Emergent Abilities of Large Language Models [172.1] より小さなモデルには存在しないが、より大きなモデルには存在しない場合、創発する能力を考える。
このような出現の存在は、さらなるスケーリングが言語モデルの機能範囲をさらに拡大することを意味している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:32:01 GMT)
Coarse-to-Fine Vision-Language Pre-training with Fusion in the Backbone [170.9] 本稿では、視覚言語(VL)事前学習のための新しいモデルアーキテクチャであるFIBER(Fusion-In-the-Backbone-basedER)を提案する。
ユニモーダルバックボーンの後に、専用のトランスフォーマー層を融合させる代わりに、FIBERはマルチモーダルフュージョンをモデルに深く押し込む。
我々は、VQA、画像キャプション、検索、フレーズグラウンド、参照表現理解、オブジェクト検出など、幅広いVLタスクに関する包括的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:41:29 GMT)
Contrastive Learning as Goal-Conditioned Reinforcement Learning [147.3] 強化学習(RL)では,優れた表現が与えられると,課題の解決が容易になる。
ディープRLはこのような優れた表現を自動的に取得する必要があるが、事前の作業では、エンドツーエンドの方法での学習表現が不安定であることが多い。
比較的)表現学習法は,RLアルゴリズムとして自己にキャスト可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 14:34:15 GMT)
Kantorovich Strikes Back! Wasserstein GANs are not Optimal Transport? [138.1] Wasserstein Generative Adversarial Networks (WGANs) は、最適輸送(OT)理論とカントロビッチ双対性に基づく一般的な生成モデルである。
WGANの成功にもかかわらず、基礎となるOT双対解器が、発生器の更新に必要なOTコスト(Wasserstein-1 距離、$mathbbW_1$)とOT勾配をどの程度よく近似するかは、まだ不明である。
我々は1-Lipschitz関数を構築し、それらを光モノトン輸送計画の構築に用いる。この戦略は、解析的に知られたOT計画、OTコスト、OTと連続ベンチマーク分布のペアを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 19:07:46 GMT)
Queried Unlabeled Data Improves and Robustifies Class-Incremental
Learning [133.4] クラス増分学習(Class-incremental Learning, CIL)は、新たに追加されたクラスを学習することと、以前に学習したクラス知識を保存することの間の悪名高いジレンマに悩まされる。
我々は、連続学習において「自由」な外部ラベル付きデータクエリを活用することを提案する。
CIL-QUDを堅牢化したバージョンにシームレスに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 22:53:23 GMT)
Enhanced Knowledge Selection for Grounded Dialogues via Document
Semantic Graphs [123.5] 本稿では,背景知識文書を自動的に文書意味グラフに変換することを提案する。
文書意味グラフは文ノードを用いて文レベル情報を保存し,文間の概念接続を提供する。
本実験により,HolEにおける知識選択タスクとエンドツーエンド応答生成タスクの双方において,意味グラフに基づく知識選択が文選択ベースラインよりも改善されることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 04:51:32 GMT)
Can pruning improve certified robustness of neural networks? [106.0] ニューラルネット・プルーニングはディープ・ニューラル・ネットワーク(NN)の実証的ロバスト性を向上させることができることを示す。
実験の結果,NNを適切に刈り取ることで,その精度を8.2%まで向上させることができることがわかった。
さらに,認証された宝くじの存在が,従来の密集モデルの標準および認証された堅牢な精度に一致することを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 05:48:51 GMT)
Masked Frequency Modeling for Self-Supervised Visual Pre-Training [102.9] MFM(Masked Frequency Modeling)は、視覚モデルの自己教師付き事前学習のための統合周波数領域に基づくアプローチである。
MFMはまず入力画像の周波数成分の一部をマスクアウトし、周波数スペクトルの欠落周波数を予測する。
MFMは初めて、ViTとCNNの両方で、単純な非シームフレームワークは、以下のものを使って意味のある表現を学習できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:58:30 GMT)
Residual Sparsity Connection Learning for Efficient Video
Super-Resolution [95.9] Residual Sparsity Connection Learning (RSCL) は、畳み込みカーネルの冗長性を低減し、小さな性能低下を伴うコンパクトなVSRネットワークを得るための構造化プルーニング方式である。
残余ブロックのプルーニング制限を軽減するため,特徴チャネルを保存し,重要なチャネルのみを操作するResidual Sparsity Connection (RSC) スキームを設計する。
画素シャッフル演算では、複数のフィルタをプルーニング単位としてグループ化し、プルーニング後の特徴チャネル空間変換の精度を保証する特別なプルーニング方式を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:36:04 GMT)
Structured Video Tokens @ Ego4D PNR Temporal Localization Challenge 2022 [94.0] 本報告では、Ego4D Point of No Return (PNR) におけるSViTアプローチについて述べる。
トレーニング中にのみ利用できる少数の画像の構造を利用することで、ビデオモデルを改善することができる学習フレームワークを提案する。
SViTは、0.656の絶対時間的局所化誤差を持つチャレンジテストセットで強い性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:36:38 GMT)
Bringing Image Scene Structure to Video via Frame-Clip Consistency of
Object Tokens [94.0] StructureViTは、トレーニング中にのみ利用可能な少数の画像の構造を利用することで、ビデオモデルを改善する方法を示している。
SViTでは、複数のビデオ理解タスクとデータセットのパフォーマンスが大幅に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:22:36 GMT)
A Unified Sequence Interface for Vision Tasks [87.3] 計算機ビジョンタスクの多種多様な集合は、共有画素対シーケンスインタフェースで定式化すれば統一可能であることを示す。
オブジェクト検出、インスタンスのセグメンテーション、キーポイント検出、イメージキャプションの4つのタスクにフォーカスする。
我々は、タスク固有のカスタマイズなしで、単一のモデルアーキテクチャと損失関数でニューラルネットワークをトレーニングできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:08:53 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） (Wed, 15 Jun 2022 04:15:28 GMT)
Sparse Structure Search for Parameter-Efficient Tuning [85.5] S$3$PETは、トレーニング可能なパラメータの少ない手動およびランダムな構造を超えることを示す。
探索された構造は、0.01%のトレーニング可能なパラメータで99%以上の微調整性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:45:21 GMT)
A Survey on Gradient Inversion: Attacks, Defenses and Future Directions [81.5] われわれはGradInvに関する包括的調査を行い、最先端の研究を要約し、異なる領域の地平を広げることを目的としている。
まず,既存攻撃を反復攻撃と再帰攻撃という2つのパラダイムに特徴付けることによって,GradInv攻撃の分類法を提案する。
第2に、GradInv攻撃に対する新たな防衛戦略を要約する。これらのアプローチは、データの隠蔽、モデル改善、勾配保護に関する3つの視点に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 03:52:51 GMT)
Improving Diversity with Adversarially Learned Transformations for
Domain Generalization [81.3] 本稿では、ニューラルネットワークを用いた逆学習変換(ALT)を用いて、可塑性かつハードな画像変換をモデル化する新しいフレームワークを提案する。
我々は、ALTが既存の多様性モジュールと自然に連携して、ソースドメインの大規模変換によって最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:05:24 GMT)
HyperImpute: Generalized Iterative Imputation with Automatic Model
Selection [77.9] カラムワイズモデルを適応的かつ自動的に構成するための一般化反復計算フレームワークを提案する。
既製の学習者,シミュレータ,インターフェースを備えた具体的な実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 19:10:35 GMT)
"Why Here and Not There?" -- Diverse Contrasting Explanations of
Dimensionality Reduction [76.0] 本稿では,次元削減のためのコントラスト説明の概念を紹介する。
本稿では,この概念を二次元データ可視化の具体的応用に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:54:39 GMT)
TeKo: Text-Rich Graph Neural Networks with External Knowledge [75.9] 外部知識を用いた新しいテキストリッチグラフニューラルネットワーク(TeKo)を提案する。
まず、高品質なエンティティを組み込んだフレキシブルな異種セマンティックネットワークを提案する。
次に、構造化三重項と非構造化実体記述という2種類の外部知識を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 02:33:10 GMT)
Statistical and Computational Phase Transitions in Group Testing [73.6] 本研究の目的は、希少な疾患を患っているk人の集団を同定することである。
個々人のテストを割り当てるための2つの異なる単純なランダムな手順を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:38:50 GMT)
Training Discrete Deep Generative Models via Gapped Straight-Through
Estimator [72.7] 再サンプリングのオーバーヘッドを伴わずに分散を低減するため, GST (Gapped Straight-Through) 推定器を提案する。
この推定子は、Straight-Through Gumbel-Softmaxの本質的な性質に着想を得たものである。
実験により,提案したGST推定器は,2つの離散的な深部生成モデリングタスクの強いベースラインと比較して,優れた性能を享受できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 01:46:05 GMT)
Accurate Emotion Strength Assessment for Seen and Unseen Speech Based on
Data-Driven Deep Learning [70.3] 本研究では,データ駆動型深層学習モデル,すなわちSenseNetを提案する。
実験の結果,提案した強度ネットの予測感情強度は,目視と目視の両方の真理値と高い相関性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 01:25:32 GMT)
Variance Reduction for Policy-Gradient Methods via Empirical Variance
Minimization [69.3] 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） (Wed, 15 Jun 2022 07:49:16 GMT)
Evaluating Short-Term Forecasting of Multiple Time Series in IoT
Environments [67.2] IoT(Internet of Things)環境は、多数のIoT対応センシングデバイスを介して監視される。
この問題を緩和するため、センサーは比較的低いサンプリング周波数で動作するように設定されることが多い。
これは、予測などの後続の意思決定を劇的に妨げる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 19:46:59 GMT)
Conformance Checking with Uncertainty via SMT (Extended Version) [66.6] データ認識参照プロセスに対する不確実なログの適合性を確認する方法を示す。
我々のアプローチはモジュラーであり、異なるタイプの不確実性に均質に適合する。
本研究は,概念実証によるアプローチの正しさと実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 11:39:45 GMT)
Learning to Accelerate Partial Differential Equations via Latent Global
Evolution [64.7] The Latent Evolution of PDEs (LE-PDE) is a simple, fast and scalable method to accelerate the simulation and inverse optimization of PDEs。
我々は,このような潜在力学を効果的に学習し,長期的安定性を確保するために,新たな学習目標を導入する。
更新対象の寸法が最大128倍、速度が最大15倍向上し、競争精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:31:24 GMT)
Alexa Teacher Model: Pretraining and Distilling Multi-Billion-Parameter
Encoders for Natural Language Understanding Systems [63.7] 本研究では,700Mから9.3Bまでの非埋め込みパラメータ数を持つ事前学習エンコーダの大規模実験結果について述べる。
その後、17M-170Mパラメータからより小さなモデルに蒸留し、仮想アシスタントシステムの自然言語理解(NLU)コンポーネントに応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 20:44:23 GMT)
Neural Deformable Voxel Grid for Fast Optimization of Dynamic View
Synthesis [63.3] 動的シーンを扱うための高速な変形可能な放射場法を提案する。
本手法は訓練に20分しかかからないD-NeRFに匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:49:08 GMT)
Collaborative Knowledge Graph Fusion by Exploiting the Open Corpus [59.2] 知識表現の質を維持しながら、新たに収穫した3倍の知識グラフを豊かにすることは困難である。
本稿では,付加コーパスから得られる情報を用いてKGを精製するシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 12:16:10 GMT)
Exploiting Cross-domain And Cross-Lingual Ultrasound Tongue Imaging
Features For Elderly And Dysarthric Speech Recognition [57.6] 調音機能は本質的に音響信号歪みに不変であり、音声認識システムにうまく組み込まれている。
本稿では,A2Aモデルにおける24時間TaLコーパスの並列音声・視覚・超音波舌画像(UTI)データを利用した,クロスドメインおよびクロスランガルA2Aインバージョン手法を提案する。
生成した調音機能を組み込んだ3つのタスクの実験は、ベースラインハイブリッドTDNNとConformerベースのエンドツーエンドシステムよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 07:20:28 GMT)
Learning Large-scale Subsurface Simulations with a Hybrid Graph Network
Simulator [57.6] 本研究では3次元地下流体の貯留層シミュレーションを学習するためのハイブリッドグラフネットワークシミュレータ (HGNS) を提案する。
HGNSは、流体の進化をモデル化する地下グラフニューラルネットワーク(SGNN)と、圧力の進化をモデル化する3D-U-Netで構成されている。
産業標準地下フローデータセット(SPE-10)と1100万セルを用いて,HGNSが標準地下シミュレータの18倍の推算時間を短縮できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:29:57 GMT)
Brownian Noise Reduction: Maximizing Privacy Subject to Accuracy
Constraints [54.3] 研究者と実践者の間には、プライバシとユーティリティのトレードオフの扱い方の違いがある。
ブラウン機構は、まず擬ブラウン運動の最終点に対応する高分散のガウス雑音を加えることで機能する。
