルを構築します。
このケーススタディでは、トレーニング・プロダクション性能のばらつきを解消するために、私たちのHuman-in-the-loopを有効にした、データ中心のソリューションについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 02:22:12 GMT)
Incentive Mechanisms for Federated Learning: From Economic and Game
Theoretic Perspective [42.5] フェデレートラーニング(FL)は、所有者の生データを公開せずに、大規模機械学習(ML)モデルをトレーニングする大きな可能性を示している。
FLでは、データ所有者は、ローカルデータに基づいてMLモデルをトレーニングすることができ、モデルの所有者に生データではなくモデル更新を送信してアグリゲーションを行うことができる。
モデル精度とトレーニング完了時間の観点から学習性能を向上させるためには,十分な参加者を募集することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 07:22:14 GMT)
Generalizing Graph Neural Networks on Out-Of-Distribution Graphs [41.7] トレーニンググラフとテストグラフの分散シフトを考慮せずにグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。
このような環境では、GNNは、たとえ素早い相関であるとしても、予測のためのトレーニングセットに存在する微妙な統計的相関を利用する傾向がある。
本稿では,スプリアス相関の影響を排除するため,StableGNNと呼ばれる一般的な因果表現フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 18:57:18 GMT)
RDF-to-Text Generation with Reinforcement Learning Based Graph-augmented
Structural Neural Encoders [34.8] 本稿では, RDF三重項における局所構造情報と大域構造情報の両方を学習するために, 2つのグラフ拡張構造型ニューラルエンコーダを組み合わせたモデルを提案する。
テキストの忠実性をさらに向上するため,情報抽出に基づく強化学習報酬を革新的に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 08:41:54 GMT)
Graph-augmented Learning to Rank for Querying Large-scale Knowledge
Graph [34.8] 情報検索に基づく知識グラフ質問応答(KGQA)は,大規模知識グラフから回答を取得して回答することを目的としている。
まず,検索したKSGを,新しいサブグラフ分割アルゴリズムを用いて,より小さなKSGに分割する。
次に、ランク付けモデルから上位のKSGを選択するためのグラフ拡張学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 08:27:37 GMT)
HeterPS: Distributed Deep Learning With Reinforcement Learning Based
Scheduling in Heterogeneous Environments [33.0] ニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングプロセスは、多くのスパースな特徴を持つ大規模な入力データを扱うのが一般的である。
Paddle-HeterPSは分散アーキテクチャとReinforcement Reinforcement (RL)ベースのスケジューリング手法で構成されている。
パドル・ヘターPSはスループット(14.5倍高い)と金銭的コスト(312.3%小さい)で最先端のアプローチを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 17:09:15 GMT)
Satellite Based Computing Networks with Federated Learning [30.1] 人工知能(AI)によって強化された第6世代(6G)モバイルシステムである無線通信の新世代が、かなりの研究関心を集めている。
6Gの様々な候補技術の中で、低軌道(LEO)衛星はユビキタス無線アクセスの特徴をアピールしている。
知的適応学習を備えた大規模相互接続デバイスをサポートし,SatComにおける高価なトラフィックを削減するため,LEOベースの衛星通信ネットワークにおけるフェデレーション学習(FL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 13:24:23 GMT)
Deep Spoken Keyword Spotting: An Overview [28.3] Spokenキーワードスポッティング(英: Spokenキーワードスポッティング、英: Spokenキーワードスポッティング、英: Spokenキーワードスポッティング)は、音声ストリームにおけるキーワードの識別を扱う。
ディープKWSは、音声科学者の間でホットな研究トピックとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 13:46:57 GMT)
Precise Learning of Source Code Contextual Semantics via Hierarchical
Dependence Structure and Graph Attention Networks [28.2] 階層的な依存関係を組み込んだ新しいソースコードモデルを提案する。
本稿では,基本ブロックの構文構造,すなわち対応するASTをソースコードモデルに導入し,十分な情報を提供する。
その結果,本モデルではパラメータのスケールを50%削減し,プログラム分類タスクの精度を4%向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 04:03:42 GMT)
FAMINet: Learning Real-time Semi-supervised Video Object Segmentation
