Cross-Modality Deep Feature Learning for Brain Tumor Segmentation [158.8] 本稿では, マルチモーダルMRIデータから脳腫瘍を抽出するクロスモーダルディープ・フィーチャーラーニング・フレームワークを提案する。
中心となる考え方は、不十分なデータスケールを補うために、マルチモダリティデータにまたがる豊富なパターンをマイニングすることだ。
on the BraTS benchmarks, this proposed cross-modality deep feature learning framework could effective improve the brain tumor segmentation performance。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 07:46:01 GMT)
Computational Lens on Cognition: Study Of Autobiographical Versus
Imagined Stories With Large-Scale Language Models [95.9] GPT-3を用いた自伝的物語と想像的物語における出来事の物語の流れの相違について検討した。
想像された物語は自伝的物語よりも逐次性が高いことがわかった。
想像された物語と比較すると、自伝的な物語は、最初の人物に関連するより具体的な言葉と単語を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 20:10:47 GMT)
MERLOT Reserve: Neural Script Knowledge through Vision and Language and
Sound [90.2] MERLOT Reserveは、時間とともに動画を共同で表現するモデルである。
我々は、テキストとオーディオのスニペットをMASKトークンに置き換え、正しいマスクアウトスニペットを選択して学習する。
私たちの目標は代替手段よりも早く学習し、大規模に機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 19:00:21 GMT)
Automatic Speech Recognition Datasets in Cantonese Language: A Survey
and a New Dataset [85.5] 私たちのデータセットは、香港のCandoneseオーディオブックから収集された、73.6時間のクリーンな読み上げ音声と書き起こしとの組み合わせで構成されています。
哲学、政治、教育、文化、ライフスタイル、家族の領域を組み合わせて、幅広いトピックをカバーしている。
MDCC と Common Voice zh-HK にマルチデータセット学習を適用することで,強力で堅牢な Cantonese ASR モデルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 12:09:15 GMT)
RestoreDet: Degradation Equivariant Representation for Object Detection
in Low Resolution Images [81.9] 劣化した低解像度画像中のオブジェクトを検出するための新しいフレームワークであるRestoreDetを提案する。
CenterNetをベースとした本フレームワークは, 既存手法と比較して, 異種劣化状況に直面する場合に比べ, 優れた性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 03:40:23 GMT)
Auto-Weighted Layer Representation Based View Synthesis Distortion
Estimation for 3-D Video Coding [78.5] 本稿では,自動重み付け層表現に基づくビュー合成歪み推定モデルを提案する。
提案手法は, 精度, 効率の両面において, 最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 12:12:41 GMT)
A Transfer Learning Pipeline for Educational Resource Discovery with
Application in Leading Paragraph Generation [71.9] 本稿では,新しいドメインに対するWebリソース発見を自動化するパイプラインを提案する。
パイプラインは2つの類似しているが新規なターゲットドメインで評価すると、F1スコアは0.94と0.82となる。
本研究は,サーベイジェネレーションのための各種Webリソースを考察した最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 03:35:40 GMT)
Unsupervised Machine Learning for Exploratory Data Analysis of Exoplanet
Transmission Spectra [68.8] 我々は、通過する太陽系外惑星のスペクトルデータを解析するための教師なし手法に焦点をあてる。
スペクトルデータには、適切な低次元表現を要求する高い相関関係があることが示される。
主成分に基づく興味深い構造、すなわち、異なる化学状態に対応する明確に定義された分岐を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 22:26:33 GMT)
Optimality in Noisy Importance Sampling [66.9] 雑音の多いIS推定器の最適提案密度を導出する。
雑音の多いISフレームワークにおいて,提案手法と過去の最適性アプローチとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 12:32:25 GMT)
Embodied Hands: Modeling and Capturing Hands and Bodies Together [61.3] 人間は、コミュニケーションとタスクの解決のために、手と体を一緒に移動します。
ほとんどの方法は、体と手の3Dモデリングと追跡を別々に扱う。
我々は、手と体の相互作用をモデルとして定式化し、それをフルボディの4Dシーケンスに適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:59:32 GMT)
Budget-aware Few-shot Learning via Graph Convolutional Network [56.4] 本稿では,いくつかの例から新しい視覚概念を学習することを目的とした,数ショット学習の課題に取り組む。
数ショット分類における一般的な問題設定は、データラベルの取得においてランダムサンプリング戦略を前提としている。
そこで我々は,新しい対象カテゴリーの学習を目的とした,予算に配慮した数発の学習問題を新たに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 02:46:35 GMT)
Spatial-Temporal Sequential Hypergraph Network for Crime Prediction [56.4] 本稿では,複合犯罪の時空間パターンを包括的に符号化する時空間逐次ハイパーグラフネットワーク(ST-SHN)を提案する。
特に、長距離及びグローバルなコンテキスト下での時空間力学を扱うために、グラフ構造化されたメッセージパッシングアーキテクチャを設計する。
提案するST-SHNフレームワークは予測性能を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 12:46:50 GMT)
MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs [55.7] Masked Graph Autoencoder (MGAE) フレームワークは、グラフ構造データの効果的な学習を行う。
自己指導型学習から洞察を得て、私たちはランダムに大量のエッジを隠蔽し、トレーニング中に欠落したエッジを再構築しようとします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 16:48:07 GMT)
Classical analog of qubit logic based on a magnon Bose-Einstein
condensate [52.8] 2成分のボース=アインシュタイン凝縮体を用いて、いくつかの量子ビット(量子ビット)関数の古典的なバージョンを示す。
これら2つの凝縮体のマクロ波動関数は、単一の量子ビットの古典的対となる系を形成する正則基底状態として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 16:20:38 GMT)
Spatio-Temporal Graph Representation Learning for Fraudster Group
Detection [50.8] 企業は、偽レビューを書くために詐欺師グループを雇い、競合相手をデモしたり、自分のビジネスを宣伝したりすることができる。
そのようなグループを検出するには、詐欺師グループの静的ネットワークを表現するのが一般的なモデルである。
両レビュアーの表現学習におけるHIN-RNNの有効性を第一に活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 08:01:38 GMT)
Learning Target-aware Representation for Visual Tracking via Informative
Interactions [49.6] トラッキングのための特徴表現のターゲット認識能力を改善するために,新しいバックボーンアーキテクチャを提案する。
提案したGIMモジュールとInBN機構は、CNNやTransformerなど、さまざまなバックボーンタイプに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 16:22:27 GMT)
Fair and efficient contribution valuation for vertical federated
learning [49.5] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、データを共有することなく、分散データソース上で機械学習モデルをトレーニングするための一般的な技術である。
シェープリー値(Shapley value, SV)は、協調ゲーム理論から派生した、証明可能なフェアコントリビューション評価指標である。
本稿では,SVに基づく垂直結合シェープ値(VerFedSV)と呼ばれるコントリビューション評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 19:57:15 GMT)
Learning to Compare Relation: Semantic Alignment for Few-Shot Learning [48.5] 本稿では,コンテンツアライメントに頑健な関係を比較するための新しいセマンティックアライメントモデルを提案する。
数ショットの学習データセットについて広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 08:52:31 GMT)
BottleFit: Learning Compressed Representations in Deep Neural Networks
