SHIFT: A Synthetic Driving Dataset for Continuous Multi-Task Domain
Adaptation [152.6] ShiFTは、自動運転のための最大規模のマルチタスク合成データセットである。
曇り、雨と霧の強さ、昼の時間、車と歩行者の密度を個別に連続的に変化させる。
私たちのデータセットとベンチマークツールキットはwww.vis.xyz/shift.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:59:52 GMT)
SoundSpaces 2.0: A Simulation Platform for Visual-Acoustic Learning [127.1] SoundSpaces 2.0は3D環境のためのオンザフライ幾何ベースのオーディオレンダリングのためのプラットフォームである。
任意のマイク位置から取得した任意の音に対して、非常にリアルな音響を生成する。
SoundSpaces 2.0は、視聴と聴取の両方が可能な知覚システムのより広範な研究を促進するために公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:17:44 GMT)
Self-Adaptive Label Augmentation for Semi-supervised Few-shot
Classification [121.6] Few-shotの分類は、ラベル付きサンプルがわずかにあれば、新しいタスクをうまく一般化できるモデルを学ぶことを目的としている。
そこで本研究では,手動で定義した指標を用いて,ラベルのない各サンプルに適切なラベルを割り当てる半教師付き小ショット分類手法を提案する。
SALAの目新しいところは、タスク適応計量であり、エンドツーエンドの方法で異なるタスクに対するメトリックを適応的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:14:03 GMT)
On Scaled Methods for Saddle Point Problems [119.1] 異なる特徴を適応的にスケーリングする手法は、サドルポイント問題を解決する上で重要な役割を果たす。
本稿では,サドル点問題の解法について,以下のスケーリング手法に関する理論的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:04:55 GMT)
Level 2 Autonomous Driving on a Single Device: Diving into the Devils of
Openpilot [112.2] Comma.aiは、1台のカメラとボードを内蔵した999ドルのアフターマーケットデバイスがL2シナリオを処理する能力を持っていると主張している。
Comma.aiがリリースした全システムのオープンソースソフトウェアとともに、プロジェクトはOpenpilotと名付けられた。
このレポートでは、最新の知見を公開し、産業製品レベルでのエンドツーエンドの自動運転という、新たな視点について光を当てたいと思います。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:43:52 GMT)
Catastrophic overfitting is a bug but also a feature [104.9] 障害的オーバーフィッティング(CO): ネットワークは、最初の段階において、非自明なロバスト性を得るが、突然、わずか数回で全てのロバスト性を失うブレークポイントに達する。
我々は,データ構造とATの力学との相互作用がCOの基本的な役割を担っていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 15:22:39 GMT)
Virtual Correspondence: Humans as a Cue for Extreme-View Geometry [104.1] 仮想対応(VC)という新しい概念を提示する。
古典的な対応とは異なり、VCはビューをまたいでコビジュアライズする必要はない。
極端な視点でカメラのポーズを回復するために、VCが古典的なバンドル調整とシームレスに統合できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:59:42 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） (Thu, 16 Jun 2022 12:07:47 GMT)
IRISformer: Dense Vision Transformers for Single-Image Inverse Rendering
in Indoor Scenes [99.8] 我々は、高密度な視覚変換器であるIRISformerが、逆レンダリングに必要なシングルタスクとマルチタスクの推論の両方で優れていることを示す。
具体的には,屋内シーンの単一画像から深度,正規度,空間変化アルベド,粗さ,照明を同時に推定するトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
ベンチマークデータセットを用いた評価では、上記の各タスクについて最先端の結果が示され、オブジェクト挿入や物質編集などの応用を、制約のない1つの実画像で実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 19:50:55 GMT)
Multimodal Dialogue State Tracking [97.3] Video-Dialogue Transformer Network (VDTN)は、ビデオと対話の間のコンテキスト依存を学習し、マルチモーダル対話状態を生成する。
VDTNは、オブジェクトレベルの特徴とセグメントレベルの特徴を組み合わせて、ビデオと対話の間のコンテキスト依存を学び、マルチモーダルな対話状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 03:18:42 GMT)
Trajectory-guided Control Prediction for End-to-end Autonomous Driving:
A Simple yet Strong Baseline [96.3] 現在のエンドツーエンドの自律運転法は、計画された軌道に基づいてコントローラを実行するか、直接制御予測を行う。
我々の統合されたアプローチには、それぞれ軌道計画と直接制御のための2つの枝があります。
CARLAシミュレータを用いて閉ループ都市運転環境の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 12:42:44 GMT)
Zero-Shot Video Question Answering via Frozen Bidirectional Language
Models [89.7] ビデオ質問応答(Video QA)は、訓練に多様なマルチモーダルデータを必要とする複雑なタスクである。
近年の手法では,手動による視覚的質問応答を伴わないゼロショット設定が検討されている。
我々は,凍結自己回帰言語モデル (BiLM) 上に構築し,この手法がゼロショットビデオQAに対してより強力で安価な代替手段を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:18:20 GMT)
Continuous-Time Modeling of Counterfactual Outcomes Using Neural
Controlled Differential Equations [84.4] 反現実的な結果を予測することは、パーソナライズされたヘルスケアをアンロックする可能性がある。
既存の因果推論アプローチでは、観察と治療決定の間の通常の離散時間間隔が考慮されている。
そこで本研究では,腫瘍増殖モデルに基づく制御可能なシミュレーション環境を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:15:15 GMT)
ResNorm: Tackling Long-tailed Degree Distribution Issue in Graph Neural
Networks via Normalization [84.2] 本稿では,正規化によるGNNの性能向上に焦点をあてる。
グラフ中のノード次数の長期分布を調べることにより、GNNの新しい正規化法を提案する。
ResNormの$scale$操作は、尾ノードの精度を向上させるために、ノード単位の標準偏差(NStd)分布を再設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:49:09 GMT)
Towards Robust Ranker for Text Retrieval [83.2] ローダは、デファクトの'retrieval & rerank'パイプラインで必須の役割を果たす。
ローダは、デファクトの'retrieval & rerank'パイプラインで必須の役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:27:46 GMT)
Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of
Interpretability [82.3] 治療のパーソナライズされた効果を見積もるのは複雑だが、普及している問題である。
ヘテロジニアス処理効果推定に関する機械学習文献の最近の進歩は、洗練されたが不透明なツールの多くを生み出した。
我々は、ポストホックな特徴重要度法を用いて、モデルの予測に影響を及ぼす特徴を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:59:05 GMT)
Learning Effect of Lay People in Gesture-Based Locomotion in Virtual
Reality [81.5] 最も有望な方法はジェスチャーベースであり、追加のハンドヘルドハードウェアを必要としない。
最近の研究は、主に異なるロコモーションテクニックのユーザの好みとパフォーマンスに焦点を当てている。
本研究は,VRにおける手のジェスチャーに基づくロコモーションシステムへの適応の迅速さについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:44:16 GMT)
Active Nearest Neighbor Regression Through Delaunay Refinement [79.9] 近接回帰に基づく能動関数近似アルゴリズムを提案する。
我々のActive Nearest Neighbor Regressor (ANNR) は計算幾何学の Voronoi-Delaunay フレームワークに頼り、空間を一定の関数値のセルに分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:24:03 GMT)
Sharper Convergence Guarantees for Asynchronous SGD for Distributed and
Federated Learning [77.2] 通信周波数の異なる分散計算作業者のトレーニングアルゴリズムを示す。
本研究では,より厳密な収束率を$mathcalO!!(sigma2-2_avg!)とする。
また,不均一性の項は,作業者の平均遅延によっても影響されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:10:57 GMT)
Unbiased 4D: Monocular 4D Reconstruction with a Neural Deformation Model [76.6] 競合する手法では、高密度なポイントトラック、3Dテンプレート、大規模なトレーニングデータセット、あるいは小規模な変形のみをキャプチャする。
我々の方法であるUb4Dは、これらの仮定を全く行わず、挑戦的なシナリオにおいて、過去の技術状況よりも優れています。
我々の新しいデータセットの結果は公開され、表面の復元精度と大きな変形に対する堅牢性の観点から、技術の現状に対する明確な改善が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:59:54 GMT)
Efficient Decoder-free Object Detection with Transformers [75.0] 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） (Thu, 16 Jun 2022 01:53:08 GMT)
PROFHIT: Probabilistic Robust Forecasting for Hierarchical Time-series [70.2] 確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。
以前の研究は、データセットが与えられた階層的関係と常に一致しており、現実世界のデータセットに適応していないことを静かに仮定している。
ProFHITは,階層全体の分布予測を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 06:13:53 GMT)
An Improved Normed-Deformable Convolution for Crowd Counting [70.0] 頭の中のCNN機能のスケール適応機能を活用するために、変形可能な畳み込みを提案する。
本論文では,改良されたノーマッド・デフォルマブル・コンボリューション(textiti.e.NDConv)を提案する。
本手法は,上海技術A,上海技術B,UCF_QNRF,UCF_CC_50データセットの最先端手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:56:26 GMT)
Patch-level Representation Learning for Self-supervised Vision
Transformers [68.9] 視覚変換器(ViT)は近年、より優れたアーキテクチャ選択として多くの注目を集めており、様々な視覚タスクにおいて畳み込みネットワークよりも優れています。
これに触発された私たちは、パッチレベルの表現をより良く学習するための、SelfPatchという、シンプルで効果的なビジュアルプリテキストタスクを設計しました。
我々は、既存のSSLメソッドの様々な視覚的タスクに対する性能を大幅に改善できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 08:01:19 GMT)
HaGRID -- HAnd Gesture Recognition Image Dataset [68.8] このデータセットは、552,992のサンプルを18のクラスに分割する。
提案したデータセットは、ビデオ会議サービス、ホームオートメーションシステム、自動車セクター、音声や聴覚障害のある人々のためのサービスなどに使われるHGRシステムの構築を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:41:32 GMT)
Is Continual Learning Truly Learning Representations Continually? [68.8] 学習した表現に有意義な違いを与える唯一の選択肢は、メモリ使用量の増加であることを示す。
驚くべきことに、十分なメモリサイズを持つ教師なし(あるいは自己教師付き)CLは、教師付き(あるいは自己教師付き)CLと同等のパフォーマンスを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 11:44:11 GMT)
Token Spammers, Rug Pulls, and SniperBots: An Analysis of the Ecosystem
of Tokens in Ethereum and the Binance Smart Chain (BNB) [63.4] トークンと流動性のプールのエコシステムを調査し、両方のブロックチェーン間の類似点と相違点を強調します。
トークンの寿命を見積もると、約60%のトークンが1日以内でアクティブであることが分かりました。
我々は、出口詐欺の詐欺を提示し、両方のブロックチェーン上でその頻度を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:20:19 GMT)
Paraformer: Fast and Accurate Parallel Transformer for
Non-autoregressive End-to-End Speech Recognition [62.8] そこで我々はParaformerと呼ばれる高速かつ高精度な並列トランスを提案する。
出力トークンの数を正確に予測し、隠れた変数を抽出する。
10倍以上のスピードアップで、最先端のARトランスフォーマーに匹敵するパフォーマンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:24:14 GMT)
A Robust Stacking Framework for Training Deep Graph Models with
Multifaceted Node Features [61.9] 数値ノード特徴とグラフ構造を入力とするグラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータを用いた各種教師付き学習タスクにおいて,優れた性能を示した。
IID(non-graph)データをGNNに簡単に組み込むことはできない。
本稿では、グラフ認識の伝播をIDデータに意図した任意のモデルで融合するロバストな積み重ねフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 22:46:33 GMT)
Simultaneous Bone and Shadow Segmentation Network using Task
Correspondence Consistency [60.4] 骨と影の同時分割のための共有トランスフォーマベースエンコーダとタスク独立デコーダを備えた単一エンドツーエンドネットワークを提案する。
また,骨表面とそれに対応する影の相互依存性を利用してセグメンテーションを改良する対応整合損失も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 22:37:05 GMT)
Multi-scale Cooperative Multimodal Transformers for Multimodal Sentiment
Analysis in Videos [58.9] マルチモーダル感情分析のためのマルチスケール協調型マルチモーダルトランス (MCMulT) アーキテクチャを提案する。
