An Intelligent Self-driving Truck System For Highway Transportation [81.1] 本稿では,インテリジェントな自動運転トラックシステムについて紹介する。
提案システムは,1)テストシナリオにおける現実的なトラフィックフローを生成する現実的なトラフィックシミュレーションモジュール,2)実環境における実際のトラックの応答を模倣するために設計,評価された高忠実度トラックモデル,の3つの主要コンポーネントから構成される。
また,提案するシステムを実車に展開し,実車間ギャップを緩和するシステムの能力を示す実物実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 04:54:13 GMT)
Deep Facial Synthesis: A New Challenge [76.0] まず,FS2Kという,2,104のイメージスケッチペアからなる高品質なFSSデータセットを提案する。
第2に, 古典的手法139点を調査し, 最大規模のFSSについて検討した。
第3に、FSGANという単純なFSSのベースラインを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 13:19:21 GMT)
Understanding the propagation of excitations in quantum spin chains with
different kind of interactions [68.8] 不均一鎖は、ほぼ完全な忠実度で励起を伝達することができることが示されている。
どちらの設計鎖も、部分的に順序付けられたスペクトルとよく局在した固有ベクトルを持つことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 15:09:48 GMT)
Learning Expectation of Label Distribution for Facial Age and
Attractiveness Estimation [65.6] 本稿では,2つの最先端手法(Ranking-CNNとDLDL)の本質的な関係を解析し,ランキング法が実際にラベル分布を暗黙的に学習していることを示す。
軽量なネットワークアーキテクチャを提案し、顔属性の分布と回帰属性の値を共同で学習できる統一的なフレームワークを提案する。
提案手法は,36$times$パラメータが小さく,3$times$が顔の年齢/魅力度推定における高速な推論速度を持つ単一モデルを用いて,新しい最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 11:00:57 GMT)
CSformer: Bridging Convolution and Transformer for Compressive Sensing [65.2] 本稿では,CNNからの詳細な空間情報を活用するためのハイブリッドフレームワークと,表現学習の強化を目的としたトランスフォーマーが提供するグローバルコンテキストを統合することを提案する。
提案手法は、適応的なサンプリングとリカバリからなるエンドツーエンドの圧縮画像センシング手法である。
実験により, 圧縮センシングにおける専用トランスアーキテクチャの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 04:37:11 GMT)
PiFeNet: Pillar-Feature Network for Real-Time 3D Pedestrian Detection
from Point Cloud [64.1] 点雲からの歩行者検出に有効なリアルタイム3D検出器であるPiFeNetを提案する。
歩行者を検知する際の3次元物体検出フレームワークが直面する課題として, 柱の特徴の少ない点と, 点群における歩行者の占有面積の小さい点があげられる。
提案手法は,26fps/秒(FPS)で走行しながら,KITTI歩行者BEVと3Dリーダーボードで第1位にランクされ,Nuscenes検出ベンチマークの最先端性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 13:41:37 GMT)
Processing Images from Multiple IACTs in the TAIGA Experiment with
Convolutional Neural Networks [63.0] 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、TAIGA実験からモンテカルロシミュレーション画像を分析する。
この分析は、ガンマ線によるシャワーに対応する画像の選択と、ガンマ線のエネルギーを推定することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 10:49:11 GMT)
Revisiting Experience Replay: Continual Learning by Adaptively Tuning
Task-wise Relationship [55.9] 継続的な学習には、学習済みの知識を維持しながら、新しいタスクを学習するモデルが必要である。
本稿では,過去から抽出した知識と新たなタスクの関係を適応的に調整する,双方向最適化に基づくメタ学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 12:05:22 GMT)
Importance of Empirical Sample Complexity Analysis for Offline
Reinforcement Learning [55.9] オフラインデータから学習するサンプルの数に依存しているかどうかを問う。
我々の目的は、オフラインRLのサンプル複雑性の研究が重要であり、既存のオフラインアルゴリズムの有用性を示す指標である点を強調することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 18:05:33 GMT)
InfoNeRF: Ray Entropy Minimization for Few-Shot Neural Volume Rendering [55.7] ニューラルな暗黙表現に基づく数ショットの新規ビュー合成のための情報理論正規化手法を提案する。
提案手法は,不十分な視点で発生する潜在的な復元の不整合を最小化する。
複数の標準ベンチマークにおいて,既存のニューラルビュー合成手法と比較して一貫した性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 11:56:01 GMT)
A Research Agenda for Artificial Intelligence in the Field of Flexible
Production Systems [53.5] 生産会社は、需要変動や要求の変化に対して生産制御を迅速に適応することに関して、問題に直面します。
サービスという意味で生産機能をカプセル化することを目的とした制御手法は,サイバー物理生産システムの柔軟性を高めるために有望であることが示されている。
しかし、そのようなアプローチの既存の課題は、要求された機能と提供された機能の間に直接(統語的)一致がない場合に、一連の要求に対して提供された機能に基づいて生産計画を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 14:38:31 GMT)
Single-Shot Pruning for Offline Reinforcement Learning [47.9] 深層強化学習(Deep Reinforcement Learning, RL)は、複雑な現実世界の問題を解決するための強力なフレームワークである。
この問題に対処するひとつの方法は、必要なパラメータだけを残したニューラルネットワークをプルークすることです。
我々は,RLと単発プルーニングのギャップを埋め,オフラインRLに対する一般的なプルーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 18:10:02 GMT)
P2P-Loc: Point to Point Tiny Person Localization [47.7] 本稿では,人物位置決め作業のための新しいポイントベースフレームワークを提案する。
粗い点(粗い点)として各人に注釈を付けることは、正確なバウンディングボックスではなく、オブジェクトの範囲内の任意の点である。
提案手法は,アノテーションを最大80$%のコストで保存しながら,オブジェクトのローカライゼーション性能に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 08:24:43 GMT)
What is Event Knowledge Graph: A Survey [46.6] 本稿では、歴史、オントロジー、例、アプリケーションビューからイベントKG(EKG)を包括的に調査する。
