An attention model for the formation of collectives in real-world
domains [78.2] 本研究では,サステナブル開発目標に沿った実世界のアプリケーションにエージェントの集合を形成することの問題点を考察する。
本稿では,注目モデルと整数線形プログラムの新たな組み合わせに基づく集合形成のための一般的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 09:15:36 GMT)
HDGT: Heterogeneous Driving Graph Transformer for Multi-Agent Trajectory
Prediction via Scene Encoding [76.9] 不均一運転グラフ変換器(HDGT)は、運転シーンを異なる種類のノードとエッジを持つ異種グラフとしてモデル化する。
グラフ構築では、各ノードはエージェントまたはロード要素を表し、各エッジはペデストリアン・ト・クロスウォーク、レーン・ト・レフト・レーンのようなセマンティクス関係を表す。
グラフニューラルネットワーク(GNN)のアグリゲーションモジュールでは、不均一な入力に適合する階層的な方法でトランスフォーマー構造を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 07:08:30 GMT)
Reliable Label Correction is a Good Booster When Learning with Extremely
Noisy Labels [65.8] 極音下での学習に明示的に取り組むために,LC-Boosterと呼ばれる新しい枠組みを導入する。
LC-Boosterは、ラベル補正をサンプル選択に組み込むことで、信頼性の高いラベル修正を通じて、より精製されたサンプルをトレーニングに利用することができる。
実験により、LC-Boosterはいくつかのノイズラベルベンチマークで最先端の結果を前進させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 07:19:03 GMT)
Bosonic field digitization for quantum computers [63.0] 我々は、離散化された場振幅ベースで格子ボゾン場の表現に対処する。
本稿では,エラースケーリングを予測し,効率的な量子ビット実装戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 12:18:25 GMT)
FEDIC: Federated Learning on Non-IID and Long-Tailed Data via Calibrated
Distillation [54.3] 非IIDデータの処理は、フェデレーション学習における最も難しい問題の1つである。
本稿では, フェデレート学習における非IIDデータとロングテールデータの結合問題について検討し, フェデレート・アンサンブル蒸留と不均衡(FEDIC)という対応ソリューションを提案する。
FEDICはモデルアンサンブルを使用して、非IIDデータでトレーニングされたモデルの多様性を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 06:17:36 GMT)
NeuralEF: Deconstructing Kernels by Deep Neural Networks [47.5] 従来のNystr"om式に基づく非パラメトリックなソリューションはスケーラビリティの問題に悩まされる。
最近の研究はパラメトリックなアプローチ、すなわち固有関数を近似するためにニューラルネットワークを訓練している。
教師なしおよび教師なしの学習問題の空間に一般化する新たな目的関数を用いて,これらの問題を解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 05:31:07 GMT)
SVTR: Scene Text Recognition with a Single Visual Model [44.3] パッチワイド画像トークン化フレームワークにおいて,シーンテキスト認識のための単一ビジュアルモデルを提案する。
SVTRと呼ばれるこの方法は、まずイメージテキストを小さなパッチに分解する。
英語と中国語の両方のシーンテキスト認識タスクの実験結果から,SVTRの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 04:37:01 GMT)
Deep Learning-Enabled Semantic Communication Systems with Task-Unaware
Transmitter and Dynamic Data [43.3] 本稿では,画像伝送のためのニューラルネットワークを用いたセマンティックコミュニケーションシステムを提案する。
提案手法は,データ回復とタスク実行の両面で高い性能を維持しつつ,観測可能なデータセットに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 13:45:50 GMT)
Improving Visual Grounding with Visual-Linguistic Verification and
Iterative Reasoning [42.3] 正確な視覚的接地のためのトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
テキスト記述に関連する領域に視覚的特徴を集中させる視覚言語検証モジュールを開発した。
言語誘導型特徴エンコーダは、対象オブジェクトの視覚的コンテキストを集約して、オブジェクトの特異性を改善するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 13:48:15 GMT)
ONCE-3DLanes: Building Monocular 3D Lane Detection [41.5] OnCE-3DLanesは3次元空間にレーンレイアウトアノテーションを付加した実世界の自律走行データセットである。
点雲と画像ピクセルとの明確な関係を利用して、データセットのアノテーションパイプラインは、高品質な3Dレーンの位置を自動的に生成するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 16:35:25 GMT)
EasyNLP: A Comprehensive and Easy-to-use Toolkit for Natural Language
Processing [38.9] EasyNLPは、NLPアプリケーションを簡単に構築できるように設計されている。
知識に富んだ事前訓練、知識蒸留、数発の学習が特徴である。
