Protecting Celebrities with Identity Consistency Transformer [119.7] アイデンティティ一貫性変換器は、高度なセマンティクス、特にアイデンティティ情報に焦点を当て、内面領域と外面領域におけるアイデンティティの不整合を見つけ、容疑者の顔を検出する。
我々は、アイデンティティ一貫性変換器が、異なるデータセットにまたがるだけでなく、ディープフェイクビデオを含む現実世界のアプリケーションで見られる様々な種類の画像劣化フォームにまたがる優れた一般化能力を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:29:50 GMT)
DIME: Fine-grained Interpretations of Multimodal Models via Disentangled
Local Explanations [119.2] 我々は,マルチモーダルモデルの解釈における最先端化に注力する。
提案手法であるDIMEは,マルチモーダルモデルの高精度かつきめ細かな解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 20:52:47 GMT)
A Unified Query-based Paradigm for Point Cloud Understanding [116.3] 本稿では,検出,セグメンテーション,分類を含む3次元理解タスクのための新しい埋め込みクエリーパラダイム(EQ-Paradigm)を提案する。
入力は、任意の特徴抽出アーキテクチャで埋め込み段階でエンコードされる。
これは、クエリステージに中間表現、すなわちQ表現を導入して、埋め込みステージとタスクヘッドの間のブリッジとして機能させることによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 07:49:12 GMT)
Playable Environments: Video Manipulation in Space and Time [98.1] 再生可能な環境 - 空間と時間におけるインタラクティブなビデオ生成と操作のための新しい表現。
提案フレームワークでは,1枚の画像を推論時に生成し,対象物を3次元に移動させ,所望のアクションを連続して生成する。
提案手法は,各フレームの環境状態を構築し,提案したアクションモジュールで操作し,ボリュームレンダリングで画像空間に復号化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:51:05 GMT)
Label-Free Explainability for Unsupervised Models [95.9] 教師なしのブラックボックスモデルは解釈が難しい。
既存の説明可能性の方法の多くは、ブラックボックスの出力のどのコンポーネントを解釈するかをラベルで選択する必要がある。
本稿では,1)ラベルフリーな特徴重要度と(2)ラベルフリーな例重要度という,ポストホックな説明技法の2つの重要な拡張点を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:59:03 GMT)
BatchFormer: Learning to Explore Sample Relationships for Robust
Representation Learning [93.4] 本稿では,各ミニバッチからサンプル関係を学習可能なディープニューラルネットワークを提案する。
BatchFormerは各ミニバッチのバッチ次元に適用され、トレーニング中のサンプル関係を暗黙的に探索する。
我々は10以上のデータセットに対して広範な実験を行い、提案手法は異なるデータ不足アプリケーションにおいて大幅な改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 05:31:33 GMT)
$\beta$-DARTS: Beta-Decay Regularization for Differentiable Architecture
Search [85.8] 本研究では,DARTSに基づくNAS探索過程を正規化するために,ベータデカイと呼ばれるシンプルだが効率的な正規化手法を提案する。
NAS-Bench-201の実験結果から,提案手法は探索過程の安定化に有効であり,探索されたネットワークを異なるデータセット間で転送しやすくする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:47:14 GMT)
The Best of Both Worlds: Reinforcement Learning with Logarithmic Regret
and Policy Switches [84.5] 漸進的強化学習(RL)における後悔の最小化問題について検討する。
一般関数クラスと一般モデルクラスで学ぶことに集中する。
対数的後悔境界は$O(log T)$スイッチングコストのアルゴリズムによって実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 02:55:55 GMT)
Modality-Adaptive Mixup and Invariant Decomposition for RGB-Infrared
Person Re-Identification [84.3] RGB-赤外線人物再同定のための新しいモダリティ適応混合・不変分解(MID)手法を提案する。
MIDは、RGBと赤外線画像の混合画像を生成するためのモダリティ適応混合方式を設計する。
2つの挑戦的なベンチマーク実験は、最先端の手法よりもMIDの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 14:26:49 GMT)
Debiased Batch Normalization via Gaussian Process for Generalizable
Person Re-Identification [84.3] 一般化可能な人物再識別は、見知らぬ領域でうまく機能するラベル付きソースドメインのみを持つモデルを学ぶことを目的としている。
一般化可能な人物識別のためのガウスプロセスアプローチ(GDNorm)によるデバイアスドバッチ正規化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 14:14:51 GMT)
Correlation-Aware Deep Tracking [83.5] 本稿では,自己/横断的意図に着想を得た,新たなターゲット依存型特徴ネットワークを提案する。
我々のネットワークは機能ネットワークの複数の層にクロスイメージの特徴相関を深く埋め込んでいる。
我々のモデルは、豊富な未ペア画像に対して柔軟に事前訓練が可能であり、既存の手法よりも顕著に高速な収束をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:53:54 GMT)
Cross-Modality Earth Mover's Distance for Visible Thermal Person
Re-Identification [82.0] Visible thermal person re-identification (VT-ReID) は、モダリティ間の相違と同一性内変異に悩まされる。
我々は,モーダルアライメント中の個人内変動の影響を軽減することができるクロスモーダルアースモーバー距離(CM-EMD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 12:26:59 GMT)
A Simple Hash-Based Early Exiting Approach For Language Understanding
and Generation [77.9] 早期終了は、難易度の推定に応じて異なるレイヤでインスタンスを終了させることを可能にする。
我々はハッシュベースの早期退避アプローチ(HashEE)を提案し,各トークンを固定された退避層に割り当てるために,学習から退避するモジュールをハッシュ関数に置き換える。
分類,回帰,生成タスクに関する実験結果から,HashEEはFLOPを少なくして高い性能を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 12:02:05 GMT)
MixSTE: Seq2seq Mixed Spatio-Temporal Encoder for 3D Human Pose
Estimation in Video [75.2] 近年, 学習時間相関のため, 全フレームのボディジョイントを世界規模で考慮し, 2次元キーポイントシーケンスから3次元人間のポーズを推定する手法が提案されている。
本研究では,各関節の時間的動きを別々にモデル化する時間的変圧器ブロックと,関節間空間相関を有する変圧器ブロックを有するミキシングミキシングを提案する。
さらに、ネットワーク出力は、中央フレームから入力ビデオの全フレームに拡張され、入力と出力のベンチマーク間のコヒーレンスが改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 02:50:33 GMT)
CAFE: Learning to Condense Dataset by Aligning Features [73.0] 本稿ではCAFE(Aligning features)によるCondenseデータセットの新しいスキームを提案する。
このアプローチの核心は、さまざまなスケールにわたる実データと合成データから機能を整合させる効果的な戦略です。
提案したCAFEを様々なデータセットで検証し,概ね最先端技術であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 05:58:49 GMT)
Zero-shot Domain Adaptation of Heterogeneous Graphs via Knowledge
Transfer Networks [72.8] ヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(HGNN)は、強力な表現学習技術として優れた性能を示している。
異なるノードタイプにルートされたラベルを使って直接学習する方法はありません。
本研究では,HGNN(HGNN-KTN)のための新しいドメイン適応手法である知識伝達ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 21:00:23 GMT)
Neural Graph Matching for Pre-training Graph Neural Networks [72.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、構造データのモデリングにおいて強力な能力を示している。
GMPTと呼ばれる新しいグラフマッチングベースのGNN事前学習フレームワークを提案する。
提案手法は,完全自己指導型プレトレーニングと粗粒型プレトレーニングに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:53:53 GMT)
SegTAD: Precise Temporal Action Detection via Semantic Segmentation [65.0] 意味的セグメンテーションの新しい視点で時間的行動検出のタスクを定式化する。
TADの1次元特性により、粗粒度検出アノテーションを細粒度セマンティックセマンティックアノテーションに無償で変換できる。
1Dセマンティックセグメンテーションネットワーク(1D-SSN)と提案検出ネットワーク(PDN)からなるエンドツーエンドフレームワークSegTADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 06:52:13 GMT)
Towards Creativity Characterization of Generative Models via Group-based
Subset Scanning [64.6] 創造的プロセスを特定し,定量化し,特徴付けるグループベースサブセットスキャンを提案する。
創造的なサンプルは、データセット全体にわたる通常のサンプルや非創造的なサンプルよりも大きな異常のサブセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:38:47 GMT)
Bridging the Source-to-target Gap for Cross-domain Person
Re-Identification with Intermediate Domains [63.2] クロスドメインの人物再識別(re-ID)は、ソースからターゲットドメインに識別された知識を転送することを目的としている。
中間ドメインモジュール(IDM)とミラー生成モジュール(MGM)を提案する。
IDMは、ソースドメインとターゲットドメインから隠れた層の特徴を混合することにより、複数の中間ドメインを生成する。
MGMは、特徴をIDM生成中間ドメインにマッピングすることで、元のアイデンティティを変更することなく導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 12:44:56 GMT)
Enhanced physics-constrained deep neural networks for modeling vanadium
redox flow battery [63.0] 本稿では,物理制約付き深部ニューラルネットワーク(PCDNN)による高精度電圧予測手法を提案する。
ePCDNNは、電圧放電曲線のテール領域を含む電荷放電サイクルを通して、電圧応答を正確にキャプチャすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 19:56:24 GMT)
Efficient Video Instance Segmentation via Tracklet Query and Proposal [62.9] Video Instanceは、ビデオ内の複数のオブジェクトインスタンスを同時に分類、セグメント化、追跡することを目的としている。
ほとんどのクリップレベルメソッドはエンドツーエンドの学習可能でもリアルタイムでもない。
本稿では,効率的なトレーニングと推論を行う完全エンドツーエンドフレームワークであるEfficientVISを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:00:11 GMT)
PINA: Learning a Personalized Implicit Neural Avatar from a Single RGB-D
Video Sequence [60.5] 本稿では,短いRGB-Dシーケンスからパーソナライズされたインシシットニューラルアバター(PINA)を学習する方法を提案する。
PINAは完全なスキャンを必要としないし、人間の大規模なデータセットから事前の学習も必要ではない。
ポーズ条件付暗示面と変形場を用いて形状と非剛性変形を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 15:04:55 GMT)
Early Time-Series Classification Algorithms: An Empirical Comparison [59.8] 早期時系列分類(Early Time-Series Classification, ETSC)は、できるだけ少ない測定で時系列のクラスを予測するタスクである。
既存のETSCアルゴリズムを公開データと,新たに導入された2つのデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 10:43:56 GMT)
Correct-N-Contrast: A Contrastive Approach for Improving Robustness to
Spurious Correlations [59.2] 豪華な相関関係は、堅牢な機械学習にとって大きな課題となる。
経験的リスク最小化(ERM)で訓練されたモデルは、クラスラベルとスプリアス属性の相関に依存することを学習することができる。
CNC(Correct-N-Contrast, Correct-N-Contrast)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 05:03:28 GMT)
Characterization of an atom interferometer in the quasi-Bragg regime [58.7] 我々は、ラマン・ナト政権とブラッグ政権の中間体制、いわゆる準ブラッグ政権に焦点を当てる。
実験結果はシュリンガー方程式の完全な数値積分とよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:09:03 GMT)
The world seems different in a social context: a neural network analysis
of human experimental data [57.7] 本研究では,先行・知覚的信号の精度を変化させることで,個人・社会的タスク設定の両方で人間の行動データを再現可能であることを示す。
トレーニングされたネットワークの神経活性化トレースの分析は、情報が個人や社会的条件のネットワークにおいて、根本的に異なる方法でコード化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:19:12 GMT)
NeRF-Supervision: Learning Dense Object Descriptors from Neural Radiance
Fields [54.3] シーンのニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)表現は,高密度物体記述子の訓練に利用できることを示す。
我々は、最適化されたNeRFを用いて、オブジェクトの複数のビュー間の密接な対応を抽出し、これらの対応を、オブジェクトのビュー不変表現を学習するためのトレーニングデータとして使用する。
また,本手法により教師されたディエンス対応モデルは,市販の学習ディスクリプタよりも106%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:49:57 GMT)
Data-Efficient and Interpretable Tabular Anomaly Detection [54.2] 本稿では,ホワイトボックスモデルクラスである一般化付加モデルを適用し,異常を検出する新しいフレームワークを提案する。
さらに、提案フレームワークであるDIADは、ラベル付きデータの少量を組み込んで、半教師付き設定における異常検出性能をさらに向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 22:02:56 GMT)
Syntax-Aware Network for Handwritten Mathematical Expression Recognition [53.1] 手書き数式認識(HMER)は、多くの潜在的な応用が可能な課題である。
