OG-SGG: Ontology-Guided Scene Graph Generation. A Case Study in Transfer
Learning for Telepresence Robotics [124.1] 画像からのシーングラフ生成は、ロボット工学のようなアプリケーションに非常に関心を持つタスクである。
オントロジー誘導シーングラフ生成(OG-SGG)と呼ばれるフレームワークの初期近似を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 13:23:15 GMT)
DQMIX: A Distributional Perspective on Multi-Agent Reinforcement
Learning [122.5] 協調的マルチエージェントタスクでは、エージェントのチームがアクションを取り、報酬を受け取り、次の状態を観察し、環境と共同で対話する。
既存の価値に基づく多エージェント強化学習手法のほとんどは、個々のQ値とグローバルQ値の期待をモデル化するのみである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 11:28:00 GMT)
Robustness and Accuracy Could Be Reconcilable by (Proper) Definition [109.6] 強靭性と精度のトレードオフは、敵文学において広く研究されている。
局所的不変性の帰納的バイアスを課す不適切に定義された頑健な誤差に由来する可能性がある。
定義上、SCOREは、最悪のケースの不確実性に対処しながら、堅牢性と正確性の間の和解を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 10:36:09 GMT)
Fine-Tuning can Distort Pretrained Features and Underperform
Out-of-Distribution [100.0] 微調整は、事前訓練された特徴が良好で分布シフトが大きい場合、線形探索よりも精度が良くなる。
我々は,このIDとOODの精度のトレードオフが,簡単な設定でも生じることを理論的に示す。
解析の結果,線形探究の容易な2段階戦略は,線形探究と線形探究の両方の利点を併せ持つことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 09:03:34 GMT)
Interpreting Language Models with Contrastive Explanations [99.7] 言語モデルは、音声、数字、時制、意味論など、トークンを予測するための様々な特徴を考慮しなければならない。
既存の説明手法は、これらの特徴の証拠を1つの説明に分割するが、人間の理解には理解できない。
比較的な説明は、主要な文法現象の検証において、非対照的な説明よりも定量的に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 18:32:24 GMT)
Transformer Quality in Linear Time [95.3] 本稿では,トランスフォーマーの設計選択を再考し,長いシーケンスを扱う際の弱点に対処する手法を提案する。
まず,低品質な単一ヘッドアテンションを最小限に設定できる,ゲートアテンションユニットというシンプルなレイヤを提案する。
そこで我々は,この新層を補完する線形近似法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 18:59:38 GMT)
Driven anti-Bragg subradiant states in waveguide quantum electrodynamics [91.4] 導波路に結合した2レベル量子ビットの周期配列における理論的に駆動された量子力学について検討する。
我々は、密度行列に対するマスター方程式の強いサブラディアント固有状態が、反ブラッグ周期を持つ配列に対する強いコヒーレントな駆動の下で現れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 11:36:55 GMT)
VLAD-VSA: Cross-Domain Face Presentation Attack Detection with
Vocabulary Separation and Adaptation [88.0] 顔提示攻撃(PAD)の場合、スプーフィングキューのほとんどは微妙で局所的な画像パターンである。
VLADアグリゲーション法は,特徴空間を局所的に分割する視覚語彙を用いて局所特徴を定量化する。
提案する語彙分離法は,語彙をドメイン共有語とドメイン固有語に分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:27:41 GMT)
Inferring Lexicographically-Ordered Rewards from Preferences [82.4] 本稿では,エージェントの観察された嗜好の多目的報酬に基づく表現を推定する手法を提案する。
我々は,異なる目的に対するエージェントの優先順位を語彙的入力としてモデル化することにより,エージェントがより高い優先順位を持つ目的に対して無関心である場合に限って,より低い優先順位を持つ目的が重要となるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 12:01:41 GMT)
Non-Clairvoyant Scheduling with Predictions Revisited [77.9] 非論理的スケジューリングでは、優先度不明な処理条件でジョブをスケジューリングするためのオンライン戦略を見つけることが課題である。
我々はこのよく研究された問題を、アルゴリズム設計に(信頼できない)予測を統合する、最近人気の高い学習強化された設定で再検討する。
これらの予測には所望の特性があり, 高い性能保証を有するアルゴリズムと同様に, 自然な誤差測定が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 13:18:11 GMT)
ViTAEv2: Vision Transformer Advanced by Exploring Inductive Bias for
Image Recognition and Beyond [76.4] 我々は、内在性IBを畳み込み、すなわちViTAEから探索するビジョントランスフォーマーを提案する。
ViTAEはいくつかの空間ピラミッド縮小モジュールを備えており、入力イメージをリッチなマルチスケールコンテキストでトークンに埋め込む。
我々は、ImageNet検証セット上で88.5%のTop-1分類精度と、ImageNet実検証セット上で最高の91.2%のTop-1分類精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 10:40:05 GMT)
Point Cloud Denoising via Momentum Ascent in Gradient Fields [72.9] ニューラルネットワークを用いて雑音点雲から勾配場を推定する勾配法を提案した。
そこで我々は,過去の反復情報を利用して,点の軌跡を決定する運動量勾配上昇法を開発した。
実験により,提案手法は様々な点雲と雑音レベルを持つ最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 10:21:40 GMT)
BERT WEAVER: Using WEight AVERaging to Enable Lifelong Learning for
Transformer-based Models [69.5] We present WEAVER, a simple, yet efficient post-processing method that infuse old knowledge into the new model。
WEAVERを逐次的に適用すると、同じ単語の埋め込み分布が、一度にすべてのデータに対する総合的なトレーニングとして得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 10:34:41 GMT)
Generating Videos with Dynamics-aware Implicit Generative Adversarial
Networks [68.9] ビデオ生成のための動的認識型暗黙的生成対向ネットワーク(DIGAN)を提案する。
従来の48フレームよりも80フレーム長の解像度128×128の128フレームビデオで,DIGANをトレーニングできることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 23:24:01 GMT)
Heat transport and cooling performance in a nanomechanical system with
local and non local interactions [68.8] 本研究では, 1次元時間依存ナノメカニカルシステムによる熱輸送について検討する。
このシステムは、駆動周波数、温度勾配、および相互作用の局所性の程度によって異なる定常輸送状態を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 12:03:54 GMT)
Probing quantum devices with radio-frequency reflectometry [68.5] 高周波反射計は、その持続時間が極端に短い場合や、マイクロ秒以下の場合であってもインピーダンスの変化を測定することができる。
反射率実験の例としては、量子コンピューティングのための量子ビットとマヨラナデバイスの射影測定がある。
本書は,本手法を読者に紹介し,現在までの進歩をレビューし,高速量子デバイス力学の新しい実験を動機付けることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 20:14:21 GMT)
CampNet: Context-Aware Mask Prediction for End-to-End Text-Based Speech
Editing [68.0] 本稿では,コンテキスト認識型マスク予測ネットワーク(CampNet)と呼ばれる,エンドツーエンドのテキストベースの音声編集手法を提案する。
モデルは、音声の一部をランダムにマスキングしてテキストベースの音声編集プロセスをシミュレートし、音声コンテキストを感知してマスキング領域を予測する。
編集された領域における不自然な韻律を解き、テキスト中の不明瞭な単語に対応する音声を合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 02:05:14 GMT)
Neural Ensemble Search for Uncertainty Estimation and Dataset Shift [67.6] ニューラルネットワークのアンサンブルは、データセットシフトに対する精度、不確実性キャリブレーション、堅牢性の観点から、スタンドアロンネットワークよりも優れたパフォーマンスを実現する。
本稿では,アンサンブルをアンサンブルで自動構築する2つの手法を提案する。
得られたアンサンブルは、精度だけでなく、不確実なキャリブレーションやデータセットシフトに対する堅牢性の観点からも、深いアンサンブルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 19:31:23 GMT)
CCPT: Automatic Gameplay Testing and Validation with
Curiosity-Conditioned Proximal Trajectories [65.4] Curiosity-Conditioned Proximal Trajectories (CCPT)法は、好奇心と模倣学習を組み合わせてエージェントを訓練して探索する。
CCPTが複雑な環境を探索し、ゲームプレイの問題を発見し、その過程におけるデザインの監視を行い、それらをゲームデザイナーに直接認識し、強調する方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 09:08:33 GMT)
Domain Adaptation in Neural Machine Translation using a Qualia-Enriched
FrameNet [64.0] ニューラルネットワーク翻訳(NMT)システムのドメイン適応手法であるScyllaを提案する。
Scyllaの2つのバージョンが提示される: 1つはソース文を入力として使用し、もう1つはターゲット文を使用する。
スポーツドメインの50文をブラジルポルトガル語から英語に翻訳する実験において,Scyllaを最先端の商用NMTシステムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:05:23 GMT)
Amortized Causal Discovery: Learning to Infer Causal Graphs from
Time-Series Data [63.2] 本稿では,時系列データから因果関係を推定する新しいフレームワークであるAmortized Causal Discoveryを提案する。
本研究では,本手法が変分モデルとして実装され,因果発見性能が大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 19:31:08 GMT)
No-signalling constrains quantum computation with indefinite causal
structure [63.0] 我々は、不定因果構造を持つ量子計算の定式化を開発する。
我々は高階量子マップの計算構造を特徴付ける。
計算的および情報理論的な性質を持つこれらの規則は、量子システム間のシグナル伝達関係のより物理的概念によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 13:43:50 GMT)
Real-Time Scene Text Detection with Differentiable Binarization and
Adaptive Scale Fusion [62.3] セグメンテーションに基づくシーンテキスト検出手法はシーンテキスト検出分野において大きな注目を集めている。
本稿では,二項化処理をセグメンテーションネットワークに統合する分散二項化(DB)モジュールを提案する。
アダプティブ・スケール・フュージョン (ASF) モジュールは, 異なるスケールの特徴を適応的に融合させることにより, スケールのロバスト性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:30:14 GMT)
Learning Bayesian Sparse Networks with Full Experience Replay for
Continual Learning [54.8] 継続学習(CL)手法は、機械学習モデルが、以前にマスターされたタスクを壊滅的に忘れることなく、新しいタスクを学習できるようにすることを目的としている。
既存のCLアプローチは、しばしば、事前に確認されたサンプルのバッファを保持し、知識蒸留を行い、あるいはこの目標に向けて正規化技術を使用する。
