Learn to Match with No Regret: Reinforcement Learning in Markov Matching
Markets [151.0] 我々は、市場の両側でプランナーと戦略エージェントのセットを含むマルコフマッチング市場について検討する。
本稿では,楽観的な値反復と最大重みマッチングを組み合わせた強化学習フレームワークを提案する。
我々は,アルゴリズムがサブ線形後悔を実現することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 19:51:25 GMT)
Risk Bounds of Multi-Pass SGD for Least Squares in the Interpolation
Regime [127.2] 勾配降下(SGD)は最適化と一般化の両方において優れた性能を持つため、大きな成功を収めている。
本稿では,マルチパスSGDの一般化を強く特徴付けることを目的とする。
我々は,SGDが同じレベルの過剰リスクを達成するためには,GD以上を必要とするが,勾配評価の回数を削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 06:34:53 GMT)
Learning Resilient Radio Resource Management Policies with Graph Neural
Networks [124.9] 我々は、ユーザ当たりの最小容量制約でレジリエントな無線リソース管理問題を定式化する。
有限個のパラメータ集合を用いてユーザ選択と電力制御ポリシーをパラメータ化できることを示す。
このような適応により,提案手法は平均レートと5番目のパーセンタイルレートとの良好なトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 19:40:39 GMT)
Open Set Domain Adaptation By Novel Class Discovery [118.3] Open Set Domain Adaptation (OSDA)では、ソースドメインに存在しない暗黙のカテゴリから大量のターゲットサンプルが引き出される。
暗黙のクラスを徐々に発見することによってOSDAを実現しようとする自己教師付きクラス発見アダプタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:16:46 GMT)
Towards Open-World Recommendation: An Inductive Model-based
Collaborative Filtering Approach [115.8] 推奨モデルは、基礎となるユーザの関心を効果的に見積もり、将来の行動を予測することができる。
2つの表現モデルを含む帰納的協調フィルタリングフレームワークを提案する。
本モデルでは,限られたトレーニングレーティングと新規の未確認ユーザを対象に,数ショットのユーザに対して有望なレコメンデーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 03:38:24 GMT)
Barlow constrained optimization for Visual Question Answering [105.3] 本稿では,バーロウ理論(COB)を用いたVQAモデルの新たな正規化,制約付き最適化を提案する。
我々のモデルは、解答と画像+クエストを、本質的に同じ意味情報である2つの異なる視点として考える、解答埋め込み空間と結合空間を整合させる。
最先端のGEモデルに基づく場合、VQAの精度はVQA-CP v2データセットとVQA v2データセットでそれぞれ1.4%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 21:27:40 GMT)
E-detectors: a nonparametric framework for online changepoint detection [105.1] 変更前および変更後分布が非パラメトリックに指定されている場合、変更点検出のための基本的かつ一般的なフレームワークを開発する。
統計的および計算効率の両方を達成するために,これらの混合物を設計する方法を示す。
有界な確率変数の平均の変化を任意の仮定なしで検出する効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 17:25:02 GMT)
Tensor Programs V: Tuning Large Neural Networks via Zero-Shot
Hyperparameter Transfer [94.1] 我々は,最近発見された最大更新パラメトリゼーション(muP)において,モデルサイズが変化しても最適なHPが安定していることを示す。
これは、muTransferと呼ばれる新しいHPチューニングパラダイムにつながります。
muTransfer: muPでターゲットモデルをパラメータ化し、小さなモデルで間接的にHPをチューニングし、ゼロショットでフルサイズのモデルに転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:37:35 GMT)
Improved Search of Relevant Points for Nearest-Neighbor Classification [91.4] トレーニングセットから除外された場合、トレーニングポイントが$mathbbRd$のクエリポイントの誤分類を引き起こす可能性がある場合、トレーニングポイントは関連していると言います。
出力に敏感なアルゴリズムが提案され、境界点の集合が$P$ in $O(n2 + nk2 )$ time, ここで$k$はそのような集合のサイズである。
本稿では,このアルゴリズムを,O(nk2 )$と同等の時間複雑性を持つように改良し,そのアルゴリズムの最初のステップが$O(n2)であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:10:27 GMT)
Fast and Data Efficient Reinforcement Learning from Pixels via
Non-Parametric Value Approximation [90.8] 離散動作,画素ベース環境のための強化学習アルゴリズムであるNonparametric Approximation of Inter-Trace Return (NAIT)を提案する。
ATARI100kの26ゲーム版と57ゲーム版の両方においてNAITを実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 00:31:31 GMT)
Spatio-temporal Gait Feature with Adaptive Distance Alignment [90.6] 我々は,ネットワーク構造の最適化と抽出した歩行特徴の洗練という2つの側面から,異なる被験者の歩行特徴の差を増大させようとしている。
提案手法は時空間特徴抽出(SFE)と適応距離アライメント(ADA)から構成される。
ADAは実生活における多数の未ラベルの歩行データをベンチマークとして使用し、抽出した時間的特徴を洗練し、クラス間類似度が低く、クラス内類似度が高いようにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:34:00 GMT)
Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics
in Limit-Order Book Markets [84.9] 伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。
最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。
予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:59:54 GMT)
X2T: Training an X-to-Text Typing Interface with Online Learning from
User Feedback [84.0] ユーザがキーボードを操作できないが、他の入力を供給できる、補助型タイピングアプリケーションに焦点を当てる。
標準メソッドは、ユーザ入力の固定データセット上でモデルをトレーニングし、そのミスから学ばない静的インターフェースをデプロイする。
このようなインターフェースが時間の経過とともに改善されるようなシンプルなアイデアを,ユーザによる最小限の努力で検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 01:39:28 GMT)
Unpaired Image Captioning by Image-level Weakly-Supervised Visual
Concept Recognition [83.9] 未ペア画像キャプション(UIC)とは、訓練段階で画像キャプチャペアを使わずに画像を記述することである。
既存の研究の多くは、既成のアルゴリズムを使って視覚的概念を得る。
画像レベルラベルを用いたコスト効率の高いUICを実現するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 08:02:23 GMT)
Regularising for invariance to data augmentation improves supervised
learning [82.9] 入力毎に複数の拡張を使用すれば、一般化が向上することを示す。
本稿では,個々のモデル予測のレベルにおいて,この不変性を助長する明示的な正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:25:45 GMT)
Input-Tuning: Adapting Unfamiliar Inputs to Frozen Pretrained Models [82.8] NLGタスクの即時チューニングの発達を妨げる要因の1つは、馴染みの無い入力である、と我々は主張する。
これは、連続的なプロンプトと入力表現の両方を微調整する入力チューニングを提案する動機である。
提案する入力チューニングは概念的にシンプルで,実証的に強力である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 05:04:32 GMT)
Hierarchical Sketch Induction for Paraphrase Generation [79.9] 本稿では、高密度符号化の分解を学習するHRQ-VAE(Hierarchical Refinement Quantized Variational Autoencoders)を紹介する。
HRQ-VAEを用いて、入力文の構文形式を階層化の経路としてエンコードすることで、テスト時の構文スケッチをより容易に予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:28:36 GMT)
Quantum thermodynamics of coronal heating [77.3] 恒星光球の対流は、ツェルドヴィチ超放射とソニックブームに似た不可逆過程によってプラズマ波を生成する。
エネルギーは主にメガヘルツ・アルフヴェン波によって運ばれ、モード変換によって放散できる高さに達するまで弾性的に散乱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 02:16:30 GMT)
Kubric: A scalable dataset generator [73.8] KubricはPythonフレームワークで、PyBulletやBlenderとインターフェースして写真リアリスティックなシーンを生成する。
本研究では,3次元NeRFモデルの研究から光フロー推定まで,13種類の異なるデータセットを提示することで,Kubricの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:13:59 GMT)
Weakly Supervised Learning of Keypoints for 6D Object Pose Estimation [73.4] 2次元キーポイント検出に基づく弱教師付き6次元オブジェクトポーズ推定手法を提案する。
提案手法は,最先端の完全教師付きアプローチと同等の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 16:23:47 GMT)
ZippyPoint: Fast Interest Point Detection, Description, and Matching
through Mixed Precision Discretization [71.9] 本稿では,組込みプラットフォームでの使用を可能にするために,検出と記述に必要なニューラルネットワークの適応について検討する。
本稿では,バイナリ記述子正規化層の利用を提案し,特徴ある長さ不変なバイナリ記述子の生成を可能にする。
当社の効率的なネットワークであるZippyPointは、Apple M1 CPU上で47.2fpsで動作する。これは、他の学習された検出および記述モデルよりも最大5倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:59:03 GMT)
A New Bandit Setting Balancing Information from State Evolution and
Corrupted Context [70.9] 本稿では,モバイル・ヘルス・アプリケーションによる新たな意思決定環境を提案する。
どちらも、最適なアクションはエージェントが直接観察できない基礎となる変化状態にあると仮定する。
本稿では,レフェリーを用いて,コンテキストブレイジットとマルチアームブレイジットのポリシーを動的に組み合わせるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 06:55:45 GMT)
Fast Thermalization from the Eigenstate Thermalization Hypothesis [69.7] 固有状態熱化仮説(ETH)は閉量子系における熱力学現象を説明する上で重要な役割を果たしている。
ETHと開系力学における熱化の時間スケールの間には何の関係も分かっていない。
ETHは,地球規模のギブズ状態に対して急速に熱化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 06:03:19 GMT)
A study on joint modeling and data augmentation of multi-modalities for
audio-visual scene classification [64.6] 音声視覚シーン分類(AVSC)のためのシステム性能を改善するために,共同モデリングとデータ拡張という2つの手法を提案する。
最終システムはDCASE 2021 Task 1bに送信された全AVSCシステムの中で94.2%の精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:29:55 GMT)
Human-Aware Object Placement for Visual Environment Reconstruction [63.1] 我々は,モノクラーRGBビデオからシーンの3次元再構成を改善するために,人間とシーンのインタラクションを活用することができることを示す。
私たちのキーとなるアイデアは、人がシーンを移動してそれと対話するにつれて、複数の入力イメージにまたがってHSIを蓄積する、ということです。
シーン再構成は,初期3次元の人物のポーズと形状推定の精度向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:59:02 GMT)
Towards Robust Online Dialogue Response Generation [63.0] これは、トレーニングと実世界のテストの相違によって引き起こされる可能性がある、と私たちは主張する。
本稿では, 発話レベルサンプリングと半発話レベルサンプリングの両方からなる階層的サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 06:51:41 GMT)
HAR-GCNN: Deep Graph CNNs for Human Activity Recognition From Highly
Unlabeled Mobile Sensor Data [61.8] 正確な活動ラベルを含むバランスのとれたデータセットを取得するには、人間が正しく注釈を付け、リアルタイムで被験者の通常の活動に干渉する必要がある。
本研究では,HAR-GCCNモデルを提案する。HAR-GCCNは,時系列に隣接したセンサ測定の相関を利用して,不特定活動の正確なラベルを予測する。
Har-GCCNは、これまで使用されていたベースライン手法と比較して優れたパフォーマンスを示し、分類精度を25%改善し、異なるデータセットで最大68%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 01:23:46 GMT)
Influencing Long-Term Behavior in Multiagent Reinforcement Learning [60.0] 時間的アプローチが無限に近づくと、他のエージェントの制限ポリシーを考えるための原則的枠組みを提案する。
具体的には、各エージェントの行動が他のエージェントが行うポリシーの制限セットに与える影響を直接考慮し、各エージェントの平均報酬を最大化する新しい最適化目標を開発する。
我々の遠視評価により、様々な領域における最先端のベースラインよりも長期的性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 17:32:35 GMT)
Probing defect densities at the edges and inside Josephson junctions of
superconducting qubits [58.7] 乱れた材料のトンネル欠陥は、2段階の急激なシステムを形成する。
超伝導量子ビットの場合、サブミクロサイズのジョセフソン接合のトンネル障壁の欠陥は量子ビットに最も強い。
接合部の非晶質トンネル壁の先端部や奥深くに欠陥が出現するかどうかを調べた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:00:22 GMT)
Object-centric and memory-guided normality reconstruction for video
anomaly detection [56.6] 本稿では,ビデオ監視における異常検出問題に対処する。
異常事象の固有な規則性と不均一性のため、問題は正規性モデリング戦略と見なされる。