我々は、古典的AboveThresholdアルゴリズムの一般化であるReduceedAboveThresholdでブラウン機構を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 01:43:37 GMT)
A Simple Data Mixing Prior for Improving Self-Supervised Learning [52.3] SDMP($textbfS$imple $textbfD$ata $textbfM$ixing $textbfP$rior)を提案する。
提案したSDMPは,データ混合により,自己教師付き学習フレームワークの精度向上と分布外ロバスト性向上に有効であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:40:56 GMT)
CARD: Classification and Regression Diffusion Models [51.0] 本稿では,条件生成モデルと事前学習条件平均推定器を組み合わせた分類と回帰拡散(CARD)モデルを提案する。
おもちゃの例と実世界のデータセットを用いて条件分布予測におけるCARDの卓越した能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 03:30:38 GMT)
Coarse-to-fine Deep Video Coding with Hyperprior-guided Mode Prediction [50.4] 動き補償を改善するために,粗大なC2F(Deep Video compression framework)を提案する。
我々のC2Fフレームワークは、ビットコストを大幅に増大させることなく、より良い動き補償結果を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 11:38:53 GMT)
Condensing Graphs via One-Step Gradient Matching [50.1] ネットワーク重みを訓練せずに1ステップのみの勾配マッチングを行う1ステップ勾配マッチング方式を提案する。
我々の理論的分析は、この戦略が実際のグラフの分類損失を減少させる合成グラフを生成することができることを示している。
特に、元のパフォーマンスの最大98%を近似しながら、データセットサイズを90%削減することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:20:01 GMT)
Gaussian Blue Noise [49.5] ブルーノイズスペクトルを用いた点分布生成の枠組みが,前例のない品質を実現することを示す。
我々のアルゴリズムは、同じ品質を維持しながら、スムーズかつ実現可能な高次元化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 20:22:16 GMT)
A Comprehensive Survey on Deep Clustering: Taxonomy, Challenges, and
Future Directions [49.0] クラスタリングは、文献で広く研究されている基本的な機械学習タスクである。
ディープクラスタリング(Deep Clustering)、すなわち表現学習とクラスタリングを共同で最適化する手法が提案され、コミュニティで注目を集めている。
深層クラスタリングの本質的なコンポーネントを要約し、深層クラスタリングと深層クラスタリングの相互作用を設計する方法によって既存の手法を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:05:13 GMT)
Wide Bayesian neural networks have a simple weight posterior: theory and
accelerated sampling [48.9] 再帰化は、ベイズニューラルネットワーク(BNN)の後部を、層幅が大きくなるにつれてKLがBNNに分岐する分布に変換する。
我々は,BNNを高速に混合するマルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) 後方サンプリングアルゴリズムを開発した。
完全接続ネットワークと残留ネットワークの双方の分離を伴わないため, 最大50倍の有効試料サイズを観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:11:08 GMT)
Waymo Open Dataset: Panoramic Video Panoptic Segmentation [48.0] 画像セグメンテーションの研究は、ロボット工学や自動運転における重要な応用により、ますます人気が高まっている。
画像の濃密なラベル付けのコストが高いため、一般に公開されている真実のラベルが不足している。
本稿では,自律運転のための高品質なパン光学セグメンテーションラベルを提供する大規模データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:57:28 GMT)
The Manifold Hypothesis for Gradient-Based Explanations [47.5] 勾配に基づく説明アルゴリズムは意味のある説明を提供する。
特徴属性がデータの接空間と一致すればなるほど、構造的かつ説明的になりがちであることを示す。
部分的には、敵対的なトレーニングによって達成できるため、すべてのデータセットの整合性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:49:24 GMT)
Feature Overcorrelation in Deep Graph Neural Networks: A New Perspective [45.0] オーバースムーシングは、深いGNNの性能を制限する重要な問題の1つとして特定されている。
本稿では, 深部GNNの性能劣化, すなわち, 機能の過度な相関について考察する。
特徴相関を低減するために,GNNが冗長な情報をエンコードすることを促進できる汎用フレームワークであるDeCorrを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:13:52 GMT)
Improved surface reconstruction using high-frequency details [44.7] ニューラルレンダリングにおける表面再構成の品質向上のための新しい手法を提案する。
以上の結果から,本手法は高頻度表面の細部を再構築し,現状よりも優れた表面の再現性が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 23:46:48 GMT)
Virtual embeddings and self-consistency for self-supervised learning [43.1] TriMixは、線形データを通じて仮想埋め込みを生成する自己教師型学習の新しい概念である。
我々は,TriMixを2.71%,0.41%改善した8つのベンチマークデータセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 22:59:01 GMT)
VoxGRAF: Fast 3D-Aware Image Synthesis with Sparse Voxel Grids [42.7] 最先端の3D認識生成モデルは座標に基づくパラメータ化3Dラディアンス場に依存している。
既存のアプローチでは、しばしば解像度の低い特徴写像をレンダリングし、それをアップサンプリングネットワークで処理して最終的な画像を得る。
既存の手法とは対照的に,本手法では完全な3Dシーンを生成するために,単一の前方通過しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:44:22 GMT)
Reconstructing Training Data from Trained Neural Networks [42.6] いくつかのケースでは、トレーニングデータのかなりの部分が、実際にトレーニングされたニューラルネットワーク分類器のパラメータから再構成可能であることを示す。
本稿では,勾配に基づくニューラルネットワークの学習における暗黙バイアスに関する最近の理論的結果から,新たな再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:35:16 GMT)
Lessons learned from the NeurIPS 2021 MetaDL challenge: Backbone
fine-tuning without episodic meta-learning dominates for few-shot learning
image classification [40.9] 本稿では,MetaDLコンペティションシリーズの設計,データセット,最良の実験結果,NeurIPS 2021チャレンジにおける最上位の手法について述べる。
トップ参加者のソリューションがオープンソース化された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:27:23 GMT)
Discrete Contrastive Diffusion for Cross-Modal and Conditional
Generation [40.5] 条件合成におけるキーデシプラタムは、条件付け入力と生成された出力との間の高い対応を達成することである。
コントラスト学習を用いた相互情報の最大化により、入出力接続を向上させる。
本稿では,3つの多モード条件合成タスクを用いた評価において,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 19:13:49 GMT)
The SIGMORPHON 2022 Shared Task on Morpheme Segmentation [39.4] SIGMORPHON 2022は、形態素分割システムのタスクを共有し、単語を一連の形態素に分解する。
最も優れたシステムは、最先端の3つのサブワードトークン法(BPE、ULM、Morfessor2)を30.71%の絶対値で上回った。
エラー解析を容易にし,今後の研究をサポートするため,システム予測,評価スクリプト,ゴールド標準データセットをすべてリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:57:22 GMT)
SP-ViT: Learning 2D Spatial Priors for Vision Transformers [39.1] 本稿では,視覚変換器に適した新しいバニラ自己注意法である空間優先自己注意法(SP-SA)を提案する。
畳み込み帰納バイアスとは異なり,提案したSPはモデル自体から学習され,様々な空間的関係を考慮に入れている。
我々の最大のモデルSP-ViT-Lは86.3%のTop-1精度を達成し、パラメータの数を約50%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:54:02 GMT)
Disentangling visual and written concepts in CLIP [38.8] CLIPネットワークにおける単語画像と自然画像の表現の絡み合いについて検討する。
画像エンコーダは、これらの単語によって記述されたシーンの自然な画像と、単語画像とを一致させることができる。
一方、CLIPはナンセンスな単語にマッチする能力があり、文字の処理はその意味の処理から切り離されていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 22:24:39 GMT)
AMR Alignment: Paying Attention to Cross-Attention [38.7] 抽象的意味表現(英:Abstract Meaning Representation, AMR)は、文の意味の形式的表現に対する一般的なアプローチである。
これまで、文とAMR表現のアライメントはルールや期待最大化(EM)アルゴリズムなど、さまざまな方法で検討されてきた。
本稿では,グラフ内の文と意味単位のアライメントを代行して,クロスアテンションAMRの詳細な探索を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:12:24 GMT)
Model-based RL with Optimistic Posterior Sampling: Structural Conditions
and Sample Complexity [38.3] 提案アルゴリズムは,Hellinger距離に基づく条件付き確率推定における後悔を減らすことで解析可能であることを示す。
さらに、データ確率によるモデル誤差の測定において、楽観的な後部サンプリングがヘリンジャー距離を制御可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:53:07 GMT)
Estimating the Optimal Covariance with Imperfect Mean in Diffusion
Probabilistic Models [37.2] 拡散確率モデル(DPMs)は、強力な深層生成モデル(DGMs)のクラスである。
彼らの成功にもかかわらず、フルタイムステップでの反復生成プロセスは、GANのような他のDGMよりもはるかに効率が良くない。
我々は,DPMの表現力を向上させるために,対角および全共分散を考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 05:42:48 GMT)
Rethinking Initialization of the Sinkhorn Algorithm [36.7] シンクホーンアルゴリズムのテクスチニシャル化は, ほとんど, あるいは全くチューニングすることなく, 様々なOT問題に対して一貫した高速化を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:23:03 GMT)
Fair Ranking as Fair Division: Impact-Based Individual Fairness in
Ranking [36.4] このようなリンク関数の特定の選択は、防御が難しいかもしれないと我々は主張する。
これにより、リンク関数を選択する必要がなくなるだけでなく、露出以外の項目への影響をより有意義に定量化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 02:20:30 GMT)
Self-Supervised Learning of Image Scale and Orientation [35.9] 本研究では,興味のある画像領域に対して特徴的ポーズ,すなわちスケールと向きを割り当てる学習の課題について検討する。
モデルが直接学習する明示的なポーズアノテーションを持つ画像領域の大規模な集合を得ることは困難である。
ヒストグラムアライメント技術を用いた自己教師付き学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 02:43:39 GMT)
Location-based Twitter Filtering for the Creation of Low-Resource
Language Datasets in Indonesian Local Languages [34.9] インドネシア語などの低リソース言語におけるユーザ生成コンテンツに対するTwitterの検討を行った。
本稿では,インドネシアのNLPデータセットを構築する際に直面する問題点について述べる。
NLPのためのローカルインドネシアのデータセットの作成、収集、分類のためのフレームワークを開発しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 01:53:43 GMT)
Participation and Data Valuation in IoT Data Markets through Distributed
Coalitions [34.7] 本稿では,機械学習モデルのトレーニングに使用されるIoT(Internet of Things)データ市場について考察する。
データはネットワークを介して市場プラットフォームに供給され、機械学習モデルにもたらす価値に基づいてデータの価格が制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 19:48:10 GMT)
VCT: A Video Compression Transformer [34.2] ニューラルビデオ圧縮を大幅に単純化するために、トランスフォーマーをどのように使用できるかを示す。
入力フレームを独立して表現にマッピングし、トランスフォーマーを使用して依存関係をモデル化します。
結果、ビデオ圧縮変換器は、標準のビデオ圧縮データセットにおいて従来の方法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 05:31:32 GMT)
Fast and Reliable Evaluation of Adversarial Robustness with
Minimum-Margin Attack [34.0] AutoAttack (AA) は、膨大な計算資源が利用可能である場合の敵の堅牢性を評価する最も信頼性の高い手法である。
本稿では,敵の強靭性を迅速かつ確実に評価するための,MM攻撃法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 06:00:57 GMT)
Lattice Convolutional Networks for Learning Ground States of Quantum
Many-Body Systems [33.8] 本稿では,非二乗格子を格子状拡張格子に変換するために,一組の演算を用いた格子畳み込みを提案する。
提案する格子畳み込みネットワーク(LCN)を用いて,自己ゲーティングと注意機構を用いた格子畳み込みネットワーク(LCN)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:24:37 GMT)
VisageSynTalk: Unseen Speaker Video-to-Speech Synthesis via
Speech-Visage Feature Selection [32.7] 近年の研究では、サイレント・トーキング・フェイス・ビデオから音声を合成する際の印象的な性能が示されている。
本稿では、音声コンテンツと話者識別を、入力ビデオの視覚的特徴から分離する音声視覚選択モジュールを提案する。
提案する枠組みは、未確認被写体の無声音声映像が付与された場合でも、適切な内容を含む音声を合成する利点をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 11:29:58 GMT)
PlanarRecon: Real-time 3D Plane Detection and Reconstruction from Posed
Monocular Videos [32.3] PlanarReconは、提示されたモノクロビデオから3次元平面のグローバルなコヒーレントな検出と再構築のためのフレームワークである。
学習ベースのトラッキングと融合モジュールは、以前のフラグメントから平面をマージして、コヒーレントなグローバルな平面再構成を形成するように設計されている。
実験の結果,提案手法はリアルタイムでありながら,ScanNetデータセット上での最先端のパフォーマンスを実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:59:16 GMT)
On Enforcing Better Conditioned Meta-Learning for Rapid Few-Shot
Adaptation [31.5] 我々は、最適化問題を非線形の最小二乗形式に再キャストすることで、メタラーニングモデルに対して$textitwell-conditioned$パラメータ空間を強制する原則的な方法が提供されることを実証する。