我々は,現在および過去のタスクを任意の段階で学習するために,スパースニューロンのみを活性化し,選択することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 13:25:03 GMT)
Post-hoc Calibration of Neural Networks by g-Layers [51.4] 近年、ニューラルネットワークの校正に関する研究が急増している。
負ログライクリーフ(NLL)の最小化は、グローバルな最適化が達成されれば、トレーニングセット上の校正ネットワークにつながることが知られている。
基本ネットワーク (f$) が NLL のグローバルな最適化に繋がらず,追加レイヤ (g$) を追加し,パラメータを$g$ 1 に最適化することで NLL を最小化することで,キャリブレーションネットワークが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 12:08:52 GMT)
DeepShovel: An Online Collaborative Platform for Data Extraction in
Geoscience Literature with AI Assistance [48.6] 地質学者は、関連する結果やデータを発見、抽出、集約するために膨大な量の文献を読む必要がある。
DeepShovelは、彼らのニーズをサポートするAI支援データ抽出システムである。
14人の研究者によるユーザ評価の結果、DeepShovelは科学データベース構築のためのデータ抽出の効率を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 12:18:08 GMT)
Survey on Large Scale Neural Network Training [48.4] 現代のディープニューラルネットワーク(DNN)は、トレーニング中にウェイト、アクティベーション、その他の中間テンソルを保存するためにかなりのメモリを必要とする。
この調査は、より効率的なDNNトレーニングを可能にするアプローチの体系的な概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 18:48:02 GMT)
Speaker Adaptation Using Spectro-Temporal Deep Features for Dysarthric
and Elderly Speech Recognition [48.3] 話者適応技術は、そのようなユーザのためのASRシステムのパーソナライズに重要な役割を果たしている。
変形性関節症、高齢者、および正常音声の分光時間差による動機づけ
SVD音声スペクトルを用いた新しい分光時空間ベース深層埋め込み
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:11:36 GMT)
CaMEL: Mean Teacher Learning for Image Captioning [48.0] 画像キャプションのためのトランスフォーマーベースの新しいアーキテクチャであるCaMELを提案する。
提案手法は,訓練期間中に相互に学習する2つの相互接続型言語モデルの相互作用を利用する。
実験により,COCOデータセットと異なる視覚的特徴抽出器との併用により,提案手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 19:04:46 GMT)
GIFT: Graph-guIded Feature Transfer for Cold-Start Video Click-Through
Rate Prediction [47.1] 短いビデオは中国の急速な成長を目撃し、Taobaoのようなeコマースプラットフォームにおける製品の販売を促進する有望な市場を見せている。
コンテンツの鮮度を確保するために、プラットフォームは毎日多数の新しいビデオをリリースする必要がある。
コールドスタートビデオに関連するウォームアップビデオの豊富な情報を活用するために,効率的なグラフガイド機能転送システムであるGIFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 09:31:35 GMT)
Vision-Language Pre-Training with Triple Contrastive Learning [45.8] モーダル・インターモーダル・セルフ・スーパービジョンとクロスモーダル・イントラモーダル・セルフスーパービジョンの両方を活用することで、視覚言語事前学習のための三重コントラスト学習(TCL)を提案する。
マルチモーダル表現学習のための局所構造情報を考慮した最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 17:54:57 GMT)
Privacy Leakage of Adversarial Training Models in Federated Learning
Systems [43.5] 敵の攻撃に対して堅牢なディープニューラルネットワークを得るためには、敵の訓練(AT)が不可欠である。
本研究では,プライバシに敏感なフェデレーション学習(FL)システムに適用可能な,新たなプライバシ攻撃を設計することで,ATの不安定な特性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 22:03:58 GMT)
Learning Multiple Explainable and Generalizable Cues for Face
Anti-spoofing [35.6] 本稿では,顔のアンチスプーフィングのための複数の説明可能な一般化可能なキュー(MEGC)を学習するための新しいフレームワークを提案する。
人的決定のプロセスに触発されて、主に人間によって使用される4つのキューが補助的な監督として紹介される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 12:55:59 GMT)
Multi-task Representation Learning with Stochastic Linear Bandits [34.8] 線形バンディットタスクの設定におけるトランスファーラーニングの問題について検討する。
我々は,タスク間で低次元線形表現が共有されていると考え,マルチタスク学習環境において,この表現を学習するメリットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 09:26:34 GMT)
CCDD: A Tractable Representation for Model Counting and Uniform Sampling [34.3] トラクタブルなターゲットコンパイル言語は通常、NNFの内部ノードの制限によって達成される。
等価リテラルをキャプチャするために,接続ノードに新たな制約を導入する新しい表現言語CCDDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 07:44:44 GMT)
Adaptive Discounting of Implicit Language Models in RNN-Transducers [33.6] RNN-Tアーキテクチャでは,軽量適応型LMディスカウント技術が利用できることを示す。
WERとレアワードPERの最大4%と14%の相対的削減を,会話型,コード混在型のHindi- English ASRタスクで達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 08:44:56 GMT)
r-G2P: Evaluating and Enhancing Robustness of Grapheme to Phoneme
Conversion by Controlled noise introducing and Contextual information
incorporation [32.8] ニューラルG2Pモデルはスペルミスのようなグラフエムの正書法の変化に対して極めて敏感であることを示す。
雑音の多い学習データを合成するための3つの制御ノイズ導入法を提案する。
文脈情報をベースラインに組み込んで,トレーニングプロセスの安定化のための堅牢なトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 13:29:30 GMT)
Learning Behavioral Soft Constraints from Demonstrations [31.3] 本稿では,状態,行動,状態特徴に対する暗黙の厳密な制約を学習するための新しい逆強化学習法を提案する。
本手法は,エージェント設計者による明示的なモデリングを必要とせず,人的制約や欲求を暗黙的に学習することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 18:09:56 GMT)
A Novel Architecture Slimming Method for Network Pruning and Knowledge
Distillation [30.4] 本稿では,レイヤ構成プロセスを自動化するアーキテクチャスリム化手法を提案する。
本手法は, 浸漬, 蒸留後, ベースラインよりも顕著な性能向上を示した。
驚くべきことに、結果として生じる層ワイド圧縮速度は、既存の研究で見られる層感度と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 12:45:51 GMT)
Investigations of Performance and Bias in Human-AI Teamwork in Hiring [30.0] AIによる意思決定では、効果的なハイブリッドチームワーク(ヒューマンAI)は、AIのパフォーマンスにのみ依存するものではない。
本研究では,モデルの予測性能とバイアスの両方が,推薦型意思決定タスクにおいてどのように人間に伝達されるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 17:58:07 GMT)
Don't Touch What Matters: Task-Aware Lipschitz Data Augmentationfor
Visual Reinforcement Learning [27.2] 視覚強化学習(RL)のためのタスク対応リプシッツデータ拡張(TLDA)を提案する。
TLDAは、大きなリプシッツ定数を持つタスク関連画素を明確に識別し、タスク関連画素のみを拡大する。
3つの異なるビジュアルコントロールベンチマークにおいて、従来の最先端メソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 04:22:07 GMT)
Rule Mining over Knowledge Graphs via Reinforcement Learning [27.2] 本稿では,強化学習による世代評価ルールマイニング手法を提案する。
第1フェーズは、知識グラフからルール生成のための強化学習エージェントをトレーニングすることを目的としている。
2つ目は、エージェントの値関数を利用して、ステップバイステップのルール生成をガイドすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 17:18:31 GMT)
Rethinking the Zigzag Flattening for Image Reading [26.5] zigzag flattening (ZF) は、視覚変換器 (ViT) で画像パッチを順序付けするためのデフォルトオプションとして一般的に使用される。
また,Hilbert fractal flattening (HF) をCVの配列順序付け法として検討し,ZFと対比した。
HFは、次元空間のマルチスケール変換を行う際に、空間的局所性を維持する上で他の曲線よりも優れていることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 13:53:04 GMT)
Exploring the Effects of AI-assisted Emotional Support Processes in
Online Mental Health Community [26.4] 我々は、ユーザーが他のユーザーの投稿に感情的なサポートメッセージを書けるように、AIを駆使したワークフローを設計する。
予備的なユーザスタディに基づいて,本システムは,感情の明確化とテキストの具体的記述を支援することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 09:25:36 GMT)
Unsupervised Multiple-Object Tracking with a Dynamical Variational
Autoencoder [25.3] 動的変分オートエンコーダ(DVAE)に基づく多目的追跡(MOT)のための教師なし確率モデルと関連する推定アルゴリズムを提案する。
DVAEは潜伏変数の深い生成モデルであり、時間的シーケンスのモデリングのための変分オートエンコーダの拡張と見なすことができる。
DVAE-UMOTには、未ラベルの合成データセットの単一オブジェクト軌道上で事前訓練された後に、オブジェクトのダイナミクスをモデル化するために含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 13:55:45 GMT)
Backdoor Defense in Federated Learning Using Differential Testing and
Outlier Detection [24.6] バックドア攻撃からFLシステムを保護するための自動防御フレームワークであるDifFenseを提案する。
提案手法は,グローバルモデルの平均バックドア精度を4%以下に低減し,偽陰性率ゼロを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 17:13:03 GMT)
Robotic Telekinesis: Learning a Robotic Hand Imitator by Watching Humans
on Youtube [24.5] 我々は、人間なら誰でもロボットの手と腕を制御できるシステムを構築します。
ロボットは、人間のオペレーターを1台のRGBカメラで観察し、その動作をリアルタイムで模倣する。
我々はこのデータを利用して、人間の手を理解するシステムを訓練し、人間のビデオストリームをスムーズで、素早く、安全に、意味論的に誘導デモに類似したロボットのハンドアーム軌道に再ターゲティングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 18:59:59 GMT)
VLP: A Survey on Vision-Language Pre-training [24.1] 事前学習モデルの出現は、コンピュータビジョン (CV) や自然言語処理 (NLP) のような一様場を新しい時代にもたらした。
本稿では、画像テキストやビデオテキストの事前学習など、視覚言語事前学習の最近の進歩と新たなフロンティアについて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 02:58:34 GMT)
A new data augmentation method for intent classification enhancement and