我々のモデルは、トレーニング中に異常なサンプルを見ることなく、オブジェクト中心の正規パターンを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 19:28:39 GMT)
Systematic Comparison of Path Planning Algorithms using PathBench [55.3] パスプランニングはモバイルロボティクスの重要な構成要素である。
学習に基づく経路計画アルゴリズムの開発は、急速な成長を遂げている。
本稿では,パスプランニングアルゴリズムの開発,視覚化,トレーニング,テスト,ベンチマークを行うプラットフォームであるPathBenchについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 01:52:57 GMT)
Find a Way Forward: a Language-Guided Semantic Map Navigator [53.7] 本稿では,新たな視点で言語誘導ナビゲーションの問題に対処する。
ロボットが自然言語の指示を実行し、地図観測に基づいて目標位置へ移動できるようにする。
提案手法は特に長距離ナビゲーションの場合において顕著な性能向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:40:33 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation with Contrastive Learning for OCT
Segmentation [49.6] 本稿では,新しい未ラベル領域からのボリューム画像のセグメンテーションのための,新しい半教師付き学習フレームワークを提案する。
教師付き学習とコントラスト学習を併用し、3次元の近傍スライス間の類似性を利用したコントラストペア方式を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 19:02:26 GMT)
Comparison of Spatio-Temporal Models for Human Motion and Pose
Forecasting in Face-to-Face Interaction Scenarios [48.0] 本稿では,行動予測のための最新手法の体系的比較を行った。
UDIVA v0.5の最先端性能を実現するのに最も注意を払っているアプローチである。
短期的に訓練された手法で未来を自動回帰予測することで、かなり長期にわたってベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 09:59:30 GMT)
CPPF: Towards Robust Category-Level 9D Pose Estimation in the Wild [45.9] カテゴリーレベルのPPF投票法は、野生における正確で堅牢で一般化可能な9Dポーズ推定を実現する。
ノイズの多い点対のサンプルを排除し、個体群から最終的な予測を生成するために、新しい粗大な投票アルゴリズムを提案する。
我々の手法は実世界のトレーニングデータと同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 01:36:22 GMT)
Deep Neural Decision Forest for Acoustic Scene Classification [45.9] 音響シーン分類(ASC)は、録音環境の特性に基づいて音声クリップを分類することを目的としている。
深層神経決定林(DNDF)を用いたASCの新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:39:42 GMT)
EDropout: Energy-Based Dropout and Pruning of Deep Neural Networks [45.5] 分類タスクにおけるニューラルネットワークのプルーニングのためのエネルギーベースフレームワークとしてEDropoutを提案する。
バイナリプルーニング状態ベクトルの集合(集団)は、任意の提供された元のニューラルネットワークから対応するサブネットワークの集合を表す。
EDropoutは、ネットワークアーキテクチャを変更することなく、典型的なニューラルネットワークをプルークすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:33:11 GMT)
Shift-Robust Node Classification via Graph Adversarial Clustering [43.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データのデファクトノード分類モデルである。
テスト期間中、これらのアルゴリズムはデータシフトを前提としない。
これらの制限に対処するために、シフト・ロバストノード分類(SRNC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:13:21 GMT)
Fast Neural Architecture Search for Lightweight Dense Prediction
Networks [41.6] 本稿では,軽量な高密度予測ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)フレームワーク LDP を提案する。
定義済みの一般的なバックボーンから始めて、LDPは効率的なアーキテクチャ探索のためにAssisted Tabu Searchという小説を適用した。
実験の結果,提案したフレームワークは,テスト済みの高密度予測タスクに対して一貫した改善をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 05:13:24 GMT)
USTC-NELSLIP at SemEval-2022 Task 11: Gazetteer-Adapted Integration
Network for Multilingual Complex Named Entity Recognition [41.3] 本稿では,SemEval-2022 Task 11 Multilingual Complex Named Entities Recognition (MultiCoNER)のためにUSTC-NELSLIPチームが開発したシステムについて述べる。
本稿では,複雑な名前付きエンティティを認識するための言語モデルの性能向上のために,ガゼッタ適応統合ネットワーク(GAIN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 09:05:37 GMT)
Reliably Re-Acting to Partner's Actions with the Social Intrinsic
Motivation of Transfer Empowerment [40.2] 協調コミュニケーションと協調作業のためのマルチエージェント強化学習(MARL)を検討する。
MARLエージェントは、トレーニングパートナーのポリシーに過度に適合できるため、脆くすることができる。
我々の目標は、学習プロセスのバイアスを、他のエージェントの行動に対する反応性のある戦略を見つけることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:03:35 GMT)
Provably Accurate and Scalable Linear Classifiers in Hyperbolic Spaces [39.7] スケーラブルで単純な双曲型線形分類器を学習するための統一的なフレームワークを提案する。
我々のアプローチの要点は、ポアンカーの球体モデルに焦点を合わせ、接空間形式を用いて分類問題を定式化することである。
Poincarの2階と戦略的パーセプトロンの優れた性能は、提案フレームワークが双曲空間における一般的な機械学習問題にまで拡張可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 21:36:21 GMT)
PAC-Bayesian Lifelong Learning For Multi-Armed Bandits [38.8] 生涯学習におけるPAC-Bayesian分析について述べる。
各学習課題が多腕バンディット問題である場合について考察する。
我々は,新たな境界を学習目的とする生涯学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:23:12 GMT)
Adversarial Texture for Fooling Person Detectors in the Physical World [38.4] AdvTexture(AdvTexture)は、任意の形状の衣服をカバーできるので、そのような服を着ている人は、異なる角度から人検知器から隠れることができる。
本稿では,反復構造を持つAdvTextureを構築するために,Toroidal-Cropping-based Expandable Generative Attack (TC-EGA) という生成手法を提案する。
実験の結果、この服は物理的な世界で人検知器を騙すことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:22:25 GMT)
DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object
Detection [38.3] DINO(textbfDETR with textbfImproved detextbfNoising anchtextbfOr box)は最先端のオブジェクト検出器である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:55:26 GMT)
Audio-visual Generalised Zero-shot Learning with Cross-modal Attention
and Language [38.0] マルチモーダル・アテンションを用いて音声・視覚データからマルチモーダル・表現を学習することを提案する。
一般化された音声視覚ゼロショット学習設定では、テスト時間検索空間にすべてのトレーニングクラスを含める。
この領域に統一的なベンチマークがないため、3つのオーディオ視覚データセットに(一般化された)ゼロショット学習ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:52:13 GMT)
S-Rocket: Selective Random Convolution Kernels for Time Series
Classification [37.0] ランダム畳み込みカーネル変換(Rocket)は、時系列特徴抽出のための高速で効率的で斬新なアプローチである。
計算複雑性を減らし、Rocketの推論を加速するためには、最も重要なカーネルを選択し、冗長で重要でないカーネルを刈り取る必要がある。
最重要なカーネルを選択するために、集団ベースのアプローチが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:02:12 GMT)
Knowledge Amalgamation for Object Detection with Transformers [36.8] ナレッジ・アマルガメーション (Knowledge Amalgamation, KA) は、数名の訓練を受けた教師から小学生に知識を伝達することを目的とした、新しいディープ・モデル・リユース・タスクである。
我々は,KAをシーケンスレベル・アマルガメーション(SA)とタスクレベル・アマルガメーション(TA)の2つの側面に分解することを提案する。
特に、教師シーケンスを固定サイズのものに冗長に集約する代わりに、教師シーケンスを連結することにより、シーケンスレベルのアマルガメーション内でヒントを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:45:22 GMT)
Discovering Inductive Bias with Gibbs Priors: A Diagnostic Tool for
Approximate Bayesian Inference [36.6] 近似ミスマッチは帰納バイアスの変化に起因すると考えられる。
この問題は一見すると複雑で、解は一般に観測に依存するためである。
結果として得られた診断は擬似ギブスサンプリングに基づいており、広く適用可能で実装が容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:03:16 GMT)
The Fundamental Price of Secure Aggregation in Differentially Private
Federated Learning [34.6] 我々は、$varepsilon$ Central DPの下で最高の精度を得るために必要な基本的な通信コストを特徴付ける。
我々の結果は、$tildeOleft( min(n2varepsilon2, d) right)$ bits per client が十分かつ必要であることを示している。
これにより、最先端のSecAgg分散DPスキームに対して大幅に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 22:56:09 GMT)
One Model, Multiple Tasks: Pathways for Natural Language Understanding [34.6] 本稿では,複数のタスクを同時に処理するためのPathwaysアプローチを提案する。
個々のタスクに過度に特化し、新しいタスクに拡張された時にスクラッチから学習する一般的な単一目的モデルとは異なり、我々のアプローチは既存のスキルを縫い合わせ、新しいタスクをより効果的に学習する能力で汎用的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:48:09 GMT)
The Unsurprising Effectiveness of Pre-Trained Vision Models for Control [33.3] 本研究では、制御のための事前学習された視覚表現の役割、特に大規模コンピュータビジョンデータセットで訓練された視覚表現について検討する。
事前学習された視覚表現は、制御ポリシーを訓練する上で、地道な状態表現よりも競争力があるか、さらに優れていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:26:14 GMT)
Learning Solution Manifolds for Control Problems via Energy Minimization [32.6] 様々な制御タスクは一般にエネルギー最小化問題として定式化されている。
このような問題に対する数値解は十分に確立されているが、しばしばリアルタイムアプリケーションで直接使用されるには遅すぎる。
本稿では,効率的かつ数値的に堅牢な行動クローニング(BC)の代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:28:57 GMT)
Static Prediction of Runtime Errors by Learning to Execute Programs with
External Resource Descriptions [31.5] 実世界のデータセットと実行時のエラーを予測するタスクを導入します。
プログラムの実行を模倣する帰納的バイアスを持つインタプリタにインスパイアされたアーキテクチャを開発する。
また,このモデルでは,エラーの有無やエラーの種類を示すラベルにのみトレーニングされているにもかかわらず,エラーの位置を予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 23:17:17 GMT)
Pre-trained Token-replaced Detection Model as Few-shot Learner [31.4] ELECTRAのような事前訓練されたトークン置換検出モデルを用いて,少数ショット学習のための新しい手法を提案する。
16のデータセットの体系的評価により,事前学習されたマスキング言語モデルを用いた数発の学習者よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 09:47:53 GMT)
Enhance Language Identification using Dual-mode Model with Knowledge
Distillation [31.3] 本稿では,X-vector self-attention (XSA-LID) モデルに知識蒸留 (KD) を用いた二重モードフレームワークを用いて,長い発話と短い発話の両方において言語識別 (LID) 性能を向上させることを提案する。
両モードXSA-LIDモデルは、各入力がフル長の音声と特定のブールマスクによって抽出されたショートクリップとで、フルモードとショートモードの両方を共同で最適化し、KDを適用して、短い発話の性能をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 09:12:29 GMT)
End-to-end video instance segmentation via spatial-temporal graph neural
networks [30.7] ビデオインスタンスセグメンテーションは、イメージインスタンスセグメンテーションをビデオドメインに拡張する難しいタスクである。
既存のメソッドは、検出とセグメンテーションのサブプロブレムにのみシングルフレーム情報に依存するか、別の後処理ステップとしてハンドラートラッキングを使用する。
上述の制限に対処するグラフニューラルネット(GNN)に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 05:38:08 GMT)
Language-Agnostic Meta-Learning for Low-Resource Text-to-Speech with
Articulatory Features [30.4] 本研究では,言語間で保持される音素表現を学習するために,音素の同一性から導かれる埋め込みではなく,調音ベクトルから導出される埋め込みを用いる。
これにより、これまで見られなかった話者が話していた、30分間のデータで高品質なテキスト音声モデルを微調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:58:01 GMT)
Singular Value Perturbation and Deep Network Optimization [29.2] 我々は,行列摂動に関する新たな理論的結果を開発し,アーキテクチャが深層ネットワークの性能に与える影響について光を当てる。
特に,ディープラーニング実践者が長年経験してきたことを説明する。深層アーキテクチャのパラメータは,他よりも容易に最適化できる。