for Effective and Efficient Split Computing [48.1] 圧縮速度が強い場合でも高い精度を達成するための新しいトレーニング戦略を含む,BottleFitと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
BottleFitは77.1%のデータ圧縮を実現し、ImageNetデータセットでは最大で0.6%の精度でロスする。
本稿では,BottleFitが消費電力とレイテンシを最大で49%,(w.r.t.)ローカルコンピューティングでは89%,エッジオフロードでは37%,W.r.t.エッジオフロードでは55%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 22:08:07 GMT)
A Novel Incremental Learning Driven Instance Segmentation Framework to
Recognize Highly Cluttered Instances of the Contraband Items [45.4] 本稿では,従来のエンコーダ・デコーダアーキテクチャを拡張して,インスタンス認識セグメンテーションを実現する手法を提案する。
新たな客観的関数は、以前取得した知識を保持することにより、各イテレーションにおけるネットワーク損失を最小限にする。
公開されている2つのX線データセット上での我々のフレームワークの徹底的な評価は、最先端の手法よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 17:40:37 GMT)
Visual Attention Prediction Improves Performance of Autonomous Drone
Racing Agents [45.4] 人間はエンドツーエンドの自律飛行のために訓練されたニューラルネットワークよりも速くドローンをレースする。
本研究では、人間の視線行動や注意を模倣できるニューラルネットワークが、ニューラルネットワークの性能を向上させるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:07:51 GMT)
Multi-Behavior Enhanced Recommendation with Cross-Interaction
Collaborative Relation Modeling [42.6] 本稿では,グラフニューラルマルチビヘイビア拡張レコメンデーションフレームワークを提案する。
グラフベースのメッセージパッシングアーキテクチャの下で、異なるタイプのユーザ-テムインタラクション間の依存関係を明示的にモデル化します。
実世界のレコメンデーションデータセットの実験は、GNMRが最先端の手法を一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 03:12:37 GMT)
A Comprehensive Survey of Scene Graphs: Generation and Application [42.1] シーングラフ(Scene graph)は、シーン内のオブジェクト間のオブジェクト、属性、関係を明確に表現できるシーンの構造化された表現である。
現在、シーングラフの比較的体系的な調査は行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 01:35:21 GMT)
NeROIC: Neural Rendering of Objects from Online Image Collections [42.0] 本稿では,オンライン画像コレクションからオブジェクト表現を取得し,任意のオブジェクトの高品質な形状と材料特性をキャプチャする手法を提案する。
これにより、新規ビュー合成、リライト、調和した背景合成など、さまざまなオブジェクト中心のレンダリングアプリケーションが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 16:45:15 GMT)
Motion Prediction via Joint Dependency Modeling in Phase Space [40.5] 我々は、運動解剖学の明示的な事前知識を活用するために、新しい畳み込みニューラルモデルを導入する。
次に,個々の関節機能間の暗黙的関係を学習するグローバル最適化モジュールを提案する。
本手法は,大規模な3次元人体動作ベンチマークデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 08:30:01 GMT)
The Defeat of the Winograd Schema Challenge [39.3] ウィノグラードチャレンジは2011年にヘクター・レヴェスクによって提案された。
本稿では,ウィノグラードチャレンジの歴史を概観し,その意義を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 10:22:08 GMT)
Enhancing Egocentric 3D Pose Estimation with Third Person Views [38.0] 本研究では,1台のウェアラブルカメラから撮影した映像から計算した人物の3次元身振り推定を強化する新しい手法を提案する。
First2Third-Poseは、最初の視点と第三視点の両方から捉えた人間の活動を描いた2000近いビデオからなる、ペア化された新しい同期データセットである。
実験により,データセットを用いて学習した多視点埋め込み空間は,任意の単視点自我中心ビデオから識別的特徴を抽出するのに有用であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 09:56:14 GMT)
Code-Switching Text Augmentation for Multilingual Speech Processing [36.3] 音声コンテンツのコードスイッチングは、混合入力を処理するためにASRシステムに強制されている。
近年のASR研究は,多言語データを用いたCS現象の処理におけるE2E-ASRの優位性を示した。
音声CSテキストを人工的に生成し、異なる音声モジュールを改善するためのモノリンガルデータを強化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 17:14:19 GMT)
Compressing Models with Few Samples: Mimicking then Replacing [33.7] サンプルの少ない小さなコンパクトなモデルに、大きな冗長なモデルを圧縮することを目的としている。
数サンプル圧縮のためのMimicking then Replacing (MiR) という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 07:03:48 GMT)
Repurposing Existing Deep Networks for Caption and Aesthetic-Guided
Image Cropping [33.5] 本稿では,ユーザ記述と美学に基づいて,与えられた画像を抽出する新しい最適化フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,意図したユーザ記述や美的満足度に整合した作物を生産することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 00:23:40 GMT)
Understanding Clinical Trial Reports: Extracting Medical Entities and
Their Relations [33.3] 医療専門家は、意思決定を知らせるために、手動で記事から情報を取り出す必要がある。
本研究は, (a) 臨床試験を記載した全文記事から治療結果と成果を抽出し, (b) 後者に関して, 前者に対して報告された結果の推測を行うことの両目的について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 19:23:22 GMT)
GenLabel: Mixup Relabeling using Generative Models [33.3] GenLabelは、ミックスアップ用に設計された単純で効果的なレバーベリングアルゴリズムである。
特に、GenLabelは、クラス条件のデータ分散を学習することで、ミックスアップアルゴリズムがミックスアップサンプルを正しくラベル付けするのに役立つ。
GenLabelと一緒に使うと、上記の現象を効果的に解決できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 07:38:05 GMT)
Detecting Twenty-thousand Classes using Image-level Supervision [31.8] 検出器の語彙を数万の概念に拡張するDeticを提案する。
以前の作業とは異なり、Deticはモデル予測に基づいてイメージラベルをボックスに割り当てていない。
初めて、ImageNetデータセットの21のクラスすべてで検出器をトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:57:19 GMT)
Detecting Human-to-Human-or-Object (H2O) Interactions with DIABOLO [29.0] 我々は,Human-to-Human-or-Object(H2O)という2種類のインタラクションを扱う新しいインタラクションデータセットを提案する。
さらに, 人間の身体的態度の記述に近づき, 周囲の相互作用の標的について記述することを目的とした, 動詞の新たな分類法を導入する。
提案手法は,1回のフォワードパスにおける全てのインタラクションを検出するための,効率的な主観中心単発撮影法であるDIABOLOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 11:00:11 GMT)
Unifying Epidemic Models with Mixtures [28.8] 新型コロナウイルスのパンデミックは、感染モデルに対する強固な理解の必要性を強調している。
本稿では2つのアプローチをブリッジする単純な混合モデルを提案する。
モデルは非機械的であるが、ネットワーク化されたSIRフレームワークに基づくプロセスの自然な結果として現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 19:42:05 GMT)
Uncertainty-Aware Cascaded Dilation Filtering for High-Efficiency
Deraining [25.7] レイニングは、雨の日に撮影された画像やビデオから雨の流れや蓄積を取り除くことを目的とした、重要かつ基本的なコンピュータビジョンタスクである。
既存のデラリニング法は通常、雨モデルの仮定を行い、複雑な最適化や、高い回復品質のために反復的な改善を施すことを補完する。
本研究では, 複雑な降雨モデル仮定を伴わない予測フィルタ問題として, 簡易かつ効率的なデライニング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 08:31:57 GMT)
An Unsupervised Masking Objective for Abstractive Multi-Document News
Summarization [25.0] 単純な教師なしマスキングの目的が,抽象的な多文書ニュース要約における教師あり性能に近づきうることを示す。
本手法は,現在最先端のニューラルネットワーク要約モデルを用いて,最も語彙中心性の高いマスクアウトソース文書の予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 04:19:53 GMT)
