Extending the WILDS Benchmark for Unsupervised Adaptation [186.9] We present the WILDS 2.0 update, which extends 8 of the 10 datasets in the WILDS benchmark of distribution shifts to include curated unlabeled data。
これらのデータセットは、組織学から野生生物保護まで幅広い応用、タスク(分類、回帰、検出)、モダリティにまたがる。
ドメイン不変量や自己学習,自己管理など,ラベルのないデータを活用する最先端の手法を体系的にベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:32:38 GMT)
New Tight Relaxations of Rank Minimization for Multi-Task Learning [161.2] 2つの正規化項に基づく2つの新しいマルチタスク学習定式化を提案する。
本手法は,タスク間で共有される低ランク構造を正確に復元し,関連するマルチタスク学習方法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 07:29:57 GMT)
DualFormer: Local-Global Stratified Transformer for Efficient Video
Recognition [140.7] 本稿では,映像認識のための時空間アテンションを効果的かつ効率的に行うことのできる,DualFormerと呼ばれる新しいトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
我々は、DualFormerがKinetics-400/600で新しい最先端の82.9%/85.2%のトップ-1の精度を1000Gの推論FLOPで設定していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 03:05:19 GMT)
Mimicking the Oracle: An Initial Phase Decorrelation Approach for Class
Incremental Learning [140.1] 本研究では,Na"訓練初期相モデルとオラクルモデルとの相違について検討する。
より均一に散らばるように,各クラスの表現を効果的に正規化するクラスワイド・デコレーション(CwD)を提案する。
私たちのCwDは実装が簡単で、既存のメソッドに簡単にプラグインできます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 07:20:32 GMT)
Generating Useful Accident-Prone Driving Scenarios via a Learned Traffic
Prior [135.8] STRIVEは、特定のプランナーが衝突のような望ましくない振る舞いを発生させるような、困難なシナリオを自動的に生成する手法である。
シナリオの妥当性を維持するために、キーとなるアイデアは、グラフベースの条件付きVAEという形で、学習した交通運動モデルを活用することである。
その後の最適化は、シナリオの"解決"を見つけるために使用され、与えられたプランナーを改善するのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:03:27 GMT)
PTR: A Benchmark for Part-based Conceptual, Relational, and Physical
Reasoning [135.3] PTRと呼ばれる大規模診断用視覚推論データセットを新たに導入する。
PTRは70kのRGBD合成画像と地上の真実のオブジェクトと部分レベルのアノテーションを含んでいる。
このデータセット上で、いくつかの最先端の視覚的推論モデルを調べ、それらがまだ多くの驚くべき誤りを犯していることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:59:34 GMT)
Transferability Properties of Graph Neural Networks [127.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ネットワークデータから表現を学習することに成功している。
グラフ間でGNNを転送する能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 00:08:09 GMT)
DR3: Value-Based Deep Reinforcement Learning Requires Explicit
Regularization [125.5] 教師付き学習で見られるSGDの暗黙的な正則化効果が、オフラインの深いRLでは有害である可能性について論じる。
我々の理論的解析は、暗黙正則化の既存のモデルが時間差分学習に適用された場合、導出正規化器は退化解を好むことを示している。
我々は、この暗黙的正則化の望ましくない効果に対処する、DR3と呼ばれる単純で効果的な明示的正則化器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 06:01:01 GMT)
A Fully Single Loop Algorithm for Bilevel Optimization without Hessian
Inverse [121.5] 両レベル最適化問題に対して,Hessian 逆フリーな完全単一ループアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは$O(epsilon-2)$と収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 02:27:52 GMT)
Omni-supervised Facial Expression Recognition via Distilled Data [120.1] ネットワークトレーニングにおいて,信頼度の高いサンプルを多量のラベルのないデータで活用するためのオムニ教師付き学習を提案する。
我々は,新しいデータセットが学習したFERモデルの能力を大幅に向上させることができることを実験的に検証した。
そこで本研究では,生成したデータセットを複数のクラスワイド画像に圧縮するために,データセット蒸留戦略を適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 04:07:04 GMT)
3D-VField: Learning to Adversarially Deform Point Clouds for Robust 3D
Object Detection [111.3] 安全クリティカルな環境では、アウト・オブ・ディストリビューションとロングテールサンプルの堅牢性は、危険な問題を回避するのに不可欠である。
トレーニング中の変形点雲を考慮した3次元物体検出器の領域外データへの一般化を著しく改善する。
我々は、リアルに損傷を受けた稀な車の合成データセットであるCrashDを提案し、共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 08:50:54 GMT)
Contextualized Spatio-Temporal Contrastive Learning with
Self-Supervision [106.8] 時間的にきめ細かな表現を効果的に学習するためのConST-CLフレームワークを提案する。
まず、コンテキスト特徴によって導かれるインスタンス表現をあるビューから別のビューに変換することを学習するモデルを必要とする地域ベースの自己教師型タスクを設計する。
次に、全体的および局所的な表現の同時学習を効果的に調整するシンプルな設計を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 19:13:41 GMT)
HairCLIP: Design Your Hair by Text and Reference Image [100.9] 本稿では, 毛髪属性を個別に, 共同で操作できる新しい毛髪編集インタラクションモードを提案する。
画像とテキストの条件を共有埋め込み空間にエンコードし、統一的なヘア編集フレームワークを提案する。
念入りに設計されたネットワーク構造と損失関数により,我々のフレームワークは高品質な毛髪編集を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:59:58 GMT)
Spatio-temporal Relation Modeling for Few-shot Action Recognition [100.4] 本稿では,高次時間表現を同時に学習しながら,クラス固有の特徴の識別性を向上する数ショットアクション認識フレームワークSTRMを提案する。
本手法は,本研究でもっとも優れた手法に比べて,分類精度が3.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:59:14 GMT)
Learning with Nested Scene Modeling and Cooperative Architecture Search
for Low-Light Vision [95.5] 低照度シーンから撮影された画像は、しばしば深刻な劣化に悩まされる。
低照度画像の視覚的品質を高めるために深層学習法が提案されている。
他の低照度ビジョンアプリケーションを扱うために、これらの拡張テクニックを拡張することは依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 06:08:31 GMT)
Specificity-Preserving Federated Learning for MR Image Reconstruction [94.6] 統合学習は、磁気共鳴(MR)画像再構成におけるデータのプライバシーと効率を改善するために使用できる。
近年のFL技術は、グローバルモデルの一般化を強化することで、この問題を解決する傾向にある。
MR画像再構成のための特異性保存FLアルゴリズム(FedMRI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 22:13:35 GMT)
Locally Shifted Attention With Early Global Integration [93.6] 本稿では,視覚変換器の初期層において,大域的相互作用と局所的相互作用の微粒化を可能にする手法を提案する。
CIFAR10, CIFAR100, ImageNetにおける画像分類において, 畳み込み法と変圧器法の両方よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:12:24 GMT)
Recurrent Glimpse-based Decoder for Detection with Transformer [85.6] 本稿では,Recurrent Glimpse-based deoder (REGO)について紹介する。
特に、REGOは多段階のリカレント処理構造を用いて、DETRの注目が徐々に前景オブジェクトに焦点を合わせるのを助ける。
REGOは、異なるDETR検出器の性能を最大7%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 00:29:19 GMT)
SimIPU: Simple 2D Image and 3D Point Cloud Unsupervised Pre-Training for
Spatial-Aware Visual Representations [85.4] 我々はSimIPUと呼ばれる2Dイメージと3Dポイントクラウドの教師なし事前学習戦略を提案する。
具体的には、モーダル内空間認識モジュールとモーダル間特徴相互作用モジュールからなるマルチモーダルコントラスト学習フレームワークを開発する。
我々の知る限りでは、屋外マルチモーダルデータセットに対する対照的な学習事前学習戦略を探求する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 03:27:00 GMT)
A Shared Representation for Photorealistic Driving Simulators [83.6] 本稿では、識別器アーキテクチャを再考することにより、生成画像の品質を向上させることを提案する。
シーンセグメンテーションマップや人体ポーズといったセマンティックインプットによって画像が生成されるという問題に焦点が当てられている。
我々は,意味的セグメンテーション,コンテンツ再構成,および粗い粒度の逆解析を行うのに十分な情報をエンコードする,共有潜在表現を学習することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:59:21 GMT)
Reverse image filtering using total derivative approximation and
accelerated gradient descent [82.9] 線形あるいは非線形な画像フィルタの効果を逆転する新たな問題に対処する。
この仮定では、フィルタのアルゴリズムは未知であり、フィルタはブラックボックスとして利用できる。
この逆問題を、局所的なパッチベースのコスト関数の最小化として定式化し、全導関数を用いて勾配勾配の勾配を近似し、問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 23:58:51 GMT)
Mutual Adversarial Training: Learning together is better than going
alone [82.8] モデル間の相互作用が知識蒸留による堅牢性に与える影響について検討する。
本稿では,複数のモデルを同時に訓練する相互対人訓練(MAT)を提案する。
MATは、ホワイトボックス攻撃下で、モデル堅牢性と最先端メソッドを効果的に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 15:59:42 GMT)
Dual Cluster Contrastive learning for Person Re-Identification [78.4] 私たちはDual Cluster Contrastive Learning(DCC)という統合クラスタコントラストフレームワークを定式化します。
DCCは、個々のメモリバンクとセントロイドクラスタメモリバンクの2種類のメモリバンクを維持している。
教師なしまたは監督されていない人物のReIDに容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 02:43:25 GMT)
Neural Descriptor Fields: SE(3)-Equivariant Object Representations for
Manipulation [75.8] 対象と対象の相対的なポーズを符号化するオブジェクト表現であるニューラル・ディスクリプタ・フィールド(NDF)を提案する。
NDFは、専門家ラベル付きキーポイントに依存しない3D自動エンコーディングタスクを通じて、自己教師型で訓練される。
我々のパフォーマンスは、オブジェクトインスタンスと6-DoFオブジェクトの両方のポーズを一般化し、2Dディスクリプタに依存する最近のベースラインを著しく上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:57:15 GMT)
An Experimental Design Perspective on Model-Based Reinforcement Learning [73.4] 環境からの状態遷移を観察するのは費用がかかる。
標準RLアルゴリズムは通常、学習するために多くの観測を必要とする。
本稿では,マルコフ決定過程について,状態-作用対がどの程度の情報を提供するかを定量化する獲得関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 23:13:57 GMT)
Auto-X3D: Ultra-Efficient Video Understanding via Finer-Grained Neural
Architecture Search [73.1] X3Dワークは、複数の軸に沿って手作りの画像アーキテクチャを拡張することで、効率的なビデオモデルの新たなファミリーを提示する。
このような大きな空間を効率的に探索するために確率論的ニューラルネットワーク探索法を採用する。