摂動結果の直接的な応用は、ResNetがConvNetよりも簡単に最適化できる理由を解析的に説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 02:09:39 GMT)
I-GCN: A Graph Convolutional Network Accelerator with Runtime Locality
Enhancement through Islandization [29.1] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、過去3年間、大きな注目を集めてきた。
GCNの高速ハードウェアアクセラレーションは、非常に重要であるが、さらに難しい。
本稿では,GCN推論のためのハードウェアアクセラレータI-GCNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:56:40 GMT)
Conquering Data Variations in Resolution: A Slice-Aware Multi-Branch
Decoder Network [28.9] 本研究は,スライス内分解能とスライス間分解能の比の幅広い変動を性能の重要な障害とみなす。
本研究では,各スライスに対して,平面内セマンティクスだけでなく,外面にもとづく特徴を抽出することを強調するスライス対応2.5Dネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:31:26 GMT)
GlideNet: Global, Local and Intrinsic based Dense Embedding NETwork for
Multi-category Attributes Prediction [27.6] 我々はGlideNetという新しい属性予測アーキテクチャを提案する。
GlideNetには3つの異なる特徴抽出器が含まれている。
最新の2つのデータセットと挑戦的なデータセットに対して、魅力的な結果を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 00:32:37 GMT)
Screentone-Preserved Manga Retargeting [27.4] スクリーントーンを各スクリーン領域に保持しながら,再スケールしたマンガ画像を合成する手法を提案する。
再スケールされたマンガは,原漫画と同一領域のスクリーントーン対応を有しており,スクリーントーン問題を単純化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:48:15 GMT)
Continuous Self-Localization on Aerial Images Using Visual and Lidar
Sensors [25.9] 本研究では,車両のセンサ情報を未確認対象領域の航空画像に登録することにより,屋外環境におけるジオトラッキング手法を提案する。
我々は、地上および空中画像から視覚的特徴を抽出するために、計量学習環境でモデルを訓練する。
本手法は,視認不可能な正光の自己局在化のために,エンド・ツー・エンドの微分可能なモデルでオンボードカメラを利用する最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:25:44 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Entity Alignment [25.8] 強化学習(RL)に基づくエンティティアライメントフレームワークを提案する。
ほとんどの埋め込みベースのエンティティアライメントメソッドに柔軟に適用できる。
いくつかの最先端メソッドのパフォーマンスを継続的に向上し、Hits@1で最大31.1%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:49:40 GMT)
Learning to Bound: A Generative Cram\'er-Rao Bound [25.7] データ駆動手法を用いてクラムラーラオ境界(CRB)を近似する新しい手法を提案する。
我々は測定値の分布をモデル化し、GCRB(Generative Cram'er-Rao Bound)と呼ばれるCRBの近似を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 20:31:53 GMT)
Who Should Review Your Proposal? Interdisciplinary Topic Path Detection
for Research Proposals [25.0] 適切なレビュアーに提案を割り当てるのは、長年にわたる課題でした。
既存のシステムは、主に規律調査員が手動で報告したトピックラベルを収集する。
公正で正確な提案レビューシステムを開発する上で、AIはどのような役割を果たすのか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 03:30:50 GMT)
Protecting Facial Privacy: Generating Adversarial Identity Masks via
Style-robust Makeup Transfer [24.3] 対向性化粧品転写GAN(AMT-GAN)は、対向性化粧品の顔画像構築を目的とした新しい顔保護法である。
本稿では,新しい正規化モジュールを導入するとともに,化粧品の移動における対向雑音とサイクル構成損失との矛盾を解消するための共同トレーニング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 03:56:17 GMT)
P3GM: Private High-Dimensional Data Release via Privacy Preserving
Phased Generative Model [23.9] 本稿では,プライバシ保護型位相生成モデル(P3GM)を提案する。
P3GMは2段階の学習プロセスを採用し、ノイズに対して堅牢にし、学習効率を向上させる。
最先端の手法と比較して、生成したサンプルはノイズが少なく、データ多様性の観点からも元のデータに近いように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:56:09 GMT)
Depth-SIMS: Semi-Parametric Image and Depth Synthesis [23.7] 本稿では,RGBキャンバスを高品質なRGB画像に変換するインペイントネットワークと組み合わせて,適切に整列されたセグメンテーションマップとスパース深度マップを備えたRGBキャンバスを生成する手法を提案する。
構造アライメントと画質の面でのベンチマークを行い,SOTAよりもmIoUが3.7%増加し,競争力の高いFIDが得られた。
セマンティックセグメンテーションと深度補完のためのトレーニングデータとして生成されたデータの品質を分析し,本手法が他の手法よりも適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:58:32 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） (Mon, 7 Mar 2022 09:18:05 GMT)
Kernel Packet: An Exact and Scalable Algorithm for Gaussian Process
Regression with Mat\'ern Correlations [23.6] マタン相関を用いた1次元ガウス過程回帰のための正確でスケーラブルなアルゴリズムを開発した。
提案アルゴリズムは,計算時間と予測精度の両方において,既存の代替手法よりもはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 03:30:35 GMT)
Differentially Private Federated Learning with Local Regularization and
Sparsification [23.2] ユーザレベルのDP保証下でのフェデレート学習におけるモデル性能劣化の原因について検討する。
プライバシを犠牲にすることなくモデル品質を向上させるために,バウンドローカル更新正規化とローカルアップデートスパシフィケーションという2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 02:48:16 GMT)
A Survey on Reinforcement Learning Methods in Character Animation [22.3] 強化学習(Reinforcement Learning)は、エージェントがシーケンシャルな決定をするためにどのようにトレーニングできるかに焦点を当てた機械学習の分野である。
本稿では,現代のDeep Reinforcement Learning法を調査し,キャラクタアニメーションにおける応用の可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 23:39:00 GMT)
Generalization Through The Lens Of Leave-One-Out Error [22.2] 本稿では,カーネルシステムにおけるディープニューラルネットワークの一般化能力を推定する方法として,残余誤差が有益であることを示す。
そこで本研究は,カーネルシステムにおけるディープニューラルネットワークの一般化能力を推定する方法として,残余誤差が有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:56:00 GMT)
ILDAE: Instance-Level Difficulty Analysis of Evaluation Data [22.0] 我々は,23データセットの大規模セットアップにおいて,ケースレベル評価データ解析(ILDAE)を行う。
1)計算コストと時間の削減を図り,2)誤例と自明な事例の修復による既存の評価データセットの品質向上,3)アプリケーション要件に基づいて最適なモデルを選択すること,4)将来のデータ生成を導くためのデータセット特性を解析すること,5)Domainのパフォーマンスを確実に推定すること,の5つの新しい応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 00:02:11 GMT)
Augmented Reality and Robotics: A Survey and Taxonomy for AR-enhanced
Human-Robot Interaction and Robotic Interfaces [21.7] Augmented and Mixed Reality(AR/MR)は、人間とロボットの相互作用を強化する新しい方法として登場した。
本研究は,460件の研究論文に基づく拡張現実とロボット工学の分類に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 10:22:59 GMT)
An STDP-Based Supervised Learning Algorithm for Spiking Neural Networks [20.3] Spiking Neural Networks (SNN)は、より生物学的に可能な脳モデルを提供する。
本稿では,Leaky Integrate-and-fire ニューロンからなる階層型 SNN に対して,Spike-Timing Dependent Plasticity (STDP) に基づく教師付き学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:40:09 GMT)
Undersampled MRI Reconstruction with Side Information-Guided
Normalisation [20.3] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の正常化パラメータとして外見関連側情報を用いて,MRIのアンダーサンプル化を改善する。
具体的には,サイド情報を効率的にエンコードし,正規化パラメータを出力するために,少数のレイヤのみを含むサイド情報ガイド正規化(SIGN)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 08:04:08 GMT)
ImageNet-Patch: A Dataset for Benchmarking Machine Learning Robustness
against Adversarial Patches [20.0] ImageNet-Patchは、機械学習モデルを敵のパッチに対してベンチマークするためのデータセットである。
パッチのセットで構成され、異なるモデルにまたがる一般化に最適化され、事前処理後にImageNetデータに容易に適用できる。
本稿では,127モデルに対する計算パッチの有効性を検証することで,このデータセットの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 17:22:30 GMT)
Dynamic MLP for Fine-Grained Image Classification by Leveraging
Geographical and Temporal Information [20.0] きめ細かい画像分類は、様々な種が類似した視覚的外観を共有する、難しいコンピュータビジョンタスクである。
これは、データ撮影の場所や日付などの追加情報を活用するのに役立つ。
本稿では,より高次元のマルチモーダル特徴と相互作用する画像表現の上に動的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 10:21:59 GMT)
TIGGER: Scalable Generative Modelling for Temporal Interaction Graphs [19.7] 既存の生成モデルは、時間的地平線やノード数とともにスケールしない。
本稿では,このギャップをTIGGERと呼ばれる新しい生成モデルで埋める。
我々は、TIGGERが優れた忠実度を持つグラフを生成すると同時に、最先端技術よりも最大3桁高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:09:05 GMT)
Multi-CPR: A Multi Domain Chinese Dataset for Passage Retrieval [19.0] 経路検索のための新しい多領域中国語データセット(Multi-CPR)を提案する。
データセットはEコマース、エンターテイメントビデオ、メディカルを含む3つの異なるドメインから収集される。
一般ドメインからのデータセットでトレーニングされた検索モデルの性能は、特定のドメインで必然的に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:20:46 GMT)
Semantic Segmentation in Art Paintings [18.3] 領域適応を用いた絵画のセマンティックセグメンテーションの教師なし手法を提案する。
本手法は,PASCAL VOC 2012データセット上でのスタイルトランスファーを用いて,特定の芸術スタイルの擬似絵画のトレーニングセットを作成する。
本手法は,DRAMの特定の芸術的動作だけでなく,他の見えない動作に対しても,より優れたセグメンテーション結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 09:51:04 GMT)
Switching in the Rain: Predictive Wireless x-haul Network
Reconfiguration [17.9] 無線x-haulネットワークは、超高速データレートと超低レイテンシをサポートするために、4Gおよび/または5Gベースステーション間のマイクロ波およびミリ波リンクに依存している。
降水は信号の減衰を引き起こし、ネットワーク性能を著しく低下させる。
本研究では,履歴データを用いた予測ネットワーク再構成フレームワークを開発し,各リンクの将来の状態を予測し,瞬時障害に備えてネットワークを前もって準備する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:40:38 GMT)
Multivariate Time Series Forecasting with Latent Graph Inference [17.4] 本稿では,時系列間の関係を推定・活用する多変量時系列予測の新しい手法を提案する。
我々の手法は、潜在的に完全連結なグラフの1つの極端な推定や、他の極端な二部グラフの1つの極端な推論を提供することによって、精度と計算効率を徐々にトレードオフすることができる。
予測精度と時間効率の両モデルが従来のグラフ推論手法よりも優れた,あるいは非常に競争力のある,さまざまなデータセットにおいて,本モデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:16:56 GMT)
HintNet: Hierarchical Knowledge Transfer Networks for Traffic Accident
Forecasting on Heterogeneous Spatio-Temporal Data [17.3] 交通事故予測は交通管理と公共安全にとって重要な問題である。
交通事故の発生は、空間的・時間的特徴間の複雑な依存関係に影響される。
近年の交通事故予測手法では, 深層学習モデルによる精度向上が試みられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 02:11:04 GMT)
Behavior Recognition Based on the Integration of Multigranular Motion
Features [17.1] マルチグラニュラ(IMG)運動特徴の統合に基づく新しい行動認識手法を提案する。
我々は,HMDB51,Something,UCF101など,いくつかの行動認識ベンチマークを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 02:05:26 GMT)
Flat minima generalize for low-rank matrix recovery [17.0] ヘッセンのトレースによって測定された平坦なミニマは、標準的な統計的仮定の下で、基底の真理を正確に回復することを示す。
行列の完全化には弱い回復が確立されるが、実験的な証拠は正確な回復もここで成り立つことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 22:35:20 GMT)
