TransVG++: End-to-End Visual Grounding with Language Conditioned Vision
Transformer [188.0] 視覚的なグラウンド化のための、巧妙で効果的なTransformerベースのフレームワークについて検討する。
TransVGはトランスフォーマーによるマルチモーダル対応を確立し、ボックス座標を直接回帰することで参照領域をローカライズする。
視覚特徴符号化にViT(Vision Transformer)を活用することで、我々のフレームワークを純粋にトランスフォーマーベースにアップグレードする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 06:27:38 GMT)
Stand-Alone Inter-Frame Attention in Video Models [164.1] フレーム間アテンションブロック,すなわちスタンドアローン時空間アテンション(SIFA)の新たなレシピを提案する。
SIFAは、2つのフレームの違いによってオフセット予測を再スケーリングすることで、変形可能な設計を再構築する。
さらに、SIFAブロックをConvNetsとVision Transformerにプラグインし、SIFA-NetとSIFA-Transformerを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 15:51:28 GMT)
Comprehending and Ordering Semantics for Image Captioning [124.5] 我々はトランスフォーマー型構造,すなわちComprehending and Ordering Semantics Networks (COS-Net) の新たなレシピを提案する。
COS-Netは、豊富なセマンティックコンプレッディングと学習可能なセマンティックオーダリングプロセスを単一のアーキテクチャに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 15:51:14 GMT)
NewsEdits: A News Article Revision Dataset and a Document-Level
Reasoning Challenge [122.4] NewsEditsは、最初に公開されたニュースリビジョン履歴のデータセットである。
120万記事と、22以上の英語とフランス語の新聞ソースから460万バージョンを収録している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 18:47:13 GMT)
Competing Bandits: The Perils of Exploration Under Competition [119.4] オンラインプラットフォーム上での探索と競争の相互作用について検討する。
私たちは、スタークコンペティションが企業に対して、低福祉につながる「欲張り」バンディットアルゴリズムにコミットするよう促すことに気付きました。
競争を弱めるための2つのチャンネルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:11:10 GMT)
Latent Diffusion Energy-Based Model for Interpretable Text Modeling [114.9] 本稿では,拡散モデルと潜時空間ESMの共生を変動学習フレームワークで導入する。
我々は,学習した潜在空間の品質を向上させるために,情報ボトルネックと合わせて幾何学的クラスタリングに基づく正規化を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 03:01:05 GMT)
Disentangled Federated Learning for Tackling Attributes Skew via
Invariant Aggregation and Diversity Transferring [104.2] 属性は、クライアント間の一貫した最適化方向から、現在の連邦学習(FL)フレームワークを歪めます。
本稿では,ドメイン固有属性とクロス不変属性を2つの補足枝に分離するために,非絡み付きフェデレーション学習(DFL)を提案する。
実験により、DFLはSOTA FL法と比較して高い性能、より良い解釈可能性、より高速な収束率でFLを促進することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 13:12:12 GMT)
LAVENDER: Unifying Video-Language Understanding as Masked Language
Modeling [102.4] Masked Language Modeling (MLM) は、すべての事前学習および下流タスクの共通インターフェースとして使用される。
実験により、この統合フレームワークは14のVidLベンチマークで競合性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:43:25 GMT)
The Dynamics of Riemannian Robbins-Monro Algorithms [101.3] 本稿では,Robins と Monro のセミナル近似フレームワークを一般化し拡張するリーマンアルゴリズムの族を提案する。
ユークリッドのそれと比較すると、リーマンのアルゴリズムは多様体上の大域線型構造が欠如しているため、はるかに理解されていない。
ユークリッド・ロビンス=モンロスキームの既存の理論を反映し拡張するほぼ確実な収束結果の一般的なテンプレートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 12:30:11 GMT)
The YiTrans End-to-End Speech Translation System for IWSLT 2022 Offline
Shared Task [92.5] 本稿では,IWSLT 2022オフラインタスクに対するエンドツーエンドYiTrans音声翻訳システムの提案について述べる。
YiTransシステムは、大規模な訓練済みエンコーダデコーダモデル上に構築されている。
最終提出は自動評価基準でまず英語・ドイツ語・英語・中国語のエンド・ツー・エンド・システムにランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 02:25:56 GMT)
RF-Next: Efficient Receptive Field Search for Convolutional Neural
Networks [86.6] そこで本研究では,グローバル・ローカル・サーチ手法を用いて,より優れた受容場の組み合わせを求める。
我々の検索手法は, 粗い組み合わせを見つけるためにグローバル検索と, 洗練された受容場の組み合わせを得るために局所探索の両方を利用する。
我々のRF-Nextモデルは、様々なモデルに受容場探索を接続し、多くのタスクのパフォーマンスを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 06:56:26 GMT)
Neural Laplace: Learning diverse classes of differential equations in
the Laplace domain [86.5] 本稿では,これらすべてを含む多種多様な微分方程式(DE)を学習するための統一的な枠組みを提案する。
時間領域の力学をモデル化する代わりに、ラプラス領域でモデル化する。
The experiment, Neural Laplace shows excellent performance in modelling and extrapolating the trajectories of various class of DEs。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 09:48:45 GMT)
If it Bleeds, it Leads: A Computational Approach to Covering Crime in
Los Angeles [79.4] 本稿では,犯罪に関する古典的ニュース記事から原典型的報道形態を学習し,その構造を学習することで,個々の犯罪を網羅するシステムを提案する。
私たちの研究が、これらのコンポーネントを併用して犯罪を報道するニュース記事の骨格を形成するシステムに繋がることを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 19:06:13 GMT)
Text Generation with Text-Editing Models [78.0] このチュートリアルは、テキスト編集モデルと最先端のアプローチの概要を提供する。
生産化に関わる課題と、これらのモデルが幻覚や偏見を軽減するためにどのように使用できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:58:17 GMT)
Learning Best Combination for Efficient N:M Sparsity [75.3] N:M学習は自然に有限コレクション内で最高の組み合わせを求める問題として特徴づけられる。
学習の最良の組み合わせ (LBC) は, 様々なネットワークにおいて, 市販のN:Mスポーサリティ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） (Tue, 14 Jun 2022 07:51:31 GMT)
Physics Informed Neural Fields for Smoke Reconstruction with Sparse Data [73.9] まばらなマルチビューRGBビデオから流体を高忠実に再現することは、まだまだ難しい課題だ。
既存のソリューションは、障害物や照明に関する知識を前提とするか、障害物や複雑な照明のない単純な流体シーンのみに焦点を当てる。
本稿では, 制御物理(Navier-Stokes方程式)をエンドツーエンドの最適化で活用することにより, 動的流体を再構築する最初の方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 03:38:08 GMT)
Probabilistic Conformal Prediction Using Conditional Random Samples [73.3] PCPは、不連続な予測セットによって対象変数を推定する予測推論アルゴリズムである。
効率的で、明示的または暗黙的な条件生成モデルと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 03:58:03 GMT)
Better Teacher Better Student: Dynamic Prior Knowledge for Knowledge
Distillation [70.9] 本研究では,教師の持つ特徴の一部を,特徴蒸留前の先行知識として統合する動的事前知識(DPK)を提案する。
私たちのメソッドは、単にターゲットではなく、教師の特徴を入力として取ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 05:59:40 GMT)
RDU: A Region-based Approach to Form-style Document Understanding [69.3] キー情報抽出(KIE)は,フォーム形式の文書から構造化された情報を抽出することを目的としている。
我々は、Rerea-based Understanding Document (RDU) と呼ばれる新しいKIEモデルを開発する。
RDUは文書のテキスト内容と対応する座標を入力として、バウンディングボックスのような領域をローカライズして結果を予測しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:47:48 GMT)
Structural aspects of FRG in quantum tunnelling computations [68.8] 一次元の4次元高調波発振器とダブルウェルポテンシャルの両方を探索する。
ポテンシャルV_k(varphi)と波動関数再正規化Z_k(varphi)の2つの偏微分方程式について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 15:23:25 GMT)
Matching Pursuit Based Scheduling for Over-the-Air Federated Learning [67.6] 本稿では,フェデレートラーニング手法を用いて,オーバー・ザ・エアラーニングのための低複雑さデバイススケジューリングアルゴリズムのクラスを開発する。
最先端の提案方式と比較すると,提案方式は極めて低効率なシステムである。
提案手法の有効性は,CIFARデータセットを用いた実験により確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:14:14 GMT)
GraphFM: Improving Large-Scale GNN Training via Feature Momentum [65.2] 本稿では,特徴表現を更新する際に,履歴埋め込みを組み込むモーメントステップを用いた特徴運動量(FM)と呼ばれる新しい手法を提案する。
我々は,グラフFM-IBとグラフFM-OBという2つの特定のアルゴリズムを開発し,それぞれがバッチ内データとアウト・オブ・バッチデータについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:43:25 GMT)
Downlink Power Allocation in Massive MIMO via Deep Learning: Adversarial
Attacks and Training [62.8] 本稿では,無線環境における回帰問題を考察し,敵攻撃がDLベースのアプローチを損なう可能性があることを示す。
また,攻撃に対するDLベースの無線システムの堅牢性が著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 04:55:11 GMT)
Regularizing a Model-based Policy Stationary Distribution to Stabilize
Offline Reinforcement Learning [62.2] オフライン強化学習(RL)は、古典的なRLアルゴリズムのパラダイムを拡張して、静的データセットから純粋に学習する。
オフラインRLの鍵となる課題は、オフラインデータの分布と学習されたポリシーの定常状態分布とのミスマッチによって引き起こされるポリシートレーニングの不安定性である。
政策最適化プロセス中にオフラインデータに対する現在の方針の定常分布を正規化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:56:16 GMT)
Adversarial Audio Synthesis with Complex-valued Polynomial Networks [60.2] 音声における時間周波数(TF)表現は、実数値ネットワークとしてますますモデル化されている。
我々は,このような複雑な数値表現を自然な方法で統合するAPOLLOと呼ばれる複雑な数値ネットワークを導入する。
APOLLOは、音声生成におけるSC09の最先端拡散モデルよりも17.5%$改善され、8.2%ドルとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 12:58:59 GMT)
Surgical Phase Recognition in Laparoscopic Cholecystectomy [57.9] 本稿では,2段階推論パイプラインのキャリブレーションされた信頼度スコアを利用するTransformerに基づく手法を提案する。
提案手法はColec80データセットのベースラインモデルよりも優れており,様々なアクションセグメンテーション手法に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 22:55:31 GMT)
Object Scene Representation Transformer [56.4] オブジェクトシーン表現変換(OSRT: Object Scene Representation Transformer)は、新しいビュー合成を通じて、個々のオブジェクト表現が自然に現れる3D中心のモデルである。
OSRTは、既存のメソッドよりもオブジェクトとバックグラウンドの多様性が大きい、はるかに複雑なシーンにスケールする。
光電場パラメトリゼーションと新しいSlot Mixerデコーダのおかげで、合成レンダリングでは桁違いに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 15:40:47 GMT)
Award rate inequities in biomedical research [55.9] 著者らは、2010年から2022年の間にミシガン大学医学部から提案された14,263の生物医学研究提案を分析した。
人種・倫理と提案の受賞率には明確な関係がある。
黒人/アフリカ系アメリカ人とアジア系アメリカ人の研究者は、白人の研究者と比較して全ての応募カテゴリーで不利に見える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:05:39 GMT)
Accurate 3D Body Shape Regression using Metric and Semantic Attributes [55.6] 画像からの3次元身体形状の回帰は、人文計測や言語的形状特性から訓練できることを示す。
これは、画像から3次元の身体形状の回帰を、容易に測定できる人文計測と言語的形状特性から訓練できる最初の実演である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:54:49 GMT)
ProcTHOR: Large-Scale Embodied AI Using Procedural Generation [55.5] ProcTHORは、Embodied AI環境の手続き的生成のためのフレームワークである。
ナビゲーション、アレンジメント、アーム操作のための6つの具体化されたAIベンチマークに対して、最先端の結果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:09:35 GMT)
Automated SSIM Regression for Detection and Quantification of Motion
Artefacts in Brain MR Images [54.7] 磁気共鳴脳画像における運動アーチファクトは重要な問題である。
MR画像の画質評価は,臨床診断に先立って基本的である。
構造類似度指数(SSIM)回帰に基づく自動画像品質評価法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:16:54 GMT)
Semi-signed neural fitting for surface reconstruction from unoriented
point clouds [53.4] より優れた符号付き距離場を再構成するためのSN-Fittingを提案する。
