A Closer Look at Self-supervised Lightweight Vision Transformers [101.6] 大規模視覚変換器(ViT)の自己教師型学習を事前学習法として実現した。
マスク・イメージ・モデリング・ベースのMAEを用いて,高性能軽量VTの事前学習のためのレシピを作成する。
我々は、事前学習されたモデルの適切に学習された下位層が、データに十分対応可能な下流タスクの上位層よりも重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 14:14:57 GMT)
DSG-Net: Learning Disentangled Structure and Geometry for 3D Shape
Generation [99.0] DSG-Netは3次元形状の非交叉構造と幾何学的メッシュ表現を学習するディープニューラルネットワークである。
これは、幾何(構造)を不変に保ちながら構造(幾何学)のような不整合制御を持つ新しい形状生成アプリケーションの範囲をサポートする。
本手法は,制御可能な生成アプリケーションだけでなく,高品質な合成形状を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 17:40:15 GMT)
Learning from Self-Sampled Correct and Partially-Correct Programs [96.7] そこで本研究では,モデルが学習中にサンプリングを行い,自己サンプリングされた完全正当プログラムと部分正当プログラムの両方から学習することを提案する。
自己サンプリング型プログラムと部分修正型プログラムを併用することで,学習とサンプリングプロセスのガイドに役立てることができることを示す。
提案手法は,MLEを用いた単一の参照プログラムからの学習と比較して,パス@kの性能を3.1%から12.3%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 03:31:07 GMT)
Multi-Task Learning with Multi-query Transformer for Dense Prediction [95.4] Multi-Query Transformer (MQ Transformer)は、複数のタスク間の推論を容易にするために、異なるタスクからの複数のクエリを備えている。
MQTransformerは、共有エンコーダ、クロスタスクアテンション、共有デコーダの3つの重要なコンポーネントで構成されている。
実験の結果,提案手法は有効な手法であり,最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 06:51:10 GMT)
Divide to Adapt: Mitigating Confirmation Bias for Domain Adaptation of
Black-Box Predictors [94.8] ドメイン適応(Domain Adaptation of Black-box Predictor、DABP)は、ソースドメインでトレーニングされたブラックボックス予測器によって管理されるラベルなしのターゲットドメイン上のモデルを学習することを目的としている。
ソースドメインデータと予測パラメータの両方にアクセスする必要はないため、標準ドメイン適応におけるデータのプライバシとポータビリティの問題に対処する。
本稿では,知識蒸留と雑音ラベル学習を一貫した枠組みに組み込む新しい手法BETAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 16:00:44 GMT)
Non-stationary Transformers: Rethinking the Stationarity in Time Series
Forecasting [87.9] 本稿では,2つの相互依存モジュールを持つ汎用フレームワークとして,非定常変圧器を提案する。
このフレームワークは、Transformerの49.43% MSE、Informerの47.34%、Reformerの46.89%を削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 12:27:27 GMT)
Parameter-Efficient and Student-Friendly Knowledge Distillation [83.6] 本稿では, PESF-KDというパラメータ効率と学生に優しい知識蒸留法を提案し, 効率的かつ十分な知識伝達を実現する。
各種ベンチマーク実験により,PESF-KDは,高度オンライン蒸留法と比較して,競争力のある結果を得ながら,トレーニングコストを大幅に削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 16:11:49 GMT)
Visual Superordinate Abstraction for Robust Concept Learning [80.2] 概念学習は言語意味論と結びついた視覚表現を構成する。
視覚概念の本質的な意味的階層を探索する失敗のボトルネックについて説明する。
本稿では,意味認識型視覚サブ空間を明示的にモデル化するビジュアル・スーパーオーディネート・抽象化・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 14:27:38 GMT)
Gating Dropout: Communication-efficient Regularization for Sparsely
Activated Transformers [78.8] 本稿では,トークンがゲーティングネットワークを無視してローカルマシンに留まることを可能にするEmphGating Dropoutを提案する。
従来のドロップアウトと同様に、Gating Dropoutはトレーニング中に正規化効果があり、その結果、一般化性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 05:12:43 GMT)
Collaborative likelihood-ratio estimation over graphs [77.8] 確率パラメトリック推定問題のグラフに基づく拡張を提案する。
目標は各ノードの$p_v$と$p'_v$を比較し、グラフ構造によって提供される情報を統合することである。
我々の主な貢献はグラフベースのLREのための分散非パラメトリックフレームワークであり、f分割関数、カーネルメソッド、マルチタスク学習といった新しい方法で要素を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 15:37:03 GMT)
DeepRM: Deep Recurrent Matching for 6D Pose Refinement [77.3] DeepRMは、6Dポーズ改善のための新しいリカレントネットワークアーキテクチャである。
DeepRMはエンドツーエンドでトレーニングされており、スケーラブルなバックボーンを使用している。
以上の結果から,DeepRMは,広く受け入れられている2つの課題データセットに対して,最先端のパフォーマンスを実現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 16:18:08 GMT)
Reinforcement Learning for Branch-and-Bound Optimisation using
Retrospective Trajectories [72.2] 機械学習は分岐のための有望なパラダイムとして登場した。
分岐のための単純かつ効果的なRLアプローチであるレトロ分岐を提案する。
我々は現在最先端のRL分岐アルゴリズムを3～5倍に上回り、500の制約と1000の変数を持つMILP上での最高のILメソッドの性能の20%以内である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 06:08:07 GMT)
Efficient Federated Learning with Spike Neural Networks for Traffic Sign
Recognition [70.3] 我々は、エネルギー効率と高速モデルトレーニングのための交通信号認識に強力なスパイクニューラルネットワーク(SNN)を導入している。
数値的な結果から,提案するフェデレーションSNNは,従来のフェデレーション畳み込みニューラルネットワークよりも精度,ノイズ免疫性,エネルギー効率に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 03:11:48 GMT)
Optimal Decision Diagrams for Classification [68.7] 数学的プログラミングの観点から最適決定図の学習について検討する。
本稿では,新しい混合整数線形プログラミングモデルを提案する。
このモデルは、公正性、同義性、安定性の概念に対してどのように容易に拡張できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 18:31:23 GMT)
