Consistent Training and Decoding For End-to-end Speech Recognition Using
Lattice-free MMI [67.1] 本稿では,LF-MMI基準をE2E ASRフレームワークに統合する新たな手法を提案する。
LF-MMI基準の導入は、一貫して大きなパフォーマンス改善をもたらすことが実験的に示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 07:30:17 GMT)
SSAGCN: Social Soft Attention Graph Convolution Network for Pedestrian
Trajectory Prediction [59.1] ソーシャルソフトアテンショングラフ畳み込みネットワーク(SSAGCN)という新しい予測モデルを提案する。
SSAGCNは、歩行者間の社会的相互作用と歩行者と環境間のシーンインタラクションを同時に扱うことを目的としている。
公開データセットの実験は、SAGCNの有効性を証明し、最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 01:49:18 GMT)
Communication and Energy Efficient Slimmable Federated Learning via
Superposition Coding and Successive Decoding [55.6] フェデレートラーニング(FL)は、生データの代わりにローカルにトレーニングされたモデルを交換することで、プライベートデータを利用する大きな可能性を持っている。
我々はSlimFLという新しいエネルギー・通信効率のFLフレームワークを提案する。
SlimFLは0.5$xモデルと1.0$xモデルの両方を適切な精度と収束速度で同時に訓練できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 13:35:26 GMT)
A Survey of Deep Active Learning [54.4] アクティブラーニング(AL)は、最も少ないサンプルをマークすることで、モデルの性能向上を最大化しようとする。
ディープラーニング(DL)はデータに対して欲張りであり、大量のパラメータを最適化するために大量のデータ供給を必要とする。
ディープラーニング(Deep Active Learning, DAL)が誕生した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 22:20:32 GMT)
Joint Superposition Coding and Training for Federated Learning over
Multi-Width Neural Networks [52.9] 本稿では,2つの相乗的技術,フェデレートラーニング(FL)と幅調整可能なスリムブルニューラルネットワーク(SNN)を統合することを目的とする。
FLは、ローカルに訓練されたモバイルデバイスのモデルを交換することによって、データのプライバシを保護している。しかしながら、SNNは、特に時間変化のあるチャネル条件との無線接続下では、非自明である。
局所モデル更新のためのグローバルモデル集約と重ね合わせ訓練(ST)に重ね合わせ符号化(SC)を併用した通信およびエネルギー効率の高いSNNベースFL(SlimFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 11:17:17 GMT)
PSI: A Pedestrian Behavior Dataset for Socially Intelligent Autonomous
Car [47.0] 本稿では、IUPUI-CSRC Pedestrian Situated Intent(PSI)データと呼ばれる別のベンチマークデータセットを提案し、共有する。
最初の新しいラベルは、24人のドライバーによって達成されたエゴ車両の前を歩行者が横断する動的な意図の変化である。
2つ目は、歩行者の意図を推定し、その行動を予測するときに、運転者の推論プロセスに関するテキストベースの説明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 15:54:57 GMT)
Implicit Neural Deformation for Multi-View Face Reconstruction [43.9] マルチビューRGB画像から新しい3次元顔再構成法を提案する。
従来の3次元形態素モデルに基づく手法とは異なり,本手法は暗黙の表現を利用してリッチな幾何学的特徴を符号化する。
いくつかのベンチマークデータセットに対する実験結果から,提案手法は代替ベースラインよりも優れ,最先端の手法に比べて優れた顔再構成結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 07:02:53 GMT)
Joint Symmetry Detection and Shape Matching for Non-Rigid Point Cloud [36.9] 本稿では,一対の形状のペアマップだけでなく,同時に自己対称性を学習する新しいフレームワークを提案する。
我々のキーとなる考え方は、自己対称性写像とペアワイズ写像を、両者に共同制約を与える正規化項を通して結合することである。
提案手法を複数のベンチマークで検証し,両タスクにおいて多くの競争的ベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 23:49:14 GMT)
Explainable Deep Learning in Healthcare: A Methodological Survey from an
Attribution View [36.0] 本稿では,今後の研究者や臨床医の方法論として,深部・包括的に解釈可能性の方法を紹介した。
我々は、これらの方法が医療問題にどのように適応し、適用されたか、また、医師がこれらのデータ駆動技術をよりよく理解するのにどのように役立つかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 17:12:53 GMT)
Diverse, Global and Amortised Counterfactual Explanations for
