CommonsenseQA 2.0: Exposing the Limits of AI through Gamification [126.9] 現代自然言語理解モデルの能力をテストするベンチマークを構築した。
本研究では,データ構築の枠組みとしてゲーミフィケーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 06:49:15 GMT)
Training Free Graph Neural Networks for Graph Matching [103.5] TFGMは、グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのグラフマッチングのパフォーマンスをトレーニングなしで向上するフレームワークである。
TFGMをさまざまなGNNに適用することは、ベースラインよりも有望な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 09:04:46 GMT)
A Survey of Pretrained Language Models Based Text Generation [97.6] テキスト生成は、入力データから人間の言語で可読で読みやすいテキストを生成することを目的としている。
ディープラーニングは、ニューラルジェネレーションモデル、特に事前学習言語モデル(PLM)のパラダイムにより、この分野を大幅に進歩させた。
PLM上でのテキスト生成は、学術と産業の両方において有望な方向と見なされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 01:44:58 GMT)
TransVOD: End-to-end Video Object Detection with Spatial-Temporal
Transformers [97.0] 時空間トランスフォーマアーキテクチャに基づく最初のエンドツーエンドビデオオブジェクト検出システムであるTransVODを提案する。
提案した TransVOD++ は,90.0% mAP の ImageNet VID の精度で,最先端のレコードを新たに設定する。
提案したTransVOD Liteは,約30FPSで動作する場合に,83.7%のmAPで最高の速度と精度のトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 07:19:08 GMT)
Argus++: Robust Real-time Activity Detection for Unconstrained Video
Streams with Overlapping Cube Proposals [85.8] Argus++は、制約のないビデオストリームを分析するための堅牢なリアルタイムアクティビティ検出システムである。
システム全体としては、スタンドアロンのコンシューマレベルのハードウェア上でのリアルタイム処理に最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 03:35:22 GMT)
Transformers in Action:Weakly Supervised Action Segmentation [81.2] 等価なRNNモデルに対して, 動作アライメント精度を向上させるためにトランスフォーマーを適用する方法を示す。
また、推論時により高速に書き起こしを選択するための補足的な書き起こし埋め込み手法を提案する。
提案手法をベンチマークデータセット全体にわたって評価し,トランスフォーマーの適用性をよりよく理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 21:15:58 GMT)
Compact Graph Structure Learning via Mutual Information Compression [79.2] グラフ構造学習(GSL)は、グラフニューラルネットワーク(GNN)のグラフ構造と学習パラメータを最適化する能力に大きな注目を集めている。
我々は、MI圧縮によるコンパクトGSLアーキテクチャ、CoGSLを提案する。
クリーンで攻撃的な条件下で複数のデータセットに対して広範な実験を行い、CoGSLの有効性とロバスト性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 16:22:33 GMT)
Multi-head Temporal Attention-Augmented Bilinear Network for Financial
time series prediction [77.6] 本稿では,時間的注意と多面的注意の考え方に基づいて,ニューラルネットワークの能力を拡張するニューラルネットワーク層を提案する。
本手法の有効性を,大規模書籍市場データを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 14:02:19 GMT)
Emergence of Machine Language: Towards Symbolic Intelligence with Neural
Networks [73.9] 本稿では、ニューラルネットワークを用いてシンボルとコネクショナリズムの原理を組み合わせることで、離散表現を導出することを提案する。
対話型環境とタスクを設計することにより、機械が自発的で柔軟でセマンティックな言語を生成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 14:54:58 GMT)
Real-Time GPU-Accelerated Machine Learning Based Multiuser Detection for
5G and Beyond [70.8] 非線形ビームフォーミングフィルタは、大規模な接続を伴う定常シナリオにおいて、線形アプローチを著しく上回る。
主な課題の1つは、これらのアルゴリズムのリアルタイム実装である。
本稿では,大規模並列化によるAPSMに基づくアルゴリズムの高速化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 09:17:35 GMT)
This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a
Large-scale Distributed Campaign [70.7] 我々は、何百万人ものアクティブメンバーを持つコミュニティの行動について研究する。
テキストキュー,コミュニティメタデータ,構造的特性を組み合わせたハイブリッドモデルを構築した。
Redditのr/placeを通じて、大規模なオンライン実験を通じて、私たちのモデルの適用性を実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 08:23:16 GMT)
Reasoning Through Memorization: Nearest Neighbor Knowledge Graph
Embeddings [69.8] 我々は,k-アネレスト近傍の物体分布を線形に補間することにより,新しい知識グラフ埋め込み手法であるkNN-KGEを提案する。
我々のアプローチは、モデルパラメーターにおいて暗黙的にではなく、希少または新興のエンティティを明示的に記憶することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 17:35:16 GMT)
Investigation of Data Augmentation Techniques for Disordered Speech
Recognition [69.5] 本稿では,不規則音声認識のための一連のデータ拡張手法について検討する。
正常な音声と無秩序な音声の両方が増強過程に利用された。
UASpeechコーパスを用いた最終話者適応システムと、最大2.92%の絶対単語誤り率(WER)の速度摂動に基づく最良の拡張アプローチ
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 17:09:22 GMT)
Spectro-Temporal Deep Features for Disordered Speech Assessment and
Recognition [65.3] 音声スペクトルのSVD分解による深い特徴を埋め込んだ新しいスペクトル時空間ベースを提案する。
UASpeechコーパスで行った実験では、提案された分光時間深部特徴適応システムは、データ拡張の有無にかかわらず、ワードエラー率(WER)を最大263%(相対8.6%)削減することで、ベースラインi-適応を一貫して上回ったことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 16:56:43 GMT)
Czech Grammar Error Correction with a Large and Diverse Corpus [64.9] 文法的誤り訂正(GEC)のための注釈付きチェコ語コーパスを大規模かつ多種多様に導入する。
Grammar Error Correction Corpus for Czech (GECCC)は、非ネイティブ話者によって書かれた高いエラー密度エッセイからウェブサイトテキストまで、さまざまな4つのドメインを提供している。
我々は、トランスフォーマーをベースとしたいくつかのチェコのGECシステムを比較し、将来の研究に強力なベースラインを設定している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 18:20:47 GMT)
Superradiance in dynamically modulated Tavis-Cumming model with spectral
disorder [63.0] 超放射は、同じ光学モードに結合した量子エミッタからの光子の放出を増強するものである。
動的に変調されたTavis-Cummingsモデルにおいて,超放射能とスペクトル障害の相互作用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 21:48:50 GMT)
Machine Learning for Multi-Output Regression: When should a holistic
multivariate approach be preferred over separate univariate ones? [63.0] ランダムフォレストのような木に基づくアンサンブルは、統計学の手法の中で近代的な古典である。
これらの手法を広範囲なシミュレーションで比較し,多変量アンサンブル技術を用いた場合の主問題に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 08:44:25 GMT)
DapStep: Deep Assignee Prediction for Stack Trace Error rePresentation [62.0] 本稿では,バグトリアージ問題を解決するための新しいディープラーニングモデルを提案する。
モデルは、注目された双方向のリカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークに基づいている。
ランキングの質を向上させるために,バージョン管理システムのアノテーションから追加情報を利用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 00:16:57 GMT)
Unsupervised Temporal Video Grounding with Deep Semantic Clustering [59.0] 時間的ビデオグラウンドティングは、所定の文クエリに従って、ビデオ内のターゲットセグメントをローカライズすることを目的としている。