SSNフィッティングは半署名の監督と損失に基づく領域サンプリング戦略で構成されている。
我々は,SSN-Fittingが,異なる設定下で最先端の性能を達成することを示す実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 09:40:17 GMT)
Learning towards Synchronous Network Memorizability and Generalizability
for Continual Segmentation across Multiple Sites [52.8] 臨床実践では、複数のサイトから連続的なデータストリームを継続的に学習するために、セグメンテーションネットワークが必要であることが多い。
既存の方法は、通常、以前のサイトのネットワーク記憶可能性や、目に見えないサイトの一般化可能性に制限される。
本稿では,SMG学習フレームワークの提案により,同期記憶可能性と一般化可能性の問題に取り組むことを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 13:04:36 GMT)
On Provably Robust Meta-Bayesian Optimization [47.3] 本稿では,2つのスケーラブルかつ証明可能なメタBOアルゴリズムを提案する。
従来のタスクが現在のタスクと相違している場合でも,どちらのアルゴリズムも不一致であることを示す。
また、オンライン学習による後悔の最小化を通じて、個々の過去のタスクに割り当てられた重みを最適化するための理論的保証も活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:13:48 GMT)
CERT: Continual Pre-Training on Sketches for Library-Oriented Code
Generation [46.5] ライブラリ指向コード生成のモデルをトレーニングするために,未実装のコードコーパスを活用する方法を示す。
PandasEvalとNumpyEvalという2つのベンチマークを作成し、ライブラリ指向のコード生成を評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:44:34 GMT)
ReCo: Retrieve and Co-segment for Zero-shot Transfer [44.4] Retrieve and Co-segment (ReCo)は、名前付き予測とゼロショット転送の利便性を継承しながら、教師なしセグメンテーションアプローチに好適に機能する。
また、非常に稀なオブジェクトのセグメンテーションをReCoが生成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:59:31 GMT)
FreeTransfer-X: Safe and Label-Free Cross-Lingual Transfer from
Off-the-Shelf Models [39.7] 言語間移動(CLT)は様々な応用がある。
我々は,リッチ・ソース言語における既成モデルから知識伝達を実現することを目的とした,FreeTransfer-Xという新しいCLT問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 04:09:00 GMT)
K-Space Transformer for Fast MRIReconstruction with Implicit
Representation [39.0] そこで本稿では,k-space における疎サンプルMRI信号の処理を行う Transformer ベースのフレームワークを提案する。
我々は、分光図の暗黙的な表現を採用し、空間座標を入力として扱い、部分的に観察された測定を動的にクエリする。
計算コストと再構成品質のバランスをとるために,高分解能デコーダと高分解能デコーダの階層構造を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 16:06:15 GMT)
Sense The Physical, Walkthrough The Virtual, Manage The Metaverse: A
Data-centric Perspective [38.0] メタバースでは、物理空間と仮想空間が共存し、同時に相互作用する。
ユーザーがリアル空間とデジタル空間の間でシームレスに情報を処理し、操作できるようにするためには、新しい技術を開発する必要がある。
これには、スマートインターフェース、新しい拡張現実、効率的なストレージ、データ管理、分散技術が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:21:33 GMT)
Multimodal Event Graphs: Towards Event Centric Understanding of
Multimodal World [37.1] 本稿では,このようなイベント関係を認識するために,マルチモーダルイベント関係の新しいタスクを提案する。
我々は,100kのビデオニュース記事ペアからなる大規模データセットと,高密度注釈付きデータのベンチマークに貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 23:24:15 GMT)
Understanding the Generalization Benefit of Normalization Layers:
Sharpness Reduction [36.8] 正規化層(例えば、バッチ正規化、レイヤ正規化)は、非常に深い網における最適化の難しさを支援するために導入された。
本稿では,正規化が損失面のシャープネスを低減するためにGDを促進することを示唆する数学的解析と実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 18:19:05 GMT)
fairseq S2T: Fast Speech-to-Text Modeling with fairseq [36.7] Fairseq S2Tは、S2TモデリングタスクのためのFairseq拡張である。
データ前処理からオフライン(オンライン)推論までのエンドツーエンドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:16:52 GMT)
Plug-and-Play Pseudo Label Correction Network for Unsupervised Person
Re-identification [36.4] グラフベースの擬似ラベル補正ネットワーク(GLC)を提案する。
GLC は k 近傍グラフ上のサンプル間の関係制約を用いて初期雑音ラベルを補正する。
本手法は,様々なクラスタリング手法と互換性があり,最新技術の性能を継続的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 05:59:37 GMT)
ISLES 2022: A multi-center magnetic resonance imaging stroke lesion
segmentation dataset [36.3] このデータセットは、脳卒中病変の大きさ、量、位置の多様性が高い400のマルチベンダーMRI症例からなる。
n=250のトレーニングデータセットとn=150のテストデータセットに分けられる。
テストデータセットはモデル検証のみに使用され、一般にはリリースされない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:54:40 GMT)
Semantic-Discriminative Mixup for Generalizable Sensor-based
Cross-domain Activity Recognition [35.1] 人間の活動認識(HAR)モデルを構築するのに十分なラベル付きデータを集めるのに、高価で時間がかかる。
一般化可能なクロスドメインHARのためのSDM(Semantic-Discriminative Mixup)と呼ばれる新しい手法を提案する。
我々のSDMixは、クロスパーソン、クロスデータセット、クロスポジションHARの平均精度を6%向上させ、最先端のアプローチを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 06:41:29 GMT)
SoTeacher: A Student-oriented Teacher Network Training Framework for
Knowledge Distillation [34.8] 本稿では,学生指向のネットワーク学習フレームワークSoTeacherを提案する。
SoTeacherは、ほぼすべての教師と学生のアーキテクチャペアに適用できる。
教師の訓練で生徒の事前の知識を必要とせず、ほとんどオーバーヘッドを生じさせない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:51:25 GMT)
ROI Constrained Bidding via Curriculum-Guided Bayesian Reinforcement
Learning [34.8] 非定常市場におけるROI制約入札を専門とする。
部分観測可能な制約付きマルコフ決定プロセスに基づいて,非単調な制約を満たすための最初のハードバリアソリューションを提案する。
本手法は,パラメータフリーなインジケータ強化報酬関数を利用して,カリキュラムガイドベイズ強化学習フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:55:21 GMT)
Stability and Generalization of Stochastic Optimization with Nonconvex
and Nonsmooth Problems [34.7] 本稿では,アルゴリズム的安定度と定量的勾配と人口間のギャップについて述べる。
これらのアルゴリズムを、暗黙の規則的な反復ステップサイズと適応勾配勾配を達成するためにどのように適用するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 18:14:30 GMT)
Adversarially Robust Multi-Armed Bandit Algorithm with
Variance-Dependent Regret Bounds [34.4] 本稿では,マルチアーム・バンディット(MAB)問題について考察し,両対向的条件下でほぼ最適に機能する,新たなベスト・オブ・ボス・ワールド(BOBW)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 12:58:46 GMT)
Lazy Queries Can Reduce Variance in Zeroth-order Optimization [34.3] LAZOと呼ばれる適応遅延クエリに基づくゼロ階法(ZO)の勾配推定手法を提案する。
LAZOは、古いクエリを司法的に再利用することで、勾配推定のばらつきを減らすことができることを厳格に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 19:38:51 GMT)
The Mean-Squared Error of Double Q-Learning [33.6] 両Q-ラーニングの平均二乗誤差とQ-ラーニングの平均二乗誤差を理論的に比較する。
二重Q-ラーニングの平均二乗誤差はQ-ラーニングの平均二乗誤差と完全に等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 19:03:14 GMT)
Proximal Splitting Adversarial Attacks for Semantic Segmentation [33.5] 敵のセグメンテーションタスクに対するホワイトボックス攻撃を提案する。
その結果, セグメンテーションタスクの堅牢性に関する現在の限界が押し上げられた。
我々の攻撃は、これまで提案されていた攻撃よりも大幅に上回っていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 21:23:02 GMT)
It's Time for Artistic Correspondence in Music and Video [32.3] 本稿では,あるビデオに対して楽曲を推薦するアプローチを提案する。また,その逆も,その時間的アライメントと,芸術的レベルでの対応の両方に基づいて提案する。
人間のアノテーションを必要とせずに、データから直接この対応を学習する自己教師型アプローチを提案する。
実験により、この手法は時間的文脈を利用していない選択肢を強く上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:21:04 GMT)
AMEIR: Automatic Behavior Modeling, Interaction Exploration and MLP
Investigation in the Recommender System [32.3] Recommender システムにおける AMEIR for Automatic Behavior Modeling, Interaction Exploration and multi-layer perceptron (MLP) Investigation in the Recommender system。
具体的には、AMEIRは完全なレコメンデーションモデルを3段階の行動モデリング、相互作用探索、集約に分割し、3つの部分空間を含む新しい検索空間を導入する。
理想的アーキテクチャを効率的かつ効果的に発見するために,AMEIR は3段階のレコメンデーションでワンショットランダム検索を実現し,最終結果として検索結果を組み立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 04:43:25 GMT)
FreeKD: Free-direction Knowledge Distillation for Graph Neural Networks [32.0] 良く知られた過度なパラメータ化と過度な平滑化の問題のために、満足いく教師のGNNを訓練することは困難である。
我々は,GNNの強化学習を通じて,FreeKDと呼ばれる最初のフリーダイレクト知識蒸留フレームワークを提案する。
我々のFreeKDは汎用的で原則化されたフレームワークであり、異なるアーキテクチャのGNNと自然に互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 02:24:38 GMT)
Fusing Blockchain and AI with Metaverse: A Survey [31.5] Metaverseは現実世界とバーチャルワールドをシームレスに統合し、アバターが創造、ディスプレイ、エンターテイメント、ソーシャルネットワーク、トレーディングといったリッチな活動を行うことを可能にする。
メタバースの探索を通じて、エキサイティングなデジタル世界を構築し、より良い物理世界を変えることを約束している。
私たちは、メタバースコンポーネント、デジタル通貨、バーチャルワールドにおけるAI応用など、最先端の研究を通じて、人工知能(AI)がそれとどのように融合するかを議論することでメタバースに飛び込みます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 04:53:59 GMT)
End-to-end Kernel Learning via Generative Random Fourier Features [31.2] ランダムフーリエ機能(RFF)は、スペクトルケースでのカーネル学習に有望な方法を提供する。
本稿では,カーネル学習と線形学習を統一フレームワークに組み込む一段階プロセスについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:02:10 GMT)
A Functional Information Perspective on Model Interpretation [30.1] この研究は、モデル解釈可能性の理論的な枠組みを示唆している。
機能的フィッシャー情報によって機能的エントロピーを束縛する対数ソボレフの不等式に依存している。
提案手法は,様々なデータ信号に対する既存の解釈可能性サンプリング手法を超越していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:01:06 GMT)
Automatic Clipping: Differentially Private Deep Learning Made Easier and
Stronger [29.8] サンプルごとのクリッピングは、ディープラーニングモデルのための実用的なプライベートディファレンシャル(DP)トレーニングを可能にするアルゴリズムの重要なステップである。
我々は,DPグラデーションのチューンRを不要にするAutoClippingという,使い易い代替案を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 19:49:44 GMT)
A Truthful Owner-Assisted Scoring Mechanism [28.4] そこで,Bob は真偽情報を用いた最適二乗誤差推定器が得られることを示す。
推定品目数は、品目数が大きく、生品目数が非常にうるさい場合には、生品目よりもかなり正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:35:53 GMT)
To Aggregate or Not? Learning with Separate Noisy Labels [28.1] 本稿では,個別のノイズラベルを単一のラベルに集約するか,個別に使用すべきかという問題に対処する。
実験的リスク最小化フレームワークを用いて,両手法の性能を理論的に解析する。
我々の定理は、ノイズレートが高い場合やラベル/アノテーションの数が少ない場合、ラベルの分離がラベルの集約よりも望ましいと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 21:32:26 GMT)
Permutation Search of Tensor Network Structures via Local Sampling [27.2] 本稿では,TN置換探索 (TN-PS) と呼ばれるTN-SSの実用的変種について考察する。
本稿では,TN-PSの問題を解決するために,実用的なアルゴリズムを提案する。
数値計算により,新しいアルゴリズムは,広範囲なベンチマークにおいて,TNの必要モデルサイズを削減できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 05:12:49 GMT)
Shopping Queries Dataset: A Large-Scale ESCI Benchmark for Improving
Product Search [26.8] 本稿では,難解なAmazon検索クエリと結果の大規模なデータセットである“ショッピングクエリデータセット”を紹介する。
データセットには、約130万のユニークなクエリと、手作業による(製品)関連判断が260万個含まれている。
データセットはKDDCup'22の課題のひとつで使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 04:25:26 GMT)