EKGは、インテリジェント検索、質問回答、レコメンデーション、テキスト生成など、多くの機械学習および人工知能アプリケーションにおいて、ますます重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 03:42:55 GMT)
iCaps: Iterative Category-level Object Pose and Shape Estimation [45.9] 本稿では,カテゴリレベルの6次元オブジェクトポーズと形状推定手法iCapsを提案する。
入力として深度画像を用いたカテゴリレベルのオートエンコーダネットワークを開発した。
オブジェクトのポーズを推定すると、3次元形状の潜在表現を推定するために、LatentNetを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 21:15:05 GMT)
Calibrated Hyperspectral Image Reconstruction via Graph-based
Self-Tuning Network [40.7] ハイパースペクトルイメージング(HSI)は、特に符号化スナップショット分光イメージング(CASSI)システムに基づく画像に対して、研究の注目を集めている。
既存の深いHSI再構成モデルは、CASSIの特定の光学ハードウェアマスクが与える2次元圧縮計測に基づいて元の信号を取得するために、ペアデータで訓練される。
このマスク固有のトレーニングスタイルは、ハードウェアの誤校正問題を引き起こし、異なるハードウェアとノイズの多い環境間で深いHSIモデルをデプロイする障壁を設定できる。
マスクの空間構造の変化に適応する不確実性を推論するグラフベース自己調整(GST)ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 09:39:13 GMT)
When are Iterative Gaussian Processes Reliably Accurate? [38.5] ランツォス分解は高度に正確な点予測を伴うスケーラブルなガウス過程推論を達成している。
CG耐性,プレコンディショナーランク,およびLaczos分解ランクについて検討した。
本稿では,LGS-BFB が反復型 GP にとって魅力的であり,より少ない更新で収束を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 00:02:18 GMT)
Modelling of Bi-directional Spatio-Temporal Dependence and Users'
Dynamic Preferences for Missing POI Check-in Identification [38.5] 双方向の時間的依存とユーザの動的嗜好を統合するモデルであるBi-STDDPを開発した。
その結果, 最先端手法と比較して, モデルの大幅な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 03:54:37 GMT)
Exploiting Bi-directional Global Transition Patterns and Personal
Preferences for Missing POI Category Identification [37.0] 欠落したPOIカテゴリを識別する新しいニューラルネットワーク手法を提案する。
具体的には、チェックインカテゴリ情報が、個人以外の遷移パターンや個人の好みとどのように一致しているかをモデル化するアテンションマッチングセルを設計する。
我々のモデルは、競争力のある次のPOIカテゴリの推薦や予測タスクに対処するために自然に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 04:15:37 GMT)
Transformer Embeddings of Irregularly Spaced Events and Their
Participants [36.7] 離散事象の不規則な空間列をモデル化する手法を提案する。
参加者を共有する事象や事実を関連づけるパターンマッチングロジックルールを用いて、この注意を制御します。
私たちの注意に基づくアプローチは,RoboCupデータセットでも同じように機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 20:00:29 GMT)
Scene-Adaptive Attention Network for Crowd Counting [31.3] 本稿では,シーン適応型アテンションネットワークであるSAANetを提案する。
本研究では,変形可能なサンプリング位置と動的注意重みを持つ適応的特徴表現を学習するトランスフォーマーバックボーンの設計を行う。
我々は,4つの挑戦的群集カウントベンチマークについて広範な実験を行い,その手法が最先端のパフォーマンスを達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 15:03:17 GMT)
BARACK: Partially Supervised Group Robustness With Guarantees [29.4] ニューラルネットワーク上での最悪のグループパフォーマンスを改善するためのフレームワークであるBARACKを提案する。
トレーニングデータの欠落したグループラベルを予測するためにモデルをトレーニングし、その上で、これらの予測されたグループラベルを頑健な最適化目標として使用する。
実験的な手法では, 1-33%のポイントにグループラベルがある場合でも, グループ情報を使用しないベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 23:05:21 GMT)
TransLog: A Unified Transformer-based Framework for Log Anomaly
Detection [29.3] Ourmethodは、事前学習とアダプタベースのチューニングステージで構成されている。
トレーニング可能なパラメータが少なく、ターゲットドメインでのトレーニングコストも低く、私たちの単純なアプローチは、3つのベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 10:46:14 GMT)
Efficient Single Image Super-Resolution Using Dual Path Connections with
Multiple Scale Learning [26.9] 本稿では,EMSRDPN という名前のマルチスケール学習を用いた2経路接続を用いた効率的な単一画像超解像ネットワークを提案する。
EMSRDPNはSOTA法よりも優れた性能と同等あるいはそれ以上のパラメータと推論効率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 11:03:59 GMT)
Learning to Predict 3D Lane Shape and Camera Pose from a Single Image
via Geometry Constraints [25.7] 2段階の枠組みで1枚の画像からカメラのポーズを推定することで3次元レーンを予測することを提案する。
第1段階は、視点画像からカメラのポーズタスクを目標とする。
第2段階は3次元車線課題を対象としており、推定されたポーズを用いて、距離不変の車線外観を含むトップビュー画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 08:59:27 GMT)
Domain Adaptation with Category Attention Network for Deep Sentiment
Analysis [23.5] クロスドメインの感情分類タスクは、ソースドメイン内の既存のラベル付きデータと、ターゲットドメイン内のラベルなしまたは少ないラベル付きデータを利用して、データ分散間のシフトを減らし、ターゲットドメイン内のパフォーマンスを改善することを目的としている。
既存のドメイン横断感情分類手法は、優れた適応性能を得るために、ピボット、すなわちドメイン共有感情語と非ピボット、すなわちドメイン固有感情語を区別する必要がある。
本稿では、まずカテゴリー注意ネットワーク(CAN)を設計し、次にCANと畳み込みニューラルネットワークを統合するCAN-CNNというモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 04:03:48 GMT)
ERNIE-ViLG: Unified Generative Pre-training for Bidirectional
Vision-Language Generation [22.5] ERNIE-ViLGは,双方向画像テキスト生成のための統合型事前学習フレームワークである。
テキスト・ツー・イメージ生成プロセスにおいて,視覚的シーケンス生成器と画像再構成器を協調的に学習するエンドツーエンド・トレーニング手法を提案する。