Fault-Aware Design and Training to Enhance DNNs Reliability with
Zero-Overhead [67.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、幅広い技術的進歩を可能にする。
最近の知見は、過渡的なハードウェア欠陥がモデル予測を劇的に損なう可能性があることを示唆している。
本研究では,トレーニングとモデル設計の両面で信頼性の問題に取り組むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 13:09:30 GMT)
Few-shot Subgoal Planning with Language Models [58.1] 事前訓練された言語モデルにエンコードされた言語は、細粒度のサブゴール列を推測できることを示す。
サブゴナル・インスペクションを強く仮定する最近の手法とは対照的に,我々の実験では,詳細なサブゴラル・シーケンスを微調整せずに推論できる言語モデルが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 01:03:30 GMT)
Differentiable Point-Based Radiance Fields for Efficient View Synthesis [57.6] 本稿では,効率的な新規ビュー合成のための微分可能レンダリングアルゴリズムを提案する。
我々の手法は、トレーニングと推論の両方において、NeRFよりも最大300倍高速である。
ダイナミックなシーンでは,STNeRFよりも2桁早く,ほぼインタラクティブなレートでレンダリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 04:36:13 GMT)
Point-M2AE: Multi-scale Masked Autoencoders for Hierarchical Point Cloud
Pre-training [56.8] Masked Autoencoders (MAE) は、言語と2次元画像変換器の自己教師付き事前学習において大きな可能性を示している。
我々は3次元点雲の階層的自己教師型学習のための強力なマルチスケールMAE事前学習フレームワークであるPoint-M2AEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 11:22:53 GMT)
Boosting Facial Expression Recognition by A Semi-Supervised Progressive
Teacher [54.5] 本稿では,信頼度の高いFERデータセットと大規模未ラベル表現画像を有効訓練に用いるための半教師付き学習アルゴリズム,Progressive Teacher (PT)を提案する。
RAF-DB と FERPlus を用いた実験により,RAF-DB で89.57% の精度で最先端の性能を実現する手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 07:47:53 GMT)
Fake It Till You Make It: Near-Distribution Novelty Detection by
Score-Based Generative Models [54.2] 既存のモデルは、いわゆる"近く分布"設定で失敗するか、劇的な低下に直面します。
本稿では, スコアに基づく生成モデルを用いて, 合成近分布異常データを生成することを提案する。
本手法は,9つのノベルティ検出ベンチマークにおいて,近分布ノベルティ検出を6%改善し,最先端のノベルティ検出を1%から5%パスする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 02:02:53 GMT)
Efficient Policy Iteration for Robust Markov Decision Processes via
Regularization [49.1] ロバストな意思決定プロセス(MDP)は、システムのダイナミクスが変化している、あるいは部分的にしか知られていない決定問題をモデル化するためのフレームワークを提供する。
最近の研究は、長方形長方形の$L_p$頑健なMDPと正規化されたMDPの等価性を確立し、標準MDPと同じレベルの効率を享受する規則化されたポリシー反復スキームを導出した。
本研究では、政策改善のステップに焦点をあて、欲求政策と最適なロバストなベルマン作用素のための具体的な形式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 04:05:20 GMT)
Speech Augmentation Based Unsupervised Learning for Keyword Spotting [29.9] 我々は、KWSタスクを実行するためにCNN-Attentionアーキテクチャを設計した。
また,KWSモデルのロバスト性を改善するための教師なし学習手法も提案した。
我々の実験では、拡張に基づく教師なし学習により、我々のKWSモデルは、他の教師なし手法よりも優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 04:11:31 GMT)
Rethinking the Setting of Semi-supervised Learning on Graphs [29.5] グラフ上の半教師付き学習の現在の設定は、不公平な比較をもたらすかもしれないと論じる。
本稿では,検証セット内のラベル情報を完全に活用するアプローチであるValidUtilを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 11:31:19 GMT)
Enhancing Quality of Pose-varied Face Restoration with Local Weak
Feature Sensing and GAN Prior [29.2] 本稿では,前向きに顔の再生を行うブラインド・フェイス・リカバリ・ネットワークを提案する。
非対称性では、入力画像の弱いテクスチャ特徴を徐々に抽出するために混合マルチパス残差ブロック(MMRB)を採用する。
本モデルは,顔復元データセットや超解像課題に対する先行技術よりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 09:23:48 GMT)
QUIC-FL: Quick Unbiased Compression for Federated Learning [26.3] 我々は,すべての世界のベストを達成できる分散平均推定アルゴリズムQUIC-FLを提案する。
QUIC-FLはバイアスがなく、高速な集約時間を提供し、最も正確な(スローアグリゲーション)DME技術と競合する。
我々は、この問題を新しい方法で定式化し、標準ソルバを用いて、ほぼ最適な非バイアス量子化スキームを設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 15:16:38 GMT)
Multimodal Fake News Detection via CLIP-Guided Learning [26.1] 本稿では、FND-CLIPフレームワーク、すなわち、コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)に基づくマルチモーダルフェイクニュース検出ネットワークを提案する。
対象とするマルチモーダルニュースから,ResNetベースのエンコーダ,BERTベースのエンコーダ,および2つのペアワイズCLIPエンコーダを用いて,画像とテキストから深層表現を抽出する。
マルチモーダル特徴は、2つのモーダルの標準化されたクロスモーダル類似性によって重み付けられたCLIP生成特徴の連結である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 02:43:18 GMT)
Uniform Convergence and Generalization for Nonconvex Stochastic Minimax
Problems [26.0] まず,経験的ミニマックス問題と集団ミニマックス問題との統一収束性を確立する。
極小最適化のための近似定常点を求めるのに必要な勾配複素量について光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 00:18:56 GMT)
Group-wise Reinforcement Feature Generation for Optimal and Explainable
Representation Space Reconstruction [25.6] 我々は表現空間の再構成をネストした特徴生成と選択の対話的なプロセスに再構成する。
我々は、機能群、操作群、および他の機能群を横断して新機能を生成するグループワイズ生成戦略を設計する。
システムの有効性, 効率, トレーサビリティ, 明示性を実証するための広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 21:34:14 GMT)
