The Web Is Your Oyster -- Knowledge-Intensive NLP against a Very Large
Web Corpus [77.0] 我々は,既存のKI-NLPタスクを評価するための新しいセットアップを提案し,背景コーパスをユニバーサルなWebスナップショットに一般化する。
当初Wikipediaで開発された標準のKI-NLPベンチマークであるKILTを再利用し,CCNetのサブセットであるSphere corpusの使用をシステムに依頼した。
カバー範囲の潜在的なギャップ、スケールの課題、構造の欠如、品質の低下にもかかわらず、Sphereからの検索によって、最新の最先端のシステムがウィキペディアベースのモデルに適合し、さらに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 13:15:34 GMT)
Towards the Explanation of Graph Neural Networks in Digital Pathology
with Information Flows [67.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、デジタル病理学において広く採用されている。
既存の説明者は、予測に関連する説明的部分グラフを発見する。
説明文は、予測に必要であるだけでなく、最も予測可能な領域を明らかにするのに十分である。
本稿では, IFEXPLAINERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 10:19:01 GMT)
Adversarial Domain Adaptation with Prototype-Based Normalized Output
Conditioner [63.7] まず、識別器の入力として出力予測を用いて特徴を予測する単純な連結条件付け戦略を再検討する。
我々は、同じノルムを持つノルム予測を拡大し、連結条件を改善するとともに、導出法を正規化アウトプットディショナー(NOUN)として表現する。
出力空間ではなく,プロトタイプ空間におけるクロスドメイン特徴アライメントを条件にすることを提案する。
オブジェクト認識とセマンティックセグメンテーションの両方の実験により、NOUNはマルチモーダル構造を効果的に整列し、最先端のドメイン逆行訓練方法よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 07:30:37 GMT)
Improving Subgraph Recognition with Variational Graph Information
Bottleneck [62.7] 部分グラフ認識は、グラフ特性に最も有益であるグラフの圧縮された部分構造を発見することを目的としている。
本稿では,サブグラフ内の情報を圧縮するためのノイズ注入手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 10:51:13 GMT)
Online Grounding of PDDL Domains by Acting and Sensing in Unknown
Environments [62.1] 本稿では,エージェントが異なるタスクを実行できるフレームワークを提案する。
機械学習モデルを統合して、感覚データを抽象化し、目標達成のためのシンボリックプランニング、ナビゲーションのためのパスプランニングを行う。
提案手法を,RGB-Dオンボードカメラ,GPS,コンパスなど,正確なシミュレーション環境で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 21:48:20 GMT)
Multiple Time Series Fusion Based on LSTM An Application to CAP A Phase
Classification Using EEG [56.2] 本研究では,深層学習に基づく脳波チャンネルの特徴レベル融合を行う。
チャネル選択,融合,分類手順を2つの最適化アルゴリズムで最適化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 14:17:49 GMT)
Anomaly Discovery in Semantic Segmentation via Distillation Comparison
Networks [47.9] セマンティックセグメンテーションにおける異常発見問題に対処する新しい蒸留比較ネットワーク(DiCNet)を提案する。
DiCNetは推論過程において意味分類ヘッドを放棄し、したがって誤った意味分類に起因する問題を著しく軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 11:32:47 GMT)
Time-Aware Neighbor Sampling for Temporal Graph Networks [44.8] TNSは時間情報から学習し、いつでも各ノードに対して適応的な受容的近傍を提供する。
TNSは、時間的複雑さを増大させることなく、その有効性を向上するために、人気のある時間的グラフネットワークに柔軟に組み込むことができる。
複数の標準データセットに対する実験結果から、TNSはエッジ予測とノード分類において大きな利益をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 05:08:51 GMT)
3D Structural Analysis of the Optic Nerve Head to Robustly Discriminate
Between Papilledema and Optic Disc Drusen [44.8] 我々は3次元光コヒーレンストモグラフィー(OCT)スキャンで視神経頭部(ONH)の組織構造を同定する深層学習アルゴリズムを開発した。
1: ODD, 2: papilledema, 3: healthy) の分類を150 OCTボリュームで行うように設計した。
われわれのAIアプローチは,1本のCTスキャンを用いて,パピレデマからODDを正確に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 17:05:53 GMT)
Weisfeiler and Leman go Machine Learning: The Story so far [41.1] Wesfeiler-Lemanアルゴリズムの機械学習環境における利用について概観する。
理論的背景を議論し、グラフとノード表現の教師付き学習にそれを使う方法を示し、最近の拡張について議論し、アルゴリズムの(置換-)同変ニューラルアーキテクチャとの関係を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 20:14:11 GMT)
