Graph Convolutional Module for Temporal Action Localization in Videos [142.6] アクション・ユニット間の関係は、アクション・ローカライゼーションにおいて重要な役割を果たすと主張する。
より強力なアクション検出器は、各アクションユニットの局所的な内容をキャプチャするだけでなく、関連するコンテキストに関する広い視野を許容するべきである。
本稿では,既存の動作ローカライズ手法に簡単にプラグイン可能な汎用グラフ畳み込みモジュール(GCM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 06:36:59 GMT)
Benchmarking Deep Deblurring Algorithms: A Large-Scale Multi-Cause
Dataset and A New Baseline Model [137.5] ほとんどの実世界の画像では、ブラーは動きやデフォーカスなど様々な要因によって引き起こされる。
本稿では, 一般のぼやけに対して, 異なる脱臭法がどのように作用するかを考察する。
本稿では,複数の原因のぼかしに対応するために,新たなベースラインモデルであるレベルアテンションデブロアリングネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 02:10:42 GMT)
Dyadic Human Motion Prediction [119.3] 本稿では,2つの被験者の相互作用を明示的に推論する動き予測フレームワークを提案する。
具体的には,2つの被験者の運動履歴の相互依存をモデル化する一対の注意機構を導入する。
これにより、より現実的な方法で長期の運動力学を保ち、異常かつ高速な運動を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 10:30:40 GMT)
Adaptive Risk Minimization: Learning to Adapt to Domain Shift [109.9] ほとんどの機械学習アルゴリズムの基本的な前提は、トレーニングとテストデータは、同じ基礎となる分布から引き出されることである。
本研究では,学習データをドメインに構造化し,複数のテスト時間シフトが存在する場合の領域一般化の問題点について考察する。
本稿では、適応リスク最小化(ARM)の枠組みを紹介し、モデルがトレーニング領域に適応することを学ぶことで、効果的な適応のために直接最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:54:12 GMT)
MAD: A Scalable Dataset for Language Grounding in Videos from Movie
Audio Descriptions [109.8] 我々は、既存のビデオデータセットをテキストアノテーションで拡張するパラダイムから外れた、新しいベンチマークであるMAD(Movie Audio Descriptions)を提示する。
MADには1200時間以上のビデオに接地された384,000以上の自然言語文が含まれており、現在診断されているビデオ言語接地データセットのバイアスが大幅に減少している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:47:09 GMT)
Routing with Self-Attention for Multimodal Capsule Networks [108.9] 我々は,カプセルの強度をマルチモーダル学習フレームワークの文脈で活用できる,新しいマルチモーダルカプセルネットワークを提案する。
カプセルを大規模入力データに適応させるために, カプセルを選択する自己保持機構による新たなルーティングを提案する。
これにより、ノイズの多いビデオデータによる堅牢なトレーニングだけでなく、従来のルーティング方法と比較してカプセルネットワークのサイズを拡大することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:01:26 GMT)
Toward Foundation Models for Earth Monitoring: Proposal for a Climate
Change Benchmark [95.2] 近年の自己スーパービジョンの進歩は、大量の教師なしデータ上で大規模なニューラルネットワークを事前訓練することで、下流タスクの一般化が著しく増加することを示している。
基礎モデルとして最近作られたそのようなモデルは、自然言語処理の分野に転換してきた。
気候変動に関連する様々な下流タスクからなる新しいベンチマークを開発することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:38:19 GMT)
Ranking Distance Calibration for Cross-Domain Few-Shot Learning [91.2] 数ショット学習の最近の進歩は、より現実的なクロスドメイン設定を促進する。
ドメインギャップとソースとターゲットデータセット間のラベル空間の相違により、共有される知識は極めて限られている。
我々は,タスク内の相互k-アネレスト近傍を発見することで,目標距離行列の校正を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 03:36:58 GMT)
Wide-angle Image Rectification: A Survey [86.4] 広角画像は、基礎となるピンホールカメラモデルに反する歪みを含む。
これらの歪みを補正することを目的とした画像修正は、これらの問題を解決することができる。
本稿では、異なるアプローチで使用されるカメラモデルについて、詳細な説明と議論を行う。
次に,従来の幾何学に基づく画像修正手法と深層学習法の両方について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 12:24:03 GMT)
Attentive Prototypes for Source-free Unsupervised Domain Adaptive 3D
Object Detection [85.1] 3Dオブジェクト検出ネットワークは、トレーニングされたデータに対してバイアスを受ける傾向がある。
そこで本研究では,ライダーを用いた3次元物体検出器のソースレス・教師なし領域適応のための単一フレーム手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:28:20 GMT)
Weakly-Supervised Video Object Grounding via Causal Intervention [82.7] 我々は、モデル学習中にのみビデオ文アノテーションが利用できる、弱教師付きビデオオブジェクトグラウンドディング(WSVOG)の課題をターゲットにしている。
文で記述されたオブジェクトをビデオの視覚領域にローカライズすることを目的としており、パターン分析や機械学習に必要な基本的な機能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:13:03 GMT)
Transformer-based Network for RGB-D Saliency Detection [82.7] RGB-Dサリエンシ検出の鍵は、2つのモードにわたる複数のスケールで情報を完全なマイニングとヒューズすることである。
コンバータは機能融合と機能拡張の両面において高い有効性を示す一様操作であることを示す。
提案するネットワークは,最先端のRGB-D値検出手法に対して良好に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:53:58 GMT)
SegDiff: Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Models [81.2] 拡散確率法は最先端の画像生成に使用される。
画像分割を行うためにそのようなモデルを拡張する方法を提案する。
この方法は、トレーニング済みのバックボーンに頼ることなく、エンドツーエンドで学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 10:17:25 GMT)
Improving GAN Equilibrium by Raising Spatial Awareness [80.7] ジェネレータ(G)とディスクリミネータ(D)の対向トレーニングに基づいてGAN(Generative Adversarial Networks)を構築する
実際には、GANトレーニングにおいてそのような平衡を達成することは困難であり、代わりにDは常にGを超える。
本稿では,Gの空間認識とDから誘導される注意マップの整合性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:55:51 GMT)
Fast accuracy estimation of deep learning based multi-class musical
source separation [79.1] 本稿では,ニューラルネットワークのトレーニングやチューニングを行うことなく,任意のデータセットにおける楽器の分離性を評価する手法を提案する。
理想的な比マスクを持つオラクルの原理に基づいて、我々の手法は最先端のディープラーニング手法の分離性能を推定するための優れたプロキシである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:55:09 GMT)
RegNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields for View Synthesis from
Sparse Inputs [79.0] 我々は,多くの入力ビューが利用可能である場合,NeRFは見えない視点のフォトリアリスティックレンダリングを生成することができることを示す。
我々は、未観測の視点からレンダリングされたパッチの幾何学と外観を規則化することで、この問題に対処する。
我々のモデルは、1つのシーンで最適化する他の方法よりも、大規模なマルチビューデータセットで広範囲に事前訓練された条件付きモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:59:46 GMT)
Label-Free Model Evaluation with Semi-Structured Dataset Representations [78.5] ラベルなしモデル評価(AutoEval)は、ラベルなしテストセットでモデル精度を推定する。
画像ラベルがない場合、データセット表現に基づいて、回帰を伴うAutoEvalのモデル性能を推定する。
本稿では,AutoEvalのリッチな情報を含む回帰学習のための半構造化データセット表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:15:58 GMT)
Revisiting the Transferability of Supervised Pretraining: an MLP
Perspective [78.5] 教師なし事前学習手法の最近の進歩は、教師付きプレトレーニング手法よりも優れた転送性能を示す。
本稿では,多層パーセプトロン(MLP)の観点から,教師なしと教師なしの事前学習間の伝達可能性ギャップの理解に新たな光を当てる。
また,プロジェクタは,教師なし事前訓練法よりも教師なし事前訓練法の伝達性を向上させる重要な要因であることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:47:30 GMT)
Robust and Adaptive Temporal-Difference Learning Using An Ensemble of
Gaussian Processes [70.8] 本稿では、時間差学習(TD)による政策評価の世代的視点について考察する。
OS-GPTDアプローチは、状態-逆ペアのシーケンスを観測することにより、与えられたポリシーの値関数を推定するために開発された。
1つの固定カーネルに関連する限られた表現性を緩和するために、GP前の重み付けアンサンブル(E)を用いて代替のスキームを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 23:15:09 GMT)
Iconary: A Pictionary-Based Game for Testing Multimodal Communication
with Drawings and Text [70.1] 人間とのコミュニケーションは、世界の共通理解、複雑なセマンティクス、時にはマルチモーダルなジェスチャーを必要とするため、AIにとって難しい。
図面と推測の協調ゲームであるIconaryの文脈において,これらの課題を考察する。
我々は、Iconaryをプレイし、人間のプレイヤー間で55,000以上のゲームでそれらをトレーニングするモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:41:03 GMT)
VoRTX: Volumetric 3D Reconstruction With Transformers for Voxelwise View
Selection and Fusion [68.7] VoRTXは、多視点機能融合のためのトランスフォーマーを用いた、エンドツーエンドのボリューム3D再構成ネットワークである。
我々は、ScanNet上でモデルをトレーニングし、最先端の手法よりも優れた再構築を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 02:18:11 GMT)
3DVNet: Multi-View Depth Prediction and Volumetric Refinement [68.7] 3DVNetは、新しいマルチビューステレオ(MVS)深度予測法である。
私たちのキーとなるアイデアは、粗い深度予測を反復的に更新する3Dシーンモデリングネットワークを使用することです。
本手法は, 深度予測と3次元再構成の両指標において, 最先端の精度を超えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 00:52:42 GMT)
Both Style and Fog Matter: Cumulative Domain Adaptation for Semantic
Foggy Scene Understanding [64.0] 我々は,2要素(スタイルとフォグ)を累積的に適応させる新しいパイプラインを提案する。
具体的には、スタイルファクタとフォグファクタを分離し、異なる領域のイメージから二重要素を分離する統一的なフレームワークを考案する。
提案手法は,3つのベンチマーク上での最先端性能を実現し,雨や雪の場面における一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:21:20 GMT)
VPFNet: Improving 3D Object Detection with Virtual Point based LiDAR and
Stereo Data Fusion [62.2] VPFNetは、ポイントクラウドとイメージデータを仮想のポイントで巧みに調整し集約する新しいアーキテクチャである。
当社のVPFNetは,KITTIテストセットで83.21%の中等度3D AP,91.86%中等度BEV APを達成し,2021年5月21日以来の1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 14:24:15 GMT)
Composably secure data processing for Gaussian-modulated continuous
variable quantum key distribution [58.7] 連続可変量子鍵分布(QKD)は、ボソニックモードの二次構造を用いて、2つのリモートパーティ間の秘密鍵を確立する。
構成可能な有限サイズセキュリティの一般的な設定におけるホモダイン検出プロトコルについて検討する。
特に、ハイレート(非バイナリ)の低密度パリティチェックコードを使用する必要のあるハイシグネチャ・ツー・ノイズ・システマを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 09:14:07 GMT)
HDR-NeRF: High Dynamic Range Neural Radiance Fields [58.3] 我々は、低ダイナミックレンジ(LDR)ビューの集合からHDR放射界を異なる露光で復元するために、高ダイナミックレンジニューラルレイディアンス場(-NeRF)を提案する。
異なる露出下で、新しいHDRビューと新しいLDRビューの両方を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 08:40:26 GMT)
Dual Spoof Disentanglement Generation for Face Anti-spoofing with Depth
Uncertainty Learning [54.2] フェース・アンチ・スプーフィング(FAS)は、顔認識システムが提示攻撃を防ぐ上で重要な役割を担っている。
既存のフェース・アンチ・スプーフィング・データセットは、アイデンティティと重要なばらつきが不十分なため、多様性を欠いている。
我々は「生成によるアンチ・スプーフィング」によりこの問題に対処するデュアル・スポット・ディアンタングメント・ジェネレーション・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:36:59 GMT)
PreViTS: Contrastive Pretraining with Video Tracking Supervision [53.7] PreViTSは、同じオブジェクトを含むクリップを選択するための教師なしSSLフレームワークである。
PreViTSはフレーム領域を空間的に制約し、モデルから学習し、意味のあるオブジェクトを見つけるように訓練する。
モーメントコントラスト(MoCo)エンコーダを,PreViTSを用いてVGG-SoundとKinetics-400データセットでトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:49:57 GMT)
Learning Transformer Features for Image Quality Assessment [53.5] 本稿では,CNNバックボーンとトランスフォーマーエンコーダを用いて特徴抽出を行うIQAフレームワークを提案する。
提案するフレームワークはFRモードとNRモードの両方と互換性があり、共同トレーニング方式が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:23:00 GMT)
Deep Clustering of Text Representations for Supervision-free Probing of
Syntax [51.9] 本研究では,音声誘導 (POSI) と選挙区ラベリング (CoLab) の一部を考察する。
また,Multilingual BERT (mBERT) には,驚くほど多くの英語の構文知識が含まれていることがわかった。
本稿では,45 タグの英語 POSI の競争性能,12 タグの英語 POSI の10言語間における最先端性能,CoLab の競争結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 23:18:05 GMT)
D-Grasp: Physically Plausible Dynamic Grasp Synthesis for Hand-Object
Interactions [47.6] 動的合成把握タスクを導入する。
既知の6Dポーズと把握基準を持つオブジェクトが与えられた場合、私たちのゴールはオブジェクトをターゲット6Dポーズに移動させる動作を生成することです。
階層的なアプローチは、タスクを低レベルの把握と高レベルのモーション合成に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:04:39 GMT)
Federated Learning with Adaptive Batchnorm for Personalized Healthcare [47.5] ドメインシフトに対処し、ローカルクライアント向けにパーソナライズされたモデルを得るためにAdaFedを提案する。
AdaFedはバッチ正規化レイヤの統計を通じて、クライアント間の類似性を学ぶ。
5つの医療ベンチマークの実験では、AdaFedは最先端の方法よりも精度が高いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:36:56 GMT)
Open-cavity in closed-cycle cryostat as a quantum optics platform [47.5] 超高機械的安定性を示すクローズドサイクルクライオスタット内に繊維ベースのオープンファブリ・ペロトキャビティを示す。
この一連の結果は,低温空洞QED実験のための汎用的で強力なプラットフォームとして,クローズドサイクルクライオスタットのオープンキャビティを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:28:28 GMT)
Variational Autoencoders for Studying the Manifold of Precoding Matrices
with High Spectral Efficiency [47.2] スペクトル効率(SE)の高い事前符号化行列を見つけるために、変分オートエンコーダを用いる方法を検討する。
私たちの目標は、最小品質の劣化を伴う、より時間を要するアルゴリズムを作ることです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 06:41:39 GMT)
Domain-oriented Language Pre-training with Adaptive Hybrid Masking and
Optimal Transport Alignment [43.9] 我々は、異なるアプリケーションドメインに対して事前訓練された言語モデルを適用するための一般的なドメイン指向のアプローチを提供する。
フレーズ知識を効果的に保存するために,補助訓練ツールとしてドメインフレーズプールを構築した。
我々はクロスエンティティアライメントを導入し、エンティティアライメントを弱い監督力として活用し、事前訓練されたモデルのセマンティックラーニングを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:47:01 GMT)
