Nearly Minimax Optimal Reinforcement Learning for Discounted MDPs [99.6] UCBVI-$gamma$が$tildeObig(sqrtSAT/ (1-gamma)1.5big)$ regret, where $S$ is the number of state, $A$ is the number of action, $gamma$ is the discount factor, $T$ is the number of steps。
さらに、ハードMDPのクラスを構築し、任意のアルゴリズムに対して、期待される後悔は少なくとも$tildeOmegabig(sqrtSAT/)であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 02:23:25 GMT)
A Boundary Based Out-of-Distribution Classifier for Generalized
Zero-Shot Learning [83.1] Generalized Zero-Shot Learning (GZSL)は多くの現実的なシナリオにおいて有望な見通しを持つ挑戦的なトピックである。
本研究では,見知らぬ領域を学習用サンプルのみを用いて分類する境界に基づくアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)分類器を提案する。
我々は、AWA1、AWA2、CUB、FLO、SUNを含む5つの人気のあるベンチマークデータセットに対して、我々のアプローチを広範囲に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 09:00:51 GMT)
Finding General Equilibria in Many-Agent Economic Simulations Using Deep
Reinforcement Learning [72.2] 本研究では,エージェント種別のメタゲームに対して,エプシロン・ナッシュ平衡である安定解を求めることができることを示す。
私たちのアプローチはより柔軟で、例えば市場クリア化のような非現実的な仮定は必要ありません。
当社のアプローチは、実際のビジネスサイクルモデル、DGEモデルの代表的なファミリー、100人の労働者消費者、10社の企業、税金と再分配を行う政府で実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 17:00:17 GMT)
Implicit Autoencoder for Point Cloud Self-supervised Representation
Learning [71.0] Implicit Autoencoder(IAE)は、ポイントクラウドデコーダを暗黙のデコーダに置き換える、シンプルだが効果的な方法である。
我々は,3Dオブジェクトと3Dシーンの両方において,自己指導型学習タスクにおけるIAEの有用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 18:05:52 GMT)
DFA-NeRF: Personalized Talking Head Generation via Disentangled Face
Attributes Neural Rendering [70.0] 本稿では,高忠実度音声ヘッド生成のためのニューラルラジアンス場に基づくフレームワークを提案する。
具体的には、神経放射野は唇運動の特徴とパーソナライズされた属性を2つの不絡状態として捉えている。
本手法は最先端の手法よりもはるかに優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 18:23:38 GMT)
An analysis of over-sampling labeled data in semi-supervised learning
with FixMatch [66.3] ほとんどの半教師付き学習手法は、ミニバッチを訓練する際にラベルをオーバーサンプルする。
本稿では,この実践が学習と方法を改善するかどうかを考察する。
ラベル付けの有無に関わらず、トレーニングデータから各ミニバッチを均一にサンプリングする別の設定と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 12:22:26 GMT)
Robust Semi-supervised Federated Learning for Images Automatic
Recognition in Internet of Drones [57.5] プライバシー保護型UAV画像認識のための半教師付きフェデレートラーニング(SSFL)フレームワークを提案する。
異なるカメラモジュールを使用したUAVによって収集されたローカルデータの数、特徴、分布には大きな違いがある。
本稿では,クライアントがトレーニングに参加する頻度,すなわちFedFreqアグリゲーションルールに基づくアグリゲーションルールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 16:49:33 GMT)
Memory-Guided Semantic Learning Network for Temporal Sentence Grounding [55.3] 本稿では,TSGタスクにおいて稀に出現しないコンテンツを学習し,記憶するメモリ拡張ネットワークを提案する。
MGSL-Netは、クロスモーダル・インターアクション・モジュール、メモリ拡張モジュール、異種アテンション・モジュールの3つの主要な部分で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 02:32:06 GMT)
Adaptive Memory Networks with Self-supervised Learning for Unsupervised
Anomaly Detection [54.8] 教師なし異常検出は、通常のデータのみをトレーニングすることで、目に見えない異常を検出するモデルを構築することを目的としている。
本稿では,これらの課題に対処するために,自己教師付き学習(AMSL)を用いた適応記憶ネットワーク(Adaptive Memory Network)を提案する。
AMSLには、一般的な正規パターンを学ぶための自己教師付き学習モジュールと、リッチな特徴表現を学ぶための適応型メモリ融合モジュールが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 03:40:21 GMT)
Execute Order 66: Targeted Data Poisoning for Reinforcement Learning [52.6] 本研究は, 特定の目標状態にのみ, エージェントの誤動作を引き起こす, 強化学習のための無害な毒殺攻撃を導入する。
我々は、近年の手法である勾配アライメントを強化学習に適用することで、これを実現する。
本手法を検証し,異なる難易度を持つ2つのアタリゲームで成功例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 17:09:32 GMT)
Exploring Motion and Appearance Information for Temporal Sentence
Grounding [52.0] 本研究では、時間的文のグラウンド化を解決するために、MARN(Motion-Appearance Reasoning Network)を提案する。
動作誘導と外見誘導のオブジェクト関係を学習するために,動作分岐と外見分岐を別々に開発する。
提案するMARNは,従来の最先端手法よりも大きなマージンで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 02:44:18 GMT)
Gaussian-Hermite Moment Invariants of General Vector Functions to
Rotation-Affine Transform [39.6] 本稿では,一般ベクトル関数のモーメント不変量の構築に焦点をあてる。
モーメント不変量を構築するために、文学において一様フレームが提案されたのはこれが初めてである。
ベクトル値データの合成および一般的なデータセットに基づいて,これらの不変量の安定性と識別性を評価する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 20:56:15 GMT)
Revisiting Open World Object Detection [39.5] 以前のOWODの作業は、OWODの定義を具体的に前進させ、実験的な設定は理にかなったものではないことが分かりました。
OWODベンチマーク構築の指針となる5つの基本ベンチマーク原則を提案する。
提案手法は,既存の指標と新しい指標の両方の観点から,他の最先端のオブジェクト検出手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 04:40:59 GMT)
Monitoring and Anomaly Detection Actor-Critic Based Controlled Sensing [37.8] 我々は、バイナリプロセスの集合を監視し、それらの中の異常数がしきい値を超えた場合に警告を生成する問題に対処する。
このため、意思決定者はプロセスのサブセットを選択して調査し、それらの状態のノイズの多い推定値を取得する。
後続確率を用いてマルコフ決定プロセスを構築し,それを解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 20:59:40 GMT)
Scene Graph Generation: A Comprehensive Survey [35.8] シーングラフは、その強力な意味表現とシーン理解への応用から研究の焦点となっている。
SGG(Scene Graph Generation)とは、画像を自動的にセマンティックなシーングラフにマッピングするタスクである。
