Local and Global GANs with Semantic-Aware Upsampling for Image
Generation [201.4] ローカルコンテキストを用いて画像を生成することを検討する。
セマンティックマップをガイダンスとして用いたクラス固有の生成ネットワークを提案する。
最後に,セマンティック・アウェア・アップサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:24:25 GMT)
PartAfford: Part-level Affordance Discovery from 3D Objects [113.9] パートレベルの空き地探索(PartAfford)の課題について紹介する。
対象物当たりの空きラベルのみを考慮し、(i)3D形状を部品に分解し、(ii)各部品が特定の空きカテゴリに対応する方法を検出する。
本稿では,パーセンテージ・セットの監督と幾何学的原始正規化のみを活用することで,パートレベルの表現を発見する新しい学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 02:58:36 GMT)
On the Benefits of Large Learning Rates for Kernel Methods [110.0] 本稿では,カーネル手法のコンテキストにおいて,現象を正確に特徴付けることができることを示す。
分離可能なヒルベルト空間における2次対象の最小化を考慮し、早期停止の場合、学習速度の選択が得られた解のスペクトル分解に影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 13:01:04 GMT)
Learning Neural Hamiltonian Dynamics: A Methodological Overview [109.4] Hamiltonian dynamicsは、ニューラルネットワークに正確な長期予測、解釈可能性、データ効率の学習を与える。
我々は最近提案したハミルトンニューラルネットワークモデルについて、特に方法論に焦点を当てて体系的に調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 22:54:39 GMT)
RawlsGCN: Towards Rawlsian Difference Principle on Graph Convolutional
Network [102.3] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は多くの現実世界のアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
GCNはしばしばノードの次数に対する性能の相違を示し、結果として低次ノードの予測精度が悪化する。
我々は、Rawlsian差分原理の観点から、GCNの次数関連性能格差を緩和する問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 05:07:57 GMT)
Learning Semantic Segmentation from Multiple Datasets with Label Shifts [101.2] 本論文では,ラベル空間が異なる複数のデータセットを対象としたモデルの自動学習手法であるUniSegを提案する。
具体的には,ラベルの相反と共起を考慮に入れた2つの損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 18:55:19 GMT)
Combining Modular Skills in Multitask Learning [94.8] モジュラー設計は、ニューラルネットワークが様々な知識の面をアンタングルして再結合し、新しいタスクにより系統的に一般化することを奨励する。
この研究では、各タスクは(潜在的に小さな)インベントリから潜在的な離散スキルのサブセットと関連付けられていると仮定する。
ネットワークのモジュラー設計により、強化学習におけるサンプル効率が著しく向上し、教師あり学習における数ショットの一般化が図られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 16:07:19 GMT)
Structure Extraction in Task-Oriented Dialogues with Slot Clustering [94.3] タスク指向対話では、対話構造はしばしば対話状態間の遷移グラフと見なされている。
本稿では,タスク指向対話における構造抽出のための簡易かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 20:18:12 GMT)
Filter-enhanced MLP is All You Need for Sequential Recommendation [89.1] オンラインプラットフォームでは、ログされたユーザの行動データはノイズを含まないことは避けられない。
周波数領域の雑音を減衰させる信号処理から,フィルタアルゴリズムのアイデアを借用する。
逐次レコメンデーションタスクのための学習可能なフィルタを備えたオールMLPモデルである textbfFMLP-Rec を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 05:49:35 GMT)
Bandit Learning with General Function Classes: Heteroscedastic Noise and
Variance-dependent Regret Bounds [88.6] 我々は、報酬関数が一様有界関数の一般クラスに属するバンディットモデルを学ぶことを考える。
一般帯域モデルのための多段階学習フレームワークを提案する。
本稿では,まず,経験的リスク最小化に基づく分散認識信頼セットを構築するアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 08:25:26 GMT)
Optimal Adaptive Strategies for Sequential Quantum Hypothesis Testing [87.2] 適応的および非適応的戦略を用いた2つの量子状態間の逐次仮説テストについて検討する。
両状態間の相対エントロピーの測定により,これらの誤差は指数関数的に減少することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 01:58:49 GMT)
Bayesian Structure Learning with Generative Flow Networks [85.8] ベイズ構造学習では、データから有向非巡回グラフ(DAG)上の分布を推定することに興味がある。
近年,ジェネレーティブ・フロー・ネットワーク(GFlowNets)と呼ばれる確率モデルのクラスが,ジェネレーティブ・モデリングの一般的なフレームワークとして紹介されている。
DAG-GFlowNetと呼ばれる本手法は,DAGよりも後方の正確な近似を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:53:10 GMT)
LISA: Learning Interpretable Skill Abstractions from Language [85.2] 言語条件による実演から多種多様な解釈可能なスキルを学習できる階層型模倣学習フレームワークを提案する。
本手法は, 逐次的意思決定問題において, 言語に対するより自然な条件付け方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:43:24 GMT)
Confidence Based Bidirectional Global Context Aware Training Framework
for Neural Machine Translation [75.0] 我々は、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)のための信頼に基づく双方向グローバルコンテキスト認識(CBBGCA)トレーニングフレームワークを提案する。
提案したCBBGCAトレーニングフレームワークは,3つの大規模翻訳データセットにおいて,NMTモデルを+1.02,+1.30,+0.57 BLEUスコアで大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 10:24:22 GMT)
Data-to-text Generation with Variational Sequential Planning [74.4] 非言語的な入力からテキスト出力を生成することを目的としたデータ・ツー・テキスト生成の課題について考察する。
協調的かつ有意義な方法で高レベルの情報を整理する責任を負う計画要素を付加したニューラルモデルを提案する。
我々は、計画と生成のステップをインターリーブしながら、構造化された変動モデルで逐次、潜在計画を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 13:17:59 GMT)
Towards Machine Learning for Placement and Routing in Chip Design: a
Methodological Overview [72.8] 配置とルーティングは、現代のチップ設計フローにおいて必須かつ困難な2つのタスクである。
機械学習は、そのデータ駆動性によって有望な見通しを示しており、知識や事前への依存度は低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 06:28:44 GMT)
Limitations of Deep Learning for Inverse Problems on Digital Hardware [71.8] 逆問題(特に測定結果からデータを再構成するタスク)のクラスに着目する。
有限次元逆問題は小さな緩和パラメータに対してバナッハ・マズール計算可能でないことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 00:20:12 GMT)
Resolving label uncertainty with implicit posterior models [71.6] 本稿では,データサンプルのコレクション間でラベルを共同で推論する手法を提案する。
異なる予測子を後部とする生成モデルの存在を暗黙的に仮定することにより、弱い信念の下での学習を可能にする訓練目標を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 18:09:44 GMT)
Supervised Machine Learning Algorithm for Detecting Consistency between
Reported Findings and the Conclusions of Mammography Reports [66.9] マンモグラフィーは患者の病態の診断を文書化する。
多くの報告は非標準用語(非BI-RADS記述子)と不完全文を含んでいる。
本研究の目的は,報告された結論と,報告された放射線学の知見に基づいて期待される結果とを比較して,そのような不一致を検出するツールを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 08:59:04 GMT)
MSCTD: A Multimodal Sentiment Chat Translation Dataset [66.8] マルチモーダルチャット翻訳(MCT)という新しいタスクを導入する。
MCTは、関連する対話履歴と視覚的コンテキストの助けを借りて、より正確な翻訳を生成することを目的としている。
本研究は,マルチモーダルチャット翻訳とマルチモーダル対話感情分析の両方の研究を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 09:40:46 GMT)
Point Set Self-Embedding [63.2] この研究は、高密度な点の情報を視覚的だが知覚不可能な形でスペーサーバージョンにエンコードする、点集合自己埋め込みの革新的な方法を示す。
自己埋め込みポイントセットは、通常のダウンサンプルとして機能し、モバイルデバイス上で効率的に視覚化することができる。
リモートサーバ上で詳細な分析を行うために,自己埋め込み情報を活用して,元のポイントセットを完全に復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 07:03:33 GMT)
The Right Spin: Learning Object Motion from Rotation-Compensated Flow
Fields [61.7] 人間がどのように動く物体を知覚するかは、コンピュータービジョンにおける長年の研究課題である。
この問題の1つのアプローチは、これらすべての効果をモデル化するためのディープネットワークを教えることである。
運動場からカメラの回転を推定する新しい確率モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 22:05:09 GMT)
Rethinking and Refining the Distinct Metric [61.2] 我々は、その期待に基づいて異なるトークンの数を再スケーリングすることで、異なるスコアの計算を洗練する。
実験的および理論的証拠の両面から,本手法が元の異なるスコアで示されるバイアスを効果的に除去することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 07:36:30 GMT)
Evaluating the Adversarial Robustness of Adaptive Test-time Defenses [60.6] このような適応型テストタイムディフェンスを分類し、その潜在的なメリットと欠点を説明します。
残念なことに、適切な評価を行うと、静的モデルが大幅に改善されることはない。
推論コストを同時に増加しながら、基盤となる静的モデルを弱めるものもあります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 12:11:40 GMT)
Artificial Intelligence for Cyber Security (AICS) [55.6] ワークショップは、サイバーセキュリティの問題へのAIの適用に焦点を当てる。
サイバーシステムは大量のデータを生成し、これを効果的に活用することは人間の能力を超えます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 18:27:41 GMT)
Online Learning with Knapsacks: the Best of Both Worlds [54.3] オンライン学習の課題として,意思決定者が,リソース制約の有限セットに違反することなく,期待する報酬を最大化したい,という課題を提起する。
当社のフレームワークは,意思決定者がそのエビデンスを柔軟かつコスト論的に扱えるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 12:10:48 GMT)
Rectified Max-Value Entropy Search for Bayesian Optimization [54.3] 我々は、相互情報の概念に基づいて、修正されたMES取得関数を開発する。
その結果、RMESは、いくつかの合成関数ベンチマークと実世界の最適化問題において、MESよりも一貫した改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 08:11:02 GMT)
Pessimistic Q-Learning for Offline Reinforcement Learning: Towards
Optimal Sample Complexity [51.5] 有限水平マルコフ決定過程の文脈におけるQ-ラーニングの悲観的変種について検討する。
ほぼ最適サンプル複雑性を実現するために,分散再現型悲観的Q-ラーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:39:36 GMT)
A Mutually Reinforced Framework for Pretrained Sentence Embeddings [49.3] InfoCSEは高品質な文埋め込みを学習するための新しいフレームワークである。
文表現モデル自体を利用して、以下の反復的な自己スーパービジョンプロセスを実現する。
言い換えれば、表現学習とデータアノテーションは相互に強化され、強い自己超越効果が導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 14:00:16 GMT)
Fast Feature Selection with Fairness Constraints [49.1] モデル構築における最適特徴の選択に関する基礎的問題について検討する。
この問題は、greedyアルゴリズムの変種を使用しても、大規模なデータセットで計算的に困難である。
適応クエリモデルは,最近提案された非モジュラー関数に対する直交整合探索のより高速なパラダイムに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 12:26:47 GMT)
Text Smoothing: Enhance Various Data Augmentation Methods on Text
