Neurocompositional computing: From the Central Paradox of Cognition to a
new generation of AI systems [120.3] AIの最近の進歩は、限られた形態のニューロコンフォメーションコンピューティングの使用によってもたらされている。
ニューロコンポジションコンピューティングの新しい形式は、より堅牢で正確で理解しやすいAIシステムを生み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:00:10 GMT)
ComPhy: Compositional Physical Reasoning of Objects and Events from
Videos [113.3] 目に見える性質と隠れた性質の間の構成性は、物理的な世界から推論するAIモデルに固有の課題をもたらす。
ビデオ推論に関する既存の研究は、主に物体の外観、動き、接触相互作用などの視覚的に観察可能な要素に焦点を当てている。
本稿では,視覚知覚,物理特性学習,動的予測,記号実行を組み合わせた,構成物理学学習(CPL)と呼ばれるオラクルニューラルシンボリックフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 17:59:13 GMT)
OPT: Open Pre-trained Transformer Language Models [99.6] 125Mから175Bのパラメータからなるデコーダのみの事前学習トランスであるOpen Pre-trained Transformers (OPT)を提案する。
OPT-175BはGPT-3に匹敵するが, 炭素フットプリントの1/7しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 17:49:50 GMT)
Paragraph-based Transformer Pre-training for Multi-Sentence Inference [99.6] マルチ候補推論タスクの微調整に使用する場合,一般的な事前学習型トランスフォーマーは性能が良くないことを示す。
次に、複数の入力文にまたがる段落レベルの意味をモデル化する新しい事前学習目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:41:14 GMT)
Debiased Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Representations [88.6] コントラスト学習は、事前訓練された言語モデル(PLM)を改善し、高品質な文表現を導き出すのに有効である。
以前の作業は、主にランダムにトレーニングデータからバッチ内陰性またはサンプルを採用する。
我々はこれらの不適切な負の影響を軽減するための新しいフレームワーク textbfDCLR を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 05:07:43 GMT)
"My nose is running.""Are you also coughing?": Building A Medical
Diagnosis Agent with Interpretable Inquiry Logics [80.6] 本稿では,DSMDの対話マネージャを実装するための,より解釈可能な意思決定プロセスを提案する。
推論を行うために、非常に透明なコンポーネントを持つモデルを考案する。
実験の結果,診断精度は7.7%,10.0%,3.0%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 10:00:38 GMT)
VAE-Loco: Versatile Quadruped Locomotion by Learning a Disentangled Gait
Representation [78.9] 現在のプランナーは、ロボットが動いている間、キー歩行パラメータを連続的に変更することはできない。
本研究では、特定の歩行を構成する重要な姿勢位相を捉える潜在空間を学習することにより、この制限に対処する。
本研究では,ドライブ信号マップの特定の特性が,歩幅,歩幅,立位などの歩行パラメータに直接関係していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 19:49:53 GMT)
Smoothed Online Convex Optimization Based on Discounted-Normal-Predictor [68.2] 円滑なオンライン凸最適化(SOCO)のためのオンライン予測戦略について検討する。
提案アルゴリズムは,各区間の切替コストで適応的後悔を最小限に抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 08:48:22 GMT)
CenterCLIP: Token Clustering for Efficient Text-Video Retrieval [67.2] CLIPでは、ビデオ内の連続するフレームの冗長性のために、離散的な視覚トークンシーケンスを生成する重要な視覚トークン化プロセスが、多くの均一なトークンを生成する。
これにより、計算コストが大幅に増加し、Webアプリケーションにおけるビデオ検索モデルの展開が妨げられる。
本稿では,最も代表的なトークンを抽出し,非意味トークンをドロップするマルチセグメントトークンクラスタリングアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 12:02:09 GMT)
Model-based Deep Learning Receiver Design for Rate-Splitting Multiple
Access [65.2] 本研究では,モデルベース深層学習(MBDL)に基づく実用的なRSMA受信機の設計を提案する。
MBDL受信機は、符号なしシンボル誤り率(SER)、リンクレベルシミュレーション(LLS)によるスループット性能、平均トレーニングオーバーヘッドの観点から評価される。
その結果,MBDLはCSIRが不完全なSIC受信機よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 12:23:55 GMT)
(Private)-Retroactive Carbon Pricing [(P)ReCaP]: A Market-based Approach
for Climate Finance and Risk Assessment [64.8] Retrospective Social Cost of Carbon Updating (ReSCCU) は、実験的に測定された証拠を収集して制限を補正する新しいメカニズムである。
炭素税の文脈でReSCCUを実装するために,Retroactive Carbon Pricing (ReCaP)を提案する。
組織的リスクを緩和し、政府の関与を最小限に抑えるため、我々はPrivate ReCaP(Private ReCaP)予測市場を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 06:02:13 GMT)
Quality-Aware Decoding for Neural Machine Translation [64.2] ニューラルネットワーク翻訳(NMT)のための品質認識復号法を提案する。
参照フリーおよび参照ベースMT評価における最近のブレークスルーを,様々な推論手法を用いて活用する。
品質認識復号化は、最先端の自動測定値と人的評価値の両方で、MAPベースの復号化を一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 15:26:28 GMT)
MIRST-DM: Multi-Instance RST with Drop-Max Layer for Robust
Classification of Breast Cancer [63.0] MIRST-DMと呼ばれるドロップマックス層を用いたマルチインスタンスRTTを提案し、小さなデータセット上でよりスムーズな決定境界を学習する。
提案手法は1,190画像の小さな乳房超音波データセットを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 20:25:26 GMT)
Open-Set Semi-Supervised Learning for 3D Point Cloud Understanding [62.2] 半教師付き学習(SSL)では、ラベル付きデータと同じ分布からラベル付きデータが引き出されることが一般的である。
サンプル重み付けによりラベルなしデータを選択的に活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 16:09:17 GMT)
LoopStack: a Lightweight Tensor Algebra Compiler Stack [61.0] LoopStackはテンソル操作のためのドメイン固有のコンパイラスタックである。
最先端の機械学習フレームワークのパフォーマンスにマッチし、頻繁なマシンコードを生成する。
メモリフットプリントは非常に小さく、バイナリサイズは245KBで、30K行未満の効率的なコードによって、モバイルや組み込みデバイスでの使用に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 01:57:58 GMT)
Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.9] 社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。
我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。
評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:21:39 GMT)
Light propagation and atom interferometry in gravity and dilaton fields [58.8] 光パルス原子干渉計における原子の操作に用いられる光の変形伝搬について検討した。
彼らの干渉信号は、物質の重力とディラトンとの結合によって支配される。
我々は、光伝搬とディラトンが異なる原子間干渉装置に与える影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 08:55:09 GMT)
Wav2Seq: Pre-training Speech-to-Text Encoder-Decoder Models Using Pseudo
Languages [58.4] 本稿では,音声データに対するエンコーダ・デコーダモデルの両部分を事前学習するための,最初の自己教師型アプローチであるWav2Seqを紹介する。
我々は、コンパクトな離散表現として擬似言語を誘導し、自己教師付き擬似音声認識タスクを定式化する。
このプロセスは独自のものであり、低コストの第2段階のトレーニングとして適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 17:59:02 GMT)
Single-Frame based Deep View Synchronization for Unsynchronized
Multi-Camera Surveillance [57.0] マルチカメラ監視はシーンの理解とモデリングにおいて活発な研究課題となっている。
通常、これらのマルチカメラベースのタスクのモデルを設計する際に、カメラはすべて時間的に同期していると仮定される。
我々のビュー同期モデルは、非同期設定下で異なるDNNベースのマルチカメラビジョンタスクに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 16:45:46 GMT)
CCLF: A Contrastive-Curiosity-Driven Learning Framework for
Sample-Efficient Reinforcement Learning [56.2] 我々は、強化学習のためのモデルに依存しないコントラスト駆動学習フレームワーク(CCLF)を開発した。
CCLFは、サンプルの重要性を完全に活用し、自己管理的な学習効率を向上させる。
このアプローチをDeepMind Control Suite、Atari、MiniGridベンチマークで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 14:42:05 GMT)
Enhancing Adversarial Training with Feature Separability [52.4] 本稿では,特徴分離性を備えた対人訓練(ATFS)により,クラス内特徴の類似性を向上し,クラス間特徴分散を増大させることができる,新たな対人訓練グラフ(ATG)を提案する。
包括的な実験を通じて、提案したATFSフレームワークがクリーンかつロバストなパフォーマンスを著しく改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 04:04:23 GMT)
Neutral Utterances are Also Causes: Enhancing Conversational Causal
Emotion Entailment with Social Commonsense Knowledge [52.0] Conversational Causal Emotion Entailmentは、会話から非ニュートラル目標発話に対する因果発話を検出することを目的としている。
感情情報は、標的発話と感情が同一である因果発話の検出を著しく促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:12:32 GMT)
Training Language Models with Natural Language Feedback [51.4] 3段階学習アルゴリズムを用いてモデル出力の言語フィードバックから学習する。
合成実験において、まず言語モデルがフィードバックを正確に組み込んで改良を行うかどうかを評価する。
人間の手書きフィードバックのサンプルは100程度しかなく, 学習アルゴリズムはGPT-3モデルを微調整し, ほぼ人間レベルの要約を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 17:31:39 GMT)
APP-Net: Auxiliary-point-based Push and Pull Operations for Efficient
Point Cloud Classification [48.2] ポイントクラウドベースの3D分類タスクでは、隣のポイントから機能を集約する。
これらの問題に対処するため,我々はAPPと呼ばれる線形複雑性の局所アグリゲータを提案する。