its application on spoken conversation datasets [23.5] 本稿では,Nearest Neighbors Scores Improvement (NNSI)アルゴリズムを提案する。
NNSIは、高度に曖昧なサンプルを自動的に選択し、それらを高精度にラベルすることで、手動ラベリングの必要性を減らす。
2つの大規模実生活音声対話システムにおけるNNSIの使用を実演した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 11:36:19 GMT)
Fast Semantic-Assisted Outlier Removal for Large-scale Point Cloud
Registration [23.4] 美術登録技術によって意味情報をいかに拡張できるかを示す。
我々は, セマンティックセグメンテーションのコストの潜在的な障害だけでなく, 大規模点雲の完全自動登録において, 速度と精度を両立させる障害がないことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 23:57:03 GMT)
USCORE: An Effective Approach to Fully Unsupervised Evaluation Metrics
for Machine Translation [23.4] 本研究では,機械翻訳のための教師なし評価指標を開発する。
評価基準誘導, 並列コーパスマイニング, MTシステムの相似性と相乗効果を利用する。
私たちは、完全に教師なしのメトリクスが効果的であること、すなわち5つの評価データセットのうち4つで監督対象の競合に勝っていることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 09:22:29 GMT)
OSegNet: Operational Segmentation Network for COVID-19 Detection using
Chest X-ray Images [22.1] この研究は、最大のCOVID-19 CXRデータセットであるQaTa-COV19を拡張し、9258個のCOVID-19サンプルを含む121,378個のCXRを持つ。
OSegNetは98.09%の精度で最先端のディープモデルの中で99.65%の精度で検出性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 12:52:23 GMT)
Learning to Attack with Fewer Pixels: A Probabilistic Post-hoc Framework
for Refining Arbitrary Dense Adversarial Attacks [21.3] 敵対的回避攻撃は ディープニューラルネットワーク画像分類器に 影響を受けやすいと報告されている
本稿では,乱れ画素数を著しく減少させることで,高密度攻撃を抑える確率的ポストホックフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、既存のスパース攻撃よりもはるかに高速に敵攻撃を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 05:46:54 GMT)
A Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Off-Policy Evaluation
in Two-sided Markets [21.3] ライドシェアリング会社のような二面市場は、時間や場所の連続的な決定を下している被験者のグループを巻き込むことが多い。
我々は、時間とともに製品(または治療)のシーケンスを受信する異なる領域の複数のユニットを含むライドシェアリング企業における大規模なフリート管理について検討する。
状態-作用空間の高次元性にも拘わらず, 異なる積の平均結果に対する新しい推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 23:36:40 GMT)
Audio Visual Scene-Aware Dialog Generation with Transformer-based Video
Representations [20.6] 我々は、CNNベースの機能よりも時間的、空間的の両方のグローバルな表現を効率的にキャプチャできるTransformerベースのビデオ機能を適用した。
本モデルでは,DSTC10の回答に類似した主観的スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 04:09:32 GMT)
Coverage-Guided Tensor Compiler Fuzzing with Joint IR-Pass Mutation [20.5] 広範に使われているTVMテンソルコンパイラのためのファジィ手法であるTzerを提案する。
以上の結果から,Tzerはテンソルコンパイラテストにおいて,既存のファジリング技術よりも大幅に優れていることがわかった。
これまでTzerは、TVMの49の既知のバグを検出し、37のバグが確認され、25のバグが修正された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 01:48:11 GMT)
Ligandformer: A Graph Neural Network for Predicting Ligand Property with
Robust Interpretation [20.2] 我々は,多層自己アテンションに基づくグラフニューラルネットワークフレームワーク,すなわちLigandformerを構築し,解釈によるリガンド特性の予測を行う。
統合された注意マップは、機械の複合構造に対する局所的な関心を反映し、予測された複合特性とその構造との関係を示す。
本フレームワークは, 精度, 堅牢性, 一般化の点で性能が優れており, 複雑なシステム研究に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:46:44 GMT)
Model-Agnostic Augmentation for Accurate Graph Classification [19.8] グラフ拡張は、グラフベースのタスクのパフォーマンスを改善するための重要な戦略である。
本研究では,有効拡張のための5つの望ましい特性を紹介する。
ソーシャルネットワークと分子グラフに関する実験により、NodeSamとSubMixはグラフ分類における既存のアプローチより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 10:37:53 GMT)
Strong Converse for Privacy Amplification against Quantum Side
Information [19.6] 我々は、トレース距離をセキュリティ基準として用いた量子側情報に対するプライバシー増幅のための一発の強い逆境界を確立する。
その結果、量子チャネル上での量子通信と量子量子量子通信の符号化における情報漏洩をバウンダリングするアプリケーションが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 14:28:01 GMT)
Diffusion Causal Models for Counterfactual Estimation [18.4] 本稿では,観測画像データから因果構造を推定する作業について考察する。
Diff-SCMは,近年の発電エネルギーモデルの発展を基盤とした構造因果モデルである。
Diff-SCMはMNISTデータに基づくベースラインよりも現実的で最小限のデファクトアルを生成しており、ImageNetデータにも適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 12:23:01 GMT)
Remaining Useful Life Prediction Using Temporal Deep Degradation Network
for Complex Machinery with Attention-based Feature Extraction [17.8] ニューラルネットワークを用いたセンサストリーミングデータから抽出した劣化関連特徴は、RUL予測の精度を劇的に向上させることができる。
1次元畳み込みニューラルネットワーク (1D CNN) による劣化関連特徴を持つRUL予測を行うため, 時間分解ネットワークモデル(TDDN)を提案する。
その結果,TDDNモデルでは,現在の機械学習モデルと比較して,複雑な条件下で最高のRUL予測精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 10:23:40 GMT)
ALGAN: Anomaly Detection by Generating Pseudo Anomalous Data via Latent
Variables [17.5] 本稿では,GANジェネレータが偽アノマラスデータと偽正規データを生成する異常潜伏変数生成適応ネットワーク(ALGAN)を提案する。
提案した ALGAN は最先端の手法に匹敵する AUROC を示しながら予測時間を短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 14:53:05 GMT)
A Deep Learning Approach to Predicting Ventilator Parameters for
Mechanically Ventilated Septic Patients [17.5] 緊急集中治療室(EICU)における敗血症患者に対する人工呼吸器パラメータの短期的予測に焦点を当てた。
患者固有の深層学習モデルは、どんな重篤な患者でも訓練でき、医師が緊急の医療状況で使うためのインテリジェントな補助役となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 04:17:22 GMT)
Same Cause; Different Effects in the Brain [17.3] 本研究では,刺激の特性が2つの脳ゾーンに影響を及ぼすかどうかを研究者が問うことのできる新しい枠組みを提案する。
提案されたフレームワークは神経科学者にとって有望な新しいツールであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 17:14:42 GMT)
Semi-Implicit Hybrid Gradient Methods with Application to Adversarial
Robustness [16.9] 入力に知覚不可能な摂動を加えることで構築された敵対的な例は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を簡単に騙すことができる
本研究では,非競合性ニューラル問題の定常点を保証する半単純ハイブリッド法(SIHG)の開発を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 20:27:10 GMT)
Deep Interest Highlight Network for Click-Through Rate Prediction in
Trigger-Induced Recommendation [15.5] 本稿では,トリガー誘導レコメンデーション(TIR, Trigger-induced Recommendation)という新たなレコメンデーション問題を提案する。
そこで本研究では,クリックスルーレート(CTR)予測のための,DIHN(Deep Interest Highlight Network)と呼ばれる新しい推奨手法を提案する。
1)ユーザインテントネットワーク(UIN)、2)トリガーアイテムに対するユーザの意図を正確に予測するための正確な確率スコアを生成する、2)統合埋め込みモジュール(FEM)、そして、UINからの予測に基づいてトリガーアイテムとターゲットアイテムの埋め込みを適応的に融合する、3)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 02:50:14 GMT)
Accelerating Primal-dual Methods for Regularized Markov Decision
Processes [14.8] エントロピー規則化マルコフ決定過程は強化学習に広く用いられている。
標準的な一階法は、厳密な凸性や凹凸性の欠如により、収束が遅い。
新しい4次凸化された原始双対の定式化は、大域収束保証と指数収束率を楽しむ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 19:38:33 GMT)
T-METASET: Task-Aware Generation of Metamaterial Datasets by
Diversity-Based Active Learning [14.7] タスク対応データセット生成のためのインテリジェントなデータ取得フレームワークであるt-METASETを提案する。
提案するフレームワークを,汎用性,タスク認識性,カスタマイズ可能な3つのシナリオで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 22:46:49 GMT)
StyleBERT: Chinese pretraining by font style information [14.6] 本稿では,中国語事前学習型言語モデルであるStyleBERTを提案する。
実験により,中国における広範囲のNLPタスクにおいて,モデルが良好な性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 02:45:12 GMT)
Cell nuclei classification in histopathological images using hybrid
OLConvNet [13.9] 我々は,ハイブリッドでフレキシブルなディープラーニングアーキテクチャOLConvNetを提案している。
CNN_3L$は、少ないパラメータをトレーニングすることで、トレーニング時間を短縮する。
提案手法は, 現代の複雑なアルゴリズムよりも良好に動作し, 性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 12:39:37 GMT)
Secure Software Leasing from Standard Assumptions [13.7] 仮定付き学習誤り(LWE)に基づくSSL方式を提案する。
LWE仮定から2階層の量子ライニングスキームを構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 07:32:33 GMT)
A Self-Supervised Descriptor for Image Copy Detection [13.6] 本稿では,自己監督型コントラスト学習目標に基づくモデルであるSSCDを紹介する。
本手法は,アーキテクチャと学習目標を変更することで,コピー検出タスクに適応する。
このアプローチはエントロピー正規化項に依存し、記述子ベクトル間の一貫した分離を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 14:25:32 GMT)