Classification Tasks [47.5] 滑らかな表現は、事前訓練されたマスキング言語モデルから得られる候補トークンの確率である。
本研究では,テキストの平滑化という効率的なデータ拡張手法を提案し,文を1ホット表現から制御可能な平滑表現に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 14:54:08 GMT)
Unsupervised Representation Learning for Point Clouds: A Survey [47.5] 大規模クラウドラベリングの制約により,教師なしのポイントクラウド表現学習が注目されている。
本稿では、ディープニューラルネットワークを用いた教師なしポイントクラウド表現学習の総合的なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 07:46:05 GMT)
NeuralFusion: Neural Volumetric Rendering under Human-object
Interactions [46.7] 本稿では,スパース・コンシューマRGBDセンサを用いたボリューム・オブジェクトのキャプチャとレンダリングのためのニューラル・アプローチを提案する。
幾何学的モデリングでは,非剛性鍵体積融合を用いたニューラル暗黙的推論方式を提案する。
また,空間的領域と時間的領域の両方において,ボリュームと画像に基づくレンダリングを組み合わせた階層的ヒューマンオブジェクトテクスチャレンダリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 16:19:50 GMT)
Hyperbolic Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications [44.1] グラフニューラルネットワークは、従来のニューラルネットワークをグラフ構造化データに一般化する。
グラフ関連学習におけるユークリッドモデルの性能は、ユークリッド幾何学の表現能力によって依然として制限されている。
近年,木のような構造を持つグラフデータ処理や,ゆるい分布の処理において,双曲空間が人気が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:08:48 GMT)
FFCI: A Framework for Interpretable Automatic Evaluation of
Summarization [43.4] 本稿では,精細な要約評価のためのフレームワークであるFFCIを提案する。
我々は、焦点、カバレッジ、相互一貫性のための新しいデータセットを構築した。
開発したメトリクスを2つのデータセットにわたる広範囲の要約モデルの評価に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 02:03:28 GMT)
State-of-the-Art in the Architecture, Methods and Applications of
StyleGAN [41.4] 最先端のレポートでは、StyleGANアーキテクチャと、その概念以来採用されてきた方法について取り上げている。
StyleGANの学習した潜伏空間は驚くほどうまく機能し、驚くほど乱れています。
StyleGANによって提供される制御は、本質的にジェネレータの学習分布に限られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 18:42:04 GMT)
Robust Training under Label Noise by Over-parameterization [41.0] 本稿では,トレーニングラベルの比率が低下した分類タスクにおいて,過パラメータ化深層ネットワークの堅牢なトレーニングを行うための原則的手法を提案する。
ラベルノイズはクリーンデータから学んだネットワークと疎結合なので、ノイズをモデル化してデータから分離することを学びます。
注目すべきは、このような単純な手法を用いて訓練を行う場合、様々な実データに対してラベルノイズに対する最先端のテスト精度を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 18:50:10 GMT)
Points-of-Interest Relationship Inference with Spatial-enriched Graph
Neural Networks [39.8] 複数の関係型に対するPOI関係推論に取り組むために,PRIMを提案する。
PRIMは、重み付きリレーショナルグラフニューラルネットワーク、カテゴリー分類統合、自己注意型空間文脈抽出器、距離特異的スコアリング機能を含む4つの新しいコンポーネントを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 11:09:54 GMT)
A Machine Learning Method for Material Property Prediction: Example
Polymer Compatibility [39.4] 材料特性予測のための新しい汎用機械学習手法を提案する。
代表的な例として, 本手法の有効性を示すために, ポリマーの適合性を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 05:48:05 GMT)
Sparse Graph Learning with Eigen-gap for Spectral Filter Training in
Graph Convolutional Networks [38.9] スパースグラフ Laplacian matrix $L$ to $barC-1$ は、より深いグラフ畳み込みニューラルネット(GCN)アーキテクチャを促進するために使用できることを示す。
実験の結果,提案手法は明示的な固有ギャップ最適化を伴わない競合方式と比較して,より深いGCNとより小さな誤差を生じることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 03:39:48 GMT)
Name Your Style: An Arbitrary Artist-aware Image Style Transfer [38.4] 任意のスタイル転送を制御するために,高度な画像テキストエンコーダを利用するテキスト駆動型画像スタイル転送(TxST)を提案する。
画像テキストモデルからスタイル記述を効果的に抽出するための対照的なトレーニング戦略を導入する。
我々はまた、スタイルやコンテンツの特徴を融合するクロスアテンションを探求する、新しく効率的なアテンションモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 06:21:38 GMT)
LobsDICE: Offline Imitation Learning from Observation via Stationary
Distribution Correction Estimation [37.3] 定常分布の空間における最適化を通じて専門家のポリシーを模倣することを学ぶオフラインのifOアルゴリズムであるLobsDICEを提案する。
提案アルゴリズムは,専門家によって誘導される2つの状態遷移分布とエージェントポリシーとのばらつきを最小限に抑える,単一の凸最小化問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 04:24:30 GMT)
Paper Plain: Making Medical Research Papers Approachable to Healthcare
Consumers with Natural Language Processing [36.6] そこで本稿では,自然言語処理を利用した対話型インタフェース-Paper Plainを4つの特徴として紹介する。
不慣れな言葉の定義、in-situのプレーン言語セクションの要約、そして応答する節のプレーン言語要約。
その結果,論文の読解・読解に要する時間は,一般のPDF読解者に比べて紙の理解を損なうことなく容易であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 22:59:21 GMT)
Improving Lexical Embeddings for Robust Question Answering [36.5] 語彙埋め込みのロバスト性を改善するために,セマンティック制約とコンテキスト制約(ESC)による表現拡張を提案する。
具体的には、意味的制約を伴う摂動を挿入し、文脈制約損失を通じて拡張された文脈表現を訓練し、正しい答えの文脈ヒントをよりよく識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 09:28:34 GMT)
FusionCount: Efficient Crowd Counting via Multiscale Feature Fusion [36.2] 本稿では,新しい群集カウントアーキテクチャ(FusionCount)を提案する。
マルチスケールな特徴を得るために、追加の抽出コンポーネントに頼るのではなく、ほとんどのエンコードされた特徴の適応的な融合を利用する。
2つのベンチマークデータベースの実験により、我々のモデルは計算の複雑さを減らして最先端の結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 10:04:07 GMT)
Machine Learning Empowered Intelligent Data Center Networking: A Survey [35.6] 本稿では,機械学習のデータセンターネットワークへの応用を包括的に検討する。
フロー予測、フロー分類、ロードバランシング、リソース管理、ルーティング最適化、渋滞制御をカバーしている。
我々はREBEL-3Sと呼ばれる品質評価基準を設計し、これらの研究の長所と短所を公平に測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 05:27:22 GMT)
An Empirical Study on Explanations in Out-of-Domain Settings [35.1] ドメイン外設定において、ポストホックな説明と本質的に忠実なモデルがどのように機能するかを検討する。
その結果, ドメイン外説明の忠実度は, ドメイン内説明の充実度や包括性によって測定されることが多い。
また,本研究では,全文学習モデルに対して,ドメイン外設定において,予測モデルに比較して予測性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:50:23 GMT)
Estimating causal effects with optimization-based methods: A review and
empirical comparison [34.7] 本稿では、因果推論の文献の概要と最適化に基づく因果推論手法の詳細について述べる。
本稿では,最適化手法の比較分析を行い,新しい手法の可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 21:15:40 GMT)
LiLT: A Simple yet Effective Language-Independent Layout Transformer for
Structured Document Understanding [33.8] 構造化文書理解のための単純で効果的な言語非依存型レイアウト変換器(LiLT)を提案する。
LiLTは単一の言語の構造化ドキュメント上で事前訓練され、その後、他の言語で直接微調整される。
8言語の実験結果から、LiLTは様々なダウンストリームベンチマークにおいて、競争力や優れたパフォーマンスを達成可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 10:33:01 GMT)
Can Mean Field Control (MFC) Approximate Cooperative Multi Agent
Reinforcement Learning (MARL) with Non-Uniform Interaction? [33.5] MFC(Mean-Field Control)は,MARL(Multi-Agent Reinforcement)問題を解決する強力なツールである。
本稿では、交換可能性の仮定を緩和し、任意の二重行列を介してエージェント間の相互作用をモデル化する。
各エージェントの報酬が、そのエージェントが見た平均場のアフィン関数であるなら、そのような一様でないMARL問題を近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:03:09 GMT)
Markov Chain Monte Carlo-Based Machine Unlearning: Unlearning What Needs
to be Forgotten [31.6] 本稿ではマルコフ連鎖モンテカルロに基づく機械学習(MCU)アルゴリズムを提案する。
MCUは、トレーニングデータセットのサブセットからトレーニングされたモデルを効率的かつ効率的に解放するのに役立つ。
実世界のフィッシングおよび糖尿病データセットにおけるMCUアルゴリズムの性能を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 07:14:34 GMT)
JParaCrawl v3.0: A Large-scale English-Japanese Parallel Corpus [31.2] 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） (Mon, 28 Feb 2022 06:21:03 GMT)
CINO: A Chinese Minority Pre-trained Language Model [30.4] 中国語マイノリティ事前学習言語モデル(CINO)を提案する。
標準中国語、カントン諸語、その他の6つの少数言語をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 06:02:06 GMT)
Computational Experiments: Past, Present and Future [29.5] 計算実験はCPSSの定量的解析のための新しい方法として登場した。
本稿では,起源,特徴,方法論的枠組み,鍵となる技術,典型的応用など,いくつかの重要な側面から計算実験を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 11:18:17 GMT)
Enhance transferability of adversarial examples with model architecture [29.3] 敵の例の転送性は、ブラックボックスの敵攻撃を開始する上で重要である。
本稿では,新しい視点,すなわち適合モデルアーキテクチャの設計から,過度に適合する問題を緩和することを提案する。
MMAをベースとした対向的な例の転送可能性は他の最先端モデルアーキテクチャを最大40%上回り、オーバーヘッドは同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 09:05:58 GMT)
DropIT: Dropping Intermediate Tensors for Memory-Efficient DNN Training [29.0] ディープニューラルネットワークをトレーニングする際の標準的なハードウェアボトルネックは、GPUメモリである。
勾配計算のための中間テンソルの部分の選択とキャッシングにより,このフットプリントを削減する新しい手法を提案する。
実験の結果、中間テンソルの最大90%を畳み込み層と完全接続層に落とし、トレーニング中に20%のGPUメモリを節約できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 14:12:00 GMT)
KMIR: A Benchmark for Evaluating Knowledge Memorization, Identification
and Reasoning Abilities of Language Models [28.8] 我々はKMIR(Knowledge Memorization, Identification and Reasoning test)というベンチマークを提案する。
KMIRは、一般的な知識、ドメイン固有の知識、常識を含む3種類の知識をカバーし、よく設計された184,348の質問を提供する。
KMIR上での様々な代表的な事前学習言語モデルによる予備実験は、多くの興味深い現象を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 03:52:57 GMT)
Evaluating High-Order Predictive Distributions in Deep Learning [27.1] 共同予測分布は意思決定における優れた性能に不可欠である。
本稿では,入力のランダムなテキストペアに関連する予測分布に着目したテクスタイディックサンプリングを提案する。
本手法は, 単純なロジスティック回帰を含む高次元のエージェントと, 複雑な合成データと経験データとを効率よく区別できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 02:10:00 GMT)
