Sharpness-Aware Training for Free [163.1] シャープネスを意識した最小化(SAM)は、損失ランドスケープの幾何学を反映したシャープネス尺度の最小化が一般化誤差を著しく減少させることを示した。
シャープネス・アウェア・トレーニング・フリー(SAF)は、シャープランドスケープをベース上でほぼゼロの計算コストで軽減する。
SAFは、改善された能力で最小限の平らな収束を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 02:13:20 GMT)
GCoNet+: A Stronger Group Collaborative Co-Salient Object Detector [123.2] 本稿では,GCoNet+と呼ばれる新しいグループ協調学習ネットワークを提案する。
GCoNet+は自然界における共存対象を効果的かつ効率的に識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 23:49:19 GMT)
Optimal Gradient Sliding and its Application to Distributed Optimization
Under Similarity [121.8] 積 $r:=p + q$, ここで$r$は$mu$-strong convex類似性である。
エージェントの通信やローカルコールにマスターされた問題を解決する方法を提案する。
提案手法は$mathcalO(sqrtL_q/mu)$法よりもはるかにシャープである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:28:02 GMT)
Duplex Conversation: Towards Human-like Interaction in Spoken Dialogue
System [120.7] マルチモーダル音声対話システムにより、電話ベースのエージェントが、人間のような顧客と対話できる。
製品で学んだ教訓を共有するために、Conversation Duplex Alibabaのインテリジェントなカスタマサービスをデプロイしています。
オンラインA/B実験は,提案システムにおいて応答遅延を50%低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:41:23 GMT)
Re-parameterizing Your Optimizers rather than Architectures [119.1] 本稿では,モデル固有の事前知識を構造学に取り入れ,汎用モデル(簡易モデル)の学習に使用する新しいパラダイムを提案する。
実装として,モデル固有のハイパーパラメータの集合に従って勾配を変更することによって,事前知識を付加する手法を提案する。
Reprでトレーニングされた単純なモデルに対しては、VGGスタイルのプレーンモデルに注目し、ReprでトレーニングされたそのようなシンプルなモデルがRep-VGGと呼ばれ、最近のよく設計されたモデルと同等に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:55:59 GMT)
Connecting adversarial attacks and optimal transport for domain
adaptation [116.5] ドメイン適応では、ソースドメインのサンプルに基づいてトレーニングされた分類器をターゲットドメインに適応させることが目標である。
提案手法では,最適なトランスポートを用いて,対象のサンプルをソース・フィクションという名前のドメインにマッピングする。
我々の主なアイデアは、ターゲットドメイン上のc-環状モノトン変換によってソースフィクションを生成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:45:55 GMT)
Robust Weight Perturbation for Adversarial Training [112.6] オーバーフィッティングは、ディープネットワークの敵の堅牢なトレーニングにおいて広く存在する。
対向重み摂動は、堅牢な一般化ギャップを減らすのに役立つ。
重量摂動を規制する基準は、敵の訓練に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 03:07:14 GMT)
Fast Dynamic Radiance Fields with Time-Aware Neural Voxels [106.7] タイムアウェアなボクセル特徴を持つシーンを表現し,TiNeuVoxという名前のラジアンスフィールドフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、高いレンダリング品質を維持しながら、動的ラディアンスフィールドの最適化を加速する。
TiNeuVoxは8分と8MBのストレージでトレーニングを完了しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:47:31 GMT)
E2S2: Encoding-Enhanced Sequence-to-Sequence Pretraining for Language
Understanding and Generation [103.6] 本稿では,エンコーディング強化のseq2seq事前学習戦略,すなわちE2S2を提案する。
E2S2は、より効率的な自己教師付き情報をエンコーダに統合することで、Seq2seqモデルを改善する。
GLUEベンチマークの平均利得1.0%、CoNLL2014データセットの1.75% F_0.5スコア改善など、E2S2は一貫してパフォーマンスを向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 08:25:36 GMT)
Guided Diffusion Model for Adversarial Purification [103.5] 敵攻撃は、様々なアルゴリズムやフレームワークでディープニューラルネットワーク(DNN)を妨害する。
本稿では,GDMP ( Guided diffusion model for purification) と呼ばれる新しい精製法を提案する。
様々なデータセットにわたる包括的実験において,提案したGDMPは,敵対的攻撃によって引き起こされた摂動を浅い範囲に減少させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 10:11:15 GMT)
Random Rank: The One and Only Strategyproof and Proportionally Fair
Randomized Facility Location Mechanism [103.4] 我々は、強い比例性は動機が良く基本的な公理であるが、その性質を満たす決定論的戦略防御機構は存在しないことを示した。
次に、予測において強い比例性を満たすランダムランクと呼ばれるランダム化メカニズムを同定する。
我々の主な特徴はランダムランクを、普遍的真理性、普遍的匿名性、期待における強い比喩性を達成するユニークなメカニズムとして特徴づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 00:51:57 GMT)
TubeFormer-DeepLab: Video Mask Transformer [98.5] 本研究では,複数のコアビデオセグメンテーションタスクを統一的に処理するための最初の試みであるTubeFormer-DeepLabを紹介する。
TubeFormer-DeepLabは、タスク固有のラベルでビデオチューブを直接予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:10:33 GMT)
Quantum Gram-Schmidt Processes and Their Application to Efficient State
Read-out for Quantum Algorithms [87.0] 本稿では、生成した状態の古典的ベクトル形式を生成する効率的な読み出しプロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、出力状態が入力行列の行空間にある場合に適合する。
我々の技術ツールの1つは、Gram-Schmidt正則手順を実行するための効率的な量子アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 04:16:11 GMT)
Temporal Latent Bottleneck: Synthesis of Fast and Slow Processing
Mechanisms in Sequence Learning [86.0] リカレントニューラルネットワークは、時間的に圧縮された表現の学習に対して強い誘導バイアスを持つ。
変換器は時間的に圧縮された表現を学習する際の帰納的バイアスがほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 00:12:33 GMT)
Set Based Stochastic Subsampling [85.5] 本稿では,2段階間ニューラルサブサンプリングモデルを提案する。
画像分類,画像再構成,機能再構築,少数ショット分類など,様々なタスクにおいて,低いサブサンプリング率で関連ベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 05:59:57 GMT)
CA-UDA: Class-Aware Unsupervised Domain Adaptation with Optimal
Assignment and Pseudo-Label Refinement [84.1] 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ターゲットデータに欠けているラベルのサロゲートとして、優れた擬似ラベルの選択に焦点を当てる。
ソースとターゲットドメインの共有ネットワークが通常、擬似ラベルの選択に使用されるため、擬似ラベルを劣化させるソースドメインバイアスは依然として存在する。
本稿では, 擬似ラベルの品質向上のためのCA-UDAを提案し, 最適課題, 擬似ラベル改善戦略, クラス対応ドメインアライメントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 11:40:44 GMT)
VoGE: A Differentiable Volume Renderer using Gaussian Ellipsoids for
Analysis-by-Synthesis [83.0] 微分勾配はコンピュータグラフィックスの視覚タスクへの応用を可能にする。
音量密度で最寄りの成分を捕捉するためにレイトレーシングを用いるVoGEを提案する。
本稿では,PyTorch3Dと競合するレンダリング速度を提供するVoGEの実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 19:52:11 GMT)
Agnostic Physics-Driven Deep Learning [82.9] この研究は、物理系が勾配計算を使わずに統計的勾配学習を行えることを証明している。
Aeqpropでは、システムの詳細を知る必要はなく、プロシージャは外部操作に基づいている。
Aeqpropはまた、自然(生物)物理系において、真の勾配に基づく統計学習は、一般的な比較的単純なメカニズムによってもたらされることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:02:53 GMT)
Do Deep Neural Networks Always Perform Better When Eating More Data? [82.6] Identically Independent Distribution(IID)とOut of Distribution(OOD)による実験を設計する。
IID条件下では、情報の量は各サンプルの効果度、サンプルの寄与度、クラス間の差がクラス情報の量を決定する。
OOD条件下では、試料のクロスドメイン度が寄与を決定づけ、無関係元素によるバイアス適合はクロスドメインの重要な要素である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:40:33 GMT)
Kernel Neural Optimal Transport [82.3] 一般最適輸送定式化を用いたニューラル最適輸送(NOT)アルゴリズムについて検討し,輸送計画の学習を行う。
2次コストの弱いNOTは、最適でない偽の計画を学ぶ可能性がある。
理論的保証と実用性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:26:06 GMT)
Neural Optimal Transport with General Cost Functionals [78.3] 一般費用関数のための最適輸送計画とマップを計算するためのニューラルネットベースの新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、OT問題のサドル点再構成に基づいており、弱い高コスト関数に対する以前のOT法を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:00:19 GMT)
Knowledge Distillation for 6D Pose Estimation by Keypoint Distribution
Alignment [77.7] 6次元ポーズ推定のための最初の知識蒸留法を提案する。
我々は,コンパクトな学生ネットワークを観察し,正確な2次元キーポイント位置の予測に苦慮する。
いくつかのベンチマーク実験により, 蒸留法が得られた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 10:17:17 GMT)
Open-system approach to nonequilibrium quantum thermodynamics at
arbitrary coupling [77.3] 熱浴に結合したオープン量子系の熱力学挙動を記述する一般的な理論を開発する。
我々のアプローチは、縮小された開系状態に対する正確な時間局所量子マスター方程式に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:27:42 GMT)
Beyond the Berry Phase: Extrinsic Geometry of Quantum States [77.3] 状態の量子多様体のすべての性質がゲージ不変のバーグマンによって完全に記述されることを示す。
偏光理論への我々の結果の即時適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:01:34 GMT)
Deep Posterior Distribution-based Embedding for Hyperspectral Image
Super-resolution [75.2] 本稿では,高スペクトル画像の高次元空間スペクトル情報を効率的に効率的に埋め込む方法について述べる。
我々は,HS埋め込みを,慎重に定義されたHS埋め込みイベントの集合の後方分布の近似として定式化する。
そして,提案手法を物理的に解釈可能なソース一貫性超解像フレームワークに組み込む。
3つの一般的なベンチマークデータセットに対する実験により、PDE-Netは最先端の手法よりも優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 06:59:01 GMT)
Reinforcement Learning with a Terminator [74.7] 我々は, TerMDP のパラメータを学習し, 推定問題の構造を活用し, 状態ワイドな信頼境界を提供する。
我々はこれらを用いて証明可能な効率のよいアルゴリズムを構築し、終端を考慮し、その後悔を抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:40:28 GMT)
Searching for the Essence of Adversarial Perturbations [74.0] 本稿では,ニューラルネットワークの誤予測の原因となる,人間の認識可能な情報を含む対人摂動について述べる。
この人間の認識可能な情報の概念は、敵の摂動に関連する重要な特徴を説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:04:57 GMT)
Adapting Rapid Motor Adaptation for Bipedal Robots [73.6] 移動制御の急速な適応の最近の進歩を活用し、二足歩行ロボットで作業できるように拡張する。
A-RMAはモデルフリーRLを用いて微調整することで不完全外部推定器の基本方針を適応する。
シミュレーションにおいて,A-RMAはRLベースのベースラインコントローラやモデルベースコントローラよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:59:09 GMT)
Video2StyleGAN: Disentangling Local and Global Variations in a Video [68.7] StyleGANは、顔編集の強力なパラダイムとして登場し、年齢、表現、照明などに対する混乱したコントロールを提供する。
我々は,対象画像の同一性において,運転映像の局所的およびグローバル的位置と表現を再現するために,対象画像と運転映像を撮影するVideo2StyleGANを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:45:40 GMT)
Sample-Efficient Optimisation with Probabilistic Transformer Surrogates [67.0] 本稿では,ベイズ最適化における最先端確率変換器の適用可能性について検討する。
トレーニング手順と損失定義から生じる2つの欠点を観察し、ブラックボックス最適化のプロキシとして直接デプロイすることを妨げる。
1)非一様分散点を前処理するBO調整トレーニング,2)予測性能を向上させるために最適な定常点をフィルタする新しい近似後正則整定器トレードオフ精度と入力感度を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 08:55:32 GMT)
CGMN: A Contrastive Graph Matching Network for Self-Supervised Graph
Similarity Learning [65.1] 自己教師付きグラフ類似性学習のためのコントラストグラフマッチングネットワーク(CGMN)を提案する。
我々は,効率的なノード表現学習のために,クロスビューインタラクションとクロスグラフインタラクションという2つの戦略を用いる。
我々はノード表現をグラフ類似性計算のためのプール演算によりグラフレベル表現に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 13:20:26 GMT)
Enhancing Sequential Recommendation with Graph Contrastive Learning [64.1] 本稿では、逐次推薦のためのグラフコントラスト学習(GCL4SR)という、新しいシーケンシャルレコメンデーションフレームワークを提案する。
GCL4SRは、すべてのユーザのインタラクションシーケンスに基づいて構築された重み付きアイテム遷移グラフ(WITG)を使用して、各インタラクションのグローバルなコンテキスト情報を提供し、シーケンスデータのノイズ情報を弱める。
実世界のデータセットの実験では、GCL4SRは最先端のシーケンシャルレコメンデーションメソッドよりも一貫して優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 03:53:31 GMT)
CHALLENGER: Training with Attribution Maps [63.7] ニューラルネットワークのトレーニングに属性マップを利用すると、モデルの正規化が向上し、性能が向上することを示す。
特に、我々の汎用的なドメインに依存しないアプローチは、ビジョン、自然言語処理、時系列タスクにおける最先端の結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 13:34:46 GMT)
