Communication-Efficient Robust Federated Learning with Noisy Labels [144.3] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、分散した位置データの上で、将来性のあるプライバシ保護機械学習パラダイムである。
FLにおける雑音ラベルの効果を緩和する学習に基づく再重み付け手法を提案する。
提案手法は,複数の実世界のデータセットにおいて,各種ベースラインと比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 16:21:17 GMT)
Improving the Adversarial Robustness of NLP Models by Information
Bottleneck [112.4] 非破壊機能は敵によって容易に操作でき、NLPモデルを騙すことができる。
本研究では,情報ボトルネック理論を用いて,タスク固有のロバストな特徴を捕捉し,非ロバストな特徴を除去する可能性を検討する。
情報ボトルネックに基づく手法を用いてトレーニングしたモデルでは,ロバストな精度で大幅な改善が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 12:12:20 GMT)
Zitterbewegung of massless particles [91.4] 任意のスピンを持つ質量を持たない粒子のZitterbewegungは、様々な表現で分析される。
Zitterbewegung は Foldy-Wouthuysen を除いてあらゆる表現で行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 14:41:57 GMT)
Toward Real-world Single Image Deraining: A New Benchmark and Beyond [79.6] 現実シナリオにおけるSID(Single Image deraining)は近年注目されている。
以前の実際のデータセットは、低解像度の画像、均一な雨のストリーク、背景の変化の制限、イメージペアの誤調整に悩まされていた。
我々はRealRain-1kという新しい高品質のデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 12:26:59 GMT)
A Unified Continuous Learning Framework for Multi-modal Knowledge
Discovery and Pre-training [73.8] 本稿では,継続的学習フレームワークにおける知識発見とマルチモーダル事前学習の統合を提案する。
知識発見のために、事前訓練されたモデルを用いてグラフ上のクロスモーダルリンクを識別する。
モデル事前トレーニングでは、モデル更新をガイドする外部知識として知識グラフが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 16:05:06 GMT)
Bilateral Dependency Optimization: Defending Against Model-inversion
Attacks [61.8] 本稿では,モデル反転攻撃に対する二元的依存性最適化(BiDO)戦略を提案する。
BiDOは、さまざまなデータセット、分類器、MI攻撃に対する最先端の防御性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 10:07:03 GMT)
Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable
Language Models [59.0] 大規模事前学習型言語モデルは、自然言語生成タスクにおいて大きな成功を収めている。
BCLMは制御可能な言語生成において効率的であることが示されている。
本稿では,ミスマッチ問題を少ない計算コストで軽減する制御可能な言語生成のための"Gemini Discriminator"を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 12:52:32 GMT)
Optimal Solutions for Joint Beamforming and Antenna Selection: From
Branch and Bound to Machine Learning [47.1] 本研究は、不完全なチャネル状態情報(CSI)の下で、継手ビームフォーミング(BF)とアンテナ選択(AS)の問題およびロバストビームフォーミング(RBF)バージョンを再検討する。
この研究の主な貢献は3つある。まず、関心事の問題を解決する効果的な分岐と境界(B&B)フレームワークを提案する。
第二に、潜在的にコストのかかるB&Bアルゴリズムを高速化するために、B&B検索ツリーの中間状態を省略する機械学習(ML)ベースのスキームが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 17:43:02 GMT)
Understanding and Mitigating the Limitations of Prioritized Experience
Replay [46.7] 優先順位付け再生体験(ER)は、多くのドメインでサンプル効率を改善するために実証的に示されている。
平均二乗誤差に対する誤差に基づく優先サンプリング法と立方体電力損失に対する一様サンプリング法との等価性を示す。
次に,早期学習における一様サンプリングによる収束率の向上について理論的考察を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 19:32:36 GMT)
Soft-mask: Adaptive Substructure Extractions for Graph Neural Networks [40.6] グラフニューラルネットワークは、タスク関連構造を効率的に抽出し、非関連部分に不変であるべきである。
本研究では,元のグラフの一連の部分グラフからグラフ表現を学習し,タスク関連部分構造や階層構造をよりよく把握し,$noisy$partをスキップすることを提案する。
ソフトマスクGNN層は固定サンプルやドロップ比に制限されないため、任意の大きさのグラフを抽出することがより柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 11:04:23 GMT)
Differentiable Projection from Optical Coherence Tomography B-Scan
without Retinal Layer Segmentation Supervision [39.6] 光コヒーレンストモグラフィー(OCT)Bスキャンからのプロジェクションマップ(PM)は網膜疾患を診断するための重要なツールである。