Collective photon emission patterns from two atoms in free space [27.0] 空間と時間における自然崩壊の修正は、量子物理学の中心的なトピックである。
絡み合ったディック状態における集団自然放出パターンについて検討した。
以上の結果から、単一光子の検出は原子配列の集合放出を深く修正できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 10:53:39 GMT)
Anti-Malware Sandbox Games [26.3] 我々は,最先端のサンドボックス法を用いたマルウェア保護のゲーム理論モデルを開発した。
我々は,アンチマルウェアに対する最適な防御戦略を特徴付け,計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 03:12:40 GMT)
Robust Multi-Agent Bandits Over Undirected Graphs [26.3] 我々は、正直なエージェントがネットワーク上で協力し、後悔を最小限に抑えるマルチエージェント・マルチアーム・バンディット・セッティングを考える。
完全なグラフのケース以上に状況が悪くなることを示す。
我々は,$i$-thエージェントが任意の連結および無向グラフ上で$O(d_textmal(i) + K/n) log(T)/Delta)$を後悔する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 20:21:55 GMT)
KL Divergence Estimation with Multi-group Attribution [25.8] Kullback-Leibler (KL) の2つの分布間のばらつきを推定することは、機械学習と情報理論においてよく研究されている。
マルチグループフェアネスを考慮し、サブ人口の寄与を正確に反映したKL分散推定を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 06:54:10 GMT)
GRAPHITE: Generating Automatic Physical Examples for Machine-Learning
Attacks on Computer Vision Systems [25.3] 本稿では,現実シナリオの敵例を生成する際の敵の攻撃の容易さについて検討する。
実世界の現実的な攻撃の3つの重要な要件に対処する: 1) 攻撃の大きさと形状を自動的に拘束してステッカーに適用できるようにする、2) 攻撃の頑健性、すなわち視点や照明の変化などの環境物理的変動に対する攻撃の堅牢性、3) 攻撃をホワイトボックスだけでなくブラックボックスのハードラベルのシナリオで支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 08:24:00 GMT)
Multi-modal Alignment using Representation Codebook [25.1] 我々は、画像とテキストを同一エンティティの2つの"ビュー"として扱い、それらをクラスタセンター(コードブック)の辞書で区切られた共同視覚言語符号化空間にエンコードする。
学習プロセスをさらに円滑にするために,教師が学生の学習を指導する,教師中心の蒸留パラダイムを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:26:37 GMT)
Neural Adaptive SCEne Tracing [24.8] NAScenTは,ハイブリッド・明示的ニューラル表現を直接訓練した最初のニューラルレンダリング手法である。
NAScenTは、UAVが捕獲した屋外環境のような、大きくて人口の少ないボリュームを含む、困難なシーンを再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 10:27:23 GMT)
Attribute Descent: Simulating Object-Centric Datasets on the Content
Level and Beyond [22.7] 合成と現実の間には、コンテンツレベルと外観レベルを含む2段階のドメインギャップが存在する。
本稿では,エンジン属性を自動的に最適化し,実世界のデータに近い合成データを実現する属性降下手法を提案する。
画像分類とオブジェクト再同定の実験により、適応された合成データが3つのシナリオで効果的に利用できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 18:58:05 GMT)
On the Robustness of CountSketch to Adaptive Inputs [22.3] CountSketchは、ベクトルをランダム化線形測定を用いて低次元にマッピングする一般的な次元削減手法である。
古典的推定器はロバストではなく、スケッチサイズの順序の複数のクエリで攻撃可能であることを示す。
本研究では,スケッチサイズで2次的なクエリ数を推定できるロバストな推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 13:04:41 GMT)
Cross-Lingual Text Classification with Multilingual Distillation and
Zero-Shot-Aware Training [21.9] 多言語事前学習言語モデル(MPLM)に基づくマルチブランチ多言語言語モデル(MBLM)
教師学習フレームワークを用いた高性能単言語モデルからの知識の伝達に基づく方法
2つの言語横断型分類タスクの結果から,MPLMの教師付きデータのみを用いることで,教師付き性能とゼロショット性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 09:51:32 GMT)
Hierarchical Multi-Agent DRL-Based Framework for Joint Multi-RAT
Assignment and Dynamic Resource Allocation in Next-Generation HetNets [21.6] 本稿では,次世代無線ネットワーク(HetNets)における共同最適無線アクセス技術(RATs)の割り当てと電力割り当てによるコストアウェアダウンリンク総和率の問題について考察する。
本稿では,DeepRAT(DeepRAT)と呼ばれる階層型多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
特に、DeepRATフレームワークは、問題を2つの主要なステージに分解する: 単一エージェントのDeep Q Networkアルゴリズムを実装するRATs-EDs割り当てステージと、マルチエージェントのDeep Deterministic Policy Gradientを利用するパワー割り当てステージである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 09:49:44 GMT)
Restless Multi-Armed Bandits under Exogenous Global Markov Process [20.6] レスレス・マルチアーム・バンディット(RMAB)問題に対する未知のアームダイナミクスの拡張について検討する。
各グローバル状態の下では、各腕の報酬過程は未知のマルコフの規則に従って進化する。
我々は,対数的後悔順序を時間とともに達成するLearning under Exogenous Markov Process (LEMP)アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 10:29:42 GMT)
Background Mixup Data Augmentation for Hand and Object-in-Contact
Detection [20.6] 本研究では,ビデオ中の手動物体検出のためのバックグラウンド・ミックスアップというデータ拡張手法を提案する。
対象のトレーニング画像と手のない背景画像と、外部画像ソースから抽出した接触物とを混合し、混合画像を用いて検出器を訓練する。
提案手法は,教師付き学習環境と半教師付き学習環境の両方において,偽陽性を効果的に低減し,手動物体検出の性能を向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 16:47:01 GMT)
Keyword Optimization in Sponsored Search Advertising: A Multi-Level
Computational Framework [20.2] キーワードは広告主、検索ユーザー、検索エンジンを繋ぐ重要な橋として機能する。
本稿では,キーワード最適化のためのマルチレベル・クローズドフォーム計算フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 02:03:14 GMT)
FedDrive: Generalizing Federated Learning to Semantic Segmentation in
Autonomous Driving [19.8] フェデレートラーニングは、プライバシを保持し、何百万ものリモートデバイス上のデータを活用しながら、グローバルモデルを学ぶことを目的としている。
このトピックに関するいくつかの取り組みにもかかわらず、運転のためのセマンティックセグメンテーションにおける連合学習の課題に明示的に対処する作業は行われていない。
我々は,3つの設定と2つのデータセットからなる新しいベンチマークであるFedDriveを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 10:34:31 GMT)
Interpretable Molecular Graph Generation via Monotonic Constraints [19.4] ディープグラフ生成モデルは、分子設計をグラフ生成問題として扱う。
既存のモデルには多くの欠点があり、解釈性や所望の分子特性に対する制御性が低い。
本稿では,分子生成の解釈可能なモデルと深層制御可能なモデルを用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 08:35:56 GMT)
Long-Tailed Classification with Gradual Balanced Loss and Adaptive
Feature Generation [19.2] 本研究では,不均衡を緩和する新しい手法であるGradual Balanced Loss and Adaptive Feature Generator (GLAG)を提案する。
CIFAR100-LT、ImageNetLT、iNaturalistなどのロングテールデータセットで最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 01:20:35 GMT)
StrongSORT: Make DeepSORT Great Again [19.1] 我々は、古典的なトラッカーであるDeepSORTを再検討し、検出、埋め込み、関連付けといった様々な側面からアップグレードする。
結果、StrongSORTと呼ばれるトラッカーは、MOT17とMOT20に新しいHOTAとIDF1レコードをセットする。
追跡結果をさらに改善するために,軽量かつプラグアンドプレイのアルゴリズムを2つ提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 02:37:19 GMT)
Homeomorphic-Invariance of EM: Non-Asymptotic Convergence in KL
Divergence for Exponential Families via Mirror Descent [18.0] 指数関数的な家族分布の一般的な設定では、EMをミラー降下アルゴリズムと見なすとクルバック・リーブラー分岐の収束率につながることを示す。
以前の研究とは対照的に、分析はパラメトリゼーションの選択に関係しており、最小限の仮定で成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 00:43:11 GMT)
Detecting Stance in Scientific Papers: Did we get more Negative
Recently? [17.6] 我々は自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)の分野における科学論文を分類する。
我々は、(i)に基づく貢献を「ポジティブな姿勢」、(ii)に基づく貢献を「ネガティブな姿勢」と言及する。
NLPおよびMLにおける過去35年間の41k以上の論文の大規模傾向を分析し、論文は時間とともに著しく肯定的になったが、否定的な論文もさらに否定的になり、近年ではかなり否定的な論文が観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 08:37:03 GMT)
A Survey on Recent Advances and Challenges in Reinforcement
LearningMethods for Task-Oriented Dialogue Policy Learning [16.5] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ユーザが環境として、システムがエージェントとして、対話ポリシーを学ぶために一般的に選択される。
本稿では,RLの規範に基づく対話政策の最近の進歩と課題について調査する。
本稿では,最新の手法をRLの基本要素に分類することで,対話政策学習にRLを適用するための総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 10:50:22 GMT)
Algorithm and System Co-design for Efficient Subgraph-based Graph
Representation Learning [16.2] グラフ表現学習(SGRL)は、最近、標準グラフニューラルネットワーク(GNN)が直面するいくつかの根本的な課題に対処するために提案されている。
本稿では,学習アルゴリズムとそのシステムサポートを共同設計し,スケーラブルなSGRLのための新しいフレームワークSURELを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 04:29:22 GMT)
Measuring CLEVRness: Blackbox testing of Visual Reasoning Models [16.1] 我々は,CLEVRのブラックボックスニューラルモデルについて検討する。
CLEVRモデルは人間レベルで動作可能で、エージェントによって簡単に騙されることを示す。
我々の結果は、データ駆動アプローチがこれらのデータセットにしばしば存在する多くのバイアスを活用せずに推論できるかどうかを疑った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 14:02:08 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値を集約する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て、ほぼ毎回、アンサンブルが勝つことを確認します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 01:51:17 GMT)
Provably Efficient Convergence of Primal-Dual Actor-Critic with
Nonlinear Function Approximation [15.3] The first efficient convergence result with primal-dual actor-critic with a convergence of $mathcalOleft ascent(Nright)Nright)$ under Polyian sample。
Open GymAI連続制御タスクの結果。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:16:23 GMT)
A Proximal Algorithm for Sampling [14.9] 非平滑ポテンシャル(負の対数密度)によるサンプリング問題の検討
これらのサンプリングタスクの最適化手法に類似したマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,同じ設定の既存手法と比較して,最先端の複雑性境界を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 17:26:09 GMT)
Evaluation of non-pharmaceutical interventions and optimal strategies
for containing the COVID-19 pandemic [14.8] 政策,移動パターン,ウイルス感染の関連について検討する。
その結果,緊急宣言の権限とマスク着用が強調された。
我々の枠組みは、パンデミック対応のベストプラクティスについて、あらゆる国の政策立案者に通知することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 17:33:25 GMT)