Meta Propagation Networks for Graph Few-shot Semi-supervised Learning [40.0] 本稿では,この問題を解決するために,メタ学習アルゴリズムを用いた新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
基本的に,我々のMeta-PNフレームワークは,メタ学習ラベルの伝搬戦略を用いて,未ラベルノード上の高品質な擬似ラベルを推論する。
我々のアプローチは、様々なベンチマークデータセットの既存の技術と比較して、容易で実質的なパフォーマンス向上を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 00:11:56 GMT)
Leveraging Transformers for Hate Speech Detection in Conversational
Code-Mixed Tweets [36.3] 本稿では,HASOC 2021サブタスク2のためのMIDAS-IIITDチームによって提案されたシステムについて述べる。
これは、Hindi- Englishのコードミキシングされた会話からヘイトスピーチを検出することに焦点を当てた最初の共有タスクの1つである。
Indic-BERT,XLM-RoBERTa,Multilingual BERTのハード投票アンサンブルがマクロF1スコア0.7253を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 19:27:33 GMT)
Low-resource Learning with Knowledge Graphs: A Comprehensive Survey [34.2] 機械学習の手法は、トレーニングのためにラベル付きサンプルを多用することが多い。
低リソースの学習は、十分なリソースを持たない堅牢な予測モデルを学ぶことを目的としています。
知識グラフ(KG)は、知識表現においてますます人気が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 21:40:50 GMT)
Improved No-Regret Algorithms for Stochastic Shortest Path with Linear
MDP [31.6] 線形MDPを用いた最短経路問題(SSP)に対する2つの新しい非回帰アルゴリズムを提案する。
我々の最初のアルゴリズムは計算効率が高く、後悔すべき$widetildeOleft(sqrtd3B_star2T_star Kright)$を達成している。
第2のアルゴリズムは計算的に非効率であるが、$T_starに依存しない$widetildeO(d3.5B_starsqrtK)$の最初の「水平な」後悔を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 06:47:31 GMT)
LegoDNN: Block-grained Scaling of Deep Neural Networks for Mobile Vision [27.7] モバイルビジョンシステムでマルチDNNワークロードを実行するための,ブロック粒度のスケーリングソリューションであるLegoDNNを提案する。
LegoDNNは、少数の共通ブロックを抽出し、トレーニングするだけで、短いモデルのトレーニング時間を保証します。
LegoDNNはトレーニング時間を増やすことなく,モデルサイズの1,296倍から279,936倍のオプションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 06:04:03 GMT)
A First Approach to Risk-Limiting Audits for Single Transferable Vote
Elections [27.1] リスク制限監査(RLA)は、報告された選挙結果が実際正しいことを確認するための、ますます重要な方法である。
本稿では,STV選挙におけるリスク限度監査に対する最初のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 12:36:39 GMT)
Face Deblurring Based on Separable Normalization and Adaptive
Denormalization [25.5] Face Deblurringは、より明示的な構造と顔の詳細で、ぼやけた入力画像から透明な顔イメージを復元することを目的としている。
我々は、分離可能な正規化と適応的な非正規化に基づく効果的な顔分解ネットワークを設計する。
CelebAとCelebA-HQの両方のデータセットの実験結果から、提案した顔劣化ネットワークは、より詳細な顔構造を復元することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 03:42:23 GMT)
Word Graph Guided Summarization for Radiology Findings [24.8] そこで本研究では, 単語グラフを抽出し, 単語とその関係を自動印象生成する手法を提案する。
WGSum(Word Graph guided Summarization model)は、単語グラフの助けを借りて印象を生成するように設計されている。
OpenIとMIMIC-CXRの2つのデータセットによる実験結果から,提案手法の有効性と有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 13:20:18 GMT)
Being Friends Instead of Adversaries: Deep Networks Learn from Data
Simplified by Other Networks [23.9] フレンドリートレーニング(Friendly Training)は、自動的に推定される摂動を追加することで入力データを変更するものである。
本稿では,ニューラルネットワークの有効性に触発されて,このアイデアを再考し,拡張する。
本稿では,入力データの変更に責任を負う補助的な多層ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 16:59:35 GMT)
GCN-Geo: A Graph Convolution Network-based Fine-grained IP Geolocation
Framework [23.3] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は,グラフデータ提示のための深層学習手法である。
