A Word is Worth A Thousand Dollars: Adversarial Attack on Tweets Fools
Stock Prediction [101.0] 本稿では,3つのストック予測犠牲者モデルを騙すために,様々な攻撃構成を試行する。
以上の結果から,提案手法が一貫した成功率を達成し,取引シミュレーションにおいて大きな損失をもたらす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 05:12:22 GMT)
Generalized Reference Kernel for One-class Classification [100.5] 我々は、参照ベクトルの集合を用いて、元のベースカーネルを改善するために、新しい一般化された参照カーネルを定式化する。
解析および実験結果から、新しい定式化は、カーネル自体に付加的な情報を導入し、ランクを調整し、調整するためのアプローチを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 18:36:55 GMT)
Training High-Performance Low-Latency Spiking Neural Networks by
Differentiation on Spike Representation [70.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロモルフィックハードウェア上に実装された場合、有望なエネルギー効率のAIモデルである。
非分化性のため、SNNを効率的に訓練することは困難である。
本稿では,ハイパフォーマンスを実現するスパイク表現法(DSR)の差分法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 12:44:49 GMT)
Relational reasoning and generalization using non-symbolic neural
networks [66.1] これまでの研究では、ニューラルネットワークは数学的同一性を表現することができないため、人間関係推論の適切なモデルではないことが示唆された。
ニューラルネットワークは、基本等式(数学的同一性)を学習し、(2)正のトレーニングインスタンスのみを持つ逐次等式問題(ABAパターンの学習シーケンス)、(3)基本等式トレーニングインスタンスのみを持つ複雑で階層的等式問題(英語版)を学習できる。
これらの結果は,データ駆動型,非記号的学習プロセスから,象徴的推論の本質的な側面が生まれることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 19:39:54 GMT)
Long-tailed Recognition by Routing Diverse Distribution-Aware Experts [64.7] 我々は、RoutIng Diverse Experts (RIDE) と呼ばれる新しい長い尾の分類器を提案する。
複数の専門家とのモデルの分散を減らし、分布を考慮した多様性損失によるモデルバイアスを減らし、動的専門家ルーティングモジュールによる計算コストを削減します。
RIDEは、CIFAR100-LT、ImageNet-LT、iNaturalist 2018ベンチマークで最先端を5%から7%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 18:00:20 GMT)
MRKL Systems: A modular, neuro-symbolic architecture that combines large
language models, external knowledge sources and discrete reasoning [50.4] 巨大な言語モデル(LM)は、自然言語ベースの知識タスクのゲートウェイとして機能する、AIの新しい時代を支えている。
離散的な知識と推論モジュールによって補完される、複数のニューラルモデルによる柔軟なアーキテクチャを定義する。
本稿では,MRKL(Modular Reasoning, Knowledge and Language)システムと呼ばれる,このニューロシンボリックアーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 11:01:28 GMT)
Domain Adaptation meets Individual Fairness. And they get along [49.0] アルゴリズムフェアネスの介入は、機械学習モデルが分散シフトを克服するのに役立つことを示す。
特に, (i) 個人フェアネス(IF) の適切な概念を強制することで, MLモデルの分布外精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 16:19:55 GMT)
Deep Learning with Logical Constraints [47.8] 近年、ニューラルネットワークを得るために論理的に指定された背景知識を活用することへの関心が高まっている。
本調査では,背景知識の表現に使用する論理言語と,達成する目標に基づいて,これらの作品を再追跡し,分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 17:55:50 GMT)
COUCH: Towards Controllable Human-Chair Interactions [44.7] 物体上の異なる接触位置を条件としたシーン相互作用の合成問題について検討する。
手の接触認識制御信号を予測して動きを先導する新しい合成フレームワークCOUCHを提案する。
本手法は,既存の人間と物体の相互作用法に比べて,定量的,定性的な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 19:14:22 GMT)
Geometric Graph Representation with Learnable Graph Structure and
Adaptive AU Constraint for Micro-Expression Recognition [38.6] マイクロ表現認識(MER)は、マイクロ表現(ME)の不随意性が真の感情を明らかにするため、有用である。