Learning Multi-Tasks with Inconsistent Labels by using Auxiliary Big
Task [24.6] マルチタスク学習は,タスク間の共通知識の伝達と活用により,モデルの性能を向上させることを目的とする。
本稿では,これらの課題をカバーするために,学習した補助的大タスクから豊富な情報と十分な数のクラスを両立させることにより,これらの課題を学習するための枠組みを提案する。
実験により, 現状のアプローチと比較し, その有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 02:46:47 GMT)
iDECODe: In-distribution Equivariance for Conformal Out-of-distribution
Detection [24.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)のような機械学習手法は、しばしば信頼性の高い誤った予測を生成する。
そこで我々は,共形OOD検出に分配同値を用いたiDECODeを提案する。
画像と音声のデータセットを用いた実験により,iDECODeの有効性を実証し,その結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 05:21:40 GMT)
Negative Evidence Matters in Interpretable Histology Image
Classification [22.7] 弱い教師付き学習法により、CNN分類器はイメージを共同分類し、予測されたクラスに関連する関心領域を得ることができる。
この問題は、自然画像よりも組織学的画像の方が難しいことが知られている。
完全負のサンプルからの情報を利用する合成損失関数に基づく簡易かつ効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 13:26:18 GMT)
GCWSNet: Generalized Consistent Weighted Sampling for Scalable and
Accurate Training of Neural Networks [21.6] GCWSは、元のデータに電力変換を適用するための数値的に安定したスキームを提供する。
ハッシュデータを、さまざまな公開分類データセット上のニューラルネットワークにフィードします。
GCWSNetは、しばしば分類精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 01:28:27 GMT)
Learning with less labels in Digital Pathology via Scribble Supervision
from natural images [20.3] 自然画像領域(NI)からデジタル病理領域へのクロスドメイン移行学習が成功していることを示す。
我々は,スクリブルラベルで訓練したモデルが,フルピクセルワイドセグメンテーションラベルと同じ性能向上を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:12:34 GMT)
Sign Language Video Retrieval with Free-Form Textual Queries [19.3] 本稿では,自由形式のテキストクエリを用いた手話検索の課題について紹介する。
目的は、書かれたクエリに最もよくマッチする、コレクション内の署名ビデオを見つけることである。
本研究では,SPOT-ALIGNを提案する。SPOT-ALIGNは,利用可能なトレーニングデータの範囲と規模を拡大するために,符号スポッティングと特徴アライメントの反復ラウンドをインターリーブするフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 15:22:18 GMT)
Semantic-based Data Augmentation for Math Word Problems [19.0] 既存のMWPタスクのデータセットには、ニューラルネットワークが様々なローカルな分散を曖昧にし、正しい質問を解くための鍵となる、限られたサンプルが含まれている。
そこで本稿では,既存のデータセットを局所的分散の異なるデータで補完する,新しいデータ拡張手法を提案する。
新しいサンプルは知識誘導型エンティティ置換と論理誘導型問題再構成によって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 15:07:56 GMT)
Microdosing: Knowledge Distillation for GAN based Compression [18.1] そこで本研究では,知識蒸留を利用した画像デコーダの有効化について,元のパラメータ数のごく一部で示す。
これにより、モデルサイズを20倍に削減し、デコード時間の50%削減を実現できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 14:27:16 GMT)
Equalized Focal Loss for Dense Long-Tailed Object Detection [17.9] ワンステージ検出器は、簡単にデプロイできるシンプルで高速なパイプラインを持っているため、業界で広く普及している。
本稿では,一段検知器が長期のシナリオで良好に機能するかどうかを考察する。
正および負のサンプルの損失寄与を再均衡させる等化焦点損失(EFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:35:58 GMT)
Amplitude SAR Imagery Splicing Localization [17.1] 本稿では,局所化に伴う振幅SAR画像の問題点について検討する。
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、解析された入力の処理トレースにおける不整合を強調した指紋を抽出する。
提案手法は,SAR信号の性質に適合し,自然画像のために開発された最先端の法医学ツールよりも優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 11:42:09 GMT)
Tisane: Authoring Statistical Models via Formal Reasoning from
Conceptual and Data Relationships [17.1] チサン (Tisane) は、混合効果と無効果の一般線形モデルを作成するための混合開始系である。
3人の研究者によるケーススタディでは、Tisaneが過去のミスを避けながら目標や仮定に集中するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 23:21:22 GMT)
Improved Input Reprogramming for GAN Conditioning [16.1] 本研究では,事前学習した未条件GANをラベル付きデータを用いて条件付きGANに変換することを目標とするGAN条件付け問題について検討する。
まず,この問題に対する条件付きGANトレーニング,微調整,入力再プログラミングの3つのアプローチを同定し,解析する。
InRep+は、非可逆ニューラルネットワークとPositive-Unlabeled (PU)学習の新たな使用によって、既存の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 22:06:47 GMT)
Explainable deep learning for insights in El Nino and river flows [15.8] エルニーノ・サザン振動(エルニーノ・サザン・オシレーション、英語: El Nino Southern Oscillation、略称:ENSO)は、太平洋中部および東部の海面温度の半周期変動である。
近年の研究では、ENSO予測を改善するためのディープラーニング(DL)手法の価値が実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:39:33 GMT)
Data-Efficient Information Extraction from Form-Like Documents [14.6] 鍵となる課題は、フォームライクなドキュメントが、事実上無限に多くの方法でレイアウトできることです。
データ効率は、数百の異なるドキュメントタイプを扱うために、情報抽出システムがスケールできるようにするために重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 19:16:49 GMT)
An Accelerator for Rule Induction in Fuzzy Rough Theory [14.1] 本稿ではファジィ粗理論に基づくルール誘導の加速器を提案する。
提案したアクセラレーターは、アクセラレーションのないルールベースの分類手法よりもはるかに高速に動作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 15:14:44 GMT)
A three-dimensional dual-domain deep network for high-pitch and sparse
helical CT reconstruction [13.5] 我々はヘリカルCT再構成のためのKatsevichアルゴリズムのGPU実装を提案する。
本実装では, シングラムを分割し, CT画像のピッチをピッチで再構成する。
この実装をネットワークに埋め込むことにより,高ピッチヘリカルCT再構成のためのエンドツーエンドのディープネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 03:26:15 GMT)
SpinalNet: Deep Neural Network with Gradual Input [12.7] 本研究では,人間の体感システムについて検討し,より少ない計算で高精度なニューラルネットワーク(SpinalNet)を設計する。
提案したSpinalNetでは、各レイヤは、1)入力分割、2)中間分割、3)出力分割の3つの分割に分割される。
SpinalNetは、DNNの完全な接続層や分類層としても使用することができ、従来の学習と転送学習の両方をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 05:48:48 GMT)
Offline Reinforcement Learning for Road Traffic Control [12.3] モデルベースの学習フレームワークであるA-DACを構築し、データ不確実性に対処するために、悲観的なコストを組み込んだデータセットからマルコフ決定プロセス(MDP)を推論する。
A-DACは、サイズやバッチ収集ポリシーによって異なる複数のデータセットを用いて、複雑な信号化ラウンドアバウトで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 09:55:21 GMT)
Deep Domain Adversarial Adaptation for Photon-efficient Imaging Based on
Spatiotemporal Inception Network [11.6] 単光子LiDARでは、光子効率の撮像がシーンの3D構造を1ピクセル当たりの信号でキャプチャする。
このタスクの既存のディープラーニングモデルは、シミュレーションデータセットに基づいてトレーニングされている。