本稿では,異なる入力モダリティをカバーする138の代表的な作品についてレビューし,既存の画像ベースSGGの手法を体系的に要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 00:55:33 GMT)
A Survey on Using Gaze Behaviour for Natural Language Processing [35.8] 本研究では、自然言語処理(NLP)における様々なタスクにおける視線行動の使用について、テスト時に記録することなく議論する。
我々は複数の言語で異なる視線追跡コーパスについて言及し、これは現在利用可能であり、自然言語処理で使用することができる。
本稿は、ドメイン — 教育 — における応用と、複雑な単語識別と自動エッセイグレーディングの課題を解決する上で、視線行動の学習がいかに役立つかを議論することによって、論文を締めくくる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 12:58:53 GMT)
Vision Transformer Slimming: Multi-Dimension Searching in Continuous
Optimization Space [35.0] 複数の次元にまたがってそのようなサブ構造を探索できる純粋視覚トランスフォーマースライミング(ViT-Slim)フレームワークを導入する。
本手法は,各次元の連続探索空間におけるグローバルな重要性を反映した,事前定義された因子による学習可能かつ統一されたl1空間制約に基づく。
我々のViT-Slimは、パラメータの最大40%と様々な視覚変換器上でのFLOPを圧縮でき、ImageNetの精度は0.6%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 18:59:54 GMT)
Semi-supervised Stance Detection of Tweets Via Distant Network
Supervision [32.9] ソーシャルネットワーク上のホモフィリーな特性は、粗いユーザーレベルのスタンスを示す強いシグナルを与える。
我々は、新しい半教師付きスタンス検出器であるSANDSを紹介する。
Sandsは、米国(インド)ベースのデータセットで0.55(0.49)のマクロF1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 13:04:54 GMT)
Multi-view Data Classification with a Label-driven Auto-weighted
Strategy [32.6] ラベルの観点から,ビューの重要性を評価するための自己重み付け戦略を提案する。
この戦略に基づいて,トランスダクティブな半教師付き自動重み付きマルチビュー分類モデルを提案する。
提案手法は,最適あるいは準最適の分類精度を最小計算コストで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 15:27:54 GMT)
Vision Transformer with Deformable Attention [29.9] 大規模な、時としてグローバルな受信フィールドは、CNNモデルよりも高い表現力を持つTransformerモデルを提供する。
本稿では,キーと値ペアの位置をデータ依存的に選択する,変形可能な新しい自己保持モジュールを提案する。
画像分類と重み付き予測の両方に変形性を考慮した一般的なバックボーンモデルであるDeformable Attention Transformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 08:29:01 GMT)
Hybrid intelligence for dynamic job-shop scheduling with deep
reinforcement learning and attention mechanism [28.3] 我々は、DJSPをマルコフ決定過程(MDP)として定式化し、強化学習(RL)に対処する。
本稿では,分割グラフを状態とするフレキシブルなハイブリッドフレームワークを提案する。
我々は、有名なOR-Libraryに基づく公開ベンチマークであるGymjspを紹介し、RLおよびDJSP研究コミュニティのための標準化されたオフザシェルフ施設を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 09:38:13 GMT)
Hands-on Bayesian Neural Networks -- a Tutorial for Deep Learning Users [27.8] ベイズ統計は、ディープニューラルネットワーク予測に関連する不確実性を理解し、定量化するフォーマリズムを提供する。
このチュートリアルでは、関連する文献の概要と、ベイズニューラルネットワークの設計、実装、使用、評価のための完全なツールセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 08:37:30 GMT)
DeepSight: Mitigating Backdoor Attacks in Federated Learning Through
Deep Model Inspection [26.6] フェデレートラーニング(FL)では、複数のクライアントが、データを公開せずに、プライベートデータ上でニューラルネットワーク(NN)モデルを協調的にトレーニングすることができる。
DeepSightは、バックドア攻撃を緩和するための新しいモデルフィルタリングアプローチである。
モデルの性能に悪影響を及ぼすことなく、最先端のバックドア攻撃を軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 17:10:07 GMT)
Language as Queries for Referring Video Object Segmentation [23.7] 参照ビデオオブジェクトセグメンテーション(R-VOS)は、すべてのビデオフレームで言語表現によって参照される対象オブジェクトをセグメント化することを目的とした、新たなクロスモーダルタスクである。
本研究では,ReferFormerと呼ばれるTransformer上に構築されたシンプルで統一的なフレームワークを提案する。
言語をクェリとみなし、ビデオフレーム内の最も関連性の高い領域に直接参加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 05:54:00 GMT)
R-Theta Local Neighborhood Pattern for Unconstrained Facial Image
Recognition and Retrieval [20.8] R-Theta Local Neighborhood Pattern (RTLNP) は顔画像検索のために提案されている。
提案された符号化方式は、地域を等しい角幅のセクターに分割する。
これら2つのサブセクタの平均グレイスケール値は、マイクロパターンを生成するために符号化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 07:39:23 GMT)
Local Quadruple Pattern: A Novel Descriptor for Facial Image Recognition
and Retrieval [20.8] 顔画像の認識と検索のために手作りの局所四重項パターン(LQPAT)を提案する。
提案された記述子は、四重空間における隣人間の関係を符号化する。
提案するデクリプタの検索と認識精度を,ベンチマークデータベース上の手作りデクリプタの状態と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 08:04:38 GMT)
Local Gradient Hexa Pattern: A Descriptor for Face Recognition and
Retrieval [20.8] 基準画素とその隣接する画素間の関係を同定する局所勾配ヘキサパターン(LGHP)を提案する。
識別情報は、地域や異なるデリバティブな方向でも存在している。
提案するディスクリプタは,最先端のディスクリプタに比べて高い認識率と検索率を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 07:45:36 GMT)
Local Directional Gradient Pattern: A Local Descriptor for Face
Recognition [20.8] 提案する局所方向勾配パターン (LDGP) は, 基準画素の高次導関数間の関係を4つの異なる方向に符号化して計算した1次元局所パターンである。
ベンチマークデータベースAT&T,Extended Yale B, CMU-PIEで行った実験の結果, 提案する記述子は, 認識速度が既存の技術手法とほぼ類似している間に, 抽出時間とマッチング時間を著しく短縮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 08:34:25 GMT)
Centre Symmetric Quadruple Pattern: A Novel Descriptor for Facial Image
Recognition and Retrieval [20.8] 手作りのディスクリプタは、カーネルによって定義された局所的な近傍のピクセルの関係を識別する。
本稿では,四重空間における顔の非対称性を符号化する手書き記述子であるCentral Symmetric Quadruple Pattern (CSQP)を提案する。
結果分析の結果,提案する記述子は,ポーズ,照明,背景,表現の制御不能な変化とともに,制御下において良好に動作していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 07:56:24 GMT)
