BC-Z: Zero-Shot Task Generalization with Robotic Imitation Learning [108.4] 本稿では,視覚に基づくロボット操作システムにおいて,新しいタスクを一般化することの課題について検討する。
実演と介入の両方から学ぶことができるインタラクティブで柔軟な模倣学習システムを開発した。
実際のロボットにおけるデータ収集を100以上のタスクにスケールすると、このシステムは平均的な成功率44%で24の目に見えない操作タスクを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 07:30:48 GMT)
The devil is in the labels: Semantic segmentation from sentences [106.5] ゼロショット設定に適用した場合、最先端の教師付き性能を実現するセマンティックセマンティックセマンティクスへのアプローチを提案する。
これは各クラスラベルを、クラスを記述する短い段落のベクトル値の埋め込みに置き換えることによって達成される。
結果として得られた200万以上の画像の統合セマンティックセグメンテーションデータセットは、7つのベンチマークデータセット上の最先端の教師付きメソッドと同等のパフォーマンスを達成するモデルをトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 07:19:09 GMT)
MFA: TDNN with Multi-scale Frequency-channel Attention for
Text-independent Speaker Verification with Short Utterances [94.7] 本稿では、畳み込みニューラルネットワークとTDNNからなる新しいデュアルパス設計により、話者を異なるスケールで特徴付けるマルチスケール周波数チャネルアテンション(MFA)を提案する。
我々は,提案したMFAをVoxCelebデータベース上で評価し,提案したMFAを用いたフレームワークが,パラメータや複雑性を低減しつつ,最先端のパフォーマンスを実現することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 15:39:24 GMT)
Process tomography of Robust Dynamical Decoupling in Superconducting
Qubits [91.4] リゲッティ量子コンピューティングプラットフォームは、異なる動的デカップリングシーケンスをテストするために使用された。
シーケンスの性能は量子プロセストモグラフィーによって特徴づけられ、量子チャネル形式を用いて解析された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 22:25:44 GMT)
Deep invariant networks with differentiable augmentation layers [87.2] データ拡張ポリシーの学習方法は、保持データを必要とし、二段階最適化の問題に基づいている。
我々のアプローチは、現代の自動データ拡張技術よりも訓練が簡単で高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 14:12:31 GMT)
Can Transformers be Strong Treatment Effect Estimators? [86.3] 本研究では,様々な処理効果推定問題に対処するために,Transformerアーキテクチャに基づく汎用フレームワークを開発する。
本手法は, 離散的, 連続的, 構造的, あるいは服用関連治療に応用される。
Transformers as Treatment Effect Estimator (TransTEE) を用いて行った実験は、これらの誘導バイアスが因果効果を推定する研究で発生する推定問題やデータセットの種類にも有効であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 06:31:01 GMT)
To Impute or not to Impute? -- Missing Data in Treatment Effect
Estimation [84.8] 我々は,MCM(Mixed Con founded missingness)と呼ばれる新しい欠損機構を同定し,ある欠損度が治療選択を判断し,他の欠損度が治療選択によって決定されることを示した。
本研究は,全てのデータを因果的に入力すると,不偏推定を行うために必要な情報を効果的に除去するので,処理効果のモデルが貧弱になることを示す。
私たちのソリューションは選択的計算であり、CMMからの洞察を使って、どの変数をインプットすべきで、どの変数をインプットすべきでないかを正確に知らせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 12:08:31 GMT)
Auto-Transfer: Learning to Route Transferrable Representations [77.3] 本稿では,適切なターゲット表現にソース表現をルートする方法を自動学習する,新しい対向型マルチアームバンディット手法を提案する。
最先端の知識伝達手法と比較すると,5%以上の精度向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 03:44:03 GMT)
Learning with Neighbor Consistency for Noisy Labels [69.8] 特徴空間におけるトレーニング例間の類似性を利用した雑音ラベルから学習する手法を提案する。
合成(CIFAR-10, CIFAR-100)とリアル(mini-WebVision, Clothing1M, mini-ImageNet-Red)の両方のノイズを評価するデータセットの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 15:46:27 GMT)
From noisy point clouds to complete ear shapes: unsupervised pipeline [63.8] 本稿では,入力未順序の3次元点雲として,上記の問題に対処し,対応したデータセットを出力する完全パイプラインを提案する。
我々は、いくつかの最先端の登録方法の比較を行い、パイプラインのステップの1つに新しいアプローチを提案し、データのパフォーマンスを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 07:49:06 GMT)
Convolutional Neural Networks on Graphs with Chebyshev Approximation,
Revisited [63.3] GCNはChebNetを単純化し、最初の2つのChebyshevしか利用せず、実際のデータセットでは依然としてパフォーマンスが優れている。
我々はChebyshevに基づく新しいGNNモデルであるChebNetIIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 09:11:13 GMT)
Data Scaling Laws in NMT: The Effect of Noise and Architecture [59.8] ニューラルネットワーク翻訳(NMT)のデータスケーリング特性に及ぼすアーキテクチャとトレーニングデータ品質の影響について検討する。
データスケーリング指数は最小限の影響を受けており、より多くのデータを追加することで、極端に悪いアーキテクチャやトレーニングデータの補償が可能になることを示唆しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 06:53:49 GMT)
An Application of Quantum Annealing Computing to Seismic Inversion [55.4] 小型地震インバージョン問題を解決するために,D波量子アニールに量子アルゴリズムを適用した。
量子コンピュータによって達成される精度は、少なくとも古典的コンピュータと同程度である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 22:56:55 GMT)
Selective Network Linearization for Efficient Private Inference [49.9] 本稿では,予測精度を維持しつつReLUを選択的に線形化する勾配に基づくアルゴリズムを提案する。
その結果、現在の技術よりも4.25%$の精度(so-ReLUは50K)、または2.2times$のレイテンシ(so-accuracyは70%)が低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 19:00:24 GMT)
Interactive Mobile App Navigation with Uncertain or Under-specified
Natural Language Commands [47.3] モバイルアプリケーションTasks with Iterative Feedback (MoTIF)は、モバイルアプリで自然言語クエリを完了させることを目標とする、新たなデータセットです。
対話型質問応答,視覚的常識推論,質問応答の妥当性予測における関連課題に対する現在のデータセットは,あいまいな自然言語要求を解決するための研究を支援していない。
MoTIFには満足できない自然言語要求が含まれており、対話型視覚言語タスクにおいてこの問題を調査するための最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:51:50 GMT)
TransFollower: Long-Sequence Car-Following Trajectory Prediction through
Transformer [44.9] 本研究では,アテンションベーストランスフォーマーモデルに基づく自動車追従軌道予測モデルを提案する。
上海博物学運転研究会(SH-NDS)から抽出した実世界112,597台の乗用車追跡イベントを用いて、我々のモデルを訓練・試験する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 07:59:22 GMT)
From Discrimination to Generation: Knowledge Graph Completion with
Generative Transformer [41.7] 我々は、知識グラフ補完を事前学習された言語モデルを用いて、シーケンスからシーケンスへ変換するGenKGCのアプローチを提案する。
本稿では,より優れた表現学習と高速推論を実現するために,関係誘導型実演と実体認識型階層デコーディングを導入する。
また、研究目的のために、新しい大規模中国の知識グラフデータセットAliopenKG500もリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 12:52:32 GMT)
Machine Learning in Heterogeneous Porous Materials [40.6] このワークショップは、National Academies of Sciences, Engineering and Medicineと全米理論・応用力学委員会が主催するAmeriMech Symposiumシリーズの一部であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 22:56:31 GMT)
Towards To-a-T Spatio-Temporal Focus for Skeleton-Based Action
Recognition [40.6] To-a-T S-temporal-Temporal Focus (STF) は骨格に基づく行動認識フレームワークである。
まず、学習可能な勾配強化およびインスタンス依存のSTFモジュールを提案し、高時空ダイナミクスをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:52:29 GMT)
Verifying Inverse Model Neural Networks [39.4] 逆問題は、航空宇宙工学から医用画像まで、様々な物理的領域に存在している。
本稿では,逆モデルニューラルネットワークの正当性を検証する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 23:13:22 GMT)
Decoupling Local and Global Representations of Time Series [38.7] 本稿では,時系列における大域的・局所的な変動要因の表現を学習するための新しい生成手法を提案する。
実験では,シミュレーションデータ上での真の局所的および大域的変動係数の回復を実証した。
表現を定義する方法の提案は、データモデリングに有用であり、実世界のデータの複雑さに関するより良い洞察をもたらすと信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:46:04 GMT)
Deep End-to-end Causal Inference [36.8] 因果推論は、ビジネスエンゲージメント、医療治療、ポリシー作成といった分野にわたるデータ駆動意思決定に不可欠である。
我々は、観測データを取り込む単一のフローベース手法であるDeep End-to-end Causal Inference (DECI)を開発し、因果発見と推論の両方を行う。
以上の結果から,因果発見と(C)ATE推定の両方の基準値と比較すると,DECの優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 15:40:28 GMT)
Predictive Closed-Loop Service Automation in O-RAN based Network Slicing [35.2] オープン無線アクセスネットワーク(O-RAN)は、上記全ての機能を継承する最も有望なRANアーキテクチャである。
本稿では、SLA違反を防止するために、O-RANスライシングのためのクローズドループおよびインテリジェントリソースプロビジョニングスキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 04:34:00 GMT)
Webly Supervised Concept Expansion for General Purpose Vision Models [33.3] 汎用視覚(GPV)システムは、アーキテクチャの変更を必要とせず、幅広い視覚的タスクを解決するように設計されている。
完全な教師付きデータセットからスキルを学び、Webイメージ検索結果から概念を学び、GPVの重要な特徴である、スキル間で視覚的知識を伝達する能力を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:58:36 GMT)
SMODICE: Versatile Offline Imitation Learning via State Occupancy
Matching [31.4] State Matching Offline Distribution Correction Estimation (SMODICE)は、オフライン模倣学習(IL)のための新しい汎用アルゴリズムである。