BスキャンからPMを予測するための新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。
網膜層間の一様にサンプリングされた座標にピクセルを配置することで, 対応するPMをプールすることで容易に得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 08:57:54 GMT)
A Theoretical Understanding of Neural Network Compression from Sparse
Linear Approximation [37.5] モデル圧縮の目標は、同等のパフォーマンスを維持しながら、大きなニューラルネットワークのサイズを減らすことだ。
圧縮性を特徴付けるためにスペーサ感度$ell_q$-normを使用し、ネットワーク内の重みの柔らかいスペーサと圧縮度の関係を提供する。
また,ネットワーク上で各ニューロンを切断する適応アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 20:10:35 GMT)
Svadhyaya system for the Second Diagnosing COVID-19 using Acoustics
Challenge 2021 [34.9] 提案システムは4つの異なるアプローチの組み合わせに基づいており、それぞれが問題の1つの側面に注目し、86.41、77.60、84.55の盲検AUCに到達している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 08:26:11 GMT)
Convergence and Recovery Guarantees of the K-Subspaces Method for
Subspace Clustering [33.1] K-部分空間法(K-subspaces, KSS)は、K-means法を一般化した部分空間クラスタリング法である。
KSS法の初期割り当てが真のクラスタリングの近傍にある場合、超線型速度で収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 15:47:21 GMT)
Machine learning approaches for COVID-19 detection from chest X-ray
imaging: A Systematic Review [31.2] 胸部X線画像の評価を支援するため,機械学習アルゴリズムが提案されている。
胸部X線画像を用いた新型コロナウイルス検出に応用したMLの体系的レビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 21:17:42 GMT)
An Evaluation of OCR on Egocentric Data [30.6] 本稿では,エゴセントリックデータに対する最先端OCR手法の評価を行う。
既存のOCR手法は、処理対象に対して頻繁に観察される回転テキストと競合することを示す。
我々は、正規化編集距離誤差を半減する事前学習されたOCRモデルに適用可能な、シンプルな回転・合流手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 10:37:20 GMT)
CodeS: A Distribution Shift Benchmark Dataset for Source Code Learning [28.9] 本稿では,ソースコード学習のための分散シフトベンチマークであるCodeSを提案する。
CodeSは2つのプログラミング言語(JavaとPython)と5種類のコード分散シフトをサポートしている。
私たちの知る限りでは、コード表現ベースの分散シフトを最初に定義しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 09:32:29 GMT)
Precise Affordance Annotation for Egocentric Action Video Datasets [27.9] 物価は人間と物体の相互作用において重要な概念である。
既存のデータセットは、しばしばオブジェクト機能と余裕を混ぜる。
本稿では,2つの物体間の作用可能性を表す機械的作用の概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 05:13:19 GMT)
Luminance-Guided Chrominance Image Enhancement for HEVC Intra Coding [26.2] HEVC内符号化のための輝度誘導クロミナンス画像強調畳み込みニューラルネットワークを提案する。
提案手法をHEVCイントラ符号化によるカラー画像の圧縮に適用すると,UとVの画像のHEVCよりも28.96%,BDレートが16.74%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 06:10:14 GMT)
Understanding Linearity of Cross-Lingual Word Embedding Mappings [24.9] 言語間言語埋め込みは、低リソース言語に対する自然言語処理の課題に取り組む上で、基本的な役割を果たす。
その支配的なアプローチは、埋め込み間の関係を線形写像で表すことができると仮定したが、この仮定が成立する条件についての調査は行われていない。
本稿では,一言語単語の埋め込みに符号化されたアナログの保存を,それらの埋め込みを線形にマッピングする上で必要かつ十分な条件として同定する理論解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 12:43:35 GMT)
ACMP: Allen-Cahn Message Passing for Graph Neural Networks with Particle
Phase Transition [24.6] Allen-Cahnメッセージパッシングは、グラフ構造化データの基本的な特徴抽出ユニットである。
我々は、相互作用粒子系と魅力的な反発力と相転移のモデル化で生じるアレン・カーン力により、そのような過程をモデル化する。
これにより、グラフニューラルネットワークに対するAllen-Cahnメッセージパッシング(ACMP)が発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 06:26:12 GMT)
Gradient Boosting Performs Low-Rank Gaussian Process Inference [23.9] 対称決定木に基づく勾配増強は、あるケルネルリッジレス回帰問題の解に収束するカーネル法として等価に再構成することができる。