本研究では,空間的・時間的情報を完全に活用して,スパース・ハイノイズ光子計数ヒストグラムから奥行きを正確に予測できる光子効率イメージングのためのネットワーク(STIN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 14:51:48 GMT)
GPU-Net: Lightweight U-Net with more diverse features [11.2] U-Netに基づくGP-モジュールとGPU-Netを提案する。これは、ゴーストモジュールとアトラス空間ピラミッドプール(ASPP)を導入することで、より多様な特徴を学習することができる。
提案手法は,パラメータの4倍以上,FLOPの2倍の精度で性能向上を実現し,今後の研究への新たな方向性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 19:53:15 GMT)
Accelerated Gradient Methods for Sparse Statistical Learning with
Nonconvex Penalties [10.9] ネステロフの加速シミュレーション(AG)は、対物関数を2つ、凸損失とペナルティ関数の2つに最適化する一般的な手法である。
最近のNesterov's AGの提案は一般化しているが、統計学習問題には適用されていない。
本稿では,非AGアルゴリズムを高次元かつスパースな統計的学習問題に適用することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 20:44:29 GMT)
Semi-Supervised Clustering with Contrastive Learning for Discovering New
Intents [10.6] 我々は,Deep Contrastive Semi-supervised Clustering (DCSC)を提案する。
DCSCは、テキストサンプルを半教師付きでクラスタリングし、スタッフにグループ化されたインテントを提供することを目的としている。
2つの公開データセットで実験を行い、我々のモデルをいくつかの一般的な手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 09:58:43 GMT)
A deep learning-based model reduction (DeePMR) method for simplifying
chemical kinetics [10.4] The DeePMR is proposed and validationed using high-teature auto-ignitions, perfect stired reactors (PSR), and one-dimensional free propagating flames of n-heptane/air mixtures。
DeePMRの鍵となる考え方は、最適化問題における目的関数を定式化するためにディープニューラルネットワーク(DNN)を使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 11:43:57 GMT)
Robust Image Retrieval-based Visual Localization using Kapture [10.2] 視覚的ローカライゼーションのための多用途パイプラインを提案する。
8つの公開データセットで評価し、それらが上位にランクされ、その多くが上位にランクされている。
今後の研究を促進するため、我々は、BSDライセンス下でオープンソースであるKaptureフォーマットで、コード、モデル、およびすべてのデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 10:05:49 GMT)
Auction-Based Ex-Post-Payment Incentive Mechanism Design for Horizontal
Federated Learning with Reputation and Contribution Measurement [9.5] フェデレーション学習は、分散データを持つデバイス間でモデルをトレーニングし、プライバシを保護し、集中型MLと同様のモデルを取得する。
評価とコントリビューション測定を併用した水平連合学習のためのオークションベースのインセンティブメカニズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 11:44:20 GMT)
Extending One-Stage Detection with Open-World Proposals [8.5] 完全畳み込み型一段検出ネットワークFCOSは,新しい授業で最大6%のOWP性能を向上できることを示す。
新たな授業では2段階の手法が6%悪くなったが,共同でOWPと分類を最適化した場合,FCOSは2%しか低下しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 02:29:09 GMT)
A Cross Validation framework for Signal Denoising with Applications to
Trend Filtering, Dyadic CART and Beyond [8.4] 本稿では,信号復調のための一般的なクロスバリデーションの枠組みを定式化する。
その後、Trend FilteringやDyadic CARTのような非パラメトリック回帰手法に適用される。
得られたクロス検証されたバージョンは、最適に調整されたアナログで知られているように、ほぼ同じ収束率に達することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 19:38:20 GMT)
Block Walsh-Hadamard Transform Based Binary Layers in Deep Neural
Networks [7.9] 畳み込みは、現代のディープニューラルネットワークのコアオペレーションである。
フーリエ変換の代わりに二進ブロックウォルシュ・アダマール変換(WHT)を提案する。
我々はWHTベースのバイナリレイヤを使用して、ディープニューラルネットワークの通常の畳み込みレイヤを置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 23:52:41 GMT)
Effect of Prior-based Losses on Segmentation Performance: A Benchmark [7.7] 深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、医用画像セグメンテーションの最先端のパフォーマンスを実証している。
近年の研究では、物体の形状や境界といった事前の知識を損失関数の制約として取り入れることに焦点が当てられている。
本稿では,最近の医用画像のセグメンテーションにおける先行的損失のベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 12:27:48 GMT)
Phase Transitions of Correlations in Black Hole Geometries [7.6] ブラックホール地平線を持つ時空と双対な2次元熱状態において、基本エントロピー式を一般化する量子相関の最適化された尺度について検討する。
我々は, 対称二部構造最適化の相関式として, 精製の絡み合い, Q-相関, R-相関, Squashed 絡み合いについて考察する。
境界領域の大きさとブラックホール半径のパラメータ空間上の幾何学的双対を実現するバルク表面配置を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 23:37:14 GMT)
Learnable Strategies for Bilateral Agent Negotiation over Multiple
Issues [6.1] 本稿では,利己的なエージェントが複数の問題に対する交渉の仕方を学ぶことのできる,新たな二国間交渉モデルを提案する。
このモデルは、交渉中にエージェントが使うべき戦術を表す解釈可能な戦略テンプレートに依存している。
テンプレートパラメータを学習し、複数の交渉で受け取った平均効用を最大化し、最適な入札受理と生成をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 14:01:57 GMT)
Binary matrix factorization on special purpose hardware [5.9] データマイニングに多くの応用がある重要なバイナリ行列分解(BMF)問題に焦点をあてる。
BMFのための2つのQUBO定式化を提案し、これらの定式化にクラスタリング制約をどのように組み込むかを示す。
また,いくつかの状況において,より洗練された手法よりも優れた単純なベースラインアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 15:12:25 GMT)
United adversarial learning for liver tumor segmentation and detection
of multi-modality non-contrast MRI [5.9] 多モードNCMRIを用いた肝腫瘍の同時切除・検出のための統合対位学習フレームワーク(UAL)を提案する。
UALはまず、マルチビュー認識エンコーダを使用して、肝腫瘍のセグメンテーションと検出のための多モードNCMRI情報を抽出する。
パディングによる座標共有機構は,分割と検出のマルチタスクを統合し,複数のタスクを一つの識別器で組み合わせた対角学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:54:07 GMT)
DReyeVR: Democratizing Virtual Reality Driving Simulation for
Behavioural & Interaction Research [5.2] DReyeVRは、Unreal EngineとCARLAをベースとしたオープンソースの運転シミュレータである。
このシミュレータを5000ドル以下で展開するために必要なハードウェアについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 05:34:44 GMT)
Machine-learning-based arc selection for constrained shortest path
problems in column generation [5.1] 本研究では,機械学習に基づく新しい価格アルゴリズムを提案する。
目的は、ネットワークのサイズを小さくし、PPを加速することであり、線形緩和溶液の一部となる確率の高い弧のみを保持することである。
この方法は、公共交通機関における車両と乗員のスケジューリング問題と、時間窓による車両のルーティング問題という2つの特定の問題に適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 16:49:12 GMT)
Incremental Knowledge Tracing from Multiple Schools [4.7] 現在の知識追跡モデルは、複数の学校から収集された広範なデータに基づいて構築されている。
データプライバシとPDPAポリシのため、すべての学校から学習者のデータをプールすることは不可能です。
本稿では,各学校における学習者のデータのプライバシーを維持しつつ,知識追跡モデルの構築の実現可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 10:07:51 GMT)