本稿では,ペアアノテーションを使わずにビデオグラウンドモデルが学べるかどうかを考察する。
ペア化された監視が存在しないことを考慮し,クエリ集合全体からすべての意味情報を活用するための新しいDeep Semantic Clustering Network (DSCNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 05:16:33 GMT)
Dynamical learning of a photonics quantum-state engineering process [48.8] 実験的な高次元量子状態の工学は、いくつかの量子情報プロトコルにとって重要な課題である。
我々は、フォトニック軌道Angular Momentum(OAM)ステートを設計するための自動適応最適化プロトコルを実装した。
このアプローチは、量子情報プロトコルや技術のためのノイズの多い実験タスクを自動最適化するための強力なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 19:24:31 GMT)
A Thousand Words Are Worth More Than a Picture: Natural Language-Centric
Outside-Knowledge Visual Question Answering [47.1] 画像をプレーンテキストに変換するOK-VQAタスクのパラダイムシフトを求める。
Transform-Retrieve-Generate(TRiG)フレームワークが提案されている。
実験の結果、我々のTRiGフレームワークは、最先端の教師あり手法を少なくとも11.1%の絶対マージンで上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 04:12:46 GMT)
Progressively Optimized Bi-Granular Document Representation for Scalable
Embedding Based Retrieval [41.9] アドホック検索は、大規模なコーパスから適切な回答を選択することを要求する。
深層学習に基づく文書表現とANN検索技術がこの課題に対処するために連携している。
大きな課題は、ANNインデックスが大きすぎてメモリに収まらないことだ。
本研究では,この問題に対して,粗い候補探索のために,軽量なスパース埋め込みをインデックス化し,メモリ内で待機するバイグラニュラ文書表現を用いて対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 12:02:47 GMT)
Hexagonal Boron Nitride (hBN) as a Low-loss Dielectric for
Superconducting Quantum Circuits and Qubits [40.6] マイクロ波周波数での損失の低い誘電体は、高コヒーレンスな固体量子コンピューティングプラットフォームにとって必須である。
ヘキサゴナル窒化ホウ素(hBN)薄膜のマイクロ波中での誘電損失について検討した。
我々はhBN PPCとアルミニウムジョセフソン接合を統合し、コヒーレンス時間25$mu$sのトランモン量子ビットを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 22:36:29 GMT)
Mental Health Assessment for the Chatbots [39.1] 否定的な心理的影響を避けるために、健康的な精神的な傾向を持つべきだと論じる。
チャットボットのメンタルヘルスアセスメントを複数確立し,質問紙によるメンタルヘルスアセスメント手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 10:38:59 GMT)
Adaptive Transfer Learning for Plant Phenotyping [33.3] 植物表現の表現における現代の機械学習モデルの知識伝達可能性について検討する。
植物フェノタイピングにおける注釈付きサンプル数に影響を及ぼす従来の機械学習モデルの性能について
ニューラルネットワークに基づく伝達学習モデルは植物の表現型化の性能を向上させるか?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 00:40:40 GMT)
Towards Reducing Manual Workload in Technology-Assisted Reviews:
Estimating Ranking Performance [30.3] 研究者が研究にラベルをつけると、関係する文書が無関係のものよりも高いランクの文書をスクリーニングすることができる。
本稿では,体系的レビューの文書ランキングの質について検討する。
SR文書のランキングを広範囲に分析した結果、SRのランキング品質に影響を与える要因として「トピックワイドネス」を仮定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 19:48:45 GMT)
ExtraPhrase: Efficient Data Augmentation for Abstractive Summarization [27.9] ExtraPhraseは2つのステップで擬似トレーニングデータを構築する。
ROUGEスコアにおいて,ExtraPhraseは抽象的な要約タスクの性能を0.50ポイント以上向上することを示す。
また,実際のトレーニングデータの量が著しく少ない場合,ExtraPhraseは極めて有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 06:14:34 GMT)
DeepSpeed-MoE: Advancing Mixture-of-Experts Inference and Training to
Power Next-Generation AI Scale [27.7] DeepSpeedライブラリの一部として,エンドツーエンドのMoEトレーニングおよび推論ソリューションであるDeepSpeed-MoEを紹介する。
DeepSpeed-MoEは、高品質の高密度モデルに比べて最大4.5倍高速で9倍の推論が可能な大規模なMoEモデルを提供するために、前例のないスケールと効率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 18:36:04 GMT)
A Survey of Controllable Text Generation using Transformer-based
Pre-trained Language Models [27.6] 制御可能なテキスト生成(CTG)は、自然言語生成(NLG)分野における新興分野である
本稿では,この領域における共通課題,主なアプローチ,評価手法について,体系的な批判的考察を行う。
我々は、この分野が直面している課題について議論し、様々な将来的な方向性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 08:32:20 GMT)
OrchestRAN: Network Automation through Orchestrated Intelligence in the
Open RAN [27.2] ネットワークインテリジェンスのための新しいオーケストレーションフレームワークOrchestRANを提示・試作する。
OrchestRANは、リアルタイムのRAN Intelligent Controller(RIC)で実行するために設計されており、ネットワークオペレータ(NO)が高レベルな制御/推論の目的を指定することができる。
オープンRANにおけるインテリジェンスを編成する問題はNPハードであり、現実のアプリケーションをサポートするために低複雑さのソリューションを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 19:20:34 GMT)
Spatiotemporal Clustering with Neyman-Scott Processes via Connections to
Bayesian Nonparametric Mixture Models [26.6] Neyman-Scott Process (NSP) は、時間または空間におけるポイントのクラスタを生成するポイントプロセスモデルである。
ニューラルスパイク列車におけるシーケンス検出や文書ストリームにおけるイベント検出など,さまざまな応用におけるNSPの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 16:40:26 GMT)
HardBoost: Boosting Zero-Shot Learning with Hard Classes [24.4] この研究は、ゼロショット学習(ZSL)におけるいわゆるハードクラス問題に関する体系的分析である。
目に見えないクラス間の高い意味的親和性は、難易度の原因である可能性が示唆された。
2つのフレームワークがハードクラスを検出して活用することで問題を修復する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 14:33:48 GMT)
AWSnet: An Auto-weighted Supervision Attention Network for Myocardial
Scar and Edema Segmentation in Multi-sequence Cardiac Magnetic Resonance
Images [23.2] マルチシーケンスCMRデータから傷痕と浮腫のセグメンテーションに取り組むための,新しい自動重み付け監視フレームワークを開発した。
また, より小さな心筋病変領域の分画を, 形状の事前知識で促進する, 粗大から細大の枠組みを設計した。
マルチシーケンスCMRデータを用いた心筋病理診断の進歩に期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 08:59:54 GMT)
Taylor-Lagrange Neural Ordinary Differential Equations: Toward Fast
Training and Evaluation of Neural ODEs [23.0] ニューラル常微分方程式(NODE)の学習のためのデータ駆動型アプローチを提案する。
提案手法は,低階テイラー展開のみを用いながら,適応的なステップサイズスキームと同じ精度を実現する。
一連の数値実験により、TL-NODEは最先端のアプローチよりも桁違いに高速に訓練できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 23:56:19 GMT)
Saliency Constrained Arbitrary Image Style Transfer using SIFT and DCNN [22.6] 一般的なニューラルスタイルの転送方法を使用する場合、スタイル画像のテクスチャや色は通常、コンテンツ画像に不完全に転送される。
本稿では,その効果を低減・回避するための新しいサリエンシ制約手法を提案する。
実験により、ソースイメージの正当性マップは正しいマッチングを見つけ出し、アーティファクトを避けるのに役立つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 09:00:55 GMT)
Boundary-aware Self-supervised Learning for Video Scene Segmentation [20.7] シーンセグメンテーション(英: Video scene segmentation)は、ビデオ内のシーン境界を時間的に局所化するタスクである。