オンラインの正規推定モジュールを使用して、説明可能な幾何学情報を提供し、APPモデリング機能を強化します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 12:21:11 GMT)
Point Cloud Compression with Sibling Context and Surface Priors [48.0] 大規模クラウド圧縮のための新しいオクツリーベースのマルチレベルフレームワークを提案する。
本稿では,オクツリーの階層的依存性を探索する新しいエントロピーモデルを提案する。
表面をボクセルベースの幾何認識モジュールで局所的に整合させ,エントロピー符号化における幾何学的先行情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:13:26 GMT)
Dual networks based 3D Multi-Person Pose Estimation from Monocular Video [42.0] 我々は,トップダウンアプローチとボトムアップアプローチを統合して,その強みを活用することを提案する。
私たちのトップダウンネットワークは、画像パッチの1つではなく、すべての人から人間の関節を推定します。
我々のボトムアップネットワークは、人検出に基づく正規化ヒートマップを組み込んでおり、スケールの変動に対処する上でネットワークをより堅牢にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 08:53:38 GMT)
Positive-Unlabeled Learning with Adversarial Data Augmentation for
Knowledge Graph Completion [41.3] 本稿では,知識グラフ補完のための逆データ拡張(PUDA)を用いた正の非ラベル学習を提案する。
PUDAは、偽陰性問題に対処するために、KGCタスクの正の未ラベルリスク推定器を調整します。
データ空間の問題に対処するため、PUDAは、敵対的トレーニングと正の非ラベル学習を統合することにより、データ拡張戦略を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 13:33:27 GMT)
Monocular 3D Fingerprint Reconstruction and Unwarping [36.5] 本研究では,1つの画像から3次元指の形状を再構成し,視点歪みを抑制するための学習ベース形状を提案する。
接触のない指紋データベース実験の結果,提案手法は3次元再構成精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 15:09:05 GMT)
Robust Fine-tuning via Perturbation and Interpolation from In-batch
Instances [35.0] 下流タスクにおける微調整事前学習言語モデル(PLM)は、自然言語処理において一般的な実践となっている。
そこで我々は,PLMをより堅牢にするために,Match-Tuningと呼ばれるシンプルで効果的な微調整法を提案する。
GLUEベンチマークにおける様々なタスクの実験では、Match-Tuningはバニラの微調整を1.64ドルのスコアで一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 03:21:35 GMT)
Learning Mixtures of Random Utility Models with Features from Incomplete
Preferences [34.5] それぞれの代替品が、おそらくエージェント間で異なる、機能のベクターを持つような、機能とそれらの混合を伴うRUMについて検討する。
我々はRUMと特徴の混合を不完全な嗜好を生成し、その識別性を特徴づけるモデルに拡張する。
本実験は,PL上でのMLEの有効性を示すものであり,統計効率と計算効率のトレードオフがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:35:19 GMT)
Cost-Aware Comparison of LiDAR-based 3D Object Detectors [34.3] 異なる3D検出器を同じコストで比較することは、まだ一般的ではない。
これにより、最近提案されたアーキテクチャ設計による真のパフォーマンス向上の定量化が困難になる。
単純なグリッドベースのワンステージ検出器であるSECONDに着目し,その性能を異なるコストで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:16:17 GMT)
Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation [32.9] 我々は、知識グラフ強化レコメンデータシステムのための情報ノイズを軽減するために、一般的な知識グラフ比較学習フレームワークを設計する。
具体的には,情報集約におけるKGノイズを抑制する知識グラフ拡張スキーマを提案する。
我々は、KG拡張プロセスから追加の監視信号を利用して、クロスビューコントラスト学習パラダイムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 15:24:53 GMT)
The Limits of Word Level Differential Privacy [30.3] そこで本稿では, パラフレージング用に微調整されたトランスフォーマーベース言語モデルに基づくテキスト匿名化手法を提案する。
提案手法を徹底的な実験により評価し,提案手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:53:10 GMT)
Learning Context-aware Task Reasoning for Efficient Meta-reinforcement
Learning [29.1] 本稿では,新しいタスクの学習において,人間レベルの効率を実現するためのメタRL戦略を提案する。
本稿では,メタRL問題をタスク探索,タスク推論,タスク充足という3つのサブタスクに分解する。
提案アルゴリズムは,タスク推論の探索を効果的に行い,トレーニングとテストの双方においてサンプル効率を向上し,メタオーバーフィッティング問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:44:11 GMT)
Contrastive Learning for Improving ASR Robustness in Spoken Language
Understanding [28.4] 本稿では,ASRの誤りに対して頑健な発話表現を,対照的な目的を用いて学習することに焦点を当てる。
3つのベンチマークデータセットの実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 07:21:21 GMT)
Fix the Noise: Disentangling Source Feature for Transfer Learning of
StyleGAN [27.8] StyleGANは、特にドメイン翻訳において、様々なタスクを解く大きな可能性を示している。
従来の手法では、転送学習中にウェイトを交換したり凍結したりすることで、ソースモデルを利用した。
本稿では,これらの制約を克服するため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, 2 May 2022 06:29:07 GMT)
Learning Multi-dimensional Edge Feature-based AU Relation Graph for
Facial Action Unit Recognition [27.3] 顔行動ユニット(AU)の活性化は相互に影響を及ぼす。
既存のアプローチでは、顔ディスプレイの各ペアのAUに対して、明確にかつ明示的にそのようなキューを表現できない。
本稿では,AU間の関係を明確に記述するために,一意のグラフを深く学習するAU関係モデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 03:38:00 GMT)
Community detection in multiplex networks based on orthogonal
nonnegative matrix tri-factorization [26.5] 我々は,各層に共通するコミュニティと,各層に固有のコミュニティを識別する,新しい多重化コミュニティ検出手法を導入する。
提案アルゴリズムは, 合成および実多重化の両方で評価し, 最先端技術と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 02:33:15 GMT)
Deep-Attack over the Deep Reinforcement Learning [26.3] 敵攻撃の開発により 強化学習が より脆弱になった
本研究は,実効性と盗聴を自然に考慮し,強化学習に基づく攻撃フレームワークを提案する。
また,これらの2つの側面において,攻撃モデルの性能を評価するための新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 10:58:19 GMT)
FastGCL: Fast Self-Supervised Learning on Graphs via Contrastive
Neighborhood Aggregation [26.1] よりコントラスト的なスキームは、グラフニューラルネットワークの特性に合わせて調整されるべきである、と我々は主張する。
重み付けと非集約の近傍情報をそれぞれ正と負のサンプルとして構成することにより、FastGCLはデータの潜在的な意味情報を識別する。
ノード分類とグラフ分類のタスクについて実験を行い、FastGCLは競合する分類性能と重要なトレーニングスピードアップを有することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 13:33:43 GMT)
COSPLAY: Concept Set Guided Personalized Dialogue Generation Across Both
Party Personas [24.1] COSPLAY (Concept Set Guided PersonaLized dialogue generation Across both PartY Personas)を提案する。
私たちはまず、コンセプトセットにおいて、まず自己ソナ、パートナーペルソナ、相互対話を表現します。
次に,集合代数,集合展開,集合距離などの処理を行うための知識強化された一連の演算を用いた概念集合フレームワークを提案する。
自動評価と人的評価の両方において、よりエゴセントリックで、より人間らしく、高品質な応答を生成するために、我々のモデルは最先端のベースラインより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 12:55:40 GMT)
On the Ambiguity of Rank-Based Evaluation of Entity Alignment or Link
Prediction Methods [23.9] 本稿では,知識グラフから情報を得る方法として,リンク予測とエンティティアライメント(Entity Alignment)の2つのファミリについて,より詳しく検討する。
特に、既存のスコアはすべて、異なるデータセット間で結果を比較するのにほとんど役に立たないことを実証する。
これは結果の解釈において様々な問題を引き起こしており、誤解を招く結論を裏付ける可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 16:45:52 GMT)
DFC: Anatomically Informed Fiber Clustering with Self-supervised Deep
Learning for Fast and Effective Tractography Parcellation [22.8] ホワイトマターファイバクラスタリング(WMFC)は、トラクトグラフィーデータを有意義なファイバーバンドルに解析する。
近年のディープラーニングの進歩は、高速かつ効果的なWMFCに向けた有望な方向性を明らかにしている。
WMFC, Deep Fiber Clustering (DFC)のための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
実験により、クラスタのコンパクト性、一般化能力、解剖学的コヒーレンス、計算効率の観点から、DFCの優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 02:41:02 GMT)
The AI Index 2022 Annual Report [22.7] AI Index Reportは、人工知能に関連するデータを追跡、照合、蒸留、可視化する。
そのミッションは、政策立案者、研究者、幹部、ジャーナリスト、そして一般大衆に偏見のない、厳格に審査された、グローバルにソースされたデータを提供することだ。
このレポートは、AIに関するデータと洞察の最も信頼性が高く権威のある情報源になることを目標としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 20:59:33 GMT)
From Noisy Prediction to True Label: Noisy Prediction Calibration via
Generative Model [22.7] ノイズ予測(NPC)は、ノイズラベルで学習する新しいアプローチである。
NPCは、事前訓練された分類器から真のラベルへのノイズ予測を後処理スキームとして修正する。
本手法は,合成および実世界の両方のデータセット上でのベースラインモデルの分類性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 07:15:45 GMT)
WeatherBench Probability: A benchmark dataset for probabilistic
medium-range weather forecasting along with deep learning baseline models [22.4] WeatherBenchは、測地、温度、降水量の中距離天気予報のためのベンチマークデータセットである。
WeatherBench Probabilityはこれを確率的予測に拡張し、確立された確率的検証メトリクスのセットを追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 12:49:05 GMT)
What Factors Should Paper-Reviewer Assignments Rely On? Community
Perspectives on Issues and Ideals in Conference Peer-Review [20.9] NLPコミュニティの第1回調査の結果を報告する。