評価の結果,提案手法は初期適応段階において,制約のない手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 02:44:45 GMT)
Prefix Language Models are Unified Modal Learners [30.7] そこで本研究では,テキストおよび画像シーケンスに基づいて,プレフィックス言語モデリング目標を用いて,統一モーダルモデルが学習可能であることを示す。
シンプルだが強力な事前トレーニングパラダイムのおかげで、提案されたモデルであるDaVinciは、トレーニングが簡単で、巨大なデータにスケーラブルで、さまざまなダウンストリームタスクに適応できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:49:38 GMT)
Test-Time Adaptation for Visual Document Understanding [30.3] 自己教師付き事前学習は、様々な視覚的文書理解(VDU)タスクのための転送可能な表現を生成することができる。
本論文では,モダリティ横断型自己教師型学習を活用した文書を対象とした新しいテスト時間適応手法DocTTAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 01:57:12 GMT)
Detecting Harmful Online Conversational Content towards LGBTQIA+
Individuals [30.0] この研究は現実世界のデータセットを導入し、有害なオンライン会話コンテンツの研究と理解を可能にします。
2つのベースライン機械学習モデルと、事前訓練された3つの大規模言語モデルを実装した。
以上の結果から,オンライン対LGBTQIA+会話コンテンツ検出タスクにおいて,大規模言語モデルが非常に有望な性能が得られることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 20:14:02 GMT)
Differentiable Top-k Classification Learning [29.8] 単一 k を使わずに、複数の k に対してモデルを同時に最適化する。
緩和kは, 上位5の精度向上だけでなく, 上位1の精度向上につながることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 04:13:59 GMT)
Rethinking Generalization in Few-Shot Classification [28.8] 単一のイメージレベルのアノテーションは、しばしば画像の内容の小さなサブセットを正しく記述するだけである。
本稿では、textitfew-shot Learning$の文脈における意味を詳しく調べる。
我々は、きめ細かいラベルの欠如を克服するため、マスク付き画像モデリングによるネットワークの教師なしトレーニングの最近の進歩の上に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 03:05:21 GMT)
Corruption-Robust Contextual Search through Density Updates [28.5] 逆雑音モデルにおける文脈探索の問題について検討する。
d$を問題の次元とし、T$を時間軸とし、C$をシステム内のノイズの総量とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 13:18:52 GMT)
What makes domain generalization hard? [28.5] 我々は、人気のある3D ScanNetデータセットと同じ幾何学、シーンレイアウト、カメラパラメータを持つ15のフォトリアリスティックドメインのベンチマークを示す。
それぞれの意味的シフトが一般化に与える影響を独立に検討する。
我々のアプローチ(CDCNet)は、既存の領域一般化手法を18%以上のマージンで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 20:32:24 GMT)
DIRECTOR: Generator-Classifiers For Supervised Language Modeling [27.9] 現在の言語モデルは難易度は低いが、結果として生じる世代は依然として有毒な反応、反復性、矛盾に悩まされている。
我々は,各出力トークンに対して,言語モデリングと分類ヘッドを併用した統一型ジェネレータからなる新しいアーキテクチャであるc Directorを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:44:08 GMT)
How to Reduce Change Detection to Semantic Segmentation [27.8] 変化検出(CD)は、異なる時間に撮影された画像ペアで発生する変化を特定することを目的としている。
セマンティックセグメンテーションにCDを還元する新しいパラダイムを提案する。
また,画素レベルの変化を検出するネットワークであるC-3POを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 14:16:30 GMT)
GRAM-HD: 3D-Consistent Image Generation at High Resolution with
Generative Radiance Manifolds [27.4] 本稿では,高解像度画像(最大1024×1024)を生成できる新しい3D対応GANを提案する。
私たちのモチベーションは、3Dの一貫性を維持するために、3D空間で直接超解像度を達成することです。
FFHQおよびAFHQv2データセットを用いた実験により,本手法は高品質な3D一貫性のある結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 02:35:51 GMT)
Architectural Backdoors in Neural Networks [27.3] モデルアーキテクチャの内部に隠れる新しい種類のバックドアアタックを導入します。
これらのバックドアの実装は簡単で、例えばバックドアモデルアーキテクチャ用のオープンソースコードを公開している。
私たちは、モデルアーキテクチャのバックドアが真の脅威であり、他のアプローチとは異なり、ゼロから完全な再トレーニングに耐えられることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 22:44:03 GMT)
Diffusion Models for Video Prediction and Infilling [27.2] 本稿では,Random-Mask Video Diffusion (RaMViD)を提案する。
マスクをオンにすることで、モデルはビデオ予測、補充、アップサンプリングを行うことができる。
我々は,ビデオ予測のためのベンチマークデータセットと,競争力のある結果を得たビデオ生成のためのベンチマークデータセットを2つ評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:44:47 GMT)
Implicit Regularization or Implicit Conditioning? Exact Risk
Trajectories of SGD in High Dimensions [26.8] 勾配降下(SGD)は現代の機械学習の柱であり、様々な問題に対するゴート最適化アルゴリズムとして機能している。
HSGD形式をストリーミングSGDに適合させる方法を示し、ストリーミングSGDと比較してマルチパスSGDの過大なリスクを正確に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 02:32:26 GMT)
Bayesian Federated Learning via Predictive Distribution Distillation [26.6] 既存のほとんどのフェデレーション学習アルゴリズムでは、各ラウンドは各クライアントで損失関数を最小化し、クライアントで最適なモデルを学ぶ。
本稿では,各クライアントがトレーニングデータを用いて後続予測分布を推定し,クライアント固有の予測分布をサーバに集約する,ベイズ連合学習のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 14:24:59 GMT)
Dynamics of Cross-Platform Attention to Retracted Papers [25.2] 削除された論文は、公式の撤回前にソーシャルメディア、デジタルニュース、その他のウェブサイトで広く流通している。
我々は、異なるオンラインプラットフォームにおいて、時間とともに受け取った3,851件の論文の量と種類を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 22:02:57 GMT)
A Meta-Analysis of Distributionally-Robust Models [24.9] 本稿では,多種多様な公開モデルについてメタ分析を行う。
最適性能のOOD-robustモデルに対する4つの主要な共通点を実証的に同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 14:31:17 GMT)
X-Risk Analysis for AI Research [24.8] 我々は、AI x-riskの分析方法のガイドを提供する。
まず、今日のシステムの安全性についてレビューする。
次に,今後のシステムの安全性に長期的影響を与える戦略について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 03:03:31 GMT)
FixEval: Execution-based Evaluation of Program Fixes for Competitive
Programming Problems [24.0] モデル生成プログラム修正の正確性を評価し評価するベンチマークであるFixEvalを紹介する。
プログラミング言語上で事前訓練された2つのトランスフォーマー言語モデルをベースラインとして、マッチベースおよび実行ベース評価指標を用いて比較する。
実験の結果,一致したメトリクスはモデル生成プログラムの修正を正確に反映しないが,実行ベースの手法は,そのソリューション用に特別に設計されたすべてのケースやシナリオを通じてプログラムを評価することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 20:18:43 GMT)
E2V-SDE: From Asynchronous Events to Fast and Continuous Video
Reconstruction via Neural Stochastic Differential Equations [23.9] イベントカメラは、各ピクセルに対して非同期かつ独立にシーンの明るさ変化に応答する。
E2V-SDEは任意の時間ステップで画像を迅速に再構成し、目に見えないデータに対して現実的な予測を行うことができる。
画像品質の面では、LPIPSスコアは最大12%向上し、再構築速度はET-Netよりも87%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:05:10 GMT)
SAVi++: Towards End-to-End Object-Centric Learning from Real-World
Videos [23.6] スロットベースのビデオ表現から深度信号を予測するために訓練されたオブジェクト中心のビデオモデルSAVi++を紹介する。
LiDARから得られたスパースディープ信号を使用することで、SAVi++は現実世界のOpenデータセットで、創発的なオブジェクトセグメンテーションとビデオからのトラッキングを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:57:07 GMT)
ELUDE: Generating interpretable explanations via a decomposition into
labelled and unlabelled features [23.4] モデルの予測を2つの部分に分解する説明フレームワークを開発する。
後者を識別することで、モデルの"説明できない"部分を分析することができます。
また,同機能領域で訓練された複数のモデルに対して,非競合機能セットが一般化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:36:55 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） (Wed, 15 Jun 2022 10:00:47 GMT)
CLNode: Curriculum Learning for Node Classification [21.7] CLNode(Curriculum Learning for Node Classification)は,学習中のサンプルの重みを自動的に調整する。
CLNodeは、その正確性と堅牢性を改善するために、さまざまなグラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 02:43:36 GMT)
LET-3D-AP: Longitudinal Error Tolerant 3D Average Precision for
Camera-Only 3D Detection [21.6] 3次元平均精度(3D AP)は、予測された有界箱と地上の真理有界箱との結合に依存する。
我々は,深度推定誤差に関して,より寛容であるように設計された,人気のある3次元APメトリックの変種を提案する。
具体的には, LET-3D-AP と LET-3D-APL という新しい長手誤差耐性指標を用いて, 予測された有界箱の長手位置誤差を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:57:41 GMT)
Psychologically-Inspired, Unsupervised Inference of Perceptual Groups of
GUI Widgets from GUI Images [21.5] 本稿では,GUIウィジェットの知覚群を推定するための教師なし画像ベース手法を提案する。
772個のモバイルアプリと20個のUIデザインモックアップから収集した1,091個のGUIのデータセットによる評価は、我々の手法が最先端のアドホックベースのベースラインを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 05:16:03 GMT)
Deep Learning for Time Series Forecasting: Tutorial and Literature
Survey [21.3] 深層学習に基づく予測手法は時系列予測や予測の多くの応用において選択の方法となっている。
この記事では、その分野の紹介と概要について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 20:16:03 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） (Wed, 15 Jun 2022 16:07:12 GMT)
Super-resolution image display using diffractive decoders [21.2] 大きな視野(FOV)上の画像の高分解能合成・投影は、波面変調器の制限された空間帯域積(SBP)によって妨げられる。
本稿では,電子エンコーダと光デコーダを併用した深層学習型回折ディスプレイの設計について報告する。
以上の結果から,この回折画像表示はSBPの16倍の増加を示す4の超解像係数を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 03:42:36 GMT)
Hyperparameter Sensitivity in Deep Outlier Detection: Analysis and a
Scalable Hyper-Ensemble Solution [21.1] 我々は,Deep OD法のHP感度に関する最初の大規模解析を行った。
我々は,HP 構成の異なるモデルを組み立てる ROBOD と呼ばれる HP-robust でスケーラブルな深層アンサンブルモデルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:46:00 GMT)
TOKEN is a MASK: Few-shot Named Entity Recognition with Pre-trained
Language Models [19.3] 名前付きエンティティ認識(NER)の文脈におけるドメイン適応のための新しい数ショットアプローチを提案する。
本稿では,変数ベースモジュールとテンプレートモジュールからなる2段階のアプローチを提案する。
このアプローチは単純だが汎用的であり、少数ショットやゼロショットの設定に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 22:49:14 GMT)
NatGen: Generative pre-training by "Naturalizing" source code [18.4] 我々は,ソースコードの「成熟化」という新たな事前学習目標を提案する。
自然言語とは異なり、コードのバイモーダルでデュアルチャネルの性質により、意味論的に等価なコードを大規模に生成することができます。
私たちは、CodeT5に匹敵する最先端のパフォーマンスを達成するために、3つの生成ソフトウェアエンジニアリングタスクでモデルを微調整します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:08:29 GMT)
NatiQ: An End-to-end Text-to-Speech System for Arabic [18.2] NatiQはアラビア語のエンドツーエンドのテキスト音声システムである。
音声シンセサイザーは、注意を払ってエンコーダ・デコーダアーキテクチャを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:28:08 GMT)
Good Quantum LDPC Codes with Linear Time Decoders [18.2] 線形時間デコーダを持つ量子低密度パリティチェック符号の新しい明示的なファミリーを構築する。
この分析の主要な要素の1つは、2つのランダム符号のテンソル積に対して本質的に最適な性質の証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:23:15 GMT)
Global Convergence of Federated Learning for Mixed Regression [17.8] 本稿では,クライアントがクラスタ構造を示す場合のフェデレートラーニングにおけるモデルトレーニングの問題について検討する。
我々の分析における重要な革新はクラスタリングに関する一様見積であり、一般的な概念クラスを束縛することでVC次元を束縛することで証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 03:38:42 GMT)
Over-Generation Cannot Be Rewarded: Length-Adaptive Average Lagging for
Simultaneous Speech Translation [17.3] 同時音声翻訳(SimulST)システムは,低レイテンシで出力を生成することを目的としている。
Average Lagging (AL)は、対応する参照よりも長い予測を生成するシステムに対して、過小評価スコアを提供する。