EasyNLPはAlibaba Group内の10以上のビジネスユニットに電力を供給している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 13:03:53 GMT)
Deep Ensemble as a Gaussian Process Approximate Posterior [32.6] Deep Ensemble (DE)は、ディープラーニングにおける不確実性定量化のためのベイズニューラルネットワークの効果的な代替手段である。
本稿では,機能的不整合を明示的に特徴付け,トレーニングデータと特定の事前信条を調整したDEの改良を提案する。
提案手法では,標準のDEよりもわずかにトレーニングコストを削減できるが,様々なシナリオにまたがるDEとその変種よりも不確実性の定量化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 05:25:44 GMT)
A Two-Stream AMR-enhanced Model for Document-level Event Argument
Extraction [32.5] 表現強化抽出モデル(TSAR)を提案する。
TSARは文書を異なる視点から2ストリーム符号化モジュールでエンコードする。
AMR誘導相互作用モジュールは、文内特徴と文間特徴の両方をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 11:17:26 GMT)
"And Then There Were None": Cracking White-box DNN Watermarks via
Invariant Neuron Transforms [29.8] 我々は,既存のホワイトボックス透かし方式のほとんど全てを破る,効果的な除去攻撃を初めて提示する。
私たちの攻撃では、トレーニングデータ配布や採用された透かしアルゴリズムに関する事前知識は必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 08:33:32 GMT)
Coarse-to-Fine Video Denoising with Dual-Stage Spatial-Channel
Transformer [29.0] Video Denoisingは、ノイズの多いビデオから高品質なフレームを復元することを目的としている。
既存のほとんどのアプローチでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して、ノイズを元の視覚コンテンツから分離する。
粗大な映像をデノナイズするためのDual-stage Spatial-Channel Transformer (DSCT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 09:01:21 GMT)
Look Closer to Supervise Better: One-Shot Font Generation via
Component-Based Discriminator [28.3] よりきめ細かいレベルでコンテンツとスタイルを分離するためのジェネレータを監督する新しいコンポーネント・アウェア・モジュール(CAM)を提案する。
提案手法は,最先端のワンショットフォント生成手法より優れている。
手書きの単語合成やシーンテキストの編集にも応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 03:41:49 GMT)
Perception and Navigation in Autonomous Systems in the Era of Learning:
A Survey [28.2] 本稿では,自律システムにおける自我運動知覚,環境知覚,ナビゲーションにおける学習に基づく単眼的アプローチの適用について述べる。
まず,従来の視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(vSLAM)ソリューションの欠点を概説し,深層学習技術の統合の必要性を示す。
第2に,深層学習に基づく単眼深度推定を含む,深層学習に基づく視覚的環境認識と理解手法について検討する。
第3に、主に強化学習や深層強化学習を含む学習システムに基づく視覚ナビゲーションに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 15:35:50 GMT)
AnimalTrack: A Large-scale Benchmark for Multi-Animal Tracking in the
Wild [26.8] 野生でのマルチ動物追跡のための大規模ベンチマークであるAnimalTrackを紹介した。
AnimalTrackは10種類の一般的な動物カテゴリーから58の配列で構成されている。
我々は14の最先端の代表トラッカーを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 04:23:59 GMT)
Composition-aware Graphic Layout GAN for Visual-textual Presentation
Designs [24.3] 与えられた画像に対して高品質な視覚テキスト提示設計を行う際のグラフィックレイアウト生成問題について検討する。
入力画像のグローバルおよび空間的視覚的内容に基づいてレイアウトを合成するために,合成対応グラフィックレイアウトGAN (CGL-GAN) と呼ばれる深層生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 16:42:13 GMT)
Opponent Modeling in Negotiation Dialogues by Related Data Adaptation [20.5] 本稿では交渉対話から優先順位を識別するためのランク付け手法を提案する。
モデルは部分対話を入力として受け取り、相手の優先順位を予測する。
本稿では,2つの対話データセットに基づく広範囲な実験を通じて提案手法の有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 21:11:41 GMT)
A Survey of Machine Narrative Reading Comprehension Assessments [20.3] 評価課題の主な類似点と相違点を抽出する類型論を提案する。
本稿では,新しいタスクデザインにおけるタイポロジーの影響と,物語読解の課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 16:06:23 GMT)
TTOpt: A Maximum Volume Quantized Tensor Train-based Optimization and