本稿では,3つの境界対応プレテキストタスク,ショットシーンマッチング,コンテキストグループマッチング,擬似境界予測を紹介する。
我々はMovieNet-SSegベンチマークの最先端性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 02:14:07 GMT)
Manifoldron: Direct Space Partition via Manifold Discovery [20.6] 我々はManifoldronと呼ばれる新しいタイプの機械学習モデルを提案する。
マニフォールドロンはデータから直接決定境界を導出し、多様体構造発見を通じて空間を分割する。
提案したManifoldronは、メインストリームの機械学習モデルと比較して競合的に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 02:28:17 GMT)
Learning from One and Only One Shot [19.5] ナチビズムにインスパイアされた私たちは、視覚的なタスクにおいて、人間固有の基本的な先行をモデル化する。
1クラスにつき1～10例のみを用いて人間レベルの文字認識を実現する。
我々のモデルは教師なし学習も可能であり、非ユークリッド的、一般的な外観的類似性空間をk-meansスタイルで学習することで、人間の直感的古型を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 08:11:21 GMT)
A Markov Decision Process Framework for Efficient and Implementable
Contact Tracing and Isolation [18.7] 本稿では,接触追跡の問題点を定式化するためのマルコフ決定プロセスフレームワークを提案する。
このアルゴリズムが、孤立した個体数を制限しながら、流行曲線を曲げるのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 04:05:56 GMT)
Towards Automated Error Analysis: Learning to Characterize Errors [18.4] 本稿では,システムのエラーの種類を特徴付ける解釈可能なルールを自動的に学習する「メタラーニング」手法を提案する。
我々はVilBERT,Visual Question Answering,RoBERTa,Common Sense Question Answeringにアプローチを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 01:44:28 GMT)
Reliable Causal Discovery with Improved Exact Search and Weaker
Assumptions [17.1] 線形ガウス設定における正確なスコアベース手法のスケーラビリティを向上させるためのいくつかの戦略を導入する。
我々は,忠実度よりも厳密な仮定を必要とする逆共分散行列の支持に基づく超構造推定法を開発した。
また,各変数とその近傍が生成する局所クラスタを,超構造内の2つのホップ内で正確に探索する局所探索戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 20:52:30 GMT)
Applying a Generic Sequence-to-Sequence Model for Simple and Effective
Keyphrase Generation [16.5] 本稿では,一般的なセq2seq言語モデルであるBARTを用いて,簡単な学習手順を用いて,テキストからキーフレーズを生成する方法を示す。
私たちのアプローチは、既存の最先端のKPGシステムと同等ですが、フレームワークをよりシンプルで簡単にデプロイできます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 04:50:28 GMT)
BandMaxSAT: A Local Search MaxSAT Solver with Multi-armed Bandit [16.4] そこで我々はBandMaxSATという局所探索アルゴリズムを提案する。
広汎な実験により、BandMaxSATは最先端(W)PMS局所探索アルゴリズムSATLike3.0を大きく上回っていることが示された。
その結果、BandMaxSAT-cはSATLike-c、Loandra、TT-Open-WBO-Incなど、最先端の完全(W)PMSソルバよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 16:32:39 GMT)
Waveform Learning for Reduced Out-of-Band Emissions Under a Nonlinear
Power Amplifier [15.6] 送信機電力増幅器が非線形に動作しているシナリオを考察し,帯域外放出を最小限に抑えるために波形の最適化にMLを用いる。
シミュレーション結果から,このようなエンドツーエンド最適化システムにより,帯域外エミッションがより正確かつ少ないデータ通信が可能であることが示唆された。
これらの知見は6Gのビルディングブロックの1つであるMLネイティブのエアインターフェースへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 15:51:07 GMT)
Multimodal registration of FISH and nanoSIMS images using convolutional
neural network models [14.7] FISH画像とnanoSIMS画像のマルチモーダルな登録は、どちらの画像にも形態的歪みと背景雑音があるため困難である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,最小変換コストの特徴マッチングの計算を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 16:35:10 GMT)
HYLDA: End-to-end Hybrid Learning Domain Adaptation for LiDAR Semantic
Segmentation [13.9] 完全ラベル付きソースデータセットと少数のラベルしか持たないターゲットデータセットを用いて,LiDARセマンティックセマンティックセマンティクスネットワークをトレーニングする問題に対処する。
我々は、新しい画像から画像への変換エンジンを開発し、それをLiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションネットワークと組み合わせることで、HYLDAと呼ばれる統合ドメイン適応アーキテクチャを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 18:13:09 GMT)
Predicting Terrorist Attacks in the United States using Localized News
Data [13.2] テロは世界中で大きな問題であり、毎年数千人の死者と数十億ドルの損害をもたらしている。
我々は、特定の日時と特定の状況でテロ攻撃が起こるかどうかを予測するために、ローカルニュースデータから学習する機械学習モデルを提示する。
最高のモデルであるランダムフォレスト(Random Forest)は、2015年から2018年の間に最もテロの影響を受けていた5州のうち4州で、特徴空間の新たな変動長移動平均表現から学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 01:49:31 GMT)
Cost-Effective Training in Low-Resource Neural Machine Translation [13.0] そこで本研究では,少数の注釈文と辞書エントリを用いたNMTモデルの性能向上のための費用対効果トレーニング手法を提案する。
これらの知識源の組み合わせによるモデルの改善は、AL戦略の活用と低リソース条件での利得向上に不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 22:57:14 GMT)
Polarity and Subjectivity Detection with Multitask Learning and BERT
Embedding [12.8] 極性と主観的検出を共同で行う深層マルチタスク学習フレームワークを提案する。
極性と主観性を予測するために,注目に基づくマルチタスクモデルを提案する。
提案手法を,主観的・極性的に分類された単一タスクとマルチタスクの両フレームワークにおける最先端モデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 09:52:15 GMT)
When less is more: Simplifying inputs aids neural network understanding [12.7] 本研究では,事前学習した生成モデルによって与えられる符号化ビットサイズを用いて,単純さを計測する。
本稿では, 従来の訓練, データセットの凝縮, ポストホックな説明など, 単純化の効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 18:58:36 GMT)
Eliciting Knowledge from Pretrained Language Models for Prototypical
Prompt Verbalizer [12.6] 本稿では,事前学習された言語モデルから知識を抽出することに集中し,プロンプト学習のためのプロトタイプなプロンプト動詞化手法を提案する。
ゼロショット設定では、知識は事前訓練された言語モデルから手動で設計され、初期プロトタイプの埋め込みを形成する。
数ショット設定では、モデルは有意義で解釈可能なプロトタイプの埋め込みを学ぶように調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 12:04:37 GMT)
A Semantic Web Technology Index [11.9] SW技術開発を標準化するためのSW技術指標を提案する。
この指標は、スコア010として品質を定量化する10の基準からなる。
我々は,この指標がSW技術における作業のガイドおよび評価に有用な標準であると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 16:22:11 GMT)
Domain-shift adaptation via linear transformations [11.5] ソースドメイン(A)のデータから学習した予測子$f_Aは、分布が異なる場合、ターゲットドメイン(B)上で正確でない可能性がある。
ソースとターゲットドメインを低次元の共通空間に投影する手法を提案する。
シミュレーションデータと二進数分類タスクにおけるアプローチの有効性を示し、データのドメインシフトを補正する際の精度を最大48%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 02:49:03 GMT)
IDEA: Interpretable Dynamic Ensemble Architecture for Time Series
Prediction [11.4] 本稿では,解釈可能なベース学習者が群としての疎コミュニケーションと独立して予測を行うための,解釈可能な動的アンサンブルアーキテクチャ(IDEA)を提案する。