Uncertainty Estimates [31.2] 本稿では,識別可能な確率モデルからの不確実性推定を説明するために,非現実的不確実性説明法(CLUE)を提案する。
そこで我々は,不確実な入力の特定のグループに対する償却写像を学習する,GLobal AMortized CLUE (GLAM-CLUE) を提案する。
実験の結果, デルタ・クラエ, ナブラ・クラエ, GLAM・クラエは全て, CLUEの欠点に対処し, 不確実性推定を実践者に有益に説明できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 18:27:21 GMT)
Visual Persuasion in COVID-19 Social Media Content: A Multi-Modal
Characterization [30.7] 本研究では,マルチモーダルコンテンツにおける説得情報の結果を分析するための計算手法を提案する。
Twitterでシェアされた新型コロナウイルス関連のニュース記事において、人気と信頼性の2つの側面に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 02:15:01 GMT)
Noise Distribution Adaptive Self-Supervised Image Denoising using
Tweedie Distribution and Score Matching [30.0] 本研究では,現代の深層学習においてTweedie分布が重要な役割を担っていることを示す。
具体的には、最近のNoss2Score自己教師型画像復調法とTweedie分布のサドル点近似を組み合わせることで、一般の閉形式復調式を提供することができる。
提案手法は, ノイズモデルとパラメータを正確に推定し, ベンチマークデータセットと実世界のデータセットで, 最先端の自己教師付き画像復調性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 04:36:08 GMT)
Radial Basis Function Approximation with Distributively Stored Data on
Spheres [28.6] 分散重み付き正規化最小二乗アルゴリズム (DWRLS) は、多数のローカルサーバにまたがって格納され、互いに共有できない球面データに対処するために提案される。
DWRLSは、重み付けされた正規化最小二乗アルゴリズムを、全データを十分に大きなマシン上で実行しているのと同様な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 07:37:02 GMT)
Open Vocabulary Electroencephalography-To-Text Decoding and Zero-shot
Sentiment Classification [27.7] 最先端のブレイン・トゥ・テキストシステムは、ニューラルネットワークを使用して脳信号から直接言語を復号することに成功した。
本稿では,自然読解課題における語彙的脳波(EEG)-テキスト列列列復号化とゼロショット文感性分類に問題を拡張する。
脳波-テキストデコーディングで40.1%のBLEU-1スコア、ゼロショット脳波に基づく3次感情分類で55.6%のF1スコアを達成し、教師付きベースラインを著しく上回る結果となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 21:57:22 GMT)
Protecting Intellectual Property of Language Generation APIs with
Lexical Watermark [27.0] そこで本研究では,テキスト生成APIに対して,元の出力に語彙的修正を施した新しい透かし手法を提案する。
競合するベースラインと比較して、透かしのアプローチは、p値の観点からより同定可能な性能を達成する。
私たちの透かしは、ベースラインよりも人間にとって理解しやすく直感的です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 22:54:54 GMT)
Snapshot HDR Video Construction Using Coded Mask [25.1] 本研究は,3D-CNNを用いて,符号化LDRビデオによる共同デモサイクリング,デノナイジング,HDRビデオ再構成を行う。
得られた結果は有望であり、従来のカメラで手頃なHDRビデオ撮影に繋がる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 09:32:11 GMT)
BERTMap: A BERT-based Ontology Alignment System [24.7] BERTMapは、教師なし設定と半教師なし設定の両方をサポートすることができる。
BERTMapは、主要なシステムであるLogMapやAMLよりもよく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 21:08:44 GMT)
Causal Distillation for Language Models [23.7] 本研究は,教員の因果計算過程を模倣することを奨励する第3の目的で蒸留を増強することが有益であることを示す。
BERTの標準的な蒸留と比較すると、IITによる蒸留はウィキペディアの難易度を低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 08:13:09 GMT)
CLASSIC: Continual and Contrastive Learning of Aspect Sentiment
Classification Tasks [23.5] 本稿では、ドメインインクリメンタルラーニング(DIL)と呼ばれる特定のCL設定におけるアスペクト感情分類(ASC)タスクの連続的な学習について研究する。
DIL設定は、テスト時にシステムがテストデータが属するタスク/ドメインを知る必要がないため、ASCに特に適している。
重要な新規性は、タスク間の知識伝達と、古いタスクから新しいタスクへの知識蒸留の両方を可能にする、対照的な連続的な学習方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 23:55:53 GMT)
Robust Active Learning: Sample-Efficient Training of Robust Deep