本稿では,顔のランドマークの寄与について検討し,顔のランドマーク情報のみを用いてMEを効率的に認識するための新しい枠組みを構築した。
実験により,提案手法は計算コストを大幅に削減し,競争力や性能に優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 02:20:43 GMT)
Dynamic Programming in Rank Space: Scaling Structured Inference with
Low-Rank HMMs and PCFGs [35.3] 近年の研究では、HMMやPCFGに大規模な状態空間を使うことが有益であることが判明している。
大規模状態空間での推論は特にPCFGに対して計算的に要求されている。
テンソル階数分解を利用して推論計算の複雑さを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 14:58:25 GMT)
Dataset-free Deep learning Method for Low-Dose CT Image Reconstruction [33.2] 本稿では,LDCT画像再構成のための教師なしディープラーニング手法を提案する。
提案手法は,ランダムな重み付きディープネットワークによるベイズ推論の再パラメータ化手法と,追加の総変分法(TV)正則化を併用して構築する。
実験の結果,提案手法は既存のデータセットのない画像再構成手法よりも顕著に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 13:05:04 GMT)
A Simple Approach to Improve Single-Model Deep Uncertainty via
Distance-Awareness [33.1] 本研究では,1つの決定論的表現に基づく1つのネットワークの不確実性向上手法について検討する。
本稿では,現代のDNNにおける距離認識能力を向上させる簡易な手法として,スペクトル正規化ニューラルガウス過程(SNGP)を提案する。
ビジョンと言語理解のベンチマークスイートでは、SNGPは予測、キャリブレーション、ドメイン外検出において、他の単一モデルアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 05:46:13 GMT)
Large-Scale Multi-Document Summarization with Information Extraction and
Compression [31.6] 複数の異種文書のラベル付きデータとは無関係に抽象的な要約フレームワークを開発する。
我々のフレームワークは、同じトピックのドキュメントではなく、異なるストーリーを伝えるドキュメントを処理する。
我々の実験は、このより汎用的な設定において、我々のフレームワークが現在の最先端メソッドより優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 19:49:15 GMT)
Gender Bias in Masked Language Models for Multiple Languages [31.5] 本稿では,英語属性単語リストと並列コーパスのみを用いて,様々な言語のバイアス評価を行うため,バイアス評価スコア(MBE)を提案する。
MBEを用いて8言語における偏見を評価し, 性別関連偏見がすべての言語に対して属性語にエンコードされていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 20:19:14 GMT)
UTC: A Unified Transformer with Inter-Task Contrastive Learning for
Visual Dialog [30.9] 本稿では,視覚対話における識別的タスクと生成的タスクを一つのモデルで統一し,促進する,対照的な学習ベースのUTCを提案する。
提案したUTCをVisDial v1.0データセット上で評価し,本手法は識別的タスクと生成的タスクの両方において最先端の処理性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 08:36:18 GMT)
TinyLight: Adaptive Traffic Signal Control on Devices with Extremely
Limited Resources [27.2] DRLをベースとした初のATSCモデルであるTinyLightを提案する。
TinyLightは2KBのRAMと32KBのROMを備えたスタンドアロンのマイクロコントローラで動作する。
実験によると、非常に限られたリソースであっても、TinyLightは競争力のあるパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 09:07:16 GMT)
Convex Combination Consistency between Neighbors for Weakly-supervised
Action Localization [24.9] 堅牢なスニペット予測を実現するために, 新規なC$3$BNを提案する。
C$3$BNには、ビデオデータ固有の特性を探求する2つの重要な設計が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 05:30:53 GMT)
ELQA: A Corpus of Questions and Answers about the English Language [24.0] 本稿では,180万以上の質問と回答からなる英語質問回答データベース(ELQA)について紹介する。
ELQAコーパスは、言語学習者のための新しいNLPアプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 04:29:50 GMT)
Don't Blame the Annotator: Bias Already Starts in the Annotation
Instructions [23.5] 我々は14のNLUベンチマークにおいて、命令バイアスと呼ばれるバイアスの形式を研究する。