with Steepest Optimized Optical Flow [21.5] 半教師付きビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)は、ビデオシーケンス内のいくつかの動くオブジェクトをセグメント化することを目的としており、これらのオブジェクトは第一フレームのアノテーションによって指定される。
光の流れは、セグメンテーションの精度を向上させるために、多くの既存の半教師付きVOS法で考慮されてきた。
本稿では,特徴抽出ネットワーク(F),外観ネットワーク(A),運動ネットワーク(M),統合ネットワーク(I)からなるFAMINetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 07:24:33 GMT)
Weakly Supervised Prototype Topic Model with Discriminative Seed Words:
Modifying the Category Prior by Self-exploring Supervised Signals [19.7] データレステキスト分類は、弱い教師付き学習の新しいパラダイムである。
本稿では,先行するカテゴリの新規な定式化を提案する。
WSPTM(Weakly Supervised Prototype Topic Model)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 00:00:56 GMT)
Winds of Change: Impact of COVID-19 on Vaccine-related Opinions of
Twitter users [19.1] 新型コロナウイルス(COVID-19)ワクチンを社会規模で投与することは、新型コロナウイルスの感染拡大を防ぐための最も適切な方法だと考えられている。
この世界的なワクチン接種は、ソーシャルメディアプラットフォーム上のワクチンに対する支持と懸念を強く表明する反Vaxxersと反Vaxxersの可能性を自然に引き起こした。
この研究の目的は、Twitterの談話データのレンズを使って、この理解を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 19:33:51 GMT)
Are Vision Transformers Robust to Patch Perturbations? [18.5] パッチワイド摂動に対する視覚変換器の堅牢性について検討する。
自然劣化パッチに対するViTの強い堅牢性と、敵パッチに対する高い脆弱性は、どちらも注意機構によって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 19:00:51 GMT)
Sparse Tensor-based Multiscale Representation for Point Cloud Geometry
Compression [18.2] Sparse Processing (STP) を用いたVoxelized PCGのマルチスケール表現による統合ポイントクラウド幾何 (PCG) 圧縮手法を開発した。
複雑性を適用することで複雑性を著しく減少させるのは、最も確率の高いVoxels(MP-POV)を中心とした畳み込みのみを実行するためである。
提案手法は,すべてのスケールでモデル共有を行うため,ポイントワイズによる軽量な複雑性と,小さなストレージ欲求を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 17:02:45 GMT)
Improving Tagging Consistency and Entity Coverage for Chemical
Identification in Full-text Articles [17.2] 本論文は,BioCreative VII Track 2 チャレンジの化学識別タスクに提案されたシステムに関する技術的報告である。
タグの一貫性とエンティティカバレッジを様々な手法で改善することを目的としている。
課題の公式評価では,ベースラインモデルを大幅に上回り,NERでは1位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 13:13:58 GMT)
Learning Non-Stationary Time-Series with Dynamic Pattern Extractions [16.2] 最先端のアルゴリズムは、定常時間データを扱う上で、優れたパフォーマンスを実現している。
定常時系列に対処する伝統的なアルゴリズムは、Forexトレーディングのような静止しないシリーズには適用されない。
本稿では,非定常時系列列の予測の精度を向上する適用モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 10:52:37 GMT)
CamLiFlow: Bidirectional Camera-LiDAR Fusion for Joint Optical Flow and
Scene Flow Estimation [16.0] 同期した2Dデータと3Dデータから光フローとシーンフローを同時推定する問題について検討する。
そこで本研究では,CamLiFlowと呼ばれる新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。
提案手法は,KITTI Scene Flowベンチマークで1位であり,従来の1/7パラメータよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 02:58:38 GMT)
Teacher-Student Training and Triplet Loss to Reduce the Effect of
Drastic Face Occlusion [15.4] 我々は、完全に視覚的な顔で訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が、非常に低い性能レベルを示すことを示した。
隠蔽面上でのディープラーニングモデルの微調整は非常に有用であるが、完全可視面上で訓練されたモデルから知識を抽出することにより、さらなる性能向上が得られることを示す。
本研究の主な貢献は,三重項損失に基づく知識蒸留の新たなアプローチであり,モデルとタスクをまたいだ一般化である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 11:13:46 GMT)
Exploiting Multi-Scale Fusion, Spatial Attention and Patch Interaction
