Decomposing Generation Networks with Structure Prediction for Recipe
Generation [142.0] 本稿では,構造予測を伴うDGN(Decomposing Generation Networks)を提案する。
具体的には,調理指導を複数のフェーズに分割し,各フェーズに異なるサブジェネレータを割り当てる。
提案手法は, (i) 大域的構造予測成分を用いてレシピ構造を学習し, (ii) 予測された構造に基づいてサブジェネレータ出力成分でレシピ相を生成するという2つの新しいアイデアを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:03:38 GMT)
Learning to Generalize across Domains on Single Test Samples [126.9] 単体テストサンプルでドメインをまたいで一般化することを学ぶ。
変分ベイズ推論問題として単検体への適応を定式化する。
我々のモデルは、ドメインの一般化のための複数のベンチマークにおいて、最先端のメソッドよりも少なくとも同等で、より優れたパフォーマンスを達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:21:04 GMT)
Question-Answer Sentence Graph for Joint Modeling Answer Selection [122.3] 質問に対して、我々のモデルはより正確なAS2を実行するために、小規模で関連するトレーニンググラフを作成します。
質問応答,質問応答,回答応答のペア間のスコアの計算に最先端モデルを訓練し,適用する。
最後に、グラフニューラルネットワークを用いて、AS2タスクを解くための共同学習と推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 05:59:53 GMT)
Distribution-free binary classification: prediction sets, confidence
intervals and calibration [106.5] 分布自由条件における二項分類のための不確実性定量化(キャリブレーション、信頼区間、予測セット)の3つの概念について検討する。
固定幅と一様質量の両双対の双対確率に対する信頼区間を導出する。
我々の「三脚」定理の結果として、双有理確率に対するこれらの信頼区間は分布自由キャリブレーションに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:42:02 GMT)
EdgeFormer: A Parameter-Efficient Transformer for On-Device Seq2seq
Generation [104.4] EdgeFormerは、オンデバイスセq2seq生成のためのエンコーダデコーダアーキテクチャのパラメータ効率の変換器である。
本研究は,機械翻訳と文法誤り訂正という2つの実用的なオンデバイスセク2seqタスクの実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:10:00 GMT)
Transformer Memory as a Differentiable Search Index [102.4] 本稿では,文字列クエリを関連するドシデントに直接マップするテキストからテキストモデルを学ぶ新しいパラダイムであるdiffariable Search Index (DSI)を紹介する。
文書とその識別子の表現方法、訓練手順のバリエーション、モデルとコーパスサイズ間の相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 09:05:59 GMT)
ProsoSpeech: Enhancing Prosody With Quantized Vector Pre-training in
Text-to-Speech [96.0] 音声の低周波帯域を定量化し、潜在韻律ベクトル(LPV)における韻律特性を圧縮する単語レベル韻律エンコーダを提案する。
次に、LPV予測器を導入し、与えられた単語列を予測し、高品質なTSデータセットで微調整する。
実験結果から, ProsoSpeechはベースライン法と比較してよりリッチな韻律で音声を生成することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 01:42:32 GMT)
Towards Identifying Social Bias in Dialog Systems: Frame, Datasets, and
Benchmarks [95.3] 本稿では,ダイアログの安全性問題に対する社会的バイアス検出に焦点をあてる。
まず,会話における社会的バイアスを現実的に分析する新しいダイアルバイアスフレームを提案する。
中国初の社会バイアスダイアログデータセットであるCDail-Biasデータセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 11:59:29 GMT)
Learning Smooth Neural Functions via Lipschitz Regularization [92.4] ニューラルフィールドにおけるスムーズな潜伏空間を促進するために設計された新しい正規化を導入する。
従来のリプシッツ正規化ネットワークと比較して、我々のアルゴリズムは高速で、4行のコードで実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 21:24:54 GMT)
Should You Mask 15% in Masked Language Modeling? [86.9] マスク付き言語モデルは、従来は15%のマスキングレートを使用していた。
最大40%の入力トークンをマスクすることで、15%のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 11:42:34 GMT)
No One Left Behind: Inclusive Federated Learning over Heterogeneous
Devices [79.2] この問題に対処するクライアント包摂的フェデレーション学習手法であるInclusiveFLを提案する。
InclusiveFLの中核となる考え方は、異なるサイズのモデルを異なる計算能力を持つクライアントに割り当てることである。
また,異なる大きさの複数の局所モデル間で知識を共有する効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:03:27 GMT)
Backdoor Learning: A Survey [75.6] バックドア攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)に隠れたバックドアを埋め込む
バックドア学習は、急速に成長する研究分野である。
本稿では,この領域を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 06:39:39 GMT)
Understanding and Improving Graph Injection Attack by Promoting
Unnoticeability [69.4] グラフインジェクションアタック(GIA)はグラフニューラルネットワーク(GNN)の実用的な攻撃シナリオである
グラフ修正攻撃 (GMA) と比較したところ, GIA は比較的高い柔軟性のため, GMA よりも明らかに有害であることがわかった。
我々は,GAAがホモフィリを維持することを強制する,新しい制約-ホモフィリな無意味性を導入し,そのインスタンス化のためにハーモニアス・アドバイサリアル・オブジェクト(HAO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:41:39 GMT)
Singing-Tacotron: Global duration control attention and dynamic filter
for End-to-end singing voice synthesis [68.0] 本稿では,歌声合成フレームワークSinging-Tacotronを提案する。
提案フレームワークとTacotronの主な違いは、音声が楽譜の持続時間情報によって大きく制御できる点である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:35:17 GMT)
Flexible-Modal Face Anti-Spoofing: A Benchmark [66.2] フェース・アンチ・スプーフィング(FAS)は、プレゼンテーション攻撃から顔認識システムを保護する上で重要な役割を担っている。
第一のフレキシブル・モーダルなFASベンチマークを原則として確立しました。
また、フレキシブルモーダルFASのための一般的な深層モデルと特徴融合戦略についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:55:39 GMT)
Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey [66.0] まず,グラフデータ拡張のための分類法を提案し,その拡張情報モダリティに基づいて関連研究を分類し,構造化されたレビューを提供する。
DGLにおける2つの課題(すなわち、最適グラフ学習と低リソースグラフ学習)に焦点を当て、グラフデータ拡張に基づく既存の学習パラダイムについて議論し、レビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:30:33 GMT)
SAUTE RL: Almost Surely Safe Reinforcement Learning Using State
Augmentation [63.3] 安全性の制約をほぼ確実に(あるいは確率1で)満たすことは、実生活アプリケーションにおける強化学習(RL)の展開に不可欠である。
安全性向上型マルコフ決定プロセス(MDP)の導入による課題に対処する。
Saute MDPがSafe Augmentationの問題を、新機能の異なる視点から見ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:53:59 GMT)
Extended Unconstrained Features Model for Exploring Deep Neural Collapse [59.6] 近年、ディープニューラルネットワークで「神経崩壊」(NC)と呼ばれる現象が経験的に観察されている。
最近の論文は、単純化された「制約なし特徴モデル」を最適化する際に、この構造を持つ最小化器が出現することを示している。
本稿では, 正規化MSE損失に対するUDFについて検討し, クロスエントロピーの場合よりも最小化器の特徴がより構造化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 14:17:37 GMT)
Multi-Window Data Augmentation Approach for Speech Emotion Recognition [59.0] 音声感情認識のためのMWA-SER(Multi-Window Data Augmentation)アプローチを提案する。
MWA-SERは、音声拡張法の設計とディープラーニングモデルの構築という、2つの主要な概念に焦点を当てた一元的アプローチである。
深層学習モデルと組み合わせることで,音声の感情認識性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 00:21:17 GMT)
A Survey of Cross-Modality Brain Image Synthesis [58.6] 完全整列型とペア型マルチモーダル・ニューロイメージングデータの存在は、脳疾患の診断においてその有効性を証明している。
しかし、高コスト、長時間の取得、画像の破損、プライバシー問題といった現実的な困難が伴う可能性があるため、整合性のあるデータの完全な収集は現実的または豪華な作業である。
現実的な解決策は、教師なしの学習または半教師なしの学習を探索して、欠落した神経画像データを合成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 02:43:45 GMT)
G-Mixup: Graph Data Augmentation for Graph Classification [55.6] Mixupは、2つのランダムサンプル間の特徴とラベルを補間することにより、ニューラルネットワークの一般化とロバスト性を改善する上で優位性を示している。
グラフ分類のためのグラフを増補するために$mathcalG$-Mixupを提案し、グラフの異なるクラスのジェネレータ(すなわちグラフ)を補間する。
実験により、$mathcalG$-MixupはGNNの一般化とロバスト性を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 05:15:02 GMT)
Multimodal Emotion Recognition using Transfer Learning from Speaker
Recognition and BERT-based models [53.3] 本稿では,音声とテキストのモダリティから,伝達学習モデルと微調整モデルとを融合したニューラルネットワークによる感情認識フレームワークを提案する。
本稿では,対話型感情的モーションキャプチャー・データセットにおけるマルチモーダル・アプローチの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 00:23:42 GMT)
TalkTive: A Conversational Agent Using Backchannels to Engage Older
Adults in Neurocognitive Disorders Screening [52.0] 高齢者とヒトの認知的評価に関する246の会話を分析した。
反応性バックチャネルと活性性バックチャネルのカテゴリーを抽出した。
これは、バックチャネルのタイミングと形式の両方を予測することができるCAであるTalkTiveの開発に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 17:55:34 GMT)
Differential Privacy and Fairness in Decisions and Learning Tasks: A
Survey [50.9] プライバシーと公正が目標と一致したり、対照的になったりした条件をレビューする。
意思決定問題や学習タスクにおいて、DPが偏見や不公平を悪化させる理由と理由を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:50:23 GMT)
PCRP: Unsupervised Point Cloud Object Retrieval and Pose Estimation [50.3] そこで本研究では,PCRPと呼ばれる,教師なしのクラウドオブジェクトの検索とポーズ推定手法を提案する。
ModelNet40データセットの実験は、従来の学習ベースの手法と比較して、PCRPの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 03:37:43 GMT)
GAMMA Challenge:Glaucoma grAding from Multi-Modality imAges [49.0] グラウコーマgAding from Multi-Modality imAges (GAMMA) Challenge を作成した。
この課題の主な課題は,2次元眼底画像と3D OCTスキャンボリュームから緑内障を診断することである。
緑内障のカラー写真と3D OCTボリュームを併用した緑内障アノテートデータセットを公表した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 02:56:56 GMT)
Online Control of Unknown Time-Varying Dynamical Systems [48.8] 非確率制御モデルにおいて、未知のダイナミクスを持つ時間変化線形系のオンライン制御について検討する。
本研究では,反省行動 (SLS) や反省反応 (Youla) , 線形フィードバック政策 (線形フィードバックポリシー) といった一般的な政策のクラスに関して, 後悔すべき境界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 06:57:14 GMT)
OpenKBP-Opt: An international and reproducible evaluation of 76
knowledge-based planning pipelines [48.5] 放射線治療における知識ベース計画(KBP)のための計画最適化モデルを開発するためのオープンフレームワークを構築した。
当フレームワークは, 頭頸部癌100例の基準計画と, 19KBPモデルによる高用量予測を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 19:18:42 GMT)
HousE: Knowledge Graph Embedding with Householder Parameterization [47.9] 我々はHousEという名前のより強力な知識グラフ埋め込みフレームワークを提案する。
HousEは重要な関係パターンとマッピング特性を同時にモデル化することができる。
HousEは5つのベンチマークデータセット上で、最先端のパフォーマンスを新たに達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 08:13:23 GMT)
Decorrelate Irrelevant, Purify Relevant: Overcome Textual Spurious
Correlations from a Feature Perspective [47.1] 自然言語理解(NLU)モデルは、散発的な相関(すなわちデータセットバイアス)に頼る傾向があり、分布内データセットでは高い性能を得るが、分布外データセットでは性能が劣る。
既存のデバイアス法のほとんどは、バイアスのある特徴を持つサンプルを識別し、弱めていることが多い。
サンプルの重み付けは、サンプルの偏りのない部分から学習する際のモデルを妨げる。
本稿では,特徴空間の観点から,微粒な方法でスプリアス相関を除去することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:23:14 GMT)
Optimal Algorithms for Stochastic Multi-Level Compositional Optimization [46.8] 目的関数が複数の最適でない関数の制限である多段階合成最適化の問題を解く。
また,適応型多レベル分散低減法 (SMVR) を用いることで,同じ複雑性を実現するが,実際はより高速に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:50:06 GMT)