Deep Feature based Cross-slide Registration [13.3] クロススライダー画像解析は、単一スライド解析と比較して異なるバイオマーカーの表現を分析することで追加情報を提供する。
本稿では,データ駆動型特徴量を利用して剛性変換を推定するDFBR法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 03:25:12 GMT)
Applications of blockchain and artificial intelligence technologies for
enabling prosumers in smart grids: A review [12.6] 政府は再生可能エネルギー資源のシェア拡大を目標としている。
本稿では、消費者がエネルギー市場に参加するのを容易にするために、ブロックチェーンとAIをスマートグリッドに組み込む方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 10:27:31 GMT)
DGAFF: Deep Genetic Algorithm Fitness Formation for EEG Bio-Signal
Channel Selection [12.5] チャネル選択は、データ次元を減らし、無関係なチャネルを排除するために利用されてきた。
本稿では,シーケンシャル検索法と遺伝的アルゴリズムを組み合わせたチャネル選択手法について述べる。
提案手法は,利用したデータセット上での運動画像の分類において,他のチャネル選択法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 08:06:17 GMT)
L3DAS22 Challenge: Learning 3D Audio Sources in a Real Office
Environment [12.5] L3DAS22 Challengeは、3D音声強調と3D音像定位と検出のための機械学習戦略の開発を促進することを目的としている。
この課題はL3DAS21エディションのタスクを改善し拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 17:05:39 GMT)
Multiscale Crowd Counting and Localization By Multitask Point
Supervision [11.9] 集団カウントと人物位置定位のためのマルチタスク手法を統一的なフレームワークで提案する。
我々のモデルは、符号化された群衆画像のマルチスケール表現を学習し、それらを融合することにより、マルチタスクソリューションの恩恵を受ける。
我々は,上海テックAとBの2つの人気クラウドカウントデータセットを用いて,このモデルを検証し,カウントとローカライゼーションの両タスクにおいて強い結果が得られたことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 01:22:34 GMT)
Moment Matching Deep Contrastive Latent Variable Models [11.6] 対照的に、マシンラーニングの実践者は、バックグラウンドデータセットと比較して、ターゲットデータセットに富むパターンを見つけることに興味を持っている。
本稿では,CA 用 VAE (MM-cVAE) を改良したモーメントマッチング型 VAE (MM-cVAE) を提案する。
3つの困難なCAタスクにおいて、我々の手法は、定性的かつ定量的な測定値のセットにおいて、従来の最先端技術よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 22:27:30 GMT)
HCMD-zero: Learning Value Aligned Mechanisms from Data [11.1] HCMD-zeroは、メカニズムエージェントを構築するための汎用的な方法である。
参加者間の交流を仲介しながら学習し、自作の選挙コンテストに引き続き参加する。
HCMD-zero はヒトの被験者に常に好まれる競合機構因子を産生することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 11:13:53 GMT)
Feasibility Study of Multi-Site Split Learning for Privacy-Preserving
Medical Systems under Data Imbalance Constraints in COVID-19, X-Ray, and
Cholesterol Dataset [11.0] 本稿では,「複数サイト分割学習」という用語を用いた新しい分割学習アルゴリズムを提案する。
複数の病院間で医療データの安全な転送を可能にし、患者記録に含まれる個人データを公開することを恐れない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 03:51:27 GMT)
Items from Psychometric Tests as Training Data for Personality Profiling
Models of Twitter Users [10.8] ソーシャルメディアにおける著者プロファイリングのための機械学習モデルは、しばしば、ソーシャルメディアユーザーによって満たされた自己報告ベースの心理測定テスト(クエクションネア)を通じて取得されたデータに依存している。
もう1つのコストの安い代替手段は、ユーザーのプロフィールにある公開情報から推測されるラベルに依存することである。
本稿では,検証された心理測定テストの項目のコーパスを直接トレーニングデータとして利用する第3の戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 18:24:59 GMT)
Double Thompson Sampling in Finite stochastic Games [10.6] 有限割引マルコフ決定プロセスの下での探索と利用のトレードオフ問題を考察する。
このような問題を解決するために、二重トンプソンサンプリング強化学習アルゴリズム(DTS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 06:11:51 GMT)
Embarrassingly Simple Performance Prediction for Abductive Natural
Language Inference [10.5] 本研究では,NLIモデルの性能を微調整せずに予測する手法を提案する。
その結果,コサイン類似度手法の精度はパーソン相関係数0.65の分類手法の精度と強く相関していることがわかった。
提案手法は,モデル選択の過程において,大幅な時間節約につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 18:10:24 GMT)
Enabling On-Device Smartphone GPU based Training: Lessons Learned [10.4] モバイルGPUを用いたスマートフォン上でのオンデバイストレーニングの実現可能性について,初期分析を行った。
このボトルネックを解決するため、我々はOpenCLバックエンドのカーネルを最適化し、CPUよりも2倍の改善(40-70 GFLOP)を示した。
データムーブメントは、低帯域幅のため、トレーニング時間の約91%を要します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 10:29:16 GMT)
Reinforcement Learning Framework for Server Placement and Workload
Allocation in Multi-Access Edge Computing [9.6] 本稿では,最小コストでMEC設計を実現するために,ネットワーク遅延とエッジサーバ数の両方を最小化する問題に対処する。
本稿では,この問題を解決するためのマルコフ決定プロセス(MDP)の設計において,状態空間,行動空間,ペナルティ関数の効率的な表現とモデル化を行う新しいRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 03:04:50 GMT)
Efimov resonance position near a narrow Feshbach resonance in
$^6$Li-$^{133}$Cs mixture [9.6] 狭いフェシュバッハ共鳴の近傍では、エフィモフの特徴は原子間ポテンシャルのファンデルワールス長ではなく共鳴の性質によって特徴づけられると期待されている。
共鳴位置はフェシュバッハ共鳴の存在によって強く影響され、狭い共鳴位置における有効背景散乱長を著しく変化させることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 16:57:31 GMT)
Explainability in Machine Learning: a Pedagogical Perspective [9.4] 我々は、学習過程を構造化して、学生や研究者に機械学習の知識をより多く与える方法について、教育学的視点を提供する。
各種不透明かつ透明な機械学習モデルの利点と欠点について論じる。
我々はまた、学生がどんな機械学習アプリケーションと並行して説明可能性を使うことを学ぶのを助けるために、潜在的な課題を構築する方法についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 16:15:57 GMT)
RTGNN: A Novel Approach to Model Stochastic Traffic Dynamics [9.3] RTGNN(Recurrent Traffic Graph Neural Network)を提案する。
RTGNNはマルコフモデルであり、エゴ車両の運動に条件付けられた将来の交通状態を推測することができる。
我々は、トラフィックダイナミックスの本質的な部分的可観測性を反映するために、トラフィック状態の一部として、エージェントの隠れ状態である"意図"を明示的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 03:55:00 GMT)
PCSCNet: Fast 3D Semantic Segmentation of LiDAR Point Cloud for
Autonomous Car using Point Convolution and Sparse Convolution Network [9.0] ポイント・コンボリューションと3次元スパース・コンボリューション(PCSCNet)を用いた高速なボクセル・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティクスモデルを提案する。
提案モデルは,点畳み込みに基づく特徴抽出を用いて,高ボクセル分解能と低ボクセル分解能を両立させるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 08:31:37 GMT)
GNN-Surrogate: A Hierarchical and Adaptive Graph Neural Network for
Parameter Space Exploration of Unstructured-Mesh Ocean Simulations [8.9] 本研究では,海洋気候シミュレーションのパラメータ空間を探索するグラフニューラルネットワークに基づく代理モデルを提案する。
GNN-Surrogateは与えられたシミュレーションパラメータで出力フィールドを予測する。
GNN-Surrogateの有効性と有効性を示すため,MPAS-Oceanシミュレーションの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 19:59:56 GMT)
Intelligent Blockage Prediction and Proactive Handover for Seamless
Connectivity in Vision-Aided 5G/6G UDNs [8.4] 超高密度ネットワーク(UDN)におけるモビリティ管理の課題
本稿では,無線信号とオンロード監視システムを利用した新しいメカニズムを提案し,ブロックの可能性を事前に予測し,タイムリーなハンドオーバ(HO)を行う。
その結果,我々のBLK検出とPHOアルゴリズムは,ユーザ接続性および要求品質(QoE)の40%向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 16:21:49 GMT)
Seeing the advantage: visually grounding word embeddings to better
capture human semantic knowledge [8.2] 分布意味モデルは、多くの自然言語処理タスクで有用な単語レベルの意味をキャプチャする。
我々は、英語のテキストと画像を組み合わせて視覚的に接地した単語埋め込みを作成し、それらを人気のあるテキストベース手法と比較する。
我々の分析では、視覚的に接地された埋め込み類似性は、純粋にテキストベースの埋め込みよりも人間の反応時間を予測することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:13:48 GMT)
Theoretical Analysis of Deep Neural Networks in Physical Layer
Communication [8.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの物理層通信技術が注目されている。
本稿では,DNNが従来の手法と比較して物理層で同等の性能を達成できる理由を定量的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 02:36:35 GMT)
Offline Text-Independent Writer Identification based on word level data [7.7] 本稿では,個人の手書き入力語画像に基づいて,文書の著者を識別する新しい手法を提案する。
SIFTアルゴリズムを用いて、様々な抽象化レベルにおいて複数のキーポイントを抽出する。
これらのキーポイントはトレーニングされたCNNネットワークに渡され、畳み込み層に対応する特徴マップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 13:32:09 GMT)
Generative Target Update for Adaptive Siamese Tracking [7.7] シームズトラッカーは、検索領域内のオブジェクトをローカライズするためにテンプレート(ターゲットモデル)と類似性マッチングを行う。
文献では、現在のフレームのターゲット探索領域から抽出されるトラッカー出力に基づいてテンプレートを更新するためのいくつかの戦略が提案されている。
本稿では,複数フレームのオブジェクト探索領域から合成テンプレートを生成するため,生成モデルを用いたシームズトラッカーのモデル適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 00:22:49 GMT)
CROMOSim: A Deep Learning-based Cross-modality Inertial Measurement
