Learning Dynamic Mechanisms in Unknown Environments: A Reinforcement
Learning Approach [151.7] 我々は、未知のマルコフ決定プロセス(MDP)に基づき、エージェントがメカニズムデザイナと相互作用する問題を考える。
線形関数近似によるオンライン設定に着目し,複数ラウンドの相互作用を通じて動的ヴィクレー・クラーク・グルーブ(VCG)機構の回復を試みる。
我々の研究の重要な貢献は、報酬のないオンライン強化学習(RL)を導入して、豊かな政策空間を探索し、動的なVCGメカニズムの価格を見積もることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:17:23 GMT)
Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning
Work? [112.7] 大規模言語モデル(LM)は、いくつかのインプットラベルペア(デモ)を条件付けして、新しいインプットの予測を行うことで、インコンテキストで学習することができる。
実演のラベルをランダムに置き換えることは、パフォーマンスをほとんど損なうものではない。
デモの他の側面が、エンドタスクのパフォーマンスの主要な要因であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 17:25:19 GMT)
DataLab: A Platform for Data Analysis and Intervention [96.8] DataLabは統一されたデータ指向プラットフォームであり、ユーザはデータの特徴をインタラクティブに分析することができる。
ツールネームには、データセットレコメンデーションとグローバルビジョン分析のための機能がある。
これまでのところ、DataLabは1,715のデータセットと3,583の変換バージョンをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:32:19 GMT)
Off-Policy Evaluation with Policy-Dependent Optimization Response [90.3] 我々は,テキスト政治に依存した線形最適化応答を用いた非政治評価のための新しいフレームワークを開発した。
摂動法による政策依存推定のための非バイアス推定器を構築する。
因果介入を最適化するための一般的なアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 20:25:37 GMT)
Combining Observational and Randomized Data for Estimating Heterogeneous
Treatment Effects [82.2] 不均一な治療効果を推定することは、多くの領域において重要な問題である。
現在、現存するほとんどの作品は観測データにのみ依存している。
本稿では、大量の観測データと少量のランダム化データを組み合わせることで、不均一な処理効果を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:59:54 GMT)
Do autoencoders need a bottleneck for anomaly detection? [78.2] アイデンティティ関数を学習すると、異常検出にAEは役に立たない。
本研究では,非ボツルネック型AEの値について検討する。
無限大のAEを非ボトルネック型AEの極端な例として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 11:57:58 GMT)
Bayesian autoencoders with uncertainty quantification: Towards
trustworthy anomaly detection [78.2] 本研究では, ベイズオートエンコーダ (BAEs) の定式化により, 全体の異常不確かさを定量化する。
不確実性の質を評価するために,不確実性の予測を拒否するオプションを追加して,異常を分類する作業を検討する。
本実験は,BAEと総異常不確かさが,ベンチマークデータセットと製造用実データセットのセットに与える影響を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 12:20:04 GMT)
Regularized Zero-Range Hamiltonian for a Bose Gas with an Impurity [77.3] 不純物と相互作用するN個の同一ボソン系のハミルトニアンについて検討する。
短距離で作用する3体力を導入する。
この力の効果は、2つの粒子間のゼロレンジ相互作用の強度をゼロにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 15:34:06 GMT)
Sign and Basis Invariant Networks for Spectral Graph Representation
Learning [75.2] SignNetとBasisNetは、すべての必須対称性に不変な新しいニューラルアーキテクチャであり、したがって、原則化された方法で固有空間のコレクションを処理する。
我々のネットワークは理論的にはグラフ表現学習に強い -- 任意のスペクトルグラフ畳み込みを近似することができる。
実験により、スペクトルグラフフィルタの学習とグラフ位置エンコーディングの学習のためのネットワークの強みが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 23:11:59 GMT)
On Modality Bias Recognition and Reduction [70.7] マルチモーダル分類の文脈におけるモダリティバイアス問題について検討する。
本稿では,各ラベルの特徴空間を適応的に学習するプラグアンドプレイ損失関数法を提案する。
本手法は, ベースラインに比べ, 顕著な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 13:47:09 GMT)
PLSSVM: A (multi-)GPGPU-accelerated Least Squares Support Vector Machine [68.8] Support Vector Machines (SVM) は機械学習で広く使われている。
しかし、現代的で最適化された実装でさえ、最先端ハードウェア上の大きな非自明な高密度データセットにはうまくスケールしない。
PLSSVMはLVMのドロップイン代替として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 13:24:23 GMT)
Bridging the Urban-Rural Connectivity Gap through Intelligent Space,
Air, and Ground Networks [68.8] 農村部におけるコネクティビティは、通信ネットワークの主な課題の1つである。
我々は、農村部における最新のコネクティビティの取り組みを強調し、地球外ネットワークのソリューションについて議論し、地球外ネットワークの潜在的なメリットについて検討する。
我々は、農村部におけるコネクティビティの課題について議論し、最新のプロジェクトや研究、AIを用いたネットワークの強化について強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 13:40:35 GMT)
Capturing Actionable Dynamics with Structured Latent Ordinary
Differential Equations [68.6] 本稿では,その潜在表現内でのシステム入力の変動をキャプチャする構造付き潜在ODEモデルを提案する。
静的変数仕様に基づいて,本モデルではシステムへの入力毎の変動要因を学習し,潜在空間におけるシステム入力の影響を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 20:00:56 GMT)
Reachability analysis in stochastic directed graphs by reinforcement
learning [67.9] マルコフグラフにおける遷移確率のダイナミクスは差分包摂によってモデル化できることを示す。
我々は、ノードの集合の到達可能性確率の上限と下限を提供するために、報酬関数を設計する方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 08:20:43 GMT)
High-Dimensional Sparse Bayesian Learning without Covariance Matrices [66.6] 共分散行列の明示的な構成を避ける新しい推論手法を提案する。
本手法では, 数値線形代数と共役勾配アルゴリズムの対角線推定結果とを結合する。
いくつかのシミュレーションにおいて,本手法は計算時間とメモリにおける既存手法よりも拡張性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:35:26 GMT)
PromDA: Prompt-based Data Augmentation for Low-Resource NLU Tasks [61.5] 本稿では,低リソース自然言語理解(NLU)タスクのためのデータ拡張について述べる。
小型ソフト・プロンプトのみを訓練するPrompt-based Data Augmentation Model (PromDA)を提案する。
PromDAは2つの異なるビューを通して合成データを生成し、低品質データをNLUモデルを用いてフィルタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 05:09:27 GMT)
Exploring Multi-Modal Representations for Ambiguity Detection &
Coreference Resolution in the SIMMC 2.0 Challenge [60.6] 会話型AIにおける効果的なあいまいさ検出と参照解決のためのモデルを提案する。
具体的には,TOD-BERTとLXMERTをベースとしたモデルを用いて,多数のベースラインと比較し,アブレーション実験を行う。
以上の結果から,(1)言語モデルでは曖昧さを検出するためにデータの相関を活用でき,(2)言語モデルではビジョンコンポーネントの必要性を回避できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 12:10:02 GMT)
Comparative analysis of machine learning methods for active flow control [60.5] 遺伝的プログラミング(GP)と強化学習(RL)はフロー制御において人気を集めている。
この研究は2つの比較分析を行い、地球規模の最適化手法に対して最も代表的なアルゴリズムのいくつかをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 08:38:56 GMT)
Towards Accurate Knowledge Transfer via Target-awareness Representation
Disentanglement [56.4] 本稿では,TRED(Target-Awareness Representation Disentanglement)の概念を取り入れた新しいトランスファー学習アルゴリズムを提案する。
TREDは、対象のタスクに関する関連する知識を元のソースモデルから切り離し、ターゲットモデルを微調整する際、レギュレータとして使用する。
各種実世界のデータセットを用いた実験により,本手法は標準微調整を平均2%以上安定的に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 11:56:12 GMT)
Composing Complex and Hybrid AI Solutions [52.0] 一般的なAIアプリケーションで上記の機能を実現するためのAcumosシステムの拡張について述べる。
当社の拡張機能には、gRPC/Protobufインターフェースによるより汎用的なコンポーネントのサポートが含まれています。
デプロイ可能なソリューションとそのインターフェースの例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 08:57:06 GMT)
Efficient room-temperature molecular single-photon sources for quantum
key distribution [51.6] 量子鍵分散(QKD)は、情報理論の安全な方法で複数のユーザ間で暗号鍵を分配することを可能にする。
室温で動作し、785nmで発光する分子ベースの単一光子源を利用した概念QKDシステムを紹介し,実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 11:52:10 GMT)
Detection as Regression: Certified Object Detection by Median Smoothing [50.9] この研究は、ランダム化平滑化による認定分類の最近の進歩によって動機付けられている。
我々は、$ell$-bounded攻撃に対するオブジェクト検出のための、最初のモデル非依存、トレーニング不要、認定された防御条件を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 14:23:54 GMT)
Human-Centered Concept Explanations for Neural Networks [47.7] 概念活性化ベクトル(Concept Activation Vectors, CAV)のクラスを含む概念的説明を紹介する。
次に、自動的に概念を抽出するアプローチと、それらの注意事項に対処するアプローチについて議論する。
最後に、このような概念に基づく説明が、合成設定や実世界の応用において有用であることを示すケーススタディについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 01:27:31 GMT)
NeuralFusion: Neural Volumetric Rendering under Human-object
Interactions [46.7] 本稿では,リアルタイムな人間のパフォーマンスキャプチャ・レンダリングシステムであるNeuralHumanFVを提案する。
実時間暗黙的幾何推論のための階層的サンプリング戦略を用いたニューラルジオメトリ生成手法を提案する。
また,高分解能(例えば1k)とフォトリアリスティックテクスチャを生成するニューラルブレンディング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 17:10:07 GMT)
Joint Answering and Explanation for Visual Commonsense Reasoning [46.4] Visual Commonsense Reasoningは、よりハイレベルな視覚的理解を追求する試みである。
与えられた画像に対する質問応答と、回答説明のための合理的推論の2つの必須プロセスで構成されている。
本稿では,質問応答と推論プロセスの合理化を両立させるための知識蒸留強化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 11:26:52 GMT)
Partitioned Variational Inference: A Framework for Probabilistic