近年のSimulSTシステムでは過剰発生傾向にあるため,この問題は実際的関連性があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:31:15 GMT)
Text-Aware End-to-end Mispronunciation Detection and Diagnosis [17.3] 誤認識検出・診断(MDD)技術はコンピュータ支援発音訓練システム(CAPT)の鍵となる要素である
本稿では,関係のないテキスト情報を抑えつつ,関連する音声特徴をより重要視するゲーティング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 04:08:10 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） (Wed, 15 Jun 2022 13:20:06 GMT)
Conformal prediction set for time-series [16.4] 不確かさの定量化は複雑な機械学習手法の研究に不可欠である。
我々は,時系列の予測セットを構築するために,ERAPS(Ensemble Regularized Adaptive Prediction Set)を開発した。
ERAPSによる有意な限界被覆と条件被覆を示し、競合する手法よりも予測セットが小さい傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 23:48:53 GMT)
Towards Robust and Reproducible Active Learning Using Neural Networks [15.7] アクティブラーニング(AL)は、大きなラベルのないデータを解析する可能性を持つ、有望なMLパラダイムである。
近年、ニューラルネットワークに基づくAL手法が、ラベル付けデータを禁止可能な領域におけるアノテーションコストの削減に有効である。
本研究では,異なるタイプのALアルゴリズムがランダムサンプリングベースラインよりも不整合ゲインを生み出すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:50:54 GMT)
Latency Control for Keyword Spotting [15.1] 本稿では,KWSモデルの遅延を制御し,キーワード終端の明示的な知識を伴わずに任意の損失関数に一般化する手法を提案する。
提案手法は,既存の手法と比較して遅延制約下での優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 02:45:28 GMT)
Taxonomy of Benchmarks in Graph Representation Learning [14.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、その固有の幾何学を考慮し、ニューラルネットワークの成功をグラフ構造化データに拡張する。
現在、グラフ表現学習ベンチマークによって、与えられたモデルのどの側面が調査されているかはよく分かっていない。
本稿では,グラフの摂動によってGNNの性能がどれだけ変化するかに基づいて,$textitsensitivity profile$に従ってベンチマークデータセットを分類する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:01:10 GMT)
MonoGround: Detecting Monocular 3D Objects from the Ground [14.2] 本研究では, 単分子3次元物体検出において, 地上面を先行として導入することを提案する。
地上平面は、不測のマッピングに対する追加の幾何学的条件として機能し、深度推定の余分な情報源として機能する。
提案手法は, 高速な動作を保ちながら, 他の手法と比較して, 最先端の結果を得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:27:46 GMT)
Modeling the Data-Generating Process is Necessary for
Out-of-Distribution Generalization [14.2] 複数のドメインから収集された実世界のデータは、複数の属性に対して複数の異なる分散シフトを持つことができる。
マルチ属性分布シフトを伴うデータセットを導入し、既存の領域一般化アルゴリズムが一般化に失敗することを確認する。
本稿では、正規化のための正しい独立制約を特定するための新しいアルゴリズムCACMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 22:35:06 GMT)
Sublinear Algorithms for Hierarchical Clustering [14.1] 本稿では,3つの線形計算モデルに基づく大規模グラフの階層クラスタリングについて検討する。
すべてのモデルにおいて階層クラスタリングのためのサブ線形アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:25:27 GMT)
On the Eve of True Explainability for OWL Ontologies: Description Logic
Proofs with Evee and Evonne (Extended Version) [13.8] 本稿では、ALCHまで記述ロジックの証明を計算するためのJavaライブラリであるEVEE-LIBSと、Prot'eにそれらの証明を表示するためのProt'eプラグインのコレクションであるEVEE-PROTEGEを紹介する。
また、計算された証明を表示・操作するための、より高度なスタンドアロンアプリケーションであるEVONNEの最新バージョンを垣間見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:59:46 GMT)
Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal
Classification [13.7] 本稿では,超高速を実現するための新しい,シンプルで効果的な定式化法と,挑戦シナリオの課題を提案する。
具体的には,大域的特徴を用いたアンカー駆動型順序分類問題として,車線検出のプロセスを扱う。
提案手法は,速度と精度の両面で最先端の性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:53:02 GMT)
Morphence-2.0: Evasion-Resilient Moving Target Defense Powered by
Out-of-Distribution Detection [13.7] 敵の例に対する防御のために,OoD(out-of-distriion)検出を応用したMTDであるMorphence-2.0を導入する。
Morphence-2.0はベースモデルから生成されたモデルのプールを、予測クエリに応答するときに十分なランダム性をもたらす方法で展開する。
また,Morphence-2.0は,クリーンデータに対する精度を保ちつつ,攻撃伝達性を低下させつつ,防御性能を常に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 06:51:09 GMT)
An Extractive-and-Abstractive Framework for Source Code Summarization [13.6] コード要約は、自然言語の形式で与えられたコードスニペットの要約/記事を自動的に生成することを目的としている。
そこで本研究では,人文的な要約を生成できる新しい抽出・抽象的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 02:14:24 GMT)
An Efficient Gradient Sensitive Alternate Framework for VQE with
Variable Ansatz [13.4] 本稿では,変分量子固有解器(VQE)の性能を高めるために,可変アンサッツを用いた勾配感度代替フレームワークを提案する。
本研究では,ハードウェア効率のよいアンサッツと比較して,検出した解の誤差を最大87.9%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 09:39:01 GMT)
On the Identifiability of Nonlinear ICA: Sparsity and Beyond [13.2] 自明な不確定点を特定できる非線形ICAモデルをいかにして特定させるかは、教師なし学習における長年の問題である。
最近のブレークスルーは、いくつかの補助変数が与えられた条件付き独立としてソースの標準独立仮定を再構成する。
このような制約の特定のインスタンス化の下では、独立潜水源はそれらの非線形混合から置換まで同定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:24:22 GMT)
Knowledge Management System with NLP-Assisted Annotations: A Brief
Survey and Outlook [13.2] 従来のデータベースは通常、ロギングシステムとは相容れない。
本稿では,関係データベースを利用して階層的な情報をログする統合フレームワークを提案する。
この知識管理システムの枠組みは、改良された階層的メモ作成、AI支援型ブレインストーミング、多方向関係を含む新しい機能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 05:20:38 GMT)
XMorpher: Full Transformer for Deformable Medical Image Registration via
Cross Attention [13.2] 深層学習に基づく変形性医用画像登録(DMIR)において有効なバックボーンネットワークが重要である
我々は、DMIRにおける有効な対応する特徴表現のために、新しいバックボーンネットワークであるXMorpherを前進させる。
我々のXMorpherは、DSCのVoxelmorph 2.8%の改善を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:00:12 GMT)
From Outcome-Based to Language-Based Preferences [13.1] 本稿では,通常のゲームと金銭的な支払いによって記述された社会的相互作用における人間の行動を説明するモデルに関する文献をレビューする。
我々は,行動が記述される言語,特に道徳的懸念を活性化する言語に人々が反応することを示す,成長する研究機関に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 05:11:58 GMT)
Autonomous Platoon Control with Integrated Deep Reinforcement Learning
and Dynamic Programming [12.7] 小隊に複数の追従車両がある場合、安定的で効率的な車両追従ポリシーを学ぶことはより困難である。
我々は、自律型小隊制御ポリシーを学ぶために統合DRLと動的プログラミングアプローチを採用する。
本研究では,Sweepingを用いたFinite-Horizon-DDPGというアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 13:45:47 GMT)
Preserving Entanglement in a Solid-Spin System Using Quantum
Autoencoders [12.2] 量子技術の鍵となるエンタングルメントは、デコヒーレンスのために非常に脆弱である。
量子エンタングル状態の特定の集合をデコヒーレンスに頑健な部分空間に圧縮するために訓練された量子オートエンコーダを用いて、エンタングルメントを保存することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:37:43 GMT)
Mean-Semivariance Policy Optimization via Risk-Averse Reinforcement
Learning [12.0] 本稿では,強化学習における平均半変量基準の最適化を目的とした。
我々は,政策依存型報酬関数を用いて一連のRL問題を反復的に解くことで,MSV問題を解くことができることを明らかにした。
政策勾配理論と信頼領域法に基づく2つのオンラインアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:32:53 GMT)
Revisiting Some Common Practices in Cooperative Multi-Agent
Reinforcement Learning [11.9] 高いマルチモーダルな報酬ランドスケープ、価値分解、パラメータ共有が問題になり、望ましくない結果をもたらす可能性があることを示す。
対照的に、個々のポリシーを持つポリシー勾配(PG)法は、これらの場合において最適解に確実に収束する。
本稿では,多エージェントPGアルゴリズムの実装に関する実践的提案を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 13:03:05 GMT)
Detection of long-range entanglement in gapped quantum spin liquids by
local measurements [11.5] ギャップ量子スピン液体に対して、2スピン局所相関器を用いて$gamma$を抽出できることが示される。
異方性相互作用を持つハニカム格子上でのギャップ付き$mathbbZ$ Kitaevスピン液体について,本手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 01:49:57 GMT)
HICEM: A High-Coverage Emotion Model for Artificial Emotional
Intelligence [9.2] 次世代の人工知能(AEI)は、より深く、より有意義な人間と機械の相互作用に対するユーザの欲求に対処するために、中心的な段階を採っている。
心理学における歴史的焦点である感情の理論とは異なり、感情モデルは記述的な道具である。
この研究は、社会ロボティクス、人間と機械の相互作用、メンタルヘルスケア、計算心理学に幅広い影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:21:30 GMT)
Noise Covariance Estimation in Multi-Task High-dimensional Linear Models [8.8] 本稿では,タスク間のノイズが相関するマルチタスク高次元線形回帰モデルについて検討する。
回帰係数をニュアンスパラメータとして扱い、マルチタスク弾性ネットとマルチタスクラッソ推定器を用いてニュアンスを推定する。
適切な条件下では、提案した推定器は「おかしな」推定器と同じ収束率に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 02:37:37 GMT)
Understanding and Optimizing Deep Learning Cold-Start Latency on Edge
Devices [8.6] 我々は,コールド推論を最適化した最初のオンデバイス推論エンジンであるNNV12を提案する。
NNV12は3つの新しい最適化ノブの上に構築されている。
エッジCPUとGPUの最先端DNNエンジンと比較して最大15.2倍、401.5倍を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:49:36 GMT)
Human Heuristics for AI-Generated Language Are Flawed [8.5] 我々は、AIによって最も個人的で連続的な言語(自己表現)が生み出されたかどうかを人間がどのように認識するかを研究する。
プロフェッショナル、ホスピタリティ、ロマンチックな設定全体で、人間はAIが生成する自己表現を特定できない。
これらにより、生成された言語を予測可能かつ操作可能とし、AIシステムが人間よりも人間として認識される言語を生成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 03:18:56 GMT)
Asynchronous SGD Beats Minibatch SGD Under Arbitrary Delays [8.5] ステップの数だけでなく、ステップの遅延にもよらず、同じ非同期勾配の保証がずっと良いことを証明しています。
そこで本研究では,「仮想ステップ」と「遅延反復」に基づいて,両凸非適応勾配に対する最先端保証を導出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:28:37 GMT)
Beyond Adult and COMPAS: Fairness in Multi-Class Prediction [8.4] 我々は、この問題を、事前訓練された(そして潜在的に不公平な)分類器を、対象のグループフェアネス要件を満たすモデルの集合に「投影する」という観点で定式化する。
投影された分類器を並列化して計算し、サンプルの複雑性と収束保証の両方を導出する反復アルゴリズムを提案する。
また,複数のクラス,複数の交差保護グループ,100万以上のサンプルを持つオープンデータセット上で,本手法を大規模に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 20:29:33 GMT)
Convergence and Price of Anarchy Guarantees of the Softmax Policy
Gradient in Markov Potential Games [7.9] マルコフポテンシャルゲーム(MPG)のサブクラスに対するポリシー勾配法の性能について検討する。
我々は、MPGを解くために、正規形式ゲームにおけるアナーキー(POA)と滑らかさの概念を拡張した。
私たちの知る限り、MPGを解くための最初のPOAバウンドです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:41:06 GMT)
CMNEROne at SemEval-2022 Task 11: Code-Mixed Named Entity Recognition by
leveraging multilingual data [7.5] 本稿では,SEMEVAL 2022共有タスク11 MultiCoNERへのチームCMNEROneの提出について述べる。
Code-mixed NERタスクは、コードミックスデータセット上の名前付きエンティティを特定することを目的としている。
平均F1スコアは0.7044であり,ベースラインよりも6%高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 06:33:13 GMT)
Deep Multi-Task Networks For Occluded Pedestrian Pose Estimation [6.8] 本稿では, 歩行者の特徴を抽出する枠組みを提案する。
エンコーダは、教師なしインスタンスレベルのドメイン適応法を用いて、特定の特徴のポーズを学ぶ。
提案フレームワークは,ポーズ推定,歩行者検出,事例分割といった最先端性能を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 13:09:24 GMT)
Clustered Scheduling and Communication Pipelining For Efficient Resource
Management Of Wireless Federated Learning [6.8] 本稿では,コミュニケーションパイプラインを用いて,フェデレート学習の無線スペクトル利用効率と収束速度を向上させることを提案する。