その結果,SMODICEは,(i)観測からの模倣(ifO),(ii)動的あるいは形態的にミスマッチした専門家によるifO,(iii)実例に基づく強化学習の3つのオフラインIL設定に効果的に適用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 23:25:03 GMT)
A Temporal-Difference Approach to Policy Gradient Estimation [27.7] 本稿では,特定のサンプリング戦略を必要とせず,開始状態から方針勾配を再構築する新しい手法を提案する。
本研究では、非政治データストリームからの勾配批判の時間差更新を用いて、分散シフト問題をモデル無しでサイドステップする最初の推定器を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 21:23:33 GMT)
An Experimental Design Approach for Regret Minimization in Logistic
Bandits [26.7] ロジスティックな盗賊の最大の課題は、潜在的に大きな問題に依存する定数$kappa$への依存を減らすことである。
そこで本研究では,新しいウォームアップサンプ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, 4 Feb 2022 21:56:40 GMT)
Towards Training Reproducible Deep Learning Models [26.5] ディープラーニング(DL)モデルは、ソフトウェアにおけるランダム性やハードウェアにおける非決定性といった問題により、再現が困難である。
本稿では,再現可能なDLモデルを学習するための体系的なアプローチを提案する。
ケーススタディでは,6つのオープンソースと1つの商用DLモデルを再現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:14:39 GMT)
Projection-based Point Convolution for Efficient Point Cloud
Segmentation [24.4] 投影ベースのポイント・コンボリューション(PPConv)は、2Dコンボリューションと多層パーセプトロン(MLP)をコンポーネントとして使用するポイント・コンボリューションモジュールである。
PPConvは、PointNet++をベースとしたシンプルなアーキテクチャであっても、最先端のメソッドよりも優れた効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 06:22:33 GMT)
Temporal Attention for Language Models [24.3] 本稿では,トランスアーキテクチャのキーコンポーネントである自己注意機構を拡張し,時間的注意を喚起する。
時間的注意は、任意のトランスモデルに適用することができ、入力テキストに関連する時間ポイントを添付する必要がある。
我々はこれらの表現を意味変化検出のタスクに活用する。
提案したモデルでは,すべてのデータセットに対して最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 11:55:34 GMT)
Towards a consistent interpretation of AIOps models [24.2] 内部整合性,外部整合性,時間整合性という,AIOpsモデルの解釈の整合性について検討する。
学習者からのランダム性、ハイパーパラメータチューニング、データサンプリングは、一貫した解釈を生成するために制御されるべきである。
我々の研究は、実践者が一貫したAIOpsモデルの解釈を引き出すための貴重なガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:33:14 GMT)
Tracking Discourse Influence in Darknet Forums [24.0] この技術報告は、2021年のAMoC(Advanced Modelling of Cyber Criminal Careers)ハッカソン(Hackathon)の課題に対処する取り組みを文書化しています。
私たちの主な貢献は、意味的特徴と時間的特徴を共同で可視化し、ダークネットのサイバー犯罪に関する供給されたデータに関する洞察を生み出すことです。
このハッカソンの一部として私たちによって作成されたコードとデータは、すべて公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 11:23:27 GMT)
VOS: Learning What You Don't Know by Virtual Outlier Synthesis [23.7] 最近、ニューラルネットワークの安全なデプロイの重要性から、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が注目されている。
従来のアプローチでは、モデル正則化に実際の外れ値データセットを頼っていた。
仮想外れ値の適応合成によるOOD検出のための新しいフレームワークであるVOSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:41:29 GMT)
LTU Attacker for Membership Inference [23.3] 我々は,会員推定攻撃に対する予測モデルを守るという課題に対処する。
ユーティリティとプライバシの両方を、アタッカーと評価器を含む外部装置で評価する。
特定の条件下では、単純な攻撃戦略によって、LTU攻撃者でさえ、プライバシー損失の低い境界を達成できることを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:06:21 GMT)
Image-to-Image MLP-mixer for Image Reconstruction [23.0] マルチ層パーセプトロン(MLP)-ミキサをベースとした単純なネットワークは,畳み込みを伴わずに,最先端の画像再構成性能を実現する。
Image-to-image-mixerは、線形変換されたイメージパッチでのみ動作する画像に基づいている。
また、画像再構成のための視覚変換器や、BM3Dのような古典的な未訓練の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 08:36:34 GMT)
Aggregation Service for Federated Learning: An Efficient, Secure, and
More Resilient Realization [22.6] 本稿では,学習過程を通じて個々のモデル更新を効率よく保護するシステム設計を提案する。
本システムは,実用性能で,ベースラインに匹敵する精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 05:03:46 GMT)
Lightweight Compositional Embeddings for Incremental Streaming
Recommendation [21.9] 計算コストの低いインクリメンタルアップデートをサポートするグラフベースのレコメンデーションモデルを提案する。
軽量構成埋め込み(LCE)は、ノードのサブセットのみに対する明示的な埋め込みを学び、他のノードを暗黙的に表現する。
LCEは、グラフベースの代替モデルよりもパラメータが大幅に少ない、ほぼスカイラインのパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 23:05:14 GMT)
Active metric learning and classification using similarity queries [21.6] 本稿では、キーコンポーネントが類似性を反映したデータの表現を学習している問題に対して、新しい統合クエリフレームワークを適用することができることを示す。
提案手法の有効性を,アクティブなメトリック学習とアクティブな分類という2つの課題で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 03:34:29 GMT)
Parameter-free Online Linear Optimization with Side Information via
Universal Coin Betting [21.6] パラメータフリーオンライン線形最適化アルゴリズムのクラスを提案する。
彼らは、いくつかの側情報を適用することによって、敵列の構造を利用する。
提案アルゴリズムは、全ての適応アルゴリズムに対して最高の性能を達成するためにさらに改良されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 21:56:29 GMT)
Robust Linear Regression for General Feature Distribution [21.1] 本研究では, 不正な相手によってデータが汚染されるような頑健な線形回帰について検討する。
必ずしもその機能が中心であるとは限らない。
特徴が中心ならば、標準収束率を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 11:22:13 GMT)
Self-Adaptive Forecasting for Improved Deep Learning on Non-Stationary
Time-Series [21.0] SAFは、バックキャストに基づく予測に先立って自己適応段階を統合する」
提案手法は,符号化された表現を進化する分布に効率よく適応させることにより,より優れた一般化を実現する。
時系列データが医療や金融などの非定常性で知られる領域における合成および実世界のデータセットについて、SAFの顕著なメリットを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 21:54:10 GMT)
Cross-Modality Multi-Atlas Segmentation Using Deep Neural Networks [20.9] マルチアトラスセグメンテーション(MAS)は医用画像セグメンテーションのための有望なフレームワークである。
多くの従来のMAS法では、ターゲット画像と同じモダリティのアトラスを用いていた。
本研究では,あるモダリティから利用可能なアトラスを用いて,対象画像を他のモダリティから分割する,新しいモダリティMASフレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 07:10:00 GMT)
A Survey on Evolutionary Neural Architecture Search [20.7] ニューラルアーキテクチャサーチ(英: Neural Architecture Search、NAS)は、アーキテクチャを自動的に設計できる技術の一種である。
ECベースのNASアルゴリズムは、最近多くの注目を集め、成功した。
本稿では,最新のECベースのNAS方式の200以上の論文を,コアコンポーネントに照らしてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 03:45:53 GMT)
TIML: Task-Informed Meta-Learning for Agriculture [20.6] 我々は、データ分散領域における農業文脈におけるメタラーニングの利用を探求する以前の研究に基づいて構築した。
本稿では,タスク固有のメタデータを活用するモデルに依存しないメタラーニングの強化であるタスクインフォームドメタラーニング(TIML)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 13:27:55 GMT)
Demystify Optimization and Generalization of Over-parameterized
PAC-Bayesian Learning [20.3] PAC-Bayesianは、後部分布における仮説の重み付け平均としてトレーニングエラーを表現できる分析フレームワークである。
PAC-Bayes学習を適用すると、収束結果がカーネルリッジ回帰の解に一致することを示す。
我々はさらに、非確率的ニューラルネットワークに対するラデマッハ複雑性に基づくバウンダリを改良した、均一なPAC-ベイズ一般化バウンダリを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 03:49:11 GMT)
Edge-Selective Feature Weaving for Point Cloud Matching [19.9] 本稿では,特徴抽出手法と協調的に最適化できる識別可能なマッチングネットワークを提案する。
実験の結果,提案ネットワークは点雲マッチングの性能を大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 14:27:09 GMT)
Improving Ensemble Robustness by Collaboratively Promoting and Demoting
Adversarial Robustness [19.9] アンサンブルベースの敵の訓練は、敵の攻撃に対する堅牢性を達成するための原則的アプローチである。
本研究では,アンサンブルモデルの委員会モデル間で協調する,シンプルかつ効果的な戦略を提案する。
提案する枠組みは, 対向移動可能性の低減と, アンサンブルメンバーの多様性の促進に資する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 19:59:48 GMT)
Color Image Inpainting via Robust Pure Quaternion Matrix Completion:
Error Bound and Weighted Loss [18.8] 純四元行列完備問題としてカラー画像の塗布について検討する。
本研究の目的は,核標準と3つのチャネル間で重み付けされた二次的損失を組み合わせた新たな最小化問題を提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 10:31:43 GMT)
A Reinforcement Learning Framework for PQoS in a Teleoperated Driving
Scenario [18.5] PQoS機能を実装したRANレベルで実装された新しいエンティティの設計を提案する。
具体的には,学習者の報酬関数の設計に焦点をあて,要求が満たされない場合,見積もりを適切な対策に変換することができる。
我々は, ns-3シミュレーションを用いて, 遠隔運転のようなシナリオにおいて, エンドユーザーのQoE(Quality of Experience, QoE)パフォーマンスにおいて, 最良のトレードオフを実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 02:59:16 GMT)
Causal Inference Through the Structural Causal Marginal Problem [17.9] 本稿では,複数のデータセットからの情報をマージする手法を提案する。
応答関数の定式化による分類的SCMに対するこのアプローチの形式化と,それが許容される辺縁および関節SCMの空間を減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 13:48:55 GMT)
Spectral Bias and Task-Model Alignment Explain Generalization in Kernel