Federated Learning [45.9] フェデレートされた環境でVIを実行するためのフレームワークであるパーティショニング付き変分推論(PVI)を導入する。
我々はPVIの新たな支援理論を開発し、実践者にとって魅力的な選択となる多くの特性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 12:04:46 GMT)
CAKE: A Scalable Commonsense-Aware Framework For Multi-View Knowledge
Graph Completion [43.2] 従来の知識グラフの埋め込み技術は、不正なネガティブサンプリングとファクトビューリンク予測の不確実性に悩まされている。
本稿では,現実の3重項から実体概念を自動抽出する,新規でスケーラブルなCommonsense-Aware Knowledge Embedding (CAKE)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 03:30:22 GMT)
A function space analysis of finite neural networks with insights from
sampling theory [41.1] 非拡張活性化関数を持つ多層ネットワークが生成する関数空間は滑らかであることを示す。
入力が帯域制限の仮定の下では、新しいエラー境界を提供する。
前者の利点を示す決定論的一様とランダムサンプリングの両方を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:58:49 GMT)
Model Attribution of Face-swap Deepfake Videos [39.8] まず、いくつかのAutoencoderモデルに基づいて、DeepFakes from Different Models (DFDM)を用いた新しいデータセットを導入する。
具体的には、エンコーダ、デコーダ、中間層、入力解像度、圧縮比の5つの世代モデルを用いて、合計6450のDeepfakeビデオを生成する。
我々は,Deepfakesモデルの属性を多クラス分類タスクとして捉え,Deepfakes間の差異を探索するための空間的・時間的注意に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 20:05:18 GMT)
Robust Character Labeling in Movie Videos: Data Resources and
Self-supervised Feature Adaptation [39.4] 我々は、240のハリウッド映画と弱いラベルでキュレートされた169,000以上のフェイストラックのデータセットを提示する。
これらのトラックからハードサンプルをマイニングするために,埋め込み空間の近傍探索に基づくオフラインアルゴリズムを提案する。
全体として、多視点相関に基づく適応はより差別的で堅牢な顔埋め込みをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 23:18:30 GMT)
Active Learning for Point Cloud Semantic Segmentation via
Spatial-Structural Diversity Reasoning [38.8] 本稿では,この問題に対処するための新しい能動的学習手法を提案する。
SSDR-ALと呼ばれる本手法では,従来の点群をスーパーポイントに分類し,ラベル取得において最も情報に富む代表的点を選択する。
より実践的なシナリオでSSDR-ALをデプロイするために、ノイズを意識した反復ラベル方式を設計し、"ノイズの多いアノテーション"問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 10:06:47 GMT)
Towards Learning Causal Representations from Multi-Instance Bags [38.7] MIL(Multi-Instance Learning)は、インスタンスのグループとして表されるオブジェクトを扱う弱い教師付き学習の一種である。
本稿では,関心対象に対する因果関係として解釈可能な意味的意味表現を学習するTargetedMILアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 09:13:00 GMT)
Multi-View Graph Representation for Programming Language Processing: An
Investigation into Algorithm Detection [35.8] 本稿では,マルチビューグラフ(MVG)プログラム表現法を提案する。
MVGはコードのセマンティクスにより多くの注意を払っており、同時に複数のビューとしてデータフローと制御フローの両方を含んでいる。
実験では、MVGは従来の方法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 03:35:45 GMT)
Meta-Learning for Simple Regret Minimization [34.8] 本稿では,このメタ学習問題に対するベイズ的かつ頻繁なアルゴリズムを提案する。
頻繁なアルゴリズムのメタ単純後悔は$tildeO(sqrtm n + m/ sqrtn)$である。
バンディット問題のいくつかのクラスに対してアルゴリズムをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:56:54 GMT)
Learn From the Past: Experience Ensemble Knowledge Distillation [34.6] 本稿では,教師の知識伝達経験を統合した新しい知識蒸留法を提案する。
教師モデルの学習過程から適度な数の中間モデルを均一に保存し,これらの中間モデルの知識をアンサンブル手法で統合する。
意外な結論は、強いアンサンブルの教師が必ずしも強い学生を生み出すとは限らないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 04:05:09 GMT)
Faithful learning with sure data for lung nodule diagnosis [34.6] 結節分類を確実にするための協調学習フレームワークを提案する。
損失関数は,ノード分割マップに規制された解釈可能性制約を導入することで,信頼性の高い特徴を学習するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 06:33:11 GMT)
Exploring with Sticky Mittens: Reinforcement Learning with Expert
Interventions via Option Templates [31.8] 本稿では,長期強化学習課題の解決に専門家の介入を活用する枠組みを提案する。
我々は、強化学習を用いてトレーニング可能な潜在的オプションを符号化する仕様であるオプションテンプレートについて検討する。
我々は,3つの強化学習問題に対するアプローチを評価した結果,最先端のアプローチを桁違いに上回る結果となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 20:55:34 GMT)
JParaCrawl v3.0: A Large-scale English-Japanese Parallel Corpus [30.5] 本稿では,限られた資源しか利用できない言語対である英語と日本語の並列コーパスを大規模に作成する。
JParaCrawl v3.0という新しいウェブベースの英語と日本語のパラレルコーパスを導入している。
我々の新しいコーパスには、2100万以上のユニークな並列文ペアが含まれており、これは以前のJParaCrawl v2.0コーパスの2倍以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 10:52:00 GMT)
Dynamic Regret of Online Mirror Descent for Relatively Smooth Convex
Cost Functions [30.4] リプシッツ連続性も均一な滑らか性も存在しない場合でも、動的後悔を束縛することは可能であることを示す。
次に、相対的に強い凸性の付加条件により、動的後悔は経路長と勾配変化によって境界付けられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 17:35:07 GMT)
A Brief Survey on Adaptive Video Streaming Quality Assessment [30.3] 適応型ビデオストリーミングにおける品質・オブ・エクスペリエンス(QoE)の評価は,高度ネットワーク管理システムにおいて重要な役割を担っている。
我々は、適応的なビデオストリーミングのための機械学習技術を用いて、客観的QoEアセスメントモデルの様々なバリエーションを分析し、比較する。
既存のビデオストリーミングQoEアセスメントモデルにはまだ性能が限られており,実用的な通信システムに適用することは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:38:14 GMT)
HCIL: Hierarchical Class Incremental Learning for Longline Fishing
Visual Monitoring [30.1] 我々は,CILシナリオ下での最先端の階層的分類法を大幅に改善する階層的クラスインクリメンタルラーニング(HCIL)モデルを導入する。
CILシステムは、データストリームからより多くのクラスを学習できなければならない。つまり、少数のクラスに対するトレーニングデータのみを最初から用意し、新しいクラスを徐々に追加する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 23:53:11 GMT)
Non-stationary Bandits and Meta-Learning with a Small Set of Optimal
Arms [30.0] そこで本研究では,学習者が200ドル(約1万2000円)の帯域幅のタスクに直面する決定について検討する。
敵は各タスクの最適なアームを、M$アームのより小さな(しかし未知の)サブセットで選択することを制約される。
境界は既知のもの(非定常的メタラーニング設定)、あるいは未知のもの(非定常的バンディット設定)である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 22:28:01 GMT)
Improving Maximum Likelihood Difference Scaling method to measure inter
content scale [29.4] 知覚距離を考慮すれば、識別力、観察者の認知的負荷、必要な試行回数の面でメリットがもたらされることが示される。
MLDS法の欠点の1つは、異なるソースコンテンツから生成された刺激に対して得られる知覚尺度が一般的には比較にならないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 08:35:32 GMT)
FSGANv2: Improved Subject Agnostic Face Swapping and Reenactment [28.8] 顔交換と再現のためにFSGAN(Face Swapping GAN)を提案する。
従来とは違って,顔のトレーニングを必要とせず,顔のペアに適用可能な被験者交換方式を提案する。
顔の表情や表情の変化を調整し、単一の画像やビデオシーケンスに適用できる、新しい反復的深層学習に基づく顔の再現手法を導出する。
映像系列に対しては,再現性,デラウネー三角測量,バリ座標に基づく連続的な顔ビューの認識を導入し,顔領域をフェースコンプリートネットワークで処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:04:39 GMT)
NeuralKG: An Open Source Library for Diverse Representation Learning of
Knowledge Graphs [28.2] NeuralKGは知識グラフの多様な表現学習のためのオープンソースライブラリである。
従来のKGE、GNNベースのKGE、ルールベースのKGEを含む3種類の知識グラフ埋め込み(KGE)メソッドを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 09:13:13 GMT)
On Learning and Testing of Counterfactual Fairness through Data
Preprocessing [27.7] 機械学習は実生活における意思決定においてますます重要になっているが、人々は不適切な使用によってもたらされる倫理的問題を懸念している。
最近の研究は、機械学習の公正性に関する議論を因果的枠組みに持ち込み、対実的公正性の概念を精査している。
偏りのあるトレーニングデータから対実的に公正な決定を学習するために,dAta前処理(FLAP)アルゴリズムを用いてフェアラーニングを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 00:21:46 GMT)
Learning Multi-Task Gaussian Process Over Heterogeneous Input Domains [27.2] マルチタスクガウス過程(MTGP)は、相関タスクを学習するためのよく知られた非パラメトリックベイズモデルである。
本稿では,多様な入力領域でタスクを同時に学習する,新しいヘテロジニアス変分線形モデルであるコリージョン化(HSVLMC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 11:55:09 GMT)
Does Label Differential Privacy Prevent Label Inference Attacks? [26.9] ラベル微分プライバシ(LDP)は、パブリック機能と機密性の高いプライベートラベルを持つデータセット上で、プライベートMLモデルをトレーニングするための一般的なフレームワークである。
ラベル推論攻撃 (LIAs): LDPで訓練されたモデルは、公開トレーニング機能で評価でき、高い精度で、保護するために設計された非常にプライベートなラベルを復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 20:57:29 GMT)
Asyncval: A Toolkit for Asynchronously Validating Dense Retriever
Checkpoints during Training [26.1] ディープラーニングチェックポイントを検証するための簡単な戦略は、トレーニング中に実行するバリデーションループの追加である。
密集型レトリバー(DR)チェックポイントの検証はさほど簡単ではなく、バリデーションループの追加は効率的ではない。
トレーニング中のDRチェックポイントを効率的に検証するPythonベースのツールキットであるAsyncvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 06:07:58 GMT)
Refining Self-Supervised Learning in Imaging: Beyond Linear Metric [26.0] 本稿では,ジャカード類似度尺度を測度に基づく計量として活用する,新しい統計的視点を紹介する。