Play it by Ear: Learning Skills amidst Occlusion through Audio-Visual
Imitation Learning [62.8] 我々は視覚と音声の入力から、部分的に観察された操作タスクのセットを学習する。
提案システムは,遠隔操作による実演とオンラインファインタニングを併用することで,これらの課題を学習する。
模擬課題の集合において、我々のシステムは音声を使うことの恩恵を受けており、オンライン介入を用いることで、オフライン模倣学習の成功率を20%向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 04:52:58 GMT)
Benchmarking the Robustness of LiDAR-Camera Fusion for 3D Object
Detection [58.8] 自律運転における3D知覚のための2つの重要なセンサーは、カメラとLiDARである。
これら2つのモダリティを融合させることで、3次元知覚モデルの性能を大幅に向上させることができる。
我々は、最先端の核融合法を初めてベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 09:35:37 GMT)
Quantifying Qubit Magic Resource with Gottesman-Kitaev-Preskill Encoding [58.7] 我々は、ほとんどのフォールトトレラント量子コンピュータにおいて、魔法のリソース測度、探索特性を定義する。
我々の定式化は、連続変数量子計算におけるボソニック符号、よく研究されたツールに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 08:53:30 GMT)
Elastic Monte Carlo Tree Search with State Abstraction for Strategy Game
Playing [58.7] 戦略ビデオゲームは、複雑なゲーム要素によって引き起こされる検索スペースでAIエージェントに挑戦する。
状態抽象化は、状態空間の複雑さを低減する一般的なテクニックである。
我々は,状態抽象化を用いてストラテジーゲームをプレイするアルゴリズムであるElastic MCTSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:18:45 GMT)
Excess Risk of Two-Layer ReLU Neural Networks in Teacher-Student
Settings and its Superiority to Kernel Methods [58.4] 教師回帰モデルにおける2層ReLUニューラルネットワークのリスクについて検討する。
学生ネットワークは、どの解法よりも確実に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 02:51:36 GMT)
Can Transformer be Too Compositional? Analysing Idiom Processing in
Neural Machine Translation [55.5] リテラル表現とは異なり、イディオムの意味はその部分から直接従わない。
NMTモデルは、しばしばイディオムを正確に、過剰に生成し、文字通り翻訳することができない。
支配的なNMTモデルであるTransformerの力学において,イディオムの非合成性が反映されているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:59:32 GMT)
Mitigating Out-of-Distribution Data Density Overestimation in
Energy-Based Models [54.1] 深部エネルギーベースモデル(EBM)は、複雑な分布を学習する能力によって注目されている。
EBMの訓練には、Langevin Monte Carlo (LMC) を用いた最大推定(MLE)を用いることが多い。
短周期LCCのMLEが, 誤った密度推定でEMMに収束する理由を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 02:49:17 GMT)
Prompt-aligned Gradient for Prompt Tuning [53.4] 本稿では,視覚言語モデル(VLM)から学んだ一般的な知識を,即時チューニングが忘れないようにするために,ProGradと呼ばれるPrompt対応のグラディエントを提案する。
ProGradは、勾配が「一般的な方向」に一致しているプロンプトのみを更新し、事前に定義されたプロンプト予測のKL損失の勾配として表される。
実験では、最先端のプロンプトチューニング手法に対して、ProGradのより強力な数ショットの一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 06:05:21 GMT)
Align then Fusion: Generalized Large-scale Multi-view Clustering with
Anchor Matching Correspondences [53.1] マルチビューアンカーグラフクラスタリングは、完全なペアワイド類似性を避けるために代表アンカーを選択する。
既存のアプローチでは、ビューをまたいだアンカーセット間の正しい対応を確立するのに十分な注意を払わない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 13:07:40 GMT)
EA$^2$E: Improving Consistency with Event Awareness for Document-Level
Argument Extraction [52.4] 本稿では、トレーニングと推論のための拡張コンテキストを備えたイベント・アウェア・引数抽出(EA$2$E)モデルを紹介する。
WIKIEVENTSとACE2005データセットの実験結果から,EA$2$Eの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 04:33:51 GMT)
Braille Letter Reading: A Benchmark for Spatio-Temporal Pattern
Recognition on Neuromorphic Hardware [50.4] 近年の深層学習手法は,そのようなタスクにおいて精度が向上しているが,従来の組込みソリューションへの実装は依然として計算量が非常に高く,エネルギーコストも高い。
文字読み込みによるエッジにおける触覚パターン認識のための新しいベンチマークを提案する。
フィードフォワードとリカレントスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を、サロゲート勾配の時間によるバックプロパゲーションを用いてオフラインでトレーニングし比較し、効率的な推論のためにIntel Loihimorphicチップにデプロイした。
LSTMは14%の精度で繰り返しSNNより優れており、Loihi上での繰り返しSNNは237倍のエネルギーである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:30:45 GMT)
Universal Deep GNNs: Rethinking Residual Connection in GNNs from a Path
Decomposition Perspective for Preventing the Over-smoothing [50.2] 近年の研究では、残りの結合を持つGNNが変性をわずかに遅らせていることが示されている。
本稿では,新しい経路分解の観点からの残差接続を有するGNNの前方・後方挙動について検討する。
コールドスタート適応残差接続(DRIVE)とフィードフォワードモジュールを備えたUniversal Deep GNNsフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:19:45 GMT)
Self-Supervised Visual Representation Learning with Semantic Grouping [50.1] 我々は、未ラベルのシーン中心のデータから視覚表現を学習する問題に取り組む。
本研究では,データ駆動型セマンティックスロット,すなわちSlotConによる協調型セマンティックグルーピングと表現学習のためのコントラスト学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:50:59 GMT)
Efficient $\Phi$-Regret Minimization in Extensive-Form Games via Online
Mirror Descent [49.9] $Phi$-Hedgeは、正規形式ゲーム(NFG)のための大規模な平衡を学習できる汎用アルゴリズムである。
EFGにおけるNash Equilibria(ゼロサム設定)、Normal-Form Coarse Correlated Equilibria(NFCCE)、Extensive-Form Correlated Equilibria(EFCE)の学習に$Phi$-Hedgeが直接利用できることを示す。
それらの設定において、emph$Phi$-Hedgeアルゴリズムは標準ミラーDescent(OMD)アルゴリズムと等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:58:06 GMT)
RankSim: Ranking Similarity Regularization for Deep Imbalanced
Regression [48.6] RankSimはインダクティブバイアスを符号化し、ラベル空間に近くサンプルが特徴空間に近くなる。
RankSimは従来の不均衡学習手法を補完するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:51:25 GMT)
Analyzing Modality Robustness in Multimodal Sentiment Analysis [48.5] 堅牢なマルチモーダルモデルの構築は、荒野における信頼性の高いデプロイメントを実現する上で極めて重要です。
訓練されたマルチモーダルモデルにおけるモダリティロバストネスの簡易診断チェックを提案する。
問題を軽減するために、よく知られた堅牢なトレーニング戦略を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 23:30:16 GMT)
On Avoiding Local Minima Using Gradient Descent With Large Learning
Rates [48.4] 我々は、降下(GD)の成功につながるメカニズムの完全な理解は、明らかに大きなステップサイズを使用することの効果を考慮する必要があるかもしれないと論じる。
ステップサイズが大きいGDは、ステップサイズが小さいGDとは異なる軌道を辿り、世界最小値に収束することを示す。
また,ニューラルネットワークにGDを適用した場合,学習速度が小さい場合と大きい場合のトラジェクトリの違いも示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:35:32 GMT)
Minimax Optimal Online Imitation Learning via Replay Estimation [47.8] 本稿では,この経験的分散を低減するために,リプレイ推定手法を提案する。
提案手法では, min(H3/2 / N, H / sqrtN$)$ 依存度を最適に$widetildeO に設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 19:29:56 GMT)
CalFAT: Calibrated Federated Adversarial Training with Label Skewness [46.5] 本稿では,ロジットを適応的に校正することで,不安定問題に対処するキャリブレーションFAT (CalFAT) 手法を提案する。
我々はCalFATの最適化がクライアント間の同質な局所モデルをもたらし、収束率と最終性能が大幅に向上したことを理論的および実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 08:49:20 GMT)
Prompting ELECTRA: Few-Shot Learning with Discriminative Pre-Trained
Models [43.7] ELECTRAにプロンプトベースの数ショット学習を適用し,幅広いタスクにおいてマスキング言語モデルを上回る性能を示す。
本手法は,余分な計算オーバーヘッドを伴わずに,マルチトークン予測を含むタスクに容易に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:32:30 GMT)
A Continuous Time Framework for Discrete Denoising Models [43.1] 離散データの拡散モデルを決定するための,最初の完全な連続時間フレームワークを提供する。
これは、連続時間マルコフ連鎖(CTMC)としてフォワードノイズ発生過程と対応する逆時間生成過程を定式化することによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 10:37:41 GMT)
Learning Adaptive Propagation for Knowledge Graph Reasoning [43.1] 本稿では,伝搬路のレンズから模範作品を再考する。
回答エンティティは問い合わせエンティティに近いものになり得るが、情報依存は長くなる可能性がある。
我々は、有望な目標を維持しながら、無関係なエンティティをフィルタリングする適応的な伝搬経路を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:00:59 GMT)
Posterior and Computational Uncertainty in Gaussian Processes [41.5] ガウスのプロセスはデータセットのサイズとともに違法にスケールする。
多くの近似法が開発されており、必然的に近似誤差を導入している。
この余分な不確実性の原因は、計算が限られているため、近似後部を使用すると完全に無視される。
本研究では,観測された有限個のデータと有限個の計算量の両方から生じる組合せ不確実性を一貫した推定を行う手法の開発を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 22:16:25 GMT)
PAC Generalisation via Invariant Representations [41.0] 有限標本集合における$epsilon$-approximate不変性の概念を考える。
PAC学習にインスパイアされ、有限サンプルのアウト・オブ・ディストリビューション一般化保証を得る。
この結果から, 介入部位が非次境界ノードの一定サイズの部分集合内にある場合に, 周囲次元でスケールしない境界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:50:14 GMT)
Dataset Condensation via Efficient Synthetic-Data Parameterization [40.6] 大量のデータを持つ機械学習は、膨大な計算コストと、トレーニングとチューニングのためのストレージの価格が伴う。
データセットの凝縮に関する最近の研究は、コンパクトなトレーニングデータセットを合成することで、そのような大量のデータへの依存を減らそうとしている。
本稿では,データ規則性を考慮した効率的なパラメータ化により,ストレージ予算に制限のある複数の合成データを生成する,新しい凝縮フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 09:55:31 GMT)
Walle: An End-to-End, General-Purpose, and Large-Scale Production System
for Device-Cloud Collaborative Machine Learning [40.1] We build the first end-to-end and general-purpose system, called Walle, for device-cloud collaborative machine learning (ML)
Walleはデプロイメントプラットフォームで構成され、MLタスクを10億規模のデバイスに分散する。データパイプラインはタスク入力を効率的に準備し、計算コンテナはクロスプラットフォームで高性能な実行環境を提供する。
我々はWalleを実践的なeコマースアプリケーションシナリオで評価し、その有効性、効率、スケーラビリティを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 03:43:35 GMT)
Chefs' Random Tables: Non-Trigonometric Random Features [39.3] 我々は,シェフのランダムテーブル(CRT)を紹介した。これは,ガウスカーネルとソフトマックスカーネルを近似するために,新しい非三角ランダム特徴(RF)のクラスである。
CRTは、本質的に三角図に依存する標準的なランダムキッチンシンク(RKS)法に代わるものである。
RFが正となるCRTの変種を,近年の低ランクトランスフォーマーの応用における重要な要件として提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 11:37:21 GMT)
Towards Efficient 3D Object Detection with Knowledge Distillation [38.9] 効率的な3次元物体検出器開発のための知識蒸留の可能性を探る。
私たちの最高のパフォーマンスモデルは、65.75%$2 mAPHに達し、教師モデルを超え、わずか44%の教師フロップしか必要としない。
私たちの最も効率的なモデルは、NVIDIA A100上で51 FPSで動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:02:16 GMT)
Fairness in Recommendation: A Survey [38.6] 本調査は,レコメンデーション文学における公平性の基盤に焦点を当てたものである。
まず、分類やランキングといった基本的な機械学習タスクにおける公平性について簡単な紹介を行う。
その後、調査では、フェアネスの定義、フェアネスを改善するための典型的な技術、そして、フェアネス研究のためのデータセットに焦点をあてて、フェアネスを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 03:41:45 GMT)
LiDAR-aid Inertial Poser: Large-scale Human Motion Capture by Sparse
Inertial and LiDAR Sensors [38.6] 本研究では,大規模なシナリオにおいて,高精度な局所的なポーズとグローバルな軌跡を持つ3次元人間の動きを捉えるためのマルチセンサ融合法を提案する。
我々は,2段階のポーズ推定器を粗大な方法で設計し,そこでは点雲が粗大な体形状を提供し,IMU測定は局所的な動作を最適化する。
捕獲された点と実際の根の位置のずれを予測し、連続した動きと軌道をより正確に自然なものにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:15:11 GMT)
Hilbert Curve Projection Distance for Distribution Comparison [38.3] 2つの確率分布間の距離を測定するため,Hilbert curve projection (HCP) 距離と呼ばれる新しい計量法を提案する。
HCP距離は適切な計量であり、絶対連続確率測度に対して十分に定義されていることを示す。
合成データと実世界データの両方の実験により、我々のHCP距離は、複雑さの低いワッサーシュタイン距離の効果的なサロゲートとして機能することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:40:32 GMT)