我々は,ペーパーリビューアマッチングシステムにおいて,どの要因を考慮すべきかという共通問題と視点を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 16:07:02 GMT)
Leveraging Stochastic Predictions of Bayesian Neural Networks for Fluid
Simulations [20.0] 流体シミュレーションにおけるベイズニューラルネットワーク(BNN)の非決定論的予測による不確実性推定と多モード性について検討する。
定常流体流予測の代理モデルとして用いる場合,BNNは精度の高い物理予測を行い,不確実性の推定を行う。
我々はNavier-Stokesシミュレーションの摂動時間列を実験し、BNNのマルチモーダル進化を捉える能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:34:52 GMT)
Deep Video Harmonization with Color Mapping Consistency [19.0] ビデオハーモニゼーションは、合成ビデオの前景を調整して、背景と互換性を持たせることを目的としている。
我々は、合成合成ビデオを作成するために、実ビデオの前景を調整することで、新しいビデオ調和データセットHYouTubeを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 07:10:18 GMT)
D-DPCC: Deep Dynamic Point Cloud Compression via 3D Motion Prediction [18.9] 本稿では,新しい3次元スパース畳み込みを用いたDeep Dynamic Point Cloud Compressionネットワークを提案する。
DPC形状を3次元の運動推定と特徴空間での運動補償で補償し圧縮する。
実験結果から,提案したD-DPCCフレームワークは,映像ベースのポイントクラウド圧縮(V-PCC)v13に対して,平均76%のBDレート(Bjontegaard Delta Rate)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:10:45 GMT)
MUTR3D: A Multi-camera Tracking Framework via 3D-to-2D Queries [18.7] 複数のカメラからの3Dトラッキングは、ビジョンベースの自動運転システムにおいて重要な要素である。
我々はMUTR3Dと呼ばれるエンドツーエンドのtextbfMUlti-camera textbfTRackingフレームワークを提案する。
MUTR3Dは、オブジェクトの空間的および外観的類似性に明示的に依存していない。
nuScenesデータセット上で5.3 AMOTAによる最先端メソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 01:45:41 GMT)
Type-aware Embeddings for Multi-Hop Reasoning over Knowledge Graphs [18.6] 実生活知識グラフ(KG)に対するマルチホップ推論は非常に難しい問題である。
この問題に対処するため、最近、論理的クエリとKGを併用した有望なアプローチを導入している。
本稿では,クエリにおけるエンティティと関係表現を強化する新しいTEMP(TypE-aware Message Passing)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 10:05:13 GMT)
Cross-Domain Correlation Distillation for Unsupervised Domain Adaptation
in Nighttime Semantic Segmentation [17.9] CCDistillと呼ばれるクロスドメイン相関蒸留による新しいドメイン適応フレームワークを提案する。
特徴に含まれる内容やスタイルの知識を抽出し、2つの画像間の固有または照度差の度合いを算出する。
Dark Zurich と ACDC の実験では,CCDistill が夜間セマンティックセマンティックセグメンテーションの最先端性能を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 12:42:04 GMT)
Anomaly Detection in Large Labeled Multi-Graph Databases [17.0] CODETECTは,グラフデータベースの異常検出タスクに,そのような複雑な性質で対処する最初のアプローチである。
3つの異なる企業におけるトランザクショングラフデータベースにおけるCODETECTの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 01:36:51 GMT)
An Application to Generate Style Guided Compatible Outfit [16.6] 我々は,新しいスタイルエンコーダネットワークを用いて,スタイルやテーマによってガイドされた衣装を作成することを目的としている。
様々な実験を通して,本手法の様々な側面を広範囲に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 05:45:05 GMT)
Leaf Tar Spot Detection Using RGB Images [16.4] タルスポット病(Tar spot disease)は、トウモロコシの葉に黒い丸い斑点が連続して現れる真菌病である。
ディープニューラルネットワークは、十分な基礎的真理で、素早く自動化されたタールスポット検出を提供することができる。
葉面のクローズアップ画像におけるタールスポットの検出には,Mask R-CNNが有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 14:56:06 GMT)
Deep Learning Framework for Real-time Fetal Brain Segmentation in MRI [15.5] 様々なディープニューラルネットワークモデルの高速化性能を解析する。
我々は、高解像度で空間の詳細と低解像度で抽出された文脈特徴を組み合わせた、象徴的な小さな畳み込みニューラルネットワークを考案した。
我々は、手動で胎児のMRIスライスをラベル付けした8つの最先端ネットワークと同様に、我々のモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 20:43:14 GMT)
Attention-wise masked graph contrastive learning for predicting
molecular property [15.4] 大規模無ラベル分子のための自己教師付き表現学習フレームワークを提案する。
我々は,注目グラフマスクと呼ばれる新しい分子グラフ拡張戦略を開発した。
我々のモデルは重要な分子構造と高次意味情報を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 00:28:02 GMT)
MemSeg: A semi-supervised method for image surface defect detection
using differences and commonalities [14.8] 本稿では,産業製品の表面欠陥を検出するために,エンドツーエンドのメモリベースセグメンテーションネットワーク(MemSeg)を提案する。
MemSegは、ネットワークの学習を支援するために、人工的にシミュレーションされた異常サンプルとメモリサンプルを導入している。
MemSeg は AUC スコアが 99.56% と 98.84% の MVTec AD データセット上での最先端 (SOTA) のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 13:37:12 GMT)
Detecting momentum weak value: Shack-Hartmann versus a weak measurement
wavefront sensor [13.8] 広く使われているシャック・ハートマン波面センサは、横運動量の弱い値を検出する。
入力状態を部分的にコヒーレントな状態に拡張し、弱い測定波面センサと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 06:17:01 GMT)
BERTops: Studying BERT Representations under a Topological Lens [13.5] パーシステンススコアリング関数(PSF)という新しいスコアリング関数を提案する。
PSFは、高次元隠れ表現のホモロジーを正確に捉え、幅広いデータセットのテストセット精度とよく相関する。
本研究では, BERT に関連する様々な NLP タスクにおける PSF の実用性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 14:56:17 GMT)
A Sharp Memory-Regret Trade-Off for Multi-Pass Streaming Bandits [13.1] 本稿では,アームをストリームに表示するストリーミング環境について考察し,アルゴリズムは限られたメモリを用いてこれらのアームを処理する。
O(1)$メモリは$widetildeThetaBig(Tfrac12 + frac12B+2-2Big)を達成するのに十分である。
我々の主な技術的貢献は、情報理論の手法とラウンド・エミネーションのアイデアを併用することであり、*残留問題*がその後のパスよりも挑戦的であることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 15:30:25 GMT)
COMET Flows: Towards Generative Modeling of Multivariate Extremes and
Tail Dependence [13.0] COMETフローは, 関節分布のモデル化過程を, (i) 境界分布のモデル化, (ii) コーパス分布のモデル化の2つの部分に分割する。
合成データセットと実世界のデータセットの結果から,COMETフローの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:37:54 GMT)
A Novel Speech-Driven Lip-Sync Model with CNN and LSTM [12.7] 可変長音声入力から3次元テンプレート顔モデルの変位を生成するために,一次元畳み込みとLSTMを組み合わせたディープニューラルネットワークを提案する。
異なる音声信号に対するネットワークのロバスト性を高めるために,訓練された音声認識モデルを適用して音声特徴を抽出する。
本モデルでは, 音声に同期したスムーズで自然な唇の動きを生成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 13:57:50 GMT)
Boosting Video Object Segmentation based on Scale Inconsistency [12.4] 本稿では,事前訓練されたビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)モデルの性能を向上させるための改良フレームワークを提案する。
我々の研究はスケール不整合に基づいており、既存のVOSモデルが異なる大きさの入力フレームから不整合予測を生成するという観察から動機づけられている。
我々は、このスケール不整合を、異なるサイズの入力からの予測の利点を集約する画素レベルのアテンションモジュールを考案する手がかりとして利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 20:22:29 GMT)
Using Constraint Programming and Graph Representation Learning for
Generating Interpretable Cloud Security Policies [12.4] クラウドセキュリティは、IT管理者が適切に設定し定期的に更新する必要があるIDアクセス管理(IAM)ポリシーに依存している。
我々は制約プログラミング(CP)を用いて最適なIAMポリシーを生成する新しいフレームワークを開発する。
最適化されたIAMポリシは,8つの商用組織と合成インスタンスの実際のデータを用いたセキュリティ攻撃の影響を著しく低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 22:15:07 GMT)
VICE: Variational Inference for Concept Embeddings [12.2] 概念埋め込みのための変分推論(VICE)は、人間の行動から物体概念の埋め込みを学ぶための近似ベイズ的手法である。
これらの推定値を利用して、再現可能な埋め込みを生成しながら、データを説明する次元を自動的に選択する。
VICEは前任者のSPoSEに匹敵するか、上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:03:55 GMT)
A Multi-stage deep architecture for summary generation of soccer videos [11.4] 本稿では,音声メタデータとイベントメタデータの両方を利用して,サッカーの試合の要約を生成する手法を提案する。
その結果,提案手法は一致の動作を検出し,どの動作が要約に属するべきかを識別し,複数の候補要約を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 07:26:35 GMT)
On the importance of scalability and resource estimation of quantum
algorithms for domain sciences [11.0] いくつかの量子アルゴリズムについて議論し、そのような推定の重要性を動機づける。
高エネルギー物理シミュレーションアルゴリズムのための将来の量子デバイスの計算予測を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 00:06:12 GMT)
Detection Recovery in Online Multi-Object Tracking with Sparse Graph
Tracker [11.0] 共同物体検出とオンラインマルチオブジェクト追跡(JDT)手法が最近提案され, ワンショットトラッキングが実現されている。
本稿では,連続フレームの検出候補を関連づけつつ,欠落検出を復元する新しいJDTモデルを提案する。