具体的には、提案した計量は、いわゆる潜在表現から得られた2つの適応射影間の依存度として解釈できる。
我々の知る限りでは、この事実上非線形に融合した情報は、Jaccardの類似性に埋め込まれており、将来有望な結果を伴う自己超越学習に新しいものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 19:25:05 GMT)
Matching Papers and Reviewers at Large Conferences [25.8] 本稿では,AAAI第35回AI会議(AAAI 2021)で最近実施されたレビュアーとペーパーのマッチング手法について検討する。
本手法は,(1)問題のあるマッチングを識別し,レビュア紙スコアを生成するための入力データの収集と処理,(2)優れたレビュア紙マッチングを見つけるための最適化問題の定式化と解決,(3)拒絶される可能性のある論文から決定境界に近い論文へリソースを移行させる新たな2段階レビュープロセスの導入,の3つの要素を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 20:06:18 GMT)
Towards Optimal Lower Bounds for k-median and k-means Coresets [25.7] 計量空間における点の集合が与えられたとき、$(k,z)$-クラスタリング問題は、センターと呼ばれる点の集合を見つけることからなる。
我々は、$(k,z)$クラスタリングの任意のコアセットが、少なくとも$Omega(k varepsilon-2 log n)$と$Omega(k varepsilon-2 D)$ポイントでなければならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:13:28 GMT)
ARIA: Adversarially Robust Image Attribution for Content Provenance [25.2] 本稿では,不正確な画像帰属を生じさせる有効な逆画像を生成する方法について述べる。
次に,深い視覚的フィンガープリントモデルに対する非知覚的敵対攻撃を防ぐアプローチについて述べる。
結果のモデルは、はるかに堅牢で、不飽和画像でも正確であり、数百万の画像を持つデータベースでも、良好に動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:11:45 GMT)
Robust and Accurate Authorship Attribution via Program Normalization [24.4] ソースコード帰属アプローチは、ディープラーニングの急速な進歩により、驚くほどの精度を実現している。
特に、他の作者の偽作を作ろうとする敵や、原作者を偽装しようとする敵に騙されやすい。
我々は、理論上、著者帰属アプローチの堅牢性を保証する新しい学習フレームワークである$textitnormalize-and-predict$(textitN&P$)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 20:45:35 GMT)
Sparse Neural Additive Model: Interpretable Deep Learning with Feature
Selection via Group Sparsity [22.8] ニューラル加算モデル(SNAM)の理論的性質を,非パラメトリック真理に取り組むための新しい手法を用いて検討した。
SNAMが正確なサポートリカバリ、すなわち完全な特徴選択を適切に正規化できることを示す。
さらに,SNAMの精度と効率性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 03:40:53 GMT)
Deep Understanding based Multi-Document Machine Reading Comprehension [22.3] 本稿では,多文書機械読解のための深い理解に基づくモデルを提案する。
単語の意味を正確に理解するために設計された3つの深い理解モジュールがある。
我々は,TriviaQA WebとDuReaderという2つの大規模ベンチマークデータセットを用いて,我々のモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 12:56:02 GMT)
Understanding Adversarial Robustness from Feature Maps of Convolutional
Layers [22.0] 畳み込み層の特徴マップからネットワークの摂動防止能力について検討する。
既存のニューラルネットワークの堅牢性を改善するための2つの実現可能な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 00:14:59 GMT)
Learning physics-informed simulation models for soft robotic
manipulation: A case study with dielectric elastomer actuators [21.3] 柔らかいアクチュエータは、緩やかな握りや器用な動きといったロボット作業に対して安全かつ適応的なアプローチを提供する。
このようなシステムを制御するための正確なモデルを作成することは、変形可能な物質の複雑な物理のために困難である。
本稿では,微分可能シミュレータと有限要素法の利点を組み合わせたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:15:05 GMT)
On the data requirements of probing [21.0] 本稿では,データセットの探索に必要なデータサンプル数を推定する新しい手法を提案する。
我々のフレームワークは、ニューラルネットワークNLPモデルの診断のために、探索データセットを体系的に構築するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:27:06 GMT)
Learning to Liquidate Forex: Optimal Stopping via Adaptive Top-K
Regression [19.9] 我々は、外国通貨(FC)で収益を上げ、国内通貨(HC)で経費を計上する企業のために行動する取引業者を学習することを検討する。
エージェントの目標は、トレーディングエピソードの終盤において、トレーディングエピソードの各ステップでFCを保持または販売することを決定したことにより、期待されるHCを最大化することである。
今後,すべてのFXレートを予測せずに,トップKのFXレートを予測できる新しい教師付き学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 09:33:10 GMT)
Quantum Interference between Photons and Single Quanta of Stored Atomic
Coherence [19.9] 我々は、原子-光ビームスプリッタ界面において、空飛ぶ光子と格納された原子コヒーレンス(マグノン)の単一量子との量子干渉を観測する。
ボソンを特徴づける群れの挙動は観察されるが、反感的にフェルミオンのようなアンチバンキングも観察される。
実証されたマグノン-光子量子インタフェースのハイブリッド特性は、多用途量子メモリプラットフォームに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 14:21:57 GMT)
An initial alignment between neural network and target is needed for
gradient descent to learn [19.2] ネットワークとターゲット関数が顕著なINALを持っていなければ、完全に接続されたネットワーク上のノイズの勾配勾配は、時間内に学習されないことが証明された。
結果は,INAL以外の対象関数の明示的な知識を必要とせずに,対称ニューラルネットワーク上での降下アルゴリズムの下位バウンドを導出することに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 17:36:53 GMT)
LF-VIO: A Visual-Inertial-Odometry Framework for Large Field-of-View
Cameras with Negative Plane [17.7] 視野の大きさ(FoV)は視覚オドメトリー(VO)と視覚慣性オドメトリー(VIO)において重要な役割を果たしている
非常に大きなFoVを持つカメラのためのリアルタイムVIOフレームワークLF-VIOを提案する。
単位長の3次元ベクトルを利用して特徴点を表現し、この課題を克服するために一連のアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 11:03:31 GMT)
Training Characteristic Functions with Reinforcement Learning:
XAI-methods play Connect Four [17.5] 本稿では、ニューラルネットワークの形で特徴関数を訓練し、単純な2人プレイゲームを実行するためのセットアップを提案する。
XAIメソッドの比較には3つの利点がある: 部分的な入力を実現する方法の曖昧さを軽減し、オフ・マニフォールドの評価を不要にし、互いに対戦させることでメソッドを比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 13:06:52 GMT)
Phrase-Based Affordance Detection via Cyclic Bilateral Interaction [17.0] 我々は、視覚言語の観点から、手当を知覚し、困難なフレーズベースの手当検出問題を考察する。
言語と視覚の特徴を段階的に整合させるために,循環的二元整合性向上ネットワーク(CBCE-Net)を提案する。
具体的には、CBCE-Netは、視覚と言語の共通した特徴を進歩的に更新する相互指導型視覚言語モジュールと、循環的に物体との相互作用の認識を容易にする循環的相互作用モジュール(CIM)から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 03:25:33 GMT)
Bidding Agent Design in the LinkedIn Ad Marketplace [16.8] オンラインマーケットプレースにおける自動入札エージェントの設計のための汎用最適化フレームワークを構築した。
結果として、フレームワークは、例えば、複数のプラットフォームにまたがる広告グループの共同最適化を可能にし、それぞれが独自のオークションフォーマットを実行している。
このフレームワークに基づいたLinkedInの広告マーケットプレースで、デプロイされた入札システムの実践的な学習を共有します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 03:01:57 GMT)
Dynamically Adjusting Case Reporting Policy to Maximize Privacy and
Utility in the Face of a Pandemic [16.5] 現在の非識別アプローチは非効率であり、ふりかえりの開示リスクアセスメントに依存している。
我々は、人物レベルの監視データのほぼリアルタイムな共有のために、非識別を動的に適用する枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:38:22 GMT)
Affect-Driven Modelling of Robot Personality for Collaborative
Human-Robot Interactions [16.4] 協調的な相互作用は、人間の感情的行動のダイナミクスに適応するために社会ロボットを必要とする。
社会ロボットにおける人格駆動行動生成のための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 11:09:10 GMT)
Learning Invariant Weights in Neural Networks [16.1] 機械学習でよく使われるモデルの多くは、データ内の特定の対称性を尊重することを制約している。
本稿では,ニューラルネットワークにおける不変性学習の限界値の最小化により,このアプローチに準ずる重み空間を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 00:17:09 GMT)
Ensemble Method for Estimating Individualized Treatment Effects [15.8] 本稿では,多様なモデルライブラリから推定された推定値をテキスト化するためのアルゴリズムを提案する。
43のベンチマークデータセット上でのアンサンブルとモデル選択を比較し、そのアンサンブルがほぼ毎回勝つことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 00:44:37 GMT)
Learning English with Peppa Pig [15.6] 本研究は,子どもの漫画『ペッパ・ピッグ』に基づくデータセットを用いて,自然主義的なグラウンドディングシナリオをシミュレートする第一歩である。
我々は、文字間の自然な対話からなるデータの一部に、単純なバイモーダルアーキテクチャを訓練する。
この訓練データに弱く、確立された信号があるにもかかわらず、我々のモデルは、音声言語の視覚的意味論の学習に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 19:14:35 GMT)
Prediction of Depression Severity Based on the Prosodic and Semantic
Features with Bidirectional LSTM and Time Distributed CNN [15.0] 抑うつ予測のための注意に基づくマルチモーダリティ音声とテキスト表現を提案する。
本モデルは,OzデータセットのDistress Analysis Interview Corpus-Wizardを用いて,参加者のうつ病重症度を推定するために訓練された。
実験では、過去の研究よりも統計的に有意な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 01:42:29 GMT)
On the Effectiveness of Dataset Watermarking in Adversarial Settings [14.1] 機械学習(ML)モデルのトレーニングに使用される(画像)データセットのオーナシップを実証するために,提案手法である放射能データについて検討する。
本研究では, 放射能データによるモデル抽出攻撃を効果的に回避できることを示し, モデル抽出に対して頑健なMLモデルのオーナシップ検証に使用できる可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 05:51:53 GMT)
Structure-aware Unsupervised Tagged-to-Cine MRI Synthesis with Self
Disentanglement [13.4] 我々は、入力と合成画像の間の構造的アライメントを明示的に強制することにより、一般的なアドオン構造特徴抽出器を学習する。
具体的には、基礎となる解剖構造と画像のモダリティのアンタングル化を実現するために、新しい入力出力画像パッチ自己学習方式を提案する。
