BANMo: Building Animatable 3D Neural Models from Many Casual Videos [129.7] 本稿では,特殊なセンサや事前定義されたテンプレート形状を必要としないBANMoを提案する。
Banmoは、多くのモノクロカジュアルビデオから高忠実な3Dモデルを、差別化可能なレンダリングフレームワークで構築する。
実際のデータセットと合成データセットでは、BANMoは人間や動物の以前の研究よりも高忠実な3D再構成を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 06:09:12 GMT)
Learned Factor Graphs for Inference from Stationary Time Sequences [107.6] 定常時間列のためのモデルベースアルゴリズムとデータ駆動型MLツールを組み合わせたフレームワークを提案する。
ニューラルネットワークは、時系列の分布を記述する因子グラフの特定のコンポーネントを別々に学習するために開発された。
本稿では,学習された定常因子グラフに基づく推論アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 10:26:05 GMT)
Invertible Network for Unpaired Low-light Image Enhancement [78.3] 本稿では,非可逆的ネットワークを活用して,前処理における低照度画像の強化と,非対向学習により逆向きに通常の照度画像の劣化を図ることを提案する。
対向的損失に加えて、トレーニングの安定性を確保し、より詳細な画像を保存するために、様々な損失関数を設計する。
低照度画像に対するプログレッシブ自己誘導強調処理を提案し,SOTAに対して良好な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 17:00:54 GMT)
Multi-initialization Optimization Network for Accurate 3D Human Pose and
Shape Estimation [75.4] 我々はMulti-Initialization Optimization Network(MION)という3段階のフレームワークを提案する。
第1段階では,入力サンプルの2次元キーポイントに適合する粗い3次元再構成候補を戦略的に選択する。
第2段階では, メッシュ改質トランス (MRT) を設計し, 自己保持機構を用いて粗い再構成結果をそれぞれ洗練する。
最後に,RGB画像の視覚的証拠が与えられた3次元再構成と一致するかどうかを評価することで,複数の候補から最高の結果を得るために,一貫性推定ネットワーク(CEN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 02:43:58 GMT)
Deep ensembles in bioimage segmentation [74.0] 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアンサンブルを提案する。
アンサンブル法では、多くの異なるモデルが訓練され、分類に使用され、アンサンブルは単一分類器の出力を集約する。
提案するアンサンブルは,DeepLabV3+とHarDNet環境を用いて,異なるバックボーンネットワークを組み合わせることで実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 05:54:21 GMT)
Reflective Decoding: Beyond Unidirectional Generation with Off-the-Shelf
Language Models [63.8] 大規模な事前訓練された言語モデル(LM)は、顕著な品質のテキストを生成するが、左から右へ連続的にしか生成しない。
非順序タスクへの一方向LMの直接適用を可能にする新しい教師なしアルゴリズムであるReflective Decodingを提案する。
2段階のアプローチでは、監視もパラレルコーパスも必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 19:19:10 GMT)
Revisiting and Advancing Fast Adversarial Training Through The Lens of
Bi-Level Optimization [60.7] 提案手法は,2レベルAT(FAST-BAT)と呼ばれる新しいアルゴリズムセットの設計と解析である。
FAST-BATは、グラデーションサインメソッドや明示的なロバスト正規化を呼ぶことなく、符号ベースの投射降下(PGD)攻撃を防御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 04:06:41 GMT)
iSeg3D: An Interactive 3D Shape Segmentation Tool [48.8] 3次元形状のための効果的なアノテーションツールiSegを提案する。
我々の観察では、ほとんどの対象は有限原始形状の合成とみなすことができる。
構築したプリミティブな形状データに基づいてiSeg3Dモデルをトレーニングし、幾何学的事前知識を自己指導的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 08:15:52 GMT)
Visual Semantics Allow for Textual Reasoning Better in Scene Text
Recognition [46.8] 本稿では,視覚的意味論に基づくテキスト推論を初めて試みる。
我々は、テキスト推論(GTR)のためのグラフ畳み込みネットワークを、クロスエントロピー損失で監視することによって考案する。
S-GTRは6つのSTRベンチマークに新しい最先端をセットし、多言語データセットに最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 02:43:42 GMT)
Continuous Spectral Reconstruction from RGB Images via Implicit Neural
Representation [43.6] 既存のスペクトル再構成法は通常、RGB画像から多くのスペクトル帯域への離散写像を学ぶ。
本稿では,ニューラルスペクトル再構成法(NeSR)を提案する。
NeSRは、任意の数のスペクトルバンドを目標出力として可能にすることで、スペクトル再構成の柔軟性を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 09:08:23 GMT)
Cluster-guided Image Synthesis with Unconditional Models [41.9] 本研究は、教師なし方式でよく訓練されたGANを活用することにより、制御可能な画像生成に焦点を当てる。
クラスタ割り当てを条件付けすることで、提案手法は生成された画像の意味クラスを制御することができる。
顔(CelebA-HQとFFHQ)、動物(Imagenet)、オブジェクト(LSUN)に対するアプローチの有効性を,異なる事前学習生成モデルを用いて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 02:18:34 GMT)
SGTR: End-to-end Scene Graph Generation with Transformer [41.6] シーングラフ生成(SGG)は、複雑な構成特性のため、難しい視覚的理解課題である。
本稿では、上記の問題に対処する新しいSGG法を提案し、この課題を二部グラフ構築問題として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 07:10:18 GMT)
Optimal Model Averaging of Support Vector Machines in Diverging Model
Spaces [34.0] サポートベクトルマシン(SVM)は多くの分野で大きな成功を収めた強力な分類手法である。
クロスバリデーションにより最適な重みを選択するSVMの頻繁なモデル平均化手法を提案する。