Techniques for Text-Independent Writer Identification [15.0] 本稿では,3つの異なる深層学習手法 – 空間的注意機構,マルチスケール特徴融合,パッチベースCNN – を提案する。
提案手法は,3つの公開データセット上で,ワードレベルおよびページレベルの書き手識別手法において,最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 14:41:36 GMT)
AGA-GAN: Attribute Guided Attention Generative Adversarial Network with
U-Net for Face Hallucination [15.0] 本稿では,属性誘導注意(AGA)モジュールを用いた属性誘導注意生成ネットワークを提案する。
AGA-GANとAGA-GAN+U-Netフレームワークは、他の最先端のハロシン化技術よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 13:43:03 GMT)
Identity-Preserving Pose-Robust Face Hallucination Through Face Subspace
Prior [14.4] 新たな顔超解像法が導入され、幻覚した顔は、利用可能な訓練面に散らばった部分空間に置かれざるを得なくなる。
3次元辞書アライメント方式も提示され、アルゴリズムは制御不能な条件下での低解像度の顔の処理が可能となる。
いくつかのよく知られた顔データセットに対して行われた広範囲な実験において、提案アルゴリズムは、詳細で地上に近い真理結果を生成することにより、顕著な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 17:08:38 GMT)
VideoPose: Estimating 6D object pose from videos [14.2] 我々は、畳み込みニューラルネットワークを用いて、ビデオから直接オブジェクトのポーズを推定する、単純だが効果的なアルゴリズムを導入する。
提案するネットワークは、トレーニング済みの2Dオブジェクト検出器を入力として、リカレントニューラルネットワークを介して視覚的特徴を集約し、各フレームで予測を行う。
YCB-Videoデータセットの実験的評価から,本手法は最先端のアルゴリズムと同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 20:57:45 GMT)
Imitation and Supervised Learning of Compliance for Robotic Assembly [14.1] 本稿では,産業ロボットのための学習型コンプライアンスコントローラの設計について述べる。
専門教師による実演を通じて、名目的軌道が提供される。
提案手法は,様々な接触構成を補正できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 01:03:30 GMT)
Delving into Rectifiers in Style-Based Image Translation [14.1] 画像合成の方向を制御する上で,アクティベーション関数が重要な要素の1つであることを示す。
スタイル制御性を改善するために,Adaptive ReLU (AdaReLU) と構造適応関数の2つの簡易かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 08:50:39 GMT)
Calculus of Consent via MARL: Legitimating the Collaborative Governance
Supplying Public Goods [13.2] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)法は、個人の利益を犠牲にして公共商品を供給する公共政策の正当性を支持するのに適している。
本稿では,地域間協力によるパンデミック対策を事例として,MARLの推論の必要性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 16:45:13 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for Device-free Gesture Recognition [12.6] 無線周波数信号によるデバイス自由な人間のジェスチャー認識は、不明瞭さ、プライバシー保護、RF信号の広範囲にわたる性質により、称賛された。
しかし、特定のドメインから収集されたデータによる認識のために訓練されたニューラルネットワークモデルは、新しいドメインに適用した場合、大幅なパフォーマンス劣化に悩まされる。
ラベル付けされていない対象領域データを効果的に利用することにより、デバイス自由ジェスチャー認識のための教師なしドメイン適応フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 14:25:35 GMT)
StylePart: Image-based Shape Part Manipulation [12.4] StylePartは、画像と3D形状の両方の生成モデルを活用することにより、画像の直接的な形状操作を可能にするフレームワークである。
我々の重要な貢献は、画像生成潜時空間と3次元人造形状属性潜時空間を接続する形状一貫性潜時写像関数である。
我々は、部品交換、部品のリサイズ、視点操作を含む様々な操作タスクを通じて、我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 05:30:08 GMT)
GMSRF-Net: An improved generalizability with global multi-scale residual
fusion network for polyp segmentation [12.1] 大腸内視鏡は金標準法であるが、非常に操作性に依存している。
前駆体であるポリープの検出とセグメンテーションを自動化し、ミスレートを効果的に最小化する試みがなされている。
エンコーダデコーダによって動作させるコンピュータ支援型ポリプセグメンテーションシステムは,精度で高い性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 15:41:59 GMT)