Regression and Infinitely Wide Neural Networks [17.2] トレーニングデータセットを越えた一般化は、マシンラーニングの主な目標である。
最近のディープニューラルネットワークの観測は、古典統計学の従来の知恵と矛盾している。
より多くのデータが、カーネルがノイズや表現できないときに一般化を損なう可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 21:25:17 GMT)
Grounding Answers for Visual Questions Asked by Visually Impaired People [17.0] VizWiz-VQA-Groundingは、視覚障害者が質問する視覚的質問に答えを視覚的に根拠付ける最初のデータセットである。
データセットを分析し、それを5つのVQA-Groundingデータセットと比較し、類似点と異なる点を実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 06:47:16 GMT)
Hybrid Neural Coded Modulation: Design and Training Methods [16.8] 内部コードはディープニューラルネットワーク(DNN)を使用して設計されており、チャネル符号化されたビットを取り込み、変調されたシンボルを出力する。
得られた星座は5G標準LDPC符号で変調順序16,64の従来の2次振幅変調(QAM)に基づく符号化方式よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 05:04:15 GMT)
Learning Representation from Neural Fisher Kernel with Low-rank
Approximation [16.1] まず、ニューラルネットワークに適用されたフィッシャーカーネルであるニューラルフィッシャーカーネル(NFK)を定義する。
教師付き学習モデルと教師なし学習モデルの両方でNFKを計算可能であることを示す。
そこで我々は,NFKの低階近似を計算し,大規模データセットやネットワークにスケールする効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 02:28:02 GMT)
Pixle: a fast and effective black-box attack based on rearranging pixels [15.7] ブラックボックスの敵攻撃は攻撃モデルの内部構造を知ることなく行うことができる。
本稿では,攻撃画像内に少数の画素を並べ替えることで,高い割合のサンプルを正しく攻撃できる新たな攻撃法を提案する。
我々の攻撃は、多数のデータセットやモデルに作用し、少数の反復が必要であり、元のサンプルと逆のサンプルの間の距離が人間の目では無視可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:03:32 GMT)
Complex-to-Real Random Features for Polynomial Kernels [15.5] 本稿では、中間的複素乱射影を利用するカーネルに対して、CtRの確率的特徴を提案する。
得られた特徴は, 実数値化され, 構成が簡単で, より短い構築時間, より低いカーネル近似誤差, より低いカーネル近似誤差, そして, それらの分散に対するクローズドフォーム式を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 09:15:43 GMT)
Structured Prediction Problem Archive [15.3] 構造化予測問題は、機械学習の基本的なツールの1つである。
私たちは、さまざまな問題クラスのフォーマットを簡単に読み取れるような、多数のデータセットをひとつの場所に集めています。
参考までに、論文で提案されているアルゴリズムの非排他的選択も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 12:30:49 GMT)
Correcting Confounding via Random Selection of Background Variables [15.2] 本稿では,Y 上の X の回帰係数の安定性に基づいて因果関係を同定するための新しい基準を提案する。
我々は、背景の影響に対する対称性の仮定の下で、V が 0 に収束することは X が因果因子を含まない場合に限り証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 14:27:10 GMT)
ExPoSe: Combining State-Based Exploration with Gradient-Based Online
Search [14.9] 木に基づくオンライン検索アルゴリズムは、軌道を反復的にシミュレートし、木構造で表される一連の状態のQ値情報を更新する。
あるいは、ポリシー勾配に基づくオンライン検索アルゴリズムは、シミュレーションされた軌跡から得られた情報をポリシーのパラメータに直接更新する。
この2つの手法の長所を組み合わせ,有効活用して検索性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 06:12:22 GMT)
The impact of feature importance methods on the interpretation of defect
classifiers [13.8] 我々は18のソフトウェアプロジェクトと6つのよく使用される分類器のケーススタディにより,研究対象の分類器に関連する特徴的重要性のランクの一致を評価した。
調査対象のCA法では,各データセットの上位1位と上位3位に記載された特徴を含め,計算された特徴量のランクは強い一致を示した。
CFSのような単純な手法であっても,これらの特徴相互作用の除去はCAとCSの手法との整合性を向上させることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 21:00:59 GMT)
Boundary-aware Information Maximization for Self-supervised Medical
Image Segmentation [13.8] コントラスト学習の欠点を回避するための,教師なし事前学習フレームワークを提案する。
2つのベンチマーク医用セグメンテーションデータセットによる実験結果から,アノテート画像が少ない場合の有効性が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 20:18:00 GMT)
The Disagreement Problem in Explainable Machine Learning: A
Practitioner's Perspective [13.7] 本稿では、説明可能な機械学習における不一致問題を紹介し、研究する。
このような不一致が実際にどれだけ頻繁に起こるか、そして、実践者がこれらの不一致をどのように解決するかを分析する。
以上の結果から, 現状説明法は, それらが出力する説明法と矛盾することが多いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 01:46:00 GMT)
EcoFlow: Efficient Convolutional Dataflows for Low-Power Neural Network
Accelerators [12.2] 拡張畳み込み畳み込みは現代の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で広く使われている
これらのカーネルは、その高いメモリ強度、エクサスケールな計算要求、大きなエネルギー消費のために、現在の計算システムを強調している。
拡張および変換された畳み込みのための新しいデータフローとマッピングアルゴリズムであるEcoFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:48:36 GMT)
5G Network on Wings: A Deep Reinforcement Learning Approach to UAV-based
Integrated Access and Backhaul [11.5] 無人航空機(UAV)ベースの航空ネットワークは、高速で柔軟で信頼性の高い無線通信のための有望な代替手段を提供する。
本稿では,データ収集システム,シグナリング手順,機械学習の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 07:45:06 GMT)
Spin Quantum Heat Engine Quantified by Quantum Steering [11.4] 実験により, 作動媒体と熱浴との量子相関が, 量子スズイラードエンジンの量子的優位性に重要であることを示した。
量子ステアリングによる非古典的相関を定量化することにより、デーモンが実際に作業媒体を操れるとき、熱エンジンが量子であることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 08:04:25 GMT)
Minimizing Quantum Renyi Divergences via Mirror Descent with Polyak Step
Size [10.8] 我々は4つの量子情報量を考える:ペッツ・オーガスティン情報、サンドイッチオーガスティン情報、条件付きサンドイッチレニエントロピーおよびサンドイッチレニ情報。
これらの量を計算するには、秩序$$alpha$quantum Renyiが量子状態の集合上で発散することを最小化する必要がある。
本稿では,ポリアクステップサイズを持つミラー降下と呼ばれる新しい凸最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 04:10:12 GMT)
Quality Assessment of Low Light Restored Images: A Subjective Study and
an Unsupervised Model [10.1] 本研究は、低照度復元画像の主観的知覚とその教師なしNR QAについて研究する。
まず、様々なLLR手法を用いて復元された低光画像のデータセットを作成し、主観的なQA研究を行い、既存のQA手法の性能をベンチマークする。
次に、復元された低光画像から歪み認識特徴を抽出する自己教師付きコントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:06:07 GMT)
A Discourse on MetODS: Meta-Optimized Dynamical Synapses for
Meta-Reinforcement Learning [9.9] 本稿ではメタ強化学習のモデルとして,MetODS(Meta-d Dynamical Synapses)を提案する。
我々は,政策空間における強力な制御規則を学習するモデルとして,MetODSの理論的解釈を開発する。
複数の実験や領域において、MetODSは従来のメタ強化学習手法よりも優れているか好適である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 19:54:10 GMT)
Marius++: Large-Scale Training of Graph Neural Networks on a Single
Machine [9.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データに対するMLの強力なモデルとして登場した。
数十億のグラフ上でGNNをトレーニングするシステムであるMarius++を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 20:00:51 GMT)
Pre-Trained Neural Language Models for Automatic Mobile App User
Feedback Answer Generation [9.1] 調査によると、モバイルアプリのユーザからのアプリストアへのフィードバックに対する開発者の回答は、アプリのスターレーティングを増加させる可能性がある。
アプリの開発者がユーザの問題に関連する回答を生成するのを助けるために、最近の研究では、回答を自動的に生成するモデルを開発している。
本稿では,事前学習されたニューラルネットワークモデル(PTM)を評価し,モバイルアプリのユーザフィードバックに対する応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:26:55 GMT)
Deep Learning for Regularization Prediction in Diffeomorphic Image
Registration [8.8] 微分同相変換の滑らかさを制御するパラメータを自動的に決定する新しいフレームワークを導入する。
画像登録の正規化パラメータとペア画像間のマッピングを学習する深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく予測モデルを開発した。
実験結果から,本モデルは画像登録のための適切な正規化パラメータを予測できるだけでなく,時間とメモリ効率の面でネットワークトレーニングを改善することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 21:42:56 GMT)
A Conditional Perspective on the Logic of Iterated Belief Contraction [8.3] 我々は、条件付き信念を尊重する契約のプロパティを特定することを目的として、契約の反復原則を考察する。
これらすべての原理に対して、セマンティック・キャラクタリゼーションの定理を提供し、仮定による定式化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 10:33:19 GMT)
Generative Modeling of Complex Data [8.2] 本稿では,より複雑なデータ構造を複合型とネスト型で合成する汎用フレームワークを提案する。
標準ベンチマークデータセットの結果は、このような実装が現在の最先端モデルよりも一貫して優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 14:17:26 GMT)
Stochastic smoothing of the top-K calibrated hinge loss for deep
imbalanced classification [8.2] トップK損失に関する最近の進展にインスパイアされたトップKヒンジ損失を導入する。
提案手法は,フレキシブルな"摂動"フレームワーク上に構築されたトップK演算子の平滑化に基づいている。
我々の損失関数は、バランスの取れたデータセットの場合において非常によく機能し、計算時間もかなり少ないことを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 15:39:32 GMT)
Penalized Estimation and Forecasting of Multiple Subject Intensive
Longitudinal Data [7.8] 本稿では,様々な話題の課題に対処する新しいモデリングフレームワークを提案する。
個々の時系列の長さと収集した変数数が大まかに等価である場合、どのようにILDをモデル化し、予測することができるか?