提案手法の最適性は, そのヒンジ損失と最小損失との比が1に収束するという意味で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 06:31:51 GMT)
Counterfactual Memorization in Neural Language Models [33.9] 現代のニューラルネットワークモデルは、トレーニングデータから機密情報を記憶するNLPリスクのタスクで広く使用されている。
本稿では、心理学における人間の記憶の分類から着想を得た原則的視点を提供する。
標準テキストデータセットにおいて、反実的記憶型トレーニング例を特定し、研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 04:20:57 GMT)
DARTS without a Validation Set: Optimizing the Marginal Likelihood [33.3] TSE(Training-Speed-Estimate)は、DARTSにおける勾配に基づく最適化の検証損失に代えて使用される。
各種DARTS診断を適用し,検証セットを使用しない異常な動作を示すことで,これらの結果を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 10:16:38 GMT)
Rediscovering Affordance: A Reinforcement Learning Perspective [30.6] 本稿では,認知科学における強化学習理論に基づく情報量形成の総合的理論を提案する。
この理論を仮想ロボットモデルに実装し,対話型ウィジェットタスクにおける可利用性の人間ライクな適応を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 00:25:03 GMT)
A Survey on Interpretable Reinforcement Learning [28.9] 本調査は、強化学習(RL)における高い解釈可能性を実現するための様々なアプローチの概要を提供する。
我々は、解釈可能性(モデルの特性として)と説明可能性(プロキシの介入によるポストホック操作として)を区別する。
我々は、解釈可能なRLは、解釈可能な入力、解釈可能な(遷移/回帰)モデル、解釈可能な意思決定など、異なる側面を受け入れることができると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 17:26:57 GMT)
Virtuoso: Video-based Intelligence for real-time tuning on SOCs [24.1] Underlying Virtuosoはマルチブランチ実行カーネルで、精度-エネルギー-遅延軸の異なる動作ポイントで実行することができる。
我々は、Faster R-CNN (FRCNN)、YOLO v3、SSD、EfficientDet、SELSA、MEGA、REPP、FastAdapt、およびFRCNN+、YOLO+、SSD+、EfficientDet+を含む15の最先端または広く使用されているプロトコルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 14:47:41 GMT)
NIP: Neuron-level Inverse Perturbation Against Adversarial Attacks [22.7] 本研究は,攻撃前後のニューロン行動のモデルから防御法を考察する。
そこで本研究では,神経レベル逆摂動法(NIP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 13:37:42 GMT)
Error-bounded Approximate Time Series Joins using Compact Dictionary
Representations of Time Series [21.1] 時系列のコンパクトな「辞書」表現を作成することにより、エラー境界付き保証付き時系列間類似結合を効率的に実行可能であることを示す。
医学や交通の分野において,辞書をベースとした時系列間類似性の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 06:43:26 GMT)
Grounding Linguistic Commands to Navigable Regions [20.4] 本稿では,自律走行車における航法可能地域(RNR)の新たな課題を提案する。
RNRは、言語命令に基づくナビゲーションの関心領域の接地に焦点を当てている。
既存のTalk2carデータセットを拡張した新しいデータセットであるTalk2Car-RegSegを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 11:11:44 GMT)
The Curse of Zero Task Diversity: On the Failure of Transfer Learning to
Outperform MAML and their Empirical Equivalence [19.6] 数ショットの学習ベンチマークの解決には,トランスファーラーニングソリューションがすべて必要かも知れません。
我々はこの指標を、数ショットの学習ベンチマークの多様性係数と命名する。
転帰学習におけるMAML学習ソリューションの公平な比較を行う場合,両者が同一のメタテスト精度を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 18:42:58 GMT)
Does MAML Only Work via Feature Re-use? A Data Centric Perspective [19.6] メタ学習型MAMLの表現機能に光を当てた経験的結果を提供する。
機能再使用の低さをもたらす合成ベンチマークのファミリを定義することが可能であることを示す。
メタラーニングを再考する上での課題は、数ショットの学習データセットとベンチマークの設計にあると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 20:18:38 GMT)
Lyapunov Exponents for Diversity in Differentiable Games [19.2] Ridge Rider (RR) はヘシアン(リッジ)の固有ベクトルに従うことによって最適化問題の多様な解を求めるアルゴリズムである。
RRは保守的な勾配系のために設計されており、サドルで分岐する。
本稿では,任意の分岐点を求める手法として,一般化リッジライダー(GRR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 22:48:14 GMT)
Not All Voxels Are Equal: Semantic Scene Completion from the Point-Voxel
Perspective [19.0] セマンティック・シーン・コンプリート(SSC)を再考し,3次元シーンのセマンティック・シーン・コンプリート表現の予測に有用であることを示す。
本稿では,この課題に対する新しいポイント・ボクセル・アグリゲーション・ネットワークを提案する。
我々のモデルは2つのベンチマークにおける最先端の計算を大きなマージンで上回り、入力は深度画像のみである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 03:25:40 GMT)
Faster Rates for Compressed Federated Learning with Client-Variance
Reduction [18.7] 我々はCOFIGとFRECONを導入し、削減された手法で通信圧縮を楽しんだ。
私たちのFRECONは、$O(frac(1+omega)sqrtNSepsilon2)$通信ラウンドで、すべてのクライアントよりも早く収束できます。
まとめると、COFIGとFRECONはどちらもすべてのクライアントと通信し、より高速な収束結果を提供する必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 16:28:18 GMT)
Accelerated and instance-optimal policy evaluation with linear function