我々は、異なる設定下で最適なクライアントクラスタリングのための汎用的な定式化を行い、最適解を得るための効率的なアルゴリズムを解析的に導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:23:19 GMT)
Region-enhanced Deep Graph Convolutional Networks for Rumor Detection [6.5] 噂の伝播特性を高める新しい領域強化深部グラフ畳み込みネットワーク(RDGCN)を提案する。
Twitter15とTwitter16の実験では、提案されたモデルは、噂検出と初期の噂検出のベースラインアプローチよりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:00:11 GMT)
CRISP - Reliable Uncertainty Estimation for Medical Image Segmentation [6.2] 本研究では,不確実性予測のためのCRISPをContRastive Imageとして提案する。
CRISPはその中核として、有効なセグメンテーションの分布を符号化するジョイント潜在空間を学習するためのコントラスト的手法を実装している。
この共同潜伏空間を用いて予測を数千の潜伏ベクトルと比較し、解剖学的に一貫した不確実性写像を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:56:58 GMT)
Epistemic Deep Learning [6.1] 本稿では,信念関数のランダムな解釈に基づく認識的深層学習という概念を導入する。
本稿では,集合値の基底真理表現を学習することにより,クラス集合のスコアを生成できる新しいランダムセット畳み込みニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:39:52 GMT)
On the fast convergence of minibatch heavy ball momentum [6.0] 重い球運動量は運動量を持つランダム化カッツマルツアルゴリズムと解釈できることを示す。
我々は、境界が合理的に鋭いことを示す数値実験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 14:12:45 GMT)
PolyU-BPCoMa: A Dataset and Benchmark Towards Mobile Colorized Mapping
Using a Backpack Multisensorial System [5.9] 本稿では,PolyU-BPCoMAという多感覚データセットについて述べる。
このデータセットには、バックパックプラットフォーム上の3D LiDAR、球面イメージング、IMUのリソースが含まれている。
我々は,移動型マルチセンサーシステムにおいて,マッピングとカラー化の精度を同時にベンチマークする機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 12:06:08 GMT)
Hybrid full-field thermal characterization of additive manufacturing
processes using physics-informed neural networks with data [5.7] 我々は,物理インフォームドニューラルネットワークを用いたAMプロセスのハイブリッドなデータ駆動熱モデリング手法を開発した。
赤外線カメラから測定された部分観測温度データと物理法則を組み合わせることで、全球温度履歴を予測する。
その結果,ハイブリッド熱モデルでは未知のパラメータを効果的に同定し,フルフィールド温度を正確に把握できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:27:10 GMT)
Body Gesture Recognition to Control a Social Robot [5.6] 本研究では,人間の身体を自然に利用してロボットと対話できるジェスチャー型言語を提案する。
ニューラルネットワークを用いた新しいジェスチャー検出モデルと、ネットワークをトレーニングするための身体ジェスチャーセットを実行する人間のカスタムデータセットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 13:49:22 GMT)
Quantum transport in a one-dimensional quasicrystal with mobility edges [5.3] 移動端を持つ1次元(1次元)準周期格子における量子輸送について検討した。
まず,2つのエッジバルクエッジチャネルを用いて,左右のエッジモード間の断熱ポンプについて検討する。
また, 格子の両境界における励起の移動と, 励起伝達に寄与する準差の増大を特徴とする異常現象についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 05:13:19 GMT)
Inverse engineering of fast state transfer among coupled oscillators [5.3] 時間依存型結合振動子ハミルトニアンにおける断熱状態移動を高速に設計する。
この過程を駆動する操作は、最近Simsek と Mintert で提案された2次元不変量を用いて発見される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 00:38:26 GMT)
Resource-Constrained Edge AI with Early Exit Prediction [5.1] デバイスエッジコ推論システムにおいて,デバイス上での計算オーバーヘッドを低減するための早期出口予測機構を提案する。
具体的には,Exit Predictorと呼ばれる低複雑さモジュールを設計し,初期出口の計算をバイパスする「ハード」なサンプルを導出する。
通信帯域の変動を考慮すると、レイテンシを考慮したエッジ推論の早期終了予測機構を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 03:14:21 GMT)
Physically-admissible polarimetric data augmentation for road-scene
analysis [5.0] 本研究では,大規模ラベル付き道路シーンデータセットを偏光領域に転送するCycleGANを提案する。
結果として制約されたCycleGANは公開され、誰でも独自の偏光画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:04:43 GMT)
MACE: Higher Order Equivariant Message Passing Neural Networks for Fast
and Accurate Force Fields [4.8] MACEは,高次メッセージを用いたMPNNモデルである。
4体メッセージを使用することで、必要なメッセージパッシング回数を1つに減らし、高速で並列化可能なモデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:46:05 GMT)
Learning Models of Individual Behavior in Chess [4.8] チェスにおける個人行動の高精度な予測モデルを構築した。
私たちの研究は、AIシステムを個人の行動とよりよく一致させる方法を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 21:44:30 GMT)
Detection of magnetohydrodynamic waves by using machine learning [4.7] 様々な種類のMHD波の同定は、このような複雑な波動パターンにおいて重要かつ困難な課題である。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた2つのMHD波検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 07:35:27 GMT)
Sparse Subspace Clustering in Diverse Multiplex Network Model [4.6] 本稿では,DIMPLE(Diverse MultiPLEx)ネットワークモデルについて考察する。ネットワークのすべての層が同じノードの集合を持ち,ブロックモデルを備えている。
DIMPLEモデルは、すべての層で同じコミュニティ構造を持つ多層ネットワークを研究する複数の論文を一般化する。
本稿ではスパースサブスペースクラスタリング(SSC)を用いて,同一のコミュニティ構造を持つ層群を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:32:23 GMT)
A Multiple kernel testing procedure for non-proportional hazards in
factorial designs [4.4] 本稿では,複数の因子が同時に興味を持つ場合の生存率を推定するマルチカーネルテスト手法を提案する。
我々の手法は複雑なデータを扱うことができ、比例性のような仮定を正当化できない場合、全正規の Cox モデルに代わるものとして見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 01:53:49 GMT)
Online Contextual Decision-Making with a Smart Predict-then-Optimize
Method [4.1] 資源制約を考慮したオンライン文脈決定問題について検討する。
本稿では,「スマート予測-then-(SPO)」法に基づく予測ステップと,ミラー降下に基づく2つの更新ステップを混合するアルゴリズムを提案する。
提案手法の全体的な収束速度はオンラインミラー降下の$mathcalO(T-1/2)$収束に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 06:16:13 GMT)
Towards ML Methods for Biodiversity: A Novel Wild Bee Dataset and
Evaluations of XAI Methods for ML-Assisted Rare Species Annotations [3.9] 昆虫は私たちの生態系の重要な部分です。残念ながら、ここ数十年で、虫の数は大幅に減少しています。
このプロセスをよりよく理解し、昆虫の個体数を監視するために、Deep Learningは実行可能なソリューションを提供するかもしれない。
本稿では,iNaturalistデータベースから採取した野生ミツバチの詳細な注釈画像のデータセットを提案する。
ワイルドビーデータセットでトレーニングされたResNetモデルは、他のきめ細かいデータセットでトレーニングされた同様の最先端モデルに匹敵する分類スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 12:48:05 GMT)
Unsupervised Capsule Networks of High-Dimension Point Clouds
classification [3.9] 3次元空間では、点雲はその密度のために通常のユークリッド構造を持つ傾向がある。
高次元空間では、高次元空間の空間構造はより複雑であり、点雲は主として非ヨーロッパ構造で表される。
本稿では,高次元点雲カプセルの教師なしアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 07:57:58 GMT)
Experimental study of quantum uncertainty from lack of information [3.9] 古典的領域における不確実性は、システムの正確な状態に関する情報の欠如に起因する。
本稿では,対応する2次元および3次元の推算ゲームの実装により,この問題を実験的に検討する。
その結果,推定ゲームフレームワーク内では,ゲームの主要特性を決定する量子情報が,推測者にとってアクセス不能な自由度に格納されているという事実に大きく依存していることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 01:35:08 GMT)
Human Eyes Inspired Recurrent Neural Networks are More Robust Against
Adversarial Noises [3.9] 人間の視覚と比較して、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくコンピュータビジョンは、敵の雑音に対してより脆弱である。
この違いは、眼が視覚入力をどのようにサンプルし、脳が網膜サンプルを背側および腹側視覚経路を通してどのように処理するかに起因している可能性が高い。
我々は、人間の網膜を模倣する入力サンプリング器、次に見る場所を案内する背側ネットワーク、網膜のサンプルを表す腹側ネットワークを含む、反復的なニューラルネットワークを設計する。
これらのモジュールをひとつにまとめると、モデルはイメージを複数回見て、各見た目で健全な部分に参加し、画像を認識するために時間をかけて表現を蓄積する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 03:44:42 GMT)
Large-Scale Differentiable Causal Discovery of Factor Graphs [3.8] 本稿では,非線形低ランク因果相互作用モデルへの探索空間の方法として,因子指向非巡回グラフ(f-DAG)の概念を導入する。
本稿では,f-DAG制約因果探索のスケーラブルな実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 21:28:36 GMT)
Reliability Analysis of Complex Multi-State System Based on Universal
Generating Function and Bayesian Network [3.6] 複合多状態システム(MSS)におけるUGF-BNと呼ばれる新しい信頼性解析手法を提案する。
UGF-BNフレームワークにおいて、UGF法は、まず、多数の下位コンポーネントを解析するために使用される。
複雑なMSSの信頼性はBN法によってモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:20:59 GMT)
Personal Entity, Concept, and Named Entity Linking in Conversations [3.5] 会話におけるエンティティリンクのためのコレクションとツールを紹介します。
我々は、名前付きエンティティ、概念、個人エンティティへのリンクからなる会話発話1327件のELアノテーションを収集する。
このデータセットは、対話型エンティティリンクであるCRELのためのツールキットのトレーニングに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 22:32:29 GMT)
Discovery of the Content and Engagement with the Content [3.4] 20世紀後半、議会は放送局にラジオの放送を許可し、最終的には特定の委員会の討論や会議のテレビ放送を許可した。
最近では、英国議会はこれらの討論や会議そのもののビデオを公開し始め、議論の詳細をツイートした。
本稿では,2年以上にわたるGoogle Analyticsデータを用いて,議会議論のビデオデータとの関わりを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 21:14:32 GMT)
Neural Network Normal Estimation and Bathymetry Reconstruction from
Sidescan Sonar [3.3] 入射型ニューラル表現学習は、最近、そのような最適化フレームワークでバスメトリックマップを表現するために提案されている。
本稿では、ニューラルネットワークを用いて地図を表現し、高度点の制約の下で最適化し、サイドカンから推定表面を推定する。
本研究では, サイドスキャンデータを用いて, 高品質なバスメータを再構築することにより, アプローチの効率性とスケーラビリティを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 21:12:17 GMT)
High-Resolution Bathymetric Reconstruction From Sidescan Sonar With Deep
Neural Networks [3.3] 本研究では,サイドカンからの高分解能水度再構成のための新しいデータ駆動手法を提案する。
我々は、畳み込みネットワークを用いて、サイドカン画像とスパース深度から深度輪郭とその平均不確かさを推定する。
ニューラルネットワークから深度予測とそれに対応する信頼度を融合した後、高品質な水度マップを再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 20:46:22 GMT)
FOLD-TR: A Scalable and Efficient Inductive Learning Algorithm for
Learning To Rank [3.2] FOLD-R++はバイナリ分類タスクのための新しい帰納学習アルゴリズムである。
本稿では,FOLD-TRというランキングフレームワークを用いたFOLD-R++アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 04:46:49 GMT)
Unsupervised Learning Architecture for Classifying the Transient Noise
of Interferometric Gravitational-wave Detectors [2.9] 非定常・非ガウス的特徴を持つ過渡雑音は高い速度で発生する。
過渡雑音の分類は、その起源を探索し、検出器の性能を向上させる手がかりを与えることができる。
本研究では,過渡雑音の分類のための教師なし学習アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:37:08 GMT)
Federated Data Analytics: A Study on Linear Models [2.8] 我々は、最も基本的な統計モデルである線形回帰の1つに対するFDA治療を開発する。
我々の治療は階層的モデリングに基づいており、複数のグループにまたがって強度を借りることができる。
本手法は,航空機用エンジンのコンディション監視を含む,さまざまな実環境応用に対して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 19:50:07 GMT)
Multiscale methods for signal selection in single-cell data [2.7] 教師なし特徴選択のための3つのトポロジカルな数学的手法を提案する。
単細胞転写学データセットにこれらの手法を適用することで,これらの手法の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:42:26 GMT)
Cautious Learning of Multiattribute Preferences [2.6] 本稿では,二項属性を特徴とする選択肢間の嗜好を予測するための慎重な学習手法を提案する。
注意」とは、マルチ属性の嗜好を表現するために学んだモデルは、他の選択肢の厳密な弱い順序と互換性があるほど一般であることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 07:54:16 GMT)