Efficient-Adam: Communication-Efficient Distributed Adam with Complexity
Analysis [24.4] 我々は新しいコミュニケーションの複雑さを提示する。
効率のよい分散Adamモデル。
サーバとワーカの間のコストを削減するために、双方向の量子化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 16:17:52 GMT)
Is Lip Region-of-Interest Sufficient for Lipreading? [24.3] 自己教師型学習によるリップリーディングに顔全体を採用することを提案する。
AV-HuBERTというマルチモーダルな自己教師型学習フレームワークを実験で採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 01:34:24 GMT)
V4D: Voxel for 4D Novel View Synthesis [23.7] 本稿では,V4Dと略される3次元ボクセルによる4次元神経放射場をモデル化する手法を提案する。
提案したLUTsベースの改良モジュールは,計算コストの少ない性能向上を実現する。
計算負荷を無視して性能向上を実現する4次元データに対して,より効率的な条件付き位置符号化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 04:45:07 GMT)
A Character-Level Length-Control Algorithm for Non-Autoregressive
Sentence Summarization [23.5] 文要約は、長い文を主幹を保ちながら短い文に圧縮することを目的としており、見出し生成のような広範囲の現実世界の応用がある。
本研究では,要約のための文字レベル長制御の新しい問題に対処し,コネクショニスト時間分類(CTC)モデルに基づく動的プログラミングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 21:09:53 GMT)
Strengthening Skeletal Action Recognizers via Leveraging Temporal
Patterns [23.3] 我々は、離散コサイン符号化(DCE)と時間損失(CRL)の2つの時間的アクセサリーを設計する。
DCEは、周波数領域からの動作パターンの分析をモデルに促し、CRLは、シーケンスの時系列順序を明示的に捉えるためにネットワークをガイドする。
これらの2つのコンポーネントは、多くの最近提案されたアクション認識器に精度の向上を約束し、2つの大きなベンチマークデータセットで新しい最先端(SOTA)の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 11:38:09 GMT)
Learning Non-Autoregressive Models from Search for Unsupervised Sentence
Summarization [20.9] テキスト要約は、入力テキストの短い要約を生成することを目的としている。
本研究では,非自己回帰的教師なし要約手法を提案する。
実験により、NAUSは教師なし要約の最先端性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 21:09:23 GMT)
RIAV-MVS: Recurrent-Indexing an Asymmetric Volume for Multi-View Stereo [20.6] 提案手法は,複数視点画像を用いた参照フレームの深度マップを推定するための学習に基づくアプローチである。
私たちの中核的な考え方は、"学習から最適化"のパラダイムを活用して、平面スウィーピングのコストボリュームを反復的にインデクシングすることです。
実世界のMVSデータセットに関する広範な実験を行い,本手法が最先端の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 03:32:56 GMT)
Rethinking Bayesian Learning for Data Analysis: The Art of Prior and
Inference in Sparsity-Aware Modeling [20.3] 信号処理と機械学習のためのスパースモデリングは、20年以上にわたって科学研究の焦点となっている。
本稿では,3つの一般的なデータモデリングツールにスパーシティ・プロモーティング・プリエントを組み込むことの最近の進歩を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 00:43:52 GMT)
SupMAE: Supervised Masked Autoencoders Are Efficient Vision Learners [19.9] コンピュータビジョンにおける新たな事前学習パラダイムとして,自己教師型マスケ自動エンコーダ(MAE)が登場している。
本論文は,MAEフレームワークに明示的な監督,すなわちゴールデンラベルを組み込んだものである。
提案されたSupervised MAE (SupMAE) は、すべてのイメージパッチを使用する標準的な教師付き事前トレーニングとは異なり、分類のための画像パッチの可視サブセットのみを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 23:05:03 GMT)
Functional Linear Regression of CDFs [18.3] 文脈依存型CDFの線形結合から各データ点をサンプリングする文脈依存CDFの機能回帰について検討した。
固定設計, ランダム設計, 対逆コンテキストの場合の$widetilde O(sqrtd/n)$の推定誤差上限を示す。
また、マッチング情報理論の下界を導出し、CDF機能回帰の最小最適性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 23:59:50 GMT)
A Unified Weight Initialization Paradigm for Tensorial Convolutional
Neural Networks [17.7] 畳み込みニューラルネットワーク(TCNN)は、モデルパラメータの削減や能力向上に力を入れている。
TCNNの探索は、重量浄化法でも妨げられる。
本稿では,Xavier と Kaiming の手法を一般化し,任意の TCNN に適用可能なユニバーサルウェイトクリーンアップパラダイムを提案する。
我々のパラダイムはTCNNのトレーニングを安定させ、より高速な収束とより良い結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 13:31:24 GMT)
Provably Auditing Ordinary Least Squares in Low Dimensions [17.7] ほとんどの測定基準は、通常最小二乗の線形回帰から導かれる結論の安定性を測定する。
最近の研究は、単純で大域的、有限サンプル安定度(英語版)を提案しており、分析の再実行が結論を覆すために取り除かなければならないサンプルの最小数である。
コ変数の数が一定であるがサンプルの数が多い低次元状態において、この計量を確実に推定する効率的なアルゴリズムが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 00:45:10 GMT)
A Confidence Machine for Sparse High-Order Interaction Model [16.8] コンフォーマル予測(CP: Conformal Prediction)は、より少ない理論的仮定で予測結果の信頼性を得るための有望な手法である。
我々は,変数間の高次相互作用を考慮に入れた,十分なフレキシブルな,スパース高次相互作用モデル(SHIM)の完全なCPを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 03:23:56 GMT)
Deep Embedded Clustering with Distribution Consistency Preservation for
Attributed Networks [15.9] 本研究では,属性ネットワークに対するエンドツーエンドの深層クラスタリングモデルを提案する。
グラフオートエンコーダとノード属性オートエンコーダを使用して、ノード表現とクラスタ割り当てをそれぞれ学習する。
提案手法は, 最先端手法と比較して, 性能が著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 02:35:34 GMT)
Snapture -- A Novel Neural Architecture for Combined Static and Dynamic
Hand Gesture Recognition [14.9] そこで本研究では,新しいハイブリットハンドジェスチャ認識システムを提案する。