KineticsとSomething-V2ベンチマークの評価では、私たちのAutoX3DモデルはFLOPで1.3%の精度で既存のモデルより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 05:40:33 GMT)
IterMVS: Iterative Probability Estimation for Efficient Multi-View
Stereo [71.8] IterMVSは高解像度マルチビューステレオのための新しいデータ駆動方式である。
隠れ状態の深さの画素単位の確率分布を符号化するGRUに基づく新しい推定器を提案する。
DTU, タンク&テンプル, ETH3Dにおける本手法の有効性と有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:58:02 GMT)
Neural Radiance Fields for Outdoor Scene Relighting [71.0] ニューラルラジアンス場に基づく屋外シーンライティングのための最初のアプローチであるNeRF-OSRを提案する。
従来の技術とは対照的に,本手法はシーン照明とカメラ視点の同時編集を可能にする。
シャドウ再現のための専用ネットワークも備えており、高品質の屋外照明に欠かせない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:59:56 GMT)
Energy-based View of Retrosynthesis [70.7] エネルギーモデルとしてシーケンスおよびグラフベースの手法を統一するフレームワークを提案する。
本稿では,ベイズ前方および後方予測に対して一貫した訓練を行うフレームワーク内での新しい二重変種を提案する。
このモデルは、反応型が不明なテンプレートフリーアプローチに対して、最先端の性能を9.6%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 03:56:08 GMT)
Next Steps: Learning a Disentangled Gait Representation for Versatile
Quadruped Locomotion [69.9] 現在のプランナーは、ロボットが動いている間、キー歩行パラメータを連続的に変更することはできない。
本研究では、特定の歩行を構成する重要な姿勢位相を捉える潜在空間を学習することにより、この制限に対処する。
本研究では, 歩幅, 歩幅, 立位など, 歩行パラメータに直接対応した駆動信号マップの具体的特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 10:02:02 GMT)
Reducing Catastrophic Forgetting in Self Organizing Maps with
Internally-Induced Generative Replay [67.5] 生涯学習エージェントは、パターン知覚データの無限のストリームから継続的に学習することができる。
適応するエージェントを構築する上での歴史的難しさの1つは、ニューラルネットワークが新しいサンプルから学ぶ際に、以前取得した知識を維持するのに苦労していることである。
この問題は破滅的な忘れ(干渉)と呼ばれ、今日の機械学習の領域では未解決の問題のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 07:11:14 GMT)
Contrastive Instruction-Trajectory Learning for Vision-Language
Navigation [66.2] 視覚言語ナビゲーション(VLN)タスクでは、エージェントが自然言語の指示でターゲットに到達する必要がある。
先行研究は、命令-軌道対間の類似点と相違点を識別できず、サブ命令の時間的連続性を無視する。
本稿では、類似したデータサンプル間の分散と、異なるデータサンプル間の分散を探索し、ロバストなナビゲーションのための独特な表現を学習するContrastive Instruction-Trajectory Learningフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 06:36:57 GMT)
On the relation between completely bounded and $(1,cb)$-summing maps
with applications to quantum XOR games [65.5] 一般作用素空間から C$*$-代数の双対への線型写像が与えられたとき、その完全有界ノルムは、その$(''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 21:06:52 GMT)
Injecting Semantic Concepts into End-to-End Image Captioning [61.4] 本稿では、地域特徴を抽出することなくグリッド表現を使用する、純粋視覚変換器を用いた画像キャプションモデルViTCAPを提案する。
性能向上のために,意味論的概念を予測し,それをエンドツーエンドのキャプションに組み込む新しいコンセプトトークンネットワーク(CTN)を導入する。
特に、CTNは視覚変換器に基づいて構築され、分類タスクを通じて概念トークンを予測するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 22:05:05 GMT)
CaSP: Class-agnostic Semi-Supervised Pretraining for Detection and
Segmentation [60.3] 本稿では,タスク固有性バランスを向上するために,クラス非依存型半教師付き事前学習(CaSP)フレームワークを提案する。
我々は3.6Mの未ラベルデータを用いて、ImageNetで規定されたオブジェクト検出のベースラインよりも4.7%の顕著なパフォーマンス向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:54:59 GMT)
A Bayesian Treatment of Real-to-Sim for Deformable Object Manipulation [59.3] 本稿では,変形可能な物体の状態を分布埋め込みとして表現する手法を用いて,画像列から状態情報を抽出する手法を提案する。
実験により, 弾性, 摩擦, スケールなどの物性の後方分布を, 布やロープなどの高変形性物体で推定できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 17:50:54 GMT)
Learning Deep Context-Sensitive Decomposition for Low-Light Image
Enhancement [58.7] 典型的なフレームワークは、照明と反射を同時に推定することであるが、特徴空間にカプセル化されたシーンレベルの文脈情報を無視する。
本研究では,空間スケールにおけるシーンレベルのコンテキスト依存を生かした,コンテキスト依存型分解ネットワークアーキテクチャを提案する。
チャネル数を減らして軽量なCSDNet(LiteCSDNet)を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 06:25:30 GMT)
Experimental Demonstration of Neuromorphic Network with STT MTJ Synapses [58.4] 磁気トンネル接合(MTJ)シナプスを用いたニューロモルフィックネットワークの試作実験を行い,ベクトル行列乗算による画像認識を行った。
また、MNIST手書き文字認識を行う大規模なMTJネットワークをシミュレートし、MTJクロスバーがメムリスタの精度と一致し、精度、安定性、耐久性が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 08:11:47 GMT)
PRA-Net: Point Relation-Aware Network for 3D Point Cloud Analysis [56.9] 我々はポイント関係認識ネットワーク(PRA-Net)という新しいフレームワークを提案する。
領域内構造学習(ISL)モジュールと領域間関係学習(IRL)モジュールで構成されている。
形状分類,キーポイント推定,部分セグメンテーションを含む複数の3次元ベンチマーク実験により,PRA-Netの有効性と性能が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 13:24:43 GMT)
Measuring Wind Turbine Health Using Drifting Concepts [55.9] 風力タービンの健全性解析のための2つの新しい手法を提案する。
第1の方法は、比較的高低電力生産の減少または増加を評価することを目的とする。
第2の方法は抽出された概念の全体的ドリフトを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:04:55 GMT)
Error-Aware Imitation Learning from Teleoperation Data for Mobile
Manipulation [54.3] 移動操作(MM)では、ロボットは環境内を移動して操作することができる。
本研究では,MMタスクに対する連続的なビジュオモダポリシの学習に模倣学習(IL)を適用する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 23:54:59 GMT)
From Good to Best: Two-Stage Training for Cross-lingual Machine Reading
Comprehension [52.0] モデル性能を向上させるための2段階のアプローチを開発する。
我々は、トップk予測が正確な答えを含む確率を最大化するために、ハードラーニング(HL)アルゴリズムを設計する。
第2段階では, 正解と他の候補との微妙な違いを学習するために, 解答を意識したコントラスト学習機構が開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 07:31:15 GMT)
Robust Out-of-distribution Detection for Neural Networks [51.2] 既存の検出機構は, 分布内およびOOD入力の評価において, 極めて脆弱であることを示す。
ALOE と呼ばれる実効性のあるアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,逆向きに構築された逆数と外数の両方の例にモデルを公開することにより,堅牢なトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 01:15:42 GMT)
AdaStereo: An Efficient Domain-Adaptive Stereo Matching Approach [50.9] 本稿では,AdaStereoというドメイン適応型アプローチを提案する。
我々のモデルは、KITTI、Middlebury、ETH3D、DrivingStereoなど、複数のベンチマークで最先端のクロスドメイン性能を実現している。
提案手法は,様々なドメイン適応設定に対して堅牢であり,迅速な適応アプリケーションシナリオや実環境展開に容易に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 15:10:47 GMT)
Multi-objective simulation optimization of the adhesive bonding process
of materials [50.6] このような接着プロセスの最適プロセスパラメータを見つけることは困難である。
本研究では,ガウス過程回帰とロジスティック回帰を用いてベイズ最適化を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 09:58:58 GMT)
Ghost factors in Gauss-sum factorization with transmon qubits [44.6] 抑制できないゴーストファクターのクラスであるII型ゴーストファクターについて検討した。
II型ゴースト因子の存在とクビットのコヒーレンス時間によって、実験時間全体の上限が設定された。
本稿では,前処理をシステムの識別可能性を高める戦略として導入し,その手法をトランペットキュービットで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 01:31:41 GMT)
BACON: Band-limited Coordinate Networks for Multiscale Scene
Representation [44.2] コーディネートベースのネットワークは、3D表現とシーン再構築のための強力なツールとして登場した。
解析的フーリエスペクトルを持つネットワークアーキテクチャであるBACONを導入する。
BACONは教師なしの点で予測可能な振る舞いを持ち、表現された信号のスペクトル特性に基づいて設計することができ、明示的な監督なしに複数のスケールで信号を表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 01:17:48 GMT)
VMAgent: Scheduling Simulator for Reinforcement Learning [44.0] VMAgentと呼ばれる新しいシミュレータは、RL研究者が新しい手法をよりよく探求するのに役立つ。
VMAgentは、実用的な仮想マシン(VM)スケジューリングタスクにインスパイアされている。
VMスケジューリングの観点からは、VMAgentは学習ベースのスケジューリングソリューションの改善にも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 09:18:38 GMT)
Exploring the Equivalence of Siamese Self-Supervised Learning via A
Unified Gradient Framework [43.8] 自己教師付き学習は、人間のアノテーションなしで強力な視覚表現を抽出する大きな可能性を示している。
様々な視点から自己指導型学習を扱うために,様々な研究が提案されている。
自己教師型学習のための単純だが効果的な勾配形式UniGradを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:59:57 GMT)
FLUID: A Unified Evaluation Framework for Flexible Sequential Data [42.4] 我々は新しい統合評価フレームワーク、FLUID(Flexible Sequential Data)を導入する。
FLUIDは、少数ショット、継続、転送、表現学習の目的を統合している。
我々は、現在のソリューションの利点と限界に関する新たな洞察をもたらす、幅広い手法の実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 23:33:11 GMT)
Multimodal Conditional Image Synthesis with Product-of-Experts GANs [41.5] PoE-GAN(PoE-GAN)は、プロジェクターおよびマルチモーダルプロジェクターである。
高品質で多様なイメージを合成することを学ぶ。
また、単調条件条件画像合成法では、単調条件下での試験において、最も優れた一調条件画像合成法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:59:00 GMT)
Fast Point Transformer [40.0] 本稿では,新しい軽量セルフアテンション層からなるFast Point Transformerを提案する。
提案手法は連続した3次元座標を符号化し,ボクセルハッシュに基づくアーキテクチャにより計算効率が向上する。
提案手法の精度は最良なボクセル法と競合し,提案手法は現状のPoint Transformerの136倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 05:04:10 GMT)
Hidden Path Selection Network for Semantic Segmentation of Remote