本稿では,GCNを用いた微粒な位置推定のためのコンピュータネットワークのモデル化について検討する。
それぞれのIPアドレスの位置を予測するためにGCN-GeoというGCNベースのIP位置情報フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 10:54:31 GMT)
Nuclear Zeeman Effect on Heading Errors and the Suppression in Atomic
Magnetometers [22.0] 核ゼーマン効果は, 方向誤差に重大な影響を与えることが判明した。
方向誤差は、プローブレーザーの相対方向(平行または垂直)とRF駆動磁界にも依存する。
そこで本研究では,小型磁場並列/反並列をポンプレーザに簡単に利用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 13:29:25 GMT)
Gradient-based Novelty Detection Boosted by Self-supervised Binary
Classification [20.7] 新規性検出は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データを自動的に識別することを目的としている。
我々は、事前に定義されたOODデータに依存しない、新しい自己教師型アプローチを提案する。
複数のデータセットによる評価では、提案手法は最先端の教師なし手法と教師なし手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 01:17:15 GMT)
Continual Learning with Knowledge Transfer for Sentiment Classification [20.5] Kanは、フォワードとバックワードの知識伝達によって、新しいタスクと古いタスクの両方の精度を著しく向上させることができる。
カンの有効性は広範な実験によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 22:58:21 GMT)
Continual Learning of a Mixed Sequence of Similar and Dissimilar Tasks [18.7] 忘れることに対処できる類似タスクと異種タスクの混在を学習する手法は提案されていない。
本稿では,同じネットワーク上で両方のタスクを学習する手法を提案する。
このアルゴリズムは、異なるタスクに対して、忘れることに焦点をあて、類似したタスクに対して、類似したタスクから学んだ知識を選択的に移行して、新しいタスク学習を改善することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 22:37:30 GMT)
Learning to Model the Relationship Between Brain Structural and
Functional Connectomes [16.1] 脳目的接続(SC)と機能接続(FC)の関係をモデル化するグラフ表現学習フレームワークを開発した。
トレーニング可能なグラフ畳み込みエンコーダは、実際の神経通信を模倣する脳の領域間の相互作用をキャプチャする。
実験では、学習した表現が、被験者の脳ネットワークの本質的な特性から貴重な情報を取得することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 11:23:55 GMT)
Exploiting Long-Term Dependencies for Generating Dynamic Scene Graphs [15.6] 動的シーングラフを効果的に生成するためには,長期的依存関係のキャプチャが鍵となることを示す。
実験の結果,動的シーングラフ検出変換器(DSG-DETR)は最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 03:02:11 GMT)
Creativity of AI: Automatic Symbolic Option Discovery for Facilitating
Deep Reinforcement Learning [14.7] シンボリックオプションを備えた新しい深層強化学習フレームワークを導入する。
学習されたシンボリックオプションは、専門家のドメイン知識の密集した要求を緩和し、ポリシーの固有の解釈可能性を提供する。
結果は、同等のパフォーマンス、データ効率の改善、解釈可能性、転送可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 03:45:28 GMT)
Equilibrated Zeroth-Order Unrolled Deep Networks for Accelerated MRI [14.6] 近年,モデル駆動型ディープラーニングは正規化モデルの反復アルゴリズムをカスケードネットワークに展開している。
理論上、一階情報が置換されたネットワークモジュールと一致するような機能正規化器は必ずしも存在しない。
本稿では,ネットワークアンローリングにおけるセーフガード手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 09:47:19 GMT)
GPEX, A Framework For Interpreting Artificial Neural Networks [13.0] 機械学習の研究者たちは、解釈可能性と予測性能のトレードオフについて長年言及してきた。
本稿では,上記の2つの手法のギャップを縮める枠組みを提案する。
我々は,この手法を用いて,M may データセットに関する ANN の判断を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 02:04:10 GMT)
GOPHER: Categorical probabilistic forecasting with graph structure via
local continuous-time dynamics [10.1] GOPHERは、グラフニューラルネットワークの帰納バイアスをニューラルネットワークと組み合わせて、確率的予測の固有の局所的連続時間ダイナミクスをキャプチャする手法である。
驚くべきことに、我々の実験は、真の確率力学を反映しながらも、連続時間進化誘導バイアスはほとんど利益を得られないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 16:51:53 GMT)