提案手法により,ドメイン外検出の精度向上につながる知識不確実性推定の精度向上が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 20:16:24 GMT)
NeuGuard: Lightweight Neuron-Guided Defense against Membership Inference
Attacks [23.1] 我々はNeuGuardという神経誘導型防御手法を提案する。
NeuGuardは、オブジェクトと出力と内ニューロンの活性化を共同で制御し、トレーニングセットとテストセットのモデル出力を、密分布を持つように誘導する。
結果として、NeuGuardは、ユーティリティとプライバシのトレードオフ、一般性、オーバーヘッドを大幅に改善することで、最先端の防御よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 17:00:12 GMT)
Learning Imbalanced Datasets with Maximum Margin Loss [21.3] クラス不均衡データ学習問題を考慮した学習アルゴリズムとして,最大マージン(MM)を提案する。
我々は、シフトする決定境界を通して有界なマージン一般化を最小化することで、新しい最大マージン損失関数を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 00:21:41 GMT)
Multi-instrument Music Synthesis with Spectrogram Diffusion [19.8] 我々は、MIDIシーケンスから任意の組み合わせの楽器をリアルタイムで生成できるニューラルシンセサイザーの中盤に焦点を当てる。
MIDIはエンコーダ・デコーダ変換器でスペクトログラム、次いでGAN(Generative Adversarial Network)スペクトルインバータでスペクトログラムからオーディオへ分光する。
これは、楽器と音符の任意の組み合わせのための対話的で表現力のあるニューラルシンセシスに向けた、有望な第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 03:26:15 GMT)
Variational Quantum Simulations of Finite-Temperature Dynamical
Properties via Thermofield Dynamics [19.7] 熱場力学の定式化に基づく変分量子シミュレーションプロトコルを提案する。
我々のアプローチは、これまで量子コンピュータで研究されていなかった非平衡現象をシミュレートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 17:22:55 GMT)
Reducing Capacity Gap in Knowledge Distillation with Review Mechanism
for Crowd Counting [16.7] 本稿では,KDモデルに基づく新たなレビュー機構について紹介する。
ReviewKDの有効性は、6つのベンチマークデータセットに対する一連の実験によって実証されている。
また,提案したレビュー機構をプラグイン・アンド・プレイモジュールとして使用することにより,ある種の大群カウントモデルの性能をさらに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） (Sat, 11 Jun 2022 09:11:42 GMT)
Enhancing Explainability of Hyperparameter Optimization via Bayesian
Algorithm Execution [13.0] 部分依存プロットのような解釈可能な機械学習(IML)手法とHPOの組み合わせについて検討する。
我々は,最適大域的予測性能を効率的に探索する改良HPO法を提案する。
提案手法は,最適化性能を損なうことなく,ブラックボックスの信頼性の高い説明を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 07:12:04 GMT)
E$^2$PN: Efficient SE(3)-Equivariant Point Network [12.5] 本稿では,SE(3)-等価な特徴を学習する新たなポイントクラウド畳み込み構造を提案する。
私たちの設計は軽量でシンプルでフレキシブルで、一般的なポイントクラウド学習ネットワークに組み込まれます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 02:15:46 GMT)
Access Control of Semantic Segmentation Models Using Encrypted Feature
Maps [12.3] セマンティックセグメンテーションモデルのための秘密鍵を用いたアクセス制御手法を提案する。
選択された特徴マップは、モデルのトレーニングとテストのための秘密鍵で暗号化される。
実験では、保護されたモデルにより、許可されたユーザーが保護されていないモデルとほぼ同じ性能を得られるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 05:02:01 GMT)
A Review of Causality for Learning Algorithms in Medical Image Analysis [12.2] 技術準備レベル(Technology Readiness Levels)の枠組みの中で,医療画像解析のための機械学習を解析する。
我々は、堅牢で適応可能な医用画像解析アルゴリズムを作成する際に、因果解析手法がギャップを埋める方法についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 11:04:13 GMT)
Memorization-Dilation: Modeling Neural Collapse Under Noise [10.1] ディープニューラルネットワークをトレーニングする最終フェーズでは、同じクラスのすべての例の特徴埋め込みが単一の表現に崩壊する傾向にある。
経験的証拠は、ノイズのあるデータポイントの記憶が神経崩壊の劣化(拡散)を引き起こすことを示唆している。
実験により, ラベルの平滑化が正規化効果を生み出すために経験的に観察された交叉エントロピーの修正が, 分類タスクの一般化に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 13:40:37 GMT)