Pooling Revisited: Your Receptive Field is Suboptimal [35.1] 受信フィールドのサイズと形状は、ネットワークがどのようにローカル情報を集約するかを決定する。
我々はDynOPoolと呼ばれるシンプルだが効果的な動的最適化プール操作を提案する。
実験の結果,学習可能なリサイズモジュールを備えたモデルは,画像分類やセマンティックセグメンテーションにおいて,複数のデータセットのベースラインネットワークよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:03:40 GMT)
MVMO: A Multi-Object Dataset for Wide Baseline Multi-View Semantic
Segmentation [34.9] MVMO (Multi-View, Multi-Object dataset): 10の異なるクラスのランダムに配置されたオブジェクトを含む116,000のシーンからなる合成データセット。
MVMOは、すべてのビューに対するセマンティックセグメンテーション基底真理とともに、フォトリアリスティックでパストレーシングされた画像レンダリングを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 22:37:43 GMT)
Meta Representation Learning with Contextual Linear Bandits [34.8] 線形バンディットタスクの設定におけるメタラーニングについて検討する。
学習した表現が未知の表現をうまく推定すると、下流のタスクを効率的に学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 13:43:53 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning is a Sequence Modeling Problem [33.7] マルチエージェントトランス (MAT) という新しいアーキテクチャを導入する。
MATは協調型マルチエージェント強化学習(MARL)をSM問題にキャストする。
MATの中心はエンコーダ・デコーダアーキテクチャであり、共同ポリシー探索問題を逐次決定プロセスに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 09:39:45 GMT)
Precise Learning Curves and Higher-Order Scaling Limits for Dot Product
Kernel Regression [33.6] 本稿では, ドット積カーネルにおけるカーネルリッジ回帰の問題と, テスト誤差, バイアス, 分散の式に焦点をあてる。
我々は、任意の整数$r$に対して$m approx dr/r!$が常に学習曲線のピークを観測し、複数のサンプルワイズと非自明な振る舞いを複数のスケールで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 04:21:31 GMT)
Superposing Many Tickets into One: A Performance Booster for Sparse
Neural Network Training [32.3] 本研究では,2つのデシラタを同時に1つのスパース・ツー・スパース・トレーニング・プロセスで満たすことのできる,新しいスパース・トレーニング・アプローチであるtextbfSup-tkets を提案する。
CIFAR-10/100 および ImageNet 上の様々なモダンアーキテクチャにおいて,Sup-tket が既存のスパーストレーニング手法とシームレスに統合されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:01:32 GMT)
EAMM: One-Shot Emotional Talking Face via Audio-Based Emotion-Aware
Motion Model [32.2] 本研究では,感情認識運動モデル(EAMM)を提案する。
両モジュールの結果を組み込むことで,任意の被験者に対して良好な話し声を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:39:45 GMT)
Embedding Graphs on Grassmann Manifold [31.4] 本稿では,グラスマン多様体に近似した2階グラフ特性を組み込んだ新しいグラフ表現学習手法EGGを提案する。
EGGの有効性はノードレベルとグラフレベルでのクラスタリングと分類タスクの両方を用いて示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:56:24 GMT)
Optimistic Whittle Index Policy: Online Learning for Restless Bandits [31.3] 遷移力学を学習するためのWhittleインデックスポリシーに基づく,最初のオンライン学習アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムUCWhittleは、RMABを未知の遷移で解くために、サブ線形$O(sqrtT log T)$の頻繁な後悔を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:32:20 GMT)
Fair and Fast Tie-Breaking for Voting [30.9] 我々は、匿名性と中立性という2つの広く研究されている基準に投票する上で最も公正な結びつきの概念を導入する。
本稿では,最良値フェアネスと呼ばれる,最良値フェアネス破壊機構を提案する。
本研究は, 一般的なレキシコグラフィー機構や固定エージェント機構など, 既存のタイブレーキング機構よりもはるかに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 03:56:54 GMT)
Non-convex online learning via algorithmic equivalence [30.0] アルゴリズム同値法 非勾配降下凸ミラー降下理論を示す。
我々の分析は、新しい単純なアルゴリズム法に基づいて、$frac23$を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:50:34 GMT)
Why Adversarial Training of ReLU Networks Is Difficult? [28.6] 本稿では,ReLUネットワーク上での逆摂動の解析解を数学的に導出する。
逆摂動は、入力の損失 w.r.t のヘッセン行列のいくつかのトップランク固有値に対応する固有ベクトルを強化する傾向があることを示す。
対角トレーニングは、損失w.r.t.ネットワークパラメータのヘッセン行列の影響を強くするので、少数のサンプルの方向に沿ってトレーニングが振動する可能性が高くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:22:10 GMT)
Fairness in the First Stage of Two-Stage Recommender Systems [28.5] 大規模レコメンデーションシステムにおける項目の公平性を確保する方法について検討する。
既存の第一段階の推薦者は不公平な候補者を選ぶかもしれない。
本稿では,2つのしきい値選択ルールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 21:21:38 GMT)
Support Recovery in Sparse PCA with Incomplete Data [27.4] 主成分分析(PCA)不完全データに対する実用的アルゴリズムを用いる。
未知の真のSDPが不完全支持行列を正確に復元できるという理論的および実験的証拠を提供する。
不完全データを用いて理論結果を検証し、分散表現において有意義な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:17:39 GMT)
GMML is All you Need [26.1] Group masked model learning (GMML)は、視覚トランスフォーマーの事前学習のための自己教師型学習メカニズムである。
GMMLは暗黙的に新しいデータ拡張プロセスを導入している。
ソースコードは、コミュニティがより大きなコーパスでトレーニングするために公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 10:36:55 GMT)
Guided-TTS 2: A Diffusion Model for High-quality Adaptive Text-to-Speech
with Untranscribed Data [25.7] 非転写データを用いた高品質適応型TSのための拡散モデルである Guided-TTS 2 を提案する。
我々は,大規模無転写データセット上で話者条件拡散モデルを訓練し,分類器フリーガイダンス法を提案する。
Guided-TTS 2は、音声品質と話者類似性の観点から、高品質な単一話者TTSベースラインに匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:30:20 GMT)
Batch Normalization Is Blind to the First and Second Derivatives of the
Loss [25.1] BN操作が損失の第1および第2誘導体のバックプロパゲーションに及ぼす影響を実証する。
このような問題はBN演算の標準化フェーズによって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:43:51 GMT)
ACIL: Analytic Class-Incremental Learning with Absolute Memorization and
Privacy Protection [25.0] クラス増分学習(CIL)は、段階的に異なるクラスのトレーニングデータを持つ分類モデルを学習する。
線形学習の定式化に着想を得て,過去の知識を絶対記憶した分析クラス増分学習(ACIL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 08:41:56 GMT)
A Unifying Framework for Causal Explanation of Sequential Decision
Making [24.3] 本稿では、シーケンシャルな意思決定システムの因果的説明のための新しい枠組みを提案する。
本稿では,単一の統一的アプローチを用いて,エージェントアクションに対して意味的に異なるタイプの説明を識別する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 23:17:58 GMT)
FRAug: Tackling Federated Learning with Non-IID Features via
Representation Augmentation [24.2] Federated Learning(FL)は、複数のクライアントが協調してディープラーニングモデルをトレーニングする分散学習パラダイムである。
本稿では,FRAug(Federated Representation Augmentation)を提案する。
当社のアプローチでは,通常は小さなクライアントデータセットを増大させるために,埋め込み空間にクライアント固有の合成サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 07:43:42 GMT)
From Representation to Reasoning: Towards both Evidence and Commonsense
Reasoning for Video Question-Answering [23.4] 本稿では,シーン記述(記述)からエビデンス推論(説明)まで,4種類の質問を含むCausal-VidQAについて述べる。
コモンセンス推論では、質問に答えて適切な理由を与える2段階のソリューションを設定した。
現状の手法は記述に強いが推論には弱い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 07:26:54 GMT)
RLx2: Training a Sparse Deep Reinforcement Learning Model from Scratch [23.1] 深層強化学習(DRL)モデルの訓練は通常、高いコストを必要とする。
DRLモデルの圧縮は、トレーニングアクセラレーションとモデル展開に大きな可能性を秘めている。
我々は,「textbfRigged textbfReinforcement textbfLearning textbfLottery (RLx2) 」という,新しいスパースDRLトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:18:43 GMT)
Benchmarking Unsupervised Anomaly Detection and Localization [22.5] 本稿では,教師なし異常検出および局所化タスクの性能について,13の論文を広範囲に比較する。
本稿では,新しいMVTec 3D-ADデータセットの提案を踏まえ,既存の最先端2D手法を用いた実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 04:57:25 GMT)
StyleTTS: A Style-Based Generative Model for Natural and Diverse
Text-to-Speech Synthesis [22.5] StyleTTSは並列TTSのためのスタイルベース生成モデルであり、参照音声発話から自然な韻律で多様な音声を合成することができる。
提案手法は, 単一話者と複数話者のデータセットにおいて, 最先端のモデルよりも有意に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 21:34:40 GMT)
To Federate or Not To Federate: Incentivizing Client Participation in
Federated Learning [22.3] フェデレートラーニング(FL)は、共通の機械学習モデルをトレーニングしようとするクライアントのグループ間のコラボレーションを促進する。
本稿では,グローバルモデルにインセンティブを与えるクライアントの割合を明示的に最大化する,IncFLと呼ばれるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 04:03:31 GMT)
QFaaS: A Serverless Function-as-a-Service Framework for Quantum
Computing [22.1] 本稿では,量子コンピューティングを進化させるためのQuantum Function-as-a-Serviceフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、ソフトウェア開発を簡素化し、量子クラウドコンピューティングパラダイムに適応するために、量子サーバーレスプラットフォームの不可欠なコンポーネントを提供します。
本稿では,アーキテクチャ設計,主成分,ハイブリッド量子古典関数のライフサイクル,運用ワークフロー,QFの実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 04:18:53 GMT)
Compressible-composable NeRF via Rank-residual Decomposition [21.9] ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、3Dオブジェクトやシーンをリアルにレンダリングするための魅力的な方法として登場した。
本稿では,モデルの効率的かつ便利な操作を可能にするニューラル表現を提案する。
提案手法は,圧縮と合成の余分な能力を実現しつつ,最先端の手法に匹敵するレンダリング品質を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 06:18:59 GMT)
Temporal Multiresolution Graph Neural Networks For Epidemic Prediction [21.6] 本稿では,マルチスケール・マルチレゾリューショングラフ構造の構築を学習し,動的グラフの時間的変化を捉えるために時系列信号を組み込んだ最初のアーキテクチャであるTMGNNを紹介する。
いくつかの欧州諸国において、実際のCOVID-19パンデミックやニワトリの流行から収集された時系列データに基づいて、今後のパンデミックとパンデミックの拡散を予測するタスクに、提案モデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 03:38:33 GMT)
VLUE: A Multi-Task Benchmark for Evaluating Vision-Language Models [21.5] 視覚言語前訓練の最近の進歩は、様々な視覚言語タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。
一般化能力と効率-性能トレードオフを評価するマルチタスクマルチディメンジョン・ベンチマークであるVision-Language Understanding Evaluationベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:52:30 GMT)
FedFormer: Contextual Federation with Attention in Reinforcement
Learning [21.1] FedFormerは、Transformer Attentionを使用してコンテキスト的に埋め込みを集約する新しいフェデレーション戦略である。
我々はメタワールド環境における手法の評価を行い,FedAvgや非フェデレートなソフトアクター・クリストイック・シングルエージェント法よりも優れた手法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 02:19:18 GMT)
Quantum Multi-Armed Bandits and Stochastic Linear Bandits Enjoy
Logarithmic Regrets [20.4] 強化学習において,マルチアーム・バンディット(MAB)とリニア・バンディット(SLB)は重要なモデルである。
両モデルに対して$O(mboxpoly(log T))$ regrets を用いて量子アルゴリズムを提案する。
これは、バンディット問題に対する後悔と、強化学習における一般的な利用に対する最初の証明可能な量子スピードアップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 10:54:53 GMT)
Gradient Backpropagation Through Combinatorial Algorithms: Identity with
Projection Works [20.3] ゼロあるいは未定義の解法に対する意味のある置き換えは、効果的な勾配に基づく学習に不可欠である。
本稿では, 離散解空間の幾何学を応用して, 後方パス上の負の同一性として処理する原理的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:17:09 GMT)
Learning Open Domain Multi-hop Search Using Reinforcement Learning [20.1] 我々は、オープンドメイン内のエンティティ間の関係のマルチホップパスの探索方法を学ぶために、自動エージェントを教える。
本手法をアクター・クリティカルな強化学習アルゴリズムに実装し,英語ウィキペディアのサブセットから抽出した探索問題のデータセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:44:19 GMT)
Multi-Fault Diagnosis Of Industrial Rotating Machines Using Data-Driven
Approach: A Review Of Two Decades Of Research [19.9] 本稿では,産業用回転機械のマルチフォールト診断のためのデータ駆動型手法について,系統的な文献レビューを行う。
