No Parameters Left Behind: Sensitivity Guided Adaptive Learning Rate for
Training Large Transformer Models [132.9] 本稿では,全てのパラメータを十分に訓練するための新しいトレーニング戦略を提案する。
感度の低いパラメータは冗長であり、学習率を高めて適合性を改善する。
対照的に、高い感度を持つパラメータを十分に訓練し、学習率を下げて正規化することで、さらなる過度なオーバーフィッティングを防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 00:22:28 GMT)
Optimal Algorithms for Decentralized Stochastic Variational Inequalities [113.4] この作業は、ますます重要になるが十分に理解されていない分散的な設定に集中する。
通信と局所的な繰り返しの両方の下位境界を示し、これらの下位境界に一致する最適なアルゴリズムを構築する。
我々のアルゴリズムは、分散化されたケースだけでなく、決定論的で非分散的な文献でも利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 13:14:02 GMT)
Differentiable Economics for Randomized Affine Maximizer Auctions [78.1] 差別化可能な経済学のための理想的なオークションアーキテクチャは、完全に戦略的であり、複数の入札者とアイテムをサポートし、最適なメカニズムを表現するのに十分な富がある。
複数の入札者をサポートし、完全に戦略的なアーキテクチャを提案するが、必ずしも最適なメカニズムを表現できない。
微分可能な経済の勾配に基づく最適化ツールを使用することで、私たちは宝くじのAMAを訓練し、収益の以前のアプローチと競合したり、上回ったりすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 22:01:21 GMT)
FEAT: Face Editing with Attention [70.9] StyleGAN ジェネレータ上に構築し,顔の操作を意図した領域に集中させる手法を提案する。
編集された画像の生成中、アテンションマップは、元の特徴と修正された特徴とのブレンドをガイドするマスクとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 06:07:34 GMT)
Evaluating natural language processing models with generalization
metrics that do not need access to any training or testing data [66.1] 自然言語処理(NLP)モデルの性能について検討し,既存および新規な一般化指標の評価を行った。
従来の研究では,コンピュータビジョン(CV)ではなくNLPに着目し,(ii)一般化ギャップではなく,テストエラーを予測する一般化指標に着目し,(iii)データへのアクセスを必要としない一般化指標に着目し,(iv)ヘビーテール(HT)現象に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 20:07:35 GMT)
LiDAR dataset distillation within bayesian active learning framework:
Understanding the effect of data augmentation [63.2] アクティブラーニング(AL)は、アノテーションコストとデータセットサイズの削減に対処するため、最近再び注目されている。
本稿では,大規模なセマンティックKITTIデータセットの1/4分の1でALベースのデータセット蒸留を原理的に評価する。
我々は、選択したデータセット構成からのサンプルの60%のみを使用して、データ拡張が完全なデータセット精度を達成することを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 00:04:21 GMT)
Perceptual Coding for Compressed Video Understanding: A New Framework
and Benchmark [57.2] 本稿では,ビデオ理解のための最初のプログラミングフレームワークを提案する。このフレームワークでは,別の学習可能な知覚ビットストリームを導入し,同時にビデオビットストリームを転送する。
このフレームワークは,(1)産業用ビデオの高能率コンテンツ符号化,(2)ニューラルネットワーク(NN)のフレキシブルパーセプチュアル符号化,という2つの世界の長所を享受することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 16:29:15 GMT)
Learning to be a Statistician: Learned Estimator for Number of Distinct
Values [54.6] 列内の異なる値の数(NDV)を推定することは、データベースシステムにおける多くのタスクに有用である。
本研究では、ランダム(オンライン/オフライン)サンプルから正確なNDV推定を導出する方法に焦点を当てる。
教師付き学習フレームワークにおいて,NDV推定タスクを定式化し,モデルを推定対象として学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 15:42:04 GMT)
Low-confidence Samples Matter for Domain Adaptation [47.6] ドメイン適応(DA)は、知識をラベルの豊富なソースドメインから関連するがラベルの少ないターゲットドメインに転送することを目的としている。
低信頼度サンプルの処理による新しいコントラスト学習法を提案する。