its Application to Reinforcement Learning [20.1] 本稿では,効率的な量子化テンソルトレイン表現と一般化最大行列体積原理を組み合わせた新しい最適化手法を提案する。
提案アルゴリズムは,一般的な進化的手法と比較し,機能評価数や実行時間よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 15:41:13 GMT)
Foundational Models for Continual Learning: An Empirical Study of Latent
Replay [17.3] 本稿では,下流の連続学習シナリオの基礎として,事前学習型視覚モデルの有効性について検討する。
大規模ベンチマークシナリオにおける各種事前学習モデルの有効性を,潜時および生データ空間におけるバニラ再生設定と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 19:11:37 GMT)
Detoxifying Language Models with a Toxic Corpus [16.7] 毒性を減らすため, 有害コーパスを添加資源として利用することを提案する。
その結果, 有害コーパスは, 言語生成過程の毒性を大幅に低下させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 18:25:18 GMT)
Modeling Political Activism around Gun Debate via Social Media [16.6] 我々は、人口と個人レベルで、オフラインの政治活動の予測因子を調べるためにソーシャルメディア信号を使用する。
我々は,特にネットワーク情報が利用可能な場合,銃問題におけるユーザの姿勢を分類することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 17:17:08 GMT)
TJ4DRadSet: A 4D Radar Dataset for Autonomous Driving [16.2] 我々は、TJ4DRadSetという自律走行データセットを導入し、4Dレーダー、ライダー、カメラ、および合計40Kフレームのシーケンスからなるマルチモーダルセンサーを含む。
我々は,4次元レーダポイント雲に対するディープラーニング手法の有効性を示すために,データセットのための4次元レーダベースの3次元オブジェクト検出ベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 06:15:11 GMT)
Building a Role Specified Open-Domain Dialogue System Leveraging
Large-Scale Language Models [15.1] 本研究では,オープンドメイン対話システムにおける役割を示唆する課題について検討する。
スクラッチからロール充足型対話データセットを構築するための効率的なデータ収集フレームワークを提案する。
当社のモデルでは,一般的なメトリクス上での競合的なパフォーマンスを維持しながら,アウトオブバウンド(out-of-bound)な発話をほとんど返さない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 06:23:06 GMT)
Dynamic Curriculum Learning for Great Ape Detection in the Wild [14.2] 本研究では,現実世界のジャングル環境における検出器構築を改善するために,エンドツーエンドのカリキュラム学習手法を提案する。
従来の半教師付き手法とは対照的に,本手法は自己強化に向けての訓練を行うことで,検出品質を徐々に向上させる。
このような厳密な力学と制御は、学習の崩壊を回避し、検出器の調整をより高度なモデル品質に徐々に結びつけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 14:02:52 GMT)
A Comparison of Methods for Treatment Assignment with an Application to
Playlist Generation [13.8] 文献で提案される様々な手法をアルゴリズムの3つの一般的なクラス(またはメタナー)に分類する。
結果や因果効果の予測を最適化することは、治療課題の最適化と同じではないことを分析的および実証的に示す。
これは、大規模な実世界のアプリケーションにおける3つの異なるメタラーナーの最初の比較である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 23:16:10 GMT)
Adapting and Evaluating Influence-Estimation Methods for
Gradient-Boosted Decision Trees [12.2] Gradient-boosted decision tree (GBDT) は、強力で広く使われているモデルのクラスである。
深層学習モデルのために設計された影響推定手法をGBDTに適用する。
BoostIn は GBDT に対する効率的な影響推定手法であり,既存の作業と同等あるいは同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 22:39:17 GMT)
Practice Makes a Solver Perfect: Data Augmentation for Math Word Problem
Solvers [11.6] 既存の数学語問題(MWP)は、ベンチマークデータセットで高い精度を達成している。
以前の研究では、そのような解法は一般化が良くなく、高い性能を達成するために表面的な方法に依存していることが示されている。
既存のデータセットのサイズを5倍に増やすために,いくつかのデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 06:23:30 GMT)
Understanding the Generalization Performance of Spectral Clustering
Algorithms [11.0] 本稿では,一般的なスペクトルクラスタリングアルゴリズムであるEmphrelaxed RatioCutとEmphrelaxed NCutの過剰なリスク境界について検討する。
本稿では,この量をペナルライズするだけでなく,サンプル全体を再固有分解することなくサンプル外のデータをクラスタリングする2つの新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 14:21:56 GMT)
End-to-End Signal Classification in Signed Cumulative Distribution