Label Propagation for Annotation-Efficient Nuclei Segmentation from
Pathology Images [45.2] 粗いピクセルレベルのラベルは、ボロノイ図に基づく点アノテーションから導かれる。
病理画像の核分割に適した自己教師付き視覚表現学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 17:08:44 GMT)
Out-Of-Distribution Generalization on Graphs: A Survey [45.2] グラフ機械学習は学術と産業の両方で広く研究されている。
ほとんどの文献はI.I.D.仮説に基づいて構築されている。
この問題を解決するために、グラフのアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)一般化は大きな進歩を遂げ、研究コミュニティから注目を集めている。
本論文は,OODのグラフへの一般化の体系的および包括的レビューとして,我々の知識を最大限に活用した最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:59:06 GMT)
Geometrically Equivariant Graph Neural Networks: A Survey [44.7] GNNにおけるメッセージパッシングとアグリゲーションの表現方法に関して,既存の手法を3つのグループに分けて分析・分類する。
また、ベンチマークと関連するデータセットを要約し、方法論開発と実験評価のための後の研究を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 11:37:56 GMT)
Deep Koopman Operator with Control for Nonlinear Systems [44.5] そこで我々は,Koopman組込み関数とKoopman Operatorを学習するためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
まず、ニューラルネットワークを用いて埋め込み関数とクープマン演算子をパラメータ化し、Kステップ損失関数でエンドツーエンドに学習する。
次に,制御入力の非線形性をモデル化するために,非線形状態依存制御項を符号化する補助制御ネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 11:40:36 GMT)
ADAM Challenge: Detecting Age-related Macular Degeneration from Fundus
Images [44.2] 我々は、I SBI 2020カンファレンスの衛星イベントとして、初めて老化関連黄斑変性症(ADAM)の自動検出課題を設定した。
ADAMチャレンジは、基礎画像からAMDを検出する主要なトピックをカバーする4つのタスクから構成される。
本稿では,課題,データセット,評価手法を紹介するとともに,各タスクに参加するチームの結果を要約し,分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:49:49 GMT)
Knowledge Extraction in Low-Resource Scenarios: Survey and Perspective [44.0] 構造化されていないテキストから構造情報を抽出することを目的とした知識抽出(KE)は、しばしばデータ不足と目に見えないタイプの出現に悩まされる。
低リソースKEに対する多くのニューラルアプローチが広く研究され、優れた性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:44:00 GMT)
Bias and unfairness in machine learning models: a systematic literature
review [43.6] 本研究の目的は,機械学習モデルにおけるバイアスと不公平性に関する既存の知識を検討することである。
The Systematic Literature Reviewによると、2017年から2022年にかけて、Scoops、IEEE Xplore、Web of Science、Google Scholarの知識ベースで40の論文が出版された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:27:00 GMT)
Self-Supervised Representation Learning via Latent Graph Prediction [41.6] グラフニューラルネットワークの自己教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータを活用するための有望な方法として浮上している。
ラグラフ(LaGraph)は、遅延グラフ予測に基づく理論的に基礎付けられた予測型SSLフレームワークである。
実験結果から,LaGraphの性能向上と,グラフレベルとノードレベルの両方のタスクにおけるトレーニングサンプルサイズ削減に対する堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 21:10:33 GMT)
Phase Aberration Robust Beamformer for Planewave US Using
Self-Supervised Learning [41.1] 本稿では,位相収差堅牢な平面波イメージングを実現する3次元CNNを提案する。
我々のアプローチは、ネットワークが様々な位相収差画像から高品質な画像を堅牢に生成するために、自己教師型で訓練されているという点で独特である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 12:17:01 GMT)
FAMIE: A Fast Active Learning Framework for Multilingual Information
Extraction [40.3] FAMIEは多言語情報抽出のための総合的で効率的な能動学習ツールキットである。
高速なデータ選択に小さなプロキシネットワークを使用するというアイデアに基づいて,新しい知識蒸留機構を導入する。
ALを用いたシーケンスラベリングにおいて、競合性能と時間効率の観点からFAMIEの利点を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 20:11:31 GMT)
Diagnosing Batch Normalization in Class Incremental Learning [39.7] バッチ正規化(BN)は中間特徴写像を標準化し、訓練安定性と収束性を改善するために広く検証されている。
分類バイアスを排除しつつ,より優れた特徴抽出器を訓練することにより,この問題に対処するBN Tricksを提案する。
BN Tricksが採用されているすべてのベースラインに大幅なパフォーマンス向上をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 12:38:43 GMT)
A Survey of Ad Hoc Teamwork: Definitions, Methods, and Open Problems [39.0] アドホックなチームワークは、事前調整なしに新しいチームメイトとコラボレーションできるエージェントを設計する上で、十分に確立された研究課題である。
この調査は2倍の貢献をしている。まず、アドホックなチームワーク問題の異なる側面について構造化された説明を提供する。
第二に、これまでこの分野で行われてきた進歩について論じ、アドホックなチームワークの分野で対処する必要がある、即時かつ長期的なオープンな問題を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:16:27 GMT)
Practical Network Acceleration with Tiny Sets [38.7] ネットワーク圧縮は、ディープニューラルネットワークの推論を加速するのに有効である。
しかし、精度の低下から回復するためには、トレーニングデータをすべて微調整する必要があることが多い。
そこで本研究では, PRACTISEという手法を用いて, トレーニング画像の小さなセットでネットワークを高速化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 05:04:38 GMT)
A Survey of Pretraining on Graphs: Taxonomy, Methods, and Applications [38.6] 我々は、事前学習グラフモデル(PGM)に関する最初の包括的調査を提供する。
まず、グラフ表現学習の限界を示し、グラフ事前学習のモチベーションを導入する。
次に,PGMのソーシャルレコメンデーションおよび薬物発見への応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:00:52 GMT)
The NLP Task Effectiveness of Long-Range Transformers [38.5] トランスフォーマーモデルは、O(N2)時間と空間の複雑さのため、容易に長い列にスケールできない。
5つの困難なNLPタスクと7つのデータセットに対して、Transformerモデルの7つの変種をベンチマークする。
長い範囲のトランスフォーマーの注意は、コンテンツ選択とクエリ誘導デコードに利点があるが、以前は認識されていなかった欠点が伴っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 04:39:35 GMT)
CenGCN: Centralized Convolutional Networks with Vertex Imbalance for
Scale-Free Graphs [38.4] 本稿では,情報の不平等に対処するため,CenGCNという新たな集中型フレームワークを提案する。
CenGCN_DとCenGCN_Eの2つの変種をそれぞれ,次数中心度と固有ベクトル中心度に基づいて提示する。
その結果、2つの変種は最先端のベースラインを著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 02:18:16 GMT)
Vision Models Are More Robust And Fair When Pretrained On Uncurated
Images Without Supervision [38.2] 差別的な自己教師型学習は、インターネット画像の任意のランダムなグループでのトレーニングモデルを可能にする。
データ前処理や事前の仮定なしで、何十億ものランダムなイメージでモデルをトレーニングします。
フェアネス、分布シフト、地理的多様性、微粒化認識、画像コピー検出、および多くの画像分類データセットを含む50以上のベンチマークにおいて、我々のモデル性能を広範囲に研究し、検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 22:26:47 GMT)
Not All Patches are What You Need: Expediting Vision Transformers via
Token Reorganizations [37.1] ViT(Vision Transformer)は、すべてのイメージパッチをトークンとして取り込んで、MHSA(Multi-head Self-attention)を構築する。
例えば、意味的に無意味な画像背景を含むトークンがある。
本稿では、トレーニング中にViTに統合されたVTモデルのフィードフォワードプロセス中に画像トークンを再編成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 00:19:42 GMT)
Understanding the Impact of the COVID-19 Pandemic on
Transportation-related Behaviors with Human Mobility Data [37.0] 中国本土での新型コロナウイルスの感染拡大は、最近このウイルスとの戦いの成功例と見なされている。
私たちは、Baidu Mapsから集めた膨大な量の人的移動データを使って、パンデミックの最中の人々の詳細な反応を調べています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:32:39 GMT)
Prospect Pruning: Finding Trainable Weights at Initialization using
Meta-Gradients [36.1] 初期化時にニューラルネットワークをプルーニングすることで、元のネットワークの精度を保ったスパースモデルを見つけることができる。
現在の方法は、この最適化を可能にするには不十分であり、モデル性能の大幅な低下につながります。
提案するProspect Pruning(ProsPr)は,最適化の最初の数ステップを通じてメタグラディエントを用いて,どの重み付けを行うかを決定する。
本手法は,従来のプルーニング・アット・初期化手法と比較して,データの少ない1ショットで,様々な視覚分類タスクにおける最先端のプルーニング性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:18:55 GMT)
Deduplicating Training Data Mitigates Privacy Risks in Language Models [35.6] プライバシ攻撃の成功の大部分は、一般的に使われているWebスクラッドトレーニングセットの重複によるものであることを示す。
本研究では,言語モデルがトレーニングシーケンスを再生する速度が,トレーニングセット内のシーケンス数と超直線的に関連していることを示す。
トレーニングデータの非重複化にメソッドを適用すると、このようなプライバシ攻撃に対して言語モデルの方がかなり安全であることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:55:11 GMT)
Contextualize differential privacy in image database: a lightweight
image differential privacy approach based on principle component analysis
inverse [35.1] 差分プライバシー(DP)は、データベース内のプライバシーに敏感な情報を保存するためのデファクトスタンダードである。
DPの統合によるプライバシ・精度のトレードオフは、差分プライベート画像データベースの文脈では不十分である。
本研究の目的は、概念微分プライバシーと画像の統合を明示的かつ直感的に示すことによって、画像中のDPを文脈化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 19:36:49 GMT)
360 Depth Estimation in the Wild -- The Depth360 Dataset and the SegFuse
Network [35.0] 全方位画像からの一視点深度推定は、自律運転やシーン再構築といった幅広い応用で人気を博している。
本研究ではまず,トレーニングデータ問題に対処するため,Depth360と呼ばれるさまざまな設定の大規模データセットを構築した。
次に、人間の眼を模倣してデータセットから効果的に学習する、エンドツーエンドのマルチタスク学習ネットワークであるSegFuseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 11:56:31 GMT)
Domain Adaptive Fake News Detection via Reinforcement Learning [35.0] 本稿では、偽ニュースを検出するためのREAL-FNDと呼ばれる新しい強化学習モデルを提案する。
実世界のデータセットの実験では、提案モデルの有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:05:37 GMT)
How to Fill the Optimum Set? Population Gradient Descent with Harmless
Diversity [34.8] 主損失関数の最適セット内における多様性スコアを最大化する二段階最適化問題を提案する。
提案手法は,テキスト・ツー・イメージ生成,テキスト・ツー・メッシュ生成,分子コンフォーメーション生成,アンサンブルニューラルネットワークトレーニングなど,さまざまなアプリケーション上で,多様なソリューションを効率的に生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 23:40:18 GMT)
A Data-Augmentation Is Worth A Thousand Samples: Exact Quantification
From Analytical Augmented Sample Moments [34.4] Data-Augmentation(DA)は、タスクやデータセットのパフォーマンスを改善することで知られています。
我々は,DAの効果を理論的に解析する手法を提案し,そのDAによって符号化された情報を正確に推定するために,何個の拡張サンプルが必要であるかという質問を考察する。
我々は、所定のDA分布の下で、画像の期待と分散、損失、モデルの出力など、いくつかのクローズドな形式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 20:41:57 GMT)
ActionFormer: Localizing Moments of Actions with Transformers [34.1] 自己アテンションに基づくトランスフォーマーモデルでは,画像分類や物体検出に顕著な結果が得られた。
我々は、時間内のアクションを識別し、カテゴリを単一のショットで認識するモデルであるActionFormerを紹介します。
THUMOS14では, tIoU=0.5で65.6%のmAPを達成し, 8.7絶対パーセンテージで最高の先行モデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 08:34:11 GMT)
Meta Knowledge Distillation [33.5] 本稿ではメタ知識蒸留(Meta Knowledge Distillation, MKD)を提案する。
ViT-Lでは、600エポックのトレーニングで86.5%、1600エポックのトレーニングで1,650エポックのMAEより0.6%良くなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 09:09:51 GMT)
Fairness Amidst Non-IID Graph Data: A Literature Review [33.2] 機械学習(ML)の公正さが注目され、多くの文献が研究されている。
