Is a Modular Architecture Enough? [80.3] 我々は、シンプルで既知のモジュラーデータ分散のレンズを通して、共通のモジュラーアーキテクチャを徹底的に評価する。
モジュール化と疎結合のメリットを強調し、モジュール化システムの最適化において直面する課題に関する洞察を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:12:06 GMT)
Evaluating the Predictive Performance of Positive-Unlabelled
Classifiers: a brief critical review and practical recommendations for
improvement [77.3] Positive-Unlabelled (PU) 学習は機械学習の領域として成長している。
本稿では、PU分類器を提案する51の論文において、主要なPU学習評価手法と予測精度の選択について批判的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:31:49 GMT)
Learning with Capsules: A Survey [73.3] カプセルネットワークは、オブジェクト中心の表現を学習するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に代わるアプローチとして提案された。
CNNとは異なり、カプセルネットワークは部分的に階層的な関係を明示的にモデル化するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:05:36 GMT)
Invariant Grounding for Video Question Answering [72.9] Video Question Answering (ビデオQA)は、ビデオに関する質問に答えるタスクである。
先行するビデオQAモデルでは、典型的な学習目標である経験的リスク最小化(ERM)が、ビデオクエストペアと回答の間の表面的相関に基づく。
Invariant Grounding for VideoQA (IGV) という新たな学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 04:37:52 GMT)
RORL: Robust Offline Reinforcement Learning via Conservative Smoothing [72.8] オフライン強化学習は、複雑な意思決定タスクに大量のオフラインデータを活用できる。
現在のオフラインRLアルゴリズムは一般に、値推定とアクション選択のために保守的に設計されている。
本稿では,ロバストオフライン強化学習(RORL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:07:41 GMT)
Sample Complexity of Nonparametric Off-Policy Evaluation on
Low-Dimensional Manifolds using Deep Networks [72.0] 深層ニューラルネットワークを用いた強化学習における非政治的評価問題について考察する。
ネットワークサイズを適切に選択することにより、マルコフ決定過程において低次元多様体構造を利用することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 20:25:20 GMT)
Enhancing Safe Exploration Using Safety State Augmentation [71.0] モデルフリー強化学習における安全な探索の課題に取り組む。
トレーニング中に安全予算をスケジューリングするためのポリシーを導出します。
Simmer はトレーニングを安定させ,安全RL の性能を平均的制約で向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:23:07 GMT)
Scan2Part: Fine-grained and Hierarchical Part-level Understanding of
Real-World 3D Scans [69.0] 本研究では,実世界の雑音の多い屋内RGB-Dスキャンにおいて,オブジェクトの個々の部分を分割するScan2Partを提案する。
基礎となる3Dスキャン幾何の微細な詳細をキャプチャする、スパースなU-Netベースのアーキテクチャを用いています。
出力として、幾何が粗い、あるいは部分的に欠落している場合でも、オブジェクトごとの細かいラベルを予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 05:43:10 GMT)
Neuro-Symbolic Causal Language Planning with Commonsense Prompting [67.1] 言語プランニングは、より単純な低レベルステップに分解することで、複雑な高レベルな目標を実装することを目的としている。
以前の手法では、大規模な言語モデルからそのような能力を得るために、手動の例えか注釈付きプログラムが必要である。
本稿では,LLMからの手続き的知識をコモンセンス・インフュージョン・プロンプトにより引き起こすニューロシンボリック因果言語プランナー(CLAP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 22:09:52 GMT)
Multi-Behavior Sequential Recommendation with Temporal Graph Transformer [66.1] マルチビヘイビア・インタラクティブなパターンを意識した動的ユーザ・イテム関係学習に取り組む。
本稿では,動的短期および長期のユーザ・イテム対話パターンを共同でキャプチャする,TGT(Temporal Graph Transformer)レコメンデーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:42:54 GMT)
Fast Adversarial Training with Adaptive Step Size [62.4] トレーニングインスタンスの観点から,この現象を考察する。
適応ステップサイズ(ATAS)を用いた逆学習法を提案する。
ATASは、その勾配ノルムに逆比例するインスタンス順応的なステップサイズを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:20:07 GMT)
Deep Learning Models of the Discrete Component of the Galactic
Interstellar Gamma-Ray Emission [61.3] H2星間ガス中の小さな(あるいは離散的な)構造からの重要な点状成分がフェルミ・LATデータに存在する可能性がある。
深層学習は、これらの稀なH2プロキシによって追跡されるガンマ線放射を、データ豊富な領域において統計的に有意な範囲でモデル化するために効果的に利用される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:00:07 GMT)
Optimization-based Block Coordinate Gradient Coding for Mitigating
Partial Stragglers in Distributed Learning [58.9] 本稿では,分散学習における部分トラグラーの緩和を目的とした,新たな勾配符号化方式を提案する。
L の符号パラメータを L に表わした勾配座標符号化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 09:25:40 GMT)
Port-Hamiltonian Neural Networks with State Dependent Ports [58.7] 本手法は,数個の内力および外力を持つ単純な質量スプリングシステムと,より複雑で現実的なシステムの両方において,ストレス試験を行う。
ポート-ハミルトンニューラルネットワークは、状態依存型ポートでより大きな次元に拡張することができる。
スパースデータとノイズデータのトレーニングを改善するための対称高次積分器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 14:57:25 GMT)
Exploring Chemical Space with Score-based Out-of-distribution Generation [57.2] 生成微分方程式(SDE)にアウト・オブ・ディストリビューション制御を組み込んだスコアベース拡散方式を提案する。
MOODは、逆時間拡散を高速領域に導く特性予測ネットワークからの勾配を利用して条件付き生成を行う。
我々はMOODがトレーニング分布を超えて化学空間を探索できることを実験的に検証し、既存の方法で見いだされた分子、そして元のトレーニングプールの上位0.01%までも生成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 06:17:11 GMT)
Curriculum-Based Self-Training Makes Better Few-Shot Learners for
Data-to-Text Generation [57.0] テキスト生成の困難さによって決定される並べ替え順序でラベルのないデータを活用するために,カリキュラムベースの自己学習(CBST)を提案する。
提案手法は、微調整およびタスク適応型事前学習法より優れており、データ・テキスト・ジェネレーションのわずかな設定で最先端の性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:11:58 GMT)
CHEF: A Pilot Chinese Dataset for Evidence-Based Fact-Checking [55.8] CHEFは、10万件の現実世界のクレームに関する最初のChenese EvidenceベースのFact-checkingデータセットである。
このデータセットは、政治から公衆衛生まで、複数のドメインをカバーし、インターネットから取得した注釈付きの証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 09:11:03 GMT)
Observing a Topological Transition in Weak-Measurement-Induced Geometric
Phases [55.4] 特に弱測定は、システム上のバックアクションを通じて、様々なレベルのコヒーレント制御を可能にする可能性がある。
弱測定列によって誘導される幾何位相を測定し,測定強度によって制御される幾何位相の位相遷移を示す。
その結果、多体位相状態の測定可能な量子制御のための新しい地平線が開かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:36:20 GMT)
High-Order Qubit Dephasing at Sweet Spots by Non-Gaussian Fluctuators:
Symmetry Breaking and Floquet Protection [55.4] 非ガウスゆらぎによるqubit dephasingについて検討した。
非ガウス雑音に特有の対称性破壊効果を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:02:38 GMT)
Certified Robustness in Federated Learning [54.0] 我々は,フェデレーショントレーニングとパーソナライゼーション,および認定ロバストネスの相互作用について検討した。
単純なフェデレーション平均化技術は, より正確であるだけでなく, より精度の高いロバストモデルの構築にも有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 12:10:53 GMT)
Interpolation-based Correlation Reduction Network for Semi-Supervised
Graph Learning [49.9] 補間型相関低減ネットワーク(ICRN)と呼ばれる新しいグラフコントラスト学習手法を提案する。
提案手法では,決定境界のマージンを大きくすることで,潜在特徴の識別能力を向上させる。
この2つの設定を組み合わせることで、豊富なラベル付きノードと稀に価値あるラベル付きノードから豊富な監視情報を抽出し、離散表現学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 14:26:34 GMT)
On the Advance of Making Language Models Better Reasoners [49.2] GPT-3 や PaLM のような大規模言語モデルは、数発の学習で顕著な性能を示した。
最近の進歩は、最終回答を生成する前に、言語モデルを意図的に導き、推論ステップの連鎖を生成する。
推論能力をさらに向上するための新しいアプローチであるDiVeRSeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 03:38:36 GMT)
A sentiment analysis model for car review texts based on adversarial
training and whole word mask BERT [41.5] 自動車評価の分野では、ネット市民がインターネットプラットフォーム上で意見を表明するケースが増えている。
対向訓練と全単語マスクBERT(ATWWM-BERT)に基づく自動車レビューテキスト感情分析モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 06:45:43 GMT)
Robust preparation of Wigner-negative states with optimized
SNAP-displacement sequences [41.4] 三次元マイクロ波キャビティにおける光の非古典状態を生成する。
これらの状態は量子計算に有用である。
非古典的状態を生成するこの方法は、システムのパラメータのゆらぎに対して堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:35:41 GMT)
Exploring the Potential of SAR Data for Cloud Removal in Optical
Satellite Imagery [41.4] 我々は,SAR画像に埋め込まれた補完情報を活用するために,新しいグローバルローカル核融合型クラウド除去アルゴリズム(GLF-CR)を提案する。
提案アルゴリズムは高品質なクラウドフリーな画像を得ることができ、最先端のクラウド除去アルゴリズムに対して好適に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:53:19 GMT)
Learning to Break the Loop: Analyzing and Mitigating Repetitions for
Neural Text Generation [41.4] 本稿では,反復トークンの確率と,その文脈における過去の繰り返しとの関係について検討する。
擬似反復データから文レベルの繰り返しの確率をペナルティ化する訓練手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 05:51:12 GMT)
An Optimal Transport Approach to Personalized Federated Learning [41.3] フェデレートラーニングは、多くの分散クライアントのローカルデータを使用してモデルをトレーニングすることを目的としている。
連合学習における重要な課題は、クライアントにまたがるデータサンプルが同一に分散されないことだ。
最適輸送(FedOT)に基づく新しい個人化フェデレーション学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 10:05:49 GMT)
Bi-SimCut: A Simple Strategy for Boosting Neural Machine Translation [40.5] Bi-SimCutは、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)のパフォーマンスを向上させるためのトレーニング戦略である。
双方向の事前訓練と一方向の微調整の2つの手順で構成されている。
5つの翻訳ベンチマークで高い翻訳性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 05:49:00 GMT)
Risk-Sensitive Reinforcement Learning: Iterated CVaR and the Worst Path [40.4] CVaR RLは,各ステップにおける報酬の尾の最大化を目的とし,新たなエピソード型リスク感応性強化学習問題である。
CVaR RLの反復は、各段階で破滅的な状況に陥るリスクを厳重に制御することで、常に安全に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:24:06 GMT)
Adaptive Rollout Length for Model-Based RL using Model-Free Deep RL [39.6] ロールアウト長をメタレベルのシーケンシャルな意思決定問題としてチューニングする問題について検討する。
メタレベル決定問題の解決にはモデルフリーの深層強化学習を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 06:25:11 GMT)