Federated Learning with Domain Generalization [11.9] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、集中型サーバの助けを借りて、機械学習モデルを共同でトレーニングすることを可能にする。
実際には、複数のソースドメイン上でトレーニングされたモデルは、目に見えないターゲットドメイン上での一般化性能が劣る可能性がある。
我々は,フェデレート学習とドメイン一般化能力の両立を図り,FedADGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 01:02:36 GMT)
PAANet: Progressive Alternating Attention for Automatic Medical Image
Segmentation [11.4] 病気の位置を知ることは、治療と意思決定において重要な役割を果たす。
CNNベースのエンコーダ・デコーダ技術は、自動化された医用画像分割システムの性能を向上した。
本稿では,PAANet(Progressive alternating attention network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 15:49:42 GMT)
Towards safe, explainable, and regulated autonomous driving [11.3] 自動運転車による道路事故が複数発生しており、この技術が広く一般に受け入れられることを防ぐ。
この問題に対処するために、自律制御、説明可能なAIアーキテクチャ、規制コンプライアンスを統合するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 05:06:22 GMT)
The Hidden Costs of Requiring Accounts: Quasi-Experimental Evidence From
Peer Production [9.9] アカウントの要求は、アカウントの作成を小さくするが、高品質なコントリビューションと低品質なコントリビューションの両方を減らす。
この変更は低品質な参加の大部分を損なうが、抑止された貢献の大部分は高品質である。
我々は,対話型通信システムにおける公共商品生産に対する不理論なトレードオフをアカウント要求が導入していると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 22:07:29 GMT)
Doing More by Doing Less: How Structured Partial Backpropagation
Improves Deep Learning Clusters [9.2] ディープラーニングモデルのトレーニングは、リソース集約的で、重要な計算、メモリ、ネットワークリソースを消費する。
本研究では,分散トレーニングにおける個々の作業者のバックプロパゲーション量を制御する手法である構造化部分バックプロパゲーション(SPB)を提案する。
JigSawは,大規模クラスタの効率を最大28%向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 20:34:26 GMT)
Temporal-MPI: Enabling Multi-Plane Images for Dynamic Scene Modelling
via Temporal Basis Learning [7.0] ビデオ全体を通してリッチな3Dおよび動的変動情報をコンパクトな時間的ベースとしてエンコードできる新しいテンポラルMPI表現を提案する。
提案するTemporal-MPIフレームワークは,従来の動的シーンモデリングフレームワークと比較して最大3000倍高速な,0.002秒のタイムスタンスMPIを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 07:34:28 GMT)
Quality and Computation Time in Optimization Problems [5.9] 本稿では最適化問題における最適化アルゴリズムの品質と時間について検討する。
我々は、よく知られた最適化アルゴリズム(ベイジアン最適化と進化的アルゴリズム)を選択し、それらをベンチマークテスト関数で評価する。
その結果,BOは限定関数評価において所望の品質を得るために必要となる最適化タスクに適していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 14:09:47 GMT)
Faster Deterministic Approximation Algorithms for Correlation Clustering
and Cluster Deletion [5.6] 相関クラスタリングは、ペアの類似性と相似性スコアに基づいてデータセットをパーティショニングするフレームワークである。
本稿では, 相関クラスタリング問題とエッジラベリング問題との新たな関係性を示す。
我々は,決定論的定数係数近似の保証を有する相関クラスタリングのための新しい近似アルゴリズムを開発し,標準線形プログラミング緩和を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 22:47:19 GMT)
FlowVOS: Weakly-Supervised Visual Warping for Detail-Preserving and
Temporally Consistent Single-Shot Video Object Segmentation [4.3] 本稿では,VOSデータから流れ場を学習する前景型ビジュアルワープ手法を提案する。
フローモジュールをトレーニングし、2つの弱い教師付き損失を用いてフレーム間の詳細な動きをキャプチャする。
提案手法は,高精細かつ時間的整合性を持ったセグメンテーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 16:17:10 GMT)
Constrained Deep One-Class Feature Learning For Classifying Imbalanced
Medical Images [4.2] データの不均衡問題に対処するために、一級分類が注目を集めている。
本稿では,コンパクトな特徴を学習するための新しい深層学習手法を提案する。