Sensing Images [38.9] リモートセンシング画像におけるセマンティックセグメンテーションは、広大な地理的な位置の様々な分布を表現する必要がある。
自然画像解析のための画素適応前方経路を選択するために,いくつかのアルゴリズムが設計されている。
余分なミニブランチから派生した隠れ変数の助けを借りて、HPS-Netはアクセス不能なグローバル最適化に関する固有の問題に取り組むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 21:31:13 GMT)
Self-Supervised Keypoint Discovery in Behavioral Videos [37.4] 本研究では, エージェントの姿勢と構造を, 乱れのない行動ビデオから学習する手法を提案する。
本手法では,ビデオフレーム間の差分を再構成するために,幾何的ボトルネックを持つエンコーダデコーダアーキテクチャを用いる。
動作領域のみに焦点をあてることで,手動のアノテーションを必要とせずに直接入力ビデオに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:55:53 GMT)
Learning Transferable Motor Skills with Hierarchical Latent Mixture
Policies [37.1] 階層的混合潜時変動モデルを用いて,データから抽象運動スキルを学習する手法を提案する。
提案手法は,オフラインデータを異なる実行動作に効果的にクラスタ化することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 17:37:14 GMT)
Deep Recurrent Neural Network with Multi-scale Bi-directional
Propagation for Video Deblurring [36.9] 本稿では,RNN-MBP(Multiscale Bi-directional Propagation)を用いたディープリカレントニューラルネットワークを提案する。
提案したアルゴリズムと既存の最先端の手法を現実世界のぼやけたシーンでよりよく評価するために、リアルワールドのぼやけたビデオデータセットも作成する。
提案アルゴリズムは3つの典型的なベンチマークにおける最先端の手法に対して良好に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 11:02:56 GMT)
Plenoxels: Radiance Fields without Neural Networks [36.7] プレノキセルは球面調和を持つスパース3Dグリッドとしてシーンを表現している。
標準的なベンチマークタスクでは、Plenoxelsは、視覚的品質を損なうことなく、Neural Radiance Fieldsよりも2桁高速に最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:59:12 GMT)
Searching Parameterized AP Loss for Object Detection [36.4] ロス関数はディープネットワークベースの物体検出器の訓練において重要な役割を果たす。
AP計量の微分不可能な性質のため、従来の物体検出器は2つのサブタスクに対して別々の微分可能な損失を課す。
そこで,パラメータ化関数を導入して,AP計算における非微分可能成分を代用するパラメータ化APロスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:59:54 GMT)
Progressive Attention on Multi-Level Dense Difference Maps for Generic
Event Boundary Detection [35.2] ジェネリックイベント境界検出はビデオ理解において重要な課題である。
本稿では、イベント境界の多様性と複雑な意味論に取り組むために、効果的でエンドツーエンドの学習可能なフレームワーク(DDM-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 09:00:05 GMT)
Trajectory-Constrained Deep Latent Visual Attention for Improved Local
Planning in Presence of Heterogeneous Terrain [35.1] 本稿では、地図のない局所的な視覚ナビゲーションタスクにおいて、軌跡制約のある視覚的注意を特徴とする報酬予測型モデルに基づくディープラーニング手法を提案する。
提案手法では,車両制御動作による軌跡に追従する潜在画像空間内の位置に視覚的注意を向けることで,計画中の予測精度を向上させる。
我々は,オフロード環境における低乱流,無衝突軌道の計画,滑りやすい地形下でのロック差のある丘登りといった視覚ナビゲーションタスクにおいて,我々のモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 03:38:28 GMT)
Knowledge Distillation for Object Detection via Rank Mimicking and
Prediction-guided Feature Imitation [34.4] 本研究では,一段検出器を蒸留するためのランクミミキング (RM) と予測誘導特徴模擬 (PFI) を提案する。
RMは、教師からの候補ボックスのランクを、蒸留のための新しい種類の知識として捉えている。
PFIは、特徴差と予測差との相関を図り、特徴の模倣を直接して生徒の精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 11:19:15 GMT)
ISSAFE: Improving Semantic Segmentation in Accidents by Fusing
Event-based Data [34.4] 本稿では,事故シナリオにおけるセマンティックセグメンテーションに関する課題を,事故データセットDADA-segとともに提示する。
イベントベースのマルチモーダルセグメンテーションアーキテクチャISSAFEを提案する。
提案手法は, 提案した評価セットに対して+8.2% mIoUの性能向上を達成し, 10以上の最先端セグメンテーション法を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 16:34:50 GMT)
A Training Framework for Stereo-Aware Speech Enhancement using Deep
Neural Networks [34.0] 音声強調のための新しいステレオ認識フレームワークを提案する。
提案するフレームワークはモデルに依存しないので,ディープラーニングベースのアーキテクチャにも適用可能だ。
画像保存損失を正規化することにより、全体的な性能が向上し、音声のステレオ的側面がより保存されることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:13:41 GMT)
Model Doctor: A Simple Gradient Aggregation Strategy for Diagnosing and
Treating CNN Classifiers [33.8] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,分類タスクにおいて優れた性能を発揮する。
CNNは、予測メカニズムを理解するのが難しい「ブラックボックス」と見なされていることが広く知られている。
本稿では,モデルドクターと呼ばれる,最初の完全自動診断・治療ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:05:00 GMT)
CLIP-NeRF: Text-and-Image Driven Manipulation of Neural Radiance Fields [33.4] ニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)のためのマルチモーダル3次元オブジェクト操作法であるCLIP-NeRFを提案する。
ユーザフレンドリーな方法でNeRFを操作できる統一的なフレームワークを提案する。
我々は、様々なテキストプロンプトや模範画像に関する広範な実験により、我々のアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:59:55 GMT)
Extending AdamW by Leveraging Its Second Moment and Magnitude [33.3] 本稿では,AdamWを2つの側面に拡張し,局所的な安定性の学習速度を緩やかにすることを目的とした適応最適化手法を提案する。
Ada は |m_t+1|q/(r_t+1+epsilon)(q/p) の形で等級の q 乗を計算するように設計されている。
10個の玩具問題を解き,2つのディープラーニング(DL)タスクに対してTransformerとSwin-Transformerを訓練する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 12:20:07 GMT)
Exploring Event-driven Dynamic Context for Accident Scene Segmentation [33.2] 交通事故の致命的な場面のほとんどは非常にダイナミックで、以前は見えなかった。
時間分解能の高いイベントベースデータから動的コンテキストを抽出することを提案する。
提案手法は,提案した事故データセットに対して+8.2%の性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 16:00:30 GMT)
Value Function Factorisation with Hypergraph Convolution for Cooperative
Multi-agent Reinforcement Learning [32.8] 本稿では,ハイパーグラフ畳み込みと値分解を組み合わせた手法を提案する。
アクション値を信号として扱うことで、HGCN-Mixは、自己学習ハイパーグラフを通じて、これらの信号間の関係を探究することを目指している。
実験結果から,HGCN-MixはStarCraft II Multi-agent Challenge (SMAC)ベンチマークにおいて,最先端技術と一致するか,あるいは超えていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 08:40:38 GMT)
DiffuseMorph: Unsupervised Deformable Image Registration Along
Continuous Trajectory Using Diffusion Models [31.8] DiffuseMorphと呼ばれる拡散モデルに基づく新しい確率的画像登録手法を提案する。
本モデルは,動画像と固定画像の変形のスコア関数を学習する。
本手法は, トポロジー保存機能により, 柔軟かつ高精度な変形を可能とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 08:41:23 GMT)
Come-Closer-Diffuse-Faster: Accelerating Conditional Diffusion Models
for Inverse Problems through Stochastic Contraction [31.6] 拡散モデルには重要な欠点がある。純粋なガウスノイズから画像を生成するために数千ステップの反復を必要とするため、サンプリングが本質的に遅い。
ガウスノイズから始めることは不要であることを示す。代わりに、より優れた初期化を伴う単一前方拡散から始めると、逆条件拡散におけるサンプリングステップの数を大幅に減少させる。
ComeCloser-DiffuseFaster (CCDF)と呼ばれる新しいサンプリング戦略は、逆問題に対する既存のフィードフォワードニューラルネットワークアプローチが拡散モデルと相乗的に組み合わせられる方法について、新たな洞察を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 04:28:41 GMT)
Diverse, Global and Amortised Counterfactual Explanations for
Uncertainty Estimates [31.2] このような集合の多様性を研究し、多くの CLUE が冗長であることを示す。
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,$delta$-CLUE,$nabla$-CLUE,およびGLAM-CLUEはすべて,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を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 01:48:15 GMT)
Few-Shot NLU with Vector Projection Distance and Abstract Triangular CRF [31.0] データ空間問題は自然言語理解(NLU)の鍵となる課題である
そこで本研究では, ベクトル射影距離と矩形条件ランダム場(CRF)を用いて, 少数ショットNLUのプロトタイプネットワークを改善することを提案する。
我々のアプローチは、ターゲットドメインを微調整することなく、中国語と英語の2つの数ショットのNLUベンチマーク(Few-JointとSNIPS)で新しい最先端を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 15:46:15 GMT)
On Convergence of Federated Averaging Langevin Dynamics [29.9] 本稿では,分散クライアントを用いた不確実性定量化と平均予測のための平均ランゲヴィンアルゴリズム(FA-LD)を提案する。
非可解データを用いた強対数分布に対するFA-LDの理論的保証を開発する。
部分的なデバイス更新のみが可能な,さまざまな平均化スキームに基づく収束結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:54:29 GMT)
You Can Wash Better: Daily Handwashing Assessment with Smartwatches [29.8] スマートウォッチのインテリジェントなソリューションであるUWashを提案し,高品質なハンドウォッシングにおけるユーザの意識を高め,習慣を育むためにハンドウォッシングを評価する。
UWashは、手洗いのオンセット/オフセットを特定し、各ジェスチャーの時間を測定し、WHOガイドラインに従って各ジェスチャーと手順全体のスコアを付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 12:23:06 GMT)
Multi-document Summarization via Deep Learning Techniques: A Survey [29.4] ニューラルネットワークの設計戦略を要約する新しい分類法を提案する。
既存の文献ではめったに議論されない様々な目的関数の違いを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 02:37:43 GMT)
Bootstrapping ViTs: Towards Liberating Vision Transformers from
Pre-training [29.2] ビジョントランスフォーマー(ViT)は急速に発展し、コンピュータビジョンにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の支配に挑戦し始めている。
本稿では,上位境界のネットワークアーキテクチャを保ちながら,CNNのインダクティブバイアスをViTに戻す。
CIFAR-10/100 と ImageNet-1k の限られたトレーニングデータによる実験は、有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 16:28:53 GMT)
Unsupervised Complementary-aware Multi-process Fusion for Visual Place
Recognition [28.2] 本稿では,現在のデプロイメント環境において,最も堅牢なVPR技術群を探索する教師なしアルゴリズムを提案する。