approximation [18.0] 既存のアルゴリズムはこれらの下界の少なくとも1つと一致しない。
我々は,両下界を同時に一致させる高速時間差分アルゴリズムを開発し,インスタンス最適性という強い概念を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 17:21:04 GMT)
Tensor network simulation of the (1+1)-dimensional $O(3)$ nonlinear
$\sigma$-model with $\theta=\pi$ term [17.5] 1+1)次元の$O(3)$非線形$sigma$-modelと$theta=pi$項のテンソルネットワークシミュレーションを行う。
ハミルトンの定式化の中で、この場の理論は磁気モノポールで装飾された量子ローターモデルの有限温度分割関数として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 10:45:07 GMT)
Architectural Implications of Graph Neural Networks [17.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造を操作するディープラーニングモデルの新たなラインである。
GNNは、多層パーセプトロンや畳み込みニューラルネットワークなど、システムやアーキテクチャのコミュニティでは理解されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 14:59:46 GMT)
Ultrasound Speckle Suppression and Denoising using MRI-derived
Normalizing Flow Priors [16.7] 本稿では,非教師付き超音波スペックル低減法と画像復調法を提案する。
この方法は、他の(教師なし)超音波復調法(NLMおよびOBNLM)を定量的および定性的に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 17:21:24 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation Through Transferring both the
Source-Knowledge and Target-Relatedness Simultaneously [16.6] 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、機械学習とパターン認識の分野における新たな研究トピックである。
ソースドメインから知識を転送することで、ラベルのないターゲットドメインの学習を支援することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 11:32:40 GMT)
nvBench: A Large-Scale Synthesized Dataset for Cross-Domain Natural
Language to Visualization Task [15.0] 105ドメイン上の750テーブルから25,750(NL, VIS)のペアを含む,最初の大規模NL2VISベンチマークであるnvBenchを提案する。
nvBenchの品質は、23人の専門家と300人以上の群衆労働者によって広く検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 03:33:20 GMT)
Floquet Engineering of Lie Algebraic Quantum Systems [13.9] 本稿では,周期駆動プロトコルを体系的に設計するFloquet Engineeringの定式化を提案する。
形式主義は、基礎となる閉リー代数構造を持つ量子系に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 08:55:57 GMT)
Is Importance Weighting Incompatible with Interpolating Classifiers? [13.4] 重み付けは,ロジスティック損失やクロスエントロピー損失などの指数関数的な損失によって失敗することを示す。
治療として,重み付けされた損失が重み付けの効果を回復することを示す。
驚くべきことに、我々の理論は、古典的不偏重を指数化することによって得られる重みを用いることで、性能が向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 08:06:57 GMT)
Understanding and Mitigating Exploding Inverses in Invertible Neural
Networks [12.2] Invertible Neural Network (INN) は、生成モデルを設計し、メモリ節約勾配計算を実装し、逆問題を解決するために使われている。
本研究は,よく使われる INN アーキテクチャが爆発する逆数に悩まされ,数値的に非可逆になる傾向にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 17:26:10 GMT)
Guesswork with Quantum Side Information [12.0] 一般的な推測戦略は、単一の測定を行い、推測戦略を選択することと等価であることを示す。
BB84状態を含む簡単な例を数値的および解析的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 00:19:22 GMT)
Doppler velocity-based algorithm for Clustering and Velocity Estimation
of moving objects [11.3] 本稿では,FMCW LiDARの特性に基づくドップラー速度クラスタと速度推定アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,少なくとも4.5万個の点を処理し,3600x CPUの演算パワーで毎秒150個の移動物体の速度を推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 07:57:28 GMT)
BMPQ: Bit-Gradient Sensitivity Driven Mixed-Precision Quantization of
DNNs from Scratch [11.3] 本稿では、ビット勾配を用いて層感度を分析し、混合精度の量子化モデルを生成する学習手法であるBMPQを提案する。
トレーニングを1回行う必要があるが、トレーニング済みのベースラインは必要ない。
ベースラインのFP-32モデルと比較して、BMPQは15.4倍少ないパラメータビットを持つモデルの精度は無視できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 03:16:58 GMT)
State Selection Algorithms and Their Impact on The Performance of
Stateful Network Protocol Fuzzing [11.0] ステートフルファジィは状態モデルを使用して状態空間を分割し、テスト生成プロセスを支援する。
我々は、AFLNetと同じファジィプラットフォーム上で、幅広い状態選択アルゴリズムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 21:33:06 GMT)
CatchBackdoor: Backdoor Testing by Critical Trojan Neural Path
Identification via Differential Fuzzing [10.2] 現実世界のアプリケーションにおけるディープニューラルネットワーク(DNN)の成功は、豊富な事前学習モデルの恩恵を受けている。
バックドアで事前訓練されたモデルは、下流DNNの展開に重大なトロイの木馬の脅威をもたらす可能性がある。
この作業は、DNNのバックドアテストの定式化と、CatchBackdoorフレームワークの提案である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 13:57:03 GMT)