また, 実例では, 群集労働者によって伝播する具体的なパターンが示されることが多かった。
我々は将来のNLUベンチマークを作成するための具体的な勧告を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 07:51:22 GMT)
A Survey of Decentralized Online Learning [23.5] 分散オンライン学習(DOL)はこの10年間でますます研究されている。
本稿では,問題設定,通信,計算,性能の観点から,DOLの概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 14:10:26 GMT)
Ridgeless Regression with Random Features [23.4] 本研究では,無作為な特徴と勾配降下を伴う隆起性回帰の統計的特性について検討した。
トレーニング中のカーネルのスペクトル密度を最適化する可変カーネルアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 14:25:08 GMT)
CUP: Curriculum Learning based Prompt Tuning for Implicit Event Argument
Extraction [22.7] Implicit Event argument extract (EAE) は、文書に散らばる可能性のある引数を特定することを目的としている。
本稿では,4つの学習段階によって暗黙的EAEを解消する,カリキュラム学習に基づくプロンプトチューニング(CUP)手法を提案する。
さらに,事前学習した言語モデルから関連する知識を引き出すために,プロンプトベースのエンコーダデコーダモデルを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 16:03:54 GMT)
None Class Ranking Loss for Document-Level Relation Extraction [22.2] 文書レベルの関係抽出(RE)は、複数の文にまたがって表現されるエンティティ間の関係を抽出することを目的としている。
典型的な文書では、ほとんどのエンティティペアは事前定義された関係を表現せず、"noone"あるいは"no relation"とラベル付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 14:24:37 GMT)
The Best of Both Worlds: Combining Model-based and Nonparametric
Approaches for 3D Human Body Estimation [20.8] 本稿では,グローバル画像特徴量からモデルパラメータを推定するフレームワークを提案する。
密度マップ予測モジュールは、画像証拠と身体モデルの各部分との間の密度UV対応を明確に確立する。
逆キネマティクスモジュールはキーポイント予測を洗練し、テンプレートメッシュを生成する。
紫外線塗布モジュールは、対応する特徴、予測、提案されたテンプレートに依存し、閉塞した身体形状の予測を完了させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 16:39:09 GMT)
Reinforced Swin-Convs Transformer for Underwater Image Enhancement [19.6] 水中画像強調法(URSCT-UIE)のための新しいU-Netベースの強化スイムコン変換器を提案する。
提案したURSCT-UIEは,主観的評価と客観的評価の両面において,他の手法と比較して最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 09:46:33 GMT)
The Cross-lingual Conversation Summarization Challenge [16.8] このタスクは、オンラインミーティングやカンファレンスの出現によって特に有用である。
2つの実世界のシナリオと3つの言語方向をカバーし、低リソース言語を含む新しいベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 02:00:16 GMT)
Anomaly Detection by Leveraging Incomplete Anomalous Knowledge with
Anomaly-Aware Bidirectional GANs [15.4] 異常検出の目標は、正常なサンプルから異常なサンプルを特定することである。
本稿では,少数の異常がトレーニング段階で利用可能であることが想定されているが,これらは複数の異常タイプからのみ収集されていると推定されている。
本稿では,通常のサンプルをモデル化するだけでなく,収集した異常に対して低密度値の割り当てを保証できる確率分布の学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 05:27:15 GMT)
Analysis of Diffractive Neural Networks for Seeing Through Random
Diffusers [15.0] 我々は、無作為に未知の位相拡散器を拡散ニューラルネットワークで見ることのできる、コンピュータフリーで全光学イメージング方法を提案する。
異なる相関長のランダムなディフューザを画像化するために設計された様々なディフューザネットワークを解析することにより,ディフューザネットワークの画像再構成忠実度と歪み低減能力とのトレードオフが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 09:12:24 GMT)
Differentially Private Multivariate Time Series Forecasting of
Aggregated Human Mobility With Deep Learning: Input or Gradient Perturbation? [14.7] 本稿では,関係する個人のプライバシーを維持しつつ,多変量集約型移動度予測の問題について検討する。