Scalable Verification of GNN-based Job Schedulers [16.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、手作りクラスタよりも優れたパフォーマンスを達成するため、ジョブのスケジューリングに応用されている。
GNN-Verifyは,これらのスケジューラの単一ステップ特性と複数ステップ特性の両方を検証するための,最初の汎用フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 06:13:04 GMT)
Efficient Cooperation Strategy Generation in Multi-Agent Video Games via
Hypergraph Neural Network [16.2] シングルエージェントビデオゲームにおける深層強化学習のパフォーマンスは驚くべきものだ。
しかし、研究者はマルチエージェント環境でビデオゲームを扱う際にさらに困難を抱えている。
本稿では,エージェントのハイパーグラフ構造に適応し,エージェント間の情報特徴抽出と表現の完全化にハイパーグラフ畳み込みを利用するアクタ・クリティック法に基づく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, 7 Mar 2022 10:34:40 GMT)
ModDrop++: A Dynamic Filter Network with Intra-subject Co-training for
Multiple Sclerosis Lesion Segmentation with Missing Modalities [15.8] モダリティ・ドロップアウト(Modality Dropout, ModDrop)と呼ばれるトレーニング戦略がMS病変のセグメンテーションに応用され, モダリティの欠如に対する最先端性を実現している。
本稿では,任意の入力MRIシーケンスに対応する統一ネットワークをトレーニングするModDrop++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:54:59 GMT)
Mismatch between Multi-turn Dialogue and its Evaluation Metric in
Dialogue State Tracking [15.5] 対話状態追跡(DST)は,多方向対話の状況から重要な情報を抽出することを目的としている。
既存のメトリクスを補うために,textbfrelative slotの精度を提案する。
この研究は、共同目標精度の報告だけでなく、DSTタスクにおける様々な補完的指標も奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 04:07:36 GMT)
Covariate-Balancing-Aware Interpretable Deep Learning models for
Treatment Effect Estimation [15.5] 本稿では, 高い無知性仮定の下での平均処理推定値のバイアスの上限について提案する。
新たな付加型ニューラルネットワークアーキテクチャを活用することにより、目的関数としてこの上限を実装する。
提案手法は、因果推論のためのベンチマークデータセットを再検討し、最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:42:40 GMT)
Graph Neural Networks for Image Classification and Reinforcement
Learning using Graph representations [15.3] 我々は,コンピュータビジョンと強化学習という2つの異なる領域において,グラフニューラルネットワークの性能を評価する。
コンピュータビジョンのセクションでは、グラフとしての画像に対する新しい非冗長表現が、グラフレベルの予測グラフ、特に画像分類において、自明なピクセルからノードマッピングへの性能向上を図っている。
強化学習部では,グラフ問題としてルービックキューブの解法を明示的にモデル化することで,帰納バイアスのない標準モデルフリー手法の性能向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:16:31 GMT)
CROON: Automatic Multi-LiDAR Calibration and Refinement Method in Road
Scene [15.1] CROON(AutomatiC multi-LiDAR CalibratiOn and Refinement method in rOad sceNe)は、粗さと精細度校正を含む2段階法である。
実世界のデータセットとシミュレーションデータセットの結果から,本手法の信頼性と精度が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:36:31 GMT)
Towards Unbiased Multi-label Zero-Shot Learning with Pyramid and
Semantic Attention [14.9] マルチラベルゼロショット学習は、各入力サンプルに対して、複数の未確認クラスのラベルを認識することを目的としている。
本稿では,多様なクラス固有の領域を考慮し,非バイアス付きマルチラベルゼロショット学習の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:52:46 GMT)
Good quantum LDPC codes with linear time decoder from lossless expanders [14.8] 量子低密度パリティチェック (qLDPC) 符号は量子安定化器符号である。
バランスの取れた製品と損失のない拡張器から構築されたqLDPC符号について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:30:45 GMT)
Stepwise Feature Fusion: Local Guides Global [14.4] 本稿では,ピラミッドトランスフォーマーエンコーダを用いた医用画像セグメンテーションのためのState-Of-The-Artモデルを提案する。
提案するプログレッシブ・ローカリティ・デコーダをピラミッドトランスフォーマーのバックボーンに適応させて,局所的特徴と注意分散を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 10:36:38 GMT)
Bandits Corrupted by Nature: Lower Bounds on Regret and Robust
Optimistic Algorithm [14.2] 盗賊問題を、未知のヘビーテールと破損した報酬分布や武器で研究する。
我々の設定では、破壊されていない報酬は重く、腐敗した報酬は無拘束であるかもしれない。
破損した包帯や重尾の包帯は、破損していない包帯や軽尾の包帯よりも厳格に硬いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:44:05 GMT)
Comprehensive Review of Deep Learning-Based 3D Point Clouds Completion
Processing and Analysis [14.2] 本研究の目的は、ポイントベース、畳み込みベース、グラフベース、生成モデルベースアプローチなど、様々な手法に関する包括的な調査を行うことである。
このレビューでは、よく使われるデータセットをまとめ、ポイントクラウド補完の応用について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:47:14 GMT)
Cascaded Gaps: Towards Gap-Dependent Regret for Risk-Sensitive
Reinforcement Learning [14.0] エントロピー的リスク尺度に基づいて,リスクに敏感な強化学習のためのギャップ依存的後悔保証について検討した。
マルコフ決定過程における2つのモデル自由アルゴリズムに対する非漸近的および対数的後悔境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 03:07:09 GMT)
A Glyph-driven Topology Enhancement Network for Scene Text Recognition [12.9] テキスト認識のための視覚モデルにおけるトポロジ的特徴表現を改善するために,Glyph-driven Topology Enhancement Network (GTEN)を提案する。
具体的には、まず1次元のシーケンスアライメント重みを利用するために教師なしの手法を用いる。
第2に,文字レベルのアノテーションを伴わずに,グリフの2次元順序および画素ワイズトポロジ情報を取得するための教師付きセグメンテーションモジュールを構築した。
第三に、これらの出力は、STRのセマンティックな特徴表現を豊かにするために、拡張されたトポロジ的特徴を融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:40:33 GMT)
Semidefinite programming lower bounds on the squashed entanglement [12.5] しゃがんだ絡み合いは、多くの望ましい性質を持つ広く使われている絡み合い尺度である。
ここでは、スクワッド絡みの半定値プログラミングの下界の階層を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:48:00 GMT)
HyperMixer: An MLP-based Green AI Alternative to Transformers [12.4] 本稿では,ハイパーネットを用いたトークン混合を動的に生成する,シンプルな変種HyperMixerを提案する。
Transformersとは対照的に、HyperMixerは処理時間、トレーニングデータ、チューニングといった面で、これらの結果を大幅に低コストで達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 20:23:46 GMT)
Towards Automated Real-time Evaluation in Text-based Counseling [12.2] 私たちはオンラインプラットフォームを構築し、精神療法士が必要とする人に無料でカウンセリングサービスを提供することができます。
手術から1年以内に、カウンセリングセッションの最大の (675) テキストのセットの1つが手に入る。
粗いラベルときめ細かいラベルを使ってデータセットをラベル付けし、事前学習手法のセットを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:53:49 GMT)
Least Square Estimation Network for Depth Completion [11.8] 本稿では,深度完了タスクのための効率的な画像表現法を提案する。
システムの入力は単眼カメラフレームと同期スパース深度マップである。
実験の結果は、NYU-Depth-V2データセットの精度と実行時間の両方で、最先端のデータセットを上回ったことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:52:57 GMT)
Automatic Calibration Framework of Agent-Based Models for Dynamic and
Heterogeneous Parameters [11.7] 本研究では,動的キャリブレーション法と不均一キャリブレーション法を組み合わせた自動キャリブレーション手法を提案する。
動的キャリブレーションは、シミュレーションパラメータを調整するための適切なシミュレーション時間を自動的にキャプチャすることで、シミュレーション結果を実世界のデータに適合させる。
不均一キャリブレーションは、エージェント関連パラメータをクラスタワイズに調整することにより、シミュレーションと実世界の個人間の分布差を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 05:45:16 GMT)
IT5: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language
Understanding and Generation [10.8] イタリアで事前訓練されたエンコーダ・デコーダ・トランスフォーマーモデルの最初のファミリーであるIT5を紹介する。
われわれは、400億語以上の単語を含むWebcrawled Italian corpusを徹底的にクリーニングし、異なるサイズの3つのIT5モデルを事前訓練するために使用します。
モノリンガルなIT5モデルは、テスト対象のモデル間で最高のスケールとパフォーマンスの比率を提供し、一貫してマルチリンガルなモデルよりも優れ、イタリアのほとんどの条件付き言語生成タスクにおいて新しい最先端のタスクを設定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 22:39:01 GMT)
AgraSSt: Approximate Graph Stein Statistics for Interpretable Assessment
of Implicit Graph Generators [10.6] グラフ生成器の品質を評価するために,AgraSStという新しい統計手法を提案し,解析する。
特に、AgraSStを使用して、学習したグラフ生成プロセスが与えられた入力グラフに似たグラフを生成することができるかどうかを判断することができる。
我々は、既知のグラフ生成手順を持つ合成入力グラフと、グラフの最先端(深度)生成モデルを訓練した実世界の入力グラフの両方について実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 19:12:40 GMT)
Monocular Robot Navigation with Self-Supervised Pretrained Vision
Transformers [10.5] 我々は,70個のトレーニング画像を用いて,ダッキータウン環境に対する粗い画像分割モデルを訓練する。
提案モデルでは,8x8パッチレベルで粗い画像分割を行い,予測粒度とリアルタイム知覚制約のバランスをとるために推論分解能を調整できる。
結果として得られる知覚モデルは、単純だが堅牢な視覚サーボ剤のバックボーンとして使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 19:47:52 GMT)
SOCIOFILLMORE: A Tool for Discovering Perspectives [10.2] SOCIOFILLMOREは、テキストがイベントを描写する際に表現する視点をフォアに導くのに役立つツールである。
我々のツールは、人間の判断を大量に集めることで、理論的にはフレームのセマンティクスと認知言語学に基礎を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:42:22 GMT)
Nonconvex Matrix Completion with Linearly Parameterized Factors [10.2] パラメトリック因子化は、部分空間や完了シミュレーションを含む重要な例を示す。
また, 統一的非制約行列最適化法の有効性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 21:09:05 GMT)
InsightNet: non-contact blood pressure measuring network based on face
video [9.8] 血圧データは、主にコンタクトセンサーを通じて取得され、高いメンテナンスが必要であり、不便で、一部の人々にとって親しみやすい。
本稿では,顔画像に基づく非接触血圧計測ネットワークを初めて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:06:42 GMT)
Maximizing Conditional Independence for Unsupervised Domain Adaptation [9.5] 本研究では,学習者をラベル付きソースドメインから,異なる分布を持つラベル付きターゲットドメインに転送する方法について検討する。
教師なしのドメイン適応に加えて、自然かつエレガントな方法でマルチソースシナリオにメソッドを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 08:59:21 GMT)
The Measure-and-Reprogram Technique 2.0: Multi-Round Fiat-Shamir and
More [9.4] 我々は、量子ランダムオラクルモデル(QROM)における$Sigma$-protocolsのフィアット・シャミール変換の安全性に関するDon, Fehr, Majenz, Schaffnerの業績を再考する。
我々は、Grover-search ベースの攻撃を通じて、$Sigma$-protocols の Fiat-Shamir 変換に対する Don らの二次的セキュリティ損失が、小さな定数係数まで最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:53:33 GMT)
Fast rates for noisy interpolation require rethinking the effects of
inductive bias [8.9] 高次元データヒンジの優れた一般化性能は、基底真理の単純な構造と推定器の強い帰納バイアスに基づく。
以上の結果から, より強い帰納バイアスは, 基礎的事実とより整合したより単純な構造を奨励するが, 騒音による有害効果も増大させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:44:47 GMT)
Signature and Log-signature for the Study of Empirical Distributions
Generated with GANs [8.8] 我々は、火星表面でNASA Perseveranceが採取したサンプルを探索し、分析する新しい体系的な方法を開発した。
新規なPCA適応型t-SNEを提案し, サンプル分布の適合性について検討する統計尺度を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 09:26:07 GMT)
Low-Loss Subspace Compression for Clean Gains against Multi-Agent
Backdoor Attacks [8.8] 近年のマルチエージェント・バックドア・アタックの探索では、バックドア・インプットがランダムに分類されたバックドア・アタックに対する自然な防御であるバックファイリング・エフェクトが示された。