予測精度はTOURISMデータセットで最高の統計ベンチマークで2.6%向上し、M4データセットで最高のディープラーニングベンチマークで2%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 08:24:44 GMT)
TCR-GAN: Predicting tropical cyclone passive microwave rainfall using
infrared imagery via generative adversarial networks [11.3] 本研究では、熱帯サイクロン(TC)の衛星赤外(IR)画像から受動マイクロ波雨量(PMR)を直接予測することにより、この問題の解決を試みる。
我々は, 赤外線画像をPMRに変換するGAN(Generative Adversarial Network)を開発し, TCクラウドトップの明るい温度とPMRのマッピング関係を確立する。
実験の結果,IRから重要な特徴を効果的に抽出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 08:22:16 GMT)
Determination of building flood risk maps from LiDAR mobile mapping data [11.1] 洪水シミュレーションは、洪水の危険がある地域や建物に早期警告を与えることができる。
ファサードの開口部の高さを知ることは、水浸水の影響を受けやすい場所を特定するのに役立つ。
本研究では,LiDAR移動地図データから窓やドアを抽出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 15:36:08 GMT)
A Kernel-Expanded Stochastic Neural Network [10.8] ディープニューラルネットワークは、トレーニングにおいて、しばしばローカルな最小限に閉じ込められる。
新しいカーネル拡張ニューラルネットワーク(K-StoNet)モデルは、潜在変数モデルとしてネットワークを再構成する。
モデルは命令正規化最適化(IRO)アルゴリズムを用いて容易に訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 06:42:42 GMT)
Reinforcement Learning in Time-Varying Systems: an Empirical Study [10.8] 非定常性によってもたらされる課題に対処するためのフレームワークを開発する。
このようなエージェントは、システムのパフォーマンスを損なうことなく、新しい環境を探索し、学習する必要がある。
当社のフレームワークは,トラグラー緩和と適応型ビデオストリーミングという2つのシステム問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 17:04:11 GMT)
Adaptive Information Belief Space Planning [9.4] 我々は、不確実性に明示的に対処する報酬関数を使用して、情報決定を効率的に行うことに重点を置いている。
期待される情報理論の報奨関数と結果の値関数のバウンダリを導出する。
そこで我々は,計算時間のごく一部で同一の動作選択を実現するために集約を洗練させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 21:12:00 GMT)
Collaborative learning of images and geometrics for predicting
isocitrate dehydrogenase status of glioma [8.3] IDH変異検出のゴールド標準は、侵襲的なアプローチによって得られた腫瘍組織を必要とし、通常は高価である。
近年の放射線ゲノミクスの進歩は、MRIに基づくIDH変異を予測する非侵襲的アプローチを提供する。
本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、腫瘍画像と腫瘍幾何学の両方を学習する協調学習フレームワークを提案する。
その結果,提案モデルは3D-DenseNet121のベースラインモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 15:58:07 GMT)
Diffusion Tensor Estimation with Transformer Neural Networks [8.2] 拡散重み付き6つの測定値から拡散テンソルを正確に推定する手法を提案する。
本手法は,近隣のボクセルにおける拡散信号とテンソルの関係を学習することでこれを実現できる。
特に新生児や乳児などの非協力的な患者では, スキャン時間が短く, 脳白質の信頼性が向上することが期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 22:57:48 GMT)
THIN: THrowable Information Networks and Application for Facial
Expression Recognition In The Wild [8.0] 本稿では,機械学習問題に対する内因性/内因性二重表現を提案する。
大規模な回転での数値認識や複数スケールでの形状認識など、複数の文脈でTHINを実験的に検証する。
我々は、THINがいくつかの挑戦的なデータセットに対する最先端のアプローチを著しく上回っていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 14:58:52 GMT)
Deep Learning for Agile Effort Estimation Have We Solved the Problem
Yet? [7.8] 私たちは、Deep Learningを使ってアジャイルの取り組みを見積もるセミナルな作業の、密なレプリケーションと拡張を行います。
私たちは、Deep-SEを3つのベースラインテクニックと、以前に提案されたアジャイルソフトウェア開発の取り組みを見積もる手法に対してベンチマークします。
より多くのデータを使用することで、結果に対する信頼性を強化し、研究の外的妥当性に対する脅威をさらに軽減できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 11:38:51 GMT)
An Efficient Multi-Indicator and Many-Objective Optimization Algorithm
based on Two-Archive [7.7] 本稿では,2階層型(SRA3)に基づくインジケータに基づく多目的最適化アルゴリズムを提案する。
評価指標の性能に基づいて環境選択の優れた個人を効率よく選び、追加パラメータを設定することなく親の選択に適応パラメータ戦略を利用することができる。
DTLZおよびWFG問題に関する実験により、SRA3は高い効率を維持しつつ、優れた収束性と多様性を有することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 13:09:50 GMT)
Crowdsourcing Bridge Vital Signs with Smartphone Vehicle Trips [7.6] 橋梁の構造的健全性を監視し管理する上での課題は、特殊なセンサーネットワークに関連するコストが高いことである。
本研究は,既存の移動センサデータセットが重要な構造情報を含むことを検証した。
新しい橋のメンテナンス計画にクラウドソーシングされたデータを含めることで、14年以上のサービスが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 00:43:34 GMT)
Structure Enhanced Graph Neural Networks for Link Prediction [6.9] リンク予測のための構造拡張グラフニューラルネットワーク(SEG)を提案する。
SEGは、ターゲットノードの周囲の位相情報を通常のGNNモデルに組み込む。
OGBリンク予測データセットの実験は、SEGが最先端の結果を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 03:49:30 GMT)
Networks with pixels embedding: a method to improve noise resistance in
images classification [6.4] 画素埋め込み技術を導入することにより,画像分類におけるノイズ耐性ネットワークを提供する。
我々は,手書き桁のmnistデータベース上で,PEを用いたネットワークと略される画素埋め込みを用いてネットワークをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 06:41:13 GMT)
Deep Leaning-Based Ultra-Fast Stair Detection [6.4] 深層学習に基づく階段線検出のためのエンドツーエンド手法を提案する。
実験では,速度と精度の両面で高い性能が得られる。
軽量版は、同じ解像度で毎秒300フレーム以上を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 02:05:01 GMT)
CLUE: Contextualised Unified Explainable Learning of User Engagement in
Video Lectures [6.3] 本稿では,オンライン授業ビデオから抽出した特徴から学習する統合モデルCLUEを提案する。
我々のモデルは、言語、文脈情報、配信されたコンテンツのテキスト感情の複雑さをモデル化するために、様々なマルチモーダル機能を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 19:51:06 GMT)
Scientific Machine Learning through Physics-Informed Neural Networks:
Where we are and What's next [6.0] physic-Informed Neural Networks (PINN) は、モデル方程式を符号化するニューラルネットワーク(NN)である。
PINNは現在ではPDE、分数方程式、積分微分方程式の解法として使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 19:05:44 GMT)
Speech Resources in the Tamasheq Language [5.8] 主にマリ語とニジェール語で話される言語であるTamasheqの2つのデータセットを提示する。
これらのデータはCreative Commons BY-NC-ND 3.0ライセンスで共有されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 09:26:49 GMT)
Demystifying Swarm Learning: A New Paradigm of Blockchain-based
Decentralized Federated Learning [5.4] フェデレートラーニング(FL)は、将来有望なプライバシ保護機械学習パラダイムである。
FLは、ユーザのデバイス上のプライベートデータを保持し、ローカルモデルの勾配を交換して、中央カストディアン上で共有ディープラーニング(DL)モデルを協調的にトレーニングする。
Swarm Learning(SL)では、メンバをセキュアにオンボードし、リーダを動的に選択する権限付きブロックチェーンが導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 03:13:29 GMT)