Cross-Domain Federated Learning in Medical Imaging [9.7] 医療画像の分野では、さまざまなデータセンタに分散した大規模データセット上で、ディープラーニングモデルをトレーニングするために、フェデレーション学習が研究されている。
オブジェクト検出とセグメンテーションの2つの異なる実験環境におけるタスクに対するクロスドメイン・フェデレーション学習の評価を行った。
本結果は,異なるドメインからのデータを共有することなく,マルチドメイン・マルチタスク深層学習モデルを開発する上でのフェデレート学習の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 21:12:06 GMT)
Improving the performance of bagging ensembles for data streams through
mini-batching [9.4] 機械学習アプリケーションは、データが連続データストリームの形式で収集される動的な環境に対処する必要がある。
ストリーム処理アルゴリズムには、計算資源とデータ進化への適応性に関する追加の要件がある。
本稿では,マルチコア環境におけるストリームマイニングのための複数のアンサンブルアルゴリズムのメモリアクセス局所性と性能を向上するミニバッチ方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 03:44:07 GMT)
Assessing Post-editing Effort in the English-Hindi Direction [9.3] 我々は、スクラッチと後処理条件からの翻訳において、割り当てられたタスクを交互に完了するプロの翻訳者による制御実験を行う。
後編集では翻訳時間を63%減らし,キーストロークを59%減らし,スクラッチからの翻訳に比べて停止回数を63%減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 04:26:19 GMT)
Data-Driven Reachability analysis and Support set Estimation with
Christoffel Functions [8.2] 動的システムの前方到達可能な集合を推定するためのアルゴリズムを提案する。
生成された推定は、経験的逆クリストッフェル函数と呼ばれる関数の部分レベル集合である。
到達可能性解析に加えて、確率変数の支持を推定する一般的な問題にも同様のアプローチを適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 20:25:34 GMT)
Learning-based methods to model small body gravity fields for proximity
operations: Safety and Robustness [7.9] 我々は、宇宙船の過去の軌道を直接利用する学習に基づく重力モデルを構築する。
また,学習領域内外における精度を比較することにより,学習手法の安全性と堅牢性を評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 20:53:53 GMT)
Multimeasurement Generative Models [7.5] 我々は、密度$p_X$ in $mathbbRd$を未知分布からサンプリングする問題を学習とサンプリングの問題を$p_mathbfY$ in $mathbbRMd$とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 02:11:36 GMT)
Model-Based Safe Reinforcement Learning with Time-Varying State and
Control Constraints: An Application to Intelligent Vehicles [7.2] 本稿では,時変状態と制御制約を持つ非線形システムの最適制御のためのモデルベース安全なRLアルゴリズムを提案する。
多段階の政策評価機構が提案され、時間変化による安全制約の下での政策の安全性リスクを予測し、安全更新を誘導する。
提案アルゴリズムは、シミュレーションされたセーフティガイム環境において、最先端のRLアルゴリズムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 10:45:31 GMT)
Calorie Aware Automatic Meal Kit Generation from an Image [7.2] 単一の調理画像から、カロリー推定と食事再現のためのパイプラインを提案する。
このモデルで導入されたポーション推定は、カロリー推定を改善するのに役立ち、異なるサービスサイズでの食事の再生産にも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 04:16:12 GMT)
DeepUME: Learning the Universal Manifold Embedding for Robust Point
Cloud Registration [7.1] 本稿では,Universal Mani-fold Embedding (UME)法とディープニューラルネットワークの融合を提案する。
2つのフレームワークは、DeepUMEという名前の単一の統一フレームワークに統合され、エンドツーエンドと教師なしの方法でトレーニングされる。
提案手法は,様々なシナリオにおいて最先端の登録手法よりも優れており,未知のデータセットに対してよく一般化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 14:06:42 GMT)
Physics-informed Tensor-train ConvLSTM for Volumetric Velocity
Forecasting of Loop Current [6.0] ループカレント(英: Loop Current)は、メキシコ湾におけるループカレント(LC)の速度、垂直構造、持続時間の週間予測である。
本稿では3次元地理空間データ予測のための物理インフォームド空間訓練ConvLSTMの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 17:11:57 GMT)
DegreEmbed: incorporating entity embedding into logic rule learning for
knowledge graph reasoning [5.5] 知識グラフのリンク予測は、既存の知識に基づいて推論することで、行方不明の事実を完遂することを目的としたタスクである。