PRISMA法は、体系的なレビューやその他のメタアナリシスの構成と構造に関するガイドラインの集合である。
この分野における基礎的な作業を特定し、産業用回転機械のマルチフォールト診断に関連するさまざまな側面について比較研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:54:27 GMT)
Federated Semi-Supervised Learning with Prototypical Networks [18.8] プロトタイプネットワークに基づく新しいFSSLアプローチであるProtoFSSLを提案する。
ProtoFSSLでは、クライアントは軽量プロトタイプを通じて知識を共有する。
ウェイトシェアリングに基づくFSSLアプローチと比較して、プロトタイプベースのクライアント間知識共有は通信コストと計算コストの両方を著しく削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:31:09 GMT)
Adaptive Learning for Discovery [18.8] 我々は、ASD(Adaptive Smpling for Discovery)と呼ばれる逐次的な意思決定問題を研究する。
ASDアルゴリズムは、応答の総和を最大化するために、ポイントにゴールを適応的にラベル付けする。
この問題は、例えば、機械学習モデルの助けを借りた薬物発見など、現実世界の発見問題に広く応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 03:30:45 GMT)
OpenCalib: A Multi-sensor Calibration Toolbox for Autonomous Driving [18.7] 各種センサキャリブレーション手法の豊富なセットを含む校正ツールボックスOpenCalibを提案する。
OpenCalibは、手動キャリブレーションツール、自動キャリブレーションツール、ファクトリキャリブレーションツール、さまざまなアプリケーションシナリオ用のオンラインキャリブレーションツールをカバーしている。
私たちの知る限り、これは自動運転関連のキャリブレーションアプローチの完全なセットを含む、初めてのオープンソースキャリブレーションです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 04:28:38 GMT)
The Devil is in the Pose: Ambiguity-free 3D Rotation-invariant Learning
via Pose-aware Convolution [18.6] 我々はPose-Aware Rotation Invariant Convolution(PaRI-Conv)を開発する。
本稿では,相対的なポーズ情報を完全エンコードするAPPF(Augmented Point Pair Feature)と,ポーズ対応カーネル生成のための動的カーネルについて述べる。
私たちのPaRI-Convは、よりコンパクトで効率的でありながら最先端のRI手法を超越しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:11:55 GMT)
Designing Rewards for Fast Learning [18.0] 報奨-デザインの選択が学習速度にどのように影響するかを考察し、ターゲットの振る舞いを素早く誘発する優れた報奨設計の原則を特定します。
本稿では,行動ギャップを最大化し,主観的割引を最小化する報酬関数を効率よく求める線形プログラミングに基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 19:48:52 GMT)
Analysis of Augmentations for Contrastive ECG Representation Learning [17.5] 本稿では,心電図(ECG)信号のコントラスト学習における各種拡張の有効性を系統的に検討する。
PTB-XLは、大規模で公開されている12リードのECGデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:41:59 GMT)
Securing AI-based Healthcare Systems using Blockchain Technology: A
State-of-the-Art Systematic Literature Review and Future Research Directions [17.2] AIの異常なポテンシャルは、AIモデルをトレーニングするための医療データセットの欠如、敵攻撃、ブラックボックスの作業スタイルによる信頼の欠如など、課題によって後退している。
我々は、ブロックチェーン技術がAIベースのヘルスケアの信頼性と信頼性を改善する方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:54:00 GMT)
Few-Shot Adaptation of Pre-Trained Networks for Domain Shift [17.1] 深層ネットワークは、ソース(トレーニング)データとターゲット(テスト)データの間にドメインシフトがある場合、パフォーマンスが低下する傾向がある。
最近のテスト時間適応手法では,新たなターゲット環境にデプロイされた事前訓練されたソースモデルのバッチ正規化レイヤをストリームデータで更新することで,パフォーマンス劣化を軽減している。
データ効率適応の実践的課題に対処するために,少数ショット領域適応のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:49:59 GMT)
Unbalanced CO-Optimal Transport [16.9] Co-Optimal Transport (COOT)は、特徴間のアライメントを推論することで、この比較をさらに進める。
実世界のデータに一様に表される外れ値に敏感であることを示す。
これにより、ノイズに対するロバスト性を確実に示す不均衡なCOOTを提案することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 08:43:19 GMT)
ZusammenQA: Data Augmentation with Specialized Models for Cross-lingual
Open-retrieval Question Answering System [16.9] 本稿では,言語横断的オープン-検索質問応答(COQA)におけるMIA共有タスクを提案する。
この挑戦的なシナリオでは、入力された質問に対して、システムは多言語プールから証拠文書を収集し、その質問の言語で回答を生成する必要がある。
データ拡張(Data Augmentation)、パッセージ検索(Passage Retrieval)、Answer Generation(Answer Generation)の3つの主要コンポーネントに対して、異なるモデル変種を組み合わせたいくつかのアプローチを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 10:31:08 GMT)
Diverse Representation via Computational Participatory Elections --
Lessons from a Case Study [16.7] 我々は、計算システムのサポートにより実装されたRepresentation Pactという、新しい参加型選挙プロセスを設計した。
このプロセスにより、投票者は第1ラウンドで表現基準を決め、第2ラウンドで候補者に投票することができる。
この2ラウンドの後、カウント法が適用され、第2ラウンドで受け取った票数を最大化する候補者の委員会が選択される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 19:22:38 GMT)
Detecting fake news by enhanced text representation with
multi-EDU-structure awareness [16.5] 偽ニュース検出のためのテキスト表現を改善するためのマルチEDU構造認識モデルを提案する。
マルチEDU構造認識のために,シーケンスベースEDU表現とグラフベースEDU表現を構築した。
4つのクロスソースフェイクニュースデータセットの実験により、我々のモデルは最先端のテキストベースの手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:32:14 GMT)
A Graph and Attentive Multi-Path Convolutional Network for Traffic
Prediction [16.3] 本稿では,将来的な交通状況を予測するために,グラフおよび注意深いマルチパス畳み込みネットワーク(GAMCN)モデルを提案する。
我々のモデルは交通条件に影響を与える空間的要因と時間的要因に焦点を当てている。
予測精度は,予測誤差が最大18.9%,予測効率が23.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:24:43 GMT)
Harnessing spectral representations for subgraph alignment [15.9] 本稿では,コンパクトで計算が容易で,トポロジ的変化に頑健で,既存のパイプラインに差し込むのが容易で,特に部分グラフアライメント問題に有効である地図のスペクトル表現を提案する。
サブグラフアライメントタスクで生じる部分性がマップ係数の特別な構造として表される驚くべき現象を初めて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 09:03:28 GMT)
Critic Sequential Monte Carlo [15.6] CriticSMCは、ソフトQ関数係数を持つシーケンシャルモンテカルロの新たな合成から構築された推論として計画する新しいアルゴリズムである。
シミュレーションにおける自動運転車衝突回避実験は、計算労力に対する屈折の最小化の観点から、ベースラインに対する改善を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 23:14:24 GMT)
A Transistor Operations Model for Deep Learning Energy Consumption
Scaling [14.9] 深層学習(DL)は、幅広い産業の自動化を変革し、社会のユビキティを高めている。
DLモデルの複雑さの増大とその普及により、エネルギー消費は3～4ヶ月ごとに倍増した。
現在のFLOPとMACベースの手法は線形演算のみを考慮している。
DLモデル構成によるエネルギー消費のスケーリングにおける活性化関数とニューラルネットワーク構造の役割を明らかにするため,ボトムレベルトランジスタ操作(TOs)法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:42:33 GMT)
CompleteDT: Point Cloud Completion with Dense Augment Inference
Transformers [14.8] ポイントクラウド補完タスクは、不完全なポイントクラウドの欠如を予測し、詳細でポイントクラウドを生成することを目的としている。
本稿では,変換器をベースとした新しいポイントクラウドコンプリートネットワークであるCompleteDTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 11:17:31 GMT)
Going Beyond One-Hot Encoding in Classification: Can Human Uncertainty
Improve Model Performance? [14.6] ラベルの不確実性は、分散ラベルを介してトレーニングプロセスに明示的に組み込まれていることを示す。
ラベルの不確実性の取り込みは、モデルが見つからないデータをより一般化し、モデルの性能を向上させるのに役立ちます。
既存のキャリブレーション法と同様に、分布ラベルはより良いキャリブレーションの確率をもたらし、それによってより確実で信頼できる予測が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:19:11 GMT)
DEP-RL: Embodied Exploration for Reinforcement Learning in Overactuated
and Musculoskeletal Systems [14.3] 大規模な筋骨格モデルの強化学習は、同様の性能を示すことができない。
我々は、大きな過度な作用空間における非効率な探索が重要な問題であると予想する。
筋骨格系において,DEPをRLに統合することにより,手を伸ばしたり移動したりする学習を高速に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:52:54 GMT)
SEREN: Knowing When to Explore and When to Exploit [14.2] 本稿では,SEREN(Sive Reinforcement Exploration Network)を紹介する。
インパルス制御(英語版)として知られる政策を用いて、スイッチャーは探索政策に切り替える最良の状態のセットを決定することができる。
我々は、SERENが急速に収束し、純粋な搾取に向けた自然なスケジュールを導き出すことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:44:56 GMT)
Exposing Fine-grained Adversarial Vulnerability of Face Anti-spoofing
Models [14.0] アドリアック攻撃は、顔の反偽造モデルの高い精度を脅かす。
本稿では,顔の反偽造モデルに対する敵対的脆弱性を明らかにするためのきめ細かい攻撃を提案する。
顔属性のアノテーションや最先端のネットワークは、モデルが敵攻撃に対して堅牢であることを保証できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 04:56:33 GMT)
Fast Nonlinear Vector Quantile Regression [13.6] 量子回帰(QR)は、目的変数$mathrmY$の1つ以上の条件量子化を推定するための強力なツールである。
高次元対象変数に対するQRの拡張としてベクトル量子回帰(VQR)が提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 10:25:34 GMT)
HeatER: An Efficient and Unified Network for Human Reconstruction via
Heatmap-based TransformER [13.4] HeatERは、注意をモデル化する際に、ヒートマップ表現の本質的な構造を保存する新しいトランスフォーマー設計である。
熱マップ再構成モジュールを適用し、推定された人間のポーズとメッシュの堅牢性を改善する。
Heaterは、Human3.6Mと3DPWデータセット上でのParamsの5%とMACの16%を必要とすることで、SOTA法であるMeshGraphormerより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 22:09:57 GMT)
Learning Risk-Averse Equilibria in Multi-Agent Systems [13.3] マルチエージェントシステムでは、知的エージェントは、他のエージェントのアクションが期待通りである場合に最適な結果をもたらす決定を行う。
本稿では,学習者が予期せぬ行動に適応できる新たなリスク回避ソリューションを提案する。
リスク-逆均衡を近似するエージェントの集団は、特に目に見えない反対の集団の存在に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 21:20:30 GMT)
OOD Link Prediction Generalization Capabilities of Message-Passing GNNs
in Larger Test Graphs [13.1] この研究は、メッセージパッシングニューラルネットワーク(gMPNN)をグラフ化し、誘導的アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)リンク予測タスクを実行する能力に関する最初の理論的研究を提供する。
まず、置換同変(構造的)ノード埋め込みに基づくリンク予測器が、テストグラフが大きくなるにつれてランダムな推測に収束することを示す。
次に、構造的なペア(2ノード)埋め込みを出力し、テストグラフが大きくなるにつれて、これらの埋め込みが埋め込みに収束することを示す理論的に正しいgMPNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:04:32 GMT)
X-SCITLDR: Cross-Lingual Extreme Summarization of Scholarly Documents [12.5] 学術領域における4つの異なる言語に対する抽象的言語間要約データセットを提案する。
我々は、英語論文を処理し、ドイツ語、イタリア語、中国語、日本語で要約を生成するモデルを訓練し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:31:28 GMT)
AttentionCode: Ultra-Reliable Feedback Codes for Short-Packet
Communications [12.5] 本稿では,第6世代(6G)通信ネットワークにおける受信者からのフィードバックを利用した,インタラクションに基づく新たな通信パラダイムを提案する。
本稿では,ディープラーニング(DL)技術を活用した新しいフィードバックコードであるAttentionCodeを紹介する。
AttentionCodeは、付加的なホワイトガウスノイズ(AWGN)チャネルとフェージングチャネルの両方において、全てのDLベースのフィードバックコードの中で、新しい技術状態を確立することを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 09:44:20 GMT)
Your Contrastive Learning Is Secretly Doing Stochastic Neighbor
Embedding [12.4] Self-Supervised Contrastive Learning (SSCL)は、ラベルのないデータから強力な特徴を抽出することに成功した。
我々はSSCLの理論的理解に寄与し、その古典的なデータ可視化手法であるNeighbor Embeddingとの関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 02:39:29 GMT)
Adversarial Bandits Robust to $S$-Switch Regret [12.3] 我々は、未知の$S$に対してベストアームを切り替える回数の$S$で、敵の盗賊問題を研究する。
まず,基本的な OMD を用いたマスタベースアルゴリズムを提案し,$tildeO(S1/2K 1/3T2/3)$を達成した。
我々は,OMDの適応学習率を用いて損失推定器の分散を制御し,$tildeO(minmathbbE[sqrtSKTrho_T(hdagger)],SsqrtKTを実現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 03:57:46 GMT)
GAN-based Medical Image Small Region Forgery Detection via a Two-Stage
Cascade Framework [12.2] CT-GANと呼ばれる新たな攻撃が出現し、肺がんの病変をCTスキャンに注入または除去することができる。
改ざん領域が元の画像の1%未満を占めることもあるため、最先端の手法でさえ、改ざんの痕跡を検出することは困難である。
本稿では,CT-GANのようなGANベースの医療画像小領域の偽造を検出するためのカスケードフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:21:09 GMT)