我々のアーキテクチャは静的なジェスチャーと動的ジェスチャーの両方を学ぶことができる。
本研究は,ロボットとの非言語コミュニケーションのためのジェスチャー認識研究と機械学習応用の両方に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 11:12:38 GMT)
Fast Object Placement Assessment [14.8] オブジェクト配置評価(OPA)は、挿入された前景オブジェクトの配置の観点から、合成画像の合理性スコアを予測することを目的としている。
既存のOPAモデルは、背景にある各場所に前景を配置し、得られた合成画像をモデルに1回ずつ渡す必要がある。
我々は、遅いOPAモデルと高速OPAモデルの間の性能ギャップを埋めるために、いくつかの革新を伴う高速OPAモデルを先駆的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 00:28:32 GMT)
Deep Learning with Label Noise: A Hierarchical Approach [14.3] 深層学習モデルの学習において,ラベル階層を組み込んだ単純な階層的手法を提案する。
当社のアプローチでは,ネットワークアーキテクチャや最適化手順の変更は必要ありません。
我々の階層的アプローチは、ラベルノイズによる学習において、通常のディープニューラルネットワークを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 02:27:02 GMT)
Do We Really Need to Use Constraint Violation in Constrained
Evolutionary Multi-Objective Optimization? [13.8] 制約違反は、進化的多目的最適化アルゴリズムを設計するためのビルディングブロックである。
本稿では,制約違反をクリップ値で置き換える,対応する変種を開発する。
実世界および実世界のベンチマークテスト問題に対する実験結果から,選択したアルゴリズムの性能には大きな影響が認められていないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 06:29:07 GMT)
Object-wise Masked Autoencoders for Fast Pre-training [13.8] 現在のマスク付き画像符号化モデルは、単一のオブジェクト表現ではなく、シーン全体のすべてのオブジェクト間の基盤となる関係を学習することを示す。
興味のある領域マスクを用いて選択的な再構成を行うことで、オブジェクトの表現を学習するための非オブジェクトパッチをドロップする、新しいオブジェクト選択と分割戦略を導入する。
4つの一般的なデータセットの実験は、競争性能を達成しつつ計算コストを72%削減する上で、我々のモデルの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 05:13:45 GMT)
One Reference Is Not Enough: Diverse Distillation with Reference
Selection for Non-Autoregressive Translation [13.2] 非自己回帰型ニューラルネットワーク翻訳(NAT)は多モード問題に悩まされる。
そこで本研究では,NATのためのDDRSを用いた多種多様な蒸留法を提案する。
DDRS は WMT14 En-De 上の1つの復号パスで 29.82 BLEU を達成し、NAT の最先端性能を 1 BLEU 以上向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 04:59:33 GMT)
Point RCNN: An Angle-Free Framework for Rotated Object Detection [13.2] 空中画像における回転物体検出は、任意方向、大規模かつアスペクト比のばらつき、オブジェクトの極端な密度のため、依然として困難である。
本稿では、主に PointRPN と PointReg から構成される Point RCNN と呼ばれる、回転物体検出のための純粋に角度のないフレームワークを提案する。
我々のPoint RCNNは、一般的に使用される航空データセット上で、最先端の検知性能を実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 04:07:37 GMT)
Narrowband and passband composite pulses in the three-level system [13.0] 狭帯域 (NB) とパスパンド (PB) を3レベルシステムで構成することを提案する。
現在のシーケンスは、遷移確率の対応するエラー項を無効にすることで設計される。
この研究は、励起プロファイルの柔軟な選択性を備えた複合パルス列の実行可能な設計手順を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 13:29:22 GMT)
Approximation of Functionals by Neural Network without Curse of
Dimensionality [12.7] 本稿では,関数を近似するニューラルネットワークを構築する。
近似の鍵となる考え方は、函数のバロン空間を定義することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 13:09:43 GMT)
Large-Scale Privacy-Preserving Network Embedding against Private Link
Inference Attacks [12.4] プライバシ保護ネットワークがプライベートリンク推論攻撃に対して組み込まれるという,新たな問題に対処する。
本稿では,リンクの追加や削除によるオリジナルのネットワークの摂動について提案する。また,この摂動ネットワーク上で発生した埋め込みは,プライベートリンクに関する情報をほとんど漏らすことなく,様々な下流タスクに高いユーティリティを保持することができることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 13:59:39 GMT)
Multi-agent Databases via Independent Learning [11.1] 学習クエリスケジューラと学習クエリを組み込んだ概念実証システムであるMADB(Multi-Agent DB)を紹介する。
予備的な結果は、MADBが学習したコンポーネントの非協調的な統合よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 03:47:43 GMT)
SuperVoice: Text-Independent Speaker Verification Using Ultrasound
Energy in Human Speech [10.4] ボイスアクティベートシステムは、さまざまなデスクトップ、モバイル、IoT(Internet-of-Things)デバイスに統合されている。
既存の話者検証技術は、音声コマンドの可聴周波数範囲から抽出した分光学的特徴により、個々の話者を識別する。
本稿では,特徴融合機構を備えた2ストリームアーキテクチャを用いた話者検証システム SUPERVOICE を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 18:00:50 GMT)
MC-GEN:Multi-level Clustering for Private Synthetic Data Generation [9.8] 差分プライバシー保証下でのプライバシー保護型合成データ生成手法であるMC-GENを提案する。
MC-GENは、多レベルクラスタ化されたデータに基づいて微分プライベートな生成モデルを構築し、合成データセットを生成する。
その結果, MC-GENは, 複数の分類タスクにおいて, 一定のプライバシー保証の下で有意な効果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 02:11:06 GMT)
Espresso: Revisiting Gradient Compression from the System Perspective [8.5] 分散ディープラーニング(DDL)における通信ボトルネックに対処するためのGC(Gradient compression)は有望なアプローチである
しかし、テンソル間の複雑な相互作用のため、DDLにGCを適用するための最適圧縮戦略を見つけることは困難である。
Espressoは、あらゆるDDLトレーニングジョブのテンソル間のすべての圧縮戦略と対応する相互作用を表現するように設計されている。
これにより、DDLトレーニングジョブの代表者に対して、最先端の圧縮対応システムによるトレーニングスループットを最大77%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 15:47:00 GMT)