Cyber Mobility Mirror: Deep Learning-based Real-time 3D Object
Perception and Reconstruction Using Roadside LiDAR [14.6] Cyber Mobility Mirrorは、3Dオブジェクトの検出、分類、追跡、再構築のための次世代のリアルタイム交通監視システムである。
実地試験の結果,試作システムでは96.99%の精度で,83.62%のリコールを達成できた。
高忠実度リアルタイム交通条件は、搭載車両のGUIに3-4Hzの周波数で表示することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 01:58:24 GMT)
Optimal Transport-based Graph Matching for 3D retinal OCT image
registration [13.9] 本稿では、3DマウスOCT画像登録のための最適なトランスポートベースグラフマッチング(OT-GM)手法を含む,斬新だが効率的なフレームワークを提案する。
主観的および客観的評価の結果は,本フレームワークがマウスOCT画像上で,合理的な実行時間内で,他の確立された手法よりも優れていたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 20:15:12 GMT)
Learning Cross-Video Neural Representations for High-Quality Frame
Interpolation [13.7] クロスビデオニューラル(Cross-Video Neural, CURE)は、ニューラルフィールド(NF)に基づく最初のビデオ手法である。
CUREは、ビデオを座標ベースのニューラルネットワークによってパラメータ化された連続関数として表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 23:16:02 GMT)
Distributed randomized Kaczmarz for the adversarial workers [12.4] 最小二乗問題に対して逆耐性の反復的アプローチを提案する。
提案手法の効率性は, 敵の存在下でのシミュレーションで示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 21:10:43 GMT)
ERF: Explicit Radiance Field Reconstruction From Scratch [12.3] センサのポーズとキャリブレーションでシーンの一連の画像を処理し,フォトリアルなデジタルモデルを推定する,新しい高密度3次元再構成手法を提案する。
重要な革新の1つは、根底にある体積表現が完全に明示的であることである。
我々は,本手法が汎用的かつ実用的であることを示し,撮影に高度に制御された実験室の設置は必要とせず,多種多様な物体でシーンを再構築することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:37:12 GMT)
Domain Knowledge-Informed Self-Supervised Representations for Workout
Form Assessment [12.0] ラベルのないサンプルから運動特異的表現を学習することを提案する。
特に、ドメイン知識に基づく自己教師型アプローチでは、運動動作の調和運動を利用する。
自己教師型表現は,既成の2次元および3次元の配置推定器よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 18:40:02 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Markov Routing Games: A New
Modeling Paradigm For Dynamic Traffic Assignment [11.1] 我々は,各エージェントが自身の経路選択ポリシーを学習し,更新するマルコフルーティングゲーム(MRG)を開発した。
知的エージェントのルーティング動作は、予測動的ユーザ均衡という古典的な概念に収束することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 01:24:04 GMT)
Setting Fair Incentives to Maximize Improvement [11.1] 短期目標を設定することでエージェントの改善を支援するという課題について考察する。
主要な技術的課題は、目標レベルのセットにおける社会福祉の非単調性である。
社会福祉と公正目的の両面での最適・準最適改善のためのアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 23:09:40 GMT)
On classification of strategic agents who can both game and improve [11.1] ゲームと改善の両方が可能なエージェントの分類を検討する。
意思決定者は、偽陽性がほとんどない分類規則を定義したいが、多くの真陽性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 22:38:01 GMT)
Efficient NIZKs and Signatures from Commit-and-Open Protocols in the
QROM [10.6] コミット・アンド・オープンなSigma-protocolsは、非インタラクティブなゼロ知識引数とデジタル署名スキームを構築するための一般的なプロトコルのクラスである。
量子ランダムオラクルモデル(QROM)における厳密なオンライン抽出可能性を証明する。
この結果,デジタル署名方式であるPicnicの量子後セキュリティが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 12:51:51 GMT)
Description Logic EL++ Embeddings with Intersectional Closure [10.6] 我々は、軸パラレルボックスを用いた記述論理EL++埋め込みを学習するためにELBE(EL Embedding)を開発した。
提案手法の有効性を実証するために,3つのデータセットの広範な実験結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 18:37:14 GMT)
A Recurrent Differentiable Engine for Modeling Tensegrity Robots
Trainable with Low-Frequency Data [10.2] 複雑な力学と多数のDoFが存在するため、テンセグリティロボットを正確にモデル化し、制御することは困難である。
微分可能な物理エンジンは、そのような複雑なロボットシステムのモデル同定のためのデータ駆動型アプローチとして最近提案されている。
微分可能なエンジンを訓練するための地上の真理軌道は通常、現実世界のセンサーの限界のためにそのような高周波数では利用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:14:27 GMT)
Quality Monitoring and Assessment of Deployed Deep Learning Models for
Network AIOps [9.9] ディープラーニング(DL)モデルはソフトウェアアーチファクトであり、定期的なメンテナンスと更新が必要です。
DLモデルデプロイメントのライフサイクルでは、デプロイされたモデルの品質を評価し、"静的"モデルを検出し、アップデートを優先順位付けすることが重要です。
本稿では,個人推論の品質評価のための簡易かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 09:37:12 GMT)
EdgeMixup: Improving Fairness for Skin Disease Classification and
Segmentation [9.8] 皮膚病変は、広範囲の感染症やその他の病気の早期の指標である可能性がある。
深層学習(DL)モデルを用いた皮膚病変の診断は,プレスクリーニング患者を支援できる可能性が高い。
これらのモデルは、トレーニングデータに固有のバイアスを学習することが多く、ライトやダークスキンのトーンを持つ人の診断において、パフォーマンスのギャップを生じさせる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:33:31 GMT)
Spatiotemporal Transformer Attention Network for 3D Voxel Level Joint
Segmentation and Motion Prediction in Point Cloud [9.6] 自動走行システムとインテリジェント輸送アプリケーションにとって、モーション予測は重要な有効性である。
現在の課題は、異なる知覚タスクを単一のバックボーンに効果的に組み合わせることである。
本稿では,共同セマンティックセグメンテーションのためのトランスフォーマ自己アテンション機構に基づく新しいアテンションネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 23:18:27 GMT)
Pedagogical Demonstrations and Pragmatic Learning in Artificial
Tutor-Learner Interactions [9.6] 本稿では,複数の目標を持つ環境において,両方の参加者が人工エージェントであるチューター・ラーナー・セットアップにおけるそのようなメカニズムの実装について検討する。
教師からの教育と学習者からの実践主義を用いて,実演による標準学習よりも大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 21:57:50 GMT)
A Machine Learning Generative Method for Automating Antenna Design and
Optimization [9.4] 異なるノードを接続することで任意の形状を形成できるメッシュネットワークの概念を取り入れたフレキシブルな幾何学的スキームを導入する。
広帯域なデュアル共振アンテナの設計では,提案手法はTrust Region Frameworkと同等であり,他の成熟した機械学習アルゴリズムよりもはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 21:30:37 GMT)
Large-Scale 3D Semantic Reconstruction for Automated Driving Vehicles
with Adaptive Truncated Signed Distance Function [9.4] 本稿では,LiDARとカメラセンサを用いた新しい3次元再構成と意味マッピングシステムを提案する。
Adaptive Truncated Functionは表面を暗黙的に記述するために導入され、異なるLiDAR点間隔を扱うことができる。
各三角形メッシュに対して最適なセマンティッククラスを推定するために,最適な画像パッチ選択戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:11:25 GMT)
Towards Class-agnostic Tracking Using Feature Decorrelation in Point
Clouds [9.3] 点雲における単一物体追跡は、LiDARセンサーが3次元視界に存在するため、ますます注目を集めている。
ディープニューラルネットワークに基づく既存の方法は、主に異なるカテゴリの異なるモデルをトレーニングすることに焦点を当てている。
この作業では、LiDARポイントクラウド、クラスに依存しないトラッキングにおいて、私たちの思考をより難しいタスクにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 03:33:03 GMT)
Fuse Local and Global Semantics in Representation Learning [9.2] FLAGSは、さまざまなダウンストリームタスクの恩恵を受けるために、画像からグローバルとローカルの両方の意味を抽出することを目的としている。
共通線形評価プロトコルで有望な結果を示す。
また,FLAGSによって抽出された表現が転送可能であることを示すため,PASCALVOCとCOCOで検出・セグメンテーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 14:48:51 GMT)
The Causal Marginal Polytope for Bounding Treatment Effects [9.2] グローバル因果モデルを構築することなく因果関係を同定する手法を提案する。
我々は,グローバル因果モデルを構築することなく,因果モデルの限界とデータとの整合性を強制する。
我々はこの局所的に一貫した辺縁の集合を、因果的辺縁ポリトープと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:08:22 GMT)
Selection, Ignorability and Challenges With Causal Fairness [9.1] 我々は、このようなことが可能なモデルは、フェアネス文学で一般的に見なされるよく振る舞うクラスの外にある必要があると論じる。
多くのケースでは、より広い人口からサンプルが選択されているため、明示的に拒否することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 13:23:33 GMT)
Voxelmorph++ Going beyond the cranial vault with keypoint supervision
and multi-channel instance optimisation [8.9] 近年のLearn2Regベンチマークでは,単スケールU-Netアーキテクチャーは腹部または患者内肺登録の最先端性能に劣っている。
本稿では、この精度のギャップを大幅に減らすための2つの簡単な手順を提案する。
まず、離散化されたヒートマップを予測する新しいネットワークヘッドを備えたキーポイント・セルフスーパービジョンを用いる。
次に、複数の学習した微調整ステップを、手作りの機能とAdamオプティマイザでひとつのインスタンスに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:23:29 GMT)
RestainNet: a self-supervised digital re-stainer for stain normalization [8.7] 染色正規化をデジタル再封止プロセスとして定式化し,RestainNetと呼ばれる自己教師型学習モデルを提案した。
我々のネットワークは、不安定な(グレースケール)イメージを再構成する方法を学ぶデジタル・リステナーと見なされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 14:05:42 GMT)
GPU-Accelerated Policy Optimization via Batch Automatic Differentiation
of Gaussian Processes for Real-World Control [8.7] 我々は, 高速な予測サンプリング手法を利用して, 前方通過毎に軌道のバッチ処理を行うことにより, 政策最適化手法を開発した。
重機を用いた基準追従制御実験の訓練方針における本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 09:31:15 GMT)
Deep learning enhanced Rydberg multifrequency microwave recognition [8.6] 多周波マイクロ波(MW)電界の認識は, 多周波電界の複雑な干渉により, 実用化が困難である。
Rydberg原子を用いた多周波MW電界の測定は、MWレーダとMW通信において有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 08:57:47 GMT)
Interactive Machine Learning for Image Captioning [8.6] 画像キャプションモデルのための対話型学習手法を提案する。
我々は、データ拡張手法を用いてフィードバックを乗算することで、人間のフィードバックをできるだけ活用するシステムを構想する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 09:02:32 GMT)
Structure from Voltage [7.6] 有効抵抗(ER)はグラフの構造を問う魅力的な方法である。
我々は、$n$の頂点が$n2$のグラフにおけるスケーリング抵抗を使用することで、電圧と有効抵抗の有意義な制限が得られることを示す。
また、計量グラフに「基底」ノードを加えることで、選択された点から他のすべての点までのすべての距離を計算する単純で自然な方法が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 20:06:10 GMT)