Exploring the Open World Using Incremental Extreme Value Machines [11.4] オープンワールド認識は、私たちの知る限りでは、いくつかの方法によってのみ対処される、要求の多いタスクです。
この研究は、広く知られているExtreme Value Machineの修正を導入し、オープンワールドの認識を可能にした。
提案手法は,画像分類と顔認識のタスクにおいて,約12%の精度と計算効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 07:21:13 GMT)
Few-shot Class-incremental Learning for 3D Point Cloud Objects [11.3] FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、新しいクラスのセットのためにベースクラスでトレーニングされたモデルを段階的に微調整することを目的としている。
FSCILの最近の取り組みは、主に2次元画像データに基づいてこの問題に対処している。
カメラ技術の進歩により、3Dポイントのクラウドデータがこれまで以上に利用できるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:33:53 GMT)
Data Banzhaf: A Data Valuation Framework with Maximal Robustness to
Learning Stochasticity [11.0] バンジャフ値がすべての半値の最大ロバスト性を達成することを示す。
本稿では,最大サンプル再利用原理に基づいて,Banzhaf値を効率的に推定するアルゴリズムを提案する。
我々の評価は、Banzhaf値が既存の半値ベースのデータ値概念より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 23:44:09 GMT)
Non-Markovian Reward Modelling from Trajectory Labels via Interpretable
Multiple Instance Learning [10.7] 本稿では、RMをマルチインスタンス学習(MIL)問題として扱う方法について述べる。
ラベル付きトラジェクトリの時間依存性をキャプチャできる新しいMILモデルを開発した。
我々は、新しいMILモデルで報酬関数を高い精度で再構成できる様々なRLタスクを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:20:22 GMT)
Disentangled Representation Learning and Generation with Manifold
Optimization [10.7] 本研究は,変分方向の促進による絡み合いを明確に促進する表現学習フレームワークを提案する。
理論的な議論と様々な実験により、提案モデルは、生成品質と非絡み合い表現学習の両方の観点から、多くのVAE変種よりも改善されていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:19:57 GMT)
STN: Scalable Tensorizing Networks via Structure-Aware Training and
Adaptive Compression [10.1] 本稿では,モデルサイズと分解構造を適応的に調整するスケーラビリティネットワーク(STN)を提案する。
STNは任意のネットワークアーキテクチャと互換性があり、他のテンソル化バージョンよりも高い圧縮性能と柔軟性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:50:48 GMT)
Universality of group convolutional neural networks based on ridgelet
analysis on groups [10.1] グループ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)のリッジレット理論に基づく近似特性について検討する。
群表現間の非線形写像として多目的GCNNを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 02:52:22 GMT)
Group Probability-Weighted Tree Sums for Interpretable Modeling of
Heterogeneous Data [10.0] Group Probability-Weighted Tree Sums (G-FIGS) は、重要な臨床データセット上で最先端の予測性能を達成する。
G-FIGSは頸椎損傷をCARTで最大10%、FIGS単独で最大3%特定する特異性を高める。
すべてのコード、データ、モデルはGithubで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:27:19 GMT)
Median Pixel Difference Convolutional Network for Robust Face
Recognition [8.6] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく既存の顔認識アルゴリズムは、ノイズに弱い。
ノイズ劣化した画像パターンは、偽のアクティベーションを引き起こし、ノイズのある状況下での顔認識精度を著しく低下させる。
本稿では,CNNに異なるレベルのノイズに頑健性を持たせるために,MeDiNet(Men Pixel Different Convolutional Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 13:15:49 GMT)
A Scheme for Deterministic N-photon State Generation Using Lithium
Niobate on Insulator Device [8.5] 大光子数量子状態は、実用的な量子情報応用のための基本的だが解決されていない要求である。
回路上のリチウムベートを用いたN-光子状態生成方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 09:46:56 GMT)
Transformer with Tree-order Encoding for Neural Program Generation [8.2] 木に基づく位置エンコーディングと、トランスフォーマーのための自然言語サブワード語彙の共有を導入する。
その結果,木に基づく位置符号化と自然言語サブワード語彙の共有を併用することで,逐次的位置符号化よりも生成性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:27:48 GMT)
FedBoosting: Federated Learning with Gradient Protected Boosting for
Text Recognition [8.0] フェデレートラーニング(FL)フレームワークは、データの集中化やデータオーナ間の共有なしに、共有モデルを協調的に学習することを可能にする。
本稿では,非独立性および非独立性分散(Non-IID)データに基づくジョイントモデルの一般化能力について述べる。
本稿では,FLの一般化と勾配リーク問題に対処する新しいブースティングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:47:53 GMT)
Dictionary Learning with Accumulator Neurons [7.9] 本稿では,アキュムレータニューロンを用いてLCAを効率的に実装する方法を示す。
幅広い力学系における辞書学習を実証する。
我々は、アキュムレータニューロンが将来のニューロモルフィックハードウェアの強力な構成要素となる可能性が高いと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 19:06:41 GMT)
Rethinking Saliency Map: An Context-aware Perturbation Method to Explain
EEG-based Deep Learning Model [7.7] 我々は、脳波に基づくディープラーニングモデルを説明する既存の研究を要約するためにレビューを行う。
生の脳波信号の観点から,サリエンシマップを生成するための文脈認識手法を提案する。
また,脳波に基づく深層学習モデルの成果物を抑制するために,文脈情報を利用することを正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 10:25:20 GMT)
Fooling SHAP with Stealthily Biased Sampling [7.5] SHAPの説明は、特定の入力におけるモデル予測と背景分布との差に最も寄与する特徴を特定することを目的としている。
近年の研究では、悪意のある敵によって操作され、任意に望まれる説明が得られることが示されている。
本稿では,モデルが無傷のまま残されるような攻撃の相補的なファミリを提案し,背景分布を推定するために使用されるデータポイントの密かに偏りのあるサンプリングを用いてSHAP説明を操作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:33:46 GMT)
A Deep Learning Approach for Automatic Detection of Qualitative Features
of Lecturing [7.4] 学術講義を定量的特徴によって自動的に評価する方法を考察する。
機械学習とコンピュータビジョン技術を用いて,これらの特徴を自動的に検出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 08:37:46 GMT)
TaSIL: Taylor Series Imitation Learning [7.4] Taylor Series Imitation Learning (TaSIL) は、標準的な行動クローンの損失に対する単純な拡張である。
TaSILは、学習ポリシーと専門家ポリシーの間の高階テイラー級数における偏差を罰する。
インセンティブ・インプット・トゥ・ステートの安定性という概念を満足する専門家は容易に学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 02:36:35 GMT)
Domain Constraints in Feature Space: Strengthening Robustness of Android
Malware Detection against Realizable Adversarial Examples [6.7] 本稿では,データから有意義な特徴依存を学習し,特徴空間領域の制約を抽出する手法を提案する。
実験により,最新のAndroidマルウェア検出装置であるDREBINの対角的ロバスト性を実現する上で,我々の新しいロバスト機能空間の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:21:16 GMT)
Efficient Reward Poisoning Attacks on Online Deep Reinforcement Learning [6.4] オンライン深層学習(DRL)におけるデータ中毒攻撃に関する研究
我々は、敵MDP攻撃と呼ばれる一般報酬中毒の枠組みを設計することで、最先端DRLアルゴリズムの本質的な脆弱性を実証する。
その結果,我々の攻撃は様々な最先端のDRLアルゴリズムを用いて学習し,効果的に毒素を中毒することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 04:07:19 GMT)
Tensor Network States with Low-Rank Tensors [6.4] テンソルネットワークを構成するテンソルに低ランク制約を課すという考え方を導入する。
この修正により、ネットワーク最適化の時間と複雑さを大幅に削減できる。
テンソル階数 $r$ を$m$ の順序で選ぶことは、高い精度の基底状態近似を得るのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:58:16 GMT)
Towards Fair Federated Recommendation Learning: Characterizing the
Inter-Dependence of System and Data Heterogeneity [6.4] フェデレートラーニング(FL)は、デバイス上で機械学習モデルトレーニングを実行することで、レコメンデータシステムにおけるデータプライバシの効果的なメカニズムである。
以前のFL最適化では、FLが直面するデータとシステムの不均一性の問題に対処していたが、両者は互いに独立していると仮定した。
本稿では、実世界のデータにおけるデータとシステムの不均一性の相互依存性を示すために、データ駆動型アプローチを採用し、モデル全体の品質と公平性に与える影響を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:59:35 GMT)
Measuring and mitigating voting access disparities: a study of race and
polling locations in Florida and North Carolina [6.2] 投票権の抑制と選挙権に対する人種的格差は、アメリカ合衆国における長年の公民権問題である。
ポーリング位置へのアクセスを定量化し、ポーリング位置の「負荷」とポーリング位置の距離における人種格差の校正手法を開発した。
これらのアルゴリズムを2020年の選挙の位置情報データに適用することは、より多くの投票場所を割り当てるコストと、アクセス格差に対する潜在的な影響の間のトレードオフを露呈し、調査するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 06:13:19 GMT)
Neural network-based prediction of the secret-key rate of quantum key
distribution [6.0] 実験パラメータと実験結果に基づいて,セキュアな鍵レートを迅速に予測できるニューラルネットワークを構築した。
これにより、離散変調CV-QKDの安全な鍵レートを低消費電力プラットフォーム上でリアルタイムで抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 01:50:13 GMT)
A multimodal model with Twitter FinBERT embeddings for extreme price
movement prediction of Bitcoin [5.9] 我々はビットコインの極端な価格変動を予測するためのマルチモーダルモデルを提案する。
このモデルは、さまざまな関連資産、技術的指標、およびTwitterコンテンツとして入力される。
平均的戦略を移動させるリスクを減らし、黒字取引戦略を構築するのに使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 19:25:12 GMT)
Quantum-assisted Monte Carlo algorithms for fermions [5.6] 本稿では,量子コンピュータを最小限のコストで使用する,スケーラブルな量子支援モンテカルロアルゴリズムのファミリーを提案する。
モンテカルロハイブリッドフレームワークは,古典的アルゴリズムから得られる基底状態の誤差を抑える一般的な方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 07:49:22 GMT)
Parameter Efficient Diff Pruning for Bias Mitigation [5.5] 本稿では,DiffPruningとAdverserial Trainingという2つの手法を用いて,同時に2つの課題に対処するアーキテクチャを提案する。
その結果、元々のDiffPurningセットアップを拡張し、マスクとして適用されたスパースサブネットワークを追加して、推論時に事前に定義された保護属性の効果を減少させるモジュラーアーキテクチャが実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:21:25 GMT)
Edge YOLO: Real-Time Intelligent Object Detection System Based on
Edge-Cloud Cooperation in Autonomous Vehicles [5.3] 本稿では,エッジクラウド協調と再構成畳み込みニューラルネットワークに基づくオブジェクト検出(OD)システムを提案する。
このシステムは、クラウドコンピューティングリソースの計算能力と不均一な分散への過度な依存を効果的に回避することができる。
我々は,COCO 2017 および KITTI データセットにおける Edge YOLO の信頼性と効率を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 09:16:35 GMT)
Deep Learning Methods for Fingerprint-Based Indoor Positioning: A Review [5.2] 位置フィンガープリンティングは、屋内位置決めのための有効な方法および解決策として登場した。
指紋認証のためのディープラーニング手法は、従来の機械学習アルゴリズムよりも優れている。
深層学習をフィンガープリントに組み込むことで、大幅な改善がもたらされる一方で、新たな課題も導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 09:01:59 GMT)
Uncertainty Quantification and Resource-Demanding Computer Vision
Applications of Deep Learning [5.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)を安全クリティカルなアプリケーションに導入するには、モデルの不確実性を徹底的に扱う必要がある。
本稿では、新しいオブジェクトクラスに遭遇したとき、DNNに不確実性を示す方法について調査する。
また、不確実性定量化の助けを借りて、少数のラベルから学習する訓練方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 08:31:03 GMT)
A Comparative Study on Energy Consumption Models for Drones [4.7] 我々は、その物理的挙動から派生したドローンの5つの最も人気のあるエネルギー消費モデルをベンチマークする。
本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) に基づくディープラーニングアーキテクチャを用いた新しいデータ駆動型エネルギーモデルを提案する。
実験の結果,LSTMに基づくアプローチは,研究中のデータセットに対して,他の数学的モデルよりも容易に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 23:05:32 GMT)
Leave-one-out Singular Subspace Perturbation Analysis for Spectral
Clustering [4.3] 2つの任意の行列を考え、一方はもう一方の行列の1カラムアウト部分行列である。
2つの対応する特異部分空間間の距離に対する新しい摂動上限を確立する。
スペクトルクラスタリングの性能を決定論的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 05:07:09 GMT)
Stock Trading Optimization through Model-based Reinforcement Learning
with Resistance Support Relative Strength [4.3] 我々は、モデルベース強化学習(MBRL)アルゴリズムにおける行動の正規化用語として、抵抗とサポート(RS)レベルを活用する新しいアプローチを設計する。