本稿では, 汚染ラベルの精度を最大化し, 毒性ラベルの最小化を図るマルチエージェントバックドアディフェンスの構築に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 20:30:44 GMT)
Precognition in Task-oriented Dialogue Understanding: Posterior
Regularization by Future Context [8.6] 本稿では,後続正則化手法を用いて,歴史的・将来の情報を共同でモデル化することを提案する。
これらの間のKL距離を最適化し、トレーニング中にモデルを正規化します。
2つの対話データセットの実験により,提案手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 09:58:50 GMT)
On the pitfalls of entropy-based uncertainty for multi-class
semi-supervised segmentation [8.5] 半教師付き学習は、限られた監督で深層モデルを訓練するための魅力的な戦略として現れてきた。
本稿では,この戦略がマルチクラスコンテキストにおける最適以下の結果をもたらすことを実証する。
本稿では,クラス間の重なり合いを考慮に入れた分散距離に基づいて,マルチクラス設定における不確実性を計算する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:35:17 GMT)
Creating Speech-to-Speech Corpus from Dubbed Series [8.2] 本稿では,音声合成コーパスを構築するための教師なし手法を提案する。
提案手法は,ビデオフレーム,音声認識,機械翻訳,ノイズフレーム除去アルゴリズムを利用して,両言語のセグメントをマッチングする。
私たちのパイプラインは17時間のペアセグメントを生成することができました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:52:48 GMT)
Zero-delay Consistent and Smooth Trainable Interpolation [8.1] 我々はリアルタイム補間器(RTI)の概念を定式化する。
パラメタライズされたRTIとリカレントニューラルネットワーク(RNN)ベースのRTIの2つのアプローチが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 23:38:01 GMT)
Dynamic Template Selection Through Change Detection for Adaptive Siamese
Tracking [7.7] 単一オブジェクト追跡(SOT)は、ターゲットオブジェクトの外観の変化や変形のため、現実世界のアプリケーションでは難しい課題である。
本稿では,テンプレートの破損を防止し,動的サンプル選択とメモリ再生のための新しい手法を提案する。
提案手法は,モデル適応にオンライン学習を利用する任意のオブジェクト追跡アルゴリズムに組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:27:02 GMT)
State space partitioning based on constrained spectral clustering for
block particle filtering [7.3] 粒子フィルタ (PF) は非線形および/または非ガウス問題のフィルタリング分布を推定するために広く用いられている強力な推論ツールである。
PFの次元性の呪いを克服するため、ブロックPF(BPF)は、状態空間をいくつかの部分空間またはより小さな次元のブロックに分割するブロッキングステップを挿入する。
小さいブロックを用いてフィルタ分布の推定値のばらつきを低減させるが、ブロック間の相関が壊れ、バイアスが生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:45:47 GMT)
Continual and Sliding Window Release for Private Empirical Risk
Minimization [7.1] 本稿では、最近のデータウインドウのモデルを継続的にリリースする、正規化された経験的リスク最小化アルゴリズムについて述べる。
無限の時間的地平線上でモデルをリリースしても、任意のデータポイントのプライバシコストは、一定の$epsilon$差分プライバシーによって制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:44:16 GMT)
Self-directed Learning of Action Models using Exploratory Planning [6.8] 専門家の痕跡や目標のない行動条件や効果を学習できる新しい探索計画エージェントについて述べる。
この研究の貢献には、Lifted Linked Clausesと呼ばれるコンテキストに対する新しい表現、これらの節を使った新しい探索行動選択アプローチ、探索に焦点を当てたビデオゲームのシナリオにおける経験的評価が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:57:10 GMT)
On observability and optimal gain design for distributed linear
filtering and prediction [6.6] 本稿では,分散線形フィルタリングと予測に対する新しいアプローチを提案する。
本稿では,コンセンサス+革新型分散推定手法に着想を得て,コンセンサスとイノベーションの概念を融合した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, 7 Mar 2022 17:11:42 GMT)
Searching for Robust Neural Architectures via Comprehensive and Reliable
Evaluation [6.6] 本稿では,ニューラルアーキテクチャの探索手法を応用した,AAD(Auto Adversarial Attack and Defense)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
本研究では, 対向雑音, 自然騒音, システム騒音, 定量化指標の4種類のロバスト性評価について検討する。
CIFAR10データセットの実証結果は、探索された効率的な攻撃がより堅牢なアーキテクチャを見つけるのに役立つことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 04:45:05 GMT)
Effective dynamics and applications in periodic kicks systems [6.3] 周期駆動量子系のキックダイナミクスについて検討する。
特に、周期キックでは励起状態の集団を選択的に抑制することができる。
こうしたユニークな特徴により、周期的なキックは量子状態操作の強力なツールになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 03:36:01 GMT)
What is a meaningful representation of protein sequences? [6.0] データをどのように表現するかは、データから情報を取り出す能力に根本的な影響を与えます。
本稿では,伝達学習と解釈学習という,表現が自然に現れる2つの重要な文脈について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 08:55:04 GMT)
Automated Few-Shot Time Series Forecasting based on Bi-level Programming [5.8] 本稿では,バイレベルプログラミングの観点から,数発の学習パイプラインの最適設計を自動化するBiLO-Auto-TSF/MLフレームワークを開発する。
提案したBiLO-Auto-TSF/MLフレームワークの有効性を総合的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:15:14 GMT)
Art-Attack: Black-Box Adversarial Attack via Evolutionary Art [5.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くのタスクで最先端のパフォーマンスを達成したが、敵の例によって生成された攻撃に対して極端な脆弱性を示している。
本稿では, 進化芸術の概念を用いて, 敵対的事例を生成することによって, 勾配のない攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:54:09 GMT)
FloorGenT: Generative Vector Graphic Model of Floor Plans for Robotics [5.7] フロアプランを特定の視点から見たラインセグメントのシーケンスとしてモデル化することにより、最近の自己回帰シーケンスモデリングの進歩をフロアプランのモデル化と予測に活用できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:42:48 GMT)
Sparsifying Transformer Models with Trainable Representation Pooling [5.6] 本稿では,トランスフォーマーモデルにおいて,トレーニングプロセス中に最も表現力の高いトークン表現を選択することを学習することで注意を分散させる新しい手法を提案する。
2次時間とメモリの複雑さを減らしたのは、堅牢なトレーニング可能なトップ$k$演算子によって達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:49:08 GMT)
An Unsupervised Domain Adaptive Approach for Multimodal 2D Object
Detection in Adverse Weather Conditions [5.2] 本稿では、ソースとターゲットドメイン間のドメインギャップを埋めるために、教師なしのドメイン適応フレームワークを提案する。
天候の歪みをシミュレートするデータ拡張方式を用いて、ドメインの混乱を増し、ソースデータへの過度な適合を防止する。
DENSEデータセットで行った実験は、我々の手法がドメインギャップを大幅に軽減できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:10:40 GMT)
On the compatibility of quantum instruments [5.1] 従来の互換性の概念は不完全であり、並列互換性は測定とチャネルの互換性を捉えるが、従来の互換性は達成できないことを証明している。
量子機器の互換性の概念的完全定義として並列互換性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:51:09 GMT)
A Push-Relabel Based Additive Approximation for Optimal Transport [5.1] 最適な輸送を計算するための厳密なアルゴリズムは遅くなる。
我々は、OT距離の$varepsilon$approximationを求めるための、新しい非常に単純なアプローチを導入する。
我々のアルゴリズムは、OT距離を計算するために、O(n2/varepsilon2)$のほぼ最適実行時間を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 21:40:14 GMT)
Trajectory Test-Train Overlap in Next-Location Prediction Datasets [5.0] 次の位置予測は、都市計画、ジオマーケティング、病気の普及など、いくつかの分野で重要な意味を持つ。
本稿では,これらの予測器の公共モビリティデータセット上での一般化能力を検証した。
本研究では,空間移動パターンに基づく次位置予測器の出力を再現する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 08:39:45 GMT)
Defending Graph Convolutional Networks against Dynamic Graph
Perturbations via Bayesian Self-supervision [5.0] Graph Convolutional Networks (GCNs) はノード分類タスクにおいて素晴らしい成果を上げる。
GCNはラベルスカースな動的グラフに対する敵攻撃に対して脆弱である。
本稿では,この問題に対処する新しいベイズ自己スーパービジョンモデル,すなわちGraphSSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 22:57:43 GMT)
Novel Architecture of Parameterized Quantum Circuit for Graph
Convolutional Network [5.0] 機械学習の分野では、古典的なグラフ畳み込み層(GCL)ベースのグラフ畳み込みネットワーク(GCN)が位相データをうまく扱うことができる。
量子GCN(QGCN)を実現するための新しいPQCアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 10:18:13 GMT)
Preparation of Metrological States in Dipolar-Interacting Spin Systems [4.7] 我々は,小さな双極子相互作用アンサンブルにおいて,メロジカルな状態を生成する変分法を開発した。
生成された状態は、標準量子限界を超える感覚を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 01:02:47 GMT)
Improved rates for prediction and identification of partially observed
linear dynamical systems [4.7] 部分的な観測から線形時間イン力学系の同定は制御理論の基本的な問題である。
本稿では,システム固有の$d$に依存する非漸近統計率でそのようなシステムを学習するアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,ハンケル行列に適用したマルチスケール低ランク近似SVDに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:15:21 GMT)
QSDsan: An Integrated Platform for Quantitative Sustainable Design of
Sanitation and Resource Recovery Systems [4.7] QSDsanはPythonで書かれたオープンソースのツールで、衛生と資源回収システムの定量的に持続可能な設計を目的としている。
設計の自動化,柔軟なプロセスモデリングの実現,迅速かつ再現可能なシミュレーションの実現,および統合可視化による高度な統計解析を行うためのQSDsanの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:42:15 GMT)
Combining Individual and Joint Networking Behavior for Intelligent IoT
Analytics [4.7] 何百万ものデバイスを取り入れた産業用IoTでは、従来の管理方法はうまくスケールしない。
本研究では、IoTデバイス管理のための新しいツールであるIoTelligentの基礎となる、一連の新しい機械学習技術を設計することで、これらの課題に対処する。
当社のツールの設計は,IoTデプロイメントを持つ350企業から収集された,1年間のネットワークデータの分析によって進められています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 02:59:56 GMT)
Multi-Modal Attribute Extraction for E-Commerce [4.6] モダリティをシームレスに組み合わせるための新しいアプローチを開発しており、これは我々の単一モダリティ調査にインスパイアされている。
楽天・一葉データの実験は、我々のアプローチの利点の実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:48:44 GMT)
Evolved neuromorphic radar-based altitude controller for an autonomous
open-source blimp [4.4] 本稿では,ロボット飛行船のためのSNNに基づく高度制御器を提案する。
また、SNNベースのコントローラアーキテクチャ、シミュレーション環境でネットワークをトレーニングするための進化的フレームワーク、現実とのギャップを改善するための制御戦略も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:51:40 GMT)
Generalized Spectral Clustering for Directed and Undirected Graphs [4.3] 本稿では、有向グラフと無向グラフの両方に対処できる一般化スペクトルクラスタリングフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、グラフ関数の一般化されたディリクレエネルギーとして導入する新しい函数のスペクトル緩和に基づいている。
また、グラフ上の自然ランダムウォークの反復パワーから構築された正規化尺度の実用的なパラメトリゼーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 09:18:42 GMT)
Deep Learning Serves Traffic Safety Analysis: A Forward-looking Review [4.2] 本稿では,トラヒックビデオの理解と解釈に使用できる,典型的な処理パイプラインを提案する。
この処理フレームワークは、ビデオ強調、ビデオ安定化、セマンティックおよびインシデントセグメンテーション、オブジェクト検出と分類、軌道抽出、速度推定、イベント分析、モデリング、異常検出を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 17:21:07 GMT)
Interpretable part-whole hierarchies and conceptual-semantic