提案した動的マルチプロセス融合(Dyn-MPF)は,様々な競合手法と比較して,VPR性能が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 04:57:33 GMT)
BLT: Bidirectional Layout Transformer for Controllable Layout Generation [27.2] 条件付きレイアウト生成のための双方向レイアウト変換器であるBLTを導入する。
提案手法は, 各種忠実度指標を用いた複数のベンチマークで検証する。
以上の結果から,最新のレイアウトトランスモデルに対する2つの重要な進歩が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:49:28 GMT)
The Peril of Popular Deep Learning Uncertainty Estimation Methods [26.9] あまりに高い不確実性推定は、実際には致命的な結果をもたらす可能性がある。
GP法は分布外(OOD)データに対して常に高い不確実性の推定値が得られることを示す。
我々は、BNNとMCDropoutのこの落とし穴が、現実世界のデータセットにも当てはまることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 15:47:21 GMT)
Compositional Generalization for Natural Language Interfaces to Web APIs [26.9] 本稿では,Webアプリケーションプログラミングインタフェース(NL2API)に対する自然言語の新しいデータセットであるOkapiについて述べる。
このデータセットは英語で書かれており、3つのドメインをカバーする22,508の質問と9,019のユニークなAPI呼び出しを含んでいる。
NL2APIの新しい構成一般化タスクを定義し、トレーニングセット内の単純なAPI呼び出しから推論フェーズにおける新しいより複雑なAPI呼び出しまで、モデルが外挿する能力を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 20:49:01 GMT)
Chemical Property Prediction Under Experimental Biases [26.4] 本研究は,実験データセットにおけるバイアス軽減に焦点を当てた。
我々は因果推論とグラフニューラルネットワークを組み合わせた2つの手法を用いて分子構造を表現した。
4つのバイアスシナリオによる実験結果から,逆確率スコアリング法と反実回帰法が確固たる改善をもたらしたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 16:12:39 GMT)
Adaptive Methods for Aggregated Domain Generalization [26.2] 多くの設定において、プライバシに関する懸念は、トレーニングデータサンプルのドメインラベルを取得することを禁止している。
本稿では,この問題に対するドメイン適応的アプローチを提案する。
提案手法は,ドメインラベルを使わずに,様々な領域一般化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） (Thu, 9 Dec 2021 08:57:01 GMT)
ScaleNet: A Shallow Architecture for Scale Estimation [25.3] 我々は、画像間のスケールを予測するために、拡張畳み込みと自己および相互相関レイヤを利用する新しいアーキテクチャであるScaleNetを設計する。
本研究では, カメラポーズ推定, 3次元再構成, あるいは密度幾何マッチングを改善するために, 局所的特徴と密接な通信網を組み合わせる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 11:32:01 GMT)
LipSound2: Self-Supervised Pre-Training for Lip-to-Speech Reconstruction
and Lip Reading [24.7] 本研究の目的は、ビデオ中の音声と視覚ストリームの自然な共起を利用して、音声再構成(ビデオから音声)のためのクロスモーダル自己教師による事前学習の効果を検討することである。
本稿では,エンコーダ・デコーダアーキテクチャと位置認識型アテンション機構を組み合わせたLipSound2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 08:11:35 GMT)
Progressive Seed Generation Auto-encoder for Unsupervised Point Cloud
Learning [23.7] 教師なしの学習は、高価なアノテーションプロセスなしでポイントクラウドを理解し、活用するために不可欠です。
本稿では,ポイントクラウドの再構成に基づく学習のための新しいフレームワークと,PSG-Netという名の自動エンコーダアーキテクチャを提案する。
我々はPSG-Netの有効性を実験的に証明し、PSG-Netはポイントクラウドの再構築と教師なし分類における最先端の性能を示し、教師なし補完における他の手法と同等の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 21:05:30 GMT)
Self-Supervised Image-to-Text and Text-to-Image Synthesis [23.6] クロスモーダルな埋め込み空間を学習するための,新たな自己教師型深層学習手法を提案する。
そこで本研究では,まず,StackGANベースのオートエンコーダモデルを用いて画像の高密度ベクトル表現と,LSTMベースのテキストオートエンコーダを用いた文レベルでの高密度ベクトル表現を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 13:54:56 GMT)
Equity Promotion in Online Resource Allocation [23.5] 我々は、政府のような非営利組織によって限られた、あるいは少ないリソースが管理される、典型的な非営利の環境下で、オンラインリソースの割り当てについて検討する。
我々は、到着要求者は、要求のような外部要因に関して均質であるが、人口統計のような内部属性では異質であると仮定して、内部等価性に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 02:49:39 GMT)
Clairvoyance: Intelligent Route Planning for Electric Buses Based on
Urban Big Data [23.3] 本稿では,深層ニューラルネットワークと多層パーセプトロンを利用した経路計画システムであるClairvoyanceを提案する。
我々は,中国周海市における実世界のデータソースに関する広範な実験を通じて,我々のアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 03:35:22 GMT)
Spinning Language Models for Propaganda-As-A-Service [23.0] ニューラルシークエンス・ツー・シークエンス(seq2seq)モデルに対する新たな脅威について検討する。
相手は、選択したトリガのために望ましいスピンを生成する、カスタマイズされた言語モデルを作成することができる。
スピン化されたモデルは、敵のメタタスクを満たしながら精度の指標を維持します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 21:48:29 GMT)
3D Medical Point Transformer: Introducing Convolution to Attention
Networks for Medical Point Cloud Analysis [21.9] 医療点雲,すなわち3次元医療点変換器(DMedPT)のための注意モデルを提案する。
コンテクスト情報の拡大とクエリでのローカルレスポンスの要約により、我々のアテンションモジュールは、ローカルコンテキストとグローバルコンテンツ機能インタラクションの両方をキャプチャできる。
IntrAデータセットを用いて行った実験は、3DMedPTの優位性を証明し、最も優れた分類とセグメンテーション結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 12:31:28 GMT)
Trajectory Grouping with Curvature Regularization for Tubular Structure
Tracking [21.5] 最小対話型管状構造中心線抽出のための最小経路モデルを提案する。
所定の管路と曲率ペナルティ付き測地路を考慮し,最短経路を求める。
合成画像と実画像の両方の実験結果から,提案モデルが実際に性能を向上できることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 02:07:51 GMT)
Style Mixing and Patchwise Prototypical Matching for One-Shot
Unsupervised Domain Adaptive Semantic Segmentation [21.0] ワンショットの教師なしドメイン適応では、セグメンタはトレーニング中にラベルなしのターゲットイメージを1つしか見ることができない。
このような計算負担を効果的に軽減できるOSUDA法を提案する。
提案手法は,ドメイン適応型セマンティックセグメンテーションのための2つの一般的なベンチマーク上で,最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 02:47:46 GMT)
Implicit Feature Refinement for Instance Segmentation [20.3] 高品質なインスタンスセグメンテーションのための新しい暗黙的特徴改善モジュールを提案する。
我々のIRFは、最先端の画像/ビデオインスタンスセグメンテーションフレームワークの性能向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 05:36:04 GMT)
HBReID: Harder Batch for Re-identification [20.3] 3重項をより困難にするために, 世界規模で最も硬い試料を採掘するために, ハードバッチマイニング法を提案する。
最も類似したクラスは、同じミニバッチに選択され、類似したクラスはさらに押し下げられる。
データセットMSMT17で実験を行い、その効果を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 08:47:17 GMT)
One-dimensional Deep Low-rank and Sparse Network for Accelerated MRI [19.9] 核磁気共鳴画像(MRI)における深層学習の驚くべき性能
最先端のディープラーニング再構築の多くは、強力な畳み込みニューラルネットワークを採用し、2D畳み込みを行う。
我々は1次元の畳み込みを探求する新しいアプローチを提案し、深層ネットワークの訓練と一般化をより容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 06:39:55 GMT)
How Universal is Genre in Universal Dependencies? [18.8] この研究は、Universal Dependencies (UD)におけるジャンルの詳細な分析を初めて提供する。
UDには18のジャンルがあり、114の言語にまたがる様々な種類がある。
そこで本研究では,木バンクメタデータからの弱監督を利用して,インスタンスレベルのジャンルを予測する4つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 15:06:18 GMT)
Road Extraction from Overhead Images with Graph Neural Networks [18.6] 本稿では,最終道路グラフを1パスで直接推測する手法を提案する。
鍵となるアイデアは、関心点の特定を担当する完全な畳み込みネットワークと、これらのポイント間のリンクを予測するグラフニューラルネットワークを組み合わせることである。
我々は,一般的なRoadTracerデータセット上の既存の作業に対して評価を行い,競合する結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 21:10:27 GMT)
Continuation Path with Linear Convergence Rate [18.4] 経路追従アルゴリズムは、一連のサブプロブレムを順次解決する合成最適化問題によく用いられる。
本稿では,経路追従アルゴリズムの一次双対解析と,対象問題に対する線形収束率を保証するために,各サブプロブレムがどの程度正確に解けるかを決定する。
スパーシリティ誘導ペナルティによる最適化を考慮し、正規化パラメータに対するアクティブセットの変化を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:42:13 GMT)
Nice perfume. How long did you marinate in it? Multimodal Sarcasm
Explanation [18.2] サルカスムは侵入する言語現象であり、非常に説明が難しい。
マルチモーダル設定では、サルカズムはテキストと視覚的実体の間の矛盾を通して伝達される。
マルチモーダルサルカスム説明(MuSE)という新しい問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 12:49:01 GMT)
Provable Continual Learning via Sketched Jacobian Approximations [17.4] 忘れを克服するための一般的なアプローチは、以前のタスクで不十分なモデルをペナルティ化することで損失関数を正規化することである。
理想的条件下であっても、対角行列が以前のタスクのヘッセン行列の近似が貧弱であれば、破滅的な忘れを被る可能性があることを示す。
過去のデータのヤコビ行列をスケッチした新しいタスクの正規化トレーニング。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:36:20 GMT)
Machine Learning for Utility Prediction in Argument-Based Computational
Persuasion [17.2] 医療などの実際のアプリケーションでは、APSとユーザにとって、対話の結果が同じ、あるいは正反対になる可能性は低い。
ユーザからの情報を活用してユーティリティを予測する2つの機械学習手法を開発した。
本研究は,健康な食生活に関するシミュレーション環境と現実的なケーススタディにおいて,EAIとEDSを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:28:54 GMT)
Few-Shot Keypoint Detection as Task Adaptation via Latent Embeddings [17.0] 既存のアプローチでは、1つのフォワードパスに密なキーポイントの埋め込みを計算するか、その全容量をスパースポイントのセットに割り当てる。
本稿では,ある時点における関連点数が典型的には少ないという観測に基づいて,中間点を探索する。
私たちの主な貢献は、キーポイント埋め込みでスパーススタイルのネットワークを条件付けることができる、少数ショットタスク適応にインスパイアされた、新しいアーキテクチャです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 13:25:42 GMT)
Obtaining Calibrated Probabilities with Personalized Ranking Models [16.9] ユーザがどれだけアイテムを好むかの、キャリブレーションされた確率を推定する。
本稿では,ガウスキャリブレーションとガンマキャリブレーションの2つのパラメトリックキャリブレーション法を提案する。
キャリブレーション手法を導出するアンバイアスな経験的リスク最小化フレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 11:08:41 GMT)