Learning Models [23.5] 本稿では, 対人訓練を統合した能動的学習プロセスである, インプロバスト能動的学習を提案する。
我々は、頑健なアクティブラーニングが2.35%から63.85%の範囲の頑健さ(敵の例の精度)を持つモデルを生成することを示した。
エントロピーを用いた密度ベースロバストサンプリング(DRE)は、ロバスト性の観点から、他の(ランダムを含む)取得関数よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 11:13:50 GMT)
Achieving Forgetting Prevention and Knowledge Transfer in Continual
Learning [22.8] 連続学習は、破滅的忘れ(CF)の克服と知識伝達(KT)の2つの目的を達成するために、一連のタスクを学習する
既存の技術のほとんどはCFを克服することだけに重点を置いており、KTを促進するメカニズムがないため、KTではうまく機能しない。
本稿ではこれらの問題を解決するために,CTRと呼ばれる新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 23:13:13 GMT)
A Novel Sequential Coreset Method for Gradient Descent Algorithms [21.4] Coresetは、これまで広く研究されてきた一般的なデータ圧縮技術である。
擬似次元と全感度境界を効果的に回避する「逐次コアセット」と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
本手法は, コアセットサイズをさらに小さくすることで, 次元に依存した多対数しか持たない場合のスパース最適化に特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 08:12:16 GMT)
RADA: Robust Adversarial Data Augmentation for Camera Localization in
Challenging Weather [21.2] ネットワークを混乱させることのできる最小限の画像摂動を学習するシステムであるRADを提案する。
本手法は, 未確認の気象条件において, SOTAの局部化モデルよりも最大2倍高い精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 03:49:11 GMT)
The Complexity of Data-Driven Norm Synthesis and Revision [19.2] エージェントの挙動の痕跡からノルムを合成する問題を考察する。
各トレースは、振る舞いがシステムの目的を満たすかどうかでラベル付けされる。
ノルム合成問題はNP完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 17:15:00 GMT)
Toward a Taxonomy of Trust for Probabilistic Machine Learning [17.1] 分析における信頼が崩壊する可能性のある分類法を開発する。
信頼が各ステップでどのように失敗するかを詳述し、私たちの分類を2つのケーススタディで説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 21:21:19 GMT)
Pose-guided Feature Disentangling for Occluded Person Re-identification
Based on Transformer [15.8] 人体の一部が障害物によって遮られる可能性があるため、人体再同定は難しい作業です。
既存のポーズ誘導法では、グラフマッチングに従って身体部分を調整することでこの問題を解決している。
本稿では, ポーズ情報を利用して, 意味成分を明瞭にアンタングル化することで, トランスフォーマーに基づくPFD法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 03:23:31 GMT)
Gaud\'i: Conversational Interactions with Deep Representations to
Generate Image Collections [14.0] Gaud'iは、デザイナーが自然言語を使ってインスピレーションのある画像を探すのを助けるために開発された。
私たちの試みは、デザイナーがクライアントに創造的な方向性を示すときに伝えるストーリーとして、ムードボードを表現しようとする最初の試みです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 07:02:33 GMT)
Face Trees for Expression Recognition [13.1] 表情認識のためのエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャでは,顔の構造を学習するためのランドマーク位置と,テクスチャ情報を学ぶためのランドマーク周辺のパッチに焦点を当てた2つの主要なストリームが組み込まれている。
AffectNet と FER2013 の2つの大規模顔表情データセットについて広範囲に実験を行い,提案手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 06:35:12 GMT)
Boosting Mobile CNN Inference through Semantic Memory [12.5] デバイス上のCNN推論を改善するためのセマンティックメモリ設計を開発する。
SMTMは、関心のあるオブジェクトの長いテール分布を利用するために階層型メモリアーキテクチャを採用している。
標準的なアプローチ(最大2倍)や以前のキャッシュ設計(最大1.5倍)よりもモデル推論を大幅に高速化し、精度の低下を許容できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 18:18:31 GMT)
Real-time Informative Surgical Skill Assessment with Gaussian Process
Learning [12.0] 本研究は,ESSBSのためのガウス的プロセス学習に基づく自動的客観的外科的スキル評価手法を提案する。