DeepGANTT: A Scalable Deep Learning Scheduler for Backscatter Networks [8.8] 本稿では,無線通信機器と相互運用する電池フリーデバイスのためのディープラーニングスケジューラDeepGANTTを紹介する。
我々は,制約最適化解法から得られる比較的小さいサイズの最適スケジュールで,ディープラーニングスケジューラを訓練する。
DeepGANTTは、トレーニングに使用される最大値の4倍以上の問題を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 07:58:42 GMT)
Gaussian Process Bandits with Aggregated Feedback [8.7] 我々は,固定予算内で最高の武器を推薦する新たな設定の下で,連続兵器の盗賊問題を考える。
これは、正確な報酬を得るのが不可能または高価であるアプリケーションによって動機付けられ、サブセットを超える平均のような、集約された報酬やフィードバックが利用可能である。
本稿では,推奨アームの集合的フィードバックに関して,新たな簡単な後悔の概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 11:03:00 GMT)
LaTr: Layout-Aware Transformer for Scene-Text VQA [8.4] STVQA(Scene Text Visual Question Answering)のための新しいアーキテクチャを提案する。
スキャンした文書にこの事前学習方式を適用することは、自然画像を使用するよりも、ある程度の利点があることを示す。
既存の手法と比較して,本手法は語彙なし復号化を行い,トレーニング語彙をはるかに超越した一般化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 11:06:59 GMT)
Room-temperature on-chip generation of heralded single photons with
switchable orbital angular momentum [8.2] 量子光学において、軌道角運動量(OAM)は高次元量子状態を達成するために非常に有望である。
スイッチング可能なOAMモードを持つ単光子光源を提案し, シリコンチップ上で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 03:27:12 GMT)
A Neural Framework for Learning Subgraph and Graph Similarity Measures [8.0] サブグラフ編集距離(サブグラフ編集距離、SubgraphEdit distance、SED)は、サブグラフの類似性を示す最も表現力のある尺度の1つである。
本研究では,グラフペアの学習セットとそのSED値からSEDを学習する問題について検討する。
我々は,SEDを連想させる構造を持つ埋め込み空間を学習するNEUROSEDと呼ばれる新しいシアムグラフニューラルネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 21:46:40 GMT)
Learning 1-Dimensional Submanifolds for Subsequent Inference on Random
Dot Product Graphs [7.1] 多様体学習は、制限された推論から利益を得るのに十分な未知の部分多様体を十分に学習するために使用できる。
多様体学習のためのイソマプ手順をデプロイするテスト統計法を提案する。
また,本手法をショウジョウバエ幼生のキノコのコネクトームを研究する際に生じる推論問題にも適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 19:09:24 GMT)
Constrained tensor factorization for computational phenotyping and
mortality prediction in patients with cancer [6.6] 計算表現型を導出するために制約付きテンソル因子化を適用する。
乳癌,前立腺癌,大腸癌,肺癌のコホート死亡率について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 04:01:19 GMT)
Towards Understanding Human Functional Brain Development with
Explainable Artificial Intelligence: Challenges and Perspectives [6.1] 本稿では,現在最先端のAI技術が機能的脳発達にどのような影響を及ぼすかを理解することを目的とする。
また、脳の発達過程に基づいて、どのAI技術が彼らの学習を説明する可能性が高いかについてのレビューも実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 02:13:13 GMT)
A non-Hermitian optical atomic mirror [6.0] 高反射率非エルミタン光学鏡は、中性原子の2次元サブ波長アレイによって実現可能である。
四角い原子格子の結晶対称性を下げることで、非欠陥な縮退から例外的な点が現れることを示す。
また、双極子-双極子相互作用は相反するが、幾何学に依存しない非エルミート皮膚効果が出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 09:38:15 GMT)
Integrating Physics-Based Modeling with Machine Learning for Lithium-Ion
Batteries [5.7] 本稿では,リチウムイオン電池(LiB)の高精度モデリングを実現するために,物理モデルと機械学習を統合する2つの新しいフレームワークを提案する。
これらのフレームワークは、物理モデルの状態情報の機械学習モデルに通知することで、物理と機械学習の深い統合を可能にする。
この研究はさらに、老化を意識したハイブリッドモデリングの実施へと拡張され、予測を行うために健康状態に意識したハイブリッドモデルの設計につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 07:39:02 GMT)
Optimal Variable Clustering for High-Dimensional Matrix Valued Data [5.2] 本稿では,行列形式で配置された特徴に対して,新しい潜在変数モデルを提案する。
軽度条件下では,高次元設定でクラスタリングの整合性が得られる。
この重みを使用すれば、アルゴリズムが最小値の速度最適化であることが保証されるという意味で、最適な重みを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 02:13:04 GMT)
Reconstructing Compact Building Models from Point Clouds Using Deep
Implicit Fields [4.7] 我々は点雲からコンパクトで水密な多角形建築モデルを再構築するための新しい枠組みを提案する。
合成および実世界の点雲の両方の実験により、我々の神経誘導戦略により、高品質な建築モデルは、忠実性、コンパクト性、計算効率において大きな利点をもって得られることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 21:32:32 GMT)
Realtime Global Attention Network for Semantic Segmentation [4.1] セマンティックセグメンテーションのための統合グローバルアテンションニューラルネットワーク(RGANet)を提案する。
これらのグローバルアテンションモジュールを変換の階層に統合することで、評価指標のパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 04:24:18 GMT)
Channel-Wise Attention-Based Network for Self-Supervised Monocular Depth