Day-to-Night Image Synthesis for Training Nighttime Neural ISPs [39.4] 夜間画像から夜間画像を合成する手法を提案する。
昼間の画像は簡単に撮影でき、低ノイズで動きのぼかしに苦しむことは滅多にない。
ナイトモードレンダリングのためのニューラルネットワークISPのトレーニングによる合成フレームワークの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:15:45 GMT)
mmFormer: Multimodal Medical Transformer for Incomplete Multimodal
Learning of Brain Tumor Segmentation [38.2] 3つの主要要素を持つ不完全なマルチモーダル学習のための新しい医療変換器(mmFormer)を提案する。
提案した mmFormer は, ほぼすべての不完全様相のサブセット上で, 不完全多モード脳腫瘍のセグメント化の最先端手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:41:56 GMT)
Pretrained Models for Multilingual Federated Learning [38.2] 我々は,多言語テキストがフェデレートラーニング(FL)アルゴリズムに与える影響について検討する。
3つの多言語言語タスク、言語モデリング、機械翻訳、テキスト分類について検討する。
以上の結果から,事前学習モデルを用いることでFLの負の効果を低減し,集中学習(プライバシなし)よりも高い性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 00:20:30 GMT)
Revisiting Realistic Test-Time Training: Sequential Inference and
Adaptation by Anchored Clustering [37.8] テスト時アンカークラスタリング(TTAC)アプローチを開発し,より強力なテスト時特徴学習を実現する。
TTACはソースドメインとターゲットドメインの両方のクラスタを検出し、ターゲットクラスタとソースクラスタを一致させて、一般化を改善する。
すべてのTTプロトコルにおいて,TTACは5つのTTデータセットの最先端手法よりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:23:05 GMT)
GenSDF: Two-Stage Learning of Generalizable Signed Distance Functions [37.1] 本研究では, 未知およびラベルなしの点雲に対する3次元物体表現学習のための, ニューラルサイン付き距離関数(SDF)の一般化能力について検討する。
既存のメソッドは、SDFをいくつかのオブジェクトクラスに適合させ、細部や高速な推論速度を誇示するが、見当たらない形状にうまく一般化しない。
ラベル付きデータからラベルなしデータへ形状を転送し、未知のオブジェクトカテゴリを再構築する2段階の半教師付きメタラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 17:58:29 GMT)
Embrace the Gap: VAEs Perform Independent Mechanism Analysis [36.7] ほぼ決定論的デコーダの極限における非線形VAEについて検討する。
我々は、データ生成プロセスがIMAの仮定を満たすとき、VAEが真の潜伏要因を明らかにすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:19:19 GMT)
Asymptotic Instance-Optimal Algorithms for Interactive Decision Making [35.8] 理想的なアルゴリズムは、特定の問題インスタンスの複雑さに適応し、最悪の場合よりも簡単なインスタンスに対する後悔を小さくするべきである。
本稿では,軽度条件下での有限個の判定問題に対して,対話型意思決定のための最初のインスタンス最適化アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 02:56:10 GMT)
Virtual Homogeneity Learning: Defending against Data Heterogeneity in
Federated Learning [35.0] 本稿では,VHL(Virtual homogeneity Learning)と呼ばれる新しい手法を提案する。
VHLは2つの条件を満たすために作られた仮想同質データセットで連合学習を行う。
実験により, VHLは, 収束速度と一般化性能を大幅に向上したフェデレーション学習を実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 10:02:21 GMT)
FIFA: Making Fairness More Generalizable in Classifiers Trained on
Imbalanced Data [34.7] IFA(Im Balance-Fairness-Aware)を理論的に導いたフレキシブルなアプローチを提案する。
FIFAは分類とフェアネスの一般化を奨励し、ロジットに基づく損失を伴う多くの既存のフェアラーニング手法と柔軟に組み合わせることができる。
提案アルゴリズムは,FIFAと一般的なフェア分類アルゴリズムを組み合わせることで,実世界の複数のデータセットに対して,より優れたフェアネスの一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 04:39:25 GMT)
A Deeper Dive Into What Deep Spatiotemporal Networks Encode: Quantifying
Static vs. Dynamic Information [34.6] 我々は、アクション認識とビデオオブジェクトセグメンテーションという、広く研究されている2つのタスクを分析した。
ほとんどの検査されたモデルは静的情報に偏っている。
クロスコネクションを持つ2ストリームアーキテクチャでは、キャプチャされた静的情報と動的情報のバランスが良くなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:39:37 GMT)
Online Neural Diarization of Unlimited Numbers of Speakers [34.5] 本稿では,無数の話者に対して話者ダイアリゼーションを行う手法について述べる。
アクセサベースのEENDの話者の出力数は、経験的に上限づけられている。
EEND-GLAは、アトラクタベースのEENDに教師なしクラスタリングを導入することで、この問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:48:26 GMT)
Learning Generalized Wireless MAC Communication Protocols via
Abstraction [34.5] 本稿では,オートエンコーダ(AE)に基づくアーキテクチャを提案し,それをMAPPO(Multi-Adnt proximal Policy Optimization)フレームワークに組み込む。
観測から抽象化された情報を学習するために,オートエンコーダ(AE)に基づくアーキテクチャを提案し,それをMAPPO(Multi-Adnt proximal Policy Optimization)フレームワークに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 14:19:21 GMT)
Separable Self-attention for Mobile Vision Transformers [34.3] 本稿では,線形複雑度を持つ分離型自己注意法,すなわち$O(k)$を提案する。
改良されたモデルであるMobileViTv2は、ImageNetオブジェクト分類やMS-COCOオブジェクト検出など、いくつかのモバイルビジョンタスクの最先端技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:31:35 GMT)
TransBO: Hyperparameter Optimization via Two-Phase Transfer Learning [34.0] 我々はHPOのための新しい2相変換学習フレームワークであるTransBOを提案する。
このフレームワークは、ソースとターゲットの知識を協調的かつ適応的に抽出し、そこで重みを原則的に学習することができる。
静的および動的トランスファー学習設定やニューラルアーキテクチャ検索を含む実験は、最先端技術よりもTransBOの方が優れていることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:00:33 GMT)
Interference Management for Over-the-Air Federated Learning in
Multi-Cell Wireless Networks [33.9] 近年,資源制約のある無線ネットワーク上でのフェデレートラーニング(FL)が注目されている。
既存の研究の多くは、単一セル無線ネットワークにおけるFLタスクを1つ考慮し、ダウンリンク/アップリンク相互干渉が学習性能に与える影響を無視している。
本稿では,各セルが異なるFLタスクを実行するマルチセル無線ネットワーク上でFLを調査し,高速なアップリンク勾配集約を実現するためにAirComp(Over-the-air Compute)を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 07:13:54 GMT)
Complex Locomotion Skill Learning via Differentiable Physics [32.1] 微分物理学は、ニューラルネットワーク(NN)コントローラの効率的な最適化を可能にする。
本稿では,複雑度と多様性を著しく向上したタスクが可能な統一NNコントローラを出力する実践的学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 04:01:12 GMT)
Transfer Learning based Search Space Design for Hyperparameter Tuning [32.0] 過去のタスクから履歴をチューニングする助けを借りてBO検索空間を設計する自動手法を提案する。
このシンプルで効果的なアプローチは、多くの既存のBOメソッドに伝達学習機能を持たせるために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 11:48:58 GMT)
Collaborative Linear Bandits with Adversarial Agents: Near-Optimal
Regret Bounds [31.6] 我々は, 後悔を最小限に抑えるために, 中央サーバを介して協調できる$M$エージェントを含む線形帯域幅問題を考える。
これらのエージェントのわずか$alpha$は敵対的であり、任意に作用し、次の緊張に繋がる。
我々は、厳密な信頼区間を慎重に構築し、探索と探索のトレードオフをバランスさせる新しいアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:16:34 GMT)
UTTS: Unsupervised TTS with Conditional Disentangled Sequential
Variational Auto-encoder [30.4] TTS音響モデリング(AM)のためのテキストオーディオペアを必要としない、教師なし音声合成(UTTS)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、話者の持続時間モデル、音色特徴(アイデンティティ)、TTS推論のための内容の柔軟な選択を提供する。
実験により、UTTSは人間と客観的評価によって測定された高い自然性と知性のある音声を合成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 11:51:22 GMT)
On Efficient Approximate Queries over Machine Learning Models [30.3] 本稿では,プロキシを活用し,オラクルの使用量を最小限に抑えることで,クエリ応答を近似する新しい統一フレームワークを開発する。
我々のフレームワークは、データサンプルに高価なオラクルを呼び出し、DB内のオブジェクトに安価なプロキシを適用するという、司法的な組み合わせを使用します。
我々のアルゴリズムは最先端のアルゴリズムより優れており、証明可能な統計的保証で高い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:35:19 GMT)
Multimodal Contrastive Learning with LIMoE: the Language-Image Mixture
of Experts [26.0] マルチモーダル学習が可能なエキスパートモデルの疎結合であるLanguage-Image MoE, LIMoEを提案する。
LIMoEは画像とテキストを同時に受け入れ、対照的な損失で訓練される。
複数のスケールにまたがって、等価計算コストの高密度モデルよりも顕著な性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 17:51:59 GMT)
Stable and memory-efficient image recovery using monotone operator
learning (MOL) [25.0] 画像における大規模逆問題に対するモノトン深部平衡学習フレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは、各反復は、スコア関数を含む勾配降下と、データの一貫性を促進する共役勾配アルゴリズムからなる前方後方分割に依存する。
実験により,提案手法は入力摂動の有無で安定でありながら,3次元設定における性能向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 21:56:11 GMT)
Scene Aware Person Image Generation through Global Contextual
Conditioning [24.3] 本稿では,既存のシーンに関連性のある人物画像を生成し挿入するための新しいパイプラインを提案する。
より具体的には、挿入されている人物の位置、ポーズ、規模がシーン内の既存の人物と混ざり合うように挿入することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:18:15 GMT)
Learning to Ask Like a Physician [24.2] 2,000以上の質問からなる新たな質問データセットDiSCQについて紹介する。
質問は、100以上のMIMIC-III放電サマリーの医療専門家によって生成される。
我々は、このデータセットを分析し、医療専門家が求めている情報のタイプを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:50:54 GMT)
Goal-Space Planning with Subgoal Models [23.9] 本稿では,背景計画を用いたモデルに基づく強化学習への新たなアプローチについて検討する。
GSPアルゴリズムは,様々な状況において,Double DQNベースラインよりもはるかに高速に学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 20:59:07 GMT)
A Human-Centric Take on Model Monitoring [23.0] 実世界のアプリケーションにおいて、モデル監視のための様々な人間中心の課題と要件を特定します。
モデルモニタリングシステムの必要性と課題は,モニタリングが結果に与える影響を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 19:47:29 GMT)
Stochastic Variance-Reduced Newton: Accelerating Finite-Sum Minimization
with Large Batches [22.9] 本稿では,二階法の利点をすべて享受する有限サム最小化アルゴリズムを提案する。
本稿では,SVRNが最小二乗解法(Subsampled Newtonなど)や反復最小二乗解法を高速化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:00:18 GMT)
A Bird's-Eye Tutorial of Graph Attention Architectures [22.7] グラフ構造化データに関連するノイズ、異質性、複雑さを克服するため、グラフニューラルネットワーク(GNN)に"注意"が組み込まれている。
本チュートリアルでは、注目機能の観点からGNNの変種を考察し、異なるグラフ注意変種に対する読者の理解を反復的に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:47:48 GMT)
Generalized Federated Learning via Sharpness Aware Minimization [22.3] シャープネス・アウェア・ミニミゼーション(SAM)の局所性に基づく汎用的で効果的なアルゴリズムである textttFedSAM を提案し,局所的およびグローバルなモデルをブリッジする運動量FLアルゴリズムを開発した。