本モデルは,非整合型マルチモーダル列に対する既存手法よりも優れ,整合型マルチモーダル列に対する強い性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 07:47:57 GMT)
Measurement of the Low-temperature Loss Tangent of High-resistivity
Silicon with a High Q-factor Superconducting Resonator [58.7] 温度70mKから1Kの範囲で高比抵抗(100)シリコンウェハの直接損失タンジェント測定を行った。
この測定は, 高温超伝導ニオブ共振器を利用した技術を用いて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 19:32:33 GMT)
Spatially-Adaptive Multilayer Selection for GAN Inversion and Editing [57.5] 本稿では,StyleGAN2 など,GAN の潜在空間における複雑な画像を反転・編集する手法を提案する。
我々のキーとなる考え方は、画像の難易度に逆過程を空間的に適応させることで、レイヤーの集合による逆転を探索することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:57:49 GMT)
Understanding Decision-Time vs. Background Planning in Model-Based
Reinforcement Learning [56.5] 一般的な2つのアプローチは、意思決定時計画とバックグラウンド計画である。
本研究は、これらの2つの計画スタイルのうちの1つが、どの条件で、どの設定が他の方法よりも優れているかを理解することに関心がある。
全体としては、意思決定時計画は、古典的インスタンス化において、背景計画と同等に動作しないが、現代のインスタンス化では、背景計画よりも同等かそれ以上に実行可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 20:48:19 GMT)
Neural Scene Representation for Locomotion on Structured Terrain [56.5] 本研究では,都市環境を横断する移動ロボットの局所的な地形を再構築する学習手法を提案する。
搭載されたカメラとロボットの軌道からの深度測定のストリームを用いて、ロボットの近傍の地形を推定する。
ノイズ測定とカメラ配置の盲点からの大量の欠落データにもかかわらず,シーンを忠実に再構築する3次元再構成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:45:17 GMT)
Exploiting Global Semantic Similarities in Knowledge Graphs by
Relational Prototype Entities [56.0] 実証的な観察では、頭と尾のエンティティが同じ関係で結ばれている場合、しばしば同様の意味的属性を共有する。
我々は、textittextbfrelational prototype entityと呼ばれる仮想ノードのセットを導入する新しいアプローチを提案する。
エンティティの埋め込みを、関連するプロトタイプの埋め込みに近づけることで、私たちのアプローチは、エンティティのグローバルな意味的類似性を効果的に促進できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:25:33 GMT)
Max-Margin Works while Large Margin Fails: Generalization without
Uniform Convergence [55.3] 既存のツールでは、テストの損失がトレーニングの損失に近いことを保証し、候補モデルのクラスを均一に制御するエム統一コンバージェンス(UC)に依存している。
Nagarajan と Kolter は、ある単純な線形および神経ネットワークの設定において、任意の一様収束境界は空であり、UC が失敗する環境での一般化の証明方法に関する疑問を解き放つことを示している。
我々は、ある信号対雑音のしきい値を超えると、これらの2つの設定でほぼテスト損失が得られないことを示す新しいタイプのマージン境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 02:46:26 GMT)
Balancing Discriminability and Transferability for Source-Free Domain
Adaptation [55.1] 従来のドメイン適応(DA)技術は、ドメイン不変表現を学習することでドメイン転送性を改善することを目的としている。
ラベル付けされたソースとラベル付けされていないターゲットへの同時アクセス要件は、ソースフリーなDA設定に適さない。
そこで本研究では,原文と翻訳サンプルの混在が識別可能性と伝達可能性のトレードオフを促進することを示す新しい知見を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:06:22 GMT)
Unified Fourier-based Kernel and Nonlinearity Design for Equivariant
Networks on Homogeneous Spaces [52.4] 等質空間上の群同変ネットワークに対する統一的枠組みを導入する。
昇降した特徴場のフーリエ係数の空間性を利用する。
安定化部分群におけるフーリエ係数としての特徴を取り扱う他の方法が、我々のアクティベーションの特別な場合であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:59:01 GMT)
Optimization-Derived Learning with Essential Convergence Analysis of
Training and Hyper-training [52.4] 固定点反復に基づく一般化クラスノセルスキーマンスキースキーム(GKM)を基本ODLモジュールとして設計する。
GKMスキームでは、最適トレーニングとハイパートレーニング変数を同時に解くために、バイレベルメタ最適化(BMO)アルゴリズムフレームワークを構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 01:50:25 GMT)
MoDi: Unconditional Motion Synthesis from Diverse Data [51.7] 多様な動きを合成する無条件生成モデルであるMoDiを提案する。
我々のモデルは、多様な、構造化されていない、ラベルなしのモーションデータセットから完全に教師なしの設定で訓練されている。
データセットに構造が欠けているにもかかわらず、潜在空間は意味的にクラスタ化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:06:25 GMT)
Orientation-guided Graph Convolutional Network for Bone Surface
Segmentation [51.5] 骨表面をセグメント化しながら接続性を向上する指向性グラフ畳み込みネットワークを提案する。
提案手法は,接続距離を5.01%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 23:01:29 GMT)
Face Anti-Spoofing by Learning Polarization Cues in a Real-World
Scenario [50.4] 顔の偽造は生体認証アプリケーションにおけるセキュリティ侵害を防ぐ鍵となる。
RGBと赤外線画像を用いたディープラーニング手法は,新たな攻撃に対する大量のトレーニングデータを必要とする。
本研究では,実顔の偏光画像の物理的特徴を自動的に学習することにより,現実のシナリオにおける顔のアンチ・スプーフィング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 12:53:28 GMT)
Simple and Efficient Architectures for Semantic Segmentation [50.2] ResNetのようなバックボーンと小型のマルチスケールヘッドを備えた単純なエンコーダデコーダアーキテクチャは,HRNetやFANet,DDRNetといった複雑なセマンティックセマンティックセマンティクスアーキテクチャよりも優れていることを示す。
そこで我々は,Cityscapesデータセット上の複雑なモデルの性能に適合する,あるいは超越した,デスクトップおよびモバイルターゲット用のこのようなシンプルなアーキテクチャのファミリーを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 15:08:34 GMT)
Switchable Representation Learning Framework with Self-compatibility [49.9] 自己整合性(SFSC)を考慮した交換可能な表現学習フレームワークを提案する。
SFSCは1つのトレーニングプロセスを通じて、異なる能力を持つ一連の互換性のあるサブモデルを生成する。
SFSCは評価データセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:46:32 GMT)
BYOL-Explore: Exploration by Bootstrapped Prediction [49.2] BYOL-Exploreは、視覚的に複雑な環境で好奇心を駆使した探索のための概念的には単純だが一般的なアプローチである。
BYOL-Explore は DM-HARD-8 において有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:36:15 GMT)
Seeking Common Ground While Reserving Differences: Multiple Anatomy
Collaborative Framework for Undersampled MRI Reconstruction [49.2] 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） (Thu, 16 Jun 2022 01:34:09 GMT)
Automatic Prosody Annotation with Pre-Trained Text-Speech Model [48.5] 本稿では,事前学習した音声エンコーダを用いたニューラルテキスト音声モデルを用いて,テキストオーディオデータから韻律境界ラベルを自動的に抽出する。
このモデルは、テキストデータと音声データに個別に事前訓練され、TTSデータを三重奏形式(音声、テキスト、韻律)で微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 06:54:16 GMT)
Preliminary study on the impact of EEG density on TMS-EEG classification
in Alzheimer's disease [48.4] TMS誘発脳波反応を用いてアルツハイマー病患者を健康的なコントロールから分類する。
精度、感度、特異性はそれぞれ92.7%、96.58%、88.2%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:27:44 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） (Thu, 16 Jun 2022 02:03:38 GMT)
Interaction-Grounded Learning with Action-inclusive Feedback [46.3] フィードバックベクトルが任意の方法で符号化されたアクションを含む場合でも、IGLが動作するアルゴリズムと分析を作成する。
提案手法の有効性を実証するために,教師付きデータセットに基づく理論的保証と大規模実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:59:10 GMT)
iBoot: Image-bootstrapped Self-Supervised Video Representation Learning [45.8] ビデオデータセットは通常、画像データセットほど大きくない。
本稿では,映像表現学習フレームワークにおいて,自己や言語を事前訓練した強力な画像ベースモデルを提案する。
提案アルゴリズムはより少ないエポックと少ないバッチでより効率的に学習できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:42:48 GMT)
Time Interval-enhanced Graph Neural Network for Shared-account
Cross-domain Sequential Recommendation [44.3] 共有アカウント クロスドメイン シークエンシャルレコメンデーション(SCSR)タスクは、複数のドメインにおける混合ユーザ動作を活用することで、次の項目を推奨することを目的としている。
既存のSCSRの研究は主に、リカレントニューラルネットワーク(RNN)ベースのモデルによるシーケンシャルパターンのマイニングに依存している。
上記の課題に対処するために,新たなグラフベースのソリューションTiDA-GCNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:06:01 GMT)
High-Speed Accurate Robot Control using Learned Forward Kinodynamics and
Non-linear Least Squares Optimization [42.9] ロボットの動きのキノダイナミックな相互作用への依存は、高速でより顕著になる。
従来の研究から,逆キノダイナミックモデルの学習がロボットの高速制御に有効であることが示唆された。
本稿では,FKDモデルと非線形最小二乗最適化を併用した,高精度かつ高速なロボット制御のための新しい定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 23:52:01 GMT)
OmniMAE: Single Model Masked Pretraining on Images and Videos [41.0] マスク付きオートエンコーディングは、画像やビデオ上で単純なビジョン変換器を訓練するのに利用できることを示す。
我々の1つの事前訓練されたモデルは、ImageNetで86.5%、挑戦的なSomes-v2ビデオベンチマークで75.3%を達成するために微調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:57:01 GMT)
Differentially Private Multi-Party Data Release for Linear Regression [40.7] Differentially Private (DP) データリリースは、データ対象のプライバシを損なうことなくデータを広める、有望なテクニックである。
本稿では、異なる利害関係者が同じデータ対象グループに属する不整合な属性セットを所有するマルチパーティ設定に焦点を当てる。
提案手法は,データセットサイズが増大する最適(プライベートでない)解に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 08:32:17 GMT)
Controllable 3D Face Synthesis with Conditional Generative Occupancy
Fields [40.3] 生成した顔画像の3次元制御性を実現する条件付き3次元顔合成フレームワークを提案する。
中心となるのは条件付き生成活動場(cGOF)で、生成された顔の形状を効果的に強制し、与えられた3Dモルファブルモデル(3DMM)メッシュにコミットする。
実験により,高忠実度顔画像の生成が可能な提案手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:58:42 GMT)
Zero-Shot AutoML with Pretrained Models [39.9] ドメインに依存しないメタ学習アプローチはゼロショットサロゲートモデルを学ぶ。
提案手法はChaLearn AutoDL Challengeベンチマークの厳密な時間制限の下で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 22:52:08 GMT)
Maximum Likelihood Training for Score-Based Diffusion ODEs by High-Order
Denoising Score Matching [39.7] 1次スコアのマッチングはODEの確率を最大化するには不十分であることを示す。
本稿では,高次スコアマッチング手法を提案する。
提案アルゴリズムは,高次マッチング誤差がトレーニング誤差と低次エラーによって制限されていることを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:02:21 GMT)
On Privacy and Personalization in Cross-Silo Federated Learning [39.0] 本研究では,クロスサイロ学習(FL)における差分プライバシーの適用について考察する。
平均正規化マルチタスク学習(MR-MTL)がクロスサイロFLの強力なベースラインであることを示す。
平均推定問題に対するMR-MTLの理論的評価とともに,競合する手法の徹底的な実証研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 03:26:48 GMT)
Empirical Bayesian Approaches for Robust Constraint-based Causal
Discovery under Insufficient Data [38.9] 因果発見法は、多くの実世界のデータセットではそうではないかもしれないデータ飽和度を仮定する。
本研究では,制約に基づく因果探索手法の性能向上を図るため,ベイジアンによる頻繁な独立性試験を提案する。
実験の結果,SOTA法よりも精度と効率が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 21:08:49 GMT)
Delving into the Scale Variance Problem in Object Detection [38.8] 本稿では,スケール分散問題に対処するマルチスケール畳み込み(MSConv)を提案する。