一方、グラフは個々のユニット間の接続をキャプチャするためのユビキタスなデータ構造であり、本質的にIIDではない。
したがって、IIDデータとユビキタスな非IIDグラフ表現に基づいて設計された伝統的な公正な文献を、MLシステムのバイアスに対処するために橋渡しすることが非常に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 04:57:48 GMT)
Revisiting Parameter-Efficient Tuning: Are We Really There Yet? [33.1] PETuning法はファインタニングと同等かそれ以上のパフォーマンスを達成したと主張している。
本研究はPETuning法について,PETuning法の訓練と評価に関する総合的研究を行い,PETuning法を再検討するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:11:19 GMT)
TorchDrug: A Powerful and Flexible Machine Learning Platform for Drug
Discovery [32.7] TorchDrugは、PyTorch上に構築されたドラッグ発見のための強力で柔軟な機械学習プラットフォームである。
TorchDrugは、分子特性予測、事前訓練された分子表現、de novo分子設計と最適化、再合成予測、バイオメディカル知識グラフ推論など、薬物発見における様々な重要なタスクをベンチマークしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 20:24:02 GMT)
Planckian jitter: enhancing the color quality of self-supervised visual
representations [32.3] 従来の色ジッタが学習した特徴表現における色特徴の質に悪影響を及ぼすかを分析する。
私たちはこのモジュールをPlanckian jitterと呼ばれる物理ベースの色増色に置き換え、色度を現実的に変化させる。
学習した特徴の性能は照度の変化に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 11:13:37 GMT)
Quantum algorithms for computing observables of nonlinear partial
differential equations [32.1] M初期データを用いて非線形PDEの物理観測値を計算するために量子アルゴリズムを構築した。
一般の非線形 PDE に対して、M に対する量子的優位性は M の大きな極限において可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 02:50:50 GMT)
Latent Outlier Exposure for Anomaly Detection with Contaminated Data [31.4] 異常検出は、ラベルなしデータセットの大多数のデータから体系的なずれを示すデータポイントを特定することを目的としている。
本稿では,広範囲のモデルと互換性のあるラベルのない異常が存在する場合に,異常検知器を訓練するための戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 14:21:28 GMT)
Ditto: Building Digital Twins of Articulated Objects from Interaction [31.0] 物理オブジェクトを仮想世界へデジタル化することで、具体化されたAIと混合現実の新たな研究と応用を解き放つ可能性がある。
本研究は,仮想環境に直接インポート可能な実世界の音声オブジェクトのインタラクティブなデジタルツインを再現することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:12:14 GMT)
Safe Active Dynamics Learning and Control: A Sequential
Exploration-Exploitation Framework [30.6] 本研究では,力学の不確実性の存在下での安全性を維持するための理論的に正当なアプローチを提案する。
我々のフレームワークは、常に全ての制約の高確率満足度を保証します。
この理論解析は、オンライン適応能力を改善する最終層メタラーニングモデルの2つの正則化を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 03:18:45 GMT)
Policy Learning and Evaluation with Randomized Quasi-Monte Carlo [28.8] 我々はモンテカルロサンプルを低分解点集合に置き換えることを提案する。
我々はポリシー勾配法とランダム化された準モンテカルロを組み合わせ、ポリシー勾配とアクター批判アルゴリズムのばらつきを導出する。
我々の経験的分析はモンテカルロを準モンテカルロに置き換えた直観がより正確な勾配推定をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 00:42:12 GMT)
ADIMA: Abuse Detection In Multilingual Audio [28.6] 音声テキストにおける乱用コンテンツ検出は、音声認識(ASR)を実行し、自然言語処理の進歩を活用することで対処することができる。
ADIMAは,言語学的に多様であり,倫理的にも特徴的であり,注釈付きかつバランスの取れた多言語多義性検出音声データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 11:09:50 GMT)
ZeroGen: Efficient Zero-shot Learning via Dataset Generation [28.5] 柔軟で効率的なゼロショート学習手法であるZeroGenについて検討する。
ゼロショットタスクが与えられた場合、まず、教師なしの方法で PLM を用いて、スクラッチからデータセットを生成する。
テキスト分類、質問応答、自然言語推論といった異なるNLPタスクの実験と分析は、ZeroGenの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 08:18:02 GMT)
Learning Transferrable Representations of Career Trajectories for
Economic Prediction [27.9] CAREERは、個人の仕事履歴の低次元表現を学ぶモデルである。
大規模なデータセット上でジョブを直接予測したり、あるいは"転送"して、より小さく、よりよく計算されたデータセットでジョブを表現したりすることができる。
保持されたデータ上で正確な予測を生成し、一般的な経済データセット上で正確な予測を行うための微調整が可能な、有用なキャリア表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 23:23:50 GMT)
Robust Multi-Objective Bayesian Optimization Under Input Noise [27.6] 多くの製造プロセスにおいて、設計パラメータはランダムな入力ノイズを受けており、結果として製品は期待よりも性能が低い。
本研究では,入力雑音に頑健な最初の多目的BO法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 12:17:21 GMT)
Conversational Speech Recognition By Learning Conversation-level
Characteristics [25.8] 本稿では,会話レベルの特徴を主成分とする対話型ASRモデルを提案する。
2つのマンダリン会話型ASRタスクの実験により、提案モデルが最大12%の相対的文字誤り率(CER)を減少させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 04:33:05 GMT)
Can Deep Learning be Applied to Model-Based Multi-Object Tracking? [25.5] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、ノイズ測定を用いて未知の、時間変化のあるオブジェクトの状態をトラッキングする問題である。
ディープラーニング(DL)は、トラッキングパフォーマンスを改善するために、MOTでますます使われている。
本稿では,TransformerベースのDLトラッカーを提案し,その性能をモデルベースで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:43:08 GMT)
EvoKG: Jointly Modeling Event Time and Network Structure for Reasoning
over Temporal Knowledge Graphs [25.4] 時間的知識グラフ(TKG)に対する推論は、インテリジェントなサービスを提供する多くのアプリケーションにとって不可欠である。
本稿では、TKGに対する効果的な推論、すなわちイベント時間と進化するネットワーク構造をモデル化するために対処すべき2つの主要な問題を統一する問題定式化を提案する。
提案手法は,TKGの非定常的構造と時間的ダイナミクスを解析し,両タスクを効果的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 06:24:34 GMT)
On loss functions and evaluation metrics for music source separation [23.3] まず最初に、私たちが特定した最も代表的な音源分離損失を調査し、その後、制御された実験装置でそれらを継続的にベンチマークした。
また,評価指標などの損失を主観的テストの結果と相互に関連付けることによって検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:22:40 GMT)
Guidelines and evaluation for clinical explainable AI on medical image
analysis [22.6] 我々は,臨床XAIを最適化するために必要な5つの基準からなる臨床XAIガイドラインを提案する。
選択された説明形式では、その特定のXAI技術は、G3の真性、G4のインフォーマルな妥当性、G5の効率に最適化されるべきである。
臨床用XAIガイドラインを用いて臨床用XAIの設計と評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 19:09:42 GMT)
OLIVE: Oblivious and Differentially Private Federated Learning on
Trusted Execution Environment [22.6] TEE(Trusted Execution Environment)を活用したCDP-FLとLDP-FLの利点を組み合わせたOLIVEを提案する。
主な技術的貢献は、OLIVEにおけるTEEの脆弱性の分析と対策です。
実世界のデータを用いた実験では、数十万のパラメータでモデルをトレーニングしてもOLIVEは効率的であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:51:15 GMT)
CIS2: A Simplified Commonsense Inference Evaluation for Story Prose [21.3] 私たちは、コンテキストコモンセンス推論(CCI)と呼ばれる、ストーリーの散文中のコモンセンス推論の領域に注目します。
文選択におけるタスクコンテキストコモンセンス推論(CIS$2$)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 06:14:37 GMT)
On Measuring Excess Capacity in Neural Networks [21.3] 教師付き分類の文脈におけるディープネットワークの過剰容量について検討する。
関数合成と加算に対応するために、既存の一般化を拡張します。
これらの量は驚くほど小さく保たれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:52:25 GMT)
VRConvMF: Visual Recurrent Convolutional Matrix Factorization for Movie
Recommendation [21.3] 視覚的再帰的畳み込み行列因数分解(VRConvMF)と呼ばれる確率行列因数分解に基づくレコメンデーション手法を提案する。
提案したVRConvMFを実装し,その有効性を検証するために,一般的に使用されている3つの実世界のデータセットについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 08:21:03 GMT)
Protocols for Trainable and Differentiable Quantum Generative Modelling [21.2] 微分可能量子回路(DQC)としての確率分布の学習手法を提案する。
我々はDQCベースのモデルのトレーニングを行い、そこでデータは位相特徴写像で潜在空間にエンコードされ、次に変動量子回路が続く。
これにより、シングルショットの読み出しを使ってパラメタライズドディストリビューションからの高速サンプリングが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:55:48 GMT)
Single-shot Hyper-parameter Optimization for Federated Learning: A
General Algorithm & Analysis [21.0] 本稿では一般のFL-HPOソリューションフレームワークであるFederated Loss SuRface Aggregation (FLoRA)を紹介する。
FLoRAはシングルショットFL-HPOを可能にし、単一のFLトレーニングで使用される優れたハイパーパラメータのセットを識別する。
7つのOpenMLデータセット上での複数MLアルゴリズムに対するFLoRAの実証評価により,検討したベースラインに対するモデル精度の大幅な向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 21:14:34 GMT)
Controlling Epidemic Spread using Probabilistic Diffusion Models on
Networks [20.2] 我々はMinINFに対する2つのビクリテリア近似アルゴリズムを提案し、この問題に対する最初の非自明な近似を与える。
1つ目は、Kager citekarger:mathor99の切断されたスペーサー化結果に基づいており、送信確率があまり小さくない場合に機能する。
2つ目はサンプル平均近似(SAA)に基づくアルゴリズムで、Chung-Luランダムグラフモデルについて解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 19:03:45 GMT)
Exploring the Devil in Graph Spectral Domain for 3D Point Cloud Attacks [19.7] 3Dダイナミックポイントクラウドは、現実のオブジェクトや動きのシーンを離散的に表現する。
センサから取得した点雲は、通常ノイズによって乱れ、表面の再構成や解析などの下流のタスクに影響を及ぼす。
そこで我々は,勾配場推定のための時間対応を利用して,新しい勾配に基づく動的点雲分極法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 02:09:39 GMT)
Balancing Domain Experts for Long-Tailed Camera-Trap Recognition [19.7] 統合されたフレームワークを提案し、長い尾のカメラトラップ認識のための2つのデータセットを導入する。
まずドメインの専門家を設計し、各専門家がデータ不均衡に起因する不完全な決定境界のバランスをとることを学びます。
また,複数フレームのクラスアクティベーションマップが入力画像の光フローマップと一致することを期待して,移動物体にフォーカスするフロー一貫性損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 01:41:01 GMT)
Unsupervised word-level prosody tagging for controllable speech
synthesis [19.5] 教師なし単語レベルの韻律タグ付けを2段階に分けた新しい手法を提案する。
まず、各単語を音声内容に応じて決定木で分類し、その後、GMMを用いて韻律をクラスタ化する。
単語レベルの韻律タグを抽出したTSシステムは、制御可能な音声合成のために訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 05:43:03 GMT)
RNGDet: Road Network Graph Detection by Transformer in Aerial Images [19.1] 道路ネットワークグラフは、自動運転車アプリケーションにとって重要な情報を提供する。
手動でアノテートする道路ネットワークグラフは非効率で労働集約的です。
RNGDetという変圧器と模倣学習に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 01:59:41 GMT)
Factorization with a logarithmic energy spectrum of a central potential [19.1] 本研究では,ゼロ角運動量状態の放射量子数に単粒子スペクトルが対数的に依存する中心ポテンシャルにおいて,相互作用する2つのボゾン原子に基づいて数を決定する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 14:25:33 GMT)
More to Less (M2L): Enhanced Health Recognition in the Wild with Reduced
Modality of Wearable Sensors [18.9] 複数のセンサーを融合することは、多くのアプリケーションで一般的なシナリオであるが、現実のシナリオでは必ずしも実現不可能であるとは限らない。
そこで本研究では,センサの小型化によるテスト性能向上のために,M2Lの少ない学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:23:29 GMT)
Analysis of Random Sequential Message Passing Algorithms for Approximate