提案モデルであるSparse Graph Tracker (SGT) は,映像データをグラフに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 15:09:36 GMT)
Jam or Cream First? Modeling Ambiguity in Neural Machine Translation
with SCONES [10.8] 本稿では,ソフトマックスのアクティベーションを,あいまいさをより効果的にモデル化できるマルチラベル分類層に置き換えることを提案する。
SCONES損失関数を用いて,マルチラベル出力層を単一参照トレーニングデータ上でトレーニング可能であることを示す。
SCONESは、適切な翻訳に最も高い確率を割り当てるNMTモデルのトレーニングに利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 07:51:37 GMT)
Logiformer: A Two-Branch Graph Transformer Network for Interpretable
Logical Reasoning [10.7] テキストの論理的推論に2分岐グラフ変換器ネットワークを利用するエンドツーエンドモデルLogiformerを提案する。
テキストを2つの論理単位に分割し,それぞれ論理グラフと構文グラフを構築する。
推論プロセスは、人間の認知と整合した論理単位を用いることで解釈可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 08:34:59 GMT)
Imagining, Studying and Realising A Less Harmful App Ecosystem [10.7] モバイルアプリ内でのデジタル被害を調査・対処するための,これまで未検討のコンセプトであるモバイルアプリ拡張について検討する。
我々は,システム開発が盛んで慎重な結果として,Android用のプリペイド・ツー・ユース・実装を提案する。
本手法は,モバイルアプリにおけるデジタル被害の追跡研究の多種多様な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:45:37 GMT)
3D Object Detection with a Self-supervised Lidar Scene Flow Backbone [10.3] 本稿では,下流3次元視覚タスクのための汎用クラウドバックボーンモデルを学習するために,自己指導型トレーニング戦略を提案する。
我々の主な貢献は、学習の流れと動きの表現を活用し、自己教師付きバックボーンと3D検出ヘッドを組み合わせることである。
KITTIとnuScenesベンチマークの実験により、提案した自己教師付き事前学習は3次元検出性能を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 07:53:29 GMT)
Scheduling with Speed Predictions [10.2] 本稿では,ジョブの処理時間ではなく,マシンの速度が不明な速度ロスのスケジューリング問題について検討する。
我々の主な結果は、$mineta2 (1+epsilon)2 (1+epsilon)(2+2/alpha)$近似を達成するアルゴリズムである。
予測が正確であれば、この近似は以前最もよく知られた2-1/m$の近似よりも改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 23:39:41 GMT)
Exposing Deepfake Face Forgeries with Guided Residuals [9.9] 本稿では,Deepfake が生成した顔画像を公開するためのガイド付き残差ネットワーク GRnet を提案する。
GRnetは、4つのパブリックフェイクフェイスデータセットにおける最先端の作業よりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 08:58:19 GMT)
Streaming Inference for Infinite Non-Stationary Clustering [9.8] 非定常データの連続的なストリームから教師なしの方法で学習することは、知的なエージェントが直面する最も一般的で最も困難な設定の1つであることは間違いない。
ここでは、クラスタリング(混合モデリング)の文脈における3つの条件(教師なし、ストリーミング、非定常)の学習を攻撃する。
我々は、混合モデルに新しいクラスタをオンラインで作成できる新しいクラスタリングアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:05:18 GMT)
Understanding CNNs from excitations [9.3] 本稿では,ニューラルネットワークに対する新しい認知的アプローチであるPANEを提案する。
PANE の指導のもと,CNN のようなモデルに対して IOM という新しいサリエンシマップ表現法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 14:27:35 GMT)
One Weird Trick to Improve Your Semi-Weakly Supervised Semantic
Segmentation Model [8.4] 半弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(SWSSS)は、ピクセルレベルのラベルを持つ少数の画像と、画像レベルのラベルのみを持つ多くの画像に基づいて、画像内のオブジェクトを識別するモデルを訓練することを目的としている。
既存のほとんどのSWSSSアルゴリズムは、画像分類器からピクセルレベルの擬似ラベルを抽出する。
本稿では,擬似ラベルを抽出する代わりに,その分類器を分類器として利用する予測フィルタリング法を提案する。
この単純な後処理メソッドをベースラインに追加すると、従来のSWSSSアルゴリズムと競合する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:46:41 GMT)
Cumulative Stay-time Representation for Electronic Health Records in
Medical Event Time Prediction [8.3] 累積滞留時間表現(CTR)と呼ばれる新しいEMHデータ表現を提案する。
CTRはそのような累積的な健康状態を直接モデル化する。
我々は、ターゲットデータに適合する柔軟性を持つニューラルネットワークに基づくトレーニング可能なCTRの構築を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:54:35 GMT)
Giallar: Push-Button Verification for the Qiskit Quantum Compiler [8.1] Giallarは量子コンパイラの完全自動検証ツールキットである。
コンパイラーが量子回路のセマンティクスを保存することを自動的に検証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 05:37:18 GMT)
Rethinking Gradient Operator for Exposing AI-enabled Face Forgeries [7.5] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、微妙な操作トレースではなく、コンテンツの特徴を学習する傾向がある。
本研究では,顔偽造を暴露するグラデーション演算子の利点を再考し,勾配演算子とCNNを組み合わせることによって2つのプラグ・アンド・プレイモジュールを設計する。
実験により、提案したネットワークは、5つの公開データセットの以前の作業よりも優れた結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:28:26 GMT)
HarmoF0: Logarithmic Scale Dilated Convolution For Pitch Estimation [7.5] 本稿では,多重レート拡張因果畳み込み法(MRDC-Conv)を導入し,対数スケールスペクトログラムの高調波構造を効率的に捉える。
ピッチ推定においてMRDC-Convと他の拡張畳み込みを評価するために,完全畳み込みネットワークであるHarmoF0を提案する。
その結果、このモデルはDeepF0より優れ、3つのデータセットで最先端のパフォーマンスが得られ、同時に90%以上のパラメータが減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 16:45:20 GMT)
Stability-driven Contact Reconstruction From Monocular Color Images [7.4] 物理的接触は、手動状態の復元にさらなる制約を与える。
既存の手法では、接触ラベル付きデータセットから距離閾値または事前に駆動される手動接触を最適化する。
我々のキーとなる考え方は、単分子画像から直接接触パターンを再構築し、シミュレーションの物理的安定性基準を利用して最適化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 12:23:06 GMT)
Sequence Learning and Consolidation on Loihi using On-chip Plasticity [7.0] 我々は,Loihiチップのオンチップ可塑性能力を用いたニューロモルフィックハードウェアの予測学習モデルを開発した。
我々のモデルは、オンライン予測学習モデルは、オンチップの可塑性を持つニューロモルフィックハードウェアにデプロイできるという概念実証の役割を果たしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 04:18:50 GMT)
A Two Parameters Equation for Word Rank-Frequency Relation [6.9] f (r;s,t) = left(fracr_tt maxrright)1-s left(fracr_tt max+t cdot r_tt expr+t cdot r_tt expright)1+(1+t)s ] ここで $r_tt max$ と $r_tt exp$ は最大値と期待値である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 04:07:59 GMT)
Meaningful Context, a Red Flag, or Both? Users' Preferences for Enhanced
Misinformation Warnings on Twitter [6.7] 本研究では,ソーシャルメディア上での誤情報のソフトモデレーションにおけるユーザ調整による改善を提案する。
私たちは337人の参加者によるユーザビリティ調査で、Twitterのオリジナルの警告タグを使ってA/B評価を実行しました。
参加者の大多数は、誤報の認識と回避に苦慮した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 22:47:49 GMT)
POLITICS: Pretraining with Same-story Article Comparison for Ideology
Prediction and Stance Detection [6.4] イデオロギーは政治科学研究の核心である。しかしながら、さまざまなジャンルのテキストでイデオロギーを特徴づけ、予測するための汎用的なツールはいまだに存在しない。
異なるイデオロギーのメディアによって書かれた記事の比較に依拠する,新しいイデオロギー駆動の事前学習目標を用いた事前学習言語モデルについて検討した。
我々のモデルPOLITICSは、イデオロギー予測と姿勢検出タスクにおける強力なベースラインと過去の最先端モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 02:10:05 GMT)
Emotion-Controllable Generalized Talking Face Generation [6.2] 顔形状を意識した感情音声生成手法を提案する。
本手法は,中性感情における対象の個人像を1枚だけ微調整することで,任意の顔に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:41:36 GMT)
Quartz: Superoptimization of Quantum Circuits (Extended Version) [6.2] 既存の量子コンパイラは、専門家が設計した回路変換を適用することで量子回路を最適化する。
任意の量子ゲート集合に対する回路変換を自動生成し検証する量子回路超最適化器であるQuartzを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 07:13:21 GMT)
Entity-aware Transformers for Entity Search [6.1] 本稿では,エンティティ強化BERTモデルにより,通常のBERTモデル上でのエンティティ指向クエリの有効性が向上することを示す。
また、エンティティ富化モデルによって提供されるエンティティ情報は、特にあまり普及していないエンティティに関連するクエリに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 11:53:59 GMT)
The Implicit Length Bias of Label Smoothing on Beam Search Decoding [6.0] ラベルの平滑化は出力シーケンスに長さのペナルティ項を暗黙的に適用し,短い翻訳に対してバイアスを与えることを示す。
我々は,ラベル平滑なモデル予測から不偏分布を復元するために,単純な修正関数を推論時に適用することにより,我々の理論を検証する。
この方法により、WMTの英語-ドイツ語、英語-フランス語、英語-チェコ語、英語-中国語のタスクは、ビームサイズ4で+0.3 BLEU、ビームサイズ200で+2.8 BLEUまで改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 05:25:56 GMT)
Large Neighborhood Search based on Neural Construction Heuristics [5.2] 時間窓を用いた車両経路問題の解法として,ニューラルネットワークを応用した学習構築法を提案する。
本手法では, グラフニューラルネットワークを用いて問題を符号化し, 解を自己回帰的に復号する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:38:19 GMT)
Multi-Task Text Classification using Graph Convolutional Networks for