組込み学習と論理ルールマイニングを組み合わせたKG上での推論モデルであるDegreEmbedを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 13:38:48 GMT)
3D Instance Segmentation of MVS Buildings [5.3] 本稿では,多視点ステレオ(MVS)都市シーンから3次元建物をセグメント化するための新しい枠組みを提案する。
この研究の重点は、大型で不正確な3D表面モデルに取り付けられたとしても、3Dビルディングインスタンスを検出し、セグメンテーションすることにある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 11:12:38 GMT)
Spectral control of nonclassical light using an integrated thin-film
lithium niobate modulator [5.1] 我々は、TFLN位相変調器を用いて、非古典光の周波数シフトと帯域圧縮を示す。
テレコム単一光子のテラヘルツ帯における記録高電気光学周波数せん断を実現する。
本結果は,スケーラブルなフォトニック量子情報処理のためのオンチップ量子スペクトル制御の実現可能性と実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 16:38:00 GMT)
Fast and Robust Registration of Partially Overlapping Point Clouds [5.1] 部分的に重なる点雲のリアルタイム登録は、自動運転車の協調認識に新たな応用をもたらす。
これらのアプリケーションにおける点雲間の相対的な変換は、従来のSLAMやオドメトリーアプリケーションよりも高い。
本稿では,効率の良い特徴エンコーダを用いて対応を学習する部分重複点群に対する新しい登録法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 12:39:05 GMT)
A Streaming Volumetric Image Generation Framework for Development and
Evaluation of Out-of-Core Methods [5.0] 本稿では,テスト(および地上真実)ボリュームデータを効率的に生成するアルゴリズムフレームワークを提案する。
提案アルゴリズムを解析し,提案手法を仮説的ベストケースベースライン法と実験的に比較する。
提案されたフレームワークの実装は、Vascusynthの修正版と実験的な評価に使用されるコードによってオンラインで利用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 00:00:48 GMT)
QED theory of electron beam-induced electronic excitation and its effect
on sputtering cross sections in 2D crystals [4.8] 電子線照射下での2次元材料の原子変位率を予測するために、多くの計算モデルが開発されている。
本稿では、ビーム誘起電子励起の確率を計算するための第一原理法を開発する。
提案したQED-DFT法は、任意の結晶材料において、様々なビーム駆動現象を記述するために容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 21:15:19 GMT)
An effective coaxiality error measurement for twist drill based on line
structured light sensor [4.3] ねじりドリルの軸方向誤差測定の機構, 枠組み, 方法を提案する。
この機構はエンコーダ、PLCコントローラ、ライン構造センサー、高精度ターンテーブルを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 08:10:54 GMT)
Earthquake Nowcasting with Deep Learning [4.3] 1950年から2020年までの南カリフォルニアの地域での有望な初期成績を示す。
地震活動は2週間から4年間の期間で0.1度空間ビンの機能として予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 16:55:59 GMT)
FlowPool: Pooling Graph Representations with Wasserstein Gradient Flows [3.7] 既存のグラフプーリング法は、グラフ表現とそのプールバージョンとの類似性に関して保証を提供しない。
本稿では,ワッサーシュタイン距離を最小にすることで,グラフ表現の統計をプールされたデータに最適に保存するプーリング法であるFlowPoolを提案する。
本手法は自動微分が可能であり,エンドツーエンドのディープラーニングアーキテクチャに組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 20:07:06 GMT)
PYCSP3: Modeling Combinatorial Constrained Problems in Python [2.6] PyCSP$3$はPythonライブラリで、制約された問題のモデルを宣言的な方法で記述できます。
このドキュメントでは、50以上のイラストレーションモデルを持つPyCSP$3$について知っておく必要があるすべてのものを見つけることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 12:48:14 GMT)
Light-induced topological phases in thin films of magnetically doped
topological insulators [2.6] 円偏光で照射された薄膜は 相転移する。
量子異常ホール絶縁体相は、光誘起質量項によって純粋に誘導される。
量子擬スピンホール絶縁体と呼ばれる新しい位相は、全チャーン数ゼロの異方性ヘリカルエッジ状態をもたらす相図に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 16:16:23 GMT)
From tensors to qubits [2.5] 我々は、アベリア・ヒッグスモデルのような連続的なアベリア対称性を持つスピンとゲージモデルに焦点を当てる。
本稿では,フィールドデジタル化と文字展開の比較,テンソル言語における対称性の破れ,ウェーブ・パケット作成,およびライドバーグ原子を用いたアベリアモデルの新たな実装の可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 21:40:48 GMT)