HMERの最近の手法はエンコーダ・デコーダアーキテクチャで優れた性能を実現している。
本稿では,構文情報をエンコーダ・デコーダネットワークに組み込んだHMERの簡易かつ効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:57:19 GMT)
Recovering 3D Human Mesh from Monocular Images: A Survey [52.2] 単眼画像から人間のポーズと形状を推定することは、コンピュータビジョンにおける長年の問題である。
私たちの知る限りでは、これはモノラルな3Dメッシュリカバリの課題に焦点を当てた初めての調査です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:56:08 GMT)
Large-scale Optimization of Partial AUC in a Range of False Positive
Rates [51.1] ROC曲線 (AUC) の下の領域は、機械学習において最も広く使われている分類モデルのパフォーマンス指標の1つである。
近年の封筒平滑化技術に基づく効率的な近似勾配降下法を開発した。
提案アルゴリズムは,効率のよい解法を欠くランク付けされた範囲損失の和を最小化するためにも利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 03:46:18 GMT)
Learning Set Functions Under the Optimal Subset Oracle via Equivariant
Variational Inference [48.2] 本稿では,集合関数を学習する上で,EquiVSetと呼ばれる基本的かつ実用的な極大学習フレームワークを提案する。
フレームワークは恥ずかしいほど単純だが、実世界の3つのアプリケーションに関する実証的研究は、EquiVSetがベースラインを大きなマージンで上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 12:59:00 GMT)
Interventions, Where and How? Experimental Design for Causal Models at
Scale [47.6] 観測データと介入データからの因果発見は、限られたデータと非識別性のために困難である。
本稿では,ベイジアン因果発見の最近の進歩を,ベイジアン最適実験設計フレームワークに取り入れる。
本稿では, 線形および非線形SCMの合成グラフと, シリコン内単一細胞遺伝子制御ネットワークデータセットであるDREAMの性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 20:59:04 GMT)
Understanding Failure Modes of Self-Supervised Learning [47.0] 本稿では,下流課題における誤分類の原因を理解することによって,自己教師型モデルの表現空間について検討する。
本稿では,サンプルが誤分類される可能性を予測できる自己監督表現品質スコア(Qスコア)を提案する。
Q-Scoreは、画像Net-100上でSimCLRの相対的な精度を3.26%向上させる低品質表現の正規化としても使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:48:23 GMT)
Robust PAC$^m$: Training Ensemble Models Under Model Misspecification
and Outliers [46.4] この研究は、一般化されたスコア関数とPAC$m$アンサンブル境界を組み合わせた、新しい堅牢な自由エネルギー基準を示す。
提案した自由エネルギートレーニング基準は、モデルミススペクテーションとアウトリーチの有害な影響を防止できる予測分布を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:11:07 GMT)
Representing Mixtures of Word Embeddings with Mixtures of Topic
Embeddings [46.3] トピックモデルはしばしば、文書の各単語が、一連のトピックと文書固有のトピック比に基づいてどのように生成されるかを説明する生成モデルとして定式化される。
本稿では、各文書を単語埋め込みベクトルの集合と見なし、各トピックを同じ埋め込み空間に埋め込みベクトルとしてモデル化する新しいトピックモデリングフレームワークを提案する。
同じベクトル空間に単語とトピックを埋め込み、文書の単語の埋め込みベクトルとそれらのトピックのセマンティックな差異を測る方法を定義し、すべての文書に対して期待される差を最小化するためにトピックの埋め込みを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:46:23 GMT)
Exploring Patch-wise Semantic Relation for Contrastive Learning in
Image-to-Image Translation Tasks [44.0] 本稿では,非結合型コントラスト学習とともに,新しい意味的関係整合性(SRC)正則化を提案する。
本手法は,1つのモーダル・マルチモーダル画像翻訳と,画像翻訳のためのGAN圧縮タスクの3つのタスクについて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 05:59:29 GMT)
Occlusion-Aware Cost Constructor for Light Field Depth Estimation [43.2] 本稿では,光場深度推定のための簡易かつ高速なコストコンストラクタを提案する。
我々のコストコンストラクタは、特別に設計された拡張率を持つ一連の畳み込みによって構成されます。
我々のネットワークは、平均二乗誤差(MSE)の観点から、よく使われる4D LFベンチマークで第1位である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:58:29 GMT)
As Little as Possible, as Much as Necessary: Detecting Over- and
Undertranslations with Contrastive Conditioning [42.5] 本稿では,ニューラルマシン翻訳における過剰な単語の検出手法を提案する。
我々は,翻訳モデルに基づく全列の確率と,対応するソースやターゲットシーケンスを考慮に入れた部分の確率を比較する。
これにより、参照翻訳がなくても、翻訳中の過剰な単語とソース内の未翻訳の単語をピンポイントで特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:59:02 GMT)
NeW CRFs: Neural Window Fully-connected CRFs for Monocular Depth
Estimation [42.1] 単一の画像から正確な深度を推定することは、本質的に曖昧で不適切であるため難しい。
CRFの最適化の道をたどって、完全に接続されたCRFの可能性を活用します。
提案手法は,KITTIとNYUv2の両方のデータセットにおいて,すべてのメトリクスのパフォーマンスを著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 03:27:20 GMT)
A New Era: Intelligent Tutoring Systems Will Transform Online Learning
for Millions [41.6] AIを活用した学習は、数百万人の学習者に高度にパーソナライズされ、アクティブで実践的な学習体験を提供する。
本稿では,2つのオンライン学習プラットフォームを対象とした学習結果の比較研究の結果を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:55:33 GMT)
Fast Neural Architecture Search for Lightweight Dense Prediction
Networks [41.6] シングルイメージ超解像(Single Image Super- resolution, SISR)は、低解像度画像から高解像度画像を生成する低レベルの視覚タスクである。
センス予測(Dense prediction)は、入力画像の各ピクセルをいくつかの予測値でマッピングすることを目的としたコンピュータビジョン問題のクラスである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 20:17:10 GMT)
Provable and Efficient Continual Representation Learning [40.8] 連続学習(CL)では、悲惨なことを忘れずに一連のタスクを学習できるモデルを設計することが目的である。
我々は、新しいタスクが到着するにつれて進化する表現を学習する連続表現学習の課題について研究する。
初期タスクが大きなサンプルサイズと高い"表現多様性"を持つ場合,CLのメリットが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 21:23:08 GMT)
Autoregressive Image Generation using Residual Quantization [40.0] 本稿では,高解像度画像を生成するための2段階のフレームワークを提案する。
フレームワークはResidual-Quantized VAE (RQ-VAE)とRQ-Transformerで構成されている。
提案手法は,高画質画像を生成するために,従来のARモデルよりもはるかに高速なサンプリング速度を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:44:46 GMT)
Beyond 3D Siamese Tracking: A Motion-Centric Paradigm for 3D Single
Object Tracking in Point Clouds [39.4] LiDARポイントクラウドにおける3Dオブジェクトトラッキングは、自動運転において重要な役割を果たす。
現在のアプローチはすべて、外観マッチングに基づくシームズパラダイムに従っている。
新しい視点から3D SOTを扱うための動き中心のパラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 14:20:10 GMT)
TCTrack: Temporal Contexts for Aerial Tracking [38.9] TCTrackは、航空追跡のための時間的コンテキストを完全に活用するための包括的なフレームワークである。
特徴抽出のために,空間的特徴を高めるために,オンライン時間適応型畳み込みを提案する。
類似性マップの改良のために,まず時間的知識をメモリ効率のよい方法で効果的に符号化する適応時間変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:04:20 GMT)
PeerSum: A Peer Review Dataset for Abstractive Multi-document
Summarization [37.5] PeerSumは、科学出版物のピアレビューを用いた新しいMDSデータセットである。
現在のMDSモデルは、PeerSumの高品質な要約を生成するのに苦労しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 15:27:02 GMT)
T-Cal: An optimal test for the calibration of predictive models [35.8] 有限検証データセットを用いた予測モデルの誤校正を仮説検証問題として検討する。
誤校正の検出は、クラスの条件付き確率が予測の十分滑らかな関数である場合にのみ可能である。
我々は、$ell$-Expected Error(ECE)のデバイアスドプラグイン推定器に基づくキャリブレーションのためのミニマックステストであるT-Calを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:58:54 GMT)
Vertical Federated Principal Component Analysis and Its Kernel Extension
on Feature-wise Distributed Data [35.7] 本稿では,垂直分割データセット設定下での教師なしフェデレーション学習について検討する。
本稿では,垂直分割データセット (VFedPCA) 法における連合主成分分析法を提案する。
また, 非線形次元減少の利点を生かし, 垂直結合型先進カーネル主成分分析法(VFedAKPCA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 14:58:29 GMT)
Mind the Gap: Understanding the Modality Gap in Multi-modal Contrastive
Representation Learning [35.3] CLIPのようなマルチモーダルモデルにおいて、データモダリティは、その共有表現に腕の長さに埋め込まれていることが示される。
対照的に、学習は、損失関数の温度パラメータの影響を受け、特定の距離で異なるモードを分離する。
実験により, モダリティギャップ距離の変化は, 下流のゼロショット分類性能と公平性を改善する上で大きな影響を与えることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 22:53:54 GMT)
Long-Term Visitation Value for Deep Exploration in Sparse Reward
Reinforcement Learning [34.4] 報酬の少ない強化学習は、依然としてオープンな課題である。
本稿では,長期訪問数を用いて,今後の探査行動を計画する新しいアプローチを提案する。
報酬と力学のモデルを使用する既存の方法とは対照的に、我々のアプローチは非政治的でモデルなしです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 06:51:10 GMT)
When AUC meets DRO: Optimizing Partial AUC for Deep Learning with
Non-Convex Convergence Guarantee [33.6] 単方向および二方向部分AUC(pAUC)の系統的および効率的な勾配法を提案する。
一方通行と一方通行の pAUC に対して,2つのアルゴリズムを提案し,それぞれ2つの定式化を最適化するための収束性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 15:43:33 GMT)
Detection of Word Adversarial Examples in Text Classification: Benchmark
and Baseline via Robust Density Estimation [33.5] 4つのデータセットと4つのモデルで4つの一般的な攻撃方法のデータセットをリリースする。
我々は,30のデータセット-アタックモデルの組み合わせのうち29のAUCが最も高い密度推定に基づく競合ベースラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 12:32:59 GMT)
Graph Neural Networks for Multimodal Single-Cell Data Integration [32.8] 本稿では,3つのタスクに対処するため,一般的なグラフニューラルネットワークフレームワークであるtextitscMoGNN$を提案する。
textitscMoGNN$は、最先端および従来のアプローチと比較して、3つのタスクで優れた結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:59:02 GMT)
Fairness-aware Adversarial Perturbation Towards Bias Mitigation for
Deployed Deep Models [32.4] 公平さの優先順位付けは人工知能(AI)システムにおいて重要である。
我々は、よりフレキシブルなアプローチ、すなわち、公正を意識した敵対的摂動(FAAP)を提案する。
FAAPは、フェアネス関連の機能で盲目的に配備されたモデルに入力データを摂動させることを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:26:00 GMT)
Vision-Language Intelligence: Tasks, Representation Learning, and Large
Models [32.1] 本稿では,時間的観点からの視覚言語知能の包括的調査について述べる。
本稿では,この分野での開発を,タスク固有手法,視覚言語事前学習法,大規模弱ラベルデータによって強化された大規模モデルという3つの期間にまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:54:59 GMT)
Beyond Ans\"atze: Learning Quantum Circuits as Unitary Operators [30.6] We run gradient-based optimization in the Lie algebra $mathfrak u(2N)$。
我々は、$U(2N)$は、アンザッツによって誘導される検索空間よりも一般的であるだけでなく、古典的なコンピュータでの作業が容易であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:32:10 GMT)
Min-Max Bilevel Multi-objective Optimization with Applications in
Machine Learning [30.3] 本稿では,min-maxバイレベル多目的最適化フレームワークを提案する。
表現学習と超目的学習の応用を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:56:13 GMT)
Towards Universal Backward-Compatible Representation Learning [29.8] バックフィルフリーモデルアップグレードをサポートするために、後方互換性のある表現学習が導入されている。
まず、モデルアップグレードにおいて、可能なすべてのデータ分割を網羅する、普遍的な後方互換性のある表現学習の新たな問題を導入する。
提案手法は,Universal Backward- Training (UniBCT) とよばれる,シンプルで効果的な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:23:51 GMT)