最先端の形式概念である差分プライバシーは、ディープラーニングモデルをトレーニングする際の2つの異なる独立したステップにおいて、プライバシ保証として使用されている。
その結果、勾配や入力摂動下で訓練された差分プライベートなディープラーニングモデルは、非プライベートなディープラーニングモデルとほぼ同等の性能を発揮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 10:11:04 GMT)
Uniform Manifold Approximation with Two-phase Optimization [13.2] UMAPを改善するために二相最適化 (UMATO) を用いた一様多様体近似を導入する。
UMATOは、高次元データのグローバル構造をより正確に捉えるために、UMAPを改善した次元還元(DR)技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 08:19:52 GMT)
Fine-Grained Address Segmentation for Attention-Based Variable-Degree
Prefetching [10.1] プレフェッチをモデル化する新しい方法であるTransFetchを提案する。
語彙サイズを小さくするために、細粒度アドレス分割を入力として使用する。
将来のアドレスの順序のない集合を予測するために、複数の出力にデルタビットマップを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 05:30:37 GMT)
Branch & Learn for Recursively and Iteratively Solvable Problems in
Predict+Optimize [9.8] 本稿では,解決時に未知のパラメータを含む最適化問題に取り組むための,予測+のフレームワークであるブランチ・アンド・ラーニングを提案する。
我々のフレームワークは、それらを退化的な再帰形式と見なして反復アルゴリズムにも適用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 08:41:30 GMT)
Temperature uncertainty relation in non-equilibrium thermodynamics [9.4] 一般的な非平衡過程に対する普遍的な温度不確実性関係を導出する。
入浴エネルギーの変化として定義される熱の変動が非平衡の場合の温度不確実性を決定することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 16:51:02 GMT)
Preserve Pre-trained Knowledge: Transfer Learning With Self-Distillation
For Action Recognition [8.6] 本研究では,大規模データセットから学習した事前学習モデルから知識を保存するために,微調整における自己蒸留を併用した新しい伝達学習手法を提案する。
具体的には,最後のエポックから教師モデルとしてエンコーダを固定し,トランスファー学習における現在のエポックからエンコーダのトレーニングを指導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 16:31:25 GMT)
DDDM: a Brain-Inspired Framework for Robust Classification [8.5] 深層人工ニューラルネットワークは入力ノイズ、特に敵の摂動に敏感である。
本稿では,任意のニューラルネットワークのロバスト性を改善するために,テストフェーズドロップアウトとドリフト拡散モデルを組み合わせたDropout-Diffusionモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 06:49:13 GMT)
Self-Supervised Scale Recovery for Monocular Depth and Egomotion
Estimation [8.1] 本稿では、既知のカメラ高さと推定カメラ高さとの整合性を強制する、新しいスケール回復損失を提案する。
提案手法は,より多くの情報を必要とする他のスケールリカバリ手法と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 16:54:55 GMT)
An Early Fault Detection Method of Rotating Machines Based on Multiple
Feature Fusion with Stacking Architecture [7.3] スタックアーキテクチャを用いた多重特徴融合(M2FSA)に基づくEFD手法を提案する。
提案手法は3つの軸受データセットで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 16:42:05 GMT)
Experimental quantum pattern recognition in IBMQ and diamond NVs [6.2] 2ビットのプロトコルでは、スワップテストは2つのパターン間の類似性を高い忠実度で効率的に検出できることがわかった。
破壊スワップ試験に頼り、3量子状態の性能向上を示す。
本稿では,量子連想メモリにインスパイアされたプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 21:11:52 GMT)
On the speed of uniform convergence in Mercer's theorem [6.0] コンパクト集合上の連続正定核 $K(mathbf x, mathbf y)$ は $sum_i=1infty lambda_iphi_i(mathbf x)phi_i(mathbf y)$ と表すことができ、$(lambda_i,phi_i)$ は対応する積分作用素の固有値-固有ベクトル対である。
固有値の減衰速度からこの収束速度を推定し、300万ドルで証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 15:07:57 GMT)