Attribute Artifacts Removal for Geometry-based Point Cloud Compression [43.6] 幾何ベースの点雲圧縮(G-PCC)は点雲に対する顕著な圧縮効率を達成する。
特に低いシナリオ下では、重要な属性圧縮アーティファクトが発生します。
本稿では,ポイントクラウド属性のアーティファクトを除去するマルチスケールグラフ注意ネットワーク(MSGAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:21:06 GMT)
On the Practical Consistency of Meta-Reinforcement Learning Algorithms [43.3] 理論的に整合性のあるアルゴリズムは、通常、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)タスクに適応できるが、一貫性のないアルゴリズムは適用できない。
理論的整合性は確かに望ましい性質であり、矛盾したメタRLアルゴリズムは、同じ利点を享受するために容易に一貫性を持たせることができると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:13:56 GMT)
MultiPath++: Efficient Information Fusion and Trajectory Aggregation for
Behavior Prediction [42.6] MultiPath++は、一般的なベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現する将来の予測モデルである。
提案手法は,Argoverse Motion Forecasting CompetitionとOpen Motion Prediction Challengeにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:47:32 GMT)
Incomplete Multi-view Clustering via Cross-view Relation Transfer [41.2] クロスビュー・リレーション・トランスファーとマルチビュー・フュージョン・ラーニングを組み合わせた,新しい不完全なマルチビュー・クラスタリング・フレームワークを提案する。
複数の実データを用いて実験を行い,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 14:28:15 GMT)
NER-BERT: A Pre-trained Model for Low-Resource Entity Tagging [40.6] 比較的高品質な大規模NERコーパスを構築し,生成したデータセットに基づいてNER-BERTモデルを事前学習する。
実験結果から,当社の事前学習モデルは,低リソースシナリオにおけるBERTと他の強力なベースラインを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 10:45:02 GMT)
Structure-Aware Label Smoothing for Graph Neural Networks [40.0] ラベル分布を1ホットベクトルとして表現することは、ノード分類モデルのトレーニングにおいて一般的な方法である。
本稿では,一般的なノード分類モデルに対する拡張成分として,新しいSALS(textitStructure-Aware Label Smoothing)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:48:58 GMT)
DeepAoANet: Learning Angle of Arrival from Software Defined Radios with
Deep Neural Networks [39.7] 既存のアルゴリズムは、マルチパスの有無や弱い信号システムで動作している場合、AoA(Angle of Arrival)の解決にはあまり役に立たない。
本稿では,SDRマルチチャネルデータの単一スナップショットからAoAを抽出するディープラーニング手法を提案する。
提案手法は, 衝突信号数の決定に優れた信頼性を示し, 平均絶対AoA誤差を2ドル以下で実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:16:13 GMT)
Revisiting Temporal Alignment for Video Restoration [39.1] 長時間の時間的アライメントは、ビデオ復元作業には不可欠だが、難しい。
本稿では, 段階的な修正手法を応用した, 新規で汎用的な反復的アライメントモジュールを提案する。
本モデルは,映像復元タスクの多種多様なベンチマークにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 05:11:47 GMT)
Learning Oriented Remote Sensing Object Detection via Naive Geometric
Computing [38.5] 本稿では,水平提案の回帰,オブジェクト指向提案,物体の回転角を一貫した方法で学習する機構を提案する。
提案するアイデアはシンプルで直感的であり、容易に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:58:42 GMT)
Forward Operator Estimation in Generative Models with Kernel Transfer
Operators [38.0] 本定式化により,高効率な分布近似とサンプリングが可能となり,驚くほど優れた実験性能が得られることを示す。
また、このアルゴリズムは小さなサンプルサイズ設定(脳画像)でも良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 06:54:31 GMT)
GALAXY: A Generative Pre-trained Model for Task-Oriented Dialog with
Semi-Supervised Learning and Explicit Policy Injection [36.8] 本稿では,限定ラベル付きダイアログと大規模未ラベルダイアログコーパスから,対話ポリシーを明示的に学習する,事前学習型ダイアログモデルを提案する。
具体的には、事前学習中にポリシー最適化のためのダイアログアクト予測タスクを導入し、一貫性の規則化項を用いて、学習した表現を洗練させる。
その結果,GALAXYはタスク指向対話システムの性能を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 02:15:16 GMT)
Interactive Model with Structural Loss for Language-based Abductive
Reasoning [36.0] 帰納的自然言語推論タスク(alpha$NLI)は、原因と事象の間の最も明確な説明を推測するために提案される。
我々はこの新モデルを$alpha$NLI: Interactive Model with Structure Loss (IMSL) と命名する。
IMSL は RoBERTa-large Pretrained model で最高性能を達成し,ACC と AUC はそれぞれ約1%,AUC は5% 向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 05:21:07 GMT)
GANORCON: Are Generative Models Useful for Few-shot Segmentation? [35.8] GAN表現は、特にトレーニングデータに制限がある場合、部分分割のような差別的なタスクに再利用することができる。
コントラスト学習に基づく代替手法を提案し、その性能を標準の少数ショット部分セグメンテーションベンチマークで比較する。
我々の実験は、GANベースのアプローチが大きなパフォーマンス上の優位性をもたらすだけでなく、そのマルチステップトレーニングは複雑で、ほぼマグニチュードが遅く、さらなるバイアスをもたらす可能性があることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 22:06:20 GMT)
Rethink, Revisit, Revise: A Spiral Reinforced Self-Revised Network for
Zero-Shot Learning [35.8] 本稿では,属性群の列に基づいて視覚表現を再考するスパイラル学習の形式を提案する。
スパイラル学習は、一般化された局所的相関を学習することを目的としており、モデルが徐々にグローバルな学習を強化することができる。
我々のフレームワークは、ゼロショットと一般化されたゼロショット設定の両方において、4つのベンチマークデータセット上で最先端のアルゴリズムより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 10:51:57 GMT)
Pose2Room: Understanding 3D Scenes from Human Activities [35.7] ウェアラブルIMUセンサーを使えば、視覚的な入力を必要とせずに、ウェアラブルデバイスから人間のポーズを推定することができる。
P2R-Netは人体の動きの多モード分布を効果的に学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 20:54:36 GMT)
PoseKernelLifter: Metric Lifting of 3D Human Pose using Sound [34.8] 単一視点画像から計量スケールの人物の3次元ポーズを再構築することは幾何学的に不適切な問題である。
画像とともに記録された音声信号から,人物の3Dポーズを再現するための補完情報が得られることを示す。
我々は、音声と視覚信号を融合した多段3DCNNを設計し、3Dポーズをメートル法で再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 01:34:56 GMT)
CLIPstyler: Image Style Transfer with a Single Text Condition [34.2] 既存のニューラルスタイル転送法では、スタイル画像のテクスチャ情報をコンテンツ画像に転送するために参照スタイル画像が必要である。
そこで本稿では,スタイルイメージを必要とせず,所望のスタイルをテキストで記述した上でのみ,スタイル転送を可能にする新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 09:48:53 GMT)
Decomposing Representations for Deterministic Uncertainty Estimation [34.1] 我々は,現在の特徴密度に基づく不確実性推定器は,様々なOoD検出設定で一貫した性能を発揮できないことを示す。
本稿では,学習した表現を分解し,それらを個別に推定した不確実性を統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 22:12:01 GMT)
The Shape Part Slot Machine: Contact-based Reasoning for Generating 3D
Shapes from Parts [33.9] 接触型推論により既存の部品から新しい3次元形状を組み立てる手法を提案する。
本手法は,各形状を2つの形状部品間の接触領域であるスロットのグラフとして表現する。
提案手法は, 既存のモデリング手法よりも品質, 多様性, 構造的複雑さの点で優れる形状を生成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:54:54 GMT)
Multi-View Stereo with Transformer [31.8] 本稿では,MVSTR(Multi-View Stereo)のためのネットワークを提案する。
Transformer上に構築されており、グローバルコンテキストと3D一貫性で高密度な特徴を抽出することができる。
実験結果から,提案したMVSTRは,DTUデータセット上で最高の総合性能を達成し,Turps & Templesベンチマークデータセット上での強力な一般化を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 08:06:59 GMT)
Neural Emotion Director: Speech-preserving semantic control of facial
expressions in "in-the-wild" videos [31.7] In-the-wild」ビデオにおいて,アクターの感情状態をリアルに操作するための新しい深層学習手法を提案する。
提案手法は,頭部のポーズや表情から顔のアイデンティティを確実に切り離すことのできる,入力シーンにおけるアクターのパラメトリックな3次元顔表現に基づく。
次に、新しいディープドメイン翻訳フレームワークを使用し、顔の表情を一貫した、そして妥当な方法で変更し、そのダイナミクスを考慮に入れます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:55:04 GMT)
Point Cloud Segmentation Using Sparse Temporal Local Attention [31.0] そこで本稿では,従来のクラウドフレーム内の局所的特徴を集約した,スパース時間的局所的注意(STELA)モジュールを提案する。
SemanticKittiデータセットで64.3%の競合的なmIoUを実現し、単一フレームベースラインよりも大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 06:00:50 GMT)
TEDGE-Caching: Transformer-based Edge Caching Towards 6G Networks [30.2] 6Gネットワークにおけるモバイルエッジキャッシュ(MEC)は,グローバルなモバイルデータトラフィックの驚くべき成長に対応するための効率的なソリューションとして進化してきた。
近年のディープニューラルネットワーク(DNN)の進歩は、プロアクティブキャッシュ方式におけるコンテンツ人気を予測するために、多くの研究が注目されている。
本稿では,注目に基づく視覚変換(ViT)ニューラルネットワークを組み込んだエッジキャッシュフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:38:18 GMT)
Zeroth-Order Regularized Optimization (ZORO): Approximately Sparse
Gradients and Adaptive Sampling [29.6] 我々はZOROと呼ばれる新しい$textbfZ$eroth-$textbfO$rder $textbfR$egularized $textbfO$ptimization法を提案する。
基礎となる勾配がイテレートでほぼスパースである場合、ZOROは目的関数を減少させる新しいイテレートを得るために、非常に少数の客観的関数評価を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 03:22:09 GMT)
Hallucinated Neural Radiance Fields in the Wild [27.9] 本稿では,Ha-NeRFと呼ばれるハロゲン化NeRFを構築するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
具体的には、時間変化の出現を処理し、それらを新しいビューに転送する外観モジュールを提案する。
合成データと実際の観光写真コレクションによる実験結果から,本手法は希望する外観を幻覚させるだけでなく,異なる視点からオクルージョンフリーな画像を表示できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:55:18 GMT)
Leveraging Sequence Embedding and Convolutional Neural Network for
Protein Function Prediction [27.2] タンパク質機能予測の主な課題は、大きなラベル空間とラベル付きトレーニングデータの欠如である。
これらの課題を克服するために、教師なしシーケンス埋め込みと深部畳み込みニューラルネットワークの成功を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 08:31:01 GMT)
AVA-AVD: Audio-visual Speaker Diarization in the Wild [27.0] 既存のオーディオ視覚ダイアリゼーションデータセットは主に会議室やニューススタジオのような屋内環境に焦点を当てている。
本稿では,視覚情報に基づいて識別情報をキャプチャする効果的なモータリティマスクを導入した新しいオーディオ・ビジュアル・リレーション・ネットワーク(AVR-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:17:30 GMT)
Exploring Social Posterior Collapse in Variational Autoencoder for
Interaction Modeling [26.0] 変分オートエンコーダ(VAE)は多エージェント相互作用モデリングに広く応用されている。
VAEは、エージェントの将来の軌跡を予測する際に、歴史的社会的文脈を無視しやすい。
本稿では,ソーシャルな後部崩壊を検知する新しいスパースグラフアテンションメッセージパッシング層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 06:20:58 GMT)
Reference-guided Pseudo-Label Generation for Medical Semantic
Segmentation [25.8] 本稿では,半教師付きセマンティックセグメンテーションのための管理手法を提案する。
少数のラベル付き画像を参照材料として使用し、未ラベル画像中の画素と参照集合内の最適な画素のセマンティクスを一致させる。
我々は,X線解剖学的セグメンテーションにおける標準完全教師付きモデルと同じ性能を達成するが,ラベル付き画像の95%は少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 12:21:24 GMT)
Object-Aware Cropping for Self-Supervised Learning [25.6] 本研究では,通常のランダムな作付けに基づく自己教師型学習が,このようなデータセットでは不十分であることを示す。
対象提案アルゴリズムから得られた作物を、ランダムな作物の一方または両方に置き換えることを提案する。
オブジェクト認識トリミング(object-aware cropping)と呼ぶこのアプローチを用いることで、分類とオブジェクト検出ベンチマークにおいてシーントリミングよりも大幅に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:23:37 GMT)
Object-aware Video-language Pre-training for Retrieval [24.5] 我々は、オブジェクト表現を組み込むためにビデオ言語トランスフォーマーを拡張するオブジェクト中心のアプローチであるObject-Aware Transformersを提案する。
対象表現をビデオ言語アーキテクチャに組み込んだモデルの価値を実証し、考慮したすべてのタスクやデータセットのパフォーマンス改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:06:39 GMT)
DFTS2: Simulating Deep Feature Transmission Over Packet Loss Channels [24.2] エッジクラウドコラボレーティブインテリジェンス(CI)では、推論を行うAIモデルの情報パスに信頼できない送信チャネルが存在する。
システム動作を理解し、適切なエラー制御戦略を開発するためには、CIシステムのパフォーマンスを不完全なチャネルでシミュレートできることが重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:34:49 GMT)
Public Data-Assisted Mirror Descent for Private Model Training [23.7] 差分プライベート(DP)モデルトレーニングにおけるプライバシ/ユーティリティトレードオフを改善するために,公開データを使用することの問題点を再考する。
我々は,従来のDP-SGDやDP-FedAvgよりもDP-SGDやDP-FedAvgよりもDP-FedAvgの方が大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 00:21:40 GMT)
Inducing Causal Structure for Interpretable Neural Networks [23.7] インターチェンジ・インターチェンジ・トレーニング(IIT)について紹介する。
In IIT, (1)align variables in the causal model with representations in the Neural model and (2) training a neural model to match the counterfactual behavior of the causal model on a base input。
IITは完全に微分可能で、柔軟に他の目的と組み合わせ、ターゲット因果モデルがニューラルネットワークの因果抽象化であることを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 21:07:01 GMT)
Influence Patterns for Explaining Information Flow in BERT [23.1] 本稿では,変換器モデルによる影響パターン,経路の集合の抽象化を紹介する。
BERTにおける情報フローのかなりの部分は、アテンションヘッドの代わりにスキップ接続を通していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 03:04:49 GMT)
A benchmark with decomposed distribution shifts for 360 monocular depth