Cascaded Asymmetric Local Pattern: A Novel Descriptor for Unconstrained
Facial Image Recognition and Retrieval [20.8] 本稿では,顔画像の検索と認識のために,手作りの非対称局所パターン(CALP)を提案する。
提案手法は特徴長が最適であり,顔画像の環境および生理的変化下での精度が著しく向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 08:23:38 GMT)
Swift and Sure: Hardness-aware Contrastive Learning for Low-dimensional
Knowledge Graph Embeddings [20.7] 我々は、Hardness-Aware Low-dimensional Embedding (HaLE)と呼ばれる新しいKGEトレーニングフレームワークを提案する。
限られた訓練時間において、HaLEはKGEモデルの性能と訓練速度を効果的に向上させることができる。
HaLE訓練モデルは、数分のトレーニング後に高い予測精度を得ることができ、最先端のモデルと比較して競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 10:25:10 GMT)
FaceQgen: Semi-Supervised Deep Learning for Face Image Quality
Assessment [19.9] FaceQgenは、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークに基づく顔画像の非参照品質評価手法である。
顔認識精度に関連するスカラー品質尺度を生成する。
SCfaceデータベースを使用して、スクラッチからトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 17:22:38 GMT)
Zero-Shot Cost Models for Out-of-the-box Learned Cost Prediction [18.5] ゼロショットコストモデルを導入し、未確認データベースに一般化した学習コスト推定を可能にする。
事前学習したコストモデルに基づく新しい学習パラダイムを提案する。
ゼロショットコストモデルが数ショットモードで利用可能であることを示し、未知のデータベースに少数追加のトレーニングクエリを追加するだけで、その品質をさらに向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 10:11:35 GMT)
Class-Incremental Continual Learning into the eXtended DER-verse [17.9] この研究は、我々の以前の提案であるDark Experience Replay(DER)の落とし穴を評価し、克服することを目的としています。
過去の記憶を常に書き直し、将来への期待を設定する方法に刺激されて、過去のデータに関する新しい情報を歓迎するために、リプレイ記憶を改訂する能力を備えたモデルを作りました。
これらの戦略の適用により、顕著な改善がもたらされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 17:14:30 GMT)
Semantically Grounded Visual Embeddings for Zero-Shot Learning [17.9] 本稿では,2ストリームネットワークを用いた共同画像とテキストモデルをプロキシタスクで計算することにより,意味的基盤とリッチな視覚情報を学習することを提案する。
ゼロショット学習のためのジョイント埋め込みと呼ばれる手法を,いくつかのベンチマークデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 10:43:15 GMT)
A Deeper Understanding of State-Based Critics in Multi-Agent
Reinforcement Learning [17.4] 我々は、州ベースの批評家が政策推定に偏見を導入し、アルゴリズムの保証を損なう可能性があることを示す。
また、州ベースの批判者が偏見を示さないとしても、共通の直観とは対照的に、大きな勾配のばらつきをもたらす可能性があることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 14:51:30 GMT)
Compression-Resistant Backdoor Attack against Deep Neural Networks [14.1] 近年、訓練データ中毒に基づくバックドア攻撃が数多く提案されている。
実際には、バックドア攻撃は画像圧縮に弱い。
特徴整合性トレーニングに基づく圧縮抵抗型バックドアアタックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 14:23:58 GMT)
Novelty-based Generalization Evaluation for Traffic Light Detection [13.5] 独立テストデータセット上で様々なメトリクスを計算することにより,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の一般化能力を評価する。
テストデータセットにおけるオブジェクトの新規性を考慮したCNN一般化スコアリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 09:23:56 GMT)
Using Fitness Dependent Optimizer for Training Multi-layer Perceptron [13.3] 本研究は、最近提案されたFDO(Fitness Dependent)に依存する新しいトレーニングアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムの安定性は、探索と搾取の両方の段階で検証され、性能が保証されている。
FDOをトレーナーとして使用するアプローチは、データセット上で異なるトレーナーを使用して他のアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 10:23:17 GMT)
Continuous Submodular Maximization: Boosting via Non-oblivious Function [12.8] 本稿では、オフラインおよびオンライン設定の両方において制約付きおよび連続的なサブモジュールイテレーションを再考する。
係数回帰最適化方程式を用いて、問題$max_boldsymbolxinmathCf(boldsymbolx)$に対して最適な補助関数$F$を導出する。
オンライン環境では、勾配フィードバックアルゴリズムの強化を提案し、$sqrtD$($D$は勾配フィードバックが$(fracgamma2)$に対する遅延の総和である)を後悔する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 15:10:17 GMT)
Using Non-Stationary Bandits for Learning in Repeated Cournot Games with
Non-Stationary Demand [11.9] 本稿では,非定常要求の繰り返しCournotゲームについてモデル化する。
エージェントが選択できる武器/アクションのセットは、個別の生産量を表す。
本稿では,よく知られた$epsilon$-greedyアプローチに基づく,新しいアルゴリズム"Adaptive with Weighted Exploration (AWE) $epsilon$-greedy"を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 05:51:47 GMT)
A Review of Open-World Learning and Steps Toward Open-World Learning
Without Labels [11.4] オープンワールド学習では、エージェントは既知のクラスのセットから始まり、知らないものを検出し、管理し、静止しないデータストリームから時間をかけて学習する。
本稿では,ラベルなしのオープンワールド学習を含む,様々なオープンワールド学習問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 14:34:53 GMT)
Finding the Task-Optimal Low-Bit Sub-Distribution in Deep Neural
Networks [10.3] 量子ニューラルネットワークは通常、メモリフットプリントを小さくし、計算の複雑さを小さくする必要がある。
本稿では,モデルに固有の最適潜伏部分分布を学習するための適応行列量子化法を提案する。
近代建築における画像分類と物体検出実験は,提案手法の有効性,一般化性,伝達性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 04:40:10 GMT)
Salient Object Detection by LTP Texture Characterization on Opposing
Color Pairs under SLICO Superpixel Constraint [10.2] 本稿では,自然画像に対するロバストなサリエンシマップを生成するシンプルなモデルを用いて,新しい戦略を提案する。
この戦略は、局所的なテクスチャパターンに色情報を統合することで、色のマイクロテクスチャを特徴付ける。
我々のモデルは単純かつ効率的であり、いくつかの最先端モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 00:03:50 GMT)