我々は,1億4500万(中国語)の画像テキストペアからなる大規模データセット上で,10ビリオンパラメータERNIE-ViLGモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 03:53:33 GMT)
Multi-Dimensional Model Compression of Vision Transformer [21.8] 近年、視覚変換器 (ViT) が注目されているが、その膨大な計算コストは実用的展開において問題となっている。
従来のViTプルーニング法は、モデルを1次元だけに沿ってプルークする傾向がある。
我々は,多次元のViT圧縮パラダイムを提唱し,アテンションヘッド,ニューロン,シーケンス次元からの冗長性低減を共同で行うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 19:54:18 GMT)
Settling the Bias and Variance of Meta-Gradient Estimation for
Meta-Reinforcement Learning [21.3] 既存の多くのMGRL法で採用されているメタ勾配推定は、実際には偏りがある。
メタグラデーションバイアスをよりよく理解するために、我々はその種類の最初の研究を行い、それぞれの量について定量化する。
オフ・ポリシー補正とマルチステップ・ヘッセン推定に基づく2つの緩和法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 11:56:40 GMT)
Neural Hierarchical Factorization Machines for User's Event Sequence
Analysis [21.1] 本稿では,ユーザのイベントシーケンス上の階層的情報を取得するための2段階構造について考察する。
我々のモデルは最先端のベースラインに比べて性能が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 04:08:55 GMT)
A theory of independent mechanisms for extrapolation in generative
models [20.8] 生成モデルは複雑な経験的データをエミュレートするために訓練することができるが、以前は観測されていなかった環境の文脈で予測するのに役立つだろうか?
我々は、メカニズムの独立原理に基づいて、より弱い識別可能性の形式を定義することによって、この課題に対処する理論的枠組みを開発する。
おもちゃの例では、古典的な勾配降下がモデルの外挿能力を阻害し、トレーニング中にメカニズムの独立性を明示的に実施すべきであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 18:33:04 GMT)
Bayesian Optimization of Function Networks [20.7] 本稿では,関数ネットワークの出力のベイジアン最適化,親ノードの出力の入力として各関数が要し,ネットワークの評価に要する時間について考察する。
我々の手法は、前者が無視する情報、すなわちネットワーク内の中間出力を活用することにより、クエリ効率を向上する。
提案手法は,いくつかの合成および実世界の問題において,標準的なベイズ最適化手法よりも劇的に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 05:35:21 GMT)
An Unsupervised Domain Adaptation Model based on Dual-module Adversarial
Training [20.7] 本稿では,ニューラルネットワークモデル(DANN)を代表的アルゴリズムとして,ドメイン・逆トレーニング(Domain-Adversarial Training of Neural Networks)実験を行う。
同じ入力を2つのモジュールに供給し,それぞれ特徴分布と予測結果を抽出する。
本稿では,予測結果の相違点と2つのモジュール間の特徴分布を求めるために,差分損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 17:07:54 GMT)
PCT-TEE: Trajectory-based Private Contact Tracing System with Trusted
Execution Environment [20.1] 既存のBluetoothベースのPrivate Contact Tracing(PCT)システムは、人々が新型コロナウイルス患者と直接接触したかどうかを検出することができる。
直接接触と間接接触の両方が可能な,効率的かつセキュアな接触追跡システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 08:10:24 GMT)
Optimal Representations for Covariate Shift [18.1] リスク最小化が堅牢であることが保証されるすべての表現の集合を最適とする単純な変分対象を導入する。
我々の目標は、DomainBedにおける最先端の成果を達成し、CLIPのような最近の手法の堅牢性に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 21:02:24 GMT)
BP-Net: Cuff-less, Calibration-free, and Non-invasive Blood Pressure
Estimation via a Generic Deep Convolutional Architecture [16.4] 本稿では,連続的および計算不要な血圧(BP)モニタリングのための堅牢で高精度な処理ソリューションの開発に焦点をあてる。
提案するフレームワークは、より効率的なメモリを提供する新しい畳み込みアーキテクチャである。
提案したBP-Netアーキテクチャは、正準リカレントネットワークよりも正確であり、BP推定タスクの長期ロバスト性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 02:34:39 GMT)
OpenQA: Hybrid QA System Relying on Structured Knowledge Base as well as
Non-structured Data [15.6] 構造化KBと非構造化データに基づく知的質問応答システムOpenQAを提案する。
我々は、意味解析と深層表現学習に基づくKBQA構造化質問応答と、検索とニューラルマシン読解に基づく2段階非構造化質問応答をOpenQAに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 09:15:39 GMT)
Fast Learning of MNL Model from General Partial Rankings with
Application to Network Formation Modeling [15.2] MNL(Multinomial Logit)は、最も人気のある個別選択モデルの一つで、ランキングデータのモデル化に広く利用されている。
本研究では,時間的複雑性における一般部分ランク付けの確率を近似するスケーラブルな手法を開発した。
提案手法は,選択に基づくネットワーク形成モデリングへの応用に特に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 18:00:45 GMT)
SimSR: Simple Distance-based State Representation for Deep Reinforcement
Learning [14.6] 本研究は, 深部強化学習手法を用いた画像ベース観測から, 頑健で一般化可能な状態表現の学習方法について検討する。
SimSR(Simple State Representation, SimSR)演算子を設計し, 実測値との比較により, 近似順序で同等の機能を実現する。
我々のモデルは一般により良い性能を達成し、より良い堅牢性と優れた一般化を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 04:39:54 GMT)
Evaluating Deep Music Generation Methods Using Data Augmentation [13.7] 我々は,アルゴリズムによって生成された楽曲のサンプルを評価するための,均質で客観的な枠組みに焦点をあてる。
生成した楽曲の楽譜評価は行わず,感情や気分やテーマに関する意味のある情報が含まれているかを探る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 20:35:46 GMT)
Data-Free Knowledge Transfer: A Survey [13.3] 知識蒸留(KD)とドメイン適応(DA)が提案され,研究のハイライトとなっている。
どちらも、元のトレーニングデータを持つ十分に訓練されたモデルから有用な情報を転送することを目的としている。