estimation [22.9] 我々は,コンピュータビジョンタスクの分布シフトベンチマーク,単眼深度推定に貢献する。
当社の差別化は、非制御テストの非制御データのより広範な分布シフトを3つの異なる分布シフトに分解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:48:23 GMT)
Deliberation of Streaming RNN-Transducer by Non-autoregressive Decoding [22.0] この方法は、テキスト機能とオーディオ機能の両方に対応するトランスフォーマーデコーダを各ステップで共有する、いくつかの改善ステップを実行する。
本研究では,ストリーミングRNN-Tモデルの仮説アライメントを条件に,第1パスRNN-Tよりも精度の高い認識結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 01:34:28 GMT)
Trimap-guided Feature Mining and Fusion Network for Natural Image
Matting [21.6] 本稿では,TMPモジュールとグローバルローカルコンテキスト認識融合(GLF)モジュールからなるトリマップ誘導型機能マイニング・融合ネットワークを提案する。
我々のGLFモジュールは、TMPモジュールが収集した興味深いオブジェクトのグローバルな意味情報を用いて、効率的なグローバルなコンテキスト認識機能融合を導く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 14:13:11 GMT)
Clustering Mixtures with Almost Optimal Separation in Polynomial Time [21.5] 高次元における平均分離ガウス多様体のクラスタリング混合問題について考察する。
Delta = Theta (sqrtlog k)$ の分離は必要であり、良いクラスタリングを回復するのに十分である。
我々は多くのサンプルと時間を要し、優れたクラスタリングをうまく回復できるアルゴリズムを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:34:09 GMT)
Efficient and Local Parallel Random Walks [21.3] ランダムウォークは、多くの機械学習アルゴリズムで使用される基本的なプリミティブである。
ランダムウォークを効率的に局所的に構築することで,この制限を克服するアルゴリズムを提案する。
本手法はメモリとラウンド効率の両方で,特に並列局所クラスタリングアルゴリズムを効率よく実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:06:11 GMT)
Multiple Fusion Adaptation: A Strong Framework for Unsupervised Semantic
Segmentation Adaptation [21.2] 本稿では,未ラベル対象領域におけるセグメンテーションの精度向上を目的として,ドメイン間セグメンテーションタスクに挑戦する。
擬似ラベルに基づく非教師付きドメイン適応(UDA)パイプラインを用いて,新しいMFA法を提案する。
GTA5-to-CityscapesとSynTHIA-to-Cityscapesという2つの広く使われているベンチマーク実験により,セマンティックセグメンテーションの適応性を著しく改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 06:11:43 GMT)
Information Theoretic Representation Distillation [20.8] 情報理論と知識蒸留の代替関係を,最近提案したエントロピー様関数を用いて構築する。
本手法は,知識蒸留とクロスモデル伝達タスクの最先端技術に対する競争性能を実現する。
バイナリ量子化のための新しい最先端技術に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 12:39:50 GMT)
The Majority Can Help The Minority: Context-rich Minority Oversampling
for Long-tailed Classification [20.2] 多様なマイノリティーサンプルを増補する新しいマイノリティーオーバーサンプリング法を提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、フォアグラウンドパッチをマイノリティークラスから、豊かなコンテキストを持つ多数クラスの背景イメージに貼り付けることです。
本手法は,様々な長期分類ベンチマークにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 10:58:30 GMT)
DeepSportLab: a Unified Framework for Ball Detection, Player Instance
Segmentation and Pose Estimation in Team Sports Scenes [19.8] 本稿では,(i)ボールの位置,(ii)ポーズの予測,および(iii)チームスポーツシーンにおける選手のインスタンスマスクをセグメント化するための統一的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:30:51 GMT)
Closeness Centrality via the Condorcet Principle [19.2] 閉度中心性はそのような性質を持つ唯一の正則距離ベース中心性であることを示す。
閉度中心性は、2つの隣接ノードのうち、より多くのノードが好むノードの方が高い中心性を持つことを示すコンドルチェット比較特性を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:44:14 GMT)
Push Stricter to Decide Better: A Class-Conditional Feature Adaptive
Framework for Improving Adversarial Robustness [19.0] 本稿では,自然データと逆例を対象とする特徴適応学習(Feature Adaptive Adversarial Training, FAAT)を提案する。
FAATはより差別的な特徴を生み出し、最先端の手法に対して好意的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:37:56 GMT)
Highly accelerated MR parametric mapping by undersampling the k-space
and reducing the contrast number simultaneously with deep learning [18.8] 高速MRパラメトリックマッピングのためのRG-Net (reconstruction and generation network) と呼ばれる新しい深層学習手法を提案する。
フレームワークは再構築モジュールと生成モジュールから構成される。
RG-Netは17の加速速度で高品質なT1rhoマップを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:29:29 GMT)
NLP Research and Resources at DaSciM, Ecole Polytechnique [18.5] 2013年に設立されたEcole PolytechniqueのLIXの一部であるDaSciMは、機械学習とディープラーニングの手法による大規模データ分析の分野での研究結果を生み出している。
このグループは特にNLPやテキストマイニングの分野で活動しており、方法論や資源レベルで興味深い結果を得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:34:39 GMT)
Learning Invariant Representations with Missing Data [18.3] 相関誘導型テクトニュアンス変数を含む特定の依存性を満たすモデルでは、テスト性能が保証される。
欠損したニュアンスの下での非分散目的のためのアクロルトムド推定器を導出する。
シミュレーションと臨床データについて、これらの推定を最適化すると、全データを利用する推定器と同様のテスト性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 23:14:34 GMT)
How Smart Guessing Strategies Can Yield Massive Scalability Improvements
for Sparse Decision Tree Optimization [18.3] 現在のアルゴリズムは、いくつかの実世界のデータセットに対して最適な木またはほぼ最適な木を見つけるために、しばしば非現実的な時間とメモリを必要とする。
本稿では,任意の分岐とバウンダリに基づく決定木アルゴリズムに適用可能なスマート推測手法を用いてこの問題に対処する。
提案手法では, 連続的特徴量, 木の大きさ, 最適決定木に対する誤差の下位境界を推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:39:28 GMT)
Generating Diverse 3D Reconstructions from a Single Occluded Face Image [18.1] 本研究では,1つの隠蔽顔画像から多彩で現実的な3D再構成を同時に生成するDiverse3DFaceを提案する。
Diverse3DFaceは、マスク、メガネ、その他のランダムな物体に隠蔽された顔画像に対して、ベースラインと比較して、隠蔽領域に50%の多様性を有する3D形状の分布を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 23:13:49 GMT)
Minimax Analysis for Inverse Risk in Nonparametric Planer Invertible
Regression [17.7] 平面上の逆関数を推定するミニマックスリスクについて検討するが、推定器も可逆である。
導出されたミニマックスは、可逆双Lipschitz関数のそれに対応し、可逆性がミニマックス率を改善するかどうかの期待を拒絶する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 01:25:18 GMT)
Semi-Supervised Surface Anomaly Detection of Composite Wind Turbine
Blades From Drone Imagery [17.6] BladeNetは、教師なしタービンブレードの検出と抽出の両方を行うアプリケーションベースで堅牢なデュアルアーキテクチャである。
我々の二重構造はガラス繊維複合材ブレードの表面欠陥を高い適性で検出する。
BladeNetは、オフショア風力タービンのためのOrstedブレード検査データセットで0.995のAverage Precision(AP)を、デンマーク工科大学(DTU)のNordTankタービン検査データセットで0.223のAverage Precision(AP)を生成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:20:12 GMT)
Training BatchNorm Only in Neural Architecture Search and Beyond [17.2] BatchNormのトレーニングが、スーパーネットトレーニング時間を短縮したパフォーマンスウェルアーキテクチャのみを見つけることができる理由を理解するための努力はない。
列車BNのみのスーパーネットは、他の演算子よりも畳み込みに有利であり、アーキテクチャ間の不公平な競合を引き起こすことを示す。
3つの視点からネットワークを評価するための新しい複合性能指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 04:09:09 GMT)
Imbalanced Graph Classification via Graph-of-Graph Neural Networks [16.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフの分類ラベルを識別するグラフ表現の学習において、前例のない成功を収めている。
本稿では,グラフ不均衡問題を軽減する新しいフレームワークであるグラフ・オブ・グラフニューラルネットワーク(G$2$GNN)を提案する。
提案したG$2$GNNは,F1-macroとF1-microのスコアにおいて,多くのベースラインを約5%上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 02:25:47 GMT)
MDFM: Multi-Decision Fusing Model for Few-Shot Learning [16.5] 本稿では,数発の学習フレームワークの有効性とロバスト性を高めるために,MDFM(Multi-Decision Fusing Model)を提案する。
提案手法を5つのベンチマークデータセットで評価し,最新技術と比較して3.4%-7.3%の大幅な改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:13:09 GMT)
SaDe: Learning Models that Provably Satisfy Domain Constraints [16.5] 我々は、さまざまな制約を処理できる機械学習アプローチを提案し、これらの制約が目に見えないデータでもモデルによって満たされることを保証する。
機械学習を最大満足度問題とみなし,制約満足度と勾配降下度を組み合わせた新しいアルゴリズムSaDeを用いて解いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:18:03 GMT)
Environmental Sound Extraction Using Onomatopoeia [16.3] 本研究では,オノマトペを用いた環境音抽出手法を提案する。
実験結果から,オノマトピアに対応する対象音のみを抽出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 01:18:06 GMT)
Molecular Contrastive Learning with Chemical Element Knowledge Graph [16.1] 分子表現学習は、分子特性予測や薬物設計など、下流の複数のタスクに寄与する。
我々は,元素間の微視的関連を要約するケミカル要素知識グラフ(KG)を構築した。
最初のモジュールである知識誘導グラフ拡張は、ケミカル要素KGに基づいて元の分子グラフを増強する。
第2のモジュールである知識対応グラフ表現は、元の分子グラフの共通グラフエンコーダと知識対応メッセージパッシングニューラルネットワーク(KMPNN)を用いて分子表現を抽出し、拡張された分子グラフの複雑な情報をエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:04:39 GMT)
AdaAfford: Learning to Adapt Manipulation Affordance for 3D Articulated
Objects via Few-shot Interactions [15.9] キャビネット、ドア、蛇口などの3D音声による物体の認識と相互作用は、将来のホームアシストロボットに特別な課題をもたらす。
我々はAdaAffordという名の新しいフレームワークを提案し、より正確なインスタンス固有の後付けに手軽さを迅速に適応するために、ごく少数のテスト時間インタラクションを実行することを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 03:00:05 GMT)
Analyzing High-Resolution Clouds and Convection using Multi-Channel VAEs [15.7] 大気科学者は、高解像度で嵐を解消するシミュレーションを実行し、キロメートル規模の気象の詳細を捉えます。
本稿では, 垂直風速, 温度, 水蒸気情報の空間配列を, VAEアーキテクチャの3つの「チャネル」として結合的に埋め込み, データ駆動型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 06:23:07 GMT)
An Online Learning Framework for Energy-Efficient Navigation of Electric
Vehicles [15.4] 道路セグメントのエネルギー消費を効率的なナビゲーションのためにモデル化するためにベイズ的手法を用いる。
モデルパラメータを学習するために,オンライン学習フレームワークを開発し,いくつかの探索戦略について検討する。
次に、オンライン学習フレームワークをマルチエージェント設定に拡張し、複数の車両が適応的にエネルギーモデルのパラメータをナビゲートし、学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:05:54 GMT)
Wish you were here: Hindsight Goal Selection for long-horizon dexterous
manipulation [14.9] スパース報酬をサンプル効率のよい方法で解くことは、現代の強化学習の課題である。
既存の戦略はタスク非依存のゴール分布に基づいて検討されており、これは長軸タスクの解を非現実的なものにすることができる。
実験を成功させた少数の事例によって示されるタスク固有の分布に沿った探索をガイドするために、後視リラベリング機構を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:12:32 GMT)
Quantum advantage in learning from experiments [14.5] 物理システムから安定した量子メモリにデータを変換する実験的なセットアップは、大きな利点をもたらす可能性がある。
様々なタスクにおいて、量子機械は従来の実験よりも指数関数的に少ない実験から学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:04:44 GMT)
Topic Analysis of Superconductivity Literature by Semantic Non-negative
Matrix Factorization [13.8] 我々は最近,SeNMFkというトピックモデリング手法を開発した。
SeNMFkでは,人間の専門家によるコヒーレントなトピックを抽出することができた。
結果は,SeNMFkが大規模科学コーパスの層状かつ微妙な解析を行う能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 05:51:19 GMT)
Robustness in Deep Learning for Computer Vision: Mind the gap? [13.6] 我々は、コンピュータビジョンのためのディープラーニングにおいて、現在の定義と非敵対的堅牢性に向けての進歩を特定し、分析し、要約する。
この研究の分野は、敵対的機械学習に対して、不当にあまり注目されていないことがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:42:38 GMT)
Systematic Generalization with Edge Transformers [13.5] We propose Edge Transformer, a new model that inspired from Transformer and rule-based symbolic AI。
Edge Transformerの最初の鍵となるアイデアは、Transformerモデルで行われているように、ベクトル状態とすべてのエッジ、すなわち入力ノードのすべてのペアを、すべてのノードとは対照的に関連付けることである。
関係推論,セマンティック解析,依存性解析において,合成一般化ベンチマークを用いたエッジトランスフォーマーの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:50:45 GMT)
Provable Guarantees for Understanding Out-of-distribution Detection [13.4] 我々は,OOD検出の理論的理解を特徴付ける分析フレームワークを開発した。
我々のフレームワークは,ニューラルネットワークの新たなOOD検出手法であるGEMを動機付け,理論的および経験的優位性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:18:43 GMT)
Entropy decay for Davies semigroups of a one dimensional quantum lattice [13.3] 進化状態と平衡ギブス状態の間の相対エントロピーは、鎖の長さと対数的にスケールする指数で指数関数的に高速に収縮することを示す。
これは、多体内および非平衡量子系の研究に広く応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:15:58 GMT)
Privacy-Preserving Serverless Edge Learning with Decentralized Small
Data [13.3] 最近、分散トレーニング戦略は、ディープモデルをトレーニングする際のデータプライバシを保証するための有望なアプローチになっている。
本稿では、従来のサーバレスプラットフォームをサーバレスエッジ学習アーキテクチャで拡張し、ネットワークの観点から効率的な分散トレーニングフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 02:35:54 GMT)
AugLiChem: Data Augmentation Library of Chemical Structures for Machine
Learning [12.9] AugLiChemは化学構造のためのデータ拡張ライブラリである。
結晶系と分子の増進法が導入された。
拡張戦略を用いることで,MLモデルの性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 21:04:43 GMT)