PetsGAN: Rethinking Priors for Single Image Generation [29.2] SinGANは、単一のイメージの内部パッチ分布を徐々に学習するために、GANのピラミッドを構築する。
高レベルの情報がないため、SinGANはオブジェクトイメージをうまく扱えない。
本手法は,時間を要するプログレッシブトレーニングスキームを排除し,エンドツーエンドでトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 02:31:50 GMT)
Why Do Machine Learning Practitioners Still Use Manual Tuning? A
Qualitative Study [28.5] 実践者がなぜ異なるHPO方法を選択するのかを説明するための半構造化インタビューを行う。
インタビューでは、HPOメソッドの決定に影響を与える6つの主要な実践目標と11の重要な要因が明らかになった。
我々は,HPO法の改良を実践目標と整合させて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 13:55:38 GMT)
Adaptive Path Planning for UAVs for Multi-Resolution Semantic
Segmentation [28.1] 重要な課題は、大規模な環境で取得したデータの価値を最大化するミッションを計画することである。
これは例えば、農地のモニタリングに関係している。
本稿では,UAV経路に適応して高精細なセマンティックセマンティックセマンティクスを得るオンライン計画アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:03:28 GMT)
QaNER: Prompting Question Answering Models for Few-shot Named Entity
Recognition [27.9] 本稿では,QaNERと呼ばれる質問応答型学習NER手法を提案する。
従来の手法と比較して、QaNERは推論が速く、迅速な品質に敏感で、高パラメータに対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 06:56:01 GMT)
Salvaging Federated Learning by Local Adaptation [26.9] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、機密データに基づいてMLモデルをトレーニングする手法である。
個人がFLに参加する動機があるのか?」と問いかける。
次単語予測のような標準的なタスクでは、フェデレーションモデルがローカルでトレーニングできるモデルよりもデータ上で精度が低いため、多くの参加者がFLから恩恵を受けないことが示される。
我々は, ファインチューニング, マルチタスク学習, 知識蒸留という, フェデレーションモデルの局所的適応のための3つの手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 23:28:58 GMT)
Code Synonyms Do Matter: Multiple Synonyms Matching Network for
Automatic ICD Coding [26.7] 我々は、EMRにおけるコード表現がICDにおける記述と異なるという観察に基づいて、コード同義語はより包括的な知識を提供することができると論じる。
より優れたコード表現学習のために,同義語を利用する複数の同義語マッチングネットワークを提案し,最終的にコード分類を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 04:57:08 GMT)
On Learning Contrastive Representations for Learning with Noisy Labels [26.2] ディープニューラルネットワークは、ソフトマックスクロスエントロピー(CE)損失でノイズラベルを容易に記憶することができる。
従来の研究では、ノイズ・ロスバスト損失関数をCE損失に組み込むことでこの問題に対処しようとした。
そこで本稿では,ノイズの多いデータ上でそのような表現を学習するための,新しいコントラスト正規化関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 15:58:05 GMT)
Uncertainty with UAV Search of Multiple Goal-oriented Targets [25.9] 本稿では,不確実性下でのUAVの探索対象の複雑な問題について考察する。
エントロピーと時間的信念を組み合わせた,UAVのためのリアルタイムアルゴリズムフレームワークを提案する。
我々は,アルゴリズムの枠組みを実証的に評価し,その効率と大幅な性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:57:00 GMT)
An Adaptive Human Driver Model for Realistic Race Car Simulations [25.7] 我々は、レースドライバーの振る舞いをよりよく理解し、模倣学習に基づく適応的な人間のレースドライバーモデルを導入する。
我々のフレームワークは、ほぼ人間に近い性能で、目に見えないレーストラック上で、現実的な走行線分布を作成できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:39:50 GMT)
Personalized Federated Learning With Structure [24.6] 本研究では,グローバルモデルとパーソナライズドモデルとを同時に学習するための,構造化フェデレーション学習(SFL)フレームワークを提案する。
事前定義された構造とは対照的に、構造学習コンポーネントを追加して構造を自動的に学習することで、我々のフレームワークをさらに強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 14:50:09 GMT)
Revisiting Click-based Interactive Video Object Segmentation [24.1] CiVOSは、ユーザインタラクションとマスク伝搬を反映したデカップリングモジュール上に構築されている。
このアプローチは、人気のある対話型DAVISデータセットで広く評価されている。
提示されたCivVOSパイプラインは、低いユーザワークロードを必要とするが、競合的な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 15:55:14 GMT)
3D Human Motion Prediction: A Survey [23.6] 人間の3D動作予測は、与えられたシーケンスから将来のポーズを予測するもので、コンピュータビジョンとマシンインテリジェンスにおいて大きな重要性と課題である。
既存の公開文献からの関連作品のふりかえりと分析を目的として, 人間の3次元動作予測に関する総合的な調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:46:43 GMT)
Detecting High-Quality GAN-Generated Face Images using Neural Networks [23.4] 本稿では,スペクトル帯域差を利用したGAN生成画像と実画像との区別手法を提案する。
特に,クロスバンド共起行列と空間共起行列を用いて,顔画像のデジタル保存を可能にする。
性能向上は特に重要であり、異なる後処理環境において92%以上を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 13:53:27 GMT)
Anomaly Detection-Inspired Few-Shot Medical Image Segmentation Through
Self-Supervision With Supervoxels [23.0] そこで本研究では, 異常検出に着想を得た新規な医用画像分割手法を提案する。
我々は1つの前景のプロトタイプを使用して、全てのクエリピクセルの異常スコアを計算する。
セグメンテーションは、学習しきい値を用いてこれらの異常スコアをしきい値にすることで実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 22:36:39 GMT)
Adaptive Local-Global Relational Network for Facial Action Units
Recognition and Facial Paralysis Estimation [22.9] 本稿では, 顔認識のための新しい適応局所グラフネットワーク (ALGRNet) を提案し, 顔の麻痺推定に応用する。
ALGRNetは3つの新しい構造、すなわち、検出されたランドマークに基づいて適応的な筋肉領域を学習する適応的な領域学習モジュールで構成されている。
BP4データセットとdisFA AUデータセットの実験では、提案手法が最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:14:49 GMT)
Generative Modeling for Low Dimensional Speech Attributes with Neural
Spline Flows [22.8] ピッチ情報は低次元であるだけでなく、不連続でもあるため、生成的な環境では特にモデル化が困難である。
この問題は、正規化フローにおけるより一般的なアフィンカップリング機構の代用として非常に表現力の高いニューラルスプラインフローに非常に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 15:58:08 GMT)
A Simple and Universal Rotation Equivariant Point-cloud Network [22.3] 近年、同変フィールドネットワークアーキテクチャは普遍的であることが示されている。
本稿では,よりシンプルなアーキテクチャを提案するとともに,同じ普遍性保証を享受できることを証明し,Modelnet40の性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 12:43:55 GMT)
HOI4D: A 4D Egocentric Dataset for Category-Level Human-Object
Interaction [22.2] よりリッチなアノテーションを備えた大規模4DエゴセントリックデータセットであるHOI4Dを提案する。
HoI4Dは、1000の異なるオブジェクトインスタンスと対話する9人の参加者によって収集された5000を超える3M RGB-Dエゴセントリックなビデオフレームで構成されている。
詳細な分析によると、HOI4Dは既存の手法に大きな課題をもたらし、大きな研究機会を生み出している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:02:52 GMT)
Meta-RangeSeg: LiDAR Sequence Semantic Segmentation Using Multiple
Feature Aggregation [21.3] メタランジセグと呼ばれるLiDAR配列のセマンティックセグメンテーションに対する新しいアプローチを提案する。
空間時間情報をキャプチャするために、新しい範囲残像表現を導入する。
マルチスケール機能を得るために、効率的なU-Netバックボーンが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:01:17 GMT)
On consistency of constrained spectral clustering under
representation-aware stochastic block model [20.6] 制約付きスペクトルクラスタリングは、与えられたテクスト類似性グラフ$mathcalG$でバランスの取れたクラスタを見つけることを目的として研究される。
この環境では、スペクトルクラスタリングの非正規化および正規化の変種を開発する。
これらのアルゴリズムは$mathcalR$を使用して、提案された制約をほぼ満たした$mathcalG$のクラスタを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 20:41:14 GMT)
Multi-modal Alignment using Representation Codebook [20.5] 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） (Thu, 3 Mar 2022 01:44:48 GMT)
Weakly Supervised Object Localization as Domain Adaption [19.9] 弱教師付きオブジェクトローカライゼーション(WSOL)は、画像レベルの分類マスクの監督のみでオブジェクトをローカライズすることに焦点を当てる。
従来のWSOL手法の多くは、MIL(Multi-instance Learning)機構を用いて分類構造に基づいてオブジェクトをローカライズする分類活性化マップ(CAM)に従っている。
この研究は、WSOLをドメイン適応(DA)タスクとしてモデル化する、新しい視点を提供する。そこでは、ソース/イメージドメインでトレーニングされたスコア推定器がターゲット/ピクセルドメイン上でテストされ、オブジェクトを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 13:50:22 GMT)
Region-of-Interest Based Neural Video Compression [19.8] ROIに基づくニューラルビデオ符号化のための2つのモデルを導入する。
まず,2値のROIマスクで入力される暗黙のモデルを提案し,背景の歪みを非強調にすることで学習する。
我々は、ROIにおけるR-D(Ryse-Distortion)のパフォーマンスにおいて、私たちのメソッドがすべてのベースラインを上回っていることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 19:37:52 GMT)
CenterSnap: Single-Shot Multi-Object 3D Shape Reconstruction and
Categorical 6D Pose and Size Estimation [19.3] 本稿では, 単視点RGB-D観測による同時多目的3次元再構成, 6次元ポーズ, サイズ推定の複雑な課題について検討する。
既存のアプローチは主に、イメージ内の各オブジェクトインスタンスをローカライズして検出し、3Dメッシュまたは6Dポーズに回帰する複雑なマルチステージパイプラインに従う。
本研究では,3次元形状の予測と6次元ポーズと大きさの同時推定を,バウンディングボックスフリーで行うための簡単な一段階的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:59:04 GMT)
Overlap-based Vocabulary Generation Improves Cross-lingual Transfer
Among Related Languages [18.9] 語彙重なりの次元に沿った言語族における言語間の関連性は、LRLのコーパス制限を克服するために活用される可能性がある。
そこで我々は,BPE語彙生成アルゴリズムを改良したOverlap BPEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 19:35:24 GMT)
MetaDT: Meta Decision Tree for Interpretable Few-Shot Learning [18.8] Few-Shot Learningは、新しいクラスを少数の例で認識することを目的とした、難しいタスクである。
本稿では,決定木に基づくメタラーニングフレームワークMetaDTを提案する。
私たちのコードは受理時に公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 01:53:47 GMT)
A Characterization of Multiclass Learnability [18.4] DS次元はDanielyとShalev-Shwartz 2014によって定義された次元である。
リスト学習設定では、与えられた未知の入力に対して単一の結果を予測する代わりに、予測の短いメニューを提供することが目標である。
2つ目の主な成果は、多クラス学習の可能性を特徴づける中心的な候補であるナタラジャン次元に関するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 07:41:54 GMT)
Context Enhanced Short Text Matching using Clickthrough Data [18.0] 短いテキストマッチングタスクは、2つの短いテキストが同じ意味や意図を持っているかどうかを決定するためにモデルを使用する。
そこで本稿では,外部知識を導入し,文脈表現の簡潔化を図るための,新しいテキストマッチングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:53:21 GMT)
Counting Molecules: Python based scheme for automated enumeration and
categorization of molecules in scanning tunneling microscopy images [17.1] オープンソース、モジュール型、ピソンベースのスキームは、中規模の(10$times$10から100$times$100 nm)スキャンされたプローブイメージに存在する様々な分子の分類を自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 20:27:45 GMT)
Investigating the limited performance of a deep-learning-based SPECT
denoising approach: An observer-study-based characterization [16.9] DLに基づく個別信号特性評価手法のタスクベース評価を行った。
CNNベースのデノイザは、ローカウント画像を処理するために訓練された。
従来の研究と同様に, DLに基づく復調法では, 信号検出タスクの性能は向上しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:51:59 GMT)
SoftGroup for 3D Instance Segmentation on Point Clouds [16.7] 既存の最先端の3Dインスタンスセグメンテーションメソッドはセグメンテーションを行い、次にグループ化する。