relationships in neural networks [4.2] 本稿では、視覚的手がかりから部分全体階層を表現できるフレームワークであるAgglomeratorについて述べる。
本研究では,SmallNORB,MNIST,FashionMNIST,CIFAR-10,CIFAR-100などの共通データセットを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 10:56:13 GMT)
Switchable selective interactions in a Dicke Model with Driven Biased
term [4.1] 駆動バイアス項を持つディックモデルにおける制御可能な量子ビット共振器相互作用
量子ビット-共振器相互作用によって誘導されるスペクトルの非線形性は、そのような制御可能な相互作用において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:21:36 GMT)
Thermodynamic uncertainty relation for quantum first passage process [4.1] 量子マルコフ連鎖の第1通過過程に対する熱力学的不確実性関係を導出する。
古典力学を考えると、我々の境界は古典的な第一通過過程の熱力学的不確実性関係に還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 01:28:10 GMT)
P2M: A Processing-in-Pixel-in-Memory Paradigm for Resource-Constrained
TinyML Applications [4.1] 高い解像度の入力画像は、カメラとAI処理ユニットの間でフレームごとにストリームされ、エネルギー、帯域幅、セキュリティボトルネックを引き起こす必要がある。
本稿では,アナログマルチチャネル,マルチビット畳み込み,ReLUのサポートを追加して画素配列をカスタマイズする,新しいProcessing-in-Pixel-in-Memory(P2M)パラダイムを提案する。
以上の結果から,P2Mはセンサやアナログからデジタル変換へのデータ転送帯域を21倍に削減し,TinyML上でMobileNetV2モデルを処理する際に発生するエネルギ遅延生成物(EDP)が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 04:15:29 GMT)
What Did You Say? Task-Oriented Dialog Datasets Are Not Conversational!? [4.0] 我々は,MultiWOZ,SGD,SMCalFlowの対話効果と文脈効果の分類を概説する。
我々は、MultiWOZのターンの4%未満、SGDのターンの10%が会話型であるのに対して、SMCalFlowは現在のリリースでは会話型ではないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:26:23 GMT)
The Braess Paradox in Dynamic Traffic [4.0] Braess's Paradox (BP) は、既存の道路網に1つ以上の道路を追加することで、交通渋滞が対極的に増加し、全体の交通の流れが遅くなるという観察である。
本稿では動的トラフィックネットワークモデルを提案し,動的トラフィック下でのBPの存在を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 21:27:24 GMT)
Learning from Few Examples: A Summary of Approaches to Few-Shot Learning [3.7] Few-Shot Learningは、いくつかのトレーニングサンプルからデータの基本パターンを学習する問題を指す。
ディープラーニングソリューションは、データ飢餓と、膨大な計算時間とリソースに悩まされている。
機械学習アプリケーション構築のターンアラウンド時間を劇的に短縮できるようなショットラーニングは、低コストのソリューションとして現れます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 23:15:21 GMT)
Unsupervised Image Registration Towards Enhancing Performance and
Explainability in Cardiac And Brain Image Analysis [3.6] モダリティ内およびモダリティ内アフィンおよび非リグイド画像登録は、臨床画像診断において必須の医用画像解析プロセスである。
本稿では、アフィンおよび非剛性変換を正確にモデル化できる教師なしディープラーニング登録手法を提案する。
本手法は,モーダリティ不変の潜在反感を学習するために,双方向のモーダリティ画像合成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:54:33 GMT)
Dynamic ConvNets on Tiny Devices via Nested Sparsity [3.0] この作業では、Nested Sparse ConvNetsを構築するための、新たなトレーニングと圧縮パイプラインが導入されている。
Nested Sparse ConvNetは、Nのスパースサブネットワークとネストウェイトサブセットを含む単一のConvNetアーキテクチャで構成されている。
ARM-M7マイクロコントローラユニットのイメージ分類とオブジェクト検出タスクのテスト。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:07:02 GMT)
Predicting Bearings' Degradation Stages for Predictive Maintenance in
the Pharmaceutical Industry [3.0] 製薬業界では、生産機械のメンテナンスを規制当局が監査しなければならない。
予測的メンテナンスの問題は、いつマシンをメンテナンスするかではなく、特定の時点でどのパーツをメンテナンスするかである。
劣化過程を自動予測するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 10:26:05 GMT)
Virtual vs. Reality: External Validation of COVID-19 Classifiers using
XCAT Phantoms for Chest Computed Tomography [2.9] CVIT-COVIDデータセットを作成し、シミュレーションされたCOVID-19および正常ファントムモデルからの180個の仮想画像計算断層撮影(CT)画像を作成した。
ウォータールー大学のオープンソース深層学習モデルの性能を多施設データを用いて評価した。
我々は,305枚のCT画像のオープンな臨床データに対して,実際の臨床データと仮想的な臨床データのパフォーマンスを比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 00:11:53 GMT)
Cryptographic Security Concerns on Timestamp Sharing via Public Channel
in Quantum Key Distribution Systems [2.9] 量子鍵分配プロトコルは、サイドチャネル攻撃に対して脆弱であることが知られている。
推奨される解決策は、高解像度のタイミング情報の代わりに、大きな時間ビン幅を使用することである。
ビン幅の増大は、鍵ビットと盗聴者の観察との相互情報を単調に減少させるものではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 10:17:31 GMT)
CrowdFormer: Weakly-supervised Crowd counting with Improved
Generalizability [2.8] 本稿では,ピラミッド・ビジョン・トランスを用いた群集カウント手法を提案する。
我々の手法は,ベンチマーククラウドデータセットの最先端技術に匹敵するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 23:10:40 GMT)
Explaining Classifiers by Constructing Familiar Concepts [2.8] 本稿では,ニューロンの理解不能な表現を,人間が親しむ領域に近い表現に変換するデコーダを提案する。
ClaDecの拡張により、取引の理解性と忠実性が可能になる。
ClaDecはアーキテクチャに依存するが、分類に関してより関連性の高い入力領域を強調する傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:21:06 GMT)
Non-equilibrium molecular geometries in graph neural networks [2.6] グラフニューラルネットワークは、複雑な構造とプロパティの関係を学ぶための強力なフレームワークになっている。
近年,分子の3次元形状情報と結合構造を併用することにより,幅広い特性のより正確な予測が可能であることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 20:20:52 GMT)
Robust Modeling of Unknown Dynamical Systems via Ensemble Averaged
Learning [2.5] 最近の研究は、ディープニューラルネットワーク(DNN)による未知のシステムの進化に関するデータ駆動学習に焦点を当てている。
本稿では,一般化誤差の分散を低減する計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:17:53 GMT)
L2CS-Net: Fine-Grained Gaze Estimation in Unconstrained Environments [2.5] 制約のない環境での視線予測のための頑健なCNNモデルを提案する。
我々は、ネットワーク学習を改善し、一般化を高めるために、各角度に2つの同一の損失を用いる。
提案モデルでは,MPIIGazeデータセットとGaze360データセットを用いて3.92degと10.41degの最先端精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:35:39 GMT)
Molecular Orientation-Induced Second Harmonic Generation: deciphering
different contributions apart [2.5] 「MOISH」技術は、第2高調波発生信号の感度で空間的局所的な探索を提供する。
結果は、全非線形光学信号に対する選択的電子的および核動力学的な寄与を明らかにする。
「MOISH」は、連成テラヘルツと光場励起による制御された回転力学を探索するための、新しい重要な手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:38:25 GMT)
Fabchain: Managing Audit-able 3D Print Job over Blockchain [2.4] このような製法の歴史を記録できる新しいスキーム「ファブチェーン」を提案する。
ブロックチェーンを監査可能な通信チャネルとして使用するスキームを使用することで、ブロックチェーン上のファブチェーンの3Dプリンタのプリントジョブを管理する。
その結果,Fabchainはテストネットワーク上で1分以内で印刷ジョブシーケンスの通信を完了できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 03:41:17 GMT)
Quasi-Continuous Cooling of a Microwave Mode on a Benchtop using
Hyperpolarized NV$^-$ Diamond [2.3] ダイヤモンド中における光スピン偏光NV$-$中心との相互作用により,2872MHzでのマイクロ波モードの冷却を実証した。
NV$-$ダイヤモンドのモード冷却性能は, ペンタセンドープパラテルフェニルと直接比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 16:14:11 GMT)
Using Statistical Models to Detect Occupancy in Buildings through
Monitoring VOC, CO$_2$, and other Environmental Factors [2.1] これまでの研究は、CO$$のセンサーと視覚に基づく技術を使って、占有パターンを判定していた。
揮発性有機化合物(VOCs、Volatile Organic Compounds)は、別の汚染物質である。
揮発性有機化合物(VOCs、Volatile Organic Compounds)は、別の汚染物質である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 22:25:11 GMT)
Unsupervised Quantum Circuit Learning in High Energy Physics [2.0] 高エネルギー物理過程の合成データを生成するために量子回路を用いた生成モデルの有効性を評価する。
我々は2変数と3変数の合同分布を生成するために、量子回路Bornマシンの非逆勾配に基づくトレーニングを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:23:52 GMT)
Neural Enhancement of Factor Graph-based Symbol Detection [2.0] シンボル検出のための因子グラフフレームワークの線形シンボル間干渉チャネルへの応用について検討する。
本稿では,循環係数グラフに基づくシンボル検出アルゴリズムの性能向上のための戦略を提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:25:24 GMT)
Parallel Training of GRU Networks with a Multi-Grid Solver for Long
Sequences [2.0] 本稿では,GRU(Gated Recurrent Unit)ネットワークのための並列学習手法を提案する。
MGRITはシーケンスを複数の短いサブシーケンスに分割し、異なるプロセッサ上のサブシーケンスを並列に訓練する。
HMDB51データセットにおいて、各ビデオが画像シーケンスである実験結果から、新しい並列トレーニングスキームがシリアルアプローチよりも最大6.5$times$スピードアップを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:32:44 GMT)
A Rule-Based Model for Victim Prediction [1.8] 本研究の目的は,集中抑止戦略のリストとVIPARスコアリストを比較し,今後の射撃被害の予測力について比較することである。
我々は、年齢、過去の犯罪歴、そして将来の暴力の主要な予測要因としてピアインフルエンスを使用している。
実験の結果、VIPARのスコアは、将来の銃撃の犠牲者の25.8%、将来の銃撃の容疑者の32.2%を予測しているのに対し、集中抑止リストは、将来の銃撃の犠牲者の13%、将来の銃撃の容疑者の9.4%を予測している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:16:06 GMT)
Battery Cloud with Advanced Algorithms [1.7] バッテリクラウドまたはクラウドバッテリ管理システムは、クラウド計算パワーとデータストレージを活用して、バッテリ安全性、パフォーマンス、経済性を改善する。
この研究は、電気自動車やエネルギー貯蔵システムから計測されたバッテリーデータを収集するバッテリクラウドを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 21:56:17 GMT)
SingleSketch2Mesh : Generating 3D Mesh model from Sketch [1.7] スケッチから3Dモデルを生成する現在の方法は、手動またはタイトに3Dモデリングプラットフォームと結合されている。
我々は手描きスケッチから3Dモデルを生成するための新しいAIベースのアンサンブルアプローチであるSingleSketch2Meshを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 06:30:36 GMT)
Academic Support Network Reflects Doctoral Experience and Productivity [1.6] 論文の承認は学生の経験を反映し、それを支持する人々に感謝する機会を提供する。
我々は「アカデミック・サポート・ネットワーク」を構築するために、知識のテキスト分析を行う。
この結果から,学力ネットワークの重要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:25:44 GMT)
Graph clustering with Boltzmann machines [1.5] ボルツマンマシンはグロビマシンよりも優れたクラスタリング結果を提供することを示す。
また,Louvain法を用いて得られたクラスタと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 23:56:44 GMT)
Student Become Decathlon Master in Retinal Vessel Segmentation via
Dual-teacher Multi-target Domain Adaptation [1.1] 本稿では,マルチモーダルおよびマルチセンタ網膜画像から網膜血管(RV)をセグメント化するための,新しい教師なしマルチターゲットドメイン適応手法であるRVmsを提案する。
RVms は RV のセグメンテーションの観点からは,ターゲットとする Oracle に非常に近いことが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 02:20:14 GMT)
Learning to Ground Decentralized Multi-Agent Communication with
Contrastive Learning [1.1] 我々は,環境状態の異なる不完全な視点として,エージェント間で送信されるコミュニケーションメッセージに代替的な視点を導入する。