我々は1,768,416,1,560個の被検者非依存スライスタグとシネMRIを用いて、我々のネットワークをトレーニングし、検証し、テストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 03:09:46 GMT)
HTGN-BTW: Heterogeneous Temporal Graph Network with Bi-Time-Window
Training Strategy for Temporal Link Prediction [13.4] 本稿では,時間的リンク予測タスクを解決するため,HTGN(Heterogeneous Temporal Graph Network)という汎用モデルを提案する。
最終テストではデータセットAで0.662482、データセットBで0.906923、平均Tスコアで0.628942で2位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 14:12:59 GMT)
Addressing Over-Smoothing in Graph Neural Networks via Deep Supervision [13.2] ディープグラフニューラルネットワーク(GNN)は、層数が増加すると過度に滑らかになる。
本研究では,すべての層で学習した表現を訓練に利用するDSGNNを提案する。
DSGNNは過度に平滑であり,ノードおよびグラフ特性予測問題における競合ベンチマークよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 06:05:55 GMT)
A Data-Driven Column Generation Algorithm For Bin Packing Problem in
Manufacturing Industry [12.6] ボンパッキング問題は実際のロジスティックなシナリオにおいて広く存在し、パッキング効率を改善し、輸送コストを削減することを目的としている。
厳密な制約は合理的な負荷では扱えないので、既存のアプローチでは最適解を得るのは難しい。
本稿では,Huaweiのパッケージパイプラインから収集した歴史的データから,パッケージングの知識を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 02:38:24 GMT)
Deep Learning, Natural Language Processing, and Explainable Artificial
Intelligence in the Biomedical Domain [12.3] まず、人工知能とその生物学および医学への応用について紹介する。
次に、深層学習法を第2節で説明する。
第3節では、自然言語処理とその生物医学領域への応用について記述する。
第4節では、説明可能な人工知能について紹介し、人工知能システムの説明可能性の重要性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 13:30:51 GMT)
'Cyber security is a dark art': The CISO as soothsayer [12.2] 商業組織は、データ漏洩やシステム妥協の脅威が拡大し、進化し続けるのに引き続き直面している。
多くの組織は、このような機能をリードするためにCISO(Chief Information Security Officer)を雇用している。
我々は15人のCISOと6人のシニア組織リーダーとの詳細な半構造化インタビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 15:21:29 GMT)
ANTLER: Bayesian Nonlinear Tensor Learning and Modeler for Unstructured,
Varying-Size Point Cloud Data [11.9] 非構造化点雲に基づくスカラー応答の予測は一般的な問題である。
本研究では,非構造化, 可変小点クラウドデータの関係をモデル化するための"Bayesian Learning and Modeler"(ANTLER)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 08:37:21 GMT)
TeachAugment: Data Augmentation Optimization Using Teacher Knowledge [11.7] 本稿では,TeachAugment と呼ばれる逆戦略に基づくデータ拡張最適化手法を提案する。
画像分類,セマンティックセグメンテーション,教師なし表現学習において,TeachAugmentは既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 06:22:51 GMT)
Learning ECG Representations based on Manipulated Temporal-Spatial
Reverse Detection [11.6] 本稿では,ECG表現を学習する上で,単純だが効果的な手法を提案する。
ECGの時間的特性と空間的特性にインスパイアされ、元の信号を水平に、垂直に、そして水平に、そして垂直に、それぞれ反転させる。
その結果,本手法で学習したECG表現は,下流タスクにおいて顕著な性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 02:01:09 GMT)
Near Optimal Reconstruction of Spherical Harmonic Expansions [11.4] L2(mathbbSd-1)$の任意の$fに対して、次数-$q$球高調波展開に必要な$f$の評価数は、対数係数まで最大$q$の球高調波空間の次元と等しいことを示す。
我々は、$mathbbSd-1$上の一様サンプリング点上の関数のみを評価することで、$f$の$q$展開を回復するための単純で効率的なアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:54:45 GMT)
AutoFR: Automated Filter Rule Generation for Adblocking [11.2] フィルタリストは、フィルタリスト作成者の小さなコミュニティによって手作業でキュレーションされ、維持される。
本稿では,ルール生成と評価のプロセスを完全に自動化する強化学習フレームワークであるAutoFRを紹介する。
ブロック広告と破損回避のトレードオフを制御しながら,マルチアームバンディットに基づくフィルタルールを生成するアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:27:27 GMT)
Sub-second Temporal Magnetic Field Microscopy Using Quantum Defects in
Diamond [10.5] 磁気顕微鏡は、ダイヤモンド中の窒素空隙(NV)欠陥中心の光学的に検出された磁気共鳴スペクトルの変化を観測することによって実現されている。
これらの広視野ダイヤモンドNV磁力計は、単一の磁場像を得るのに数分から数分の取得を必要とする。
ここでは、NVフォトルミネッセンスをロックイン検出することで、磁場撮像フレーム率を著しく向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 08:19:02 GMT)
Local Intensity Order Transformation for Robust Curvilinear Object
Segmentation [10.2] 血管疾患の早期発見のための網膜血管セグメンテーションや、道路条件の評価と維持のための舗装き裂セグメンテーションなど、多くの応用においてカービリナー構造が重要である。
現在、ディープラーニングベースの手法はこれらのタスクで素晴らしいパフォーマンスを実現している。
しかし、それらのほとんどは、強力な深層アーキテクチャを見つけることに重点を置いている。
本稿では,新しい局所強度次数変換を導入することにより,一般化性の向上を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 10:04:00 GMT)
Mental State Classification Using Multi-graph Features [9.9] 本研究では、ストレスや認知負荷などの高レベル精神状態に関連する下流推論タスクに対して、受動的多チャンネル脳波(EEG)装置から特徴を抽出する問題を考察する。
提案手法は,最近開発されたマルチグラフツールを活用し,複数のセンサ間の統計的依存構造(例えば相関)によって示される時系列グラフに適用する。
提案手法の有効性を3つの分類実験の文脈における従来のバンドパワーベース特徴と比較し,2つの特徴集合が相補的な予測情報を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 19:48:52 GMT)
Offline Learning of Counterfactual Predictions for Real-World Robotic
Reinforcement Learning [9.9] 我々はマニピュレータの関節速度にマルチモーダル感覚観測(ビジョンと力)をマッピングする政策を訓練する。
オンライン政策学習におけるオフライン学習の反事実予測と強制フィードバックを組み合わせることで,効果的な強化学習が可能になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:38:55 GMT)
Building a 3-Player Mahjong AI using Deep Reinforcement Learning [9.6] 我々は,深層強化学習を用いたサンマのAIであるMeowjongを紹介する。
Meowjongのモデルは、4人のMahjongのAIに匹敵するテスト精度を達成する。
Sanmaで最初のAIである私たちは、Meowjongがこのゲームの最先端技術であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 17:41:43 GMT)
MetaVA: Curriculum Meta-learning and Pre-fine-tuning of Deep Neural
Networks for Detecting Ventricular Arrhythmias based on ECGs [9.6] 心室不整脈(VA)は突然の心臓死の主な原因である。
グループレベルの多様性を解決するために,カリキュラム学習法(CL)を用いたモデル非依存メタラーニング(MAML)を提案する。
利用可能なECGデータセットを3つ組み合わせて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 01:26:19 GMT)
Generalised Gaussian Process Latent Variable Models (GPLVM) with
Stochastic Variational Inference [9.5] ミニバッチ学習が可能なBayesianVMモデルの2倍の定式化について検討する。
このフレームワークが、異なる潜在変数の定式化とどのように互換性を持つかを示し、モデルの組を比較する実験を行う。
我々は、膨大な量の欠落データの存在下でのトレーニングと、高忠実度再構築の実施を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:21:51 GMT)
Extracting Effective Subnetworks with Gumebel-Softmax [9.2] 我々は、より大規模な未訓練の作業から効果的な作業作業場を抽出できる別の作業方法を提案する。
本手法は, Gumbel Softmax を用いた様々なトポロジーを探索し, 抽出する。
結果として得られた作業は、トレーニング時間を短縮し、パフォーマンスを改善する、非常に効率的な再スケーリングメカニズムを使用してさらに強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:31:30 GMT)
OCR-IDL: OCR Annotations for Industry Document Library Dataset [8.9] 商用OCRエンジンを用いたIDL文書のOCRアノテーションを公開する。
寄付されたデータセット(OCR-IDL)は20万USドル以上と見積もられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:30:48 GMT)
Morphology Without Borders: Clause-Level Morphological Annotation [8.6] 形態学を単語レベルではなく節レベルの現象と考えることを提案する。
我々は,英語,ドイツ語,トルコ語,ヘブライ語という4つの類型的に異なる言語を対象として,節レベルの形態に関する新しいデータセットを提供する。
実験の結果,節レベルタスクは各単語レベルタスクよりも格段に難しいが,言語間では同等に複雑であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 17:20:28 GMT)
OptGAN: Optimizing and Interpreting the Latent Space of the Conditional
Text-to-Image GANs [8.3] 生成したサンプルが信頼でき、現実的、あるいは自然であることを保証する方法について研究する。
本稿では,条件付きテキスト・ツー・イメージGANアーキテクチャの潜在空間における意味論的理解可能な方向を識別するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 20:00:33 GMT)
Consolidated Adaptive T-soft Update for Deep Reinforcement Learning [8.1] T-softの更新は、ターゲットネットワークのノイズロスト更新ルールとして提案されている。
本研究では,AdaTerm の更新ルールを利用して,適応型 T-soft (AT-soft) 更新を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 05:40:07 GMT)
An exploration of the performances achievable by combining unsupervised
background subtraction algorithms [8.0] バックグラウンドサブトラクション(BGS)は、ビデオでモーション検出を行うための一般的な選択肢である。
毎年何百ものBGSアルゴリズムがリリースされているが、それらを組み合わせて動きを検出することは、ほとんど探索されていない。
組み合わせ戦略によって、この膨大な量の利用可能なBGSアルゴリズムを活用でき、パフォーマンス改善のための大きなスペースを提供できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 08:51:23 GMT)
Bridging the Gap Between Patient-specific and Patient-independent
Seizure Prediction via Knowledge Distillation [7.3] 既存のアプローチは通常、てんかんの信号の高度にパーソナライズされた特性のために、患者固有の方法でモデルを訓練する。
患者固有のモデルは、蒸留された知識と追加のパーソナライズされたデータによって得られる。