提案手法を教師なしと半教師付きの両方のDA設定で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 15:45:45 GMT)
A new similarity measure for covariate shift with applications to
nonparametric regression [43.5] 本研究では,ボールの半径における確率の積分比に基づいて,分布ミスマッチの新たな測定方法を提案する。
最近提案された移動指数の概念と比較すると、この尺度はより鋭い収束率をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 19:14:50 GMT)
Energy awareness in low precision neural networks [41.7] 電力消費は、エンドデバイスにディープニューラルネットワーク(DNN)を配置する際の大きな障害である。
低消費電力の固定精度変種を用いて全精度ネットワークを近似するための簡単なアプローチであるPANNを提案する。
従来の手法とは対照的に、PANNは2ビット量子化変量器のパワーバッジで作業する場合でも、ネットワークの完全精度バージョンであるW.r.t.の精度をわずかに低下させるだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 14:44:55 GMT)
Pipe Overflow: Smashing Voice Authentication for Fun and Profit [37.4] そこで本研究では,人間は費用と監督をほとんど必要とせず,直接的にアナログ対逆例を生成可能であることを示す。
実生活におけるセキュリティクリティカルな設定での使用に疑問が呈されるなど,他の音響バイオメトリックなタスクにも及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 10:33:13 GMT)
Learning Synthetic Environments and Reward Networks for Reinforcement
Learning [34.0] 本稿では,Reinforcement Learning (RL)エージェントを訓練するためのプロキシ環境モデルとして,Synthetic Environments(SE)とReward Networks(RN)を紹介する。
エージェントがSEのみに訓練された後、対応する実環境を解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 14:55:59 GMT)
Pushing the Efficiency-Regret Pareto Frontier for Online Learning of
Portfolios and Quantum States [33.1] 従来のオンラインポートフォリオ選択問題を再考する。
本稿では,まず,多言語的後悔を求めるアルゴリズムBISONSを提案する。
我々は、より一般的な問題、ログロスを伴う量子状態のオンライン学習にアルゴリズムと分析を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 12:15:55 GMT)
Leveraging Approximate Symbolic Models for Reinforcement Learning via
Skill Diversity [32.4] シンボリックモデル指導強化学習を導入し,シンボルモデルと基礎となるMDPの関係を形式化する。
これらのモデルを使用して、タスクを分解するために使用されるハイレベルなランドマークを抽出します。
低レベルでは、ランドマークによって特定されるタスクのサブゴールごとに、さまざまなポリシーのセットを学びます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 23:20:30 GMT)
Discovering Personalized Semantics for Soft Attributes in Recommender
Systems using Concept Activation Vectors [23.0] 本研究では,このような属性のセマンティクスを捉える表現を学習し,対話型レコメンデータシステムにおけるユーザの好みや行動に結びつけるフレームワークを開発する。
このアプローチの新たな特徴は、目的属性と主観属性を区別し、異なる感覚を異なるユーザと関連付ける能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 18:45:15 GMT)
Learning Features with Parameter-Free Layers [22.9] 本稿では、ネットワークアーキテクチャにおける効率的なトレーニング可能なレイヤの代替として、単純なパラメータフリーな操作が好ましいと論じる。
ImageNetデータセットの実験では、パラメータフリーな操作を持つネットワークアーキテクチャは、モデル速度、パラメータ数、FLOPのさらなる効率性の利点を享受できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 14:03:36 GMT)
Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey [22.7] 本稿では,自律運転における知覚課題に対する既存のマルチモーダル方式の文献的考察を行う。
融合段階の観点から,より合理的な分類法により,これらを2つの主要なクラス,4つのマイナークラスに分割する革新的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 04:18:45 GMT)
SIGMA: A Structural Inconsistency Reducing Graph Matching Algorithm [21.1] グラフマッチングの精度、構造的不整合(SI)を測定するための新しい基準を提案する。