The Ludii Game Description Language is Universal [5.8] ルディイ一般ゲームシステムで使用される言語は任意の、有限で決定論的で、完全に観察可能な広義のゲームに対して同等のゲームを表現することができることを示す。
本稿では,これを有限個の非決定的かつ不完全情報ゲームに拡張することで,その普遍性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 11:52:40 GMT)
Adaptive Online Optimization with Predictions: Static and Dynamic
Environments [5.6] 我々は,勾配予測,関数予測,ダイナミックスを利用する新しいステップサイズルールとOCOアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、参照アクションシーケンスのダイナミックスの観点から、静的および動的後悔境界を楽しむ。
コンベックスと強いコンベックスの両コストについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 11:03:33 GMT)
Traffic Context Aware Data Augmentation for Rare Object Detection in
Autonomous Driving [5.0] 本稿では,自律運転におけるまれな物体検出のための簡易なコピー・ペーストデータ拡張に関する体系的研究を提案する。
具体的には、リアルなレアなオブジェクトマスクを生成するために、局所適応型インスタンスレベルの画像変換を導入する。
我々は10kのトレーニング画像と4kの検証画像と対応するラベルからなるNM10kという新しいデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 01:45:00 GMT)
Bilingual End-to-End ASR with Byte-Level Subwords [4.3] 文字レベル、バイトレベル、バイトペア符号化(BPE)、バイトレベルバイトペア符号化(BBPE)など、さまざまな表現について検討する。
我々は,発話に基づくバイリンガルASRをサポートする単一エンドツーエンドモデルの開発に注力する。
ペナルティスキーム付きBBPEは,少ない出力と少ないパラメータであっても,発話ベースのバイリンガルASR性能を2%から5%向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 15:01:01 GMT)
Boost decoding performance of finite geometry LDPC codes with deep
learning tactics [3.2] 有限幾何LDPC符号のクラスに対して,低複雑かつ高性能なデコーダを求める。
高品質なトレーニングデータを効果的に生成する方法について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 14:41:16 GMT)
Neural Network Optimal Feedback Control with Guaranteed Local Stability [2.9] テスト精度の高いニューラルネットワーク(NN)コントローラでは,動的システムを局所的に安定化させることができないことを示す。
提案するNNアーキテクチャは,最適化されたフィードバックポリシを学習するための半言語近似能力を維持しながら,局所的な安定性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 04:23:24 GMT)
Medical Coding with Biomedical Transformer Ensembles and Zero/Few-shot
Learning [2.9] 医用符号化(MC)は、信頼性の高いデータ検索とレポートに必須の前提条件である。
我々は、従来のBERTに基づく分類と最近のゼロ/ファウショット学習手法(TARS)を組み合わせたxTARSという新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 22:49:28 GMT)
Detecting COVID-19 Conspiracy Theories with Transformers and TF-IDF [2.3] 我々はMediaEvalベンチマーク2021において,3つのフェイクニュース検出タスクの手法と結果を示す。
事前学習した変圧器は最高の検証結果が得られるが、スマートデザインのランダムトレーニングされた変圧器は、事前学習した変圧器に近い精度に達するように訓練することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 01:48:48 GMT)
Using a novel fractional-order gradient method for CNN back-propagation [1.7] 研究者たちは、新しいディープラーニングモデルを提案し、それを新型コロナウイルスの診断に適用する。
モデルは分数計算のツールを使用し、勾配法の性能を向上させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 23:38:06 GMT)
ETMS@IITKGP at SemEval-2022 Task 10: Structured Sentiment Analysis Using
A Generative Approach [1.2] 構造化感性分析(Structured Sentiment Analysis, SSA)は、テキスト中の意見の抽出を扱う。
本稿では,SemEval共有タスクであるSSAを解くための新しい統合生成手法を提案する。
我々はモノリンガルサブタスクとクロスランガルサブタスクの両方に対して厳格な実験を行い、両方の設定でリーダーボード上で競争力のあるセンティメントF1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 10:39:53 GMT)