実験により,提案アルゴリズムは既存のFL研究を著しく上回り,学習偏差を著しく低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 13:54:41 GMT)
Volumetric Disentanglement for 3D Scene Manipulation [22.2] 本研究では,前景オブジェクトを背景から切り離したり分離したりするためのボリューム・フレームワークを提案し,前景オブジェクトを背景だけでなく意味的に操作する。
筆者らのフレームワークは,望まれる前景オブジェクトを指定する2次元マスクと関連する2次元ビューとポーズを入力として,前景のゆがみを生成する。
その後、オブジェクト・カモフラージュ、非負の3Dオブジェクト・インペインティング、3Dオブジェクト・インペインティング、3Dテキスト・ベースなど、多数の下流操作タスクに対するフレームワークの適用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 17:57:07 GMT)
Specification-Guided Learning of Nash Equilibria with High Social
Welfare [21.6] ナッシュ均衡を形成する共同政策を訓練するための新しい強化学習フレームワークを提案する。
このアルゴリズムは高い社会福祉と均衡政策を計算しているのに対し、最先端のベースラインはナッシュ均衡の計算に失敗したり、比較的低い社会福祉の計算に失敗したりする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:06:31 GMT)
Efficient Machine Learning, Compilers, and Optimizations for Embedded
Systems [21.1] Deep Neural Networks(DNN)は、高品質なコンピュータビジョン、自然言語処理、仮想現実アプリケーションを提供することによって、膨大な数の人工知能(AI)アプリケーションで大きな成功を収めている。
これらの新興AIアプリケーションは、計算とメモリ要求の増大も伴うため、特に限られた/メモリリソース、厳格な電力予算、小さなフォームファクタが要求される組み込みシステムでは、処理が困難である。
本章では,効率的なアルゴリズム,コンパイラ,組込みシステムに対するさまざまな最適化を実現するための,効率的な設計手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 02:54:05 GMT)
Towards Practical Differential Privacy in Data Analysis: Understanding
the Effect of Epsilon on Utility in Private ERM [20.4] 我々は、最もよく使われているデータ分析手法の一つであるプライベート実証リスク最小化(ERM)に焦点を当てる。
我々は,エプシロンが学習モデルの実用性に与える影響を理論的に探求することによって,問題の解決に向けた第一歩を踏み出す。
本稿では,エプシロンの任意の値の下で有効性を推定するための実践的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:20:17 GMT)
Efficient and Accurate Physics-aware Multiplex Graph Neural Networks for
3D Small Molecules and Macromolecule Complexes [20.3] 物理を意識した多重グラフニューラルネットワーク(PaxNet)を導入し、3次元分子の表現を効率的に学習する。
PaxNetは、分子力学にインスパイアされた局所的および非局所的な相互作用のモデリングを分離する。
また、各原子の関連ベクトルを学習することでベクトル特性を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 00:28:37 GMT)
Perturbation Learning Based Anomaly Detection [19.4] 主な考え方は、通常のデータを摂動するために小さな摂動を学習し、正規データと摂動データを2つの異なるクラスに分類するために分類器を学ぶことである。
摂動は可能な限り小さくなければならないが、分類器は摂動データから摂動データを認識することができる。
異常検出の最先端技術と比較すると,決定境界の形状に関する仮定は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:01:01 GMT)
Evaluation-oriented Knowledge Distillation for Deep Face Recognition [19.0] 本研究では,教師モデルと学生モデルのパフォーマンスギャップを直接軽減するために,深層顔認識のための新しい評価指向KD法を提案する。
EKDは顔認識において一般的に用いられる評価指標、すなわち偽陽性率(FPR)と真陽性率(TPR)をパフォーマンス指標として用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 02:49:40 GMT)
Global Mixup: Eliminating Ambiguity with Clustering [18.9] 我々はtextbfGlobal Mixup というグローバルクラスタリング関係に基づく新しい拡張手法を提案する。
実験によると、Global Mixupはこれまでの最先端のベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:42:22 GMT)
CorticalFlow: A Diffeomorphic Mesh Deformation Module for Cortical
Surface Reconstruction [18.9] CorticalFlowは、ターゲットオブジェクトに対して参照テンプレートを変形させることを学ぶ、新しい幾何学的ディープラーニングモデルである。
脳皮質表面再構成の課題に対して,その性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 06:10:31 GMT)
Learning to Control under Time-Varying Environment [18.5] 本稿では,線形時間変化(LTV)力学系における後悔の問題について検討する。
提案するオンラインアルゴリズムは, 計算に難易度を保証した最初のオンラインアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 11:40:46 GMT)
Improving Contrastive Learning of Sentence Embeddings with
Case-Augmented Positives and Retrieved Negatives [17.9] 教師なしのコントラスト学習手法は、教師付き学習方法よりもはるかに遅れている。
文中のランダムに選択された単語の最初の文字のケースを反転させるスイッチケース拡張を提案する。
負のサンプルについては、事前学習された言語モデルに基づいてデータセット全体からハードネガティブをサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 09:46:12 GMT)
Invertible Sharpening Network for MRI Reconstruction Enhancement [17.8] InvSharpNet(InvSharpNet)は,MRI再建の視覚的品質を改善するために提案される。
入力データを地上の真実にマッピングする従来の方法とは異なり、InvSharpNetは、ぼやけた変換を学ぶための後方トレーニング戦略を適用している。
さまざまなMRIデータセットの実験では、InvSharpNetはアーティファクトの少ない再構築シャープネスを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:21:48 GMT)
Graph Rationalization with Environment-based Augmentations [17.7] Rationaleの識別により、視覚と言語データに対するニューラルネットワークの一般化性と解釈性が向上した。
既存のグラフプーリングおよび/または分配介入手法は、最適なグラフ論理を識別するサンプルの不足に悩まされる。
本稿では,仮想データの自動生成による有理性識別の改善を目的とした,環境代替と呼ばれる新たな拡張操作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 20:23:30 GMT)
Training Subset Selection for Weak Supervision [17.0] 弱いラベル付きデータの量と弱いラベルの精度とのトレードオフを示す。
我々は、事前訓練されたデータ表現とカット統計を組み合わせ、弱いラベル付きトレーニングデータの高品質なサブセットを選択する。
弱ラベルの少ないデータを使用することで、ベンチマークタスクにおいて、弱い監視パイプラインの精度が最大19%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 21:31:32 GMT)
Norm Participation Grounds Language [16.7] 私は、どのような基礎言語が規範的な性質であるのかという考え方を、異なる、より広範に提案します。
物事を正しく行うための基準があり、これらの標準は公然と権威があり、同時に権威の受容が議論され、交渉される。
言語がどのような基盤となるかは、言語ユーザーがそれを利用する決定的な方法であり、それが根底にあるのは、言語利用者のコミュニティである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 20:21:59 GMT)
Convergence and sample complexity of natural policy gradient primal-dual
methods for constrained MDPs [16.6] 我々は、割引された最適レート問題を解くために、自然政策勾配法を用いる。
また、2つのサンプルベースNPG-PDアルゴリズムに対して収束と有限サンプル保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 04:28:04 GMT)
How to Train Your Dragon: Tamed Warping Network for Semantic Video
Segmentation [16.6] 我々は、ワープ直後の簡易かつ効果的な修正段階を導入し、TWNetというフレームワークを構築することを提案する。
補正により、mIoUの精度は67.3%から71.6%に向上し、スピードエッジは65.5 FPSから61.8 FPSに低下した。
人間」や「対象」のような厳格でないカテゴリーでは、IoUの改善は18パーセント以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:33:22 GMT)
Finite-Sample Maximum Likelihood Estimation of Location [16.4] 固定$f$ の場合、最大類似度推定 (MLE) は infty$ に対して$n の極限で最適であることが知られている。
任意の$f$と$n$について、滑らかな$f$のフィッシャー情報に基づいて同様の理論を復元できることを示し、そこでは滑らかな半径が$n$で崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 04:33:41 GMT)
On the Convergence of Optimizing Persistent-Homology-Based Losses [16.3] 位相的損失は、ある所望の位相的特性を達成するためにモデルを強制する。
汎用的なトポロジ認識損失を導入する。
これらの寄与は、モデルに所望のトポロジカルな振舞いを強制するだけでなく、収束的な振舞いを満足させる新しい損失関数をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 23:22:37 GMT)
Mask DINO: Towards A Unified Transformer-based Framework for Object
Detection and Segmentation [15.8] Mask DINOは統合されたオブジェクト検出とセグメンテーションフレームワークである。
Mask DINOはシンプルで、効率的で、スケーラブルで、共同で大規模な検出とセグメンテーションデータセットの恩恵を受けています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 17:57:25 GMT)
Neuro CROSS exchange: Learning to CROSS exchange to solve realistic
vehicle routing problems [15.7] クロス交換(CE)は、様々な車両ルーティング問題(VRP)を解決するメタヒューリスティックである
本稿では,学習メタヒューリスティックの基本演算子であるNeuro CEを提案する。
NCEは、コスト削減(すなわちCE検索の結果)を予測するためにグラフニューラルネットワークを使用し、検索コストを$mathcalO(n2)$に下げるためのガイダンスとして、予測コスト削減を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 17:52:20 GMT)
RFN: A Random-Feature Based Newton Method for Empirical Risk
Minimization in Reproducing Kernel Hilbert Spaces [14.9] 大規模な有限サム問題はニュートン法の効率的な変種を用いて解くことができ、ヘッセンはデータのサブサンプルによって近似される。
本稿では,このような問題に対して,ニュートン法を高速化するためにカーネル近似を自然に利用できることを考察する。
局所超線型収束と大域線形収束を両立させる新しい2次アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 13:35:58 GMT)
Robust Pareto Set Identification with Contaminated Bandit Feedback [14.4] マルチオブジェクト・マルチアーム・バンディット(MO-MAB)の報奨観測における問題点を考察する。
各アームプルでは、何らかの確率で真の報酬サンプルが、敵が選択した任意の汚染分布のサンプルに置き換えられる。
本稿では,ユーザの設定した精度要求を精度パラメータで緩和する,ロバストPSIのための中央値に基づくMO-MABアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:09:09 GMT)
A Regret-Variance Trade-Off in Online Learning [14.4] 予測の分散が学習にどのように活用できるかを示す。
損失の減少を伴うオンライン予測では, 後悔に対する汚職の影響は大きなばらつきによって補うことができることを示す。
我々はその結果をオンライン線形回帰の設定にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 14:50:19 GMT)
The Neural Covariance SDE: Shaped Infinite Depth-and-Width Networks at
Initialization [13.9] 近年の研究では、ネットワークの深さが大きくなるにつれて活性化関数が形成されることが示されている。
非自明な極限に達するのに必要な活性化関数の正確なスケーリングを特定する。
アクティベーション関数に基づいて,大規模なネットワークの標準を爆発・消滅するためのif-and-only-if条件を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 17:45:07 GMT)
Anomaly Detection with Test Time Augmentation and Consistency Evaluation [13.7] 本稿では,TTA-AD(Test Time Augmentation Anomaly Detection)と呼ばれる簡易かつ効果的な異常検出アルゴリズムを提案する。
我々は、分散データよりもトレーニングされたネットワーク上でのオリジナルバージョンと拡張バージョンについて、分散データの方が一貫性のある予測を楽しむことを観察した。
様々な高解像度画像ベンチマークデータセットの実験は、TTA-ADが同等またはより良い検出性能を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 04:27:06 GMT)
Effects of Augmented-Reality-Based Assisting Interfaces on Drivers'
Object-wise Situational Awareness in Highly Autonomous Vehicles [13.3] われわれは拡張現実(AR)に基づくユーザインタフェースに注力し、道路上の潜在的な危険を浮き彫りにする。
本研究は, 交通密度, 物体位置, 物体の種類によって, 運転者のSAに対する強調効果が変化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 03:23:34 GMT)
Dual Decomposition of Convex Optimization Layers for Consistent
Attention in Medical Images [12.8] 医学における機械学習モデルの統合における主要な関心事は、推論を解釈する能力である。