Individual Fairness in Advertising Auctions through Inverse
Proportionality [12.9] 公正な入札が与えられた場合、公正な結果を生み出すことが保証される広告オークションの設計について検討する。
フェアネスと社会福祉のトレードオフを実現するため,新たなアロケーションアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 03:16:03 GMT)
Translation-equivariant Image Quantizer for Bi-directional Image-Text
Generation [12.6] 現在の画像量化器はエイリアスによる量子化空間の変換等式を満足しない。
アンチエイリアシングに焦点をあてるのではなく、量子化された空間における変換等式を奨励する直接的なアプローチをとる。
VQGANを上回り,テキスト・画像生成では+22%,画像・画像生成では+26%の精度向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 10:08:24 GMT)
Learning from Mistakes based on Class Weighting with Application to
Neural Architecture Search [12.3] ミスからの学習(LFM)という,シンプルで効果的な多段階最適化フレームワークを提案する。
主な目的は、将来の同様のミスを防ぐために、再重み付け技術を用いて、ターゲットタスクで効果的に実行するモデルを訓練することである。
本定式化では,モデルの検証損失を最小限に抑えてクラスウェイトを学習し,クラスワイド性能と実データにより重み付けされた画像生成装置の合成データを用いてモデルを再学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 04:56:49 GMT)
Subtask-dominated Transfer Learning for Long-tail Person Search [12.3] 人物探索は、パノラマギャラリー画像から質問者を見つけるために、人物検出と人物再識別(Re-ID)を統一する。
1つの大きな課題は、不均衡なロングテールの個人識別分布である。
本稿では,この問題を解決するために,Subtask-dominated Transfer Learning (STL)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 14:34:48 GMT)
HyperInverter: Improving StyleGAN Inversion via Hypernetwork [12.2] 現在のGANインバージョン手法は、以下の3つの要件の少なくとも1つを満たさない:高い再構成品質、編集性、高速推論。
本研究では,全ての要件を同時に満たす新しい2段階戦略を提案する。
我々の手法は完全にエンコーダベースであり、非常に高速な推論をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:56:05 GMT)
Conditional Expectation based Value Decomposition for Scalable On-Demand
Ride Pooling [12.0] 従来のライドプーリングアプローチは、現在のマッチが車/ドライバーの将来的な価値に与える影響を考慮していない。
我々は,新たなアプローチである条件付き期待値分解(CEVD)がNeurADPを最大9.76%上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:53:16 GMT)
Monolith to Microservices: Representing Application Software through
Heterogeneous GNN [11.4] マイクロサービスアーキテクチャは、複数の小さな疎結合な機能サービスを通じてアプリケーションを構築することを提唱するにつれて、ますます使われています。
このアプローチは、クラウドベースのアプリケーションにとって、プログラミングアーキテクチャを自然な選択肢としています。
しかし、既に記述されているモノリスコードの機能モジュールの自動分離の課題は、移行タスクを遅くする。
我々は、この従来のアプリケーション問題を異種グラフベースのクラスタリングタスクに推論する。
私たちのソリューションは、異種グラフニューラルネットワークを活用して、このような多様なソフトウェアエンティティの表現を学習する最初の方法です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:27:45 GMT)
TROLLMAGNIFIER: Detecting State-Sponsored Troll Accounts on Reddit [11.3] 本稿ではトロルアカウント検出システムであるTROLLMAGNIFIERを提案する。
TROLLMAGNIFIERは、既知のトロルアカウントの典型的な振る舞いを学習し、同じように振舞うものをより特定する。
また,TROLLMAGNIFIERを用いることで,トロルの初期知識を300%以上増加させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 12:10:24 GMT)
Background Activation Suppression for Weakly Supervised Object
Localization [11.3] より効率的な学習を実現するためにアクティベーション値を使うことを議論する。
本稿では,背景活動抑制法(BAS)を提案する。
BASは、CUB-200-2011データセットとILSVRCデータセットのベースラインメソッドに対して、大幅に、一貫した改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:53:40 GMT)
$\ell_\infty$-Robustness and Beyond: Unleashing Efficient Adversarial
Training [11.2] トレーニングデータの小さなサブセットを選択することで、堅牢なトレーニングの時間的複雑さを軽減するための、より原則的なアプローチが実現されることを示す。
本手法は,クリーンかつロバストな精度をわずかに低下させながら,敵のトレーニングを2～3倍高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 09:55:01 GMT)
Efficient Online Bayesian Inference for Neural Bandits [10.4] ベイジアンニューラルネットワークにおけるオンライン(逐次)推論のための新しいアルゴリズムを提案する。
キーとなる考え方は、拡張カルマンフィルタとパラメータの部分空間を組み合わせることである。
We show good results on the "Deep Bayesian Bandit Showdown" benchmark, as MNIST and a recommender system。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 00:29:51 GMT)
The Norm Must Go On: Dynamic Unsupervised Domain Adaptation by
Normalization [10.3] ドメイン適応は、学習したモデルを、ドメインシフトやデータ分散の変更など、新しいシナリオに適応するために不可欠である。
現在のアプローチは通常、シフトしたドメインから大量のラベル付きまたはラベルなしのデータを必要とする。
本稿では,この問題を解決するために動的教師なし適応(DUA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 12:43:41 GMT)
Optimizing for In-memory Deep Learning with Emerging Memory Technology [10.2] インメモリのディープラーニングは、性能密度とエネルギー効率の桁数をすでに証明している。
新興メモリ技術の使用により、密度、エネルギー、性能のさらなる向上が期待できる。
しかし、新興メモリ技術は本質的に不安定であり、データ読み込みのランダムな変動をもたらす。
これは非無視的な精度損失に変換でき、利得を無効にする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:39:18 GMT)
A Nested Bi-level Optimization Framework for Robust Few Shot Learning [10.1] NestedMAMLはトレーニングタスクやインスタンスに重みを割り当てることを学ぶ。
合成および実世界のデータセットの実験では、NestedMAMLは「不要な」タスクやインスタンスの効果を効率的に緩和している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:10:47 GMT)
Unleashing the Potential of Unsupervised Pre-Training with
Intra-Identity Regularization for Person Re-Identification [10.0] 我々は、UP-ReIDと呼ばれる対照的学習(CL)パイプラインに基づいて、ReIDのための教師なし事前学習フレームワークを設計する。
UP-ReIDにI$2$-の正則化を導入し,大域的な画像的側面と局所的なパッチ的側面の2つの制約としてインスタンス化する。
我々のUP-ReID事前学習モデルは、下流のReID微調整の利点を大いに生かし、最先端の性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:16:37 GMT)
MonoScene: Monocular 3D Semantic Scene Completion [9.9] Monoは3Dセマンティックシーンコンプリート(SSC)フレームワークを提案し、シーンの密集した幾何学と意味を単一の単分子画像から推測する。
我々のフレームワークは、光学から刺激を受ける新しい2-3次元特徴投影によってブリッジされた連続した2次元および3次元ユニセットに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:59:57 GMT)
Asymmetric error control under imperfect supervision: a
label-noise-adjusted Neyman-Pearson umbrella algorithm [9.7] Neyman-Pearson(NP)分類パラダイムは、望ましいレベルでより厳しいタイプのエラーを制約する。
NPパラダイムに基づくトレーニングラベルノイズに対して,ほとんどの最先端分類手法を適応する最初の理論支援アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:10:19 GMT)
Einstein-Podolsky-Rosen steering based on semi-supervised machine
learning [9.3] EPRステアリング(Einstein-Podolsky-Rosen)は、量子情報処理において強力な非局所量子資源である。
サポートベクタマシンやニューラルネットワークなどの監視された機械学習は、EPRのステアビリティを検出するために訓練されている。
本稿では,量子ステアリングの検出において,ラベル付き量子状態のごく一部のみを使用する半教師付き支持ベクトルマシンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 12:28:06 GMT)
Effective and efficient structure learning with pruning and model
averaging strategies [9.0] 本稿では,2つの新しい手法と丘登り探索を組み合わせたBN構造学習アルゴリズムについて述べる。
アルゴリズムは探索空間グラフをプルーニングすることから始まり、プルーニング戦略をプルーニング戦略のアグレッシブバージョンと見なすことができる。
そして、ヒルクライミング探索プロセスで平均化を行い、目的関数を最大化する近隣グラフに移動する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 10:35:34 GMT)
Confidence Propagation Cluster: Unleash Full Potential of Object
Detectors [9.0] ほとんどのオブジェクト検出方法は、非最大抑圧(NMS)とSoft-NMSのような改良版を用いてオブジェクトを取得し、冗長なバウンディングボックスを除去する。
1) 信頼度が高いバウンディングボックスは, 基本トラストボックスと最大の重なりを持つ真の正ではなく, 2) 冗長ボックスには抑制が必要であり, 真の正の場合には信頼性向上も必要である, 3) 完全並列性を実現するためには, 信頼値で候補ボックスをソートする必要がなくなる,という3つの側面からNMSベースの手法に挑戦する。
本稿では,信念の伝播(BP)に触発されて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 08:22:00 GMT)
Adv-4-Adv: Thwarting Changing Adversarial Perturbations via Adversarial
Domain Adaptation [8.7] Adv-4-Advは、目に見えない敵の摂動に対する堅牢性を維持することを目的とした、新しい敵の訓練方法である。
異なる摂動を異なるドメインとして引き起こす攻撃を扱い、敵ドメイン適応の力を活用することで、ドメイン/攻撃固有の特徴を取り除くことを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:37:26 GMT)
Investigation of Training Label Error Impact on RNN-T [8.5] 我々は、RNN-TベースのASRモデルに対する異なるトレーニングラベル誤差の影響を分析する。
削除ラベルエラーの低減を優先して,RNN-Tのデータパイプラインの設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 08:57:39 GMT)
A Variation-Aware Quantum Circuit Mapping Approach Based on Multi-agent
Cooperation [8.2] マルチエージェント協調に基づく量子回路マッピング手法を提案する。
これは、qubit配置アルゴリズムとqubitルーティング方法の2つのコアコンポーネントで構成されている。
最先端の手法と比較して,本手法は平均25.86%,最大95.42%の精度で成功率を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 00:52:40 GMT)
Collaborative Learning in the Jungle (Decentralized, Byzantine,
Heterogeneous, Asynchronous and Nonconvex Learning) [8.1] 我々はByzantineコラボレーティブラーニングを研究し、そこでは$n$ノードが互いのローカルデータから集合的に学習する。
我々は、協調学習が、平均的な合意と呼ばれる新しい形式の合意と等価であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:54:22 GMT)
Camera Motion Agnostic 3D Human Pose Estimation [8.1] 本稿では,世界座標系で定義された3次元人間のポーズとメッシュを予測するためのカメラモーション非依存アプローチを提案する。
本稿では,局所的なポーズ列から大域的な動き列を予測する双方向ゲート再帰単位(GRU)に基づくネットワークを提案する。
移動カメラ環境において構築された3DPWと合成データセットを用いて評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 08:22:50 GMT)
Human-Object Interaction Detection via Weak Supervision [8.1] 人-物間相互作用(HO-I)検出は、人-物間相互作用領域を発見し、その相互作用を画像から分類することを目的としている。
HO-Iのアライメントは、人間と対話したオブジェクトをペアリングし、人間とオブジェクトのペアをその相互作用カテゴリにアライメントする。
このようなアノテーションの収集は高価であるため,本論文では,アライメントの監督なしにHO-Iを検出することを提案する。
その代わり、私たちは画像内の既存のインタラクションを列挙するだけであるイメージレベルの監視に頼っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:36:06 GMT)
DPRK-BERT: The Supreme Language Model [7.6] 本研究では、DPRK言語のための最初のディープ言語モデルであるDPRK-BERTを提案する。
我々は、DPRK言語のための最初のラベル付きコーパスをコンパイルし、既存のROK言語モデルを微調整することで、これを実現する。
また、このモデルの言語間バージョンを提示し、2つの韓国語をまたいだより優れた一般化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:36:13 GMT)
Quantum network with magnonic and mechanical nodes [7.3] 光で接続されたマグノンおよび機械的ノードからなる量子ネットワークを提案する。
光パルスを用いた機械システムにマグノン系を結合することにより、任意のマグニック状態が遠方の長寿命機械共振器に転送され保存されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 23:49:01 GMT)
(Causal)-Activation of Complex Entanglement Structures in Quantum
Networks [7.2] エンタングルメントは、量子情報処理のいくつかの応用のための「ザ」キーリソースを表す。
本稿では、2つの魅力的な特徴を示す新しい生成手法を提案する。
唯一の必要条件は、不確定因果順序フレームワークによれば、キュービットに作用するいくつかのユニタリ間の因果順序をコヒーレントに制御する可能性である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:02:34 GMT)
The Geometric Occam's Razor Implicit in Deep Learning [7.1] 勾配降下で訓練されたニューラルネットワークは、幾何学オッカムのラザーによって暗黙的に正規化されていることを示す。
一次元回帰の場合、幾何学モデルの複雑性は関数の弧長によって簡単に与えられる。
高次元設定では、幾何学モデルの複雑性は函数のディリクレエネルギーに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 04:54:50 GMT)
Research on Event Accumulator Settings for Event-Based SLAM [6.8] イベントカメラは高いダイナミックレンジの利点があり、動きのぼやけがない。
より優れたイベントベースのSLAMパフォーマンスを実現するために、イベントフレームの蓄積方法の研究を行います。
実験結果から,提案手法は,最先端のイベントフレームベースのSLAMアルゴリズムと比較して,ほとんどのシーケンスで性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:35:17 GMT)
Cyberphysical Sequencing for Distributed Asset Management with Broad
Traceability [6.7] サイバー物理システム(CPS)は、複数の利害関係者を含む複雑なライフサイクルを持つ。
CPSシークエンシング(CPS Sequencing)は、Digital Twinsと同様のメリットを提供し、資産の出所とアイデンティティを特定し管理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 00:57:19 GMT)
True or False: Does the Deep Learning Model Learn to Detect Rumors? [6.7] 我々は,よく機能しているように見えるディープラーニングモデルが,実際に噂を検出することを学んでいるかどうかを調査する。
BERTモデルを用いて,領域外サンプルの一般化能力に関するモデルの評価を行った。
本稿では,ペアテスト(PairT)と呼ばれる新しい評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 02:59:21 GMT)
Charge-Noise Insensitive Chiral Photonic Interface for Waveguide Circuit
QED [6.4] オンチップ互換のカイラルインタフェースは、光-物質相互作用の基礎研究と量子情報処理への応用の両方に魅力がある。
本稿では,超伝導回路をベースとしたキラルインタフェースを提案する。
提案したインタフェースは、マイクロ波光子のためのブロードバンド完全受動オンチップサーキュレータを実現するために拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:48:51 GMT)
Convergence of batch Greenkhorn for Regularized Multimarginal Optimal
Transport [6.1] 欲求制御を伴う反復的ブレグマン射影法(IBP)の特性に基づく完全収束解析を行う。
上記のアルゴリズムに特化すると、新たな洞察を与え、既存のものを改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 21:31:26 GMT)
Querying Labelled Data with Scenario Programs for Sim-to-Real Validation [5.9] AV障害シナリオは現実に意味のあるシミュレーションで特定されているか、すなわち、実際のシステムで再現可能か?