第二に、多くのILDシナリオに固有の横断的情報(対人的情報)をいかに活用するか、そして、認定された個人は量的にも質的にも、どのように異なるか。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 20:54:28 GMT)
Unsupervised Learning Based Hybrid Beamforming with Low-Resolution Phase
Shifters for MU-MIMO Systems [7.6] 無限分解能位相シフタ(PS)に基づく既存のハイブリッドビームフォーミング設計は、ハードウェアコストと消費電力のために実用的ではない。
アナログプリコーダとコンバインダを低解像度PSで共同設計するための教師なし学習に基づくスキームを提案する。
アナログプリコーダとコンバインダの設計問題を位相分類問題に変換し,汎用ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 02:45:40 GMT)
Multi-task head pose estimation in-the-wild [7.5] 画像中の頭部ポーズ推定のための深層学習に基づくマルチタスク手法を提案する。
顔のポーズ、アライメント、可視性の間の強い依存関係を利用して、3つのタスクすべてで最高のパフォーマンスモデルを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:35:52 GMT)
JARVix at SemEval-2022 Task 2: It Takes One to Know One? Idiomaticity
Detection using Zero and One Shot Learning [7.5] 本稿では,二項分類を用いた慣用的表現の検出に焦点をあてる。
我々は、英語とポルトガル語でMWEのリテラルと慣用的な使用法からなるデータセットを使用する。
両設定で複数の大規模言語モデルを訓練し、ゼロショット設定では0.73のF1スコア(マクロ)、ワンショット設定では0.85のF1スコア(マクロ)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 21:17:41 GMT)
Using Large-scale Heterogeneous Graph Representation Learning for Code
Review Recommendations [7.3] 我々は、レビュアーレコメンデーションのための新しいアプローチであるCoRALを提示する。
私たちは、リッチなエンティティセットから構築された社会技術的グラフを使用します。
我々は,コラルがレビュアー選択のマニュアル履歴を極めてうまくモデル化できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 20:58:54 GMT)
Tsetlin Machine for Solving Contextual Bandit Problems [7.2] 本稿では,Tsetlin Machinesを用いた解釈可能なコンテキスト帯域幅アルゴリズムを提案する。
提案した帯域学習アルゴリズムは、簡単なビット操作に依存し、計算と解釈を単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 00:36:20 GMT)
Generalized Causal Tree for Uplift Modeling [7.1] 昇降モデリングは、マーケティングやポリシー作成からパーソナライズされたレコメンデーションまで、様々なアプリケーションにおいて重要である。
主な目的は、異種集団に対する最適な治療割り当てを学習することである。
複数の離散的かつ連続的な処理に対処する木に基づく手法の一般化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 22:27:49 GMT)
Distribution Embedding Networks for Meta-Learning with Heterogeneous
Covariate Spaces [7.0] メタラーニング手法を用いて,小さなデータを用いた分類のための分散埋め込みネットワーク(DEN)を提案する。
DENは、多種多様なトレーニングタスクでトレーニングされるように設計されている。
DENは、数値研究において、多くの合成および実際のタスクにおいて、既存の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 02:06:44 GMT)
Optimal Spend Rate Estimation and Pacing for Ad Campaigns with Budgets [6.9] 本稿では、時間によって異なる印象と競争の2つのモデルについて考察する。
本稿では,支出計画の正確性と,その結果のエンドツーエンドの予算管理システムの双方について,最初の学習理論的保証を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 20:18:00 GMT)
Iterative Self Knowledge Distillation -- From Pothole Classification to
Fine-Grained and COVID Recognition [6.7] ポトホールの分類は、自動車事故や修理法案からドライバーを救うための道路検査車両にとって重要な課題となっている。
軽量ポットホール分類器を訓練するための反復自己知識蒸留(ISKD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:47:43 GMT)
Smartphone-based Hard-braking Event Detection at Scale for Road Safety
Services [6.5] 道路事故は世界第6位の障害調整生命年(DALY)の原因となっている。
本稿では,スマートフォンセンサから収集したキネマティクスデータを用いて,ハードブレーキイベントを検出するスケーラブルなアプローチを提案する。
われわれはTransformerをベースとした機械学習モデルをトレーニングし、Google Mapsでナビゲートしながらスマートフォンや車両のセンサーから、スマートフォンと車両のセンサーを同時に読み取ることで、ハードブレーキイベントの検出を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 01:30:32 GMT)
Identifiability of Label Noise Transition Matrix [6.3] 基底の真理ラベルを使わずに雑音遷移行列を推定することは、重要かつ困難な課題である。
最近の研究は、インスタンス依存のノイズラベルから学習するためのソリューションを提案しているが、そのような問題がいつ特定可能かという統一的な理解は欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 08:29:00 GMT)
Beam Management with Orientation and RSRP using Deep Learning for Beyond
5G Systems [6.3] 我々は、慣性測定ユニット(IMU)から得られる配向情報を効果的なビーム管理(BM)に利用する。
我々は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて、基準信号受信電力(RSRP)と向き情報とを融合するデータ駆動戦略を用いる。
具体的には、UE方向が急速に変化すると平均RSRPを4.2dBまで向上させ、ビーム予測精度を最大34%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:25:48 GMT)
CGS-Net: Aggregating Colour, Geometry and Semantic Features for
Large-Scale Indoor Place Recognition [6.2] 大規模屋内位置認識へのアプローチとして,低レベルな色と幾何学的特徴を高レベルなセマンティック特徴で集約する手法を提案する。
我々は、RGBポイントクラウドを取り込み、ローカル機能を5つの3次元カーネルポイント畳み込み層で抽出するディープラーニングネットワークを使用している。
具体的には、セマンティックセグメンテーションタスク上でKPConv層をトレーニングし、抽出したローカル機能がセマンティックに意味があることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 10:51:25 GMT)
Learning Interpretable, High-Performing Policies for Continuous Control
Problems [6.0] 本稿では,高パフォーマンスかつ解釈可能なポリシーを生成するために,ICCT(Interpretable Continuous Control Trees)を提案する。
ICCTは、自律運転のシナリオで最大33$%の価格でベースラインを同等または上回る解釈可能なポリシー表現を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 19:20:58 GMT)
BAM: Bayes with Adaptive Memory [5.9] ベイズの定理は、新しいデータをエージェントの現在の信念に連続的に組み込むことを可能にする。
環境の変化を学ぶときの一般的な解決策は、過去のデータを破棄/ダウンウェイトすることです。
我々は、過去の経験を生かした新しいフレームワーク、Bayes with Adaptive Memory (BAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 21:55:17 GMT)
Quality-diversity for aesthetic evolution [5.8] 創造的な生成システムを探索するために,品質多様性探索手法を適用した。
多様性を計算するために、畳み込みニューラルネットワークを使用して、次元的に2次元に縮小された特徴を識別する。
品質多様性探索は, 高い美的価値を示す複数の表現型を見出すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 04:11:21 GMT)
Non-Vacuous Generalisation Bounds for Shallow Neural Networks [5.8] 我々は、単一の隠蔽層を持つ特定の種類の浅いニューラルネットワークに焦点を当てる。
我々はPAC-ベイジアン理論を通じて新しい一般化を導出する。
ネットワークがMNISTとFashion-MNISTのバニラ勾配勾配降下で訓練される場合,我々の限界は経験的に非空洞である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 15:41:51 GMT)
Numerical Demonstration of Multiple Actuator Constraint Enforcement
Algorithm for a Molten Salt Loop [5.6] 溶融塩ループの自律制御に対して、解釈可能で適応可能なデータ駆動機械学習アプローチを実証する。
適応性に対処するために、制御アルゴリズムを使用して、定数と時間依存の制約を強制しながらアクチュエータセットポイントを変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 11:58:40 GMT)
Digital Resistance during COVID-19: A Workflow Management System of
Contactless Purchasing and Its Empirical Study of Customer Acceptance [4.9] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックにより、仕事と生活が物理的な形式からデジタル形式へと変化した。
本稿では,顧客が店舗で購入する場合に,非接触型デジタルレジリエンスのためのワークフロー管理システムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 22:15:09 GMT)
Extension -- Adaptive Sampling with Implicit Radiance Field [4.9] 本研究の目的は,モンテカルロ適応光場サンプリングと深部強化学習を用いた再構成における最先端の進歩を探求し,要約することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 02:05:01 GMT)
COIL: Constrained Optimization in Learned Latent Space -- Learning
Representations for Valid Solutions [4.4] 我々は変分オートエンコーダを用いて、遅延空間(COIL)における制約付き最適化の表現を学習する。
COILは制約を満たすことができ、最大2桁近い目標までの距離の解を求めることができる。
標準表現を用いた同一GAと比較すると,COILの学習遅延表現は制約を満たすことができ,最大2桁近い目標の解を求めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 14:45:37 GMT)
RipsNet: a general architecture for fast and robust estimation of the
persistent homology of point clouds [4.2] テストデータのトポロジ的記述子を一般化能力で効率的に推定できることを示す。
我々は、RipsNetが1-ワッサーシュタイン距離の点で摂動入力に頑健であることを証明する。
合成データと実世界のデータの両方にRipsNetが使われていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 11:23:37 GMT)
Discovering Distribution Shifts using Latent Space Representations [4.0] 新しい候補データセットに対するモデルの一般化性を評価するのは簡単ではない。