提案手法は,各クラスに関連するより関連性の高い特徴を学習し,多数派と少数派のサンプルを識別しやすくする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 15:25:24 GMT)
Medical Knowledge-Guided Deep Learning for Imbalanced Medical Image
Classification [4.0] モデルの性能を高めるために,医療知識に基づく一級分類手法を提案する。
不均衡画像分類のための深層学習に基づく一クラス分類パイプラインを設計する。
6つの最先端手法と比較して,優れたモデル性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 16:14:19 GMT)
A Closer Look at Loss Weighting in Multi-Task Learning [3.5] マルチタスク学習(MTL)は様々な分野で大きな成功を収めている。
ネガティブな影響を避けるために、さまざまなタスクのバランスをとる方法はまだ重要な問題です。
我々はRLW(Random Loss Weighting)と呼ばれるシンプルだが効果的な重み付け戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 14:28:32 GMT)
Vehicular Visible Light Communications Noise Analysis and Autoencoder
Based Denoising [3.4] 車両間可視光通信(V-VLC)は、車両間通信(V2V)と車両間通信(V2I)のための有望なインテリジェント輸送システム(ITS)技術である。
V-VLCシステムの性能劣化要因はノイズである。
従来の無線周波数(RF)ベースのシステムとは異なり、V-VLCシステムには太陽放射、車両からの背景照明、道路、駐車場、トンネル灯など多くのノイズ源が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 13:32:39 GMT)
Extracting Deformation-Aware Local Features by Learning to Deform [3.4] 非剛性変形に対して頑健な静止画像から特徴量を計算するための新しい手法を提案する。
我々は、シミュレーション環境でオブジェクトに非剛性変形を適用することにより、モデルアーキテクチャをエンドツーエンドにトレーニングする。
実験により, この手法は, 最新の手工芸画像, 学習ベース画像, およびRGB-Dディスクリプタを異なるデータセットで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 15:46:33 GMT)
Bayesian Learning via Neural Schr\"odinger-F\"ollmer Flows [3.1] 我々は、勾配ランゲヴィン力学(SGLD)のような一般的な定常法に代わる有限時間制御を提唱する。
我々は、このフレームワークの既存の理論的保証について議論し、SDEモデルにおける既存のVIルーチンとの接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 03:51:18 GMT)
Implicit Acoustic Echo Cancellation for Keyword Spotting and
Device-Directed Speech Detection [2.7] 多くの音声対応のヒューマンマシンインタラクションシナリオでは、ユーザ音声はデバイスがオーディオを再生するときに重複する可能性がある。
そこで我々は,ニューラルネットワークをトレーニングし,参照マイクロホンチャネルからの付加情報を利用する暗黙の音響エコーキャンセリングフレームワークを提案する。
デバイス再生条件下でDDDタスクの偽リジェクト率を56%削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 17:21:16 GMT)
Feature selection or extraction decision process for clustering using
PCA and FRSD [2.7] 本稿では,データ科学者のパラメータに基づいて,最適次元削減法(選択・抽出)を選択する手法を提案する。
Silhouette Decomposition (FRSD) アルゴリズム、主成分分析 (PCA) アルゴリズム、K-Means アルゴリズム、およびその計量である Silhouette Index (SI) を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 01:40:54 GMT)
MCS-HMS: A Multi-Cluster Selection Strategy for the Human Mental Search
Algorithm [2.3] 人口ベースメタヒューリスティックアルゴリズムは、グローバルな最適化において大きな注目を集めている。
HMS(Human Mental Search)は比較的最近の人口ベースメタヒューリスティックであり、他のアルゴリズムと比較してうまく機能することが示されている。
我々は,複数のクラスタからのベスト入札が探索の強化の恩恵を受けるHMSの改良を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 20:49:52 GMT)
Representing Prior Knowledge Using Randomly, Weighted Feature Networks
for Visual Relationship Detection [2.3] RWFN (Randomly Weighted Feature Network) - 香港とパヴリックが導入。
本稿では,RWFNを用いて視覚的関係検出(VRD)タスクを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 21:56:45 GMT)
Backpropagation-Free Learning Method for Correlated Fuzzy Neural
Networks [2.1] 本稿では,所望の前提部品の出力を推定し,段階的に学習する手法を提案する。
前提部品のパラメータを学習するために出力エラーをバックプロパゲートする必要はない。