具体的には、SIは、グラフのマルチホップ構造に対応するために熱拡散ウェーブレットを組み込む。
ミラー降下法を用いて,新しいK-ホップ構造に基づくマッチングコストでGromov-Wasserstein距離を解くことにより,SIGMAを導出可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 15:18:37 GMT)
Exploration with Multi-Sample Target Values for Distributional
Reinforcement Learning [20.7] 分散RLのマルチサンプル目標値(MTV)を,単一サンプル目標値推定の原則的代替として導入する。
改良された分布推定は UCB ベースの探査に寄与する。
我々は,一連の連続制御タスクに対するアプローチを評価し,ヒューマノイド制御のような難易度の高いタスクに対して,最先端のモデルフリー性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 03:27:05 GMT)
Hyper-Convolutions via Implicit Kernels for Medical Imaging [19.0] 本稿では、空間座標を用いて畳み込みカーネルを暗黙的に符号化する新しいビルディングブロックであるthithyper-convolutionを提案する。
実験では、通常の畳み込みをハイパー畳み込みに置き換えることで、少ないパラメータで性能が向上し、ノイズに対する堅牢性が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 03:56:19 GMT)
Lossy Gradient Compression: How Much Accuracy Can One Bit Buy? [17.9] モデル更新の圧縮のための量化器の設計のための歪み尺度のクラスを提案する。
本稿では、ディープニューラルネットワーク(DNN)の分散トレーニングにおいて、この疑問に答えるために、レート歪みのアプローチをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 16:29:00 GMT)
Aligning Eyes between Humans and Deep Neural Network through Interactive
Attention Alignment [17.7] 本稿では,対話型アテンションアライメント(IAA:Interactive Attention Alignment)の新たなフレームワークを提案する。
IAAは、DNNモデル説明法を、人間が偏りのあるモデル注意の事例を明らかにし、注意を直接調整できるインタラクティブな媒体として活用する。
人為的に調整された注意力を用いてDNNを改善するために,目視品質と予測精度を両立させる新しい計算パイプラインであるGRADIAを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 19:22:06 GMT)
On Using Transformers for Speech-Separation [11.2] 近年,WSJ0-2/3Mixデータセット上で,自己認識と最先端の成果を得るSepFormerを提案する。
本稿では,LibriMix や WHAM!, WHAMR!
また,最近提案したSepFormerモデルに効率的な自己アテンション機構を導入し,効率的な自己アテンション機構を用いることで,メモリ要求を大幅に低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 23:13:27 GMT)
(Almost) Envy-Free, Proportional and Efficient Allocations of an
Indivisible Mixed Manna [10.9] エージェントの集合に分割不可能な項目の集合を公平かつ効率的に割り当てることの課題について検討する。
公平性の概念として、エンビーフリーネスと比例性の最も強い緩和性を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 01:29:50 GMT)
SRPCN: Structure Retrieval based Point Completion Network [9.5] 構造検索に基づくポイントコンプリートネットワーク(SRPCN)を提案する。
最初はk平均クラスタリングを使用して構造点を抽出し、それを分布に分散し、その後、完全な構造点雲を見つけるための計量としてKLディバージェンス(英語版)が用いられる。
実験により,本手法はより正確な結果が得られ,より強力な一般化能力を有することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 01:20:50 GMT)
Block shuffling learning for Deepfake Detection [9.2] この問題を解決するために,ブロックシャッフル学習法を提案する。
本稿では,ブロックを分割し,ブロック内およびブロック間をランダムにシャッフルする手法を提案する。
提案手法は,一般的な画像変換の面における一般化能力を含む,偽顔検出における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 17:16:46 GMT)
Active Learning on a Budget: Opposite Strategies Suit High and Low
Budgets [8.9] 予算が大きければ,非定型的な点が最善であるのに対して,典型的な点が低予算で問合せされるべきであることを示す。
低予算に適したディープラーニング戦略であるTypiClustを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 15:09:05 GMT)
Robust Anomaly Detection for Time-series Data [8.2] この研究は、負の選択の強み、未保持の繰り返しプロット、および極端な学習機械オートエンコーダを組み合わせた。