Simulator [7.5] 慣性測定装置 (IMU) のデータは, 人体移動の監視と評価に利用されてきた。
データ不足を緩和するため,クロスモーダルセンサシミュレータであるCROMOSimを設計した。
モーションキャプチャシステムや単眼RGBカメラから高忠実度仮想IMUセンサーデータをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 22:30:43 GMT)
LiDAR-guided Stereo Matching with a Spatial Consistency Constraint [7.4] 本研究では、LiDAR誘導ステレオマッチング(LGSM)と呼ばれる革新的なLiDAR誘導ステレオマッチング手法を提案する。
LGSMはまず、その色や強度の類似性に基づいて、各LiDAR投影点の均一画素を検出する。
我々の定式化は、画像情報の誘導によりスパースLiDAR投影点の制約を拡大し、ピクセルのコスト容積を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 02:29:19 GMT)
Hierarchical Deep Generative Models for Design Under Free-Form Geometric
Uncertainty [7.4] 不確実性フレームワーク(GAN-DUF)に基づくジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク・ベース・デザインを提案する。
それは、名目(理想)設計のコンパクトな表現と、名目的な設計が与えられた設計の条件分布を同時に学習する。
提案した深部生成モデルとロバストな設計最適化と不確実な設計のための信頼性に基づく設計最適化を組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 22:21:07 GMT)
Toward more generalized Malicious URL Detection Models [7.2] 本稿では、悪意のあるURL検出のための機械学習モデルを実行中に、パフォーマンスに深刻な影響を及ぼす可能性のあるデータバイアス問題を明らかにする。
このようなバイアスが解釈可能な機械学習技術を用いてどのように識別できるかを説明し、そのようなバイアスが分類モデルを訓練するための現実世界のセキュリティデータに自然に存在することを論じる。
偏りのある特徴から負の効果を緩和するために、多くのディープラーニングベースモデルに適用可能な偏りのあるトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 07:46:03 GMT)
Reasoning with Scene Graphs for Robot Planning under Partial
Observability [7.1] 我々は,ロボットが視覚的文脈情報で推論できるロボット計画のためのシーン解析アルゴリズムを開発した。
シミュレーションで複数の3D環境と実際のロボットが収集したデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 18:45:56 GMT)
Path of Destruction: Learning an Iterative Level Generator Using a Small
Dataset [7.1] 既存のレベルのデータセットから反復的なレベルの生成を学習する新しい手続き型コンテンツ生成手法を提案する。
The Path of Destruction method view level generation as repair; level are created by repeateratively repairing from a random starting state。
本手法は,複数の2Dゲームに対して,独特でプレイ可能なタイルベースのレベルを生成するために,本手法を適用して実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 12:51:38 GMT)
A Comprehensive Evaluation on Multi-channel Biometric Face Presentation
Attack Detection [6.5] プレゼンテーションアタック検出(PAD)システムはこの問題に対処しようとする。
一般化と堅牢性の欠如は、引き続き大きな関心事である。
マルチチャネルの畳み込み型ネットワークアーキテクチャを用いて,画素単位のバイナリ監視を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:04:39 GMT)
The Good Shepherd: An Oracle Agent for Mechanism Design [6.2] 本研究では,適応型コプレーヤの学習軌道上での評価を行うエージェント構築アルゴリズムを提案する。
以上の結果から,我々のメカニズムは参加者の望ましい成果への戦略をシェパードできることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 11:28:09 GMT)
Synthetic CT Skull Generation for Transcranial MR Imaging-Guided Focused
Ultrasound Interventions with Conditional Adversarial Networks [5.9] 経頭蓋MRIガイド下集束超音波(TcMRgFUS)は頭蓋骨内の音をMRIガイド下において非侵襲的に小さな領域に集束する治療用超音波法である。
頭蓋骨を通して超音波を的確に標的にするためには、送信波が目標領域に建設的に干渉する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 11:34:29 GMT)
Quantum simulation of indefinite causal order induced quantum
refrigeration [5.9] 熱力学的タスクにおける不定因数順序(ICO)の適用を実験的に検討するために,光量子スイッチを用いる。
以上の結果から,因果非分離性は量子熱力学的タスクの強力な資源となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 22:02:03 GMT)
On the Evaluation of RGB-D-based Categorical Pose and Shape Estimation [5.7] この研究では、メトリクスやデータセットを含む、この主要な評価プロトコルを批判的に見ていきます。
我々は、新しいメトリクスセットを提案し、Redwoodデータセットに新しいアノテーションを提供し、公正な比較で最先端の手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 16:31:18 GMT)
PointSCNet: Point Cloud Structure and Correlation Learning Based on
Space Filling Curve-Guided Sampling [5.5] 本稿では,PointSCNet と呼ばれるポイントクラウド特徴抽出ネットワークを提案する。
点雲の幾何学的構造情報と局所領域相関情報をキャプチャする。
実験の結果,PointSCNetは点雲の構造と相関を効果的に学習し,最先端の手法と同等あるいは同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 14:00:20 GMT)
Degree-Preserving Randomized Response for Graph Neural Networks under
Local Differential Privacy [5.4] 本稿では,DPRR (Degree-Preserving Randomized Response) と呼ばれる新しいLDPアルゴリズムを提案する。
我々のDPRRは、各ユーザの次数を保存するので、エッジ LDP を提供しながらグラフ構造を保ちます。
実験の結果,DPRRはワーナーのRRを著しく上回り,プライバシー予算が妥当な非私的アルゴリズムに近い精度を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 13:35:03 GMT)
Multi-Task Conditional Imitation Learning for Autonomous Navigation at
Crowded Intersections [5.0] 歩行者との対話を必要とする混雑した交差点での自律ナビゲーションに重点を置いている。
横方向と縦方向の両方の制御タスクに適応するために,マルチタスク条件付き模倣学習フレームワークを提案する。
IntersectNavと呼ばれる新しいベンチマークが開発され、人間のデモが提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 11:13:59 GMT)
Learning Causal Overhypotheses through Exploration in Children and
Computational Models [5.0] 制御可能な因果構造を持つ新しい強化学習環境を提案する。
本研究では, 因果環境における情報ゲイン最適RL探索と, 同一環境における子どもの探索との間に有意な差異があることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 18:43:58 GMT)
Sender-controlled measurement-device-independent multiparty quantum
communication [4.5] 本稿では,送信側が制御する計測デバイスに依存しないマルチパーティ・量子通信プロトコルを提案する。
送信者アリスはプライベートメッセージをいくつかの部分に分割し、秘密の共有のために異なる受信者に配信する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 05:56:01 GMT)
A Novel Generalised Meta-Heuristic Framework for Dynamic Capacitated Arc
Routing Problems [4.5] 本稿では、動的CARP(DCARP)の数学的定式化と、ルーティングソリューションが部分的に実行されている間、動的イベントを考慮可能なシミュレーションシステムを提供する。
そこで我々は,DCARPインスタンスの処理に使用できるように,既存の静的CARP最適化アルゴリズムの利点を享受できる新しいフレームワークを提案する。
その結果,提案手法は最先端の動的最適化アルゴリズムよりも大幅に改善されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 08:16:46 GMT)
Colonoscopy polyp detection with massive endoscopic images [4.5] 我々は、異なるデータセットで検証された平均精度を向上し、既存のエンドツーエンドのポリプ検出モデルを改善した。
我々のモデルは、リアルタイム検出速度を維持しつつ、最先端のポリプ検出性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 11:05:55 GMT)
Automated Parkinson's Disease Detection and Affective Analysis from
Emotional EEG Signals [4.2] 本研究は、感情脳波(EEG)信号のPDと健康管理(HC)の感情的差異を理解するための有用性について検討する。
従来の機械学習と深層学習を用いて、(a)次元的・カテゴリー的感情認識と(b)感情脳波信号からのPDとHCの分類を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 00:34:34 GMT)
Machine-learning assisted quantum control in random environment [3.9] 本稿では,ニューラルネットワークに基づく機械学習アルゴリズムの概念実証と解析について紹介する。
畳み込みニューラルネットワークは、障害を認識できるため、この問題を解決可能であることを示す。
提案アルゴリズムの精度は障害パターンの高次元マッピングにより向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:12:39 GMT)
Recurrent Auto-Encoder With Multi-Resolution Ensemble and Predictive
Coding for Multivariate Time-Series Anomaly Detection [3.8] 実世界の時系列データは複雑な時間的依存関係を示す。
RAE-M EPCは多解像度アンサンブルと予測符号化に基づいて情報正規表現を学習する。
実世界のベンチマークデータセットの実験は、提案されたモデルがベンチマークモデルより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 05:47:22 GMT)
Goal-directed Planning and Goal Understanding by Active Inference:
Evaluation Through Simulated and Physical Robot Experiments [3.8] 目標指向の行動計画が自由エネルギー原理を用いて定式化可能であることを示す。
提案するモデルは、変動的リカレントニューラルネットワークモデルに基づいて構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 03:48:35 GMT)
Hybrid Learning for Orchestrating Deep Learning Inference in Multi-user
Edge-cloud Networks [3.8] ディープラーニングのためのコラボレーション型のエッジクラウドコンピューティングは、さまざまなパフォーマンスと効率を提供する。
ディープラーニング推論オーケストレーション戦略では、最適なオーケストレーションポリシを見つけるために強化学習を採用している。
我々は、最先端のRLベースの推論オーケストレーションを実験的に比較することで、HL戦略の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 21:50:50 GMT)
Poisoning Attacks and Defenses on Artificial Intelligence: A Survey [3.7] データ中毒攻撃は、トレーニングフェーズ中にモデルに供給されたデータサンプルを改ざんして、推論フェーズ中にモデルの精度を低下させる攻撃の一種である。
この研究は、この種の攻撃に対処する最新の文献で見つかった最も関連性の高い洞察と発見をまとめたものである。
実環境下での幅広いMLモデルに対するデータ中毒の影響を比較検討し,本研究の徹底的な評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 14:43:38 GMT)