Is Your Toxicity My Toxicity? Exploring the Impact of Rater Identity on
Toxicity Annotation [1.2] 我々は、ラッカーの自己記述されたアイデンティティが、オンラインコメントにおける毒性の注釈付け方法にどのように影響するかを研究する。
その結果、レーダのアイデンティティは、レーダがアイデンティティ関連アノテーションに対して毒性を注釈する方法において、統計的に重要な要素であることが判明した。
さまざまなレーダプールからアノテーションに関するモデルをトレーニングし、これらのモデルのスコアを複数のテストセットのコメントで比較しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 16:08:48 GMT)
A New Dimensionality Reduction Method Based on Hensel's Compression for
Privacy Protection in Federated Learning [1.0] 既存のDPベースのアプローチの限界を克服するために,プライバシ保護アプローチの2つのレイヤを提案する。
第1のレイヤは、HenselのLemmaに基づいて、トレーニングデータセットの次元を縮小する。
第2の層は、第1の層によって生成された圧縮データセットにDPを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 23:52:16 GMT)
Drone Flocking Optimization using NSGA-II and Principal Component
Analysis [0.8] 鳥の群れや魚の群れのような自然システムにおける個々のエージェントは、地元の集団で協調しコミュニケーションする素晴らしい能力を示す。
このような自然システムをドローン群にエミュレートして、防衛、農業、産業の自動化、人道支援といった問題を解決することは、新しい技術である。
複数の対立する目標を持つ 制限された環境で ドローンの群れを最適化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 09:24:01 GMT)
Textual Stylistic Variation: Choices, Genres and Individuals [0.8] この章では、テキストコレクションのスタイリスティックな変動の統計処理のためのより情報的なターゲットメトリクスを論じている。
本章ではジャンルごとの変奏について論じ、個々の選択による変奏と対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 16:39:49 GMT)
Conventions and Mutual Expectations -- understanding sources for web
genres [0.8] 遺伝子は様々な方法で理解することができる。
彼らはしばしば、主に社会学的構成と見なされるか、あるいは、スタイリスティックに観察可能なテキストの特徴として認識される。
本研究は,情報オブジェクト自体の分析を行うのではなく,読者や著者の振る舞いを観察することで,ジャンルの変動や変化を研究するための知識ソースについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 16:44:55 GMT)
Thermodynamically Consistent Machine-Learned Internal State Variable
Approach for Data-Driven Modeling of Path-Dependent Materials [0.8] ディープニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワーク(RNN)などのデータ駆動機械学習モデルが,現実的な代替手段になりつつある。
本研究では,計測可能な材料に基づく経路依存材料に対する,機械学習型ロバスト性駆動型モデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 23:25:08 GMT)
Crude Oil-related Events Extraction and Processing: A Transfer Learning
Approach [0.7] 本稿では,CrudeOilNews corpusで発見された原油関連事象を抽出・処理するための完全な枠組みを提案する。
各事象の事実的確実性を決定するために、イベント特性(ポーラリティ、モダリティ、インテンシティ)の分類に特に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 03:21:18 GMT)
Enumeration Classes Defined by Circuits [0.5] グラフ理論、グレイコード列挙、命題充足性からよく知られた列挙問題を見つける。
我々は$mathbfDelayP$で知られている様々な問題の複雑さを区別するフレームワークを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 19:02:03 GMT)
Engineering deep learning methods on automatic detection of damage in
infrastructure due to extreme events [0.4] 本稿では,深層学習を用いた極端な事象における自動構造損傷検出(SDD)に関する実験的検討を行った。
最初の研究では、152層のResidual Network(ResNet)を用いて8つのSDDタスクで複数のクラスを分類する。
その結果,損傷検出の精度はセグメンテーションネットワークのみを用いた場合に比べて有意に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 19:55:56 GMT)
Federated Semi-Supervised Classification of Multimedia Flows for 3D
Networks [0.2] 交通分類は、交通の整形、ネットワークスライシング、品質・オブ・サービス(QoS)管理に不可欠である。