Sequence-to-Sequence Models for Extracting Information from Registration
and Legal Documents [4.6] 我々は,法的および登録文書の情報抽出のためのトークンレベルの分類手法の代替としてシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを評価する。
我々は、情報を共同で抽出し、既に構造化された形式で出力を生成するモデルを微調整する。
入力テキストと出力を一致させる新しい手法を提案し,システム検査と監査を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 20:20:12 GMT)
Cut query algorithms with star contraction [4.6] カットクエリを用いた単純なグラフのエッジ接続を決定する複雑さについて検討する。
エッジ接続を$O(n)$ cutクエリで計算する有界誤りランダム化アルゴリズムが存在することを示す。
また、$O(sqrtn)$ cutクエリでエッジ接続を計算する有界エラー量子アルゴリズムがあることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 21:13:49 GMT)
Decentralized Robot Learning for Personalization and Privacy [4.2] ソーシャルロボットは、新しいユーザーに対して行動に適応せず、十分なプライバシー保護を提供していない。
本稿では,ソーシャルロボットのプライバシとパーソナライゼーションを改善する分散型学習手法を提案する。
分散学習は,概念実証型社会意識ナビゲーションドメインにおいて,集中学習の代替として実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 15:54:51 GMT)
Convolutional Signature for Sequential Data [3.8] シグナチャ (Signature) は、幾何学的粗な経路を特徴づける統計の無限級数列である。
高次元の場合、それはトランカットされたシグネチャ変換における特徴数の指数関数的な増加に悩まされる。
本稿では,この問題を解決するために,畳み込みニューラルネットワークのアイデアを取り入れた新しいニューラルネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 23:00:39 GMT)
A Cost and Power Feasibility Analysis of Quantum Annealing for NextG
Cellular Wireless Networks [3.8] 本稿では,炭素フットプリントの制御問題とセルベースバンド処理の運用コストについて論じる。
ネットワークがセルベースバンド処理に量子アニールを利用するNextGシナリオを想定する。
量子アニールのハードウェアが102$mu$sのレイテンシと3.1Mのキュービットで動作する場合、量子アニールはCMOSと同等のスペクトル効率が得られると予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 13:55:16 GMT)
Formula graph self-attention network for representation-domain
independent materials discovery [3.7] 本稿では,理論のみと構造に基づく材料記述子の両方を統一する公式グラフの新たな概念を提案する。
本稿では,式グラフに類似した自己注意統合GNNを開発し,提案アーキテクチャが2つの領域間で伝達可能な材料埋め込みを生成することを示す。
我々のモデルは、構造に依存しない従来のGNNよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 19:49:45 GMT)
Machine Learning of polymer types from the spectral signature of Raman
spectroscopy microplastics data [3.4] 環境風化因子によって劣化したマイクロプラスチックは、風化過程に曝されていないマイクロプラスチックのサンプルよりも分析的確実性が少ない可能性がある。
機械学習ツールと技術は、マイクロプラスチック分析における確実性のための研究ツールのキャリブレーションを向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 13:34:03 GMT)
Synthesising Electronic Health Records: Cystic Fibrosis Patient Group [3.3] 本稿では,患者電子健康記録を合成する合成データ生成機能について検討する。
本研究では, 患者結果分類のための合成データの有用性を検証し, 不均衡なデータセットを合成データで拡張する際の予測性能の向上を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 11:35:18 GMT)
A circuit-level protocol and analysis for twist-based lattice surgery [3.2] 格子手術は2次元のフォールトトレラント量子計算を行う技術である。
明示的なツイストベースの格子手術プロトコルとその必要な接続レイアウトを提供する。
また、ツイスト欠陥を測定するための新しい安定化器測定回路も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 21:16:27 GMT)
Comparing Model-free and Model-based Algorithms for Offline
Reinforcement Learning [3.2] 各種産業ベンチマーク(IB)データセットにおけるモデルフリー、モデルベース、およびハイブリッドオフラインRLアプローチを比較した。
IBでは、ハイブリッドアプローチは厳しい困難に直面しており、ロールアウトベースのアルゴリズムやより単純な正規化アルゴリズムによるモデルフリーアルゴリズムなど、より単純なアルゴリズムが最適であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 13:08:19 GMT)
Towards a Semantic Information Theory (Introducing Quantum Corollas) [3.1] 本稿では,量子エンタングルメントと情報エントロピーを言語ツールとして応用した量子情報理論の拡張を提案する。
この拡張は、分布表現とCorollaとして知られる部分データトリプルに基づくモデルを通じて、記述意味論と情報理論を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 14:33:13 GMT)
SympOCnet: Solving optimal control problems with applications to
high-dimensional multi-agent path planning problems [2.8] 状態制約を伴う高次元最適制御問題を解くためにシンプレクティックネットワークを適用したSymphOCnetと呼ばれ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、SympOCnetが1つのGPU上で1.5時間で500次元以上の問題を解決することを実証する。
提案手法はスケーラブルであり,真の高次元経路計画問題をリアルタイムに解くことが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 14:26:19 GMT)
Specifying and Reasoning about CPS through the Lens of the NIST CPS
Framework [2.7] 本稿では,国立標準技術研究所(NIST)が提唱したCPSフレームワークの精神におけるサイバー物理システム(CPS)の形式的定義を紹介する。
これは、CPSの関心事に関連する様々な問題を、Answer Set Programming(ASP)を使用して正確に形式化し、実装できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 23:28:09 GMT)
Multilingual Open Text 1.0: Public Domain News in 44 Languages [2.6] コーパスの最初のリリースには270万以上のニュース記事と、2001年から2021年にかけて発行された100万の短い記事が含まれている。
ソース資料はパブリックドメインにあり、私たちのコレクションはクリエイティブコモンズライセンス(CC BY 4.0)を使用してライセンスされており、コーパスを作成するために使用されるソフトウェアはすべてMITライセンスの下でリリースされています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 18:58:17 GMT)
Model Stability with Continuous Data Updates [2.4] 機械学習(ML)モデルの「安定性」を,大規模で複雑なNLPシステムのコンテキスト内で研究する。
ネットワークアーキテクチャや入力表現を含むモデル設計の選択は、安定性に重大な影響を与える。
モデリングの選択を行う際に、MLモデルデザイナが正確さとジッタのトレードオフを考慮に入れることを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 22:11:16 GMT)
Semi-automated Virtual Unfolded View Generation Method of Stomach from
CT Volumes [2.3] 胃のVUビューを生成するための半自動手法を提案する。
展開力の決定と展開過程の終了が自動化される。
67個のCTボリュームを用いた実験により,76.1%の症例で良好なVUビューが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 08:13:04 GMT)
MMNet: Muscle motion-guided network for micro-expression recognition [2.0] 筋運動誘導ネットワーク(MMNet)という,ロバストなマイクロ圧縮認識フレームワークを提案する。
具体的には,局所的な微妙な筋運動パターンを識別情報が少なくモデル化することに焦点を当てた連続的注意ブロック(CA)を導入する。
我々の手法は最先端の手法よりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 04:05:49 GMT)
Fish sounds: towards the evaluation of marine acoustic biodiversity
through data-driven audio source separation [1.9] 海洋生態系は、生物多様性の喪失や熱帯種の温帯盆地への移動など、危機的な速度で変化している。
海洋生物多様性をモニタリングするための最もポピュラーで効果的な方法の1つは、パッシブ・アコースティックス・モニタリング(PAM)である。
本研究では,PAM録音における魚の発声を自動的に抽出する手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 10:51:08 GMT)