Estimation of 3D Body Shape and Clothing Measurements from Frontal- and
Side-view Images [8.1] ファッション業界における3次元人体形状と衣服の計測は,仮想試行錯誤およびサイズ推薦問題に不可欠である。
既存の研究はこれらの問題に対する様々な解決策を提案したが、複雑さと制約のために業界適応には成功しなかった。
本稿では,正面画像と側面画像から形状と測度の両方を推定する,シンプルで効果的なアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 06:10:41 GMT)
MDMLP: Image Classification from Scratch on Small Datasets with MLP [7.7] 近年,アテンション機構は自然言語処理やコンピュータビジョンタスクのゴーツーテクニックとなっている。
近年,マルチ層パーセプトロン(MLP)をベースとしたMixerなどのアーキテクチャも,CNNやアテンション技術と比較して強力である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 16:26:59 GMT)
List-Decodable Sparse Mean Estimation [7.6] 最近の研究関心の高まりは、$alpha in (0, frac12]$というリストデコザブルな設定に焦点が当てられ、目標平均を少なくとも1つ近似した有限個の見積もりを出力することが目的である。
本稿では,基礎となるターゲットが平均分布$k$,最初のコントリビューションが最初のサンプル$Obig(mathrmpoly(k, log dbig)$,すなわち次元の多元対数であると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 05:13:45 GMT)
Uncertainty quantification of two-phase flow in porous media via
coupled-TgNN surrogate model [6.7] 地下二相流の不確実性定量化(UQ)は通常、様々な条件下でのフォワードシミュレーションの多数の実行を必要とする。
本研究では, 理論誘導型ニューラルネットワーク(TgNN)をベースとした新しいサロゲートモデルを構築し, 良好な精度で効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 02:33:46 GMT)
Going Deeper into Permutation-Sensitive Graph Neural Networks [6.7] 置換群を経由した効率的な置換感応アグリゲーション機構を考案した。
我々は、我々のアプローチが2次元ワイスフェイラー・リーマン(英語版)(2-WL)グラフ同型テストよりも厳密に強力であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 08:22:10 GMT)
Data-Driven Evolutionary Multi-Objective Optimization Based on
Multiple-Gradient Descent for Disconnected Pareto Fronts [6.6] 本稿では,データ駆動型進化的多目的最適化(EMO)アルゴリズムを提案する。
そのインフィル基準は、高価な客観的関数評価を行うための、有望な候補ソリューションのバッチを推奨している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 06:01:41 GMT)
Teaching Models to Express Their Uncertainty in Words [6.4] 我々は,GPT-3モデルを用いて,自然言語による解答の不確実性を表現することができることを示す。
モデルが自然言語で自身の答えについて校正された不確実性を表現したのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 05:02:31 GMT)
Survival Analysis on Structured Data using Deep Reinforcement Learning [5.8] 本稿では,Double Deep Q Network(DDQN)と呼ばれるDeep Reinforcement Learningアルゴリズムを実装し,入力機能に基づいてデバイス障害を分類する。
このアルゴリズムは入力特徴の異なるバリエーションを学習でき、入力データに基づいてデバイスが失敗するかどうかを予測するのに堅牢である。
トレーニングされたモデルは、他のディープラーニングや機械学習モデルと比較して、大量のテストデータを効率的に予測し、良好に実行した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 04:43:44 GMT)
Happenstance: Utilizing Semantic Search to Track Russian State Media
Narratives about the Russo-Ukrainian War On Reddit [5.6] 我々は,ロシア政府から英語話者への偽情報物語を理解するために,コーディネート情報キャンペーンについて検討した。
我々は、r/Russiaや他の10の政治的サブレディットに関する物語と議論の話題との対応を分析する。
MPNetとセマンティックサーチアルゴリズムを用いて、これらのサブレディットのコメントを、我々の偽情報Webサイトから抽出したトピックの集合にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 16:54:53 GMT)
Accurate and Efficient Quantum Computations of Molecular Properties
Using Daubechies Wavelet Molecular Orbitals: A Benchmark Study against
Experimental Data [5.1] ダウビーウェーブレット基底から構築された最小基底集合は、分子ハミルトニアンをよりよく記述することで正確な結果が得られることを示す。
我々の研究は、分子系の効率的なQCに対して、より効率的で正確な分子ハミルトニアン表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 16:22:18 GMT)
Looks Like Magic: Transfer Learning in GANs to Generate New Card
Illustrations [5.0] MTGという名の新しいデータセットを導入し、多様なカードタイプから数千のイラストを出し、メタデータが豊富です。
我々は、DCGANのような単純なモデルでは、任意の設定で適切な図形を生成することを学べないことを示す。
StyleGan2の事前訓練済みの機能がターゲットドメインにどの程度転送できるかを理解するために実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 14:02:09 GMT)
Variational Transformer: A Framework Beyond the Trade-off between
Accuracy and Diversity for Image Captioning [4.9] 我々は、新しい変分変換器のフレームワークを利用して、精度と多様性を同時に向上する。
精度を確保するため、自動選択可能なGMMとともに「見えない情報優先」を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 15:29:14 GMT)
Relation-Specific Attentions over Entity Mentions for Enhanced
Document-Level Relation Extraction [4.7] 本稿では,候補関係に関して,異なるエンティティの言及に対して選択的に注目するRSMANを提案する。
2つのベンチマークデータセットによる実験により、RSMANはいくつかのバックボーンモデルに大幅な改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 10:40:31 GMT)
A quantum algorithm for solving eigenproblem of the Laplacian matrix of
a fully connected weighted graph [4.0] 完全連結重み付きグラフのラプラシア行列の固有確率を解くための効率的な量子アルゴリズムを提案する。
具体的には,ブロック符号化フレームワークに基づく最適ハミルトンシミュレーション手法を採用する。
また、このアルゴリズムは対称(非対称)正規化ラプラス行列の固有確率を解くために拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 14:58:15 GMT)