On Testability and Goodness of Fit Tests in Missing Data Models [7.5] 我々は,データグラフィカルモデルが欠落している3つのクラスにおいて,テスト可能な意味に関する新たな洞察を提供する。
探索されたモデルのクラスは、シーケンシャルな非ランダムモデルと非ランダムモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 23:03:54 GMT)
Recent Advances and Challenges in Deep Audio-Visual Correlation Learning [7.3] 本稿では,音声と映像の相関関係の学習に使用される最新技術(SOTA)モデルに焦点を当てる。
また、AIマルチメディアに適用された定義とパラダイムのタスクについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 10:43:01 GMT)
A Multi-scale Transformer for Medical Image Segmentation: Architectures,
Model Efficiency, and Benchmarks [7.2] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークとTransformerの強みを組み合わせた,シンプルながら強力なバックボーンモデルUTNetV2を提案する。
UTNetV2の臨界設計には3つの革新が含まれている。
UTNetV2は、大規模データセット、小規模データセット、2Dおよび3D設定など、さまざまな設定における最先端のパフォーマンスをデモした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 22:59:42 GMT)
A Novel Viewport-Adaptive Motion Compensation Technique for Fisheye
Video [7.1] 最近提案された投射に基づくアプローチは、魚眼運動補償を改善するために、魚眼投射を考慮に入れている。
本稿では,異なる視点のビューポートに移動ベクトルを適用したビューポート適応型モーション補償手法を提案する。
魚眼運動補償における技量と比較すると,PSNRでは+2.40dBの平均利得が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:41:08 GMT)
How and what to learn:The modes of machine learning [7.1] 本稿では, 重み経路解析(WPA)と呼ばれる新しい手法を提案し, 多層ニューラルネットワークのメカニズムについて検討する。
WPAは、ニューラルネットワークが情報を「ホログラフィック」な方法で保存し、活用していることを示し、ネットワークはすべてのトレーニングサンプルをコヒーレントな構造にエンコードする。
隠れた層状ニューロンは学習過程の後半で異なるクラスに自己組織化することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 14:39:06 GMT)
TraceNet: Tracing and Locating the Key Elements in Sentiment Analysis [7.1] このようなタスクに対処するために,TraceNetというニューラルアーキテクチャを提案する。
ターゲットタスクの識別表現をエンコーダを通じて学習すると同時に、ロケータを介してキー要素を同時にトレースする。
ロケータの指導の下では、鍵要素と積極的なマスキング訓練戦略に焦点が当てられているため、攻撃に対してより堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 14:20:34 GMT)
SUNet: Swin Transformer UNet for Image Denoising [6.9] 過去数年間、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)がコンピュータビジョンを支配していた。
本稿では,Swin Transformer層を基本ブロックとするSUNetと呼ばれる復元モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 18:26:57 GMT)
Semi-supervised Nonnegative Matrix Factorization for Document
Classification [6.6] 文書分類のための半教師付き非負行列分解(SSNMF)モデルを提案する。
我々は,各新モデルに対して乗算的更新を用いたトレーニング手法を導出し,これらのモデルの単一ラベルおよび多ラベル文書分類への応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:00:49 GMT)
Semi-supervised Learning on Large Graphs: is Poisson Learning a
Game-Changer? [6.5] 本稿では,グラフに基づく半教師付き学習におけるPoisson学習について説明する。
我々の分析から、Poissonの学習は単に閾値付きラプラス正規化であり、この問題を克服することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 08:30:24 GMT)
Topological band structure via twisted photons in a degenerate cavity [6.5] 我々は、固有光子軌道角運動量とスピン角運動量自由度からなる合成次元間の結合を実験的に制御した。
我々は、状態の密度、エネルギーバンド構造、トポロジカルな巻線など、システムの特性を直接特徴づける。
我々の研究は、ねじれた光子の空間モードを合成次元として探索するための新しいメカニズムを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 02:45:48 GMT)
Defining a synthetic data generator for realistic electric vehicle
charging sessions [6.4] 電気自動車(EV)充電ステーションは、近年電力網で顕著になっている。
しかし、そのようなEVセッションデータの可用性の制限は、これらの分野でのさらなる発展を妨げる。
我々はEV充電セッションのための合成データ生成装置を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 11:18:40 GMT)
Sampling-Based Winner Prediction in District-Based Elections [6.2] 選挙区ベースの選挙では、各選挙区の勝者を決定するために$r$の投票ルールを適用し、最大数の選挙区で当選する候補者が勝者となる。
そこで我々は,これらの地区ベースの選挙システムの勝者を予測するために,効率的なサンプリングベースアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 20:32:48 GMT)
Factorizer: A Scalable Interpretable Approach to Context Modeling for
Medical Image Segmentation [6.0] この研究はFacterizerと呼ばれるモデルのファミリーを導入し、エンド・ツー・エンドのセグメンテーション・モデルを構築するために低ランク行列係数化の力を利用する。
具体的には、U字型アーキテクチャに組み込まれた微分可能な層として非負行列因子化(NMF)を定式化する、コンテキストモデリングに対する線形スケーラブルなアプローチを提案する。
ファクターは精度、スケーラビリティ、解釈可能性の点でCNNやTransformerと良好に競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 17:23:16 GMT)
Learning Low-Dimensional Nonlinear Structures from High-Dimensional
Noisy Data: An Integral Operator Approach [6.0] 本研究では,高次元および雑音観測から低次元非線形構造を学習するためのカーネルスペクトル埋め込みアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、基礎となる多様体の事前の知識に依存しない適応的な帯域幅選択手順を用いる。
得られた低次元埋め込みは、データ可視化、クラスタリング、予測などの下流目的にさらに活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 22:46:34 GMT)
MaMaDroid2.0 -- The Holes of Control Flow Graphs [5.8] 本稿では,アプリケーションの制御フローグラフを解析する,有名なAndroidマルウェア検出システムMaMaDroidについて検討する。
良性サンプルと悪質サンプルの比率の変化は各モデルに明らかな影響を及ぼし、検出率は40%以上減少する。
対象モデルのそれぞれに対して、CFGとその検出率を操作する3つの新しい攻撃を記述する。
この攻撃は、悪意のあるアプリに対する良さの比率が異なるため、ほとんどのモデルの検出率を0%に下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 16:18:15 GMT)
RouteNet-Erlang: A Graph Neural Network for Network Performance
Evaluation [5.6] 本稿では,コンピュータネットワークをモデル化するためのGNNアーキテクチャであるemphRouteNet-Erlangを提案する。
RouteNet-Erlangは複雑なトラフィックモデル、マルチキュースケジューリングポリシー、ルーティングポリシーをサポートし、正確な見積もりを提供する。
RouteNet-Erlangを最先端のQTモデルと比較した結果、すべてのネットワークシナリオにおいてQTよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 17:09:53 GMT)
LCP-dropout: Compression-based Multiple Subword Segmentation for Neural
Machine Translation [5.5] データ圧縮アルゴリズムに基づくサブワードセグメンテーションのためのシンプルで効果的な前処理手法を提案する。
BPE/BPEドロップアウトは従来の手法と比較して最も高速で効果的な手法の1つである。
BPE/BPE/ドロップアウトを改善した複数単語セグメンテーションのためのLCP-dropoutを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 07:49:07 GMT)
ReCasNet: Improving consistency within the two-stage mitosis detection
framework [5.3] 既存のアプローチでは、潜在的な有糸分裂細胞の位置を特定するための検出ステージと、予測信頼性を精査するための分類ステージという、2段階のパイプラインが使用されている。
このパイプライン定式化は、検出段階の予測品質の低下と、トレーニングデータ分布のミスマッチによる分類段階の不整合につながる可能性がある。
Refine Cascade Network(ReCasNet)は,先述した問題を3つの改善で軽減する,拡張されたディープラーニングパイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 16:03:14 GMT)
Variable Rate Compression for Raw 3D Point Clouds [5.1] そこで本研究では,生の3Dポイントクラウドデータを用いた新しい可変レート深部圧縮アーキテクチャを提案する。
我々のネットワークは、ポイントクラウドを明示的に処理し、圧縮された記述を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:15:39 GMT)
Precision-medicine-toolbox: An open-source python package for
facilitation of quantitative medical imaging and radiomics analysis [5.0] 本稿では,データキュレーション,画像前処理,手作りラジオミクス抽出を行うための精密医療ツールボックスを提案する。
データ作成と探索の問題に対処し、既存のパッケージ間のギャップを埋め、定量的な医用画像研究を改善することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 17:16:07 GMT)
GraphWorld: Fake Graphs Bring Real Insights for GNNs [4.9] GraphWorldは、ユーザが何百万もの統計的に多様なデータセットで効率的に世界を生成することを可能にする。
数百万のベンチマークデータセットに対する数万のGNNモデルの性能特性について,GraphWorldの実験結果から考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 22:00:02 GMT)
Global Correlation and Local Information Flows in Controllable
Non-Markovian Open Quantum Dynamics [4.8] 非マルコビアン性は、グローバルおよび局所的な側面から研究できることが示される。
ランダムなユニタリ力学を混合することにより、非マルコフ的およびマルコフ的開量子力学を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 13:19:39 GMT)
Probing the Robustness of Trained Metrics for Conversational Dialogue
Systems [4.7] トレーニングされたメトリクスから最適なスコアを引き出す応答戦略を見つけるために、強化学習を使用します。
それらすべてが、比較的単純で明らかに欠陥のある戦略によって生成された応答に高いスコアを与えるのに感受性があることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:37:59 GMT)
Generalizable task representation learning from human demonstration
videos: a geometric approach [4.6] 本研究では,ロボットやロボットの動きを訓練することなく,人間のデモビデオからタスク学習を一般化する問題について検討する。
本研究では,構造制約下でのタスク表現の学習にグラフ構造化タスク関数を用いたCoVGS-ILを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 08:25:57 GMT)
TEScalib: Targetless Extrinsic Self-Calibration of LiDAR and Stereo
Camera for Automated Driving Vehicles with Uncertainty Analysis [4.6] TEScalibは、LiDARとステレオカメラの新しい外在的自己校正手法である。
周囲の環境の幾何学的および測光的情報を使用し、自動走行車両のキャリブレーション対象を含まない。
KITTIデータセットで評価した手法は非常に有望な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:04:00 GMT)
The dangers in algorithms learning humans' values and irrationalities [4.6] 人間の行動に関する訓練を受けたAIシステムは、人間の不合理性を人間の価値と誤分類する。
ヒューマンポリシーを知ることで、AIは汎用的により強力なものになる。
人間のバイアスを学習し、行動から価値を引き出すよりも、AIが人間の価値を直接学習する方がよい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 17:41:39 GMT)
Prepare for Trouble and Make it Double. Supervised and Unsupervised
Stacking for AnomalyBased Intrusion Detection [4.6] メタラーニングを2層スタックの形で導入し、既知の脅威と未知の脅威の両方を検出する混合アプローチを提案する。
その結果、教師付きアルゴリズムよりもゼロデイ攻撃の検出に効果があり、主要な弱点は限定されているものの、既知の攻撃を検出するのに十分な能力を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 08:41:32 GMT)
Summary: Chicago Quantum Exchange (CQE) Pulse-level Quantum Control
Workshop [4.3] 量子情報処理は、現在のコンピューティングのフロンティアを超えて、大きな可能性を秘めている。