実世界の時系列予測と回帰問題に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 17:24:36 GMT)
Explainable Biomedical Recommendations via Reinforcement Learning
Reasoning on Knowledge Graphs [2.0] 知識グラフに基づくマルチホップ推論のニューロシンボリックアプローチは、透明な説明をもたらすことが示されている。
そこで本研究では,薬品発見のためのアプローチについて検討し,その適用性について確固たる結論を導いた。
このアプローチは、新しい生物学的な説明を生み出しながら、平均して21.7%のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 16:41:34 GMT)
LAnoBERT : System Log Anomaly Detection based on BERT Masked Language
Model [2.0] システムログ異常検出の目的は、人間の介入を最小限に抑えながら、即座に異常を識別することである。
従来の研究では、様々なログデータを標準化されたテンプレートに変換した後、アルゴリズムによる異常検出が行われた。
本研究では,BERTモデルを用いた自由システムログ異常検出手法であるLAnoBERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 07:01:46 GMT)
Adversarial Sampling for Solving Differential Equations with Neural
Networks [1.9] 本稿では,現在の解推定値の損失を最大化するために,逆向きに点をサンプリングする新しいサンプリング手法を提案する。
本手法は, 既設のスキームよりも多くの問題を比較した結果, 性能が向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 06:39:08 GMT)
Applications of Unsupervised Deep Transfer Learning to Intelligent Fault
Diagnosis: A Survey and Comparative Study [1.2] 我々は,新しい分類体系を構築し,異なるタスクに応じてUDTLに基づくIFDの包括的レビューを行う。
UDTLベースのIFDの重要性と重要性を強調するため、テストフレームワーク全体が研究コミュニティに公開される予定である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 15:04:26 GMT)
Modeling Design and Control Problems Involving Neural Network Surrogates [1.2] ニューラルネットワークで表される代理モデルを含む非線形最適化問題を考察する。
ニューラルネットワーク評価を直接最適化モデルに組み込む方法を示し、収束を防止できるこのアプローチの難しさを強調します。
本稿では、ReLUを活性化したフィードフォワードニューラルネットワークの特定の場合において、これらの問題の2つの別の定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 01:09:15 GMT)
Generating meta-learning tasks to evolve parametric loss for
classification learning [1.1] 既存のメタ学習アプローチでは、メタモデルをトレーニングするための学習タスクは通常、公開データセットから収集される。
本稿では,ランダムに生成したメタ学習タスクに基づくメタ学習手法を提案し,ビッグデータに基づく分類学習におけるパラメトリックな損失を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 13:07:55 GMT)
Semi-supervised Impedance Inversion by Bayesian Neural Network Based on
2-d CNN Pre-training [1.0] 我々は2つの側面から半教師付き学習を改善する。
まず、ディープラーニング構造における1次元畳み込みニューラルネットワーク層を2次元CNN層と2次元マックスプール層に置き換えることで、予測精度を向上させる。
第二に、ベイズ推論フレームワークにネットワークを埋め込むことで予測の不確実性を推定することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 14:12:05 GMT)
Textbook to triples: Creating knowledge graph in the form of triples
from AI TextBook [0.9] 本稿では,ある教科書のテキストを知識グラフとして視覚化できる3重テキストに変換するシステムを開発した。
最初の評価と評価は、F1スコアが82%の有望な結果となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 22:28:23 GMT)
Predicting High-Flow Nasal Cannula Failure in an ICU Using a Recurrent
Neural Network with Transfer Learning and Input Data Perseveration: A
Retrospective Analysis [0.8] High Flow Nasal Cannula (HFNC) は重篤な小児に非侵襲的呼吸補助を提供する。
HFNCの故障のタイムリーな予測は、呼吸支持の増大の兆候を与える。
この研究は、HFNCの故障を予測するために機械学習モデルを開発し、比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 01:23:18 GMT)
Three qubits in less than three baths: Beyond two-body system-bath
interactions in quantum refrigerators [0.6] 量子吸収冷凍機は3キュービットと2つの熱浴を用いて構築可能であることを示す。
コモンバスに取り付けられたキュービットの1つが定常状態で冷却される。