共起層間の一貫した解釈を行う多層アテンション機構を提案する。
提案手法は,弱い注釈付き医用画像データを活用し,モデルの予測に対する完全かつ忠実な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 17:38:00 GMT)
Mean Estimation in High-Dimensional Binary Markov Gaussian Mixture
Models [12.7] 2進隠れマルコフモデルに対する高次元平均推定問題を考える。
ほぼ最小限の誤差率(対数係数まで)を $|theta_*|,delta,d,n$ の関数として確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 09:34:04 GMT)
Consensus Learning for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [12.7] 協調型マルチエージェント強化学習のためのコンセンサス学習を提案する。
我々は、エージェントのネットワークへの明示的な入力として、推論されたコンセンサスをフィードする。
提案手法は,様々なマルチエージェント強化学習アルゴリズムに拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 12:43:07 GMT)
BehavePassDB: Benchmarking Mobile Behavioral Biometrics [12.7] 新たなデータベースであるBehavePassDBを,個別の取得セッションとタスクに構成する。
本稿では,三重項損失とスコアレベルでのモダリティ融合を有する長短項メモリ(LSTM)アーキテクチャに基づくシステムを提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 11:21:15 GMT)
Human Behavior Recognition Method Based on CEEMD-ES Radar Selection [12.3] 人間の行動を特定するミリ波レーダーは、医療、セキュリティ、その他の分野で広く使われている。
複数のレーダデータを処理するには、多くの時間と計算コストが必要です。
これらの問題を解決するために, 補足型経験モード分解エネルギースライス (CEEMD-ES) マルチスタティックレーダ選択法を提案する。
実験により、この方法はレーダーを効果的に選択できることが示され、3種類の人間の行動の認識率は98.53%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:01:06 GMT)
MorisienMT: A Dataset for Mauritian Creole Machine Translation [12.0] モーリタンクレオールの機械翻訳品質をベンチマークするデータセットである MorisienMT について述べる。
モーリシャス(フランス語: Morisien)は、フランス・モーリシャス共和国の言語。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:30:03 GMT)
CORE: Consistent Representation Learning for Face Forgery Detection [11.8] 顔操作技術は急速に発展し、公衆の関心を喚起する。
バニラ畳み込みニューラルネットワークは許容可能な性能を達成するが、それらは過度に適合する問題に悩まされる。
この問題を和らげるために、いくつかの消去ベースの拡張を導入する傾向があります。
これらの手法は実際には、異なる拡張に対してより一貫性のある表現を暗黙的に誘導しようとする。
しかし、明示的な正規化が欠如しているため、異なる表現間の整合性は不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 17:15:56 GMT)
Plagiarism deterrence for introductory programming [11.6] クラス全体の統計的特徴は直感的な新しいp値によって学生と明確に共有することができる。
圧縮に基づく類似度検出アルゴリズムは、代入間の関係をより正確に捉える。
無バイアスのスコアリングシステムは、学生とインストラクターが真の努力の独立を理解するのを助ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:47:25 GMT)
Self-supervised Learning for Human Activity Recognition Using 700,000
Person-days of Wearable Data [11.5] 我々は,英国・ビオバンクのアクティビティトラッカーデータセット上で,自己教師付き学習技術を活用する。
結果として得られたアクティビティ認識モデルは、7つのベンチマークデータセットで一貫して強力なベースラインを上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 21:14:01 GMT)
Bootstrapping Semi-supervised Medical Image Segmentation with
Anatomical-aware Contrastive Distillation [10.9] 半教師型医用画像セグメンテーションのための解剖学的認識型ConTrastive dIstillatiONフレームワークであるACTIONを提案する。
まず, 正対と負対の2値監督ではなく, 負対をソフトにラベル付けして, 反復的コントラスト蒸留法を開発した。
また、サンプルデータの多様性を強制するために、ランダムに選択された負の集合から、より意味論的に類似した特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 01:30:03 GMT)
Understanding Machine Learning Practitioners' Data Documentation
Perceptions, Needs, Challenges, and Desiderata [10.7] データは機械学習(ML)モデルの開発と評価の中心である。
責任あるAIの実践を促進するために、研究者と実践者はデータドキュメントの増加を提唱し始めた。
これらのデータドキュメンテーションフレームワークがML実践者のニーズを満たすかどうかについてはほとんど研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 21:55:39 GMT)
HIFI-Net: A Novel Network for Enhancement to Underwater Images [10.5] 本稿では,水中画像の強調のための新しいネットワークを提案する。
ハールウェーブレット画像のための強化融合モジュールを含んでいる。
このネットワークが "Haar Images into Fusion Images" を作るため、HIFI-Netと呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 00:46:18 GMT)
Quantum Network Tomography with Multi-party State Distribution [10.5] 量子ネットワークにおける量子チャネルのキャラクタリゼーションは、最重要事項である。
本稿では量子ネットワークトモグラフィーの問題点を紹介する。
一つのパウリ作用素によって記述された量子チャネルを持つ任意のスター量子ネットワークの場合、この問題を詳細に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 21:47:09 GMT)
An Unbiased Quantum Random Number Generator Based on Boson Sampling [10.3] 本研究は、ボーソンサンプリング結果のランダム性を完全に活用して、新しい量子乱数生成器(QRNG)の設計に適用する。
ボソンサンプリング結果のランダム性を適用して実際のタスクのための実用的なプロトタイプシステムを開発するための最初のアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 00:32:32 GMT)
Co-WIN: Really Winning? Analysing Inequity in India's Vaccination
Response [10.1] 新型コロナウイルスのパンデミックは世界中で550万人の死者を報告しており、そのうち8.7%がインドから来ている。
2022年1月20日時点で、インドは382万件の報告があり、死者は487万人である。
インドの予防接種は2021年1月16日に始まり、異なる人口を優先する政府の政策が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 03:30:03 GMT)
Beyond Just Vision: A Review on Self-Supervised Representation Learning
on Multimodal and Temporal Data [10.0] 自己教師型学習の普及は、従来のモデルがトレーニングに大量の十分な注釈付きデータを必要とするという事実によって引き起こされる。
モデルの差別的事前学習を通じて、訓練データの効率を向上させるための自己指導手法が導入された。
我々は,時間的データに対するマルチモーダルな自己教師型学習手法の総合的なレビューを初めて提供することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 04:59:44 GMT)
Information-theoretic Inducing Point Placement for High-throughput
Bayesian Optimisation [9.7] 本稿では,情報理論の原理を応用した新しい点設計法を提案する。
目的関数の最大値における大域的不確実性と不確実性の両方を最大化するための誘導点を選択することにより、高精度な高スループットBOをサポートするサロゲートモデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:56:56 GMT)
Contrastive Graph Multimodal Model for Text Classification in Videos [9.2] 我々は、マルチモーダル情報を融合させることで、ビデオテキスト分類の新しい課題に最初に対処する。
レイアウト情報を明示的に抽出することで特徴表現を強化するために、相関ネットと呼ばれる特定のモジュールを調整します。
我々は、ビデオテキスト認識および分類アプリケーションの構築と評価を目的とした、TI-Newsと呼ばれるニュースドメインから、明確に定義された新しい産業データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 04:06:21 GMT)
Pessimistic Off-Policy Optimization for Learning to Rank [9.2] オフ政治学習は、ポリシーをデプロイせずに最適化するためのフレームワークである。
レコメンデーションシステムでは、ログデータの不均衡のため、これは特に難しい。
我々は、ランク付け学習のための悲観的非政治最適化について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 12:58:28 GMT)
Rate-Distortion Theoretic Bounds on Generalization Error for Distributed
Learning [9.0] 本稿では,統計的分散学習アルゴリズムの一般化誤差の新しい上限を確立するために,レート歪み理論のツールを用いる。
境界は各クライアントのアルゴリズムの圧縮性に依存し、他のクライアントのアルゴリズムは圧縮されない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 13:21:52 GMT)
Real2Sim or Sim2Real: Robotics Visual Insertion using Deep Reinforcement
Learning and Real2Sim Policy Adaptation [9.0] 本研究では,最小限のインフラ要件を持つ純粋視覚強化学習ソリューションを用いて挿入課題を解決する。
我々はまた、ポリシー適応において、新しくて簡単なソリューションを提供する新しいsim2real戦略、Real2Simを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:27:25 GMT)
Abstraction-Refinement for Hierarchical Probabilistic Models [9.0] 我々はマルコフ決定過程を検証するために、繰り返し部分を持つ階層構造を利用する。
本稿では,サブルーチンがシステム全体に与える影響を限定した局所的なケースに着目した。
このようなプログラムの分析を加速する鍵となる考え方は、(1)サブルーチンの挙動を不確かさとして扱い、必要であれば詳細な分析によってこの不確実性を取り除くこと、(2)類似サブルーチンをパラメトリックテンプレートに抽象化し、次にこのテンプレートを分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 14:44:36 GMT)
Detecting Interlocutor Confusion in Situated Human-Avatar Dialogue: A
Pilot Study [8.5] 本稿では,ユーザとアバターの対話シナリオについて検討し,混乱の顕在化と長期的緩和について検討する。
本稿では,知的対話システム開発の要件に特に適合した,混乱の新たな定義を提案する。
ベース感情、頭ポーズ、視線を推定するために、事前訓練された3つのディープラーニングモデルが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:56:32 GMT)
Learning Treatment Plan Representations for Content Based Image
Retrieval [8.4] そこで本研究では, 従来計画されていた症例の線量分布を, 解剖学的類似性に基づいて検索するCBIR法を提案する。
提案手法は,患者の解剖学的情報の潜在空間埋め込みを生成する表現モデルを訓練する。
新しい患者の潜伏空間の埋め込みは、線量分布の画像検索のためのデータベースにおいて、以前の患者の空間の埋め込みと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 21:27:08 GMT)
FedNST: Federated Noisy Student Training for Automatic Speech
Recognition [8.3] Federated Learning (FL)は、分散システムのユーザデバイス(クライアント)上で、最先端の自動音声認識(ASR)モデルをトレーニングすることを可能にする。
FL for ASRの実践的な採用に直面している主な課題は、クライアントの地味なラベルを取得することである。
有望な代替手段は、セミ/セルフ教師付き学習アプローチを使用して、問題のないユーザデータを活用することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:18:45 GMT)
Hashing Learning with Hyper-Class Representation [8.2] 既存の教師なしハッシュ学習は属性中心の計算の一種である。
データ間の類似性を正確に保存することはできない。
本稿では,超クラス表現を用いたハッシュアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 03:35:45 GMT)
Why do CNNs Learn Consistent Representations in their First Layer
Independent of Labels and Architecture? [8.0] CNNフィルタをフィルタバンクとみなし、フィルタバンクの感度を異なる周波数で測定する。
注目すべきは、ネットワークがランダムなラベルでトレーニングされている場合でも、同じ状態のままであることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 09:33:33 GMT)
Scaling Vision Transformers to Gigapixel Images via Hierarchical
Self-Supervised Learning [7.8] 階層画像ピラミッドトランス(HIPT)と呼ばれる新しいViTアーキテクチャを導入する。
HIPTは10,678ギガピクセルのWSI、408,218の4096x4096画像、104Mの256x256画像を用いて、33種類のがんに対して事前訓練されている。
我々は,9つのスライドレベルタスクのHIPT表現をベンチマークし,階層的事前学習によるHIPTが,がんのサブタイピングと生存予測の最先端手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 14:35:14 GMT)
A computational psycholinguistic evaluation of the syntactic abilities
of Galician BERT models at the interface of dependency resolution and
training time [7.6] 我々は,ルアーとして機能するアトラクタ名詞の存在とともに,係り受け長を操作できる単語予測実験を行った。