Prioritized Training on Points that are Learnable, Worth Learning, and
Not Yet Learnt [26.6] 我々は、Webスケールデータのトレーニングを高速化するために、Reduceible Holdout Loss Selection (RHO-LOSS)を導入する。
RHO-LOSSは学習可能で、学習価値があり、まだ学習されていないポイントを選択する。
大規模なウェブスクレイプ画像データセットであるClathing-1Mでは、RHO-LOSSは18倍のステップでトレーニングを行い、均一なデータシャッフルよりも2%高い最終精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 19:49:52 GMT)
Learning 3D Object Shape and Layout without 3D Supervision [26.6] 3Dシーンはオブジェクトのセットで構成され、それぞれが空間における位置を与える形状とレイアウトを持つ。
本研究では,物体の3次元形状とレイアウトを,地平面形状やレイアウト情報なしで予測する手法を提案する。
我々のアプローチは、より小さく、より多様なデータセットで訓練された教師ありアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:49:44 GMT)
Efficient Human-in-the-loop System for Guiding DNNs Attention [25.5] 本稿では,ユーザが指定した領域に対して,分類器の注意を対話的に誘導する,効率的なHuman-in-the-loopシステムを提案する。
注意誘導のための従来のアプローチでは、ピクセルレベルのアノテーションの準備が必要であり、インタラクティブシステムとして設計されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:53:49 GMT)
Atrial Fibrillation Detection Using Weight-Pruned, Log-Quantised
Convolutional Neural Networks [25.2] 心電図信号から心房細動を検出する畳み込みニューラルネットワークモデルを開発した。
このモデルは、限られた可変長の入力データで訓練されているにもかかわらず、高い性能を示す。
最終モデルは91.1%のモデル圧縮比を達成し、高いモデル精度は91.7%、損失は1%未満であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 11:47:04 GMT)
On the proliferation of support vectors in high dimensions [24.6] サポートベクターマシン(英語: Support vector machine、SVM)は、サポートベクターと呼ばれる特定のトレーニング例を参照する、確立された分類法である。
近年の研究では、十分な高次元線形分類問題において、SVMは支持ベクトルの増大にもかかわらず、十分に一般化可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 00:07:47 GMT)
Learning Enhanced Representations for Tabular Data via Neighborhood
Propagation [24.5] データインスタンスのクロスローパターンとクロスカラムパターンをモデル化するハイパーグラフを構築した。
次に、ターゲットデータインスタンス表現を強化するためにメッセージの伝搬を行います。
2つの重要なデータ予測タスクの実験は、提案したPETモデルの優越性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 04:24:52 GMT)
Consistent Video Instance Segmentation with Inter-Frame Recurrent
Attention [23.7] ビデオインスタンスセグメンテーションは、各フレームのオブジェクトセグメンテーションマスクの予測と、複数のフレームでインスタンスを関連付けることを目的としている。
最近のエンドツーエンドビデオインスタンスセグメンテーション手法は、直接並列シーケンスデコード/予測フレームワークにおいて、オブジェクトセグメンテーションとインスタンスアソシエーションを一緒に行うことができる。
本稿では,隣接するフレームの時間的インスタンス一貫性とグローバルな時間的コンテキストの両方をモデル化するために,フレーム間リカレントアテンションを用いた一貫したエンドツーエンドビデオインスタンスセグメンテ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） (Tue, 14 Jun 2022 17:22:55 GMT)
AnimeSR: Learning Real-World Super-Resolution Models for Animation
Videos [23.7] 本稿では,アニメーションビデオにおける実世界のビデオ超解像(VSR)の問題について検討し,実用的アニメーションVSRの3つの重要な改善点を明らかにする。
そこで本研究では,実際の低品質アニメーションビデオからこのような基本演算子を学習し,学習した演算子を劣化生成パイプラインに組み込むことを提案する。
提案手法であるAnimeSRは,実世界の低品質アニメーション映像を効果的かつ効率的に復元し,従来の最先端の手法よりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:57:11 GMT)
Stability of image reconstruction algorithms [23.5] 画像再構成アルゴリズムのロバストさと安定性は、最近精査されている。
この結果は、それぞれ$L_p(Omega)$関数空間によく一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 19:40:43 GMT)
Knowledge Graph Construction and Its Application in Automatic Radiology
Report Generation from Radiologist's Dictation [22.9] 本稿では,情報抽出(IE)やドメイン固有知識グラフ(KG)といったNLP技術を用いて,放射線技師の指示から放射線学レポートを自動的に生成する手法について述べる。
本研究では,ルールベース,パターンベース,辞書ベースの手法と語彙意味的特徴を組み合わせた情報抽出パイプラインを構築し,エンティティと関係を抽出する。
意味的類似度指標を用いて評価した病理的記述を生成し,金の標準的な病理学的記述と97%の類似性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 03:14:46 GMT)
SBERT studies Meaning Representations: Decomposing Sentence Embeddings
into Explainable AMR Meaning Features [22.8] 非常に効果的な類似度メトリクスを作成しながら、評価の解釈可能な根拠を提供します。
まず、キーセマンティック・ファセットに対する文の類似性を測るAMRグラフメトリクスを選択します。
第二に、これらのメトリクスを用いてセマンティックな構造化文BERT埋め込みを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:37:18 GMT)
Efficient Decoder-free Object Detection with Transformers [22.2] 視覚変換器(ViT)は、物体検出アプローチのランドスケープを変化させている。
本稿では,デコーダフリー完全トランス(DFFT)オブジェクト検出器を提案する。
DFFT_SMALLは、トレーニングおよび推論段階で高い効率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 13:22:19 GMT)
A Survey of Automated Data Augmentation Algorithms for Deep
Learning-based Image Classication Tasks [21.6] データ駆動技術であるディープモデルは、大量の正確なラベル付きトレーニングデータを必要とします。
Data Augmentation (DA)は、オリジナルのサンプルから新しいイメージを人工的に生成することができる。
データ拡張戦略はデータセットによって異なり、さまざまなデータ型がモデルのトレーニングを容易にするために異なる拡張を必要とする可能性がある。
AutoDAモデルの目的は、モデルの性能向上を最大化できる最適なDAポリシーを見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 01:40:09 GMT)
CHQ-Summ: A Dataset for Consumer Healthcare Question Summarization [21.3] 我々は1507のドメイン専門家によるアノテートされた消費者健康問題とそれに対応する要約を含む新しいデータセットであるCHQ-Summを紹介した。
データセットはコミュニティの質問応答フォーラムから派生したものだ。
我々は,複数の最先端要約モデル上でデータセットをベンチマークし,データセットの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 03:49:03 GMT)
Asymmetric Dual-Decoder U-Net for Joint Rain and Haze Removal [21.3] 現実のシナリオでは、雨とヘイズ(しばしば共起する共通の気象現象)は、シーンイメージの明快さと質を大幅に低下させる。
本稿では、上記の課題に対処するため、新しいディープニューラルネットワーク、Asymmetric Dual-Decoder U-Net(ADU-Net)を提案する。
ADU−Netは、汚染残留物とシーン残留物の両方を生成し、シーン情報の忠実性を維持しつつ、雨とヘイズを効率的に除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 12:50:41 GMT)
Astock: A New Dataset and Automated Stock Trading based on
Stock-specific News Analyzing Model [21.1] 我々はNLP支援株自動取引アルゴリズムを体系的に研究するプラットフォームを構築した。
それぞれの株について財務的なニュースを提供する。
私たちは各株に様々な株価要因を提供します。
より財務的な指標からパフォーマンスを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 05:55:23 GMT)
CorticalFlow$^{++}$: Boosting Cortical Surface Reconstruction Accuracy,
Regularity, and Interoperability [19.8] このタスクを数時間から数秒に短縮するために、改良されたディープラーニングアプローチが導入されている。
本稿では,既存の表面分析ツールとの相互運用性と精度向上のための3つの改良点を提案する。
提案した変更は、再構成時間とGPUメモリ要件をほとんど変更することなく、より幾何的精度と表面の規則性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 05:23:23 GMT)
A Survey on Uncertainty Reasoning and Quantification for Decision
Making: Belief Theory Meets Deep Learning [19.1] 不確実性に関する深い理解は、不確実性の下で効果的な決定を行うための第一歩です。
深層/機械学習は高次元データ処理に関わる複雑な問題を解決するために大いに活用されてきた。
しかし,ML/DLでは,様々な不確実性の推論と定量化がほとんど行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 01:55:03 GMT)
Exploring Representation of Horn Clauses using GNNs [19.0] Constrained Horn Clauses (CHC) は、プログラム検証問題の標準的な表現である。
プログラムの特徴を学習するための新しいハイパーグラフニューラルネットワーク(R-HyGNN)アーキテクチャを提案する。
R-HyGNNは、検証問題を導くための複雑なプログラム機能をキャプチャできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:02:17 GMT)
Stein Variational Goal Generation For Reinforcement Learning in Hard
Exploration Problems [18.6] マルチゴール強化学習は近年,多くの研究関心を集めている。
エージェントが現在の能力にトレーニングタスクを適応させることで学習を支援するために,Stein Variational Goal Generation (SVGG)を提案する。
目標空間における成功カバレッジの観点から,本手法の性能を実測問題に対する最近の最先端のRL法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:03:17 GMT)
Task Transfer and Domain Adaptation for Zero-Shot Question Answering [18.2] 我々は、ソースドメインデータに対する教師付き事前トレーニングを使用して、ドメイン固有の下流タスクにおけるサンプルの複雑さを減らします。
タスク転送とドメイン適応を組み合わせることで、ドメイン固有読解タスクのゼロショット性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 09:10:48 GMT)
Continual-Learning-as-a-Service (CLaaS): On-Demand Efficient Adaptation
of Predictive Models [17.8] 機械学習ベースのアプリケーションを構築したい企業にとって、将来の2つのトレンドは、リアルタイムの推論と継続的な更新である。
本稿では,これらの課題に対処するため,新しいソフトウェアサービスと継続的学習・アズ・ア・サービス(CL)と呼ばれるモデル配信基盤を定義した。
オンプレミスソリューションなしで、効率的でステートフルで使いやすい方法で、データサイエンティストのためのモデル更新とバリデーションツールをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 16:22:54 GMT)
Understanding Narratives through Dimensions of Analogy [17.7] アナロジカル推論は、人間が二つの状況を接続し、その知識を慣れ親しんだものから新しいものへと一般化する強力なツールである。
アナログによる推論の可能性を持つ現代のスケーラブルなAI技術は、比例アナロジーの特別なケースにのみ適用されている。
本稿では,(1)認知科学研究の熟達した知見に基づいて6次元のアナロジーを形式化し,(2)それぞれの次元でファブルのコーパスを注釈し,(3)AI技術のスケーラブルな評価を可能にする複雑さを増す4つのタスクを定義することによって,ギャップを埋めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:56:26 GMT)
A theory of learning with constrained weight-distribution [17.5] 構造情報を制約として組み込んだニューラルネットワークにおける学習の統計力学的理論を開発する。
我々は,確率分布のワッサーシュタイン空間における測地流として,我々のアルゴリズムのトレーニングを解釈できることを示した。
我々の理論とアルゴリズムは、ウェイトに関する事前知識を学習に取り入れる新しい戦略を提供し、ニューラルネットワークの構造と機能の間の強力な関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 00:43:34 GMT)
Grad-GradaGrad? A Non-Monotone Adaptive Stochastic Gradient Method [17.3] そこで我々はGradaGradを紹介した。GradaGradとは,分母の蓄積によって自然に学習率を向上または縮小する手法である。
AdaGradと同様の収束率を示し、実験により非モノトン適応能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:55:27 GMT)
Label-enhanced Prototypical Network with Contrastive Learning for
Multi-label Few-shot Aspect Category Detection [17.2] マルチラベルアスペクトカテゴリ検出は、与えられたレビュー文に複数のアスペクトカテゴリを含むことを可能にする。
複数ラベルの複数ショットのアスペクトカテゴリー検出のための新しいラベル強化ネットワーク(LPN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 02:37:44 GMT)
Recurrent Transformer Variational Autoencoders for Multi-Action Motion
Synthesis [17.2] 任意の長さの多動作人間の動作列を合成する問題を考察する。
既存のアプローチでは、単一のアクションシナリオでモーションシーケンス生成をマスターしているが、多アクションおよび任意の長さのシーケンスに一般化できない。
本稿では,リカレントトランスの豊かさと条件付き変分オートエンコーダの生成豊かさを活用する,新しい効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:40:16 GMT)
Towards a Solution to Bongard Problems: A Causal Approach [17.1] ボンガード問題(BP)は、現在の強力なモデルによってまだ襲撃されていない数少ないAI歴史の要塞の1つである。
本稿では、BPに関する研究を復活させるため、因果関係とAI/MLの交点から近代的手法を用いた体系的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 22:53:36 GMT)
Tearing Apart NOTEARS: Controlling the Graph Prediction via Variance
Manipulation [17.1] 対象の分散攻撃で結果のグラフを制御できることが示される。
特に,対象の分散攻撃によって得られたグラフを制御できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 22:53:05 GMT)