時系列データ(RADTD)のロバストな異常検出を提案し、時系列で動的特徴を自動的に学習する。
実験により、RADTDは繰り返し資格解析や極端な学習機械オートエンコーダよりも精度と堅牢性が高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 07:09:57 GMT)
Learning Sparse Graphs via Majorization-Minimization for Smooth Node
Signals [8.1] 本稿では,その隣接行列を推定することにより,スパース重み付きグラフを学習するアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,本論文におけるいくつかの既存手法よりも,平均反復回数の観点から,より高速に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 17:06:13 GMT)
Proposal for a Bell test in cavity optomagnonics [7.5] 本稿では,空洞オポマグノニクスの新興分野におけるベル不等式をテストすることを提案する。
強磁性結晶の球面は、2つの光学的ささやかなギャラリーモードと1つのマグノンモードをサポートする。
ベル不平等の有意な違反は, 実験的に相関する弱結合状態において得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 08:41:14 GMT)
Anticorrelated Noise Injection for Improved Generalization [7.0] 勾配降下(GD)に人工ノイズを注入することで、機械学習モデルの性能を向上させることが一般的である。
しかし、これが最適かどうか、あるいは他の種類のノイズがより良い一般化性能を提供できるかどうかは不明である。
我々は,抗相関性摂動(Anti-PGD)を持つGDが,GDと標準(非相関性)PGDよりもはるかに良く一般化することを示す,様々な目的関数を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 18:52:21 GMT)
Unveiling quantum entanglement and correlation of sub-Ohmic and Ohmic
baths for quantum phase transitions in dissipative systems [6.6] 散逸性量子相転移に対するサブオーミック浴とオーミック浴の量子絡み合いと相関を数値的に検討する。
量子情報理論から借用されたいくつかの測度により、一階数、二階数、コステリッツ-Thouless相転移の3つの異なる特異点が見つかる。
オーミックの場合の量子不協和のスケーリング形式は、サブオーミック状態のものとはかなり異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 02:01:26 GMT)
Detecting Melanoma Fairly: Skin Tone Detection and Debiasing for Skin
Lesion Classification [5.7] 修正された変分オートエンコーダを用いて、ベンチマークとして一般的に使用されるデータセットの皮膚のトーンバイアスを明らかにする。
病変画像の皮膚のトーンを自動的にラベル付けする,効率的かつ効率的なアルゴリズムを提案する。
その後、皮膚のトーンバイアスを軽減するために2つの主要なバイアスアンラーニング技術を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 18:53:06 GMT)
TTS-GAN: A Transformer-based Time-Series Generative Adversarial Network [5.0] 時系列データは、医療機械学習アプリケーションで使用される最も一般的なタイプのデータの1つである。
本稿では,現実的な合成時系列データ列を生成可能な変換器ベースのGANであるTS-GANを紹介する。
実時間と生成した時系列データの類似性を実証するために,可視化と次元削減技術を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 03:05:47 GMT)
Coherently amplifying photon production from vacuum with a dense cloud
of accelerating photodetectors [4.6] 加速光検出器は、電磁真空中の光子を見るように予測される。
本研究では,電磁空洞内に含まれる多くの加速型光検出器について考察する。
空洞真空からの光子生成を総合的に拡張して測定可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 15:58:28 GMT)
An Empirical Analysis of AI Contributions to Sustainable Cities (SDG11) [4.6] AIの応用は、17の持続可能な開発目標に大きく影響している。
SDG 11(持続可能な都市・コミュニティ)の進展を支えるためのAIの貢献を分析する。
われわれの分析によると、AIシステムはいくつかの方法で持続可能な都市の発展に寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 22:30:23 GMT)
Stochastic Gradient Descent with Dependent Data for Offline
Reinforcement Learning [4.4] オフライン学習は探索と探索を扱うのに役立ち、多くのアプリケーションでデータの再利用を可能にする。