ガリシア語に対する既存の単言語モデルと多言語モデルの全体的な性能を評価する。
本研究は, 契約予測タスクを用いて, 長距離依存を解決するためにトランスフォーマーモデルが必要とするトレーニングステップの数について, 興味深い知見を提供する類似研究によって, 過去の知見を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 09:03:11 GMT)
Markovian Interference in Experiments [7.4] いくつかの実験ユニットへの介入が制限的制約によって他のユニットに影響を及ぼす力学系の実験について考察する。
実用的重要性を誇張しているにもかかわらず、この問題の最良の推定者は、主に本質的であり、そのバイアスはよく理解されていない。
オフ・ポリティクスの見積もり者は、偏見のないが、明らかに最先端の代替手段と比較して大きなペナルティを生んでいる。
本稿では,DQ(差分-In-Q)推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 05:53:36 GMT)
A Simple yet Effective Method for Graph Classification [7.4] 学習過程を簡素化しつつ,グラフ分類性能の向上の可能性を検討する。
グラフ上の構造エントロピーにヒントを得て、データサンプルをグラフからコードツリーに変換する。
本稿では,木カーネルと畳み込みネットワークを提案し,グラフ分類の手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 07:24:44 GMT)
Optimal Activation Functions for the Random Features Regression Model [7.4] 我々は、ランダム特徴回帰モデルのテストエラーと感度の組合せを最小化する、アクティベーション関数ファミリー(AF)をクローズド形式で識別する。
最適AFSの使用がRFRモデルの確立された特性にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 20:32:10 GMT)
Microscopic theory on magnetic-field-tuned sweet spot of exchange
interactions in multielectron quantum-dot systems [7.3] 二重量子ドット系における四電子状態によって定義される一重項量子ビットについて検討する。
復調の関数としての交換エネルギーは非単調であり、スイートスポットの存在を示唆している。
以上の結果から,電子が2つ以上ある一重項量子ビットは,量子コンピューティングの実現に有利であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:39:14 GMT)
WHU-Stereo: A Challenging Benchmark for Stereo Matching of
High-Resolution Satellite Images [6.9] 本稿では、DLネットワークトレーニングとテストのステレオマッチングのための挑戦的なデータセットWHU-Stereoを作成し、公開する。
このデータセットは、中国のGaoFen-7衛星(GF-7)から得られた空中LiDAR点雲と高解像度ステレオ画像を用いて作成されている。
提案手法は,既存のステレオマッチング・データセットと同等の精度を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 04:01:46 GMT)
Communication-constrained hypothesis testing: Optimality, robustness,
and reverse data processing inequalities [6.9] 通信制約下での単純な二項仮説テストのサンプルの複雑さは、少なくとも制約のない設定よりも大きい対数係数であることが示される。
我々のフレームワークは、分布が全変動距離で破壊されるような頑健な仮説テストにまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 17:42:11 GMT)
Slim-neck by GSConv: A better design paradigm of detector architectures
for autonomous vehicles [6.3] 本稿では,モデルの軽量化と精度向上のための新しい手法GSConvを提案する。
我々は、検出器の計算コスト効率を高めるために、スリムネックという設計パラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:34:52 GMT)
Understanding Self-Directed Learning in an Online Laboratory [6.2] 本研究では,モデリング行動と結果のみを観察し,学習目標と結果が不明であった。
機械学習を用いて、315人の学習者と822人の概念モデルをモデル化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:55:50 GMT)
Predicting Electricity Infrastructure Induced Wildfire Risk in
California [6.1] 本研究では,電気インフラによる山火事の発生時期と発生場所を予測するためのリスクモデルについて検討する。
データは、2015年から2019年にかけてパシフィック・ガス・アンド・エレクトリック・エリアで収集されたグリッドインフラによって引き起こされた歴史的点火とワイヤダウンポイントを含んでいる。
気象や植生の特徴が,着火やワイヤダウンのリスクにおいて,最も重要な特徴の1つとなっていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 22:16:47 GMT)
Restructuring Graph for Higher Homophily via Learnable Spectral
Clustering [5.8] 本稿では, グラフ再構成手法を提案する。
その結果, グラフ再構成手法により, 6つの古典的GNNの性能を平均25%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, 6 Jun 2022 06:38:53 GMT)
Conditional Seq2Seq model for the time-dependent two-level system [5.7] 深層学習ニューラルネットワークアーキテクチャを量子光学の2レベルシステムに適用する。
超長期予測における90%以上の精度は、ランダム電場の場合において達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 20:27:04 GMT)
CROM: Continuous Reduced-Order Modeling of PDEs Using Implicit Neural
Representations [5.6] 高忠実度偏微分方程式ソルバの過剰実行は、時間クリティカルな応用には適さない。
我々は低次モデリング(ROM)を用いたPDEソルバの高速化を提案する。
我々のアプローチは、その離散化ではなく、連続ベクトル場自体の滑らかで低次元多様体を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 13:27:21 GMT)
Hybrid Models for Mixed Variables in Bayesian Optimization [5.5] モンテカルロ木探索(MCTS)とガウス過程(GP)の両方を用いた統合ハイブリッドモデルを提供する。
このアーキテクチャに基づいて,共分散カーネルの新規候補群間での新しい動的モデル選択基準を適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 04:25:47 GMT)
Complexity of Eccentricities and All-Pairs Shortest Paths in the Quantum
CONGEST Model [5.3] 本稿では、量子CONGESTモデルにおけるヘテロジスタンスパラメータについて検討し、偏心性およびAPSPのほぼ線形な下界を確立する。
その結果、これらの2つの問題に対して量子スピードアップが存在しないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 17:42:37 GMT)
Universal Photometric Stereo Network using Global Lighting Contexts [4.8] 本論文は、ユニバーサル測光ステレオと呼ばれる新しい測光ステレオタスクに取り組む。
様々な形状や素材の物体に対して、特定のモデルを仮定することなく、任意の照明のバリエーションで機能することが想定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 09:32:06 GMT)
Bridging Classical and Quantum with SDP initialized warm-starts for QAOA [4.8] 本稿では,QAOAをグラフ内のすべての可能なカットの偏重重ね合わせで初期化する,古典的な前処理ステップを紹介する。
我々は、QAOA-Warmと呼ばれるこのQAOAの変種が、トレーニング時間が少なく、低い回路深度で標準QAOAより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 22:24:42 GMT)
Is More Data All You Need? A Causal Exploration [4.8] 因果分析は、医療や経済学において、行動や政策の影響についての洞察を得るためにしばしば用いられる。
本稿では,データセット介入が画像分類モデルの出力に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:02:54 GMT)
No Parameter Left Behind: How Distillation and Model Size Affect
Zero-Shot Retrieval [4.7] 本稿では,検索モデルの一般化能力において,パラメータの数と初期クエリ文書間相互作用が重要な役割を担っていることを示す。
実験の結果, モデルサイズの増加はドメイン内テストセットの限界ゲインをもたらすが, ファインチューニング中に見つからなかった新しいドメインでは, はるかに大きなゲインが得られることがわかった。
我々の最大のリランカーは、ベンチマーク-IR(BEIR)の18のデータセットのうち12の領域で最先端に到達し、これまでの最先端を平均3ポイント上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 19:56:14 GMT)
Robust Adversarial Attacks Detection based on Explainable Deep
Reinforcement Learning For UAV Guidance and Planning [4.6] 公営の無人航空機(UAV)エージェントに対する敵の攻撃が増加している。
AIベースのテクニックを採用し、さらに具体的には、これらのUAVを制御し、ガイドするためのディープラーニング(DL)アプローチを採用することは、パフォーマンスの観点からは有益であるが、これらのテクニックの安全性と、エージェントが混乱するにつれて衝突が起こる可能性のある敵攻撃に対する脆弱性に対する懸念をさらに高めることができる。
本稿では、これらのDLスキームを保護する効率的な検出器を構築するためのDL法の説明可能性に基づく革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:16:10 GMT)
Robust Fine-Tuning of Deep Neural Networks with Hessian-based
Generalization Guarantees [4.4] 我々は、目標タスク上で事前訓練されたディープニューラルネットワークを微調整するトランスファーラーニングアプローチを検討する。
オーバーフィッティングの問題を理解するため,微調整の一般化特性について検討する。
我々は、微調整のための一貫した損失と距離に基づく正規化を含むアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 14:52:46 GMT)
Improving Model Understanding and Trust with Counterfactual Explanations
of Model Confidence [4.4] 人間とエージェントのインタラクションシステムにおける信頼度を示すことは、人間とAIシステムの信頼を構築するのに役立つ。
既存の研究の多くは、信頼度スコアをコミュニケーションの形式としてのみ用いた。
本稿では, モデル信頼度を理解するための2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 04:04:28 GMT)
No contextual advantage in non-paradoxical scenarios of two state vector
formalism [4.3] 本稿では,2つの状態ベクトル形式(TSVF)の量子文脈性の推定への応用について考察する。
選択前のシナリオと選択後のシナリオをパラドックス的シナリオと非パラドックス的シナリオに分類する。
これらは文脈性の適切なテストを構成するものではないと我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:21:39 GMT)
Discriminative Models Can Still Outperform Generative Models in Aspect
Based Sentiment Analysis [4.3] 生成モデルはテキストから直接アスペクトと極性を生成するために使われてきた。
識別モデルは、まずテキストからアスペクトを選択し、次にアスペクトの極性を分類する。
我々のより徹底的な評価は、以前の研究とは対照的に、差別的モデルは、ほとんど全ての設定で生成モデル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） (Mon, 6 Jun 2022 20:32:58 GMT)
Stacked unsupervised learning with a network architecture found by
supervised meta-learning [4.2] 階層化された教師なし学習は、バックプロパゲーションよりも生物学的に妥当に思える。
しかし、SULは実践的な応用においてバックプロパゲーションには程遠い。
MNIST桁の完全教師なしクラスタリングが可能なSULアルゴリズムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:17:20 GMT)
Experimental realization of optimal time-reversal on an atom chip for
quantum undo operations [4.2] 我々は、dCRAB最適制御アルゴリズムを用いて、量子アンド演算の実装のための時間反転手順を実現する。
本研究は,ゲート型量子コンピューティングの現実シナリオにおける時間反転演算の実装を促進することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 17:03:10 GMT)
What do tokens know about their characters and how do they know it? [3.8] サブワードトークン化スキームを用いた事前学習型言語モデルは,文字レベルの情報を必要とする様々な言語タスクで成功することを示す。
これらのモデルが文字レベル情報を強固にエンコードし、一般に、より大きなモデルがそのタスクにおいてより優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 13:27:26 GMT)
Monogamy relations of entropic non-contextual inequalities and their
experimental realization [3.8] ENCの不等式が一夫一婦関係を示す条件を提供し、一般的なシナリオでも同様に導出する。
ベル-CHSH不等式が三部構造に作用する2つのエントロピー版が一夫一婦関係を示すことを示す。
エントロピーを評価するための実験手法は,観測対象の期待値のみを測定することで,エントロピーに関する情報を得るように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 10:13:27 GMT)
Liouvillian Skin Effect in an Exactly Solvable Model [3.8] 非エルミート皮膚効果に関連する境界条件に対する感度は, 密度行列の時間発展を規定する速さに直接反映されることがわかった。
これは、境界感度減衰挙動、有限周期系の定常状態電流、大規模系の限界における緩和時間の変化など、いくつかの興味深い現象をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:42:10 GMT)
Crosstalk Suppression in Individually Addressed Two-Qubit Gates in a
Trapped-Ion Quantum Computer [3.7] 制御信号の流出によるターゲットと隣接するオブザーバキュービット間のクロストークは、量子コンピュータの主要なエラー源である。