Latent Space Explanation by Intervention [16.4] 本研究では,個別の変分オートエンコーダに基づいて,予測クラスをシフトする介入機構を用いることで,隠れた概念を明らかにすることを目的とする。
説明モデルは、任意の隠された層とその対応するインターバルド表現から符号化された情報を視覚化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 13:23:19 GMT)
Beyond Pinball Loss: Quantile Methods for Calibrated Uncertainty
Quantification [15.9] それぞれの入力に対する真の条件量子化を予測するモデルは、全ての量子化レベルにおいて、基礎となる不確実性の正しい効率的な表現を示す。
現在の量子化法は、いわゆるピンボール損失の最適化に重点を置いている。
これらの欠点に対処する新しい量子的手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 16:06:00 GMT)
Superpixel-Based Building Damage Detection from Post-earthquake Very
High Resolution Imagery Using Deep Neural Networks [15.8] 地震などの自然災害後の被害検知は, 効果的な緊急対応行動の開始に不可欠である。
地震による建築物の損傷を検知するために多くの手法が開発されているが、VHR画像に表されるリッチな特徴を活用することにはほとんど注意が払われていない。
本稿では,Deep Neural Networks(DNN)と修正セグメンテーション手法を組み合わせた,新しい超画素ベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 08:05:02 GMT)
Context-aware Health Event Prediction via Transition Functions on
Dynamic Disease Graphs [15.2] 多くの機械学習アプローチは、患者の異なる訪問で病気の表現が静的であると仮定している。
動的疾患グラフ上の遷移関数を用いた文脈認識学習フレームワークを提案する。
2つの実世界のEHRデータセットの実験結果から、提案されたモデルは、健康事象を予測する上で、技術の現状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） (Thu, 9 Dec 2021 20:06:39 GMT)
Which images to label for few-shot medical landmark detection? [15.1] アノテーションの「最も価値のある」画像を選択するための新しいサンプル選択ポリシー(SCP)を提案する。
SCPは,(1)放射線画像から特徴を抽出するための事前学習深度モデルを構築するための自己指導訓練,(2)情報パッチの局所化のためのキーポイント提案,(3)最も代表的なサンプルやテンプレートを探索するための代表スコア推定という3つのパートから構成される。
一発の医学的ランドマーク検出では、ケパロメトリデータセットとハンドX線データセットの平均放射誤差をそれぞれ14.2%と35.5%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 06:13:36 GMT)
Regularized Modal Regression on Markov-dependent Observations: A
Theoretical Assessment [13.9] 本稿では,マルコフ依存構造における正規化モード回帰(RMR)の統計的性質について述べる。
適度な条件下では,RMR推定器の上限を確立し,学習率を明示する。
以上の結果から,マルコフ連鎖のスペクトルギャップに依存する乗算因子によってサンプルサイズが割引される場合,マルコフ依存性が一般化誤差に与える影響が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 09:08:52 GMT)
Millimeter Wave Localization with Imperfect Training Data using Shallow
Neural Networks [13.5] 我々は,mWaveデバイスを屋内でローカライズするための浅層ニューラルネットワークモデルを提案する。
このモデルは、文献で提案されているものよりもはるかに少ない重量を必要とする。
また,位置推定を幾何学ベースのmWaveローカライゼーションアルゴリズムから検索することで,トレーニングデータ収集の取り組みを緩和することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 16:03:30 GMT)
PARL: Enhancing Diversity of Ensemble Networks to Resist Adversarial
Attacks via Pairwise Adversarially Robust Loss Function [13.4] 敵の攻撃は 転送可能性の原理に 依存する傾向があります
敵攻撃に対するアンサンブル法は、敵の例が複数の分類器を誤解させる可能性が低いことを示す。
最近のアンサンブル法は、より強い敵に弱いか、エンドツーエンドの評価が欠如していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:26:13 GMT)
GPU backed Data Mining on Android Devices [13.4] AndroidデバイスでOpenCLを使用できるラッパーライブラリを作成しました。
我々はこのライブラリを用いて、Arm-v7タブレットの統合GPU上でのDBSCANとKmeansアルゴリズムの性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 09:44:55 GMT)
A Survey on Echo Chambers on Social Media: Description, Detection and
Mitigation [13.3] ソーシャルメディア上のエコーチャンバーは、多くのネガティブな結果をもたらす重要な問題である。
我々は、エコーチャンバーの形成に繋がるアルゴリズムと心理学の両方のメカニズムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:20:25 GMT)
A Bilingual, OpenWorld Video Text Dataset and End-to-end Video Text
Spotter with Transformer [12.2] 大規模でバイリンガルなオープンワールドビデオテキストベンチマークデータセット(BOVText)を導入する。
まず、1,750,000フレーム以上の2,000以上のビデオを提供しています。
第2に、私たちのデータセットは30以上のオープンカテゴリをカバーしており、Life Vlog、Driving、Movieなど、さまざまなシナリオが選択できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 13:21:26 GMT)
Semi-Supervised Medical Image Segmentation via Cross Teaching between
CNN and Transformer [11.4] 本稿では,CNN と Transformer の相互教育を導入することで,半教師付き医用画像セグメンテーションの枠組みを提案する。
特に、この研究は、CNNとトランスフォーマーを組み合わせて半教師付き医療画像セグメンテーションを行い、公的なベンチマークで有望な結果を得る最初の試みかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 13:22:38 GMT)
MAGMA -- Multimodal Augmentation of Generative Models through
Adapter-based Finetuning [11.3] MAGMAは、アダプタベースの微調整を用いて、追加のモダリティで生成言語モデルを拡張するための簡単な方法である。
視覚入力とテキスト入力の任意の組み合わせからテキストを自動回帰生成する一連のVLモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 23:58:45 GMT)
Fair Structure Learning in Heterogeneous Graphical Models [11.0] 確率的グラフィカルモデルにおけるコミュニティ構造の推定は、ノードが人口統計特性を持つ場合の公平性制約とは一致しないかもしれない。
本稿では、公平なグラフィカルモデル選択のための新しい$ell_$-regularized pseudo-likelihoodアプローチを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:58:36 GMT)
A classification of phases of bosonic quantum lattice systems in one
dimension [10.5] 1dボソニック量子格子系の可逆状態について検討する。
すべての可逆な 1d 状態が自明な位相にあることを示す。
2つの可逆な$G$-不変状態が同じ相であることを示し、その指標が一致する場合に限る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 06:30:55 GMT)
The Fundamental Limits of Interval Arithmetic for Neural Networks [10.5] 本稿では,ニューラルネットワーク解析のためのインターバル演算の限界に関する2つの結果を示す。
我々の主要な不合理性定理は、わずか3つの点を分類するニューラルネットワークに対して、区間解析が証明できない点に対して有効な仕様が存在することを述べている。
一重層ニューラルネットワークの制限された場合、より強い可視性結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 22:19:54 GMT)
Illumination and Temperature-Aware Multispectral Networks for
Edge-Computing-Enabled Pedestrian Detection [10.5] 本研究は,高精度かつ効率的な歩行者検出のための軽量照明・温度対応マルチスペクトルネットワーク(IT-MN)を提案する。
提案アルゴリズムは、車載カメラで収集した公開データセットを用いて、選択した最先端アルゴリズムと比較して評価する。
提案アルゴリズムは,GPU上の画像ペアあたり14.19%,0.03秒の低ミス率と推論時間を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 17:27:23 GMT)
CWS-PResUNet: Music Source Separation with Channel-wise Subband
Phase-aware ResUNet [10.3] 近年の深層学習モデルでは,音楽音源分離(MSS)が活発に進展している。
チャネルワイドのサブバンド位相認識型ResUNet(CWS-PResUNet)モデルを提案し,信号をサブバンドに分解し,各ソースに対する非有界複素イデアル比マスク(cIRM)を推定する。
CWS-PResUNetは、チャネルワイドサブバンド機能を使用して、スペクトログラム上の不要なグローバルな重み共有を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 03:42:33 GMT)
Learning multiple gaits of quadruped robot using hierarchical
reinforcement learning [9.6] 本研究では,速度コマンドを追従しながら複数の歩行を生成できる四足歩行ロボットの階層型制御器を提案する。
実験の結果,1) 特定の速度範囲に対する最適歩行の存在,2) 一つのポリシーからなる制御器と比較して階層的な制御器の効率性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 07:45:25 GMT)
On the Use of Unrealistic Predictions in Hundreds of Papers Evaluating
Graph Representations [9.2] 多くの研究は、各テストインスタンスのラベルの数が知られていると予測している。
非現実的な情報では、パフォーマンスは過大評価される可能性が高い。
今後の研究で活用するために,実際に未知の情報を用いることなく,シンプルで効果的な設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 11:05:40 GMT)
Gradient-matching coresets for continual learning [8.5] 勾配マッチングの考え方に基づくコアセット選択法を考案する。
本手法は,リハーサル記憶のキュレーションに用いる連続学習の文脈で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 16:34:44 GMT)
Transferring BERT-like Transformers' Knowledge for Authorship
Verification [8.4] 著者確認作業におけるBERT様変圧器の有効性について検討した。
我々はPAN-2020の新しいスプリットを提供し、不連続なトピックや著者からトレーニングデータとテストデータをサンプリングする。
これらの分割は、新しい、かなり異なるデータセット上で知識を伝達するモデルの能力を高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:57:29 GMT)
Automated Side Channel Analysis of Media Software with Manifold Learning [8.2] 本稿では,メディアソフトウェアに対するサイドチャネル解析(SCA)を起動し,機密メディアのインプットを再構築する敵の能力について検討する。
近年の表現学習と知覚学習の進歩は、メディア入力をサイドチャネルトレースから再構築することをモダリティ間の多様体学習タスクとして検討するきっかけとなった。
本稿では,認知マスクを用いてメディア入力を摂動させ,多様体学習に基づくSCAを緩和する,視覚ブラインド方式という,新規で効果的な防御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:25:53 GMT)
Robust Weakly Supervised Learning for COVID-19 Recognition Using
Multi-Center CT Images [8.2] 重症急性呼吸器症候群ウイルス2(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症2019(COVID-19)
異なる病院にあるCTスキャナの様々な技術的仕様のため、CT画像の出現は、多くの自動画像認識アプローチの失敗に繋がる。
新型コロナウイルスのCTスキャン認識モデル、すなわち新型コロナウイルス情報融合診断ネットワーク(CIFD-Net)を提案する。
本モデルでは,CTスキャン画像の外観の相違を,他の最先端手法と比較して精度が高く,確実かつ効率的に解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 15:22:03 GMT)
Autoregressive Quantile Flows for Predictive Uncertainty Estimation [7.2] 高次元変数上の確率モデルの柔軟なクラスである自己回帰量子フローを提案する。
これらのモデルは、適切なスコアリングルールに基づいて、新しい目的を用いて訓練された自己回帰フローの例である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 01:11:26 GMT)
A New Measure of Model Redundancy for Compressed Convolutional Neural
Networks [7.2] 圧縮されたCNNにまだモデル冗長性はあるか?