Rice Diseases Detection and Classification Using Attention Based Neural
Network and Bayesian Optimization [10.1] 水稲病はしばしば20～40%のコーパス生産損失を産出し、世界経済と密接に関連している。
そこで我々は,AIによる迅速かつ正確な疾患検出を実現するために,MobileNetの構造とアテンション機構に基づくADSNN-BOモデルを提案する。
モバイル対応の ADSNN-BO モデルは94.65% の精度を達成し,テスト対象のすべての最先端モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 22:26:00 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） (Mon, 3 Jan 2022 19:52:40 GMT)
BDG-Net: Boundary Distribution Guided Network for Accurate Polyp
Segmentation [9.2] ポリープ切除術は腺腫から腺癌への進行を効果的に阻害することができる。
ポリープの大きさやポリープとその周囲の粘膜の境界が不明瞭であるため、ポリープを正確に分割することは困難である。
正確なポリープ分割のための境界分布誘導ネットワーク(BDG-Net)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 17:15:18 GMT)
Dynamic Object Removal and Spatio-Temporal RGB-D Inpainting via
Geometry-Aware Adversarial Learning [9.2] 動的物体はロボットの環境に対する認識に大きな影響を及ぼす。
本研究は,動的物体によって隠蔽された領域における可塑性色,テクスチャ,幾何学を合成することにより,この問題に対処する。
本研究は, 対人訓練を用いて建築を最適化し, オンラインで色と深度構造を幻覚できるような, 微妙な現実的なテクスチャを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 23:32:01 GMT)
CaFT: Clustering and Filter on Tokens of Transformer for Weakly
Supervised Object Localization [8.4] 弱教師付きオブジェクトローカライゼーション(WSOL)は、カテゴリラベルのみによってオブジェクトをローカライズする難しいタスクである。
本稿では,視覚変換器 (ViT) のバックボーンを用いたTokensのクラスタリングとフィルタを提案する。
CaFT は 97.55% と 69.86% のローカライズ精度を CUB-200 と ImageNet-1K でそれぞれ達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 05:02:25 GMT)
RFormer: Transformer-based Generative Adversarial Network for Real
Fundus Image Restoration on A New Clinical Benchmark [8.1] 眼科医は眼疾患のスクリーニングと診断に眼底画像を使用している。
低品質 (LQ) 劣化した眼底画像は, 臨床検診における不確実性を引き起こしやすく, 一般的に誤診のリスクを増大させる。
本稿では, 臨床基礎画像の真の劣化を回復するために, トランスフォーマーベースの生成適応ネットワーク(RFormer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 03:56:58 GMT)
D-Former: A U-shaped Dilated Transformer for 3D Medical Image
Segmentation [7.6] そこで我々はDilated Transformerと呼ばれる新しい手法を提案し、ローカルとグローバルの領域で交互にキャプチャされたペアワイドパッチ関係に対して自己アテンションを行う。
拡張畳み込みカーネルにインスパイアされた我々は、グローバルな自己意識を拡張的に実行し、関連するパッチを増やさずに受容領域を拡大し、計算コストを削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 03:20:35 GMT)
A Gradient Mapping Guided Explainable Deep Neural Network for
Extracapsular Extension Identification in 3D Head and Neck Cancer Computed
Tomography Images [7.5] 頭頸部扁平上皮癌の生存予後の予測因子として,毛細管拡張術が有用である。
現在のECE検出は、放射線技師による視覚的同定と病理診断に依存している。
注釈付きリンパ節領域情報を必要とせず,自動的にECE識別を行うためのGMGENet(Gradient Mapping Guided Explainable Network)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 22:29:57 GMT)
Deriving discriminative classifiers from generative models [6.9] 生成モデルから誘導される生成的分類器は、同じモデルから判別的に計算できることを示す。
自然言語処理(NLP)フレームワークにおいて,分類器を識別する新たな手法が注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 19:18:25 GMT)
Observation of unconventional many-body scarring in a quantum simulator [6.0] 本研究では,Bose-Hubbard量子シミュレータにおいて,初期条件が未知の多体スカーリングを実現する。
絡み合いエントロピーの測定は、スキャリングが低エントロピー部分空間において多体系をトラップすることを示している。
我々は、時間外相関を探索する量子干渉プロトコルを開発し、システムの初期状態近傍への回帰を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 19:00:00 GMT)
Beating Classical Impossibility of Position Verification [5.2] 古典的検証器を用いた位置検証プロトコルについて検討する。
誤りによる学習の量子硬度を仮定し,古典的に検証可能な位置検証を実現する。
また、1-of-2パズルに対する自然な非局所ゲームに対する1-of-2非局所音性の概念も開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 22:20:35 GMT)
Improving Feature Extraction from Histopathological Images Through A
Fine-tuning ImageNet Model [5.0] 大腸癌(CRC)には10万点の注釈画像パッチを用い,2段階的アプローチで術前Xceptionモデルを精査した。
微細なFTX2048から抽出した特徴は,CRCの歯列型を予測する精度が有意に高かった。
FTX2048はストーマの精度を87%から94%に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 13:19:45 GMT)
Robust Natural Language Processing: Recent Advances, Challenges, and
Future Directions [4.4] 文献を様々な次元にわたって体系的に要約することで,NLPロバストネス研究の構造化概要を述べる。
次に、テクニック、メトリクス、埋め込み、ベンチマークなど、堅牢性のさまざまな側面を深く掘り下げます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 17:17:11 GMT)
Descriptors for Machine Learning Model of Generalized Force Field in
Condensed Matter Systems [4.0] 凝縮物質系のマルチスケール動的モデリングのための機械学習(ML)手法の一般的な枠組みを概説する。
両スペクトル係数に基づいて不変量を計算するための体系的かつ厳密なアプローチを提供する群論的手法に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 18:38:26 GMT)
IOHanalyzer: Detailed Performance Analyses for Iterative Optimization
Heuristics [4.0] IOHanalyzerは、IOHのパフォーマンスデータを分析、比較、視覚化するための新しいユーザフレンドリーなツールである。
IOHanalyzerは、固定目標実行時間とベンチマークアルゴリズムの固定予算性能に関する詳細な統計を提供する。
IOHanalyzerは、主要なベンチマークプラットフォームから直接パフォーマンスデータを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 21:49:45 GMT)
Check-based generation of one-time tables using qutrits [3.5] ワンタイムテーブル(英: One-time table)は、情報理論上、古典的または量子計算の2要素相関のクラスである。
部分セキュリティを備えた単純な1時間テーブルの型を生成するための2部量子プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 13:31:29 GMT)