埋め込み空間幾何を用いて分布シフトを検出するための非パラメトリックフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 19:00:16 GMT)
De-Sequentialized Monte Carlo: a parallel-in-time particle smoother [4.0] 我々は、$mathcalO(log T)$ timeで$T$観測を処理できる新しい粒子スムーズなdSMC(de-Sequentialized Monte Carlo)を提案する。
これは標準粒子スムースラーと比較してよいが、その複雑さは$T$で線型である。
また、dSMCに基づく粒子ギブスサンプリングを設計し、並列ハードウェアで$mathcalO(log(T))$コストで状態空間モデルでパラメータ推論を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:46:32 GMT)
Detecting Distributional Differences in Labeled Sequence Data with
Application to Tropical Cyclone Satellite Imagery [3.9] 本稿では,時系列画像と連立イベントラベルの関連性に関する新しい非パラメトリックテストを提案する。
我々はニューラルネットワークを利用して、急激な変化イベントのリードアップを表すTC対流の構造的進化のモードを推測する。
提案手法は, 急激な拡大リスクを伴う赤外線画像の古型を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:35:07 GMT)
Generalized vec trick for fast learning of pairwise kernel models [3.9] 本稿では、オブジェクト間の関係に関する事前知識を組み込むために提案されている、ペアワイズカーネルの包括的なレビューを紹介する。
レビューされたすべてのカーネルがKronecker製品の和として表現できることを示し、一般化されたvecトリックを使用して計算を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 12:30:27 GMT)
Multi-Output Gaussian Process-Based Data Augmentation for Multi-Building
and Multi-Floor Indoor Localization [3.8] RSSIに基づく位置情報のフィンガープリントは,新たなインフラの設置を必要としないという利点から,屋内のローカライズ技術として主流となる。
DNNのようなAI/ML技術を使用することで、位置フィンガープリントをより正確で信頼性の高いものにすることができる。
我々は,多出力ガウス過程(MOGP)に基づくRSSIデータ拡張の3つの異なる手法について検討した。
MOGPに基づくRSSIデータ拡張の可能性は、最先端のRNN屋内ローカライゼーションモデルとUJIに基づく実験によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 05:15:52 GMT)
Identifying Self-Admitted Technical Debt in Issue Tracking Systems using
Machine Learning [3.4] 技術的負債は短期的利益のために実装された準最適ソリューションのメタファーである。
Self-Admitted Technical Debtの特定に関する作業の多くは、ソースコードのコメントに重点を置いている。
本稿では,機械学習を用いた問題追跡システムにおけるSATDの自動識別手法の提案と最適化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 15:15:13 GMT)
Automatic Identification of Self-Admitted Technical Debt from Different
Sources [3.4] 技術的負債は、短期的な目標のために長期的な利益が交換される状況を説明するメタファーである。
ソフトウェアアーティファクトの開発者が技術的負債を明示的に認める場合、それはSelf-Admitted Technical Debt(SATD)と呼ばれる。
異なるソースからSATDを自動的に識別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 20:59:25 GMT)
Finding Biological Plausibility for Adversarially Robust Features via
Metameric Tasks [3.4] 本研究では,非ロバスト表現よりも周辺計算が優れていることを示す。
本研究は,局所的なテクスチャ要約統計表現が人間を敵に強固に導く可能性を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 00:24:45 GMT)
Development of a deep learning platform for optimising sheet stamping
geometries subject to manufacturing constraints [3.3] 板の切削工程により、重量比に対して剛性が高い複雑な形状の構造部品を効率的に製造できる。
本稿では,3次元要素幾何学を最適化する新しいディープラーニングプラットフォームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 22:29:12 GMT)
Bounding the quantum capacity with flagged extensions [3.0] 量子チャネルの凸結合のフラグ付き拡張を検討し、フラグ付き拡張の分解性に十分な一般的な条件を求める。
即時応用は、ユニタリ写像と他のチャネルの混合である任意のチャネルの量子$Q$とプライベート$P$容量に束縛される。
次に、パウリチャネルにフラグ付けされたパウリチャネルに対して十分な条件を特殊化し、パウリチャネルの量子的および私的容量に関する上限の族を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 14:25:54 GMT)
The influence of labeling techniques in classifying human manipulation
movement of different speed [3.0] マーカーを用いたモーションキャプチャーシステムを用いて記録したデータに対して,ラベル付け手法が人間の動作の分類に与える影響について検討した。
このデータセットは2つの異なるアプローチを用いてラベル付けされる。1つは動きのビデオデータに基づくもので、もう1つはモーションキャプチャシステムを用いて記録された動き軌跡に基づくものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 23:04:22 GMT)
Twitter Referral Behaviours on News Consumption with Ensemble Clustering
of Click-Stream Data in Turkish Media [2.9] 本研究は,Twitter のレファレンスに追随するニュース消費パターンを識別するために,組織ウェブサイトにおける読者のクリック活動について調査する。
調査は、ログデータをニュースコンテンツとリンクして洞察を深めることで、幅広い視点に展開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 09:57:13 GMT)
Contention Window Optimization in IEEE 802.11ax Networks with Deep
Reinforcement Learning [2.9] 本稿では,ネットワーク条件の異なる適切な設定を学習するために,深層強化学習(DRL)の原理を利用する新しいCW制御法を提案する。
本手法は,DRL (CCOD) を用いた集中競合窓最適化 (Central Conion Window Optimization) と呼ばれ,2つのトレーニング可能な制御アルゴリズムをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 13:16:11 GMT)
Polynomial convergence of iterations of certain random operators in
Hilbert space [2.7] 本稿では,SGDアルゴリズムにインスパイアされた無限次元空間上の演算子の族におけるランダム反復列の収束について検討する。
収束率は初期状態に依存するが、ランダム性は最適定数係数の選択においてのみ役割を果たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:48:29 GMT)
Quasiparticle tunneling as a probe of Josephson junction barrier and
capacitor material in superconducting qubits [2.7] 非平衡準粒子は、ジョセフソン接合(JJs)を横切るトンネルでエネルギー崩壊や劣化を引き起こすため、超伝導量子ビットにおける脱コヒーレンスの原因となる可能性がある。
ここでは、準粒子トンネル(QPT)における2次元トランスモン量子ビットの固有特性の影響について検討する。
我々は、非平衡準粒子のトンネル速度が、量子ビットにおける散乱コンデンサ材料とその幾何学の選択に敏感であることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 13:27:52 GMT)
Fairness for Text Classification Tasks with Identity Information Data
Augmentation Methods [2.5] メソッドは、与えられたトレーニングとテストセットインスタンスのカウンターファクトを生成することに基づいています。
2段階の強化プロセスが多様なアイデンティティペアと強化されたトレーニングセットにつながることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 07:08:30 GMT)
Supervised Contrastive Learning for Product Matching [2.3] このポスターは、eコマースにおける製品マッチングのタスクに対照的な学習を適用する最初の作品です。
教師付きコントラスト学習技術を用いてトランスフォーマーエンコーダを事前学習し、その後、マッチング問題に対して微調整する。
本稿では,トレーニングデータに製品識別器を含まないユースケースに対して,コントラスト学習を適用可能なソース対応サンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 12:16:38 GMT)
The Ecological Footprint of Neural Machine Translation Systems [2.1] 本章では、ニューラルMTシステムの生態的フットプリントに焦点を当てる。
トレーニング中のパワードレインとニューラルMTモデルによる推論から始まり、環境への影響に向かって進む。
全体のCO2排出量はアイルランドとオランダで計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 14:56:41 GMT)
Multi-task graph neural networks for simultaneous prediction of global
and atomic properties in ferromagnetic systems [2.1] マルチタスクグラフ畳み込みニューラルネットワークHydraGNNを導入し,大域的特性と原子的特性の両方を同時に予測する。
我々は,HydraGNNが構成エントロピーと構成範囲全体の材料特性の関係を効果的に捉えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 03:38:56 GMT)
Infinite-horizon risk-sensitive performance criteria for translation
invariant networks of linear quantum stochastic systems [2.1] 本稿では,外部ボゾン場と相互に相互作用する同一線形量子系のネットワークについて述べる。
これらの系は多次元格子の部位に関連付けられ、結合線形量子微分方程式(QSDE)によって制御される。
二次指数関数(QEF)は、ネットワークの有限フラグメントを有界時間間隔上でのリスク感受性性能基準であると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:44:14 GMT)
Offline Reinforcement Learning for Mobile Notifications [2.0] モバイル通知システムは、オンラインプラットフォームにおけるユーザエンゲージメントの推進と維持において重要な役割を担っている。
通知システムにおけるほとんどの機械学習アプリケーションは、応答予測モデルを中心に構築されている。
我々は、強化学習は、パフォーマンスとイテレーションのスピードの観点から、通知システムにとってより良いフレームワークであると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 22:22:22 GMT)
Feature-Style Encoder for Style-Based GAN Inversion [1.9] 本稿では,特徴型エンコーダ(Feature-Style encoder)と呼ばれる,GANインバージョンのための新しいアーキテクチャを提案する。
本モデルは,事前学習したスタイルベースGANモデルの潜在空間から,実画像の正確な逆変換を実現する。
エンコーダ構造のおかげで、モデルは高速で正確な画像編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 15:19:34 GMT)
A Rich Type System for Quantum Programs [1.7] Gottesmanのセマンティクスは、量子プログラムの共通部分集合を効率的に特徴づける型システムとして扱うことができることを示す。