シミュレーションされた障害シナリオを検証するアプローチとして、実際のデータのコーパス内のシナリオのインスタンスを特定し、障害が実際のデータに持続するかどうかをチェックする方法がある。
本稿では,SCENIC確率型プログラミング言語を用いたシナリオプログラムとして符号化された,抽象的なシナリオにマッチするラベル付きデータ項目の意味を形式的に定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 01:04:13 GMT)
3D Reconstruction Using a Linear Laser Scanner and a Camera [5.7] 本研究は, 基本的な3次元再構成技術について, 体系的に検討する。
線形レーザースキャナー、カメラ、ターンテーブルを使って簡単に実装できる。
点雲の結果の精度と解像度はかなり満足している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:20:24 GMT)
Theory of gating in recurrent neural networks [5.7] リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)は、機械学習(ML)や神経科学で広く使われている強力な動的モデルである。
ここでは、ゲーティングが集合力学の2つの健全な特徴を柔軟に制御できることを示す。
ゲート制御の時間スケールは、ネットワークがフレキシブルインテグレータとして機能する、新しい、極端に安定な状態につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:43:29 GMT)
Collaborative AI Needs Stronger Assurances Driven by Risks [5.7] 共同AIシステム(CAIS)は、共通の目標を達成するために、共有空間で人間と協力することを目的としている。
要件やドメイン固有の標準、規制の遵守を強く保証したシステムを構築することが、最も重要なのです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:24:21 GMT)
VisRuler: Visual Analytics for Extracting Decision Rules from Bagged and
Boosted Decision Trees [5.7] バッグングとブースティングは、機械学習(ML)において、多くの個別決定木を生成する2つの一般的なアンサンブル手法である。
本稿では,このようなMLモデルから決定を抽出するユーザを支援する視覚分析ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 08:01:02 GMT)
Collective discrete optimisation as judgment aggregation [5.5] 例えば、参加予算はknapsack問題の集合バージョンである。
他の例としては、集合的なスケジューリングや集合的なスパンニングツリーがある。
我々は、重み付き問題による判断集約の統一的な枠組みでそれらを表現し、解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:40:23 GMT)
Discrete-modulation continuous-variable quantum key distribution with
high key rate [5.4] その結果,8-PSKは4-PSKに比べて約60%増加し,キーレートは8-PSKから12-PSKに大きく改善しなかった。
次に、12-PSKを内側の環に4つの状態と外側の環に8つの状態を持つ2環の星座構造に拡張し、キーレートを4-PSKの2.4倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 01:26:04 GMT)
Synthetic Design: An Optimization Approach to Experimental Design with
Synthetic Controls [5.3] 本研究では,前処理結果データを用いた実験結果の最適設計について検討する。
平均処理効果は、処理単位の重み付き平均結果と制御単位との差として推定される。
重みと合わせて処理単位の集合を選択する方法をいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 05:05:26 GMT)
CYBORG: Blending Human Saliency Into the Loss Improves Deep Learning [5.1] 本稿では,脳の一般性を高めるための初となるトレーニング戦略を提案する。
新しいトレーニングアプローチでは、人間の注釈付き唾液マップをCYBORG損失関数に組み込む。
合成顔検出作業の結果,CYBORG損失は,GAN(Generative Adversarial Networks)6つの顔画像から生成した複数の分類ネットワークアーキテクチャから生成した未知のサンプルに対して,顕著な性能向上をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:04:15 GMT)
Deep Measurement Updates for Bayes Filters [5.1] 本稿では,多種多様なシステムに対する一般的な更新ルールとして,Deep Measurement Update (DMU)を提案する。
DMUは、深度画像を生の入力として処理する条件付きエンコーダ・デコーダニューラルネットワーク構造を持つ。
情報ボトルネックに頼らずに条件変数に敏感なDMUモデルを効率的に訓練する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 10:00:37 GMT)
Total-Body Low-Dose CT Image Denoising using Prior Knowledge Transfer
Technique with Contrastive Regularization Mechanism [5.0] 放射線線量が少ないと、ノイズやアーティファクトが増加し、臨床診断に大きな影響を及ぼす可能性がある。
高品質な全身低線量CT(LDCT)画像を得るため,従来の深層学習に基づく研究は様々なネットワークアーキテクチャを導入している。
本稿では,NDCT画像から抽出した知識を活用する,新しいタスク内知識伝達手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 06:46:38 GMT)
On Mixing Times of Metropolized Algorithm With Optimization Step (MAO) :
A New Framework [5.0] 我々は$mathbbRd$でサポートされている細い尾を持つ分布のクラスからのサンプリングを検討する。
我々のアルゴリズムは、メトロポリス調整ランゲヴィンアルゴリズム(MALA)が収束しない分布や理論的保証が欠如している分布からサンプリングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:32:01 GMT)
Meta Arcade: A Configurable Environment Suite for Meta-Learning [5.0] 本稿では,共通の視覚,状態空間,アクション空間,ゲームコンポーネント,スコアリング機構などを共有する,カスタム2Dアーケードゲームを容易に定義および設定するツールであるMeta Arcadeを紹介する。
このフレームワークの可能性を総合的に説明した24の事前定義されたゲーム群を含み、これらのゲームがどのように研究アプリケーションに設定できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:54:38 GMT)
Better Together? How Externalities of Size Complicate Notions of
Solidarity and Actuarial Fairness [4.9] 公平性の2つの概念は、(a)各個人に同じ価格または(b)各個人がプールにもたらすコストに応じて課金する。
個別のリスクプールとは対照的に、コストが均等に分散した保険プールに参加することで、両グループ(高いリスクと低いリスク)が厳格に利益を得ることが可能であることを示す。
我々は、低リスク者が保険プールに滞在するためのインセンティブを維持しつつ、高いリスクグループを最大限に補助する価格体系をつくり上げます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:52:47 GMT)
Convergence of GANs Training: A Game and Stochastic Control Methodology [4.9] GAN(Generative Adversarial Network)の訓練は、その収束の困難さで知られている。
本稿ではまず,GANの目的関数における凸性の欠如を確かめる。
特に、目的関数の凸度に依存する適応学習率の最適解を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 01:52:23 GMT)
Interpretable Deep Learning-Based Forensic Iris Segmentation and
Recognition [4.7] 死後虹彩分割と認識のためのエンドツーエンドの深層学習手法を提案する。
本手法は, 遺骸171頭から得られたデータを用いて訓練, 検証し, 遺骸229頭から採取した被検体分離データを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 21:59:16 GMT)
Learning to automate cryo-electron microscopy data collection with
Ptolemy [4.6] 低温電子顕微鏡(cryo-EM)は、生体高分子の近原・近原子分解能3次元構造を決定する主要な方法として登場した。
現在,高磁化Cryo-EMマイクログラフの収集には,パラメータの入力と手動チューニングが必要である。
そこで我々は,目的のアルゴリズムを用いて,低・中規模のターゲットを自動生成する最初のパイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 22:39:28 GMT)
Frequency Fitness Assignment: Optimization without a Bias for Good
Solutions can be Efficient [4.6] 周波数適合度アサインメントは、より良いソリューションに偏りのないアルゴリズムを生成する。
1つのFFAベースのアルゴリズムは、この研究ですべての理論ベースのベンチマーク問題を解くことができる。
すべてのFFAベースのアルゴリズムは、全ての純粋なアルゴリズムの変種よりも満足度の問題に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 02:04:40 GMT)
Bhatia-Davis formula in the quantum speed limit [4.6] 量子速度限界のキャラクタリゼーションのために、Bhatia-Davis式と呼ばれる公式を構築した。
我々はまず、Bhatia-Davis公式が最近提案された量子速度限界の操作的定義の上界であることを証明した。
最大の目標角度の場合、Bhatia-Davis公式は、エネルギー構造が対称であるときに目標に達する進化時間に対して有効な下界であることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 01:57:37 GMT)
Controlling Wasserstein distances by Kernel norms with application to
Compressive Statistical Learning [4.3] 本稿では, ワッサーシュタイン距離をMDDノルムで制御できる条件を確立する。
CSLの既存の結果に触発されて、H"older Lower Restricted Isometric Property (H"older LRIP)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:19:25 GMT)
Joint Cluster Head Selection and Trajectory Planning in UAV-Aided IoT
Networks by Reinforcement Learning with Sequential Model [4.3] 我々は、UAVの軌道を共同で設計し、インターネット・オブ・シングス・ネットワークでクラスタ・ヘッドを選択するという問題を定式化する。
本稿では,シーケンス・ツー・シーケンス・ニューラルネットワークで表されるポリシーを効果的に学習できるシーケンシャルモデル戦略を備えた,新しい深層強化学習(DRL)を提案する。
シミュレーションにより,提案したDRL法は,より少ないエネルギー消費を必要とするUAVの軌道を見つけることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:59:53 GMT)
Using Deep Image Prior to Assist Variational Selective Segmentation Deep
Learning Algorithms [4.0] 変分法アルゴリズムは、解の滑らかさを強制するために、正規化項の形で前もって課せられる必要がある。
近年、Deep Imageの先行研究で、モデル内の明示的な正規化は、ニューラルネットワークによってキャプチャされた暗黙的な正規化によって取り除かれ、置き換えられることが示されている。
我々は、Deep Image Priorのアイデアをより伝統的な学習アルゴリズムに組み込むことを提案し、Deep Image Priorが提供する暗黙の正規化を利用できるが、将来的なイメージを予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:31:55 GMT)
On the algebraic structures of the space of interval-valued
intuitionistic fuzzy numbers [3.9] スコア関数に基づく任意の2つのIVIFNを比較する方法において、すべてのIVIFNの空間と関係が完全連鎖であることを証明する。
また,IVIFNsは,スコア,精度,メンバーシップ不確実性指数,ヘシテーション不確実性指数関数に基づいて,IVIFNsの比較法における関係の完全な連鎖であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:54:08 GMT)
Homotopy Based Reinforcement Learning with Maximum Entropy for
Autonomous Air Combat [3.8] 強化学習(RL)法はニューラルネットワークを用いて決定時間を著しく短縮することができる。
スパース報酬問題は、その収束速度を制限し、人工的な事前経験報酬は、元のタスクの最適収束方向を容易に逸脱することができる。
本手法では, 相異なる報酬を伴う元のタスクと, 人工的な事前経験報酬を持つ補助タスクとの間のホモトピーパスを追従することで, これらの問題に対処することに焦点を当てた, ホモトピーに基づくソフトアクタ批判法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 09:37:55 GMT)
Multi-task fusion for improving mammography screening data
classification [3.8] まず、個別のタスク固有のモデルのセットをトレーニングするパイプラインアプローチを提案する。
次に、標準モデルの集合戦略とは対照的に、その融合について検討する。
我々の融合アプローチは、標準モデルのアンサンブルに比べてAUCのスコアを最大0.04向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:56:27 GMT)
Scalable Primitives for Generalized Sensor Fusion in Autonomous Vehicles [3.8] Generalized Sensor Fusion (GSF) は、センサ入力とターゲットタスクの両方がモジュラーで変更可能であるように設計されている。
これにより、AVシステムデザイナは、さまざまなセンサー構成や方法を簡単に試すことができ、異種艦隊に展開することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 01:43:15 GMT)
Multi-Agent Transfer Learning in Reinforcement Learning-Based
Ride-Sharing Systems [3.7] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、実世界の様々なシミュレーションタスクで使われている。
本稿では,固定ソースとターゲットロールを用いたTL転送パラメータの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:23:40 GMT)
A Unified Benchmark for the Unknown Detection Capability of Deep Neural
Networks [3.5] 本稿では,従来の個別タスクの統合である未知検出タスクを紹介する。
我々は、Deep Ensembleが未知の発見において、他のアプローチよりも一貫して優れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 08:07:01 GMT)
A General Language Assistant as a Laboratory for Alignment [3.4] 簡単なベースライン手法と,プロンプトなどの評価について検討する。
モデルサイズにより, 緩やかな介入による利点が増大し, 様々なアライメント評価に一般化され, 大規模モデルの性能を損なわないことがわかった。
本研究では,人間の嗜好を微調整する際のサンプル効率の向上を目標として,事前学習段階の選好モデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 22:24:34 GMT)
FCAF3D: Fully Convolutional Anchor-Free 3D Object Detection [3.3] FCAF3D - 完全畳み込み型アンカーフリー屋内3D物体検出法を提案する。
これは、点雲のボクセル表現を使用し、スパース畳み込みでボクセルを処理する、単純で効果的な方法である。
単一の完全な畳み込みフィードフォワードパスを通じて、最小限のランタイムで大規模シーンを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:28:52 GMT)
Towards Futuristic Autonomous Experimentation--A Surprise-Reacting
Sequential Experiment Policy [3.3] 製造における自律的な実験プラットフォームは、先進材料に適した製造条件のシーケンシャルな探索を行うことができると考えられている。
このような能力は、未来的な自律的な実験プラットフォームに必要不可欠である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:14:49 GMT)
Revisiting dequantization and quantum advantage in learning tasks [3.3] サンプルとクエリ(SQ)アクセスを持つ古典的アルゴリズムは量子状態入力を持つ量子アルゴリズムよりも指数関数的に高速に学習タスクを実現できることを示す。
これらの結果から,SQアクセスが量子状態入力に対して強すぎるため,指数的量子優位性が欠如していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 20:05:56 GMT)
Training Experimentally Robust and Interpretable Binarized Regression
Models Using Mixed-Integer Programming [3.2] マルチクラス分類タスクに対するロバストかつ解釈可能な二項化回帰モデルをトレーニングするためのモデルに基づくアプローチを提案する。
MIPモデルは、重み付けされた目的を用いて予測マージンとモデルサイズを最適化する。