提案した冷凍機は, クビットと正準ボソニック熱貯留層との間のマルコフ・クビット・バス相互作用に対して, 定常冷却を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 06:29:40 GMT)
Quantum entanglement and modulation enhancement of
free-electron-bound-electron interaction [0.4] 2レベル系による自由電子通過の力学を量子力学的に研究する。
自由電子波動関数の変調による相互作用の促進を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 18:37:35 GMT)
Learning algorithms versus automatability of Frege systems [0.3] 我々は,命題証明システムにおける証明探索を自動化する学習アルゴリズムとアルゴリズムを結合する。
十分に強く、よく理解された命題証明システム$P$に対して、以下の文が等価であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 16:42:55 GMT)
Exploring Language Patterns in a Medical Licensure Exam Item Bank [0.3] この研究は、機械学習(ML)とNLPを使って、大きなアイテムバンク上で言語バイアスを探索する最初の試みである。
類似したアイテムステムのクラスタ上でトレーニングされた予測アルゴリズムを用いて,本手法が潜在的にバイアスのある言語に対する大きなアイテムバンクのレビューに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 02:45:35 GMT)
Linear Cryptanalysis through the Lens of Clauser-Horne-Shimony-Holt Game [0.2] SIMONと呼ばれる軽量暗号に対する線形暗号解析におけるゲームの適用について述べる。
このアプローチは、差分暗号解析にも拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 19:02:37 GMT)
The Transfer Matrix Method and The Theory of Finite Periodic Systems.
From Heterostructures to Superlattices [0.0] 長周期系と超格子はエネルギースペクトルと波動関数に新しい影響を与える。
ほとんどのアプローチは無限系の理論を調整するが、これは少数の単位セルに対して$n$で受け入れられる。
Floquetの定理を用いた転送行列法の負の抵抗、トランジスタ、チャネル結合、スピントロニクス、スーパールミナル、光反物質効果に対するいくつかの応用を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 18:16:49 GMT)
Simulated LiDAR Repositioning: a novel point cloud data augmentation
method [0.0] ある位置からシーンのLiDARスキャンをすると、そのシーンの異なる二次的な位置からの新しいスキャンをシミュレートするにはどうすればよいのか?
この方法は有効な二次位置を選択するための基準を定義し、次に元の点雲からのどの点がこれらの位置からスキャナーによって取得されるかを推定する。
提案手法は, 短時間で精度が向上し, 原点雲の高分解能化が生成点雲の類似性に強い影響を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 18:35:39 GMT)
Simple End-to-end Deep Learning Model for CDR-H3 Loop Structure
Prediction [0.0] 本稿では,CDR H3のループ構造を,最先端の手法と同等に予測するエンド・ツー・エンドモデルを提案する。
また、一般的に使われているRosetaAntibodyベンチマークによって、データリークにつながる問題も提起します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 18:55:09 GMT)
Real-time Human Detection Model for Edge Devices [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、検出と分類タスクにおいて、従来の特徴抽出と機械学習モデルを置き換える。
最近、リアルタイムタスクのために軽量CNNモデルが導入されている。
本稿では,Raspberry Piのような限られたエッジデバイスに適合するCNNベースの軽量モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 18:42:17 GMT)
Quantum information and beyond -- with quantum candies [0.0] 我々はここで「クエンタム・キャンディー」を調査し、拡張し、拡張する(Jacobsによって発明された)。
量子」キャンディーは量子ビット、相補性、非閉鎖原理、絡み合いなど、量子情報の基本的な概念を記述している。
これらの実演は親しみやすい方法で行われ、これは高校生に説明できるが、重ね合わせの難解な概念や数学は使わない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 18:18:40 GMT)
Quantum error correction and large $N$ [0.0] 様々な大きな$N$理論のフェルミオンセクターの誤差補正特性について検討する。
我々はゲージ一重項状態が実際に量子誤り訂正符号を形成すると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 17:52:22 GMT)
Predicting Student's Performance Through Data Mining [0.0] 機械学習を用いて、学習管理システム(LMS)から収集した生徒のデータを用いて、生徒のパフォーマンスを予測することができる。
LMSから収集されたデータは、学生の行動に関する洞察を与え、その結果、試験の成績は良くも悪くもなります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 10:47:39 GMT)