Inference [18.2] ガウス潜在変数モデルを用いた近似推論のためのランダムシーケンシャルメッセージパッシングアルゴリズムのダイナミクスを解析する。
逐次アルゴリズムが収束しないモデルパラメータの範囲を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 17:16:22 GMT)
Improved analysis of randomized SVD for top-eigenvector approximation [16.9] そこで本研究では,無作為なSVDアルゴリズムであるcitethalko2011finding を新たに解析し,興味のある場合の厳密な境界を導出する。
特に、これは任意の反復数を持つランダム化SVDに対して$R(hatmathbfu)$の非自明な境界を与える最初の作品である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 11:12:07 GMT)
FUN-SIS: a Fully UNsupervised approach for Surgical Instrument
Segmentation [16.9] FUN-SISについて述べる。
我々は、暗黙の動作情報と楽器形状に依存して、完全に装飾されていない内視鏡ビデオに基づいてフレーム単位のセグメンテーションモデルを訓練する。
手術器具のセグメンテーションの完全教師なしの結果は, 完全に監督された最先端のアプローチとほぼ同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:32:02 GMT)
Voice Filter: Few-shot text-to-speech speaker adaptation using voice
conversion as a post-processing module [16.4] 最先端の音声合成システム(TTS)は、高品質な合成音声を生成するために、数時間の音声データを記録する必要がある。
トレーニングデータの量を減らす場合、標準のTSモデルは音声品質と知性劣化に悩まされる。
本稿では,ターゲット話者からの音声を1分以内で処理するVoice Filterという,非常に低リソースなTTS手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:12:21 GMT)
SplitFed: When Federated Learning Meets Split Learning [16.2] フェデレートラーニング(FL)とスプリットラーニング(SL)は2つの人気のある分散機械学習アプローチである。
本稿では,2つのアプローチを両立させるスプリットフッドラーニング(SFL)という新しいアプローチを提案する。
SFLは、SLと同等のテスト精度と通信効率を提供すると同時に、複数のクライアントに対するSLよりも、グローバルエポックあたりの計算時間を著しく削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 22:02:09 GMT)
Privacy-Preserving Graph Neural Network Training and Inference as a
Cloud Service [15.9] SecGNNは、軽量暗号と機械学習技術に関する洞察の相乗効果から構築されている。
SecGNNは、ほぼ手頃な性能で、同等のトレーニングと推論の精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 02:57:10 GMT)
Multi-View Fusion Transformer for Sensor-Based Human Activity
Recognition [15.8] センサに基づく人間活動認識(HAR)は、加速度計やジャイロスコープなどのマルチモーダルセンサから収集されたリッチな時系列データに基づいて、人間の活動を認識することを目的としている。
近年の深層学習手法は、時間的視点などのデータの一視点に焦点を合わせており、浅層学習法は、例えば統計的視点のような手工芸的特徴を利用する傾向にある。
本稿では,新しいアテンション機構とともに,MVFT(Multi-view fusion transformer)という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:15:22 GMT)
A Developmentally-Inspired Examination of Shape versus Texture Bias in
Machines [15.8] 発達初期の子どもたちは、新しいカテゴリーラベルを同じ形状のオブジェクトに拡張することを学ぶ。
深層ニューラルネットワークは、相反する形状とテクスチャの手がかりを持つ画像を構築することで、形状またはテクスチャバイアスを示す。
我々は、Geirhosらによる刺激と手順を適応させることにより、ニューラルネットワークの誘導バイアスを再検討する。
深層ニューラルネットワークは、発達過程をより密に再現する条件下でテストした場合、テクスチャよりも形状を好みます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 21:15:40 GMT)
Less is More: Surgical Phase Recognition from Timestamp Supervision [15.6] 外科的位相認識にタイムスタンプを初めて導入した。
ナチュラルビデオの現在の手法は、フルフレームの擬似ラベルを生成することを目的としている。
本稿では,信頼に値する擬似ラベルを生成するための不確実性認識時間拡散法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 17:18:38 GMT)
Measuring Unintended Memorisation of Unique Private Features in Neural
Networks [15.2] トレーニングデータに1回だけ発生しても、ニューラルネットワークは意図せずユニークな特徴を記憶している。
ユニークな特徴の例として、トレーニング画像に誤って現れる人物の名前がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 14:39:05 GMT)
Heterogeneous Graph Learning for Explainable Recommendation over
Academic Networks [15.0] 本研究は、学業移行の行動を理解することを目的として、Ph.D.卒業生に適した制度を推薦する。
このデザインは学術的・学術的なネットワークの上に構築され、学者や機関間の科学的コラボレーションに関する豊富な情報を含んでいる。
本稿では,複数のメタパス間の隠れた関係を発見するために,学術的注意とメタパス的注意を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 02:40:09 GMT)
Learning to Adapt to Light [14.9] LAネットワーク(LA-Net)を用いた光関連画像強調処理のための生物学的に着想を得た手法を提案する。
新しいモジュールは生物学的な視覚適応にインスパイアされ、低周波経路における統一的な光適応を実現する。
低照度向上, 露光補正, トーンマッピングという3つの課題の実験により, 提案手法がほぼ最先端の性能を得ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 14:36:25 GMT)
Probing Pretrained Models of Source Code [14.9] 一般的な事前学習モデルは、多くのアプリケーションにおいてタスク固有のモデルよりも優れていることが示されている。
事前訓練されたコードのモデルには、コード構文構造と正当性、識別子の概念、データフローと正当性、自然言語の命名に関する情報が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:26:14 GMT)
HDC-MiniROCKET: Explicit Time Encoding in Time Series Classification
with Hyperdimensional Computing [14.8] MiniROCKETは時系列分類の最も優れた方法の1つである。
我々は、超次元計算(HDC)機構を用いて、より優れたグローバル時間符号化を提供するために、このアプローチを拡張した。
HDCの拡張は、推論の計算労力を増大させることなく、時間依存性の高いデータセットに対して、かなり優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:33:13 GMT)
Robust Nonparametric Distribution Forecast with Backtest-based Bootstrap
and Adaptive Residual Selection [14.4] 分布予測は予測の不確実性を定量化し、対応する推定確率で様々な予測シナリオを提供する。
本稿では,バックテストベースのブートストラップと適応的残差選択に依存する,実用的で堅牢な分布予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 09:53:48 GMT)
Neural Network Trojans Analysis and Mitigation from the Input Domain [13.4] Deep Neural Networks(DNN)は、良性または有毒なデータからトロイの木馬(あるいはバックドア)を学ぶことができる。
敵は任意の入力に固定された入力空間摂動を加え、特定の出力を予測するモデルを誤解させる。
モデルの決定領域とトロイの木馬の関係を説明する理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:32:06 GMT)
Knowledge Transfer from Large-scale Pretrained Language Models to
End-to-end Speech Recognizers [13.4] エンドツーエンド音声認識の訓練には、常に書き起こされた発話が必要である。
本稿では,テキストのみのデータで事前学習可能な言語モデルニューラルネットワークから知識を伝達することで,この問題を緩和する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:02:24 GMT)
Querying Inconsistent Prioritized Data with ORBITS: Algorithms,
Implementation, and Experiments [13.0] 優先順位付けされた知識ベース上で不整合耐性問合せ応答を行うための実用的なアルゴリズムについて検討する。
最適補修の2つの概念に基づく3つのよく知られた意味論(AR, IAR, 勇敢)を考える(パレート, 完成)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:44:39 GMT)
Aryl: An Elastic Cluster Scheduler for Deep Learning [12.9] トレーニングと推論の両方の問題に対処する新しいクラスタスケジューラであるArylを紹介します。
Arylは、ジョブのトレーニングのために、アイドル推論サーバにキャパシティローンを導入している。
キャパシティローンやエラスティックスケーリングなしで、クラスタスケジューラ上で最大26.9%のクラスタ使用率向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:03:25 GMT)
Graph-Augmented Normalizing Flows for Anomaly Detection of Multiple Time
Series [12.7] 異常検出は、幅広い種類のデータに対して広く研究されているタスクである。
本稿では,異常検出のためのグラフ拡張正規化フロー手法を提案する。
実世界のデータセットで実験を行い、GANFの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 04:42:53 GMT)
Trustworthy Autonomous Systems (TAS): Engaging TAS experts in curriculum
design [12.6] 信頼できる自律システム(TAS)は、確立し成長する研究の方向性である。
教育カリキュラムに対するTASの影響と今後のTAS技術者に必要なスキルが文献で論じられることはめったにない。
この研究は、多くのTASの主導的な専門家の集合的な洞察をまとめて、カリキュラム設計における重要な課題を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 08:35:36 GMT)
Capitalization Normalization for Language Modeling with an Accurate and
Efficient Hierarchical RNN Model [12.5] 本稿では,高速で高精度でコンパクトな2階層型単語と文字に基づくリカレントニューラルネットワークモデルを提案する。
言語モデリングのためのFederated Learningフレームワークでは、 truecaserを使ってユーザ生成テキストを正規化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:21:53 GMT)
The platypus of the quantum channel zoo [12.4] 我々は、エキゾチックな量子情報理論を持つ量子チャネルの簡単なファミリーについて研究する。
簡単な分解可能なチャネルと完全に使用不能なキュービットチャネルとを混在させることにより直感的にクトリット〜クトリットチャネルを得る。
共用論文では、量子情報を共同で伝送する際の重付加性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 23:54:07 GMT)
Generic nonadditivity of quantum capacity in simple channels [12.4] 量子キャパシティの超付加性は、量子情報理論における基本的な問題である。
超添加度は2つの弱い添加チャネルの間に発生し、それぞれに大きな容量を持つ。
単一の新しい伝送戦略は、すべての例において超添加性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 23:43:18 GMT)
CortexODE: Learning Cortical Surface Reconstruction by Neural ODEs [12.2] CortexODEは皮質表面再構成のためのディープラーニングフレームワークである。
自動学習ベースのパイプラインに統合して,表面を6秒以内で効率的に再構築することも可能だ。
実験により,CortexODEに基づくパイプラインは平均幾何誤差が0.2mm未満であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 20:57:59 GMT)
Singularity: Planet-Scale, Preemptible, Elastic Scheduling of AI
Workloads [12.1] 私たちは、ディープラーニングトレーニングと推論ワークロードのためのMicrosoftのグローバル分散スケジューリングサービスであるSingularityを紹介します。
Singularityの中心は、透過的にプリエンプションし、弾力的にディープラーニングワークロードをスケール可能な、新しいワークロード対応スケジューラである。
Singularityによる結果の効率性と信頼性の向上は、定常状態の性能に無視できない影響で達成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 04:02:10 GMT)
Universal Behavior of Multipartite Entanglement in Crossing the Quantum
Critical Point [12.0] 臨界点を横断する遅い量子クエンチに対する逆場をもつ量子イジングモデルの多部絡みについて検討する。
以上の結果から,マルチパーティの絡み合いは,量子相転移のダイナミクスを理解するための新たな視点を提供することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 06:58:10 GMT)
Edge Data Based Trailer Inception Probabilistic Matrix Factorization for
Context-Aware Movie Recommendation [11.3] 本稿では, NIC, リカレント畳み込みニューラルネットワーク, および確率行列因数分解モデルを評価モデルとして組み合わせた, Ti-PMF と呼ばれるトレーラー確率行列因数分解モデルを提案する。
提案したTi-PMFモデルを実世界の3つのデータセットに対して広範な実験により実装し,その有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 08:12:48 GMT)
A Polyhedral Study of Lifted Multicuts [11.3] グラフ $G = (V, E)$ から拡張グラフ $hat G = (V, E cup F)$ へのマルチカットの持ち上げは、画像解析の分野で提案されている。
我々は、$mathbbRE cup F$ のポリトープを詳細に研究し、その頂点は正確に$G$ から $hat G$ のマルチカットの特徴的なベクトルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:50:39 GMT)
MSCET: A Multi-Scenario Offloading Schedule for Biomedical Data
Processing and Analysis in Cloud-Edge-Terminal Collaborative Vehicular
Networks [11.3] 本稿では,Multi-Scenario offloading schedule for biomedical data processing and analysis in Cloud-Edge-Terminal collaborative vehicular network called MSCETを提案する。
また,提案したMSCETのパラメータを最適化してシステムの有用性を最大化するとともに,提案したMSCETを評価するために広範囲なシミュレーションを行い,MSCETが他の既存のスケジュールより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 09:34:25 GMT)
When Does A Spectral Graph Neural Network Fail in Node Classification? [10.2] 本稿では,スペクトルGNNの性能に関する理論的解析を行い,その予測誤差について検討する。