Supervised Learning based QoE Prediction of Video Streaming in Future
Networks: A Tutorial with Comparative Study [3.4] 本稿では、教師付き学習MLモデルに基づくビデオストリーミングサービスのQoE計測および予測ソリューションの開発と展開に関するチュートリアルを提供する。
本稿では,複数のパフォーマンス指標に基づくビデオストリーミングアプリケーションのQoE予測のための,最先端の教師付き学習MLモデルの比較研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 18:59:46 GMT)
Which Student is Best? A Comprehensive Knowledge Distillation Exam for
Task-Specific BERT Models [3.3] タスク固有のBERTベースの教師モデルから様々な学生モデルへの知識蒸留ベンチマークを行う。
インドネシア語でテキスト分類とシークエンスラベリングという2つのタスクでグループ化された12のデータセットについて実験を行った。
実験の結果, トランスフォーマーモデルの普及にもかかわらず, BiLSTM と CNN の学生モデルを用いることで, 性能と計算資源の最良のトレードオフが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 10:07:13 GMT)
Application of Machine Learning Methods in Inferring Surface Water
Groundwater Exchanges using High Temporal Resolution Temperature Measurements [3.1] 地表面温度観測に基づいて,地表面/地表面交換フラックスを推定する機械学習(ML)と深層学習(DL)アルゴリズムについて検討した。
その結果, ML法とDL法の両方で表面/地表面交換フラックスを推定できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 15:59:20 GMT)
A Study of Learning Search Approximation in Mixed Integer Branch and
Bound: Node Selection in SCIP [2.5] このようなポリシーを2つの設定で学習するオフライン手法を提案する。
1つの設定は、プリンギング中に子供のセレクタに対応し、もう1つはダイビングに似ている。
5つのMIPデータセットの実証結果は、我々のノード選択ポリシーが、文献における最先端の先例よりもはるかに高速な解決につながることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 21:04:30 GMT)
Revisiting PGD Attacks for Stability Analysis of Large-Scale Nonlinear
Systems and Perception-Based Control [2.3] 我々は,汎用ROA解析ツールとして,対人学習コミュニティで開発された予測勾配降下法(PGD)を調整した。
ROA解析は、最悪の初期条件を見つけることを目標とする制約付き問題として近似できることを示す。
本稿では,PGDに基づく2つの反復的手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 18:46:58 GMT)
A Cluster-Based Trip Prediction Graph Neural Network Model for Bike
Sharing Systems [2.1] 自転車シェアリングシステム(BSS)は革新的な交通サービスとして発展しつつある。
これらのシステムが現在のグローバルな懸念の多くを根絶することにコミットしていることを考えると、BSSの適切な機能を確保することが不可欠である。
ユーザの移行パターンに関する優れた知識は、サービスの品質と運用性に対する決定的な貢献である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 15:47:40 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） (Mon, 3 Jan 2022 10:35:24 GMT)
Multiview point cloud registration with anisotropic and space-varying
localization noise [1.5] 我々は,高異方性定位雑音で劣化した複数点の雲を登録する問題に対処する。
既存の手法は、空間不変等方性雑音の暗黙の仮定に基づいている。
ノイズハンドリング戦略は,高レベルの異方性雑音に対するロバスト性を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 15:21:24 GMT)
A Comprehensive Survey on Radio Frequency (RF) Fingerprinting:
Traditional Approaches, Deep Learning, and Open Challenges [1.5] 破壊的なアプリケーションをサポートするために、IoT(Internet of Things)の大規模なロールアウトが想定されている。
大量のワイヤレスデバイスが、前例のない脅威面を露出する。
RFフィンガープリントは暗号やゼロトラストのセキュリティ対策と組み合わせることができる候補技術として推奨されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 14:42:53 GMT)
Recommendations for repositories and scientific gateways from a
neuroscience perspective [1.3] INCFはレポジトリや科学ゲートウェイを選択したり設定したりするためのレコメンデーションと関連する基準を開発した。
これらの勧告は神経科学を主要なユースケースとしているが、一般的には一般的である。
このレコメンデーションは、アクセシビリティ、ライセンス、コミュニティの責任、サービスの技術的および財政的持続可能性など、さまざまな重要な領域をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 16:01:26 GMT)
Concept Embeddings for Fuzzy Logic Verification of Deep Neural Networks
in Perception Tasks [1.2] 我々は、訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が特定の記号的背景知識を尊重するかどうかを検証するための、単純で効果的なアプローチを提案する。
知識はファジィ述語論理則から成り立つ。
このアプローチはファジィ性と概念出力の校正の恩恵を受けていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 10:35:47 GMT)
maskGRU: Tracking Small Objects in the Presence of Large Background
Motions [1.1] 本稿では,ビデオ中の小さな物体の検出と追跡を行うために,マスクGRUというニューラルネットワークを用いた時間的時間的フレームワークを提案する。
マスクを重み付き和で隠蔽状態に組み込む手法には,爆発勾配の影響を制御し,被写体が位置する場所に注目機構を導入するという2つの利点があると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 04:10:02 GMT)
Adaptive Template Enhancement for Improved Person Recognition using
Small Datasets [1.0] 本稿では,脳波(EEG)信号の新たな分類法を提案し,評価した。
提案した適応テンプレート拡張機構は,各特徴次元を別々に扱うことで特徴レベルのインスタンスを変換する。
提案手法は,識別シナリオと検証シナリオの両方において,分類精度が大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 10:14:38 GMT)
Biometrics in the Time of Pandemic: 40% Masked Face Recognition
Degradation can be Reduced to 2% [0.9] パンデミック時のマスク着用による認識性能の36.78%低下を報告した。
我々は、クロススペクトル領域における先進的なディープラーニングアプローチを用いて、性能の向上と劣化率を1.79%に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 03:17:06 GMT)
Have I done enough planning or should I plan more? [0.8] この能力は,学習機構を逆エンジニアリングすることで得られることを示す。
計画のコストと利益に対して、どれだけの計画を実行したか、すぐに適応できることに気付きました。
その結果,計画の量を調整するメタ認知能力は,政策段階のメカニズムによって学習される可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 17:11:07 GMT)
Asymptotic Convergence of Deep Multi-Agent Actor-Critic Algorithms [0.7] 我々は,多エージェントDeep Deterministic Policy Gradient (DDPG)アルゴリズムの収束を保証する十分な条件を提案する。