本稿では,ボトムアップソフトグループ化とトップダウンリファインメントを併用して,SoftGroupと呼ばれる3次元インスタンスセグメンテーション手法を提案する。
異なるデータセットと複数の評価指標の実験結果から,SoftGroupの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 04:35:37 GMT)
Continuous Relaxation For The Multivariate Non-Central Hypergeometric
Distribution [16.3] 要素の集合を事前の未知サイズの与えられた数のグループに分割することは、多くのアプリケーションにおいて重要なタスクである。
制約が厳しいため、現代の機械学習フレームワークでの使用を禁止している、微分不可能な問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 10:44:50 GMT)
CycleMix: A Holistic Strategy for Medical Image Segmentation from
Scribble Supervision [16.2] 本稿では,混合拡張とサイクル整合性からなる,スクリブル学習に基づく医用画像セグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,完全教師付き手法と同等あるいはそれ以上の精度で性能を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 01:22:11 GMT)
UDAAN - Machine Learning based Post-Editing tool for Document
Translation [16.1] UDAANはオープンソースのポスト編集ツールで、さまざまな言語で公開可能な標準文書を作成するために、手作業による編集作業を減らすことができる。
UDAANにはエンドツーエンドの機械翻訳と後編集パイプラインがあり、ユーザーは文書をアップロードして生のMT出力を得ることができる。
本ツールでは,文書をスクラッチから翻訳する基本手法と比較して,翻訳時間を約3倍に高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:08:16 GMT)
Dialogue Summaries as Dialogue States (DS2), Template-Guided
Summarization for Few-shot Dialogue State Tracking [16.1] DST(Few-shot dialogue state tracking)は、この問題に対する現実的な解決策である。
本稿では,対話状態追跡を対話要約問題として再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 07:54:09 GMT)
Relative distance matters for one-shot landmark detection [16.0] 訓練段階において, 簡易効率の相対距離バイアスを組み込むことで, 検出値(CC2D)をバージョンIIと比較したカスケードをアップグレードする。
CC2Dv2は正しいランドマークから遠く離れた地点を検出できない。
我々は,下肢の生体力学的パラメータを測定するための,オープンソースのランドマークラベル付きデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 12:50:56 GMT)
Synthetic Defect Generation for Display Front-of-Screen Quality
Inspection: A Survey [15.9] 本稿では,FOSの品質検査タスクに応用可能な,最先端の合成データ生成手法と評価指標について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 20:56:28 GMT)
ViTransPAD: Video Transformer using convolution and self-attention for
Face Presentation Attack Detection [15.7] 顔の提示攻撃検出(PAD)は,顔の生体認証システムに対するスプーフ攻撃を防ぐ重要な手段である。
PADに対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく多くの研究は、文脈を考慮せずに画像レベルのバイナリタスクとして問題を定式化している。
本研究では,フレーム内の短距離の局所的細部のみに焦点をあてるだけでなく,フレーム上の長距離依存性をキャプチャできる映像ベースの顔PAD(ViTransPAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:23:20 GMT)
Ad2Attack: Adaptive Adversarial Attack on Real-Time UAV Tracking [15.4] 本研究は,UAVオブジェクト追跡に対する新たな適応的対角攻撃手法,すなわちAd$2$Attackを提案する。
攻撃の非受容性と効率のバランスをとるために, 新たな最適化関数を提案する。
いくつかのよく知られたベンチマーク実験と実世界の条件実験により,攻撃手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 05:00:32 GMT)
Self-supervised Transparent Liquid Segmentation for Robotic Pouring [15.2] 液体状態の推定は、注水などのロボティクスのタスクにおいて重要である。
色付き液体の画像から合成された透明な液体画像への変換が可能な生成モデルを用いる。
手動のアノテーションを必要とせずに透明液体のセグメンテーションマスクを正確に予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 06:26:04 GMT)
Spatial-Temporal Gating-Adjacency GCN for Human Motion Prediction [14.4] 本稿では,多様な行動型に対する複雑な時空間依存性を学習するために,時空間ゲーティング・アジャシエイトGCNを提案する。
GAGCNは短期および長期の予測において最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 01:20:24 GMT)
Accelerated SGD for Non-Strongly-Convex Least Squares [14.0] 非強凸設定における最小二乗回帰問題の近似を考察する。
本稿では,問題のノイズに依存して最適な予測誤差率を実現するための,最初の実用的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 14:39:33 GMT)
Equivariant and Stable Positional Encoding for More Powerful Graph
Neural Networks [13.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのグラフベースの学習タスクにおいて大きなアドバンテージを示している。
近年,ランダムなノード特徴やノード距離特徴を用いてこの問題に対処する研究が多数提案されている。
本研究では,位置符号化(PE)技術によって与えられるノードの位置特徴を利用できるGNNを再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 04:52:45 GMT)
LatentFormer: Multi-Agent Transformer-Based Interaction Modeling and
Trajectory Prediction [12.8] 将来の車両軌道予測のためのトランスフォーマーモデルであるLatentFormerを提案する。
提案手法をnuScenesベンチマークデータセット上で評価し,提案手法が最先端性能を実現し,トラジェクトリ指標を最大40%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:44:58 GMT)
Label-Only Model Inversion Attacks via Boundary Repulsion [12.4] 対象モデルの予測ラベルのみを用いて,プライベートトレーニングデータを逆転するアルゴリズムを提案する。
顔認識の例を用いて、BREP-MIで再構成した画像は、プライベートトレーニングデータのセマンティクスを再現することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:57:57 GMT)
A photonic chip-based machine learning approach for the prediction of
molecular properties [11.6] フォトニックチップ技術は、より高速なデータ処理と低エネルギー使用量でニューラルネットワークを実装するための代替プラットフォームを提供する。
分子の量子力学特性の予測におけるフォトニックニューラルネットワークの有用性を実証する。
我々の研究は、分子科学における大規模機械学習応用にフォトニック技術を活用するための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 03:15:14 GMT)
Self-Supervised Ego-Motion Estimation Based on Multi-Layer Fusion of RGB
and Inferred Depth [10.9] 本研究では,自己教師型深度学習とエゴモーション推定のためのフレームワークを提案する。
マルチ層融合方式でRGBおよび推定深度情報を活用することで、エゴモーション推定を行う。
我々は,KITTI odometry ベンチマークを用いて,学習に基づく手法の最先端性能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:12:32 GMT)
STUN: Self-Teaching Uncertainty Estimation for Place Recognition [10.6] 本稿では,その場所を同時に予測し,入力画像から予測の不確かさを推定する自己学習フレームワークSTUNを提案する。
大規模ピッツバーグ30kデータセットに対する実験結果から,STUNは認識精度と不確実性評価の品質の両方において最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:59:42 GMT)
Data Augmentation as Feature Manipulation: a story of desert cows and
grass cows [10.4] 本研究では,データ拡張が学習過程のダイナミクスに与える影響について検討する。
データ拡張は、さまざまな機能の相対的重要性を変える可能性がある。
ニューラルネットワークのような非線形モデルでは,この効果がより顕著であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:47:43 GMT)
Fully-Connected Network on Noncompact Symmetric Space and Ridgelet
Transform based on Helgason-Fourier Analysis [10.1] 完全連結ネットワークとその関連するリッジレット変換を非コンパクト対称空間上に提示する。
リッジレット変換は、神経細胞に分散された深さ2連続ネットワークの解析演算子である。
座標自由化により、非線形活性化関数の役割はウェーブレット関数であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 10:45:53 GMT)
Towards Rich, Portable, and Large-Scale Pedestrian Data Collection [9.9] 本研究では,多様な環境における大規模データ収集を容易にする,ポータブルなデータ収集システムを提案する。
また,高速なトラジェクティブラベル生成のための半自律ラベリングパイプラインと組み合わせた。
既存の歩行者データと比較すると、我々のデータセットには3つの要素がある: 計量空間に基礎を置く人間認証ラベル、トップダウンとビュービューの組み合わせ、社会的に適切な「ロボット」の存在下での自然主義的人間の行動。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 19:28:10 GMT)
Distantly Supervised Named Entity Recognition via Confidence-Based
Multi-Class Positive and Unlabeled Learning [9.7] 我々は,多クラス正・非ラベル学習(MPU)を用いて,Distantly Supervised NER (DS-NER)問題を定式化する。
不完全なアノテーションを扱うための理論的かつ実用的なMPU(Conf-MPU)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:55:35 GMT)
An Achievable Rate Region for $3-$User Classical-Quantum Broadcast
Channels [9.5] 本稿では,3Mhyphen$user classical-quantumブロードキャストチャンネル上での通信のシナリオについて考察する。
我々は、代数的特性を持つ符号の集合である、新しい符号化スキームに基づくテキスト分割コセット符号を設計する。
帰納的内界が IID 乱符号を用いて達成可能なものよりも厳密に大きい例を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:47:23 GMT)
Uniform Approximations for Randomized Hadamard Transforms with
Applications [9.0] RHT(Randomized Hadamard Transforms)は、高密度な非構造的ランダム行列の計算効率の代替として登場した。
我々は、カーネル近似と距離推定という高次元状態における2つの応用の保証を改善するために、我々の不等式を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:56:39 GMT)
Encoding cloth manipulations using a graph of states and transitions [8.8] 本稿では,布の操作状態の汎用的,コンパクトかつ簡易な表現を提案する。
タスクを達成するためのすべての戦略をエンコードするクラス操作グラフも定義しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:50:52 GMT)
Polarity Sampling: Quality and Diversity Control of Pre-Trained
Generative Networks via Singular Values [8.7] ポーラリティサンプリング(Polarity Sampling)は、DGNの生成品質と多様性を制御するための理論上正当化されたプラグアンドプレイ法である。
非ゼロ極性値は、トランケーションのような標準手法よりも精度が良いことを示す。
特に、Polarity SmplingはFFHQデータセットのStyleGAN2の最先端をFID 2.57に、LSUNカーデータセットのStyleGAN2をFID 2.27に、AFHQv2データセットのStyleGAN3をFID 3.95に再定義している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 20:16:49 GMT)
Query Processing on Tensor Computation Runtimes [8.5] 人工知能(AI)における計算の膨大な需要は、AIのための新しいハードウェアとソフトウェアシステムに、例外なく投資している。
テンソルベースのインターフェースを通じて低レベルの複雑性を隠すことで、PyTorchのようなテンソルランタイム(TCR)は、データサイエンティストが新しいハードウェアが提供するエキサイティングな機能を効率的に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:41:39 GMT)
Local Constraint-Based Causal Discovery under Selection Bias [8.5] 本稿では,独立制約選択バイアスから因果関係を発見することの問題点を考察する。
代わりに独立関係の局所的なパターンに注目し、背景知識を含む3変数のみの健全な手法は見つからない。
Y構造パターンは、サイクルが存在する可能性のある選択バイアス下のデータから因果関係を予測する際に、健全であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:52:22 GMT)
SynthMorph: learning contrast-invariant registration without acquired
images [8.1] 画像データを取得せずに画像登録を学習するための戦略を導入する。
この戦略は任意のMRIコントラストの堅牢かつ正確な登録を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 14:46:48 GMT)
Why adversarial training can hurt robust accuracy [7.9] 敵の訓練は、十分なデータが利用可能であれば、小さなサンプルサイズ体制における堅牢な一般化を損なう可能性がある。
我々の証明は、特徴学習モデルにも移行する可能性のある説明的洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 20:41:38 GMT)
Capturing Shape Information with Multi-Scale Topological Loss Terms for
3D Reconstruction [7.3] 本稿では, 連結成分, サイクル, 空隙などの多次元位相特徴を再構成損失に含め, 幾何学的形状情報を補完する手法を提案する。
提案手法は, 3次元体積データから3次元形状データから位相特性を計算し, 最適輸送距離を用いて復元過程を導出する。
SHAPRは2次元顕微鏡画像から個々の細胞の3次元細胞形状を予測するモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 13:18:21 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） (Thu, 3 Mar 2022 03:22:10 GMT)