ラベル差に対する応答効率の低いグラフフィルタは失敗しがちであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:18:17 GMT)
Code Generation for Unknown Libraries via Reading API Documentations [10.1] 未知のライブラリのコード生成を、追加のトレーニングなしで行うという課題について検討する。
自然言語の意図に基づいて,APIドキュメントから関連コードシグネチャを抽出できるモデルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 00:36:33 GMT)
A deep dive into the consistently toxic 1% of Twitter [9.7] この調査は、112万のTwitterプロフィールから14年間のツイートと2億2300万以上のツイートをカバーしている。
有害なコンテンツの一貫性の観点から最も極端なプロファイルを選択し、彼らのツイートテキストと、彼らが共有したドメイン、ハッシュタグ、URLを調べました。
その結果、これらのプロファイルはハッシュタグ、URL、ドメインの多様性の低い狭いテーマに保たれており、数学的に互いに似ており、ボットのような振る舞いの可能性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 04:21:48 GMT)
Data-Driven Minimax Optimization with Expectation Constraints [9.4] 本稿では,最小値予測制約問題に対処するために,効率的な原始双対アルゴリズムのクラスを提案する。
我々のアルゴリズムは$mathcalO(frac1sqrtN)$の最適速度で収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 05:23:27 GMT)
Code Search based on Context-aware Code Translation [9.3] 既存のテクニックは、ディープラーニングモデルを利用して、コードスニペットとクエリの埋め込み表現を構築する。
本稿では,コードスニペットを自然言語記述に変換する,文脈認識型コード翻訳手法を提案する。
我々は,1000クエリのCodeSearchNetコーパス上で,TranCSと呼ばれる手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 12:45:47 GMT)
Discriminative Adversarial Domain Generalization with Meta-learning
based Cross-domain Validation [9.3] ドメイン一般化(DG)技術は、機械学習モデルのそのような一般化能力を高めることを目的としている。
メタラーニングに基づくクロスドメイン検証により,DADG(Dariminative Adversarial Domain Generalization)を提案する。
その結果、DADGは強力なベースラインであるDeepAllを一貫して上回り、ほとんどの場合、既存のDGアルゴリズムよりも上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 01:23:31 GMT)
DeepTx: Deep Learning Beamforming with Channel Prediction [8.7] 本研究では,送信機の機械学習アルゴリズムに着目した。
ビームフォーミングを考慮し、所定のアップリンクチャネル推定を入力として、ビームフォーミングに使用するダウンリンクチャネル情報を出力するCNNを提案する。
ニューラルネットワークの主なタスクは、アップリンクとダウンリンクスロットの間のチャネル進化を予測することだが、チェーン全体の非効率性とエラーを処理することも学べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 11:19:54 GMT)
Regularised Least-Squares Regression with Infinite-Dimensional Output
Space [8.6] 本稿では,ベクトル値再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)回帰に関する学習理論について述べる。
提案手法は,非コンパクト作用素に対するスペクトル理論を用いた積分作用素法に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 06:11:15 GMT)
Single Trajectory Nonparametric Learning of Nonlinear Dynamics [8.4] 力学系の1つの軌道が与えられた場合、非パラメトリック最小二乗推定器(LSE)の性能を解析する。
我々は最近開発された情報理論手法を活用し、非仮説クラスに対するLSEの最適性を確立する。
我々は、リプシッツ力学、一般化線形モデル、再生ケルネルヒルベルト空間(RKHS)のある種のクラスで記述される関数によって記述される力学など、実用上の関心のあるいくつかのシナリオを専門とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 19:38:54 GMT)
Metric Learning-enhanced Optimal Transport for Biochemical Regression
Domain Adaptation [8.2] ソースドメインを超えて知識を一般化することは、多くの生体医学応用にとって重要な前提条件である。
本稿では,領域距離を計測し,輸送計画に後方分散正規化器を導入するための新しい指標を提案する。
生化学における教師なしと半教師なしの両方の学習課題について,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 09:38:40 GMT)
Private Online Prefix Sums via Optimal Matrix Factorizations [8.2] 特に、オンライン制約下での線形クエリの最適分解を特徴付け、存在、特異性、明示的な表現を導出する。
これらのソリューションは、重要な定数係数によって既存の最先端よりも改善され、ツリーデータ構造の使用によって導入されたアーティファクトのいくつかを避けます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 19:39:58 GMT)
A data-driven approach for learning to control computers [8.1] 本稿では,キーボードとマウスを用いたコンピュータ制御の設定について,自然言語による目標設定について検討する。
MiniWob++ベンチマークのすべてのタスクにおいて、最先端および人間レベルの平均パフォーマンスを実現しています。
これらの結果から,コンピュータを訓練する際の統合ヒューマンエージェントインタフェースの有用性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:23:46 GMT)
Towards Battery-Free Machine Learning and Inference in Underwater
Environments [8.0] 水中環境下では電池不要の推論が可能であることを示す。
我々は水中の音からエネルギーを回収し、超低消費電力のマイクロコントローラとオンボードセンサーを駆動する装置を設計した。
実験では、エミュレートされた海洋生物音響学のアプリケーションを用いて、水中の動物の音を電池なしで認識できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:26:02 GMT)
Closing the Management Gap for Satellite-Integrated Community Networks:
A Hierarchical Approach to Self-Maintenance [7.9] コミュニティネットワーク (CN) は、未保存領域や未保存領域において、重要なインターネット接続を提供するための重要なパラダイムとなっている。
通信ネットワークの技術進歩により、古典的な衛星依存CNが衛星統合CNに変換されると予想される。
本稿では、SICNの自律的自己維持を実現するための機械学習(ML)ベースの階層的アプローチについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:04:43 GMT)
The Parameterized Complexity of Quantum Verification [7.7] 量子回路の整合性の問題に対して,非クリフォードゲート数で指数関数的にスケーリングすることで問題を解くアルゴリズムが存在することを示す。
我々は、サーキット適合性のインスタンスの$T$-countと$W$-stateの$$$-countに新しい下位境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 14:53:42 GMT)
Modeling Strong Physically Unclonable Functions with Metaheuristics [7.7] 進化的アルゴリズムは、物理的に不可避な関数の攻撃に成功している。
CMA-ESは信頼性攻撃と呼ばれる攻撃の最も強力な選択肢として認識されている。
我々は、強力なPUFに対する挑戦応答型ペアベースアタックのメタヒューリスティックスについて、一歩後退し、いくつかのメタヒューリスティックスを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 14:00:16 GMT)
Evolutionary Construction of Perfectly Balanced Boolean Functions [7.7] 遺伝的プログラミング (GP) と遺伝的アルゴリズム (GA) を用いて, 特性, 完全均衡性, および優れた非線形性プロファイルを満たすブール関数を構築する。
意外なことに、重み付けされた表現を持つGAは、非常に非線形なWPB関数を見つける際に、古典的真理表表現型でGPより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:03:04 GMT)
Enhancing Causal Estimation through Unlabeled Offline Data [7.3] 患者の診断と治療に強い影響を及ぼす未測定の生理的変数について検討したい。
集中的なオフライン情報は、現在の患者と部分的に関係のある以前の患者についてのみ利用可能である。
提案手法は3段階からなる: (i) 非因果推定器と因果推定器の両方を作成するために、豊富なオフラインデータを使用する。
オフラインデータが新しい観測に部分的にのみ関係している状況において、この手法が(医療的でない)実世界のタスクに対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:02:42 GMT)
Composite pulses for high fidelity population transfer in three-level
systems [6.7] 3レベルシステムにおける高忠実度人口移動を実現するため,位相変調による複合パルス方式を提案する。
例えば、超高忠実度原子キャビティ系における3原子一重項状態を達成するために、合成パルスシーケンスを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 06:50:48 GMT)
Reasoning with fuzzy and uncertain evidence using epistemic random fuzzy
sets: general framework and practical models [6.7] この枠組みは、信念関数のデンプスター・シェーファー理論と可能性理論の両方を一般化する。
ガウス乱ファジィ数とその多次元拡張であるガウス乱ファジィベクトルを、不確実性を定量化するための実用的なモデルとして導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 14:06:05 GMT)
The Response Shift Paradigm to Quantify Human Trust in AI
Recommendations [6.7] 説明可能性、解釈可能性、そしてそれらがAIシステムに対する人間の信頼にどれほど影響するかは、究極的には機械学習と同じくらいの人間の認知の問題である。
我々は,AIレコメンデーションが人的決定に与える影響を定量化する汎用のヒューマン・AIインタラクション・パラダイムを開発し,検証した。
我々の実証・実証パラダイムは、急速に成長するXAI/IAIアプローチをエンドユーザーへの影響の観点から定量的に比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 22:02:09 GMT)
Learning to Detect People on the Fly: A Bio-inspired Event-based Visual
System for Drones [6.5] 本研究では,SNN(Spike-Timeing-Dependent Plasticity, STDP)学習を応用した生体情報処理型スパイクニューラルネットワーク(SNN)が,網膜に触発されたイベントベースのカメラデータを用いて,飛行中の歩行者を検出することを連続的に学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 12:36:31 GMT)
Evolving Neural Networks with Optimal Balance between Information Flow
and Connections Cost [6.1] Evolving Neural Networks (NN)は、最近、もっと成功するかもしれない代替パスとして関心が高まっている。
NNのアーキテクチャを学ぶなど、他のアプローチと比べて多くの利点がある。
非常に大きな探索空間と多くの複雑な相互作用部分の存在は、依然として大きな障害である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:12:01 GMT)
Unified smoke and fire detection in an evolutionary framework with
self-supervised progressive data augment [5.8] 本研究では,多ラベル画像分類問題として再ラベル化するために,大規模な画像データセットを収集する。
本研究では,画像のランダムな縫合によるデータ拡張手法を提案し,サイズ,変形,位置変化,背景変化の展開を行う。
実験により, 提案手法は, 同時発煙および火災検知のためのモデルの一般化性能を効果的に向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 09:48:03 GMT)
A Survey of Semen Quality Evaluation in Microscopic Videos Using
Computer Assisted Sperm Analysis [5.7] CASA(Computer Assisted Sperm Analysis)は、男性生殖健康診断と不妊治療において重要な役割を担っている。
過去30年間(1988年以降)のコンピュータ・アシスト精子分析手法に関する様々な研究が包括的に紹介され、分析されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 01:50:58 GMT)
Generative Adversarial Network-Driven Detection of Adversarial Tasks in
Mobile Crowdsensing [5.7] クラウドセンシングシステムは、不特定かつユビキタスなプロパティの上に構築されるため、さまざまな攻撃に対して脆弱である。
以前の研究では、GANベースの攻撃は実験的に設計された攻撃サンプルよりも重大な破壊力を示すことが示唆されている。
本稿では,GANモデルを統合することにより,知的に設計された不正なセンシングサービス要求を検出することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 00:23:25 GMT)
Trusted Data Forever: Is AI the Answer? [5.1] 人工知能(AI)の最近の進歩は、AIが信頼できる公開記録の継続的な可用性とアクセシビリティをサポートすることができるかどうかに関する議論を開いている。
本稿では、InterPARES Trust AI(I Trust AI)国際研究パートナーシップの予備的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 11:56:41 GMT)
Tailoring solid-state single-photon sources with stimulated emissions [4.7] 3レベル系に基づく単一光子源は、高い光子識別性の欠如により制限されている。
ここでは,1つのエピタキシャル量子ドット(QD)におけるラダー型3レベル系からの共振器による自然放出を,励起放出により調整する。
励振されたXX-XはX崩壊ダイナミクスを変調し、偏光単光子源特性を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:02:04 GMT)
Universal construction of decoders from encoding black boxes [4.5] 符号化操作の複数の呼び出しからデコーダを構成する等尺反転のための普遍的プロトコルを提案する。
qubit (d=2$) を$n$ qubitsでエンコードすると、このプロトコルはトモグラフィーやユニタリ埋め込みよりも指数関数的に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:09:08 GMT)
Reliable experimental certification of one-way Einstein-Podolsky-Rosen
steering [4.1] 量子ステアリング(Quantum steering)は、量子力学の中心に位置する、最近定義された量子相関の形式である。
本稿では,2量子状態の族に対する一方方向ステアリングの実験的検討を行った。
我々の研究は、一般的な2量子状態に対して一方方向の操舵現象を特徴付ける普遍的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 06:16:52 GMT)
TUTOR: Training Neural Networks Using Decision Rules as Model Priors [4.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)は一般的に、トレーニングに大量のデータと計算資源を必要とする。