Estimation [3.9] 自己教師付き学習は単眼深度推定に非常に有望な結果を示した。
近年の研究では、シーン構造の明示的なモデリングや詳細情報の適切な処理が欠如している。
本稿では,チャネルワイド・アテンションに基づく奥行き推定ネットワーク(CADepth-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 12:18:54 GMT)
Tri-Transformer Hawkes Process: Three Heads are better than one [3.8] 本稿では,Tri-THP(Tri-Transformer Hawkes Process)モデルを提案する。
Tri-THPの有効性は、実世界と合成データの双方でよく設計された実験によって証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 13:27:05 GMT)
DP-UTIL: Comprehensive Utility Analysis of Differential Privacy in
Machine Learning [3.8] 差別化プライバシ(DP)は、プライバシー漏洩を理由とする厳格な形式主義として浮上している。
機械学習(ML)では、DPはトレーニング例の限定/開示に使用されている。
ディープニューラルネットワークの場合、勾配の摂動はプライバシリークを低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 08:40:28 GMT)
Implementation of field two-way quantum synchronization of distant
clocks across a 7 km deployed fiber link [3.7] HメーサとRbクロック間の2方向量子同期のフィールドテストを行い、7kmの展開ファイバでリンクした。
得られた光子対の数は30秒で1440個に過ぎなかったが、安定性は1マグニチュード以上で1.9psに改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 07:53:01 GMT)
A formal approach to good practices in Pseudo-Labeling for Unsupervised
Domain Adaptive Re-Identification [3.3] 擬似ラベルは、最高のパフォーマンスでUnsupervised Domain Adaptive (UDA) Re-Identification (re-ID)に取り組むために使われる。
Pseudo-Labelingメソッドで実装可能な一般的なグッドプラクティスを推論して、そのパフォーマンスを継続的に改善することは難しい。
本稿では,udo-Labeling UDA re-IDに関する新たな理論的考察を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 00:29:02 GMT)
Generalized Wasserstein Dice Loss, Test-time Augmentation, and
Transformers for the BraTS 2021 challenge [3.3] 脳腫瘍のセグメンテーションは、医療画像計算において難しい課題である。
本稿では,予測時間を増やすことなくモデルロバスト性を高める戦略を検討する。
テストタイムの増大を伴う7つの3次元U-Netのアンサンブルにより、平均ダイススコア89.4%、平均ハウスドルフ95%距離10.0mmが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 13:01:44 GMT)
SimViT: Exploring a Simple Vision Transformer with sliding windows [3.3] 視覚変換器に空間構造と局所情報を組み込む視覚変換器SimViTを導入する。
SimViTは、密集予測タスクのために異なるレイヤからマルチスケール階層的特徴を抽出する。
私たちのSimViT-Microは、ImageNet-1kデータセットで71.1%のトップ-1の精度を達成するのに、3.3Mパラメータしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 15:18:20 GMT)
SoK: A Study of the Security on Voice Processing Systems [2.6] 我々は、音声処理システムに対するユニークな攻撃の配列を特定し、分類する。
現在の最も頻繁に使われている機械学習システムとディープニューラルネットワークは、現代の音声処理システムの中核にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 21:47:06 GMT)
A Graph Convolutional Topic Model for Short and Noisy Text Streams [2.6] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)をトピックモデルに統合する新しいグラフ畳み込みトピックモデル(GCTM)を提案する。
我々は、人間の知識グラフ(Wordnet)と事前学習した単語埋め込み(Word2vec)から構築したグラフの両方を用いて、我々の手法を評価するための広範な実験を行った。
本手法は,確率的予測測度とトピックコヒーレンスの観点から,最先端のベースラインよりもはるかに優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 02:26:38 GMT)
Raw Produce Quality Detection with Shifted Window Self-Attention [2.5] 本研究では,近年の風内・風内両方の自己注意を算出したスウィントランスについて検討する。
4つのRPQD画像データセット上で,Swin TransformerとCNNモデルを比較した。
我々は,Swin Transformerが優れた性能や競争性能を達成するだけでなく,データや計算効率も向上すると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 10:16:28 GMT)
Fast and Scalable Computation of the Forward and Inverse Discrete
Periodic Radon Transform [2.3] 離散周期ラドン変換(DPRT)は、投影からの画像再構成を含むアプリケーションで広く使われている。
この原稿は、前方および逆DPRTの計算に高速でスケーラブルなアプローチを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 22:33:13 GMT)
Fast 2D Convolutions and Cross-Correlations Using Scalable Architectures [2.3] 基本的な考え方は、2次元の畳み込みとクロス相関を変換領域内の1次元の畳み込みとクロス相関の集合にマッピングすることである。
このアプローチでは、スケーラブルなアーキテクチャを使用して、最新のFPGAやZynq-SOCデバイスに組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 22:34:51 GMT)
Total Energy Shaping with Neural Interconnection and Damping Assignment
-- Passivity Based Control [2.1] 我々は、ニューラルネットワーク(NN)の普遍近似特性を利用して、受動性に基づく制御スキームを設計する。
提案した制御設計手法は,自由度1度と2度のメカニカルシステムに対して検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 08:41:17 GMT)
US-GAN: On the importance of Ultimate Skip Connection for Facial
Expression Synthesis [2.1] US-GANは、特に小さなデータセットを用いて可塑性表現を合成する、より小さく効果的な方法である。