3D-model ShapeNet Core Classification using Meta-Semantic Learning [3.6] 与えられた3次元データポイントのセマンティック次元を研究し,メタセマンティックラーニング(Meta-SeL)と呼ばれる効率的な手法を提案する。
その結果,Meta-SeLは他の複雑な最先端技術と比較すると,競争性能が向上することが示唆された。
ランダムシャッフル不変であるMeta-SeLは、ジッタリングノイズと同様に翻訳に耐性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 15:40:10 GMT)
TFLEX: Temporal Feature-Logic Embedding Framework for Complex Reasoning
over Temporal Knowledge Graph [3.5] 知識グラフ(KG)に対するマルチホップ論理的推論は、多くの人工知能タスクにおいて基本的な役割を果たす。
静的なKGを推論するための最近の複雑なクエリ埋め込み(CQE)手法は、時間的知識グラフ(TKG)が完全には研究されていない。
本稿では、時間的複雑なクエリに応答する時間的特徴論理埋め込みフレームワークTFLEX(Temporal Feature-Logic Embedding framework)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 02:54:39 GMT)
Unconventional steady states and topological phases in an open two-level
non-Hermitian system [3.3] ベクトル化されたリンドブラッド方程式を解くことにより、開二層非エルミート系を散逸環境に結合する。
以上の結果から,非ハーモシティとデコヒーレンスとの相互作用により,新たな例外点(EP)と定常状態が存在することが示唆された。
フェルミアーク状態にある固有状態の位相は、散逸環境の影響を受けない位相 $|pi/2|$ を持つことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 05:40:42 GMT)
Steady-state susceptibility in continuous phase transitions of
dissipative systems [3.0] 両モデルにおける位相遷移の臨界点付近において, 忠実度とトレース距離の感受性は特異な挙動を呈することがわかった。
臨界制御パラメータのスケーリングから抽出された臨界点からシステムサイズや非線形性は、熱力学的限界において、既存の結果とよく一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 14:17:29 GMT)
Contributor-Aware Defenses Against Adversarial Backdoor Attacks [2.8] 敵のバックドア攻撃は 特定の事例を 狙った誤分類を行う能力を示した
本稿では,多元的,潜在的に敵対的なデータソースの存在下で学習するための,コントリビュータを意識したユニバーサル・ディフェンス・フレームワークを提案する。
本研究は,複数の同時敵からの敵のバックドア攻撃に対するフレームワークの堅牢性を示す実証的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 20:25:34 GMT)
An adaptive admittance controller for collaborative drilling with a
robot based on subtask classification via deep learning [2.8] pHRIタスクには, アイドル, ドライビング, コンタクトという3つのサブタスクがある。
この分類に基づいて、人間とロボットの相互作用を制御するアクセタンスコントローラのパラメータをリアルタイムで適応的に調整する。
実験結果から、ANNモデルは、12人の被験者に対して98%の精度で、異なるアクセント制御条件下でサブタスクを検出することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 15:28:12 GMT)
More Recent Advances in (Hyper)Graph Partitioning [2.5] 近年、バランスのとれた(ハイパー)グラフ分割アルゴリズムの設計と評価において重要な進歩がなされている。
バランスのとれた(ハイパーな)グラフ分割のための実用的なアルゴリズムにおける過去10年間のトレンドと今後の研究方向性について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 09:24:56 GMT)
WaveMix-Lite: A Resource-efficient Neural Network for Image Analysis [2.3] 新しいアーキテクチャであるWaveMix-Liteは、現代のトランスフォーマーや畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と同等に一般化できる
WaveMix-Liteは多用途でスケーラブルなアーキテクチャフレームワークで、複数のビジョンタスクに使用できます。
5つのEMNISTデータセットで最先端の精度を達成し、ImageNet-1K(64$times$64画像)でCNNとトランスフォーマーを上回り、Cityscapes検証セットで75.32 %のmIoUを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 09:08:50 GMT)
So3krates -- Self-attention for higher-order geometric interactions on
arbitrary length-scales [2.1] 分子や物質の量子力学的性質は非局所電子効果に依存する。
この研究は、基礎となる物理学に適応した改良された注意機構を提案する。
提案したモデルであるSo3kratesは任意の長さスケールで非局所量子力学的効果を記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 00:01:30 GMT)
Transfer Learning as a Method to Reproduce High-Fidelity NLTE Opacities
in Simulations [2.1] ニューラルネットワークは、低忠実度データの標準的な計算を置き換えるために使用できる。
転写学習により高忠実度クリプトンスペクトルを再現するよう訓練された新しいニューラルネットワークアーキテクチャをシミュレーションに利用できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 21:08:26 GMT)
Core-set Selection Using Metrics-based Explanations (CSUME) for
multiclass ECG [2.1] 高品質なデータを選択することで、ディープラーニングモデルの性能が向上することを示す。
実験の結果,9.67%,8.69%の精度とリコール改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 19:36:28 GMT)
Finding efficient observable operators in entanglement detection via
convolutional neural network [2.0] 2量子ビット量子システムにおける絡み合い検出に応用可能な分岐畳み込みニューラルネットワークを考案する。
ここでは、ワーナー状態、一般化されたワーナー状態、一般2量子状態の絡み合いを検出し、検出に適した可観測作用素を自動的に見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 01:26:49 GMT)
A Quadrature Perspective on Frequency Bias in Neural Network Training
with Nonuniform Data [1.7] 勾配に基づくアルゴリズムは、高周波残差を減らす前に低周波不適合を最小化する。
我々はニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)を用いて、定値あるいは一点的な確率密度からデータを引き出す訓練において、理論的に厳密な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 02:31:19 GMT)
Perceptually Optimized Color Selection for Visualization [1.7] 科学的可視化のための最適知覚コントラストを用いた色自動選択手法を提案する。
提案手法では,他の色選択法が一般的に失敗する非常に多くの特徴に対して,高い知覚コントラストを持つ色を割り当てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 16:16:36 GMT)