利用可能な限られたデータとメモリ/計算要求を低減した正確なDNNモデルを合成するためのTUTORフレームワークを提案する。
TUTORは、完全に接続されたDNNと比較して、データの必要性を平均5.9倍に減らし、精度を3.4%改善し、パラメータ(fFLOP)の数を4.7倍(4.3倍)削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 01:19:53 GMT)
"Way back then": A Data-driven View of 25+ years of Web Evolution [4.1] 私たちは、Internet Archiveや"Wayback Machine" Archive.orgから25年以上にわたって、Alexaのトップ100のWebサイトを調べています。
1990年代中盤から後半にかけてのGeocitiesやYahoo!、今日のGoogle、Facebook、Tiktokなどの人気の変化について調べる。
また、さまざまなカテゴリーのWebサイトとその人気を長年にわたって調べ、ニュースや教育関連Webサイトの人気が低下している証拠を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:36:03 GMT)
Adaptive variational quantum eigensolvers for highly excited states [4.0] 量子多体系の高励起状態は、量子力学と熱化の研究の中心的な対象である。
本稿では,多体ハミルトンの任意の固有状態に対する変分アンサッツを自己生成する適応的変分アルゴリズム VQE-X を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:37:09 GMT)
When Did It Happen? Duration-informed Temporal Localization of Narrated
Actions in Vlogs [3.9] ライフスタイルのvlogにおける時間的人間行動のローカライゼーションの課題について考察する。
1200本のビデオクリップで13,000件のナレーション行動に対して,時間的局所化の手動アノテーションを用いた新しいデータセットを提案する。
提案手法は, 予測時間に基づいて, ナレーション行動の局所化を簡易かつ効果的に行う手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:26:12 GMT)
Learning a Single Neuron for Non-monotonic Activation Functions [3.9] 非単調活性化関数は、多くの応用において伝統的な単調関数よりも優れる。
サンプル時間における学習性を保証するのに$sigma$の穏やかな条件が十分であることを示す。
また,2層ニューラルネットワークのトレーニングにおいて,既存の負の結果に肯定的な結果がどう関係しているかについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:44:25 GMT)
GraphNLI: A Graph-based Natural Language Inference Model for Polarity
Prediction in Online Debates [3.8] グラフウォーク技術を用いて、議論スレッドのより広いコンテキストをキャプチャするグラフベースの新しいディープラーニングアーキテクチャであるGraphNLIを提案する。
次に、これらの埋め込みを使用して、返信と返信するポストの間の極性関係を予測する。
我々のモデルはS-BERTを含む関連するベースラインを83%の精度で上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:26:21 GMT)
Subtyping brain diseases from imaging data [3.6] 臨床神経科学と癌画像学は、機械学習が特に有望な分野である。
現在の章では、病気のサブタイプを求めるML手法、特に半教師付きクラスタリングに焦点を当てている。
アルツハイマー病とその病期、精神病、うつ病、自閉症、脳がんについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 19:13:53 GMT)
Simulating Time Evolution with Fully Optimized Single-Qubit Gates on
Parameterized Quantum Circuits [3.5] パラメータ化量子回路における任意の単一量子ビットゲートを逐次最適化する新しい手法を提案する。
本手法をリアルタイム進化に適用し,シミュレーション精度とハードウェア効率のトレードオフを議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 05:45:57 GMT)
Box Supervised Video Segmentation Proposal Network [3.4] 本稿では,本質的な映像特性を生かしたボックス管理型映像オブジェクト分割提案ネットワークを提案する。
提案手法は,最先端の自己監督ベンチマークを16.4%,6.9%上回る性能を示した。
提案手法のロバスト性を実証し,データセットに対する広範なテストと改善を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 22:09:01 GMT)
Fairness constraint in Structural Econometrics and Application to fair
estimation using Instrumental Variables [3.3] 教師付き機械学習アルゴリズムは、新しい観測を予測するために使用される学習サンプルからモデルを決定する。
この情報集約は、観測できないものや、トレーニングサンプルに含まれる可能性のあるステータス・クオバイアスについて、潜在的な選択を考慮しない。
後者の偏見は、機械学習アルゴリズムのいわゆるテクストフェアネス(textitfairness)、特に不利なグループに対する懸念を提起している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:34:07 GMT)
Soft Actor-Critic Deep Reinforcement Learning for Fault Tolerant Flight
Control [3.2] オフライントレーニングされたソフトアクター・クリティカル深部強化学習コントローラは、高度に結合した操作で成功している。
制御器は6つの故障事例に対して堅牢であり、その中には15デグで詰まった舵、アイレロンの有効性を70%低下させ、構造的故障、アイシング、後向きのc.g.シフトなどが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:22:54 GMT)
Reducing Overconfidence Predictions for Autonomous Driving Perception [3.1] 対象認識のためのSoftMaxやSigmoidベースの予測よりも,最大a-Posteriori(MAP)関数と最大a-Posteriori(MAP)関数の方が確率論的解釈に適していることを示す。
MLとMAP関数は、既存のトレーニングネットワーク、すなわち、事前トレーニングされたネットワークのLogit層の出力によるアプローチの恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 01:59:55 GMT)
XAI in the context of Predictive Process Monitoring: Too much to Reveal [3.1] 予測プロセスモニタリング(PPM)は、プロセスマイニングツールに付加価値タスクとして統合されている。
XAI法は、最も効率的な予測モデルの透明性の欠如を補うために用いられる。
説明に決定論的であるXAI特性や根底にある条件を区別するために比較が欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:31:59 GMT)
Explainability of Predictive Process Monitoring Results: Can You See My
Data Issues? [3.1] 予測ビジネスプロセス監視(PPM)は、プロセスマイニングのユースケースとして、数年前から存在しています。
結果から得られた説明の相違が、基礎となるデータにおけるいくつかの問題を如何に示しているかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:14:02 GMT)
Cross-Modal Common Representation Learning with Triplet Loss Functions [3.1] 共通表現学習は、2つ以上のモダリティ間の共有埋め込みを学習し、モダリティの1つしか使用せず、与えられたタスクを改善する。
センサ付ペンの合成データと手書き認識データを用いた実験により, 分類精度の向上, 収束の高速化, 一般化性の向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:09:04 GMT)
Learning Reward Models for Cooperative Trajectory Planning with Inverse
Reinforcement Learning and Monte Carlo Tree Search [2.7] この研究は、特徴に基づくエントロピー逆強化学習(Entropy Inverse Reinforcement Learning)を用いて、記録された専門家軌道の確率を最大化する報酬モデルを学ぶ。
評価の結果,提案手法は専門家を模倣し,手動で調整したベースライン報酬モデルと類似した,合理的な報酬モデルを取り戻すことができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 09:20:18 GMT)
The learning phases in NN: From Fitting the Majority to Fitting a Few [2.6] 本研究では、学習中のパラメータの進化に基づいて、入力と予測性能の層再構成能力を分析する。
また、ResNetやVGGといったコンピュータビジョンから、共通のデータセットやアーキテクチャを用いて行動を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 19:11:42 GMT)
Convex Loss Functions for Contextual Pricing with Observational
Posted-Price Data [2.5] 我々は、販売者が以前に提供された価格のサンプルにアクセス可能な、政治的でない価格問題について検討する。
これは、顧客の評価(支払いの意志)のサンプルが観察される、よく研究された設定とは対照的である。
我々の設定では、観測されたデータは歴史的価格政策の影響を受けており、顧客が代替価格にどう反応したかは分かっていません。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 22:35:39 GMT)
Quantum Lazy Training [2.5] 幾何学的に局所的にパラメータ化された量子回路のトレーニングは、多数の量子ビットに対して遅延状態に入ることを示す。
より正確には、トレーニングプロセスにおいて、そのような幾何学的局所的なパラメータ化量子回路のパラメータの変化率の有界性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:24:37 GMT)
IPD:An Incremental Prototype based DBSCAN for large-scale data with
cluster representatives [2.5] 大規模データに対して任意の形状のクラスタを識別するインクリメンタルプロトタイプベースDBSCAN (IPD) アルゴリズムを提案する。
本稿では,大規模データに対して任意の形状のクラスタを識別するインクリメンタルプロトタイプベースDBSCAN (IPD) アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 05:47:31 GMT)
Open-Ended Reinforcement Learning with Neural Reward Functions [2.4] 高次元ロボット環境では、ハーフチェエタのフロントフリップやヒューマノイドの片足ランニングなど、幅広い興味深いスキルを学びます。
ピクセルベースのMontezumaのRevenge環境では、我々の手法は最小限の変更でも機能し、アイテムとのインタラクションや多様な場所の訪問に関わる複雑なスキルを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:55:22 GMT)
Floquet-Landau-Zener interferometry: Usefulness of the Floquet theory in
pulse-laser-driven systems [2.3] 強パルスレーザー駆動量子系におけるFloquet状態(IFS)に対するLandau-Zener伝達行列理論を開発した。
この理論を2レベル量子系のパルス励起確率に適用すると、予期せぬ数サイクルパルスの量的一致を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 11:54:43 GMT)
Evaluation and Analysis of Different Aggregation and Hyperparameter
Selection Methods for Federated Brain Tumor Segmentation [2.3] 我々は分散学習手法であるフェデレート学習パラダイムに注目した。
研究は、連合学習が従来の中央訓練と競争力を発揮することを示した。
我々は、より高速な収束と優れた性能のための様々な戦略を探求し、強力な非IIDケースでも機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:49:04 GMT)
Rapidly Decaying Wigner Functions are Schwartz Functions [2.2] 量子状態のウィグナー函数が位相空間変数$x$と$p$のどの変数よりも早く無限大に向かって崩壊すると、位相空間上のシュワルツ函数であることが示される。
ウィグナー函数上のこの制約の解釈を議論し、シュワルツ半ノルムに明示的な境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 20:18:39 GMT)
Application of Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks Based on
the BAT-MCS for Binary-State Network Approximated Time-Dependent Reliability
Problems [1.6] 長寿命メモリ(LSTM)、モンテカルロシミュレーション(MCS)、バイナリ適応ツリーアルゴリズム(BAT)に基づくLSTM-BAT-MCSと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
提案したLSTM-BAT-MCSの優位性は、少なくとも10-4平均二乗誤差を持つ3つのベンチマークネットワークの実験結果によって実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 03:02:16 GMT)
Maximal violation of steering inequalities and the matrix cube [1.5] 任意の非バイアス二コトミックステアリングの不等式に対する最大違反は行列立方体の包含定数によって与えられることを示す。
これにより、操舵不平等の最大違反に関する新しい上限を見つけることができ、以前に得られた違反が最適であることを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:00:50 GMT)
m-Nearly k-Universal Words -- Investigating Simon Congruence [1.3] 2つの単語 $u$ と $v$ は、それらが同じ散乱因子の集合を持つ場合、サイモン合同 (Simon congruent) と呼ばれる。
さらに、$w$が$(k-1)$-ユニバーサルであれば、いくつかの結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:45:10 GMT)
On the Self Shuffle Language [1.3] 2つの単語 (u) と (v) のシャッフル積 (shuffle v) は、 (u) と (v) をインターリービングすることで得られる全ての単語の集合である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:59:13 GMT)
Robust alignment of cross-session recordings of neural population
activity by behaviour via unsupervised domain adaptation [1.3] 本研究では,同じ動物から記録された未確認データから行動関連潜伏動態を推定できるモデルを提案する。
教師なし領域適応と、複数のセッションで訓練された逐次変分オートエンコーダを組み合わせることで、見つからないデータに対して優れた一般化が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 14:13:59 GMT)
Anomalous Bloch oscillation and electrical switching of edge
magnetization in bilayer graphene nanoribbon [1.2] グラフェンは、エッジ構成(ジグザグまたはひげを生やした)に依存する1次元ブリルアンゾーンの両セクターを介してディラック点を接続する位相的エッジバンドを特徴としている。
平坦な分散のため、グラフェンナノリボンのクーロン相互作用から自発的なエッジ磁化が生じる。
このようなエッジバンドに異常なブロッホ振動があり、そこでは平坦な分散が電場方向に沿って電子運動を凍結する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:42:20 GMT)
Vector Magnetic Current Imaging of an 8 nm Process Node Chip and 3D
Current Distributions Using the Quantum Diamond Microscope [1.2] 8nmフリップチップICにおける2次元電流分布の測定と多層PCBにおける3次元電流分布について述べる。