MIPを用いた頑健かつ解釈可能な二項化回帰モデルのトレーニングの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:53:08 GMT)
A Highly Effective Low-Rank Compression of Deep Neural Networks with
Modified Beam-Search and Modified Stable Rank [3.1] 自動ランク選択にビームサーチを改良し,圧縮フレンドリーなトレーニングに安定度を改良した低ランク圧縮法を提案する。
BSRの精度と圧縮比トレードオフ曲線のパフォーマンスは、これまで知られていた低ランク圧縮法よりも優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 01:52:01 GMT)
FDA-GAN: Flow-based Dual Attention GAN for Human Pose Transfer [3.1] 本稿では,フローベースデュアルアテンションGAN (FDA-GAN) を提案する。
転送時のポーズとグローバル位置の整合性を維持するために,対象人物から対象人物への適応正規化学習のためのポーズ正規化ネットワークを設計する。
定性的かつ定量的な結果から,本手法はパブリックiPERおよびDeepFashionデータセットの最先端モデルよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 05:10:37 GMT)
Is the use of Deep Learning and Artificial Intelligence an appropriate
means to locate debris in the ocean without harming aquatic wildlife? [3.0] 本研究の目的は,深層学習が海洋生物と人工破片の水中での識別に有効であるかどうかを評価することである。
目的は、水生生態系の微妙なバランスを損なうことなく、人工知能で安全に海洋を浄化できるかどうかを見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 00:12:04 GMT)
Controlling Conditional Language Models with Distributional Policy
Gradients [2.9] 汎用事前学習型生成モデルは、ダウンストリーム要求の一部を満たすことができないことが多い。
このことは、事前訓練された生成モデルをその能力を破壊することなく新しいタスクに適応させる方法について重要な疑問を提起する。
近年の研究では、エネルギーモデルを用いてタスク固有の要求を表現することによって、この問題を解決することが示唆されている。
本稿では,条件付きDMG(CDPG)を提案し,条件付きタスクにアプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:24:05 GMT)
Efficient and Parallel Separable Dictionary Learning [2.7] このような辞書を学習する高度に並列化可能なアルゴリズムについて述べる。
本稿では,画像とハイパースペクトルデータを疎結合に表現し,画像のデノゲーションを行うための提案手法の性能を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 22:50:00 GMT)
GLocal: Global Graph Reasoning and Local Structure Transfer for Person
Image Generation [2.6] 我々は、人像生成、すなわち、腐敗したテクスチャや異なるポーズなど、様々な条件下で人像を生成することに焦点を当てる。
本稿では,異なる意味領域間のスタイル相互相関を世界規模で推論することで,咬合認識のテクスチャ推定を改善するためのGLocalフレームワークを提案する。
局所構造情報保存のために,さらにソース画像の局所構造を抽出し,局所構造転送により生成画像に復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 03:54:30 GMT)
Differentially Private SGD with Sparse Gradients [2.5] DP-SGDは、勾配次元の数に応じてスケールするノイズの量を注入する必要がある。
本研究では,パラメータの漸進的に増加するサブセットをランダムに凍結し,緩やかな勾配更新を行うランダムフリーズを提案する。
DP-SGDフレームワークにランダム凍結を適用することで、同じ回数で精度を維持しながら、最大70%の表現間隔を実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 21:43:34 GMT)
Automatic tumour segmentation in H&E-stained whole-slide images of the
pancreas [2.4] 病気の検出とセグメンテーションの精度のバランスをとるために,マルチタスク畳み込みニューラルネットワークを提案する。
異なる解像度で29人の患者を対象にアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 22:05:15 GMT)
Safe Exploration for Constrained Reinforcement Learning with Provable
Guarantees [2.4] そこで我々は,OPSRL(Optimistic-Pessimistic Safe Reinforcement Learning)アルゴリズムと呼ぶモデルベースの安全なRLアルゴリズムを提案する。
学習中の安全性制約に違反することなく, $tildemathcalO(S2sqrtA H7K/ (barC - barC_b)$ cumulative regretを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 23:21:48 GMT)
Score Transformer: Generating Musical Score from Note-level
Representation [2.4] 音符レベルの表現を適切な音楽表記に変換するためにトランスフォーマーモデルを訓練する。
また、モデルを扱うための効果的な表記レベルトークン表現についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 09:08:01 GMT)
Music Boundary Detection using Convolutional Neural Networks: A
comparative analysis of combined input features [2.1] 楽曲の構造の分析は人工知能の課題であり続けている。
異なるプーリング戦略から計算した入力を比較することで、これらの入力を前処理する一般的な方法を確立する。
また、楽曲の構造の限界を抽出する最も効率的な方法を確立するために、CNNに届ける最も効果的な入力の組み合わせを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:01:19 GMT)
Polarization-path-frequency entanglement using interferometry and
frequency shifters [2.0] 動作要素を用いて偏極パス周波数の絡み合いを発生制御する手法を提案する。
ハイパーアンタングル状態は、干渉計セットアップを使用して制御されたダイナミクスに現れる。
光の量子状態を用いた量子ウォークの実現の実験的実証で報告された進歩は、超絡み合った状態を生成するための実用的なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:09:24 GMT)
Hardware-friendly Deep Learning by Network Quantization and Binarization [1.8] 量子化は、ハードウェアフレンドリーなディープラーニングを促進し、リソース制限ハードウェア上でディープニューラルネットワークを実行するための効率的なアプローチである。
分散アーキテクチャの量子化と複雑なシーンの量子化という2つのカテゴリに注目します。
量子化に関する包括的な研究は、より強力で効率的で、より柔軟なハードウェアフレンドリーなディープラーニングを実現し、より現実世界のアプリケーションに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:59:06 GMT)
A generic physics-informed neural network-based framework for
reliability assessment of multi-state systems [1.6] マルチステートシステム(MSS)の信頼性を評価するための汎用的なPINNベースのフレームワークを開発する。
我々は、マルチタスク学習の観点から、PINNのバックプロパゲート勾配の大きさの高不均衡の問題に取り組む。
提案するPINNベースのフレームワークは,MSS信頼性評価における汎用的かつ顕著な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 01:43:57 GMT)
ReIGNN: State Register Identification Using Graph Neural Networks for
Circuit Reverse Engineering [1.6] ReIGNNは、グラフニューラルネットワーク(GNN)と構造解析を組み合わせた学習ベースのレジスタ分類手法である。
我々は、ReIGNNが平均96.5%のバランスの取れた精度と97.7%の感度を異なる設計で達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:53:45 GMT)
Diffusion Autoencoders: Toward a Meaningful and Decodable Representation [1.5] 拡散モデル(DPM)は、GANと競合する画像生成において顕著な品質を実現している。
GANとは異なり、DPMは意味的な意味がなく、他のタスクの有用な表現として機能しない潜在変数のセットを使用する。
本稿では,DPMを用いた表現学習の可能性について検討し,自動符号化による入力画像の有意義でデオード可能な表現の抽出を試みている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:28:29 GMT)
Building astroBERT, a language model for Astronomy & Astrophysics [1.5] 我々は、NASA Astrophysics Data System (ADS)データセットに、最新の機械学習と自然言語処理技術を適用している。
われわれはGoogleの研究に基づく文脈的言語モデルであるastroBERTをトレーニングしています。
AstroBERTを使用することで、ADSデータセットの強化と発見性の向上を目標とし、特に、独自のエンティティ認識ツールを開発しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:01:46 GMT)
Detecting Extratropical Cyclones of the Northern Hemisphere with Single
Shot Detector [1.5] 我々は,北半球の熱帯圏外サイクロン(ETC)を検出するための深層学習モデルを提案する。
最初に、Bonfantiらによるアプローチを適用することで、サイクロン中心にラベルを付ける。
次に、データセット内の画像のラベル付けと事前処理のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 00:46:37 GMT)
CLAWS: Contrastive Learning with hard Attention and Weak Supervision [1.2] 本稿では,大規模農業データセットを手動でラベル付けする問題に対処する,アノテーション効率のよい学習フレームワークであるCLAWSを提案する。
CLAWSは、SimCLRにインスパイアされたネットワークバックボーンを使用して、クラスクラスタ内のコントラスト学習の影響を調べる。
本研究は,11種類の作物群からなる227,060検体を用いて,教師付きSimCLRとCLAWSの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 21:45:58 GMT)
Analysis of an adaptive lead weighted ResNet for multiclass
classification of 12-lead ECGs [1.2] 12個の心電図から24個の心の異常を分類するために,アンサンブル深部ニューラルネットワークアーキテクチャを記述,解析した。
5倍のクロスバリデーションスコアが0.684, 感度と特異性は0.758, 0.969であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:44:52 GMT)
Unsupervised Statistical Learning for Die Analysis in Ancient
Numismatics [1.1] 本研究では,大規模ダイ研究に必要な時間投資を数桁の規模で削減できる非教師なし型解析モデルを提案する。
この方法の有効性は,64-66C.Eで打たれたローマ銀貨1135枚の分析によって実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 06:02:07 GMT)
Empirical evaluation of shallow and deep learning classifiers for Arabic
sentiment analysis [1.1] 本研究は、アラビア語レビューの感情分析のためのディープラーニングモデルの性能を詳細に比較したものである。
この研究で使用されるデータセットは、アラビア語のホテルと本レビューデータセットである。
その結果,2次・複数ラベル分類では深層学習が浅層学習より優れており,文献で報告された同様の研究結果とは対照的であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 14:45:43 GMT)
Multiplexed sensing of magnetic field and temperature in real time using
a nitrogen vacancy spin ensemble in diamond [1.0] ダイヤモンド中の窒素-原子核(NV)スピンは多用途量子センサーである。
磁場と温度の多重感を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:00:00 GMT)
Dimensionality Reduction for Categorical Data [1.0] FSketchを用いて、スパース分類データのスケッチを作成するとともに、ペアのハミング距離を推定する推定器を提案する。
FSketchは大幅に高速であり、そのスケッチを用いて得られる精度は、RMSE、クラスタリング、類似検索の標準的な教師なしタスクの上位にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 09:20:28 GMT)
MOMO -- Deep Learning-driven classification of external DICOM studies
for PACS archivation [0.9] MOMO(Modality Mapping and Orchestration)は、このマッピングプロセスを自動化するためのディープラーニングベースのアプローチである。
既存のラベルを持つ11,934個の画像シリーズが、地元の病院のPACSデータベースから検索され、ニューラルネットワークを訓練した。
MOMOは精度の大きなマージンと予測力(99.29%の予測力、92.71%の精度、2.63%のマイナーエラー)で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:16:41 GMT)
NEORL: NeuroEvolution Optimization with Reinforcement Learning [0.8] マサチューセッツ工科大学で開発された強化学習(NEORL)を用いたオープンソースのNeuroEvolution OptimizationのためのPythonフレームワークを提案する。
NEORLは進化計算、強化学習によるニューラルネットワーク、ハイブリッド神経進化アルゴリズムといった分野における最先端アルゴリズムのグローバルな最適化インターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:55:45 GMT)
STEM: Unsupervised STructural EMbedding for Stance Detection [0.8] スタンス検出は重要なタスクであり、偽ニュース、噂、科学否定の伝播を解析しモデル化するなど、下流の多くのタスクをサポートする。
本稿では,スタンス検出のための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:43:00 GMT)
Shallow Network Based on Depthwise Over-Parameterized Convolution for
Hyperspectral Image Classification [0.7] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたハイパースペクトル画像分類(HSIC)の浅層モデルを提案する。
提案手法は、分類精度と計算効率の観点から、他の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 03:10:02 GMT)
FaceTuneGAN: Face Autoencoder for Convolutional Expression Transfer
Using Neural Generative Adversarial Networks [0.7] 顔の識別と表情を分離して符号化する新しい3次元顔モデル表現であるFaceTuneGANを提案する。
本稿では,2次元領域で使用されている画像と画像の変換ネットワークを3次元顔形状に適応させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 14:42:03 GMT)
Efficient Symptom Inquiring and Diagnosis via Adaptive Alignment of
Reinforcement Learning and Classification [0.6] そこで本研究では,それぞれに強化学習課題と分類課題として定式化された症状検索と疾患診断を併用した医学的自動診断法を提案する。
我々はMedlinePlus知識ベースから抽出された新しいデータセットを作成し、より多くの病気とより完全な症状情報を含む。
実験結果から,本手法は異なるデータセット上での3つの最新手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:25:42 GMT)
Inter-generational comparison of quantum annealers in solving hard
scheduling problems [0.6] D-Wave Two, 2X, 2000Q,Advantageの4つの量子アニールの性能を比較した。
ハードウェアアップグレードからコントリビューションを分離しながら、パフォーマンスの違いに寄与する要因について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:59:59 GMT)
Quantum non-demolition measurement based on an
SU(1,1)-SU(2)-concatenated atom-light hybrid interferometer [0.5] 量子非破壊測定(QND)は、量子情報処理と量子光学の分野において重要なツールである。
本稿では,SU(1,1)-SU(2)結合型原子-光ハイブリッド干渉計を提案し,光子数のQND測定について理論的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 09:30:54 GMT)
A Daily Tourism Demand Prediction Framework Based on Multi-head