3Dネットワークは、さまざまなレベルの異常検出を保証できる複数のルートを提供する。
本稿では,ネットワークトラフィックを半教師付き方式で分類するために,協調的特徴選択と特徴量削減学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 20:18:07 GMT)
The use of Data Augmentation as a technique for improving neural network
accuracy in detecting fake news about COVID-19 [0.0] 本稿では,自然言語処理(NLP)とデータ拡張技術の適用により,ニューラルネットワークの性能が向上し,ポルトガル語における偽ニュースの検出が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 11:52:53 GMT)
The sky is blue, and other reasons quantum mechanics is not
underdetermined by evidence [0.0] 量子測定問題は、証拠による理論の過小決定の例である、という広く定義された見解を批判します。
私は、どちらの理論も相互作用する量子場理論への経験的に成功した一般化は、まだ存在しないと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 21:54:16 GMT)
Shape Change and Control of Pressure-based Soft Agents [0.0] 我々は、新しいソフトボディエージェント形式、すなわち圧力ベースソフトエージェント(PSA)を提案する。
PSAは、バネと質量の連鎖によって包まれたガスの体であり、体の内部から質量を圧力で押し付ける。
丘陵地における移動作業とケージからの脱出作業にPSAのコントローラを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 13:36:27 GMT)
Reward Systems for Trustworthy Medical Federated Learning [0.0] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、機械学習(ML)モデルを医療用にトレーニングする研究者や実践家から高い関心を集めている。
本稿では,医療用FLにおける偏見の程度と,報酬システムによる過度の偏見の防止方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 14:01:33 GMT)
Processing Network Controls via Deep Reinforcement Learning [0.0] 論文は、理論上の正当化と、高度なポリシー勾配アルゴリズムの実用化に関するものである。
政策改善バウンダリは、APGアルゴリズムの理論的正当性において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 04:34:21 GMT)
Preparing Arbitrary Continuous Functions in Quantum Registers With
Logarithmic Complexity [0.0] 主要なアプリケーションは、入力が効率的に準備された場合にのみ、潜在的なスピードアップを達成することができる。
所望の解法において、対数複雑性を持つ任意の連続関数に従って量子状態を効率的に作成する問題を効果的に解決する。
私たちの研究は、金融予測や量子シミュレーションなど、幅広い応用に重大な影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 17:29:12 GMT)
Phase Vortex Lattices in Neutron Interferometry [0.0] 光子の軌道角運動量(OAM)は物理学においてユビキタス化されている。
OAMは電子、原子、中性子などの巨大な自由粒子でも観測されている。
ネストループ中性子干渉計における強い相互作用を持つアルミニウムプリズムを用いた渦格子の生成を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 18:50:59 GMT)
Molecular Identification from AFM images using the IUPAC Nomenclature
and Attribute Multimodal Recurrent Neural Networks [0.0] 本稿では,この課題に深層学習技術を用いて対処する戦略を提案する。
従来の分類法に従って有限個の分子を同定する代わりに、分子の同定を画像キャプション問題として定義する。
3D-AFM画像スタックを入力として、未知分子の構造と構成を識別できる2つのマルチモーダルリカレントニューラルネットワークからなるアーキテクチャを設計する。
ニューラルネットワークは、IUPAC命名規則に従って各分子の名前を提供するように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 11:39:32 GMT)
Majorization and Semi-Doubly Stochastic Operators on $L^1(X)$ [0.0] この記事では、半二重作用素($L1(X)$上の$SmathcalD(L1)$で示される)に基づく偏化の研究について述べる。
ミルスキーの問いに答え、$L1(X)$ 上の半二重写像の方法による偏化を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 04:24:06 GMT)
Learning user-defined sub-goals using memory editing in reinforcement
learning [0.0] 強化学習(RL)の目的は、エージェントが最終目標を達成することを可能にすることである。
本稿では,ユーザ定義のサブゴールを実現するための方法論と,メモリ編集による最終目標を提案する。