Churn prediction in online gambling [4.5] この研究は、オンラインギャンブルの文脈におけるチャーン予測の問題を形式化し、ドメインに寄与する。
本稿では,繰り返しニューラルネットワークに基づくアルゴリズムによる解法を提案する。
このアルゴリズムは、時系列形式のオンラインギャンブルデータを用いてテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 14:20:25 GMT)
Deep Generative Framework for Interactive 3D Terrain Authoring and
Manipulation [4.2] 本稿では,VAEと生成条件GANモデルを組み合わせた新しいランドスケープオーサリングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは実世界の地形データセットから潜在空間を学習することで既存の手法の限界を克服しようとする例に基づく手法である。
我々はまた、ユーザが最小限の入力で多様な地形を生成できるインタラクティブツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 08:58:01 GMT)
Leveraging Scale-Invariance and Uncertainity with Self-Supervised Domain
Adaptation for Semantic Segmentation of Foggy Scenes [4.0] FogAdaptは、密集した霧のシーンに対するセマンティックセグメンテーションのドメイン適応のための新しいアプローチである。
FogAdaptは、霧のイメージのセマンティックセグメンテーションにおいて、現在の最先端を著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:29:58 GMT)
Continuous-variable quantum repeaters based on bosonic error-correction
and teleportation: architecture and applications [4.0] 連続可変(CV)量子情報は、様々な量子センシングおよび通信アプリケーションを支える。
本稿では,ゴッテマン・キタエフ・プレスキル(GKP)符号によるCV量子テレポーテーションに基づくCV量子リピータアーキテクチャについて報告する。
The designed CV quantum-repeater architecture is shown to significantly improve the performance of CV quantum key distribution, entanglement-assisted communication, and target detection based on quantum lightumination。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 07:01:04 GMT)
RxWhyQA: a clinical question-answering dataset with the challenge of
multi-answer questions [4.0] 我々は,複数問合せを処理可能な臨床問合せシステムの開発と評価のためのデータセットを作成する。
1-to-0と1-to-Nの薬物親和関係は、解答不能および複数解答項目を形成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 15:58:58 GMT)
Algorithm and Circuit of Nesting Doubled Qubits [3.6] 量子状態のコピーは古典的な情報処理と矛盾する。
本稿では、状態の任意の量子重ね合わせをどれだけうまくコピーし測定できるかという自然に生じる問題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:27:15 GMT)
Forecasting emissions through Kaya identity using Neural Ordinary
Differential Equations [3.5] 我々は、国家レベルでの炭素排出量に関連するいくつかの指標の進化を予測するために、Neural ODEモデルを用いている。
この機械学習アプローチは、幅広い結果を生み出し、政策立案者に関連性のある洞察を与えるために使用できると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 12:34:01 GMT)
Neural Network Optimization for Reinforcement Learning Tasks Using
Sparse Computations [3.4] 本稿では、強化学習タスクにニューラルネットワークを最適化するスパース計算に基づく手法を提案する。
これにより、ニューラルネットワークの実行時の乗算数が大幅に削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:09:23 GMT)
An Incremental Learning Approach to Automatically Recognize Pulmonary
Diseases from the Multi-vendor Chest Radiographs [2.9] 肺疾患は重篤な呼吸障害を引き起こし、時間的に治療されないと突然死亡する。
多くの研究者が、胸部X線(CXR)を用いた肺疾患の診断にディープラーニングシステムを利用している。
しかし,このようなシステムでは胸部異常を効果的に診断するために,大規模データに対する徹底的な訓練が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:14:50 GMT)
Projective Embedding of Dynamical Systems: uniform mean field equations [2.8] 本研究では,プロジェクタ演算子による連続力学系のより大きな次元への埋め込みについて検討する。
我々は, この手法を, 高次元空間からの射影により, 動的系の安定な固定点が回収されるため, 動的系の射影埋め込みであるPEDSと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 07:41:46 GMT)
A Theoretical Framework of Almost Hyperparameter-free Hyperparameter
Selection Methods for Offline Policy Evaluation [2.7] オフライン強化学習(OPE)は、環境シミュレーターを使わずに、データ駆動型決定最適化のための中核技術である。
最適性(選択基準と呼ばれる)の概念を定量的かつ解釈可能な方法で定義するOPEのための近似ハイパーパラメータ選択フレームワークを提案する。
収束率や時間複雑性などの異なる特徴を持つ4つのAHS法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 02:23:09 GMT)
Eavesdropping on the Decohering Environment: Quantum Darwinism,
Amplification, and the Origin of Objective Classical Reality [2.6] 上記の全てを計算できる不完全なc-notゲートに基づくモデルを考える。
量子的相互情報や、アクセス可能な情報の様々な境界など、関連するすべての量は、同様の振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 00:35:35 GMT)
Detecting CAN Masquerade Attacks with Signal Clustering Similarity [2.3] ファブリケーション攻撃は、フレーム周波数を乱すため、最も管理しやすく、最も検出し易い。
マスクレード攻撃は、車両のCAN信号の階層的クラスタリングを用いて、時系列のクラスタリング類似性を計算することで検出できる。
我々は,CANマスクレード攻撃の検出方法として提案手法の可能性を実証するために,法医学的ツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 20:25:40 GMT)
The Study of Peer Assessment Impact on Group Learning Activities [2.0] この研究は、完全かつ体系的なレビューを提供し、ピアアセスメントプロセスの実践と品質を高めます。
その結果、37%の学生が選択した場合、グループワークよりも個々の仕事を選択できることがわかった。
ケーススタディでは、28人の学生の82.1%が、コミュニケーションツールとしてFacebookを使ってグループで仕事をしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 06:54:18 GMT)
A New Amharic Speech Emotion Dataset and Classification Benchmark [2.0] 本研究では,4つの方言と5つの感情を網羅したAmharic Speech Emotion dataset(ASED)を提案する。
VGGbと呼ばれるよく知られたVGGモデルの4層版を開発した。
その後、ASEDを用いてVGGb for SERを用いて3つの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 23:50:34 GMT)
Probabilistic spatial clustering based on the Self Discipline Learning
(SDL) model of autonomous learning [1.9] 教師なしクラスタリングアルゴリズムは、高次元のラベルなしデータの次元を効果的に削減することができる。
従来のクラスタリングアルゴリズムでは、事前にカテゴリの上限を設定する必要がある。
自己離散学習(SDL)モデルに基づく確率空間クラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 17:18:57 GMT)
Applications of Signature Methods to Market Anomaly Detection [1.9] 本稿では,特徴抽出器としてのシグネチャやランダム化シグネチャの異常検出アルゴリズムへの応用について述べる。
暗号通貨市場からの取引データを用いて実生活のアプリケーションを示す。
この場合、F1スコアが最大88%のソーシャルネットワーク上で組織されたポンプとダンプの試行を特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 13:05:43 GMT)
Stay Positive: Knowledge Graph Embedding Without Negative Sampling [1.8] 損失関数に新たな正規化項を追加することにより、ネガティブサンプリングの必要性を回避できる訓練手順を提案する。
我々の2つの関係埋め込みモデル(DistMultとSimplE)の結果は、性能と速度の両面で提案の利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 20:09:27 GMT)
Automated Dissipation Control for Turbulence Simulation with Shell