Recurrent neural network models for working memory of continuous
variables: activity manifolds, connectivity patterns, and dynamic codes [2.5] 我々は、以前に示した2つの刺激方向を報告するために、リカレントネットワークを訓練する。
2つの向きのアクティビティ多様体はクリフォードトーラスに類似している。
トレーニング条件を変化させることで、人間の行動はニューラルノイズの産物であり、2つの方向の順序関係のより安定した行動関連記憶に依存しているという仮説を検証、支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 07:52:16 GMT)
Neural Born Iteration Method For Solving Inverse Scattering Problems: 2D
Cases [2.4] 本稿では,2次元逆散乱問題(ISP)を解決するニューラルボルン反復法(Neural BIM)を提案する。
ニューラルBIMは独立畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、2つの異なる候補解の更新規則と対応する残差を学習する。
本稿では,教師なしおよび教師なしの学習スキームを含む2種類のニューラルBIM方式について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 03:22:41 GMT)
Quantum Imaging of Magnetic Phase Transitions and Spin Fluctuations in
Intrinsic Magnetic Topological Nanoflakes [2.4] MnBi2Te4(Bi2Te3)nフランキの磁気相転移とスピン揺らぎのナノスケール量子イメージングを報告する。
結果は、創発的量子物質の磁気的性質を探索する際、窒素空孔中心のユニークな利点を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 07:35:02 GMT)
Syntactic-GCN Bert based Chinese Event Extraction [2.3] 本研究では,中国語イベント抽出を行う統合フレームワークを提案する。
提案するアプローチは、意味的特徴と構文的特徴を統合するマルチチャネル入力ニューラルフレームワークである。
実験結果から,提案手法はベンチマーク手法よりも有意に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 14:07:54 GMT)
Tell me what you see: A zero-shot action recognition method based on
natural language descriptions [2.0] 本稿では,観察者と呼ばれるビデオキャプションモデルが,異なる補完的な記述文を提供する方法を提案する。
ZSARでは、深い特徴ではなく記述文で動画を表現できることが証明され、ドメイン適応の問題が自然に軽減される。
複数のテキストデータセット上でパラフレージングタスクで事前訓練されたBERTベースの埋め込みを用いた共有意味空間を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 17:44:07 GMT)
Enhanced Object Detection in Floor-plan through Super Resolution [2.0] 情報モデリングソフトウェアの構築は、スケーラブルなベクトルフォーマットを使用してフロアプランの柔軟な設計を可能にする。
フロアプラン画像から完全アノテートベクター画像への変換は、コンピュータビジョンによって実現されたプロセスである。
Super-Resolution (SR) はコンピュータビジョンにおいて確立されたCNNベースのネットワークであり、低解像度画像を高解像度に変換するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 05:06:22 GMT)
Dissipative Topological Phase Transition with Strong System-Environment
Coupling [1.6] 電磁環境に結合したトポロジカルエミッタアレイについて検討する。
光子-エミッタ結合はエミッタ間の非局所的な相互作用を生成する。
我々の研究は、電磁環境でトポロジカル量子物質を操る可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 13:18:57 GMT)
Off-Policy Evaluation Using Information Borrowing and Context-Based
Switching [1.4] 文脈的包帯における非政治的評価問題について考察する。
目標は、ログポリシによって収集されたデータを使用して、ターゲットポリシーの価値を見積もることである。
本稿では,情報借り出しとコンテキストベーススイッチング(DR-IC)推定器を用いたDouubly Robustと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 07:38:24 GMT)
Space Non-cooperative Object Active Tracking with Deep Reinforcement
Learning [1.2] DRLAVTと命名されたDQNアルゴリズムに基づくエンドツーエンドのアクティブなトラッキング手法を提案する。
追尾宇宙船のアプローチを、色やRGBD画像にのみ依存した任意の空間の非協力目標に導くことができる。
位置ベースのビジュアルサーボベースラインアルゴリズムでは、最先端の2DモノクロトラッカーであるSiamRPNをはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 06:12:24 GMT)
Does Explainable Machine Learning Uncover the Black Box in Vision
Applications? [1.1] 説明可能なMLの背景にある現在の哲学は、一定の限界に悩まされていると我々は主張する。
また、より厳格な原則に頼ることで、MLにおける説明力がどのように役立つかという視点も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 10:37:52 GMT)