圧縮されたCNNに対する新しいモデル冗長度尺度、すなわち$K/R$比を導入し、さらに非線形なアクティベーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 12:05:02 GMT)
Multimodal Pre-Training Model for Sequence-based Prediction of
Protein-Protein Interaction [7.0] タンパク質モデルによる効果的な表現の学習は、タンパク質とタンパク質の相互作用において重要である。
PPIの事前学習モデルのほとんどは配列ベースであり、自然言語処理で使用される言語モデルをアミノ酸配列に導入している。
本稿では, 配列, 構造, 機能という3つのモーダル性を持つマルチモーダルタンパク質事前学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 10:21:52 GMT)
Thermodynamic Constraints on Quantum Information Gain and Error
Correction: A Triple Trade-Off [6.5] 量子誤り訂正(Quantum error correct, QEC)とは、システムの量子状態が既知のノイズに対して保護される手順である。
熱雑音は量子熱力学において中心的な役割を果たすことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:39:44 GMT)
Does Redundancy in AI Perception Systems Help to Test for Super-Human
Automated Driving Performance? [6.4] この研究は、実際のシステムレベルでの直接的な統計的証拠を提供することはほとんど不可能である、と再考する。
したがって、一般的に使われている戦略は、十分なサブシステムの性能の証明とともに冗長性を使うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 08:40:31 GMT)
7th AI Driving Olympics: 1st Place Report for Panoptic Tracking [6.2] 私たちのアーキテクチャは、NeurIPS 2021で開かれた第7回AI運転オリンピックで、パノプティクストラッキングの挑戦に勝ちました。
提案手法では,3つの連続的に蓄積したスキャンを用いて局所的に一貫した汎視追跡IDを推定し,同時にスキャン間の重なりを推定し,与えられたシーケンスに対して一貫した一貫した汎視追跡IDを推定する。
NeurIPS 2021の第7回AI運転オリンピックのベンチマーク結果は、私たちのモデルは、Panoptic nuScenesデータセットの汎視追跡タスクにおいて、第1位にランクされていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 20:52:28 GMT)
Bringing Atomistic Deep Learning to Prime Time [5.8] 原子性深層学習,分子科学,高性能コンピューティングの統合を防止するための4つの障壁を同定する。
これらの課題がもたらす機会に対処するための研究の取り組みを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 15:16:46 GMT)
Wikidated 1.0: An Evolving Knowledge Graph Dataset of Wikidata's
Revision History [5.7] Wikidataの完全なリビジョン履歴のデータセットであるWikidated 1.0を提示する。
私たちの知識を最大限に活用するために、それは進化する知識グラフの最初の大きなデータセットを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 15:54:03 GMT)
Overcoming Conflicting Data when Updating a Neural Semantic Parser [5.5] タスク指向のセマンティックパースモデルを更新するために、いくつかの例で所望の出力が変更されたときに、少量の新しいデータをどのように使うかを示す。
このような方法で更新を行う場合、潜在的な問題の1つは、競合するデータの存在である。
矛盾するデータの存在が更新の学習を著しく妨げていることを示し、その影響を軽減するためにいくつかの方法を模索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 23:19:40 GMT)
DVHN: A Deep Hashing Framework for Large-scale Vehicle Re-identification [5.4] 本稿では、メモリ使用量を大幅に削減し、検索効率を向上させるディープハッシュベースの車両再識別フレームワークDVHNを提案する。
DVHNは、特徴学習ネットワークとハッシュコード生成モジュールとを協調最適化することにより、各画像の離散コンパクトなバイナリハッシュコードを直接学習する。
2048ドルビットの textbfDVHN は textbfmAP と textbfRank@1 for textbfVehicleID (800) データセットで 13.94% と 10.21% の精度向上を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:11:27 GMT)
Combining Textual Features for the Detection of Hateful and Offensive
Language [5.1] ヘイトフルな投稿や攻撃的な投稿をTwitter上で検出するために、さまざまなテキスト機能を組み合わせて分析する。
ニューラルネットワークアーキテクチャにおける各ビルディングブロックの影響を理解するための詳細な実験評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 09:50:20 GMT)
Edge-aware Guidance Fusion Network for RGB Thermal Scene Parsing [4.9] RGB熱シーン解析のためのエッジ対応誘導融合ネットワーク(EGFNet)を提案する。
RGBと熱情報を効果的に融合させるため,マルチモーダル融合モジュールを提案する。
高レベルな意味情報の重要性を考慮して,グローバルな情報モジュールと意味情報モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 01:12:47 GMT)
Explainable AI for B5G/6G: Technical Aspects, Use Cases, and Research
Challenges [4.8] 研究者たちは、6Gの帯域幅、カバー範囲、信頼性、エネルギー効率、レイテンシーの低下を期待している。
このような6Gネットワークは、1秒ごとに行われる自動決定の過度な数につながります。
意思決定に対する制御を失うリスクは、高速なデータ集約型AI意思決定によって増大する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 04:46:31 GMT)
Effective dimension of machine learning models [4.7] 新しいデータを含むタスクにおけるトレーニング済みモデルのパフォーマンスに関する声明を作ることが、機械学習の主要な目標のひとつだ。
様々な能力測定は、この能力を捉えようとするが、通常、我々が実際に観察するモデルの重要な特性を説明するのに不足する。
本稿では,標準データセットの一般化誤差と相関するキャパシティ尺度として,局所有効次元を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 10:00:18 GMT)
Are E2E ASR models ready for an industrial usage? [4.6] E2Eモデルがハイブリッドアプローチの代替手段であることを示す。
我々の研究は、一般化と複雑性の問題がもはや産業統合の大きな障害ではないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 09:28:05 GMT)
Magnetoconductance modulations due to interlayer tunneling in radial
superlattices [4.5] ラジアル超格子(Radial Superlattices)は、薄膜をスパイラル状の管状構造に圧延したナノ構造材料である。
外部に印加された軸流磁場の存在下での磁気伝導率変調の出現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 08:34:57 GMT)
A Novel Tropical Geometry-based Interpretable Machine Learning Method:
Application in Prognosis of Advanced Heart Failure [4.2] 臨床診断支援システムなどの多くの実用化には,モデルの解釈可能性が不可欠である。
人間の理解可能なルールにおける入力変数と応答の関係をモデル化する,新しい解釈可能な機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 17:53:12 GMT)
Differentially Private Ensemble Classifiers for Data Streams [4.0] データ所有者のプライベート情報を保護しながら、データ特性(コンセプトドリフト)の進化に適応することは、オープンな課題である。
この問題に対して2つの特徴を持つ差分プライベートアンサンブル解を提案する。
これにより、テキストで区切られた多数のアンサンブル更新が、潜在的に終わらないデータストリームに対処できる。
テキストモデル非依存であり、事前訓練された差分的個人分類/回帰モデルをブラックボックスとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 00:55:04 GMT)
Asynchronous Semi-Decentralized Federated Edge Learning for
Heterogeneous Clients [4.0] フェデレーションエッジ学習(FEEL)は、モバイルエッジネットワークのプライバシ保護のための分散学習フレームワークとして注目されている。
本研究では,複数のエッジサーバが協調して,エッジデバイスからのより多くのデータをトレーニング中に組み込む,新たな半分散FEEL(SD-FEEL)アーキテクチャについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 07:39:31 GMT)
Sparse-View CT Reconstruction using Recurrent Stacked Back Projection [3.9] Recurrent Stacked Back Projection (RSBP) と呼ばれる直接再構成手法を導入する。
RSBPは、反復的な畳み込みLSTMネットワークへの入力として、個々のビューの逐次的に取得されたバックプロジェクションを使用する。
本研究では,FBP画像の処理後処理と基本MBIRの処理後処理において,計算コストがMBIRよりも低くなることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 15:44:35 GMT)
Online Adaptation of Neural Network Models by Modified Extended Kalman
Filter for Customizable and Transferable Driving Behavior Prediction [3.9] 人間ドライバーの行動予測は、自動運転車の効率的かつ安全な展開に不可欠である。
本稿では,運転行動予測タスクに$tau$-step modified Extended Kalman Filterパラメータ適応アルゴリズムを適用する。
観察された軌跡のフィードバックにより,異なる被験者やシナリオ間での運転行動予測の性能向上にアルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 05:39:21 GMT)
Atom-Orbital Qubits under Holonomic Quantum Control [3.6] 我々は、光学格子内の原子ボース・アインシュタイン凝縮の$s$-および$d$-orbitalsを演算することにより、原子軌道量子ビットを構築する。
ノイズ耐性量子ゲート演算はホロノミック量子制御によって達成される。
我々の研究は原子軌道に基づく量子情報処理の幅広い機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 10:53:11 GMT)
End-to-End Learning of Joint Geometric and Probabilistic Constellation
Shaping [3.5] 本稿では,符号変調系に対する関節形状および確率論的星座形状の自己エンコーダに基づく新しい学習法を提案する。
相互情報(シンボルメトリック復号法)と一般化相互情報のいずれかを最大化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 17:23:52 GMT)
Deep Learning in Target Space [3.4] 本稿では,ネットワーク内の個々のノードの発火強度を目標として,重みをパラメータ化することを提案する。
目標のセットが与えられた場合、射撃強度をそれらの目標に最もよく適合させる重量を計算することができる。
ターゲットをトレーニングに使うことは、カスケードアンハングリングと呼ばれるプロセスによって、爆発的な勾配の問題に対処する、と論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 09:16:51 GMT)
Word Embeddings via Causal Inference: Gender Bias Reducing and Semantic
Information Preserving [3.1] 本稿では、因果推論の枠組みを利用して、ジェンダーバイアスを効果的に除去する手法を提案する。
総括実験により,提案手法は男女の偏りを解消する作業において,最先端の成果を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 19:57:22 GMT)
BLPnet: A New DNN model for Automatic License Plate Detection with
Bengali OCR [3.0] 本稿では,ベンガル文字の自動ライセンスプレート認識(ALPR)システムについて報告する。
新しいベンガルOCRエンジンとワードマッピングプロセスにより、モデルは車両の完全なライセンスプレート番号を抽出し、検出し、出力することができる。
リアルタイムビデオ映像に毎秒17フレーム(fps)を投入するモデルは、平均正方形誤差(MSE)0.0152の車両を検知でき、平均ナンバープレート文字認識精度は95%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 08:16:00 GMT)
Self-Supervised Bot Play for Conversational Recommendation with
Justifications [3.0] 会話レコメンデーションシステムのトレーニングを行うための新しい2部フレームワークを開発した。
まず,提案する項目を共同で提案し,その推論を主観的な側面で正当化するために,推薦システムを訓練する。
次に、このモデルを微調整して、自己教師型ボットプレイによる反復的なユーザフィードバックを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 20:07:41 GMT)
Improved Quantum Hypercontractivity Inequality for the Qubit
Depolarizing Channel [2.9] Psi_t$は、$|Psi_totimes n(X)|_pleq |X|_q$が$pgeq q> 1$と$tgeq ln sqrtfracp-1q-1$であるとする。
まず、改善された量子対数-ソボレフ不等式を証明し、次に、対数-ソボレフ超収縮度不等式のよく知られた等価性を用いて、主要な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 08:08:31 GMT)
KartalOl: Transfer learning using deep neural network for iris
segmentation and localization: New dataset for iris segmentation [2.9] トレーニング済みのMobileNetV2ディープニューラルネットワークを用いたU-Netを提案する。
我々は、ImageNetデータセットにMobileNetV2で与えられたトレーニング済みウェイトを採用し、虹彩認識ドメイン上で微調整する。
提案手法はカルタルOlデータセットに沿って,CASIA-Iris-Asia,CASIA-Iris-M1,CASIA-Iris-Africaで試験および訓練を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 22:22:16 GMT)