提案手法は,計測器の動きを内視鏡座標に投影し,データ次元を減少させる。
実験結果から,完全外科手術における100%の予測精度と,リアルタイムの予測評価における90%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 15:35:40 GMT)
Intention Recognition for Multiple Agents [11.7] エージェントの振る舞いをモデル化するための規範的なアプローチを採用します。
行動モデルにランドマークを導入します。
アクションシーケンスのみを計画にフォーカスすることで、モデルを洗練します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 08:50:39 GMT)
On the Convergence of Shallow Neural Network Training with Randomly
Masked Neurons [11.1] 密度の浅いニューラルネットワークを前提として、ランダムに選択された関数の作成、トレーニング、組み合わせに重点を置いています。
i)$ theworks' Neural kernel, $ii)$ the surrogate function' gradient, and $iii)$ surrogate functionのサンプリングと組み合わせの仕方を解析することにより、トレーニングエラーの線形収束率を証明できる。
固定されたニューロン選択確率では、サロゲートモデルの数が増えるにつれて誤差項は減少し、局所的なトレーニングステップの数が増えるにつれて増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 19:51:14 GMT)
Uncertainty-Guided Mutual Consistency Learning for Semi-Supervised
Medical Image Segmentation [9.7] 医用画像セグメンテーションのための新しい不確実性誘導相互整合学習フレームワークを提案する。
タスクレベルの正規化によるタスク内一貫性学習と、タスク間の整合性学習を統合して、幾何学的な形状情報を活用する。
本手法は,ラベルのないデータを活用し,既存の半教師付きセグメンテーション法より優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 08:19:41 GMT)
A Deep-Learning Intelligent System Incorporating Data Augmentation for
Short-Term Voltage Stability Assessment of Power Systems [9.3] 本稿では,電力系統のSTVSAにデータ拡張を取り入れた新しいディープラーニング知能システムを提案する。
半教師付きクラスタ学習を利用して、ラベル付きサンプルを元の小さなデータセットで取得する。
条件付き最小二乗生成逆数ネットワーク(LSGAN)ベースのデータ拡張を導入し、元のデータセットを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 11:40:54 GMT)
Trivial bundle embeddings for learning graph representations [9.1] 本稿では,ノード特徴の有無にかかわらず,ネットワークの帰納的ノード表現を学習する帰納的モデルを提案する。
実際には、ユークリッドや双曲GCNと比較してリンク予測とノード分類の誤差を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 10:26:46 GMT)
Stochastic Local Winner-Takes-All Networks Enable Profound Adversarial
Robustness [9.0] この研究は、競争に基づくアクティベーション、すなわちLocal Winner-Takes-All(LWTA)の有効性を探る。
従来のReversaベースの非線形性を、局所的に競合する線形単位からなるブロックに置き換える。
実験で示されたように、ネットワークは強力な敵攻撃に対して最先端の堅牢性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 20:00:10 GMT)
Neighborhood Spatial Aggregation MC Dropout for Efficient
Uncertainty-aware Semantic Segmentation in Point Clouds [9.0] 不確実性を考慮した点雲のセマンティックセマンティックセグメンテーションには、予測的不確実性推定と不確実性誘導モデル最適化が含まれる。
広く使われているMCドロップアウトは、複数の前方伝播を用いてサンプルの標準偏差を計算することによって分布を確立する。
MCドロップアウトの変種であるNSA-MCドロップアウトを組み込んだフレームワークが提案され、たった1つのフォワードパスで配布を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 02:22:32 GMT)
A Novel Approach to Solving Goal-Achieving Problems for Board Games [8.9] 本稿では、まず、GoのL&D問題を解決するために、RZベースサーチ(RZS)と呼ばれる新しいRZベースのアプローチを提案する。
RZSは、Nullがポストホックであるかどうかを決定する前に動きを試みます。
また、AlphaZeroを改良してより高速に勝利させるFTL(Faster to Life)という新たなトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 13:23:10 GMT)
Training Structured Neural Networks Through Manifold Identification and
Variance Reduction [8.5] 本稿では,ニューラルネットワーク(NN)を学習するためのアルゴリズム(RMDA)を提案する。
RMDAは運動量の増加に余分な計算を行わず、目的関数を有限サム形式にすることなく分散還元を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 16:23:53 GMT)