Models [1.7] 機械学習(ML)技術の応用、特にニューラルネットワークは、画像や言語を処理する上で大きな成功を収めています。
本研究は,Gledzer-Ohkitani-yamadaシェルモデルを用いて,乱流の簡易表現を構築する。
本稿では,自己相似慣性範囲スケーリングなどの乱流の統計的特性を再構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 15:03:52 GMT)
Mirror Learning: A Unifying Framework of Policy Optimisation [1.6] 総合政策改善(GPI)と信頼領域学習(TRL)は、現代強化学習(RL)における主要な枠組みである。
TRPOやPPOのような多くの最先端(SOTA)アルゴリズムは収束することが証明されていない。
RLのための事実上全てのSOTAアルゴリズムがミラー学習の例であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 09:16:03 GMT)
Optimizing the Communication-Accuracy Trade-off in Federated Learning
with Rate-Distortion Theory [1.6] 連合学習における重要なボトルネックは、クライアントデバイスから中央サーバにモデル更新を送信する際のネットワーク通信コストである。
本手法は,その経験的分布を考慮し,量子化された更新を適切な普遍コードで符号化する。
量子化は誤差をもたらすので、平均的な全勾配と歪みにおける所望のトレードオフを最適化することで量子化レベルを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 20:17:33 GMT)
Intent Matching based Customer Services Chatbot with Natural Language
Understanding [1.6] IMCSCは営業担当者のカスタマーサービス業務を置き換えることができる。
このボットは、よく聞かれる質問に答えられる。
また、顧客の注文の処理とエクスポートをGoogle Sheetに統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 08:30:32 GMT)
An Improved Mathematical Model of Sepsis: Modeling, Bifurcation
Analysis, and Optimal Control Study for Complex Nonlinear Infectious Disease
System [1.5] セプシス(Sepsis)は、世界で2番目に多い死亡事故である。
包括的セシスシステムにおける最適制御治療や介入戦略の研究は、死亡率の低下に鍵を握る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 22:51:11 GMT)
Detection of extragalactic Ultra-Compact Dwarfs and Globular Clusters
using Explainable AI techniques [1.4] 銀河を取り巻く超コンパクト小星(UCD)や球状星団(GC)のような小さな恒星系は、これらの銀河を形成する融合現象のトレーサーとして知られている。
ここでは、Fornax銀河団のマルチ波長イメージングデータを用いて、これらの物体を前景の星や背景銀河から6個のフィルターで分離する機械学習モデルを訓練する。
精度と93%のリコールでUDD/GCを識別でき、各特徴量%(色と角の大きさ)の重要性を反映した関連性を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 09:31:14 GMT)
A Unified Statistical Learning Model for Rankings and Scores with
Application to Grant Panel Review [1.2] ランク付けとスコアは、審査員がオブジェクトのコレクションにおける好みや品質の知覚を表現するために使用する2つの一般的なデータタイプである。
各タイプのデータを個別に研究するためのモデルが多数存在するが、両タイプのデータを同時に取得する統一統計モデルは存在しない。
このギャップを埋めるために,Mallows-Binomialモデルを提案し,BinomialスコアモデルとMallowsの$phi$ランキングモデルを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 16:56:52 GMT)
Multiresolution Fully Convolutional Networks to detect Clouds and Snow
through Optical Satellite Images [1.1] 雲と雪は、可視・近赤外線(VNIR)範囲で同様のスペクトル特性を持つ。
本研究では,VNIR画像の雲や雪を効果的に検出できる多分解能完全畳み込みニューラルネットワーク(FCN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 07:15:03 GMT)
FlexHDR: Modelling Alignment and Exposure Uncertainties for Flexible HDR
Imaging [0.9] 高品質なHDR結果を生成するためにアライメントと露出の不確かさをモデル化する新しいHDRイメージング技術を提案する。
本研究では,HDRを意識した不確実性を考慮したアライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・
実験結果から,本手法は最先端の高画質HDR画像を最大0.8dBPSNRで生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 14:27:17 GMT)
Noisy quantum amplitude estimation without noise estimation [0.8] 量子コンピューティング装置は、必然的に未知のノイズを発生させる。
確率分布モデルは、多くのノイズパラメータを組み込む必要がある。
目的の振幅パラメータのみに対する最大極大推定器を精度良く計算するために、ニュアンスパラメータの理論を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 02:11:54 GMT)
Bayesian Neural Networks for Reversible Steganography [0.8] ベイズ深層学習の理論的枠組みに基づく予測モデルにおける不確実性を検討することを提案する。
我々はモンテカルロサンプリングによる後方予測分布を可逆な前方通過で近似した。
予測の不確実性はアレータリックな不確実性に切り離すことができ、これらの量は教師なしの方法で学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 14:56:33 GMT)
A Pure and indistinguishable single-photon source at telecommunication
wavelength [0.8] GaAsに埋め込まれたInAs量子ドットは、高品質な単一光子の優れたほぼ決定論的源である。
本稿では,量子ドットから約1550nmのCバンドに単一光子を変換する量子周波数変換方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 14:25:06 GMT)
Similarities and Differences between Machine Learning and Traditional
Advanced Statistical Modeling in Healthcare Analytics [0.7] 機械学習と統計モデリングは、同様の数学的原理に基づいて補完的である。
優れたアナリストとデータサイエンティストは、技術と適切な応用の両方に精通しているべきです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 14:36:46 GMT)
k-Center Clustering with Outliers in Sliding Windows [0.7] Metric $k$-centerクラスタリングは、基本的な教師なし学習プリミティブである。
我々は,スライディングウインドウ設定下でのストリーミングモデルにおいて,この重要な変種に対する効率的なアルゴリズムを提供する。
我々のアルゴリズムは$O(1)$近似を達成し、驚くほど、$k+z$の動作メモリと$|W|$の対数しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 13:34:05 GMT)
Stochastic Saddle Point Problems with Decision-Dependent Distributions [0.6] 本稿では,静的設定と時間変化設定の両方において決定に依存するサドル点問題に焦点をあてる。
定常ミニマックス問題に対するサドル点である平衡点の概念を導入する。
原始双対アルゴリズムは、同様の方法でサドル点に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 03:36:41 GMT)
Cooperative quantum phenomena in light-matter platforms [0.3] 協調性は、量子エミッタアンサンブルが制限された光学モードでインターフェースされる光マタープラットフォームで明らかである。
このチュートリアルは、協調の開始に責任を負う行動に取り組むための理論的ツールのセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:42:29 GMT)
QTRAJ 1.0: A Lindblad equation solver for heavy-quarkonium dynamics [0.3] 重カルコニウム力学に対するリンドブラッド方程式を解くQTrajというオープンソースパッケージを導入する。
このパッケージでは、3+1D流体力学シミュレーションから外部に供給された入力を用いて、重いクォーコニウム状態の抑制をシミュレートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 19:22:11 GMT)
Video Coding for Machines: Partial transmission of SIFT features [0.2] この論文は、人間や機械によるデコードビデオの消費に関連するビデオ符号化の新しいパラダイムであるビデオ符号化を扱う。
本稿ではSIFTキーポイントに注目する。
これらは、元のビデオから抽出されたSIFTキーポイントと比較して、キーポイントの数とパラメータを損失した復号ビデオから抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 22:03:34 GMT)
AugmentedPCA: A Python Package of Supervised and Adversarial Linear
Factor Models [0.2] 本稿では,主成分分析の目的を,主成分分析の目的を主成分分析の目的とする手法を提案する。
我々は、これらのメソッドをオープンソースのPythonパッケージであるAugmentedPCAに実装し、優れた現実世界のベースラインを作成できる。
オープンソースのRNA-seq癌遺伝子発現データセット上で,これらの因子モデルの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 17:08:59 GMT)