Online Learning for Orchestration of Inference in Multi-User
End-Edge-Cloud Networks [3.6] ディープラーニングのためのコラボレーション型のエッジクラウドコンピューティングは、さまざまなパフォーマンスと効率を提供する。
本稿では、最適オフロードポリシーを学習する強化学習に基づく計算オフロードソリューションを提案する。
我々のソリューションは、平均応答時間において、0.9%未満の精度で、最先端技術と比較して35%のスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 21:41:29 GMT)
Simplified Learning of CAD Features Leveraging a Deep Residual
Autoencoder [3.6] コンピュータビジョンでは、EfficientNetのような深い残留ニューラルネットワークが、堅牢性と精度の点で新しい標準を設定している。
ディープニューラルネットワークのトレーニングの根底にある重要な問題は、十分な量のトレーニングデータがないことだ。
本稿では,3次元CADモデル評価に関連する学習タスクの伝達を目的としたEfficientNetアーキテクチャに基づく残差3次元オートエンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 10:27:55 GMT)
Measurement-Device-Independent Quantum Secure Direct Communication with
User Authentication [3.5] 量子セキュア直接通信(QSDC)と決定論的セキュア量子通信(DSQC)は、量子暗号の重要な2つの分野である。
現実的なシナリオでは、敵は検出側チャネル攻撃を適用して、秘密メッセージに関する情報を無視できない量にすることができる。
測定デバイス非依存(MDI)量子プロトコルは、この種の検出器側チャネル攻撃を取り除くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:40:38 GMT)
1-WL Expressiveness Is (Almost) All You Need [3.4] メッセージパッシングニューラルネットワーク (MPNN) は、一階のWeisfeiler-Leman (1-WL) グラフ同型テストと同型である。
本研究では,MPNNや他の標準グラフデータセットのWLモデルにおいて,限定表現性が実際に制限要因であるかどうかを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 12:05:06 GMT)
ReViVD: Exploration and Filtering of Trajectories in an Immersive
Environment using 3D Shapes [3.3] 本稿では,VRを用いた大規模軌跡ベースデータセットの探索とフィルタリングを行うReViVDを提案する。
ReViVDの斬新さは、ユーザがトラジェクトリのグループを選択してフィルタリングするためのクエリとして、単純な3D形状を使うことにある。
我々は,GPS位置追跡からシミュレーションデータまで,さまざまなアプリケーション領域におけるReViVDの利用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 21:58:41 GMT)
AI/ML Algorithms and Applications in VLSI Design and Technology [3.1] 本稿では、VLSIの設計・製造において過去に導入されたAI/ML自動化アプローチについて概説する。
将来、VLSI設計の分野に革命をもたらすため、様々な抽象化レベルでAI/MLアプリケーションの範囲について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 07:01:27 GMT)
Counter Hate Speech in Social Media: A Survey [2.9] 我々は過去における最も重要な研究を概観し、CHSがソーシャルメディアに与える影響に焦点をあてる。
CHS生成は、ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチに介入しようとする試みが、この文脈で肯定的な役割を果たすという楽観的な仮定に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 06:16:46 GMT)
A Deep Learning Model for Forecasting Global Monthly Mean Sea Surface
Temperature Anomalies [2.8] 我々は,ECMWF ERA5月平均海面温度と2m大気温度データに基づいて,70年以上(1950-2021年)の深層学習時系列予測モデル(Unet-LSTM)を開発した。
このモデルでは、24カ月間の海面温度を正確に予測し、予測されるすべての月において、根平均2乗誤差は 0.75$circ$C 以下である。
また,Nino3.4地域の海面温度異常や,過去10年間の海面熱波ホットスポットの予測能力についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 03:11:27 GMT)
A Smoothing and Thresholding Image Segmentation Framework with Weighted
Anisotropic-Isotropic Total Variation [2.6] 異方性(異方性)と全変動(AITV)の重み付き差を組み込んだ多段階画像分割フレームワークを提案する。
提案手法は,数秒で高品質なセグメンテーション結果を生成するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 10:57:16 GMT)
Analysing Security and Privacy Threats in the Lockdown Periods of
COVID-19 Pandemic: Twitter Dataset Case Study [2.4] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックにより、世界中の何十億もの市民の生活が変化した。
新型コロナウイルス(COVID-19)のロックダウン期間中にFacebookやTwitterといったソーシャルメディアプラットフォームが急増している。
本研究では,ロックダウン期間がソーシャルメディア利用者のセキュリティとプライバシに与える影響を大規模に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 21:52:37 GMT)
HoneyModels: Machine Learning Honeypots [2.0] ミツバチにインスパイアされた別のアプローチで敵を検知する。
我々のアプローチは、学習したモデルに埋め込みの透かしを与えます。
We show that HoneyModels can reveal 69.5%の敵がニューラルネットワークを攻撃しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:33:17 GMT)
Energy-Efficient Respiratory Anomaly Detection in Premature Newborn
Infants [1.8] 早産児のためのDeep Learning対応ウェアラブルモニタリングシステムを提案する。
乳児の体に装着した非侵襲的なウェアラブルBellypatchから無線で収集される信号を用いて呼吸停止を予測する。
ベースライン1DCNNモデルに比べて18倍低いエネルギーで93.33%の精度を達成する解を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 23:15:03 GMT)
Limitations of Local Quantum Algorithms on Random Max-k-XOR and Beyond [1.8] 満足度問題(CSP)のランダムインスタンスにおけるQAOAを含む一般局所アルゴリズムの限界を示す。
具体的には、制約への代入が$o(n)$他の頂点を持つ局所近傍のみに依存するような一般的な局所アルゴリズム(例えば、深さが$ilonlog(n)$未満のQAOAは、任意に近似CSPを適用できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 21:49:51 GMT)
Quantum Fisher information as a probe for Unruh thermality [1.5] 我々は、量子フィッシャー情報(QFI)を有効プローブとして、局所的および大域的な視点からウンルー効果の熱的性質を探索する。
ここでは、QFIタイミング検出器がその最大平衡に達すると、T_U$でのみ決定されることを示す。
また、ウンルー効果の局所的側面、すなわち検出器が同じ熱平衡に近づく異なる方法が、対応するQFIの時間進化に符号化されていることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 16:13:55 GMT)
Data-Driven Traffic Assignment: A Novel Approach for Learning Traffic
Flow Patterns Using a Graph Convolutional Neural Network [1.4] 本稿では,交通ネットワークのトラフィックフローパターンを学習する新しいデータ駆動手法を提案する。
我々は、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)と呼ばれるニューラルネットワークベースのフレームワークを開発し、その問題を解決する。
モデルのトレーニングが完了すると、大規模ネットワークのトラフィックフローを即座に決定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 19:45:15 GMT)
Improving Radioactive Material Localization by Leveraging Cyber-Security
Model Optimizations [1.3] 現在の検出方法はコストがかかり、使用が遅く、複雑、変化、あるいは新しい環境では不正確であることが多い。
マルウェア検出などのサイバードメインで成功した機械学習手法が、物理的空間検出を大幅に強化するためにどのように活用できるかを示す。
MLに基づくアプローチは、角方向の予測において従来のテーブルベースのアプローチをはるかに上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 17:35:58 GMT)
Personalized PATE: Differential Privacy for Machine Learning with
Individual Privacy Guarantees [1.3] トレーニングデータ内に、パーソナライズされたプライバシ保証の異なるMLモデルのトレーニングを支援する3つの新しい方法を提案する。
実験により, 個人化されたプライバシ手法は, 非個人化されたベースラインよりも高い精度のモデルが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 20:16:27 GMT)
Dynamic Sampling Rate: Harnessing Frame Coherence in Graphics
Applications for Energy-Efficient GPUs [1.0] 本研究は,グラフィックアプリケーションの冗長性を低減し,エネルギー効率を向上させるハードウェア機構である動的サンプリングレート(DSR)を提案する。
DSRで拡張された最先端のモバイルGPUアーキテクチャの性能を多種多様なアプリケーションで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 21:15:14 GMT)
Fingerprints of the quantum space-time in time-dependent quantum
mechanics: An emergent geometric phase [0.9] モヤル型の量子時空に置かれた強調和振動子系におけるベリー位相の出現を示す。
時間周期$mathcalT$の断熱的進化は、幾何学的位相シフトの式を計算するためにハイゼンベルク画像で研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 14:16:49 GMT)
Optimal Coreset for Gaussian Kernel Density Estimation [0.8] 点集合 $Psubset mathbbRd$ が与えられたとき、$P$ の核密度推定は [ overlinemathcalG_P(x) = frac1left|Pright|sum_pin Pe-leftlVert x-p rightrVert2 ] for any $xinmathbbRd$ と定義される。
我々は、小さなサブセット$Q$ of $P を構築する方法を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 03:45:57 GMT)
Constructive Feedback of Non-Markovianity on Resources in Random Quantum
States [0.8] 本研究では,非マルコフチャネルがHaarの量子相関(QC)に与える影響について検討する。
偏極二重チャネルの場合、ランダム状態のいずれのQCも、シングルサイドチャネルよりも平均して高いリバイバル数を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 13:39:40 GMT)
Effects of symmetry breaking of the structurally-disordered Hamiltonian
ensembles on the anisotropic decoherence of qubits [0.7] 乱れたハミルトンアンサンブルよりも平均的なアプローチは、非コヒーレント力学の非古典性を記述することができることを示す。
ハミルトンアンサンブル内の確率分布の変数分離の下では、幾何学的構造は容易に可視化される。
実験では, 異なる種類の対称性の破れが非コヒーレント力学に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 13:54:28 GMT)
Improving the performance of fermionic neural networks with the Slater
exponential Ansatz [0.7] 電子-原子核・電子-電子間距離にスレーター指数アンザッツを用いたフェルミオン型ニューラルネットワーク(FermiNets)を用いる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 11:15:42 GMT)
A Globally Convergent Evolutionary Strategy for Stochastic Constrained