MSConvは効率的で計算効率が良いが、計算コストは少ない。
単スケールテストでは48.9%のAPが達成し、最先端の手法を超越しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:52:17 GMT)
Acoustic Modeling for End-to-End Empathetic Dialogue Speech Synthesis
Using Linguistic and Prosodic Contexts of Dialogue History [38.7] 本稿では,エンド・ツー・エンド対話音声合成(DSS)モデルを提案する。
本モデルは,適切な対話コンテキストを予測するための言語的特徴と韻律的特徴の履歴によって条件付けられている。
共感的DSSモデルを効果的に訓練するために,1) 大規模音声コーパスで事前訓練された自己教師型学習モデル,2) 対話コンテキスト埋め込みによって予測される現在の発話の韻律埋め込みを用いたスタイル誘導学習,3) テキストと音声のモダリティを結合するクロスモーダルな注意,4) 発話のワイドなモデリングよりもきめ細かな韻律モデリングを実現するための文の埋め込みについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:47:25 GMT)
Beyond Supervised vs. Unsupervised: Representative Benchmarking and
Analysis of Image Representation Learning [37.8] イメージ表現を学習するための教師なしの手法は、標準ベンチマークで印象的な結果に達した。
実装が大幅に異なる多くのメソッドは、一般的なベンチマークでほぼ同じように見える結果をもたらす。
本稿では, 線形評価, 近隣分類, クラスタリングなど, 性能ベースのベンチマークを用いた手法の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:51:19 GMT)
A Closer Look at Smoothness in Domain Adversarial Training [37.2] 本研究は,スムーズネス向上の定式化がドメイン逆行訓練に及ぼす影響を解析する。
タスク損失(w.r.t.)に関してスムーズな最小値に収束すると、敵の訓練が安定し、目標領域の性能が向上する。
タスク損失とは対照的に,スムーズな最小値w.r.t.逆数損失への収束は,対象領域の準最適一般化につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:31:38 GMT)
U-PET: MRI-based Dementia Detection with Joint Generation of Synthetic
FDG-PET Images [37.1] 本稿では,T1重み付きMR画像を入力として用いて合成FDG-PET画像を生成するマルチタスク手法を提案する。
両方のタスクヘッドで使用されるアテンションゲートは、脳の最も関連性の高い部分を可視化し、検査者を誘導し、解釈可能性を追加することができる。
その結果, 合成FDG-PET画像の生成が成功し, 単一タスクベースライン上での疾患分類が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:47:15 GMT)
A Simple Baseline for BEV Perception Without LiDAR [37.0] LiDARに依存しない自動運転車のための3D認識システムの構築は、重要な研究課題である。
現在の方法では、車両の周囲のカメラから収集された多視点RGBデータを使用する。
本稿では,単純なベースラインモデルを提案する。このモデルでは,投影されたすべての画像位置から,単に「リフト」ステップで特徴を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 06:57:32 GMT)
DreamNet: A Deep Riemannian Network based on SPD Manifold Learning for
Visual Classification [36.8] SPD行列学習のための新しいアーキテクチャを提案する。
深層表現を豊かにするために、SPDNetをバックボーンとして採用する。
次に、SRAEの表現能力を高めるために、ショートカット接続を持つ残余ブロックをいくつか挿入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 07:15:20 GMT)
Balancing Cost and Quality: An Exploration of Human-in-the-loop
Frameworks for Automated Short Answer Scoring [36.6] 短い回答スコアリング(英: Short answer score、SAS)とは、学習者によって書かれた短いテキストを段階的に評価するタスクである。
本稿では,グルーピングコストを最小化するためのHuman-in-the-loopフレームワークの利用について検討する。
提案手法により,自動スコアリングモデルと人間のグリーマーによる目標スコアリング品質の達成が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:43:18 GMT)
All the World's a (Hyper)Graph: A Data Drama [36.5] Hyperbardはシェイクスピアの戯曲からの多様なデータ表現のデータセットである。
私たちの表現は、単一のシーンで文字の共起をキャプチャする単純なグラフから、複雑な通信設定を符号化するハイパーグラフまで様々です。
データソースへのオマージュとして、科学もまた芸術であると主張するため、私たちはすべてのポイントを遊びの形で提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:51:28 GMT)
GOOD: A Graph Out-of-Distribution Benchmark [36.4] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)学習は、トレーニングとテストデータが異なる分布に従うシナリオを扱う。
GOODベンチマークは成長するプロジェクトであり、地域が発展するにつれて、量と多種多様なリソースを拡大することを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 21:16:55 GMT)
"Understanding Robustness Lottery": A Comparative Visual Analysis of
Neural Network Pruning Approaches [35.8] この研究は、異なるプルーニングメソッドがネットワークの内部的特徴表現をどのように変化させるかを明らかにすることを目的としている。
視覚化を活用することで、MLの研究者たちは、モデルプルーニングに脆弱なサンプルを識別できるだけでなく、いくつかのプルーニングモデルが優れたパフォーマンスを達成する方法に関する洞察や説明を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 04:44:13 GMT)
Multi-Frequency Joint Community Detection and Phase Synchronization [35.3] 本稿では, 相対位相をもつテクスト確率ブロックモデルにおける共同コミュニティ検出と位相同期問題について検討する。
最大推定値の定式化について検討した結果,テキストマルチ周波数構造が得られた。
複数の周波数にまたがる情報を利用する単純かつ効率的な2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 23:08:27 GMT)
Accelerating Inference and Language Model Fusion of Recurrent Neural
Network Transducers via End-to-End 4-bit Quantization [35.2] 我々は、リカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)の推論を大幅に高速化するアグレッシブ量子化戦略について報告する。
重みとアクティベーションの両方に4ビット整数表現を使用し、完全なモデルをトレーニングするために量子化アウェアトレーニング(QAT)を適用します。
ネットワークのローカルな特性に合わせてカスタマイズされた量子化方式は、優れた性能を実現するために不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 02:17:49 GMT)
Selective Multi-Scale Learning for Object Detection [35.1] RetinaNetとSMSLを組み合わせると、COCOデータセットのAP(39.1%から40.9%)が1.8%改善される。
SMSLと統合すると、2段検出器はAPを1.0%改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:23:50 GMT)
Characteristics of Harmful Text: Towards Rigorous Benchmarking of
Language Models [33.0] 大規模な言語モデルは、多くのアプリケーションを動かす人間のようなテキストを生成する。
近年の文献や現実世界の観測により、これらのモデルが有害、偏見があり、非現実的、その他の有害な言語を生成できることが証明されている。
我々は、新しいベンチマークを設計する際、明らかな考慮に値する有害なテキストを特徴づける6つの方法を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:28:01 GMT)
AMOS: A Large-Scale Abdominal Multi-Organ Benchmark for Versatile
Medical Image Segmentation [32.9] AMOSは、腹部臓器の分節のための大規模で多様な臨床データセットである。
さまざまなターゲットとシナリオの下で堅牢なセグメンテーションアルゴリズムを研究する上で、難しい例とテストベッドを提供する。
我々は、この新たな挑戦的データセット上で既存の方法の現状を評価するために、最先端の医療セグメンテーションモデルをいくつかベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:27:56 GMT)
Double Check Your State Before Trusting It: Confidence-Aware
Bidirectional Offline Model-Based Imagination [31.8] トレーニングされた双方向ダイナミクスモデルとロールアウトポリシをダブルチェックで使用することにより,オフラインデータセットの強化を提案する。
提案手法は,信頼度を考慮した双方向オフラインモデルに基づくイマジネーションであり,信頼度の高いサンプルを生成し,任意のモデルレスオフラインRL法と組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 08:00:44 GMT)
OpenSRH: optimizing brain tumor surgery using intraoperative stimulated
Raman histology [30.8] 今回我々は,脳腫瘍患者のRaman histology(SRH)画像の最初の公開データセットであるOpenSRHについて紹介する。
OpenSRHは、最も一般的な脳腫瘍の診断、完全な病理アノテーション、スライド腫瘍の領域全体、生と加工された光学画像データからのデータを含んでいる。
我々は、マルチクラス脳腫瘍分類とパッチベースのコントラスト表現学習の2つのコンピュータビジョンタスクをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 20:43:26 GMT)
Learning to Denoise Historical Music [30.2] そこで我々は,古い録音を聴くことを学習する音声から音声へのニューラルネットモデルを提案する。
ネットワークは、ノイズの多い音楽データセット上で、再構成と敵の目的の両方で訓練される。
提案手法は,原曲の品質と詳細を保存しながら,ノイズ除去に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 11:18:28 GMT)
Evaluating Self-Supervised Learning for Molecular Graph Embeddings [30.1] Graph Self-Supervised Learning (GSSL)は、専門家のアノテーションなしでグラフ埋め込みを学習する方法を舗装する。
MolGraphEval は (i) 位相-, (ii) 部分構造-, (iii) 埋め込み空間特性に分類されたプローブタスクのスイートである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:01:53 GMT)
Deep Neural Imputation: A Framework for Recovering Incomplete Brain
Recordings [29.4] 空間的位置, 日, 参加者間で収集されたデータから学習することで, 電極から欠落した値を復元する枠組みを提案する。
1つのディープオートエンコーダモデルが個別に参加者をモデル化し、もう1つはこのアーキテクチャを拡張して多数の参加者を共同でモデル化する。
DNIは時系列だけでなく、周波数内容も復元し、さらにDNIの実用的価値を確立していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 11:20:11 GMT)
PInKS: Preconditioned Commonsense Inference with Minimal Supervision [28.2] 最小限の監督によって事前条件付き推論モデルであるPInKSを提案する。
我々は、PInKSがコモンセンス知識の前提条件による推論に焦点を当てたベンチマークの結果を改善することを実証的および理論的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 04:50:00 GMT)
PeQuENet: Perceptual Quality Enhancement of Compressed Video with
Adaptation- and Attention-based Network [27.4] 本稿では,圧縮ビデオの知覚品質を高めるために,GAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、単一のモデルにおける異なる量子化パラメータ(QP)への注意と適応を含む。
実験により,提案したPeQuENetの圧縮圧縮画質向上アルゴリズムと比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 02:49:28 GMT)
PRANC: Pseudo RAndom Networks for Compacting deep models [27.2] 我々は、ネットワークを擬似ランダムに生成された凍結モデルの線形結合として訓練する。
通信のために、ソースエージェントは擬似ランダムベースネットワークを生成するために使用されるシードスカラーのみを送信する。
提案手法はPRANCと呼ばれ,深層モデルよりも100倍近いパラメータを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 22:03:35 GMT)
DeepFormableTag: End-to-end Generation and Recognition of Deformable
Fiducial Markers [27.1] 既存の検出方法は、マーカーが理想的に平面面に印刷されていると仮定する。
フィデューシャルマーカー生成器は、大規模な情報を符号化する自由形式のカラーパターンのセットを作成する。
微分可能画像シミュレータは、変形マーカーを用いたフォトリアリスティックシーン画像のトレーニングデータセットを作成する。
訓練されたマーカー検出器は興味のある領域を探し、同時に複数のマーカーパターンを認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:29:26 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） (Thu, 16 Jun 2022 17:59:20 GMT)
Predicting Hate Intensity of Twitter Conversation Threads [26.2] DRAGNET++は、将来、ツイートが返信チェーンを通じてもたらす憎悪の強さを予測することを目的としている。
ツイートスレッドのセマンティックな構造と伝播構造を利用して、続く各ツイートにおけるヘイトインテンシティの低下につながるコンテキスト情報を最大化する。
DRAGNET++は最先端のすべてのベースラインを大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 18:51:36 GMT)
Generalization Bounds for Data-Driven Numerical Linear Algebra [25.0] データ駆動アルゴリズムは、トレーニングされた入力サンプルから学習することで、未知のアプリケーション固有の分布からの入力に内部構造やパラメータを適用することができる。
いくつかの最近の研究は、数値線形代数における問題にこのアプローチを適用し、性能において顕著な経験的利得を得た。
本研究では、Gupta と Roughgarden が提案するデータ駆動アルゴリズム選択のためのPAC学習フレームワークにおいて、これらのアルゴリズムの一般化境界を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 02:23:45 GMT)
Quantifying Feature Contributions to Overall Disparity Using Information
Theory [24.6] 機械学習アルゴリズムがバイアス決定を行う場合、不一致の原因を理解して、なぜバイアスが存在するのかを説明するのに役立つ。
正確な意思決定メカニズムがアクセスできない場合、各特徴の観察された相違点に対する「潜在的」貢献はどのようなものか?