On lower bounds for the bias-variance trade-off [0.0] これは高次元および非パラメトリック統計モデルにおいて、速度-最適推定器が二乗バイアスと分散のバランスをとるという一般的な現象である。
本稿では, 既定境界よりも小さい偏差を持つ任意の推定器の分散に関する下限を求める一般戦略を提案する。
これは、バイアス分散トレードオフがどの程度避けられないかを示し、従わないメソッドのパフォーマンスの損失を定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 21:09:48 GMT)
Inter-Domain Fusion for Enhanced Intrusion Detection in Power Systems:
An Evidence Theoretic and Meta-Heuristic Approach [0.0] ICSネットワークにおけるIDSによる不正な警告は、経済的および運用上の重大な損害をもたらす可能性がある。
本研究は,CPS電力系統における誤警報の事前分布を伴わずに不確実性に対処し,誤警報を低減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 00:05:39 GMT)
Data Processing Matters: SRPH-Konvergen AI's Machine Translation System
for WMT'21 [0.0] We describe the submit of the joint Samsung Research Philippines-Konvergen AI team for the WMT'21 Large Scale Multilingual Translation Task - Small Track 2。
我々は、共有タスクに標準のSeq2Seq Transformerモデルを提出し、主にパフォーマンス向上のためのデータ前処理技術の強みに依存します。
私たちのモデルはインドネシアで最初にJavaneseにランク付けし、エッジモデルアーキテクチャやトレーニングテクニックよりもデータの事前処理が重要であることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 03:56:37 GMT)
Building Object-based Causal Programs for Human-like Generalization [0.0] 対象者の因果力の一般化方法を測定する新しいタスクを提案する。
本稿では,人間のような一般化パターンを合成できる計算モデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 15:21:17 GMT)
Assumption-free derivation of the Bell-type criteria of
contextuality/nonlocality [0.0] 文脈性/非局所性のベル型基準は、偽りの仮定なしで導出することができる。
これは、不整合系に対するベル型基準を導出することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 13:18:38 GMT)
Affine Quantization of the Harmonic Oscillator on the Semi-bounded
domain $(-b,\infty)$ for $b: 0 \rightarrow \infty$ [0.0] affine Quantization (AQ) Fantoni と Klauder (arXiv:2109.13447,Phys. D bf 103, 076013 (2021) を用いて古典システムの量子対向体への変換を研究する。
我々はこの問題を$b rightarrow infty$で数値的に解き、Gouba (arXiv:2005.08696,J. High Energy Phys., Gravitation Cosmol) の結果を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 22:52:45 GMT)
Accelerating non-LTE synthesis and inversions with graph networks [0.0] 非LTE問題を解くことなく、原子レベルの人口を素早く予測するグラフネットワークを構築し、訓練する。
我々の近似法は,時間進化を伴う視野の大きな色圏から物理情報を抽出する可能性を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 09:46:16 GMT)
Absorption and optical selection rules of tunable excitons in biased
bilayer graphene [0.0] バイアス付き二層グラフェンは、グラフェン系における励起効果を探求する理想的な系である。
本稿では,強結合モデルとBethe-Salpeter方程式の解を組み合わせることで,そのような系の励起光学応答について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 10:29:49 GMT)
A photosensor employing data-driven binning for ultrafast image
recognition [0.0] ピクセルビンニング(Pixel binning)は、光学画像の取得と分光において広く用いられる技術である。
ここでは、センサー要素の大部分を1つのスーパーピクセルに組み合わせることで、バイナリの概念を限界まで押し上げる。
与えられたパターン認識タスクに対しては、機械学習アルゴリズムを用いてトレーニングデータから最適な形状を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 15:38:39 GMT)
A Review on The Division of Magnetic Resonant Prostate Images with Deep
Learning [0.0] 近年,深層学習を用いた前立腺画像の分割処理が増加している。
前立腺癌の診断と治療には, 深層学習による前立腺画像の分割が重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Nov 2021 21:33:50 GMT)