Syntax-Guided Program Reduction for Understanding Neural Code
Intelligence Models [1.2] そこで本研究では,構文誘導型プログラム削減手法がより高速で,短縮プログラムにキートークンのセットが小さいことを示す。
また、入力プログラムの最大65%の逆例を生成するために、キートークンが使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 09:04:57 GMT)
Feature subset selection for kernel SVM classification via mixed-integer
optimization [0.8] 非線形カーネルサポートベクトルマシン(SVM)における特徴部分選択のための混合整数最適化(MIO)手法について検討した。
1970年代に線形回帰について最初に提案されたこのアプローチは、最近最適化アルゴリズムとコンピュータハードウェアの進歩とともにスポットライトに移行した。
特徴部分集合選択のためのカーネルターゲットアライメントに基づくMILO(mixed-integer linear optimization)の定式化を提案し,このMILO問題を最適化ソフトウェアを用いて最適に解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 04:01:40 GMT)
Deep Learning-based Spatially Explicit Emulation of an Agent-Based
Simulator for Pandemic in a City [0.7] エージェントベースモデルは、都市におけるパンデミックの拡散など、物理的または社会的プロセスのシミュレーションに有用である。
このようなモデルは計算には非常に高価であり、複雑度はしばしばエージェントの総数で線形である。
本稿では,エージェントベースモデルを高精度にエミュレート可能なDilated Convolutional Neural Networkに基づくディープラーニングモデルについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 10:56:37 GMT)
Multi-Source Transfer Learning for Deep Model-Based Reinforcement
Learning [0.6] 本研究では,世界モデルから得られた環境の簡易表現が,伝達学習に有望な機会をもたらすことを示す。
マルチタスクとマルチエージェントの両方の設定から,関連する知識を自律的に抽出する手法を提案する。
提案手法は,異なる状態,報酬,行動空間で異なる領域から学習を伝達できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 12:04:52 GMT)
BAN-Cap: A Multi-Purpose English-Bangla Image Descriptions Dataset [0.6] Banglaのようなリソース制約のある言語は、標準データセットの欠如が主な原因で、焦点が当てられていない。
Flickr8kで広く使われているデータセットのBAN-Capに続き、資格アノテータが提供した画像のBanglaキャプションを収集する。
テキスト増強の効果について検討し,適応的注意に基づくモデルと文脈的単語置換(CWR)を用いたテキスト増強が,Bangla画像キャプションの最先端モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 15:39:09 GMT)
Visual Perception of Building and Household Vulnerability from Streets [0.3] 発展途上国では、コードの構築は時代遅れまたは強制されないことが多い。
住宅の大部分が基準以下であり、自然災害や気候関連の出来事に弱い。
本稿では,最初のキャプチャと将来の更新に費用効率のよい評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 15:35:47 GMT)
Granular Generalized Variable Precision Rough Sets and Rational
Approximations [0.2] VPRSの手順による粒界近似は、ある条件下で古典的な視点から構築されたものよりも合理的である可能性が高い。
クラスタ検証、イメージセグメンテーション、動的ソートのためのメタ応用が発明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 08:08:26 GMT)
Ensemble2: Anomaly Detection via EVT-Ensemble Framework for Seasonal
KPIs in Communication Network [0.1] 異常検出は ネットワーク管理システムの重要な機能の一つです
本稿では,アンサンブル学習を応用したEnsemble2フレームワークを提案する。
さらに、オンライン学習を使用してモデルを最適化し、最終的にIntel i5プラットフォーム上で10 pts/sで実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 02:48:24 GMT)
Approximate Conditional Coverage via Neural Model Approximations [0.0] 実験的に信頼性の高い近似条件付きカバレッジを得るためのデータ駆動手法を解析する。
我々は、限界範囲のカバレッジ保証を持つ分割型代替案で、実質的な(そして、そうでない)アンダーカバーの可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 02:59:05 GMT)
Thermal devices powered by generalized measurements with indefinite
causal order [0.0] 不確定因果順序は、量子熱デバイスにおいて非自明な効果を生み出すために探索することができる。
2つの測定チャネルの量子スイッチを用いることで、不定因数順序で熱デバイスを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 11:45:22 GMT)
Temporal support vectors for spiking neuronal networks [0.0] 静的サポートベクトルマシン(T-SVM)の新たな拡張について紹介する。
我々はT-SVMとそのカーネル拡張がスパイキングニューロンの堅牢なシナプス重みベクトルを生成することを示す。
本稿では, 非線形核を持つT-SVMを, 神経樹状突起木の非線形性と広範な形態の計算的役割の新しいモデルとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 23:47:15 GMT)
Stochastic Gradient Methods with Compressed Communication for
Decentralized Saddle Point Problems [0.0] 分散環境でのサドルポイント問題のクラスを(中央サーバなしで)解くための2つのアルゴリズムを提案する。
まず、圧縮(C-DPSVRG)による分散近位変動低減勾配を示す。
次に,有限和設定のための圧縮(C-DPSVRG)を用いた分散型近距離低減勾配を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 15:17:19 GMT)
Solving the Bose-Hubbard model in new ways [0.0] 本稿では,近傍の相互作用を持つボソンの配列に対するBose-Hubbardモデルの解析手法を提案する。
これはモデルを構成する生成および消滅演算子の数論的な実装に基づいている。
このタイプの有限系における量子相転移の厳密なコンピュータ支援証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 08:22:30 GMT)
Single Photon Scattering Can Account for the Discrepancies Between
Entangled Two-Photon Measurement Techniques [0.0] 絡み合った光子対は線形化され、2光子吸収の効率が向上すると予想される。
様々な理論的研究と実験的な測定にもかかわらず、絡み合い強化相互作用断面積の値について矛盾は持続する。
絡み合った光子状態を時間的に、スペクトル的に特徴付けることのできる分光計が構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 00:24:37 GMT)
Quantum coherence on selectivity and transport of ion channels [0.0] カリウムチャネルは多くの生理的過程において重要な役割を担っている。