Active Predictive Coding Networks: A Neural Solution to the Problem of
Learning Reference Frames and Part-Whole Hierarchies [1.6] APCN(Active Predictive Coding Networks)を紹介する。
APCNは、人工知能と脳モデリングの分野において、Hintonらによって引き起こされた主要な問題を解決するニューラルネットワークの新しいクラスである。
APCNは(a)画像を部分全体階層に解析し、(b)構成表現を学習し、(c)未知のオブジェクトのクラスにその知識を移すことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 21:22:48 GMT)
Two-particle States in One-dimensional Coupled Bose-Hubbard Models [1.6] 1次元Bose-Hubbardモデルについて検討し、2粒子固有状態の波動関数とエネルギーを解く。
一般的な相互作用を持つ系の2粒子スペクトルは、一般に4つの異なる連続体と3つのダブルロン分散を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 16:14:34 GMT)
Bayesian sense of time in biological and artificial brains [1.5] 時間の経過を処理する脳の能力は、私たちの経験の基本的な次元の1つです。
ベイジアン脳仮説を用いて、人間の時間知覚に関する経験的データをどのように説明できるのか?
エージェントベースの機械学習モデルは、この主題の研究にどのような洞察を与えることができるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 14:05:30 GMT)
Digital Twin: From Concept to Practice [1.4] 本稿では,デジタルツインにおいて,実践者が適切なレベルの高度化を選択するためのフレームワークを提案する。
実生活における3つのケーススタディは、フレームワークの適用と有用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 17:41:26 GMT)
Black-box Safety Analysis and Retraining of DNNs based on Feature
Extraction and Clustering [1.0] DNNエラーの根本原因を自動的に識別するブラックボックスアプローチであるSAFEを提案する。
これは、ImageNetで事前訓練された転送学習モデルを使用して、エラー誘発画像から特徴を抽出する。
次に、密度に基づくクラスタリングアルゴリズムを適用し、誤りのもっともらしい原因をモデル化した画像の任意の形状のクラスタを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 14:12:01 GMT)
SRVIO: Super Robust Visual Inertial Odometry for dynamic environments
and challenging Loop-closure conditions [0.9] 視覚的ローカライゼーションやオドメトリー問題は、自律ロボットや自動車の分野でよく知られた課題である。
伝統的に、この問題はライダーのような高価なセンサーの助けを借りて対処することができる。
今日、主要な研究は、カメラやIMUなどの経済センサーを用いたロバストなローカライゼーションである。
研究者たちは、この問題を緩和するためにディープニューラルネットワーク(DNN)を救世主として使うようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 10:52:04 GMT)
Eikonal depth: an optimal control approach to statistical depths [0.8] 本稿では,制御理論と固有方程式に基づく,グローバルに定義された新しいタイプの統計深度を提案する。
この深さは解釈や計算が容易で、マルチモーダルな振る舞いを表現的に捉え、非ユークリッド的なデータに自然に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 01:57:48 GMT)
Tools and Practices for Responsible AI Engineering [0.5] 我々は、責任あるAIエンジニアリングに対する重要なニーズに対処する2つの新しいソフトウェアライブラリを提示する。
hydra-zenは、複雑なAIアプリケーションとその振る舞いを再現するプロセスを劇的に単純化する。
rAI-toolboxは、AIモデルの堅牢性を評価し、拡張する方法を可能にするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 19:47:46 GMT)
A causal model of safety assurance for machine learning [0.5] 本稿では,MLベースのアプリケーションに有効な安全保証ケースを構築するための,安全性の因果モデルに基づくフレームワークを提案する。
本論文は,安全事例証拠の4つのカテゴリと,これらの証拠を効果的に組み合わせた構造化解析手法を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 13:54:17 GMT)
Dirac equation with Morse potetnial under the influence of
position-dependent mass and local Fermi velocity [0.4] 我々は、フェルミ速度を局所変数とし、ディラック方程式の可解性に対する2つの組み合わせの効果について検討する。
このような拡張スキームに対応する波動関数とエネルギー準位を閉形式で求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 04:04:11 GMT)
Imputing Missing Observations with Time Sliced Synthetic Minority
Oversampling Technique [0.4] 本稿では,データセット内の各サンプルに対して均一な不規則な時系列を構成することを目的とした,単純かつ斬新な時系列計算手法を提案する。
我々は、観測時間の重複しないビン(「スライス」と呼ばれる)の中間点で定義される格子を固定し、各サンプルが所定の時間にすべての特徴に対して値を持つことを保証する。
これにより、完全に欠落した観察をインプットし、データ全体の時系列の均一な分類を可能にし、特別な場合には個々の欠落した特徴をインプットすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 19:23:24 GMT)
Topological quantum state control through exceptional-point proximity [0.3] 超伝導トランスモン回路のサブマニフォールドとして実現された非エルミート量子ビットの量子進化について検討した。
異常点を囲むためのシステムパラメータのリアルタイムチューニングは、非相互量子状態移動をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 11:33:19 GMT)
Probabilistic Mass Mapping with Neural Score Estimation [0.3] 弱レンズ質量マッピング問題の高次元ベイズ後方の効率的なサンプリング法を提案する。
本手法の精度をシミュレーションで実証し,HST/ACS COSMOSフィールドの大量再構成に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 17:07:48 GMT)
A New Deep Hybrid Boosted and Ensemble Learning-based Brain Tumor
Analysis using MRI [0.3] 磁気共鳴画像(MRI)における脳腫瘍の検出・分類のための2段階深層学習フレームワークの提案
第1フェーズでは、健康な人から腫瘍MRI画像を検出するために、新しい深層化特徴とアンサンブル分類器(DBF-EC)方式が提案されている。
第2段階では, 異なる腫瘍タイプを分類するために, 動的静的特徴とML分類器からなる融合型脳腫瘍分類法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 10:24:47 GMT)
The Dark Side of the Language: Pre-trained Transformers in the DarkNet [0.1] 学習済みの自然言語理解モデルが、真に新規で未探索なデータに基づいてどのように機能するかを示す。
驚くべきことに、構文的および語彙的ニューラルネットワークは、トレーニング済みのトランスフォーマーよりもはるかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 16:04:09 GMT)
Wide Area Network Intelligence with Application to Multimedia Service [0.0] 広域ネットワークインテリジェンスのための機械学習に基づくシステムを提案する。
提案モデルは、データセンターにおける最新のディープフィードフォワードニューラルネットワークよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 23:45:54 GMT)
Towards a Reference Software Architecture for Human-AI Teaming in Smart
Manufacturing [0.0] 我々は、知識グラフ、トラッキングとシーン分析、およびリレーショナル機械学習のためのコンポーネントに基づくリファレンスソフトウェアアーキテクチャを開発した。
本ソフトウェアアーキテクチャの実証検証は,自動車,エネルギーシステム,精密加工領域の大規模企業3社と連携して実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 08:37:17 GMT)
Towards a Fairer Digital Marketing Model [0.0] この業界の現在の状況を調査し、Googleが長年にわたって獲得してきた独占についてコメントする。
我々は、デジタルマーケティング業界をより公正なモデルへと移行させるのを支援するために、潜在的手段を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 10:12:57 GMT)
Time Series Generation with Masked Autoencoder [0.0] 補間器 (InterpoMAE) を内蔵した仮設オートエンコーダは、時系列のスケーラブルな自己教師型ジェネレータである。
InterpoMAEはマスクトークンではなく補間器を使用して、潜伏空間の欠落したパッチの潜伏表現を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 08:11:09 GMT)
The Mathematics of Comparing Objects [0.0] どのようにして、どの仮定の下で、これは現実的なシナリオの説明なのか?