Sample Prior Guided Robust Model Learning to Suppress Noisy Labels [8.1] 本稿では,サンプルの事前知識を発生させることで雑音を抑えるための深層モデルの学習を行う新しいフレームワークPGDFを提案する。
我々のフレームワークは、より有益なハードクリーンなサンプルをクリーンにラベル付けされたセットに保存することができる。
我々は,CIFAR-10とCIFAR-100に基づく合成データセットと,WebVisionとChrothing1Mを用いた実世界のデータセットを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 09:20:51 GMT)
Adaptive Channel Encoding for Point Cloud Analysis [7.7] 本稿では,適応的なチャネル符号化機構を提案し,チャネル関係を捉える。
特徴のチャネル間の相互依存を明示的に符号化することで、ネットワークによって生成された表現の質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 08:20:27 GMT)
Augmentation-Free Self-Supervised Learning on Graphs [7.1] AFGRLと呼ばれるグラフのための拡張自由な自己教師型学習フレームワークを提案する。
具体的には,局所構造情報とグローバルセマンティクスをグラフと共有するノードを発見することによって,グラフの代替ビューを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 04:20:44 GMT)
Synthetic ECG Signal Generation Using Generative Neural Networks [7.1] 本研究は,GAN(Generative Adversarial Network)ファミリーから5つの異なるモデルの合成ECG生成能力について検討した。
以上の結果から, 全ての実験モデルにおいて, 形態学的特徴に高い類似性を有する許容心拍の大量生成に成功できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 20:28:55 GMT)
Adaptive Channel Encoding Transformer for Point Cloud Analysis [6.9] Transformer-Convと呼ばれるチャネル畳み込みは、チャネルをエンコードするように設計されている。
座標と特徴の間の潜在的な関係をキャプチャすることで、特徴チャネルをエンコードすることができる。
提案手法は,3つのベンチマークデータセット上での最先端のクラウド分類とセグメンテーション手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 08:18:00 GMT)
Contextual Multi-View Query Learning for Short Text Classification in
User-Generated Data [6.1] COCOBAは2つのビューを構築するためにユーザ投稿のコンテキストを利用する。
次に、各ビューにおける表現の分布を使用して、反対のクラスに割り当てられた領域を検出する。
我々のモデルは、通常ノイズの多いユーザ投稿の言語に対処するために、クエリ・バイ・コミッテ・モデルも採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 16:17:21 GMT)
Local Adaptivity of Gradient Boosting in Histogram Transform Ensemble
Learning [5.2] テクティタダプティブ・ブースティング・ヒストグラム変換(textitABHT)という勾配促進アルゴリズム
ABHTは、異なる順の滑らかさで領域をフィルタリングできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 14:56:56 GMT)
Probabilistic Deep Learning to Quantify Uncertainty in Air Quality
Forecasting [5.0] この研究は、空気質予測の現実的な設定における不確実性定量化の最先端技術を適用した。
本稿では,経験的性能,信頼度推定の信頼性,実用性に基づいて,トレーニング確率モデルを記述し,予測の不確実性を評価する。
本実験は,データ駆動空気質予測の不確かさの定量化において,提案モデルが従来よりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 17:01:18 GMT)
Hard Sample Aware Noise Robust Learning for Histopathology Image
Classification [4.8] 病理組織像分類のための新しいハードサンプル認識型ノイズロバスト学習法を提案する。
本研究は, 難燃性難燃性試料と難燃性試料とを識別するため, 簡易・難燃性検出モデルを構築した。
本稿では,雑音抑圧・高強度化(NSHE)方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 11:07:55 GMT)
Inf-CP: A Reliable Channel Pruning based on Channel Influence [4.7] チャネルプルーニングの最も効果的な方法の1つは、各ニューロンの重要性に基づいてトリムを行うことである。
従来の研究は、単一層または複数の連続するニューロンの統計を考慮し、トリムすることを提案した。
我々は、アンサンブル学習を用いて、異なるデータバッチのモデルをトレーニングすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 09:30:43 GMT)
Neural Photometry-guided Visual Attribute Transfer [4.6] 本稿では,同じ又は類似の素材のより大きなサンプルに対して,視覚的特性を伝播する深層学習に基づく手法を提案する。
トレーニングには、複数のイルミネーションと専用データ拡張ポリシーの下で撮影された材料の画像を活用する。