Large-Scale Low Resource Language [5.2] Graph Convolutional Networks (GCN)は、単一のテキスト分類タスクで最先端の結果を得た。
マルチタスクテキスト分類にGCNを適用することは、未調査領域である。
我々は,4つの自然言語処理(NLP)タスクに対して,単一タスクとマルチタスク設定でGCNをTelugu言語に使用することを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 20:44:12 GMT)
Simple Techniques Work Surprisingly Well for Neural Network Test
Prioritization and Active Learning (Replicability Study) [5.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)のTIP(Test Input Prioritizers)は、一般的に非常に大規模なテストデータセットを効率的に処理するための重要なテクニックである。
Fengらは、非常に高速でシンプルなTIPであるDeepGiniを提案し、ニューロンやサプライズカバレッジのようなより精巧な技術よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 05:47:34 GMT)
Gradient Descent, Stochastic Optimization, and Other Tales [4.9] このチュートリアルは、勾配降下法と最適化法の形式的側面と非公式な側面の両方に対処することを避けない。
勾配降下は最適化を行う最も一般的なアルゴリズムの1つであり、機械学習タスクを最適化する最も一般的な方法である。
ディープニューラルネットワークでは、計算資源を節約し、サドルポイントから逃れるために、1つのサンプルまたはサンプルのバッチが続く勾配が使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 12:06:53 GMT)
SELC: Self-Ensemble Label Correction Improves Learning with Noisy Labels [4.9] ディープニューラルネットワークはノイズラベルを過度に適合させる傾向があり、結果として一般化性能は低下する。
ノイズラベルを段階的に補正し,モデルを改良する自己アンサンブルラベル補正法(SELC)を提案する。
SELCは、クラス条件、インスタンス依存、および実世界のラベルノイズの存在において、より有望で安定した結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:42:47 GMT)
A Deep Learning-based Integrated Framework for Quality-aware
Undersampled Cine Cardiac MRI Reconstruction and Analysis [4.8] 我々は, アンダーサンプルシネCMRデータの再構成, セグメンテーション, 下流解析のための品質制御統合フレームワークを提案する。
このフレームワークは、取得したデータが十分であれば、高品質な再構成やセグメンテーションを生成するのに十分なときに、取得を停止することができるラジアルk空間データのアクティブな取得を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:02:22 GMT)
RANG: A Residual-based Adaptive Node Generation Method for
Physics-Informed Neural Networks [4.6] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた偏微分方程式(PDE)の学習法は,従来の解法よりも魅力的な方法である。
PINNは様々なPDEを正確に解くのに成功しているが、計算効率の面では依然として改善が必要である。
PINNの効率的なトレーニングのために,Residual-based Adaptive Node Generation (RANG) アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 17:37:45 GMT)
Fast Continuous and Integer L-shaped Heuristics Through Supervised
Learning [4.5] 混合整数線形二段階プログラムの解を高速化する手法を提案する。
我々は,第2段階の要求の高い問題を解決することを目的としている。
私たちの中核となる考え方は、オンラインソリューションの時間を大幅に削減し、第一段階ソリューションの精度を小さくすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 13:15:32 GMT)
WeaNF: Weak Supervision with Normalizing Flows [4.4] 弱監督は、ノイズのあるラベル、カバレッジ、バイアスの問題を提起する。
ラベル付け関数を対象とする入力側データ分布を生成的にモデル化する。
各種弱監視データセットの有効性とモデル化能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:48:00 GMT)
Pseudo-PFLOW: Development of nationwide synthetic open dataset for
people movement based on limited travel survey and open statistical data [4.2] 人フローデータは、都市や商業計画、災害管理など様々な分野で活用されている。
本研究では,一般統計と旅行調査データを組み合わせた擬似人流データを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 05:13:53 GMT)
Triangular Dropout: Variable Network Width without Retraining [4.1] レイヤ幅は、ネットワークが学習し、ソリューションの複雑さを決定する能力に影響を与える。
我々は、この制限を持たない三角形のドロップアウトと呼ばれる新しい層設計を提案する。
トレーニング後、層幅を任意に減らし、狭さのために性能を交換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:58:16 GMT)
Exploration in Deep Reinforcement Learning: A Survey [4.1] スパース報酬問題の解決には探索技術が重要である。
スパース報酬問題では報酬は稀であり、エージェントがランダムに振る舞うことで報酬を見つけられないことを意味する。
本総説では,既存探査手法の概要について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 12:03:44 GMT)
FedDKD: Federated Learning with Decentralized Knowledge Distillation [3.9] 分散知識蒸留法(FedDKD)を応用した新しいフェデレートラーニングフレームワークを提案する。
我々は、FedDKDが、いくつかのDKDステップにおいて、より効率的なコミュニケーションと訓練により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, 2 May 2022 07:54:07 GMT)
Teaching BERT to Wait: Balancing Accuracy and Latency for Streaming
Disfluency Detection [3.9] BERTをベースとしたシーケンスタギングモデルは,リアルタイムに分散を検出することができる。
モデルは、インクリメンタルな拡散検出に関する最近の研究と比較して、最先端のレイテンシと安定性のスコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 02:13:24 GMT)
A very preliminary analysis of DALL-E 2 [3.8] DALL−E2システムは、入力テキストをキャプションとして対応する独自の合成画像を生成する。
私たちのプロンプトは、ここ数週間で紹介された典型的なものよりも、意図的にはるかに難しかったのです。
一方、どのプロンプトも10枚の画像はすべて私たちの要求を満足させませんでした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 19:35:26 GMT)
The Multivariate Community Hawkes Model for Dependent Relational Events
in Continuous-time Networks [3.6] ブロックモデル(SBM)は、ネットワークデータのための最も広く使われている生成モデルの一つである。
本稿では,マルチ変数コミュニティホークス(MULCH)モデルを提案する。
提案したMULCHモデルは,予測および予測生成タスクにおいて,既存のモデルよりもはるかに正確であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 04:08:44 GMT)
DeepGraviLens: a Multi-Modal Architecture for Classifying Gravitational
Lensing Data [3.4] DeepGraviLensは、1つの非レンズ系と3つのレンズ系に属する時間データを分類する新しいネットワークである。
検討されたデータセットによっては、アート精度の現在の状態を$approx$19%から$43%に越えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 07:45:51 GMT)
Unsupervised Denoising of Optical Coherence Tomography Images with
Dual_Merged CycleWGAN [3.4] そこで我々は,網膜CT画像復調のためのDual-Merged Cycle-WGANと呼ばれる新しいサイクル一貫性生成適応ネットを提案する。
本モデルでは,2つのCycle-GANネットワークとデクリミネータとワッセルシュタイン損失を併用して,優れたトレーニング安定性と性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 07:38:19 GMT)
A Survey on Uncertainty Toolkits for Deep Learning [3.1] ディープラーニング(DL)における不確実性推定のためのツールキットに関する第1回調査について述べる。
モデリングおよび評価能力に関する11のツールキットについて検討する。
最初の2つは、それぞれのフレームワークに大きな柔軟性とシームレスな統合を提供するが、最後の2つは、より大きな方法論的スコープを持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 17:23:06 GMT)
On verifying expectations and observations of intelligent agents [3.1] パブリック・オブザーバ・ロジック (Public Observation logic, POL) は、エージェントの期待とエージェントの観察を推論するダイナミック・エピステミック・ロジックの変種である。
本研究では,POLのモデルチェック問題の計算複雑性について検討し,そのPSPACE完全性を証明する。
本研究では,POLモデル検査の適用性を実証し,対話システムの異なる特性と特徴を,システムの異なる期待と(マッチング)観察に対して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 10:09:49 GMT)
Predicting Time-to-conversion for Dementia of Alzheimer's Type using
Multi-modal Deep Survival Analysis [2.9] アルツハイマー病神経画像イニシアチブデータベースにおいて,MRI,遺伝子,CDCデータモダリティから63種類の特徴を有する401名の被験者を用いた。
以上の結果より, 遺伝学的特徴が生存率に最も寄与しているのに対し, CDC的特徴が最も寄与していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 20:10:10 GMT)
Real Time On Sensor Gait Phase Detection with 0.5KB Deep Learning Model [2.8] 畳み込みニューラルネットワークによる歩行位相検出は正確な分類を提供するが、高い計算コストを必要とする。
本稿では、0.5KBのモデルサイズと毎秒67Kの操作しか必要とせず、95.9%の精度で、幅と深さを縮小したU-Netのようなモデルでセグメント化に基づく歩行位相検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:59:56 GMT)
An exact quantum hidden subgroup algorithm and applications to solvable
groups [2.5] 隠れた部分群問題に対する時間正確な量子アルゴリズムを、Z_mkn$で示す。
また、位数が m と同じ(おそらく未知の)素因子を持つアーベル群と可解群の構造を計算するための応用も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 12:21:41 GMT)
Efficient Accelerator for Dilated and Transposed Convolution with
Decomposition [2.2] 本稿では,拡張畳み込みと転置畳み込みをそれぞれ分解して冗長計算を省略する設計を提案する。
提案したアーキテクチャは、87.8%のサイクルカウントを削減し、8.2倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 10:05:03 GMT)
A Novel Approach to Fairness in Automated Decision-Making using
Affective Normalization [2.0] 本研究では、感情的、社会的に偏りのある成分を測定する方法を提案し、その除去を可能にする。
つまり、意思決定のプロセスを考えると、これらの感情的測定は決定における感情的バイアスを排除し、メソッド自体によって定義されたカテゴリの集合を公平にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 11:48:53 GMT)