Optimization with Applications to Reinforcement Learning [0.6] 進化的戦略は、強化学習における複雑な最適化問題に対して、競合する性能のレベルを達成することが示されている。
しかし、制約された問題を最適化する進化戦略の収束保証は文献に欠けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 17:04:51 GMT)
Autonomous Warehouse Robot using Deep Q-Learning [0.5] 倉庫では、特殊エージェントがナビゲートし、障害物を避け、空間の使用を最大化する必要がある。
本稿では,ロボットナビゲーションと障害物回避問題に対処するために,Deep Reinforcement Learning (DRL) を提案する。
マルチエージェントQ-ラーニングの実行には,Q-tableの戦略的なバリエーションを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 07:16:51 GMT)
MIST GAN: Modality Imputation Using Style Transfer for MRI [0.5] 我々は既存のMRモードから欠落したMRモダリティを,スタイル転送を用いた計算問題として定式化する。
複数対1のマッピングにより、ターゲット画像を生成する際に、ドメイン固有のスタイルに対応するネットワークをモデル化する。
われわれのモデルはBraTS'18データセットでテストされ、その結果はビジュアルメトリクスの点で最先端のものと同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 17:50:40 GMT)
3-Regular 3-XORSAT Planted Solutions Benchmark of Classical and Quantum
Heuristic Optimizers [0.3] 特定のコンピューティング集約的な課題に対処するための選択肢として、専用ハードウェアが登場した。
これらのプラットフォームには、デジタル論理の高効率ハードウェア実装から、新しいアルゴリズムを実装するアナログハードウェアの提案まで、多くの異なる特徴がある。
本研究では、解を効率的に見つけることができる線形方程式の特定のクラスの写像を用いて、これらの異なるアプローチのいくつかをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:24:58 GMT)
Stochastic Modeling of Inhomogeneities in the Aortic Wall and
Uncertainty Quantification using a Bayesian Encoder-Decoder Surrogate [0.3] 大動脈壁の不均一性は局所的な応力蓄積を引き起こし、おそらく解離を開始する。
大動脈のいくつかの部分は、病理学的変化による不均一性の発生に特に影響を受けやすい。
有限要素モデルを用いた解離大動脈壁の弾性繊維劣化の均一分布について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 13:53:37 GMT)
Variation Aware Training of Hybrid Precision Neural Networks with 28nm
HKMG FeFET Based Synaptic Core [0.0] 本研究は、重み付け和演算を実行するeNVMベースの計算メモリユニットと、バック伝搬中に重み更新時にエラーを格納する他のユニットを備えたハイブリッド精度ニューラルネットワークトレーニングフレームワークを提案する。
本アーキテクチャはFeFETデバイスの動作モデルやマクロモデルを用いて評価され,浮動小数点法と比較して精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 17:58:52 GMT)
Vacuum energy density and pressure inside a soft wall [0.0] 紫外線規則化下での仮想作業の原理違反を回避するため, 「ソフトウォール」 モデルが提案された。
本稿では、このスキームを$alpha=6$で壁に適用し、キャビティ内の再正規化されたエネルギー密度と圧力を計算する。
その結果, その数値値と比較し, トレース異常と保存法則の検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 04:52:22 GMT)
Towards technological adaptation of advanced farming through AI, IoT,
and Robotics: A Comprehensive overview [0.0] 人工知能(AI)、IoT(Internet of Things)、ロボティクスベースのデバイスと手法は、農業の新しいパラダイムと機会を生み出している。
農業ロボティクスの主な応用は、土壌の準備、植林、モニタリング、収穫、貯蔵の機能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 07:47:43 GMT)
Towards Quantum Gates with Wide Operating Margins [0.0] トランジスタのような非線形性を用いて広いマージンを達成できる複合量子ビットおよびゲート方式を提案する。
我々は、バイアスノイズを利用してゲート動作下でバイアスを保ち、資源効率の変動に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 19:00:58 GMT)
Statistical Relational Artificial Intelligence with Relative
Frequencies: A Contribution to Modelling and Transfer Learning across Domain
Sizes [0.0] ドメイン内の状態の相対周波数への依存は、リレーショナルデータに対する確率的依存関係をモデル化する際によく見られる。
統計的人工知能に相対周波数を明示的に組み込む2つの形式的手法を導入する。
増大する大きさの領域上の2つの形式主義によって引き起こされる確率分布の表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 17:04:05 GMT)
Squeezed light from a levitated nanoparticle at room temperature [0.0] 我々は、高速なヘテロダイン検出を用いて、同時に光学クアチュアを再構成し、9%pm0.5%のノイズ低減を観測した。
我々の実験は、圧縮光増強センシングのための新しいキャビティレスプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 08:38:55 GMT)
Short-time Fourier transform of the pointwise product of two functions
with application to the nonlinear Schr\"odinger equation [0.0] 2つの函数の点積の短時間フーリエ変換が$f$と$h$を適切な積として記述できることが示される。
すると、同じ結果がウィグナー波束変換に有効であることが示される。
我々は時間周波数空間上の積分微分方程式を導出し、立方次非線形シュル「オーディンガー方程式」と等価かつ一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 07:20:17 GMT)
Selection Strategies for Commonsense Knowledge [0.0] 単語埋め込みに基づくコモンセンス知識のためのベクトルベース選択戦略を導入する。
定理証明のために,異なるコモンセンス知識選択手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 06:39:05 GMT)
Saturable Purcell filter for circuit QED [0.0] データ人工原子が量子ビットを符号化し、測定共振器に分散結合する典型的な回路QED構成を考える。
この伝送線にフィルタ人工原子を配置することにより、データ人工原子の透過線への効果的な崩壊を抑制することが理論的に示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 09:27:57 GMT)
Reducing the Gibbs effect in multimodal medical imaging by the Fake
Nodes Approach [0.0] 本稿では,一般的な再サンプリング手法を説明し,連続的かつ不連続な信号の場合の誤差を報告する。
本稿では,機能画像のオーバーサンプリング時のギブズ効果を低減するために,イメージ再サンプリングのためのフェイクノード方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:46:58 GMT)
RBF-HS: Recursive Best-First Hitting Set Search [0.0] 本稿では,2つの新しい診断アルゴリズムを提案する。
RBF-HS (Recursive Best-First Hitting Set Search)とHBF-HS (Hybrid Best-First Hitting Set Search)
最小限の心不全説明の計算では,RBF-HSがメモリ要求を大幅に削減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 14:29:08 GMT)
Qutrit metaplectic gates are a subset of Clifford+T [0.0] 量子ビットを持つ量子コンピューティングのための一般的な普遍ゲートセットは、多くのフォールトトレラントアーキテクチャで容易に実装できるクリフォード+Tである。
立方体について、等価なTゲートが存在するが、その量子ビット類似体と同様に、クリフォード+Tはほぼ普遍であり、マジック状態によって注入可能であり、マジック状態の蒸留をサポートする。
R=diag (1,1,-1) がメタプレクティックゲートであり、特定のプロトコルやゲートはTゲートよりもRゲートを使って容易に実装できるため、クォートリットのためのより良いゲートセットは Clifford+R であると主張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 16:01:35 GMT)
Quantum spin liquids of Rydberg excitations in a honeycomb lattice
induced by density-dependent Peierls phases [0.0] スピン軌道結合Rydberg原子の2次元ハニカム格子におけるボゾン励起の非線形輸送は、乱れた量子相を引き起こすことを示す。
この相は真の無秩序な相であり、スピンキラリティが無く、非自明な多体チャーン数で特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:36:57 GMT)
Quantum Squeezing of Slow-Light Dark Solitons via Electromagnetically
Induced Transparency [0.0] 我々は、電磁誘導透過(EIT)によるカーの非線形性を解き放つコールド原子ガス中におけるスローライトダークソリトン(SLDS)の量子効果を考える。
SLDSの量子揺らぎを、関連する非エルミート固有値問題を解くことで計算する。
EIT効果から寄与するKerrの非線形性が大きいことから,SLDSの量子的スクイーズを実現できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 05:33:48 GMT)
Quantum Information Transfer between a Two-Level and a Four-Level
Quantum System [0.0] 本研究では,異なる次元の量子オブジェクト間の量子情報伝達方式を実験的に実証する。
量子情報伝達の忠実度は 0.700 から 0.917 の範囲で、全て古典的な 2/3 を超える。
我々の研究は、量子情報伝達の新しい方向性に光を当て、2段階の量子システムを超えてエンタングリング操作を実装する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 12:26:37 GMT)
Photometric Redshift Estimation with Convolutional Neural Networks and
Galaxy Images: A Case Study of Resolving Biases in Data-Driven Methods [0.0] クラス依存残差とモード崩壊の2つの主要なバイアス形態を、測光赤方偏移を推定するケーススタディとして検討する。
CNNモデルに基づく2つのバイアスを解決するための一連のステップを提案する。
実験により,本手法はベンチマーク法よりもバイアス制御能力が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 02:59:33 GMT)
Performance of a one-parameter correlation factor for transcorrelation:
the Li-Ne total energies and ionization potentials [0.0] 電子を2つ以上含むシステムに対する最近提案したtranscorrelated (TC) アプローチの性能について検討した。
このようなアプローチの利点は、効率的な数値解析スキームが効率的なTCハミルトニアンで起こる2-体積分と3-体積分を計算するために設定できるため、その単純さに依存する。
与えられた基底集合内で正確な基底状態エネルギーを得るため、現在のTCスキームは、最近提案されたTCフル構成相互作用量子モンテカルロ法と結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 18:56:46 GMT)
Path toward manufacturable superconducting qubits with relaxation times
exceeding 0.1 ms [0.0] 減算エッチング処理により平均クォービットエネルギー緩和時間T1が70$mu$sに達し,最大値が100$mu$sを超える量子ビットが得られることを示す。
提案した製造プロセスは、高コヒーレンス超伝導量子ビットのための製造可能な300 mm CMOSプロセスに向けた重要なマイルストーンとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 15:28:06 GMT)
Optimal interferometry for Bell$-$nonclassicality by a
vacuum$-$one$-$photon qubit [0.0] 2つのモードにおける1つの光子重ね合わせのベル非古典性は、量子物理学の文脈で議論される最も顕著な非古典現象の1つである。