より良い量子ビットの製造、アルゴリズムの進歩、そして量子ソフトウェアの開発に重点を置いてはならない。
デバイスをフォールトトレラントな体制にスケールするには、デバイスレベルの量子制御を洗練する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 08:18:59 GMT)
ConvNeXt-backbone HoVerNet for nuclei segmentation and classification [4.1] まず、セマンティックセグメンテーションのためにDeeplab-v3+とSwin-Transformerを試す。
ベースラインが利用可能になった後、メソッドに従ってResNetベースラインをConvNeXtoneに置き換える。
検証セットの結果, チャネルオブユーズステージが著しく小さくても, mPQ+は0.04倍, マルチr2は0.0144倍の改善がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 06:06:41 GMT)
ApacheJIT: A Large Dataset for Just-In-Time Defect Prediction [4.0] ApacheJITは、人気のあるApacheプロジェクトでクリーンでバグを誘発するソフトウェア変更で構成されている。
大量のコミットを持つことで、ApacheJITは機械学習モデルに適したデータセットになる。
元のデータセットに加えて、慎重に選択されたトレーニングとテストセットを示し、機械学習モデルのトレーニングと評価に使用することを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 21:26:14 GMT)
The complexity of quantum support vector machines [3.9] 量子サポートベクトルマシンは、カーネル関数を定義するために量子回路を使用する。
我々は、カーネル化された原始問題は、ペガソスと呼ばれる既知の古典的アルゴリズムの一般化を用いて、$mathcalO(min M2, varepsilon6, 1/varepsilon10 )$評価で解けるという経験的な仮定の下で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:01:17 GMT)
One Model is All You Need: Multi-Task Learning Enables Simultaneous
Histology Image Segmentation and Classification [3.9] 組織領域のセグメンテーションと分類のためのマルチタスク学習手法を提案する。
一つのネットワークで同時予測を可能にする。
また,機能共有の結果,学習した表現が下流タスクの改善に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 20:22:39 GMT)
Deep, Deep Learning with BART [3.6] BARTツールボックスは、並列イメージングと圧縮センシングのためのキャリブレーションと再構成アルゴリズムの豊富な実装を提供する。
BARTは、勾配の計算を可能にする自動微分を提供する非線形演算子フレームワークによって拡張された。
最先端の深層画像再構成ネットワークは、BARTの勾配に基づく最適化アルゴリズムを用いて構築および訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 18:23:41 GMT)
Quantum Capacities of Transducers [2.9] 我々は、伝送器の性能を定量化するために、チャネルを通して達成可能な最も高いキュービット通信レートである量子容量の概念を用いる。
最大連続時間量子容量$Qrm max approx 31.4 g_rm max$は、最大平坦な変換周波数応答を持つトランスデューサによって達成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:00:00 GMT)
ParaNames: A Massively Multilingual Entity Name Corpus [2.7] ParaNamesは、約1400万のエンティティの名前からなる多言語並列名リソースである。
Wikidataをソースとして、私たちはこのタイプの最も大きなリソースを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 18:58:06 GMT)
Pattern Based Multivariate Regression using Deep Learning (PBMR-DP) [2.7] 我々は,コンピュータビジョンアーキテクチャとトレーニングプロセスを活用するために,センサからイメージへの変換を利用する。
このデータ作成手法に加えて、農作物の連続収量情報を予測するための回帰出力を生成するための最先端アーキテクチャの利用についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 04:37:45 GMT)
Ten more times precision improved method for surface roughness
estimation with weak measurement [2.7] スペクトル解析と強度解析により表面粗さを推定する2つの弱い測定手法を提案する。
光強度分析法の精度と感度はそれぞれ0.07nmと1/nmに達する。
変調位相を導入することで,提案手法で達成した感度と精度を,より広いダイナミックレンジで効果的に維持できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 09:39:28 GMT)
Variational Interpretable Learning from Multi-view Data [2.7] DICCAは、多視点データの共有とビュー固有のバリエーションの両方を分離するように設計されている。
実世界のデータセットにおける実証的な結果は、我々の手法がドメイン間で競合していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 01:56:44 GMT)
Gait Events Prediction using Hybrid CNN-RNN-based Deep Learning models
through a Single Waist-worn Wearable Sensor [2.5] 本研究は,高齢者の歩行事象検出の精度向上を図ることを目的とした。
歩行中に3つのIMUセンサーを備えた高齢者からデータを収集した。
入力は、CNN、RNN、CNN-RNNハイブリッドを含む16種類のディープラーニングモデルを、双方向・アテンション機構の有無にかかわらずトレーニングするために、腰センサーからのみ取得された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 11:07:37 GMT)
Sparsity-aware neural user behavior modeling in online interaction
platforms [2.4] ユーザ行動モデリングのための一般化可能なニューラル表現学習フレームワークを開発する。
問題設定は、トランスダクティブおよびインダクティブな学習シナリオにまたがる。
ユーザの振る舞いを反映した情報のさまざまな側面を活用して、大規模にパーソナライズされた推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 00:27:11 GMT)
Risk-Aware Scene Sampling for Dynamic Assurance of Autonomous Systems [2.2] 我々はRandom Neighborhood Search (RNS) と Guided Bayesian Optimization (GBO) と呼ばれる2つのサンプルを用いたシーン生成手法を提案する。
我々は,CARLAシミュレーションにおける自律走行車の例を用いて,我々のアプローチを実証する。
RNSとGBOでは,高リスクシーンが83%,71%,グリッドが56%,66%,ハルトンが92%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 02:22:25 GMT)
Differentiable Matrix Elements with MadJax [2.2] MadJaxは高エネルギー散乱過程の微分可能な行列要素の生成と評価のためのツールである。
これは高エネルギー物理学における微分可能プログラミングパラダイムへの一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:53:44 GMT)
On the Fitness Landscapes of Interdependency Models in the Travelling
Thief Problem [1.9] トラベリング・ティーフ問題(TTP)は、複数の相互接続されたサブプロブレムの問題の一例として広く研究されている。
我々のゴールは、単純な局所探索アルゴリズムを用いて、TTPにおける様々な形式の依存の影響を研究することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 13:26:42 GMT)
Machine learning techniques to identify antibiotic resistance in
patients diagnosed with various skin and soft tissue infections [1.9] 皮膚および軟部組織感染症(SSTIs)は、最も頻度の高い疾患の1つである。
多様な細菌性病原体の抗生物質に対する耐性は、重篤なSSTIの重大な原因である。
我々は、抗生物質感受性試験データを用いて、抗菌性を予測する機械学習(ML)モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 01:08:02 GMT)
Predicting the Thermal Sunyaev-Zel'dovich Field using Modular and
Equivariant Set-Based Neural Networks [1.8] 我々は、銀河団内の連続電子圧場を予測するために、IllustrisTNG-300宇宙学シミュレーションでニューラルネットワークを訓練する。
我々は、設定したダークマター粒子を直接操作するために、回転型DeepSetsアーキテクチャを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:00:07 GMT)
Reformulation of the No-Free-Lunch Theorem for Entangled Data Sets [1.7] 我々は、ユニタリの学習可能性の基本的な限界が絡み合いによって減少する量子NFL定理を証明した。
リゲッティの量子コンピュータを用いて古典的および量子NFLの定理を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:14:20 GMT)
Bina-Rep Event Frames: a Simple and Effective Representation for
Event-based cameras [1.6] ビナ・レップ(Bina-Rep)は、イベントカメラからのイベントの非同期ストリームを、スパースで表現豊かなイベントフレームのシーケンスに変換するシンプルな表現法である。
本手法では,元のストリームにおけるイベント順序に関する保持情報により,より表現力のあるイベントフレームを抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 10:23:09 GMT)
Deep Camera Pose Regression Using Pseudo-LiDAR [1.6] 我々は、奥行きマップを擬似LiDAR信号に変換することが、カメラのローカライゼーションタスクのより良い表現であることを示す。
擬似LiDARを用いて6DOFカメラのポーズを復元する新しいアーキテクチャであるFusionLocを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 20:30:37 GMT)
A tensor norm approach to quantum compatibility [1.5] 不和合性の測定は、量子物理学が古典物理学とどのように異なるかを示す最も顕著な例の1つである。
2つの測度は、3番目の測度から古典的な後処理で得られなければ相容れない。
不整合性測定の最大ノイズロバスト性に関する最近の研究結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 17:53:20 GMT)
The Concordance Index decomposition -- A measure for a deeper
understanding of survival prediction models [1.5] Concordance Index (C-index) はSurvival Analysisにおいて、予測モデルがどの程度優れているかを評価する指標である。
本稿では,C-Indexを2量の重み付き調和平均に分解する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 23:50:47 GMT)
A context-aware gate set tomography characterization of superconducting
qubits [1.5] 本稿では,ゲートセットトモグラフィプロトコルのコンテキスト対応バージョンを紹介する。
我々は,クラウドベースの超伝導量子ビットプラットフォームにおいて,コンテキスト依存の誤差を実験的に推定する。
以上の結果から,GSTがこのような文脈認識機能を含むようにアップグレードされた場合,エラーのコヒーレンスが大きいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 20:10:25 GMT)
Demonstration of quantum-limited discrimination of multi-copy pure
versus mixed states [1.5] このマルチコピーの場合,Helstrom境界に接近する受信機を単一コピー計測に繰り返し使用するのが最適であることがわかった。
純粋状態と混合状態の間の多重コピー識別タスクの大規模なクラスに対しては、誤り確率指数において少なくとも2つの係数でヘルストロームに結合した単一コピー受信機が最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 17:03:15 GMT)
Using Multi-scale SwinTransformer-HTC with Data augmentation in CoNIC
Challenge [1.3] 本稿では,病理領域からのH&E画像の自動分割と分類タスクを提案する。
この課題に対して,HTC を用いたマルチスケール Swin トランスフォーマーを提案するとともに,既知の正規化手法を適用して拡張データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 07:44:59 GMT)
PMC-Patients: A Large-scale Dataset of Patient Notes and Relations
Extracted from Case Reports in PubMed Central [1.2] PMC-Patientsは167kの患者ノートと3.1Mの関連記事アノテーションと293kの類似の患者アノテーションからなるデータセットである。
PMC-Patientsは、高品質で多様な条件、容易なアクセス、豊富なアノテーションを備えた、最も大規模な患者ノートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:24:33 GMT)
Investigating the Spatiotemporal Charging Demand and Travel Behavior of
Electric Vehicles Using GPS Data: A Machine Learning Approach [1.2] 電気自動車(EV)は運転者の走行行動を変え、電力システムにかなりの電力需要をもたらす可能性がある。
電力需要はEVの走行行動に依存するため、日々の充電需要(CD)の予測は難しい課題となる。
本稿では,同市からのEVおよび従来のガソリン自動車のGPSデータを用いて,運転者の走行行動の変化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 23:11:30 GMT)
Topological fracton quantum phase transitions by tuning exact tensor
network states [1.1] 物質のギャップフラクトン相はトポロジカル秩序の概念を一般化する。
我々は、X-立方体フラクトンモデルを研究するために、正確な3次元量子テンソル-ネットワークアプローチを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:00:01 GMT)