Legal Provocations for HCI in the Design and Development of Trustworthy
Autonomous Systems [2.6] 我々は、2021年欧州連合AI法(AIA)からの一連の法的挑発について検討する。
AIAは、ハイリスクAIシステム(HRAIS)の必須設計と開発要件を導入し、社会と市民の基本的権利にリスクをもたらすAI開発をターゲットにしている。
これらの要件は、AIの倫理と説明可能性に関する確立した懸念を越えて、AIに対する規制の遵守と社会的信頼の促進を可能にする、人間中心のプロセスと設計方法におけるAI開発を確固たるものにするHCIの新たな機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 13:03:43 GMT)
Multi-Objective Hyperparameter Optimization -- An Overview [2.5] 本稿では,多目的ハイパーパラメータ最適化の基礎を導入し,応用MLにおけるその有用性を動機づける。
進化的アルゴリズムの領域とベイズ最適化の両方から、既存の最適化戦略を広範囲に調査する。
動作条件,予測時間,スパースネス,フェアネス,解釈可能性,ロバストネスなどの目的を考慮し,複数の特定のMLアプリケーションにおけるMOOの有用性を解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:23:19 GMT)
On the complexity of finding set repairs for data-graphs [2.5] データ値を持つグラフデータベースのサブセットとスーパーセット修復の計算問題について検討する。
本稿では,Reg-GX表現の正のフラグメントに対して,サブセットタイムのアルゴリズムが適用可能であるのに対して,言語の完全な表現力は難解であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 13:01:26 GMT)
Edge Inference with Fully Differentiable Quantized Mixed Precision
Neural Networks [2.3] パラメータと演算をビット精度の低いものに量子化することで、ニューラルネットワークの推論にかなりのメモリとエネルギーを節約できる。
本稿では,エッジ計算を対象とする混合精度畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の量子化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:11:37 GMT)
SciTweets -- A Dataset and Annotation Framework for Detecting Scientific
Online Discourse [2.3] 科学的な話題、主張、資源は、オンライン談話の一部としてますます議論されている。
これにより、社会的な影響が大きくなり、様々な分野からの科学的オンライン談話への関心が高まった。
専門分野にわたる研究は、現在、科学関連の様々な形態の堅牢な定義の欠如に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:14:55 GMT)
How GNNs Facilitate CNNs in Mining Geometric Information from
Large-Scale Medical Images [2.3] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が捉えたグローバルな画像レベルの表現を強化するための融合フレームワークを提案する。
大腸癌と胃癌の大規模なコホートから得られた組織学的データセットの融合戦略について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:27:48 GMT)
A Survey : Neural Networks for AMR-to-Text [2.2] AMR-to-Textは、抽象的意味表現(AMR)グラフから文を生成することを目的とした、NLPコミュニティの重要なテクニックの1つである。
2013年にAMRが提案されて以来、AMR-to-Textの研究は、構造化データのテキストへの必須の分岐として、ますます広まりつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 07:20:28 GMT)
Deep Neural Network Pruning for Nuclei Instance Segmentation in
Hematoxylin & Eosin-Stained Histological Images [2.1] プルーニングディープニューラルネットワーク(DNN)は、精度と一般化能力を改善するために多くの注目を集めている。
本研究では, 階層的, ネットワーク規模のプルーニング技術が組織像の核インスタンス分割性能に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 09:52:41 GMT)
A machine learning approach to predicting pore pressure response in
liquefiable sands under cyclic loading [2.1] 我々はLSTMニューラルネットワークに基づくデータ駆動機械学習モデルを構築し,循環負荷下での土壌の液状化反応を捉える。
LSTMモデルでは, 遮蔽効果と密度効果を考慮した3つのサイクリック単純試験結果に対して, 細孔圧力応答を再現することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 19:39:53 GMT)
Predicting Gender via Eye Movements [2.1] 眼球運動による性別予測の最初の安定した結果を報告する。
顔の画像を用いたデータセットを刺激として使用し、370人の参加者を多数参加させた。
以上の結果から,女性の方が刺激の左目に対して偏見が強いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:36:13 GMT)
Quantum speed limits for information and coherence [1.9] 我々は、力学過程下で進化する量子系のフォン・ノイマンエントロピー、最大情報、コヒーレンスに関する速度制限を決定する。
これらの速度制限は、それらの情報測度の変化のために量子系が必要とする進化時間に関する基本的な制限を確かめる。
我々は、最大情報に対する速度制限を用いて、いくつかの量子過程を通して量子システムの情報を消去するために必要な最小時間を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:40:03 GMT)
Transformer-based Automatic Speech Recognition of Formal and Colloquial
Czech in MALACH Project [1.9] チェコ語は、形式的言語と口語的言語の間に大きな違いがあるため、非常に特異な言語である。
本稿では,Wav2Vec 2.0モデルの性能に及ぼす口語音声の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:01:20 GMT)
Recent Advances in Scene Image Representation and Classification [1.8] 本稿では,画像分類に広く用いられている既存のシーン画像表現手法について概説する。
我々は、その性能を質的に(例えば、出力の品質、pros/consなど)、量的に(例えば、精度)比較する。
本稿では,従来のコンピュータビジョン(CV)ベースの手法,ディープラーニング(DL)ベースの手法,検索エンジン(SE)ベースの手法について,最近のシーン画像表現手法の詳細な知見と応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 07:12:23 GMT)
A Projection-Based K-space Transformer Network for Undersampled Radial
MRI Reconstruction with Limited Training Subjects [1.6] 非カルテシアン軌道は、ネットワークトレーニングの各イテレーションにおいて、カルテシアングリッドに変換される必要がある。
本研究では,限られた被験者から大量のトレーニングデータを生成するための新しいデータ拡張手法を提案する。
実験の結果,最先端のディープニューラルネットワークと比較して,提案手法の優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 00:20:22 GMT)
Calibrating Agent-based Models to Microdata with Graph Neural Networks [1.5] エージェントベースモデル(ABM)をデータにキャリブレーションすることは、モデルがその目的を確実に満たすための最も基本的な要件である。
本稿では、時間グラフニューラルネットワークを用いて、粒状マイクロデータに付随するパラメータ後部を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 14:41:43 GMT)
How Adults Understand What Young Children Say [1.4] 子供の初期のスピーチは、形や内容において大人のスピーチとほとんど似ていないことが多いが、介護者は幼児の発話で意味を見出すことが多い。
早期コミュニケーションの成功は,子どもの言語知識の増大だけでなく,大人の高度な推論にも依存すると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 20:37:32 GMT)
Seeking Common Ground While Reserving Differences: Multiple Anatomy
Collaborative Framework for Undersampled MRI Reconstruction [1.4] 本稿では,解剖学的および解剖学的特化学習者による新しいMRI再構成フレームワークを提案する。
脳、膝、心臓のMRIデータセットの実験は、これらの学習者のうち3人が複数の解剖学的共同学習を通して再建性能を向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:19:07 GMT)
Fitting Segmentation Networks on Varying Image Resolutions using
Splatting [1.4] 入力データの解像度ミスマッチを自動的に処理するスプレート層を提案する。
splat演算子が再サンプリング演算子の随伴であるので、平均空間予測をネイティブラベル空間に引き戻すことができる。
このモデルは、前処理ステップとして再サンプリングするよりもセグメンテーション結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:07:37 GMT)
AI and Pathology: Steering Treatment and Predicting Outcomes [1.4] 組織解釈に関するアプリケーション課題の豊富なセットと、AI手法の調査について述べる。
本研究は, 疾患状態の定量的評価, 患者の予後予測, 治療ステアリングを目的とした, 特定の種類のヒト組織分析, 病理組織学に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 14:55:30 GMT)
Self-Supervised Implicit Attention: Guided Attention by The Model Itself [1.3] 我々は、深層ニューラルネットワークモデルに適応的に誘導し、モデル自体の特性を活用する新しいアプローチである、自己監視インシシット注意(SSIA:Self-Supervised Implicit Attention)を提案する。
SSIAAは、推論中に余分なパラメータ、計算、メモリアクセスコストを必要としない新しいアテンションメカニズムである。
私たちの実装はGitHubで公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:13:34 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） (Wed, 15 Jun 2022 11:02:30 GMT)
Quantum computing for transport optimization [1.2] 我々は、量子コンピューティングと輸送セクターの短期的交差について検討する。
本稿では,量子アルゴリズムを用いた潜在的性能向上のための輸送最適化問題の適合性を評価するためのフレームワークを提案する。
本稿では,量子コンピュータを用いた価値ある輸送ソリューションの獲得,現代システムにおける制約の具体化,新たに利用可能なパフォーマンス向上ツールについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 05:56:22 GMT)
Search-Based Testing Approach for Deep Reinforcement Learning Agents [1.2] 本稿では、DRLエージェントのポリシーをテストするために、検索に基づく強化学習エージェント(STARLA)のテスト手法を提案する。
我々は、機械学習モデルと専用の遺伝的アルゴリズムを使用して、故障エピソードに対する探索を絞り込みます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 20:51:33 GMT)
Adaptation to the Range in $K$-Armed Bandits [1.1] 我々は、[m,M]$の範囲でサポートされている有界分布に付随する$K$アームの帯域問題を考える。
分布依存型と分布非依存型との新たなトレードオフが発生し、典型的な$ln T$と$sqrtT$バウンドを同時に達成することができない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:34:03 GMT)
DiffWire: Inductive Graph Rewiring via the Lov\'asz Bound [1.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ関連タスクに対処するための競合的な結果を達成することが示されている。
MPNNは、過密、過密、過密に悩まされていると報告されている。
DiffWireは、MPNNでグラフを書き換える新しいフレームワークであり、原則的で、完全に微分可能で、パラメータフリーである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:22:07 GMT)
Exploring Capabilities of Monolingual Audio Transformers using Large
Datasets in Automatic Speech Recognition of Czech [1.0] チェコ語単言語音声トランスフォーマーを8万時間以上のラベルなし音声を含む大規模データセットから事前学習する過程について述べる。
2つの公開データセットで評価された様々な微調整設定による実験の大規模なパレットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:14:37 GMT)
Action Spotting using Dense Detection Anchors Revisited: Submission to
the SoccerNet Challenge 2022 [1.0] 本報告では,Action Spotting SoccerNet Challenge 2022への参加について述べる。
この課題はCVPR 2022 ActivityNet Workshopの一部である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 23:22:36 GMT)
Adaptive Expert Models for Personalization in Federated Learning [0.9] フェデレートラーニング(FL)は、データがプライベートでセンシティブな場合、分散ラーニングのための有望なフレームワークである。
本研究では,不均質データや非IIDデータに適応するFLのパーソナライズへの実用的で堅牢なアプローチを提案する。
本研究は,病的非IID条件下での局所モデルと比較して,最大29.78 %,最大4.38 %の精度を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 22:05:36 GMT)
Evaluating object detector ensembles for improving the robustness of
artifact detection in endoscopic video streams [0.9] アンサンブル深層学習法を用いて2つの単段検出器の予測を合成する。
このアンサンブル戦略により、個々のモデルの堅牢性は、リアルタイムの能力を損なうことなく向上できるようになりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:06:07 GMT)
Investigating Multi-Feature Selection and Ensembling for Audio
Classification [0.9] ディープラーニングアルゴリズムは、様々な領域で素晴らしいパフォーマンスを示している。
オーディオはここ数十年、興味深いパターンのために多くの研究者を惹きつけてきた。
音声分類の性能向上のために、特徴選択と組み合わせが重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 13:11:08 GMT)
Disparate Impact in Differential Privacy from Gradient Misalignment [0.8] DPSGDにおける不公平性のきめ細かい原因について検討し、不平等な勾配クリッピングによる勾配ずれを同定した。
そこで本研究では,DPSGDの勾配ずれを防止し,不公平性を低減させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:06:45 GMT)
When to intervene? Prescriptive Process Monitoring Under Uncertainty and
Resource Constraints [0.7] 規範的なプロセス監視アプローチは、過去のデータを活用して実行時の介入を規定する。
この分野での以前の提案は、与えられたケースの現在の状態のみを考慮した介入ポリシーに依存している。
本稿では,予測スコア,予測の不確実性,介入の因果効果に基づいて進行中の事例をフィルタリング・ランク付けし,利得関数を最大化するために介入をトリガーする規範的プロセス監視手法を導入することにより,これらのギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:18:33 GMT)
ERNAS: An Evolutionary Neural Architecture Search for Magnetic Resonance
Image Reconstructions [0.7] 加速MRIの一般的なアプローチは、k空間データをアンサンプすることである。