この型システムは、$T$-gateの型、Toffoliゲートのような多重制御されたユニタリ、および関連するマジック状態を使用するゲートインジェクション回路を導出することで、普遍的な量子コンピューティングに対応するように拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 05:33:54 GMT)
OntoSeer -- A Recommendation System to Improve the Quality of Ontologies [1.7] オントロジー開発者は、含めるべきクラス、プロパティ、公理の選択に関するいくつかの疑問に答えなければならない。
オントロジーの発展において再利用できる用語(類と性質)の語彙を知ることは困難である。
OntoSeerはオントロジー開発プロセスを監視し、開発中の品質を改善するためにリアルタイムで提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 13:28:13 GMT)
Personalized visual encoding model construction with small data [1.7] 既存のエンコーディングモデルを活用するために,パーソナライズされたアンサンブルエンコーディングモデルアプローチを提案し,検証する。
これらのパーソナライズされたアンサンブル符号化モデルが、特定の個人に対して少量のデータで訓練されていることを示す。
重要なことは、パーソナライズされたアンサンブル符号化モデルは、画像-応答関係における個人間の変動パターンを保存することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:24:50 GMT)
Enhanced Behavioral Cloning with Environmental Losses for Self-Driving
Vehicles [1.5] 行動クローニングに関する最近の研究は、複雑な運転シナリオを扱うのに専門家の観察を単純に模倣するだけでは不十分であることを示している。
本稿では,経路計画におけるリスクのある社会的相互作用をモデル化するための,社会的損失と道路損失という一連の損失関数を提案する。
本手法を大規模都市運転データセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 10:27:10 GMT)
Learning a Discrete Set of Optimal Allocation Rules in Queueing Systems
with Unknown Service Rates [1.4] 本研究では,未知のサービスレートを持つ古典的Erlang-Bブロッキングシステムに対する学習に基づく受け入れ制御について検討する。
我々の問題では、常に許容されるポリシー(常に探索する)と絶対許容されないポリシー(即ち学習を終了する)の間に、確実な等価な制御スイッチがある。
すべてのサービスレートに対して、提案されたサービスレートが最適な行動を取ることを学ぶことを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 22:39:03 GMT)
Rediscovering orbital mechanics with machine learning [1.3] 私たちは、30年間の軌道データから、太陽系の太陽、惑星、そして大きな衛星のダイナミクスをシミュレートするために「グラフニューラルネットワーク」を訓練します。
次に,ニューラルネットワークによって暗黙的に学習された力法則の解析式を発見するために,記号回帰を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:44:21 GMT)
Scrambling and quantum feedback in a nanomechanical system [1.2] 時間外順序相関器(OTOC)はエンタングルメント拡散過程の定量的尺度である。
我々はNVスピンが古典的非線形発振器に量子フィードバックを与えることができないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 19:05:43 GMT)
Pir\'a: A Bilingual Portuguese-English Dataset for Question-Answering
about the Ocean [1.2] 本稿では,ポルトガル語と英語の両方で,海とブラジルの海岸に関する質問と回答の集合であるPir'aデータセットについて述べる。
Pir'aデータセットは、両方の言語で適切にキュレートされた質問/回答セット(QA)からなる。
我々は,質問応答,情報検索,機械翻訳など,NLPにおけるタスクセットをサポートするため,Pir'aの利点と限界について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 21:29:45 GMT)
Towards a Unified Pandemic Management Architecture: Survey, Challenges
and Future Directions [1.1] SARS-CoV-2は、世界中の健康、経済、社会に前例のない影響を与えている。
疫学、臨床、生理学のデータを収集し、緩和策について決定を下そうとしている。
IoT(Internet of Things)とエッジコンピューティングの進歩は、データ収集とインテリジェントな計算を通じて、パンデミック管理のためのソリューションを提供する。
我々は、IoTとエッジコンピューティングを活用する統一的なパンデミック管理アーキテクチャを構想し、ワクチン配布、動的ロックダウン、移動スケジューリング、パンデミック予測の推奨を自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 02:01:02 GMT)
Interpretability methods of machine learning algorithms with
applications in breast cancer diagnosis [1.1] 我々は,グローバルサロゲート(GS)法,個人期待(ICE)プロット,条件シェープ値(SV)などの解釈可能性技術を用いた。
乳がん診断における最良の成績は,提案したERN(精度96.6%,ROC曲線0.96)により得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 13:41:30 GMT)
Stratification of carotid atheromatous plaque using interpretable deep
learning methods on B-mode ultrasound images [1.1] 頸動脈硬化は虚血性脳卒中の主要な原因であり、毎年死亡率と障害率が高い。
本稿では,頸動脈動脈プラークのリスク評価と成層化のための,頸動脈超音波画像の解釈可能な分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 23:10:24 GMT)
A Fast Network Exploration Strategy to Profile Low Energy Consumption
for Keyword Spotting [1.1] キーワードスポッティングは、スマートデバイスをターゲットにした音声指向のユーザインタラクションの不可欠な部分である。
本稿では,ネットワークフィルタのスケーリングを考慮した回帰に基づくネットワーク探索手法を提案する。
我々の設計は、Xilinx AC 701プラットフォーム上に展開されており、エネルギー効率とエネルギー効率を少なくとも2.1$times$と4$times$で改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 19:51:41 GMT)
$\mathcal{F}$-EBM: Energy Based Learning of Functional Data [1.1] エネルギーベースモデル (EBMs) は有限次元空間上の密度をモデル化するための非常に効果的なアプローチであることが証明されている。
有限個の点で評価された関数サンプルから関数の分布を学習できる新しいEMMのクラスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 01:01:50 GMT)
Backpropagation Neural Tree [1.0] バックプロパゲーションニューラルツリー (BNeuralT) は、計算デンドライトツリーである。
BNeuralTは、葉を通してランダムに繰り返し入力し、内部接続を通して樹状非線形性を課す。
BNeuralTモデルは、ニューラルネットワーク(NN)の最小サブセットと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:27:12 GMT)
Stop Oversampling for Class Imbalance Learning: A Critical Review [0.9] オーバーサンプリングは、不均衡なデータセットから学ぶことの難しさを克服するために採用されている。
オーバーサンプリングアプローチの根本的な難しさは、実生個体数を考えると、合成標本が真のマイノリティクラスに属していないことである。
我々は,多数のサンプルを隠蔽し,オーバーサンプリングプロセスによって生成されたものと比較し,新しいオーバーサンプリング評価システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 15:11:11 GMT)
Source data selection for out-of-domain generalization [0.8] ソースデータセットの貧弱な選択は、ターゲットのパフォーマンスを低下させる可能性がある。
マルチバンド理論とランダム探索に基づく2つのソース選択手法を提案する。
提案手法は, 利用可能なサンプルのランダムな選択よりも優れた再重み付けされたサブサンプルの存在を診断するものであるとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 14:37:31 GMT)
HENRI: High Efficiency Negotiation-based Robust Interface for
Multi-party Multi-issue Negotiation over the Internet [0.7] この論文は、各党に関する複数の問題に対して階層的なパターンを定めている。
システムはまた、すべての広告の時間から生きたカウンタなどの機能強化も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 23:18:49 GMT)
Rotationally-Invariant Circuits: Universality with the exchange
interaction and two ancilla qubits [0.6] k-局所回転不変ユニタリからなる量子ビット回路について検討する。
一対のアンシラ量子ビットを用いて、任意の回転不変ユニタリはハイゼンベルク交換相互作用によって実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 04:22:21 GMT)
Frequency comb and machine learning-based breath analysis for COVID-19
classification [0.6] 本研究では,各呼吸試料中の数万のスペクトル特性を同時に測定する頑健な分析手法を提案する。
コロラド大学における170個のサンプルを用いて, 受信-操作-特性曲線 0.849(4) のクロスバリデーション領域を報告した。
喫煙や腹痛などの他の変数と同様に,男性と女性の呼吸に有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 05:58:52 GMT)
Dikaios: Privacy Auditing of Algorithmic Fairness via Attribute
Inference Attacks [0.6] モデルビルダーのための公正性アルゴリズムのためのプライバシ監査ツールであるDikaiosを提案する。
適応予測しきい値を持つ属性推論攻撃は,前回の攻撃よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:19:59 GMT)
Group invariant machine learning by fundamental domain projections [0.5] 我々は幾何学的トポロジーの観点から、教師付き群不変および同変機械学習のよく研究された問題にアプローチする。
本稿では,入力データを幾何学的空間に投影する前処理ステップを用いた新しい手法を提案する。
この新しいデータは任意の機械学習モデルの入力になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 14:45:57 GMT)
Identifying stimulus-driven neural activity patterns in multi-patient
intracranial recordings [0.3] 刺激駆動型神経活動パターンの同定は、認知の神経基盤を研究する上で重要である。
第1章では、一般的な場合における刺激駆動型神経活動パターンの同定に関する主な課題について概説する。
マルチ患者頭蓋内記録における刺激駆動型神経活動パターンの同定とモデル化には,様々な物体内および物体間アプローチを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 01:29:57 GMT)
Choosing an Appropriate Platform and Workflow for Processing Camera Trap
Data using Artificial Intelligence [0.2] カメラトラップは、生態学者が野生生物種の分布、活動パターン、種間相互作用を研究する方法を変えてきた。
カメラトラップデータを処理する人工知能(AI)、特にディープラーニング(DL)の可能性に大きな注目を集めている。