本研究では,政策評価と政策学習という2つのオフライン学習課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 20:54:36 GMT)
Wave-Encoded Model-based Deep Learning for Highly Accelerated Imaging
with Joint Reconstruction [3.7] 最近導入されたMoDL技術は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの正規化器を物理ベースの並列画像再構成にうまく組み入れている。
Wave-MoDLは、47秒のMPRAGEを1mm解像度で16倍の加速で取得できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 16:59:40 GMT)
Coexistence of coupling-induced transparency and absorption of
transmission signals in magnon-mediated photon-photon coupling [3.7] マグノンを介する光子-光子結合における信号の結合誘起透明性(CIT)と吸収(CIA)の共存を実験的に決定した。
この研究は、効率的でフレキシブルでよく制御可能な光子磁気デバイスの設計のためのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 00:56:26 GMT)
Reflected Entropy in Double Holography [3.7] 純粋なAdS背景とブラックホール背景の反射エントロピーを4次元で数値計算する。
一般に、反射エントロピーは、ブレーン上の幾何学からの貢献とCFTからの貢献を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 21:18:40 GMT)
SFMGNet: A Physics-based Neural Network To Predict Pedestrian
Trajectories [2.9] 本稿では,歩行者の軌跡を予測する物理に基づくニューラルネットワークを提案する。
我々は、現実的な予測、予測性能、および「解釈可能性」に関するモデルを定量的に質的に評価する。
最初の結果は、合成データセットでのみ訓練されたモデルであっても、最先端の精度よりも現実的で解釈可能な軌道を予測できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 14:58:09 GMT)
Energy-Aware Edge Association for Cluster-based Personalized Federated
Learning [2.3] 無線ネットワーク上のフェデレートラーニングは、プライバシ保存モデルトレーニングのために、ネットワークエッジにおけるユビキタスインテリジェンスを活用することによって、データ意識のサービスを可能にする。
我々は、類似した好みのユーザデバイスをグループ化するクラスタ化フェデレーション学習を提案し、各クラスタにパーソナライズされたモデルを提供する。
モデル精度、通信資源割り当て、エネルギー消費を共同で考慮し、精度-コストトレードオフ最適化問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 07:58:41 GMT)
Memory Efficient Tries for Sequential Pattern Mining [2.3] 我々は、よく知られたメモリボトルネックに直面している知識発見の基本的なトピックであるシーケンスパターンマイニング(SPM)に焦点を当てる。
我々は、大規模データセットの順序を効果的にマイニングできるトリエベースのデータセットモデルと関連するマイニングアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 16:25:11 GMT)
The application of Evolutionary and Nature Inspired Algorithms in Data
Science and Data Analytics [2.2] データサイエンスとデータ分析における進化的および自然に着想を得たアルゴリズムの発見について紹介する。
本研究では,データサイエンスと分析における進化的および自然に着想を得たアルゴリズムを用いて,4つの最適化アルゴリズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 21:22:41 GMT)
Applications of Machine Learning in Healthcare and Internet of Things
(IOT): A Comprehensive Review [2.1] 本稿では、特に医療における最先端の機械学習応用について概観する。
我々は、医療におけるIoTのオープンな課題を強調し、さらなる研究と研究を科学者に委ねている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 21:56:39 GMT)
On Smart Gaze based Annotation of Histopathology Images for Training of
Deep Convolutional Neural Networks [2.0] アイアイアイアイのアノテーションは、スライドラベリングプロセスを高速化する可能性がある。
ハンドラベルデータとガゼラベルデータを用いて訓練したディープオブジェクト検出器の性能差を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 12:07:12 GMT)
Trusted Approximate Policy Iteration with Bisimulation Metrics [1.6] シミュレーションメトリクスは、報酬シーケンスの比較に基づいてマルコフ決定プロセス(MDP)の状態間の距離測定を定義する。