提案手法は、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミック期、金融市場が予測不可能な危機に陥った時に、大きな下落(最大減損)にも耐えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:36:48 GMT)
Billions of Parameters Are Worth More Than In-domain Training Data: A
case study in the Legal Case Entailment Task [4.2] 言語モデルにおけるパラメータのスケーリングは、以前のゼロショット結果のF1スコアを6ポイント以上向上させることを示す。
大規模な言語モデルによってもたらされる課題にも拘わらず、我々はゼロショットの monoT5-3b モデルが検索エンジンとして本番で使用されていることを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:21:26 GMT)
FLICU: A Federated Learning Workflow for Intensive Care Unit Mortality
Prediction [4.2] 医療データは敏感で、厳格なプライバシー慣行を必要とし、典型的にはデータサイロに保存される。
フェデレーション学習は、データサイロ上で機械学習モデルをトレーニングすることで、これらの制限を対処することができる。
本研究はICU死亡予測のための連合学習ワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 13:45:56 GMT)
Principle Components Analysis based frameworks for efficient missing
data imputation algorithms [3.9] 利用可能な多くの計算手法の計算処理を高速化するために,PCAI(Principle Component Analysis Imputation)を提案する。
次に、欠落したデータ分類問題に対処するため、PCAインプット分類(PIC)を提案する。
実験の結果,提案するフレームワークは様々な計算アルゴリズムで利用でき,計算速度を大幅に向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:47:27 GMT)
Detecting Unknown DGAs without Context Information [3.8] 新しいマルウェアは、しばしばドメイン生成アルゴリズム(DGA)を組み込んで、コマンド・アンド・コントロール(C2)サーバーへのマルウェアの接続をブロックしないようにしている。
現在の最先端の分類器は、悪意のあるドメイン(バイナリ分類)から良性を切り離すことができ、それらを生成したDGA(マルチクラス分類)に高い確率で属性付けることができる。
バイナリ分類器は、未知のDGAのドメインを悪意のあるものとラベル付けできるが、マルチクラス分類器は、トレーニング時に知られているDGAにのみドメインを割り当てることができ、新しいマルウェアファミリーを発見できる能力を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 09:08:50 GMT)
You Have Earned a Trophy: Characterize In-Game Achievements and Their
Completions [3.8] PlayStationゲームにおけるトロフィーは、最も成功した達成システムの一つである。
プレイステーションゲームとそのトロフィの完全なデータセットを構築し、開発者とプレイヤーの両方の観点からそれらを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:10:12 GMT)
Time3D: End-to-End Joint Monocular 3D Object Detection and Tracking for
Autonomous Driving [3.8] 本稿では,モノクローナルビデオのみからエンドツーエンドに3D検出と3D追跡を共同で行うことを提案する。
Time3Dは21.4%のAMOTA、13.6%のAMOTPをnuScenesの3D追跡ベンチマークで達成し、全競合を抜いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 06:41:10 GMT)
Last-iterate convergence analysis of stochastic momentum methods for
neural networks [3.6] 運動量法は、ニューラルネットワークの大規模最適化問題を解決するために用いられる。
人工環境下での運動量測定法の電流収束結果
運動量係数は、既存の時間よりも定数に固定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 02:17:44 GMT)
Exploring Advances in Transformers and CNN for Skin Lesion Diagnosis on
Small Datasets [3.6] 皮膚がんは世界で最も一般的ながんの1つである。
近年のコンピュータビジョンの進歩は、多くのタスク、特にトランスフォーマーベースのネットワークにおいて最先端の結果を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 21:41:32 GMT)
Towards Supporting Intelligence in 5G/6G Core Networks: NWDAF
Implementation and Initial Analysis [3.6] 本稿では,NWDAFをオープンソースソフトウェアを用いて開発した5Gネットワークに組み込む。
5Gネットワークの期待される限界は,6Gネットワーク開発へのモチベーションとして議論される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:15:46 GMT)
Attention Flows for General Transformers [3.4] 本研究では,エンコーダのみのトランスフォーマーモデルの注意値からフローネットワークを構築する手法を定式化する。
フローネットワーク構築における最大フローアルゴリズムの実行により,Shapleyの値が得られることを示す。
任意のTransformerモデルのアテンションフローを計算し視覚化するライブラリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 19:12:49 GMT)
Gender Bias in Password Managers [3.2] 女性と男性が異なるタイプのパスワードマネージャーを好むだけでなく、女性と男性が頻繁に使用するソフトウェア機能も異なる。
便利さとブランドの選択は女性の配慮の頂点にあるが、セキュリティと特徴の数は男性にとって最上位である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 07:38:01 GMT)
PSNet: Fast Data Structuring for Hierarchical Deep Learning on Point
Cloud [3.0] 本稿ではPSNetと呼ばれる高速なデータ構造化手法を提案する。
PSNetは点の空間的特徴を変換し、点雲内の局所領域の特徴とマッチングする。
その結果,PSNetはモデルの精度を維持しつつ,トレーニングと推論の速度を大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 10:03:13 GMT)
Revisiting Audio Pattern Recognition for Asthma Medication Adherence:
Evaluation with the RDA Benchmark Suite [2.8] 喘息は一般的には長期の呼吸器疾患であり、社会や経済に悪影響を及ぼす。
センサを備えた健康モニタリングシステムと音響信号検出システムにより、薬物の作動の認識が可能となる。
本稿では,喘息薬の付着度評価のための音声パターン認識と機械学習技術を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:08:28 GMT)
Classification of (2+1)D invertible fermionic topological phases with
symmetry [2.7] 一般フェルミオン対称性群$G_f$に対して、2次元の空間次元における相互作用するフェルミオンの非可逆フェルミオン位相を分類する。
また, この結果は, Wang と Gu による近年のフェルミオン対称性保護位相の分類に対する異なるアプローチを一般化し, 提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:40:08 GMT)
White-box Membership Attack Against Machine Learning Based Retinopathy
Classification [2.7] 網膜画像から糖尿病網膜症を検出するために訓練されたモデルに対するMIAに焦点を当てた。
MIAは、トレーニングされたMLモデルのトレーニングデータセットからデータサンプルがくるかどうかを決定するプロセスである。
糖尿病網膜症分類モデルが患者の識別子とともに廃棄画像を持つパートナーに与えられる場合のプライバシの観点から、データサンプルの登録状況の推測は、患者がモデルのトレーニングに貢献したかどうかを判断するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 09:56:47 GMT)
Improved Algorithms for Bandit with Graph Feedback via Regret
Decomposition [2.3] グラフフィードバックによるバンディットの問題は、マルチアームバンディット(MAB)問題と専門家のアドバイスによる学習の両方を一般化する。
本稿では,フィードバックグラフの分割に基づく新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 13:07:42 GMT)
bsnsing: A decision tree induction method based on recursive optimal
boolean rule composition [2.3] 本稿では,決定木帰納過程における分割規則選択を最適化するMIP(Mixed-integer Programming)の定式化を提案する。
商用の解法よりも高速に実例を解くことができる効率的な探索解法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:13:57 GMT)
Registering Image Volumes using 3D SIFT and Discrete SP-Symmetry [2.2] -1,+1$ のバイナリ特徴符号 $s は、ラプラシア作用素 $nabla2$ の符号として定義される。
3Dパリティ変換は$(x,y,z)rightarrow(-x,-y,-z)$ transforms $(x,y,z)rightarrow(-x,-y,-z)$、すなわちSP-不変あるいはSP-対称である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 22:57:55 GMT)
Self-Supervised Pre-training of Vision Transformers for Dense Prediction
Tasks [2.2] 本稿では,高密度予測タスクのための視覚変換器の自己教師付き事前学習を提案する。
我々の戦略は、大域的な画像表現のみに基づく対照的な事前学習とは対照的に、密集した予測タスクに適したより良い局所的特徴を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:25:37 GMT)
Segmentation Consistency Training: Out-of-Distribution Generalization
for Medical Image Segmentation [2.1] 一般化可能性(Generalizability)は、特に医用画像の領域において、ディープラーニングにおける大きな課題の1つと見なされている。
本稿では,データ拡張の代替として,一貫性トレーニング(Consistency Training)を導入する。
一貫性トレーニングは、いくつかのアウト・オブ・ディストリビューションデータセットにおいて、従来のデータ拡張よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:57:15 GMT)
Sampling-free Inference for Ab-Initio Potential Energy Surface Networks [2.1] 多くの測地に対してシュリンガー方程式を同時に解くことにより、トレーニング時間を短縮するために、ポテンシャルエネルギー表面ネットワーク(PESNet)が提案されている。
本稿では,モンテカルロの高コスト統合を回避するために,Ab-initio Networks (PlaNet) フレームワークから潜在的学習を同時にトレーニングすることで,推論の欠点に対処する。
このようにして、これまでニューラルウェーブ関数で観測できなかったような高分解能多次元エネルギー曲面を正確にモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 10:00:59 GMT)
Theme Aspect Argumentation Model for Handling Fallacies [2.1] フォーマルな制約によって誤認を識別する新しい手法を提案する。
これらの形式的な制約の結果を示し、証明する。
次に、正規形式の概念と論理-修辞的結論の概念を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:34:09 GMT)
Automatic Short Math Answer Grading via In-context Meta-learning [2.0] 本研究では,数学質問に対する児童生徒の回答に対する自動短解格付けの問題について検討する。
我々は、数学的な内容に適応した人気のある言語モデルBERTの変種である MathBERT をベースモデルとして使用しています。
第二に、言語モデルへの入力としてスコアリングサンプルを提供する、コンテキスト内学習アプローチを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:26:02 GMT)
PDE-based Group Equivariant Convolutional Neural Networks [1.9] 群同変畳み込みニューラルネットワーク(G-CNN)を一般化したPDEに基づくフレームワークを提案する。
このフレームワークでは、ネットワーク層は、幾何学的に有意なPDE係数が層のトレーニング可能な重みとなるPDE解決器の集合と見なされる。
本稿では,深層学習に基づくイメージングアプリケーションの性能向上に向けたPDE-G-CNNの強みを示す実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 19:05:29 GMT)
Fitting and recognition of geometric primitives in segmented 3D point
clouds using a localized voting procedure [1.8] 投票手順によって各タイプの原始パラメータを初期推定できる点雲処理手法を提案する。
これらの推定値を用いることで、最適解の探索を次元的に還元された空間に局所化し、HT を文献で一般的に見られるものよりもより原始的に拡張することが効率的となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:47:43 GMT)
Continuous-Variable Quantum Key Distribution Over 60 km Optical Fiber
With Real Local Oscillator [1.8] 我々は,60kmのファイバーチャネル上でセキュアな鍵の生成を可能にする,連続可変量子鍵分布実験を報告した。
これは、低変調分散でシステムを動作させながら、位相雑音補償のための機械学習を用いて余剰ノイズを制御することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:10:07 GMT)
PolypConnect: Image inpainting for generating realistic gastrointestinal
tract images with polyps [1.8] 下部消化管(GI)におけるポリープの早期同定は,致死性大腸癌の予防につながる可能性がある。
ポリープを検出するCADシステムは、検出精度と効率を改善し、エンドスコピストと呼ばれるドメインの専門家の時間を節約することができる。
本稿では,非ポリプ画像からポリプ画像に変換することにより,トレーニング用データセットのサイズを拡大するPolypConnectパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:20:19 GMT)
GraMeR: Graph Meta Reinforcement Learning for Multi-Objective Influence
Maximization [1.7] インフルエンス(IM)とは、ネットワーク内のシードノードと呼ばれるノードのサブセットを特定する問題である(グラフ)。
IMには、バイラルマーケティング、疫病対策、センサー配置、その他のネットワーク関連タスクなど、数多くの応用がある。
我々は、本質的および影響的アクティベーションの両方を扱うマルコフ決定プロセスとして、一般的なIM問題を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 03:48:51 GMT)
Measure of genuine coherence based of quasi-relative entropy [1.5] 擬相対エントロピーに基づく真のコヒーレンス測度をデフェーズドと原状態の擬エントロピーの差として提示する。
この尺度は真の不整合演算(GIO)の下での非負性および単調性を満たす
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 23:17:04 GMT)
FBM: Fast-Bit Allocation for Mixed-Precision Quantization [1.5] 量子ニューラルネットワークは、レイテンシ、消費電力、モデルサイズを精度を大幅に低下させることなく減少させることでよく知られている。
混合精度量子化は、異なるビット幅での算術演算をサポートするカスタマイズされたハードウェアのより良い利用を提供する。
既存の混合精度のスキームは、高い探査スペースを持つことに依存しており、結果として大きな炭素フットプリントとなる。
本研究では,FBM(Fast-Bit Allocation for Mixed-Precision Quantization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 21:23:22 GMT)
Ubiquitous knowledge empowers the Smart Factory: The impacts of a
Service-oriented Digital Twin on enterprises' performance [1.4] 本研究では、産業用インターネットピラミッドを産業用4.0における創発的人間中心型製造パラダイムとして提案する。
中央は、製造システムに関するユビキタスな知識を直感的にアクセスし、製造従業員が使用する役割である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:48:51 GMT)
Attosecond Entangled Photons from Two-Photon Decay of Metastable Atoms:
A Source for Attosecond Experiments and Beyond [1.1] 準安定原子状態の2光子崩壊による極紫外線状態におけるアト秒絡み2光子の生成を提案する。