これらのアプリケーションにDLを使用するには、オブジェクトを自動的に検出して種を分類するConvolutional Neural Networks(CNN)のようなトレーニングアルゴリズムが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:13:09 GMT)
StandardSim: A Synthetic Dataset For Retail Environments [0.1] 本稿では,意味的セグメンテーション,インスタンスセグメンテーション,深さ推定,オブジェクト検出のためのアノテーションを特徴とする大規模合成データセットを提案する。
私たちのデータセットはシーン毎に複数のビューを提供し、マルチビュー表現学習を可能にします。
我々は、データセットのセグメンテーションと深さ推定に広く使用されているモデルをベンチマークし、我々のテストセットが現在の小規模データセットと比較して難しいベンチマークを構成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 22:28:35 GMT)
Bootstrapped Representation Learning for Skeleton-Based Action
Recognition [0.0] 本研究では3次元骨格に基づく行動認識のための自己教師付き表現学習について検討する。
本手法は, 線形評価と半教師付きベンチマークの両面において, 技術の現状を常に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 16:58:06 GMT)
A Benchmark Corpus for the Detection of Automatically Generated Text in
Academic Publications [0.0] 本稿では,人工的な研究内容からなる2つのデータセットについて述べる。
第1のケースでは、コンテンツはオリジナルの論文から短いプロンプトを抽出した後、GPT-2モデルで完全に生成される。
部分的あるいはハイブリッドなデータセットは、いくつかの抽象文をArxiv-NLPモデルによって生成される文に置き換えることで生成される。
BLEU や ROUGE などの流速指標を用いて,生成したテキストと整列した原文とを比較し,データセットの品質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 08:16:56 GMT)
Video Violence Recognition and Localization using a Semi-Supervised
Hard-Attention Model [0.0] 暴力の監視と監視システムは、コミュニティを安全にし、命を救うことができる。
現在の最先端のディープラーニングによるビデオ暴力認識の精度とパフォーマンスの向上により、監視システムはより信頼性が高く、スケーラブルになる。
提案手法の主な貢献は,RWF,Hockey,Moviesのデータセットにおける最先端の精度を実現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 16:15:26 GMT)
Urban Region Profiling via A Multi-Graph Representation Learning
Framework [0.0] 本研究では,都市域のプロファイリングのための多グラフ代表学習フレームワークであるRerea2Vecを提案する。
実世界のデータセットの実験によると、Rerea2Vecは3つのアプリケーションで使用でき、最先端のベースラインをすべて上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 11:05:37 GMT)
Two-photon spontaneous emission of an atom in a cosmic string background [0.0] 励起原子の自然放出における宇宙背景弦の影響を考察する。
放射光子のスペクトル分布は宇宙の弦の背景に大きく影響されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 14:00:25 GMT)
Transformers and the representation of biomedical background knowledge [0.0] BioBERTとBioMegatronは、一般公開されたバイオメディカルコーパスに基づいて、バイオメディカルドメイン向けに適合したトランスフォーマーモデルである。
これらのモデルにおける生物学的知識の符号化と表現について検討する。
これらのモデルが生物の知識をコード化していることを示すが、そのいくつかは特定のタスクの微調整で失われている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 23:24:18 GMT)
Tighter Constraints of Multipartite Systems in terms of General Quantum
Correlations [0.0] モノガミーとポリガミーの関係は、既存のものよりも厳密であることを示す。
コンカレンスとTsallis-$q$補助の絡み合いを例として、我々はその結果の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:33:16 GMT)
The 6-Ds of Creating AI-Enabled Systems [0.0] 6-Dフレームワークは、この挑戦をうまくナビゲートするためのエンドツーエンドフレームワークを提供する。
6-Dフレームワークは、潜在的なAIソリューションを特定するために問題分解から始まり、AI対応システムのデプロイに関する考慮で終わる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 15:51:59 GMT)
StonkBERT: Can Language Models Predict Medium-Run Stock Price Movements? [0.0] StonkBERTは従来の言語モデルに比べて予測精度が大幅に向上している。
性能シミュレーションは、これらの分類精度の改善が、平均的な株式市場のリターンにも影響していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:50:53 GMT)
Stabilizer rank and higher-order Fourier analysis [0.0] 安定化状態,安定度,高次フーリエ解析の関連性を確立する。
我々は、$n$-qubitマジック状態のquditアナログが安定化器ランクが$Omega(n)$であることを示し、その結果を任意の素次元のクォーディットに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 16:27:01 GMT)
Simulating and visualizing COVID-19 contact tracing with Corona-Warn-App
for increased understanding of its privacy-preserving design [0.0] 世界は1世紀前に見られた新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが進行中だ。
接触追跡は感染の連鎖を封じ込め、破壊するための最も重要かつ効果的なツールの1つである。
接触追跡の侵入的な性質のため、ユーザのプライバシーを維持することが非常に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 16:07:10 GMT)
SignSGD: Fault-Tolerance to Blind and Byzantine Adversaries [0.0] 分散環境では、学習プロセスはサーバによって監視される。
デバイスの中には、意図的、意図的、あるいはそうでないものもあり、通常の分散SGDアルゴリズムでは敵から自身を守ることはできない。
我々は、デバイスとサーバ間のサインの共有に依存するSignSGDアルゴリズムに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 11:40:08 GMT)
Quantum state preparation protocol for encoding classical data into the
amplitudes of a quantum information processing register's wave function [0.0] 量子重ね合わせの振幅に$N$のメモリレジスタに格納された$N$実数値を符号化するためのプロトコルを提案する。
このプロトコルは、部分的なCNOTゲート回転と、所望の状態への確率的投影を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 06:49:19 GMT)
Quantum readout of imperfect classical data [0.0] 本稿では,不正確な書き込みの有無で読み出し精度を最大化するために,最適化された量子センシングプロトコルを提案する。
この研究は、生物学的システムにおけるパターンの同定、分光光度測定、および伝送/反射光学測定から情報を抽出できる場合において、意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:25:42 GMT)
Quantum Central Limit Theorems, Emergence of Classicality and
Time-dependent Differential Entropy [0.0] マクロ的に粗い粒状観測値の期待値に対する量子中心極限定理を導出する。
これらの確率分布は、無限に多くの同一かつ非相互作用的な量子成分の極限における古典的な振る舞いの出現の経路を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 11:19:15 GMT)
Probing many-body quantum chaos with quantum simulators [0.0] スペクトル形状因子(SFF)と部分スペクトル形状因子(PSFF)は、多体系のエネルギー固有状態統計に関する洞察を与える。
量子多体スピンモデルにおけるSFFおよびPSFFの測定を可能にするプロトコルを提案する。
一つの実験において異なるタイミングで適用される局所乱数演算の統計的相関を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 11:16:56 GMT)
Polyphonic pitch detection with convolutional recurrent neural networks [0.0] 本研究では,ConvLSTMによるMIDIに音声をストリームするオンラインポリフォニックピッチ検出システムについて概説する。
本システムでは,2007年のMIREXマルチF0開発セットにおいて,ベースーン,クラリネット,フルート,ホルン,オーボエのアンサンブルを83%のF値で測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 12:58:02 GMT)
OpenStreetMap data use cases during the early months of the COVID-19
pandemic [0.0] OpenStreetMap (OSM) は、オープンアクセスライセンスの下で利用できるグローバルジオグラフィックデータベースである。
本章では、現在進行中のCOVID-19パンデミックの早期(2020年1月から7月)にOSMが果たす役割について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 17:08:44 GMT)
On the non-Markovianity of quantum semi-Markov processes [0.0] 量子セミマルコフ過程(QSM)と呼ばれる過程の非マルコフ性を研究する。
QSMプロセスの非マルコフ的性質に対する操作的意味が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 00:07:09 GMT)
Observation of wave-packet branching through an engineered conical
intersection [0.0] 化学反応において、コヒーレント進化と散逸の相互作用は、速度や収率などの重要な性質を決定する中心となる。
ここでは、混在量子ビットオシレータ回路QEDプロセッサで調整可能なCIを作成する。
我々は,電子量子ビットの劣化を,反応座標に沿って波束分岐を駆動するメカニズムとして同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 19:57:51 GMT)
Non-gaussian Entanglement Swapping between Three-Mode Spontaneous
Parametric Down Conversion and Three Qubits [0.0] パラメトリック増幅器を内蔵したセットアップにおいて,非ガウス的マルチパートの絡み合わせの生成と交換について検討する。
我々は,真の三部構成の非ガウス的絡み合いの目撃者を紹介し,モードとクビット的絡み合いの双方に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 07:38:21 GMT)
Nanotrappy: An open-source versatile package for cold-atom trapping
close to nanostructures [0.0] 我々は、中性原子の光トラップ電位を計算するためのオープンソースのPythonパッケージを提案する。
このパッケージはトラップポテンシャルの完全な特徴づけを提供し、原子のコヒーレントな操作や量子情報科学への応用を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 08:59:10 GMT)
Musical Audio Similarity with Self-supervised Convolutional Neural
Networks [0.0] われわれは、ビデオプロデューサーが聴ける音楽の抜粋を検索できる音楽類似検索エンジンを開発した。