Machines Explaining Linear Programs [17.1] ニューラルネットワークを説明する属性法を線形プログラムに拡張する。
これらの手法はモデル入力に対する関連スコアを提供することでモデルを説明する。
また,摂動に基づく帰属法をLPに適用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 22:52:25 GMT)
Can Foundation Models Talk Causality? [17.1] 財団のモデルは、コミュニティを2つのキャンプに分けて、熱い議論が続いている。
これらの大規模言語モデルによって因果表現がどの程度捉えられるかを調べることで、進行中の哲学的対立を解決するための謙虚な努力を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 22:54:09 GMT)
Attributions Beyond Neural Networks: The Linear Program Case [17.1] リニアプログラム(LP)は、機械学習におけるビルディングブロックの1つであり、学習システムにおける差別化の最近の進歩を後押ししてきた。
我々は、ニューラルネットワークシステム用に設計された説明可能な人工知能(XAI)からの帰属法の適用を正当化するLPのニューラルエンコーディングを検討するアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 23:08:43 GMT)
Bandwidth Enables Generalization in Quantum Kernel Models [16.9] 近年の研究では、量子モデルの一般化は、量子特徴空間の指数的サイズによって妨げられていることが示されている。
帯域幅の変化は,任意の対象関数への一般化が不可能なモデルから,適切に整合した目標に対する適切な一般化へと導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:41:08 GMT)
Deep Isolation Forest for Anomaly Detection [16.6] 孤立林(iForest)は近年、おそらく最も人気のある異常検知器として出現している。
本稿では,iForest, deep isolation forestの新たな拡張について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 05:47:07 GMT)
Monitoring Urban Forests from Auto-Generated Segmentation Maps [16.5] 本研究では, リモートセンシングデータに基づいて, 都市林の分布を定量化するための弱監督手法を提案する。
概念実証として、ニューヨーク市コニーアイランド(ニューヨーク市)の都市林に対するハリケーン・サンディの影響を察知し、ニューヨーク市ブルックリン区の都市空間に対する影響の少ないことを言及する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 16:06:58 GMT)
Flatten the Curve: Efficiently Training Low-Curvature Neural Networks [16.1] 非線型性の度合いをエンコードする数学的量である曲率を考える。
標準モデルよりも大幅に低い曲率が得られる低曲率ニューラルネットワーク(LCNN)を実証する。
私たちのアプローチは使いやすく、既存のニューラルネットワークモデルに簡単に組み込むことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:09:04 GMT)
Category-Agnostic 6D Pose Estimation with Conditional Neural Processes [15.9] 未知物体の6次元ポーズ推定のためのメタラーニング手法を提案する。
我々は、条件付きニューラルプロセスに基づくメタラーニングアプローチを用いて、エンコーダを訓練し、潜在表現におけるオブジェクトのテクスチャと幾何学をキャプチャする。
次に、遅延表現をメタトレーニングされたデコーダで同時に使用して、新しい画像におけるオブジェクトの6Dポーズを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:46:09 GMT)
Turning a Curse Into a Blessing: Enabling Clean-Data-Free Defenses by
Model Inversion [15.8] トレーニング済みモデルにおける潜在的なセキュリティ脆弱性を軽減するアルゴリズムフレームワークを導入する。
フレームワークのリバースエンジニアリングは、所定の事前訓練されたモデルからサンプリングされる。
得られた合成サンプルは、さまざまな防御を行うためにクリーンデータの代わりに使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:32:04 GMT)
Federated Multi-organ Segmentation with Partially Labeled Data [15.0] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、さまざまなデータオーナ間でデータを共有することなく、大規模な分散学習を可能にする、新たなパラダイムである。
実際には、各臨床部位は他の部位と部分的にまたは全く重複しない特定の臓器にのみ注釈を付けることができる。
本研究は, フェデレーション型マルチエンコードU-Net (Fed-MENU) 法を多臓器セグメンテーションに適用することにより, この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:34:40 GMT)
FETILDA: An Effective Framework For Fin-tuned Embeddings For Long
Financial Text Documents [14.3] 本稿では,長い文書をチャンクに分割し,事前学習したLMを用いてチャンクをベクトル表現に処理・集約するディープラーニングフレームワークを提案し,実装する。
我々は、米国銀行からの10-Kの公開開示レポートの収集と、米国企業が提出した別のレポートのデータセットについて、我々の枠組みを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 16:14:14 GMT)
Combining Counterfactuals With Shapley Values To Explain Image Models [13.7] 我々は、反事実を生成し、Shapley値を推定するパイプラインを開発する。
我々は強い公理的保証を持つ対照的で解釈可能な説明を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 18:23:58 GMT)
Improve Ranking Correlation of Super-net through Training Scheme from
One-shot NAS to Few-shot NAS [13.4] ワンショットNASから少数ショットNASへのステップバイステップトレーニングスーパーネットスキームを提案する。
トレーニングスキームでは,まず1ショットでスーパーネットを訓練し,次にスーパーネットの重みを解体する。
CVPR20223th Lightweight NAS Challenge Track1では4位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 03:07:09 GMT)
Med-DANet: Dynamic Architecture Network for Efficient Medical Volumetric
Segmentation [13.2] 我々は,Med-DANetという動的アーキテクチャネットワークを提案し,効率的な精度と効率のトレードオフを実現する。
入力された3次元MRIボリュームのスライス毎に,提案手法は決定ネットワークによってスライス固有の決定を学習する。
提案手法は, 従来の3次元MRI脳腫瘍セグメント化法と比較して, 同等あるいは良好な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 03:25:58 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Exact Combinatorial Optimization:
Learning to Branch [13.0] 本稿では、強化学習(RL)パラダイムを用いた最適化において、データラベリングと推論の問題を解決するための新しいアプローチを提案する。
我々は模倣学習を用いてRLエージェントをブートストラップし、PPO(Proximal Policy)を使用してグローバルな最適なアクションを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 16:35:58 GMT)
RoSGAS: Adaptive Social Bot Detection with Reinforced Self-Supervised
GNN Architecture Search [12.6] ソーシャルボットは、人間のように振る舞おうとするソーシャルネットワーク上の自動アカウントである。
本稿では,新しいGNNアーキテクチャ検索フレームワークであるRoSGASを提案する。
我々は異種情報ネットワークを利用して、アカウントメタデータ、関係性、行動特徴、コンテンツ特徴を活用することで、ユーザ接続性を示す。
5つのTwitterデータセットの実験によると、RoSGASは精度、トレーニング効率、安定性の点で最先端のアプローチを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 11:12:02 GMT)
Exploring evolution-based & -free protein language models as protein
function predictors [12.4] 大規模タンパク質言語モデル(PLM)はタンパク質予測タスクの性能を改善した。
ESM-1b(単一配列)、MSA-Transformer(複数配列アライメント)、Evoformer(構造)の3つのPLMの表現能力について検討する。
i) αFoldの一部として訓練されたEvoformerは、タンパク質の機能を予測できる表現を生成するか?
我々はこれらのモデルを、新しい洞察と結論と共に実証的研究によって比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 03:56:10 GMT)
DeepRecon: Joint 2D Cardiac Segmentation and 3D Volume Reconstruction
via A Structure-Specific Generative Method [12.3] 本稿では,複数の臨床的に不可欠な結果を生成する,エンドツーエンドの潜在空間ベースのフレームワークであるDeepReconを提案する。
本手法は,心構造に対する正確な意味情報を含むシネ画像の最適潜時表現を同定する。
特に,本モデルでは,正確な意味情報と心構造のセグメンテーションを併用して合成画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:46:11 GMT)
Adversarial Vulnerability of Randomized Ensembles [12.1] ランダム化アンサンブルは、通常のATモデルよりも、知覚不能な逆方向の摂動に対して脆弱であることを示す。
本稿では,適応PGDが実現しなかった場合においても,ランダムアンサンブルを再現できる理論的・効率的な攻撃アルゴリズム(ARC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:37:58 GMT)
Transfer Learning for Rapid Extraction of Thickness from Optical Spectra
of Semiconductor Thin Films [11.9] 厚みMLは分光反射と透過から膜厚を急速に抽出する。
厚みMLは2段階のプロセスで6つのペロブスカイト試料から膜厚を抽出できることを実証した。
その結果, トレーニング前の厚み平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)は5～7%, 実験用厚みMAPEは6～19%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 16:26:15 GMT)
SpecNet2: Orthogonalization-free spectral embedding by neural networks [11.7] 本稿では、スペクトル埋め込みを計算するために、SpecNet2と呼ばれる新しいニューラルネットワークアプローチを提案する。
SpecNet2はまた、グラフ親和性行列の行と列のサンプリングを分離できる。
シミュレーションデータと画像データセット上でのSpecNet2の性能改善と計算効率を数値実験により実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:19:10 GMT)
MACQ: A Holistic View of Model Acquisition Techniques [11.5] 本稿では,アクションモデル獲得空間の包括的特徴と,自動アクションモデル獲得のための統合フレームワークを提案する。
この分野における画期的なアプローチのいくつかを再実装し、すべての技術の特徴は、残る研究機会について深い洞察を与えてくれます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 00:18:12 GMT)
COVIDHunter: COVID-19 pandemic wave prediction and mitigation via
seasonality-aware modeling [11.4] 我々は、柔軟で正確な新型コロナウイルス感染シミュレーションモデルであるCOVIDHunterを紹介した。
新型コロナウイルスによる毎日の感染者数、入院数、死亡数を予測する。
ケーススタディでは、2022年1月26日にピークとなる、致命的な新しい波を経験していると見積もられています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:48:13 GMT)
Confidence-Guided Unsupervised Domain Adaptation for Cerebellum
Segmentation [11.2] 小脳の包括的高分解能アトラスの欠如は、正常な脳機能と疾患に対する小脳の関与の研究を妨げている。
本稿では、まずアレン脳小脳をBigBrainと視覚的類似性を共有する空間に転送する2段階のフレームワークを提案する。
次に、自信マップを用いた自己学習戦略を導入し、ノイズの多い擬似ラベルからモデル学習を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 16:12:46 GMT)
Ask to Know More: Generating Counterfactual Explanations for Fake Claims [11.1] 本稿では,あるニュースがなぜ偽物と認識されたのかを理解するために,事実チェック予測を反実的説明を用いて解明することを提案する。
この研究では、偽ニュースの反実的な説明を生成するには、良い質問、矛盾の発見、適切な推論の3つのステップがある。
以上の結果から,提案手法は最先端の手法と比較して,最も有用な説明が得られたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 05:16:10 GMT)
Self-critiquing models for assisting human evaluators [11.1] 我々は、行動クローンを用いて自然言語批判(自然言語批判コメント)を書くために、大きな言語モデルを微調整する。
トピックベースの要約タスクでは、私たちのモデルによって書かれた批判は、人間が見逃したであろう要約の欠陥を見つけるのに役立ちます。
より大きなモデルはより有用な批評を書くことができ、ほとんどのタスクでは、批判しにくいアウトプットがあるにもかかわらず、自己批判の方が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 01:16:24 GMT)
On Finite-Sample Identifiability of Contrastive Learning-Based Nonlinear
Independent Component Analysis [11.0] この研究は GCL ベースの nICA の有限サンプル識別可能性解析を行う。
本フレームワークは, GCL損失関数の特性, 統計解析, 数値微分を加味したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 04:59:08 GMT)
Online Easy Example Mining for Weakly-supervised Gland Segmentation from
Histology Images [10.8] 病理組織像からのAI支援腺分節法の開発は, 自動診断と予後に重要である。
コンピュータビジョンにおける既存の弱教師付きセマンティックセマンティックセマンティクス法は、腺セマンティクスの変性結果を達成する。
信頼性の高い監視信号に着目したオンライン簡易事例マイニング(OEEM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:53:03 GMT)
DoWhy-GCM: An extension of DoWhy for causal inference in graphical
causal models [10.8] 我々は、グラフィカル因果モデルを利用するDoWhy Pythonライブラリの拡張であるDoWhy-GCMを紹介する。
ユーザーは、外れ値の根本原因の特定や分布の変化など、幅広い因果関係の質問をすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 13:13:19 GMT)
Interpretable Gait Recognition by Granger Causality [10.6] グラフィカル・グランガー因果推論による歩行系列の解釈可能な特徴表現を提案する。
実験により、GGMは最も差別的な関節相互作用を検出できることが示された。
提案したGGMモデルは、キネシオロジーにおける歩行分析やビデオ監視における歩行認識のための補完ツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 09:39:16 GMT)
Overparametrized linear dimensionality reductions: From projection
pursuit to two-layer neural networks [10.4] $mathbbRd$に$n$のデータポイントのクラウドが与えられると、$mathbbRd$の$m$次元部分空間へのすべての射影を考える。
この確率分布の集まりは、$n,d$が大きくなるとどのように見えるか?