Attention CNN: The Case of The Foreign Entrant in South Korea [0.5] 本稿では,これらの制約に対処するためのマルチヘッドアテンションCNNモデル(MHAC)を提案する。
MHACは1D畳み込みニューラルネットワークを使用して、時間パターンとアテンションメカニズムを分析し、入力変数間の相関を反映する。
韓国では,政治,病気,季節,韓国文化の魅力といった外部要因を考慮し,来訪者の変化を予測するための予測枠組みを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:42:35 GMT)
In-plane resonant excitation of quantum dots in a dual-mode
photonic-crystal waveguide with high $\beta$-factor [0.5] 高品質な量子ドット(QD)単一光子源は、量子情報処理の鍵となる資源である。
埋め込みQDの直接共振励起を実現する2モードフォトニック結晶導波路を提案する。
小型のフットプリントは$sim 50$$mu$m$2$で、複数光子量子アプリケーションのための安定かつスケーラブルな複数のエミッターの励起を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:46:13 GMT)
FaSS-MVS -- Fast Multi-View Stereo with Surface-Aware Semi-Global
Matching from UAV-borne Monocular Imagery [0.5] FaSS-MVSは表面認識型セミ・グロバルマッチングを用いた高速マルチビューステレオのアプローチである。
FaSS-MVSが推定したデータは、オンラインの3Dマッピングを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 20:43:33 GMT)
Testing a quantum annealer as a quantum thermal sampler [0.3] D-Wave 2000Q量子アニールプロセッサを用いた正準一次元横場イジングモデルの対角熱特性について検討した。
量子プロセッサは、Quantum Monte Carloによって予測される正しい期待値の生成に失敗する。
任意の量子多体系に対して、熱予測値が一般に頑健に見積もることができるのかは、未解決の問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:19:04 GMT)
Improved sparse PCA method for face and image recognition [0.3] スパースPCA法と1つの特定分類システムの組み合わせの精度は、PCA法と1つの特定分類システムの組み合わせの精度よりも低い。
我々は、FISTA法を用いてスパースPCAアルゴリズムを演算するプロセスが、近勾配法を用いてスパースPCAアルゴリズムを演算するプロセスよりも常に高速であることを認識している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 01:11:04 GMT)
Machine learning Hadron Spectral Functions in Lattice QCD [0.2] 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)とベイズ定理に基づく新しいニューラルネットワーク(sVAE)を提案する。
最大エントロピー法(MEM)に着想を得て、シャノン・ジャイネスエントロピー項と確率項を含むニューラルワークの損失関数を構築する。
ほとんどの場合、sVAEはスペクトル関数の再構成における最大エントロピー法に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 12:41:28 GMT)
Seeking Sinhala Sentiment: Predicting Facebook Reactions of Sinhala
Posts [0.2] 本稿は、スリランカの文脈を中心としたFacebookの10年分の投稿データから得られた何百万もの反応を利用して、感情検出に対するステークホルダーのアプローチをモデル化する。
3つの異なる感情分析モデルが構築され、反応のサブセットが限定され、全ての反応と、肯定的/負の星の評価値が導出される。
この分析により、シンハラ含有量に対する二項反応の分類は他のアプローチよりもはるかに正確であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:05:05 GMT)
Dimensional Expressivity Analysis, best-approximation errors, and
automated design of parametric quantum circuits [0.1] これらの手順で議論された次元的表現性分析は、これらの反作用に対処する手段である。
物理状態空間の次元を知ることで、PQCがすべての物理状態に到達できるかどうかを推定することができる。
この実装はアルゴリズムの古典的部分と量子的部分の両方において比較的小さなオーバーヘッドコストを持ち、将来はオンザフライ回路構築に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:26:32 GMT)
Digital Twinning Remote Laboratories for Online Practical Learning [0.1] COVID19パンデミックは、バーチャルリアリティ(VR)やタブレットベースのソリューションのような、リモート学習と仮想学習アプリケーションの必要性を示している。
仮想学習ツールの半自動作成を可能にする汎用モデルの開発が研究されている。
電気実験室チュートリアルのための仮想学習アプリケーションの作成を記述したケーススタディが紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:55:58 GMT)
The Effect of Iterativity on Adversarial Opinion Forming [0.1] 意見形成に対する敵対的影響を研究するための以下のモデルを考える。
当初選ばれた専門家の集まりは、敵対者の影響を受けながら二項意見を形成する。
ネットワーク内の他のすべての参加者は、近隣の専門家の大多数の意見を取る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:58:15 GMT)
Extrapolating from a Single Image to a Thousand Classes using
Distillation [0.1] ニューラルネットワークをスクラッチからトレーニングするフレームワークを1つの画像で開発する。
CIFAR-10/100では94%/74%,ImageNetでは59%,音声では84%,SpeechCommandsでは84%であった。
この研究は、一つの画像が何千ものオブジェクトクラスを外挿し、新たな研究課題を動機付けることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:59:54 GMT)
Wiki to Automotive: Understanding the Distribution Shift and its impact
on Named Entity Recognition [0.0] 転送学習は、Automotiveのようなニッチドメインのテキストで事前訓練されたモデルのパフォーマンスを再現できないことが多い。
我々は、モデルによる強力な語彙、構文、意味的理解を必要とするため、名前付きエンティティ認識(NER)タスクの実行に注力する。
言語モデルを自動車のドメインテキストで微調整することは、NERの性能を大幅に改善することはなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 05:13:47 GMT)
Uncertainty in Criminal Justice Algorithms: simulation studies of the
Pennsylvania Additive Classification Tool [0.0] 我々は、投獄された個人に留置レベルを割り当てるペンシルバニア付加分類ツール(PACT)について検討した。
我々は、刑事司法アルゴリズムがしばしば分析される方法で、PACTを分析します。
我々は,そのようなアルゴリズムを研究するための新しい手法を提案し,実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 06:27:24 GMT)
Towards a comprehensive visualization of structure in data [0.0] 本研究では,単一制御パラメータ,すなわちパープレキシティを用いた簡易パラメータ設定により,局所的および大域的データ構造の可視化を効果的に両立させることができることを示す。
また、t-SNEを効率的に並列化し、広範囲にわたるデータ構造を探索するチャンク&ミックスプロトコルを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:50:38 GMT)
Towards More Robust Natural Language Understanding [0.0] 自然言語理解(NLU)は自然言語処理(NLP)の分野である
近年、深層学習技術を用いた様々なNLUタスクが目覚ましい進歩を遂げている。
自然言語を理解する人間の能力は柔軟で堅牢です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:27:19 GMT)
Three-dimensional electrical control of the excitonic fine structure for
a quantum dot in a cavity [0.0] 励起子微細構造は、半導体量子ドットによって生成される量子光に対して重要な役割を果たす。
本稿では,マイクロピラーキャビティに埋め込まれた量子ドットの微細構造分割の制御について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 10:37:15 GMT)
Third quantization of the electromagnetic field [0.0] 電磁界のモードjの次数表現における通常の波動関数をさらに量子化して場演算子を生成する方法を考える。
第3の量子化法は、ハイゼンベルク像において特定の量子光学計算を行うために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:50:57 GMT)
The Power of Communication in a Distributed Multi-Agent System [0.0] 単エージェント(SA)強化学習システムでは,非定常問題に対する優れた再侮辱が示されてきた。
MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、SAシステム全般とスケーリングにおいて、SAシステムを上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:41:13 GMT)
Testing incompatibility of quantum devices with few states [0.0] 不整合性の2つの整数値量子化を示す。
1つは、テスト状態が慎重に選択された場合、非互換性を検出するために最小限に必要となる状態の数を定量化し、もう1つは、ランダムに選択された場合、どれだけの状態を使用する必要があるかを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 05:52:29 GMT)
Spatial emergence of Off-Diagonal Long-Range Order throughout the
BCS-BEC crossover [0.0] BCS-BECクロスオーバー中の超流動フェルミオン系に対する2粒子還元密度行列の系統的研究を行った。
その結果, 2粒子還元密度行列の空間依存性は, 低温のパワーローから高温の指数依存性へと変化した。
その結果,超流動相関を効果的に確立できる有限サイズ系の最小空間範囲に制限を設けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:26:47 GMT)
Semi-supervised music emotion recognition using noisy student training
and harmonic pitch class profiles [0.0] 我々は、2021年の感情とテーマ・イン・ミュージック・チャレンジへのミラブルの提出を提示する。
この研究は、音楽の感情認識に半教師付き学習手法を活用できるかという問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:25:51 GMT)
Reply to arXiv:2111.13357 ("The Quantum Eraser Non-Paradox'') [0.0] 我々は検出器固有状態の重ね合わせを考えることを忘れたと主張している。
また、そのような検出器の重ね合わせを観測したことは誰もありません。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:55:02 GMT)
Quoting is not Citing: Disentangling Affiliation and Interaction on
Twitter [0.0] インタラクションネットワークは一般的に、アフィリエイトネットワークよりもはるかにホモフレンドリで、多くのクロスカットリンクを収容する。
ネットワークレベルのアフィリエイトパターンからユーザに対して統計的に政治的価値を割り当てることや,特定のディスカティブイベントにおけるインタラクションとアフィリエイトの対比を行うことにより,従来の「エチョチャンバー」の物語を著しく損なう様々な横断的パターンを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:18:55 GMT)
Quantum dynamics of Dissipative Kerr solitons [0.0] 我々は、切り抜きウィグナー法による散逸性ケーラーソリトン(英語版)の量子力学的モデルを開発する。
ソリトンは損失に起因する量子ゆらぎにより、寿命が有限であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:25:18 GMT)
Output-weighted and relative entropy loss functions for deep learning
precursors of extreme events [0.0] 低次元の出力を持つシステムに対する相対エントロピーに基づく損失関数の適用性を拡張し、新しい損失関数、調整された出力重み付き損失を提案する。
提案関数は, 極端な事象を示す力学系のいくつかの事例を用いて検証し, 極端な事象の予測精度を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 21:05:54 GMT)
Outlier Detection using AI: A Survey [0.0] Outlier Detection (OD) は、成長を続ける研究分野である。
本章では,AI技術を用いたOD手法の進歩について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:59:55 GMT)
One-component quantum mechanics and dynamical leakage-free paths [0.0] 予期せぬ時間依存性リークのない経路を誘導できることを示し、デコヒーレンス抑制の効果を決定する上で必須の量を捉えた。
結果として得られる一成分方程式は、量子力学と制御の両方において大きな利点を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 00:59:03 GMT)
On-Device Spatial Attention based Sequence Learning Approach for Scene
Text Script Identification [0.0] シーンテキストスクリプト識別のための,効率的な,リアルタイム,オンデバイス空間アテンションに基づくCNN-LSTMネットワークを提案する。
我々のネットワークはCNNで構成されており、自然画像における空間歪みを低減するための空間アテンションモジュールを備えている。
ネットワークは最先端の手法と競合する精度を達成し、ネットワークサイズは1100万のパラメータと2.7ミリ秒の推論時間で優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 12:16:02 GMT)
On the challenges of using D-Wave computers to sample Boltzmann Random
Variables [0.0] D-Wave量子コンピュータを用いてボルツマン分布をサンプリングする試みがいくつか行われた。
各種の障害について詳述し, サンプリング問題をD波機で解く際の難しさについて解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 08:07:55 GMT)
Noncommutative Nullstellens\"atze and Perfect Games [0.0] 古典的代数幾何学と実代数幾何学の基礎は、ヌルサッツとポシティフサッツである。
本稿では,非ローカルゲームにおける通信事業者戦略について述べる。
結果は異なる文献にまたがるので、簡潔であるよりむしろ、我々のスタイルはかなり実証的だ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:36:02 GMT)
Non-Abelian statistics with mixed-boundary punctures on the toric code [0.0] トーリック符号の穿刺欠陥から非アベリア統計値を得る可能性について検討する。
混合境界パンクチャーを持つエンコーディングは、Ising融合を再現し、論理的なPauli-$X$をブレイディング時に再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 10:24:10 GMT)
Noisy Bayesian optimization for variational quantum eigensolvers [0.0] 変分量子固有解法(VQE)は、ハミルトニアン基底状態を見つけるために用いられるハイブリッド量子古典アルゴリズムである。
この研究は、現在利用可能な量子コンピュータ上でVQEを実行するのに適したGPRとBOの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:28:55 GMT)
Models of fairness in federated learning [0.0] フェデレーション学習は、複数のフェデレーションエージェントが共同でモデルを学ぶことを可能にする。
我々は「平等性」と「地域公正性」の2つの異なる状況に当てはまる公平性の概念を考察する。
比例的公平性については, 個別に合理的な連立に準比例的誤差が保証されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 20:34:27 GMT)
Methods for measuring noise, purity changes, and entanglement entropy in
quantum devices and systems [0.0] 本稿では,環境との結合による量子進化過程における量の変化率を評価する手法を提案する。
量子回路における純度変化率の測定にこの手法を適用することから始める。
提案方式はエネルギーやコヒーレンスなどの量の変化に対する散逸寄与を蒸留することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 15:07:29 GMT)
Measurement catastrophe and ballistic spread of charge density with
vanishing current [0.0] 電荷密度の期待値は, 対応する電流が0に近づくにも拘わらず, 距離と時間との比の非自明な関数となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:37:50 GMT)
Magnetic response of interacting electrons in a spatially non-uniform