MammoDL: Mammographic Breast Density Estimation using Federated Learning [9.5] MammoDLは、UNetアーキテクチャを活用して、デジタルマンモグラフィー(DM)から乳房のPDと複雑性を正確に推定するオープンソースソフトウェアツールである。
MammoDLは、前者よりもよりリーンで柔軟なモデルであり、より大きな、より代表的なデータセットに対するフェデレーション対応トレーニングによる一般化の改善を誇っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 17:38:09 GMT)
Monitoring and Proactive Management of QoS Levels in Pervasive
Applications [9.3] Edge Computing (EC)は、データソースに近い複数の計算と分析機能を提供する。
高いレベルの実行を保証するという期待は、革新的なマネジメントアプローチに厳格な要件を課します。
タスクスケジューリングのための分散的かつインテリジェントな意思決定アプローチを詳述する。
我々は、ノードが継続的にレベルを監視し、それらを侵害して、ピアノードやクラウドにオフロードされるタスクを積極的に決定する確率を体系的に評価することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 09:27:47 GMT)
Squeeze All: Novel Estimator and Self-Normalized Bound for Linear
Contextual Bandits [8.5] O(sqrtdT log T)$ regret bound を用いた線形文脈帯域に対する新しいアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,探索を明示的ランダム化により埋め込んだ新しい推定器を備える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 02:43:17 GMT)
SsciBERT: A Pre-trained Language Model for Social Science Texts [8.3] 社会科学の学術文献は、人間の文明を記録、人間の社会問題を研究する文献である。
SciBERTのような以前の研究では、ドメイン固有のテキストを使った事前学習が自然言語処理タスクの性能を向上させることが示されている。
本稿では,ソーシャルサイエンス・サイテーション・インデックス(SSCI)ジャーナルに掲載されている多くの抽象化に関する事前学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 14:47:38 GMT)
Federated Learning with GAN-based Data Synthesis for Non-IID Clients [8.3] フェデレートラーニング(FL)は、最近、プライバシ保護のためのコラボレーティブラーニングパラダイムとして人気を博している。
我々は,合成データを共有することで,この非IID課題を解決するために,SDA-FL(Synthetic Data Aided Federated Learning)という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 11:43:25 GMT)
Rethinking the Defense Against Free-rider Attack From the Perspective of
Model Weight Evolving Frequency [8.2] Federated Learning(FL)は、複数のクライアントがデータを交換することなく、共同モデルを共同でトレーニングする分散機械学習アプローチである。
FLはデータプライバシ保護において前例のない成功を収めたが、フリーライダー攻撃に対する脆弱性が注目されている。
本稿では,WEF-Defenseと呼ばれる重み付き周波数モデルに基づく新しい防御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 03:11:13 GMT)
Hierarchical Conditional Variational Autoencoder Based Acoustic Anomaly
Detection [8.1] 既存手法としては、ディープオートエンコーダ(DAE)、変分オートエンコーダ(VAE)、条件変分オートエンコーダ(CVAE)などがある。
階層型条件変分オートエンコーダ(HCVAE)と呼ばれる新しい手法を提案する。
この方法は、産業施設に関する利用可能な分類学的階層的知識を利用して、潜在空間の表現を洗練させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 08:15:01 GMT)
DRAformer: Differentially Reconstructed Attention Transformer for
Time-Series Forecasting [7.8] 時系列予測は、機器ライフサイクル予測、天気予報、交通フロー予測など、多くの現実シナリオにおいて重要な役割を果たす。
最近の研究から、様々なトランスフォーマーモデルが時系列予測において顕著な結果を示したことが観察できる。
しかし、時系列予測タスクにおけるトランスフォーマーモデルの性能を制限する問題がまだ残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 10:34:29 GMT)
Model-based Offline Imitation Learning with Non-expert Data [7.6] 本稿では,最適条件と最適条件の両方で収集されたデータセットを活用する,スケーラブルなモデルベースオフライン模倣学習アルゴリズムフレームワークを提案する。
提案手法は, シミュレーションされた連続制御領域上での低データ構造における振舞いクローンよりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 13:08:08 GMT)
Learning to Generate Levels by Imitating Evolution [7.1] 機械学習を用いた新しいタイプの反復レベルジェネレータを提案する。
進化過程を模倣するためにモデルをトレーニングし、モデルを使用してレベルを生成します。
このトレーニングされたモデルは、フィットネス機能を必要とせずに、ノイズレベルを逐次修正して、より良いレベルを作ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 10:44:57 GMT)
Discovery and density estimation of latent confounders in Bayesian