我々のモデルは、教師付き画像から画像への変換フレームワークに依存しており、転送されたドメインに依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 09:22:28 GMT)
STSM: Spatio-Temporal Shift Module for Efficient Action Recognition [4.1] 本稿では,有効かつ高性能な時空間シフトモジュール(STSM)を提案する。
特に、ネットワークが2次元CNNである場合、STSMモジュールはネットワークが効率的な時空間的特徴を学習できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 09:40:49 GMT)
Intrinisic Gradient Compression for Federated Learning [3.9] フェデレートされた学習は、多数のクライアントがプライベートなデータに基づい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。
連合学習を広く採用する上で最大の障壁の1つは、モデル更新をクライアントからクライアントに送信する通信コストである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 19:16:54 GMT)
Local Similarity Pattern and Cost Self-Reassembling for Deep Stereo
Matching Networks [3.7] LSP(Local similarity Pattern)という,深層ステレオマッチングネットワークのためのペア機能を導入する。
隣接する関係を明確に明らかにすることで、LSPはより識別的な特徴記述を支援するために活用できる豊富な構造情報を含んでいる。
第2に,動的自己組み換え改良戦略を設計し,コスト分布と分散マップにそれぞれ適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 01:38:31 GMT)
Multiple Interest and Fine Granularity Network for User Modeling [3.5] ユーザモデリングは、カスタマエクスペリエンスとビジネス収益の両方の観点から、マッチングステージとランキングステージの両方において、産業レコメンデータシステムにおいて、基本的な役割を果たす。
既存のディープラーニングベースのアプローチのほとんどは、アイテムIDとカテゴリIDを活用するが、色やメイトリアルのようなきめ細かい特徴は無視し、ユーザの興味の細かい粒度をモデル化するのを妨げる。
本稿では,ユーザの多目的・細粒度に対処する多目的・細粒度ネットワーク(MFN)を提案し,ユーザの多目的間の類似性関係と組み合わせ関係からモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 15:12:08 GMT)
The Linear Arrangement Library. A new tool for research on syntactic
dependency structures [1.6] 新たなオープンソースツールであるLinear Arrangement Library(LAL)について紹介する。
LALは、特に経験の浅いプログラマのニーズに応える。
単一の構文依存構造、ツリーバンク、ツリーバンクの収集に関するメトリクスの計算を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 08:48:52 GMT)
Classification of COVID-19 on chest X-Ray images using Deep Learning
model with Histogram Equalization and Lungs Segmentation [1.6] 本研究は,胸部X線を用いたコビッドウイルス感染肺の検出のためのディープラーニングアーキテクチャに基づく研究である。
我々の新しいアプローチは、よく知られた前処理技術、特徴抽出法、およびデータセットバランス法を組み合わせることで、優れた98%の認識率をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 05:04:38 GMT)
Engineering Casimir interactions with epsilon-near-zero materials [1.6] 分散材料で被覆された平行板間のカシミール力のチューニング性について理論的に検証した。
プラズマ周波数の値を慎重に選択することで、非帯電板の間に存在するこの力を調整できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 23:33:38 GMT)
ES-dRNN: A Hybrid Exponential Smoothing and Dilated Recurrent Neural
Network Model for Short-Term Load Forecasting [1.5] 複雑な時系列(TS)のため、短期負荷予測(STLF)は困難である
本稿では,複数の季節性を扱うハイブリッド階層型ディープラーニングモデルを提案する。
指数スムージング(ES)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 19:38:42 GMT)
Modeling Live Video Streaming: Real-Time Classification, QoE Inference,
and Field Evaluation [1.4] ReCLiveは、ネットワークレベルの挙動特性に基づいたライブビデオ検出およびQoE計測のための機械学習手法である。
TwitchとYouTubeの約23,000のビデオストリームを分析し、ライブとオンデマンドのストリーミングを区別するトラフィックプロファイルの重要な特徴を特定します。
私たちのソリューションは、ISPにライブビデオストリームの細かい可視性を提供し、ユーザエクスペリエンスの測定と改善を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 17:53:06 GMT)
Braid: Weaving Symbolic and Neural Knowledge into Coherent Logical
Explanations [0.9] ブレイドは確率論的ルールを支持する新しい論理的理性である。