提案手法を用いて,CHB-MIT sEEGデータベース上で5つの最先端の発作予測法を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 10:30:29 GMT)
GAME-ON: Graph Attention Network based Multimodal Fusion for Fake News
Detection [7.3] 我々は,マルチモーダルフェイクニュース検出のためのより堅牢なデータ表現を学習するための,グラフニューラルネットワークに基づくエンドツーエンドトレーニング可能なフレームワークであるGAME-ONを提案する。
当社のモデルはTwitter上で平均11%向上し、Weiboでは2.6%のマージンで競争力を維持する一方で、最も優れた最先端ベースラインよりも65%少ないパラメータを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 03:27:37 GMT)
Quantum cost of dense coding and teleportation [7.2] 本稿では,d次元密度符号化プロトコルの量子コストが,古典的メッセージ送信時のd+3に等しいことを示す。
対照的に、高次元テレポーテーションプロトコルの量子コストは、二次元の場合のコストの最大値である13に等しい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 08:15:55 GMT)
A Hardware-Aware System for Accelerating Deep Neural Network
Optimization [7.2] 本稿では,事前学習したスーパーネットワークからサブネットワークを自動的に,かつ効率的に検出する包括的システムを提案する。
新たな探索手法とアルゴリズムと予測器のインテリジェントな利用を組み合わせることで、最適なサブネットワークを見つけるのに必要な時間を著しく短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 20:07:29 GMT)
Image reconstruction algorithms in radio interferometry: from
handcrafted to learned denoisers [7.1] 本稿では,プラグイン・アンド・プレイ方式にヒントを得た,無線干渉計測のための新しい画像再構成アルゴリズムを提案する。
このアプローチは、ディープニューラルネットワーク(DNN)をノイズとしてトレーニングすることで、事前の画像モデルを学ぶことで構成される。
学習したデノイザをフォワード-バックワード最適化アルゴリズムにプラグインし、デノイザのステップをグラデーション-ディフレッシュなデータ-忠実度ステップで交互に繰り返す単純な反復構造を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 20:26:33 GMT)
Raman Spectrum Matching with Contrastive Representation Learning [7.1] コントラスト表現学習に基づくラマンスペクトルマッチングのための新しい機械学習手法を提案する。
提案手法は, 予測精度において, 技術水準を著しく向上させるか, あるいは同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 08:32:27 GMT)
Confidence Calibration for Object Detection and Segmentation [6.7] 本章では,物体検出とセグメンテーションモデルのための信頼性校正について検討する。
本稿では,よく知られたキャリブレーション手法の拡張である多変量信頼度キャリブレーションの概念を紹介する。
予測キャリブレーション誤差を拡張して,オブジェクト検出とセグメンテーションモデルのミス・カ・リ・ブラクションを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 15:59:51 GMT)
A Survey of Multilingual Models for Automatic Speech Recognition [6.7] 言語間移動は多言語自動音声認識の課題に対する魅力的な解法である。
自己監督学習の最近の進歩は、多言語ASRモデルで使用されるラベルなし音声データへの道を開いた。
多様な言語や技術の研究から多言語モデルを構築するためのベストプラクティスを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 09:31:40 GMT)
Nanodiamonds based optical-fiber quantum probe for magnetic field and
biological sensing [6.6] 本研究では, ナノダイアモンドNV中心を化学修飾した小型光ファイバー量子プローブを開発した。
プローブの磁場検出感度は0.57 nT/Hz1/2 @ 1Hzに著しく向上し、ナノダイアモンドNVに基づくファイバ磁力計の新たな記録となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 01:22:08 GMT)
Towards an Accountable and Reproducible Federated Learning: A FactSheets
Approach [6.5] フェデレートラーニング(FL)は、分散データとプライベートデータに基づくモデルの共有トレーニングのための新しいパラダイムである。
AF2 Frameworkを導入し、検証可能なクレームと暗黙の事実を融合することにより、FLを説明責任で実装する。
AIライフサイクルに透明性と信頼性を注入するためのAI FactSheetsを構築しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 00:34:14 GMT)
Multi-view Gradient Consistency for SVBRDF Estimation of Complex Scenes
under Natural Illumination [6.3] 本稿では,自然照明下で観察された複雑なシーンの表面反射率を空間的に変化させる手法を提案する。
エンドツーエンドのプロセスでは、シーンの幾何学のモデルと、シーンの表面をキャプチャするいくつかの画像を使用する。
実験により, 複雑な形状を持つ任意の屋外シーンに対して, 現実的な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 23:49:39 GMT)
Exploratory Hidden Markov Factor Models for Longitudinal Mobile Health
Data: Application to Adverse Posttraumatic Neuropsychiatric Sequelae [6.0] 外傷性後神経精神障害の後遺症(APNS)は、外傷性出来事の後、退役軍人や何百万人ものアメリカ人の間で一般的である。
この研究は、RecyOver afteR traumA (AURORA) 研究から収集された客観的モバイルデバイスデータによって動機付けられている。
本研究では,個別時間および連続時間探索型隠れマルコフ因子モデルを構築し,個人の心理的条件をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:53:22 GMT)
Accelerating Neural Architecture Exploration Across Modalities Using
Genetic Algorithms [5.6] 多目的アーキテクチャ探索を加速するために, 遺伝的アルゴリズムと軽量に訓練された客観予測器を反復サイクルで組み合わせる方法を示す。
NASの研究はコンピュータビジョンのタスクを中心に行われており、最近になって自然言語処理の急速な発展など他のモダリティも深く研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 20:01:36 GMT)
Mining Naturally-occurring Corrections and Paraphrases from Wikipedia's
Revision History [5.3] 我々はウィキペディアのリビジョン履歴から構築された新しいリソースであるWiCoPaCoを紹介する。
様々な修正や書き直しを含む、人間の寄稿者による多くの編集を含んでいる。
このようなリソースを構築する主な動機について論じ、どのように構築されたかを説明し、フランス語で最初の応用を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 09:24:38 GMT)
Equilibrium Aggregation: Encoding Sets via Optimization [4.8] 平衡集約と呼ばれる最適化に基づく手法を提案する。
本研究は,エクイリビウム・アグリゲーションの特別な事例として,既存のアグリゲーション・メソッドを復元可能であることを示す。
我々は,その効率を中央値推定,クラスカウント,分子特性予測の3つのタスクで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:13:55 GMT)
Improving Amharic Handwritten Word Recognition Using Auxiliary Task [4.6] アムハラ語はエチオピアで最も広く使われている文学言語の一つである。
ディープラーニング技術は、エンドツーエンドで認識するために使われました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 13:45:39 GMT)
Interfacing Finite Elements with Deep Neural Operators for Fast
Multiscale Modeling of Mechanics Problems [4.3] 本研究では,機械学習を用いたマルチスケールモデリングのアイデアを探求し,高コストソルバの効率的なサロゲートとしてニューラル演算子DeepONetを用いる。
DeepONetは、きめ細かい解法から取得したデータを使って、基礎とおそらく未知のスケールのダイナミクスを学習してオフラインでトレーニングされている。
精度とスピードアップを評価するための様々なベンチマークを提示し、特に時間依存問題に対する結合アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 20:46:08 GMT)
APEACH: Attacking Pejorative Expressions with Analysis on
Crowd-Generated Hate Speech Evaluation Datasets [4.0] APEACHは、特定されていないユーザによって生成されるヘイトスピーチの収集を可能にする方法である。
ヘイトスピーチの群集生成を制御し,最小限のポストラベルのみを追加することにより,ヘイトスピーチ検出の一般化と公平な評価を可能にするコーパスを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 02:04:38 GMT)
Screening Gender Transfer in Neural Machine Translation [4.0] 本稿では,最先端機械翻訳システムにおける情報フローの同定を目的とする。
ジェンダー情報は、エンコーダとデコーダによって構築されたすべてのトークン表現で見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 09:05:31 GMT)
Integrated multimodal artificial intelligence framework for healthcare
applications [3.6] 我々は,マルチモーダル入力を利用するAIシステムの生成とテストを容易にするために,統合されたホリスティックAI in Medicineフレームワークを提案し,評価する。
このアプローチでは、一般化可能なデータ前処理と機械学習モデリングステージを使用し、医療環境における研究やデプロイメントに容易に適応できる。
このフレームワークは、さまざまなヘルスケアのデモンストレーションにおいて、同様のシングルソースアプローチを上回る、一貫して、堅牢にモデルを生成できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 22:08:09 GMT)
A Novel Hand Gesture Detection and Recognition system based on
ensemble-based Convolutional Neural Network [3.6] コンピュータビジョンとパターン認識コミュニティでは,手の部分検出が課題となっている。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャのようなディープラーニングアルゴリズムは、分類タスクにおいて非常に一般的な選択肢となっている。
本稿では,CNNに基づくアプローチのアンサンブルを用いて,予測時の高分散や過度な問題,予測誤差などの問題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 06:46:58 GMT)
Scalable Gaussian-process regression and variable selection using
Vecchia approximations [3.4] ヴェッキアをベースとしたミニバッチサブサンプリングは、偏りのない勾配推定器を提供する。
偏りのない勾配推定器を提供するVecchiaベースのミニバッチサブサンプリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:22:38 GMT)
Deep Dirichlet uncertainty for unsupervised out-of-distribution
detection of eye fundus photographs in glaucoma screening [3.4] 現在の最先端のソリューションは現実世界のシナリオに対して堅牢ではなく、アウト・オブ・ディストリビューションのケースに対する過度な予測を提供する。
そこで本稿では,ディリクレ分布に基づくモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 11:51:45 GMT)
Implicit Optimizer for Diffeomorphic Image Registration [3.2] 本稿では,Diffomorphic Image Registration (IDIR) の高速かつ正確なインプシットを提案する。
提案手法を2つの大規模MR脳スキャンデータセットで評価し,提案手法が従来の画像登録手法よりも高速かつ優れた登録結果を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 05:04:29 GMT)
The Reality of Multi-Lingual Machine Translation [3.2] 『多言語機械翻訳の現実』では、機械翻訳システムにおける2言語以上の使用の利点と危険性について論じている。
著者: ディープラーニングアプリケーションの主な例は機械翻訳です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:44:06 GMT)
Weakly Supervised Instance Segmentation using Motion Information via