Learning Parameters for a Generalized Vidale-Wolfe Response Model with
Flexible Ad Elasticity and Word-of-Mouth [1.1] Vidale-Wolfe(GVW)モデルは、広告主の弾力性を表す2つの有用な指標と、ワード・オブ・マウス(WoM)効果を含んでいる。
本稿では,そのパラメータを学習するためのディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく推定手法を提案する。
調査の結果,広告の弾力性指数とWoM指数の両方が広告反応に有意な影響を及ぼすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 06:31:02 GMT)
Neural Ordinary Differential Equations for Nonlinear System
Identification [1.0] 本研究では,NODEの性能をニューラル状態空間モデルと古典線形システム同定法と比較する。
実験の結果,NODEはベンチマーク手法に比べて精度を桁違いに向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 22:25:53 GMT)
Generation of photonic tensor network states with Circuit QED [0.8] まず,マイクロ波キャビティをアンシラとして,トランスモンキュービットをエミッタとして用いることが,フォトニックマトリクス生成状態の生成に有効であることを示す。
次に、このプラットフォームを自然に一般化し、いくつかの空洞と量子ビットのペアを結合して連鎖を形成する。
したがって、フォトニック状態は2次元の絡み合い構造を持ち、$textitradial plaquette$射影絡み合い状態と解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 11:44:44 GMT)
Improving Response Time of Home IoT Services in Federated Learning [0.6] フェデレートラーニング(federated learning)と呼ばれる最近の機械学習アプローチは、分散コンピューティング環境でデバイス上のユーザデータを保持している。
ホームIoTサービスでは、エンドツーエンドの応答時間の観点からは、パフォーマンスが低くなる。
本稿では,ホームネットワークにおけるユーザ動作を迅速かつ正確に認識するフェデレーション学習ホームサービスのためのローカルIoT制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 09:08:10 GMT)
Severity classification in cases of Collagen VI-related myopathy with
Convolutional Neural Networks and handcrafted texture features [0.3] コラーゲンVI関連ミオパチーにおける標的筋の分類法として3つの方法が提案されている。
最も良い結果がハイブリッドモデルで得られ、その結果、全世界での精度は93.8%となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:09:42 GMT)
Estimating Model Performance on External Samples from Their Limited
Statistical Characteristics [0.3] 本稿では,その限られた統計特性から,外部サンプルのモデル性能を推定する手法を提案する。
シミュレーションデータと電子カルテデータを2つのリスクモデルで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 11:05:30 GMT)
Exploring hyper-parameter spaces of neuroscience models on high
performance computers with Learning to Learn [0.3] 神経科学モデルは通常、多くの自由度を持ち、パラメータ空間内の特定の領域だけが興味のダイナミクスを生み出すことができる。
これにより、これらの領域を効果的に発見し、脳研究を進めるためのツールや戦略が開発される。
数値シミュレーションを用いた高次元パラメータ空間の探索は、近年、計算神経科学の多くの分野において頻繁に行われている手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 14:32:14 GMT)
A Probabilistic Deep Image Prior for Computational Tomography [0.2] 既存の深層学習によるトモグラフィ画像再構成手法では,復元の不確かさの正確な推定は得られない。
我々は,古典的全変動(TV)正規化器と現代の深部画像先行(DIP)を組み合わせたトモグラフィー再構成のためのベイズ事前構築を行う。
提案手法は,高次元設定にスケーラブルな線形化Laplace法に基づく手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 14:47:14 GMT)
Defect detection and segmentation in X-Ray images of magnesium alloy
castings using the Detectron2 framework [0.1] 新しい製造技術により、より複雑な形状の金属部品を製造することが可能となり、品質管理プロセスがより困難になった。
X線画像により、このプロセスはより簡単になり、表面欠陥をより単純な方法で検出できるだけでなく、溶接や鋳造の欠陥も検出できるようになった。
本研究の目的は,画像中の物体の検出とセグメンテーションに応用された最先端ライブラリである Detectron2 に基づくディープラーニングシステムを適用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 16:53:09 GMT)
Gaussian quantum estimation of the lossy parameter in a thermal
environment [0.1] ロッシーボソニックチャネルは、多くの量子情報タスクにおいて重要な役割を果たす。
単モードガウス状態と2モードガウス状態のそれぞれをプローブとして, アイドラーフリー, エンタングルメント支援症例において, それらの気象パワーを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:38:45 GMT)
Towards Targeted Change Detection with Heterogeneous Remote Sensing
Images for Forest Mortality Mapping [0.0] イベントが使用される前のランドサット-5 テーママッパーイメージを使用し、RADARSAT-2 はイベント後の画像を提供する。
我々は最近開発された2つの領域間の翻訳のための深層学習手法を用いて、マルチスペクトル光と合成開口レーダ(SAR)の差画像を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:32:52 GMT)
Towards Robust Stacked Capsule Autoencoder with Hybrid Adversarial
Training [0.0] Capsule Network(CapsNets)は、特徴の空間的関係に基づいて画像を分類する新しいニューラルネットワークである。
積み重ねられたカプセルオートエンコーダ(SCAE)は最先端のCapsNetであり、CapsNetの教師なしの分類を初めて達成した。
そこで我々は,攻撃者が物体カプセルのコントリビューションを減らし,敵の摂動を発生させることができるSCAEに対する回避攻撃を提案する。
本研究では, 防御法と実験結果から, 改良SCAEモデルが回避攻撃下で82.14%の分類精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 13:17:21 GMT)
Towards A Device-Independent Deep Learning Approach for the Automated
Segmentation of Sonographic Fetal Brain Structures: A Multi-Center and
Multi-Device Validation [0.0] 胎児脳USG画像(2D)から得られた2軸平面から10個の重要な胎児脳構造の自動分割のためのDLベースセグメンテーションフレームワークを提案する。
提案するDLシステムは,有望かつ汎用的な性能(マルチセンタ,マルチデバイス)を提供し,画像品質のデバイスによる変動を支持する証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 05:42:03 GMT)
The impact of lexical and grammatical processing on generating code from
natural language [0.0] 我々は、BERTエンコーダと形式化を提供する文法ベースのデコーダに依存する最先端アーキテクチャを用いている。
本稿では,現在の自然言語からコードシステムへの語彙置換コンポーネントの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 17:23:30 GMT)
The Effect of Micromotion and Local Stress in Quantum simulation with
Trapped Ions in Optical Tweezers [0.0] マイクロモーション,局所応力,強度雑音の存在下での所見の堅牢性について検討した。
我々は、光学的ツイーザは、捕捉されたイオン量子シミュレータにおける相互作用を制御するのに有用な方法であると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 11:01:30 GMT)
Superresolution microscopy of optical fields using tweezer-trapped
single atoms [0.0] 走査型プローブ顕微鏡で870ドルRbの原子を捕捉し,光場を波長以下の空間分解能で測定する。
我々の顕微鏡は、近共鳴光によって駆動される単一の原子から蛍光を検出することで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 23:00:15 GMT)
Sachdev-Ye-Kitaev circuits for braiding and charging Majorana zero modes [0.0] 本研究では,ランダムな4体ゲートのFloquet量子回路を構築し,Sachdev-Ye-Kitaev(SYK)モデルの重要な特徴を捉える。
これはSYK量子シミュレーションへのアナログデジタル経路を提供し、マヨラナゼロモードの位相的保護と全ての相互作用を一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 16:53:32 GMT)
Review of research on fireworks algorithm [0.0] Fireworksアルゴリズムは、新しいタイプのインテリジェント最適化アルゴリズムである。
高速収束速度、簡単な実装、爆発性、多様性、単純さ、ランダム性により、近年多くの研究分野に注目が集まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 13:44:53 GMT)
Rectifying homographies for stereo vision: analytical solution for
minimal distortion [0.0] 整形化は、その後のステレオ対応問題を単純化するために用いられる。
本研究は、視点歪みを最小化する補正ホモグラフに対する閉形式解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 22:35:47 GMT)
Realtime strategy for image data labelling using binary models and
active sampling [0.0] 機械学習アルゴリズムは、ラベル付けされ、高品質なデータを必要とする。
データラベリングには、このタスクのために高い料金を請求する熟練した人が必要です。
本稿では主に,オラクルとともにリアルタイムにデータのラベル付けを支援する戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 14:09:19 GMT)
Phase separation and multistability of two-component Bose-Einstein
condensate in an optical cavity [0.0] 光学キャビティ内の光場に結合した2成分ボース・アインシュタイン凝縮体の可視・不可視条件に関連する可視性について検討した。
強い不可解な状態に対して、システムは分離状態、ストライプ状態、およびそれらの共存を含む様々な密度構造を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 08:31:34 GMT)
Periodicity of Grover walks on bipartite regular graphs with at most
five distinct eigenvalues [0.0] 周期的なグローバー歩行を誘導する4つの異なる隣接固有値を持つ連結二部グラフを決定する。
また、5つの異なる固有値を持つ二部正規周期グラフの2番目の大きな固有値の3種類しか存在しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 06:26:24 GMT)
Optimization of the Variational Quantum Eigensolver for Quantum
Chemistry Applications [0.0] 変分量子固有解法アルゴリズムは、量子力学系の基底状態を決定するように設計されている。
本研究では,変分量子固有解法において,必要な量子ビット操作数を減らし,誤りを誘発しがちな方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 16:01:19 GMT)
Optimal Fidelity Witnesses for Gravitational Entanglement [0.0] 両党間の絡み合いの証人の質を忠実な証人を用いて検討する。
我々は、5つの非自明なスピン測定のみからなる証人を構築し、他の提案された証人と比較した。
後処理によって、目撃者はセットアップ中の任意のフェーズの選択に対する絡み合いを、測定ゼロのセットまで検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 17:26:33 GMT)
Optical measurement of electron spins in quantum dots: Quantum Zeno
effects [0.0] トリオン共鳴に近い楕円偏光による系励起を考察する。
我々は, 連続スピン測定により, 核誘起スピン緩和が抑制され, 加速されることを顕微鏡的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 17:54:27 GMT)
On the sample complexity of stabilizing linear dynamical systems from
data [0.0] この研究は、線型力学系が次元(McMillan次数)$n$を持つ場合、安定化フィードバックコントローラを構築することができる状態から常に$n$が存在することを示す。
この発見は、任意の線形力学系が、力学のモデルを学ぶのに必要な最小の状態よりも少ない観測状態から安定化できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 16:25:00 GMT)
On the Lyapunov-Perron reducible Markovian Master Equation [0.0] 我々は、準周期ハミルトニアン周波数で支配される$M_d(mathbbC)$のオープン量子系を考える。
我々はマルコフマスター方程式を構築し、弱カップリング極限状態におけるCP-可分進化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 13:28:52 GMT)
Numeric Lyndon-based feature embedding of sequencing reads for machine
learning approaches [0.0] 指紋を用いたNGS(Next-Generation Sequencing)データに対する新しい特徴埋め込み手法を提案する。
私たちは、RNA-Seqの読み込みを表すために指紋を使用し、それらが起源である可能性が高い遺伝子にそれらを割り当てます。
本稿では,Lyndon をベースとしたシークエンシング手法である lyn2vec の実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:33:37 GMT)