networks with evidence lower bound [6.9] 私たちは、潜伏した共同設立者の発見と学習の両方に重点を置いています。
我々は,変分ベイズ法,期待最大化,丘登り探索,構造学習の要素を組み合わせる。
本稿では,モデル選択精度を最大化する学習手法と,精度の小さな削減と引き換えに計算効率を向上させる学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 10:24:38 GMT)
VAC2: Visual Analysis of Combined Causality in Event Sequences [6.1] 我々は,複合原因と個別原因の探索を支援するために,複合因果解析システムを開発した。
この対話システムは多段階因果探索をサポートし,多様な順序付け戦略と焦点とコンテキスト技術を備える。
本システムの有用性と有効性は,パイロットユーザによる研究と,イベントシーケンスデータに関する2つのケーススタディによってさらに評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 04:53:23 GMT)
Building a Personalized Dialogue System with Prompt-Tuning [5.9] 与えられた文字設定(ペルソナ)に基づいて応答する対話システムを構築する。
本稿では,事前学習された大規模言語モデルに対して,学習コストの低いプロンプトチューニングを利用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 02:21:11 GMT)
A Benchmark for Compositional Visual Reasoning [5.6] 我々は、よりデータ効率のよい学習アルゴリズムへ進むために、新しいビジュアル推論ベンチマークであるコンポジションビジュアルリレーショナル(CVR)を導入する。
我々は,流体知能と非言語推論テストからインスピレーションを得て,抽象ルールと関連する画像データセットを大規模に作成するための新しい手法について述べる。
提案するベンチマークには, タスクルール間のサンプル効率, 一般化, 転送, および, 構成性を活用する能力が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 00:04:49 GMT)
Feature Selection using e-values [4.4] 教師付きパラメトリックモデルの文脈でe値の概念を導入する。
一般的な条件下では、e-値の階数順序は、すべての本質的特徴を含むモデルと、そうでないものとを分離する。
データ深度と高速再サンプリングに基づくアルゴリズムを用いて,e値を用いた特徴選択手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 01:34:29 GMT)
Greedy Relaxations of the Sparsest Permutation Algorithm [4.1] 我々は, 忠実性よりもますます弱い仮定の下で, 効率的かつ点的に整合したアルゴリズム, GRaSP のクラスを開発する。
GRaSPの最も緩和された形式は、シミュレーションにおいて多くの最先端の因果探索アルゴリズムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 05:00:36 GMT)
Learned reconstruction with convergence guarantees [3.9] データ駆動画像再構成における収束の概念について述べる。
ICNNの役割は、ディープラーニングのパワーと古典的凸正規化理論を組み合わせる可能性を提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 06:08:25 GMT)
Federated Learning with Research Prototypes for Multi-Center MRI-based
Detection of Prostate Cancer with Diverse Histopathology [3.9] 前立腺癌検出アルゴリズムのクロスサイトトレーニング,検証,評価のためのフレキシブル・フェデレート・ラーニング・フレームワークを提案する。
前立腺癌の検出と分類の精度は,神経回路モデルと多種多様な前立腺生検データを用いて向上した。
我々はFLtoolsシステムをオープンソースとして公開し、医療画像のための他のディープラーニングプロジェクトに容易に対応できるようにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 21:28:17 GMT)
SAIBench: Benchmarking AI for Science [3.3] 我々は科学的なAIベンチマークの問題を定式化し、SAIBenchと呼ばれるシステムを提案する。
このシステムは、研究問題、AIモデル、ランキング基準、ソフトウェア/ハードウェア構成を再利用モジュールに分離するドメイン固有言語であるSAILを使って、この目標にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 04:19:51 GMT)
RadNet: Incident Prediction in Spatio-Temporal Road Graph Networks Using
Traffic Forecasting [2.7] 我々はRadNetと呼ばれるニューラルモデルを開発し、将来の時間ステップでシステムのパラメータを予測する。
以前の作業とは異なり、RadNetは両方の置換における空間的傾向と時間的傾向を推定し、最終的に予測の前に密度の高い表現を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 20:06:47 GMT)
Physics-driven Deep Learning for PET/MRI [2.2] 我々は,同時ポジトロン放射トモグラフィ(PET)/磁気共鳴イメージング(MRI)システムのための物理・データ駆動型再構成技術について概説する。
これらの再構成手法は、構造的または統計的に、PETシステム応答の物理に基づく記述とともに、事前を利用する。
我々は,3次元PET/MRIの再構成において,多面的アプローチがハイブリッドデータと物理駆動機械学習にどのように対応しているかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 21:35:27 GMT)
Transformer-based Self-Supervised Fish Segmentation in Underwater Videos [1.9] 魚の高品質なセグメンテーションのための自己スーパービジョンを用いたトランスフォーマー方式を提案する。