Explainability of the Implications of Supervised and Unsupervised Face
Image Quality Estimations Through Activation Map Variation Analyses in Face
Recognition Models [2.8] 本稿では、顔画像品質評価法(FIQA)の推論を導出する新しい説明可能性ツールを提案する。
提案したツールと解析結果から,高画質の画像が中央面領域外の領域で一貫した低活性化を引き起こすことが示唆された。
また,低画質画像がFRモデルの空間的アクティベーションを持つ傾向を示し,高画質画像と期待するものとは大きく異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 10:52:36 GMT)
Relating Blindsight and AI: A Review [2.1] 我々は、人工知能モデルのためのアイデアを創出する試みとして、視力現象の研究をレビューする。
Blindsightは、視覚経験の減少形と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 02:33:11 GMT)
Opinion Extraction as A Structured Sentiment Analysis using Transformers [1.9] どちらのタスクも、同じ入力データを持つ単一の積み重ねモデルに結合できると考えています。
一つの文から複数の意見を引き出すのに最適なモデルを見つけるために,異なる実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 17:33:18 GMT)
Network nonlocality sharing via weak measurements in the extended
bilocal scenario [1.4] 量子ネットワークの相関は、新しいタイプの局地性違反の緊急発生として強い関心を集めている。
そこで本研究では,弱測定による拡張ローカルシナリオにおけるネットワーク非局所共有について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 13:30:03 GMT)
A More Stable Accelerated Gradient Method Inspired by Continuous-Time
Perspective [1.3] ネステロフの加速勾配法(NAG)は、ディープラーニングを含む機械学習のバックグラウンドの問題に広く用いられている。
本研究は, 数値解析から着想を得た安定性の観点から, NAGの新たな改良について述べる。
行列補完と手書き文字認識の実験により,本手法の安定性が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 13:37:49 GMT)
Extending nn-UNet for brain tumor segmentation [1.2] 本稿では2021年の脳腫瘍セグメンテーションコンペティションへの貢献について述べる。
我々は,昨年の優勝コンペティションであるnn-UNetをベースとした手法を開発した。
提案されたモデルは、未確認のテストデータの最終ランキングで1位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 01:51:52 GMT)
The Dilemma Between Data Transformations and Adversarial Robustness for
Time Series Application Systems [1.2] アドリシャルな例、あるいは攻撃者が生成したほぼ区別できない入力は、機械学習の精度を著しく低下させる。
この研究は、データ変換が、リカレントニューラルネットワーク上で効果的な敵サンプルを作成する敵の能力にどのように影響するかを考察する。
データ変換技術は、データセットの本質的な次元を近似した場合のみ、逆例に対する脆弱性を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 22:37:44 GMT)
The thermally-coupled imager: A scalable readout architecture for
superconducting nanowire single photon detectors [1.2] 単光子検出器(SNSPD)は量子光学、気象学、天文学において有望な技術である。
我々は、熱結合型撮像器(TCI)と呼ばれるSNSPDのためのアーキテクチャを設計し、実証してきた。
TCIは、飛行時間遅延ラインと熱結合を組み合わせて、大規模な配列サイズにスケール可能なスケーラブルなアーキテクチャを作成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 05:19:46 GMT)
Evaluating saliency methods on artificial data with different background
types [1.1] そこで我々は,合成病変と既知地上真実マップを用いた人工データ生成フレームワークを開発した。
異なる背景を持つ2つのデータセット(パーリンノイズと2次元脳MRIスライス)を評価し,その熱マップは有意差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 13:08:28 GMT)
Reinforcement Learning with Almost Sure Constraints [1.0] 我々は、この問題を解決するのに定常的な政策は十分ではないと論じる。
安全動作に必要な最小限の予算がベルマン作用素の最小固定点として得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 20:07:53 GMT)
A Simple but Effective Bidirectional Extraction Framework for Relational
Triple Extraction [1.0] 近年,タグに基づくリレーショナルトリプル抽出手法が研究の注目を集めている。
これらの手法の多くは、まず全ての対象を抽出し、抽出された対象に基づいて対象と関係を同時に抽出する一方向抽出の枠組みを採っている。
この枠組みには、被験者の抽出結果に敏感すぎるという明らかな欠陥がある。
2つの相補的な方向から抽出されたエンティティペアに基づいて三重項を抽出する双方向抽出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:17:33 GMT)
Learning Generalizable Behavior via Visual Rewrite Rules [1.0] 本稿では,ニューラルネットワークを使わずに環境動態を捉えるための新しい表現と学習手法を提案する。
これは、人のために設計されたゲームにおいて、アクションの効果が連続した視覚的観察における局所的な変化の形で知覚されることがしばしばあるという観察に由来する。
我々のアルゴリズムは、このような視覚的変化を抽出し、それらを「視覚的書き換え規則」と呼ぶ一連の行動依存記述規則(VRR)に凝縮するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 21:23:26 GMT)
On multivariate randomized classification trees: $l_0$-based sparsity,
VC~dimension and decomposition methods [0.9] Blanquero et alで提案された非線形連続最適化の定式化について検討する。
我々はまず、$l_0$ノルムの凹凸近似に基づいて、そのような木をスパース化する代替手法を検討する。
より大規模なデータセットを用いた実験により,提案手法は精度を損なうことなく,学習時間を著しく短縮できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 22:49:08 GMT)
Semantic Search as Extractive Paraphrase Span Detection [0.8] 探索タスクをパラフレーズスパン検出としてフレーミングすることで意味探索の問題を解決した。
フィンランドのパラフレーズペア10万個を手作業で抽出したトゥルクパラフレーズコーパスでは,このパラフレーズスパン検出モデルが2つの強力な検索ベースラインを上回っていることが判明した。
本稿では,手動で注釈付けされたパラフレーズリソースが利用できない言語に適した,バックトランスレーションによる人工パラフレーズデータ作成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 13:16:42 GMT)
Towards Neural Functional Program Evaluation [0.6] 本稿では,意味論的に等価なプログラムに対して,構文糖を制御できる新しいプログラム生成機構を提案する。
実験によると、神経機能プログラムの評価は驚くほど良く、90%の正確なプログラムマッチスコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 00:20:29 GMT)
Learning Realistic Patterns from Unrealistic Stimuli: Generalization and
Data Anonymization [0.5] 本研究は、匿名化されたデータ合成において、サードパーティがそのようなプライベートデータから恩恵を受けられるような、シンプルかつ非従来的なアプローチについて検討する。
オープンおよび大規模臨床研究の睡眠モニタリングデータを用いて,(1)エンドユーザーが睡眠時無呼吸検出のためにカスタマイズされた分類モデルを作成し,有効活用できるかどうかを評価し,(2)研究参加者の身元を保護した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 11:56:11 GMT)
A Note on Comparison of F-measures [0.5] 2つの予測規則に対するF測度の比較に関する2つの改善を行った。
本稿では,TKDE 論文 "Linear Approxation of F-measure for the Performance Evaluation of Classification Algorithms on Un Balanced Data Sets" に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 03:17:10 GMT)
Detecting Potentially Harmful and Protective Suicide-related Content on
Twitter: A Machine Learning Approach [0.2] 我々は大量のTwitterデータを自動ラベル付けするために機械学習手法を適用した。
2つのディープラーニングモデルが2つの分類タスクで最高のパフォーマンスを達成した。
本研究は, 各種ソーシャルメディアコンテンツが自殺率, ヘルプ・サーキング行動に与える影響について, 今後の大規模調査を可能にするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 09:35:48 GMT)
raceBERT -- A Transformer-based Model for Predicting Race and Ethnicity
from Names [0.0] raceBERTは、名前の文字列から人種と民族を予測するトランスフォーマーベースのモデルである。
平均f1スコアは0.86で、以前の最先端よりも4.1%改善され、非白人名では15-17%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 05:09:26 GMT)
mpNet: variable depth unfolded neural network for massive MIMO channel
estimation [0.0] データレートとエネルギー効率の両面で、MIMO(Multiple-input multiple-output)通信システムは大きな可能性を秘めている。
物理モデルを使用することで、伝播の物理に基づいて事前情報を注入することで、問題を緩和することができる。
しかし、そのようなモデルは仮定の単純化に頼っており、実際には非現実的なシステムの構成を正確に知る必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 09:47:41 GMT)
Ymir: A Supervised Ensemble Framework for Multivariate Time Series
Anomaly Detection [0.0] Ymirは、アンサンブル学習と教師付き学習技術を使用して、現実世界のシステムアプリケーションにおける異常を効率的に学習し、適応する。
Ymirはアンサンブル学習法により、現在広く使われているいくつかの教師なし異常検出モデルを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 05:07:49 GMT)
Tunable quantum logic gate on photonic qubits with a ladder emitter [0.0] 本稿では,周波数ベースで符号化されたフォトニック量子ビットに対して,受動的かつ決定論的に制御可能な位相ゲートを実装する手法を提案する。
我々のゲートは、所定の偏光の制御光子と相互作用する最初の励起状態に基底を持つカスケード系を用いる。
ターゲット光子とカスケードエミッタの第1および第2励起状態間の遷移の周波数との相対的なゆらぎを制御することにより、制御相の操作を0から$pi$にできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 17:18:02 GMT)
Transition from Lorentz to Fano Spectral Line Shapes in Non-Relativistic
Quantum Electrodynamics [0.0] ファノ共鳴の特異な特徴は、フォトニクスにいくつかの応用を見出した。
本稿では,多モードフォトニック環境下でファノ干渉現象が実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:50:58 GMT)
Transfer learning using deep neural networks for Ear Presentation Attack
Detection: New Database for PAD [0.0] PAD(PAD)データベースは公開されていない。
我々は、事前訓練されたディープニューラルネットワークを用いたPAD手法を提案し、WUT-Ear V1.0(Wawaw University of Technology Ear for Presentation Detection)と呼ばれる新しいデータセットをリリースする。
私たちは134人の被験者から8500以上の本物の耳画像と8500以上の偽の耳画像を取得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 22:34:26 GMT)
The quantum Zeno and anti-Zeno effects in the strong coupling regime [0.0] 本研究では, 連続射影測定が環境と強く相互作用する2レベルシステムに与える影響について検討した。
この結果は環境と相互作用する2レベルシステムの量子制御に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 11:46:25 GMT)
Small Oscillations of a Vortex Ring: Hamiltonian Formalism and
Quantization [0.0] 本稿では、局所誘導方程式(LIE)の下で進化する厚さゼロの渦輪の小さな振動について検討する。
この力学系のハミルトン的記述に対する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 12:16:40 GMT)
Selective and tunable excitation of topological non-Hermitian skin modes [0.0] 非エルミート格子は、非エルミートスキンモードと呼ばれる多くの指数関数的に局所化された状態を保持する。
このような状態は周期境界条件下でのエネルギースペクトルの非自明な位相から予測することができる。
有限格子サイズを持つ任意の現実的なシステムでは、ほとんどのスキンエッジ状態は崩壊し、準安定状態となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 15:32:39 GMT)
Report-Guided Automatic Lesion Annotation for Deep Learning-Based
Prostate Cancer Detection in bpMRI [0.0] 臨床報告に基づく自動アノテーションは手動ラベル付けのボトルネックを克服する可能性がある。
臨床的に有意な前立腺癌(csPCa)のアノテーションが得られた。