この研究において、まず、任意の$pgeq 1$に対して、任意の$p$-ワッサーシュタイン計量によって、バイシミュレーション測度を定義できることを証明した。
次に、$epsilon$-aggregationを$pi$-bisimulationで使用する近似ポリシー反復(API)手順を説明し、連続状態空間のパフォーマンス境界を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 22:41:56 GMT)
CheXstray: Real-time Multi-Modal Data Concordance for Drift Detection in
Medical Imaging AI [1.4] 医用画像AIドリフトモニタリングワークフローを構築してテストし、同時代の地上真実なしにデータとモデルドリフトを追跡する。
主な貢献は,(1)VAEおよび領域特異的統計手法を含む医用画像ドリフト検出のための概念実証である。
この研究は、動的医療環境における継続的医療画像AIモデルモニタリングに関連する翻訳ギャップに対処するために重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 18:58:35 GMT)
Hierarchical Risk Parity and Minimum Variance Portfolio Design on NIFTY
50 Stocks [1.2] 本稿では,インド株式市場の8分野において,クリティカルラインアルゴリズムと階層的リスクパリティアルゴリズムという2つのアルゴリズムを用いてポートフォリオを設計する手法を提案する。
ポートフォリオのバックテスト結果は、トレーニングデータよりもCLAアルゴリズムの性能が優れている一方で、HRPアルゴリズムはテストデータ上でCLAアルゴリズムよりも優れていたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 08:07:25 GMT)
The Self-Driving Car: Crossroads at the Bleeding Edge of Artificial
Intelligence and Law [0.3] 既存の法則と提案された法則は、ほとんどまだ投機的で未検証であるSDVの主張された利点に基づいている。
新しい法則と規制は、SDCを有効化するための主要な要因として最もよく特定される。
SDCにおけるAIの影響を評価する研究は、怠慢と責任を超えて拡大する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 08:38:30 GMT)
Hedging using reinforcement learning: Contextual $k$-Armed Bandit versus
$Q$-learning [0.2] 本稿では,リスクと市場摩擦の存在下での連関債権の複製戦略の構築について検討する。
本稿では、ヘッジ問題はリスク・アバース文脈における$k$-armed bandit問題の例と見なされる。
私たちは、$k$の武器付きバンディットモデルが、ヘッジの利益と損失の定式化に自然に適合していることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 18:49:39 GMT)
Simulation-to-Reality domain adaptation for offline 3D object annotation
on pointclouds with correlation alignment [0.2] シミュレーションデータを用いて,配備車両が収集した実世界の点群を半自動アノテートする手法を提案する。
我々は、CARLAのラベル付きシミュレーションデータと、ターゲット車からの現実世界の点雲を併用した3次元物体検出モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 00:40:18 GMT)
Transitionless quantum driving in spin echo [0.0] スピンエコー列のすべての要素が、トランジッションレス量子駆動により高速に実行可能であることを示す。
本手法を核磁気共鳴条件下での普遍的非断熱幾何学的一量子および二量子ゲートに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 10:34:50 GMT)
Test of Genuine Multipartite Nonlocality [0.0] 両部類系のベル非局所性は反直感的で、多部類非局所性である。
最近の理論的研究により、真のマルチパーティト非局所相関は、より少ないパーティト非古典的資源と大域的共有ランダム性を含む因果理論では説明できないことが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 08:21:51 GMT)
Spectrally Adapted Physics-Informed Neural Networks for Solving
Unbounded Domain Problems [0.0] 本研究では, (i) 物理インフォームドニューラルネットワーク (PINN) と (ii) 適応スペクトル法という2種類の数値手法を組み合わせる。
物理インフォームドニューラルネットワークによる高次数値スキームの実装により,PDEの解法を効率的に行うことができる。
次に,最近導入されたスペクトル手法の適応手法をPINNベースのPDEソルバに組み込んで,標準PINNで効率よく近似できない非有界領域問題の数値解を求める方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 05:25:22 GMT)
SUMO: Advanced sleep spindle identification with neural networks [0.0] 睡眠時スピンドルを自動的に検出するU-Net型ディープニューラルネットワークモデルを提案する。