The membership problem for constant-sized quantum correlations is
undecidable [2.0] 測定結果の数と測定結果の数が固定された,一定サイズの相関関係の族が存在することを示す。
これは量子相関集合に対して与えられる記述の種類に強い制約を与える。
本証明は, 線形システム非局所ゲームにおいて, 量子自己検定法と第3著者の判定不能結果を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 14:52:57 GMT)
Performance Weighting for Robust Federated Learning Against Corrupted
Sources [1.8] 分散機械学習の計算パラダイムとしてフェデレートラーニングが登場している。
現実世界のアプリケーションでは、フェデレーションされた環境は、好意的なクライアントと悪意のあるクライアントの混在によって構成される。
局所重みの標準的グローバルアグリゲーション方式は, クライアントの破損の有無で非効率であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 20:01:44 GMT)
Insider Stories: Analyzing Internal Sustainability Efforts of Major US
Companies from Online Reviews [1.7] 企業が男女平等、多様性、一般職員の福祉を支えているかどうかを確定することは困難である。
ISE(Internal Sustainability Efforts)を反映した6次元フレームワークの開発と評価を行った。
2008-2020年の間、米国全体で104の大企業の350万以上の従業員レビューを集めました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:24:56 GMT)
State-of-the-art in Open-domain Conversational AI: A Survey [1.7] 我々は,SoTAのオープンドメイン会話型AIモデルについて,今後の研究を刺激する上で有効な課題を提示する目的で調査する。
問題を取り巻く倫理的議論をガイドするために,対話型AIの性別に関する統計情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 15:08:18 GMT)
A Real Time 1280x720 Object Detection Chip With 585MB/s Memory Traffic [1.6] 本稿では,ハードウェアとソフトウェアを併用した低メモリトラフィックDLAチップを提案する。
メモリ帯域幅のハードウェア利用を最大化するために,オブジェクト検出モデルをグループ融合対応モデルに変形・融合する。
これにより、YOLOv2のメモリトラフィックは2.9GB/sから0.15GB/sに削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:58:39 GMT)
Seeding Diversity into AI Art [1.4] 生成的敵ネットワーク(GAN)は、1つのイメージを真空で生成するが、製品が以前作成されたものとどのように異なるかという新しい概念は欠如している。
進化的アルゴリズムの新規性保存機構をGANの力と組み合わせたアルゴリズムが、創造的プロセスを善で斬新な出力へと意図的に導くことができると想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 10:40:52 GMT)
NHA12D: A New Pavement Crack Dataset and a Comparison Study Of Crack
Detection Algorithms [1.4] 本稿では, アートクラック検出アルゴリズムの性能を評価するために, 比較検討を行った。
異なる視点と舗装タイプを持つ画像を含むより包括的アノテート舗装クラックデータセット(NHA12D)を提案する。
全体としては、VGG-16をバックボーンとするU-Netモデルは、最高のオールアラウンド性能を持つが、一般的にはコンクリート製の継手とひび割れを区別することができない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 20:22:50 GMT)
Efficient variational synthesis of quantum circuits with coherent
multi-start optimization [1.3] 我々は、CNOTゲートと任意の1量子ビット(1q)ゲートからなるゲート集合に合成する問題を考察する。
私たちが提案する重要なアイデアは、IDゲートとCNOTゲートの間を補間できるパラメタライズされた2量子ビット(2q)位相ゲートを使用することである。
このアーキテクチャの一貫性のある最適化と1qゲートは、実際驚くほどうまく機能しているようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:00:03 GMT)
Emergent statistical mechanics from properties of disordered random
matrix product states [1.3] 我々は、その非平衡およびエントロピーの性質に関して、物質の自明な相における総称状態の図を導入する。
我々は、乱数行列積状態がハミルトンの時間発展の下で圧倒的な確率と指数関数的によく一致することを証明した。
また、レンニエントロピーの絡み合いに関する2つの結果も証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 08:58:27 GMT)
PSI Draft Specification [1.2] この文書は、2013年に終了したProtocols and Structures for Inferenceプロジェクトの一部として開発された、HTTP上で機械学習サービスを提供するためのドラフト仕様を提示する。
マシンラーニングをサービスとして提供する動機と、それに続くサービスの本質的かつオプション的なコンポーネントの説明を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 02:42:16 GMT)
A Performance-Consistent and Computation-Efficient CNN System for
High-Quality Automated Brain Tumor Segmentation [1.2] CNNをベースとした完全自動脳-運動-隔離システムの開発研究は急速に進展している。
実際に適用可能なシステムには、優れた処理品質と信頼性が不可欠です。
提案方式のCNNは2つの特徴を持つユニークな構造を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 22:10:36 GMT)
Efficient quantum algorithm for nonlinear reaction-diffusion equations
and energy estimation [1.1] 非線形偏微分方程式(PDE)の類に対する[1]に基づく効率的な量子アルゴリズムを開発する。
導関数情報を抽出するためにエンコードする量子状態を後処理することで、溶液中の平均2乗運動エネルギーを推定する方法を示す。
応用として、古典物理学における解釈を持つフィッシャー-KPP方程式とアレン-カーン方程式を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:15:32 GMT)
Lightweight Image Enhancement Network for Mobile Devices Using
Self-Feature Extraction and Dense Modulation [1.0] 低解像度の入力画像から細部、テクスチャ、構造情報を復元するために、軽量画像強調ネットワークを提案する。
提案するネットワークは,低画質画像から変調パラメータを生成する自己特徴抽出モジュールを含む。
実験結果は,定量評価と定性評価の両方の観点から,既存手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 12:35:08 GMT)
Amplitude Amplification for Optimization via Subdivided Phase Oracle [0.9] 振幅増幅の修正版を用いて最適化問題を解くアルゴリズムを提案する。
数値シミュレーションにより, 対象値の正規分布, 歪正規分布, 指数分布分布に対して, 最適解の確率を増幅するアルゴリズムが有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 01:14:27 GMT)
The Theory of Artificial Immutability: Protecting Algorithmic Groups
Under Anti-Discrimination Law [0.8] 本論では,北米およびヨーロッパの非差別主義,法律,法学におけるアルゴリズム群の法的地位について考察する。
本稿では,AIグループを法の範囲に含めることを目的とした,新たな危害理論である「人工不変性理論」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 19:19:43 GMT)
Augmenting QAOA Ansatz with Multiparameter Problem-Independent Layer [0.8] 提案したQAOA+アンサッツは、標準QAOAよりも多くのトレーニング可能な古典的パラメータを使用しながら、代替のマルチ角QAOAアンサッツよりも優れていることを示す。
さらに、提案したQAOA+アンサッツは、標準QAOAよりも多くのトレーニング可能な古典的パラメータを使用しながら、ほとんどの場合、代替マルチ角QAOAアンサッツよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 20:14:08 GMT)
Boson Sampling for Generalized Bosons [0.8] 一般ボソン」の例としては、ボソン対やスピンがある。
回路QEDおよびイオントラッププラットフォームにおける一般ボソンサンプリングの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 13:44:05 GMT)
Hausa Visual Genome: A Dataset for Multi-Modal English to Hausa Machine
Translation [0.8] この研究は、Hausa Visual Genome (HaVG) を提示する。
データセットは32,923の画像とそれらの記述からなり、トレーニング、開発、テスト、チャレンジテストセットに分けられる。
HaVGはその種類の最初のデータセットであり、ハウサ・イングリッシュ機械翻訳、マルチモーダル・リサーチ、画像記述に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:05:35 GMT)
RangeSeg: Range-Aware Real Time Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds [0.6] 本稿では、異なるLiDARレーザビームの不均一領域分布の利点を生かし、レンジアウェア・インスタンスセグメンテーション・ネットワークであるレンジセグメンテーション・ネットワークを提案する。
KITTIデータセットの実験では、RangeSegは最先端のセマンティックセマンティックセグメンテーション手法よりも、大幅に高速化されている。
RangeSegパイプライン全体はNVIDIAtextsuperscripttextregistered JETSON AGX Xavierのリアルタイム要件を満たしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:57:59 GMT)
Quantum Correlations in the Minimal Scenario [0.6] 量子相関の最小のシナリオでは、2つの観測可能量からそれぞれ2つの可能な結果を選ぶことができる。
結果として生じる4次元凸体($mathcalQ$)は量子情報理論の基本である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:17:39 GMT)
A Library Perspective on Nearly-Unsupervised Information Extraction
Workflows in Digital Libraries [0.6] 情報抽出は、デジタルライブラリの新規かつ効果的なアクセスパスをサポートすることができる。
本稿では,デジタルライブラリがこのような抽出をどのように扱えるのか,その品質が実際に十分なのか,という問題に対処する。
我々は、百科事典(Wikipedia)、薬局、政治学の各分野のケーススタディで分析し、教師なし抽出に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 08:11:32 GMT)
Using Machine Learning to Evaluate Real Estate Prices Using Location Big
Data [0.5] 一般的な回帰モデルとツリーベースモデルの予測能力を向上させるために,モバイル位置情報が有効かどうかを検討する。
本研究では,1週間あたり500m以内の利用者を収集した不動産データから,個別の資産にアタッチすることで,移動データを処理した。
これらの動的国勢調査の特徴に加えて, 住民数, 通勤者数, 通勤者数, 住民数など, 静的な国勢調査特徴も含んでいた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 19:58:18 GMT)
Zebra: Memory Bandwidth Reduction for CNN Accelerators With Zero Block
Regularization of Activation Maps [0.1] アクティベーションマップ(Zebra)のゼロブロック正規化により,非重要なブロックを動的に刈り取ることを提案する。
実験結果から,Tiny-Imagenet上でのResnet-18のメモリ帯域幅の70%を,ネットワークスライミングの組み合わせにより1%の精度低下と2%の精度向上で削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:57:17 GMT)
Pre-RTL DNN Hardware Evaluator With Fused Layer Support [0.1] 本稿では,従来の層間処理と,低帯域幅要求に対する融合層処理をサポートするRTL前評価器を提案する。