近年,データフリーな知識伝達パラダイムが注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 03:39:42 GMT)
SplitBrain: Hybrid Data and Model Parallel Deep Learning [11.6] 本稿では,ハイブリッドデータとモデル並列性をサポートする高性能分散ディープラーニングフレームワークSplitBrainを提案する。
具体的には、SplitBrainは、メモリ要求層をシャーディングしながら、計算集約的な畳み込み層を同時に配置する、層固有のパーティショニングを提供する。
その結果,データとモデル並列VGGをCIFAR-10上で最大67%のメモリ消費を節約しながら,ほぼ線形スピードアップを実現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 06:25:38 GMT)
Representation Topology Divergence: A Method for Comparing Neural
Network Representations [10.7] そこで我々は,Top Representationology Divergence (RTD, Top Representationology Divergence)を導入する。
実験の結果,提案したRTDはデータ表現類似性の直感的な評価と一致し,そのトポロジ的構造に敏感であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 21:08:56 GMT)
Training and Generating Neural Networks in Compressed Weight Space [10.0] 間接エンコーディングやウェイト行列のエンドツーエンド圧縮は、そのようなアプローチをスケールするのに役立ちます。
私たちのゴールは、文字レベルの言語モデリングのためのリカレントニューラルネットワークから始まる、このトピックに関する議論を開くことです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 16:50:31 GMT)
Using Graph-Aware Reinforcement Learning to Identify Winning Strategies
in Diplomacy Games (Student Abstract) [9.3] 本稿では,オンライン政治戦略ゲームにおける多人数談話における複雑な社会現象の検出とモデル化の目標指向モデルへのアプローチを提案する。
まず,言語的特徴として社会言語的振る舞いを符号化し,次に強化学習を用いてプレイヤーに与えられる利点を推定する2段階のアプローチを開発した。
我々のグラフ認識アプローチは、コンテキストに依存しないセットアップに比べて堅牢なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 07:38:36 GMT)
Improving Baselines in the Wild [9.2] 私たちは最近リリースされたWILDSベンチマークでの経験を共有しています。
いくつかの実験では、WILDSに関する今後の研究に一般的に関心があると思われるいくつかの批判的な観察結果が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 16:59:03 GMT)
A Critical Review of Inductive Logic Programming Techniques for
Explainable AI [9.0] インダクティブ論理プログラミング(英: Inductive Logic Programming、ILP)は、人工知能のサブフィールドである。
ILPは、例と背景知識から説明可能な一階クラッサル理論を生成する。
既存のILPシステムは、しばしば広大な解空間を持ち、誘導された解はノイズや乱れに非常に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 06:34:32 GMT)
A Neural Network Solves and Generates Mathematics Problems by Program
Synthesis: Calculus, Differential Equations, Linear Algebra, and More [8.4] 質問をプログラミングタスクに変換し、プログラムを自動的に生成し、実行します。
これは、大学レベルの数学コースの質問を自動的に解き、評価し、生成する最初の作品である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 18:57:31 GMT)
Triangular Flows for Generative Modeling: Statistical Consistency,
Smoothness Classes, and Fast Rates [8.0] 三角流、あるいはKn"othe-Rosenblatt測度結合は、フローモデルを正規化するための重要な構成要素である。
三角流統計モデルに対する統計的保証とサンプル複雑性境界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 18:57:37 GMT)
Modelling matrix time series via a tensor CP-decomposition [7.9] 本稿では,テンソルCP分解に基づく行列時系列のモデル化を提案する。
CP分解における全ての成分係数は、時系列の次元とサンプルサイズの間の相対的なサイズによって異なる誤差率で連続的に推定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 13:02:06 GMT)
DeepVisualInsight: Time-Travelling Visualization for Spatio-Temporal
Causality of Deep Classification Training [7.5] 本稿では,深層学習画像の学習中に因果性を示すことを目的とした,時間旅行型ビジュアルソリューションDeepVisualInsightを提案する。
本研究では,学習した入力表現のレイアウトと,連続したエポックにおける境界にどのような影響を及ぼすかを示す。
実験により, ベースライン手法と比較して, 空間的・時間的特性と可視化効率について, 最高の可視化性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 07:05:31 GMT)
Disjoint Contrastive Regression Learning for Multi-Sourced Annotations [7.2] 大規模データセットはディープラーニングモデルの開発に重要である。
複数のアノテータを使用して、データの異なるサブセットをラベル付けすることができる。
異なるアノテータ間の矛盾とバイアスはモデルトレーニングに有害である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 12:39:04 GMT)
Learned Coarse Models for Efficient Turbulence Simulation [7.0] 提案モデルでは, 従来の数値解法に比べて, 乱流力学を同じ低分解能で高精度にシミュレートできることを示す。
我々のモデルはデータからエンドツーエンドに訓練され、低解像度でカオス的かつ乱流的な力学を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 03:28:45 GMT)
Distributed Random Reshuffling over Networks [6.7] D-RR は滑らかな凸関数と滑らかな非対象関数の両方に対して RR の優越性を継承することを示す。
これらの結果は、中央集権RR(定数因子まで)と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 03:59:37 GMT)
Confronting the Carbon-footprint Challenge of Blockchain [5.6] 我々は、現在のPoWベースのブロックチェーンの広範なエネルギー消費を排除できるProof of Stakeという高度なコンセンサスメカニズムを指摘した。
PoWおよびPoSベースのBitcoinおよびブロックチェーンプラットフォームの現在のおよび予想されるエネルギー消費と炭素フットプリントを包括的に解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 22:10:09 GMT)
Privacy-Protecting COVID-19 Exposure Notification Based on Cluster
Events [4.3] 本報告では,クラスタイベントにおけるコンパレンスに基づいた,新型コロナウイルス感染の露光通知のための簡易システム設計の概略を概説する。