Improving Learning-to-Defer Algorithms Through Fine-Tuning [1.1] 特定の個人とペアを組む場合、学習と遅延のアルゴリズムを改善するために作業する。
微調整は単純な人間のスキルパターンを拾うことができるが、ニュアンスには耐えられない。
学習を改善するために頑健な半教師による今後の研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 19:57:16 GMT)
Revisiting Memory Efficient Kernel Approximation: An Indefinite Learning
Perspective [0.9] マトリックス近似は、大規模機械学習アプローチにおいて重要な要素である。
我々はMEKAをシフト不変カーネルだけでなく、非定常カーネルにも適用できるように拡張する。
我々は、安定な正の半定値MEKA近似を開発するために、スペクトルシフトのランツォスに基づく推定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 10:01:34 GMT)
Curriculum Based Reinforcement Learning of Grid Topology Controllers to
Prevent Thermal Cascading [0.2] 本稿では,電力系統演算子のドメイン知識を強化学習フレームワークに統合する方法について述べる。
環境を改良することにより、報酬チューニングを伴うカリキュラムベースのアプローチをトレーニング手順に組み込む。
複数のシナリオに対する並列トレーニングアプローチは、エージェントをいくつかのシナリオに偏りなくし、グリッド操作の自然変動に対して堅牢にするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 20:32:05 GMT)
Testing quantum speedups in exciton transport through a photosynthetic
complex using quantum stochastic walks [0.0] 光合成は高効率なプロセスであり、葉の表面から落ちてくる赤色光子の100%近くが反応中心に到達してエネルギーに変換される。
量子コヒーレンスは、この非常に効率的な輸送過程において重要な役割を果たすと推測された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 18:38:28 GMT)
Supervised laser-speckle image sampling of skin tissue to detect very
early stage of diabetes by its effects on skin subcellular properties [0.0] 糖尿病早期発見に応用したレーザースペックル画像サンプリングにおけるK-nearest neighborsアルゴリズムに基づくエキスパートシステムの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 23:08:53 GMT)
Spontaneous decay induced quantum dynamics in Rydberg blockaded
{\Lambda}-type atoms [0.0] Rydberg-blockaded two-levelatom form a Rydberg superatom。
ライドベルク状態から追加のプール状態への自然崩壊により、アンサンブルはもはや閉じた超原子ではない。
我々は,完全にRydbergをブロックしたアンサンブルが$N$$Lambda$型3レベル原子の相互作用を特徴付ける計算効率のよいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 11:01:32 GMT)
Rapid Face Mask Detection and Person Identification Model based on Deep
Neural Networks [0.0] コビッドウイルスは常に変異しており、3～4ヶ月で新たな変異が導入された。
私たちがCovidを手に入れるのを防ぐものは、予防接種を受け、フェイスマスクを着用していることです。
本論文では,新しい顔マスク検出・人物認識モデルであるInsight Faceを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 15:29:14 GMT)
Quantum steering and quantum discord under noisy channels and
entanglement swapping [0.0] 量子エンタングルメント、不協和、EPRステアリングは、量子情報理論プロトコルを燃やすための貴重な資源である。
EPRステアリングはベル非局所性よりも一般的であり、絡み合いよりも制限的である。
一方、量子は絡み合いを超えた非古典的な振る舞いを捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 23:52:13 GMT)
Quantum gravity and the square of Bell operators [0.0] 量子力学の世界は、量子重力(QG)のシナリオによって一般化されるハイゼンベルクの不確実性原理(HUP)の制御下にある。
これらの成果は、ベル四角形の不等式に対する違反品質が重力の量子的特徴をよりよく理解するための道具であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 14:08:58 GMT)
Plexcitonic quantum light emission from nanoparticle-on-mirror cavities [0.0] 我々は暗視野のセットアップをモデル化し、放牧レーザー照明下で散乱した光の光子統計を探索する。
我々は、ナノキャビティの豊富なプラズモンスペクトルが、非古典的な光発生の探索されていないメカニズムを提供することを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 13:22:11 GMT)
PDM Klein-Gordon oscillators in cosmic string spacetime in magnetic and
Aharonov-Bohm flux fields within the Kaluza-Klein theory [0.0] KGオシレータを得るには4つの異なる方法が存在することを示す。
そのうちの2つは容易に知られ、残りの2つはPDM設定の副産物として得られる。