これを行うには、イオンチャネルは高度に選択的でなければならず、特定のイオンだけが膜を通過でき、他のイオンを阻止できる。
本研究は, ホッピング速度とイオンチャネルのコヒーレンス維持の関係について検討するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 10:16:24 GMT)
Phonon and optical-roton branches of excitations of the Bose system [0.0] 多粒子ボース系の初等励起スペクトルを計算する。
スペクトルのフォノン部分の分散を考慮する。
中性子散乱実験の計算と解析により、超流動He-4のランダウ分散曲線の複雑な構造について述べることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 10:20:56 GMT)
One more time on the helicity decomposition of spin and orbital optical
currents [0.0] 線形運動量密度、つまりポインティングベクトルを$c2$で割ると、右利き項と左利き項の和にはならない。
準単色光の場合、この分離は時間経過後にほぼ復元される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 19:32:44 GMT)
Noise-Aware Statistical Inference with Differentially Private Synthetic
Data [0.0] DP合成データをまるで本物であるかのように単純に分析することは、人口レベルの推定に有効でないことを示す。
本稿では,多重計算分野の合成データ解析技術と合成データ生成技術を組み合わせることで,この問題に対処する。
我々は,最大エントロピーの原理を用いたノイズ対応合成データ生成アルゴリズム NAPSU-MQ を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 16:59:46 GMT)
Multipartite Entanglement in the Random Ising Chain [0.0] 複数のサブシステムの絡み合いの定量化は、相互作用する量子システムにおいて難しいオープンな問題である。
臨界ランダムイジング連鎖における絡み合いの負性(カルE$)と相互情報(カルI$)を定量化する。
平均値$cal E$と$cal I$はどちらもスケールインで普遍的、つまり障害の形式とは無関係である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 02:52:22 GMT)
Laplace HypoPINN: Physics-Informed Neural Network for hypocenter
localization and its predictive uncertainty [0.0] PINNに基づく低中心位置推定のための逆変換フレームワークを開発した。
本稿では,HypoPINNの重みと偏りのランダムな実現から不確かさの伝播を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 13:59:32 GMT)
Introducing Non-Linearity into Quantum Generative Models [0.0] 我々は、ニューラルネットワーク構造を介して非線形アクティベーションを標準のBorn Machineフレームワークに追加するモデルを導入する。
非線形QNBMと線形量子回路ボルンマシンを比較した。
両モデルとも、自明な均一な確率分布を容易に学習できるが、QNBMはQCBMの約3倍の誤差率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 18:59:49 GMT)
Go Beyond Multiple Instance Neural Networks: Deep-learning Models based
on Local Pattern Aggregation [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、臨床心電図(ECG)と話者非依存音声の処理においてブレークスルーをもたらした。
本稿では,局所的なパターン集約に基づくディープラーニングモデルを提案する。
LPANetと呼ばれる新しいネットワーク構造には、トリミングと集約操作が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 13:18:18 GMT)
Equivalence of Single-server and Multiple-servers Blind Quantum
Computation Protocols [0.0] サーバから計算に関する情報を隠蔽しながら計算を委譲するプロトコルをslブラインド量子計算プロトコルと呼ぶ。
古典的なユーザを持つシングルサーバの盲点量子計算プロトコルや、サーバ同士の自由な通信を可能にする複数サーバの盲点量子計算プロトコルは知られていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 12:54:45 GMT)
Data Generation for Satellite Image Classification Using Self-Supervised
Representation Learning [0.0] 衛星画像パッチの合成ラベルを作成するための自己教師付き学習手法を提案する。
これらの合成ラベルは、既存の教師付き学習技術のトレーニングデータセットとして使用することができる。
実験では,合成ラベルで訓練されたモデルが実ラベルで訓練されたモデルと類似した性能を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 12:54:34 GMT)
Building net-native agreement systems [0.0] 本稿では,デジタルコンセンサスシステムの理解と分解のためのモデルであるコンセンサスパスと,ネットネイティブコンセンサスシステムを構築するためのオープンソースソフトウェアサービスであるコンセンサスエンジンを紹介する。
私たちは、クラウドファンディングエッセイのアプリであるScarce Knowledgeと、ユーザがTwitterの契約を形成および強制するためのボットであるTwitter Social Capitalの2つの例を構築して、合意エンジンを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 01:12:05 GMT)
Biological Evolution and Genetic Algorithms: Exploring the Space of
Abstract Tile Self-Assembly [0.0] タイルベースの自己組立モデルの最先端実装に関する性能向上を観察する。
発見された最も大きな構造のモジュラリティは、一階に$S_2,8$が$S_3,8$の構成要素を形成するという仮定を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 22:47:33 GMT)
Assessing the performance of quantum annealing with nonlinear driving [0.0] 逆場イジング連鎖に適用した非線形プロトコルから生じるダイアバティック励起の研究を報告する。
進化の過程において,キブル・ズレックのパラダイム的行動は「停止」によって抑制できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 18:20:08 GMT)
A New High-Performance Approach to Approximate Pattern-Matching for
Plagiarism Detection in Blockchain-Based Non-Fungible Tokens (NFTs) [0.0] NDFAに基づく手法を用いて, プラジャリズム検出のためのパターンマッチングを高速かつ革新的に行う手法を提案する。
ブロックチェーンベースのNFT(Non-fungible tokens)という文脈で、私たちのアプローチの利点を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 17:53:20 GMT)
A Computational and Experimental Analysis of Higher Order Modes in a
Strongly Focusing Optical Cavity [0.0] 高次モードの励起は、現実的な集中力の強い空洞を避けることが困難である。
得られたモデルを用いてキャビティ透過の強度とスペクトル分布を再現できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 May 2022 13:50:15 GMT)