我々のモデルの性能は、最先端の検出器とMODAデータセットのほとんどの専門家を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 11:35:47 GMT)
Reservoir-engineered spin squeezing: macroscopic even-odd effects and
hybrid-systems implementations [0.0] スピンスクイーズ状態の生成と安定化に対する散逸的なアプローチをN$2レベルのシステムで再検討する。
このようなプロトコルの驚くべき2つの特徴について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 23:16:11 GMT)
Portrait Segmentation Using Deep Learning [0.0] 肖像画は、人物の絵、絵、写真、彫刻である。
スマートフォンを使って高画質のポートレート画像を生成するために、デジタル一眼レフからポートレートモードを再現する新しいアプローチを考え出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 04:28:15 GMT)
Portfolio Optimization on NIFTY Thematic Sector Stocks Using an LSTM
Model [0.0] 本論文では,インドのNSEの5つのテーマセクターに対して,最適リスクと固有ポートフォリオを設計するためのアルゴリズム的アプローチを提案する。
株価は2016年1月1日から2020年12月31日までウェブから抽出される。
LSTMモデルは将来の株価を予測するために設計されている。
ポートフォリオが結成されて7ヶ月後の2021年8月3日、ポートフォリオの実際のリターンはLSTM予測リターンと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 07:41:20 GMT)
Minimal Conditions for Beneficial Local Search [0.0] 本稿では,問題の解決において,現在の解の近傍で探索することがなぜ有益であるかを考察する。
本論文は, 近辺探索が盲点探索よりも有益であることを示す2つの新しい証明を支持する問題と近隣領域の特性を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 08:25:11 GMT)
Machine Learning Models in Stock Market Prediction [0.0] 本論文は,8つの教師付き機械学習モデルを用いて,ニフティ50指数を予測することに焦点を当てている。
実験は、1996年4月22日から2021年4月16日までのインド株式市場ニフティ50指数の歴史的データに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 10:33:42 GMT)
Local PT-symmetric evolutions on separable states and violation of
no-signaling [0.0] 局所PT対称性の進化は、分離可能で共有量子状態に対する符号なし原理に違反する可能性がある。
古典的相関状態に対しては、ゼロ体積の集合から特別に選択されたPT対称演算も原理を保存することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 09:26:39 GMT)
Irreversible entropy production, from quantum to classical [0.0] エントロピー生成は、任意の有限時間熱力学過程において重要な量である。
エントロピー生成の統一理論は、古典的および量子的両方の一般的な過程に有効であり、まだ定式化されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 13:54:56 GMT)
Human rights, democracy, and the rule of law assurance framework for AI
systems: A proposal [0.0] Alan Turing Institute(アラン・チューリング研究所)は、信頼できるAIイノベーションのプラクティスの保証と人間の権利の厳格な統合を運用するために必要なガバナンスプロセスと実践的なツールを探求する研究プログラムを実行した。
この枠組みは完成し、2021年9月に欧州評議会に提出された。
これは、コンテキストベースのリスク分析と適切なステークホルダエンゲージメントと包括的な影響評価、透明性のあるリスク管理、影響緩和、イノベーション保証プラクティスを統合する、AIプロジェクトのライフサイクルの保証に対するエンドツーエンドのアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 13:56:26 GMT)
How Effective is Incongruity? Implications for Code-mix Sarcasm
Detection [0.0] sarcasmは、下流のNLPタスクにいくつかの課題をもたらす。
本稿では,fastTextで学習したサブワードレベルの埋め込みによって不整合を捕捉する手法を提案する。
提案モデルでは,事前学習した多言語モデルに匹敵するHinglishデータセットのF1スコアを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 04:05:09 GMT)
HARFE: Hard-Ridge Random Feature Expansion [0.0] ハードリッジランダム特徴展開法(HARFE)と呼ばれる高次元スパース付加関数を近似するランダム特徴モデルを提案する。
合成データと実際のデータセットの数値結果に基づいて、HARFEアプローチは、他の最先端アルゴリズムよりも低い(または同等の)エラーを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 22:23:24 GMT)