disordered multi-channel system: Exact and mean-field results [0.0] 本研究では、空間的非一様乱れ系における相互作用電子の磁気応答について検討する。
電子間の相互作用はよく知られたハバード形式で取り込まれ、エネルギースペクトルとフラックス駆動の円電流の異常な特徴に繋がる。
我々の詳細な分析は、他の類似の非一様不均一系における相互作用電子の磁気応答の研究に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 12:14:59 GMT)
Invariance principle of random projection for the norm [0.0] ジョンソン・リンデンシュトラウスは、ある位相構造がランダムな射影の下で保存されることを保証する。
特に、mathbbRn におけるランダムベクトル $X のノルムの分布を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 06:26:51 GMT)
Information Scrambling Versus Quantum Revival Through the Lens of
Operator Entanglement [0.0] 作用素交絡を用いた空間コンパクト多様体上の共形場理論における量子再生を求める。
本稿では,強い揺らぎ効果による絡み合いのダイナミクスを説明するために,線張力図と呼ばれる有効モデルの修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:48:44 GMT)
Information Geometry and Holographic Correlators [0.0] ホログラフ四点関数の計量を計算し、木ウィッテン図によって生成された補正をバルクに含める。
情報メトリクスがAdallySであることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 04:15:38 GMT)
Infinite Neural Network Quantum States [0.0] 我々は、アンサンブル統計による表現力を示すニューラルネットワーク量子状態(infty$-NNQS)の無限限界について研究する。
ニューラルネットワーク量子状態の勾配降下ダイナミクスを研究するための一般的なフレームワークを開発した。
$infty$-NNQSは、他の物理学応用における絡み合いの研究とトレーニングの新たな機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:57:17 GMT)
How Parallel Circuit Execution Can Be Useful for NISQ Computing? [0.0] 量子コンピューティングは、短期間にノイズ中間スケール量子(NISQ)ハードウェア上で実行される。
NISQデバイス上の不可避ノイズ量子演算のため、小さな回路のみが確実に量子マシン上で実行される。
ハードウェア上で複数のプログラムを同時に実行する並列回路実行手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 10:12:35 GMT)
Graph neural networks for fast electron density estimation of molecules,
liquids, and solids [0.0] a machine learning framework for the prediction of $rho(vecr)$。
このモデルは、複数の分子(QM9)、液体エチレン炭酸塩電解質(EC)、LixNiyMnzCo(1-y-z)O2リチウムイオン電池陰極(NMC)で試験される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:57:31 GMT)
From Quantum Codes to Gravity: A Journey of Gravitizing Quantum
Mechanics [0.0] 私は、複雑な量子状態から出現する幾何学と重力によって量子力学を「重力化」する量子重力に対する最近のアプローチをレビューする。
上述のフレームワークに再適応した近似量子誤り訂正符号は、ほぼ平坦な地平線における重力の出現を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 00:48:17 GMT)
First Steps of an Approach to the ARC Challenge based on Descriptive
Grid Models and the Minimum Description Length Principle [0.0] Abstraction and Reasoning Corpus (ARC)はFranccois Chollet氏によって、人間と機械の両方の幅広い知性を測定するツールとして最近導入された。
本稿では,記述的グリッドモデルに基づくアプローチを探求する第一歩について述べる。
我々は1年以上の進捗状況を報告し、一般的なアプローチとモデルの改善について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 21:58:47 GMT)
Explicit Quantum Green Function for Scattering Problems in 2-D Potential [0.0] 2次元空間における時間非依存シュロディンガー方程式に対するグリーン関数の導出に関する新しい結果を示す。
この研究で考慮されたシステムは、エネルギーEを持ち、軸対称ポテンシャルで動く量子粒子である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:30:47 GMT)
Expert Aggregation for Financial Forecasting [0.0] 本稿では,複数の機械学習技術を組み合わせたオンラインアグリゲーションベースの予測モデルを用いて,市場環境に適応するポートフォリオを構築することを提案する。
我々は,アグリゲーションが単一アルゴリズムよりも性能と安定性の両方で優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:28:42 GMT)
Evolving Open Complexity [0.0] 大規模進化プログラムの情報理論解析は、浮動小数点加算や乗算ゆるいエントロピーのように滑らかでよく振る舞う機能を示している。
進化が合理的な速度で進むためには、ほとんどのコード変更の影響を測定する必要があります。
ほとんどの変異部位が生物の環境の10から100レベル以内にあるオープンアーキテクチャを採用する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 20:09:04 GMT)
Entangling operations in nonlinear two-atom Tavis-Cummings models [0.0] 電場計測による原子間相互作用のエンタングル化について述べる。
フォトニック場の代わりに質量運動中心の量子化モードを用いたイオントラップ設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:31:36 GMT)
Entanglement between charge qubit states and coherent states of
nanomechanical resonator generated by AC Josephson effect [0.0] 静電場を受ける可動型クーパーペアボックスキュービットからなるナノエレクトロメカニクスシステムについて考察する。
超伝導体間で印加されるバイアス電圧は、量子ビット状態の絡み合いによって表される状態を生成する。
この絡み合いの構造は、いわゆるキャットステートと呼ばれる絡み合いを引き起こす方法でバイアス電圧によって制御されることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 00:59:12 GMT)
Emergent decoherence induced by quantum chaos in a many-body system: A
Loschmidt echo observation through NMR [0.0] 我々は、デコヒーレンスの時間スケールである$T_3$が、反転した多体相互作用の時間スケールである$T$0.01に比例することを示した。
厳密には、より大きい値$k$に対する正規化Loschmidtエコーの重ね合わせを観察する。
結果は、不可逆性の中央仮説を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:22:43 GMT)
Efficient Characterization of Quantum Evolutions via a Recommender
System [0.0] RSは単体進化と非単体進化の両方を効率的に特徴付けることができることを示す。
RSは、量子不協和の大規模なデータベースを構築する上で、大きな計算上の利点をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 06:54:28 GMT)
Discriminating Quantum States with Quantum Machine Learning [0.0] 我々は,量子k平均(qk平均)アルゴリズムを低時間複雑に提案し,実装し,解析する。
量子状態の識別は、低レベルのインフェーズと二次信号(IQ)データから量子状態の識別を可能にする。
従来のコンピュータへの依存を減らすため、IBMQ Bogotaデバイス上でqk-meansを用いて状態判別を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 07:09:14 GMT)
Coupled autonomous thermal machines and efficiency at maximum power [0.0] 3つの熱貯水池が存在する場合、結合型自律型熱機械は、最大電力効率(EMP)の多種多様な表現に対応するための統一的な枠組みを提供することを示す。
我々は、対称代数的手段の性質の観点から、平衡に近い EMP の普遍的性質を説明する。
時間反転対称性が破れた場合、EMPの直列展開において6/49の普遍的2次係数が予測され、時間反転対称性の場合の1/8係数に類似する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:12:14 GMT)
Controlling for multiple covariates [0.0] 統計学における根本的な問題は、サブ集団のメンバーが達成した結果を比較することである。
比較は、特定の特徴に応じて類似した個人に対して別々に行う場合に最も理にかなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:37:36 GMT)
Conjectured $DXZ$ decompositions of a unitary matrix [0.0] この2つの分解は、分解の集合の特別な場合に過ぎないと推測する。
証明が欠如しているため、近似的な数値分解を求める反復シンクホーンアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 01:59:15 GMT)
CondenseNeXt: An Ultra-Efficient Deep Neural Network for Embedded
Systems [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(英: Convolutional Neural Network, CNN)は、画像センサが捉えた視覚画像の分析に広く用いられているディープニューラルネットワーク(DNN)のクラスである。
本稿では,組込みシステム上でのリアルタイム推論のために,既存のCNNアーキテクチャの性能を改善するために,深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの新しい変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:20:52 GMT)
Compare Where It Matters: Using Layer-Wise Regularization To Improve
Federated Learning on Heterogeneous Data [0.0] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、分散データ上でニューラルネットワークをトレーニングする方法として広く採用されている。
主な制限は、データが均一に分散されたときに発生するパフォーマンス劣化である。
本稿では,様々なディープラーニングタスクにおいて,従来の最先端手法よりも優れたパフォーマンスを実現するフレームワークであるFedCKAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 10:46:13 GMT)
Cloud Native Privacy Engineering through DevPrivOps [0.0] クラウドネイティブな情報システムエンジニアリングは、すべての主要なオンラインサービスに対して、スケーラブルでレジリエントなサービスインフラストラクチャを実現する。
クラウドネイティブなプライバシエンジニアリングは、設計とデフォルトでは最新の技術を使用して、プライバシの最先端技術であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:35:12 GMT)
CO-STAR: Conceptualisation of Stereotypes for Analysis and Reasoning [0.0] 我々は既存の文献と、インプリッドステレオタイプの基礎概念をエンコードする新しいフレームワークであるCO-STARを構築している。
また、インプリッドステレオタイプとステレオタイプ概念化の12K以上の構造化アノテーションを含むCO-STARトレーニングデータセットについても紹介する。
しかし、CO-STARモデルは、より複雑で下位に語られたステレオタイプを理解する能力に制限がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 20:39:04 GMT)
Automatic travel pattern extraction from visa page stamps using CNN
models [0.0] 本稿では,スキャンしたビザページを自動で処理し,検出されたスタンプから移動パターンを自動的に抽出する文書解析システムを提案する。
システムは、ビザページでのスタンプ検出、一般的なスタンプ国とエントリー/エグジットの認識、シェンゲン地域スタンプ国とエントリー/エグジットの認識というパイプラインを通じてページを処理する。
自動走行パターン抽出ツールに,シェーンゲン領域のスタンプ検出と日付,国,エントリー/出口認識モデルとグラフィカルユーザインタフェースを統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 08:54:29 GMT)
Asymptotic properties of one-layer artificial neural networks with
sparse connectivity [0.0] 大数の法則は、スパース接続を有する一層人工ニューラルネットワークのパラメータの実験的分布を導出する。
同時に増大する両方のニューロン、神経細胞、勾配降下の訓練に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 11:00:11 GMT)
An analytic study of the independent coherent errors in the surface code [0.0] トーリック符号の各物理量子ビットにおける不完全ユニタリ回転による独立コヒーレント誤差について検討する。
コヒーレントエラーによる曲面符号は一般化された Knill-Laflamme (K-L) の基準を満たすことが分かり、近似QECのカテゴリに該当する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 13:11:03 GMT)
Aiding Medical Diagnosis Through the Application of Graph Neural
Networks to Functional MRI Scans [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、生物学的データから予測を生成する強力なツールであることが示されている。
本稿では,ノードやエッジを含むグラフとして静止状態fMRIデータを表現するための新しい手法を提案する。
我々は、GNNが人の病気や性別を予測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 14:10:52 GMT)
Accelerating the Adoption of Disruptive Technologies: The Impact of
COVID-19 on Intentions to Use Autonomous Vehicles [0.0] 本研究では、新型コロナウイルスのパンデミックが自動運転車の新興技術の採用意欲に与える影響について検討する。
結果、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが自動運転車の利用に肯定的かつ極めて大きな影響を及ぼしていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 19:14:00 GMT)
AI Assurance using Causal Inference: Application to Public Policy [0.0] ほとんどのAIアプローチは、"ブラックボックス"としてのみ表現することができ、透明性の欠如に悩まされる。
効果的で堅牢なAIシステムを開発するだけでなく、内部プロセスが説明可能で公平であることを確認することも重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 16:03:06 GMT)
A Novel Gaussian Process Based Ground Segmentation Algorithm with
Local-Smoothness Estimation [0.0] 粗い運転シナリオにおけるグラウンドセグメンテーションタスクに対して,新しい$mathcalGP$-based法を提案する。
2つのガウス過程を導入し、データの観測と局所特性を別々にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 18:42:08 GMT)
A Methodology for Thermal Simulation of Interconnects Enabled by Model
Reduction with Material Property Variation [0.0] データ駆動学習アルゴリズムによって実現された相互接続のための熱シミュレーション手法を開発した。
この手法はモデル順序の減少とドメイン分解の概念に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 17:36:25 GMT)
A Machine Learning Analysis of COVID-19 Mental Health Data [0.0] 2019年12月、中国武漢で新型コロナウイルス(SARS-Cov-2)が最初に確認された。
本稿では、新型コロナウイルスのパンデミックが米国における最前線労働者のメンタルヘルスに与える影響について分析する。
メンタルヘルス調査データに適用された多くのモデルの解釈を通じて、最前線労働者のメンタルヘルスの低下を予測する上で最も重要な要因がヘルスケアの役割であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 02:00:44 GMT)
A Comprehensive Study on Various Statistical Techniques for Prediction
of Movie Success [0.0] 映画の成功率を予測するために,さまざまな機械学習モデルを比較した。
これらのモデルの有効性とそれらの統計的意義について検討し、どのモデルが最良の予測因子であるかを結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Dec 2021 10:28:44 GMT)