入力に介入できない場合、最終決定と個々の特徴の両方に存在する保護属性に関する「冗長」統計的依存を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 21:27:22 GMT)
Explainable Models via Compression of Tree Ensembles [23.8] 学習木を1つの説明可能なモデルに圧縮する問題を考察する。
CoTE -- Compression of Tree Ensembles -- は圧縮表現として単一の小さな決定リストを生成する。
いくつかのベンチマーク・リレーショナル・データセットにおけるCoTEの有効性を実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 04:03:55 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） (Thu, 16 Jun 2022 21:43:36 GMT)
Lifelong Wandering: A realistic few-shot online continual learning
setting [23.1] オンラインの数ショット学習では、新しいクラスを学習しながら、データストリーム上でモデルをトレーニングし、評価する環境が記述されている。
この環境での先行研究は、単一の屋内環境からなるデータストリームから学習する際、インスタンス分類において非常に有望な性能を発揮する一方で、複数の屋内環境におけるオブジェクト分類を検討するために、この設定を拡張することを提案する。
本研究では,いくつかの既存手法と適応ベースラインのベンチマークを行い,破滅的な忘れ込みとオンラインパフォーマンスのトレードオフが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 05:39:08 GMT)
Joint Class-Affinity Loss Correction for Robust Medical Image
Segmentation with Noisy Labels [22.7] ノイズラベルは 医用画像分割アルゴリズムが 正確な意味的相関を 学習するのを防いでいる
画素ワイズとペアワイズの両方を取り入れたノイズ緩和のための新しい視点を提案する。
医用画像のセグメンテーションにおけるラベルノイズ問題に対処する頑健なジョイントクラスアフィニティ(JCAS)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 08:19:33 GMT)
Self-Generated In-Context Learning: Leveraging Auto-regressive Language
Models as a Demonstration Generator [22.5] 自己生成型インコンテキスト学習(SG-ICL)は、PLM自体からインコンテキスト学習のためのデモを生成する。
我々は、SG-ICLがゼロショット学習を著しく上回り、一般的に約0.6金のトレーニングサンプルの価値があることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:52:13 GMT)
Learning to Infer Structures of Network Games [22.5] 観測されたゲーム結果(均衡行動)からネットワーク構造を推定することは、経済学や社会科学における多くの潜在的な応用において重要な問題である。
我々は,問題の対称性を正しく説明し,均衡動作からゲーム内のネットワーク構造へのマッピングをユーティリティ関数の明示的な知識なしに学習するトランスフォーマーのようなアーキテクチャを採用する。
提案手法は,合成データと実世界のデータの両方を用いて3種類のネットワークゲーム上でテストし,ネットワーク構造推定の有効性と既存手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 12:32:07 GMT)
Active Fairness Auditing [22.3] 本研究では,問合せに基づく監査アルゴリズムについて検討し,問合せ効率のよいMLモデルの妥当性を推定する。
本稿では,最適決定性アルゴリズムと,同等の保証を持つ実用的なランダム化・オラクル効率アルゴリズムを提案する。
アクティブフェアネス推定の最初の調査は、AIガバナンスをより堅固な理論基盤に置くことを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 21:12:00 GMT)
Know your audience: specializing grounded language models with the game
of Dixit [20.9] マルチエージェント画像参照ゲームとしてDixitのラウンドを定式化する。
話者は様々な聴取者の同調的強みや弱みに応じて適応できることを示す。
我々の実験は、複雑なマルチパートナー設定における適応通信へのステップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:52:08 GMT)
RefCrowd: Grounding the Target in Crowd with Referring Expressions [20.8] 提案するRefCrowdは,対象人物を対象人物として参照表現で検索する。
自然言語情報を十分に掘り下げるだけでなく、ターゲットと類似した外見を持つ人々の群衆の微妙な違いに注意する必要がある。
また,群衆理解におけるREFを扱うために,FMAC(Fulti-modal Attribute Contrastive Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:39:26 GMT)
Backdoor Attacks on Vision Transformers [20.6] ビジュアルトランスフォーマー(ViT)はバックドア攻撃に対して脆弱であることを示す。
本稿では,ViTの攻撃成功率を大きなマージンで低減するテストタイム・イメージ・ブロッキング・ディフェンスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 22:55:32 GMT)
Online Segmentation of LiDAR Sequences: Dataset and Algorithm [20.5] ルーフマウントの回転するLiDARセンサーは、自動運転車で広く使われている。
HelixNetは、詳細なラベル、タイムスタンプ、センサー回転情報を備えた100億ドルのポイントデータセットです。
第2に,LiDAR点列の回転に特化して設計された,コンパクトかつ効率的な変圧器時間構造Helix4Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:08:58 GMT)
BlindFL: Vertical Federated Machine Learning without Peeking into Your
Data [20.0] 垂直連合学習(VFL)は、さまざまな参加者のプライベートデータに基づいてMLモデルを構築する場合を記述している。
本稿では,VFLトレーニングと推論のための新しいフレームワークであるBlindFLを紹介する。
BlindFLは、堅牢なプライバシー保証を達成しつつ、多様なデータセットやモデルを効率的にサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 07:26:50 GMT)
Partial Identifiability for Nonnegative Matrix Factorization [19.5] 文学における中心的な研究テーマは、分解がユニークかつ特定可能な条件である。
本稿では、部分的識別可能性、すなわち$C$と$S$の列の部分集合の特異性に焦点を当てる。
C$ と $S$ のカラムの識別可能性を保証するために、部分的識別可能性の結果が順番にどのように使われるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:26:46 GMT)
Identifying Electrocardiogram Abnormalities Using a
Handcrafted-Rule-Enhanced Neural Network [18.9] 我々は、深層学習に基づく心電図解析に臨床知識を提供するために、畳み込みニューラルネットワークにいくつかのルールを導入する。
我々の新しいアプローチは、既存の最先端の手法をかなり上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 04:42:57 GMT)
PreCogIIITH at HinglishEval : Leveraging Code-Mixing Metrics & Language
Model Embeddings To Estimate Code-Mix Quality [18.8] 我々は、コードミックス品質のレーティングを予測し、合成生成したコードミックステキストの品質に影響を与えるモデルを構築しようとしている。
INLG2022と協調した共有タスクであるHinglishEvalへの投稿で、私たちは、コードミックス品質のレーティングを予測することによって、合成されたコードミックステキストの品質に影響を与えるモデルを構築しようとしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 08:00:42 GMT)
Continual Learning with Guarantees via Weight Interval Constraints [18.8] ニューラルネットパラメータ空間の間隔制約を適用して、忘れを抑える新しいトレーニングパラダイムを導入する。
本稿では,モデルの連続的学習をパラメータ空間の連続的縮約として再構成することで,忘れることに制限を加える方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 08:28:37 GMT)
MixGen: A New Multi-Modal Data Augmentation [18.1] MixGenは、視覚言語表現学習のためのジョイントデータ拡張である。
画像の補間とテキストの連結によって保存された意味関係を持つ新しい画像テキストペアを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:58:09 GMT)
FWD: Real-time Novel View Synthesis with Forward Warping and Depth [18.0] 本稿では,FWDと呼ばれるスパース入力を用いた一般化可能なNVS法を提案し,リアルタイムに高品質な合成を実現する。
鮮明な深度と異なるレンダリングにより、130-1000倍のスピードアップと知覚品質の優れた競合結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:56:48 GMT)
Long Range Graph Benchmark [18.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、メッセージパッシング(MP)パラダイムに基づいて、1ホップ隣人間で情報を交換し、各層にノード表現を構築する。
原則として、そのようなネットワークは、グラフ上の与えられたタスクを学習するのに望ましい、あるいは必要かもしれない長距離相互作用(LRI)をキャプチャできない。
ベースラインのGNNとGraph Transformerネットワークの両方をベンチマークし、長距離依存をキャプチャするモデルがこれらのタスクにおいて著しく優れていることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:33:22 GMT)
Channel Importance Matters in Few-Shot Image Classification [17.6] Few-Shot Learningは、新しい分類タスクに素早く適応するために視覚モデルを必要とする。
単純なチャネル単位の機能変換が、チャネルの観点からこのシークレットを解き放つ鍵であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 12:38:45 GMT)
GAAMA 2.0: An Integrated System that Answers Boolean and Extractive
Question [17.5] 本稿では,YES/NOの回答と支持証拠の強調によって質問を処理する多言語機械読解システムを提案する。
我々のシステムであるGAAMA 2.0は、この記事執筆時点でタイディのリーダーボードで第1位にランクされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 20:46:04 GMT)
Multi-View Imputation and Cross-Attention Network Based on Incomplete
Longitudinal and Multi-Modal Data for Alzheimer's Disease Prediction [17.4] 本稿では,多視点インプット・クロスアテンションネットワーク(MCNet)を提案し,統合された枠組みでデータインプットとアルツハイマー病(AD)の予測を統合する。
MCNetは、AD予測のための長手およびマルチモーダルデータ分析において、優れたアプリケーションの可能性を持つツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:20:41 GMT)
Learning to Teach Fairness-aware Deep Multi-task Learning [17.3] 本稿では,各ステップでどの目的(正確性や公平性)を最適化するかを選択することで,マルチタスク設定で公平になる方法を学ぶ柔軟なアプローチを提案する。
3つの実際のデータセットの実験では、L2T-FMTは最先端アプローチよりも公平性(12-19%)と正確性(最大2%)の両方を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 18:43:16 GMT)
Open-Set Recognition with Gradient-Based Representations [16.8] 本稿では、勾配に基づく表現を利用して未知の検出器を既知のクラスのみで訓練することを提案する。
我々の勾配に基づくアプローチは、オープンセットの分類において、最先端の手法を最大11.6%上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:54:12 GMT)
Towards Better Understanding with Uniformity and Explicit Regularization
of Embeddings in Embedding-based Neural Topic Models [16.6] 埋め込みベースのニューラルトピックモデルは、単語とトピックを同質な特徴空間に埋め込むことで、明示的に表現することができる。
埋め込みのトレーニングには明確な制約はなく、より広い最適化空間に繋がる。
本稿では,単語埋め込みとトピック埋め込みに特別に設計された訓練制約を適用した埋め込み正規化ニューラルトピックモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 07:02:55 GMT)
Domain Generalization via Selective Consistency Regularization for Time
Series Classification [16.3] ドメイン一般化手法は、限られた数のソースドメインからのデータで、ドメインシフトに頑健なモデルを学習することを目的としている。
本稿では,ソースドメイン間の予測一貫性を選択的に適用する表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 01:57:35 GMT)
Finite-Time Convergence Rates of Decentralized Stochastic Approximation
with Applications in Multi-Agent and Multi-Task Learning [16.1] 本研究では, 雑音測定により, 演算子の根元を求めるためのデータ駆動手法について検討する。
エージェントのネットワークは、それぞれ独自の演算子とデータ観測を持ち、分散化された通信グラフ上で集約演算子の固定点を協調的に見つける。
我々の主な貢献は、各エージェントで観測されたデータがマルコフ過程からサンプリングされるとき、この分散近似法を有限時間で解析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:24:31 GMT)
Generalized Leverage Scores: Geometric Interpretation and Applications [15.9] 我々は、行列の列を特異ベクトルの任意の部分集合に関連付けるためにレバレッジスコアの定義を拡張する。
この結果を用いて、2つのよく知られた問題に対する証明可能な保証付き近似アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:14:08 GMT)
Compressed-VFL: Communication-Efficient Learning with Vertically
Partitioned Data [15.9] 本稿では,垂直分割データを用いたコミュニケーション訓練のための圧縮垂直学習(C-VFL)を提案する。
VFLは,圧縮精度を著しく低下させることなく,通信コストを90%以上削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:34:07 GMT)
Performance analysis of coreset selection for quantum implementation of
K-Means clustering algorithm [15.8] コアセットの選択は、精度を損なうことなく、入力データのサイズを減らすことを目的としている。
近年の研究では、コアセットの選択が量子K平均クラスタリング問題の実装に役立つことが示されている。
本稿では,2つのコアセット手法の相対的性能と,各ケースにおけるコアセット構成のサイズを比較した。
また、分極量子ノイズとビットフリップ誤差の影響について検討し、ノイズ効果を上回る量子オートエンコーダ法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 00:01:48 GMT)
Volumetric Supervised Contrastive Learning for Seismic Semantic
Segmentation [15.5] 地震の解釈では、様々な岩体のピクセルレベルラベルは時間と費用がかかる。
従来のディープラーニング手法は、完全なラベル付きボリュームへのアクセスに依存している。
本研究では,本手法の学習表現が,意味的セグメンテーションタスクにおいて,芸術的コントラスト学習手法の状況よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:20:54 GMT)
Gradient-Based Adversarial and Out-of-Distribution Detection [15.5] ニューラルネットワークの効率的な表現性を調べるために,勾配生成における共起ラベルを導入する。
我々の勾配に基づくアプローチは、モデルの効果的な表現率に基づいて入力の異常を捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 15:50:41 GMT)
Simultaneously Learning Stochastic and Adversarial Bandits with General
Graph Feedback [15.4] 一般フィードバックグラフの探索と活用のための新たなトレードオフ機構を導入する。
提案アルゴリズムは,対数設定において,$mathrmpoly-designed log T$ regretを同時に達成する。
これは、一般のフィードバックグラフに対する世界で初めての最良の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 04:21:27 GMT)
How to talk so your robot will learn: Instructions, descriptions, and
pragmatics [14.3] 我々は、人間が行動よりも好みを伝達する方法を研究する。
従来の強化学習環境では、実践的な社会学習が個別の学習と統合し、加速することができることを示す。
以上の結果から,より幅広い言語からの社会的学習が,より広範に価値アライメントと強化学習の有望なアプローチであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 01:33:38 GMT)