Gravity, Quantum Fields and Quantum Information: Problems with classical
channel and stochastic theories [0.0] 情報チャネルによって媒介される相互作用の概念は、一般に、量子場理論による相互作用の処理と等価ではないことを示す。
第二に、一般に古典的な情報源によって量子場を置き換えることはできず、古典的なノイズによって量子ゆらぎの影響をモックアップすることもできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 14:55:46 GMT)
Estimating the Euclidean Quantum Propagator with Deep Generative
Modelling of Feynman paths [0.0] 本稿では,(低次元)潜在空間から固定終点を持つFeynmanパスを効率的に生成するFeynmanパス生成器の概念を提案する。
我々の研究は量子プロパゲータの計算に新たなアプローチをもたらし、ファインマン経路の生成モデルへの道を開くとともに、深層学習による量子古典的対応を理解するための新しい視点を提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 10:27:15 GMT)
Enhancing variational generation through self-decomposition [0.0] SVAE(Split Variational Autoencoder)の概念を紹介する。
ネットワークは通常の変分オートエンコーダとして訓練されており、トレーニングと再構成画像の間に負の対数損失がある。
FID測定値によると、Mnist、Cifar10、Celebaといった典型的なデータセットでテストした手法により、従来の純粋に変動するアーキテクチャを全て上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 08:49:21 GMT)
Deep Learning-Aided Spatial Multiplexing with Index Modulation [0.0] 深部SMX-IMはゼロフォース検出器(ZF)とDL技術を組み合わせて構築されている。
ディープSMX-IMはZF検出器と比較して誤差性能が著しく向上することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 21:26:07 GMT)
Deep Convolutional Learning-Aided Detector for Generalized Frequency
Division Multiplexing with Index Modulation [0.0] 提案手法は、まずゼロフォース検出器(ZF)を用いて受信信号を前処理し、その後、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と完全連結ニューラルネットワーク(FCNN)からなるニューラルネットワークを用いる。
FCNN部は2つの完全に接続された層しか使用せず、複雑さとBER(bit error rate)パフォーマンスのトレードオフをもたらすことができる。
提案したディープ畳み込みニューラルネットワークに基づく検出・復調方式は,ZF検出器よりも高いBER性能を示し,複雑性が増大することが実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 22:18:42 GMT)
Control of dynamical localization in atom-optics kicked rotor [0.0] 原子光学キックローターは、量子キックローターシステムの実験的に実現可能なバージョンである。
本研究では,ウェーブパケットのフリー進化を可能にすることで,キックシーケンスの符号を反転させるシステムの改良を実験的に実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 17:23:12 GMT)
A Novel Micro-service Based Platform for Composition, Deployment and
Execution of BDA Applications [0.0] ALIDAは、BDAアプリケーション開発者とデータアナリストの両方がそれと対話できる統一されたプラットフォームの実現を目指している。
開発者は、公開APIおよび/またはWebユーザインターフェイスを介して、新しいBDAアプリケーションを登録することができる。
データアナリストは、提供されたBDAアプリケーションを使用して、ダッシュボードのユーザインターフェースを通じてバッチ/ストリームを作成して、1つ以上のソースから結果を操作し、視覚化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 20:36:17 GMT)
A Note on Holevo quantity of $SU(2)$-invariant states [0.0] スピン-$j$とスピン-$frac12$サブシステムからなる二部系に対して、SU(2)$対称性を持つホレボ量を計算する。
ホレボ量とホレボ量の最大値と状態の関係を詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 04:50:15 GMT)
A Global Survey of Technological Resources and Datasets on COVID-19 [0.0] 新型コロナウイルスによる健康、安全、経済問題に対する解決策開発における技術資源の適用と活用が成功したことは、技術が新型コロナウイルスを抑制することの重要性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Feb 2022 04:37:14 GMT)