1つのデータセットから水中ビデオのセットをトレーニングすると、提案モデルは従来のCNNベースおよびTransformerベースの自己教師方式を上回ることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 01:20:48 GMT)
Applications of Deep Learning in Fish Habitat Monitoring: A Tutorial and
Survey [1.9] ディープラーニング(DL)は最先端のAI技術であり、ビジュアルデータを分析する上で前例のないパフォーマンスを示している。
本稿では,DLの重要な概念を網羅するチュートリアルを紹介し,DLの動作に関する高レベルな理解を支援する。
チュートリアルではまた、水中魚のモニタリングのような挑戦的な応用のために、DLアルゴリズムをどのように開発すべきかをステップバイステップで説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 01:59:54 GMT)
A Two-stage Method for Non-extreme Value Salt-and-Pepper Noise Removal [1.9] 畳み込みニューラルネットワークは、より広い範囲のノイズ画素を検出するように設計されている。
フィルタはピクセル値を0に修正するために使用され、さらなるフィルタリングに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 13:04:22 GMT)
Deep Learning Models for Automated Classification of Dog Emotional
States from Facial Expressions [1.3] 近年のディープラーニング技術を用いて,犬の(肯定的な)期待と(否定的な)フラストレーションを分類した。
我々の知る限りでは、この研究はイヌの感情を自動分類するタスクに最初に取り組むものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 21:37:38 GMT)
Synthetic PET via Domain Translation of 3D MRI [1.0] 56ドルのF-FDG-PET/MRI検査データセットを用いて3D残像UNetをトレーニングし,全身T1強調MRIによる生理的PET取り込みを予測する。
予測されたPET画像は前方に投影され、ベンダーが提供するPET再構成アルゴリズムで使用できる合成PETタイム・オブ・フライ・シングラムを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 21:32:40 GMT)
Rare event failure test case generation in Learning-Enabled-Controllers [0.8] 機械学習モデルは現実世界の多くの問題に広く応用されている。
これらのトレーニングされたシステムの潜在的な障害を明らかにするテストケースを見つけることは、それらのモデルの正しさを高めるために、これらのモデルを再トレーニングするのに役立ちます。
本稿では、従来のランダム化検索よりも高速にこれらの障害シナリオを見つけるという課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 13:50:59 GMT)
Bayesian Inverse Reinforcement Learning for Collective Animal Movement [0.7] 逆強化学習は、長期的な行動方針を管理する短期的な規則に関する推論を提供する。
我々は、計算効率のよい線形解法マルコフ決定プロセスを用いて、集団運動を規定する局所ルールを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 17:06:52 GMT)
Surround-View Cameras based Holistic Visual Perception for Automated
Driving [0.6] 我々は,高い性能と低計算量を有する近接場認識アルゴリズムの開発に焦点をあてる。
コンピュータのこれらの能力は、自動運転車、拡張現実、アーキテクチャサーベイなど、さまざまな用途に欠かせない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 14:51:30 GMT)
Detecting Context-Aware Deviations in Process Executions [0.5] 逸脱検出は、例えば、医療プロセスの患者や製造プロセスの製品など、逸脱するプロセスのインスタンスを検出することを目的としている。
提案するフレームワークを,さまざまなコンテキストに拡張可能なWebサービスとして実装した。
提案手法の有効性を,255種類の文脈シナリオを用いた実験により評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 13:45:04 GMT)
Graphene-based quantum Hall interferometer with self-aligned side gates [0.3] グラフェンシートに狭い溝をエッチングし, 導電路を自己整合グラフェン側ゲートから分離することにより, 量子点接触(QPC)を簡易に作製する手法を提案する。
量子ホール系における個別QPCの動作を実証し、さらにこれらのQPCを用いて量子ホール干渉計を作成し研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 22:02:15 GMT)
Investigation of Ensemble features of Self-Supervised Pretrained Models
for Automatic Speech Recognition [0.3] 自己教師付き学習(SSL)に基づくモデルは、下流の音声タスクのパフォーマンス向上に使用できる強力な表現を生成することが示されている。
本稿では、これらのSSL表現とモデルのアンサンブルを用いて、様々な事前訓練されたモデルによって抽出された特徴の相補的な性質を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 12:43:00 GMT)
A Review on Plastic Artificial Neural Networks: Exploring the
Intersection between Neural Architecture Search and Continual Learning [0.2] ニューラルネットワークの継続的な適応性と自動化は、いくつかの領域において最重要となる。