Adaptive Algorithm for Quantum Amplitude Estimation [13.8] 振幅の間隔推定のための適応アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、同じレベルの精度を達成するために、同じ数の量子クエリを使用する。
我々は,古典モンテカルロサンプリングに対する2次高速化として,オラクルクエリの数が$O(1/epsilon)$に達することを厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 21:11:15 GMT)
Local overlap reduction procedure for dynamic ensemble selection [13.3] クラス不均衡は、分類モデルにおいて学習をより困難にすることで知られる特徴である。
分類過程における局所クラス重複の影響を最小限に抑えるDS手法を提案する。
実験の結果,提案手法はベースラインを著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 21:31:05 GMT)
Interpretable AMR-Based Question Decomposition for Multi-hop Question
Answering [12.4] マルチホップQAのための抽象的意味表現(QDAMR)に基づく質問分解手法を提案する。
マルチホップ質問をより単純なサブクエストに分解し、順番に答える。
HotpotQAの実験結果から,本手法は解釈可能な推論と競合することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 23:46:33 GMT)
On the Surprising Behaviour of node2vec [11.4] node2vecに注目し、その埋め込み品質を複数の観点から分析する。
その結果, 埋込み品質はパラメータ選択に関して不安定であることが示唆された。
私たちは実際にこれに対する戦略を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 15:46:24 GMT)
EPG2S: Speech Generation and Speech Enhancement based on
Electropalatography and Audio Signals using Multimodal Learning [10.9] 本稿では,EPGと音声信号を用いて音声生成と強調を行うマルチモーダルEPG-to-speech(EPG2S)システムを提案する。
EPG2Sは、EPG信号のみに基づいて、望ましい音声生成結果を得る。
雑音のある音声信号の追加は、品質と知性を向上させるために観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 00:33:20 GMT)
Parallelization of Sequential Quantum Channel Discrimination in the
Non-Asymptotic Regime [10.6] 有限個のチャネルを用いた並列およびシーケンシャルな量子チャネル識別戦略の性能について検討する。
この結果は、与えられた逐次戦略に対して並列戦略を明示的に構築することにより、有限個のチャネルを使用する非漸近的体制にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:52:49 GMT)
Technical Report for Argoverse2 Challenge 2022 -- Motion Forecasting
Task [10.5] 本稿では,BANetと呼ばれる動作予測モデルを提案する。
ベクトルマップノードの埋め込み特性を得るためには,レーン中心線のみを入力として使用するだけでは十分ではないと我々は信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 05:56:24 GMT)
A Machine Learning-based Digital Twin for Electric Vehicle Battery
Modeling [10.3] 電気自動車(EV)は、経年劣化と性能劣化の影響を受ける。
本研究は,実行時のバッテリダイナミックスを正確に反映するように設計されたバッテリディジタルツイン構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:47:41 GMT)
Inherent Inconsistencies of Feature Importance [10.3] 特徴の重要性は、特徴にスコアを割り当てることによって、このニーズを満たすことを目的としている。
所望のプロパティの小さなセットを定義することによって,音特徴重要度スコアの枠組みを開発する。
分離可能な集合に一意な極大分割が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:21:51 GMT)
Introducing the Huber mechanism for differentially private low-rank
matrix completion [9.9] 差分プライバシーを維持するための新しいノイズ付加機構を提案する。
提案するHuberメカニズムは,既存の差分プライバシーメカニズムに対して評価される。
提案機構は,Laplace機構と同様のエプシロン差分プライバシーを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 04:33:06 GMT)
Neural tangent kernel analysis of shallow $\alpha$-Stable ReLU neural
networks [8.0] ガウスNNを一般化した$alpha$-Stable NNの問題を考察する。
ReLU関数を持つ浅い$alpha$-Stable NNに対して、NNの幅が無限大であれば、再スケールした NN は $alpha$-Stable プロセスに弱収束することを示す。
我々の主な貢献は、浅い$alpha$-Stable ReLU-NNのNTK分析であり、これは再スケールNNのトレーニングと$(alpha/)のカーネル回帰の実行の等価性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:28:03 GMT)
Adapting Self-Supervised Vision Transformers by Probing
Attention-Conditioned Masking Consistency [7.9] 自己教師型 ViT のための単純な2段階適応アルゴリズムである PACMAC を提案する。
私たちの単純なアプローチは、競合するメソッドよりも一貫したパフォーマンス向上につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:46:10 GMT)
Generalised Bayesian Inference for Discrete Intractable Likelihood [7.7] 本稿では、離散的難易度に適した新しい一般化されたベイズ推論手法を開発する。
連続データに対する最近の方法論的な進歩にインスパイアされた主なアイデアは、離散的なフィッシャー分岐を用いてモデルパラメータに関する信念を更新することである。
一般化された後部の統計的性質は、後部の一貫性と正規性を確立するのに十分な条件で解析される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 19:36:17 GMT)
Boosting the Adversarial Transferability of Surrogate Model with Dark
Knowledge [7.6] つまり、モデルに対する逆例は、非自明な確率で別のブラックボックスモデルを騙すことができる。
画像分類のためのディープニューラルネットワーク(DNN)は、敵の例に弱いことが知られている。
本研究では,サロゲートモデルが生み出す敵の移動可能性を高めるために,暗黒知識の豊富なサロゲートモデルを訓練する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:22:40 GMT)
Distributed Online Learning Algorithm With Differential Privacy Strategy
for Convex Nondecomposable Global Objectives [7.6] 我々は、時間によって異なるネットワーク上でのプライバシーに関する一般的な分散制約付きオンライン学習問題に対処する。
まず、分散オンライン学習のための新しい汎用アルゴリズムフレームワーク、DPSDAを設計する。
本稿では, DPSDA-C と DPSDA-PS という2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 06:29:51 GMT)
Concentration of Data Encoding in Parameterized Quantum Circuits [7.5] 変分量子アルゴリズムは、有意義なタスクにおいて、短期的な量子アドバンテージを実現するための主要な戦略として認識されている。
本稿では、パラメータ化量子回路に基づく共通データ符号化戦略を考察し、進展する。
妥当な仮定の下では、平均符号化状態と最大混合状態の間の距離が明らかに上界であることが証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:09:40 GMT)
Learning with little mixing [7.5] マーチンゲール差雑音を考慮した実測可能な時系列フレームワークにおける正方損失について検討する。
この結果から, トラジェクトリ過収縮条件が成立するたびに, 従属データに対する最小二乗推定器のリスクが, バーンイン時間後におけるイドレートの順に一致していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:06:47 GMT)
Nonwords Pronunciation Classification in Language Development Tests for
Preschool Children [7.2] 本研究の目的は,子どもの言語発達が年齢的に適切かどうかを自動評価することである。
本研究の課題は、発話された非単語が正しく発声されたかどうかを判断することである。
特定の言語構造をモデル化する動機付けの異なるアプローチを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:19:47 GMT)
Realistic One-shot Mesh-based Head Avatars [7.1] 本稿では,リアルなワンショットメッシュによる人間の頭部アバター作成システムROMEについて述べる。
一つの写真を用いて,人物固有の頭部メッシュと関連する神経テクスチャを推定し,局所的な測光と幾何学的詳細の両方を符号化する。
生成されたアバターはリグされ、ニューラルネットワークを使用してレンダリングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:45:23 GMT)
Real Non-Hermitian Energy Spectra Without Any Symmetry [7.1] 我々は,非エルミート皮膚効果が,実際のスペクトルと系の安定性を強制するための代替手段となるかを検討する。
エネルギー分散の異なるクラスに対して、実スペクトルを持つ大きなパラメータ空間領域を持つ様々なアンザッツモデルを示す。
これらの最小限の局所モデルは、非相互の実験的な設定で迅速に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 12:23:42 GMT)
Alternative models: Critical examination of disability definitions in
the development of artificial intelligence technologies [7.0] 本稿では、障害レンズを用いてAIデータ分析技術を批判的に検証するためのフレームワークを提案する。
障害の概念モデルとして,医療モデル,社会モデル,関係モデルについて考察する。
これらのモデルで設計されたAI技術は、互いに互換性がなく矛盾するほど大きく異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:41:23 GMT)
Industrial Limitations on Academic Freedom in Computer Science [7.0] 学術的自由を制限する分野は、その内で行われる仕事の結果が常に信頼できないというリスクを生じさせる。
本稿では,提供可能な保護範囲について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:30:55 GMT)
Linear Cross Entropy Benchmarking with Clifford Circuits [6.9] 雑音のあるクリフォード回路のクラスを数値シミュレーションし、指数減衰を観測する。
従来の処理タスクをワークステーションで簡単に処理できる1,225キュービットまでのシステムのシミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:49:22 GMT)
Scalable Temporal Localization of Sensitive Activities in Movies and TV
Episodes [6.7] 本稿では,ビデオレベルの弱いラベルと,年齢に応じた活動の少ないクリップレベルのラベルを併用した新しいネットワークを提案する。
我々のアプローチは、既存の最先端のアクティビティローカライゼーションアプローチよりも107.2%の相対的なmAP改善(5.5%から11.4%)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 20:16:28 GMT)
Personalized Federated Learning via Variational Bayesian Inference [6.7] フェデレーション学習は、データ不足とクライアント間の統計的多様性のために、モデル過適合による大きな課題に直面します。
本稿では,pFedBayes というベイズ変分推論を用いた個人化学習手法を提案する。
実験により,提案手法はパーソナライズされたモデルにおいて,他の高度なパーソナライズされた手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 07:37:02 GMT)
Deep Multi-Task Models for Misogyny Identification and Categorization on
Arabic Social Media [6.6] 本稿では,最初のアラビア語ミソジニー識別共有タスクについて提案する。
3つのマルチタスク学習モデルと1つのタスク学習モデルについて検討する。
入力テキストを符号化するために、我々のモデルは事前訓練されたMARBERT言語モデルに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 18:54:37 GMT)
DeepJSCC-Q: Constellation Constrained Deep Joint Source-Channel Coding [6.6] 我々は、DeepJSCC-Qが、複雑な値のチャネル入力を可能にする以前の作業と同じような性能を実現できることを示す。
DeepJSCC-Qは予測不能なチャネル条件下での画質の優雅な劣化を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 11:43:50 GMT)
Unsupervised Space Partitioning for Nearest Neighbor Search [6.5] 本稿では,個別の損失関数を用いて分割処理と学習段階を結合するエンドツーエンド学習フレームワークを提案する。
提案したソリューションの重要な利点は、データセットの高価な事前処理を必要としないことです。
提案手法は,最先端空間分割法とユビキタスK平均クラスタリング法に勝ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 11:17:03 GMT)
CS-UM6P at SemEval-2022 Task 6: Transformer-based Models for Intended
Sarcasm Detection in English and Arabic [6.2] サルカズム(Sarcasm)は、文の意図する意味が文字通りの意味と異なる、図形言語の一種である。
本稿では,英語およびアラビア語におけるサルカズム検出タスクへの参加システムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 19:14:54 GMT)
A Simple Baseline for Adversarial Domain Adaptation-based Unsupervised
Flood Forecasting [6.1] Flood Domain Adaptation Network (FloodDAN)は、洪水予測問題にUnsupervised Domain Adaptation (UDA)を適用するためのベースラインである。
FloodDANは、ターゲットドメインの監視をゼロにすることで、効果的に洪水予報を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 11:58:52 GMT)
'John ate 5 apples' != 'John ate some apples': Self-Supervised
Paraphrase Quality Detection for Algebraic Word Problems [5.7] 本稿では,代数的単語問題(AWP)のための新しいパラフレーズ作成タスクについて紹介する。
本稿では,新しいデータ拡張を用いた自己教師付きパラフレーズ品質検出手法であるParaQDを提案する。
提案手法は,既存の最先端の自己監督手法を最大32%向上させると同時に,印象的なゼロショット性能を誇示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:01:59 GMT)
MAGIC: Microlensing Analysis Guided by Intelligent Computation [5.5] MAGICは、バイナリイベントのマイクロレンズパラメータをリアルなデータ品質で効率的に推論する機械学習フレームワークである。
MAGICは、大きなデータギャップが導入された場合でも、縮退したソリューションを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:14:13 GMT)
Multi scale Feature Extraction and Fusion for Online Knowledge
Distillation [5.3] オンライン知識蒸留のためのマルチスケール特徴抽出・融合法(MFEF)を提案する。
MFEFは、マルチスケール特徴抽出、デュアルアテンション、フィーチャーフュージョンの3つの重要なコンポーネントから構成されている。
CIF AR-10、CIF AR-100、CINIC-10の実験により、MFEFは蒸留においてより有益な表現的知識を伝達することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:50:41 GMT)
Asymptotic Soft Cluster Pruning for Deep Neural Networks [5.3] フィルタプルーニング法は, 選択したフィルタを除去することにより, 構造的疎結合を導入する。
Asymptotic Soft Cluster Pruning と呼ばれる新しいフィルタプルーニング法を提案する。
提案手法は,多くの最先端アルゴリズムと比較して,競合的な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:58:58 GMT)
UAVs Beneath the Surface: Cooperative Autonomy for Subterranean Search
and Rescue in DARPA SubT [5.1] 本稿では, 複雑なトポロジを持つ地下ドメインの探索・救助作業において, 自律的協調型UAVの新たなアプローチを提案する。
提案されたシステムは、DARPA SubTファイナルのVirtual TrackでCTU-CRAS-NORLABチームの一員として第2位にランクされた。
提案手法はまた、現実世界の競争の極端に厳しく制限された環境で飛行する物理的UAVに展開するための堅牢なシステムであることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:54:33 GMT)