本稿では,与えられた軌跡のメッセージ間の相互情報を自己管理的に最大化することにより,共通言語の出現を誘導する簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:41:32 GMT)
Reinforcement Learning for Location-Aware Scheduling [1.1] 倉庫環境の様々な側面がパフォーマンスや実行の優先順位にどのように影響するかを示す。
位置認識型マルチエージェントシステムのための状態空間と動作空間のコンパクト表現を提案する。
また、特定の環境で訓練されたエージェントが、完全に見えない環境でパフォーマンスを維持する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:51:00 GMT)
Prediction of transport property via machine learning molecular
movements [1.1] 本稿では,物質輸送特性を予測するためのシンプルな教師付き機械学習手法を提案する。
この手法を用いて, せん断流に閉じ込められた潤滑剤分子の粘度を予測した。
低粘度に寄与する分子機構を2種類明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 02:28:07 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） (Mon, 7 Mar 2022 09:58:59 GMT)
A novel shape-based loss function for machine learning-based seminal
organ segmentation in medical imaging [1.0] 深部畳み込みニューラルネットワークは、正確かつ自動セミナルセグメンテーションにおいて有望な性能を示した。
ネットワークが基礎となる形状の特徴を学習・把握することを奨励・抑制する,新しい形状に基づくコスト関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:26:30 GMT)
EEG to fMRI Synthesis Benefits from Attentional Graphs of Electrode
Relationships [0.9] 本研究では、回帰処理を行うために、ニューラルネットワーク技術を用いて地形構造を組み込む。
本研究は,タスクベース記録設定の静止状態において,タスクの現状を著しく上回る複数のモデルを提案する。
これらの結果から,脳波電極の関係は血行動態の検索に必要な情報を保持するために重要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:51:36 GMT)
Knowledge Transfer in Deep Reinforcement Learning for Slice-Aware
Mobility Robustness Optimization [0.9] 深い強化学習に基づくスライス・アウェア・モビリティ・ロバストネス最適化(SAMRO)手法を提案する。
スライス固有のハンドオーバパラメータを最適化することで、スライス毎のサービス保証によるハンドオーバパフォーマンスを向上させる。
1) オフライン強化学習の正規化,2) 複合体験リプレイによる効果的なオンライン微調整。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 09:26:15 GMT)
Electrical Control of Surface Acoustic Waves [0.9] 低損失でスケーラブルな音波の動的制御は、依然として顕著な課題である。
統合したニオブ酸リチウムプラットフォーム上での走行音波の電気的制御を実証する。
音場と準移動電界の位相マッチングを調整し、再構成可能な非相互変調を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 16:26:03 GMT)
Score-Based Generative Models for Molecule Generation [0.9] 我々は、ZINCデータセットから150万のサンプルを表現したTransformerベースのスコア関数をトレーニングする。
私たちは、Mosesベンチマークフレームワークを使用して、一連のメトリクスで生成されたサンプルを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:46:02 GMT)
A deep branching solver for fully nonlinear partial differential
equations [0.8] 完全非線形PDEの数値解に対する分岐アルゴリズムの多次元深層学習実装を提案する。
このアプローチは、ニューラルネットワークとモンテカルロ分岐アルゴリズムを組み合わせることにより、任意の順序の勾配項を含む機能的非線形性に取り組むように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 09:46:46 GMT)
Pressure Ulcer Categorisation using Deep Learning: A Clinical Trial to
Evaluate Model Performance [0.6] 英国では、毎年70万人がプレッシャー潰瘍に罹患している。治療に要する費用は、国民保健サービス(National Health Service)が毎日380万ポンド(約1億5000万円)だ。
圧力潰瘍は、頻繁な位置変化なしにベッドや椅子と直接の皮膚接触によって引き起こされる。
尿や糞便の不連続性、糖尿病、身体の位置や栄養を制限している怪我も危険因子として知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:16:48 GMT)
Domain Adaptation of Automated Treatment Planning from Computed
Tomography to Magnetic Resonance [0.6] 我々はCT学習機械学習モデルを用いた高許容磁気共鳴治療計画の作成を行った。
臨床的にCTによる計画から有意な線量偏差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:18:00 GMT)
Fast Community Detection based on Graph Autoencoder Reconstruction [0.4] グラフオートエンコーダ再構成(GAER)に基づくコミュニティ検出フレームワークを提案する。
グラフオートエンコーダをベースとしたワンステップ符号化を2段階符号化フレームワークに分解し,実世界のビッグデータシステムに適用する。
さらに、リアルタイムな大規模グラフに対するピア認識に基づくモジュールを提案し、新しいノードコミュニティ検出を高速に実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 06:04:27 GMT)
Detecting data-driven robust statistical arbitrage strategies with deep
neural networks [0.3] 我々は、金融市場における堅牢な統計的仲裁戦略の特定を可能にする、ディープニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
本研究では、観測された市場データから導出可能な許容確率尺度のあいまい性セットを構築する方法を提案する。
提案手法の適用性について,50次元においても高い利益率の取引実績を示す実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:23:18 GMT)
Building large multilingual conversational corpora for diversity-aware
language science and technology [0.2] 我々は,対話型音声の多言語データセットを構築するためのパイプラインとツールを提案する。
言語ドキュメンテーションのプロジェクトとプラットフォームに基づいて,主にオープンアクセスリソースのコンパイルとフォーマットについて述べる。
我々は,対話型言語学と音声認識技術において,多言語データセットがいかに情報を伝えるかという2つの応用を概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:51:19 GMT)
Clustering and classification of low-dimensional data in explicit
feature map domain: intraoperative pixel-wise diagnosis of adenocarcinoma of
a colon in a liver [0.1] 本稿では,低次元データのヒルベルト空間内の低次元部分空間への近似的明示的特徴写像 (aEFM) 変換について検討する。
計算複雑性がわずかに増加すると、線形アルゴリズムは性能を改善し、解釈可能性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:56:06 GMT)
Theory of Superconductivity Mediated by Topological Phonons [0.0] トポロジカル・フォニック・絶縁体(トポロジカル・フォニック・絶縁体)は、フォニック系の3次元量子スピンホール絶縁体である。
これらの材料における超伝導相の理論的枠組みを提案する。
超伝導臨界温度はクラマース様点の音速に対して非単調な挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 16:24:07 GMT)
The importance of being constrained: dealing with infeasible solutions
in Differential Evolution and beyond [0.0] 我々は、最適化アルゴリズムが生成した結果は、ドメイン外で生成されたソリューションで何をすべきかをアルゴリズムが完全に指定しない限り、再現可能とみなすことはできないと論じる。
ここでは、少なくとも微分進化に基づくアルゴリズムにおいて、この選択が顕著に異なる振る舞いを引き起こすことを実証する。
我々は最適化の分野に対して、オプティマイザに新しいアルゴリズムコンポーネントのアイデアを定式化し、採用するよう促す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 16:49:18 GMT)
The $\hbar\rightarrow 0$ Limit of the Entanglement Entropy [0.0] 絡み合った量子状態は古典的なアナログを持たない性質を共有する。
両部エンタングルメントエントロピーの極限は、$N$ビットのシャノンエントロピーと一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:54:19 GMT)
Teleconnection patterns of different El Ni\~no types revealed by climate
network curvature [0.0] 我々は、気候ネットワークに適用されたForman-Ricci曲率を用いて、地域リンクとテレコネクションを区別する。
その結果, テレコネクションパターンはエルニーニョ型の影響を強く受けていることが確認された。
主に東太平洋で、エルニーノ型とエルニーノ型の両方の遠方の影響を媒介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:54:14 GMT)
SurvSet: An open-source time-to-event dataset repository [0.0] Time-to-event (T2E) 分析は、イベントが発生するまでの時間をモデル化する。
SurvSetは、最初のオープンソースT2Eデータセットリポジトリである。
SurvSetのデータは一貫してフォーマットされており、単一のプリプロセッシングメソッドがすべてのデータセットで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 02:00:35 GMT)
Speaker recognition by means of a combination of linear and nonlinear
predictive models [0.0] LPCC係数上で定義される測度と予測分析残差信号上で定義される測度の組み合わせは、古典的手法よりも改善されることを示した。
また,計算負荷を削減するための効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:57:54 GMT)
Solving the max-3-cut problem using synchronized dissipative networks [0.0] 我々は, シンクロナイズドエキシトン-ポラリトン凝縮体のネットワークに基づくNP-hard max-3-cut問題に対する液体光機械を実現する。
我々は、ポラリトン凝縮体のコヒーレントネットワークの連続位相自由度を用いて、イジングマシンにおける決定変数のバイナリ制限を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:26:35 GMT)
Self-supervised learning for analysis of temporal and morphological drug
effects in cancer cell imaging data [0.0] 我々は、1M画像データセット上の畳み込みオートエンコーダをランダムな拡張とマルチクロップで訓練し、特徴抽出器として利用する。
我々は,31種類の薬物の時間的パターンをクラスタリングするために,距離に基づく分析と動的時間ゆらぎを用いた。
形態的特徴重要写像の平均値と地雷値について,トップ3分類精度を8%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:48:13 GMT)
Second-order coherence of fluorescence in multi-photon blockade [0.0] 消散カスケードプロセスで訪れた2つの中間状態と並行して、2光子遷移を駆動する最小4レベルモデルを用いる。
原子放出のスペクトルと強度相関は、カスケードモデルの特徴をはっきりと反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:52:38 GMT)
Robustness and Usefulness in AI Explanation Methods [0.0] この研究は、LIME、SmoothGrad、SHAPの3つの一般的な説明手法を要約し、比較し、対比する。
我々は,これらの手法の評価を行った:頑健さ,サンプルの複雑さと安定性,理解可能性,提供された説明がユーザの期待と一致しているという意味で。
この研究は、現在の説明方法が不十分である、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 21:30:48 GMT)
Remote Entanglement of Superconducting Qubits via Solid-State Spin
Quantum Memories [0.0] 遠隔超伝導系間の量子通信は、集積超伝導量子ビットの数を増やすために、集中的に研究されている。
本稿では,マイクロ波および光光子のインターフェースとして機能する固体スピン量子メモリを用いた絡み合い分布方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 10:10:53 GMT)
Quantum state transfer between a frequency-encoded photonic qubit and a
quantum dot spin in a nanophotonic waveguide [0.0] 実験により,95%を超える伝達忠実度が現実的パラメータに対して達成可能であることを示す。
我々の研究は、周波数符号化されたフォトニック量子ビットに適した決定論的固体量子ネットワークのステージを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:47:06 GMT)
Quantum Local Differential Privacy and Quantum Statistical Query Model [0.0] 私立学習の問題はコンピュータ科学で広く研究されている。
量子局所微分プライバシーの形式的定義を与え、上記の結果を量子計算に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:38:02 GMT)
Piloting Diversity and Inclusion Workshops in Artificial Intelligence
and Robotics for Children [0.0] 子どものための人工知能・ロボティクスの基礎の多様性と包摂性を促進するパイロットワークショップ(エア4チャイルドレン)の予備研究について述べる。
資金不足と、発展途上国でAIとロボットを教える専門職の不足を踏まえると、フリーのオープンソースハードウェアとソフトウェアに基づくリソースを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 08:29:33 GMT)
Picosecond synchronization system for quantum networks [0.0] 我々は、市販部品とカスタムメードエレクトロニクスと通信Cバンド光子を組み合わせた200MHzのクロックレート光ファイバーベースの量子ネットワークを実証した。
我々の実証は量子通信におけるノイズの役割に光を当て、既存の古典量子ネットワーク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, 7 Mar 2022 04:38:28 GMT)
Optimized state transfer in systems of ultrastrongly coupled matter and
radiation [0.0] 超強結合系における超伝導回路QEDアーキテクチャの状態伝達について検討した。
キャシミール効果とキャビティ損失の相互作用から, 誤差の主源に耐性を持つプロトコルが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:13:21 GMT)
Optical angular momentum in atomic transitions: a paradox [0.0] 伝播方向の光ビームの軌道角運動量が本質的な量であることは明らかであり、したがってビームの至る所で同じ値を持つ。