この極限の低次元射影として生じる $mathbbRm$ の確率分布の集合の α$ を $mathscrF_m で表すと、$mathscrF_ に新たな内界と外界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 00:07:33 GMT)
ULTRA: Uncertainty-aware Label Distribution Learning for Breast Tumor
Cellularity Assessment [10.3] 腫瘍細胞性自動推定のための不確実性認識ラベルdisTRibution leArning (ULTRA) フレームワークを提案する。
提案したULTRAは、まず単一値のTCラベルを離散ラベルに変換し、全ての可能なTCラベル間のあいまいさを効果的にモデル化した。
このネットワークは、予測されたTCラベル分布と地上のTCラベル分布のKulback-Leibler分散を最小化することにより、TCラベル分布を学習した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 06:29:46 GMT)
ABCinML: Anticipatory Bias Correction in Machine Learning Applications [10.0] そこで本研究では,アルゴリズムがバイアスを緩和するための予測動的学習手法を提案する。
複数の実世界のデータセットに対する実験の結果は、このアプローチが予測バイアス補正を約束していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 16:26:10 GMT)
Formalizing Human Ingenuity: A Quantitative Framework for Copyright
Law's Substantial Similarity [9.6] 米国の著作権法における中心的な概念は、原本と(法的に)派生した作品との相当な類似性を判断することである。
この研究は、実際の類似性パズルの重要な部分は、理論計算機科学にインスパイアされたモデリングに修正可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 23:13:06 GMT)
How are policy gradient methods affected by the limits of control? [9.1] 制御理論的制約の観点から政策勾配法について検討する。
我々の主な結果は、ドイルの意味での不条件線型系が必然的にノイズ勾配推定に繋がるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:00:28 GMT)
A Multi-task Framework for Infrared Small Target Detection and
Segmentation [9.0] 赤外線小ターゲット検出とセグメンテーションの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。
UNetをバックボーンとして、解像度とセマンティック情報を維持するために使用しています。
我々は、赤外線小ターゲット検出とセグメンテーションのためのマルチタスクフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 15:43:34 GMT)
Exploring speaker enrolment for few-shot personalisation in emotional
vocalisation prediction [9.0] エンロラメントのエンコーダは ターゲットスピーカーの 2つの未ラベルのサンプルを使って 感情エンコーダの出力を調整する
2つのエンコーダは、補助的な感情や/または話者情報を忘れたり学習したりするためにガイドされる。
私たちのベストなアプローチは、ExVo Few-Shot開発セット上でのパーソナライズで$650のパーソナライズを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:15:16 GMT)
TriHorn-Net: A Model for Accurate Depth-Based 3D Hand Pose Estimation [8.9] TriHorn-Netは、ディープイメージのポーズ推定精度を改善するために、特定のイノベーションを使用する新しいモデルである。
第1の革新は、深度画像空間における2次元関節位置推定への3次元手ポーズ推定の分解である。
第2のイノベーションはPixDropoutで、私たちの知る限り、手深度画像のための最初の外見に基づくデータ拡張手法です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 19:08:42 GMT)
Scaling ResNets in the Large-depth Regime [8.9] Deep ResNetは、複雑な機械学習タスクで最先端の結果を達成するために認識されている。
これらのアーキテクチャの顕著なパフォーマンスは、勾配の消滅や爆発を避けるために慎重に設計する必要があるトレーニング手順に依存しています。
この問題を緩和する方法については合意が得られていないが、広く議論されている戦略は、各レイヤの出力を$alpha_L$でスケーリングすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 15:49:10 GMT)
Resolution Limits of Non-Adaptive 20 Questions Search for a Moving
Target [8.8] 本研究では,初期位置と速度の不明な単位立方体上での移動対象の非適応探索戦略を,一様定速度モデルの下で検討する。
非漸近的および有界性を導出することにより、最適な非適応的クエリ手順の最小解を有限個のクエリで特徴付ける。
この結果を証明するために、チャネル符号化、有限ブロック長情報理論からのアイデアの借用、および量子化された対象軌道の数に基づく構成境界について、現状の問題点を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 02:20:05 GMT)
Learning Behavior Representations Through Multi-Timescale Bootstrapping [8.5] 本稿では,行動のマルチスケール表現学習モデルであるBootstrap Across Multiple Scales (BAMS)を紹介する。
まず,異なる地形タイプをナビゲートする四足歩行のデータセットに本手法を適用し,そのモデルが行動の時間的複雑さを捉えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:57:55 GMT)
Measuring Inconsistency in Declarative Process Specifications [8.0] 古典論理学の既存の矛盾度尺度は、一般には意味のある矛盾度評価を提供することができない。
不整合測定の枠組みとして,新たにパラ一貫性セマンティクスを提案する。
本稿では,これらの手法を宣言的プロセスモデルに適用し,導入したアプローチの計算複雑性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 18:08:49 GMT)
A Pattern Matching-Based Framework for Quantum Circuit Rewriting [7.7] 我々はQRewritingと呼ばれる量子回路を書き換えるためのパターンマッチングベースのフレームワークを提案する。
記号列を用いた量子回路の新しい表現を利用する。
本稿では,基本最適化のためのルールライブラリを開発し,ArithmeticとToffoliのベンチマークを$G_IBM$ゲートセットから$G_Sur$ゲートセットに書き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:40:06 GMT)
CNN-based Classification Framework for Tissues of Lung with Additional
Information [7.5] 間質性肺疾患(Interstitial lung disease)は、肺胞炎や肺線維症を特徴とする異種性疾患の大規模なグループである。
これまでの研究は、間質性肺疾患の分類において驚くべき結果をもたらした。
本研究では,新たな情報を持つ畳み込みニューラルネットワークに基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 09:06:09 GMT)
Edge Security: Challenges and Issues [7.3] エッジコンピューティングは、データ処理サービスを、データが生成されるネットワークエッジにシフトする。
本稿では,ハードウェア層からシステム層にまたがるエッジネットワークアーキテクチャから発生するセキュリティの脅威と脆弱性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:49:48 GMT)
Severe Damage Recovery in Evolving Soft Robots through Differentiable
Programming [7.2] そこで我々は,神経細胞オートマトンに基づくシステムを提案する。そこでは,ロボットが進化し,勾配に基づくトレーニングによって損傷から形態を再生する能力を与える。
結果として生じる神経細胞オートマトンは、深刻な形態的損傷を受けた後でも80%以上の機能を回復できる仮想ロボットを成長させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:05:42 GMT)
Learning self-calibrated optic disc and cup segmentation from
multi-rater annotations [7.1] マルチレータアノテーションからOD/OCセグメンテーションを学習する新しいニューラルネットワークフレームワークを提案する。
提案手法は,両タスクの相互改善を実現し,最終的に改良されたセグメンテーション結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 06:32:11 GMT)
A Stochastic Proximal Method for Nonsmooth Regularized Finite Sum
Optimization [7.0] スパースサブ構造を検索するために,非滑らかな正規化を伴うディープニューラルネットワークをトレーニングする問題を考察する。
我々は、収束と最悪のケースの複雑さが勾配のリプシッツ定数の知識や近似なしで確立されるSR2と呼ばれる新しい解法を導出する。
CIFAR-10とCIFAR-100で訓練されたネットワークインスタンスの実験により、SR2はProxGENやProxSGDのような関連する手法よりも常に高い空間性と精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 00:28:44 GMT)
Four Years of FAccT: A Reflexive, Mixed-Methods Analysis of Research
Contributions, Shortcomings, and Future Prospects [7.0] 社会技術システムに対する公正性、説明責任、透明性(FAccT)は近年研究の活発な領域となっている。
本研究の目的は、FAccTの活動に光を当て、貢献をより大きなポジティブな影響に翻訳する大きなギャップと機会を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:38:05 GMT)
Nonequilibrium work distributions in quantum impurity system-bath mixing
processes [7.0] 量子不純物系-バス混合プロセスにおける作業分布を正確に評価する手法を開発した。
我々の結果は、ジャジンスキーの等式とクルックスの関係を正確に再現するだけでなく、大きな偏差に関する豊富な情報も明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:29:39 GMT)
Safe Output Feedback Motion Planning from Images via Learned Perception
Modules and Contraction Theory [7.0] 本稿では、実行時の安全性と目標到達性を保証する不確実な制御-アフィン非線形システムのクラスを示す。
我々は、観測から状態のサブセットを逆転させようとする知覚システムを訓練し、知覚誤差の上限を推定する。
次に、収縮理論を用いて安定化状態フィードバックコントローラと収束状態オブザーバを設計する。
この制御器が動的および不正確な状態推定における誤差を受ける場合、軌道追従誤差を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 02:03:27 GMT)
Computational linguistics and Natural Language Processing [6.7] この章は、計算言語学の手法の紹介であり、翻訳の実践と研究への応用に焦点をあてている。
翻訳の文脈における言語データの収集、記憶、索引付け、分析のための計算モデル、方法、ツールを網羅し、この分野における主要な方法論的問題と課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:43:42 GMT)
AuxMix: Semi-Supervised Learning with Unconstrained Unlabeled Data [6.6] 我々は,現在最先端のSSLアルゴリズムが,ラベルなし補助データの存在下での性能低下に悩まされていることを示す。
ラベル付き集合にセマンティックに似ていない補助データを隠すために,自己教師付き学習タスクを活用して汎用的な特徴を学習するアルゴリズムであるAuxMixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 16:25:20 GMT)
Chiral SQUID-metamaterial waveguide for circuit-QED [6.2] キラルなメタマテリアルとして1Dジョセフソンマイクロ波導波路を設計する手法を提案する。
我々はマルコフ量子力学と非マルコフ量子力学を解析し、超伝導量子ビットが光子を一方向で散逸させることを発見した。
我々の研究は、サーキットQEDプラットフォームにおける一方向光子輸送を実現するSQUIDメタマテリアルを活用する可能性を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 03:45:41 GMT)
Automated image analysis in large-scale cellular electron microscopy: A
literature survey [6.1] 本稿では, 自動計算機技術の現状と, セルEMの構造解析における大きな課題について概説する。
バイオメディカル画像解析のために過去5年間に開発された高度なコンピュータビジョン,ディープラーニング,ソフトウェアツールについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:57:49 GMT)
Universally Expressive Communication in Multi-Agent Reinforcement
Learning [6.1] 与えられた通信プロトコルが任意のポリシーを表現できるかどうかという問題を考察する。
標準のGNNアプローチは表現能力に十分制限されているため,(1)一意なエージェントIDと(2)ランダムノイズによるエージェント観察の増強を検討する。
我々は,これらの手法が普遍的に表現力のあるコミュニケーションをいかに生み出すかの理論分析を行い,同一のエージェントに対する任意の行動群を対象とすることができることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 11:16:33 GMT)
Learning the Structure of Large Networked Systems Obeying Conservation
Laws [5.9] ネットワーク系における保存法則は、$X = B* Y$という形のバランス方程式としてモデル化することができる。
いくつかの実用的なシステムでは、ネットワーク構造はよく知られておらず、データから推定する必要がある。
高次元状態におけるこの問題に対する新たな$ell_1$-regularized maximum max 推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 18:16:52 GMT)
Explainable expected goal models for performance analysis in football
analytics [5.8] 本報告では,2014-15年と2020-21年の7シーズンから315,430発のショットをトレーニングした,欧州サッカーリーグのトップ5のゴールモデルを提案する。
我々の知る限りでは、この論文は、プロファイルを集約した説明可能な人工知能ツールの実用的な応用を実証した最初の論文である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 23:56:03 GMT)
A General Framework for the Representation of Function and Affordance: A
Cognitive, Causal, and Grounded Approach, and a Step Toward AGI [5.6] 機能を扱う一般的なフレームワークは、人工知能を達成するための大きなステップである。
このフレームワークは、概念依存と呼ばれる表現フレームワークを意味する汎用言語の拡張に基づいて開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:51:05 GMT)
Measuring Representational Harms in Image Captioning [5.5] 本稿では,5種類の表現的害を測定するための一連の手法と,その結果を述べる。
我々の目標は、この画像キャプションシステムを評価することではなく、基準的基礎計測技術を開発することであった。
測定手法の根底にある仮定を議論し、それが持たないことを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 21:08:01 GMT)
Self-Supervised Pretraining for Differentially Private Learning [5.3] 自己教師付き事前学習(SSP)は、差分プライバシー(DP)を用いたディープラーニングのためのスケーラブルなソリューションである
我々は,SSPが生成する特徴を1つの画像だけに示すことで,同一のプライバシー予算下での非学習手作り機能よりも,プライベートな分類器がはるかに優れた実用性を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 19:30:23 GMT)
Energy Flows: Towards Determinant-Free Training of Normalizing Flows [5.2] 本研究では,2サンプル試験にインスパイアされた流路の非決定的学習手法を提案する。
エネルギー目的は、ランダムな射影に基づく効率的な推定器を許容する適切なスコアリング規則の多次元拡張である。
我々は,高速な生成と後部推論を維持しながら,エネルギーフローが競争力のある生成モデル性能を実現することを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:01:08 GMT)
Benefits of Additive Noise in Composing Classes with Bounded Capacity [5.1] 我々は、$mathcalH$で構成する前に$mathcalF$の出力に少量のガウスノイズを加えることで、$mathcalH circ mathcalF$を効果的に制御できることを示した。
MNISTデータセットの予備的な実験結果は、既存の一様境界よりも改善するために必要なノイズの量は数値的に無視可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 22:57:02 GMT)
Evaluating histopathology transfer learning with ChampKit [5.1] 病理組織学は様々ながんの診断における金の基準である。
近年のコンピュータビジョンの進歩、特に深層学習は、病理画像の解析に役立っている。
各タスクの最先端技術は、ImageNet上のイメージ分類のために事前訓練されたベースアーキテクチャを使用することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:00:17 GMT)