本稿では、Braidで使用される推論アルゴリズムとその分散タスクベースのフレームワークによる実装について述べる。
ROCストーリークローゼテストにおけるブレイドの評価を行い,最先端の結果に近づいた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 02:34:30 GMT)
A Quantum-Classical Hybrid Method for Image Classification and
Segmentation [0.8] 画像分類とセグメンテーションのタスクのために、量子処理ブロックと古典処理ブロックの両方からなるパイプラインを釘付けにしようとする試みがある。
高度なソフトウェアエンジニアリングタスクであるこれらの機能は、当社のCognitive Model Managementフレームワークを通じて編成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 17:40:46 GMT)
Generative Modeling of Turbulence [0.8] GAN(Generative Adversarial Network)を用いた乱流の合成モデリングのための数学的に確立されたアプローチを提案する。
GANは、適度なトレーニング日量に基づいて、技術的に困難な流れ問題の乱流をシミュレーションするのに効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 11:39:14 GMT)
Using Static and Dynamic Malware features to perform Malware Ascription [0.0] 我々は、悪意のある実行可能ファイルの静的および動的機能を用いて、その家族に基づいてマルウェアを分類する。
Cuckoo Sandboxと機械学習を活用して、この研究を前進させます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 18:01:09 GMT)
Using Convolutional Neural Networks for fault analysis and alleviation
in accelerator systems [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークにおけるハードウェア障害問題について考察する。
我々の研究は、これらの失敗を体系的な観点から評価する。
その結果,システムの信頼性向上に重要な結果が得られた。
さらに、ハードウェアのオーバーヘッドを最小限に抑えながら、これらの障害を回避する効率的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 19:18:42 GMT)
Topological graph states and quantum error correction codes [0.0] グラフ状態の族が TQO-1 に属する必要十分条件を導出する。
TQO-1(TQO-1)は、物理量子ビット数とマクロスケールでスケールする量子誤り訂正符号のクラスである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 07:43:24 GMT)
State transfer with separable optical beams and variational quantum
algorithms with classical light [0.0] 古典光の自由度から別の自由度への情報を、古典的に絡み合ったビームを必要とせずに転送する方法を示す。
次に、量子分類回路の実装により、OAMビームを用いて量子機械学習を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 05:01:40 GMT)
Smart IoT-Biofloc water management system using Decision regression tree [0.0] バイオフロック技術は、従来の農業を高度なインフラに変え、バクテリアのバイオマスへと転換することで、余剰食品の利用を可能にする。
本稿では,センサからデータを収集し,データをクラウドに保存し,機械学習モデルを用いて水の状態を予測するシステムを紹介し,アンドロイドアプリによるリアルタイムモニタリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 14:12:07 GMT)
Simple Adaptive Projection with Pretrained Features for Anomaly
Detection [0.0] 本稿では,単純な線形変換と自己注意を含む新しい適応フレームワークを提案する。
事前訓練した特徴を持つ簡易適応投影法(SAP2)により,新しい異常検出基準が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 15:29:59 GMT)
Quantum Machine Learning for Radio Astronomy [0.0] ボルン機械を用いた時間領域電波天文学におけるパルサー分類問題に対する新しいアプローチを提案する。
パルサー分類問題はブロッホ球によく対応し、より古典的な機械学習手法に匹敵する精度が達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 19:05:08 GMT)
On the singular harmonic oscillator [0.0] 単調振動子 $V(x)=alpha/ (2x2)+x2/2$ の固有値と固有関数は単純かつ簡単なフロベニウス(パワー列)法を用いて得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 17:58:02 GMT)
Learning Swarm Interaction Dynamics from Density Evolution [0.0] 生物群や人工群集の協調運動を理解することの問題点を考察する。
本稿では,2対の相互作用に基づくスワムの力学をCucker-Smale flockingモデルに基づいて記述する。
我々は,Swarmの密度進化の観測から相互作用するエージェントのダイナミクスを学習するために,拡張システムを反復最適化スキームに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 20:18:48 GMT)