レーザー駆動型捕捉イオン系コヒーレントクロストーク誤差は残差$Xhatsigma_phi$相互作用としてモデル化できることを示す。
本研究では,全一階クロストークを除去するクロストーク抑制方式を提案し,実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:00:34 GMT)
Variational Approach to Quantum State Tomography based on Maximal
Entropy Formalism [3.6] 我々は最大エントロピー形式を用いて、与えられた期待値の集合と一致する最小バイアスの混合量子状態を構築する。
我々は、パラメータ化量子回路とハイブリッド量子古典変動アルゴリズムを用いて、我々のレシピを短期量子デバイスで容易に実装できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 01:16:22 GMT)
Semi-Supervised Segmentation of Mitochondria from Electron Microscopy
Images Using Spatial Continuity [3.6] ミトコンドリアの構造的・形態的・文脈的情報の空間的連続性を利用してミトコンドリアをセグメント化する半教師付き深層学習モデルを提案する。
我々のモデルは、最先端の完全教師付きモデルと同じような性能を達成するが、アノテーション付きトレーニングデータの20%しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 06:52:19 GMT)
EVC-Net: Multi-scale V-Net with Conditional Random Fields for Brain
Extraction [3.4] EVC-Netは各エンコーダブロックに低スケール入力を追加する。
条件付きランダムフィールドは、ネットワークの出力を洗練するための追加ステップとしてここで再導入される。
その結果、限られたトレーニングリソースであっても、EVC-Netはより高いDice CoefficientとJaccard Indexを達成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:21:21 GMT)
Class Prior Estimation under Covariate Shift -- no Problem? [3.4] 分類の文脈では、共シフトによって関係するソースとターゲットの分布の性質が崩壊する可能性があることを示す。
共シフト下でのクラス事前推定に対する代替手法としての探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 09:20:17 GMT)
Anomaly detection in surveillance videos using transformer based
attention model [3.3] 本研究は、トレーニングビデオにおける異常セグメントの注釈付けを避けるために、弱教師付き戦略を用いることを示唆する。
提案するフレームワークは,実世界のデータセット,すなわちShanghaiTech Campusデータセットで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 10:04:53 GMT)
Early Abnormal Detection of Sewage Pipe Network: Bagging of Various
Abnormal Detection Algorithms [3.2] 下水道管網の異常は市全体の正常な運営に影響を及ぼす。
本稿では,早期異常検出法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 03:46:47 GMT)
Decentralized, Communication- and Coordination-free Learning in
Structured Matching Markets [3.0] 両面マッチング市場における競争環境におけるオンライン学習の問題について検討する。
本稿では、エージェントが安定したマッチングに到達できるように、分散化、通信、調整不要なアルゴリズムのクラスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 04:08:04 GMT)
FuSS: Fusing Superpixels for Improved Segmentation Consistency [2.8] 本論文では,Open Set Semanticのセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティック
まず,各クラスの画素分布をマルチモーダルにモデル化するOpenGMMを提案する。
第二のアプローチは後処理で、スーパーピクセルを使って高度に均一な領域を均等に振る舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:14:19 GMT)
Spatial Acoustic Projection for 3D Imaging Sonar Reconstruction [2.7] マルチビーム画像ソナーを用いた3次元表面の再構成手法を提案する。
3次元格子における固定セル位置の異なる視点からソナーが測定した強度を統合する。
我々は畳み込みニューラルネットワークを訓練し、署名された距離と各セルの最も近い表面への方向を予測できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:24:14 GMT)
Dependence of integrated, instantaneous, and fluctuating entropy
production on the initial state in quantum and classical processes [2.5] 我々は、ある初期状態$rho$における固定量子過程または古典過程によって生じる追加エントロピー生成(EP)を考える。
この追加のEPは、"mismatch cost of $rho$"(mismatch cost of $rho$)と呼ばれ、普遍的な情報理論形式を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 02:08:22 GMT)
MASNet:Improve Performance of Siamese Networks with Mutual-attention for
Remote Sensing Change Detection Tasks [2.2] Mutual-Attention Siamese Network (MASNet) は、相互アテンションプラグインを備えた一般的なシアムネットワークである。
本研究では,マルチチェンジ検出データセット上でのシアムネットワークの性能改善について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 03:21:53 GMT)
People Tracking in Panoramic Video for Guiding Robots [2.1] ガイドロボットは、おそらく未知の環境の特定の場所への移動を効果的に行うことを目的としている。
この操作の間、ロボットは、付随する人物を検出し、追跡し、彼女/彼の姿を見失おうとはしない。
360deg Field of View (FoV)は、あらゆるフレームオブジェクトがセンサーから外されたり、遠く離れていなければ、FoVを離れることができないことを保証します。
我々は、視線カメラ用に設計された標準的な人検出・追跡パイプラインであるパノラマビデオに効果的に適応できる一連の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:44:38 GMT)
Neuro-Nav: A Library for Neurally-Plausible Reinforcement Learning [2.1] 神経可塑性強化学習のためのオープンソースライブラリNeuro-Navを提案する。
Neuro-Navは、標準環境とRLアルゴリズムのセットを提供する。
このツールキットは認知科学とRL文学の両方にわたる多くの研究から、関連する知見を再現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:33:36 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Cybersecurity Threat Detection and
Protection: A Review [1.9] ディープラーニングと機械学習ベースのソリューションは、脅威の検出と保護に使用されている。
深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)は、これまで高度な人間の認識を必要としていた分野のためのAIベースのソリューションを開発する上で、非常に有望であることを示している。
教師付き機械やディープラーニングとは異なり、深層強化学習はより多様な方法で使われ、脅威防衛の分野で多くの革新的な応用に力を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:42:00 GMT)
Forecasting COVID- 19 cases using Statistical Models and Ontology-based
Semantic Modelling: A real time data analytics approach [1.8] 本研究では,SARIMA や FBProphet などの統計時系列モデルを用いて,COVID-19 の日常的,回復的,死亡例を正確にモニタリングする予測モデルを開発した。
COVID-19 Ontologyを開発し、設計したOntology上でSPARQLクエリを使用してさまざまなクエリを実行する。
個別の症例予測では、約497件のサンプルが検査され、5種類の新型コロナウイルスクラスに分類されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 11:58:11 GMT)
Advantages of multi-copy nonlocality distillation and its application to
minimizing communication complexity [1.7] 量子相関を含む非局所相関の集合の延長部分を除去する蒸留方式をいくつか導入する。
いくつかは2コピープロトコルを繰り返し使用するシーケンシャルアルゴリズムであり、もうひとつは真の3コピープロトコルである。
これにより、情報理論の原理から回復できる非局所的相関の集合の理解に近づきます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:00:06 GMT)
Continuous and Distribution-free Probabilistic Wind Power Forecasting: A
Conditional Normalizing Flow Approach [1.7] 条件正規化フロー(CNF)に基づく確率的風力予測のためのデータ駆動型手法を提案する。
既存の手法とは対照的に、このアプローチは(非パラメトリックおよび量子的アプローチのように)分布自由であり、連続確率密度を直接生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:48:58 GMT)
Quantum Neural Network Classifiers: A Tutorial [1.5] 我々は、パラメータ化量子回路の形で量子ニューラルネットワークに焦点を当てる。
我々は主に、教師付き学習タスクのための量子ニューラルネットワークの異なる構造と符号化戦略について議論する。
Julia言語で記述された量子シミュレーションパッケージであるYoo.jlを使って、パフォーマンスをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:00:01 GMT)
Predicting and Understanding Human Action Decisions during Skillful
Joint-Action via Machine Learning and Explainable-AI [1.3] 本研究では、教師付き機械学習と説明可能な人工知能を用いて、人間の意思決定をモデル化し、予測し、理解する。
長期記憶ネットワークは、専門家と初心者アクターのターゲット選択決定を予測するために訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:54:43 GMT)
Hardware-accelerated Mars Sample Localization via deep transfer learning
from photorealistic simulations [1.3] マーズ・サンプル・リターン(Mars Sample Return)キャンペーンの目標は、火星の表面から土壌サンプルを集め、さらなる研究のために地球に戻すことである。
サンプル・フェッチ・ローバーは、最大35個のサンプル・チューブを火星の土の上に設置し、回収する役割を担っていると期待されている。
本研究は,サンプル管の自律的検出とポーズ推定のための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 14:05:25 GMT)
8-bit Numerical Formats for Deep Neural Networks [1.3] 本研究では,8ビット浮動小数点数形式を用いて,トレーニングと推論の両方にアクティベーション,重み,勾配を求める。
実験により、これらの低精度フォーマットの適切な選択は、画像分類と言語処理のための様々なディープラーニングモデルに対して、精度を劣化させることなく、高速なトレーニングと消費電力削減を可能にすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 21:31:32 GMT)
Robust and Fast Data-Driven Power System State Estimator Using Graph
Neural Networks [1.3] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくモデルトレーニング手法について,PMU電圧と電流測定から推定値を求める。
本稿では,電力系統の因子グラフ上の独自のGNN実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:40:54 GMT)
Automated Circuit Sizing with Multi-objective Optimization based on
Differential Evolution and Bayesian Inference [1.2] 一般化微分進化3(GDE3)とガウス過程(GP)に基づく設計最適化手法を提案する。
提案手法は,多数の設計変数を持つ複雑な回路の小型化を実現し,多くの競合対象を最適化する。
本研究では,2つの電圧レギュレータにおいて,異なるレベルの複雑さを示す手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 06:48:45 GMT)
Observation of Cooper Pairs in a Mesoscopic 2D Fermi Gas [1.0] クーパー対はBCS理論の重要な要素であり、従来の超伝導の顕微鏡的説明である。
ここでは、メソスコピックな2次元フェルミガス中でクーパー対を直接観察する。
我々のメソスコピック系は、原子核、超伝導粒子、量子ドットの物理学と密接に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:58:21 GMT)
Deep Learning-based FEA surrogate for sub-sea pressure vessel [0.8] 圧力容器には、浸水できない電子機器、電源、その他のセンサーが含まれている。
圧力容器設計の伝統的な設計手法は、複数の有限要素解析(FEA)ベースのシミュレーションを実行することである。
これらのFAAの実行は、任意の最適化プロセスに非常にコストがかかる。
より優れたアプローチは、FAAベースの予測を学習ベースの回帰器に置き換えることを目的としたサロゲート設計である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 00:47:10 GMT)
All-optical generation of deterministic squeezed Schr\"odinger-cat
states [0.8] 本研究は、高速で圧縮されたSchr$ddotmathrmo$dinger-cat状態に決定的に準備する全光学的スキームを提案する。
系の駆動場を制御することにより、2光子損失の調整が可能となり、圧縮されたSchr$ddotmathrmo$dinger-cat状態の生成を加速することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 11:03:23 GMT)
Canonical Cortical Graph Neural Networks and its Application for Speech
Enhancement in Future Audio-Visual Hearing Aids [0.7] 本稿では, 層内変調を用いたマルチモーダル情報と正準相関解析(CCA)を組み合わせた, より生物学的に妥当な自己教師型機械学習手法を提案する。
この手法は、よりクリーンなオーディオ再構成とエネルギー効率の両方を考慮した最近の最先端の結果より優れており、スモーザーでスモーザーなニューロンの発火速度分布によって説明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:20:07 GMT)