Modular Commutators in Conformal Field Theory [5.0] モジュラー整流器は、キラル中心電荷と共形交叉比にのみ依存することを示す。
本稿では,AdS/CFT対応の特定の望ましい状態におけるモジュラーコンピュテータの幾何学的双対を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:34:52 GMT)
Solving the capacitated vehicle routing problem with timing windows
using rollouts and MAX-SAT [4.9] 車両ルーティングはNPハード最適化問題のよく知られたクラスである。
最近の強化学習の取り組みは有望な代替手段である。
本稿では,強化学習,政策展開,満足度を組み合わせたハイブリッドアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 06:27:09 GMT)
Characterizing and Tuning Exceptional Points Using Newton Polygons [4.8] 例外点の特徴付けとチューニングのためのフレームワークとして,ニュートン多角形法を紹介した。
私たちの研究は、例外的な物理学を理解し、チューニングするための分析的なレシピを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 03:27:30 GMT)
Explainable AI for High Energy Physics [4.6] 説明可能なAI(xAI)メソッドは、ニューラルネットワークとデータとの関係を決定するのに有用である。
本稿では,高エネルギー物理学における問題文脈におけるxAI手法の活用の可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 06:46:15 GMT)
Two-terminal source coding with common sum reconstruction [4.5] 共通サム再構成(CSR)を用いた2次元音源符号化の問題点について述べる。
2つの関係したソースの1つにアクセス可能な2つの端末を考える。両端末は、平均歪み制約の下で2つのソースの和を再構築したい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 16:50:20 GMT)
Applications of Generative Adversarial Networks in Neuroimaging and
Clinical Neuroscience [4.4] GAN(Generative Adversarial Network)は,多くの分野において有効なディープラーニングモデルである。
GANは、空間的に複雑で非線形で、潜在的に微妙な病気効果を捉える能力を増強している。
本総説では, 各種神経疾患のイメージング研究におけるGANの応用について, 既存の文献を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 18:10:00 GMT)
An Experimental Investigation of Part-Of-Speech Taggers for Vietnamese [4.2] 自然言語処理(NLP)におけるPOSタグ付けの役割
我々は、広く使われている2つのツールキットであるClearNLPとStanford POS Taggerの技術を活用し、ベトナム向けの2つの新しいPOSタグを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:07:28 GMT)
MBGDT:Robust Mini-Batch Gradient Descent [4.1] 本研究では,ベイズ回帰や勾配降下といった基礎学習者による新たな手法を導入し,モデルの脆弱性を解消する。
ミニバッチ勾配降下はより堅牢な収束を可能にするため、ミニバッチ勾配降下法(Mini-Batch Gradient Descent with Trimming (MBGDT))を提案する。
提案手法は,提案手法を設計データセットに適用した場合に,最先端性能を示し,複数のベースラインよりも堅牢性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 19:52:23 GMT)
Towards Goal, Feasibility, and Diversity-Oriented Deep Generative Models
in Design [4.1] 我々は、パフォーマンス、実現可能性、多様性、目標達成を同時に最適化する最初のDeep Generative Modelを提案する。
異なるデータ型のスキュー・マルチモーダルデータを用いた多目的自転車フレーム設計問題に対して, 提案手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:57:23 GMT)
Open-Ended Learning Strategies for Learning Complex Locomotion Skills [4.0] 複雑な設定に移行する前に、単純な設定でトレーニングエージェントがトレーニングプロセスを改善することが示されている。
我々は、より複雑なエージェントを3次元の複雑な地形で効率的に歩けるように訓練するために、拡張ペアオープンエンドトレイルブラザー(ePOET)アプローチを適用した。
実験の結果,新たに生成された3次元地形は,学習の指導に十分な多様性と複雑さを有しており,ePOETはこれらの地形における複雑な移動能力の習得に成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 12:33:09 GMT)
When adversarial attacks become interpretable counterfactual
explanations [4.0] 最適輸送問題の二重損失を伴う1-Lipschitzニューラルネットワークを学習する場合、モデルの勾配は輸送計画の方向と最も近い敵攻撃への方向の両方である。
このようなネットワークに適用された簡易なサリエンシマップ法は信頼性の高い説明となり、制約のないモデルに対する最先端の説明手法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） (Tue, 14 Jun 2022 13:49:08 GMT)
Object Occlusion of Adding New Categories in Objection Detection [4.0] データ効率が高く、希少なオブジェクトカテゴリを扱うことができるインスタンス検出モデルを構築することは、コンピュータビジョンにおいて重要な課題である。
本稿では,Object Occlusionデータ収集と拡張手法の体系的研究を行う。
私たちは、数百のカテゴリを持つ50万のトレーニングデータセットに、新しいカテゴリの15のイメージのみを追加することで、この新たなカテゴリを、目に見えないテストデータセットで95%の精度で提供できる、と明言しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:38:23 GMT)
Achieving Downstream Fairness with Geometric Repair [4.0] 我々は、'アップストリーム'モデル開発者が、類似しているが独立した'ダウンストリーム'ユーザによって使用される、公正なMLモデルを作成することを任務とする、公正な機械学習(ML)環境について研究する。
この設定は、多くの既存の公正な介入によって守られていない新しい課題を導入します。
保護群間の結果の分布の格差を測る新たな公平性定義である分布パリティを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 18:41:58 GMT)
Development of a hybrid method for stock trading based on TOPSIS, EMD
and ELM [3.6] TOPSISによる選択は、ボベスパ指数によって生成されるランダム選択とリターンと比較して有望な結果を示した。
TOPSISによる選択は、ボベスパ指数によって生成されるランダム選択とリターンと比較して有望な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:11:35 GMT)
Automated Precision Localization of Peripherally Inserted Central
Catheter Tip through Model-Agnostic Multi-Stage Networks [3.5] 末梢挿入型中心カテーテル(PICC)は,感染率の低い長期血管内アクセスにより,CVCの代表的中心静脈の1つとして広く用いられている。
PICCの致命的な欠点は、先端の誤植の頻度が高く、穿刺、塞栓、心不整脈などの合併症のリスクが高まることである。
最新のディープラーニング(DL)技術を使って、それを自動的かつ正確に検出することで、様々な試みがなされている。
本研究の目的は,既存のモデルに適用可能なシステムを開発し,PICCラインをより正確に復元することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:26:47 GMT)
Near-Exact Recovery for Tomographic Inverse Problems via Deep Learning [3.4] 本稿では,反復的なエンドツーエンドネットワーク方式により,数値的精度に近い再構成が可能となることを示す。
また、オープンアクセスの実世界のデータセットLoDoPaB CT上で、最先端のパフォーマンスを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:06:41 GMT)
Specification sketching for Linear Temporal Logic [3.4] 線形時相論理(LTL)のための仕様スケッチという,形式仕様を書くための基本的新しいアプローチを提案する。
鍵となるアイデアは、エンジニアがスケッチと呼ばれる部分的な公式を提供することができることだ。
そこで本研究では,スケッチが完成するかどうかを複雑性クラスNPに分類し,SATベースのスケッチアルゴリズムを2つ提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:09:23 GMT)
Causal Discovery for Fairness [3.4] 因果的発見アプローチの違いが因果的モデルにどのように影響するか,因果的モデル間の微妙な差異が公平さ/差別的結論にどのように影響するかを示す。
本研究の主な目的は,因果関係を用いて公平に対処する因果発見ステップの重要性を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:40:40 GMT)
Minorities in networks and algorithms [3.3] ネットワークとネットワークベースのアルゴリズムから生じる不平等と、それがマイノリティにどのように影響するかに焦点を当てる。
ネットワークモデリングは、マイノリティの可視性に対するランキングと社会的推薦アルゴリズムの効果を明らかにする上で最重要であると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 19:01:41 GMT)
Defending Observation Attacks in Deep Reinforcement Learning via
Detection and Denoising [3.2] 外部環境が管理する観測空間における摂動として現れる攻撃は、政策性能を低下させる。
これらの攻撃を防御するために,検出・復号化スキーマを用いた新しい防衛戦略を提案する。
我々のソリューションは攻撃中の環境でのサンプリングデータを必要としないため、トレーニング中のリスクを大幅に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 22:28:30 GMT)
How to Agree to Disagree: Managing Ontological Perspectives using
Standpoint Logic [2.9] Standpoint Logicは、既存のKR言語向けのシンプルだが汎用的なマルチモーダル論理アドオンである。
我々は、一階立ち位置論理のスタンドポイントフリーバージョンへのポリタイム変換を提供する。
次に、OWL 2 DL言語に基づく非常に表現力豊かな記述論理 SROIQb_s に対する類似の翻訳を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 12:29:08 GMT)
Federated Optimization Algorithms with Random Reshuffling and Gradient
Compression [2.8] 勾配圧縮法と非置換サンプリング法を初めて解析する。
制御イテレートを用いて勾配量子化から生じる分散を減少させる方法を示す。
既存のアルゴリズムを改善するいくつかの設定について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:36:47 GMT)
Making Sense of Moodle Log Data [2.7] バイアスのあるデータセットに機械学習アルゴリズムをトレーニングするリスクは常に隅にある。
本稿では,Moodleから抽出したログデータの学習事例を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 19:55:22 GMT)
The Open Kidney Ultrasound Data Set [2.6] 提案されているOpen Kidney Ultrasound Data Setは、腎臓Bモード超音波データの最初の公開セットである。
平均年齢53.2歳/-14.7歳以上の500人以上の患者から5年間に遡って収集されたデータに基づく。
このビューのラベルと2人の専門的なソノグラフィーによる細かい手書きの注釈がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:49:34 GMT)
The Kidneys Are Not All Normal: Investigating the Speckle Distributions
of Transplanted Kidneys [2.6] 移植腎の超音波スペックルがどの分布を示すかは分かっていない。
これらの分布は、年齢、性別、体重指数、原発性疾患、ドナータイプなど、患者の変数によってどのように異なるかは不明である。
これらの特徴は腎臓解剖に影響を及ぼすため、スペックルモデリングに影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:46:17 GMT)
Optical quantum memory based on electro-optically silenced photon echo [2.5] 統合量子メモリは、多数の量子コンピュータを同期させるスケーラブルなソリューションである。
希土類イオンとニオブ酸リチウム結晶にコヒーレンス特性と制御特性のメモリ要件を割り当てることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:01:21 GMT)
A Data-Driven Simulation of the New York State Foster Care System [2.4] ニューヨーク州の養護ケアシステムを通じて,若者の軌跡をモデル化し,シミュレートするための分析パイプラインを導入する。
我々の目標は、この介入が実際に実施され、何千人もの若者の生活に影響を及ぼす前に、ケアシステムの目標を達成する能力にどのように影響するかを予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:18:23 GMT)
Highly Efficient Structural Learning of Sparse Staged Trees [2.4] そこで我々は,少数の依存性を課すことができるモデルの空間を探索する,ステージ木のための最初のスケーラブルな構造学習アルゴリズムを提案する。
実世界のアプリケーションと同様にシミュレーション研究は、我々のルーチンと、そのようなデータ学習されたステージツリーの実践的利用を例示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 16:46:13 GMT)
Classification of ECG based on Hybrid Features using CNNs for Wearable
Applications [2.1] ハイブリッド機能と3つの異なるモデルを用いたECG分類の性能向上を示す。
この研究で提案されたRR間隔の特徴に基づくモデルでは、98.98%の精度が達成され、ベースラインモデルよりも改善された。
周波数特性とRR間隔特性を組み合わせた別のモデルが開発され、ノイズ環境下での良好な持続性能で99%の精度で達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 12:14:40 GMT)
Embarrassingly Parallel Independent Training of Multi-Layer Perceptrons
with Heterogeneous Architectures [2.1] ParallelMLPsは、異なる数のニューロンとアクティベーション関数を並列に持つ複数の独立したパーセプトロンニューラルネットワークのトレーニングを可能にする手順である。
我々は,1万の異なるモデルを用いて,サンプル数,特徴量,バッチ数をシミュレーションデータセットで評価した。
逐次的アプローチと比較して1～4桁のトレーニングスピードアップを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 02:00:31 GMT)
The Causal Structure of Semantic Ambiguities [2.0] 本研究は,(1)異なる解釈の連立可否度,(2)プロセスにおいて特定の単語がより重要な役割を果たす因果構造,の2つの特徴を同定する。
我々はこの理論を心理学文献から抽出したあいまいなフレーズのデータセットに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 12:56:34 GMT)
Frequency-centroid features for word recognition of non-native English
speakers [1.9] 本研究の目的は,Mel周波数ケプストラム係数(MFCC)の相補的特徴について検討することである。
FCは音声スペクトルの異なる帯域のスペクトル中心をカプセル化し、Melフィルタバンクによって定義されている。
2段階の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、アラビア語、フランス語、スペイン語のアクセントで発する英語の単語の特徴をモデル化するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 21:19:49 GMT)
Loss Functions for Classification using Structured Entropy [1.8] 対象変数の構造を組み込むためにランダムなパーティショニングを用いてエントロピーを一般化するエム構造エントロピーを提案する。
対象変数が既知構造を持ついくつかの分類問題に対して, 構造的クロスエントロピー損失がより良い結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 19:25:14 GMT)
Architectural patterns for handling runtime uncertainty of data-driven
models in safety-critical perception [1.8] 不確実性推定に対処するためのアーキテクチャパターンを新たに提案する。
安全性と性能向上に関して,4つのパターンを質的,定量的に評価した。
筆者らは,運転状況の文脈情報を考慮することで,運転状況の固有のリスクに応じて,多かれ少なかれ不確実性を受け入れることができると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 13:31:36 GMT)
On the Finite-Time Performance of the Knowledge Gradient Algorithm [1.7] 知識勾配(KG)アルゴリズムは、ベストアーム識別(BAI)問題に対して人気があり効果的なアルゴリズムである。
KGアルゴリズムの有限時間性能に関する新しい理論的結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 13:42:05 GMT)
Space-efficient Quantization Method for Reversible Markov Chains [1.6] Szegedy氏は、任意の可逆マルコフ連鎖に対する量子ウォーク$W(P)$の構築方法を示した。