Fault-Tolerant Collaborative Inference through the Edge-PRUNE Framework [5.0] 協調推論(Collaborative Inference)は、計算負荷の分散、レイテンシの低減、通信におけるプライバシ保護への対処のための手段である。
本稿では, フォールトトレラントな協調推論のための柔軟な基盤を提供するエッジ-PRUNE分散計算フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:16:53 GMT)
On the well-spread property and its relation to linear regression [4.6] 頑健な線形回帰モデルにおけるパラメータベクトルの一貫した回復は情報理論上不可能であることを示す。
与えられた$n$-by-d$行列が、周囲の次元で観測回数が二次的である場合、適切に証明できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 11:17:44 GMT)
Towards Understanding How Machines Can Learn Causal Overhypotheses [4.5] 子供たちは様々な因果推論と学習に精通している。
現在の機械学習アルゴリズムにおける重要な課題の1つは、因果仮説のモデリングと理解である。
既存の技術の評価を可能にするフレキシブルな環境である新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:54:16 GMT)
When a RF Beats a CNN and GRU, Together -- A Comparison of Deep Learning
and Classical Machine Learning Approaches for Encrypted Malware Traffic
Classification [4.5] 悪意のあるトラフィック分類の場合、最先端のDLベースのソリューションは、古典的なMLベースのソリューションよりも必ずしも優れているとは限らないことを示す。
マルウェア検出、マルウェア家族分類、ゼロデイ攻撃の検出、反復的に増加するデータセットの分類など、さまざまなタスクに2つのよく知られたデータセットを使用することで、この発見を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 08:59:53 GMT)
A Contextual Combinatorial Semi-Bandit Approach to Network Bottleneck
Identification [4.1] ネットワークの仕様を学習しながらボトルネック識別を行う半帯域に基づく統合オンライン学習フレームワークを開発した。
本枠組みでは,epsilon-greedy,LinUCB,BayesUCB,Thompson Samplingなどの半帯域法を適応し,検討する。
われわれのフレームワークは文脈情報を文脈的盗賊の形で利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:05:45 GMT)
Comparative analysis of error mitigation techniques for variational
quantum eigensolver implementations on IBM quantum system [4.1] 本研究では,[4,2,2]量子誤り検出符号(QEC法),重複回路技術,およびベイズ型読み出し誤り軽減手法(BREM)の誤差軽減性能を比較した。
IBM量子デバイスを用いた実験の結果,ハードウェアノイズの存在下でのQEC法よりも回路の重複が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 04:21:25 GMT)
Scalable First-Order Bayesian Optimization via Structured Automatic
Differentiation [4.1] 広い範囲のカーネルが構造化行列を生じさせ、勾配観測のための正確な$mathcalO(n2d)$Matrix-vector multiplyとヘッセン観測のための$mathcalO(n2d2)$を可能にした。
提案手法は,ほぼすべての標準カーネルに適用され,ニューラルネットワーク,放射基底関数ネットワーク,スペクトル混合カーネルなどの複雑なカーネルに自動的に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:59:48 GMT)
Rank the triplets: A ranking-based multiple instance learning framework
for detecting HPV infection in head and neck cancers using routine H&E images [3.7] 頭頸部扁平上皮癌のエトロジーにはアルコール、タバコ、ヒトパピローマウイルス(HPV)感染などの発癌物質が含まれる
HPV感染は頭頸部扁平上皮癌患者の予後、治療、生存に影響を及ぼす。
本稿では,HPV状態予測のための新しい三重項レベル損失関数と複数インスタンス学習パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:14:04 GMT)
An Optimal Product-State Approximation for 2-Local Quantum Hamiltonians
with Positive Terms [3.6] 積状態を用いた量子マックスカット(QMC)問題の最大エネルギーの近似性について検討する。
半定値プログラミング緩和を用いた古典的な0.498近似はQMCで知られている。
非条件最適QMCに対して古典的1/2近似を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:44:52 GMT)
Backbones-Review: Feature Extraction Networks for Deep Learning and Deep
Reinforcement Learning Approaches [3.3] CNNは、大規模なデータサイズに取り組むだけでなく、特定のタスクのさまざまなシナリオをカバーすることができる。
多くのネットワークが提案され、あらゆるAIタスクでDLモデルに使用される有名なネットワークとなっている。
バックボーンは、他の多くのタスクでトレーニングされた既知のネットワークであり、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:18:34 GMT)
Video Capsule Endoscopy Classification using Focal Modulation Guided
Convolutional Neural Network [3.1] 本稿では,小腸の解剖学的特徴と光学的所見の分類に軽量な畳み込み層を統合した焦点変調ネットワークであるFocalConvNetを提案する。
リアルタイム臨床環境におけるFocalConvNetの可能性を確立するため,最高スループットの128.02イメージ/秒を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:57:45 GMT)
DialogueScript: Using Dialogue Agents to Produce a Script [2.9] そこで本研究では,人格の異なるエージェントを用いてスクリプトを生成する手法を提案する。
スクリプト内の文字インタラクションを管理するために,シミュレートされたドラマティックネットワークを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 19:57:01 GMT)
GoodBye WaveNet -- A Language Model for Raw Audio with Context of 1/2
Million Samples [2.9] 本研究では,大規模な文脈で音声波形をモデル化できる自動回帰アーキテクチャを提案する。
我々の作業は、CNNフロントエンドによる潜伏表現を学習し、Transformerエンコーダを使用してこれらの表現に対する依存を学習することで、時間依存の学習に適応する。
我々は、Wavenet、SaSHMI、Sample-RNNといった他のアプローチと比較して、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:57:43 GMT)
Classification of datasets with imputed missing values: does imputation
quality matter? [2.8] 不完全なデータセットでサンプルを分類するのは簡単ではない。
品質を評価するのによく使われる尺度がいかに欠陥があるかを実証する。
本稿では,データ全体の分布をいかに再現するかに焦点をあてた,新たな相違点のクラスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 22:58:03 GMT)
Identifying Quantum Correlations Using Explicit SO(3) to SU(2) Maps [2.6] ブロッホ球面上の任意の回転に対する局所ユニタリを決定するための正確な公式が与えられる。
この解により、プログラム可能な単一の定義で2量子量子状態を容易に操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 22:54:47 GMT)
The Case for a Wholistic Serverless Programming Paradigm and Full Stack
Automation for AI and Beyond -- The Philosophy of Jaseci and Jac [2.5] 私たちは、この複雑さのギャップを埋めるために、システムアーキテクチャを通して、プログラミング言語レベルからシステムスタックを再設計します。
私たちの設計のキーとなるゴールは、プログラマが問題レベルでより高いレベルの抽象化でソリューションを明確にする必要性に対処することです。
この研究は、Jaseci と呼ばれるシステムスタックアーキテクチャとそれに対応するプログラミング言語 Jac のプロダクショングレードの実現も提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 20:28:37 GMT)
Text normalization for endangered languages: the case of Ligurian [2.3] 逆変換と適切なトークン化を用いることで、非常に低いエラー率を達成するために、コンパクトなトランスフォーマーベースモデルを訓練できることが示される。
正規化版と組み合わせた4,394のリグリア文と、リグリア語のための最初の単言語コーパスを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 00:37:55 GMT)
Adversarial Privacy Protection on Speech Enhancement [2.2] 音声は、異なる状況で携帯電話によって記録されるなど、容易に漏れやすい。
ディープニューラルネットワーク(DNN)と共に音声強調技術が急速に発達した
そこで本研究では,音声強調システムにおける逆解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:38:59 GMT)
A Survey of Detection Methods for Die Attachment and Wire Bonding
Defects in Integrated Circuit Manufacturing [2.1] ダイアタッチメントとワイヤボンディングは、ICの電力と信号の伝送品質と信頼性を決定する製造工程の2つのステップである。
本稿では, 光学, 放射線, 音響, 赤外線サーモグラフィーなど, 異なる感度モードに基づいて, これらの欠陥を検出する方法に関する調査, 文献的考察を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 01:45:47 GMT)
Going Deeper than Tracking: a Survey of Computer-Vision Based
Recognition of Animal Pain and Affective States [2.0] ますます多くの作品が追跡よりも「絶望的」になり、感情や痛みなどの動物の内的状態の自動認識に対処している。
本稿では,動物における情動状態と痛みの認識に関するコンピュータビジョンに基づく総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 18:50:02 GMT)
Quantum mean states are nicer than you think: fast algorithms to compute
states maximizing average fidelity [1.9] 量子状態の任意の有限アンサンブル上での平均忠実度を最大化するという開問題を解く。
まず、最適値が最大平均忠実度である半定値プログラムを構築し、次に最適な状態に収束する不動点アルゴリズムを導出する。
我々はまた、アンサンブルの全ての状態が通勤するときに正確である最大平均忠実度に対して計算し易い準最適状態と上下境界の表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:52:01 GMT)
Critical Quantum Metrology in the Non-Linear Quantum Rabi Model [1.9] 光モードと量子ビット間の線形結合を持つ量子ラビモデル(QRM)は、モード周波数を消すための第2次位相遷移のアナログを示す。
本研究では, 非線形結合項を含むQRMは, 位相遷移を無限周波数で行うことで, より高精度な測定精度を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 19:03:28 GMT)
Variational Estimators of the Degree-corrected Latent Block Model for
Bipartite Networks [1.8] Biclustering on bipartite graphsは、グラフ内の2つのタイプのオブジェクトを同時にクラスタ化する教師なしの学習タスクである。
列クラスタと列クラスタの次数不均一性に対応するために,次数補正潜在ブロックモデル(DC-LBM)を提案する。
我々は,Mステップの目的関数を行と列の次数で最大化することにより,効率的な変動予測-最大化アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 22:04:53 GMT)
Functional Output Regression with Infimal Convolution: Exploring the
Huber and $\epsilon$-insensitive Losses [1.8] 本稿では,Forceファミリーの様々な形態のアウトレーヤや疎結合を扱えるフレキシブルなフレームワークを提案する。
計算的に抽出可能なアルゴリズムを双対性に頼って、結果のタスクに対処する。
このアプローチの効率は、合成ベンチマークと実世界のベンチマークの両方において古典的な2乗損失設定と対比され、比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:45:53 GMT)
Constrained Submodular Optimization for Vaccine Design [1.8] 遺伝的変異により、接種された集団に広範な免疫を与えるペプチドワクチンを設計することが困難になる。
本稿では,確率論的機械学習モデルを用いたペプチドワクチンの評価と設計のためのフレームワークを提案する。
従来より優れたSARS-CoV-2ワクチンの設計を行う能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:40:54 GMT)
ProGNNosis: A Data-driven Model to Predict GNN Computation Time Using
Graph Metrics [1.7] 本稿では,任意の特性のグラフ上で動作する所定のGNNモデルのGNNトレーニング時間を予測可能なデータ駆動モデルであるProGNNosisを提案する。
その結果,グラフ表現をランダムに選択した場合,ProGNNosisは平均1.22倍の高速化を実現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 15:58:14 GMT)
K-Radar: 4D Radar Object Detection Dataset and Benchmark for Autonomous
Driving in Various Weather Conditions [1.7] KAIST-Radarは、新しい大規模オブジェクト検出データセットとベンチマークである。
4次元レーダーテンソル(4DRT)データの35Kフレームを含み、ドップラー、レンジ、方位、標高の寸法に沿って電力の測定を行う。
我々は、慎重に校正された高分解能ライダー、サラウンドステレオカメラ、RTK-GPSから補助的な測定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:39:21 GMT)
DCASE 2022: Comparative Analysis Of CNNs For Acoustic Scene
Classification Under Low-Complexity Considerations [1.7] 本稿では,従来のCNNとConv-mixerの2つの異なるネットワークアーキテクチャについて比較検討する。
両ネットワークは競合が必要とするベースラインを超えているが、従来のCNNの方が高い性能を示している。
Conv-mixerアーキテクチャに基づくソリューションは、より軽量なソリューションであるにもかかわらず、パフォーマンスが悪くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:03:56 GMT)
Recursive Neural Programs: Variational Learning of Image Grammars and
Part-Whole Hierarchies [1.6] 本稿では,部分階層学習問題に対処するため,再帰的ニューラルプログラム(RNP)を導入する。
RNPは、部分階層学習問題に対処する最初の神経生成モデルである。
以上の結果から,RNPはオブジェクトやシーンを直感的で説明可能な構成方法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 22:02:06 GMT)
Challenges and Opportunities in Deep Reinforcement Learning with Graph
Neural Networks: A Comprehensive review of Algorithms and Applications [1.4] 近年,グラフ構造化環境におけるGNNとDRLの融合が注目されている。
本稿では,これらのハイブリッド作品について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 04:52:22 GMT)
Enhanced Valley Splitting in Si Layers with Oscillatory Ge Concentration [1.3] Si量子ビットデバイスにおけるバレー縮退は、量子情報処理に使用する問題を示す。
振動するGe濃度が谷を結合するウィグルウェルアーキテクチャを用いて、この縮退性を持ち上げることが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:34:42 GMT)
On Error and Compression Rates for Prototype Rules [1.1] 非パラメトリックなマルチクラス分類設定における誤りと圧縮の相互作用について検討する。
まず、OptiNetは、最小値の最適誤差率に近づきながら、非自明な圧縮率を達成することを示す。
続いて、プロトタイプルールをさらに圧縮するための新しい汎用圧縮スキームの研究を進める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:15:15 GMT)
Collective Quantum Beats from Distant Multilevel Emitters [1.0] 量子ビートは、原子間分離と原子間の初期相関に依存するため、集合的に強化または抑制できることを示す。
本研究は,遠方の量子エミッタ系におけるマルチレベル量子干渉効果とマルチ原子量子干渉効果との豊富な相互作用を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:08:31 GMT)