240nmのヘリウムの直接4光子励起による生成速度を計算し、これらの二光子を生成するための実現可能なスキームを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 05:33:30 GMT)
Blind Estimation of a Doubly Selective OFDM Channel: A Deep Learning
Algorithm and Theory [1.1] 深層学習(DL)に基づくブラインド2倍選択チャネル推定器を提案する。
この推定器は、対応する最先端の推定器とは異なり、パイロットシンボルを必要としない。
また,本研究では, ブラインドOFDMチャネル推定器の試験平均二乗誤差(MSE)性能について, この種の理論を初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 07:04:04 GMT)
Grid HTM: Hierarchical Temporal Memory for Anomaly Detection in Videos [1.0] 近年,ビデオ異常検出システムへの関心が高まっている。
現在のアプローチでは、ビデオ内の異常検出にディープラーニングを使用しているが、このアプローチには複数の問題がある。
複雑なビデオにおける異常検出に特化したHTMアーキテクチャであるGrid HTMの新たなバージョンを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:10:23 GMT)
TraClets: Harnessing the power of computer vision for trajectory
classification [0.9] この研究は、トラジェクトリを直感的な人間の方法で分類するために、トラジェクトリと呼ばれるトラジェクトリの画像表現を利用する。
いくつかの実世界のデータセットを用いて提案手法を評価し、その分類性能を他の最先端軌跡分類アルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 11:38:29 GMT)
A portfolio-based analysis method for competition results [0.9] 本稿では,コンペティションに参加する問題解決者のパフォーマンスを補完するポートフォリオベースの分析手法について述べる。
本手法はMiniZinc Challengesの結果に示され,ポートフォリオの観点から得られた新たな知見が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:20:45 GMT)
Rites de Passage: Elucidating Displacement to Emplacement of Refugees [0.7] 我々は、難民の自宅からホスト国への旅を探索するために、マルチモーダルアーキテクチャーを採用している。
私たちは2020年4月から2021年3月までに、この提案されたフレームワークをテストするために0.23万のマルチモーダルツイートを収集しました。
BERT+LSTMとInceptionV4の融合など,トランスフォーマーベース言語モデルと最先端画像認識モデルを組み合わせることで,非モーダルモデルよりも優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 05:12:34 GMT)
Zero-Shot and Few-Shot Learning for Lung Cancer Multi-Label
Classification using Vision Transformer [0.7] 肺腺癌と肺扁平上皮癌が最も多い組織型である。
病理は肺癌の診断に欠かせない道具である。
病理組織学的スライスによる多発性肺癌の術前診断
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:54:07 GMT)
Driven-dissipative time crystalline phases in a two-mode bosonic system
with Kerr nonlinearity [0.6] 自明な定常状態から2つの異なる散逸時間結晶相への相転移の列を示す。
このシステムは、非自明な周期性を持つ振動する非平衡定常状態によって特徴づけられる異なる動的相を示すと予測されている。
種々の共振器QED実験でこれらの位相を直接探究できることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 06:31:26 GMT)
Deblurring Photographs of Characters Using Deep Neural Networks [0.5] 我々はヘルシンキ・デブロワー・チャレンジ(HDC 2021)へのアプローチを提示する。
課題は、ポイントスプレッド機能(PSF)を知らずに文字のイメージを損なうことである。
まず,鮮明な画像と鮮明な画像との整合性を推定し,第2に準ニュートン法を用いてPSFを推定し,第3に,鮮明な画像から鮮明な画像を再構成するための深部畳み込みニューラルネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:32:26 GMT)
Running the Dual-PQC GAN on noisy simulators and real quantum hardware [0.5] 先程の研究では、量子GANのプロトタイプを紹介した。
本稿では,異なる種類の量子ノイズの存在下での性能について検討する。
その結果,現行のハードウェア上でモデルを実行する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 11:31:44 GMT)
A k nearest neighbours classifiers ensemble based on extended
neighbourhood rule and features subsets [0.5] kNNベースのアンサンブル法は、不明瞭な観測に最も近い与えられた特徴空間におけるデータポイントの集合を識別することにより、外れ値の効果を最小化する。
そこで本論文では, 隣人がkステップで決定される, k近傍のアンサンブルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 13:57:32 GMT)
Measurement and completely decoherence [0.5] 本研究では,コヒーレンスに基づくデフォーカス計測により,システムに含まれるコヒーレンスを環境に完全に移行できることを示す。
量子コヒーレンス資源測定により、コヒーレンスに基づくデフォーカス測定が、システムに含まれるコヒーレンスを完全に環境に転送できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 09:28:10 GMT)
Approaching optimal entangling collective measurements on quantum
computing platforms [0.4] 本研究では,2つの非可換量子ビット回転を同時に推定するための理論的に最適な単一コピー(分離可能)と2つのコピー(絡み合った)集団測定を実験的に実証した。
これにより、不確実性原理の解釈に関する根本的な洞察を導き出すことができる。
この研究は、情報処理タスクにおける量子力学の最大の利点を抽出する経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:07:27 GMT)
Retrieving and Ranking Relevant JavaScript Technologies from Web
Repositories [0.3] JSテクノロジの検索とランク付けを支援するための2段階のアプローチを提案する。
第1フェーズ(ST-Retrieval)では、開発者のニーズを満たすJSテクノロジの収集にメタ検索技術を使用している。
第2フェーズ(ST-Rankと呼ばれる)は、Webの他のプロジェクトによって使用されている基準に基づいて推論する機械学習技術に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 13:26:05 GMT)
Infinite-dimensional optimization and Bayesian nonparametric learning of
stochastic differential equations [0.0] 論文の第1部は、無限次元最適化空間に対するある種の一般結果を確立する。
本論文の第2部では,微分方程式のドリフト関数を学習するための体系的アプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:22:47 GMT)
Virtual excitations and quantum correlations in ultra-strongly coupled
harmonic oscillators under intrinsic decoherence [0.0] ミルバーンマスター方程式を正確に解き、仮想基底状態励起のダイナミクスについて検討した。
その後、量子相関と仮想励起の相互作用が研究された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:00:52 GMT)
Versatility of translational quantum dynamics [0.0] ハミルトン$widehatH=-ihbarfracpartial partialtau$ シュル・オーディンガー方程式は実世界のシステムにとって単純すぎるか?
以下の量子系はこのハミルトニアンによって支配され、いつでもその正準共役$widehattau$の固有状態にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:01:39 GMT)
Updating belief functions over Belnap--Dunn logic [0.0] 我々は新しい情報を用いて信条機能を更新する方法を研究する。
ベルナップ・ダン論理は不完全かつ矛盾した情報について推論するために導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:07:27 GMT)
Towards retrieving dispersion profiles using quantum-mimic Optical
Coherence Tomography and Machine Learnin [0.0] 量子-ミリ波光コヒーレンス・トモグラフィーの成果は、最も単純な物体であっても画像をスクランブルする。
これらは自己相関の副作用であり、この手法の背後にある量子エンタングルメント模倣アルゴリズムで使用される。
このアーチファクトと層分散のユニークな関係は、オブジェクト層の群速度分散(GVD)値を決定するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 23:30:29 GMT)
The Problem of Irreversible Change in Quantum Mechanics [0.0] 閉量子系において変化が起こって、その状態が過去の全ての状態や将来の状態と完全に区別できるなら、ハミルトニアンは$widehatH=-ihbarfracpartial partialtau$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:04:15 GMT)
Testing for Geometric Invariance and Equivariance [0.0] 本稿では、任意の半群$G$に対して$G$-等分散をテストするためのフレームワークを提案する。
このことは、対称性が事前に知られていないとき、そのようなモデルの使用に自信を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:43:18 GMT)
Task-Prior Conditional Variational Auto-Encoder for Few-Shot Image
Classification [0.0] 本稿では,タスクレベルの事前正規化を条件としたTP-VAEと呼ばれるタスク-プライア変分自動エンコーダモデルを提案する。
提案手法は,様々な標準的な数ショット画像分類シナリオにおいて,最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 11:57:57 GMT)
Sustaining Rabi oscillations by using a phase-tunable image drive [0.0] 本稿では,ラーモア周波数よりもマイクロ波周波数が若干大きい磁気モーメントを駆動することにより,持続するラビ振動を発生させることができることを示す。
また、マイクロ波放射の不均一性がラビ振動の減衰に及ぼす影響についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 05:36:41 GMT)
Superluminal tunneling times without superluminal signaling: The
MacColl-Hartman effect fades away at early times [0.0] マクコール・ハートマン効果(MacColl-Hartman effect)として知られる量子トンネルの興味深い特徴は、粒子が超光的に障壁を横切ることができるという数値的な観察である。
我々は、MacColl-Hartman効果が早期に事実上消えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:39:23 GMT)
Steady-State Quantum Zeno Effect of Driven-Dissipative Bosons with
Dynamical Mean-Field Theory [0.0] 本研究では,各格子上に2粒子損失と非コヒーレントな単粒子駆動が存在する場合のBose-Hubbardモデルについて検討した。
静止状態の量子ゼノ効果は、現場での占有とスペクトル関数で見られるように現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 23:40:32 GMT)
Splitting indistinguishable photons: Using linear optics to exceed the
limit of photon blockade [0.0] 線形光学を適切に利用することにより,非線形光学プロセスの効率を1光子レベルで向上できることを示す。
結果は光子を用いた量子情報処理に影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:01:14 GMT)
Skyrmion Helicity: Quantization and Quantum Tunneling Effects [0.0] 固体中の磁気ヘリシティの量子化を導出する。
フラストレーション磁石で安定化されたスカイミオンスピンテクスチャに対して、マクロな量子トンネル、コヒーレンス、振動を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:59:52 GMT)
Self-testing quantum states via nonmaximal violation in Hardy's test of
nonlocality [0.0] このようなプロトコルを設計する典型的なアプローチは、ベル試験において最大違反を示す非局所相関を観測することに基づいている。
我々は、ハーディの非局所性テストとして知られるベルの実験において、最大非局所相関が量子状態をテストするだけでなく、最大非局所挙動が同じ目的を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 06:04:06 GMT)
Residual Q-Networks for Value Function Factorizing in Multi-Agent
Reinforcement Learning [0.0] マルチエージェント強化学習(MARL)のためのResidual Q-Networks(RQN)の概念を提案する。
RQNは、個人-グローバル-マックス基準(IGM)を保存する方法で、個々のQ値軌跡を変換することを学ぶ
提案手法はより高速に収束し、安定性が向上し、より広い環境群で堅牢な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:56:06 GMT)
Reducing Barren Plateaus in Quantum Algorithm Protocols [0.0] 変分量子アルゴリズムのようなアルゴリズムクラスは、パラメータ空間の勾配が消えるため、不規則な高原に苦しむことが示されている。
本稿では,ハミルトニアン系パラメータのトレーニング可能なフーリエ係数に基づく量子アルゴリズムの最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 13:45:03 GMT)
Radar Image Reconstruction from Raw ADC Data using Parametric
Variational Autoencoder with Domain Adaptation [0.0] 本研究では,パラメータ制約付き変分オートエンコーダを提案し,レンジ角画像上でクラスタ化および局所化されたターゲット検出を生成する。
実際のレーダデータを用いて可能なすべてのシナリオにおいて,提案するニューラルネットワークをトレーニングする問題を回避すべく,ドメイン適応戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:17:36 GMT)
Quantum correlations beyond entanglement in a classical-channel model of
gravity [0.0] 重力の古典チャネルモデルが、2つの質量間の量子不一致という形で量子相関を確立することができることを示す。
これは、Kafri-Taylor-Milburn(KTM)モデルと、最近提案された散逸拡張に対して実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:00:02 GMT)
Proposal to observe paths superpositions in a double-slit setup [0.0] ヤングの二重スリット構成の量子粒子は、粒子の波動関数が両方のスリットを通過したためである。
経路積分の定式化において、この干渉は経路の重ね合わせを伴い、どちらかのスリットを通過し、ソースを検出点にリンクする。
これらの経路重畳の原理は、ミニマルに摂動する弱い測定の一連の実装によって、どのように観察できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:53:40 GMT)
Payday loans -- blessing or growth suppressor? Machine Learning Analysis [0.0] 本研究は、不動産市場におけるペイデーローンの影響について論じる。
本研究は、オンタリオ州トロントのペイデーローンにより、参照領域における不動産の集中度指数を得るという、初歩的な経験を描いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:04:58 GMT)
Observation of Supersymmetry and its Spontaneous Breaking in a Trapped
Ion Quantum Simulator [0.0] 超対称性量子力学(SUSY QM)モデルは、トラップされたイオン量子シミュレータに還元される。
本モデルでは,SUSYによるエネルギーデジェネシーと自発性SUSY破壊を実証する。
我々の研究は、閉じ込められたイオン量子シミュレータを、単一よく制御されたシステムで多目的物理学を研究するための、経済的だが強力なプラットフォームとして実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 05:31:42 GMT)
Non-Hermitian topological mobility edges and transport in photonic