自動ラベル付け試験によるトレーニングセットの強化は、患者ベースの診断領域を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 15:35:32 GMT)
Reconstructing Hamiltonians from Correlations and Entanglement [0.0] 量子スピン鎖を用いて量子物質のハミルトニアンを再構成し、実験する2つの方法を検討する。
この2つの手法はスピン鎖に特化せず、実験によって十分に特徴付けられる量子物質へのより広い適用性を見出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:45:22 GMT)
Quantum single-photon control, storage, and entanglement generation with
planar atomic arrays [0.0] 本研究では,2次元原子配列を設計することにより,入射単光子パルスの量子制御を実現する方法を示す。
制御は、古典的または量子力学的に原子レベルのアクスタークシフトを制御することによって達成される。
本稿では,光子の位相,位相重畳,偏光,方向の操作による制御について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 12:49:06 GMT)
Quantifying the breakdown of the rotating-wave approximation in
single-photon superradiance [0.0] 我々は、量子エミッタによる集合発光を計算する際に、回転波近似の分解について検討する。
自由空間の場合、原子間相互作用の強度を最大2倍に減少させる。
3つ以上の同一のエミッタの場合、原子間相互作用におけるRWAの誤差は、集合放出スペクトルと集団崩壊率の両方に影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:28:08 GMT)
Qibo: a framework for quantum simulation with hardware acceleration [0.0] 本稿では,量子回路を高速に評価するオープンソースソフトウェアであるQiboを紹介する。
我々は,ハードウェアやプラットフォーム実装の複雑なすべての側面をライブラリに委譲することを可能にする,新しい量子シミュレーションフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:44:20 GMT)
Probabilistic Random Indexing for Continuous Event Detection [0.0] 本稿では,連続的なイベントが進行する動的シナリオにおいて,言語データのエンコードを行うための,Random Indexing (RI) ベースの表現の新たな変種について検討する。
本稿では,質問語と他の単語間の意味的関係を追跡するために,語彙の大きさの対数線形なアルゴリズムを提案し,その単語に関連する事象を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 06:48:20 GMT)
Operational Interpretation of Quantum Fisher Information in Quantum
Thermodynamics [0.0] 任意のシステムのコヒーレンスコストは、時間パラメータに関する量子フィッシャー情報によって決定されることを示す。
我々の資源理論的アプローチは、量子フィッシャー情報の2つの基本的な性質の間に、以前にも知られていなかった接続も明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 04:25:45 GMT)
On the Relation between Prediction and Imputation Accuracy under Missing
Covariates [0.0] 近年の研究では、計算のための現代の機械学習アルゴリズムの利用傾向が増している。
近年の研究では、計算のための現代の機械学習アルゴリズムの利用傾向が増している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 23:30:44 GMT)
Modeling atom interferometry experiments with Bose-Einstein condensates
in power-law potentials [0.0] 回転フレームGross--Pitaevskii方程式の高速な近似解を提供する近似変分モデルを提案する。
このモデルに対する変動パラメータの運動方程式を導出し、最近のAI実験において、モデルがどのようにステップの列に適用できるかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 20:45:51 GMT)
Model-Agnostic Hybrid Numerical Weather Prediction and Machine Learning
Paradigm for Solar Forecasting in the Tropics [0.0] 数値天気予報(NWP)と機械学習(ML)の手法は、太陽の予測に人気がある。
しかし、NWPモデルは複数の物理パラメータ化が可能であり、サイト固有のNWP最適化が必要である。
地域NWPモデルが、パラメータ化の可能なグローバル気候モデルで使用される場合、これはさらに複雑である。
本研究では, 4つの放射線モデルに対して, 代替手法を提案し, 評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:49:02 GMT)
Maximally entangled mixed symmetric states of two qubits [0.0] 大域的ユニタリ変換により2量子系で生成できる最大エンタングルメントについて検討する。
また、大域的ユニタリ変換の後に分離可能な対称二量子状態も特徴づける。
3量子系では、対称状態の絶対分離性に必要な条件が与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:41:26 GMT)
Low-loss high-impedance circuit for quantum transduction between optical
and microwave photons [0.0] マイクロ波と光子間の量子トランスデューサは超伝導量子ビットに基づく長距離量子ネットワークにおいて不可欠である。
光学活性自己集合量子ドット分子 (QDM) は量子トランスデューサの実装のための魅力的なプラットフォームである。
マイクロ波損失の少ないQD高インピーダンス共振器の設計と100MHzの単一マイクロ波光子結合強度を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 18:31:13 GMT)
Limits on atomic qubit control from laser noise [0.0] レーザーシステムに存在する技術的ノイズは、原子量子ビットの高忠実度量子制御を行う能力を制限することができる。
レーザーノイズのスペクトル構造について検討し、原子量子ビットの量子制御のために安定化レーザー源がいつ最適化されたかを決定する新しい測定基準を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:25:27 GMT)
Leggett-Garg inequalities in the quantum field theory of neutrino
oscillations [0.0] この発見は時間的非古典性と量子不確実性に関係している。
我々は、レゲット=ガルグの不等式が量子力学よりも量子論において強く破られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 17:19:32 GMT)
High-Dimensional Stock Portfolio Trading with Deep Reinforcement
Learning [0.0] このアルゴリズムは任意のサイズの断面データセットから高次元のポートフォリオを交換することができる。
我々は、各環境の資産を1つ集めて環境を順次設定し、その結果の資産の返却と現金の保留に報いるとともに、資産の集合の返却平均に報いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 08:30:45 GMT)
Generalized uncertainty principle or curved momentum space? [0.0] 曲線運動量空間は、二重特殊相対性理論のような類似の応用の中心である。
一般化された不確実性原理をもたらす理論と非自明な運動量空間上の量子力学の双対性を導入する。
我々は、$d$次元の一般化された不確実性原理に対応するビエルベインを明示的に導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 07:49:40 GMT)
Forecast Evaluation in Large Cross-Sections of Realized Volatility [0.0] 我々は,実効ボラティリティの予測において,拡張断面に基づくモデルの予測精度を評価する。
測定誤差補正と断面ジャンプ成分測定を組み込んだモデル仕様に対する予測の感度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 13:19:09 GMT)
Evaluation of survival distribution predictions with discrimination
measures [0.0] 我々は, 生存率の予測を識別基準で評価する方法を検討する。
この手法は文献にはほとんど記述されず、しばしば不公平な比較に繋がる。
機械学習サバイバル分析ソフトウェアは、分布とリスク予測の間の明確な変換を実装することを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 10:52:36 GMT)
Engineering-Economic Evaluation of Diffractive Non-Line-Of-Sight
Backhaul (e3nb): A Techno-economic Model for 3D Wireless Backhaul Assessment [0.0] 本稿では,NLOS(diffractive Non-Line-Of-Sight)リンクの工学的・経済的意義について検討する。
リモートセンシングと地理空間技術を組み合わせた3次元3次元技術経済評価フレームワークを開発した。
その結果,Clear-Line-Of-Sightとdiffractive Non-Line-Of-Sightを併用したハイブリッド戦略は,コスト効率を9～45%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 14:02:28 GMT)
Detection of weak magnetic fields using nitrogen-vacancy centers with
maximum confidence [0.0] あらゆる測定値の信頼性を最大化し、相互作用時間を考慮し、一貫性を考慮に入れたPOVMを見つけます。
また, ダイナミックデカップリングなどの手法を用いて, 信頼性の向上と治療をNV中心のアンサンブルにまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 12:03:50 GMT)
Deep Learning and Mathematical Intuition: A Review of (Davies et al.
2021) [0.0] 私は、このDL技術の数学への応用の重要性と新規性は著しく過大評価されていると論じる。
ここで有用となるDLの特徴が、幅広い数学的問題に適用されるかどうかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 03:42:04 GMT)
Critical configurations for two projective views, a new approach [0.0] すべての臨界構成が二次曲面上に存在することを示し、どの二次が臨界構成を構成するかを正確に分類する。
また, ユニークな再建が不可能な場合の異なる復元との関係についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 17:58:50 GMT)
Continuous dynamical decoupling of spin chains: Inducing two-qubit
interactions to generate perfect entanglement [0.0] スピン鎖の絡み合いに対する制御は、量子情報処理の応用に有用である。
スピン-スピン相互作用の制御が、XY鎖の任意の2つのスピンを完全に絡み合わせるためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 10:54:28 GMT)
Complexity assessments for decidable fragments of Set Theory. III: A
quadratic reduction of constraints over nested sets to Boolean formulae [0.0] 変換は、$x=ysetminus z$, $x neq ysetminus z$, $z =x$ という形のリテラルの結合からなる。
対象言語の式は、集合のブール環にまたがる変数と、等式、非可分性、包含性を指定する差分演算子とレギュレータを含む。
提案した翻訳は2次アルゴリズムの時間複雑度を持ち、どちらもNP完全満足度問題を持つことが知られている2つの言語を橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 09:36:39 GMT)
Collective behavior in quantum interference: an alternative
superposition principle [0.0] 全ての成分が量子体として扱われる干渉計は、標準解釈と、その非結合空間分離成分が集合的に作用するモデルを用いて検討される。
周波数シフトとリコイルの干渉係数の差は測定が困難であることが示されている。
集団散乱は標準モデルの代替となりうることが示され、3つ以上の体を持つ系における重ね合わせ原理の試験を構築するための洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 22:18:59 GMT)
Classification of Anuran Frog Species Using Machine Learning [0.0] 本研究は,音声記録を用いて様々なカエル種を分類する方法を実証する。
より正確に言うと、連続したカエルの録音はまず音声スニペット(10秒)に切り替わる。
機械学習手法は、カエルの種を分類するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 07:44:31 GMT)
Bekenstein bound and uncertainty relations [0.0] We show how bekenstein bound is affected when Heisenberg uncertainty relation is deformed to allow gravity effect close to Planck scale。
この結果の物理的意味は, 変形パラメータの正値と負値の両方の場合に議論される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 11:01:27 GMT)
Autoencoders for Semivisible Jet Detection [0.0] 本稿では,通常のジェットを拒絶し,異常検出技術を用いて半可視ジェットを識別する信号に依存しない手法を提案する。
この研究は半可視ジェットシグネチャに焦点を当てているが、この手法は非SM粒子からのジェットとのシグネチャを予測する新しい物理モデルに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 07:47:27 GMT)
Anomalous hybridization of spectral winding topology in quantized
steady-state responses [0.0] 非エルミート系では、スペクトル巻線トポロジーは量子化された定常応答をもたらす。
固有解は2つの鎖間で効果的にハイブリダイズされないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 19:54:25 GMT)
A fully-differentiable compressible high-order computational fluid
dynamics solver [0.0] 圧縮可能なナビエ・ストークス方程式は圧縮可能な流れを制御し、乱流や衝撃のような複雑な現象を許容する。
ハードウェアとソフトウェアが著しく進歩したにもかかわらず、流体流の最小のスケールでは、現実のアプリケーションでは計算コストが禁じられている。
本稿では,高次数値計算法を用いて圧縮性流体の計算を行うための,完全微分可能な3次元フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Dec 2021 15:18:51 GMT)