Adversarial Patch Attacks and Defences in Vision-Based Tasks: A Survey [1.0] 近年、AIモデルのセキュリティと堅牢性に対する信頼の欠如により、ディープラーニングモデル、特に安全クリティカルなシステムに対する敵対的攻撃がますます注目を集めている。
しかし、より原始的な敵攻撃は物理的に実現不可能な場合や、パッチ攻撃の発端となったトレーニングデータのようなアクセスが難しいリソースを必要とする場合もあります。
本調査では,既存の敵パッチ攻撃のテクニックを包括的に概説し,研究者がこの分野の進展に素早く追いつくのに役立つことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:06:47 GMT)
The Scattering Transform Network with Generalized Morse Wavelets and Its
Application to Music Genre Classification [1.0] 我々は、Scattering Transform Network (STN) で一般的に使われているMorlet Waveletの代わりに、一般化Morse Wavelet (GMW) を使うことを提案する。
GMWは真に解析的なウェーブレットのパラメータ化された族を形成し、一方、モーレットウェーブレットは概して解析的である。
本稿では,GTZANデータベースを用いた音楽ジャンル分類において,従来のSTNよりもGMW-STNの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 00:30:09 GMT)
The Maximum Linear Arrangement Problem 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） (Thu, 16 Jun 2022 12:31:43 GMT)
Noisy Learning for Neural ODEs Acts as a Robustness Locus Widening [0.8] 差分方程式に基づくネットワーク(DE)の合成分布シフトに対するロバスト性評価の課題と課題について検討する。
そこで本研究では,本質的なロバスト性の評価や,データセットの破損シミュレーションの検証に使用可能な,新規で簡易な精度測定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 15:10:38 GMT)
JU_NLP at HinglishEval: Quality Evaluation of the Low-Resource
Code-Mixed Hinglish Text [0.8] 合成Hinglishデータセットの平均評価スコアと分解スコアを予測するために,Bi-LSTMに基づくニューラルネットワークモデルを実装した。
我々はF1スコア0.11を達成し,平均スコア予測タスクでは平均2乗誤差6.0を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:12:44 GMT)
Unifying Framework for Optimizations in non-boolean Formalisms [0.7] 多くの一般的な自動推論パラダイムは最適化文をサポートする言語を提供する。
本稿では,パラダイム間の統語的区別を排除する統一フレームワークを提案する。
本稿では,提案方式の形式的特性を,我々の枠組み内で捉えることができるパラダイムの形式的特性に変換するシステムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 00:38:19 GMT)
SATBench: Benchmarking the speed-accuracy tradeoff in object recognition
by humans and dynamic neural networks [0.5] 人々はスピードと正確さの間の柔軟なトレードオフを示しています。
ImageNet画像の認識において、SAT(Speed-accuracy Tradeoff)の最初の大規模データセットを示す。
我々は,曲線適合誤差,カテゴリー相関,曲線急勾配について,人とのネットワークを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 20:03:31 GMT)
Deepfake histological images for enhancing digital pathology [0.4] 我々は,クラスラベルに制約された病理像を合成する生成逆ネットワークモデルを開発した。
前立腺および大腸組織像の合成におけるこの枠組みの有用性について検討した。
大腸生検によるより複雑な画像へのアプローチを拡張し,そのような組織における複雑な微小環境も再現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:11:08 GMT)
Enriching Abusive Language Detection with Community Context [0.4] 叙述表現の使用は、良心的または活発な権限を与えることができる。
乱用検出のモデルは、これらの表現を軽蔑的で不注意に、疎外されたグループが持つ生産的な会話を検閲するものとして誤分類する。
本稿では,コミュニティの文脈が乱用言語検出における分類結果をどのように改善するかを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 20:54:02 GMT)
Using adversarial images to improve outcomes of federated learning for
non-IID data [0.3] このコントリビューションは、I-FGSM法による逆入力を用いてラベルスキュードされた非IIDデータを扱うように設計された新しい手法を導入する。
アドリラルインプットはトレーニングプロセスのガイドであり、"選択された"ローカルなラベルのディストリビューションを持つクライアントに対して、より重要になるように、Weighted Federated Averagingを許可する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 12:37:58 GMT)
Investigation of stellar magnetic activity using variational autoencoder
based on low-resolution spectroscopic survey [0.3] LAMOST-K2低分解能スペクトルに可変オートエンコーダ(VAE)を適用して、K2場の恒星の磁気活性を検出する。
色圏活性指数H$alpha$およびCa$rm small II$ infrared triplet (IRT) の放射能を測定した。
冷たい活動星に対しては、2つの分解能を持つスペクトルから導かれるH$alpha$ラインの等価幅(EWs)のよい一致を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 15:32:16 GMT)
Blockchain Consensus and Integrity: Similarities and Learnings from
Ancient Literature [0.2] 我々は、古代文学のテキストが、何世紀にもわたってその整合性がどのように保たれてきたかについて研究した。
ヴェーダは古代の文献であり、本文は何千年も腐敗することなく保存されている。
私たちは、現在のブロックチェーン技術の概念で、いくつかの類似点を発見しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 20:57:25 GMT)
An Open-Domain QA System for e-Governance [0.1] 本稿は、新型コロナウイルス関連の質問に答えるルーマニア人のためのオープンドメイン質問回答システムを提案する。
システムパイプラインには、自動質問処理、自動クエリ生成、最も関連性の高いドキュメントのトップ10のWeb検索、回答抽出が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:02:31 GMT)
I Know What You Trained Last Summer: A Survey on Stealing Machine
Learning Models and Defences [0.1] 本研究では,モデル盗難攻撃について検討し,その性能を評価し,異なる環境で対応する防御技術を探究する。
攻撃・防衛アプローチのための分類法を提案し,目標と利用可能な資源に基づいて適切な攻撃・防衛を選択する方法に関するガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 21:16:41 GMT)
Learning Generic Lung Ultrasound Biomarkers for Decoupling Feature
Extraction from Downstream Tasks [0.0] 本稿では,視覚的バイオマーカー分類の補助的タスクを導入することで,下流肺の超音波タスクから特徴学習を分離することを提案する。
バイオマーカーラベルを推定するためのトレーニングモデルを用いて,超音波映像から情報,簡潔,解釈可能な特徴空間を学習できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 18:15:14 GMT)
User Engagement and Churn in Mobile Health Applications [0.0] モバイルヘルスアプリは、コミュニケーション、効率、サービスの品質を改善することで、医療エコシステムに革命をもたらしている。
低所得国や中所得国では、患者や医療従事者の健康状態や行動に関する情報の源泉としての役割も担っている。
本稿では,医療従事者や医療従事者を支援するデジタルヘルスアプリに焦点をあて,モバイルヘルスへのユーザエンゲージメントを研究する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） (Thu, 16 Jun 2022 13:45:00 GMT)
The convergent Indian buffet process [0.0] 我々は、潜時特徴モデルのための新しいベイズ非パラメトリック先行法を提案し、収束インドバッフェ過程(CIBP)と呼ぶ。
CIBPでは, 平均単調に増大するが, 物体の数が無限大になるにつれて一定の値に収束するポアソン分布として, 潜伏する特徴の数が分布することを示した。
すなわち、オブジェクトの数が無限大になる場合でも、期待されるフィーチャの数が上向きになる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 08:52:44 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） (Thu, 16 Jun 2022 07:10:45 GMT)
Stochastic Multi Configuration Time-Dependent Hartree for Dissipative
Quantum Dynamics with Strong Intramolecular Coupling [0.0] マルコフ浴と強く結合した多次元接触の散逸ダイナミクスをシステムバスアプローチにより検討する。
分子内カップリングが弱い場合, ウェーブパケットの熱的アンサンブルが得られた。
新しいリンドブラッド散逸作用素は系座標と関連するモータの線形結合として構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 15:19:35 GMT)
Simulating long-range coherence of atoms and photons in quantum
computers [0.0] レーザーとボース=アインシュタイン凝縮体(BEC)は、一見無関係な方法でマクロな量子コヒーレンスを示す。
ゲート型量子コンピュータにおいて,レーザとBECの状態をシミュレーションするための統一的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 18:00:03 GMT)
Robust Control Performance for Open Quantum Systems [0.0] 動的摂動または初期状態準備誤差の伝達に基づいて、性能を測定するフォーマリズムを開発する。
量子状態に対する閉ループブロッホ方程式の特異性から生じる困難は、#-反転補題を導入することで克服される。
追加の困難は、対称性が複数の開ループ極を生じさせ、対称性の破れの下で単一の固有値へと展開するときに生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 18:16:06 GMT)
Research Topic Flows in Co-Authorship Networks [0.0] 本稿では,研究論文の著者とその研究分野間の流れを解析するためのグラフ構造を提案する。
我々の方法は、出版物のコーパス(すなわち、著者と抽象的な情報)のみを構築するために必要である。
本手法をコンピュータ科学と数学の分野で60年以上研究されてきた論文20冊の総合コーパスに適用することにより,TFNの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 07:45:53 GMT)
Reinforcement Learning in Macroeconomic Policy Design: A New Frontier? [0.0] エージェントベースの計算マクロ経済学は、主流のポリシー設計ツールボックスに入るのに苦労している。
強化学習は近年,いくつかの指数的発展の中心にある。
現代のRL実装は、前例のないレベルの高度化を達成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:35:26 GMT)
Real-time motion amplification on mobile devices [0.0] モバイルデバイス上でのリアルタイムアプリケーションに適したシンプルなモーション増幅アルゴリズムを提案する。
動画ストリームの時間的ハイパスフィルタである移動平均差分法(MEMAD)による運動強調に基づく。
MEMADは小さな動く物体を増幅したり、大きな物体の微妙な動きを増幅することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 19:48:00 GMT)
Real-World Single Image Super-Resolution Under Rainy Condition [0.0] 本研究では,降雨条件下で現実の単一画像の超解像を行うための新しいアルゴリズムを提案する。
実験の結果,提案アルゴリズムは降雨の負の効果を低減させる画像超解像を行うことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:48:27 GMT)
Radical triads, not pairs, may explain effects of hypomagnetic fields on
neurogenesis [0.0] 低磁場曝露によるマウスの成人海馬神経新生と海馬依存性認知
最近の理論的研究は、ラディカルペア機構の枠組みにおけるこの現象の機械論的解釈を示唆している。
ラジカル三位子に基づくモデルと二次ラジカル散乱反応の仮定は、原理的に不自然な仮定を伴わない現象を説明することができることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:03:46 GMT)
Quantumness of pure-state ensembles via coherence of Gram matrix based
on generalized $\alpha$-$z$-relative R\'enyi entropy [0.0] 我々は、純状態アンサンブルの量子性を定量化するために、量子純粋状態の集合のグラム行列を用いる。
6つの重要な純状態アンサンブルの量子性を計算することにより、この量子化器の有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:05:52 GMT)
Quantum probability from causal structure [0.0] ボルン確率測度は、観測者が現実のある領域に自己配置する測定の統計を記述している。
量子確率は、因果的部分と後頭側部分の両方を含む普遍的多重時間波動関数の分数と同一視できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:02:22 GMT)
Quantum Circuit Optimization and Transpilation via Parameterized Circuit
Instantiation [0.0] 本稿では,回路最適化とゲートセットトランスパイレーションという2つの一般的なコンパイルステップにおいて,インスタンス化を適用するアルゴリズムについて述べる。
回路最適化アルゴリズムは、他の最適化コンパイラよりも平均13%少ないゲートを持つ回路を生成する。
我々のゲートセットトランスパイレーションアルゴリズムは、任意のゲートセットをターゲットとし、複数の2キュービットゲートをセットし、他のコンパイラよりも平均12%少ない2キュービットゲートの回路を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 02:22:08 GMT)
Pythae: Unifying Generative Autoencoders in Python -- A Benchmarking Use
Case [0.0] 我々はPythaeについて紹介する。Pythaeは多種多様なオープンソースPythonライブラリで、生成オートエンコーダモデルの単純で再現性があり、信頼性の高い利用を提供する。
本稿では、下流タスクにおける主な改善点として、19の生成オートエンコーダモデルを紹介し、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:11:41 GMT)
Planning Courses for Student Success at the American College of Greece [0.0] 我々は、ギリシャのアメリカン・カレッジ・オブ・ギリシャの学生が研究を完了するために必要となるコースのスケジュールを最適化する問題をモデル化する。
結果のスケジュールを最適化する目的として,最速の完了時間,コース難易度バランスなど,いくつかの異なる目標を定式化します。
我々は,機械学習とデータマイニングの手法を用いて,受講生が受講生に期待する成績を捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:19:37 GMT)
On the Fountain Effect in Superfluid Helium [0.0] 超流動ヘリウムの低温差から生じる噴水圧力の起源を解析した。
噴水効果における超流動は, 機械的, 統計的, 力によって駆動される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 04:36:09 GMT)
Nucleus Segmentation and Analysis in Breast Cancer with the MIScnn
Framework [0.0] Nuデータセットには、乳がんにおける細胞核の220.000以上のアノテーションが含まれている。
細胞核の解析を自動化するためにMIScnn Frameworkを用いたマルチレータモデルを作成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:51:19 GMT)
Not All Lotteries Are Made Equal [0.0] 本研究は, モデルサイズとこれらのスパースサブネットワークの発見容易性の関係について検討する。
意外なことに、有限の予算の下では、小さなモデルの方がTicket Search(TS)の恩恵を受けることを示す実験を通して示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:41:36 GMT)
Non-Hermitian pseudo mobility edge in a coupled chain system [0.0] ラングカップリングが弱いはしごでは,非エルミート皮膚の局在が擬似モビリティエッジを誘導する可能性が示唆された。
また,システム全体における非エルミート皮膚効果の段階的獲得を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 07:59:21 GMT)