これは、連続的なアクション空間を扱うためのDeep Reinforcement Learning(DeepRL)の最も人気のあるパラダイムの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 10:33:52 GMT)
Graph Neural Networks: a bibliometrics overview [0.6] 本研究は,GNN研究の動向を定量的かつ質的に評価することを目的としている。
アメリカ、中国、カナダでは最も多産または影響の大きい機関が発見されている。
グラフ畳み込みネットワークとアテンション機構の応用は、現在、GNN研究のホットトピックとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 07:37:40 GMT)
Multivariate Time Series Regression with Graph Neural Networks [0.6] 近年のディープラーニングのグラフへの適用は,様々なグラフ関連タスクにおいて有望な可能性を示している。
しかし,これらの手法は時系列関連タスクにはあまり適用されていない。
本研究では,これらの長いシーケンスを多変量時系列回帰タスクで処理できるアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 16:11:46 GMT)
Deep neural networks for smooth approximation of physics with higher
order and continuity B-spline base functions [0.5] 伝統的に、ニューラルネットワークは、与えられた物理現象を近似するために非線形活性化関数を使用する。
そこで本研究では, 物理量を滑らかなB-スプライン基底関数の線形結合として近似する手法を提案する。
物理場を近似する場合,我々のアプローチはより安価で正確であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 23:02:39 GMT)
On Robust Probabilistic Principal Component Analysis using Multivariate
$t$-Distributions [0.3] 本稿では,高レベルの多変量$t$-PPCAフレームワークと,実装に使用される階層モデルとの等価な関係について述べる。
また,モンテカルロ予測最大化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 00:42:02 GMT)
A General Framework for Treatment Effect Estimation in Semi-Supervised
and High Dimensional Settings [0.1] 我々は, より堅牢で, (2) 教師付きよりも効率的であるSS推定器群を開発した。
さらに、モデル内の正当性スコアが正しく指定されたときに、SS推定器のルート-n整合性と正規性を確立する。
我々の推定器は、すべてのニュアンス関数が正しく指定されている限り、半パラメトリックに効率的であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 04:12:44 GMT)
An Adversarial Benchmark for Fake News Detection Models [0.1] 我々は「理解」の3つの側面を狙う敵攻撃を定式化する
我々は、LIAR arXiv:arch-ive/1705648とKaggle Fake-Newsデータセットで微調整されたBERT分類器を用いてベンチマークをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 23:51:55 GMT)
Testing the Robustness of a BiLSTM-based Structural Story Classifier [0.0] 偽ニュース検出のためのBiLSTMに基づく最先端構造モデルに対するノイズの影響について検討する。
本研究は、その方向への一歩を踏み出し、偽ニュース検出のためのBiLSTMに基づく最先端構造モデルに対するノイズの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 00:27:05 GMT)
Ultralight dark matter or dark radiation cosmologically produced from
infrared dressing [0.0] 粒子崩壊の過程に顕著な類似性を見出した: 単一粒子崩壊の初期振幅は時間の経過とともに崩壊する。
長い間、絡み合い状態は重粒子と無質量粒子の絡み合い状態である。
エントロピーは、初期単一粒子から最終多粒子状態への情報の流れを記述する時間進化の下で成長することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 14:03:33 GMT)
Two Methods for Iso-Surface Extraction from Volumetric Data and Their
Comparison [0.0] 等表面抽出の精度は非常に重要であり、通常は言及されていない。
実験の結果,抽出したアイソ表面の精度と人間の知覚との間に直接的関係は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 11:05:29 GMT)
Toxicity Detection for Indic Multilingual Social Media Content [0.0] 本稿では、emphIIIT-D Abusive Comment Identification Challengeにおいて、ShareChat/Mojが提供するデータを用いて、チーム「Moj Masti」によって提案されたシステムについて述べる。
我々は、多言語トランスフォーマーに基づく事前訓練および微調整モデルを用いて、コード混在/コード切替型分類タスクにアプローチする方法に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 12:01:47 GMT)
The universal model of strong coupling at the nonlinear parametric
resonance in open cavity-QED systems [0.0] 分子、量子ドット、光学ナノキャビティ-QED系は普遍モデルで記述可能であることを示す。
回転波近似における量子状態の解析解を求める。
非線形共鳴における強い結合が光子放出と振動スペクトルをどう変えるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 21:29:44 GMT)
Suppression of mid-circuit measurement crosstalk errors with micromotion [0.0] 中間回路の測定とリセットは、量子計算において重要なプリミティブである。
イオンマイクロモーションを用いてデコヒーレンスの発生源を1桁以上削減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 17:03:15 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） (Mon, 3 Jan 2022 14:15:21 GMT)
Simplifying Continuous-Time Quantum Walks on Dynamic Graphs [0.0] 動的グラフ上の連続時間量子ウォークは、グラフのエッジを符号化するハミルトンの列でシュル「オーディンガーの方程式によって進化する。
本稿では,動的グラフを単純化可能な6つのシナリオを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 19:58:21 GMT)
Sentiment Analysis and Sarcasm Detection of Indian General Election
Tweets [0.0] ソーシャルメディアの利用は、今日のデジタル世界では史上最高水準まで増加している。
一般大衆の感情や意見を分析することは、政府とビジネス関係者の両方にとって非常に重要である。
本稿では,ロクサバ選挙中のインド国民の感情をTwitterデータを用いて分析することに取り組んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 17:30:00 GMT)
Scalable semi-supervised dimensionality reduction with GPU-accelerated
EmbedSOM [0.0] BlosSOMは高次元データセットの対話型ユーザステアブル可視化のための高性能半教師付き次元減少ソフトウェアである。
現実的なデータセットにBlosSOMを適用することで、ユーザが指定したレイアウトを組み込んだ高品質な視覚化と、特定の機能に集中することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 15:06:22 GMT)
SMART: a Technology Readiness Methodology in the Frame of the NIS
Directive [0.0] 所定の目標技術の技術準備レベル(TRL)を知ることは、コストオーバーランや製品ロールアウト遅延、早期の打ち上げ失敗といったリスクを軽減するのに有用であることが判明した。
もともとNASAによって宇宙計画のために開発されたTRLは、技術や製造会社の間で事実上の標準となった。
本研究の目的は,既存の技術準備度評価(TRA)と同一視されるギャップに対処し,標準化手法の開発によって克服することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 09:31:59 GMT)