Neural net modeling of equilibria in NSTX-U [0.0] 我々は平衡モデルと形状制御モデルに関連する2つのニューラルネットワークを開発する。
ネットワークにはEFIT01再構成アルゴリズムでトレーニングされた自由境界均衡解法であるEqnetと、Gspert符号でトレーニングされたPertnetが含まれる。
本報告では,これらのモデルが閉ループシミュレーションで確実に使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 16:09:58 GMT)
Mutual Information Scaling for Tensor Network Machine Learning [0.0] 本稿では,テンソルネットワーク機械学習における相関解析の適用方法を示す。
古典的データが量子状態に類似した相関スケーリングパターンを持つかどうかを考察する。
我々は,MNISTデータセットとTiny Imagesデータセットのスケーリングパターンを特徴付け,後者における境界法スケーリングの明確な証拠を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 22:24:08 GMT)
Missing Value Estimation using Clustering and Deep Learning within
Multiple Imputation Framework [0.0] 最も一般的な計算アルゴリズムは、方程式の連鎖(MICE)を用いた複数の計算法である。
本稿では,MICEの計算精度とインプットデータの分類精度を両立させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 13:02:44 GMT)
MRI-GAN: A Generalized Approach to Detect DeepFakes using Perceptual
Image Assessment [0.0] DeepFakesは、オリジナル画像の顔と誰かの顔とを交換して生成された合成ビデオだ。
本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)ベースのモデルを用いてDeepFakeコンテンツを分類する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 21:53:07 GMT)
Interpretable machine-learning identification of the crossover from
subradiance to superradiance in an atomic array [0.0] 光物質が相互作用する量子系は強い相関関係を示し、サブ放射能や超放射能の異なる自発的放出を引き起こす。
我々は、共振双極子-双極子相互作用(RDDI)の下で原子配列を考察し、サブラジアントセクターとスーパーラジアントセクターの交叉を識別するために、積分勾配と解釈可能な機械学習を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 01:07:39 GMT)
High-precision real-space simulation of electrostatically-confined
few-electron states [0.0] 量子ドットデバイスに対する現実的な解析静電ポテンシャルに基づくベンチマーク問題を提案する。
提案手法は, 広範囲なモデルパラメータに対して, 高精度な計算エネルギーとエネルギー差をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 20:31:29 GMT)
Globally Optimal Boresight Alignment of UAV-LiDAR Systems [0.0] 空中光検出・測光システム(LiDAR)の故障は、不正確な3D点雲を引き起こす可能性がある。
本稿では,このミスアライメント問題をグローバルに解決できるMIQCQP(mixed-integer quadratally constrained Program)を提案する。
また,ネストした空間分岐とバウンド(nsBB)アルゴリズムを提案し,計算性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 01:48:10 GMT)
GausSetExpander: A Simple Approach for Entity Set Expansion [0.0] 最適輸送技術に基づく教師なしの手法であるGausSetExpanderを提案する。
我々は、最先端の手法と比較することで、我々のアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 09:44:43 GMT)
Functional mixture-of-experts for classification [0.0] 我々は、マルチクラス分類に対するMixs-of-Experts(ME)アプローチを開発する。
それは、ゲーティングネットワークとエキスパートネットワークの両方を構築するMEモデルで構成されている。
我々は、係数関数が解釈可能な空間的制約を享受する正規化最大推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 16:33:50 GMT)
Entanglement Entropy and Phase Space Density: Lowest Landau Levels and
1/2 BPS states [0.0] 我々は、N$非相対論的フェルミオンを2+1$次元とする系の任意の部分領域の絡み合いエントロピーを考える。
絡み合いエントロピーの先頭項は、形状独立係数を持つ周辺法則であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 12:07:52 GMT)
Effectiveness of Delivered Information Trade Study [0.0] 衛星測位とアセット測位という2つの主な変数に影響を受ける。
本稿では,画像操作による衛星画像の有効性の向上と,画像操作が撮影者のタイムラインに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 22:10:02 GMT)
Don't miss the Mismatch: Investigating the Objective Function Mismatch
for Unsupervised Representation Learning [0.0] この研究は、新しい一般的な評価基準を定義するために広く使われている線形評価プロトコルに基づいている。
テキストおよび目標タスクにおけるミスマッチについて検討し、幅広い実験においてミスマッチについて検討する。
実験の結果,Cifar10,Cifar100,PCamでは3dshapesデータセットでは最大25～59%,目的関数ミスマッチでは0.1～5.0%の性能低下が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 20:15:42 GMT)
Differential equation and probability inspired graph neural networks for
latent variable learning [0.0] 状態推定と部分空間学習は、潜在変数学習における古典的な2つの問題である。
本稿では,状態推定と部分空間学習問題を解決するために,グラフニューラルネットワークを提案する。
実験により、提案したグラフニューラルネットワークが現在の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 13:50:47 GMT)
Convexity and uncertainty in operational quantum foundations [0.0] この論文の目的は不確実性の基本的な側面を研究することである。
まず、量子論において類似した境界が2種類の不確実性関係に対してしばしば得られる理由を明らかにする。
量子不整合性(quantum incompatibility)と呼ばれる量子論における不確実性のより広範な表現を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 14:45:10 GMT)
Coherence limitations in the optical control of the singlet-triplet
qubit in a quantum dot molecule [0.0] 自己集合量子ドット分子における2電子状態のシングルトリップ部分空間上に実装された量子ビットのダイナミクスを解析する。
実システムにおける非断熱的進化と限られたスペクトル選択性から生じる量子ビット演算の不完全性を定量的に特徴づける。
我々は、異なる誤差源間の最適化トレードオフを特定でき、2つの光制御方式において、一重項量子ビットの量子制御に最も好適な条件を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 16:49:18 GMT)
Choosing on Sequences [0.0] 無限列からの選択を考慮に入れた新しい枠組みを提案する。
有界な注意は、自然位相に対する選択関数の連続性によるものであることを示す。
チューリングマシンを用いた選択関数の計算可能性の概念を導入し、計算可能な選択規則を有限オートマトンで実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 20:16:24 GMT)
C-band single photons from a trapped ion via two-stage frequency
conversion [0.0] トラップされたイオンは、高忠実度2量子ビットゲート、長いコヒーレンス時間、イオンの内部量子ビット状態に絡み合った光子を即座に放出する能力を持つ量子ネットワークの候補である。
これらの結果は、長距離に閉じ込められたイオン量子インターネットを実現するための重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 23:04:34 GMT)
BlazeNeo: Blazing fast polyp segmentation and neoplasm detection [0.0] 本稿では,ポリプセグメンテーションとネオプラズマ検出のための,BlazeNeoと呼ばれる新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
我々の実験によると、BlazeNeoは最先端の手法に対して同等の精度を維持しながら、レイテンシとモデルサイズの改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 22:58:47 GMT)
Average scattering entropy for periodic, aperiodic and random
distribution of vertices in simple quantum graphs [0.0] この研究は量子グラフの平均散乱エントロピーを扱う。
これは、量子系に対する現在の関心の幾何学的および位相的効果を探索するために使われる別のツールと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 15:42:22 GMT)
Asynchronous Decentralized Federated Learning for Collaborative Fault
Diagnosis of PV Stations [0.0] 協調的故障診断モデルを訓練するために,新しい非同期分散フェデレーションラーニング(ADFL)フレームワークを提案する。
グローバルモデルは、中央ノードの障害を避けるために分散的に集約される。
提案手法の有効性を検証するため,実験および数値シミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 08:26:48 GMT)
Arline Benchmarks: Automated Benchmarking Platform for Quantum Compilers [0.0] オープンソースのソフトウェアパッケージであるArline Benchmarksは、量子コンパイラの自動ベンチマークを実行するように設計されている。
重要なメトリクスのセットに基づいて、いくつかの量子コンパイルフレームワークを比較した。
本稿では,コンパイラ固有の回路最適化を1つのコンパイルスタックで組み合わせた,複合コンパイルパイプラインの概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 18:48:01 GMT)
Analysis of Digitalized ECG Signals Based on Artificial Intelligence and
Spectral Analysis Methods Specialized in ARVC [0.0] 不整脈性右室心筋症(英: arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy、ARVC)は、患者の2年目から4年目に発症する遺伝性心筋疾患である。
心電図(ECGs)に基づくこの疾患の有効かつ時間的診断は、早期の心血管死の減少に重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 13:12:50 GMT)
An Analytical Approach to Compute the Exact Preimage of Feed-Forward
Neural Networks [0.0] 本研究では,任意のフィードフォワードニューラルネットワークにおいて,隠蔽層に対して線形あるいは一方向に線形に活性化する関数を正確に計算する手法を提案する。
他のメソッドとは対照的に、このメソッドはユニークな出力に対してユニークなソリューションを返すのではなく、解析的に全体と正確な事前イメージを返す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 18:12:04 GMT)
Absorbers as detectors for unbound quantum systems [0.0] 複雑な吸収ポテンシャルは、非有界量子系をシミュレートする際にしばしば課される。
吸収剤が吸収中の粒子の特性を調査するためにどのように用いられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 19:23:20 GMT)
A superconducting qubit with noise-insensitive plasmon levels and
decay-protected fluxon states [0.0] 誘導誘電トランスモン(IST)は、指数的に抑制されたフラクトン転移と、トランスモンを近似するプラズモンスペクトルを持つ超伝導量子ビットである。
我々は、大きな幾何学的インダクタンスが単なる摂動として作用するトランスモン限界の深いIST量子ビットを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 16:11:55 GMT)
A Dynamical Estimation and Prediction for Covid19 on Romania using
ensemble neural networks [0.0] 本稿では,ルーマニアにおけるCovid19の進化と予測をSIRDの数学的モデルと組み合わせて解析する。
ルーマニアのCovid19の実際のデータから10のニューラルネットワークのアンサンブルを用いてパラメータを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 10:54:29 GMT)
"If you could see me through my eyes": Predicting Pedestrian Perception [0.0] 本研究では,特定歩行者横断シナリオのシミュレーションから合成データを用いて,変分オートエンコーダと短期記憶ネットワークを訓練する。
我々は、関連する時間的地平線内で、歩行者の将来の知覚を正確に予測することができる。
このような訓練されたネットワークは、後に自動運転車の観点からも歩行者の行動を予測するのに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 17:36:12 GMT)
'Tis but Thy Name: Semantic Question Answering Evaluation with 11M Names
for 1M Entities [0.0] Wiki Entity similarity(WES)データセットは、Wikipediaのリンクテキストから生成される111M例、ドメインターゲット、セマンティックエンティティ類似性データセットである。
例はエンティティとフレーズで、セマンティッククラスタにグループ化され、複数の基底構造ラベルをシミュレートする。
人間のアノテータは、WESラベルに一貫して同意し、基本的なクロスエンコーダメトリックは、人間の正当性を予測するための4つの古典的な指標よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Feb 2022 07:12:39 GMT)