本研究では, 真空を用いた1光子のテクティタニー重ね合わせのための弱場ホモダイン測定法において, 局所現実性に頑健に違反する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 20:22:32 GMT)
On the Suitability of Neural Networks as Building Blocks for The Design
of Efficient Learned Indexes [0.0] 新たなトレンドは、機械学習技術とデータ構造を適切に組み合わせることだ。
この新しい領域はLearred Data Structuresという名前で書かれている。
我々は、ニューラルネットワークを学習データ構造の構築ブロックとして用いることに関する、最初の、より必要な比較実験分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 11:15:40 GMT)
Manage risks in complex engagements by leveraging organization-wide
knowledge using Machine Learning [0.0] 大きな組織では、異なるアカウントとビジネスユニットがサイロで機能することが多い。
組織全体に広がる集合的エクスペリエンスへの容易にアクセスによって、プロジェクトチームとビジネスリーダは、積極的に新たなエンゲージメントのリスクを予測し、管理することができます。
本稿では,MLOpsの原則を取り入れた機械学習ベースのソリューションについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 16:09:41 GMT)
Malaria detection in Segmented Blood Cell using Convolutional Neural
Networks and Canny Edge Detection [0.0] マラリア細胞検出の精度は95%以上である。
また、同程度の精度を維持しながら、トレーニングファイルサイズを減らすために、Canny画像処理を適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 18:34:35 GMT)
MSTGD:A Memory Stochastic sTratified Gradient Descent Method with an
Exponential Convergence Rate [0.0] 本稿では,指数収束率を持つ新しいアンダーラインメモリStochastic sunderlineTratified Gradient Descend(underlineMSTGD)アルゴリズムを設計する。
特に、MSTGDは2つの分散還元戦略を用いており、第1の戦略は、使用履歴勾配の比例pに応じて分散還元を行うことである。
指数収束率を達成すると主張する他のほとんどのアルゴリズムとは異なり、収束率はデータセットサイズN、バッチサイズnなどのパラメータとは独立である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 01:36:26 GMT)
Low-Dimensional High-Fidelity Kinetic Models for NOX Formation by a
Compute Intensification Method [0.0] この方法は、コンパクトモデル生成のためのケミカル・キネティクス・アルゴリズムの機械学習最適化に適応する。
3つの追加ノード(N, NO, NO2)からなる最小サイズの仮想反応ネットワークを構成する論理規則の集合を定義する。
結果として得られた18ノードの仮想反応ネットワークは、MLOCK符号化アルゴリズムによって処理され、NOX生成のための多数のコンパクトモデル候補を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 13:08:01 GMT)
Inflation of test accuracy due to data leakage in deep learning-based
classification of OCT images [0.0] 本研究では,2つの分類課題に対して,不適切なデータセット分割がモデル評価に及ぼす影響を実証した。
その結果,不適切な分割を伴うデータセット上で実験したモデルに対して,分類精度は3.9～26パーセント向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 14:08:42 GMT)
Imbalanced Classification via Explicit Gradient Learning From Augmented
Data [0.0] 本稿では、与えられた不均衡なデータセットを新しいマイノリティインスタンスに拡張する、新しい深層メタラーニング手法を提案する。
提案手法の利点は, 種々の不均衡比を持つ合成および実世界のデータセット上で実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 22:16:50 GMT)
ICSML: Industrial Control Systems Machine Learning inference framework
natively executing on IEC 61131-3 languages [0.0] 産業制御システム(ICS)は、第4次産業革命の実現に触媒的役割を果たしてきた。
従来のオペレーショナル・テクノロジー(OT)とIT(IT)の融合により、新たなユニークな脅威の風景が開かれた。
これは、外部ITハードウェア上で動作する機械学習(ML)ベースの異常検出方法に重点を置く防衛研究にインスピレーションを与えている。
PLC上でのMLモデルの実行を可能にするICSML(ICSML)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 09:37:28 GMT)
Hierarchical equations of motion approach to hybrid fermionic and
bosonic environments: Matrix product state formulation in twin space [0.0] 非平衡シナリオへの運動アプローチの階層方程式の双対空間の定式化を拡張する。
この新しいアプローチは、より大きく複雑なオープン量子系における非平衡量子力学の正確なシミュレーションを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 14:39:23 GMT)
Generation of Bimodal Solitons in a Sapphire Whispering Gallery Mode
Maser at Millikelvin Temperatures [0.0] ミリケルビン温度に冷却された固相3レベルメーザーにおけるバイモーダルソリトンの実験観察を行った。
このシステムは連続波系、密度のソリトン系、スパースソリトン系という3つの状態を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 06:43:11 GMT)
Gain in Performance of Teleportation with Uniformity-breaking
Distributions [0.0] 入力状態に関する事前情報は、量子テレポーテーションの効率を高めるために利用することができる。
入力アンサンブルの情報量の増加に伴い, 偏差が減少するにつれて, 平均忠実度が増大することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 08:31:37 GMT)
End-to-End High Accuracy License Plate Recognition Based on Depthwise
Separable Convolution Networks [0.0] ライセンスプレート認識のための新しいセグメンテーションフリーフレームワークを提案し,NP-ALPRデータセットを導入した。
提案するネットワークモデルは,最新のディープラーニング手法と最先端のアイデアと,新しいネットワークアーキテクチャのメリットで構成されている。
提案手法の有効性を3つの異なるデータセットで評価し,99%以上,70fps以上の認識精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 14:45:03 GMT)
Efficient anisotropic polariton lasing using molecular conformation and
orientation in organic microcavities [0.0] ポリ9,9-ジクチルフルオレン(PFO)の活性層を充填した高Qマイクロキャビティに基づく偏光子レーザーのしきい値の2倍の低減を報告した。
我々の知る限り、この閾値は、光学的に励起された有機垂直キャビティ表面発光光子と偏光子レーザーで示されるよりも低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 18:29:25 GMT)
Disordered ensembles of strongly coupled single-molecule plasmonic
picocavities as nonlinear optical metamaterials [0.0] 本稿では, ナノスケール強結合で実現したマクロコヒーレント非線形光学素子として, 分子ピオカビアンサンブルを用いることを提案する。
現実的な分子障害モデルでは,10kW/cm$2$程度の弱い光場の異相変調が室温での分子像の希薄アンサンブルを用いて実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 00:54:25 GMT)
Disentangling causal effects for hierarchical reinforcement learning [0.0] 本研究は、因果効果の階層を生かして、タスク固有の行動の学習を迅速化することを目的とする。
変分オートエンコーダを用いて制御可能な効果の分布をモデル化する階層的手法CEHRLを提案する。
ランダムな行動による探索と比較して、実験結果はランダムな効果探索がより効率的なメカニズムであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 19:18:09 GMT)
Connecting scrambling and work statistics for short-range interactions
in the harmonic oscillator [0.0] クエンチ後の情報スクランブルと作業統計の関係について検討する。
それぞれの正準作用素に対する2乗可換作用素の長時間平均は、作業確率分布の分散に直接比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 01:48:49 GMT)
Complete Excitation of Discrete Quantum Systems by Single Free Electrons [0.0] 達成可能な最大励起確率は100%$であり、これは結合強度と遷移対称性に関する特定の条件を必要とする。
我々の研究は、局所的な励起を制御し、そのような制御の境界を規定する自由電子の可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 10:22:17 GMT)
Classical versus Quantum: comparing Tensor Network-based Quantum
Circuits on LHC data [0.0] TNは局所交絡量子多体系を効率的に表すために設計された高次元テンソルの近似である。
古典的TNは大きな結合次元と高いヒルベルト空間写像を必要として、それらの量子対数に対して可視に作用することを示す。
次元性の向上により、古典的なTNは、非常に平坦な損失の状況につながり、勾配に基づく最適化手法の使用は極めて困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 19:00:01 GMT)
Classical simulation and theory of quantum annealing in a thermal
environment [0.0] 熱環境に結合した量子イジングモデルにおける量子アニールの研究を行った。
しかし、この準静的で等温的な進化は、緩和時間が無限に増加するため、アニーリングの終わり近くで失敗する。
本稿では,D波量子アニールの実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 10:40:19 GMT)
Characterizing fractional topological phases of lattice bosons near the
first Mott lobe [0.0] 強い相互作用において,最初のモット・ローブ付近のいくつかのギャップ位相を同定した。
これらは粒子ホール対称性によって、低充填で安定化された様々な量子ホール状態に接続される。
粒子型とホール型の両方の位相を特徴付け、ラウリン、ムーア-リード、ボソニック量子ホール状態と互換性のあるシグネチャを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 19:06:53 GMT)
ABO3 Perovskites' Formability Prediction and Crystal Structure
Classification using Machine Learning [0.0] ABO3型ペロブスカイトの成形性は予測され, 結晶構造は機械学習を用いて分類される。
我々の機械学習モデルは、望まれるペロブスカイト構造の急速な発展に役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 11:15:10 GMT)
A Tutorial on Adversarial Learning Attacks and Countermeasures [0.0] 機械学習モデルは、それを明示的にプログラムすることなく、高精度な予測を行うことができる。
敵の学習攻撃は 深刻なセキュリティの脅威を 引き起こす
本稿では、敵対的学習の原理を詳細に解説し、異なる攻撃シナリオを説明し、この脅威に対する最先端の防御機構について深い洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 17:14:45 GMT)
A Review of Emerging Research Directions in Abstract Visual Reasoning [0.0] 入力形態,隠蔽規則,目標課題,認知機能,主な課題の5次元に沿ってタスクを分類する分類法を提案する。
この調査で取り上げられた視点は、共有された異なる性質に関する問題を特徴づけることを可能にし、タスクを解くための既存のアプローチについて統一された視点を提供する。
そのうちの1つは、機械学習の文献において、異なるタスクが独立して検討されていることを示しており、これは人間の知性を測定するためにタスクが使用される方法とは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Feb 2022 14:58:02 GMT)