quantum walks [0.0] 複素エネルギー平面における局所状態と拡張状態を分離するモビリティエッジ(ME)は、ハミルトニアンの非エルミート項の結果として生じる。
この結果は、合成メッシュ格子における非エルミートフォトニック量子ウォークを考慮することで説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 06:27:11 GMT)
Machine Learning Methods for Health-Index Prediction in Coating Chambers [0.0] コーティングチャンバーは、物理的蒸着を用いた宝石製造における機械的および光学的表面特性を改善する薄い層を生成する。
現在のルールベースのメンテナンス戦略は、特定のレシピの影響と真空室の実際の状態を無視している。
本報告では, 塗工室の環境保全に向けたステップとなる, 新規な健康指標の導出について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:43:32 GMT)
Lepton Flavour Violation Identification in Tau Decay ($\tau^{-}
\rightarrow \mu^{-}\mu^{-}\mu^{+}$) Using Artificial Intelligence [0.0] 理論上、質量を持つニュートリノは、レプトン・フレーバー・ヴァイオレーション(LFV)と呼ばれる対称性を持たないレプトン・フレーバーをもたらす可能性がある。
近年の科学者は、LHCbとモンテカルロシミュレーションを組み合わせたデータからLFVのようなプロセスを生み出している。
本稿では,Kaggle の Flavours of Physics: Finding $tau rightarrow mumu$ competition の著者の貢献を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 03:19:31 GMT)
Holistic Generalized Linear Models [0.0] textsfR$ package $textttholiglm$は、全体的な一般化された線形モデルをモデル化し適合する機能を提供する。
高レベルのインターフェイスは制約仕様を単純化し、$textttstats::glm()$ functionのドロップイン代替として使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 22:08:47 GMT)
Gator: Customizable Channel Pruning of Neural Networks with Gating [0.0] 本稿では,個別チャネルのプルーニングのための学習ゲーティング機構を一時的に追加するチャネルプルーニング手法であるGatorを提案する。
ゲーターは、50%のFLOPを0.4%の精度で削減するなど、最先端のSOTA(State-of-the-art)結果を生成する。
また、Gatorは従来のプルーニングモデルよりも1.4倍高速に実行することで、GPUレイテンシでパフォーマンスを向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:07:25 GMT)
From Explanation to Recommendation: Ethical Standards for Algorithmic
Recourse [0.0] 我々は、リコースは、説明問題ではなく、レコメンデーション問題と見なされるべきであると主張する。
本稿では,アルゴリズム的言論における多様性制約について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 20:09:42 GMT)
Flowification: Everything is a Normalizing Flow [0.0] 我々は,任意の多層パーセプトロンや畳み込みネットワークを正規化フローに変換する手法を開発した。
私たちが開発しているテクニックは、幅広いアーキテクチャに適用することができ、幅広いタスクに使用することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:07:21 GMT)
Engineered Dissipation for Quantum Information Science [0.0] 散逸は量子情報の操作に欠かせない道具である。
散逸工学は、量子測定、量子状態の準備、量子状態安定化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 11:52:16 GMT)
End-to-End Topology-Aware Machine Learning for Power System Reliability
Assessment [0.0] 本稿では,信頼性指標を直接予測するエンド・ツー・エンドの機械学習に関する予備調査を提案する。
2つのモデル(Support Vector Machine と Boosting Trees)がトレーニングされ、比較される。
提案したエンドツーエンド機械学習パイプラインの信頼性評価への適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 00:00:14 GMT)
Effective spin models of Kerr-nonlinear parametric oscillators for
quantum annealing [0.0] カー非線形パラメトリック発振器(KPO)の有効スピンモデルを提案する。
スピンモデルはホルシュタイン・プリマコフ変換の変種を通して得られ、スピン-$$作用素によって記述される。
いくつかの設定でKPOに対応するスピンモデルを解析することにより、KPOの振る舞いを質的に再現する、かなり大きな$s$とチューニングされたパラメータのスピンモデルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 03:14:51 GMT)
Easter2.0: Improving convolutional models for handwritten text
recognition [0.0] このギャップを埋めるCNNベースのアーキテクチャを提案する。
Easter2.0は1D Convolution, Batch Normalization, ReLU, Dropout, Dense Residual Connect, Squeeze-and-Excitationモジュールの複数のレイヤで構成されている。
本研究は,現在公開されているトレーニングデータのみを用いて,IAM手書きデータベース上での最先端の学習結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 06:33:15 GMT)
Distinguishing Phases via Non-Markovian Dynamics of Entanglement in
Topological Quantum Codes under Parallel Magnetic Field [0.0] 局所化可能な絡み合いは、平行磁場を持つ位相量子コードの非自明ループについて研究される。
系のトポロジカル-非トポロジカル量子相転移近傍におけるこれらの下界の挙動について検討する。
その結果,非マルコフ雑音の場合,標準測定に基づく下界振動は振幅が大きいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 21:28:15 GMT)
Direct measurement of the Wigner function of atoms in an optical trap [0.0] 本稿では、ラムゼー干渉計を用いて、光学トラップに閉じ込められた中性原子のウィグナー関数を探索する手法を提案する。
状態依存トラップ電位を用いて、パリティ均一運動状態とパリティ負運動状態が2つの異なる内部状態にマッピング可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:58:28 GMT)
Defects and excitations in the Kitaev model [0.0] 我々は、半単純有限次元ホップ代数のツイストあるいは2-サイクルを欠陥データとして用いた欠陥付き北エフモデルを構築した。
データは、タナカ双対性を欠陥を持つトゥラエフ・ヴィロ位相量子場理論に適用することによって導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:05:39 GMT)
Data-driven Numerical Invariant Synthesis with Automatic Generation of
Attributes [0.0] 数値不変合成と検証のためのデータ駆動アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、正および負の状態を含むサンプルから決定木を学習するためのICE-DTスキーマに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 09:18:37 GMT)
Coupled Hydrodynamics in Dipole-Conserving Quantum Systems [0.0] 相互作用格子モデルと双極子保存の相互作用における電荷とエネルギーの結合ダイナミクスについて検討する。
特定のボゾン量子系の遅延時間力学への適用性を数値的に検証する。
我々は、超低温原子量子シミュレータにおける実験結果と実験との関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 14:28:42 GMT)
Continual Object Detection: A review of definitions, strategies, and
challenges [0.0] 連続学習の分野は、以前に学習したタスクのパフォーマンスを損なうことなく連続的なタスクを学習する能力を調べる。
我々は、ロボット工学や自動運転車における幅広い応用のために、連続物体検出の研究がさらに注目に値すると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 21:57:48 GMT)
Contextualization for the Organization of Text Documents Streams [0.0] テキスト文書のストリームを探索するストリーム解析手法について,いくつかの実験を行った。
テキストドキュメントのフラックスを探索し、分析し、整理するために、動的アルゴリズムのみを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 22:25:40 GMT)
Comments about the boundary condition for reduced radial wave function
in multi-dimensional equation [0.0] ディリクレ条件は自然のように見えるが、数学的には正当化されていない。
この問題は特異ポテンシャルに対しては未解決である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 10:04:55 GMT)
Classical analogs of the covariance matrix, purity, linear entropy, and
von Neumann entropy [0.0] 古典可積分系に対する純粋性、線型量子エントロピー、フォン・ノイマンエントロピーの類似性を提案する。
これらのアナログは、考慮されたサブシステムにどれだけの情報が残っているかを明らかにする量として解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 10:51:33 GMT)
Bayesian Active Learning for Scanning Probe Microscopy: from Gaussian
Processes to Hypothesis Learning [0.0] ベイズ能動学習の基本原理と走査型プローブ顕微鏡(SPM)への応用について述べる。
これらのフレームワークは、先行データの使用、スペクトルデータに符号化された特定の機能の発見、実験中に現れる物理法則の探索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 23:01:41 GMT)
Anti-virus Autobots: Predicting More Infectious Virus Variants for
Pandemic Prevention through Deep Learning [0.0] より感染性のウイルスの変異は、そのタンパク質の急激な突然変異によって生じる可能性がある。
これらの変異体は免疫系を回避し、ワクチンの効果を低下させる。
提案するOptimus PPImeは、既存のウイルスの今後、より感染的な変異を予測するためのディープラーニングアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 05:04:40 GMT)
Analysis of optical quantum state preparation using photon detectors in
the finite-temporal-resolution regime [0.0] 連続変数を持つ光量子コンピューティングでは、普遍的な演算と誤り訂正には非ガウス状態が必要である。
光学的非ガウス状態は通常、光子検出器を用いたシーディングスキームによって生成される。
我々は、光子検出器を用いた従来の量子状態生成理論を、有限時間分解機構にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 08:08:49 GMT)
An Efficient Modern Baseline for FloodNet VQA [0.0] 我々は,現代画像とテキストの特徴抽象化モデルとの結合,付加,要素ワイド乗算といった基本的な組み合わせ法を再検討する。
我々は,FloodNetデータセットの既存手法より優れ,最先端の性能を実現する,シンプルで効率的なシステムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 12:04:49 GMT)
An Approach to Ordering Objectives and Pareto Efficient Solutions [0.0] 多目的最適化問題の解法は一般に比較や順序付けはできない。
意思決定者はしばしば、スケールした目的を比較することができると信じている。
確率積分変換を用いて問題の目的を全て同じ範囲のスコアにマッピングする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 17:55:53 GMT)
Adversarial synthesis based data-augmentation for code-switched spoken
language identification [0.0] 音声言語識別(LID)は自動音声認識(ASR)の重要なサブタスクである
本研究は、英語と混在するIndic言語に焦点をあてる。
Mel Spectrograms を用いたGANに基づく音声データの拡張手法
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 06:41:13 GMT)
Adaptive color transfer from images to terrain visualizations [0.0] 任意の画像から多様な地形モデルに色を移す2段階のカラー転送手法を提案する。
まず, 離散的な不規則な画像色を連続的, 定期的なカラーグリッドに整理する画像色分類手法を提案する。
カラークラフトに関する一連の主観的関心、例えば「より低い、高い」原則、カラーコンベンション、および空中視点を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 08:03:30 GMT)
A hybrid approach to seismic deblending: when physics meets
self-supervision [0.0] 自己教師型デノベーションネットワークをPlug-and-Playフレームワークに組み込んだ新しい概念を導入する。
部分的に相関する雑音に対する[28 ]の盲点ネットワークアーキテクチャを設計した新しいネットワークが導入された。
ネットワークは、教師付き時間アルゴリズムの各ステップでノイズの多い入力データに基づいて直接訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 19:24:21 GMT)
A Testable Theory for The Emergence of the Classical World [0.0] 量子から古典世界への遷移はまだ理解されていない。
特定の基準を除いては、測定と実現はできない。
特定の根拠の出現に関する定説はない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 06:27:20 GMT)
A Survey in Mathematical Language Processing [0.0] インフォーマルな数学的テキストは、現実世界の量的推論とコミュニケーションを支える。
近年,5つの戦略的サブ領域にまたがる非公式な数学的言語処理手法の開発が進められている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 16:41:58 GMT)
A Review and Evaluation of Elastic Distance Functions for Time Series
Clustering [0.0] 9つの一般的な弾性距離測度を記述し,k平均およびkメロイドクラスタリングとの比較を行った。
最も一般的なテクニックである動的時間ワープ(DTW)は、k平均でユークリッド距離よりも悪く、チューニングしても良くない。
我々の結論は、弾性距離測定による時系列のクラスタリングのベンチマークアルゴリズムとして、k-メドイドを用いたMSMを推奨することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 15:32:55 GMT)
A Fundamental Probabilistic Fuzzy Logic Framework Suitable for Causal
Reasoning [0.0] 本稿ではProbabilityとFuzzy Logicの橋渡しを行うための基本的なフレームワークを紹介する。
我々の理論は、あるファジィ属性を持つ基準でクリップ要素を選択するランダムな実験を定式化する。
いくつかの式が提示され、異なる条件付き確率と確率変数の期待値の計算が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 11:59:35 GMT)
43-GHz bandwidth real-time amplitude measurement of 5-dB squeezed light
using modularized optical parametric amplifier with 5G technology [0.0] 二次位相振幅測定のためのホモジン検出器は、クロック周波数を制限する主要な要因である。
光パラメトリック増幅器(OPA)とブロードバンドバランス光ダイオードを用いたリアルタイム振幅測定法を開発した。
モジュール型OPAによるCVOQIPと5G技術の統合は、従来の定常量子ビットの使用方法からパラダイムシフトをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:23:01 GMT)
$TimeEvolver$: A Program for Time Evolution With Improved Error Bound [0.0] 汎用量子システムにおける時間進化計算プログラムである$TimeEvolver$を提示する。
これは、大きなスパース行列$i H$の指数を乗算する問題に取り組むために、クリロフ部分空間のテクニックに依存している。
H$がエルミートであるという事実は、クリロフ近似の精度に容易に計算可能な境界を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 May 2022 18:00:16 GMT)