Genuine multipartite entanglement of quantum states in the multiple-copy
scenario [0.6] Genuine multipartite entanglement (GME) は強力なエンタングルメントである。
我々はこの現象を多重コピー方式で研究する。
任意の数のパーティと任意の数$kinmathbbN$に対して、GME実行可能な多部状態が存在することを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 12:01:55 GMT)
Implementation of a Modified U-Net for Medical Image Segmentation on
Edge Devices [0.6] 本稿では,Intel Movidius Neural Compute Stick 2 (NCS-2) による医用画像のセグメンテーションのための改良U-Netの実装について述べる。
脳MRIのBraTsデータセット、心臓MRIデータセット、およびZNSDBデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 05:25:19 GMT)
Automatically Drafting Ontologies from Competency Questions with FrODO [0.3] FrODOは、有能な質問からの起草のためのツールである。
FrODOは、Frameベースのオントロジーデザインアウトレット(FRED)の上に構築される
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 10:39:16 GMT)
Investigating the use of Paraphrase Generation for Question
Reformulation in the FRANK QA system [0.2] 本稿では,FRANK質問回答システムで解答できる自然言語質問の多様性を高めるためのパラフレーズ生成手法を提案する。
LC-QuAD 2.0データセットのパラフレーズ生成手法を,自動計測と人的判断の両方を用いて評価し,その相関性について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:46:36 GMT)
NORPPA: NOvel Ringed seal re-identification by Pelage Pattern
Aggregation [0.1] 本研究は,シマヤの環状アザラシの再同定法を提案する。
カメラトラップとクラウドソーシングによる大容量画像へのアクセスは、動物の監視と保護に新たな可能性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 11:04:16 GMT)
Sparse Bayesian Learning for Complex-Valued Rational Approximations [0.0] サロゲートモデルは、エンジニアリングタスクの計算負担を軽減するために使用される。
これらのモデルは入力パラメータに強い非線形依存を示す。
合理的近似にスパース学習アプローチを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 12:06:13 GMT)
[Reproducibility Report] Explainable Deep One-Class Classification [0.0] FCDD(Fully Convolutional Data Description)は、画像異常検出(AD)とピクセル単位のADに、ポストホックな説明法を使わずに対処する。
FCDD は Fashion-MNIST と CIFAR-10 のサンプル値 AD の最先端値に匹敵する結果を達成し、MVTec-AD の画素値タスクの最先端値を超えている。
臨界差図を用いた別の解析手法を提案し、トレーニングフェーズにおけるモデルの試験性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 13:10:04 GMT)
Tunable nonlinear coherent perfect absorption and reflection in cavity
QED [0.0] そこで我々は,3段階の$Lambda$型原子空洞システムにおいて,チューナブルコヒーレント完全吸収(CPA)と反射(CPR)を実現するためのスキームを提案し,解析する。
コヒーレントカップリングレーザーによって誘導されるEIT型干渉により、このスキームは2光子共鳴においてCPR近傍でチューナブルを得る新しい方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:26:21 GMT)
Towards Responsible AI for Financial Transactions [0.0] 本稿では、金融取引分類のための数値、分類、テキスト入力の混合に基づいて訓練されたディープニューラルネットワークについて説明する。
次に、ターゲットの回避攻撃に曝露することで、モデルの堅牢性をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:29:47 GMT)
Topological Optimized Convolutional Visual Recurrent Network for Brain
Tumor Segmentation and Classification [0.0] 脳腫瘍(BT)検出が一般的である。
深部畳み込みニューラルネット(DCNN)は、正確な診断を行い、手術前の患者の治療を支援するために医療分野に導入されている。
これらのネットワークには、オーバーフィットや、分類に必要な特徴を抽出できないといった問題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 07:04:05 GMT)
Tight basis cycle representatives for persistent homology of large data
sets [0.0] 永続ホモロジー(PH)はトポロジカルデータ解析の一般的なツールであり、様々な分野の研究に応用されている。
理論上は強力だが、PHは大規模データセットへの適用を妨げる高い計算コストに悩まされている。
大規模データセットにおける非自明なロバストな特徴に関する厳密な代表的境界を計算するための戦略とアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 22:00:42 GMT)
The wavefunction as a true ensemble [0.0] 我々は$psi$-ontic/epistemicの区別がアンサンブルの解釈を適切に識別できないと主張している。
量子力学を再現する全ての$psi$-ensemble解釈が統計的独立性に反することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:36:59 GMT)
The open Haldane-Shastry chain: thermodynamics and criticality [0.0] 我々は,Su($m|n$) Haldane-Shastry鎖のBC_N$型の熱力学と臨界性について検討した。
化学ポテンシャル空間における臨界間隔を同定し、対応するフェルミ速度を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 14:41:06 GMT)
Terms-we-Serve-with: a feminist-inspired social imaginary for improved
transparency and engagement in AI [0.0] TwSw (TwSw) という用語は、パワー非対称性と中心周辺ダイナミクスを再構築するための社会的、計算的、法的契約である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 10:50:27 GMT)
Sports Re-ID: Improving Re-Identification Of Players In Broadcast Videos
Of Team Sports [0.0] 本研究は、チームスポーツの放送ビデオにおけるプレイヤーの再識別に焦点を当てている。
具体的には、試合の特定の瞬間に異なるカメラ視点から撮影された画像において、同じプレイヤーを特定することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 06:06:23 GMT)
SpikiLi: A Spiking Simulation of LiDAR based Real-time Object Detection
for Autonomous Driving [0.0] Spiking Neural Networksは、電力効率、計算効率、処理遅延を大幅に改善する新しいニューラルネットワーク設計アプローチである。
まず,複雑なディープラーニングタスク,すなわちLidarベースの3Dオブジェクト検出による自動運転への適用性について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 20:05:17 GMT)
Spectral determinant of the two-photon quantum Rabi model [0.0] 陳らによって2012年に提案されたG関数のみが、崩壊点へのアプローチを指示する明確な極構造を示すことを示す。
この関数はモデルの$mathbbZ_4$対称性を厳密に用い、その零点が完全正則スペクトルに対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 11:43:18 GMT)
Spectral Bias Outside the Training Set for Deep Networks in the Kernel
Regime [0.0] ネットワークは、トレーニングセットだけでなく、入力空間全体にわたって、ニューラルネットワークの上位固有関数を学習するために偏りがあることが示される。
このバイアスはモデルアーキテクチャと入力分布のみに依存する。
我々は,漁業情報マトリックスの低効率な位置からの局所的な容量制御は理論的には未熟である,と結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 22:09:15 GMT)
Spam Detection Using BERT [0.0] BERT事前学習モデルを用いてスパム検知器を構築し,そのコンテキストを理解することで電子メールやメッセージの分類を行う。
スパム検出性能は98.62%,97.83%,99.13%,99.28%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 09:09:40 GMT)
Single pixel imaging at high pixel resolutions [0.0] スパース画像に対して,DMDの解像度がわずか1秒しか持たないフル解像度の画像計測が可能であることを示す。
我々は,0.3ドルの時間内に,スパース画像を1024×768ドルの解像度で再構成できるサンプリング・再構成戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 11:44:43 GMT)
Second-quantized fermionic operators with polylogarithmic qubit and gate
complexity [0.0] 量子ビットにおける第二量子化フェルミオン系を、フェルミオン数を保存する際に符号化する方法を提案する。
これは、量子ビットとゲートのコストがM$で多元対数であるような量子ビットにおけるフェルミオンの2番目の量子化符号化である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 23:07:27 GMT)
Restrictions imposed by the wave function on the results of measurements
of the particle momentum [0.0] 波動関数を知ることは, 測定結果に対する統計的制約だけでなく, 統計的制約も含んでいる。
これらの分野の物理的意味を確立する上で重要な役割は、運動エネルギー作用素の場が2つの不均一な寄与を含んでいるという事実によって演じられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:23:09 GMT)
Real Schur norms and Hadamard matrices [0.0] シュアノルム $|M|_S=max |Mcirc C|: |C|=1$, ここで M は成分が $pm1$ の行列であり、$circ$ は行列のエントリーワイド積(すなわち、シュアまたはアダマール積)を表す。
そのような行列 M が n × n であれば、そのシュールノルムは$sqrtn$ で有界であり、等式が成り立つことは同値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 19:30:13 GMT)
Quantum information spreading in random spin chains [0.0] 臨界障害を有する1次元量子スピンチェーンにおける量子相関と情報の拡散を無限ランダム性固定点で符号化する。
具体的には、R'enyiエントロピーの量子クエンチ後の力学、ランダム結合と異方性パラメータを持つ原型XXZスピン鎖における相互情報と絡み合いの負性について焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 22:26:19 GMT)
Quantum Contextuality in Time [0.0] Bell-Kochen-Speckerの定理は、非コンテキスト隠れ変数理論は量子力学の予測を再現できないというものである。
アシュエル・ペレスは、2つのスピン-1/2粒子の4次元ヒルベルト空間における量子的文脈性の簡単な証明を与えた。
本稿では、ペレスの文脈性引数の時間バージョンを用いて、時間における量子的文脈性の証明を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 12:42:32 GMT)
Post-Quantum Quench Growth of Renyi Entropies in Low Dimensional
Continuum Bosonic Systems [0.0] 我々は,任意の相互作用を持つLuttinger液系において,この成長を決定できるシミュレーション手法を開発した。
このスキームをsine-Gordon場理論の実験的なクエンチに適用する。
短時間で2番目のレニイエントロピーと3番目のレニイエントロピーの成長を解析的に表現する一方で、より長い時間でアクセスするために、我々はこのスキームを切り刻まれたスペクトル法と組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 07:06:24 GMT)
Physics and semantic informed multi-sensor calibration via optimization
theory and self-supervised learning [0.0] カメラライダー・レーダートリオの連成校正に対する総合的なアプローチを提案する。
オンライン直接最適化によるコスト最小化フレームワークと,自己教師型学習(SSL)による2つのターゲットレスキャリブレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 19:03:42 GMT)
Parameter estimation with the steady states of non-Hermitian spin chains [0.0] 非エルミートスピン鎖の定常状態を用いたパラメータ推定法を提案する。
推定されるパラメータは、鎖の最初の部位に課される外部磁場を介してシステム内に符号化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 02:39:58 GMT)
PCPT and ACPT: Copyright Protection and Traceability Scheme for DNN
Model [0.0] 本研究では,パッシブ著作権保護・トレーサビリティ・フレームワークPCPTを提案する。
これは、ビデオフレーミングと画像知覚ハッシュアルゴリズムによるブラックボックスニューラルネットワーク透かしのアイデアに基づいている。
より厳格な認証制御を実現し、ユーザーとモデル所有者との強いつながりを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 12:12:47 GMT)
Optimizing local Hamiltonians for the best metrological performance [0.0] 両部量子系における局所ハミルトニアンのメトロジー性能を最適化する効率的な手法について議論する。
我々は、量子フィッシャー情報を双線型形式で提示し、シーソーを反復することでそれを最大化する。
我々は、同様の方法で解決できる量子情報理論の他の多くの問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:01:03 GMT)
One bound to rule them all: from Adiabatic to Zeno [0.0] 時間依存ハミルトニアンによって生成されるユニタリ進化の間の距離の普遍的非摂動的境界を導出する。