アンサンプはスキャン手順を高速化する一方で、画像内のアーティファクトを生成し、アーティファクトのない画像を生成するために高度な再構築アルゴリズムが必要である。
本研究では、新しい進化的ニューラルネットワーク探索アルゴリズムを用いて、最適化されたニューラルネットワークを用いて、アンダーサンプルデータからのMRI再構成を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 03:42:18 GMT)
A Deep Generative Model of Neonatal Cortical Surface Development [0.7] 球状化した新生児大脳皮質表面の特徴を成熟の異なる段階間で翻訳するための表面ベースCycleGANを実装した。
以上の結果から, 妊娠後期における皮質組織の個々のパターンの変化を確実に予測できることが示された。
皮質成熟のシミュレートされた相違は、文献の観察と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 13:59:43 GMT)
AI Ethics Issues in Real World: Evidence from AI Incident Database [0.6] インテリジェントなサービスロボット、言語/ビジョンモデル、そして自動運転がリードする、AIの非倫理的利用をよく目にする13のアプリケーション領域を特定します。
倫理的問題は、不適切な使用や人種的差別から、身体的安全と不公平なアルゴリズムまで、8つの異なる形態で現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:25:57 GMT)
Automatic Detection of Rice Disease in Images of Various Leaf Sizes [0.5] そこで我々は,米田写真画像から米病を検出するコンピュータビジョン技術を用いて,その解決策に焦点をあてた。
そこで本研究では,CNNオブジェクト検出と画像タイリングを組み合わせた手法を提案する。
本手法は, 発芽, 発芽, 褐色斑点, 褐色斑点, オレンジ, 赤色ストライプ, 草草性スタントウイルス, ストリーク病など8種類のイネ葉病の4,960枚の画像から評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 07:56:41 GMT)
Characteristic kernels on Hilbert spaces, Banach spaces, and on sets of
measures [0.5] 分離可能なヒルベルト空間上のラジアル核について議論し、バナッハ空間や強負型の計量空間上でのカーネルの幅広いクラスを導入する。
一般的な結果は、分離可能な$Lp$空間と測度上のカーネルの明示的なクラスを与えるために使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:12:35 GMT)
Machine vision for vial positioning detection toward the safe automation
of material synthesis [0.5] 本稿では,新しい深層学習(DL)型物体検出器DenseSSDについて報告する。
DenseSSDは、空と溶液を充填したバイアルを含む複雑なデータセットに基づいて、平均平均精度(mAP)を95%以上達成した。
本研究は,DenseSSDが自動材料合成環境の安全性向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 03:19:25 GMT)
Dynamic DV-QKD Networking in Fully-Meshed Software-Defined Optical
Networks [0.3] 動的離散可変量子鍵分布DV-QKDネットワーク機能を備えた4ノード信頼ノードレスメトロネットワーク構成を示す。
フィールド展開ファイバ試験網による量子チャネルと6つの古典チャネルの共存について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 07:15:37 GMT)
Performance of surface codes in realistic quantum hardware [0.2] 表面符号は一般に、表面符号格子を構成する各量子ビットが独立して均等に分布するノイズ(すなわち、d)に直面するという仮定に基づいて研究される。
量子ビットのドコヒーレンスパラメータの非一様挙動を考慮に入れたデコヒーレンスモデルである独立な非同一分散ノイズモデル(i.ni.d.)を導入する。
i.ni.d.ノイズ下での平面符号の性能を向上させる2つの手法について検討・記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:32:49 GMT)
Topological Link Models of Multipartite Entanglement [0.2] グラフやハイパーグラフで表すことができないエントロピーベクトルのリンク表現が存在することを示す。
縮尺写像証明法はトポロジカルセッティングに一般化するが、現在ではノット理論ではよく知られているが難しい問題に対して論理解を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 23:27:38 GMT)
Hardening DNNs against Transfer Attacks during Network Compression using
Greedy Adversarial Pruning [0.2] いくつかの不規則なプルーニングスキームと8ビット量子化法により生成されたモデルの対角的ロバスト性について検討する。
このプルーニング法により,非圧縮モデルからの攻撃に対して耐性のあるモデルが得られることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 09:13:35 GMT)
Efficient Adaptive Ensembling for Image Classification [0.1] 複雑化を伴わずに画像分類性能を向上させる新しい手法を提案する。
まず、データの不整合部分集合に対して、エンドツーエンドの2つのEfficientNet-b0モデルをトレーニングした。
そこで,訓練可能な組み合わせ層の微調整を行い,効率的な適応アンサンブルを製作した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:55:47 GMT)
A smile is all you need: Predicting limiting activity coefficients from
SMILES with natural language processing [0.1] 本稿では,SMILES符号からバイナリ制限活性係数を予測する自然言語処理ネットワークであるSMILES-to-Properties-Transformer(SPT)を紹介する。
我々は、COSMO-RSからサンプリングされた大量の合成データのデータセットに基づいてネットワークをトレーニングし、実験データに基づいてモデルを微調整する。
このトレーニング戦略により、SPTは未知の分子に対しても活性係数の制限を正確に予測することができ、最先端モデルと比較して平均予測誤差を半減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 07:11:37 GMT)
de Sitter Fractional Quantum Cosmology [0.0] 我々はリースの分数微分をホイーラー-デウィット方程式に、クローズド・ド・ジッター幾何学に採用する。
具体的には、トンネルの波動関数は、2.5ドル未満のフラクタル次元と加速されたパワーロー位相を好んでいる。
議論を(非自明な)フラットでオープンなシナリオへと広げます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 21:09:52 GMT)
Tuneable Gaussian entanglement in levitated nanoparticle arrays [0.0] 複数共振器モードへのコヒーレント散乱を用いた複数の浮遊ナノ粒子の運動定常状態の絡み合いを生成する手法を提案する。
提案手法は,高度な量子センシングプロトコルと多体量子シミュレーションのために,複数の浮遊ナノ粒子の複雑な量子状態を生成する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:19:36 GMT)
The Emotion is Not One-hot Encoding: Learning with Grayscale Label for
Emotion Recognition in Conversation [0.0] 会話における感情認識(ERC)では、過去の文脈を考慮し、現在の発話の感情を予測する。
グレースケールラベルを構築するためのいくつかの手法を導入し、各手法が感情認識性能を向上させることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:14:42 GMT)
Subsurface Depths Structure Maps Reconstruction with Generative
Adversarial Networks [0.0] 本稿では,3次元地震探査で得られた詳細な深度構造図を復元する手法について述べる。
本手法は、生成-逆順ニューラルネットワークアーキテクチャに基づく2つのアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:51:10 GMT)
Steered quantum annealing: improving time efficiency with partial
information [0.0] プロセス全体のギャップを拡大する新しい方法として、ステアド量子アニール法を提案する。
シミュレーションにより,本手法はプロセス全体の平均ギャップを大きくすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:43:53 GMT)
SmartMask- Developing an automated self-care system [0.0] SmartMaskは、私たちが他の誰かの近くにいるかどうかを検知し、自分自身を引き上げます。
自動マスクに加えて、温度センサーを組み込んで、人のバイタルを常にチェックします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 03:17:01 GMT)
Robust and Sparse Estimation of Linear Regression Coefficients with
Heavy-tailed Noises and Covariates [0.0] 我々の推定器は効率的に計算でき、さらに推定誤差は鋭い。
本稿では, 重み付き分布から共変数とノイズを抽出し, 悪質な外乱によって共変数とノイズが汚染されることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:23:24 GMT)
Robust SAR ATR on MSTAR with Deep Learning Models trained on Full
Synthetic MOCEM data [0.0] シミュレーションは、合成トレーニングデータセットを作成することでこの問題を克服することができる。
ドメインランダム化手法と対角訓練を組み合わせることでこの問題を克服できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:04:36 GMT)
Resonant energy scales and local observables in the many-body localised
phase [0.0] 我々は、乱れた量子スピン鎖の多体局所化相における共鳴の理論を局所可観測性の観点から定式化する。
主な結果は、局所観測可能な行列要素と多体レベルスペクトルの間に普遍的な相関関係があることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 17:16:56 GMT)
Reduction of circuit depth by mapping qubit-based quantum gates to a
qudit basis [0.0] 拡張性のあるユニバーサルゲートと乗算制御ゲートをキューディットベースで提示する。
大きさ N の任意のクーデットに対して各ゲートを実装するために必要な U(2) 回転の集合を同定する。
そこで本研究では,Dを用いたQuditベースのシステムスケールにおいて,多重制御ゲートが回路複雑性の低減の要因であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 05:21:58 GMT)
Real3D-Aug: Point Cloud Augmentation by Placing Real Objects with
Occlusion Handling for 3D Detection and Segmentation [0.0] 本稿では,すでに注釈付けされているデータを複数回活用するデータ拡張手法を提案する。
本稿では,実データを再利用する拡張フレームワークを提案する。
このパイプラインは、3Dオブジェクトの検出とセマンティックセグメンテーションのためのトップパフォーマンスモデルのトレーニングにおいて、競争力があることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 16:25:30 GMT)
Query-Adaptive Predictive Inference with Partial Labels [0.0] ブラックボックス予測モデル上に部分的にラベル付けされたデータのみを用いて予測集合を構築する新しい手法を提案する。
我々の実験は、予測セット構築の有効性と、よりフレキシブルなユーザ依存損失フレームワークの魅力を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 01:48:42 GMT)
Quantum computing overview: discrete vs. continuous variable models [0.0] 近中間スケール量子時代では、クラウド上には2種類の短期量子デバイスが存在する。
量子アルゴリズムの実装において、CVモデルは離散変数モデルでは利用できないより多くの量子ゲートを提供する。
CVベースのフォトニック量子コンピュータは、量子回路の出力ベクトルの長さを制御する柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 02:20:14 GMT)
Protecting local and global symmetries in simulating 1+1-D non-abelian
gauge theories [0.0] 非アベリア格子ゲージ理論には大域対称性保護プロトコルが提案されている。
我々は,この大域的対称性保護スキームにより,局所対称性のすべてが長期間にわたって保護されることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:45:50 GMT)
Physics-Infused Fuzzy Generative Adversarial Network for Robust Failure
Prognosis [0.0] ファジィGANに基づく手法はファジィ含意の集約に物理学に基づくモデルを組み込む。
ベアリング問題の結果は、GANの健康をモデル化する能力を改善するためにファジィ論理モデルに物理ベースのアグリゲーションを追加する効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:50:16 GMT)
Open Data Quality Evaluation: A Comparative Analysis of Open Data in
Latvia [0.0] この研究は、どのように(オープンな)データ品質を評価するかについて論じている。
特定のアプローチはいくつかのラトビアオープンデータセットに適用される。
ラトビアのオープンデータや欧州3カ国のオープンデータで検出される共通データ品質の問題も根底にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:10:51 GMT)
Open Data Quality [0.0] 提案手法は,いくつかのオープンデータセットに適用し,その品質評価を行う。
このデータが信頼性が高く、エラーのないものであることは、品質上の問題が大きな損失をもたらす可能性があることを保証することが重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:20:12 GMT)
On Numerical Integration in Neural Ordinary Differential Equations [0.0] 本稿では,数値積分がニューラルネットワークモデルの学習に与える影響を明らかにするために,逆修正微分方程式(IMDE)を提案する。
ニューラルODEモデルのトレーニングは、真のODEではなく、IMDEの近似を実際に返すことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 07:39:01 GMT)
On Lieb-Robinson bounds for the Bose-Hubbard model [0.0] 一般格子上のBose-Hubbardモデルのダイナミクスを考察する。
初期空の領域を通る粒子輸送の最大速度を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 12:15:25 GMT)
On Calibrated Model Uncertainty in Deep Learning [0.0] 損失校正されたベイジアンフレームワークの近似推論を,ドロップウェイトに基づくベイジアンニューラルネットワークに拡張する。
損失校正された不確実性から得られる決定は、簡単な代替手段よりも、診断性能を大幅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） (Wed, 15 Jun 2022 20:16:32 GMT)
Nonequilibrium fluctuations in boson transport through squeezed
reservoirs [0.0] 本研究では,2つの圧縮ハーモニック貯水池間のボゾン輸送の非平衡変動に及ぼす量子力学的スクイーズの影響について検討する。
この2つの貯水池の等温条件下での非ゼロ熱力学的親和性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:37:02 GMT)
Noisy propagation of Gaussian states in optical media with finite
bandwidth [0.0] 非自明なスペクトル密度を特徴とする光学媒体におけるガウス状態の伝播と絡み合いに対処する。
我々は,伝播があまり有害ではなく,絡み合いがデコヒーレンスとして保護される可能性のあるいくつかの体制を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 05:53:22 GMT)
Modern Machine-Learning Predictive Models for Diagnosing Infectious
Diseases [0.0] 本稿では,感染性疾患の診断に応用された最近の機械学習(ML)アルゴリズムの研究論文についてレビューする。
記事の大半が小さなデータセットを使用しており、そのほとんどがリアルタイムデータを使用していないことが分かりました。