最先端の表情合成法に比べて3倍少ないパラメータを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 08:56:50 GMT)
An Efficient Combinatorial Optimization Model Using Learning-to-Rank
Distillation [2.0] 本稿では, 高速なランク付けポリシを非定型的, 簡易なモデルに抽出可能な, 学習からランク付けへの蒸留に基づくCOPフレームワークを提案する。
具体的には、近似されたランキング蒸留を用いて、勾配降下によるスコアベースランキングモデルを学習可能にする。
蒸留されたモデルは, それぞれの高性能RLに匹敵する性能を達成できるが, 数倍高速な推算も可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 10:52:47 GMT)
Tractable and Near-Optimal Adversarial Algorithms for Robust Estimation
in Contaminated Gaussian Models [1.6] ハマーの汚染されたガウスモデルの下での位置と分散行列の同時推定の問題を考える。
まず,非パラメトリック判別器を用いた生成逆数法に対応する最小$f$-divergence推定法について検討した。
ネスト最適化により実装可能な,単純なスプライン判別器を用いたトラクタブル逆数アルゴリズムを開発した。
提案手法は,$f$-divergenceと使用したペナルティに応じて,最小値の最適値またはほぼ最適値を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 02:46:51 GMT)
On the Unreasonable Efficiency of State Space Clustering in
Personalization Tasks [1.5] 複雑な報酬信号を用いてパーソナライズタスクを解くための強化学習(RL)手法を検討する。
我々のアプローチは、単純な$k$-meansアルゴリズムを用いて状態空間クラスタリングに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 21:12:40 GMT)
Overview of Quantum Key Distribution Technique within IPsec Architecture [1.5] 量子鍵分布(Quantum Key Distribution, QKD)は、情報理論的に安全な方法で、遠隔ユーザー間で対称二元鍵を確立するアプローチである。
我々は、最新のIP(Internet Protocol)ネットワークにおけるセキュアな通信を確立するため、QKDを最もポピュラーなアーキテクチャに統合する既存のソリューションの概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 16:51:47 GMT)
Toeplitz Least Squares Problems, Fast Algorithms and Big Data [1.4] 最近の2つのアルゴリズムは、大容量時系列データに自己回帰モデルを適用するためにランダム化された数値線形代数手法を適用している。
本研究では,これら2つの近似アルゴリズムの大規模合成データと実世界のデータの品質について検討・比較する。
両方のアルゴリズムは合成データセットに匹敵する結果を示すが、実世界の時系列データに適用するとLSARアルゴリズムはより堅牢であるように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 08:32:09 GMT)
Distinguishing Transformative from Incremental Clinical Evidence: A
Classifier of Clinical Research using Textual features from Abstracts and
Citing Sentences [1.3] 臨床研究においては、特定の疾患管理のための現在のケア基準を、ある研究が変更するか、単にサポートしているだけなのかを知ることが重要である。
本研究では, 段階的臨床証拠と変質的臨床証拠を区別する機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 08:35:18 GMT)
Intersection focused Situation Coverage-based Verification and
Validation Framework for Autonomous Vehicles Implemented in CARLA [1.2] 本稿では,AVの検証・検証(V&V)と安全性保証のための状況カバレッジベース(SitCov) AV-testingフレームワークを提案する。
SitCov AV-testing frameworkは、異なる環境および交差点構成下での道路交差点における車両と車両の相互作用に焦点を当てる。
私たちのコードはオンラインで公開されており、誰でも私たちのSitCov AV-testingフレームワークを使って、それを使って、さらにその上に構築することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 02:56:56 GMT)
Dynamic Channel Access via Meta-Reinforcement Learning [0.8] モデル非依存型メタラーニング(MAML)の手法を取り入れたメタDRLフレームワークを提案する。
同じ分布から引き出された異なるタスクに適応するためには、勾配降下がわずかに必要であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 15:04:43 GMT)
Benchmarking Pedestrian Odometry: The Brown Pedestrian Odometry Dataset
(BPOD) [0.8] このデータセットは、ブラウン大学のキャンパス内の12の屋内および屋外の様々な場所で、同期されたグローバルおよびローリングシャッターステレオカメラを使用してキャプチャされた。
画像のぼやけや自転がより多く含まれており、歩行者の身長測定でよく見られるが、他の場所では稀である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 10:11:32 GMT)
Qudit surface code and hypermap code [0.7] ホモロジー量子コードを任意のqudit次元$Dgeq2$で定義し、2-複素の$Sigma$上でCSS演算子を定義する。
我々は、我々が定義した符号の次元が常に$Sigma$の最初のホモロジー群のサイズに等しいことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 14:18:33 GMT)
Analyzing Scientific Publications using Domain-Specific Word Embedding
and Topic Modelling [0.6] 本稿では学術出版物の科学的分析を行うための枠組みを提案する。
自然言語処理の様々な技術、例えば単語の埋め込みやトピックモデリングを組み合わせる。
PUB-G と PUB-W という2つの新しい科学論文の埋め込みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 04:25:34 GMT)
Fine-Tuning Data Structures for Analytical Query Processing [0.5] 分析ワークロードの効率的な計算を支援するために,データ構造を自動的に選択するフレームワークを提案する。
本稿では,クエリ処理パラダイムの背景にあるアルゴリズムを表現可能な,新しい低レベル中間言語を提案する。
我々は,我々のフレームワークが生成したコードの性能が,最先端の分析クエリエンジンに匹敵するか,あるいは同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 16:36:35 GMT)
Measuring Quality of DNA Sequence Data via Degradation [0.2] 本稿では,ゲノムデータの品質評価のための新しいパラダイムを提案し,その有効性を定量的に評価する。