我々は、KKT14内の宇宙弦時空における非エルミート$mathcalPT$対称PDM-クーロン型KG-粒子モデルについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 17:39:42 GMT)
New evidence for a nonclassical behavior of laser multimode light [0.0] 本稿では,Fabry-Perot(FP)半導体レーザーの強度相関関数の測定による非古典的挙動の新たな実験的証拠を示す。
多モード量子状態の発生により、レーザーモードの強度(半古典的理論)の相関が期待される代わりに、その反相関が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 11:22:52 GMT)
Morpheme Boundary Detection & Grammatical Feature Prediction for
Gujarati : Dataset & Model [0.0] We have used a Bi-Directional LSTM based approach to perform morpheme boundary detection and grammatical feature tagging。
これは、文法的特徴タグ付けと形態素境界検出タスクの両方を実行するGujarati言語のための最初のデータセットおよび形態素解析モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 06:58:36 GMT)
Exploiting Expert-guided Symmetry Detection in Markov Decision Processes [0.0] 非決定論的MDPに取り組むためにパラダイムを拡張します。
統計的距離に基づく分類環境における検出しきい値を提案する。
我々はWilcoxon符号付き統計テストに基づく連続環境における分布シフトのベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 14:32:32 GMT)
Enhanced discrimination of high-dimensional quantum states by
concatenated optimal measurement strategies [0.0] 非直交量子状態における決定論的および誤りのない識別の不可能性は、量子理論の核にある。
我々は,不明瞭な最適戦略において,決定的かつ決定的でない結果から非直交状態の識別を実験的に実証した。
正解の確率は, それぞれ2.07と3.73の有意な増加がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 22:19:05 GMT)
Engineering of topological phases in driven thin topological insulator:
Structure inversion asymmetry effect [0.0] 我々は、円偏光と直線偏光の両面を持つ高周波電磁場が、薄型トポロジカル絶縁体における量子位相の出現に及ぼす影響について検討する。
我々は、Floquet Hamiltonian の拡張を 1/Omega の順序で検討できる高周波系に注目している。
量子異常ホール絶縁体、量子擬似スピンホール絶縁体、量子スピンホール絶縁体、および通常の絶縁体の間のいくつかの相転移は、上記のシステムのパラメータを変更することで誘導することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 16:14:47 GMT)
Dunkl-Klein-Gordon equation in three-dimensions: The Klein-Gordon
oscillator and Coulomb Potential [0.0] Dunkl演算子に基づく変形が存在する場合、相対論的量子力学的微分方程式を考える。
三次元空間における2つの重要な問題の解について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 14:43:36 GMT)
Deeper Learning with CoLU Activation [0.0] CoLUは、プロパティにおいてSwishやMishに似たアクティベーション機能である。
CoLUは通常、より深いニューラルネットワーク上の他の機能よりも優れていることが観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 21:11:11 GMT)
Deep Learning for Stability Analysis of a Freely Vibrating Sphere at
Moderate Reynolds Number [0.0] 本稿では,非定常な3次元流体構造相互作用系の安定性予測のための深層学習に基づくリダクションオーダーモデル(DL-ROM)を提案する。
提案したDL-ROMは非線形状態空間モデルの形式を持ち、長い短期記憶を持つリカレントニューラルネットワーク(LSTM)を用いる。
LSTMネットワークを固有系実現アルゴリズム (ERA) と統合することにより、低次安定性解析のためのデータ駆動状態空間モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 06:41:02 GMT)
Complement to our article: "Considerations about the incompleteness of
the Ehrenfest's theorem in quantum mechanics" [0.0] 電場の存在下での1次元箱の境界に作用する外部力の解析式を導出し,議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 00:43:25 GMT)
Cascading Adaptors to Leverage English Data to Improve Performance of
Question Answering for Low-Resource Languages [0.0] 本稿では,低リソース言語における質問応答の性能向上を目的とした,事前学習型多言語モデルの適用性について検討する。
MLQAデータセットに似た7言語で多言語トランスフォーマーアーキテクチャを用いて,言語とタスクアダプタの4つの組み合わせを検証した。
言語とタスクアダプタを積み重ねることで、低リソース言語に対する多言語トランスフォーマーモデルの性能が大幅に向上することが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Dec 2021 07:40:37 GMT)