フリップチップのC4バンプからの磁場エマニュエーションがQDM測定を支配している。
本研究では, 全構造の磁場像から, 個々の層の磁場像を抽出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:23:30 GMT)
On Learning and Enforcing Latent Assessment Models using Binary Feedback
from Human Auditors Regarding Black-Box Classifiers [1.1] 本稿では,人間監査者による2値フィードバックを特徴付ける潜在評価モデル (LAM) を提案する。
個人と集団の公正性の概念は、監査人の本質的な判断が本質的に公正性の概念を満足している限り保証されていることを証明する。
また、LAMと従来の公正の概念との関係を3つのよく知られたデータセットで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:54:32 GMT)
A Review of Topological Data Analysis for Cybersecurity [1.1] トポロジカルデータ解析(TDA)は、代数的トポロジの技法を用いて、データの高レベル構造を研究する。
我々は、サイバーセキュリティデータサイエンスを改善する強力な可能性を持つ、有望な新しい領域について、研究者に強調したい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:03:52 GMT)
Processing the structure of documents: Logical Layout Analysis of
historical newspapers in French [1.0] RIPPERとGradient Boostingという2つの機械学習モデルの評価と比較を行った。
私たちのルールベースのシステムは、ほぼすべての評価において、他の2つのモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:05:13 GMT)
Spectroscopic characterization of the a$^3\Pi$ state of aluminum
monofluoride [0.9] 強い A$1Pi$$leftarrow$ X$1Sigma+$ transition around 227nm のすべての$Q$行は回転閉である。
狭いスピン禁止の a$3Pi$$leftarrow$ X$1Sigma+$ transition around 367 nm も同様である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 08:29:02 GMT)
Geometry of the Minimum Volume Confidence Sets [0.7] 本稿では,多項パラメータに対する最小体積信頼集合の幾何について検討する。
より標準的な信頼セットと境界と近似に基づく間隔の代わりに使用される場合、学習アルゴリズムは複雑さの向上を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:36:05 GMT)
A multi-reconstruction study of breast density estimation using Deep
Learning [0.6] 乳房密度推定はスクリーニング試験で行う重要な課題の1つである。
乳房密度推定のためのディープラーニング研究は、ニューラルネットワークのトレーニングに単一のモダリティのみを使用する。
本稿では,全てのモダリティを一度にトレーニングしたニューラルネットワークが,単一モダリティでトレーニングしたニューラルネットワークよりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:34:08 GMT)
Cross-view and Cross-domain Underwater Localization based on Optical
Aerial and Acoustic Underwater Images [0.6] 本研究は、クロスビュー画像マッチングの考え方を拡張し、クロスドメインおよびクロスビューローカライゼーションフレームワークを提案する。
本手法は, 水中車両の局所化を改善するため, カラー空中画像と水中音響画像の相関関係を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 01:43:39 GMT)
CycleGAN for Undamaged-to-Damaged Domain Translation for Structural
Health Monitoring and Damage Detection [0.6] 現在使用されているAIベースの損傷診断と予後診断のためのデータ駆動手法は、その構造の歴史的データを中心にしている。
本研究では,GAN(Generative Adversarial Networks, GAN, Cycle-Consistent Wasserstein Deep Convolutional GAN with Gradient Penalty (CycleWDCGAN-GP)モデルを用いた。
本研究の結果から, 本モデルでは, 将来的な損傷条件に対する構造の将来的な応答を正確に生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 02:31:38 GMT)
Distributed k-Means with Outliers in General Metrics [0.6] 一般距離空間に対する$z$アウトレイアを持つk平均に対する分散コアセットに基づく3ラウンド近似アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムの重要な特徴は、距離空間の2倍の次元で捉えられたデータセットの本質的な複雑さに鮮明に適応することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:24:31 GMT)
Bias in Automated Image Colorization: Metrics and Error Types [0.6] 自動GANベースのDeOldifyモデルでカラー化した場合,ADE20Kデータセットからカラー化画像に存在する色変化を測定した。
原画像と着色画像の局所的・局所的偏差を微妙に測定し,多くの着色効果を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:34:09 GMT)
Quantum interference of resonance fluorescence from Germanium-vacancy
color centers in diamond [0.5] 低温におけるダイヤモンド中のGeV色中心からの共鳴蛍光を観察した。
スピン状態の単発読み出しとともに、ダイヤモンドにGeV色中心を持つ量子ネットワークを構築するための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:34:57 GMT)
Segmentation and Risk Score Prediction of Head and Neck Cancers in
PET/CT Volumes with 3D U-Net and Cox Proportional Hazard Neural Networks [0.4] PET/CT画像から腫瘍の分節化を行うために3D nnU-Netモデルを用いて残層を圧縮・励起法(SE法)により補足した。
セグメンテッド病変から抽出したPET/CT放射能の特徴について, 危険リスク予測モデル (CoxCC) を訓練した。
10倍のクロスバリデードCoxCCモデルにより、HECKTORチャレンジテストデータセットにおいて、c-indexバリデーションスコアが0.89、c-indexスコアが0.61となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 01:59:33 GMT)
The Adversarial Security Mitigations of mmWave Beamforming Prediction
Models using Defensive Distillation and Adversarial Retraining [0.4] 本稿では、6G無線ネットワークにおけるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いたビームフォーミング予測のためのディープラーニングにおけるセキュリティ脆弱性について述べる。
提案手法は、トレーニングデータの逆例によりデータが破損した状況で使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:47:17 GMT)
An Intrusion Response System utilizing Deep Q-Networks and System
Partitions [0.4] irs-partitionというIRSソフトウェアプロトタイプを導入・開発する。
非定常系の進化に追従するために移動学習を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:38:20 GMT)
Anomalib: A Deep Learning Library for Anomaly Detection [0.4] Anomalibは、ベンチマークで最高のパフォーマンスを達成する最先端の異常検出アルゴリズムを含む。
Anomalibは、特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能なカスタムアルゴリズムを設計するためのコンポーネントを提供する。
ライブラリはまた、リアルタイムデプロイメントのためのOpenVINOモデルの最適化と量子化もサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 21:15:59 GMT)
Quantum speedups for treewidth [0.1] グラフのツリー幅の正確な値を計算するための3つの量子アルゴリズムを示す。
木幅に対する最も高速な古典的アルゴリズムは時間と空間でO (1.755n) である。
O*(2n)$時間と$O*(sqrt2n)$空間でツリー幅を計算するための古典的な時間空間のトレードオフも与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:47:47 GMT)
XFBoost: Improving Text Generation with Controllable Decoders [0.0] 変換器をベースとした自然言語モデルにおけるマルチモーダル条件は、製品記述生成のタスクにおいて最先端の性能を示す。
近年のアプローチでは、1つ以上の画像やその他のテキストメタデータに言語モデルを適用して、eコマースストアの製品を記述する上で、ほぼ人間に近いパフォーマンスを実現する。
本稿では,不正確な低品質推論の問題に対処する,Extract-Finetune-Boost (XFBoost) と呼ばれる制御可能な言語生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:00:25 GMT)
Using the left Gram matrix to cluster high dimensional data [0.0] 正規化左グラム行列 G = XX'/P に基づくクラスタリングアルゴリズムについて述べる。
これは NxN 行列 G に基づいているため、特徴行列 X のクラスタリングに基づく多くの手法よりも計算コストが低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:31:22 GMT)
Transfer Learning with Multi-source Data: High-dimensional Inference for
Group Distributionally Robust Models [0.0] マルチソースデータによる学習はモデル一般化可能性の向上に役立ち、多くの重要な統計問題に不可欠なものである。
本稿では,マルチソースデータに対する複数の高次元回帰モデルについて考察する。
我々は,高次元マクシミン効果に対する有効信頼区間を構築するための新しいDenseNetサンプリング手法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 20:19:23 GMT)
Towards AutoQML: A Cloud-Based Automated Circuit Architecture Search
Framework [0.0] 自動量子機械学習(AutoQML)への第一歩を踏み出す
本稿では,この問題の具体的記述を提案し,その後,古典的量子ハイブリッドクラウドアーキテクチャを開発する。
応用例として、量子生成適応ニューラルネットワーク(qGAN)をトレーニングし、既知の歴史的なデータ分布に従うエネルギー価格を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 12:37:10 GMT)
Toward Development of Machine Learned Techniques for Production of
Compact Kinetic Models [0.0] 化学動力学モデルは燃焼装置の開発と最適化に欠かせない要素である。
本稿では、過度に再現され、最適化された化学動力学モデルを生成するための、新しい自動計算強化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 12:31:24 GMT)
Thermalization of many many-body interacting SYK models [0.0] 複素 Sachdev-Ye-Kitaev (SYK) モデルの$qrightarrowinfty$ limit における非平衡ダイナミクスについて検討する。
1つの SYK $qrightarrowinfty$ Hamiltonian for $tgeq 0$ は局所グリーン函数が瞬時に熱となるという意味で完備な熱分解器である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:40:26 GMT)
The missing quantum number of the Floquet states [0.0] 準エネルギーだけでFloquet固有状態を計算するための現在の標準法は不完全で不安定であり、見過ごされた量子数、平均エネルギーをピンポイントする。
この新しい量子数は、準エネルギー縮退問題、特に連続極限に起因するフロケ法の多くの欠点を解決している。
平均エネルギー量子数を用いて、Floquet状態のユニークな下界順序付けや、Floquet状態を計算する変分法など、静的エネルギーに類似した特性を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 06:55:12 GMT)
Spectroscopic characterization of singlet-triplet doorway states of
aluminum monofluoride [0.0] A$1Pi, v=6$ // b$3Sigma+, v=5$の超微細分解分光法をジェット冷却パルス分子ビームで提案する。
測定寿命は2nsから200nsの間で、各レベルのシングルト・トリップ・ミキシングの度合いによって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 08:13:35 GMT)
Sources of Low-Energy Events in Low-Threshold Dark Matter and Neutrino
Detectors [0.0] サブGeVダークマターサーチにおける低エネルギー背景について論じる。
チェレンコフ放射、遷移放射、発光は、現在の検出器と計画された検出器の両方における背景の重要な源である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:47:43 GMT)
Smart Cities, Smart Libraries and Smart Knowledge Managers: Ushering in
the neo-Knowledge Society [0.0] 本論文は,スマートシティ,スマートライブラリ,スマートナレッジマネージャ間の共生を推論する試みである。
さらに、これらがネオ知識社会をいかに後押しするか、そしてビザビザ図書館と情報科学を提供する機会について詳しく述べています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 14:53:18 GMT)
Simultaneous cooling by measuring one ancillary system [0.0] 本稿では,2重共振器系に対する同時冷却プロトコルを提案する。
熱状態から2つの共振器をそれぞれの基底状態に冷却することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 08:08:27 GMT)
Remarks on the use of objective probabilities in Bell-CHSH inequalities [0.0] 広範に使われている2つの強迫的確率理論から導出できる公理を探索する。
1つのバージョンのベル不等式を導出する際の最も強い反対の1つは確率空間についてである。
頻度主義は反事実的状況の可能性を否定する一方で、長期的不確実性はそれらの使用を許している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 21:59:52 GMT)
Regional Differences in Information Privacy Concerns After the
Facebook-Cambridge Analytica Data Scandal [0.0] スペイン語と英語の#CambridgeAnalyticaスキャンダルに関するツイートの大規模なデータセットを分析した。
我々はスペイン語よりも英語でデータ収集に重点を置いている。
弊社の結果は、より多様なデータソースと、世界中のデータプライバシに関する微妙な分析を求めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 19:18:54 GMT)
Quantum supremacy of the many-body fluctuations in the occupations of
the excited particle states in a Bose-Einstein-condensed gas [0.0] 我々は、量子ビットポテンシャル井戸の集合によって形成されたマルチキュービットBECトラップを提案する。