DP3T や Apple-Google の露出通知システムのような他の設計とは異なり、この設計は TP 個人に直接近接する検出に基づいて、追跡や通知を行わない。
このデザインは、新型コロナウイルス(COVID-19)の既存のまたは開発中のテストを利用しており、比較的安価で、1時間以内に返品される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 19:14:10 GMT)
Inferring perceptual decision making parameters from behavior in
production and reproduction tasks [4.1] 本研究では, 知覚の不確実性, 応答変動性, 人的応答に基づくコスト関数を推定する手法を提案する。
実験的な設計の不確かさを避けるために,このモデルをいかに活用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 15:40:57 GMT)
Formal Verification of Unknown Dynamical Systems via Gaussian Process
Regression [3.7] 本研究では,部分観測可能な離散時間力学系を検証するためのフレームワークを開発する。
連続空間系を有限状態で不確実なマルコフ決定過程として抽象化する。
フレームワークの複雑さはデータセットのサイズと離散的な抽象化にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 05:10:05 GMT)
Random cohort effects and age groups dependency structure for mortality
modelling and forecasting: Mixed-effects time-series model approach [3.5] 本稿では, 死亡予測と死亡予測のための混合効果型時系列手法を提案する。
提案手法の能力は、実証的な男女死亡データを用いた2つの応用を通して実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 01:15:07 GMT)
Croesus: Multi-Stage Processing and Transactions for Video-Analytics in
Edge-Cloud Systems [3.0] Croesusはエッジクラウドシステムに対するマルチステージアプローチであり、正確性とパフォーマンスのバランスを見つける機能を提供する。
本稿では,このような手法がビデオ分析のユースケースに与える影響を実演し,マルチステージ処理が精度と性能のバランスを良くすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 21:38:05 GMT)
Separation of scales and a thermodynamic description of feature learning
in some CNNs [2.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、情報を圧縮して蒸留するための強力なツールである。
このような場合の一般的な戦略は、基礎となる高速顕微鏡変数の不安定な振る舞いを平均化する緩やかな自由度を特定することである。
ここでは,過パラメータ化深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の訓練終了時に発生するスケールの分離について述べる。
深層学習の熱力学理論は、いくつかの深い非線形CNN玩具モデルに対して正確な予測をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 10:49:55 GMT)
InverseMV: Composing Piano Scores with a Convolutional Video-Music
Transformer [2.2] 本稿では,ビデオフレームから自動ピアノ楽譜を生成する新しいアテンションベースモデルVMTを提案する。
モデルから生成された音楽を使用することで、潜在的な著作権侵害を防ぐことができる。
我々は、ポップミュージックビデオとMIDIファイルの微調整を施した7時間以上のピアノ楽譜からなる新しいデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 06:39:28 GMT)
Transfer learning of phase transitions in percolation and directed
percolation [2.0] 本研究では,非平衡・平衡相転移モデルの研究のために,転送学習に基づくドメイン対向ニューラルネットワーク(DANN)を適用した。
両モデルのDANN学習はモンテカルロシミュレーションに匹敵する信頼性の高い結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 15:24:09 GMT)
Generalized Bell-like inequality and maximum violation for multiparticle
entangled Schr\"{o}dinger-cat-states of spin-s [1.9] 本稿では、任意のスピン-s$の多粒子交絡Schr"odinger-cat-状態に対する一般化ベル型不等式(GBI)を提案する。
最大違反境界は、絡み合った粒子の数パリティに依存し、奇数粒子数は1/2ドル、偶数の場合は1/2ドルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 14:32:52 GMT)
Quantum Software Engineering: Landscapes and Horizons [1.8] 本稿では,量子ソフトウェア工学という用語を定義し,量子ソフトウェアライフサイクルを紹介する。
この論文はまた、量子ソフトウェア工学の一般的な見解を示し、量子ソフトウェア工学のプロセス、手法、ツールについて論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 15:13:00 GMT)
on the effectiveness of generative adversarial network on anomaly
detection [1.6] GANは、実際のトレーニング分布を特定するために、これらのモデルのリッチなコンテキスト情報に依存している。
本稿では,自動エンコーダとGANを組み合わせた新しい教師なしモデルを提案する。
識別器の内部表現と生成器の視覚表現の線形結合と、オートエンコーダの符号化表現とを組み合わせて、提案した異常スコアを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 16:35:47 GMT)
Kernel Two-Sample Tests in High Dimension: Interplay Between Moment
Discrepancy and Dimension-and-Sample Orders [1.1] 本研究では,カーネル2サンプル試験において,寸法と試料サイズが無限大に分散する場合の挙動について検討する。
本研究は,近年の相互作用を補完し,高次元文献および大規模データに対するカーネル2サンプルテストの利用について新たな光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 23:12:44 GMT)
PCACE: A Statistical Approach to Ranking Neurons for CNN
Interpretability [1.1] ネットワークのどの畳み込み層にも隠れたニューロンをランク付けするための新しい統計手法を提案する。
街路画像を用いた大気汚染予測への本手法の実際の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 17:54:57 GMT)
Stochastic convex optimization for provably efficient apprenticeship
learning [1.1] コスト関数が不明な大規模マルコフ決定プロセス(MDP)について検討する。
擬似学習の課題に対処するために凸最適化ツールを用いており、これは、限られた専門家による実証からポリシーを学習するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 19:47:57 GMT)
How do lexical semantics affect translation? An empirical study [1.0] 本稿では,ソースとターゲット言語間の単語の順序付けと語彙的類似性が翻訳性能に与える影響について検討する。
対象言語が英語に類似するほど、翻訳性能が向上することがわかった。
さらに、英単語列における単語(POS)の一部を含むNMTモデルの提供が与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 23:28:28 GMT)