Deep Latent-Variable Models for Text Generation [7.1] ディープニューラルネットワークベースのエンドツーエンドアーキテクチャが広く採用されている。
エンドツーエンドのアプローチは、以前は複雑な手作りのルールで設計されていたすべてのサブモジュールを、全体的なエンコード・デコードアーキテクチャに融合させる。
この論文は、テキスト生成のための標準エンコーダデコーダモデルよりも、潜伏変数の深いモデルがいかに改善できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 23:06:39 GMT)
Selective Residual M-Net for Real Image Denoising [6.9] 本稿では,視覚的実画像復調ネットワーク(SRMNet)を提案する。
具体的には、M-Netと呼ばれる階層構造上の残留ブロックを持つ選択的カーネルを用いて、マルチスケールのセマンティック情報を強化する。
OurNetは、定量的メトリクスと視覚的品質の点で、2つの合成および2つの実世界のノイズの多いデータセット上で、競合するパフォーマンス結果を持っています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:10:30 GMT)
Neural Architecture Search using Progressive Evolution [6.8] 進化的アルゴリズムを用いたニューラルアーキテクチャ探索のためのpEvoNASという手法を提案する。
ニューラルネットワーク全体の検索空間は、より小さな検索領域に徐々に縮小され、優れたアーキテクチャを持つ。
pEvoNAS は CIFAR-10 と CIFAR-100 に対して,従来の EA ベースの手法に比べて計算資源が大幅に少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:15:14 GMT)
Quantity over Quality: Training an AV Motion Planner with Large Scale
Commodity Vision Data [6.6] 本稿では,コモディティビジョンデータを用いた高性能なモーションプランナのトレーニングを,コストのごく一部で行うことができることを示す。
100hのコモディティビジョンデータを訓練したプランナーは、高価なHDデータを25hで上回ります。
私たちの知る限りでは、実世界のデータを使ってこれが可能であることを最初に実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 12:39:18 GMT)
Improving Health Mentioning Classification of Tweets using Contrastive
Adversarial Training [6.6] 周辺単語による単語表現を学習し,テキスト中の絵文字を用いて分類結果の改善を支援する。
モデルの埋め込みを摂動することで逆例を生成し、クリーンで逆例のペアでモデルを訓練する。
実験では、BERT-Largeベースラインが1.0%、RoBERTa-Largeベースラインが0.6%、F1スコアが5.8%となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:20:51 GMT)
Optimized cost function for demand response coordination of multiple EV
charging stations using reinforcement learning [6.4] 我々は、複数の充電ステーションを同時に調整するマルコフ決定プロセス(MDP)に基づいて、RLに関する以前の研究に基づいて構築する。
我々は、基本的に、学習した制御ポリシーに対して、柔軟性を提供しない充電需要を常に満たすよう強制するコスト関数の改善を提案する。
提案したバッチRLのQ-iteration実装を,実世界のデータを用いて,オリジナル(コスト)のQ-iteration実装と厳密に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:22:27 GMT)
Robustness and Adaptation to Hidden Factors of Variation [6.2] 我々は、モデルが過小評価される原因となるセンシティブな要因の、生成モデルを介して、教師なしの発見を行う2つのステップ戦略を採用する。
データ拡張、セマンティック一貫性、敵のアライメントの3つの異なる介入について検討する。
3つの設定に対する手法の利点(教師なし、半教師なし、一般化)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:20:28 GMT)
Compressed Predictive Information Coding [6.2] 我々は,動的データから有用な表現を抽出する新しい情報理論フレームワーク,Compressed Predictive Information Coding (CPIC) を開発した。
我々はCPIC損失の変動境界を導出し、最大予測可能な情報を取得するために潜時空間を誘導する。
我々はCPICが低信号対雑音比で雑音力学系の潜時空間を復元できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 22:47:58 GMT)
ARM 4-BIT PQ: SIMD-based Acceleration for Approximate Nearest Neighbor
Search on ARM [6.0] ARMアーキテクチャ上での4ビット製品量子化(PQ)を高速化する。
ARM固有のNEON命令を用いて各シャッフル操作を適用する。
実験の結果,提案手法は同じ精度で単純PQよりも10倍改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 06:19:51 GMT)
A Deep Neural Framework for Image Caption Generation Using GRU-Based
Attention Mechanism [5.9] 本研究では、事前学習された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて画像から特徴を抽出し、特徴を注意機構と統合し、繰り返しニューラルネットワーク(RNN)を用いてキャプションを作成するシステムを開発することを目的とする。
MSCOCOデータセットでは、実験結果が最先端のアプローチと競合する性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:47:59 GMT)
Evolving symbolic density functionals [5.8] 本稿では,シンボル形式の正確な関数を自動生成する新しいフレームワーク,SyFESを提案する。
我々のフレームワークは,記号密度関数の体系的開発に計算能力を活用するための新たな方向を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 07:02:26 GMT)
Bayesian Spillover Graphs for Dynamic Networks [5.8] 本稿では,時間的関係を学習し,臨界ノードを同定し,マルチホライゾンの流出効果の不確実性を定量化する手法を提案する。
現状のベイジアンネットワークとディープラーニングベースラインに対する性能向上を示す。
現実世界のシステムへの応用はまた、BSGを間接的な流出の発見とリスクの定量化のための探索分析ツールとして紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:42:43 GMT)
Quantum Entanglement in the Sachdev-Ye-Kitaev Model and its
Generalizations [5.6] 絡み合いは量子物理学において最も重要な概念の1つである。
本稿では,元のSYKモデルにおけるエンタングルメントエントロピーについて述べる。
本研究では, 量子多体系の定常絡み合いエントロピーを, 繰り返し測定により検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 04:54:10 GMT)
Learning Time-optimized Path Tracking with or without Sensory Feedback [5.3] 本稿では,ロボットが関節空間で定義された基準経路を素早く追従できる学習型アプローチを提案する。
ロボットは、物理シミュレータで生成されたデータを用いて強化学習によって訓練されたニューラルネットワークによって制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 19:13:31 GMT)
SIERRA: A Modular Framework for Research Automation [5.2] 本稿では,研究の加速と成果向上のための新しいフレームワークであるSIERRAを紹介する。
SIERRAは、実験用の独立変数を素早く指定し、実験的な入力を生成し、実験を自動的に実行し、結果を処理してグラフやビデオなどの成果物を生成する。
個々の研究者のニーズに対して、簡単にカスタマイズと自動化の拡張を可能にする、深くモジュール化されたアプローチを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 23:45:46 GMT)
Reasoning about Counterfactuals to Improve Human Inverse Reinforcement
Learning [5.1] 人間は自然に、観察可能な行動について推論することで、他のエージェントの信念や欲求を推測する。
我々は,ロボットの意思決定に対する学習者の現在の理解を,人間のIRLモデルに組み込むことを提案する。
また,人間が見えない環境下でのロボットの動作を予測しにくいことを推定するための新しい尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:06:37 GMT)
Rethinking Pretraining as a Bridge from ANNs to SNNs [5.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、特有の特徴を持つ脳にインスパイアされた典型的なモデルとして知られている。
高い精度のモデルを得る方法は、常にSNNの分野における主要な課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:30:35 GMT)
Polar Transformation Based Multiple Instance Learning Assisting Weakly
Supervised Image Segmentation With Loose Bounding Box Annotations [5.0] 本研究では,ゆるい境界ボックスによる画像セグメント化について検討した。
極変換に基づく複数のインスタンス学習戦略を示し、ゆるいバウンディングボックスを監督するときに画像セグメンテーションを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 00:44:40 GMT)
Interpretable Latent Variables in Deep State Space Models [4.9] 我々は、時系列データを予測するために、リカレントニューラルネットワークと状態空間フレームワークを組み合わせたディープステートスペースモデル(DSSM)の新バージョンを導入する。
このモデルは、観測された系列を、時間を通して非線形に進化する潜在変数の関数として推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 23:10:58 GMT)
Color Space-based HoVer-Net for Nuclei Instance Segmentation and
Classification [4.8] また、HoVer-Netモデルのエンコーダとして"ConvNeXt"が使用された。
Unified Focal Loss (UFL) は, 背景不均衡に対処するために用いられた。
シャープネス・アウェアの最小化 (SAM) はモデルの一般化性を保証するために用いられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 10:27:36 GMT)
Identification in Tree-shaped Linear Structural Causal Models [4.8] そこで本研究では,有向成分が木を形成するモデルについて検討し,二方向エッジの欠落サイクルがモデル同定に有効であることを示す。
複数の欠落したサイクルが組み合わさってユニークな解が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:59:49 GMT)
Reinforcement Learning in Possibly Nonstationary Environments [4.7] 我々は,事前収集履歴データに基づく最適政策の非定常性をテストする一貫した手順を開発する。
さらに、非定常環境におけるポリシー最適化のための既存の最先端RL手法と自然に結合可能な逐次変化点検出法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 13:30:28 GMT)
Transfer Dynamics in Emergent Evolutionary Curricula [4.7] PINSKYは、ゲームベースのドメインにおける神経進化によるオープンエンド学習システムである。
本稿では、ある進化的分岐(種)から別の進化的分岐(種)へ政策を移す役割に焦点を当てる。
最も洞察に富んだ発見は、種間移動は稀ではあるが、システムの成功に不可欠であるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 21:10:22 GMT)
Image Response Regression via Deep Neural Networks [4.6] 本稿では,空間変動係数モデルの枠組みにおける新しい非パラメトリック手法を提案する。
提案手法の主な考え方は,画像ボクセルを空間的有効サンプルとして扱うことであり,医用画像研究の大部分を悩ませる限られたサンプルサイズの問題を軽減することにある。
本手法の有効性を,集中シミュレーションを用いて実証し,その利点を2つの機能的磁気共鳴イメージングデータセットで分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 02:26:24 GMT)
DCT-Former: Efficient Self-Attention with Discrete Cosine Transform [4.6] トラスフォルマーアーキテクチャの本質的な制限は、ドット積の注意の計算から生じる。
我々のアイデアは、アテンションモジュールの近似を導き出すために、損失の多いデータ圧縮(JPEGアルゴリズムなど)の世界からインスピレーションを得ている。
実験の広範なセクションでは,提案手法が同一性能のメモリを消費しにくくする一方で,推定時間を大幅に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:55:56 GMT)
Attention-based Region of Interest (ROI) Detection for Speech Emotion
Recognition [4.6] 本研究では,深部脳神経回路網における注意機構を用いて,人間の感情的音声/ビデオにおいてより感情的に有意な関心領域(ROI)を検出することを提案する。
6つの基本的な人間の感情を認識する多クラス分類タスクにおいて,提案した注目ネットワークと最先端のLSTMモデルの性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 22:01:48 GMT)
Parallel feature selection based on the trace ratio criterion [4.3] 本研究は,PFSTを用いた並列特徴選択という,新しい並列特徴選択手法を提案する。
提案手法は,Fisher's Discriminant Analysisで用いられるクラス分離性の尺度であるトレース基準を用いて特徴的有用性を評価する。
実験により,本手法は,比較対象の他の手法による時間的差のごく一部で,少数の特徴セットを生成できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 10:50:33 GMT)
Socially Aware Robot Crowd Navigation with Interaction Graphs and Human
Trajectory Prediction [4.2] 我々は、密集した対話的な人間の群集における安全で社会的に認識されたロボットナビゲーションの問題について研究する。
歩行歩行者の個人的ゾーンをより正確に表現し,その将来の軌跡を示す。
予測されたパーソナルゾーンは、ロボットがパーソナルゾーンに侵入しないように強化学習フレームワークに組み込まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:26:36 GMT)
Observation of 2D Cherenkov radiation [3.9] 次元が小さくなると、自由電子放射の特性は根本的に変化すると予測される。
チェレンコフ表面波の最初の観測で、自由電子は2次元で伝播する狭帯域フォトニック準粒子を放出する。
我々の結果は、自由電子は常に古典的な光を放出せず、光子と絡み合うことができるという最近の理論予測を支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 13:12:34 GMT)
Rydberg wire gates for universal quantum computation [3.8] ライドバーグ原子配列は、強い相互作用を持つ中性原子のフレキシブルなジオメトリを提供する。
我々は、Rydberg-atom配列に対するゲートベースの量子計算方式を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 07:19:29 GMT)
Joint Probability Estimation Using Tensor Decomposition and Dictionaries [3.5] 本研究では, 与えられた離散確率と連続確率変数の連立確率の非パラメトリック推定を, それらの(経験的推定)2次元境界値から検討した。
我々は、データを調べて分布の様々なファミリーの辞書を作成し、それを混合した製品の各分解因子を近似するために利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:55:51 GMT)