ある種のマルコフ連鎖に対する状態空間の二重化を回避できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:41:56 GMT)
Building Blocks of a Flip-Chip Integrated Superconducting Quantum
Processor [1.5] 単一および結合した超伝導トランスモン量子ビットをフリップチップモジュールに統合した。
平均コヒーレンス時間は90,mu s$、シングルキュービットゲートフィデリティは99.9%$、2キュービットゲートフィデリティは9,8.6%$以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:10:01 GMT)
An Intelligent Assistant for Converting City Requirements to Formal
Specification [1.5] スマートシティにおける要求仕様のためのインテリジェントアシスタントシステムであるCitySpecを紹介する。
本研究の目的は,(1)CitySpecにおける要件のインタラクティブな完了,(2)CitySepcが例外に遭遇する間,CitySpecにおけるヒューマン・イン・ザ・ループの修正,(3)CitySpecにおけるオンライン学習の3つのデモを紹介することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:26:20 GMT)
Provably-secure randomness generation from switching probability of
magnetic tunnel junctions [1.5] MTJベースのTRNGを実装し,そのエントロピーを特徴付ける。
この情報を用いて、確率的に安全であるランダムビットの集合を抽出する後処理を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 06:55:19 GMT)
Robust Reinforcement Learning with Distributional Risk-averse
formulation [1.3] リスク・アバースの近似式を用いて,ロバスト強化学習を$Phi$-divergenceで制約する。
古典的強化学習の定式化は、目的の標準偏差ペナル化を用いて堅牢化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 13:33:58 GMT)
Neural interval-censored Cox regression with feature selection [1.3] 古典的コックスモデル(英語版)は1972年に登場し、生体医学における時間-時間分析を用いて患者の予後を定量化する方法のブレークスルーを促進した。
本稿では,古典的コックスモデルのインターバルセンサス設定における説明可能性の利点を活用することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:40:10 GMT)
Computing Real Numbers with Large-Population Protocols Having a
Continuum of Equilibria [1.3] Bournez氏、Fraigniaud氏、Koegler氏は[0,1]の数値を、Large-Population Protocol(LPP)モデルで計算可能であると定義した。
この概念は LPP に付随する通常の微分方程式(ODE)を有限個の平衡しか持たないものに制限する。
一般汎用アナログコンピュータ(GPAC)や化学反応ネットワーク(CRN)で計算可能な[0,1]の全ての数値もLPPで計算可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 05:06:03 GMT)
Quantum repeaters with encoding on nitrogen-vacancy center platforms [1.2] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心を量子記憶として用いた3ビット繰り返し符号に依存する量子リピータプロトコルについて検討する。
このような決定論的関節操作を可能にする2つのNV中心型リピータ構造について検討する。
1つの構造は、計算オーバーヘッドの増大を犠牲にして古典的な通信の消費を減らし、もう1つの構造は、少ない物理リソースと演算に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 04:16:51 GMT)
Comparing the hardness of MAX 2-SAT problem instances for quantum and
classical algorithms [1.0] 本研究は, 小型問題事例が, 難易度の観点から, 大規模問題事例のよい表現であるかどうかを考察する。
我々の結果は、複数のアルゴリズムを並列に組み合わせたハイブリッドアプローチの生存可能性を予測するために利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:23:47 GMT)
Improving Solar Flare Prediction by Time Series Outlier Detection [1.0] 信頼性とモデルの性能の 異常値です
我々は、より弱いフレアの事例のうちの外れ値を検出するために、孤立林を用いている。
我々は,真のスキル統計の279%,ハイドケスキルスコアの68%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 22:54:39 GMT)
The Maximum Linear Arrangement for trees under projectivity and
planarity [0.9] 最大線形配置問題(MaxLA)は、グラフの$n$頂点から$D_pi(G)=sum_uvin E(G)|pi(u) - pi(v)|$を最大とする別の連続整数への写像である。
ここでは、木に対するPlanarとProjective MaxLAを解くために、$O(n)$-timeと$O(n)$-spaceアルゴリズムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 15:43:44 GMT)
Pixel-by-pixel Mean Opinion Score (pMOS) for No-Reference Image Quality
Assessment [0.9] 本稿では,画像レベルのMOSに加えて,画素レベルの平均オピニオンスコア(MOS)を測定するIQAアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,各画素のMOSを表すpMOS,領域の相対的重要性を示すROIからの重み,画像レベルのMOSの3つの出力を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 01:24:25 GMT)
Manifold Alignment-Based Multi-Fidelity Reduced-Order Modeling Applied
to Structural Analysis [0.9] 本研究は,最近開発されたパラメトリック,非貫入性,多次元縮小次モデリング法の高次元変位場および応力場への適用について述べる。
その結果、不整合格子を用いた構造シミュレーションから得られる出力、あるいは関連する異なる位相は、容易に単一の予測モデルに組み合わされることが示されている。
新しいマルチフィデリティ縮小次数モデルでは,単一フィデリティモデルと比較して計算コストが低い場合に,比較的高い予測精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 15:28:21 GMT)
3D scene reconstruction from monocular spherical video with motion
parallax [0.6] 動きパララックスを持つ1つの球面ビデオから隣接する2つのフレームを用いて、ほぼ全球面(360度)の深度情報をキャプチャする手法について述べる。
実験では、深度情報は球全体の97%を固体の角度で取得した。
本手法は,1)フィルムの事前化,位置探索・計画,2)リアルシーン/コンピュータグラフィックス合成,3)モーションキャプチャなど,周囲環境の3次元構造検索に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 00:35:51 GMT)
A universal synthetic dataset for machine learning on spectroscopic data [0.6] このデータセットには、X線回折、核磁気共鳴、ラマン分光などの技術からの実験的な測定結果を表すために設計された人工スペクトルが含まれている。
データセット生成プロセスは、スキャンの長さやピークカウントなどのカスタマイズ可能なパラメータを備えており、手元にある問題に適合するように調整することができる。
最初のベンチマークとして、500のユニークなクラスに基づいて、35,000のスペクトルを含むデータセットをシミュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 09:25:53 GMT)
Understanding holographic error correction via unique algebras and
atomic examples [0.3] ホログラフィック量子誤り訂正符号の完全な構成的特徴付けを導入する。
我々は、ホログラフィック符号の多くの例を構築するために量子回路を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:20:08 GMT)
An efficient decoder for a linear distance quantum LDPC code [0.2] 近年の量子的に優れたqLDPC符号に対する線形時間デコーダを提案する。
我々のデコーダは、一定サイズの領域内で補正を探索する反復アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 02:17:09 GMT)
"hasSignification()": une nouvelle fonction de distance pour soutenir la
d\'etection de donn\'ees personnelles [0.2] この文脈における個人データの保護には、データ発見のための自動分析が必要である。
より良い知識基盤を持つためには、名前が意味をなさない属性を保存すべきではありません。
本稿では,属性の名前に意味があるかどうかを確認するために,この名前と辞書の単語間の距離を計算する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 13:31:26 GMT)
Transformers are Meta-Reinforcement Learners [0.1] 本稿では,トランスアーキテクチャを用いたメモリ再配置機構を模倣したメタRLエージェントTrMRLを提案する。
本稿では,各層におけるベイズリスクを最小限に抑えるコンセンサス表現を自己注意で計算することを示す。
その結果, TrMRLは同等あるいは優れた性能, サンプル効率, アウト・オブ・ディストリビューションの一般化を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 06:21:13 GMT)
Zeroth-Order Topological Insights into Iterative Magnitude Pruning [0.0] イテレーティブ・マグニチュード・プルーニング(IMP)は実際には支配的であり、プルーニングコミュニティで打ち勝つデファクト・ベースラインである。
学習ネットワークにおけるトポロジ的情報を保存する重みの保持を本質的に促進することを示す。
また,0階のトポロジ的特徴を完璧に保ちながら,どれだけの異なるネットワークを刈り取ることができるかの限界も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 02:34:07 GMT)
Variance Reduction for Policy-Gradient Methods via Empirical Variance
Minimization [0.0] 強化学習における政策段階的な手法は、勾配推定の高分散に悩まされる。
本稿では,実証変動(EV)と呼ばれる装置の性能について,初めて検討する。
実験により, 分散還元EV法はA2C法よりはるかに優れ, 分散低減効果が強いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 13:18:49 GMT)
Using Machine Learning to Augment Dynamic Time Warping Based Signal
Classification [0.0] 私の目標は、高い精度を維持しながらDTWの速度を改善することです。
機械学習DTW(MLDTW)と呼ばれる私のシステムは、機械学習を使って特定のドメインで一般的なワープの種類を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 23:01:23 GMT)
Universal relation for operator complexity [0.0] 演算子成長におけるクリロフ複雑性$C_K$および演算子エントロピー$S_K$について検討する。
カオス的理論や可積分理論を含む様々なシステムにおいて、この2つの量は常に対数関係の$S_Ksim logC_K$を長い時間で楽しむ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:06:54 GMT)
Uniqueness of the photon position operator with commuting components [0.0] 通勤部品を有する光子位置演算子の一般形を得る。
この作用素は光子作用素と可換であり、ビアリニコ・ビラ・スカラー積に関してエルミートであり、ヘリティ条件を保存するユニタリ変換で定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:02:06 GMT)
Unbiased Estimation using the Underdamped Langevin Dynamics [0.0] 我々は,アンダーダムのランゲヴィン力学による非バイアスな手法の開発に焦点をあてる。
特に連続時間において、この力学は定常測度として利害の確率を認めるように構成することができる。
標準的な仮定の下では、推定子は有限分散であり、期待されるコストが有限であるか、あるいは高い確率で有限コストであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 23:05:56 GMT)
Two-Timescale Stochastic Approximation for Bilevel Optimisation Problems
in Continuous-Time Models [0.0] 本研究では,連続時間モデルにおける二段階最適化問題に対する連続時間2時間スケール近似アルゴリズムの特性を解析する。
我々はこのアルゴリズムの弱収束率を中心極限定理の形で得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:12:28 GMT)
Tunnelling of a composite particle in presence of a magnetic field [0.0] 磁場下での矩形電位障壁を貫通する複合粒子トンネルモデルを提案する。
磁気相互作用のないトンネルの定性的特徴は保持されているが、いくつかの新しい特徴も観察されている。
関連するパラメータのいくつかの値については、単一粒子の場合の低エネルギーに対するトンネルの確率の顕著な増加も観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:57:42 GMT)
Self-Supervision on Images and Text Reduces Reliance on Visual Shortcut
Features [0.0] ショートカット機能は、トレーニングデータに対する関心の結果に関連しているが、もはや関連付けられていないか、テストやデプロイメント設定に存在しないインプットである。
画像とテキストで訓練された自己教師型モデルは、より堅牢な画像表現を提供し、視覚的ショートカット機能への依存を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:33:26 GMT)
Reconstructing vehicles from orthographic drawings using deep neural
networks [0.0] 本稿では,画素アラインな暗黙関数(PIFu)に基づくシステムを提案し,符号付き距離サンプルを生成するための高度なサンプリング手法を開発した。
トレーニングされたニューラルネットワークは、現実世界の入力をうまく一般化し、可塑性で詳細な再構築を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 12:32:32 GMT)
Quantumness and speedup limit of a qubit under transition frequency
modulation [0.0] 漏れキャビティに埋め込まれた周波数変調量子ビットが動的量子特性の増強を示す能力を示す。
また、駆動場の変調パラメータを適切に操作することで、量子ビットの進化速度も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 20:20:57 GMT)
Quantum kinetic theory of flux-carrying Brownian particles [0.0] 我々は、最近オープン量子系の文脈で導入されたフラックス担持ブラウン運動の運動論を発展させる。
このモデルは、時間反転とパリティの両方に反する2次元散逸粒子を効果的に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 11:01:05 GMT)
Quantum Diamond Radio Frequency Signal Analyser based on
Nitrogen-Vacancy centers [0.0] 本稿では,Q-DiSA(Quantum Diamond Signal Analyser)プラットフォームについて述べる。
可変周波数帯(25GHz)、広帯域帯域(4GHz)、MHz周波数帯(1MHz)、ms時間帯(40dB)、広ダイナミックレンジ(40dB)でのRF信号の検出に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:30:09 GMT)
Quantitative Imaging Principles Improves Medical Image Learning [0.0] 我々は、画像品質と定量的生物学的精度を向上させるために、生成SSL中に定量的イメージング原理を取り入れることを提案する。
また,臨床定量的解析ソフトウェアを用いた画像も生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:51:49 GMT)
Physics-Informed Transfer Learning Strategy to Accelerate Unsteady Fluid
Flow Simulations [0.0] 機械学習(ML)技術は業界全体で大きな注目を集めており、この大きな波は流体力学コミュニティにおける様々な関心を広めてきた。
本研究では,物理インフォームドトランスファー学習に基づく現実的なML戦略を開発し,非定常CFDデータセットを用いて,この戦略の精度と高速化性能を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 13:11:22 GMT)
On the application of the Adomian-based methods [0.0] 陳-リー-リュー方程式に対する2つのアドミアン近似法の最近の応用を解析する。
これらのアプローチの結果は単に$t=0$の解のテイラー展開であり、したがって時間変数$t$の十分小さな値に対してのみ有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 18:45:24 GMT)
OSN Dashboard Tool For Sentiment Analysis [0.0] 意見はすべての人間の活動の中心であるため、このタイプのデータに対する洞察を得るために感情分析が適用されている。
主な欠点は、分類と高レベルの可視化のための標準化されたソリューションがないことである。