Simulating Effective QED on Quantum Computers [0.2] 摂動理論においてQEDと2次に等しい実効量子電磁力学が時間内に量子コンピュータ上でシミュレート可能であることを示す。
このようなシミュレーションを行うのに必要な$T$ゲートの数は$n_s$の3D$格子上で$O(n_s3/epsilon)1+o(1)と最悪の規模でスケールする。
また、金などの重元素を正確にシミュレートするために必要な平面波のカットオフを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 04:00:34 GMT)
Neural calibration of hidden inhomogeneous Markov chains -- Information
decompression in life insurance [0.2] 契約ポートフォリオの集合情報を与えられたマルコフ連鎖を再構築する手法を提案する。
我々のニューラルアーキテクチャは、一段階の遷移確率を明示的に提供することによって、プロセスの特徴を説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 11:03:46 GMT)
Sparse PCA on fixed-rank matrices [0.1] 共分散行列のランクが固定値であれば、大域的最適性に対してスパースPCAを解くアルゴリズムが存在することを示す。
また,主成分の非結合性を必要とするスパースPCAについても同様の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 15:05:32 GMT)
Video Summarization Based on Video-text Representation [0.0] ビデオのセマンティック表現を得るために,マルチモーダルな自己教師型学習フレームワークを提案する。
また,より優れた要約を生成するために,動画内の重要なコンテンツを段階的にピンポイントするプログレッシブな映像要約手法も導入する。
映像分類に基づく映像要約の質を客観的に評価する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 15:21:46 GMT)
U(1) Fields from Qubits: an Approach via D-theory Algebra [0.0] 格子QCDハミルトニアンに対して新しい量子リンク構造が提案され、ウィルソンゲージリンクをフェルミオン量子ビットの双線型に置き換えた。
この定式化は、量子コンピューティングのための格子場理論アルゴリズムを構築するための一般的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 11:45:22 GMT)
Tunable electronic properties of germanene and two-dimensional group-III
phosphides heterobilayers [0.0] ゲルマニウム層の2D構造は、2D基IIIホスフィド:AlPとGaPとで合成される。
ゲルマレンとこれらの2つのホスフィドを含むヘテロ構造は、200mVから600mVまでの大きな間接バンドギャップの開口を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 20:55:41 GMT)
Time Series Forecasting Using Fuzzy Cognitive Maps: A Survey [0.0] ファジィ認知マップ(FCM)は、複雑なシステムの力学をモデル化し解析するためのツールとして、顕著な結果を示している。
FCMはファジィ論理、ニューラルネットワーク、エキスパートシステムの各側面の混合であり、複雑なシステムの動的挙動をシミュレーションし研究するための強力なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 02:11:53 GMT)
Surrogate-assisted performance prediction for data-driven knowledge
discovery algorithms: application to evolutionary modeling of clinical
pathways [0.0] 本稿では,データ駆動型知識発見アルゴリズムの性能予測手法の提案と検討を行う。
この手法は、ターゲットアルゴリズムの品質と性能を予測するための代理モデルの同定に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 22:32:35 GMT)
Strongly interacting trapped one-dimensional quantum gases: an exact
solution [0.0] レビューでは、正確なソリューションのファミリーからの予測を収集する。
正確な解法は、ボソン、フェルミオン、混合物に適用される。
また、常に正確な量子力学を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 08:06:43 GMT)
Skip Vectors for RDF Data: Extraction Based on the Complexity of Feature
Patterns [0.0] Resource Description Framework(RDF)は、Web上のリソースの属性や関連性などのメタデータを記述するためのフレームワークである。
本研究では,近隣のエッジとノードの様々な組み合わせを抽出することにより,RDFグラフ内の各リソースの特徴を表す新しい特徴ベクトル(スキップベクトル)を提案する。
分類タスクは、SVM、k-nearest neighbors法、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、AdaBoostなどの従来の機械学習アルゴリズムに、各リソースの低次元スキップベクトルを適用することで行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 06:31:02 GMT)
Reply to the Comment on "Thermal, quantum antibunching and lasing
thresholds from single emitters to macroscopic devices" [0.0] コメントは、PRLで提示されたモデルの用語が誤って省略されたと主張した。
問題となっている用語は、観測不可能な集団効果を表すため、正しく無視された。
PRLで提示されたモデルは正確であり、その結果は革新的であり、レーザー物理学や量子光学に広く応用されていると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 14:35:51 GMT)
Recycled entanglement detection by arbitrarily many sequential and
independent pairs of observers [0.0] 連続的および独立的な観測者による2量子絡み合った状態の目撃について検討する。
2ビットの絡み合い状態は、任意に何回も絡み合いを目撃することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:37:49 GMT)
Quantifying scrambling in quantum neural networks [0.0] ネットワークのスクランブル特性の観点で量子ニューラルネットワークの誤差を、アウトオブタイムの順序付き相関器を介して特徴づける。
我々の結果は、量子ニューラルネットワークにおける量子カオスの探索の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 20:44:30 GMT)
Persistent Homology for Breast Tumor Classification using Mammogram
Scans [0.0] 本研究では,ランドマーク選択法に基づく1つの画像の複数のPD表現を構築する。
パーシステンス・ランドスケープ, 永続画像, パーシステンス・ビンニング (Betti Curve) と統計を用いたPDベクター化を行った。
2つの乳腺異常検出データセットを用いたランドマークベースPHの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 02:03:30 GMT)
On robust risk-based active-learning algorithms for enhanced decision
support [0.0] 分類モデルは、構造的健康モニタリング(SHM)システムやデジタルツインなどの物理資産管理技術の基本的な構成要素である。
本稿では,サンプリングバイアスの効果に対処する2つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 17:25:41 GMT)
Non-Accessible Mass and the Ontology of GRW [0.0] 非アクセシブル質量に対する2つの実行可能なアプローチについて論じます。
私は、客観的に不確定な問題状態として、アクセス不能な質量密度状態について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 11:22:16 GMT)
Neighbor2vec: an efficient and effective method for Graph Embedding [0.0] Neighbor2vecは、ノードとその隣人の特徴伝搬によって構造情報を収集するフレームワークである。
ネットワークのノード分類とリンク予測タスクについて実験を行った。
Neighbor2vecの表現は、競合する手法よりも平均6.8%高いスコアを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 16:08:26 GMT)
Motion-induced spin transfer [0.0] 慣性運動によって誘導されるスピン輸送を提案する。
ホストの1つは、他のホストと比較して一定の速度で滑ります。
これらのシフトは、2つの媒体間の分配関数の違いを誘発し、トンネル状スピン電流をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 07:50:36 GMT)
Loschmidt echo and Poincar\'e recurrences of entanglement [0.0] 量子チリコフ標準写像の量子カオス状態下で進化する2つの相互作用または非相互作用粒子の絡み合いの性質について検討する。
その結果, 絡み合いのエントロピーとシュミット分解のスペクトルは, 異なる量子カオス状態における相互作用に依存することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 18:51:31 GMT)
Kubo formula for non-Hermitian systems and tachyon optical conductivity [0.0] 非ユニタリ力学を持つ非エルミート系における線形応答の一般理論を開発する。
応用として,虚数および実質量を持つ非エルミート, 1次元ディラックモデルの動的応答を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 10:30:54 GMT)
Introducing Randomized High Order Fuzzy Cognitive Maps as Reservoir