Optical Flow [3.1] 画像と光の流れから抽出した外観と運動の特徴を利用する2ストリームエンコーダを提案する。
提案手法は,最先端手法の平均精度を3.1倍に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 22:41:54 GMT)
Predicting 4D Liver MRI for MR-guided Interventions [3.0] 臓器の動きは、画像誘導の介入において未解決の課題となる。
視野が大きいリアルタイム高分解能4次元MRIのための新しい手法を提案する。
取得時間を2分に短縮した小さなトレーニングサイズでは,すでに有望な結果が得られていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 11:34:25 GMT)
Switching and amplifying three-body Casimir effects [2.6] 3つの孤立したマクロな物体間のカシミール相互作用の最初の観測を報告した。
本稿では,オプティカル・メカニカル・カシミール相互作用を利用した3つの端末切換え可能なアーキテクチャを提案する。
カシミールトランジスタは3体の仮想光子相互作用を制御するための重要な開発であり、カシミール効果によるセンシングと情報処理に潜在的な応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 03:48:56 GMT)
Singlet-doublet transitions of a quantum dot Josephson junction detected
in a transmon circuit [2.6] トランモン転移スペクトルのマイクロ波分光により、量子ドットの基底状態パリティを探索することができる。
その結果、半導体ベースの$0-pi$ qubitsとAndreev qubitsの実現が容易となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 15:20:55 GMT)
Learning to Schedule Heuristics for the Simultaneous Stochastic
Optimization of Mining Complexes [2.5] 提案したL2P(Learning-to-perturb)ハイパーヒューリスティックは,マルチ隣り合うシミュレートアニールアルゴリズムである。
L2Pは、効率、堅牢性、一般化能力に重点を置いて、いくつかの実世界の鉱業施設で試験されている。
その結果,反復回数を30～50%削減し,計算時間を30～45%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:20:14 GMT)
A residual-based message passing algorithm for constraint satisfaction
problems [2.5] メッセージパッシングアルゴリズムに残差ベースの更新ステップを導入する。
提案アルゴリズムは, メッセージ更新の収束を改善し, 計算コストの低い満足度しきい値付近の解を求める際の成功確率を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 02:43:20 GMT)
Decision Making in Non-Stationary Environments with Policy-Augmented
Monte Carlo Tree Search [2.2] 不確実性のある意思決定(DMU)は多くの重要な問題に存在している。
オープンな課題は、時間とともに環境のダイナミクスが変化する非定常環境におけるDMUである。
本稿では,RLの強みと計画の両立を両立させ,弱点を緩和するハイブリッド意思決定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 22:31:37 GMT)
6D Rotation Representation For Unconstrained Head Pose Estimation [2.1] 本研究は, 基底真理データに対する回転行列形式を導入して, あいまいな回転ラベルの問題に対処する。
このようにして、提案手法は、ポーズ予測を狭角に制限する従来のアプローチとは正反対に、全回転の外観を学習することができる。
AFLW2000およびBIWIデータセットを用いた実験により,提案手法が他の最先端手法よりも最大20%高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 08:41:13 GMT)
RRL:Regional Rotation Layer in Convolutional Neural Networks [2.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像分類とオブジェクト検出において非常によく機能する。
本稿では,既存のネットワークに挿入可能なモジュールを提案し,その回転不変性をCNNの特徴抽出層に直接組み込む。
このモジュールには学習可能なパラメータがなく、モデルの複雑さを増すことはない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 06:07:53 GMT)
Human Detection of Political Deepfakes across Transcripts, Audio, and
Video [2.1] 我々は、コミュニケーションのモダリティが、実際の政治演説を製造と区別する人々の能力にどのように影響するかを示す。
参加者はサイレントビデオよりも音声の方が正確で、テキストの書き起こしよりもサイレントビデオの方が正確である。
政治家の信念に対する大衆の認識と一致しない政治演説は、参加者の視覚的手がかりへの依存を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:47:32 GMT)
Attacks and Faults Injection in Self-Driving Agents on the Carla
Simulator -- Experience Report [1.9] 運転シミュレーター内を走行する自動運転エージェントにおける敵攻撃とソフトウェア障害の注入について報告する。
訓練されたエージェントに敵の攻撃や障害が注入された場合、誤った判断を下し、安全性を著しく損なう可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:46:12 GMT)
Optimizing quantum codes with an application to the loss channel with
partial erasure information [1.9] 本稿では、量子通信において重要な役割を果たす損失チャネル、特に長距離における量子鍵分布について検討する。
我々は,損失粒子を決定的に,確率的に回収するための符号化を最適化する,数値的なツールセットを開発した。
これにより、この特定の環境での絡み合った状態の分布に理想的な新しい符号にたどり着くことができ、また、量子ビットの符号化や非決定論的補正が既知のQECCよりも有利であることを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 13:08:01 GMT)
Reconstruction of Perceived Images from fMRI Patterns and Semantic Brain
Exploration using Instance-Conditioned GANs [1.7] 我々は, インスタンス定義型GAN(IC-GAN)モデルを用いて, fMRIパターンからの画像を, 正確な意味的属性と保存低レベル詳細の両方で再構成する。
実例の特徴,ノイズベクトル,およびそれに対応するfMRIパターンからの刺激の密度ベクトルを予測するために,尾根回帰モデルを訓練した。
IC-GANジェネレータを用いて、これらのfMRI予測変数に基づいて、新しいテスト画像の再構成を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 13:51:00 GMT)
Causal discovery for observational sciences using supervised machine
learning [1.7] 因果推論は因果効果を推定することができるが、データが実験的に収集されない限り、統計分析は事前に特定された因果モデルに依存する必要がある。
いくつかの正しい方法は既に存在するが、通常はより小さなサンプルで苦労する。
ほとんどの手法は、非常にスパースな因果モデルに焦点をあてるが、これは必ずしも現実的なデータ生成機構の現実的な表現ではないかもしれない。
本稿では,これら3つの欠点に対処する新たな因果発見手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:44:00 GMT)
MUC-driven Feature Importance Measurement and Adversarial Analysis for
Random Forest [1.6] 我々は形式的手法と論理的推論を活用して、ランダムフォレスト(RF)の予測を説明する新しいモデル固有の方法を開発した。
提案手法は, 最小不飽和コア(MUC)を中心に, 特徴重要度, 局所的・グローバル的側面, および対向的サンプル分析に関する包括的ソリューションを提供する。
提案手法はユーザ中心のレポートを作成でき,リアルタイムアプリケーションにレコメンデーションを提供するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 06:15:47 GMT)
Analyzing the "Sleeping Giants" Activism Model in Brazil [1.5] スリーピングジャイアンツ・ブラジル(SGB)は、企業がターゲットのメディアから広告を削除するよう求めるためにTwitterを使ってメディアに対してキャンペーンを行った。
本研究は,2020年5月から9月にかけてSGBが実施した3つの活動の定量的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 22:50:55 GMT)
Domain Adaptation: the Key Enabler of Neural Network Equalizers in
Coherent Optical Systems [1.5] 本稿では,実伝送におけるニューラルネットワークに基づく等化器の校正のための領域適応とランダム化手法を提案する。
このアプローチでは、トレーニングプロセスの最大99%が削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 13:46:33 GMT)
Gen\'eLive! Generating Rhythm Actions in Love Live! [1.4] リズムアクションゲーム(英: rhythm action game)は、音楽セッション中にプレイヤーが正しいタイミングでコマンドを発行するよう挑戦される音楽ベースのビデオゲームである。
この作業の前に、同社は手動でチャートを作成したため、コストのかかるビジネス運用が実現した。
本稿は,KLab がグラフ合成に深層生成モデルを適用した方法を示し,グラフ生成プロセスがいかに改善されたかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 17:03:36 GMT)
Learning to Identify Perceptual Bugs in 3D Video Games [1.4] そこで本研究では,学習に基づく手法を用いて,知覚的バグの範囲を同定できることを示す。
World of Bugs (WOB)は、3Dゲーム環境でABDメソッドをテストするオープンプラットフォームである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:50:11 GMT)
A Deep Learning Approach for Network-wide Dynamic Traffic Prediction
during Hurricane Evacuation [1.4] 本稿では,ネットワーク規模で避難トラフィックを予測するための新しいデータ駆動手法を提案する。
ハリケーン避難のネットワーク力学を学習するための動的グラフ畳み込みLSTM(DGCN-LSTM)モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 05:40:24 GMT)
Monogenic Wavelet Scattering Network for Texture Image Classification [1.2] 2次元テクスチャ画像分類のための新しいモノニックウェーブレット散乱ネットワーク(MWSN)を提案する。
我々のMWSNは、解釈可能な係数で有用な階層的・方向的特徴を抽出できる。
CUReTテクスチャ画像データベースを用いて,標準STNよりもMWSNの方が優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 04:20:16 GMT)
Long-Term Missing Value Imputation for Time Series Data Using Deep
Neural Networks [1.2] 本稿では、ディープラーニングモデル、特にMultiLayer Perceptron(MLP)を用いて、変数の欠落値を推定する手法を提案する。
ランダムに欠落した個々の観察を埋めるのではなく、長い連続的なギャップを埋めることに集中する。
本手法は, 長期環境モニタリング観測においてよく見られる, 1変数に大きなギャップを持つデータセットの利用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 00:29:30 GMT)
Deep neural networks for fine-grained surveillance of overdose mortality [1.1] 薬物や薬物のクラスは、死亡証明書に関する国際疾病分類第10条(ICD-10)コードを通じて特定することができる。
F1スコア99.13%の深層学習名義認識モデルが開発された。
このモデルは、現在の監視ルックアップテーブルに存在しない新しい薬物のミススペルや新しい物質を識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 01:04:26 GMT)
Self-Supervised and Interpretable Anomaly Detection using Network
Transformers [1.1] 本稿では,異常検出のためのNetwork Transformer(NeT)モデルを提案する。
NeTは、解釈性を改善するために、通信ネットワークのグラフ構造を組み込んでいる。
提案手法は, 産業制御システムにおける異常検出の精度を評価することによって検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 22:05:59 GMT)
Patch-VQ: 'Patching Up' the Video Quality Problem [1.0] No-Reference (NR) Perceptual Video Quality Assessment (VQA) は、ソーシャルメディアおよびストリーミングメディアアプリケーションにおいて複雑で未解決で重要な問題である。
現在のNRモデルでは、実世界の"In-the-wild"ビデオデータ上での予測能力に制限がある。