Reformulation of Quantum Theory [0.0] 複素ヒルベルト空間上の標準的な量子力学はハミルトン力学であり、ヒルベルト空間をその正準シンプレクティック形式を備え、エルミート作用素の期待値関数のみに制限する線型実多様体として扱う。
シンプレクティック多様体の言語における量子力学の構造を再構成し、任意のシンプレクティック多様体に対して結果を記述することができるようなヒルベルト空間の線型構造を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 17:15:35 GMT)
Quantum communication with itinerant surface acoustic wave phonons [0.0] 物理的に分離された2つの量子ビットノードを接続する単一音素表面音響伝送線路を実演する。
このシステムを用いて、量子情報をコヒーレントに伝達するために、正確に形状の個々のイテナントフォノンを用いる。
フォノンとリモート量子ビットの間の観測された相互作用は、将来の量子光学的な実験をイテナントフォノンで約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 16:04:23 GMT)
Proposal for generating complex microwave graph states using
superconducting circuits [0.0] 我々は、トランスモン量子ビットと他のマイクロ波デバイスを組み合わせることで、より複雑なグラフ状態を構築することを提案する。
固定周波数および可変周波数のトランペット量子ビットと異なるフォトニック量子ビット符号化の性能の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 19:00:45 GMT)
Open Geometry Prover Community Project [0.0] Open Geometry Prover Community Projectは、共通な"umbrella"の下で、幾何自動定理プロバーの開発のための様々な取り組みを統合することを目的としている。
本稿では、そのような統合に必要なステップと、これらのステップの現在の実装について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 09:27:23 GMT)
On coherence of quantum operations by using Choi-Jamio{\l}kowski
isomorphism [0.0] 量子演算のコヒーレンス(英語版)は量子資源と見なすことができる。
資源理論の枠組みにおける量子演算のコヒーレンスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 09:04:10 GMT)
Neural network training under semidefinite constraints [0.0] 本稿では,ニューラルネットワーク(NN)の半定制約下でのトレーニングについて述べる。
半定値制約は、NNの興味深い特性を検証するのに使うことができる。
実験では,従来の手法よりも訓練方法が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 13:10:49 GMT)
Modeling Human Driver Interactions Using an Infinite Policy Space
Through Gaussian Processes [0.0] 本稿では,多出力ガウス過程に依存する人間のドライバインタラクションをモデル化する手法を提案する。
提案手法は,実際のトラフィックデータセット上で,そのコントリビューションと意味を実証するために検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 17:45:58 GMT)
Mitigating indistinguishability issues in photon pair sources by
delayed-pump Intermodal Four Wave Mixing [0.0] マルチモード導波路における遅延ポンピング・インターモーダル4波混合(IFWM)は、最近これらの指標全てにおいて記録的な性能を示した。
我々は、導波路の幅をテーパーし、ポンプパルス間の遅延を制御することにより、光源にスペクトル調整性を加えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 14:20:02 GMT)
Matrix Product States with Backflow correlations [0.0] 本稿では,量子マンボディー波動関数の行列積状態表現を拡張するテンソルネットワークアンサッツを提案する。
我々は1次元と2次元のスピンモデルに対して新しいアンサッツをベンチマークし、高精度かつ精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 18:57:29 GMT)
Machine learning approaches for localized lockdown during COVID-19: a
case study analysis [0.0] Sars-CoV-2は、世界的なパンデミックとなった重要な急性呼吸器疾患として登場した。
ブラジルは、国家と自治体の社会経済的差異が大きいため、ウイルス対策に苦慮している。
本研究では,ブラジルの新型コロナウイルスデータに適用したさまざまな機械学習アルゴリズムとディープラーニングアルゴリズムを用いた新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 15:32:06 GMT)
Low dosage 3D volume fluorescence microscopy imaging using compressive
sensing [0.0] 本稿では, 圧縮センシングによる3Dボリュームの完全再構成を, 励起量の半分未満のSNRで行う方法を提案する。
ゼブラフィッシュ胚脊髄のRFP標識ニューロンの3次元体積を, 共焦点顕微鏡を用いて0.1umの軸方向サンプリングにより計測し, 本手法の実証を行った。
この研究で開発されたCSベースの手法は、2光子や光シート顕微鏡などの他の深部イメージングに容易に適用でき、サンプル光毒性の低減は重要な課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 18:44:50 GMT)
LiDAR Point--to--point Correspondences for Rigorous Registration of
Kinematic Scanning in Dynamic Networks [0.0] 本稿では,LiDAR点雲の登録を改善するための新しい軌道調整手法を提案する。
本稿では、新しい観測モデルとして、動的ネットワークにどのように挿入されるか、および対応を選択する方法について述べる。
次に、低コストMEMS慣性センサを用いた実用的な空中レーザー走査シナリオにおける提案手法の性能評価実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 11:53:55 GMT)
Learning with Latent Structures in Natural Language Processing: A Survey [0.0] 遅延離散構造を用いた学習への近年の関心は、エンドタスク性能の向上と解釈可能性の向上に優れた帰納バイアスを取り入れている。
本研究は, シュロゲート勾配, 連続緩和, サンプリングによる限界確率という, モデル学習の3つの主要なファミリーを調査する。
本研究は,これらの手法の応用のレビューと,それらが引き起こす学習された潜伏構造の検査で締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 06:16:17 GMT)
Kendall transformation: a robust representation of continuous data for
information theory [0.0] ケンドール変換 (Kendall transformation) は、順序付けられた特徴を個々の値間のペアの順序関係のベクトルに変換するものである。
このようにして、観測のランキングを保存し、分類形式で表現する。
情報理論の多くのアプローチは、ケンドール変換された連続データに直接適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 19:54:16 GMT)
Introduction to quantum non-reciprocal interactions: from non-Hermitian
Hamiltonians to quantum master equations and quantum feedforward schemes [0.0] 目標は、合成ゲージ場を符号化するハミルトニアンなど、様々なアプローチと概念を結びつけることである。
非自明な合成ゲージ場と非相互相互作用を得るための散逸の両方を持つことの重要性が強調される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 22:28:21 GMT)
Inferring Turbulent Parameters via Machine Learning [0.0] 本研究では,乱流の観測から物理パラメータを推定する一般的な問題を解決するため,機械学習手法を設計する。
我々のアプローチは、フローの基準フレームの回転頻度を抑えるために機械学習システムを訓練することである。