人工知能は、両方の話で警察がランダムに犯人を見つけたと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 12:39:32 GMT)
The Implicit Regularization of Momentum Gradient Descent with Early
Stopping [0.0] 運動量勾配降下 (MGD) の暗黙的な正則化を, 明示的な$ell$-regularization (ridge) と比較することにより, 早期停止を特徴付ける。
特に、MGFとリッジの相対ベイズリスクは、最適チューニングの下で1から1.035である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 11:50:54 GMT)
StAnD: A Dataset of Linear Static Analysis Problems [0.0] このデータセットは、静的解析問題の最大のデータセットである。
これはスパース線形系の最初の公開データセット(行列と現実的定数項の両方を含む)である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 09:31:43 GMT)
Spectrum of Single-Photon Scattering in a Strong-Coupling Hybrid
Optomechanical System [0.0] 強結合ハイブリッド光力学の単一光子励起スペクトルと透過スペクトルを理論的に解析する。
各サイドバンドの微細構造はTLS-MRと有効TLS-光子結合の特徴付けに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 10:16:09 GMT)
Smart Magnetic Microrobots Learn to Swim with Deep Reinforcement
Learning [0.0] 深層強化学習は、スマートなマイクロロボットを作るための堅牢なコントローラを自律的に開発するための有望な方法である。
本稿では,ソフトアクター評論家強化学習アルゴリズムを用いて制御ポリシを自律的に導出するスマートヘリカル磁性ハイドロゲルマイクロロボットの開発について報告する。
強化学習エージェントは10万歩未満のトレーニングステップで制御ポリシを成功させ、高速学習のためのサンプル効率を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 18:42:18 GMT)
Skyline variations allow estimating distance to trees on landscape
photos using semantic segmentation [0.0] ランドスケープ写真のスカイラインの変動は,地平線上の木々との距離を推定するために利用できることを示す。
スカイラインの変動に基づく手法が開発され、スカイライン物体からの距離との潜在的な関係を調べるために利用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 12:31:02 GMT)
Single-mode Quantum Non-Gaussian Light from Warm Atoms [0.0] 単一モード状態の温かい原子アンサンブルからQNG特性が証明可能な光の発生を示す。
余剰ノイズに対する感度が高いにもかかわらず、シーリングされたQNG光の直接観測が可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 10:07:01 GMT)
Security Orchestration, Automation, and Response Engine for Deployment
of Behavioural Honeypots [0.0] セキュリティオーケストレーション、自動化、レスポンス(SOAR)エンジンは、攻撃者の振る舞いに基づいて、内部ネットワークインフラストラクチャ内に独自のハニーポットを動的にデプロイする。
ネットワーク内のハニーポットに対するボットネットトラフィックとDDOS攻撃の存在を、マルウェア収集システムとともに検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 07:57:12 GMT)
Rotating quantum turbulence in the unitary Fermi gas [0.0] 量子化された渦は回転する超流体の角運動量を持ち、量子乱流の現象の鍵となる。
正確な軌道に基づく時間依存密度汎関数理論を用いて, 回転するフェルミオン超流体における量子乱流の大規模研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 05:31:47 GMT)
Reinforcement Learning to Solve NP-hard Problems: an Application to the
CVRP [0.0] 古典的最適化問題の解法として強化学習(Reinforcement Learning, RL)を応用した。
最も有望なRLアプローチの2つを、ベンチマークインスタンスのセットで従来の問題解決手法と比較する。
最良解を返さないにもかかわらず、RLアプローチは従来の解法よりも多くの利点があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 11:16:17 GMT)
Reinforcement Learning based Air Combat Maneuver Generation [0.0] 本研究では,2次元空間内を最適経路で移動するための双極体動特性を持つUAVを目標とした。
2つの異なる環境でテストを行い、シミュレーションを使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 15:55:44 GMT)
Realism and metaphysics in quantum mechanics [0.0] 科学リアリズムによれば、科学は世界がどんなものか、およそ真の記述を与えてくれる。
この議論のオントロジ的側面とメタ物理的側面に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 14:57:20 GMT)
Quantum Fisher information maximization in an unbalanced interferometer [0.0] 任意の純粋入力状態と一般的な不均衡のマッハ・ツェンダー干渉計が与えられた場合、第1ビームスプリッタの伝送係数は量子フィッシャー情報(QFI)を最大化するだろうか?