Land use identification through social network interaction [0.0] 本研究では,NLP(Natural Language Processing)を用いた土地利用の識別手法を提案する。
目的は、住宅、商業、制度、産業、未建設の5つの主要な土地を識別することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 22:55:57 GMT)
Interpretable Privacy Preservation of Text Representations Using Vector
Steganography [0.0] 言語モデル(LM)が生成する文脈表現は、トレーニングコーパスに存在する刺激的な関連を学習する。
敵はこれらの関連を利用して、コーパス内で言及されるエンティティのプライベート属性をリバースエンジニアリングすることができる。
本研究の目的は, ベクトル幾何学にステガノグラフィーを組み込んで, 基礎となるスプリアス結合を解き明かす手法を研究・開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 12:42:40 GMT)
Gaussian wavepacket model for single-photon generation based on cavity
QED in the adiabatic and nonadiabatic conditions [0.0] キャビティ透過率パラメータを最適化することにより、短パルス幅を維持しながら高い成功率を達成する方法を示す。
我々の定式化は、様々な実験プラットフォームにおいて効率的な単一光子生成のための実用的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 13:34:54 GMT)
Ensemble and Mixed Learning Techniques for Credit Card Fraud Detection [0.0] 我々は、K-平均前処理を用いた混合学習技術を用いて、手前の問題に対する訓練済みの分類を行う。
本稿では,OR-logicアルゴリズムの集約による検出率の向上を目的とした,適応型検出アンサンブル手法を提案する。
シミュレーション結果から,提案手法は計算コストを低減し,性能を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 17:17:04 GMT)
Differentiating Approach and Avoidance from Traditional Notions of
Sentiment in Economic Contexts [0.0] 信念ナラティブ理論は、現実世界の意思決定の中心にアプローチと回避の感情を配置する。
本研究は,アプローチと回避を,基本レベルにおける肯定的感情と否定的感情とを区別する新たな手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 16:05:16 GMT)
DIY Graphics Tab: A Cost-Effective Alternative to Graphics Tablet for
Educators [0.0] そこで我々は,インストラクターと教育者のためのグラフィックスタブレットの代替として,コンピュータビジョンによる代替案を提案する。
グラフィックタブレットと同じように機能しますが、ペン、紙、そしてラップトップのウェブカメラが必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 20:49:32 GMT)
Contrastive Cycle Adversarial Autoencoders for Single-cell Multi-omics
Alignment and Integration [0.0] 本稿では,単一セルRNA-seqデータと単一セルATAC-seqデータとの整合と統合のための新しいフレームワークを提案する。
他の最先端手法と比較して,本手法はシミュレーションデータと実シングルセルデータの両方において優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 13:00:58 GMT)
Benchmark for Out-of-Distribution Detection in Deep Reinforcement
Learning [0.0] 強化学習(RL)ベースのソリューションは、ロボティクス、ヘルスケア、産業自動化など、さまざまな分野に採用されている。
これらのソリューションがうまく機能する場合に焦点が当てられるが、アウトオブ分散インプットが提示されるとフェールする。
RLの分布検出の外部は一般的に文献ではあまり取り上げられておらず、このタスクにはベンチマークの欠如がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 22:21:11 GMT)
Artificial Cognitively-inspired Generation of the Notion of Topological
Group in the Context of Artificial Mathematical Intelligence [0.0] 位相群の基本数学的概念に対する明示的な人工生成(あるいは概念計算)を提供する。
位相群の概念は、3つの異なる人工的な仕様によって明確に生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 01:39:34 GMT)
Anomaly Detection of Wind Turbine Time Series using Variational
Recurrent Autoencoders [0.0] 風力タービンのブレードの氷の蓄積は、異常な回転や回転を全く記述しない原因となる。
提案手法は,まず,変化型リカレントオートエンコーダ(VRAE)を用いて時系列の低次元表現を学習し,次に,教師なしクラスタリングアルゴリズムを用いて,学習した表現を正規(氷の蓄積なし)あるいは異常(氷の蓄積なし)として分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Dec 2021 03:41:59 GMT)