本研究は2つの異なる視点から興味深い結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 16:08:48 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） (Mon, 3 Jan 2022 03:53:20 GMT)
Hardy-like Quantum Pigeonhole Paradox and the Projected-Coloring Graph
State [0.0] 量子ハトホールパラドックスのハーディ型バージョンが提案されており、ハーディのパラドックスの特別な種類と見なすこともできる。
一部のハーディ型量子ハトホールパラドックスは、ベル非局所性を示すために新しい記録を樹立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 07:19:27 GMT)
Halliday-Suranyi Approach to the Anharmonic Oscillator [0.0] このPeter Suranyi Festschriftへの貢献として、準調和振動子のエネルギー固有値を計算するハリデイ・スラニ摂動法について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 02:43:33 GMT)
GAT-CADNet: Graph Attention Network for Panoptic Symbol Spotting in CAD
Drawings [0.0] コンピュータ支援設計(CAD)図面からグラフィカルシンボルを抽出することは、多くの産業アプリケーションにとって不可欠である。
本稿では,各CAD描画をグラフとして扱うことにより,新しいグラフ注意ネットワークGAT-CADNetを提案する。
提案したGAT-CADNetは直感的だが有効であり, 一つの統合ネットワークにおける汎視的シンボルスポッティング問題の解決に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 13:08:28 GMT)
Four-mode squeezed states: two-field quantum systems and the symplectic
group $\mathrm{Sp}(4,\mathbb{R})$ [0.0] 四モード圧縮状態を構築し,その物性について検討する。
これらの状態は2つの線形結合量子スカラー場を記述する。
これらは宇宙論のような様々な文脈において物理的に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 13:29:17 GMT)
Feature Selection-based Intrusion Detection System Using Genetic Whale
Optimization Algorithm and Sample-based Classification [0.0] ホエール最適化アルゴリズム(WOA)と遺伝的アルゴリズム(GA)とサンプルベース分類を組み合わせた特徴選択を用いたネットワーク侵入検知システムを提案する。
提案手法は,Whale最適化アルゴリズムと遺伝的アルゴリズムを組み合わせた特徴選択と,KNN分類を精度基準で組み合わせることで,従来の方法よりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 11:05:02 GMT)
Efficient and Continuous Microwave Photodetection in Hybrid
Cavity-Semiconductor Nanowire Double Quantum Dot Diodes [0.0] 単一光子検出器は時間関連光子計数への応用の鍵となる。
ここでは, マイクロ波光子を高品位, 半伝導性ナノワイヤ二重量子ドットで効率よく電流に変換する方法を示す。
その結果, 単発マイクロ波光子検出によるフォトダイオードを理論的に予測された単位効率で実現できた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 10:14:00 GMT)
Complexity from Adaptive-Symmetries Breaking: Global Minima in the
Statistical Mechanics of Deep Neural Networks [0.0] 深部ニューラルネットワーク(DNN)を理解するために、物理における保守対称性への適応対称性というアンチセティカル概念を提案する。
我々はDNNシステムの最適化過程を適応対称性破りの拡張プロセスとして特徴付けている。
より具体的には、この過程は統計物理学の一般化として評価できる統計力学モデルによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 09:06:44 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） (Mon, 3 Jan 2022 01:59:49 GMT)
Casimir interactions from infinite range and dilation symmetry [0.0] 魅力的なカシミール力の特性と類似性は無限の配置でしか導出されない。
統計分野における自己相似性との関係は、無限の変動範囲で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 10:55:40 GMT)
Biphoton phase-space correlations from Gouy-phase measurements using
double slits [0.0] フォトニックラゲール・ガウスモードで符号化された量子相関は、グーイ位相シフトと関係があることが示されている。
本研究では,Gouy相の位相差の測定により,その位相空間の絡み合いの変化に関する情報が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 12:47:01 GMT)
Biased Hypothesis Formation From Projection Pursuit [0.0] 仮説形成に対するバイアスの影響は、自動データ駆動追従ニューラルネットワークによって特徴づけられる。
このインテリジェント探索プロセスは、完全な状態空間を解離部分空間に分割し、作用仮説を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 22:02:26 GMT)
Adaptive Model Predictive Control of Wheeled Mobile Robots [0.0] 本稿では,未知の慣性を持つ二輪移動ロボットを所望の点と向きに誘導する制御アルゴリズムを提案する。
この二輪移動ロボットは、ナイフエッジや非ホロノミックキネマティック制約のあるスケートとしてモデル化されている。
このアルゴリズムの有効性は, 論文末尾の数値シミュレーションによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 20:07:44 GMT)
Actor-Critic Network for Q&A in an Adversarial Environment [0.0] 2つの重要な領域は、これらの状況に対するトレーニングや、内部で堅牢性を構築するために既存のアーキテクチャを変更する目的で、敵対的なデータを生成することである。
本稿では,これら2つのアイデアを組み合わさって,ほぼ強化学習フレームワークで使用する批評家モデルを訓練するアプローチを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 02:35:58 GMT)
AI & Racial Equity: Understanding Sentiment Analysis Artificial
Intelligence, Data Security, and Systemic Theory in Criminal Justice Systems [0.0] 人種的体系的不正を悪化または減少させる人工知能の様々な形態が研究されている。
これは、歴史的体系的パターン、暗黙の偏見、既存のアルゴリズム的リスク、そして自然言語処理に基づくAI(リスク評価ツールなど)が人種的に異なる結果をもたらすという法的意味を通じて主張されている。
人種的に不正な結果や慣行から逸脱するためには、内部の機関や企業がアルゴリズム、プライバシーおよびセキュリティリスクをどのように活用するかを規制し、規制するために、より訴訟的な政策が必要であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 19:42:08 GMT)
A Novel Home-Built Metrology to Analyze Oral Fluid Droplets and Quantify
the Efficacy of Masks [0.0] このプロジェクトには、セットアップの最適化、データ収集、データ分析、アプリケーションが含まれる。
データ収集中、被験者はまず、摂取可能な蛍光液体(音波水)で口を湿らせて、紫外線の暗い光の下で話す、くしゃみをする。
トニックウォーター滴から発生する蛍光を可視化し、iPhone 8+カメラでスローモ(240fps)で記録し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 19:20:05 GMT)
A Mixed Integer Programming Approach to Training Dense Neural Networks [0.0] 完全連結ANNの学習のための新しい混合整数プログラミング(MIP)法を提案する。
我々の定式化は、バイナリアクティベーションと修正線形ユニット(ReLU)アクティベーションANNの両方を考慮することができる。
また、モデル事前学習のために、ANNのレイヤー数を減少させる手法である層ワイドグリーディ手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jan 2022 15:53:51 GMT)