Postcertificates for Revocation Transparency [3.4] 本稿では,事後証明を導入し,既存の認証透明性(CT)ログを活用する,新たな取り消し透過プロトコルを提案する。
プロトコルは実用的であり、デプロイコストが低く、再起動の不変履歴を提供し、デリゲートを可能にし、再起動関連の誤動作を検出するのに役立ちます。
我々は,このプロトコルを評価し,ログを計測し,性能をモニタし,既存のCTログを用いてリコール透過性を提供できると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:43:09 GMT)
Quality or Quantity: Toward a Unified Approach for Multi-organ
Segmentation in Body CT [3.2] 医用画像の臓器セグメンテーションは、仮想画像治験における重要なステップである。
本研究では,品質と量とのトレードオフについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 00:48:54 GMT)
A Comprehensive Review of Computer Vision in Sports: Open Issues, Future
Trends and Research Directions [3.1] 本稿では,スポーツ映像解析の高レベル分析への応用について概説する。
選手の検出と分類、スポーツにおける選手またはボールの追跡、選手またはボールの軌跡の予測、チームの戦略の認識、スポーツにおける様々なイベントの分類が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 07:49:21 GMT)
NUQ: A Noise Metric for Diffusion MRI via Uncertainty Discrepancy
Quantification [3.1] 地中真実参照画像が存在しない場合の定量的画像品質解析のためのノイズ不確実性定量化(NUQ)を提案する。
NUQは最近のベイズ的dMRIモデルの定式化を用いて、ミクロ構造測定の不確かさを推定している。
NUQはノイズのきめ細かい分析を可能にし、視覚的に知覚できない詳細を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:53:49 GMT)
Graph Representation Learning Beyond Node and Homophily [2.8] 本稿では2つのノードを用いた新しい教師なしグラフ埋め込み手法であるPairEを提案する。
マルチセルフ教師付きオートエンコーダは、2つのプリテキストタスクを満たすように設計されている: 1つは高周波信号をより良く保持し、もう1つは共通性の表現を強化する。
実験の結果,PairEは教師なしの最先端のベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:27:09 GMT)
Modularity of the ABCD Random Graph Model with Community Structure [2.6] ABCDグラフ(ABCD graph)は、地域社会の構造と、地域社会の大きさの両面での権力-法則分布を持つランダムグラフモデルである。
我々は,ネットワークの最も重要なグラフ特性であるモジュラリティ関数を,コミュニティ検出の文脈で解析する。
また、広く使われているルービンアルゴリズムを含む多くのコミュニティ検出アルゴリズムの品質関数としても使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 01:49:46 GMT)
DenseUNets with feedback non-local attention for the segmentation of
specular microscopy images of the corneal endothelium with Fuchs dystrophy [2.4] フィードバック非局所的注意(fNLA)と呼ばれる新しい注意機構を含む新しい深層学習手法を提案する。
我々のアプローチはまず、まず細胞縁を推測し、次に検出された細胞を選択し、最後に間違いを正すために後処理法を適用します。
提案手法は,大腸に被覆された領域を廃棄しながら,小腸に閉鎖された細胞縁を検出することで,腸の影響を受ける細胞を極めて良好に処理した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:49:40 GMT)
On Practical Reinforcement Learning: Provable Robustness, Scalability,
and Statistical Efficiency [2.3] この論文は、現代の実践的考察において、基礎強化学習(RL)法を厳格に研究している。
それぞれの設定において、論文は研究すべき問題を動機付け、現在の文献をレビューし、証明可能な効率保証を備えた計算効率の良いアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 15:10:55 GMT)
AdaFamily: A family of Adam-like adaptive gradient methods [2.3] 本稿では,深層ニューラルネットワークを学習するための新しい手法であるAdaFamilyを提案する。
適応勾配法の一種であり、最適化アルゴリズムAdam、AdaBelief、AdaMomentumのブレンドの一種と解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:57:50 GMT)
Physics-Data Driven Machine Learning Based Model: A Hybrid Way for
Nonlinear, Dynamic, and Open-loop Identification of IPMC Soft Artificial
Muscles [2.0] 以前の研究では、通常自己回帰モデルを使用してIPMCアクチュエータの動作を予測していた。
本研究では,IPMCアクチュエータのためのハイブリッド解析インテリジェントモデルを提案する。
この研究で使用される構造は、分析モデルとディープニューラルネットワークから構成され、IPMCアクチュエータのための非線形、動的、非自己回帰モデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 10:17:04 GMT)
Recent Advances in Vision Transformer: A Survey and Outlook of Recent
Work [1.9] 視覚変換器(ViT)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と比較して、様々な視覚タスクにおいて、より人気があり支配的な技術になりつつある。
コンピュータビジョンにおける要求技術として、ViTは長距離関係に着目しながら様々な視覚問題を解くことに成功した。
一般的なベンチマークデータセット上で,様々なViTアルゴリズムと代表的CNN手法の性能を徹底的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 06:17:03 GMT)
A study on the distribution of social biases in self-supervised learning
visual models [1.9] ラベル付きデータを必要としないので、自己監視学習(SSL)は効率的でバイアスのないソリューションとして誤って現れます。
SSLモデルの種類と、それが組み込むバイアスの数との間には相関関係があることが示される。
我々は、SSLモデル選択プロセスが、デプロイされたモデルにおける社会的バイアスの数を減らすことができると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:03:21 GMT)
Generation of control signals using second-Nyquist zone technique for
superconducting qubit devices [1.4] 評価キットZCU111を用いて第2Nyquistゾーン法を用いてベクトルマイクロ波パルスを生成する。
我々は信号生成の性能を特徴付け、第2のNyquist領域における振幅変動、シングルサイドバンド位相雑音、スプリアスフリーダイナミックレンジを計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 05:33:11 GMT)
LGT-Net: Indoor Panoramic Room Layout Estimation with Geometry-Aware
Transformer Network [1.4] 部屋レイアウト推定のための効率的なネットワークLGT-Netを提案する。
実験の結果,提案したLGT-Netは,ベンチマークデータセット上での現在のSOTA(State-of-the-arts)よりも優れたパフォーマンスを実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:28:10 GMT)
A Grover search-based algorithm for the list coloring problem [1.3] 本稿では,Grover 探索に基づく量子アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、制限された特定のケースでは古典的な場合に比べて複雑性が低いが、自然に考慮されたリストやグラフが任意である場合の徹底的な探索を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 13:38:04 GMT)
A Backside-Illuminated Charge-Focusing Silicon SPAD with Enhanced
Near-Infrared Sensitivity [1.2] 検出器は2$mu$mの広角乗算領域を含み、球面一様電界ピークは電界集束によって強制される。
デバイスは15$mu$mのピッチを持ち、パフォーマンスを著しく損なわずにスケールダウンできる。
これらの特徴により、デバイスアーキテクチャは、集積エレクトロニクスを備えた大型のToFイメージングアレイに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:19:20 GMT)
Addressing the Shape-Radiance Ambiguity in View-Dependent Radiance
Fields [1.2] 本稿では,3次元再構成の収束と品質向上を支援するために,放射場におけるビュー依存情報を扱う手法を提案する。
本稿では,視界依存とランベルト成分の分離を目的とした,各カメラの前面に差分平面を追加することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 07:59:09 GMT)
Automatic Detection and Segmentation of Postoperative Cerebellar Damage
Based on Normalization [1.1] 小脳損傷の確実な局在化と測定は、損傷した小脳領域と術後の神経学的結果との関係を研究するために不可欠である。
既存の脳の正常化法は術後のスキャンでは信頼性が低いため,手動ラベリングによる外科的損傷の計測が現在行われている。
術後3次元T1MRIを用いて,手術による小脳損傷を自動的に検出・測定する頑健なアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 22:26:59 GMT)
Robust Segmentation of Brain MRI in the Wild with Hierarchical CNNs and
no Retraining [1.0] クリニックで取得した脳MRIスキャンの振り返り分析は、研究データセットよりもはるかに大きなサンプルサイズを持つ神経画像研究を可能にする可能性がある。
画像分割のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と領域ランダム化の最近の進歩は、大規模な臨床MRIの形態計測を可能にする可能性がある。
一般的にSynthSegは頑健であるが,低信号-雑音比,組織コントラストの低いスキャンではフェールすることが多い。
条件付きセグメンテーションとCNNの階層構造を用いてこれらの問題を緩和する新しい手法であるSynthSeg+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 19:18:28 GMT)
Efficient multi-qubit subspace rotations via topological quantum walks [1.0] 選択された角度による部分空間の回転は、基本的な量子コンピューティングの演算である。
本稿では,位相量子ウォークを用いた高速かつ高忠実な計算手法を提案する。
この手順は、超伝導量子ビット、イオントラップ、リドベルク原子に星型接続で実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:38:44 GMT)
Rethinking the role of normalization and residual blocks for spiking
neural networks [1.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、超低消費電力エネルギー消費を実現するために広く利用されている。
深部SNNは、隠れた層にスパイクニューロンが過剰に発射されるため、訓練が簡単ではない。
本稿では,後シナプス電位正規化という,新しい単純な正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 07:13:39 GMT)
Random Quantum Neural Networks (RQNN) for Noisy Image Recognition [0.9] 本稿では,RQNN (Random Quantum Neural Networks) の新たなクラスについて紹介する。
提案するRQNNは、重ね合わせ状態と振幅符号化機能を備えたハイブリッド古典量子アルゴリズムを用いる。
MNIST、FashionMNIST、KMNISTデータセットの実験により、提案されたRQNNモデルは平均分類精度が94.9%であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 15:15:29 GMT)
Quantum simulation of Ising spins on Platonic graphs [0.8] プラトングラフ上のIsing様スピンの量子シミュレーション実験について述べる。
実験は、Rydberg原子の2次元配列と量子-ワイヤ結合を用いて行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 06:49:45 GMT)
DareFightingICE Competition: A Fighting Game Sound Design and AI
Competition [0.8] 本稿では、2022年のIEEE Conference on Games (CoG)で、DareFightingICE Competitionと呼ばれる新しいコンペティションを提示します。
この競争のためのゲームプラットフォームは、ファイティングゲームプラットフォームであるDareFightingICEとも呼ばれる。
サウンドデザイントラックでは、参加者はDareFightingICEのデフォルトのサウンドデザインをサンプルとして、最高のサウンドデザインを競う。
AIトラックの参加者は、相手と戦うために入力(右AI)としてのみ音が与えられるキャラクターを制御するAIアルゴリズムの開発を依頼される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:12:15 GMT)
An Open Challenge for Inductive Link Prediction on Knowledge Graphs [0.8] 知識グラフ(KG)に対する表現学習の新たなトレンドは、帰納的リンク予測タスクを越えている。
関心が高まっているにもかかわらず、帰納的表現学習手法を評価するには十分なベンチマークがない。
我々は,KGインダクティブリンク予測の新しいオープンチャレンジであるILPC 2022を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 05:24:09 GMT)
Localized Quantum Chemistry on Quantum Computers [0.7] 量子化学計算は通常、システムのサイズと指数関数的にスケールする計算コストによって制限される。
本稿では,化学系のマルチ参照波動関数の局在化と量子位相推定を組み合わせた量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 20:52:22 GMT)
Nanopublication-Based Semantic Publishing and Reviewing: A Field Study
with Formalization Papers [0.6] この取り組みにはナノパブリケーションの概念と技術を使用します。
我々は、このRDFベースのフォーマットにおける提出書と最終論文だけでなく、プロセス全体も表現しています。
我々は18人の著者から15件の論文を受け取り、その後出版プロセス全体を通して、その特別号への寄稿の出版に繋がった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 10:04:10 GMT)
Withdrawn: A Measurement-based Algorithm for Graph Colouring [0.5] この文書の以前のバージョンでは、記述されたアルゴリズムの一部のランタイムを誤って解釈した。
グラフが存在すれば$d$カラーの適切な色付けを見つけるための新しいアルゴリズム的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 07:20:48 GMT)
Reconstruction of univariate functions from directional persistence
diagrams [0.5] 我々は、断片的線形ケースと滑らかなケースに対するアルゴリズムを提供する。
永続図による関数の近似は、機械学習における重要属性の研究によって動機づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:19:54 GMT)
Nuclei segmentation and classification in histopathology images with