Conditional Generative Data-Free Knowledge Distillation based on
Attention Transfer [0.9] 実データを必要としない効率的な携帯ネットワークを訓練するための条件付き生成データフリー知識蒸留(CGDD)フレームワークを提案する。
本フレームワークでは,教師モデルから抽出した知識を除き,事前設定ラベルを付加的な補助情報として導入する。
CIFAR10, CIFAR100, Caltech101では, 99.63%, 99.07%, 99.84%の相対精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 09:23:40 GMT)
Shift-Equivariant Similarity-Preserving Hypervector Representations of
Sequences [0.8] 本稿では,シーケンスのハイパーベクター形成のためのアプローチを提案する。
提案手法は合成ハイパーベクターによるシーケンス要素の表現である。
シンボル文字列の形でデータを用いた多種多様なタスクセットを用いて,提案した表現を実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 14:29:12 GMT)
Representation Learning via Consistent Assignment of Views to Clusters [0.8] Consistent Assignment for Representation Learning (CARL)は、視覚表現を学習するための教師なし学習手法である。
CARLはクラスタリングの観点から対照的な学習を眺めることで、一般的なプロトタイプの集合を学習することで教師なし表現を学習する。
深層クラスタリングによるコントラスト学習に関する現代の研究とは異なり、CARLはオンライン方式で一般的なプロトタイプのセットを学ぶことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 12:59:23 GMT)
Machine Learning Trivializing Maps: A First Step Towards Understanding
How Flow-Based Samplers Scale Up [0.6] 自明な写像の近似は、可逆で微分可能なモデルのクラスによって「機械学習」できることを示す。
最大202ドルの格子サイトを持つ2次元の$phi4$を用いて、探索的スケーリング研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 16:17:19 GMT)
Avoiding Catastrophe: Active Dendrites Enable Multi-Task Learning in
Dynamic Environments [0.5] AIの鍵となる課題は、動的に変化する環境で動作する組み込みシステムを構築することだ。
標準的なディープラーニングシステムは、しばしば動的なシナリオで苦労する。
本稿では生物学的にインスパイアされたアーキテクチャをソリューションとして検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 19:52:42 GMT)
OWLOOP: A Modular API to Describe OWL Axioms in OOP Objects Hierarchies [0.5] OWLはオブジェクト指向プログラミング(OOP)によってオントロジーWeb言語(OWL)を使用するためのアプリケーションプログラミングインタフェース(API)である。
我々はOWL-APIを拡張して、推論対象の公理とモジュール型OOPオブジェクト階層間の汎用インターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 16:46:45 GMT)
A Deep Learning Approach to Integrate Human-Level Understanding in a
Chatbot [0.5] 人間とは異なり、チャットボットは一度に複数の顧客にサービスを提供し、24/7で提供され、1秒以内で返信できる。
深層学習を用いて感情分析,感情検出,意図分類,名義認識を行い,人文的理解と知性を備えたチャットボットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 22:26:41 GMT)
Quantum photo-thermodynamics on a programmable photonic quantum
processor [0.4] 我々は、局所的なサブシステムの状態が最大エントロピー状態へと進化する原因となるマルチパーティ量子状態のグローバルなユニタリ進化を実験的に実証した。
本結果は,非ガウス状態を含む量子シミュレーションのためのフォトニックデバイスの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 20:19:31 GMT)
Training Recurrent Neural Networks by Sequential Least Squares and the
Alternating Direction Method of Multipliers [0.2] 本稿では、最適隠れネットワークパラメータを決定するために凸と2倍の差分損失と正規化項を用いることを提案する。
逐次最小二乗と交互方向乗算器を組み合わせる。
このアルゴリズムの性能は非線形システム同定ベンチマークで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 08:43:04 GMT)
ViNMT: Neural Machine Translation Tookit [0.0] ニューラルネットワーク翻訳のためのオープンソースツールキット(NMT)を提案する。
新しいツールキットは、主にVaulted Transformer(Vaswani et al., 2017)に基づいている。
それは、各コーパスからモデルを構築することから、新しい予測を推測したり、モデルをサービス可能なJITフォーマットにパッケージングするまで、バイリンガルとマルチリンガルの両方の翻訳タスクをサポートするためのツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 02:42:39 GMT)
Tunable magnetic field source for magnetic field imaging microscopy [0.0] この装置は、電気メカニカル回転制御とフェライト磁場集中器を備えた一対の径磁化永久磁石シリンダに基づいている。
ダイヤモンド中のホールプローブとNV中心を用いて、提案された磁場設定の概念の実証を行う。
1mTから222mTの範囲で調整可能な磁場振幅を持つ磁場源を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 09:24:46 GMT)
Transfer learning for cancer diagnosis in histopathological images [0.0] 病理組織学的癌検出データセットにおける14の事前学習画像ネットモデルの性能の比較を行った。
Densenet161は高精度であることが示されているが、Resnet101は高いリコールを持っている。
結果は、転送学習がモデルをより早く収束させるのに役立つことも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 15:43:00 GMT)
Towards the global vision of engagement of Generation Z at the
workplace: Mathematical modeling [0.0] 職場におけるジェネレーションZエンゲージメント調査における相関とクラスタ分析を行った。
クラスタリングは、従業員のエンゲージメントを表すさまざまな要因間の関係を示す。
本論文は,ジェネレーションZ従業員を対象としたモチベーション向上システムの構築に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 12:04:44 GMT)
Towards a Domain Ontology for the Analysis of Ancient Fabrics The
SILKNOW Project and the Case of European Silk Heritage [0.0] SILKNOWプロジェクトは、15世紀から19世紀にかけてヨーロッパで生産・消費された絹の物体の視認性を高めることを目的としている。
本稿では、知識グラフの開発に使用される方法論、特に基礎となるデータモデルを作成するのに必要な様々なステップについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 08:02:06 GMT)