この現象はユビキタスであり, 劣化量の定量化は多目的に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 17:26:07 GMT)
Application of Markov Structure of Genomes to Outlier Identification and
Read Classification [0.2] 本研究では,ゲノムの構造を2つのバイオインフォマティクス問題に応用する。
我々は、実際のウイルスとアデノウイルスのデータを用いて、ゲノムデータベースの異常値を特定し、メダゲノミクスの分類を読み取る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 18:03:38 GMT)
High extraction efficiency source of photon pairs based on a quantum dot
embedded in a broadband micropillar cavity [0.2] 抽出効率69.4$%のマイクロピラーデバイスについて報告する。
単一量子ドットから放出される光子対の抽出に適したブロードバンド演算を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 14:38:28 GMT)
Machine learning for Earth System Science (ESS): A survey, status and
future directions for South Asia [0.1] この調査は、機械学習アルゴリズムを適用する地球システム科学の現在の問題に焦点を当てている。
これは、以前の研究の概要、インドの地球科学省における進行中の作業、そしていくつかの重要な地球科学問題へのMLアルゴリズムの将来の応用の概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 06:44:55 GMT)
Weyl Geometry and Quantum Corrections [0.0] ワイル幾何学は古典場の理論として量子論と一般相対性理論を一貫して融合するために用いられる。
ワイル幾何学の枠組みでは、量子論と重力は、量子論がジオメトリゼーションされると、一貫して融合できるようである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 06:38:02 GMT)
Weak and ultrastrong coupling limits of the quantum mean force Gibbs
state [0.0] システムと環境の間の非無視的な相互作用は、変化した状態を引き起こす可能性がある。
我々は、ボソニック貯水池と相互作用する任意の系に対して有効な、この平均力ギブス状態の式を導出する。
その結果、強結合状態におけるコヒーレンスの存在に光を当て、ナノスケール熱力学研究の鍵となるツールを提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 14:12:59 GMT)
Trees, forests, and impurity-based variable importance [0.0] MDI(Mean Decrease Impurity)という2つのよく知られたランダムな森林変動の重要度を分析した。
入力変数が独立であり、相互作用がない場合、MDIは出力の分散分解を提供する。
分析の結果,単木に比べて森林の利用にはいくつかの利点がある可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 08:05:29 GMT)
The intrinsic (trap-free) transistors based on perovskite single
crystals with self-passivated surfaces [0.0] 臭化セシウム(CsPbBr3)のエピタキシャルセシウム単結晶薄膜に基づく高性能ペロブスカイトFETを実証する。
室温30cm2V-1s-1から50Kで250cm2V-1s-1まで,CsPbBr3 FETの荷電担体移動率が冷却時に増加することを示す。
ここで述べられているエピタキシャル成長とFETの製法は、ハイブリッドを含む他のペロブスカイトにも自然に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 13:08:45 GMT)
TSAX is Trending [0.0] シンボリックアグリゲート近似(SAX)は時系列データの最も一般的な表現法の一つである。
我々は,SAXに最小限の複雑さを与えるだけで,時系列分類の性能を大幅に向上させるSAXの新たな改良を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 02:34:50 GMT)
Supraventricular Tachycardia Detection and Classification Model of ECG
signal Using Machine Learning [0.0] 心電図(ECG)信号の研究は心疾患の診断に不可欠である。
本研究は,雑音のフィルタリングを含む数段階からなる上室性不整脈予測モデルを提案する。
我々は,異なるタイプの上室頻拍を分類できる機械学習に基づく分類モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 05:48:26 GMT)
Stochastic Learning Equation using Monotone Increasing Resolution of
Quantization [0.0] 単調に量子化分解能が増大する学習方程式は分布の観点として弱く収束することを示す。
本稿では,対象関数のヘシアン制約のような局所収束特性の代わりに,リプシッツ条件を満たす領域に対して,大域的最適化が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 09:36:50 GMT)
Spoiler in a Textstack: How Much Can Transformers Help? [0.0] 本稿では、最新のディープラーニングの成果と手法を用いて、利用可能なテキストベースモデルタスクを微調整し、整理し、モデルの結果を解釈する方法について述べる。
そこで我々は,モデルの信頼性を評価し,その結果を説明するために,解釈可能性技術と尺度を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 02:42:44 GMT)
Simulating macroscopic quantum correlations in linear networks [0.0] 線形量子ネットワークでさえ、出力光子分布が指数関数的に複雑になるため、自明ではない。
使用される方法は、等価位相空間表現への変換であり、確率的に扱うことができる。
本稿では、量子位相空間技術を説明するためのチュートリアルと、この分野における研究のレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 09:59:36 GMT)
Short composite rotation robust against two common systematic errors [0.0] 複合パルス(CP)は、量子演算中の系統的なエラーの影響を補うのに役立つ。
我々は,複数個の頑健なCPを修飾することにより,一量子演算のための新しいバイロバストCPを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 05:11:09 GMT)
Profile Guided Optimization without Profiles: A Machine Learning
Approach [0.0] プロファイルガイド最適化は動的挙動に基づくコンパイラの最適化能力を改善する効果的な手法である。
本稿では,プロファイルを導出せずにコンパイルされるプログラムの性能を向上させる分岐確率推定のための新しい統計的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 22:49:21 GMT)