StarDist for the CoNIC Challenge 2022 [0.5] 我々は、Crom Nuclei Identification and Counting (NICCo)チャレンジのための星形表現に基づくアプローチであるStarDistの使い方を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 01:00:26 GMT)
Sim2Real Instance-Level Style Transfer for 6D Pose Estimation [0.5] 本研究では,6次元ポーズ推定ネットワークトレーニングのための実時間(sim2real)インスタンスレベルの転送手法を提案する。
提案手法は,人間の介入なしに,対象物体のスタイルを人工物から現実物へ個別に伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 23:46:47 GMT)
A Quantum Computing View on Unitary Coupled Cluster Theory [0.4] Unitary Coupled Cluster (UCC) ansatz および関連 ans"atze は、量子コンピュータ上の電子構造問題を変動的に解くために用いられる。
レビューは、議論されたAns"atzeについて統一された視点で結論付け、それらを共通のフレームワークに組み込もうとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 03:42:40 GMT)
A multi-stream convolutional neural network for classification of
progressive MCI in Alzheimer's disease using structural MRI images [0.2] 安定したMCIとプログレッシブMCIを分類するために,パッチベースの画像データを用いたマルチストリーム深層畳み込みニューラルネットワークを提案する。
まず,アルツハイマー病のMRI画像と認知正常な被験者を比較し,解剖学的特徴を識別する。
これらのランドマークは、MRI画像を分類するために提案されたマルチストリーム畳み込みニューラルネットワークに供給されるパッチを抽出するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 15:14:13 GMT)
Web3: A Decentralized Societal Infrastructure for Identity, Trust,
Money, and Data [0.0] より透明で分散化されたインターネットへの動きは、世界中で注目を集めている。
市民は個人データストレージと営利目的のデジタルアイデンティティのために、ビッグデータに閉じ込められている。
この論文は、政府発行の旅行文書を(分散)社会基盤に統合する最初の探索的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 13:51:53 GMT)
Wavelet-resolved coherence beats in the Overhauser field of a thermal
nuclear spin ensemble [0.0] この研究は、いわゆるシンクロスケーズウェーブレット変換を導入し、ダイヤモンド結晶構造における核スピンの熱的アンサンブルの双極子変動に光を放つ。
ダイナミクスはゼロ、シングル、ダブル量子遷移に応じて便利に解析できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 05:49:12 GMT)
Walk/Zeta Correspondence for quantum and correlated random walks [0.0] 3状態と4状態の量子ウォークと相関ランダムウォークのゼータ関数を計算する。
また, 2次元トーラス上での4状態量子ウォークと相関ランダムウォークについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 06:45:10 GMT)
Translational Lung Imaging Analysis Through Disentangled Representations [0.0] 本稿では,異なる動物モデルの画像から絡み合った情報を抽出できるモデルと,その画像を生成するメカニズムについて述べる。
結核に感染した病理肺の画像から最適化され、(a)入力スライスからその位置を推定し、その属する動物モデル、そしてさらには、肺全体を覆うマスクを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:56:20 GMT)
Topological power pumping in quantum circuits [0.0] 本稿では,量子ホールポンプ,Thoulessポンプ,Floquetポンプをベースとした周波数コンバータの事例について論じる。
本稿では、3つの変調駆動により適切に駆動される超伝導量子ビットに基づくトポロジカルカプラの実現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:32:17 GMT)
Topological data analysis of truncated contagion maps [0.0] しきい値の接尾辞は, 接尾辞マップの構築を著しく高速化する可能性があることを示す。
また, 単一セルRNAシークエンシングデータに対して, 低次元のインテリジェンスな埋め込みを見つけるために, 感染マップが有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 14:08:05 GMT)
Thermally induced entanglement of atomic oscillators [0.0] 線形ポールトラップに閉じ込められたレーザー冷却イオンは、量子シミュレーションを実現するための長年の理想的な候補である。
そのようなトラップで相互作用する一対のイオンは、クーロン相互作用を介して振動量子を交換する。
熱エネルギーによって駆動される非線形相互作用は、イオンの機械的モード間の絡み合いを自律的に無条件で発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 13:28:53 GMT)
Successful Recovery of an Observed Meteorite Fall Using Drones and
Machine Learning [0.0] ドローンと機械学習アルゴリズムを用いて,新しい隕石の落下を初めて回収したことを報告した。
2021年4月1日、砂漠の火球ネットワークによって西オーストラリアで火球が観測された。
捜索隊が現場に到着し、4日間にわたって5.1km2の地域を調査した。
畳み込みニューラルネットワークは、これまで回収された隕石を核融合地殻で訓練し、各飛行後にフィールドコンピュータで画像を処理しました。
計算された落下線から50m以内に70gの隕石が回収され、この方法の有効性が証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 00:33:55 GMT)
Semi-supervised Learning using Robust Loss [0.0] 手動ラベル付きデータと追加ラベル付きデータの両方を活用するための半教師付きトレーニング戦略を提案する。
既存の手法とは対照的に、自動ラベル付きデータに対してロバストな損失を適用し、不均一なデータ品質を補う。
提案手法は,画像分類におけるラベルの不均一な品質を補正することにより,モデル性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 05:34:32 GMT)
ROCT-Net: A new ensemble deep convolutional model with improved spatial
resolution learning for detecting common diseases from retinal OCT images [0.0] 本稿では,OCT画像から網膜疾患を検出するために,新たな深層アンサンブル畳み込みニューラルネットワークを提案する。
本モデルは,2つの頑健な畳み込みモデルの学習アーキテクチャを用いて,リッチかつマルチレゾリューションな特徴を生成する。
2つのデータセットに関する実験と、他のよく知られた深層畳み込みニューラルネットワークとの比較により、アーキテクチャが分類精度を最大5%向上できることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:51:01 GMT)
Quantum value for a family of $I_{3322}$-like Bell functionals [0.0] 本稿では, ベル関数群について, 限界寄与を含め, 参考文献(Phys. Rev. Research 2, 033420 (2020))を拡張した。
量子値の解析は自然にファミリーを2つの分岐に分割し、その1つとして、関数を定義するパラメータの単純な関数によってこの値が与えられることを示す。
この場合、最適値を達成する実現法を完全に特徴づけ、これらの関数が2つの量子ビットの任意の部分絡み合った状態の自己テストに使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:37:30 GMT)
Quantum random walks in coupled photonic ring resonators [0.0] フォトニック技術は、最近の多くの実験実験のための自然なプラットフォームを提供する。
直列結合フォトニックリング共振器におけるコヒーレント光伝搬によって実現された量子ランダムウォークを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 14:01:58 GMT)
Quantum computing based on complex Clifford algebras [0.0] 複素ベクトル空間 2n.$ で定義される複素クリフォード代数の元として、n$-量子ビットとそれらに作用する量子ゲートの両方を表現することを提案する。
我々は、量子ゲートのよく知られた例で量子計算を行うことで、その機能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:43:00 GMT)
Quantum circuit compilation and hybrid computation using Pauli-based
computation [0.0] パウリベースの計算(PBC)は、パウリ可観測物の適応的に選択された非破壊的な測定シーケンスによって駆動される。
本稿では,PBCを適応量子回路として実装する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:01:55 GMT)
Quantum Heat Engines with Carnot Efficiency at Maximum Power [0.0] 一発の有限サイズ状態においてカルノー効率で最大電力を供給する量子熱エンジンを導入する。
エンジンは1段階のサイクルで作動し、作業システムは温水浴と冷水浴を同時に操作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 13:37:30 GMT)
Plasmon-enhanced polarized single photon source directly coupled to an
optical fiber [0.0] ファイバーカップリングされた偏光単一光子の明るい源は、あらゆる現実的な量子ネットワークの重要な構成要素である。
我々は、単一コロイド量子ドットを単一金ナノロッドの局在表面プラズモン-偏光子モードに結合させることにより、室温での単一光子のPurcell強化偏光源を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:34:29 GMT)
Physics-informed neural network solution of thermo-hydro-mechanical
(THM) processes in porous media [0.0] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、偏微分方程式(PDE)によって記述される問題の前方・逆・代理モデリングへの関心が高まっている。
本稿では,多孔質媒体における熱力学的プロセスに関わる問題の前方解へのPINNの適用について検討する。
さらに、PINNは最適化問題の多目的性という課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 04:55:47 GMT)
Pay Attention to Relations: Multi-embeddings for Attributed Multiplex
Networks [0.0] RAHMeNは、属性付き異種多重ネットワークのための新しい統合型関係認識組込みフレームワークである。
本モデルでは,ノード属性,モチーフに基づく特徴,関係性に基づくGCNアプローチ,ノードの埋め込みを学習するための関係性自己アテンションが組み込まれている。
我々は,Amazon,Twitter,YouTube,Tio PPIの4つの実世界のデータセットを,トランスダクティブおよびインダクティブの両方で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:31:29 GMT)
Ordering the processes with indefinite causal order [0.0] 本研究では,不確定因果順序(ICO)を定格因果順序で記述する方法を示す。
我々は、制御量子ビットの測定に基づいて、回路内で発生するプロセスを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:07:50 GMT)
Optical force between two coupled identical parallel optical nanofibers [0.0] 偶数列モードの力は魅力的であり、奇数列モードの力は反発的であることを示す。
所与のパワーと所与の分離距離に対して、繊維半径と光波長が適切である場合に、力の絶対値がピークに達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:58:42 GMT)
Optical Properties of Yttrium Gallium Garnet [0.0] 2%ドープしたイットリウムガリウムガーネット(Tm:YGG)の反射スペクトルと透過スペクトルの測定を報告した。
良く知られたTm共鳴は、集合データから識別され、分離されるので、ホスト材料の複素屈折率の既知周波数依存性を計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 12:53:56 GMT)
Optical Flow Based Motion Detection for Autonomous Driving [0.0] 入力として光流場情報を用いて動作状態を分類するためにニューラルネットワークモデルを訓練する。
この実験は精度が高く、私たちのアイデアが実現可能で有望であることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 03:24:14 GMT)
On partitioning of an SHM problem and parallels with transfer learning [0.0] 構造的健康モニタリング問題に対して,伝達学習を動機とする問題分割手法とスキームを適用した。
この場合の特定の問題は、航空機の翼の損傷の局所化である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:22:30 GMT)
On generating parametrised structural data using conditional generative
adversarial networks [0.0] 我々は,GANアルゴリズムの変形を利用して人工データを生成する。
cGANは、ある範囲内の温度のいくつかの離散値のデータに基づいて訓練される。
この範囲のすべての温度について、十分な精度でデータを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:02:05 GMT)
On an application of graph neural networks in population based SHM [0.0] 本研究の目的は,異なる大きさのトラスの最初の自然発生頻度を,異なる環境温度,異なるバー部材タイプで予測することである。
回帰の精度は、訓練に使われたものよりも多くのノードとメンバーを持つ構造でも満足できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:11:57 GMT)
Nonlinear predictive models computation in ADPCM schemes [0.0] 本稿では,SEGSNRの1.2dBまでの性能向上を図るための新しい手法を提案する。
フレーム間のSEGSNRのばらつきも最小限に抑えられ、新しいスキームは出力のより安定した品質を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 21:03:38 GMT)
Multi-objective robust optimization using adaptive surrogate models for
problems with mixed continuous-categorical parameters [0.0] ロバスト設計の最適化は、不確実性が主に目的関数に影響を与える場合、伝統的に考慮されている。
結果として生じるネスト最適化問題は、非支配的ソート遺伝的アルゴリズム(NSGA-II)において、汎用的な解法を用いて解決することができる。
提案手法は、適応的に構築されたKrigingモデルを用いて、NSGA-IIを順次実行し、量子を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 20:23:18 GMT)
Monitoring Diversity of AI Conferences: Lessons Learnt and Future
Challenges in the DivinAI Project [0.0] DivinAIは、欧州委員会合同研究センターが推進するオープンで協力的なイニシアティブで、AIカンファレンスに関連する多様性指標を測定し、監視する。
本稿では、DivinAIプロジェクトの初年度に学んだ主な成果と教訓を要約し、AIコミュニティによるさらなる開発とメンテナンスのための一連の勧告を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:24:35 GMT)