私たちは、39,000の現実世界の歪曲したビデオと117,000の空間的局所化されたビデオパッチを含む、最も大きな(遠くまで)主観的なビデオ品質データセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 05:57:21 GMT)
Evolutionary scheduling of university activities based on consumption
forecasts to minimise electricity costs [0.9] 本稿では,大学キャンパスの電力コスト削減を目標とする予測・最適化問題の解法を提案する。
提案手法は,多次元時系列予測と大規模最適化の新しいアプローチを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 10:18:56 GMT)
Sharing classical secrets with continuous-variable entanglement:
Composable security and network coding advantage [0.9] 量子通信のためのポイント・ツー・ポイントプロトコルに対して,マルチパーティ・エンタングルド・リソースが真に有利であることを示す。
これは、量子通信のためのポイント・ツー・ポイントプロトコルよりも真に有利な、マルチパーティ・エンタングルド・リソースの最初の具体的な例である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 13:59:14 GMT)
A blob method method for inhomogeneous diffusion with applications to
multi-agent control and sampling [0.7] 重み付き多孔質媒質方程式(WPME)に対する決定論的粒子法を開発し,その収束性を時間間隔で証明する。
提案手法は,マルチエージェントカバレッジアルゴリズムや確率測定のサンプリングに自然に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 19:49:05 GMT)
RELMOBNET: A Robust Two-Stage End-To-End Training Approach For
MOBILENETV3 Based Relative Camera Pose Estimation [0.6] 相対カメラポーズ推定は3次元再構成と視覚的位置推定において重要な役割を担っている。
本稿では,MobileNetV3-LargeをベースとしたSiameseネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 17:27:26 GMT)
ciscNet -- A Single-Branch Cell Instance Segmentation and Classification
Network [0.6] 我々は,細胞核の分断,分別,計数を行うcoNIC Challenge 2022法について述べる。
私たちのコードはhttps://git.scc.kit.edu/ciscnet/ciscnet-conic-2022で公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 13:47:25 GMT)
Sensing accident-prone features in urban scenes for proactive driving
and accident prevention [0.6] 本稿では,ダッシュカムから取得したリアルタイム画像に基づいて,事故発生時の特徴を視覚的にドライバに通知する。
事故のホットスポット周辺のGoogleストリートビュー画像は、深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のファミリーを訓練するために使用される
CNNは事故が発生しやすい特徴を検出し、ある都市のシーンを事故のホットスポットと非ホットスポットに分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:05:53 GMT)
Exploring Fairness in District-based Multi-party Elections under
different Voting Rules using Stochastic Simulations [0.5] 多くの民主社会では、地域を地理的に区分し、その地区に居住する選挙人の選好に基づき、各地区の代表が選出される地区ベースの選挙を使用している。
これは、多くの選挙人が選挙結果に不満を抱いている状況に繋がる可能性を示しており、これは民主主義では望ましくない。
機械学習アルゴリズムの公正性に関する現在の文献に触発されて、政治的選択に関係なく、選挙人の満足度を定量化するための公正性の尺度を定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:03:03 GMT)
Hypercube Quantum Search: Exact Computation of the Probability of
Success in Polynomial Time [0.2] グロバーの量子探索は最も重要な量子アルゴリズムの1つである。
本稿では,ハイパーキューブレイアウト上の量子探索について詳細に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:05:38 GMT)
Effect of quantum jumps on non-Hermitian system [0.1] まず、実効ハミルトニアンをマスター方程式に基づいて導出し、開量子系の力学を記述する。
次に、量子ジャンプの1階と2階までシステム状態を拡張する。
2レベル系の力学とフェルミオン超流体の非平衡相転移に対する量子ジャンプの効果を実証し、議論した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 10:09:57 GMT)
Towards neoRL networks; the emergence of purposive graphs [0.0] AIをパーポープするためのNeoRLフレームワークは、認識マップをエミュレートした潜在学習を実装している。
エージェントの報酬の期待は、考慮された空間で学習された投射として表現され、ネオRLエージェントはパーポーブな振る舞いを抽出することができる。
パーポーブネットワークが支配するネオRLエージェントは、学習中にユークリッド空間をリアルタイムでナビゲートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 11:19:05 GMT)
Towards Safe, Real-Time Systems: Stereo vs Images and LiDAR for 3D
Object Detection [0.0] 従来の格差アルゴリズムによるマルチモーダル学習は、パラメータの数を増やすことなく、画像ベースの結果を改善することができる。
ステレオエラーによる学習は,LiDARに類似した3Dローカライゼーション能力を付与できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 15:41:58 GMT)
The multi-time propagators and the consistency condition [0.0] N$時間変数を持つ波動関数の時間進化は、量子力学のファインマン図によって導かれる。
波動関数の進化は、時間変数の空間上の「パス非依存」特性と呼ばれる重要な特徴をもたらす。
幾何学的な観点では、この整合性条件はゼロ曲率条件とみなすことができ、マルチタイム進化は時間変数の平坦な空間上の互換性のある平行移動として扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 12:50:53 GMT)
The Dynamic Resilience of Urban Labour Networks [0.0] 都市は経済成長と繁栄の効果的なエンジンであり、労働市場における複雑なダイナミクスをインキュベートしている。
これは、労働者に利益をもたらすために労働市場を最適化したい政策立案者にとって挑戦となる。
都市における求人ネットワークの構造について検討し,その拡散特性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:05:51 GMT)
Steady state in strong bath coupling: reaction coordinate versus
perturbative expansion [0.0] 強結合状態の定常状態を得るために現在使われている2つの戦略を分析し比較する。
期待され,期待されているように,これらの2つの戦略の予測は,いくつかのパラメータ領域で一致していることを示す。
両戦略の極めて単純な妥当性基準を導入し,検証に成功し,妥当性範囲の問題に対する回答を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 14:43:02 GMT)
Statistics and Deep Learning-based Hybrid Model for Interpretable
Anomaly Detection [0.0] ハイブリッド手法は、予測タスクと予測タスクの両方において、純粋統計的および純粋深層学習法より優れていることが示されている。
MES-LSTMは、これらの課題を克服する解釈可能な異常検出モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 14:17:03 GMT)
Stacked Residuals of Dynamic Layers for Time Series Anomaly Detection [0.0] 多変量時系列における異常検出を行うために,終端から終端までの微分可能なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、信号の線形予測可能なコンポーネントを分離するために設計された動的システムのカスケードである。
異常検出器は、予測残差の時間的構造を利用して、孤立した点異常とセットポイントの変化の両方を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 01:50:22 GMT)
Simulability of high-dimensional quantum measurements [0.0] 我々は、$mathcalM$と任意の量子状態$rho$から得られた統計を、最初に$rho$を低次元空間に圧縮することによって正確に回収することを要求する。
完全な量子圧縮が可能であり、集合 $mathcalM$ が合同測定可能である場合に限る。
ホワイトノイズや損失を受ける全ての射影測定に対して最適シミュレーションモデルを解析的に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:22:29 GMT)
Robust spin squeezing from the tower of states of $U(1)$-symmetric spin
Hamiltonians [0.0] スピンスクイージングは、初期分解されたスピン状態の非線型、絡み合った進化を通じて生成されることを示す。
この結果は、量子シミュレーションと量子力学を結びつけて、様々なハミルトン力学のスクイーズ力を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:04:04 GMT)
Quantum fluctuations, particles and entanglement: a discussion towards
the solution of the quantum measurement problems [0.0] 量子測定の問題は、新しい観点から再考される。
Schr"odinger cat conundrum や EPR paradox などの有名なパズルを概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 08:34:01 GMT)
Quantum Radiation and Dissipation in Relation to Classical Radiation and
Radiation Reaction [0.0] この研究は、原子-磁場相互作用からの放射現象の研究を継続する。
原子の内部動力学の成分が磁場の真空ゆらぎからどのように生じるかを示す。
また, 決定論的平均場が内部の古典的平均成分を駆動して古典的放射を放出し, 古典的放射反応を受けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 04:18:58 GMT)
Pushing the limits in real-time measurements of quantum dynamics [0.0] 因子的累積量に基づく評価スキームは,このような誤差の影響を桁違いに低減できることを示す。
誤差レジリエンスは、検出エラーの一般的な理論と、自己組立量子ドットを通した単一電子トンネルの実験データによって支持される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:36:12 GMT)
Probing symmetries of quantum many-body systems through gap ratio
statistics [0.0] 我々は、ギャップ比分布 P(r) の研究を離散対称性が存在する場合に拡張する。
我々は、量子時計モデルや正準鎖から周期駆動スピンシステムまで、多体物理学の幅広い応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:14:10 GMT)
Oscillatory Neural Network as Hetero-Associative Memory for Image Edge
Detection [0.0] 画像エッジ検出のためのヘテロ連想メモリとして,ONNを用いた新しい画像処理手法を提案する。
この研究は、ONNを画像処理アプリケーションのためのヘテロ連想メモリとして探求した最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 08:09:29 GMT)
Novel techniques for improvement the NNetEn entropy calculation for
short and noisy time series [0.0] エントロピー測度には、時系列の長さや振幅に対する感度、外部ノイズに対するロバスト性などの欠点がある。
NNetEnエントロピー測度はこれらの問題を克服するために導入された。
SNRが30dBを超えると、NNetEnエントロピーの計算誤差が10%を超えないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 14:01:13 GMT)
Multi-Layer Perceptron Neural Network for Improving Detection
Performance of Malicious Phishing URLs Without Affecting Other Attack Types
Classification [0.0] 多層パーセプトロン(MLP)は、悪意のあるURLと半構造化URLを区別する際の精度が高い。
バックプロパゲーションの重量調整は、他の攻撃種とフィッシングを区別する上でより重要であるものを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 14:36:55 GMT)