本システムは,自己教師型畳み込みニューラルネットワークを訓練することにより,大規模音楽カタログにおける類似のトラックセグメントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 12:51:16 GMT)
Monolithic Integration of Quantum Resonant Tunneling Gate on a 22nm
FD-SOI CMOS Process [0.0] 我々は、量子コアを同じダイ上の制御回路と検出回路と同時配置する、完全に統合された量子プロセッサユニットを提案する。
各検出器とインジェクターの消費電力はそれぞれ1mWと0.27mWである。
既存の量子コアを数千量子ビットにスケールアップする上で,提案アーキテクチャの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:30:46 GMT)
Model-Free Reinforcement Learning for Symbolic Automata-encoded
Objectives [0.0] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、不確実な環境でのロボット経路計画において一般的な手法である。
悪い設計の報酬は、最大報酬を得るが、望ましいタスクの目的を満たすことができず、安全でないポリシーにつながる可能性がある。
本稿では,記号オートマトンを用いた形式仕様を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 21:54:36 GMT)
Many-body localization regime for cavity induced long-range interacting
models [0.0] 多体局在化(MBL)は、長距離相互作用を持つ大きなスピン鎖モデルに対して研究される。
このモデルでは,非エルゴード的特徴とMBLが,実験時間スケールに傾斜ポテンシャルが存在するだけでなく,ランダム乱れのモデルにも存在する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 11:21:59 GMT)
Malleable Agents for Re-Configurable Robotic Manipulators [0.0] 本稿では,深部ニューラルネットワークにシーケンスニューラルネットワークを組み込んだRLエージェントを提案する。
ドメインランダム化の新たなツールにより、このエージェントはリンクの数/長さやダイナミックスノイズの異なる構成に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 21:22:00 GMT)
Knowledge-Integrated Informed AI for National Security [0.0] 人工知能技術の現状には、何十年もさかのぼる豊富な歴史があり、今日の爆発的な復活の前の2つの転倒を含んでいる。
現在、データと知識の両方を活用する第3のカテゴリが登場し始めている。
このレポートは、データと原則および/または実践的な知識を活用するAIアプローチの徹底的な調査の結果を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 11:51:44 GMT)
Introducing Block-Toeplitz Covariance Matrices to Remaster Linear
Discriminant Analysis for Event-related Potential Brain-computer Interfaces [0.0] ToeplitzLDAは、各チャネルのショートタイムウィンドウにおける信号定常性の仮定を実装している。
結果:ToeplitzLDAは縮小正規化LDAに比べてバイナリ分類性能が有意に向上した。
また、ToeplitzLDAは20倍の時間次元拡大に対してもほとんど不変である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 07:18:43 GMT)
Informational steady-states and conditional entropy production in
continuously monitored systems: the case of Gaussian systems [0.0] 特に、非平衡過程から生じる不可逆性の度合いは、興味あるシステムの状態に関する情報を取得することを目的とした測定によって強く影響を受ける。
連続測定された非平衡ガウス系の熱力学とプロセスを完全に特徴づけるツールボックスを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 11:59:52 GMT)
Implementation of a Type-2 Fuzzy Logic Based Prediction System for the
Nigerian Stock Exchange [0.0] 本研究は,Fuzzy Logic Type2を用いた株式市場の予測システムを開発することを目的とする。
この研究のために、合計4つの異なる技術指標が選ばれた。
ファジィ・システムは三角形およびガウス的構成規則を用いて、低、中、高にファジィ化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 12:41:04 GMT)
Heed the Noise in Performance Evaluations in Neural Architecture Search [0.0] ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)は最近、大きな関心事のトピックになっている。
NASには、ほとんど認識されていないノイズという、潜在的に影響のある問題がある。
本稿では、複数のネットワークトレーニング実行におけるスコアの平均化をアーキテクチャ評価することで、ノイズを低減することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 11:20:46 GMT)
Fully Automated Tree Topology Estimation and Artery-Vein Classification [0.0] 網膜血管トポロジー(網膜血管トポロジー)を抽出するための完全自動的手法,すなわち,異なる血管が相互にどのように結びついているかを示す。
我々は,網膜動脈-静脈分類における最先端の結果を得るために,抽出法の有用性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 20:40:01 GMT)
Fixed-Point Code Synthesis For Neural Networks [0.0] 固定点算術を用いて、すでに訓練済みのニューラルネットワークのフォーマット(精度)を調整するための新しい手法が導入された。
新たな最適化されたニューラルネットワークは、ユーザによって固定されたしきい値まで精度を変更することなく、その出力を固定点数で計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 12:02:54 GMT)
Evidence for Super-Polynomial Advantage of QAOA over Unstructured Search [0.0] 我々は,Clique,Ring,Groverミキサーおよび従来の客観的値としきい値に基づく位相分離器について検討した。
これらのQAOA変動のうちの1つ、目的値位相分離器を備えたCliquemixerは、Groverスタイルの非構造探索よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 19:03:50 GMT)
Enhancing the Formation of Wigner Negativity in a Kerr Oscillator via
Quadrature Squeezing [0.0] ナノメカニカルシステムを用いた量子実験により, Wigner関数を持つ状態の生成に着目したKerr発振器の進化について検討した。
位相空間定式化を用いて、一様進化下での圧縮真空状態の負性に対する大きなスクイーズ状態における負の挙動を示す結果が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:17:22 GMT)
Direct observation of a dynamical glass transition in a nanomagnetic
artificial Hopfield network [0.0] 相互作用ネットワーク上に配置された双極子結合単ドメインIsing型ナノ磁性体からなる人工スピングラスの実験的実現について述べる。
具体的には、スピングラス相関関数の温度依存性は、2次元スピングラスの理論モデルから予測されるパワー則の傾向に従う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 20:18:27 GMT)
Deep Dynamic Effective Connectivity Estimation from Multivariate Time
Series [0.0] 我々はニューラルネットワークトレーニング(DECENNT)による動的有効接続推定を開発する。
DECENNTは5つの異なるタスクに対して最先端(SOTA)メソッドを上回り、解釈可能なタスク固有の動的グラフを推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 21:14:21 GMT)
Capturing and incorporating expert knowledge into machine learning
models for quality prediction in manufacturing [0.0] 本研究では,小規模データセットを用いた機械学習手法を用いて品質予測モデルを構築するための一般的な手法を提案する。
提案手法は,プロセススペシャリストが規定するすべての専門知識に厳密に準拠する予測モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 07:22:29 GMT)
Brain-Computer-Interface controlled robot via RaspberryPi and PiEEG [0.0] 本稿では,脳波信号を読み取ることができるシングルボードコンピュータのRaspberry Piファミリ用オープンソースソフトウェアとシールドボードについて述べる。
脳波信号を読み、それらをフーリエ級数に分解する機構について記述し、点滅によるLEDと玩具ロボットの制御例を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 01:39:48 GMT)
Beware of Greeks bearing entanglement? Quantum covert channels,
information flow and non-local games [0.0] 量子絡み合いは、アクティブな敵の存在下で、古典的な隠蔽チャネルの容量を実際に増加させることができることを示す。
零容量チャネルは絡み合いによって改善されないため、絡み合いは純粋に量子の隠蔽チャネルを作ることはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 10:49:20 GMT)
Arbitrary entanglement of three qubits via linear optics [0.0] 3量子ビットの任意の状態を生成するための線形光学スキームを提案する。
出力における一致型の入力と選択後において、3つの独立した粒子しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 05:34:41 GMT)
An Empirical Review of Optimization Techniques for Quantum Variational
Circuits [0.0] 量子変分回路(QVC)は、近距離量子ハードウェアと長期量子ハードウェアの両方の最も強力な用途の1つとしてしばしば主張される。
これらの回路を最適化するための標準的なアプローチは、最適化の各ステップで新しいパラメータを計算するために古典的なシステムに依存している。
我々は、様々な最適化タスクにおいて、多くの共通勾配と自由のポテンシャルを実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 20:50:50 GMT)
A note on the complex and bicomplex valued neural networks [0.0] まず、複素多値ニューラルネットワーク(CMVNN)のパーセプトロン収束アルゴリズムの証明を記述する。
我々の第一の目的は、両複素多値ニューラルネットワーク(BMVNN)のパーセプトロン収束アルゴリズムを定式化し、証明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 19:25:01 GMT)
A Practical Guide to the Numerical Implementation of Tensor Networks I:
Contractions, Decompositions and Gauge Freedom [0.0] 本稿では,テンソルネットワークの手法を数値的に実装するために必要な重要なアイデアとスキルについて概説する。
提案するトピックは、DMRG、TEBD、TRG、PEPS、MERAといった多くの一般的なテンソルネットワークアルゴリズムにおいて重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 14:10:09 GMT)
A Meta-Learning Control Algorithm with Provable Finite-Time Guarantees [0.0] オンラインメタ学習制御アルゴリズムを反復制御設定で証明可能な後悔の保証を提供する。
イテレーション内での学習に対する最悪の後悔は、より多くのイテレーションの経験を積んで継続的に改善することを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 02:01:30 GMT)