Time-extensive classical and quantum correlations in thermal machines [0.0] 熱機械における環境内古典的および量子的相関について検討する。
我々は、環境の2つの部分間の相互情報、量子不協和、および絡み合いを計算する。
長い時間的限界に時間的相関を生じるプロセスは2つしかないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 11:47:39 GMT)
Tighter monogamy and polygamy relations of quantum entanglement in
multi-qubit systems [0.0] 本研究では, コンカレンス, 生成の絡み合い, 凸ルーフ拡張負性度, Tsallis-q絡み合い, R'enyi-alpha絡み合いに関連するモノガミー関係について検討した。
任意の多部量子ビット系に対してモノガミーとポリガミーの不等式が得られ、これは既存のものよりも厳密であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 12:37:55 GMT)
Swap Test with Quantum-Dot Charge Qubits [0.0] 二重量子ドットにおける電荷量子ビットを用いたスワップテストの実装を提案する。
この研究は、半導体量子ビットにおける量子機械学習開発におけるツールボックスの強化の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 15:30:03 GMT)
Social Neuro AI: Social Interaction as the "dark matter" of AI [0.0] 我々は、社会心理学と社会神経科学の実証結果と力学の枠組みが、よりインテリジェントな人工エージェントの開発にインスピレーションを与え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, 31 Dec 2021 13:41:53 GMT)
Scalable Deep Graph Clustering with Random-walk based Self-supervised
Learning [0.0] スケーラブルなディープクラスタリングアルゴリズムであるRwSLは、100万以上のノードを持つグラフを超えてスケールし続けることができることを示す。
また、RwSLが1つのGPUのみを使用して、1.8億のエッジを持つグラフ上でノードクラスタリングを実行する方法を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 16:12:23 GMT)
Ramanujan summation and the Casimir effect [0.0] スリニヴァサ・ラマヌジャンは1世紀前にイングランドから帰ってから1年後、わずか32歳で亡くなった偉大なインド人数学者だった。
発散項を除去する方法が真空エネルギー密度、特に光子場の再正規化に対応するカシミール効果について議論する。
これは、現在実験によって正確に確認されている導電板間のカシミール力の予測に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 23:34:36 GMT)
Quantum computational study of chloride ion attack on chloromethane for
chemical accuracy and quantum noise effects with UCCSD and k-UpCCGSD ansatzes [0.0] 量子アルゴリズムを用いて無雑音・雑音シミュレーションを行い, アンサーゼの精度とノイズ効果を比較した。
ノイズレスシミュレーションでは、UCCSDとk-UpCCGSDの結果は、同じ活性空間を持つフル構成相互作用(FCI)の結果と似ている。
k-UpCCGSDは、ノイズの多い中間スケール量子時代の量子ノイズ効果を減らすためにUCCSDの代替となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 05:59:24 GMT)
Quantum Simulation of Hawking Radiation Using VQE Algorithm on IBM
Quantum Computer [0.0] 変動量子固有解法(VQE)アルゴリズムを用いてホーキング放射現象をシミュレートする。
VQEアルゴリズムでは3つの異なるカスタムアンサーゼを使用しており、最小誤差のケースに対する結果が研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 15:03:17 GMT)
Nonclassical correlations in subsystems of globally entangled quantum
states [0.0] 我々は,N量子ビットの集合の純粋状態における真の多部的絡み合いと,その2量子ビットサブシステムにおける非古典的相関の関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 10:25:45 GMT)
Making AI 'Smart': Bridging AI and Cognitive Science [0.0] 認知科学の統合により、人工知能の「人工的な」特徴はすぐに「スマート」に置き換えられるかもしれない
これにより、より強力なAIシステムが開発され、同時に人間の脳がどのように機能するかをよりよく理解できるようになる。
このような高度なシステムを開発するためには、まず人間の脳をよりよく理解する必要があるため、AIが人間の文明を乗っ取る可能性は低いと我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 09:30:44 GMT)
Machine learning based disease diagnosis: A comprehensive review [0.0] このレビューでは、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)が、多くの病気の早期発見にどのように利用されているかを説明します。
1216の出版物に関する文献学的研究は、最も多作な著者、国、組織、そして最も引用された記事を決定するために行われた。
このレビューでは、機械学習ベースの疾患診断(MLBDD)の最新動向とアプローチをまとめている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 16:25:23 GMT)
Infinite wide (finite depth) Neural Networks benefit from multi-task
learning unlike shallow Gaussian Processes -- an exact quantitative
macroscopic characterization [0.0] パラメータのl2正規化に最適化された少なくとも1つの隠蔽層を持つReLUニューラルネットワーク(NN)は、表現学習によるマルチタスク学習を強制する。
これは、ワイド(ReLU)-NNが制限幅から無限の範囲でマルチタスク学習の恩恵を受ける能力を緩めるという文献で議論された他の複数の理想的な設定とは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 18:03:46 GMT)
In Lieu of Privacy: Anonymous Contact Tracing [0.0] Tracer Tokensは、Exposure Notification citeGAENプロトコルを利用した、プライバシ保護のためのコンタクトトレースのハードウェアトークンである。
季節性インフルエンザ, 寒冷, 地域性COVID-19, 結核など, 近接性に拡がる疾患を追跡できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 17:41:27 GMT)
Improved Algorithm for the Network Alignment Problem with Application to
Binary Diffing [0.0] 本稿では,ネットワークアライメント問題に対処する新しいアルゴリズムを提案する。
実験により,提案モデルが他の最先端の解法よりも優れていることが示された。
また,バイナリ・ディッフィング問題に対処するため,本手法の応用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 07:52:14 GMT)
Hypers at ComMA@ICON: Modelling Aggressiveness, Gender Bias and Communal
Bias Identification [0.0] 共有タスクComMA@ICONにおける作業のシステム記述について述べる。