本稿では、長時間の回転波近似の誤差と時間依存振幅変調の有無について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:35:21 GMT)
On the strangeness of quantum mechanics [0.0] 絡み合い、非局所性、崩壊、多くの世界、多くの心、主観主義は世代の思想家に挑戦してきた。
そのアプローチはおそらく量子論理のストリームに置かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:16:38 GMT)
Modeling the Material-Inventory Transportation Problem Using
Multi-Objective Optimization [0.0] 本研究は,輸送による材料在庫調整に関するモデルを提案する。
このモデルの目的は、生産コストと総輸送コストを最小化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 04:39:34 GMT)
Massive-mode polarization entangled biphoton frequency comb [0.0] 二光子周波数コム(BFC)は、両状態の合成に用いられる。
1400以上の周波数モードを持つ分極絡みBFCを実演する。
大規模モードの絡み合ったBFCの効率的な生成は、量子通信におけるキャパシティの増大を促進することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 11:03:37 GMT)
Mapping Visual Themes among Authentic and Coordinated Memes [0.0] ミームの低次元視覚埋め込みを学習し、K平均を協調的にクラスタリングし、協調するミームに適用する。
本物のミームとコーディネートされたミームは、多くの視覚的テーマを共有しているが、度合いは様々である。
低次元埋め込みにおける単純なロジスティック回帰は、IRAミームとRedditミームを区別し、サンプル外テストの精度は0.84である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 01:26:39 GMT)
Machine learning models for determination of weldbead shape parameters
for gas metal arc welded T-joints -- A comparative study [0.0] 溶接ビーズの形状は、接合部の質を評価する上で重要である。
本研究では,シールド鋼板の溶接ビーズ形状パラメータを予測するため,統計的設計と人工ニューラルネットワークに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 06:11:22 GMT)
Locality of three-qubit Greenberger-Horne-Zeilinger-symmetric states [0.0] 多重粒子系における非局所性と絡み合いの階層構造は、量子物理学における根本的な問題の1つである。
局所的な操作の絡み合いの分類と古典的コミュニケーションを考慮した3ビットシステムでこの話題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:45:03 GMT)
Laser beam fluctuations for long distance propagation in the turbulent
atmosphere [0.0] 乱流大気中を伝播する光のゆらぎについて検討した。
移動の準古典的部分のサイズは伝播距離とともに減少し、量子部は増大する。
位相拡散器が照射の第4モーメント(FM)に与える影響を考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 10:43:37 GMT)
Knowledge-based Document Classification with Shannon Entropy [0.0] そこで我々は,シャノン・エントロピーを用いた知識ベースモデルを提案し,情報の豊かさを計測し,一様で多様なキーワードマッチングを好む。
シャノンエントロピーは偽陽性率の一定レベルにおいてリコールを著しく改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 05:39:10 GMT)
JigsawHSI: a network for Hyperspectral Image classification [0.0] 本稿では、インセプションに基づく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であるJigsawHSIの性能について述べる。
ネットワークはスペクトル空間の3D-CNNであるHybridSNと比較され、2D-CNNはデータセットの最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 02:56:51 GMT)
Interference dynamics of matter-waves of SU($N$) fermions [0.0] 強相関SU($N$)フェルミオンのモータに関する2つの物理観測値の解析を行った。
ホモダインと自己ヘテロダインの干渉は、フェルミ分布の構造と粒子の相関に特異的に依存していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:00:01 GMT)
High accuracy steady states obtained from the Universal Lindblad
Equation [0.0] 普遍リンドブラッド方程式(ULE)は、厳密な有界補正までの観測変数の定常的な期待値を取得することを示す。
我々は単純な準局所変換を同定し、その応用は相対偏差を$Gamma$でゼロに一般化することを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 21:35:01 GMT)
From entanglement generated dynamics to the gravitational anomaly and
chiral central charge [0.0] 単連結領域の絡み合いエントロピーのモジュラフローに対する線形応答について検討する。
まず、(1+1)D の共形場の理論に適用し、キラル中心電荷との関係を示す。
次に、(2+1)Dのギャップのある基底状態に適用し、最近提案された式に還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:01:28 GMT)
Fourier-based quantum signal processing [0.0] 作用素の一般関数を実装することは、量子計算において強力なツールである。
量子信号処理はこの目的の最先端技術である。
ユニタリ進化によって与えられるオラクルからHermitian-operator関数を設計するためのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:02:30 GMT)
Entanglement entropy production in Quantum Neural Networks [0.0] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、ノイズ中間スケール量子コンピュータ時代において量子優位を達成するための候補と考えられている。
任意のQNNアーキテクチャに対して,エンタングルメントエントロピー生成の普遍的挙動を示す。
本稿では,QNNにおける絡み合い生成を特徴付ける新しい指標として,絡み合いの速度について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 10:17:17 GMT)
Entanglement and the Path Integral [0.0] 経路積分は通常、絡み合い実験の分析に利用されない。
任意の実験を単純な要約履歴計算が可能な形式に変換するための標準的なツールボックスは存在しない。
興味深い4粒子と6粒子の実験は、この代替技術を用いて分析される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 23:22:01 GMT)
Energetic cost of measurements using quantum, coherent, and thermal
light [0.0] 回路における光の量子、コヒーレント、および古典的な熱状態の利用が量子測定の性能に与える影響について検討する。
単光子光は情報ゲイン当たりのエネルギーコストの面で優位性を示し、基本的な熱力学的コストに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 16:53:26 GMT)
Efficient Minimax Optimal Global Optimization of Lipschitz Continuous
Multivariate Functions [0.0] 我々は,このアルゴリズムがリプシッツ連続函数の地平線に対して平均的後悔O(LstnT-frac1n)$を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 06:28:38 GMT)
Easy, adaptable and high-quality Modelling with domain-specific
Constraint Patterns [0.0] ドメイン固有の制約パターンが導入され、制約プログラミング設定のためのソフトウェアエンジニアリングのパターンの設計と相反する。
これらのパターンは、繰り返し発生する問題に対する専門家の知識とベストプラクティスのソリューションを記述し、サンプル実装を含めます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 10:29:40 GMT)
Distributive Justice as the Foundational Premise of Fair ML:
Unification, Extension, and Interpretation of Group Fairness Metrics [0.0] グループフェアネス指標は、予測に基づく意思決定システムの公正性を評価する確立された方法である。
本稿では,分配的正義の理論に基づく意思決定システムの公正性分析のための一般的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 20:44:02 GMT)
Deep Learning Prediction of Severe Health Risks for Pediatric COVID-19
Patients with a Large Feature Set in 2021 BARDA Data Challenge [0.0] 新型コロナウイルスの感染が子どもに、正確かつタイムリーな医療を提供するためにもたらす深刻な健康リスクを予測することは重要である。
本研究は、新型コロナウイルス患者のさまざまな医療状況と測定値を表すために、新しい大規模単語袋のような手法を設計する。
論理的回帰に基づく簡易な特徴フィルタリングの後、深層学習法を用いて、新型コロナウイルス感染児の入院リスクと、入院した小児の合併症リスクの両方を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 20:06:26 GMT)
Crust Macrofracturing as the Evidence of the Last Deglaciation [0.0] フィンランドにおけるいくつかの受動的地震実験の結果を再考するために機械学習手法を適用した。
すべての結果は、$k$-nearest neighborsアルゴリズムで一様に得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 14:43:01 GMT)
Cooperation among an anonymous group protected Bitcoin during failures
of decentralization [0.0] Bitcoinは、分散型で信頼性のない匿名エージェントのネットワークに依存するように設計されたデジタル通貨である。
ローンチ(2009年1月3日)と1ドル(2011年2月9日)の間に、ほとんどのビットコインはわずか34人のエージェントによって採掘された。
ビットコインは、分散型で信頼できない匿名エージェントのネットワークに依存するように設計されていたが、初期の成功は利他的な少数の創業者の協力によるものだった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 19:54:21 GMT)
Collisional open quantum dynamics with a generally correlated
environment: Exact solvability in tensor networks [0.0] システム力学の自然なマルコフ埋め込みは,ネットワークの仮想指標によって補助的なシステムの役割を担っている。
その結果、量子光学と量子輸送の分野におけるテンソル・ネットワーク法が進展した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:54:59 GMT)
Collective effects and quantum coherence in dissipative charging of
quantum batteries [0.0] 低温では、電池数に応じてポリメノミクス的に増加する充電力が得られることを示す。
また、エネルギーベースでコヒーレンスを生成する時間依存ハミルトニアンを用いて、単電池の消散充電過程についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 15:58:38 GMT)
Boundary informed inverse PDE problems on discrete Riemann surfaces [0.0] 我々はこれらの曲面を自然な方法でモデル化する境界付きグラフの概念を導入する。
本手法では,未知の微分演算子の追跡にメッセージパッシング手法を用いる。
トレーニングデータとして、様々なタイムスタンプのグラフ上のシーブのノイズと不完全な観察を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 21:26:23 GMT)
Balancing Profit, Risk, and Sustainability for Portfolio Management [0.0] 本研究では,リスクを表すシャープ比と持続可能性を表す環境,社会,ガバナンススコア(ESG)を備えた新しいユーティリティ機能を開発する。
連続的な行動空間を許容することで、深いQ-ラーニングアプローチを改善しつつ、MADDPGよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 08:38:30 GMT)
Amplification, inference, and the manifestation of objective classical
information [0.0] Touilらは、量子古典状態(量子$mathcalS$から測定値$mathcalF$)から異なるホレボ量を調査した。
良いデコヒーレンスが存在する場合、x2013$, $mathcalE/mathcalF$ は量子チャネル $mathcalE/mathcalF$ によってしばしばアクセスされる。
特定のモデルでは、アクセス可能な情報は最適検出のための誤差確率と関連付けられ、したがって量子チャーンと同じ振る舞いを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 18:00:00 GMT)
Adaptive-weighted tree tensor networks for disordered quantum many-body
systems [0.0] 適応重み付きツリーテンソルネットワークを導入し、乱れや不均一な量子多体系の研究を行う。
本研究では,2次元量子イジングモデルの基礎状態を,待ち行列乱れやフラストレーションの存在下で計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 14:35:11 GMT)
A multiple criteria approach for constructing a pandemic impact
assessment composite indicator: The case of Covid-19 in Portugal [0.0] Covid-19のパンデミックは、ポルトガルの社会、経済、健康システムに大きな被害を与えている。
ポルトガルの保健当局は今、このパンデミックの影響を評価するために、意思決定のような技術を使っている。
本稿では,パンデミック・インパクト・アセスメント・コンポジット・インジケータの構築に繋がる主なステップと要素について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 10:11:29 GMT)
A Justice-Based Framework for the Analysis of Algorithmic
Fairness-Utility Trade-Offs [0.0] 意思決定者の短期的なビジネス目標はしばしば、意思決定対象が公平に扱われたいという願望と矛盾する。
我々は、福祉に基づく公正性に関する文献を用いて、実用性(または福祉)の公平な分布がどのようなものであるかを問う。
これにより、公正度スコアを導出し、意思決定者のユーティリティと多くの異なる決定ルールを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 20:31:55 GMT)