Transform Space [10.4] 本稿では,符号付き累積分布変換(SCDT)を用いた新しいエンドツーエンド信号分類法を提案する。
我々はSCDTの数学的特性を利用して、変換領域の問題をより容易に表現し、SCDT領域に最も近い局所部分空間(NLS)探索アルゴリズムを用いて未知のサンプルのクラスを解く。
実験により,提案手法はデータ効率が良く,分布外サンプルに頑健であり,深層学習のエンドツーエンド分類法に関して計算複雑性の点で競争力がある一方で,高精度な分類結果を提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 21:40:42 GMT)
Learn to Understand Negation in Video Retrieval [9.9] 否定は、人間が望まないことを表現できる共通の言語スキルである。
ディープラーニングに基づくビデオ検索モデルは典型的には、否定的な記述を持たないビデオ記述データセットに基づいて訓練される。
ビデオ検索における否定を理解するための学習に関する最初の研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 02:22:18 GMT)
Electrocardiographic Deep Learning for Predicting Post-Procedural
Mortality [9.2] 深層学習アルゴリズムは、術前の心電図からの波形信号を利用して術後の死亡を判別するために開発された。
深層学習モデルのリスク予測によって高いリスクと判断された患者は、術後死亡率8.83(5.57-13.20)の未調整オッズ比(OR)を持っていた。
新たな深層学習アルゴリズムが術前の心電図に適用されたことにより,術後の死亡率の識別が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 05:14:53 GMT)
Application of Pontryagin's Maximum Principle to Quantum Metrology in
Dissipative Systems [8.9] 我々は「ツイスト・アンド・ターン」問題に対して量子フィッシャー情報を最大化する最適制御を求める。
最適制御は散逸することなく特異であるが、量子デコヒーレンスを導入すると非有界となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 00:02:57 GMT)
RADNet: A Deep Neural Network Model for Robust Perception in Moving
Autonomous Systems [8.7] 我々は,グローバルカメラの動きの度合いに基づいて,映像のランク付けを行う新しいランキング手法を開発した。
上位のカメラビデオでは、アクション検出の精度が低下している。
本稿では,カメラの動作効果に頑健な動作検出パイプラインを提案し,それを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 23:14:08 GMT)
HateCheckHIn: Evaluating Hindi Hate Speech Detection Models [6.5] マルチリンガルヘイトは 自動検出の大きな課題です
評価のための機能セットを紹介する。
Hindiをベース言語として考えると、各機能のテストケースを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 19:09:09 GMT)
An Explainable Regression Framework for Predicting Remaining Useful Life
of Machines [6.4] 本稿では,機械の残留実用寿命(RUL)予測のための説明可能な回帰フレームワークを提案する。
また、古典的およびニューラルネットワーク(NN)に基づくタスクのためのソリューションを含む機械学習(ML)アルゴリズムを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 08:58:04 GMT)
ExSum: From Local Explanations to Model Understanding [6.2] ブラックボックスモデルの動作メカニズムを理解するために,解釈可能性法を開発した。
この目標をフルフィルするには、これらのメソッドによって生成された説明が正しいことと、人々が容易に確実に理解できることの両方が必要である。
本稿では,モデル理解の定量化のための数学的枠組みである説明要約(ExSum)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 02:07:20 GMT)
Quantum State Tomography as a Bilevel Problem, Utilizing I-Q Plane Data [6.2] 量子系の推定において、トランスモン量子ビットの分散可読化で得られた、いわゆるIQ平面データのような実際の測定をどのように活用するかを問うことは自然である。
本稿では、二段階最適化問題として、識別と量子状態トモグラフィの合同問題を定式化し、その解法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 12:43:30 GMT)
A Simple Duality Proof for Wasserstein Distributionally Robust
Optimization [6.1] 我々は,任意のカントロビッチ輸送距離,任意の可測損失関数,任意の任意の任意確率分布を,ある可換性原理が持つ限り保持する,ワッサーシュタイン分布安定度最適化の双対性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 22:49:01 GMT)
Finite-Sample Guarantees for Wasserstein Distributionally Robust
Optimization: Breaking the Curse of Dimensionality [5.9] ワッサーシュタインの分布的ロバストな最適化は、ワッサーシュタイン距離におけるデータ摂動に逆らって頑健で一般化可能な解を求めることを目的としている。
既存の一般的な損失関数のパフォーマンス保証は、次元の呪いのために過度に保守的であるか、大きなサンプルの複雑さでしか証明できない。
We developed a non-asymptotic framework for the out-of-sample performance for Wasserstein robust learning and the generalization bound for its related Lipschitz and gradient regularization problem。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 22:44:11 GMT)