Parameter identifiability of a deep feedforward ReLU neural network [0.0] 本稿では,入力空間のサブセットに実装した関数から,ネットワークのパラメータを同定・モジュロ置換と正の再スケーリングを行う深層完全接続型フィードReLUニューラルネットワークの条件セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 07:55:02 GMT)
Optimal learning of high-dimensional classification problems using deep
neural networks [0.0] 雑音のないトレーニングサンプルから分類関数を学習する際の問題について,決定境界が一定の規則性であることを前提として検討する。
局所バロン-正則な決定境界のクラスでは、最適推定率は本質的に基底次元とは独立である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 07:53:17 GMT)
Operating a passive on-chip superconducting circulator: device control
and quasiparticle effects [0.0] マイクロ波循環器は超伝導回路に基づく量子技術において重要な役割を果たしている。
オンチップ超伝導循環器の有望な設計の一つは、受動ジョセフソン接合リングに基づいている。
このような装置の動作上の問題として,回路チューニングと準粒子トンネルの効果について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 04:10:13 GMT)
On the mathematical structure of quantum models of computation based on
Hamiltonian minimisation [0.0] 物理系の基底状態特性は、計算資源としてますます検討されている。
この論文は数学的装置の一部を開発し、量子計算と古典計算に関係のある基底状態(プログラム)を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 13:38:45 GMT)
Noninvasive Fetal Electrocardiography: Models, Technologies and
Algorithms [0.0] 胎児心電図(fECG)は1900年代初頭に母体腹部から初めて記録された。
本章の主なトピックは,1)信号処理の観点からのfECGの電気生理学,2)母方体積伝導媒体の数学的モデル,3)信号取得要件である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 10:16:23 GMT)
Machine Learning-based Efficient Ventricular Tachycardia Detection Model
of ECG Signal [0.0] 心不全の一次診断と解析において、心電図信号は重要な役割を果たす。
本稿では,ノイズフィルタを用いた心室頻拍不整脈の予測モデル,心電図の特徴セット,機械学習に基づく分類モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 05:56:09 GMT)
Lane Change Decision-Making through Deep Reinforcement Learning [0.0] レーン変更の決定には、Deep Q-Networkとルールベースの制約を使用します。
高レベルの側方決定と低レベルの規則に基づく軌道監視を組み合わせることで、安全かつ効率的な車線変更挙動を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 01:36:15 GMT)
Disentanglement by Cyclic Reconstruction [0.0] 教師付き学習では、訓練に使用されるデータセットに固有の情報が、手元にあるタスクとは無関係に、抽出された表現に符号化され続けることができる。
本稿では,その情報をタスク関連表現とその補完的文脈表現に分割することを提案する。
次に、この手法を教師なし領域適応問題に適用し、ソースとターゲットドメインの両方で実行可能なモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 07:47:59 GMT)
Deep Neuroevolution Squeezes More out of Small Neural Networks and Small
Training Sets: Sample Application to MRI Brain Sequence Classification [0.0] Deep Neuroevolution (DNE)は、小さなニューラルネットワークと小さなトレーニングセットでうまく機能する、放射線学人工知能(AI)を提供するという約束を掲げている。
対象は,T1,T1,T2,T2-FLAIR,T2-FLAIRの4つであった。
我々は、比較的小さな畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のパラメータをトレーニングした。まず、CNNの重みをランダムに変更し、CNNのトレーニングセットの精度を測定し、後者を適合度評価指標として使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 08:21:52 GMT)
Characterization of the continuous transition from atomic to molecular
shape in the three-body Coulomb system [0.0] クーロン系における原子から分子への連続的な遷移の1つの特徴について述べる。
変動に最適化された波動関数に境界条件の正確な分解を適用することにより、単一粒子と同一粒子の相対運動に対する非断熱ポテンシャル曲面を基底状態に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 19:27:11 GMT)
Analytical solutions of the Schrodinger equation for the one-dimensional
hydrogen molecular ion [0.0] 一次元水素分子イオンに対するシュロディンガー方程式の解析解を提案する。
特に、この系の電子エネルギー曲線に対して、基底状態と第1励起状態に対応する閉形式表現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 20:03:17 GMT)
A machine learning pipeline for autonomous numerical analytic
continuation of Dyson-Schwinger equations [0.0] ダイソン=シュウィンガー方程式(Dyson-Schwinger equations, DSEs)は、場の量子論においてn点関数を表現する非摂動的な方法である。
超球面座標で表されるループ運動量の複素平面における半径成分の積分輪郭を変形しなければならない。
ダイソン=シュウィンガー方程式の性質はそうであるので、自己整合的に解かなければならないので、各ステップの後に積分の解析的性質を解析することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 09:56:42 GMT)
A machine learning analysis of the relationship between some underlying
medical conditions and COVID-19 susceptibility [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)として知られるコロナウイルスは、米国に住むすべての市民の生活に大きな影響を与えている。
いくつかのワクチンやブースターは、個人が利用するために永続的な治療法として作成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Dec 2021 01:36:57 GMT)