その結果,適切なML手法は,データセットの性質と目的によって異なることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:19:16 GMT)
Matter-gravity entanglement entropy and the information loss puzzle [0.0] 1974年のホーキングの発見以来、崩壊によって形成されたブラックホールは放射線を放出し、最終的に消滅すると予想されている。
我々は、物質重力絡みのエントロピーがこの課題を満たすことができると主張している。
そのような箱がなければ、最終的な状態は似ているだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:46:34 GMT)
Machine Learning is Abduction Inference [0.0] ここでは、Pirceの誘惑推論の一形態として、グラデーテッド・コントラクテーションによるアブダクションの概念を紹介している。
このような基準の最小化として、吸引手順の共通ステップも規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:09:00 GMT)
Local Identifiability of Deep ReLU Neural Networks: the Theory [0.0] 重みのいくつかを固定することにより、与えられた深部ReLUニューラルネットワークの新しい局所パラメータ化を導入する。
我々はこの便利な表現から、局所的識別可能性の幾何学的必要十分条件を導出する。
この条件の妥当性は、バックプロパゲーションと行列ランク計算を用いて検証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 09:54:18 GMT)
Leveraging Uncertainty in Deep Learning for Pancreatic Adenocarcinoma
Grading [0.0] 膵癌は、他のがんと比較して最悪の予後の1つである。
膵腺癌を診断するための現在の手関節組織学的評価は時間を要するため,誤診が頻発することが多い。
デジタル病理学では、AIに基づくがんのグレーディングは予測と不確実性定量化において極めて正確でなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 19:53:06 GMT)
Large-scale, multi-centre, multi-disease validation of an AI clinical
tool for cine CMR analysis [0.0] 提案するフレームワークは,短軸画像の両心室区分けのためのAIベースのアルゴリズムで構成されている。
提案手法は,大規模マルチドメインCMRデータセットに基づいてトレーニングされた最先端AIアルゴリズムと,分析後の品質管理を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 11:54:51 GMT)
Interpretable differential diagnosis for Alzheimer's disease and
Frontotemporal dementia [0.0] アルツハイマー病と前頭側頭性認知症は2つの主要な認知症である。
これら2種類の認知症の鑑別診断は、臨床症状の類似パターンにより、疾患の初期段階では困難である。
近年の医用画像の深層学習は,様々な分類課題において高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 09:44:30 GMT)
Impact of ionic quantum fluctuations on the thermodynamic stability and
superconductivity of LaBH$_8$ [0.0] LaBH$_8$の準安定な高対称性Fm$bar3$m相は、高温超伝導臨界温度に達することを期待する。
この結果から, 共有結合対称XH$_8$単位の低圧準安定相はイオン量子揺らぎによって不安定化することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:25:20 GMT)
Graphene as a source of entangled plasmons [0.0] グラフェン中のテラヘルツ赤外域における量子絡み合ったプラズモンの対を生成するためのスキームを解析する。
我々は,単層グラフェンの高プラズマ場濃度と強い光非線形性により,従来のフォトニックソースよりもペア生成速度がはるかに高いことを予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 20:19:14 GMT)
Generalized uncertainty relations in spherical coordinates [0.0] 球面座標では、遠方変数が一方から制限される。
種々の可溶性ポテンシャルに対して外部表面項を計算し,その影響について検討した。
我々のアプローチとそれとの間にはいくつかの相違点があり、そこでは異なる分散に対する直接積が検討された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:47:25 GMT)
Forecasting of depth and ego-motion with transformers and
self-supervision [0.0] 本稿では,深度とエゴ運動のエンドツーエンド自己監督予測の問題に対処する。
原画像の列が与えられた場合、教師付き自己測光損失を用いて、幾何と自我運動の両方を予測することを目的とする。
アーキテクチャは、畳み込みモジュールとトランスフォーマーモジュールの両方を使って設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 10:14:11 GMT)
Finite-Sample Guarantees for High-Dimensional DML [0.0] 本稿では,高次元DMLにおける関節推論のための新しい有限サンプル保証を与える。
これらの保証は応用研究者にとって有用であり、共同信頼バンドのカバー範囲が名目レベルからどこまで離れているかという情報を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:48:58 GMT)
Estimating Confidence of Predictions of Individual Classifiers and Their
Ensembles for the Genre Classification Task [0.0] Genre IDは、非トピックテキスト分類のサブクラスである。
BERTやXLM-RoBERTaのような事前訓練されたトランスフォーマーに基づく神経モデルは、多くのNLPタスクにおいてSOTA結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 09:59:05 GMT)
Error-detected three-photon hyperparallel Toffoli gate with
state-selective reflection [0.0] 偏光光子とキャビティ-窒素空洞(NV)中心系の界面をベースとした3光子系用過平行トフォリ(ハイパー・トフォリ)ゲートを提案する。
この超トフォリゲートは、3光子系の偏光と空間モード自由度(DoF)の両方で同時にトフォリゲート操作を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 07:40:34 GMT)
Engineering the phase-robust topological router in a chiral-symmetric
dimerized superconducting circuit lattice with long-range hopping [0.0] 提案した二量体超伝導回路格子は,長距離ホッピングを持つ拡張キラル対称Su-Schrieffer-Heeger(SSH)モデルにマッピング可能であることを示す。
ゼロエネルギーモードの特異な分布により、位相ロバストなトポロジカルルータを設計できる。
我々の研究は、ゼロエネルギーモードによる1つのアウトポートで従来のQST形式を破り、大規模量子情報処理を構築するための経路を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 03:54:53 GMT)
Efficient Approximation of Expected Hypervolume Improvement using
Gauss-Hermite Quadrature [0.0] ガウス・ハーマイト二次構造はモンテカルロの独立性および相関性のある予測密度に対する正確な代替物である。
独立性および相関性のある予測密度に対するモンテカルロの正確な代替であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 22:09:48 GMT)
Driven spin dynamics enhances cryptochrome magnetoreception: Towards
live quantum sensing [0.0] 我々は、"生きた"調和駆動磁気受容体は、"死んだ"静的受容体よりも感度が高いことを示した。
発見は、"生きた"調和して駆動される磁気受容体は、"死んだ"静的受容体よりも感度が高いことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 08:06:33 GMT)
Dissipation-free modes in dissipative systems [0.0] 2つのサブシステムからなるシステムでは,浴槽が2つのサブシステム間で共有されている場合,消散モードが可能であることを示す。
反強磁性体では、N'eelベクトルの散逸速度が平均磁化のそれよりもかなり低い理由を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 12:09:54 GMT)
Deep Learning and Handheld Augmented Reality Based System for Optimal
Data Collection in Fault Diagnostics Domain [0.0] 本稿では,最小限のデータを用いて故障診断を行う新しいヒューマン・マシン・インタラクション・フレームワークを提案する。
必要なデータの最小化は、障害の診断におけるデータ駆動モデルの実践可能性を高める。
提案するフレームワークは,各障害条件のインスタンスが1つしかない新しいデータセットに対して,100%以上の精度とリコールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 19:15:26 GMT)
Controlling gain with loss: Bounds on localizable entanglement in
multi-qubit systems [0.0] 我々は、一般化されたGHZ、一般化されたW、ディック状態、一般化されたディック状態を含む多くのパラダイム的純粋状態を研究する。
一般化された GHZ 状態と W 状態に対しては、測定に先立ってシステムに存在する絡み合いの観点から局所化可能な絡み合いの有界を解析的に導出する。
任意のマルチキュービット純状態の場合、調査を数値的に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:02:32 GMT)
Continuous-variable quantum approximate optimization on a programmable
photonic quantum processor [0.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズの多い量子デバイスにおける実用的な問題に対する量子優位性を達成するための有望なアプローチを提供する。
本稿では,単一モードのプログラム可能なフォトニック量子コンピュータに量子近似最適化アルゴリズムを実装した。
私たちの知る限りでは、これはどんな物理プラットフォーム上でも実用的なCV量子アルゴリズムのデモンストレーションとしては初めてのものです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 00:00:47 GMT)
Contextualization and Generalization in Entity and Relation Extraction [0.0] 本研究では、訓練中に見えない事実への一般化に関する最先端モデルの振る舞いについて検討する。
従来のベンチマークは、トレーニングとモデル評価に使用される言及と関係の間に重要な語彙的重複を示す。
本稿では,トレーニングセットと重複する言及と関連性に基づいて,パフォーマンスを分離するための実証的研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 14:16:42 GMT)
Concentration of quantum equilibration and an estimate of the recurrence
time [0.0] 一般量子系の力学は、任意の時間で測定する際の平衡値を中心に集中していることが示される。
再帰は平衡から離れた状態を見つける稀な事象に対応するため、量子系の再帰時間に低い境界を置く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 13:56:34 GMT)
Bouncing Wave Packets, Ehrenfest Theorem, and Uncertainty Relation based
upon a new Concept for the Momentum of a Particle in a Box [0.0] 我々は、すべての物理的許容境界条件に対してエレンフェストの定理が満たされていることを示す。
我々は、一般ハイゼンベルク・ロバートソン・シュルディンガーの不確実性関係の非常に単純な形式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 13:24:33 GMT)
Born for Auto-Tagging: Faster and better with new objective functions [0.0] BATはAwooのAIマーケティングプラットフォーム(AMP)として機能する自動タグのために発明された。
Awoo AMPはカスタマイズされたレコメンデーションシステムとしてサービスを提供するだけでなく、Eコマースにおけるコンバージョン率も向上する。
AwooはTransformer citeTransformerが提案する学習率戦略を改良し、$rm F$と$rm F$スコアを同時に増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 02:52:22 GMT)
Bayesian Learning of Parameterised Quantum Circuits [0.0] 我々はベイズ後部の近似として古典的最適化の確率論的視点を取り、再定式化する。
ラプラスを用いた最大後点推定に基づく次元縮小戦略について述べる。
量子H1-2コンピュータの実験では、結果として得られる回路は勾配なしで訓練された回路よりも高速でノイズが少ないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 14:20:14 GMT)
BaIT: Barometer for Information Trustworthiness [0.0] 本稿では,FNC-1偽ニュース分類タスクに対する新しいアプローチを提案する。
同様のNLPタスクからトレーニング済みのエンコーダモデルを採用する。
このアプローチを用いた2つのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 13:42:55 GMT)
BIO-CXRNET: A Robust Multimodal Stacking Machine Learning Technique for
Mortality Risk Prediction of COVID-19 Patients using Chest X-Ray Images and
Clinical Data [0.0] 本研究は、イタリアで入院した930人の新型コロナウイルス患者のリスクを予測するために、25のバイオマーカーとCXR画像を用いている。
提案手法は精度、感度、F1スコアをそれぞれ89.03%、90.44%、89.03%とした。
ノモグラムに基づく採点法では、F1スコア92.88 %の高リスク患者の死亡確率を予測することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:23:43 GMT)
Automating the resolution of flight conflicts: Deep reinforcement
learning in service of air traffic controllers [0.0] 難易度と複雑な航空交通シナリオは、今日の航空交通管制官(ATCO)が使用している戦術的衝突検知・分解(CD&R)ツールよりも高いレベルの自動化を必要とする。
本稿では,各エージェント(飛行士)が他のエージェントと共同でCD&Rタスクを行うマルチエージェント環境でグラフ畳み込み強化学習手法を提案する。
本手法は,運用上の透明性問題に対処するため,利害関係者(航空管制官及び航空管制官)に対して高品質なソリューションを提供することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 09:06:58 GMT)
Applying Machine Learning to Crowd-sourced Data from Earthquake
Detective [0.0] Earthquake Detectiveはクラウドソースのプロジェクトであり、地震図の弱い信号を潜在的なトリガ(PDT)イベントから検出し、分類する。
機械学習を用いてこれらのPDT地震事象を分類し、このような弱い信号を分離・分類する際の課題を探る。
画像とウェーブレットに基づくアルゴリズムにより、機械学習は小さな地震からの信号を検出できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 23:35:02 GMT)
A matrix product operator approach to non-equilibrium Floquet steady
states [0.0] 本研究では, 消散浴に結合した1次元周期駆動(フロッケ)多体系の非平衡フロッケ定常状態をシミュレーションする数値計算法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:11:27 GMT)
A Proposed Bi-LSTM Method to Fake News Detection [0.0] 偽ニュースは、アメリカ合衆国大統領選挙の結果に影響を与える決定的な要因となった。
Bi-LSTMは、ニュースが偽物か偽物かを判定するために適用された。
モデルの作成と実行の後、トレーニングデータによるモデル精度が84%、F1-macroスコアが62.0に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 06:36:42 GMT)
A Novel Implementation of Machine Learning for the Efficient,
Explainable Diagnosis of COVID-19 from Chest CT [0.0] 本研究の目的は、胸部CTスキャンから新型コロナウイルスを機械学習で検出することである。
提案したモデルは0.927の総合精度と0.958の感度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 18:35:22 GMT)