Learning to Get Up [5.9] 倒れた状態から立ち上がることは、基本的な人間のスキルです。
このスキルを学ぶための既存の方法は、非常にダイナミックで不安定な持ち上がり動作を生成する。
本研究では, モーションキャプチャーデータに関連性を持たず, 強化学習を用いた段階的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 17:12:30 GMT)
Interpretable AI for policy-making in pandemics [5.3] 新型コロナウイルスの感染拡大を抑えるため、政府は規制を適用している。
そこで本研究では,強化学習と進化計算を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。
我々の手法は、非常に単純だが非常に強力なソリューションを見つけることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 16:15:22 GMT)
Orthogonal Statistical Learning with Self-Concordant Loss [4.7] 我々は,自己一致性を満たす損失関数を持つ直交統計学習法の過剰なリスクに,非漸近的境界を定めている。
我々の境界は、強い凸性の仮定を持ち上げながら、次元因子によって既存の境界を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 21:50:52 GMT)
A New Evaluation Method: Evaluation Data and Metrics for Chinese Grammar
Error Correction [4.6] 同じ誤り訂正モデルの評価値は、異なる単語分割システムや異なる言語モデルの下で大きく変化する可能性がある。
本稿では,CGECの基準ベースと基準レスの2次元における3つの新しい評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 09:40:04 GMT)
Engineering flexible machine learning systems by traversing functionally
invariant paths in weight space [4.6] 我々は、広範囲な目的に基づいてディープニューラルネットワークの継続的なトレーニングを可能にするフレームワークを開発する。
機械学習問題の本質的な幾何学は、柔軟で堅牢なニューラルネットワークを構築するためにどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 19:44:56 GMT)
PGD: A Large-scale Professional Go Dataset for Data-driven Analytics [3.7] 本稿では,1950年から2021年までの2,148人のプロ選手による98,043のゲームを含むProfessional Goデータセットを作成する。
データセットには、高度なAlphaZeroベースのAIによって評価されたマッチングにおける各動きの分析結果が含まれている。
メタ情報の完全化とゲーム内機能の構築により,結果予測システムは75.30%の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 12:53:04 GMT)
LayoutBERT: Masked Language Layout Model for Object Insertion [3.5] 本稿では,オブジェクト挿入タスクのためのレイアウトBERTを提案する。
これは、新しい自己監督型マスク付き言語モデルと双方向多頭部自己注意を用いている。
各種ドメインからのデータセットの質的および定量的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 21:35:38 GMT)
Elucidating Meta-Structures of Noisy Labels in Semantic Segmentation by
Deep Neural Networks [3.2] 深層ニューラルネットワークは,セマンティックセグメンテーションのための教師付きトレーニングにおいて,それぞれにピクセルレベルのラベルではなくラベルに隠された構造を学習する。
これら隠れた構造を「メタ構造」と呼ぶ
メタ構造を空間密度分布として数学的に定式化し,異なる種類のラベルの意味情報を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 04:54:31 GMT)
Fractional Vegetation Cover Estimation using Hough Lines and Linear
Iterative Clustering [3.2] 本稿では,ある地域に存在する植生被覆量を決定するために,新しい画像処理アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,植生被覆推定のための信頼度の高いダウベンミア法からインスピレーションを得ている。
植物の成長に関する重要な洞察を、一定間隔で取得した画像を繰り返すと、その分析が引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 23:33:31 GMT)
Multimodal Representation Learning With Text and Images [3.0] 本研究は,テキストと画像データの同時表現学習において,マルチモーダルAIと行列分解技術を活用する。
学習表現は下流の分類と回帰タスクを用いて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 03:25:01 GMT)
Dynamic quantum-enhanced sensing without entanglement in central spin
systems [2.0] 中心スピンが周囲のスピンと相互作用する量子多スピン系を提案する。
プローブ状態が製品状態である必要がある間、ハイゼンベルクのスケーリングに到達できることが分かる。
この結果から,現実的な量子中心スピン系において,動的量子強調センシング方式が実現可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 15:24:21 GMT)
Recognising Known Configurations of Garments For Dual-Arm Robotic
Flattening [1.7] 衣服の「既知の構成」を認識するための効果的なロボット操作手法を提案する。