実験の結果、層融合方式は55.6%のメモリ帯域幅削減、36.7%のレイテンシ改善、49.2%のエネルギー削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:58:57 GMT)
PSCNN: A 885.86 TOPS/W Programmable SRAM-based Computing-In-Memory
Processor for Keyword Spotting [0.1] 本稿では,複数のより小さなCIMマクロではなく,1つの大きなCIMマクロを持つプログラマブルCIMプロセッサを提案する。
提案アーキテクチャでは,解凍あるいは独立な畳み込み/プーリング操作をサポートするために,プール書き込み方式を採用し,35.9%のレイテンシ削減を実現している。
TSMC 28nm技術で作製された設計は、150.8 GOPSスループットと885.86 TOPS/W電力効率を10MHzで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:58:18 GMT)
BSRA: Block-based Super Resolution Accelerator with Hardware Efficient
Pixel Attention [0.1] 本稿では,ハードウェア効率のよいハードウェアアクセラレーションを提案する。
最終的な実装は、TSMC 40nm CMOSプロセスで毎秒30フレームのフルHD画像再構成をサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:56:29 GMT)
3D Convolutional Neural Networks for Dendrite Segmentation Using
Fine-Tuning and Hyperparameter Optimization [0.1] 我々は3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングし、3Dデータセットをセグメント化する。
訓練された3D CNNは、わずか60秒で852 x 852 x 250のボクセル3Dボリュームを分割することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 19:20:05 GMT)
TuGeBiC: A Turkish German Bilingual Code-Switching Corpus [0.0] トルコ・ドイツのバイリンガルからの自然発声サンプルの収集, 転写, アノテーションのプロセスについて述べる。
データは手動でトークン化され、正規化され、すべての適切な名前(会話で言及された参加者や場所の名前)が偽名に置き換えられた。
結果として得られたコーパスは、研究コミュニティで自由に利用できるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 12:53:05 GMT)
Transition to chaos in extended systems and their quantum impurity
models [0.0] カオスは量子情報処理スキームに根本的な制限を課す。
量子光学デバイスに関連する空間的に拡張された量子多体系におけるカオスの発生について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:01:09 GMT)
Tight Product Monogamy Inequality for Entanglement [0.0] 純三部系の共起性に対する積形式における厳密な一夫一婦制関係を証明した。
我々は、正準3量子状態を含むいくつかの例で、我々の関係を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:58:55 GMT)
TRUST XAI: Model-Agnostic Explanations for AI With a Case Study on IIoT
Security [0.0] 我々は,トランスパラシー・アポン・統計理論(XAI)という普遍的XAIモデルを提案する。
TRUST XAIが, 平均成功率98%の新しいランダムサンプルについて, どのように説明するかを示す。
最後に、TRUSTがユーザに対してどのように説明されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:44:27 GMT)
Switching of the information backflow between a helical spin system and
non-Markovian bath [0.0] 非マルコフマグノン貯留層に結合したスピン鎖の散逸ダイナミクスについて検討した。
鎖のキラリティは磁力結合によって形成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 15:32:08 GMT)
Superredundancy: A tool for Boolean formula minimization complexity
analysis [0.0] 超冗長節 (superredundant clause) は、公式の解法閉鎖において冗長な節である。
逆の超冗長性の概念は、与えられたものと同値であるすべての最小のCNF式における節のメンバシップを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:17:52 GMT)
Skeptical binary inferences in multi-label problems with sets of
probabilities [0.0] 複数ラベル問題に対する分布的に堅牢で懐疑的な推測を行うことの問題点を考察する。
懐疑論により、我々はこの集合内のすべての分布に対して真であるような推論のみを有効とみなすことができると理解する。
特にハミング損失の場合、多ラベル問題における共通損失関数について検討し、この設定において懐疑的な推論がいかに可能かを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 05:37:53 GMT)
Shedding Light on Blind Spots: Developing a Reference Architecture to
Leverage Video Data for Process Mining [0.0] 本稿では,コンピュータビジョンとプロセスマイニングのギャップを埋めるための参照アーキテクチャを提案する。
提案した参照アーキテクチャのプロトタイプインスタンス化により,非構造化ビデオデータからプロセス関連イベントのほとんどを自動的に抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 16:13:28 GMT)
Saliency map using features derived from spiking neural networks of
primate visual cortex [0.0] 生体視覚システムにインスパイアされた,デジタル画像の鮮度マップ作成のためのフレームワークを提案する。
これらの領域間の接続性をモデル化するために、スパイクニューラルネットワーク(SNN)シミュレータであるCARLsimライブラリを使用する。
CARLsimが生成したスパイクは抽出された特徴として機能し、私たちの唾液検出アルゴリズムに入力します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:52:39 GMT)
Revisiting Gaussian Neurons for Online Clustering with Unknown Number of
Clusters [0.0] 参照するクラスタ数の最大限のオンラインクラスタリングを行う、新しいローカルラーニングルールが提示される。
実験結果は,学習パラメータの安定性を多数のトレーニングサンプルで実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 14:01:40 GMT)
Revisiting Classical Multiclass Linear Discriminant Analysis with a
Novel Prototype-based Interpretable Solution [0.0] LDA++と呼ばれる古典的なLDAに新しいソリューションを導入し、1つのクラスタと類似度を測定するものとして解釈可能な$C$の機能を提供する。
この新しい解法は次元還元と多クラス分類の間に橋渡しされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 06:12:42 GMT)
Reproducing Kernels and New Approaches in Compositional Data Analysis [0.0] 人間の腸内マイクロバイオームのような構成データを分析するには、データの形状を慎重に扱う必要がある。
本研究では、合成データが本質的に射影的であるというキーとなる観察に基づいて、構成領域を群作用によって外される球の商位相として再解釈する。
この構成データのためのRKHSの構築は、今後の方法論開発のために広く研究の道を開くだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:46:23 GMT)
Reply to arXiv:2203.14555 [0.0] このコメントは A. Jadczyk と A.M. Schlichtinger によるarXiv:2203.14555 の主張を否定している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 16:46:49 GMT)
Random-Matrix Approach to Transition-State Theory [0.0] 我々は、第1ハミルトニアンに結合された散乱チャネルから第2ハミルトニアンに結合された散乱チャネルへの遷移の確率を計算する。
トンネルの形成と崩壊の非常に厚いバリアを抜けるトンネルは、より一般的に維持される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 08:01:06 GMT)
Quantum information entropies for a soliton at hyperbolic well [0.0] シャノンのエントロピーとフィッシャーの位置依存質量の情報を算出する。
ハミルトニアン作用素がエルミート作用素であるためには、Zhu-Kroemer によって順序付けられた定常シュル「オーディンガー方程式を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 14:09:22 GMT)
Physics-aware Reduced-order Modeling of Transonic Flow via
$\beta$-Variational Autoencoder [0.0] 本研究では,この問題に対処するために,$beta$-variational autoencoder を用いた物理対応低次モデリングを提案する。
また、これらの「物理認識」LVはデータセットの生成要因である物理パラメータに対応することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 01:33:17 GMT)
On the generalization capabilities of FSL methods through domain
adaptation: a case study in endoscopic kidney stone image classification [0.0] 本研究では,メタラーニングに基づく数ショット学習手法を用いて,データ分散シフトを緩和する手法を提案する。
その結果, 5-way 5-shot と 5-way 20-shot では, それぞれ74.38%, 88.52%の精度でドメインシフトを処理できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 13:08:31 GMT)
Mono-surrogate vs Multi-surrogate in Multi-objective Bayesian
Optimisation [0.0] 目的関数毎に代理モデルを構築し、スカラー化関数分布がガウス的でないことを示す。
標準ベンチマークや実世界の最適化問題に対する既存手法との比較は,マルチサロゲート方式の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 09:25:04 GMT)
Modeling and mitigation of occupational safety risks in dynamic
industrial environments [0.0] 本稿では,データ駆動方式で安全リスクを連続的かつ定量的に評価する手法を提案する。
オンライン形式で安全データからこのモデルを校正するために、完全なベイズ的アプローチが開発されている。
提案したモデルは自動意思決定に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 13:04:25 GMT)
Mesoscopic transport signatures of disorder-induced non-Hermitian phases [0.0] 本研究では, 2次元(2次元)ディラック半金属のグリーン関数記述における障害誘発例外点(EP)の基本量子輸送特性への影響について検討する。
EPはディラック点における有限標本のほぼ消滅した伝導性を、障害強度で増大する大きさの値に促進する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 10:32:47 GMT)
Is gravitational entanglement evidence for the quantization of
spacetime? [0.0] 重力場のみを介して相互作用する2つの粒子間の絡み合いを観測する実験は、重力を定量化する必要があるかどうかのテストとして提案されている。
古典的時空における量子物質の重力相互作用に関するパラメトリケートモデルを提案し、量子力学のデ・ブロイ=ボームの定式化に着想を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 14:37:24 GMT)
Human-in-the-loop online multi-agent approach to increase
trustworthiness in ML models through trust scores and data augmentation [0.0] 本稿では,機械エージェントと人エージェントを併用したマルチエージェントシステムを提案する。