では、正確には軌道角運動量ゼロのガウスビームは、角運動量 2$hbar$ の吸収原子への移動を必要とする四重極遷移を駆動できるのだろうか。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 22:06:18 GMT)
On the Construction of Distribution-Free Prediction Intervals for an
Image Regression Problem in Semiconductor Manufacturing [0.0] 本稿では,ノイズ走査型電子顕微鏡画像からの線端粗さ推定の問題に焦点をあてる。
LER推定に正規化共形予測と量子レグレッションを効果的に活用する方法は、すぐには明らかではない。
本稿では,画像データの分布自由な予測区間を見つけるためのモデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 06:00:07 GMT)
On Credit Assignment in Hierarchical Reinforcement Learning [0.0] 階層強化学習(HRL)は、長年にわたって強化学習の推進を約束してきた。
例えば、1ステップの階層的なバックアップは、従来のマルチステップのバックアップとして、時間の経過とともに$n$のスキップ接続が可能であることを示す。
我々は新しい階層型アルゴリズム Hier$Q_k(lambda)$ を開発し、これは階層型クレジット代入だけでエージェントのパフォーマンスを向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:13:09 GMT)
Non-linear predictive vector quantization of speech [0.0] 音声符号化のための非線形予測ベクトル量化器 (PVQ) を提案する。
また、量子化器がよく設計されているかどうか、連続出力間の相関を利用して評価する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:55:43 GMT)
Neural network approach to reconstructing spectral functions and complex
poles of confined particles [0.0] プロパゲータデータからのスペクトル関数の再構成は困難である。
この問題を解決するためにニューラルネットワークを用いた最近の研究が提案されている。
我々は、スペクトル関数を再構成するだけでなく、複雑な極の対や赤外(IR)遮断によって、このアプローチを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:13:30 GMT)
Matrix Decomposition Perspective for Accuracy Assessment of Item
Response Theory [0.0] 本稿では,再構成された応答行列の性能に着目した。
その結果, 応答行列が完全行列である場合, 特異値分解法と行列分解法の性能はほぼ同じであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 03:17:41 GMT)
Machine learning using longitudinal prescription and medical claims for
the detection of nonalcoholic steatohepatitis (NASH) [0.0] 医療クレームデータにおけるNASHの6カ月の出現は、臨床におけるNASH下垂体手術のパターンを裏付けるものである。
クレームベースの機械学習は、診断検査と疾患管理のために可能なNASH患者の検出を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 15:06:11 GMT)
Machine Learning based Anomaly Detection for Smart Shirt: A Systematic
Review [0.0] 本研究は,Smart ShirtにおけるML技術を用いた異常検出に関する文献の体系的レビューである。
研究の目的は, (i) スマートシャツの種類, (ii) ML技術が使われているもの, (iii) データセットが使用されているもの, (iv) スマートシャツや信号取得装置を識別することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:21:29 GMT)
Local Quantum State Marking [0.0] ローカルステートマーキング(LSM)の課題を提案する。
既知の状態の集合からランダムに選択されたいくつかの多部量子状態は、空間的に分離されたパーティ間で分散される。
LSMタスクは、局所的状態識別可能性(LSD)の課題とは大きく異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:39:13 GMT)
Lindblad master equations for quantum systems coupled to dissipative
bosonic modes [0.0] 力学がボソニックモードに結合する部分系に対してリンドブラッドマスター方程式を導出する。
この形式を散逸ディックモデルに適用し、原子スピンに対するリンドブラッドマスター方程式を導出する。
このマスター方程式はディック相転移を正確に予測し、正しい定常状態を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:21:48 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） (Mon, 7 Mar 2022 02:52:47 GMT)
Joint brain tumor segmentation from multi MR sequences through a deep
convolutional neural network [0.0] 本研究の目的は,深層学習によるFLAIR,T1重み付き,T2重み付き,T1重み付きMR画像からの脳腫瘍の描出を自動化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:35:32 GMT)
High-Resolution Peak Demand Estimation Using Generalized Additive Models
and Deep Neural Networks [0.0] 低分解能データを用いた高分解能ピーク需要推定法を提案する。
この技術は、イギリスの流通ネットワークオペレーターであるWestern Power Distributionが主催するデータコンペティションで優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:39:59 GMT)
GenderedNews: Une approche computationnelle des \'ecarts de
repr\'esentation des genres dans la presse fran\c{c}aise [0.0] GenderedNews (urlhttps://gendered-news.imag.fr)は、フランスのオンラインメディアで毎週男女不均衡を計測するオンラインダッシュボードである。
メディアにおけるジェンダーの不平等の定量化には自然言語処理(NLP)手法を用いる。
毎日収集されるデータ(フランスのオンラインニュースメディアの7つの主要タイトル)と、メトリクスの背後にある方法論について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 10:07:59 GMT)
Free Fock parafermions in the tight-binding model with dissipation [0.0] マヨラナまたは通常の)フェルミオンを一般化するパラフェルミオンは、その性質から相互作用する準粒子として現れる。
非常に単純な形式の散逸を制御したタイトバインディングモデルにおいて、自由フォックパラフェルミオンを実現する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 17:54:10 GMT)
Evaluating State of the Art, Forecasting Ensembles- and Meta-learning
Strategies for Model Fusion [0.0] 本稿では,異なるアンサンブルに対するベースモデルのプール内での指数平滑化リカレントニューラルネットワーク(ES-RNN)の有用性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 10:51:40 GMT)
Estimation of the number of logical qubits required for radiation
transport calculations with a quantum computer [0.0] モンテカルロ計算を用いた放射線輸送計算は、解析的に解くのが難しい問題さえも解決できる。
モンテカルロ計算の計算複雑性は量子振幅推定によって2乗根付け可能であることが知られているので、放射輸送計算を量子コンピュータ上で実行すれば加速が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 06:48:14 GMT)
Estimation and Model Misspecification: Fake and Missing Features [0.0] 提案手法では,推定時に使用するシステムとモデルとの間にミスマッチが存在する場合,モデルミスセグメンテーションに基づく推定について検討する。
そこで本研究では, モデル不特定型と不特定型を併用して, ニセモノと欠落した特徴を有するモデル不特定型を共同処理できるモデル不特定型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 13:50:15 GMT)
Enhanced weak force sensing based on atom-based coherent quantum noise
cancellation in a hybrid cavity optomechanical system [0.0] ハイブリッドキャビティ光力学系におけるコヒーレント量子ノイズキャンセリング(CQNC)方式に基づく弱い力センシングについて理論的に検討する。
提案システムでは,OPAパラメータの適切な選択により,すべての周波数でバックアクションノイズを完全に除去することができ,低周波数でノイズスペクトル密度を低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 02:52:02 GMT)
Differential Privacy Amplification in Quantum and Quantum-inspired
Algorithms [0.0] 量子および量子に着想を得たアルゴリズムに対するプライバシー境界の増幅を提供する。
古典的なデータセットの量子符号化で実行されるアルゴリズムは、差分プライバシーを増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:55:20 GMT)
Detection of AI Synthesized Hindi Speech [0.0] そこで本研究では,Hindi音声からAI合成音声を識別する手法を提案する。
我々は、機械学習モデルの識別機能として、Bicoherence Phase、Bicoherence Magnitude、Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)、Delta Cepstral、Delta Square Cepstralを利用している。
我々はVGG16で99.83%、自家製のCNNモデルで99.99%の精度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 21:13:54 GMT)
DATGAN: Integrating expert knowledge into deep learning for synthetic
tabular data [0.0] 合成データは、バイアスデータセットの修正や、シミュレーション目的の不足したオリジナルデータの置換など、さまざまなアプリケーションで使用することができる。
ディープラーニングモデルはデータ駆動であり、生成プロセスを制御するのは難しい。
本稿では、これらの制限に対処するため、DATGAN(Directed Acyclic Tabular GAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 16:09:03 GMT)
Conditional probabilities of measurements, quantum time and the Wigner's
friend case [0.0] 条件確率は、非相対論的状態におけるその後の測定のために導かれる。
ワンタイム条件付き確率は、グリーソン・ブッシュの定理によって明らかに導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 21:51:30 GMT)
Comparing representations of biological data learned with different AI
paradigms, augmenting and cropping strategies [0.0] 我々は、同じ条件下で、770kのがん細胞イメージデータセットに16のディープラーニング設定をトレーニングする。
3つの下流タスク毎に複数のメトリクスを評価することで、学習した表現を比較する。
自己監督型(単純な対照的な学習)モデルでは、競争性能はトレーニングの最大11倍速くなりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:34:42 GMT)
Comment on "Quantum principle of relativity" [0.0] A. Dragan と A. Ekert は近年、量子物理学の基本的性質は相対論的考察からのみ導出できると主張している。
彼らの主張は欠陥があり、従って彼らの主張は不当であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 19:01:01 GMT)
Coarse-grained dynamics of ac-driven two-state systems [0.0] マグナス展開は、より複雑な問題の粗い粒度のダイナミクスを記述する効果的なハミルトン多様体を特定するために用いられる。
我々は、粗粒化のみの結果、ハミルトニアンの対角成分と対角成分の両方のスタークとブロッホ・シーガートシフを導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:01:47 GMT)
Cartoon-texture evolution for two-region image segmentation [0.0] 2領域イメージセグメンテーション(英: two-rea image segmentation)は、画像が2つの関心領域、すなわち前景と背景に分割される過程である。
Chan, Esedo=glu, Nikolova, SIAM Journal on Applied Mathematics 66(5), 1632-1648, 2006
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 16:50:01 GMT)
Boosting the Performance of Quantum Annealers using Machine Learning [0.0] 現在、5000量子ビットの商用アプリケーションを提供しているのは量子アニールだけである。
量子アニールによって解くことができる問題の大きさは、主に環境ノイズやプロセッサの固有の欠陥に起因する誤差によって制限される。
本稿では,機械学習手法に基づく新しい誤り訂正手法を用いて,本質的不完全性の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 11:12:27 GMT)
Bits and Pieces: Understanding Information Decomposition from Part-whole
Relationships and Formal Logic [0.0] 本稿では,情報提供者間の初等部分的関係を考慮し,部分的情報分解の理論全体を導出できることを示す。
特に、ソース実現に関する特定の言明から提供される情報に基づいて、PIDの尺度を定義する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 14:56:48 GMT)
Anharmonicity-induced excited-state quantum phase transition in the
symmetric phase of the two-dimensional limit of the vibron model [0.0] 励起状態の量子相転移は、対応するエネルギー関数のエネルギーの低下に起因しているかもしれない。
そのような例の1つは、ビブロンモデルの2次元極限において起こり、一旦はボゾン数作用素の形のアンハーモニック項がハミルトニアンに付加される。
本研究では, 実効周波数, 量子数演算子の期待値, 参加率, 状態密度, 量子忠実度などの量を利用するモデルにおいて, 従来見過ごされていた対称位相で特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 18:25:44 GMT)
A theory of interaction semantics [0.0] 本稿では,シャノンの情報理論とプロトコル概念の相互作用をモデル化する。
この意味での決定は遷移関係を決定し、したがって遷移関数を生成する。
この意味では、相互作用の解釈はその実行となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 12:03:45 GMT)
A comparative study of several ADPCM schemes with linear and nonlinear
prediction [0.0] ニューラルネットワークに基づく非線形予測と,線形予測に基づく古典的ADPCMスキームを比較した。
適応量子化を用いたADPCM方式(2ビットから5ビット)の主に研究されているバリエーションは、-forward vs. backward -sample Adaptive vs. block Adaptiveである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Mar 2022 07:57:18 GMT)