本研究では,オンラインソーシャルネットワーキング分析のための感情分析ダッシュボードを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 15:56:32 GMT)
Noiseless linear amplification in quantum target detection using
Gaussian states [0.0] 量子目標検出は、純粋に古典的な方法では不可能なターゲット検出の性能を達成するために量子技術を活用することを目的としている。
本稿では、量子照度に基づく量子目標検出プロトコルの検出段階におけるノイズレス線形増幅器の利用について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:46:59 GMT)
Neural-network quantum state tomography [0.0] 我々は、量子状態トモグラフィーへのニューラルネットワーク技術の適用を再考する。
我々は、標準フィードフォワードニューラルネットワークからの出力を量子状態の有効な記述に変換する訓練されたネットワークで、正の制約をうまく実装できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:37:54 GMT)
Near-field plasmonics for generation of phonon lasing in a thermal
nanomachine [0.0] InGaAs量子ドット媒体を用いたナノスケールフォノンレーザーによる熱ナノマシンを開発した。
フォノンラシング媒体を完全に制御しながら、必要に応じてフォノンの発生を示す。
また、選択した場合に、システム内のフォトニック遷移の集団逆転を求める能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:46:28 GMT)
Monte Carlo simulations of spin transport in nanoscale
In$_{0.7}$Ga$_{0.3}$As transistors: Temperature and size effects [0.0] スピンベース金属酸化物-半導体電界効果トランジスタは、電荷とスピン輸送の自己整合量子補正アンサンブルモンテカルロデバイスシミュレーションを用いて研究される。
ゲート長, ソース・トゥ・ゲート, ゲート・トゥ・ドレインスペーサの最大20nmの増加はスピン偏極を増大させ, 偏極再焦点効果によるドレインのスピン依存性ドレイン電流変調を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 01:52:05 GMT)
Many-body entanglement and topology from uncertainties and
measurement-induced modes [0.0] サブシステム計測において,量子エンタングルメントとトポロジーの普遍的な特性を仮想エンタングルメントモードで示す。
一般的な相互作用系では、これらのモードは絡み合いエントロピーに対応する統計的不確実性を引き起こす。
トポロジカルシステムでは、測定誘起エッジモードは量子化および非解析的不確実性を引き起こし、トポロジの容易にアクセス可能なシグネチャを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 12:29:37 GMT)
Localization persisting under aperiodic driving [0.0] ローカライゼーションは周期駆動(フロケ)量子系で存続するが、概して周期駆動では不安定である。
我々は、乱れたスピン-1/2 XX鎖のキラル対称性に由来する隠れた保存則を同定する。
これにより、一般の時空ドライブに対する無期限の長期ローカライゼーションが保護される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:33:28 GMT)
Learning Dense Features for Point Cloud Registration Using Graph
Attention Network [0.0] 本稿では,ポイントクラウドマッチングと登録のためのグラフアテンションネットワークを用いて,高密度特徴を効率的かつ経済的に抽出するフレームワークを提案する。
DFGATの検出器は、大規模な生データセットにおいて、信頼性の高いキーポイントを見つける責任がある。
グラフアテンションネットワークは、ポイントクラウド間の関係を強化するアテンションメカニズムを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:28:57 GMT)
Interaction-induced directed transport in quantum chaotic systems [0.0] 量子輸送は非相互作用的、決定論的、カオスシステムで実現できる。
この研究は、相互作用系における量子指向輸送を実現するための最小限のフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 18:00:02 GMT)
Integration of Remote Patient Monitoring Systems into Physicians Work in
Underserved Communities: Survey of Healthcare Provider Perspectives [0.0] 遠隔患者モニタリング技術は、未整備の地域社会におけるケアへのアクセスを改善するための有効な代替手段として認識されている。
本研究は, RPMの臨床領域への導入と統合における障壁とファシリテーターに関するステークホルダーからの視点を取り入れたものである。
臨床ワークフローへのRPM統合のためのプロトコルを開発するためには,そのような問題に対処するための方法の特定と,本研究で収集した情報の利用が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 09:00:08 GMT)
Integral Probability Metric based Regularization for Optimal Transport [0.0] 本研究では、積分確率計量(IPMs)に基づく正則化器の一般族を考える。
我々は、新しい IPM 正規化 $p$-Wasserstein スタイルOT の定式化を提案し、それらが実際に測度よりも測度を誘導することを証明した。
また、二乗MMD正則化計量と対応するバリセンタを推定するための有限標本ベース定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 12:32:12 GMT)
Individual addressing of trapped ion qubits with geometric phase gates [0.0] 幾何位相ゲートはスピン非依存および(球面)スピン依存力のコヒーレント干渉を用いて単一量子ビット回転を行うことができることを示す。
スピン非依存の力は局所電場によって生成され、ゲート速度を増大させ、動きのデコヒーレンスに対する感度を低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 01:44:33 GMT)
Improving Schr\"odinger Equation Implementations with Gray Code for
Adiabatic Quantum Computers [0.0] 我々はスピンハミルトニアンの観点から連続空間 Schr"odinger 方程式を再構成する。
位置のバイナリ符号化はハイゼンベルクのようなモデルを生成する。
断熱的進化に必要な総時間は,赤外線遮断によって保護されるという主張を支持する数値的な証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 15:10:52 GMT)
Hyper-optimized compressed contraction of tensor networks with arbitrary
geometry [0.0] 任意のグラフ上の結合圧縮によりテンソルネットワークの収縮を近似する方法を述べる。
提案手法は手作りの縮尺法と最近提案した一般縮尺法の両方より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:59:16 GMT)
Hybrid quantum-classical algorithm for computing imaginary-time
correlation functions [0.0] 本稿では,ハードウェアリソースが限られている量子デバイス上での仮想時間グリーン関数の計算のためのハイブリッドアルゴリズムを提案する。
量子回路シミュレータを用いて,二量体モデルと4サイト不純物モデルに対するグリーン関数の計算により,このアルゴリズムを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 01:58:27 GMT)
Generating Exact Optimal Designs via Particle Swarm Optimization:
Assessing Efficacy and Efficiency via Case Study [0.0] 本稿では,PSOの効率性と有効性の両方をベンチマークし,高品質な候補設計を実現する大規模コンピュータ研究の結果について述べる。
PSOは1回の実行でも、小さな計算コストで高い確率で高効率な設計を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 16:00:22 GMT)
Fragmented imaginary-time evolution for early-stage quantum signal
processors [0.0] QITE(Quantum imaginary-time Evolution)のシミュレーションは、量子計算の大きな可能性である。
我々の主な貢献は、新しい世代の決定論的高精度QITEアルゴリズムである。
複雑化に優れたQITE回路サブルーチンを2つ提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 12:56:16 GMT)
Exploring Adversarial Attacks and Defenses in Vision Transformers
trained with DINO [0.0] 本研究は、DINOを用いた自己監督型ビジョントランスフォーマーに対する敵攻撃に対する堅牢性の最初の分析を行う。
まず,自己超越によって学習される特徴が,教師付き学習から生まれる特徴よりも敵攻撃に対して堅牢であるか否かを評価する。
次に、潜伏空間における攻撃に起因した特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 11:20:16 GMT)
Entropy production in non-Markovian collision models: Information
backflow vs system-environment correlations [0.0] 微視的衝突モデルによりモデル化された環境に接触した量子ビットの可逆エントロピー生成について検討した。
以上の結果から, 負のエントロピー生成速度を支えるメカニズムは, 情報逆流によるマルコビアン性だけではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 15:20:39 GMT)
ECG beat classification using machine learning and pre-trained
convolutional neural networks [0.0] この研究は、AAMI EC57標準に基づいて、5種類のECG不整脈を分類した。
テストセットのパフォーマンスは、全体的な精度(98.62%)が向上し、5つの波形のそれぞれを分類する性能も向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:23:51 GMT)
Does Twitter know your political views? POLiTweets dataset and
semi-automatic method for political leaning discovery [0.0] POLiTweetsは、複数政党のセットアップで政治的アフィリエイトを発見するための、ポーランド初の公開データセットである。
ポーランド語で書かれたユーザ約10万のツイートと、166人のユーザ約40万のツイートが、手動でテストセットとして注釈付けされている。
私たちは、トピックやコンテンツライターのタイプ、一般市民対プロの政治家のコンテキストにおけるドメインシフトの側面を研究するために、私たちのデータを使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:28:23 GMT)
Deep Variational Implicit Processes [0.0] 入射過程(IPs)はガウス過程(GPs)の一般化である
本稿では,DVIP(Deep Variational Implicit Process)と呼ばれるIPの多層一般化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:04:41 GMT)
Counting Markov Equivalent Directed Acyclic Graphs Consistent with
Background Knowledge [0.0] いくつかの辺の向きも固定されているとき、マルコフ同値類における非巡回グラフの数を数えるというより一般的な問題を考える。
特に、我々のアルゴリズムは入力として提供される追加のエッジの数に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:45:43 GMT)
Correlation in Catalysts Enables Arbitrary Manipulation of Quantum
Coherence [0.0] 複数の触媒間の相関を許容することは、量子コヒーレンスを操作する際に任意の力を与えることを示す。
本報告では, 複数触媒間に生成する相関関係により, 資源エンベズルメントに起因する新しいエンベズルメント様現象を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 04:15:15 GMT)
Constraint Guided Gradient Descent: Guided Training with Inequality
Constraints [0.0] 訓練手順にドメイン知識を注入することのできる制約ガイド付きグラディエントDescent (CGGD) を提案する。
CGGDはトレーニングデータの不等式制約を満たすモデルに収束する。
これは、CGGDがトレーニングをネットワークの初期化に依存しないようにする2つの独立したデータセットと小さなデータセットに実証的に示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 06:01:03 GMT)
Consistency between adiabatic and nonadiabatic geometric phases for
nonselfadjoint hamiltonians [0.0] 非自己随伴ハミルトニアンに対する断熱近似は幾何学的位相に対して2つの非等式を誘導すると考えられる。
この明らかな矛盾は、2つの表現の差が動的相の小さな偏差によって補正されるのを観察することによって解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 10:49:58 GMT)
Charged impurities in a Bose-Einstein condensate: Many-body bound states
and induced interactions [0.0] ボゾン原子浴に浸漬した1と2のイオン不純物の0温度における静的性質について検討した。
原子イオンポテンシャルの強さと、その2体境界状態の数に依存する3つの双極子状態を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 13:06:17 GMT)
Bayesian neural networks for the probabilistic forecasting of wind
direction and speed using ocean data [0.0] 風速と方向の予測にはベイズニューラルネットワーク(BNN)を用いる。
我々のデータセットでは、北海のFINO1研究プラットフォームで記録された観測を用いています。
我々は,我々のネットワークによる風速と方向予測の精度と不確実性は,近隣のAlpha Ventus風力発電所の建設の影響を受けないことを結論した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 15:57:14 GMT)
Atomtronic circuits: from many-body physics to quantum technologies [0.0] 原子トロニクスは、量子科学と技術応用の基礎研究のために、物質波回路で動く超低温原子を操作することを目的としている。
リングトラップや2端子系などの単純な回路における物質波の物理について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 04:48:24 GMT)
Anomalous Random Multipolar Driven Insulators [0.0] 時間変換対称性がなくても、物質の非平衡トポロジカル位相は周期的に駆動された系に存在しうることを示す。
まず, ランダム多極性駆動下での2次元における長寿命プリサーマル・アンダーソン局所化の存在を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:39:22 GMT)
An Efficient HTN to STRIPS Encoding for Concurrent Plans [0.0] STRIPSエンコーディングに新たなHTNを提案する。
提案手法は,階層型IPCベンチマークにおける従来の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 18:18:22 GMT)
An Accurate HDDL Domain Learning Algorithm from Partial and Noisy
Observations [0.0] 階層型タスクネットワーク(sf HTN)は、非常に表現力があり、幅広い計画問題を表現するために使用される。
HierAMLSIは、ノイズや部分的な入力を高いレベルまたは精度で観察することで、アクションとメソッドの両方を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 14:32:53 GMT)
Adaptive advantage in entanglement-assisted communications [0.0] 絡み合い支援型古典的通信プロトコルは通常、2つの連続するラウンドで構成される。
適応プロトコルがランダムアクセス符号の成功確率を向上させることを示す。
量子通信を含むシナリオへのこれらのアイデアの拡張について、簡単に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 18:16:23 GMT)
Accurate measurement of the Sagnac effect for matter waves [0.0] サニャック効果は相対性理論の確立に重要な役割を果たした。
地球の自転によって引き起こされる位相変化を測定し,25ppmの精度で理論予測と一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 08:56:55 GMT)
ATDN vSLAM: An all-through Deep Learning-Based Solution for Visual
Simultaneous Localization and Mapping [0.0] 本論文は, これら個々のビルディングブロックの相乗的統合により, 機能的かつ効率的な全スルーディープニューラル(ATDN)vSLAMシステムを構築することができることを示す。
提案アーキテクチャは、データベース作成を支援する効率的で低遅延の自律運転(AD)や、自律走行車(AV)制御の基礎として利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 17:18:33 GMT)
A novel MDPSO-SVR hybrid model for feature selection in electricity
consumption forecasting [0.0] 本研究では,分散粒子群最適化 (MDPSO) を特徴選択に用いた。
MDPSO-SVRモデルは、他の確立されたモデルと比較すると、2つの実世界の電力消費データセットにおいて常に最高の性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jun 2022 07:50:04 GMT)