我々は,MNISTおよびFashionMNISTデータセットの劣化バージョンに基づくシステムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 10:33:54 GMT)
FundusQ-Net: a Regression Quality Assessment Deep Learning Algorithm for
Fundus Images Quality Grading [0.0] 緑内障、糖尿病網膜症、加齢に伴う黄斑変性は、視力障害や視覚障害の主な原因である。
このプロセスの鍵となるステップは、人間のオペレータや機械学習モデルによってこれらが解釈可能であることを確認するために、ベース画像の品質を自動的に見積もることである。
本稿では,この新たな尺度に対して,新たな基礎画像品質尺度とディープラーニング(DL)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:01:34 GMT)
Forecasting Market Changes using Variational Inference [0.0] 変動推論を用いた株式指数・ポートフォリオの短期市場変化予測手法(VI)を導入する。
VIは、複雑な確率密度を推定するために最適化技術を使用する機械学習アプローチである。
ポートフォリオを考えると、提案手法は正常市場と揮発市場の両方で有用な予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 01:19:37 GMT)
Fermionic correlation functions from randomized measurements in
programmable atomic quantum devices [0.0] 超低温原子実験における2点と4点のフェルミオン相関を推定するための測定プロトコルを提供する。
本稿では,量子化学問題を解くための変分量子固有解法アルゴリズムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 15:29:21 GMT)
Exact Universal Chaos, Speed Limit, Acceleration, Planckian Transport
Coefficient, "Collapse" to equilibrium, and Other Bounds in Thermal Quantum
Systems [0.0] 熱多体系に「局所不確実性関係」を導入する。
我々の結果は、多くの天体量子系において、エネルギー固有状態へのほぼ瞬間的な「崩壊」がいかにして起こるかに光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 13:56:03 GMT)
Entanglement Forging with generative neural network models [0.0] ハイブリッド量子-古典的変分アンゼ」は、量子リソースオーバーヘッドを下げるために絡み合いを鍛えることができることを示す。
この方法は観測者の期待値の固定精度を達成するのに必要な測定値の数で効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 14:29:17 GMT)
Ensemble pruning via an integer programming approach with diversity
constraints [0.0] 本稿では、二項分類問題を考察し、最適部分集合を選択する整数プログラミング(IP)アプローチを提案する。
アンサンブルにおける最小の多様性レベルを確保するための制約も提案する。
本手法は, 文学において最もよく使われている刈り取り法と比較して, 競争力のある結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 17:59:11 GMT)
Edge modes as dynamical frames: charges from post-selection in generally
covariant theories [0.0] 我々は、重力エッジモードを動的参照フレームとして識別する共変位相空間形式に基づくフレームワークを開発する。
ゲージ群に対する動的参照フレームとして機能することにより、エッジモードはゲージ不変境界条件の付与を可能にする。
境界条件と保存されたプレシンプレクティック構造を共に適切な境界動作に符号化する方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 13:51:45 GMT)
Dissimilar collective decay and directional emission from two quantum
emitters [0.0] 1次元導波路を介して結合された2つの遠方の量子エミッタのシステムについて検討する。
集団放出の開始は非同時である。
このような方向放射を様々なパラメータの関数として特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:38:23 GMT)
Deterministic Approximate EM Algorithm; Application to the Riemann
Approximation EM and the Tempered EM [0.0] 我々は、Eステップの決定論的近似に対して、最先端の収束を保証する理論的枠組みを導入する。
我々は、難解なEステップに対して、このフレームワークに適合するいくつかの近似を理論的および経験的に分析する。
我々は、新しい非研究プロファイルが、敵の初期化を逃れるのにどう役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 11:55:32 GMT)
Design equivariant neural networks for 3D point cloud [0.0] この研究は、既存の3Dポイントクラウドに対するニューラルネットワークの一般化と堅牢性の向上を目指している。
ポイントクラウドの同変モデルを設計する際の大きな課題は、モデルのパフォーマンスと複雑さをトレードオフする方法である。
提案手法は汎用的であり、群同変ニューラルネットワークに対する基本的なアプローチを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 02:57:13 GMT)
Demonstration of universal time-reversal for quantum processes [0.0] 量子物理学は、決定論的普遍的時間反転を可能にすることを示す。
偏極状態の離散時間進化を95%以上の平均状態忠実度で再現し,本プロトコルを実証する。
我々のプロトコルは、量子過程の知識を必要とせず、実行時に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:00:04 GMT)
Decoherence and energy flow in the sunburst quantum Ising model [0.0] 逆場量子イジング環からなる量子サンバーストスピンモデルの加熱後のユニタリダイナミクスについて検討する。
内部イジングリングの探査装置として解釈できる外部量子ビットのデコヒーレンスとエネルギー貯蔵を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 20:55:55 GMT)
Counting distinct states in physical dynamics [0.0] 我々は、異なる(直交的な)状態の有限最大数は他の物理学の基本量を定義することを示した。
有限個の異なる状態も測定の分解を制限し、古典時空を効果的に離散化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 17:47:39 GMT)
Classical and Quantum Solvers for Joint Network/Servers Power
Optimization [0.0] 通信とICTドメインのデジタルトランスフォーメーションは、通信事業者にいくつかの新しい課題を提起している。
これらの課題は、データセンターにおける仮想リソースの次元化とスケジューリングのような複雑な問題を解決する必要がある。
仮想データセンターでは,ネットワーク/サーバの電力消費を最小化して仮想マシンの統合を行なわなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 19:17:58 GMT)
Can quantum mechanics breed negative masses? [0.0] カシミール効果は、量子場理論における静的負のエネルギー密度の存在を実現する。
我々は、カシミール設定からより一般的な状況への出発点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:55:28 GMT)
Assessing unconstrained surgical cuttings in VR using CNNs [0.0] 我々は,データ拡張技術を用いて作成したデータセットに基づいて訓練された非拘束的外科的切削を評価するのに適した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 14:32:59 GMT)
Applications of Deep Learning to the Design of Enhanced Wireless
Communication Systems [0.0] ディープラーニング(DL)ベースのシステムは、抽出可能なモデルが存在しないような、ますます複雑なタスクを処理できる。
この論文は、物理層におけるDLの潜在能力を解き放つための様々なアプローチを比較することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:02:14 GMT)
An improvement to a result about graph isomorphism networks using the
prime factorization theorem [0.0] ユニークな素因数分解定理は可算集合 $mathcalX$ 上の函数の存在を示すために用いられる。
和アグリゲーター函数は、有限サイズの$mathcalX$のすべての多重集合に対して射影的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:16:32 GMT)
An efficient approximation for accelerating convergence of the numerical
power series. Results for the 1D Schr\"odinger's equation [0.0] 数値行列ヌメロフアルゴリズムは、中央クーロンポテンシャルに対する定常シュリンガー方程式を解くために用いられる。
収束を加速する効率的な近似法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:41:18 GMT)
ASTROMER: A transformer-based embedding for the representation of light
curves [0.0] 本稿では,光曲線の表現を生成する変換器モデルASTROMERを提案する。
本ライブラリには,ディープラーニングモデルの性能向上に使用可能な事前学習モデルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:58:56 GMT)
AI-Driven Contextual Advertising: A Technology Report and Implication
Analysis [0.0] プログラム広告はデジタル広告空間の自動オークションである。
文脈広告に対する関心は、部分的には現在の個人データへの依存に対する反作用である。
人工知能(AI)の発展により、コンテキストのより深いセマンティックな理解が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 13:44:58 GMT)
ADDAI: Anomaly Detection using Distributed AI [0.0] ADDAIは、多くのIoTソースをカバーするために、地理的に分散することができる。
ADDAIは、新しいランダムサンプルの予測を行い、平均的な成功率は98.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 21:44:11 GMT)
A walk through of time series analysis on quantum computers [0.0] 古典的なデータ前処理とARIMAモデルによる予測の量子アナログを網羅する。
本稿では,今後の方向性と,量子コンピュータ上での時間的データ解析に使用できるツールやアルゴリズムについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 15:32:22 GMT)
A universal quantum rewinding protocol with an arbitrarily high
probability of success [0.0] 実験開始前に、任意の標的量子ビットに作用する普遍的なメカニズムを、T時間単位を持つ状態に伝播させる。
このプロトコルは、ターゲットを飛行経路の重ね合わせに設定し、そこでは文字化されていないが繰り返し可能な量子演算によって動作させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 18:01:09 GMT)
A near-term quantum algorithm for solving linear systems of equations
based on the Woodbury identity [0.0] 本稿では,不規則高原や局所最適解などの問題を回避し,方程式の線形系を解くための量子アルゴリズムについて述べる。
このアルゴリズムは、他の(容易に可逆な)行列の低ランクな修正である行列の逆を解析的に記述するウッドベリー恒等式に基づいている。
我々は、IBMのオークランド量子コンピュータを用いて、2%の誤差で1600万以上の方程式を解いたシステムの内部積を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 04:32:01 GMT)
A Change Dynamic Model for the Online Detection of Gradual Change [0.0] 段階的変化のオンライン検出のための新しい変化力学モデルを提案する。
実データと合成データの両方で、このモデルにより、段階的変化のより高速かつより正確な識別が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 May 2022 17:38:24 GMT)