本研究は AutoML と CL の交点に関する最初の広範なレビューである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 22:26:53 GMT)
Web-Based Platform for Evaluation of Resilient and Transactive
Smart-Grids [0.0] トランスアクティブ・エナジー(TE)は、経済・制御技術を通じて、スマートグレードにおけるDERの増加を管理するための新たなアプローチである。
我々は、様々なサイバー攻撃や物理的攻撃に対して、スマートグリッドのレジリエンスを評価するための包括的Webベースのプラットフォームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 15:34:33 GMT)
The Impact Of Social Media In The Fight Against The Spread Of
Coronavirus (Covid-19) Pandemic In Anambra State, Nigeria [0.0] この調査は、400人の回答者に密接な質問票を配布した調査として設計された。
また、新型コロナウイルスの感染拡大対策として、個人やNGO、政府などがソーシャルメディアを活用していることも明らかにした。
研究は、ソーシャルメディアにはネガティブな影響よりも多くの利益があり、新型コロナウイルスの拡散を封じ込めるべきだと結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 15:27:53 GMT)
Scientific Inference With Interpretable Machine Learning: Analyzing
Models to Learn About Real-World Phenomena [0.0] 解釈可能な機械学習(IML)は、機械学習モデルの振る舞いと特性に関するものである。
我々は、関連する現象特性を把握できるように、IML手法の開発方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 10:13:21 GMT)
Prioritizing municipal lead mitigation projects as a relaxed knapsack
optimization: a method and case study [0.0] 本稿では, 市町村のデータセットの清掃と合成により, 子どもの健康影響を小包レベルで推定する簡単なプロセスについて述べる。
ジオコーディングをコアレコードリンク機構として使用することにより、パーセルレベルの毒性データを学校入学記録と組み合わせることができる。
推定露光年の調和度はパーセルレベルで記述され、プロジェクトレベルに集約され、世界規模で最小化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 12:42:56 GMT)
PhML-DyR: A Physics-Informed ML framework for Dynamic Reconfiguration in
Power Systems [0.0] 米国の電力セクターの変革は、2035年までに100%炭素汚染のない電気を達成するための攻撃的な目標に向けて進行中である。
動的グリッド再構成(PhML-DyR)決定のための物理インフォームド機械学習フレームワークを提案する。
私たちのPhMLアプローチでは、グリッドトポロジとジェネレータディスパッチを同時に最適化して、負荷を満たし、効率を向上し、安全な運転制限内に留まることを学びました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 16:06:36 GMT)
Modeling and Optimization of a Longitudinally-Distributed Global Solar
Grid [0.0] これらの実験は、世界中の異なる場所にあるモデルハウスのネットワークで構成され、それぞれが太陽エネルギーのみを生産し消費する。
電力系統シミュレーションから収集されたデータは、異なる場所に必要な最適なソーラーパネル領域を見つけるための最適化モデルを開発するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 18:20:13 GMT)
Mathematical Theory of Bayesian Statistics for Unknown Information
Source [0.0] 統計的推測では、不確実性は未知であり、全てのモデルが間違っている。
クロスバリデーション, 情報基準, 限界確率の一般的な特性を示す。
導出理論は、未知の不確実性が統計的モレルによって実現不可能であったり、後部分布が正規分布によって近似できないとしても成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 23:35:06 GMT)
Kaggle Kinship Recognition Challenge: Introduction of Convolution-Free
Model to boost conventional [0.0] そこで我々は,CNNと組み合わせたベース分類器として視覚変換器を提案する。
我々は既存のCNNモデルの上にビジョントランスフォーマーモデルの変種を実装・最適化することで提案したアイデアを検証する。
我々は,高度に最適化されたCNNアンサンブルが,ビジョントランスフォーマーモデルの変種と簡単に組み合わさることで,ROCスコアの大幅な向上を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 10:22:28 GMT)
High-Definition Map Generation Technologies For Autonomous Driving: A
Review [0.0] ハイデフィニション(HD)マップは近年多くの注目を集めている。
本稿では,2次元地図と3次元地図の両方を利用した最近のHDマップ生成技術についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 02:32:11 GMT)
Governing for Free: Rule Process Effects on Reddit Moderator Motivations [0.0] Reddit上の280万以上の"サブレディット"コミュニティは、数十万人のボランティアモデレーターによって管理されている。
モデレーターはしばしばコミュニティのメンテナンスに日々の時間を割き、ヘイトコメントや邪魔なコンテンツによる感情的な影響に対処するが、Redditはこの職に補償を与えていない。