Machine learning model to project the impact of Ukraine crisis [0.0] 2022年2月24日のロシアによるウクライナ攻撃は、金融市場と地政学的危機を巻き起こした。
本稿では、この危機に関与している金、石油(WTI)、NDAQ、既知の通貨などの主要な経済指標を選択する。
戦争効果の定量化には、これらの経済指標間の相関特徴と関係を利用し、データセットを作成し、予測結果を実データと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 14:29:52 GMT)
Machine learning based lens-free imaging technique for field-portable
cytometry [0.0] 提案手法の精度は98%に向上し,多くの細胞に対して5dB以上の信号が増強された。
モデルは、数回の学習イテレーションで新しいタイプのサンプルを学ぶために適応し、新しく導入されたサンプルをうまく分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 03:58:25 GMT)
Kernel Density Estimation by Genetic Algorithm [0.0] 遺伝的アルゴリズムは、与えられた大きさの複数のサブサンプルを生成し、元のサンプルから置き換える。
フィットネスの点で 支配的なサブサンプルは 次世代に受け継がれる
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 06:16:18 GMT)
KamNet: An Integrated Spatiotemporal Deep Neural Network for Rare Event
Search in KamLAND-Zen [0.0] KamNetは、キロトン規模のシンチレータ検出器であるKamLAND-Zenの物理学的到達度を最大化するためにディープラーニングを利用する。
我々は,MCシミュレーションのベンチマークにおいて,KamNetが従来のCNNより優れていることを示す。
この研究の重要な要素は、背景の拒絶のためにKamNetが使用している物理を解明するための注意機構の追加である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:27:54 GMT)
Intrinsically-Motivated Reinforcement Learning: A Brief Introduction [0.0] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、機械学習の3つの基本パラダイムの1つである。
本稿では,RLにおける探査改善の問題点を考察し,本質的な動機付け型RLを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 12:39:58 GMT)
Interacting 1D Chiral Fermions with Pairing: Transition from Integrable
to Chaotic [0.0] 本研究では, 2つのフレーバー(擬似スピン)カイラル複素フェルミオンの1次元量子モデルについて, 正確な対角化による検討を行った。
このモデルでは、量子可積分モデルから完全量子カオスモデルへの移行が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 15:41:43 GMT)
Instance Segmentation for Autonomous Log Grasping in Forestry Operations [0.0] 木製ログの抽出は自動化するのが難しい作業です。
ログの抽出自動化に関する最近の研究は通常、ログのポーズが知られていると仮定する。
本稿では,データ駆動型アプローチを用いて,実際の知覚問題に正則に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:29:25 GMT)
Improving X-ray Diagnostics through Eye-Tracking and XR [0.0] 我々は、視線追跡とVRデバイスと機械学習は、人間工学的姿勢の不十分さによって引き起こされる障害を克服するかもしれないと論じる。
VRは、X線画像を評価するための臨床実践のための破壊的な技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:04:41 GMT)
Improvements to Gradient Descent Methods for Quantum Tensor Network
Machine Learning [0.0] 任意のテンソルネットワークの初期化に成功したコピーノード方式を提案する。
本稿では、量子インスパイアされたテンソルネットワークモデルを生成する手法の組み合わせを示す数値的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 19:00:40 GMT)
Gravitationally induced decoherence vs space-time diffusion: testing the
quantum nature of gravity [0.0] 2つの相互作用系は古典的に扱われ、他方の系は量子のままである。
このようなハイブリッド力学が量子系のデコヒーレンスをもたらし、古典位相空間における予測可能性の低下をもたらすことを証明している。
重力とのトレードオフ関係を適用すると、重力によって引き起こされるデコヒーレンスの強さと計量の拡散と共役モーメントの関係を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 19:52:11 GMT)
Functional sets with typed symbols : Mixed zonotopes and Polynotopes for
hybrid nonlinear reachability and filtering [0.0] 本稿では,記号型ドメインの関数イメージとして定義された混合集合の新たな概念に基づいて,熱意と遅延評価を組み合わせたアプローチを提案する。
ポリノトピックカルマンフィルタ(PKF)は、ゾノトピックカルマンフィルタ(ZKF)のハイブリッド非線形拡張として提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:31:09 GMT)
Exact performance of the five-qubit code with coherent errors [0.0] 5量子ビット符号に対する単位誤差チャネルを持つ符号化マップの明示的なプロセス行列を得る。
エラーチャネルの平均ゲート不忠実度とダイヤモンド距離にどのように影響するかを解析的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 13:28:59 GMT)
Entanglement quantification from collective measurements processed by
machine learning [0.0] 解析式の代わりに,ニューラルネットワークを用いて量子状態における絡み合いの量を予測する。
本研究の目的は,一般2量子状態とその負性度をエンタングルメント量化器として考えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 10:03:57 GMT)
Ensembles of Vision Transformers as a New Paradigm for Automated
Classification in Ecology [0.0] データ効率のよい画像変換器(DeiTs)のアンサンブルが従来のSOTA(SOTA)よりも大幅に優れていたことを示す。
テストしたすべてのデータセットに対して、新しいSOTAを実現し、以前のSOTAの18.48%から87.50%の誤差を削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 14:16:22 GMT)
Ensemble Methods for Robust Support Vector Machines using Integer
Programming [0.0] 我々は、トレーニングデータが不確実性にさらされていると仮定する二項分類問題について検討する。
この問題を解決するために、堅牢な機械学習の分野では、トレーニングデータの小さな摂動に対して堅牢なモデルを開発することが目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 10:03:54 GMT)
Determination of atomic multiphoton ionization phases by trichromatic
multichannel wave packet interferometry [0.0] 三色パルス整形法に基づくカリウム原子のMPIにおける量子位相の曖昧な決定法
非共鳴中間状態によるイオン化は、色の変化からなる経路から光電子干渉電図の退化を誘発することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 12:03:30 GMT)
Designing Robust Quantum Refrigerators in Disordered Spin Models [0.0] 動作物質がパラダイム的に最も近い量子スピンモデルでできている小さな量子冷蔵庫を探索する。
選択したスピンの冷却を確実にするために適切に調整できる特定の相互作用強度を同定する。
この領域では、相互作用強度の1つが乱れた場合、冷凍機として作動する熱機械の性能はほぼ変化しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 11:25:13 GMT)
Demonstrating BrainScaleS-2 Inter-Chip Pulse-Communication using EXTOLL [0.0] BrainScaleS-2は、Gigabit-network技術を介して計算クラスタに接続された複数のシングルチップ構成で構成されている。
これらの接続をEXTOLLネットワーク技術を用いてBSS-2に実装する。
これにより、高帯域幅と低レイテンシ、高メッセージレートが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 16:19:53 GMT)
Deep Q-network using reservoir computing with multi-layered readout [0.0] リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく強化学習(RL)は、文脈に依存したタスクの学習に使用される。
BPTTを使わずにエージェントを訓練するリプレイメモリ導入方式が提案されている。
本稿では,読み出し層に多層ニューラルネットワークを適用することにより,本手法の性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 00:32:55 GMT)
Convolutional neural networks as an alternative to Bayesian retrievals [0.0] 我々は、外惑星透過スペクトルの機械学習検索とネストサンプリングを比較した。
また、我々のモデルにおける誤った仮定に対して、機械学習とネストサンプリングがいかに堅牢かをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 13:02:26 GMT)
Comparison of LSTM autoencoder based deep learning enabled Bayesian
inference using two time series reconstruction approaches [0.0] フレームワークの構築とテストには,ベイジアン推論とマルコフチェーンのモンテカルロ,LSTMオートエンコーダの形式でのディープラーニングを組み合わせています。
本研究では,水注入問題による断層表面上の格子点の変位時系列を再構成する。
次に、このLSTMオートエンコーダに基づくモデルをベイズ推論フレームワークの高忠実度モデルの代わりに展開し、変位入力からのインジェクション率を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 07:42:25 GMT)
Coherent coupling between multiple ferrimagnetic spheres and a microwave
cavity in the quantum-limit [0.0] 電子のスピン共鳴はマイクロ波キャビティモードに結合し、光子-マグノンハイブリッド系を得る。
本稿では, 単一空洞に結合した多数の強磁性球の挙動を実験的に検証する。
最適制御型ハイブリッドシステムの新しい応用を,多数のサンプルを埋め込んだセットアップに応用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 21:54:05 GMT)
Circular Rosenzweig-Porter random matrix ensemble [0.0] 我々は、Rosenzweig-Porterランダム行列アンサンブルのユニタリ(円)類似体を提案する。
このアンサンブルが、固有値と固有状態の両方に対してローゼンツヴァイク・ポーターアンサンブルといくつかの重要な統計的性質を共有するという数値的な証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:08:38 GMT)
Causality, Uncertainty Principle, and Quantum Spacetime Manifold in
Planck Scale [0.0] 因果関係の新たな定義が提示される。
キネマティクスはプランク次元に存在しないことが示され、代わりに量子時空多様体を使う必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:07:02 GMT)
Bilateral Deep Reinforcement Learning Approach for Better-than-human Car
Following Model [0.0] 後続車は自動運転における主要な機能である。
近年の文献では、後続の車両と後続の車両がシステム安定性の向上を図っている。
両立情報と報酬関数を組み込んだ自動車追従制御のためのDeep Reinforcement Learningフレームワークを提案し,導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 17:23:36 GMT)
Automated clustering of COVID-19 anti-vaccine discourse on Twitter [0.0] Ojea Quintana et alにTwitterのワクチンに関する議論の観察的研究がある。
この研究は Ojea Quintana et al. (2021) に拡張され、データサイエンスから2つの主要な貢献がなされている。
まず、著者たちの初期のネットワーククラスタリングと定性的分析技術に基づいて、Antivaxxersによる談話で使われる言語パターンを明確に分類し視覚化することができる。
第2に、Antivaxxersのつぶやきの特徴を用いて、あるユーザーが予防接種言語を使っているかどうかを判定するテキスト分類器を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 07:38:31 GMT)
Automated Single-Label Patent Classification using Ensemble Classifiers [0.0] 特許文書の異なる部分で訓練されたアンサンブル分類器の革新的な方法を提案する。
我々の知る限りでは、特許分類問題に対してアンサンブル法が提案されたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 08:47:15 GMT)
Audio-Visual Object Classification for Human-Robot Collaboration [0.0] 本稿では,アルゴリズムの性能を評価するために,CORSMALチャレンジとデータセットを提案する。
課題のタスクは、物体の質量、容量、寸法を推定することである。
この課題の新たな特徴は、人間とロボットのハンドオーバにおける推定エラーの影響を可視化し、評価するための実シミュレーションフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 19:37:12 GMT)
Anomaly Detection in Big Data [0.0] 異常は、通常の振る舞いに従わないシステムの状態として定義される。
ビッグデータにおける異常検出に対処する別のアプローチを取る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 12:47:46 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） (Thu, 3 Mar 2022 07:15:52 GMT)
A shallow physics-informed neural network for solving partial
differential equations on surfaces [0.0] 表面の偏微分方程式を解くために,メッシュフリーな物理インフォームドニューラルネットワークを導入する。
レベルセット関数の助けを借りて、表面の正規曲率や平均曲率などの表面幾何量を直接計算し、表面微分式に使用することができる。
わずか数百のトレーニング可能なパラメータで、我々のネットワークモデルは高い予測精度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 09:18:21 GMT)
A detector-based measurement theory for quantum field theory [0.0] 本稿では,局所的な非相対論的システムを用いて測定した量子場の測定理論を提案する。
フィールドに結合した後、検出器上で理想化測定を行う際に、フィールド上で誘導される正の演算子値測定(POVM)を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 04:46:46 GMT)
A Matching Mechanism for Provision of Housing to the Marginalized [0.0] 地域社会の非住宅に効率的に住宅を割り当てる取り組みを改善するための解決策を提案する。
この自動化ソリューションは、非住宅者への住宅割当に必要な資金と人員の削減につながると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 01:34:36 GMT)