単一パラメータQFIと2パラメータQFIの両方について、つまり、外部位相参照へのアクセスの有無に関わらず、この疑問を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 09:49:29 GMT)
Prediction of Drug-Induced TdP Risks Using Machine Learning and Rabbit
Ventricular Wedge Assay [0.0] 本稿では,薬物によるTdPリスクの予測における機械学習アプローチについて議論する。
The model prediction performance were measured on 28 drugs from the Comprehensive In Vitro Proarrhythmia Assay initiative。
本研究は,薬物によるTdPリスクの予測における機械学習アプローチの有用性を検証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 21:03:20 GMT)
Precise Stock Price Prediction for Robust Portfolio Design from Selected
Sectors of the Indian Stock Market [0.0] 私たちは、選択した5つのセクターすべてに対して、最小限の分散ポートフォリオと最適なリスクポートフォリオを構築しました。
最小分散ポートフォリオと等しい重量ポートフォリオを持つ最適リスクポートフォリオの比較研究は、バックテストによって行われます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 17:24:19 GMT)
Persistent Current of SU(N) Fermions [0.0] リング状ポテンシャルに閉じ込められた反発相互作用を持つSU($N$)フェルミオン系の持続電流について検討する。
永続電流はスピン成分数$N$、粒子数、相互作用数に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 14:01:47 GMT)
Overview of contemporary systems driven by open-design movement [0.0] オープンデザインのムーブメントは、デザイン情報を公開して共有するマシン、物理システム、製品の作成に焦点を当てている。
この運動の目的とアイデアはオープンソース運動に似ているが、ソフトウェアシステムのみではなく物理システムの設計と開発に使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 22:56:38 GMT)
Non-Hermitian physics and master equations [0.0] 非エルミートハミルトニアンを全密度行列のGKSLマスター方程式に接続する方法を示す。
非エルミート・ハミルトン派は、多くの非伝統的な性質のために、過去20年間に大きな関心を集めてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 10:08:09 GMT)
Manipulating single-photon transport in a waveguide-QED structure
containing two giant atoms [0.0] 2つの巨大原子を含む導波路-QED構造におけるコヒーレント単一光子輸送について検討した。
ファノ線形状の出現は,結合点間の位相遅延だけでなく,系のトポロジにも影響される。
これらの現象は、将来の量子ネットワークにおける光子輸送を制御および操作するための強力なツールを提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 08:10:34 GMT)
Layerwise Geo-Distributed Computing between Cloud and IoT [0.0] そこで我々は,k度階層ネットワークという,深層学習システムのための新しいアーキテクチャを提案する。
この提案は、通信コストとスケーラビリティによる学習時間の観点から、最先端モデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 23:41:04 GMT)
KrigHedge: Gaussian Process Surrogates for Delta Hedging [0.0] ガウス過程(GP)サロゲートに基づくギリシャ語の近似をオプション化する機械学習手法について検討する。
本稿では,カーネルファミリーの選択,シミュレーション設計,トレンド関数の選択,ノイズの影響など,GPサロゲートのさまざまな側面を詳細に分析する。
デルタ近似の品質と離散時間ヘッジ損失を関連付ける新しいLemmaを含むデルタヘッジへの応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 05:14:22 GMT)
Hypergraph reconstruction from network data [0.0] 通常のペアワイズネットワークデータから潜在的高次相互作用を再構築するベイズ的手法を提案する。
本手法は, パーシモニーの原理に基づいており, 十分な統計的証拠が得られた場合にのみ高次構造を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 00:55:53 GMT)
Generation of Spin Defects by Ion Implantation in Hexagonal Boron
Nitride [0.0] 二次元材料のスピン欠陥は、そのアトマティック厚みから量子センシングにおいてユニークな優位性を持つと考えられている。
ここでは、六方晶窒化ホウ素のスピン特性に優れた負のホウ素荷電空孔(V$ _textB- $)をイオン注入により生成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 11:03:25 GMT)
Finite time teleportation phase transition in random quantum circuits [0.0] 時間進化が2つの無限に分離されたテストキュービット以外の全ての測定に従えば、それらの間の絡み合いは相転移を起こすことが示される。
入力量子ビットから無限遠の出力量子ビットへの量子状態のテレポートの忠実さは、同じ臨界オンセットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 05:05:06 GMT)
Exponential precision by reaching a quantum critical point [0.0] 二次スケーリングを超越できるプロトコルを報告し、指数関数的な優位性をもたらす。
指数的優位性は、臨界点に近い断熱状態の崩壊に起因している。
以上の結果から,高精度スケーリングがパラダイム的ハイゼンベルク限界を超えている新しい量子気象プロトコルが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 11:25:41 GMT)
Estimating Gaussian Copulas with Missing Data [0.0] 半パラメトリックなモデリングにより、境界面上の事前仮定を回避する方法を示す。
このアルゴリズムによって得られた共同分布は、既存の方法よりも基礎的な分布にかなり近い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 17:20:44 GMT)
Deep artificial neural network for prediction of atrial fibrillation
through the analysis of 12-leads standard ECG [0.0] 心房細動(Atrial Fibrillation,AF)は心臓不整脈である。
畳み込みニューラルネットワークを用いてECGを分析し,現実的なデータセットからAFを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 10:09:01 GMT)
De Rham compatible Deep Neural Networks [0.0] 我々は、ReLUとBi Step Unitをアクティベートしたニューラルネットワークのクラスを複数構築する。
有限およびポリヘドラの正則、単純分割上の最小次要素空間(FE)をエミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 11:22:13 GMT)
Corrigendum and addendum to: How Populist are Parties? Measuring Degrees
of Populism in Party Manifestos Using Supervised Machine Learning [0.0] この論文は、以前発表された記事「どのポピュリストは党員か」の校正と補遺である。
これらのコリゲンダムとアドオンは、データラベルの誤りを訂正し、以前に公開された論文に含まれていない追加の洞察を示すために準備された。
本論文で提案する簡易ラベリング手法は, 専門家のスコアと相関関係のバイアスを生じさせるが, ランダムラベリングは相関関係を著しく減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 18:08:48 GMT)
Cavity mediated level attraction and repulsion between magnons [0.0] マイクロ波空洞の空洞内磁場を介するマグノン-マグノン相互作用の特異な特徴について検討した。
マグノンモードがキャビティに弱結合している代替パラメータでは、レベルアトラクションの特徴が広がる。
レベルアトラクションの出現は、マグノン-マグノン部分系の力学を具現化した理論モデルと整合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 21:49:01 GMT)
Can Traditional Terrestrial Applications of Gravity Gradiometry Rely
Upon Quantum Technologies ? A Side View [0.0] 最初の実用的な重力勾配測定装置は1890年に発明された。
100年後、カセヴィチとチュは重力勾配測定に量子物理学を応用した。
研究と開発は、数年前に大きく活発になった。
この記事は、応用物理学と精密工学の領域に量子侵入が起こった可能性について理解し、説明しようとする試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 05:26:27 GMT)
Artificial Intelligence in Software Testing : Impact, Problems,
Challenges and Prospect [0.0] この研究は、テストにAIを適用しながら、ソフトウェアテスタが直面する最も大きな課題を認識し、説明することを目的としている。
この記事では、ソフトウェアテストの分野におけるAIの今後の重要な貢献についても提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 10:21:51 GMT)
Anomalous hydrodynamics in a class of scarred frustration-free
Hamiltonians [0.0] 変形モツキン鎖として知られる1次元スピン-1$のフラストレーションフリープロジェクターハミルトン多様体のクラスにおける破砕と弱フラグメンテーションの相互作用について検討する。
高いエネルギーで、プロジェクターの特定の形式が開境界条件に対する非連結クリロフ部分空間の出現を引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 19:22:30 GMT)
An efficient aggregation method for the symbolic representation of
temporal data [0.0] 本稿では,適応的ブラウン橋型アグリゲーション法 (ABBA) の新たな変種であるfABBAを提案する。
この変種は、時系列の断片表現に合わせた新しい集約アプローチを利用する。
従来の手法とは対照的に、新しいアプローチでは事前に指定する時系列シンボルの数を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 22:51:24 GMT)
A Warm Start and a Clean Crawled Corpus -- A Recipe for Good Language
Models [0.0] アイスランド語のためのいくつかの言語モデルをトレーニングし、IceBERTは様々なダウンストリームタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
我々は,アイスランドの上位レベルドメイン(TLD)をターゲットとして,高品質なテキストの集合体であるアイスランド・コモン・クローリング・コーパス(IC3)を新たに導入する。
ロー・ミディアム・リソース言語に対するNLPアプリケーションにおいて, クロールしたコーパスを適切に洗浄すれば, 最先端の処理結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 18:45:31 GMT)
A Novel Skeleton-Based Human Activity Discovery Technique Using Particle
Swarm Optimization with Gaussian Mutation [0.0] 人間の活動発見は、各活動の定義に関する事前情報なしで、人間が行う活動を区別することを目的としている。
本稿では,3次元骨格配列における人間の活動探索を行うために,新しい非教師的手法を提案する。
3つのデータセットについて実験を行い,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 06:28:38 GMT)