本研究では,社会心理学的ニーズの会合を通じて,過度なモデレーターがコミュニティルールを生み出す過程がモデレーターのモチベーションを増大させるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 23:23:38 GMT)
Filter functions in quantum phase-space representations [0.0] フィルタ関数のフーリエ変換が確率密度分布である場合に限って、フィルタ関数に付随する量子写像が完全に正かつトレース保存可能であることを示す。
物理および非物理写像に対応するフィルタ関数のいくつかの例、特に正の写像のクラスについて説明するが、完全に正の写像ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 19:29:22 GMT)
Feynman-Enderlein Path Integral for Single-Molecule Nanofluidics [0.0] ナノ流体領域における単一分子運動は、複雑な物理的および物理化学的相互作用のために特徴づけが難しい。
Feynman-Enderlein経路積分法を用いた蛍光単分子の準1次元サブ回折制限ナノ流体運動法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 20:29:08 GMT)
Fair Sampling Error Analysis on NISQ Devices [0.0] ノイズ中規模量子(NISQ)デバイス,特にIBM Qファミリにおけるフェアサンプリングの現状について検討する。
我々は、様々な難易度の6つの問題を最適解で解くために、公平なサンプリング回路を生成する。
誤差率の小さい回路では公平性が比較的高いが,中間誤差率の回路では低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 15:40:35 GMT)
Entanglement Phase Transition Induced by the Non-Hermitian Skin Effect [0.0] 皮膚効果は、絡み合い力学において非平衡量子相転移を誘導することを示す。
また、このスキン効果がマルコフ開量子系においてもフォン・ノイマンエントロピーの浄化と低減につながることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 00:27:36 GMT)
Dominant Z-Eigenpairs of Tensor Kronecker Products are Decoupled and
Applications to Higher-Order Graph Matching [0.0] テンソル・クロネッカー積の優越ベクトルを分解する定理を示す。
ネットワークアライメントアルゴリズムTAMEにおける低ランク構造について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 13:01:31 GMT)
Deep Learning-Based MR Image Re-parameterization [0.0] 本稿では,MRI再パラメータ化のための新しいディープラーニング(DL)に基づく畳み込みモデルを提案する。
予備的な結果に基づいて、DLベースの手法は、re-パラメータ化を管理する非線形性を学ぶ可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 12:39:37 GMT)
Can the Language of the Collation be Translated into the Language of the
Stemma? Using Machine Translation for Witness Localization [0.0] 計算方法は、系統学と幹細胞学の姉妹分野の間で部分的に共有されている。
深層学習(DL)は系統学でわずかに成功した。
幹細胞学では、現在までにDLアプローチは全く知られていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 20:10:21 GMT)
A Simplified Un-Supervised Learning Based Approach for Ink Mismatch
Detection in Handwritten Hyper-Spectral Document Images [0.0] 本稿では,ハイパースペクトル文書画像に存在する異なるが視覚的に類似したインクの数を推定する効率的な手法を提案する。
このアルゴリズムはiVision HHIDデータセットでテストされ、文献に存在するアルゴリズムの状態と同等の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 14:38:25 GMT)
A General framework for PAC-Bayes Bounds for Meta-Learning [0.0] メタ一般化ギャップにおけるPAC-Bayes境界について検討する。
本論文では、任意の凸関数を上界化することにより、新しいPAC-Bayes境界を得る。
これらの境界を用いて,新しいPAC-Bayesメタ学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 07:45:25 GMT)
A Decomposition-Based Approach for Evaluating Inter-Annotator
Disagreement in Narrative Analysis [0.0] 本稿では,既存のアノテーションを2つの異なるレベルに分解する手法を提案する。
次に,2つのレベル毎に,アノテーション間の不一致がどの程度説明できるかを定量化するために,統計的解析を用いる。
我々は,他の環境におけるアノテーション間の不一致の研究および評価において,我々のアプローチがもたらす影響について,より広範な議論で結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 07:02:50 GMT)
A Dataset and Benchmark for Automatically Answering and Generating
Machine Learning Final Exams [0.0] 我々は、人間が機械学習を学べるかという、同じような疑問に答えるために、私たちが使っているのと同じ基準を使って、この質問に答えることを提案する。
人間のレベルでの機械学習入門で、MITの最終試験に自動的に答えます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jun 2022 06:38:06 GMT)