我々は、その文がどれほど攻撃的であるかと、その文が性バイアスであるか、あるいは共同バイアスであるかを分類する必要がある。
ベンガル語で0.223のインスタンスF1スコア,ベンガル語で0.322のインスタンスF1スコア,マイタイ語で0.129のインスタンスF1スコア,ヒンディー語で0.336のインスタンスF1スコアでランク3を得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 12:50:38 GMT)
High Dimensional Optimization through the Lens of Machine Learning [0.0] 本論文では,機械学習問題を考慮した数値最適化手法について述べる。
機械学習モデルは高度にパラメータ化されているため,高次元最適化手法に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 11:35:17 GMT)
Full multipartite steering inseparability, genuine multipartite steering
and monogamy for continuous variable systems [0.0] 真の$N$パーティトステアリングを検出するのに十分な不等式を導出する。
単一モード圧縮状態から生成されたネットワークのノードに対して,真に$N$-partite steerable状態が生成され,検出可能であることを示す。
真の三部体ステアリングが実験的に実現されたことを確認できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 04:05:51 GMT)
First order linear logic and tensor type calculus for categorial
grammars [0.0] 一階乗算線形論理(MLL1)と拡張テンソル型計算(ETTC)の関係について検討する。
我々は、多くの文法表現に十分と思われるMLL1の断片を特定し、ETTCとこの断片との対応を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 00:35:48 GMT)
Experimental hierarchy and optimal robustness of quantum correlations of
two-qubit states with controllable white noise [0.0] 制御可能な白色雑音を持つ2量子Werner状態に対して,様々な量子相関の階層構造を示す。
量子相関の異なる規則を分離するしきい値曲線を発見し、最大のホワイトノイズを許容する最適な状態を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 08:37:36 GMT)
Entropy Regularized Optimal Transport Independence Criterion [0.0] エントロピー規則化された最適輸送に基づく独立基準を導入する。
私たちの基準は、2つのサンプル間の独立性をテストするために使用できます。
我々は、その統計挙動を、ヌル仮説とオルタナティブ仮説の両方の下で研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 01:49:38 GMT)
Energy Transport in Sachdev-Ye-Kitaev Networks Coupled to Thermal Baths [0.0] 本研究では,サーマルバスに結合したSachdev-Ye-Kitaevクラスターの任意のネットワークの平衡特性と非平衡特性を研究するための枠組みを開発する。
シュウィンガー・ケルディシュ形式主義(英語版)(Schwinger-Keldysh formalism)を用いて、出現する非平衡定常状態を研究する。
我々は,すべての温度におけるカオス伝播速度によって拡散定数が上界にあることを示すことにより,エネルギー輸送と量子カオスの関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 19:05:02 GMT)
Dual form of the phase-space classical simulation problem in quantum
optics [0.0] 量子光学において、量子状態の非古典性は、一般に位相空間準確率分布の負性と結びついている。
位相空間関数を持つ古典的シミュレーションの不可能性は、非古典性の必要十分条件である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 12:00:29 GMT)
Deep-learning-based upscaling method for geologic models via
theory-guided convolutional neural network [0.0] 油圧電界の粗い格子と油圧ヘッドの関係を近似するために、深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。
物理情報を考慮すると、深部CNNモデルのトレーニングデータ量への依存を大幅に低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 08:10:48 GMT)
Correlations in entanglement-assisted prepare-and-measure scenarios [0.0] 本稿では,AliceとBobのコミュニケーションシナリオにおける相関関係について検討する。
我々は、高次元状態に基づくより一般的なプロトコルを実際に要求する相関の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 15:22:41 GMT)
Clustering Vietnamese Conversations From Facebook Page To Build Training
Dataset For Chatbot [0.0] 私たちはFacebookページのFacebookメッセンジャーから実際のトレーニングデータを取得するツールを作成しました。
テキスト前処理ステップの後、新たに取得したデータセットは、FVnCおよびSampleデータセットを生成する。
ベトナム語(PhoBERT)に対するBERTの再訓練(Retraining of BERT)を用いて,テキストデータの特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 07:56:12 GMT)
Binary Diffing as a Network Alignment Problem via Belief Propagation [0.0] 本稿では,プログラムのコールグラフ上でのグラフ編集問題の特別な事例として,この問題の新しい定式化を導入する。
この定式化はネットワークアライメント問題と等価であることを示す。
我々は,QBinDiffと呼ばれる手法のプロトタイプを実装し,この手法がアートディファリングツールの状況より優れていることを示す広範囲な評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 07:54:11 GMT)
An overview of the quantitative causality analysis and causal graph
reconstruction based on a rigorous formalism of information flow [0.0] 現在、データからの因果関係の推測は人工知能において重要な分野となっている。
過去16年間、因果解析は第一原理から独立して発展してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 11:34:11 GMT)
Actor Loss of Soft Actor Critic Explained [0.0] 本技術報告は,アクターのソフトアクター批評家の喪失と関連する勾配推定について述べるものである。
これは、理論的なアクターの損失から実際に実装された方程式まで、提示されたすべての方程式を導出するために必要な数学的背景を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 17:42:45 GMT)
3-D Material Style Transfer for Reconstructing Unknown Appearance in
Complex Natural Materials [0.0] 本研究では, 複雑な天然物から目に見えない(あるいは失明した)外観特性を再構築するための3次元物質移動フレームワークを提案する。
本アルゴリズムは,物体の外観特性を同一物質に転移させるという技術的課題に対処する。
我々は、絶滅した化石の色を復元し、失明した遺物を復元し、合成テクスチャを生成するために、我々の研究の応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 18:51:37 GMT)