Model Comparison and Calibration Assessment: User Guide for Consistent
Scoring Functions in Machine Learning and Actuarial Practice [0.0] 本発明のユーザガイドは、モデルの校正や妥当性を評価する統計的手法を再検討し、明確化する。
予測対象を事前に指定することの重要性を強調し、この対象とモデルの比較においてスコアリング関数を選択することを強調する。
結果は、労働者の報酬と顧客の混乱に関する2つの実データケーススタディに伴って説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 15:52:19 GMT)
Magneto-optical rotation: Accurate approximated analytical solutions for
single probe atomic magnetometers [0.0] 解析解が存在しない単プローブ4状態原子磁気センサの近似解析解を報告する。
この近似解析解は、数値解が存在しない場合の広いプローブとデチューニングにおいて優れた精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 15:53:56 GMT)
Machine Learning based refinement strategies for polyhedral grids with
applications to Virtual Element and polyhedral Discontinuous Galerkin methods [0.0] ポリヘドラルグリッドリファインメントを扱うための2つの新しい戦略を提案する。
1つはk平均クラスタリングアルゴリズムを用いて、精製されるポリヘドロンの点を分割する。
2つ目は、畳み込みニューラルネットワークを使用して、要素の「形」を分類し、「アドホック」精製基準を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 12:21:51 GMT)
Low degree Lorentz invariant polynomials as potential entanglement
invariants for multiple Dirac spinors [0.0] 複数の空間のような分離されたディラック粒子の系を考える。
局所固有ローレンツ群のスピノル表現の下で不変量を構成する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 03:19:16 GMT)
Lorentz invariance violation (LIV) in some basic phenomena in quantum
physics [0.0] 原子物理学におけるいくつかの基本的な現象におけるローレンツ対称性の違反について研究する。
水素原子とヘリウム原子のスペクトル上でのLIVによる補正を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:44:49 GMT)
Language technology practitioners as language managers: arbitrating data
bias and predictive bias in ASR [0.0] 我々は、言語政策のレンズを使用して、業界におけるASRシステムのトレーニングとテストの現在の実践が、これらの体系的なエラーの違いをもたらすデータバイアスにどのように結びつくかを分析する。
我々は,言語資源の再フレーミングを,市場だけでなく,言論コミュニティの有意義な協力のもとに設計すべき(公的な)基盤として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 10:37:52 GMT)
Incremental Inference on Higher-Order Probabilistic Graphical Models
Applied to Constraint Satisfaction Problems [0.0] 論文はPGM文学に3つの貢献をしている。
第一に、スドクスのようなグラフ彩色問題における因子グラフとクラスタグラフの比較である。
第二に、地図学における実践的な問題、すなわち土地被覆分類の促進に対するクラスタグラフの応用である。
第3に、制約満足度問題に対するPGMの定式化と、従来のPGMでは複雑すぎる問題を解決するためにPurge-and-mergeと呼ばれるアルゴリズムがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 19:13:47 GMT)
Improving generalization with synthetic training data for deep learning
based quality inspection [0.0] 教師付きディープラーニングは、トレーニングのために大量の注釈付きイメージを必要とする。
実際には、そのようなデータの収集と注釈付けは費用がかかり、手間がかかる。
ランダムに生成した合成訓練画像を用いることで、領域不安定性に対処できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:51:01 GMT)
Imaging arbitrary incoherent source distributions with near
quantum-limited resolution [0.0] 任意の分布を持つ非コヒーレント音源の近接量子制限遠距離画像分解能を得るためのアプローチを実証する。
本手法は, 音源分布の事前の知識を前提とせず, 空間モードデマルチプレクシングによる撮像への適応的アプローチを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:55:11 GMT)
Identifying charge density and dielectric environment of graphene using
Raman spectroscopy and deep learning [0.0] グラフェンの性質に対する環境の影響はラマン分光法によって評価できる。
このような変動の影響を克服し、電荷密度や誘電体環境に応じてグラフェンラマンスペクトルを分類する深層学習モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 00:25:01 GMT)
How Do Mothers and Fathers Talk About Parenting to Different Audiences?:
Stereotypes and Audience Effects: An Analysis of r/Daddit, r/Mommit, and
r/Parenting Using Topic Modelling [0.0] 本研究は,Redditにおける育児に関する議論を分析した。
異なるオーディエンスと対話する際の個人言語における話題の変動を研究する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 20:35:35 GMT)
From Biological Synapses to Intelligent Robots [0.0] ヘビアンシナプス学習は、機械学習とインテリジェンスのための機能的関連モデルとして議論されている。
適応的な学習と制御の可能性を、監督なしで先導する。
ここで収集された洞察は、インテリジェントなロボティクスとセンサーシステムの選択ソリューションとして、Hebbianモデルに向けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 12:39:22 GMT)
Flexible variable selection in the presence of missing data [0.0] 本稿では,非パラメトリックな変数選択アルゴリズムと多重計算を組み合わせることで,非ランダムなデータが存在する場合のフレキシブルなパネルを開発する。
提案手法の動作特性は良好であり,既存のペナル化回帰手法と比較して高い分類性能を有するパネルが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 21:41:03 GMT)
Expanding variational quantum eigensolvers to larger systems by dividing
the calculations between classical and quantum hardware [0.0] 限られた資源を持つ量子コンピュータ上で、多粒子ハミルトニアンの固有値問題を効率的に解くためのハイブリッド古典量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、より多くの量子評価を犠牲にして必要となる量子ビット数を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 19:14:23 GMT)
Exchanging quantum correlations and non-local information between three
qubit-syatem [0.0] 3つの量子ビット間の量子相関と非局所情報の交換は、ジアロシンスキー・モリヤ(DM)を介して直接または間接的に行われる。
DM相互作用が絡み合いを発生させる能力は、ダイポール相互作用のために表示されるものよりも大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 11:28:56 GMT)
Emergent quantum correlations and collective behavior in non-interacting
quantum systems subject to stochastic resetting [0.0] 我々は,Rabiリセットの存在下でのコヒーレント振動を受ける非相互作用スピン系のダイナミクスについて検討した。
リセットは一般に長距離量子および古典的相関を誘導することを示す。
熱力学の限界では、スピン系は集合的な振舞いを特徴付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 12:22:19 GMT)
Electron scattering of mass-inverted in graphene quantum dots [0.0] 円グラフェン量子ドットのディラック電子の質量反転による静電ポテンシャルの散乱について検討した。
量子ドット内の質量項に加えて、質量項の存在が電子の散乱に強く影響していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:37:26 GMT)
Data refinement for fully unsupervised visual inspection using
pre-trained networks [0.0] まず、汚染されたトレーニングセットを用いて、これらの事前学習された手法の、完全に教師なしの文脈に対する堅牢性を評価する。
次に,SROCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 15:25:05 GMT)
Casimir effect and Lorentz invariance violation [0.0] 本研究では,LIVによるカシミール効果(フォース)の補正を計算する。
これは自然界でLIVをテストするための直接プローブを与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 18:45:46 GMT)
Candidate entanglement invariants for two Dirac spinors [0.0] 2つの空間的な分離ディラック粒子を考え、局所固有直交ローレンツ群のスピノル表現の下で5つの不変量を構成する。
構築されたローレンツ不変量はすべて、積状態に対してゼロである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 01:14:32 GMT)
Bulk-edge correspondence in the trimer Su-Schrieffer-Heeger model [0.0] ザックの位相はミラー対称鎖の場合の量子化のままである。
バルクエッジ対応を確立する試みは、グリーン関数や合成次元への拡張を通じてなされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 13:40:39 GMT)
Behaviorally Grounded Model-Based and Model Free Cost Reduction in a
Simulated Multi-Echelon Supply Chain [0.0] ブルウィップは在庫管理における残響効果の問題である。
ブルウィップの研究は、この現象に対する行動の影響を一貫して強調してきた。
著者は、行動に基づくモデルベースアプローチとモデルフリーアプローチの両方を用いて、ブルウィップを緩和するアルゴリズム的なアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 16:02:06 GMT)
An Ensemble Approach for Patient Prognosis of Head and Neck Tumor Using
Multimodal Data [0.0] 頭頸部腫瘍の予後を予測するために,深層マルチタスクロジスティック回帰(MTLR),コックス比重ハザード(CoxPH),CNNモデルを組み込んだマルチモーダルネットワークを提案する。
提案手法は,HECKTORテストセットのC-インデックス0.72を達成し,HECKTORチャレンジの予後タスクにおける第1位を救った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 07:50:59 GMT)
A deep learning approach for direction of arrival estimation using
automotive-grade ultrasonic sensors [0.0] 自動車級超音波センサを用いた到着方向推定のための深層学習手法を提案する。
提案手法が既存のアルゴリズムの既知の制限を克服する方法について実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 13:43:20 GMT)
A Robust Multi-Objective Bayesian Optimization Framework Considering
Input Uncertainty [0.0] エンジニアリング設計のような現実的なアプリケーションでは、設計者は複数の目的と入力の不確実性を考慮に入れたい場合が多い。
入力の不確実性を考慮した多目的最適化を効率的に行うための新しいベイズ最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 17:45:26 GMT)
A Geometric View of Closure Phases in Interferometry [0.0] クロージャ位相は3$要素干渉計アレイにおける相関関係の閉ループ積の位相である。
主三角形の保存特性に, 閉包相とその要素に基づく汚損, 翻訳に対する不変性が複雑に関係していることが示される。
我々は、この幾何学的理解を、Very Large ArrayとEvent Horizon Telescopeのデータを用いて、幅広いインターフェロメトリ条件で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Feb 2022 17:29:56 GMT)