BECトラップにおける多体ゆらぎのプロセスは、計算には#Pハードである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 17:25:07 GMT)
Quantum Neuron with Separable-State Encoding [0.0] 現在利用可能な量子プロセッサにおいて、高度な量子ニューロンモデルを大規模にテストすることは、まだ不可能である。
マルチキュービットゲート数を削減した量子パーセプトロン(QP)モデルを提案する。
シミュレーション量子コンピュータにおいて,QPの量子ビットバージョンをいくつか実装することにより,提案モデルの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 19:26:23 GMT)
Quantization: History and Problems [0.0] 量子化の初期の歴史について、Schr"odinger と Dirac の著作に焦点をあてて論じる。
ディラックは特定の性質を満たすべき量子化写像を提案し、例えば量子交換子は古典的なポアソン括弧と特定の方法で関連を持つべきという性質を含む。
1946年、Groenewold はディラックの写像が矛盾していることを証明し、厳密な量子化写像を定義するという問題は当初予想されていたよりも分かりやすくなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 03:15:34 GMT)
Playing against no-regret players [0.0] n-プレイヤゲームにおけるスタックルバーグ均衡の概念を考える。
最初の結果から,ゲームが複数のプレイヤーと向き合わなければならない場合,この結果がもはや真実ではないことを示す。
我々は,少なくとも1ラウンドあたりのStackelberg値の相関を保証できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:12:27 GMT)
Photon control and coherent interactions via lattice dark states in
atomic arrays [0.0] 格子状暗黒状態は原子デチューニングの空間変調を適用して個別に対処・操作できることを示す。
これらの結果は、量子メモリと光子整形器として等しく機能する量子プラットフォームを構築するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 20:33:29 GMT)
Phase-space representation of diffraction in time: Analytic results [0.0] 本研究では, 回折インタイムフランジの位相空間構造をスムーズな時間格子のクラスに対して解析的に記述する。
位相空間における干渉縞の位置を正確に捉えた、単純で直感的な表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 00:17:20 GMT)
Perfect Chirality with imperfect polarisation [0.0] 本稿では,原子系と量子ドットの双方で必要となる楕円遷移を設計するための図解的スキームを提案する。
本稿では,原子系と量子ドットの双方で必要となる楕円遷移を設計するための図解的スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:08:59 GMT)
Opinionated practices for teaching reproducibility: motivation, guided
instruction and practice [0.0] 予測モデリングは、しばしばデータサイエンスの初心者にとって最も興味深いトピックの1つである。
学生は本質的にこのトピックを学ぶ動機がなく、学ぶのは容易ではない。
余分なモチベーション、指導、多くのプラクティスを提供することが、このトピックを効果的に教える鍵となります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 03:21:17 GMT)
On the conjectured gravity-related collapse rate $E_\Delta/\hbar$ of
massive quantum superpositions [0.0] ロジャー・ペンローズと著者は、空間的重ね合わせが局所化成分に崩壊するという提案を共有している。
このような標準量子力学からの急進的な離脱の議論は、簡潔に再カプセル化され議論される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 21:49:09 GMT)
On a Variance Reduction Correction of the Temporal Difference for Policy
Evaluation in the Stochastic Continuous Setting [0.0] 時間差に基づく標準学習アルゴリズムは、時間離散化がゼロになる傾向にある場合に失敗する。
本稿では、時間差の分散還元補正を提案し、時間ステップの消失に対して安定な新しい学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:10:53 GMT)
Low Latency Real-Time Seizure Detection Using Transfer Deep Learning [0.0] スカルプ脳波(EEG)信号は本質的に低信号-雑音比を有する。
ディープラーニングを用いた発作検出における最も一般的なアプローチは、この情報を共同でモデル化したり、信号に複数のパスを必要とすることはない。
本稿では,マルチチャネル信号をグレースケール画像に変換すると同時に,転送学習を用いて高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 00:03:00 GMT)
Is the relativistic Structure of Spacetime Ontic or Epistemic? [0.0] ベルの非局所相関は標準相対論の枠組みでは容易に説明できない。
これは、時空に対する理解を再検討すべきことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 19:14:36 GMT)
IoT Smart Plant Monitoring, Watering and Security System [0.0] スリランカでは、このパンデミックのため、この数ヶ月間にホームガーデンが流行した。
この状況で、人々は仕事をし始めており、庭で過ごす時間がない。
私たちの新しいソリューションでは、庭師は植物の健康、土壌の水分レベル、空気の湿度レベル、周囲の温度や庭の水などの重要な要素をいつでもアプリを使って監視できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:51:14 GMT)
Information extraction in photon-counting experiments [0.0] 量子検出器トモグラフィーに基づく多重化アーキテクチャの比較を行った。
測定結果の純度を用いて、装置の光子数分解能について知見を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:16:22 GMT)
Infant Crying Detection in Real-World Environments [0.0] 我々は、深度スペクトルと音響特性の両方を利用したモデルを含む、確立された機械学習アプローチを評価した。
780時間以上のラベル付き実世界の音声データから、幼児の泣き声のデータセットを収集し、注釈付けする。
実験結果から,実世界データを用いて実験した涙検出モデルの性能が低下していることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 22:01:27 GMT)
Image translation of Ultrasound to Pseudo Anatomical Display Using
Artificial Intelligence [0.0] CycleGANは、各ドメインプロパティを個別に学習し、クロスドメインサイクルの一貫性を強制するために使用された。
生成された擬似解剖画像は、より明確な境界定義と明瞭なコントラストで、病変の視覚的識別を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:31:49 GMT)
Holonomic control of a three-qubits system in an NV center using a
near-term quantum computer [0.0] 我々は3キュービットのNV中心のホロノミック制御をシミュレートする能力を決定するため、IBM Quantum Experience技術を試行してきた。
ダーク状態間の遷移は、ゲートダーク状態とキュービット初期状態のアライメントを示す。
電子戻り確率は、トポロジカル材料で観察されるスピン軌道結合のような挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:43:37 GMT)
Hierarchy of quantum correlations under non-Markovian dynamics [0.0] 本研究では,貯水池記憶の影響下での量子相関(QC)のダイナミクスについて検討する。
QCは量子情報と計算タスクのためのリソースである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 14:01:15 GMT)
Harvesting quantum coherence from axion dark matter [0.0] 我々は、点状Unruh-DeWitt検出器を軸磁場に結合し、検出器のコヒーレント測度を定量化する。
検出器は、アクシオンダークマターから量子コヒーレンスを抽出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 13:53:54 GMT)
Generative modeling with projected entangled-pair states [0.0] 画像のような本質的な2次元構造を持つデータセットの生成モデル作成作業において, 射影アンタングルペア状態 (PEPS) が行列積状態より有意に優れていることを論じ, 実証する。
提案手法は,PEPSをサンプリングするアルゴリズムに基づいており,分散の最適化とサンプリングを効率的に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 16:29:25 GMT)
GAN Estimation of Lipschitz Optimal Transport Maps [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークに基づく2つの確率分布間の最適輸送マップの統計的に一貫した最初の推定手法を提案する。
正則性仮定の下で、得られた生成元は、サンプルサイズが無限大に増加するにつれて、最適輸送写像に一様収束することを示した。
統計的保証や実用性に対処する従来の作業とは対照的に、最適な輸送用途に道を開くための表現的かつ実現可能な推定器を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:15:56 GMT)
Exploiting Side Information for Improved Online Learning Algorithms in
Wireless Networks [0.0] 無線ネットワークでは、達成率は、干渉レベル、ハードウェア障害、チャネルゲインなどの要因に依存する。
本研究では,側情報として達成される速度と非ゼロ相関を持つ測定可能な品質について検討する。
報酬と関連する側情報との相関の量に比例した利得を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 07:14:54 GMT)
Evolvability Degeneration in Multi-Objective Genetic Programming for
Symbolic Regression [0.0] 初期の世代では、複雑さの低いモデルが過剰に複製され、人口の大半を乗っ取っている。
我々はNSGA-IIを拡張し、時間とともに、異なるレベルの複雑さのモデルの進化可能性を追跡する。
evoNSGA-IIは意図したように振る舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 09:12:19 GMT)
Ensemble Learning techniques for object detection in high-resolution
satellite images [0.0] 組立は個々の検出器を融合させることで検出性能を最大化する手法である。
組立法は、Kaggleのような最近のデータサイエンスの実践において、高いスコアを得るために広く使われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 10:19:21 GMT)
Dynamical metasurfaces: electromagnetic properties and instabilities [0.0] 動的変地層の電磁特性を解析し、2つの重要な現象を見出す。
1つ目は、変形可能な金属膜のカシミール誘起不安定性である。
2つ目は、真空中のvCerenkov放射である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 00:48:41 GMT)
Cyclical Focal Loss [0.0] クロスエントロピーのソフトマックス損失は、ディープニューラルネットワークのトレーニングに使用される一次損失関数である。
焦点損失関数は、各クラスにおけるトレーニングサンプルの数に不均衡がある場合に、性能を向上させることが示されている。
本稿では, 新たな循環型焦点損失を導入し, より普遍的な損失関数であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 18:56:15 GMT)
Compatibility of Braiding and Fusion on Wire Networks [0.0] グラフ上での粒子の交換、あるいはより具体的には量子ワイヤのネットワーク上での粒子の交換は、フォールトトレラントな量子計算を行う手段として提案されている。
通常の平面正則解だけでなく、より一般的なブレイド作用も見出す。
我々はこれをAbelian、Fibonacci、Ising fusion Ruleで説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 17:28:06 GMT)
Approximating Output Probabilities of Shallow Quantum Circuits which are
Geometrically-local in any Fixed Dimension [0.0] 準多項式時間における任意の逆多項式加法誤差に対して,$|x|C|0otimes n>|2$を計算できるアルゴリズムを提案する。
これは [CC21] の結果の拡張であり、元々は$D = 3$でこの結果が証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 21:37:16 GMT)
Applying adversarial networks to increase the data efficiency and
reliability of Self-Driving Cars [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、小さな摂動が存在する場合、画像の分類ミスに対して脆弱である。
自動運転車におけるCNNの普及に伴い、これらのアルゴリズムが衝突を防ぐために堅牢であることを保証することが不可欠である。
Adversarial Self-driving frameworkは、摂動画像の分類精度を向上させるために適用され、後にシミュレーションで自動運転車を訓練するために適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 01:34:55 GMT)
Annihilating and creating nonlocality without entanglement by
postmeasurement information [0.0] エンタングルメントのない非局所性(Nonlocality without entanglement, NLWE)は、非局所量子現象である。
準備したサブアンサンブルに関する情報が得られれば,NLWEの発生に影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 02:47:03 GMT)
A quantum prediction as a collection of epistemically restricted
classical predictions [0.0] 実験の量子的記述を古典的な記述に分解する方法を示す。
量子予測は単純だが非常に非古典的な規則によって回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 23:21:57 GMT)
A Prospective Approach for Human-to-Human Interaction Recognition from
Wi-Fi Channel Data using Attention Bidirectional Gated Recurrent Neural
Network with GUI Application Implementation [0.0] 本研究は,提案する人間の活動認識機構に注目し,Wi-Fiチャネル情報から相互の相互作用認識における空白を見出した。
無線ローカルエリアネットワークガジェットの対応するコンポーネントとチャネル特性、および信号とチャネルの摂動の顕著な原因を解明した。
この研究は、クロステスト実験で観察された補正をもたらすハンディキャップの解決策に関する簡単な談話で締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 15:40:52 GMT)
A Predictive Model for Student Performance in Classrooms Using Student
Interactions With an eTextbook [0.0] 本稿では,学生がインタラクティブなオンラインeTextbookとどのように相互作用するかの分析に基づいて,学生のパフォーマンスを予測する新しいモデルを提案する。
提案モデルを構築するために,データ構造とアルゴリズムのコースから得られたデータに基づいて,最も一般的な分類アルゴリズムと回帰アルゴリズムを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Feb 2022 11:59:53 GMT)