Methods for Estimating and Improving Robustness of Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、完全な意味論の複雑さよりも単純で表面的なテキスト関係を好むことで悪名高い欠陥を被っている。
本提案では, 学習領域外の一般化能力の弱い問題において, この問題の共通分母について検討する。
これらの指標のいくつかをトレーニング目的に組み込むことで、ニューラルネットワークの分散ロバスト性の向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 21:02:53 GMT)
Low-density Phase Diagram of the Three-Dimensional Electron Gas [0.0] 変分および拡散量子モンテカルロ法を用いて、同質電子ガスの極低密度ゼロ温度相図を研究する。
その結果、電子ガスは常磁性流体から体中心立方晶へ直接1次量子相転移することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 08:41:51 GMT)
Longitudinal detection of new MS lesions using Deep Learning [0.0] 新たなMS病変の検出・分節作業に対処するディープラーニングベースのパイプラインについて述べる。
まず,1つの時間点を用いたセグメンテーションタスクで訓練されたモデルからの移動学習を提案する。
第2に、新しい病変を伴う現実的な縦断時間を生成するためのデータ合成戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:09:04 GMT)
Learning Physics between Digital Twins with Low-Fidelity Models and
Physics-Informed Gaussian Processes [0.0] デジタルツイン(Digital twin)は、例えば、個々のコンポーネント、患者またはプロセスを表すコンピュータモデルである。
本稿では,デジタル双生児間の学習のためのベイズ的手法について紹介し,実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:18:45 GMT)
Laser-Induced Fluorescence Spectroscopy (LIFS) of Trapped Molecular Ions
in Gas-phase [0.0] 本稿では, レーザー誘起蛍光分光法(LIFS)について述べる。
蛍光分光に関する理論と実験的アプローチを簡潔に解説する。
レビューの後半部では、ガス相研究に用いられている最先端の固有の蛍光測定技術が要約されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:41:41 GMT)
Krylov complexity of many-body localization: Operator localization in
Krylov basis [0.0] 本稿では,Lanczosの観点から,多体局在化(MBL)システムにおける演算子成長問題とその複雑性について検討する。
クリロフ基底を用いて、作用素成長問題は半無限鎖上の単一粒子ホッピング問題と見なすことができる。
以上の結果から,MBL系における初期単一粒子ホッピング問題は,第1地点で局所化されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:21:17 GMT)
Is Power-Seeking AI an Existential Risk? [0.0] 本報告では、人工知能の実在リスクに関する懸念の核となる論点として、私が見ているものについて考察する。
私は、この種のエージェントを作成することが2070年までに実在の災害につながるという、より具体的な6つの前提の議論を定式化し、評価します。
私は、2070年までにこの種の実在する災害が起こるという、全体の5%の見積もりにたどり着きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:58:47 GMT)
Image Captioning based on Feature Refinement and Reflective Decoding [0.0] 本稿では,エンコーダデコーダを用いた画像キャプションシステムを提案する。
画像の各領域の空間的特徴とグローバルな特徴をResNet-101をバックボーンとしてFaster R-CNNを使って抽出する。
デコーダはアテンションベースのリカレントモジュールとリフレクティブアテンションモジュールからなり、デコーダの長期的なシーケンシャル依存関係をモデル化する能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 07:56:28 GMT)
High-Fidelity Qutrit Entangling Gates for Superconducting Circuits [0.0] 超伝導デバイスにおける第三次量子情報処理は、よりポピュラーなバイナリ処理に代わる有望な代替手段となる。
一般には量子ビットとして動作するが、トランスモンは容易に高いレベルに対応可能であり、量子3レベルシステム(量子ビット)として動作するための自然な候補となる。
本稿では,2つの固定周波数トランジット間のフレキシブル,マイクロ波活性化,動的クロスケラー絡み合わせを実現するために,差分ACスタークシフトを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 00:19:27 GMT)
Heating rate measurement and characterization of a prototype
surface-electrode trap for optical frequency metrology [0.0] 本稿では,小型な単一イオン光クロックの実現に向けた第一歩として,表面電極(SE)トラップの試作について述べる。
約500ドル(約5万円)の電極距離でトラップを実証し, 持続時間と加熱速度でトラップを特徴付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:32:28 GMT)
Hardness prediction of age-hardening aluminum alloy based on ensemble
learning [0.0] 合金は組成、加齢条件(時間と温度)を入力し、その硬さを予測するのに使用される。
実験により、正しい二次学習者を選択することで、モデルの予測精度をさらに向上できることが示された。
本論文は,深層ニューラルネットワークに基づく2次学習者改善のための注意機構を導入し,より優れた性能の融合モデルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:14:26 GMT)
Genetic algorithms for the resource-constrained project scheduling
problem in aircraft heavy maintenance [0.0] 本稿では,資源制約付きプロジェクトスケジューリング問題(RCPSP)をAHMで解くための遺伝的アルゴリズムを提案する。
本研究の目的は,メンテナンス計画の規模を最小化することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 13:41:20 GMT)
Generation of Highly Pure Single-Photon State at Telecommunication
Wavelength [0.0] 我々は、最も原始的な非ガウス状態の1つである高純度単光子状態を生成する。
生成した単一光子状態の非古典性の指標であるウィグナー負性は、$-0.228pm0.004$である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:04:03 GMT)
Forming Effective Human-AI Teams: Building Machine Learning Models that
Complement the Capabilities of Multiple Experts [0.0] 複数の専門家の能力を補うために分類モデルを訓練する手法を提案する。
提案手法を,複数の放射線学者による「合成」の専門家と実世界の医療データセットを用いた公開データセットの実験で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 06:42:10 GMT)
EyeNeRF: A Hybrid Representation for Photorealistic Synthesis, Animation
and Relighting of Human Eyes [0.0] 光とカメラのスパースセットのみを用いて、高忠実度キャプチャとアニメーション、視線合成とライティングを可能にする新しい幾何学と外観表現を提案する。
眼の高精細なクローズアップでは、目視のない照明条件下で、新しい視点から高精細なアニメーションの視線を合成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 20:05:04 GMT)
Effective field theory of random quantum circuits [0.0] この研究は、広範囲のランダム量子回路に対して有効な場の理論を開発する。
この手法は、ランダム回路の大きなファミリーの普遍的ランダム行列挙動を明示的に導出するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 18:50:35 GMT)
Deep Learning Architecture for Automatic Essay Scoring [0.0] 本稿では、リカレントネットワーク(RNN)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく新しいアーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャでは, 単語埋め込みベクトルから, 単語n-gramの文脈的特徴を学習し, 捉える。
提案方式は,他の深層学習に基づくAESシステムよりも格付け精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 14:56:24 GMT)
Deconstructing written rules and hierarchy in peer produced software
communities [0.0] 我々は計算機関分析とNLPの最近の進歩を利用して、ASFの書面に反映される権限体系を調査している。
従来のソフトウェア企業からのASFモデルの効果的な類似性や離脱を解明するための研究は、ピアプロダクションが設定したフラットおよび官僚的ガバナンスの両方の証拠を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 08:10:38 GMT)
DIALOG-22 RuATD Generated Text Detection [0.0] TGM生成テキストと人書きテキストを区別できる検出器は、TGMの乱用を防ぐ重要な役割を果たす。
DIALOG-22 RuATDタスクのパイプラインを記述し、生成したテキスト(バイナリタスク)を検出し、どのモデルを使用してテキストを生成するかの分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 09:33:26 GMT)
Cyclocopula Technique to Study the Relationship Between Two
Cyclostationary Time Series with Fractional Brownian Motion Errors [0.0] 2つの周期的時系列と分数的ブラウン運動(fBm)誤差の関係を検出するためのコプラに基づく新しい手法が導入された。
数値実験により,提案手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 07:34:14 GMT)
Controlled Creation of Quantum Skyrmions [0.0] スピン期待値の大きさによって特徴づけられる様々な種類の量子スズメオンが基底状態や準安定励起として現れることを数値的に示す。
結合強度と格子サイズに依存して、格子境界における磁化の断熱回転スキームは、量子スカイミオンを制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 15:05:02 GMT)
Closed-Form Diffeomorphic Transformations for Time Series Alignment [0.0] 本稿では, ODE 解に対する閉形式表現とその勾配を, 連続的なピースワイド・ファイン速度関数の下で表現する。
その結果,効率と精度の両面で有意な改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 12:02:12 GMT)
CARLANE: A Lane Detection Benchmark for Unsupervised Domain Adaptation
from Simulation to multiple Real-World Domains [0.0] Unsupervised Domain Adaptationは、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインにモデルを転送する。
CARLANEは2次元車線検出のための3方向のシミュレート・ドメイン適応ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:53:18 GMT)
Bubble Prediction of Non-Fungible Tokens (NFTs): An Empirical
Investigation [0.0] 2021年の強い市場成長にもかかわらず、バブル予測の観点からは、プロジェクトベースでのNFTは検討されていないため、この話題は重要である。
我々は,4つの主要なNFTプロジェクトに関連する時系列価格データに対して,対数周期電力法(LPPL)モデルを適用した。
その結果、2021年12月20日現在、(i)NFTは概して小バブル(価格下落が予想される)、(ii)Decentralandプロジェクトは中バブル(価格低下が予想される)、(iii)name ServiceおよびArtBlocksプロジェクトは中バブルにあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 04:37:06 GMT)
Bipartite mixed states as quantum teleportation channels studied under
coherent and incoherent basis [0.0] 我々は、コヒーレンスを推定するために使用される基底の正しい選択が分離可能な基底であることを示す。
ベル状態と1つの状態を用いて作成した2つの量子ビット混合状態における絡み合いと量子コヒーレンスを計算する。
次に、これらの混合状態のテレポーテーションを計算し、その状態が古典的テレポーテーションの忠実度よりも大きい領域を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:40:49 GMT)
Belief-Desire-Intention (BDI) Multi-agent System for Cloud Marketplace
Negotiation [0.0] 本稿では,クラウドリソースを対象としたBDI(Belief-Desire-Intention)マルチエージェントベースのクラウドマーケットプレースシステムを提案する。
クラウドマーケットプレースシステムの各パーティは、リソースの自動購入と販売を容易にするための、自律的な意思決定と交渉のためのBDIエージェントをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 22:36:45 GMT)
Automated analysis of continuum fields from atomistic simulations using
statistical machine learning [0.0] 我々は統計データマイニングと機械学習アルゴリズムを用いて、原子論シミュレーションにおける連続体変数の分析を自動化する手法を開発した。
本研究は, 総ひずみ, 弾性ひずみ, マイクロローテーションの3つの重要な場変数に着目した。
総ひずみ分布のピークをガウス混合モデルで同定し、オーバーフィッティング問題を回避する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 10:05:43 GMT)
Applications of Machine Learning to the Identification of Anomalous ER
Claims [0.0] 不適切な医療保険の支払いは、米国で毎年数千億ドルの医療費を負担する。
この記事では、ERクレームに特化している2つの戦略について述べる。
平均符号化異常スコアの統計的に有意な差は, 既往のERと急性病院で観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 11:19:04 GMT)
Analysis of quantum correlations within the ground state of a three
level Lipkin model [0.0] 量子情報の観点から異なる近似に関連付けられた相関の量を特徴付ける問題に対処する。
我々は,自発対称性の破れを伴う従来のハートリー・フォック法,対称性の復元を伴うHF法,ジェネレータ座標法を解析した。
物理的に動機付けられた分割の場合、正確な基底状態の量子不協和は異なる近似によって合理的に再現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 12:12:13 GMT)
Analysis of arbitrary superconducting quantum circuits accompanied by a
Python package: SQcircuit [0.0] 超伝導量子回路は、フォールトトレラント量子コンピュータを実現するための有望なハードウェアプラットフォームである。
超伝導量子回路の量子化ハミルトニアンを物理記述から構築する枠組みを開発する。
我々は,オープンソースのPythonパッケージであるSQcircuitで記述した手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:24:51 GMT)
Analysis and Extensions of Adversarial Training for Video Classification [0.0] ビデオに対して最適な攻撃を生成するには、特にステップサイズにおいて、攻撃パラメータを慎重に調整する必要があることを示す。
本稿では,攻撃予算の変動による攻撃に対する3つの防御策を提案する。
UCF101データセットの実験は、提案手法が複数の攻撃タイプに対する対角的堅牢性を向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 06:49:01 GMT)
A practical guide to electromagnetically induced transparency in atomic
vapor [0.0] このチュートリアルでは、熱アルカリ蒸気中の電磁誘導透明性(EIT)の理論的および実験的基礎を紹介する。
EIT条件下での光伝送・分散の解析式を導出する。
我々は、現在のEITアプリケーションと潜在的EITアプリケーションの概要をまとめて締めくくる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 06:22:07 GMT)
A note on the inner products of pure states and their
antidistinguishability [0.0] Havl'ivcek と Barrett の予想では、d 個の純状態の集合がペアの内積が小さいならば、その集合は区別できない。
ここでは、半定値な計画双対性を通して反識別可能性の証明を提供し、d = 4 のときのこの予想に対する反例を与えるためにそれを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 17:18:26 GMT)
A machine-generated catalogue of Charon's craters and implications for
the Kuiper belt [0.0] 深層学習モデルを用いて,Charonのクレーターサイズ分布について検討する。
我々は、頑健な画像拡張スキームを使用して、モデルに氷状物体への一般化と転送を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jun 2022 16:16:49 GMT)