この方法論は、さまざまなシナリオでエージェントを制御する必要があるフィールドで使用できると期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 05:19:51 GMT)
Learning Not to Learn: Nature versus Nurture in Silico [0.0] 私たちはメタラーニング(あるいは'学習する')というフレームワークを使って、このような適応的な戦略を学ぶのが有益であるときに答えます。
生態的不確実性、タスクの複雑さ、エージェントの寿命の相互作用は、メタ学習されたアモータライズされたベイズ推定に決定的な影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 08:38:27 GMT)
Gleason's theorem for composite systems [0.0] グリーソンの定理は量子力学の基礎において重要な結果である。
我々は、グリーソンの定理の合成系への一般化を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 15:26:00 GMT)
Estimation of correlations and non-separability in quantum channels via
unitarity benchmarking [0.0] 量子チャネルの相関構造は量子状態の相関構造よりも少ない。
両部量子チャネル内の相関関係を効率的に推定する実験を行った。
本研究では,任意の分離可能な量子チャネルに対して,相関ユニタリ性をSPAMロバストな方法で推定可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 16:51:58 GMT)
Deep vs. Shallow Learning: A Benchmark Study in Low Magnitude Earthquake
Detection [0.0] 弾性ネット駆動データマイニングによる4つの機能の追加により,既存のロジスティック回帰モデルを構築した。
我々は,Groningenデータに基づいて事前学習したディープ(CNN)モデルに対する拡張ロジスティック回帰モデルの性能を,段階的に増加する雑音-信号比に基づいて評価する。
各比について、我々のロジスティック回帰モデルがすべての地震を正確に検出するのに対し、深部モデルは地震の約20%を検出できないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 17:59:18 GMT)
Decoherence Mitigation by Embedding a Logical Qubit in a Qudit [0.0] 本稿では, 量子情報を長期にわたって保存するスキームとして, キューディット多様体内に論理量子ビットを埋め込むことを提案する。
量子情報の保持は、論理量子ビットのサブレベル間の分離によってさらに改善される。
$d$レベルの多様体内の中間部分レベルを通るコヒーレント進化のための追加の経路は、情報保存機構を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 08:03:32 GMT)
Data-driven control of spatiotemporal chaos with reduced-order neural
ODE-based models and reinforcement learning [0.0] ディープラーニングは、高次元システムの複雑な制御戦略を発見することができ、フロー制御アプリケーションに期待できる。
RLに関連する大きな課題は、ターゲットシステムと繰り返し対話することによって、実質的なトレーニングデータを生成する必要があることだ。
我々は、RLトレーニング中に真のシステムを配置したデータ駆動リダクション・オーダー・モデル(ROM)を用いて、最適なポリシーを効率的に推定する。
ROMベースの制御戦略は真のKSEによく似ており、RLエージェントがKSEシステムの根底にある強制平衡解を発見し、安定化することを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 23:25:44 GMT)
Conditional $\beta$-VAE for De Novo Molecular Generation [0.0] 本稿では,ポストホック分子最適化を強化するために潜伏空間をアンタングル化する条件付き$beta$-VAEを提案する。
我々は、分子の妥当性を高め、より長いシーケンス生成を促進するために、相互情報駆動トレーニングプロトコルとデータ拡張を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 17:38:05 GMT)
Categorical Semantics for Feynman Diagrams [0.0] ファインマン図形の新規な構成記述を導入し、dagger-compact圏における射としての分類的意味論を適切に定義する。
我々の選択した設定は無限次元図式推論に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 13:28:24 GMT)
Can Information Behaviour Inform Machine Learning? [0.0] この論文は、人間の情報行動研究が、よりニュアンスな情報とインフォームのビューを機械学習にもたらす方法を説明する。
その明確な違いにもかかわらず、情報行動と機械学習の分野は多くの共通の目的、パラダイム、そして重要な研究課題を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 19:00:52 GMT)
An Analysis of the Features Considerable for NFT Recommendations [0.0] 本研究は,NFT マーケットプレースと対話する人に NFT を推奨する方法について検討する。
その結果、分散化されたシステムと対話する際に、複数のRecommender Systemsを使用して可能な限り最高のNFTをユーザに提示する必要性が浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 May 2022 12:11:17 GMT)