私たちのロボット操作計画は、重要な把握ポイントを見つけ、衣服を伸ばし、衣服を持ち上げるという4つの戦略を特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 10:24:17 GMT)
Using Wordle for Learning to Design and Compare Strategies [0.7] ゲームに関する確率的,統計的,情報理論的な情報に基づいて,Wordleを解くためのパラメータ化戦略を設計することができる。
この戦略は、システム的にも動的にも、Wordleのようなゲーム群を合理的に扱うことができる。
本稿では,現在のWordleを解くために,パラメータ化戦略の2つのファミリを用いた結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 14:41:25 GMT)
A CNN Approach for 5G mmWave Positioning Using Beamformed CSI
Measurements [0.6] 我々は,5Gニューラジオ(NR)指紋を用いた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練することで,AIの力を利用する。
都市部からレイトレーシング方式の5G NR CSIを収集し,CNNを訓練するための基準地点で,BS(基地局)からの信号のCSIデータを収集する。
その結果, 特定都市環境を対象としたトレーニングネットワークでは, 平均誤差0.98mでUE位置を推定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 14:33:04 GMT)
Visualizing and Explaining Language Models [0.0] 自然言語処理はコンピュータビジョンの後、人工知能の第2の分野となった。
本稿では,NLPビジュアライゼーションにおいて最もポピュラーなDeep Learningの手法について紹介し,解釈可能性と説明可能性に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 17:23:33 GMT)
Topological Thouless pumping in arrays of coupled spin chains [0.0] 複雑な地形を持つスピン鎖の配列でトポロジカルポンピングを行う機構を提案する。
トポロジカル保護により、量子重ね合わせは乱れの影響に対してアレイを通して輸送可能であることを示す。
我々のアイデアは、コールド原子や超伝導量子ビットアレイのような最先端の量子シミュレータで実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 03:31:36 GMT)
To Know by the Company Words Keep and What Else Lies in the Vicinity [0.0] 本稿では,GloVe や Word2Vec など,セミナルアルゴリズムによって学習された統計データの解析モデルを提案する。
われわれの知る限りでは、Word2Vecのソフトマックス最適化、スキップグラムアルゴリズムの最初の既知のソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 03:47:48 GMT)
Testing Overidentifying Restrictions with High-Dimensional Data and
Heteroskedasticity [0.0] 本稿では,高次元データを用いた過剰識別制約(Qテスト)を提案する。
ヘテロスケダスティック性の下では、所望の大きさとパワー特性を持つことが示されている。
貿易・経済成長ネクサスの実証的な例は、提案試験の有用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 06:13:15 GMT)
StorSeismic: A new paradigm in deep learning for seismic processing [0.0] StorSeismicは地震データ処理のフレームワークである。
我々は, 自己監督段階において, 人工的に生成された地震データとともに, 事前訓練を行った。
そして,ラベル付き合成データを用いて,事前学習したネットワークを教師付き方式で微調整し,各種の耐震処理を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 09:55:00 GMT)
Schrodinger theory of black holes [0.0] シュワルツシルトブラックホール(SBH)のシュロディンガー方程式は、ファインマンの経路積分法によって導出される。
SBHの中核の伝統的な古典特異点は、非特異な2粒子系に置き換えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 15:29:09 GMT)
Nonadiabatic coupled-qubit Otto cycle with bidirectional operation and
efficiency gains [0.0] 我々は、ハミルトニアンがユニタリストローク中に異なるタイミングで通勤しない2量子ビットの作用物質を用いる量子オットーサイクルを研究する。
本研究は,これらのストロークが有限持続時間で操作された場合,周期が量子的断熱損失にどのように反応するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 19:50:35 GMT)
Loss Function Entropy Regularization for Diverse Decision Boundaries [0.0] 損失関数エントロピー正規化(Los Function Entropy Regularization, LFER)は、事前学習および対照的学習目的関数に付加される正規化用語である。
LFERは最先端技術に匹敵する精度を持つアンサンブルを生成できるが、決定境界は様々であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 10:16:41 GMT)
Leveraging Emotion-specific Features to Improve Transformer Performance
for Emotion Classification [0.0] 本稿では,チームPVGs AI ClubによるWASSA 2022における感情分類共有タスクへのアプローチについて述べる。
このトラック2のサブタスクは、ニュース記事のエッセイに基づいてマルチクラスの感情ラベルを予測できるモデルの構築に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 14:36:04 GMT)