Computing Models: A Case Study in Solar Energy and Load Forecasting [0.0] ファジィ認知マップ(FCM)は、ノード(概念)と重みからなる解釈可能な符号付き重み付きグラフ法として登場した。
本稿では,R-HFCMとラベル付けされたランダム化された高次FCMモデル群からなる,新しい非可変時系列予測手法を提案する。
提案したR-HFCMモデルは,FCMとEcho State Network(ESN)の概念を,効率的かつ特異的なReservoir Computing(RC)モデルファミリとして統合することに関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 02:14:03 GMT)
Interference of Quantum Trajectories [0.0] 一般時間局所量子マスター方程式は、通常のジャンプ-確率微分方程式によって記述される不発性を持つことを示す。
マルティンゲーレの影響は、量子軌道を支配下に置いた1dの微分方程式を満たす。
この結果は、系のヒルベルト空間におけるマルコフ量子軌道図の存在を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 14:41:07 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Unit Commitment [0.0] 本稿では、単位コミットメント(UC)と呼ばれる基本電力系統問題を解決するためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
シミュレーション環境としてIBM Qシステム上でのQiskitを用いて,提案アルゴリズムの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 01:48:58 GMT)
Genuine tripartite nonlocality and entanglement in curved spacetime [0.0] 我々は、シュワルツシルトブラックホールの背景にあるディラック場の真の三部体非局所性(GTN)と真の三部体絡み(GTE)を研究する。
ホーキング放射は物理的にアクセス可能なGTNと物理的にアクセス可能なGTEの両方を劣化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 05:36:34 GMT)
Generalising the Horodecki criterion to nonprojective qubit measurements [0.0] ホロデキの基準は、2つのキュービット可観測物に対して適切な射影測定を必要とする。
それぞれの観測者に対して、一定の強度と相対角を持つ任意の量子ビット測定に必要な十分条件を提供する。
また, 一定の測定強度において, 偏差測定により, クラスー=ホルン=シモニー=ホルト不等式を破ることは不可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 00:06:42 GMT)
From Textual Experiments to Experimental Texts: Expressive Repetition in
"Artificial Intelligence Literature" [0.0] AI文学は、機械思考、テキスト生成、機械創造といった原始的な問題を統合している。
初期の段階では、技術道と芸術思想の相互支持は失敗に終わった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 02:44:58 GMT)
Entropic entanglement criteria in phase space [0.0] 量子状態の位相空間表現に対するエントロピー的不分離性基準を導出する。
我々の基準はフシミQ分布と呼ばれる共同分布に基づいている。
我々は,従来検出できなかった領域における絡み合いの診断基準を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 12:12:50 GMT)
Entanglement propagation in thermalization of an isolated quantum system [0.0] 孤立量子多体系の熱化過程における絡み合いのダイナミクスについて検討する。
数値シミュレーションにおいて,絡み合いエントロピー(EE)の伝播速度を簡易に測定する手法を提案する。
我々は,$t_mathrmMI$と$t_rm diff$で評価された絡み合いの伝播速度がよく一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 06:36:16 GMT)
Effects of quantum deformation on the Jaynes-Cummings and
anti-Jaynes-Cummings models [0.0] 一般に、非エルミートハミルトニアンはアドホックな方法で構成される。
Kappa$-deformed algebra は Zitterbewegung の周波数と量子振動の崩壊と復活を修飾する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 00:37:17 GMT)
Development of Automatic Tree Counting Software from UAV Based Aerial
Images With Machine Learning [0.0] 本研究の目的は,UAVによる高解像度画像から,シルト大学キャンパスの指定領域の樹木を自動カウントすることである。
Adobe Photoshopのフォトマージツールを使って、高さ30mで20%オーバーラップした画像を地上局でオフラインで縫い付けました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 22:32:08 GMT)
Coherence of Quantum States after Noiseless Attenuation [0.0] ヘラルディング法は, ノイズやデコヒーレンスを伴わずに, シュリンガー・キャット状態や真空状態の抑制に有効であることを示す。
ノイズのない減衰は、圧縮真空状態のような非古典状態の量子干渉効果も保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 19:15:22 GMT)
Classical and quantum walks on paths associated with exceptional
Krawtchouk polynomials [0.0] いくつかの有限経路上の古典的および量子的ウォークが導入された。
これらのウォークは、例外的なクラウトチョーク(Krawtchouks)という観点で明示的な解を持ち、それらの性質を探求する。
特に、分数再生は対応する量子ウォークで起こることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 06:18:33 GMT)
Bayesian Online Change Point Detection for Baseline Shifts [0.0] 時系列データ分析において、リアルタイムな変化点(オンライン)の検出は、金融、環境モニタリング、医療など、多くの分野で大きな関心を集めている。
これを実現するための有望な手段の1つは、ベイズオンライン変更点検出(BOCPD)アルゴリズムである。
このアルゴリズムは、ベースラインが初期状態から不可逆的にシフトした場合に困難であることが判明した。これは、元のBOCPDアルゴリズムでは、データポイントが位置で変動している場合、変化点を検出する感度が低下するからである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 04:44:25 GMT)
Audio representations for deep learning in sound synthesis: A review [0.0] 本稿では,ディープラーニングを用いた音声合成に応用した音声表現の概要について述べる。
また、深層学習モデルを用いた音声合成アーキテクチャの開発と評価のための最も重要な手法も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 15:08:47 GMT)
Applying Machine Learning and AI Explanations to Analyze Vaccine
Hesitancy [0.0] この論文は、人種、貧困、政治、年齢がアメリカ合衆国郡の予防接種率に与える影響を定量化している。
影響要因の影響は、異なる地理的に普遍的に同じではないことが明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 22:50:17 GMT)
An Investigation of "Benford's" Law Divergence and Machine Learning
Techniques for "Intra-Class" Separability of Fingerprint Images [0.0] 本稿では,ベンフォード法則の発散値と機械学習技術を用いて,指紋画像の分類を行う。
これらのベンフォードの法則の分岐値を機械学習技術に入力した特徴として利用することは、指紋画像の分類において非常に効果的で効率的であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 13:45:35 GMT)
An Automated Robotic Arm: A Machine Learning Approach [0.0] 現代の産業は、手動によるシステムの制御から自動化へと急速にシフトしている。
コンピュータベースのシステムは、品質と生産性を向上させることができるが、作業には柔軟性がない。
工業的重要性の1つは、ある場所から別の場所へ物を選んで配置することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 10:33:01 GMT)
AI and the Sense of Self [0.0] 我々は、自己の認知的感覚と、責任ある行動につながる自律的な意思決定におけるその役割に焦点を当てる。
著者らは、AIエージェントのよりリッチな計算モデルを構築することに、より研究的な関心を抱くことを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 10:54:06 GMT)
A perspective on few-copy entanglement detection in experiments [0.0] 信頼性の高い真の多部絡み検出を可能にする確率論的アプローチを概説する。
このプロトコルは、ノイズの存在下でも効率的であることを示す研究結果が提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 19:01:07 GMT)
A Review of Deep Learning Techniques for Markerless Human Motion on
Synthetic Datasets [0.0] 近年,人間の姿勢推定がコンピュータビジョンコミュニティで注目を集めている。
2次元画像のみに基づくアニメーションの骨格を予測できるモデルを提案する。
実装プロセスは、独自のデータセットにDeepLabCutを使用して、多くの必要なステップを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Jan 2022 15:42:50 GMT)