Compression and Data Similarity: Combination of Two Techniques for
Communication-Efficient Solving of Distributed Variational Inequalities [137.6] 本稿では、圧縮とデータ類似性という2つの一般的なアプローチの組み合わせについて考察する。
この相乗効果は, 分散分散単調変分不等式の解法において, それぞれ別々に行う方法よりも効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 16:38:56 GMT)
SNN2ANN: A Fast and Memory-Efficient Training Framework for Spiking
Neural Networks [117.6] スパイクニューラルネットワークは、低消費電力環境における効率的な計算モデルである。
本稿では,SNNを高速かつメモリ効率で学習するためのSNN-to-ANN(SNN2ANN)フレームワークを提案する。
実験結果から,SNN2ANNをベースとしたモデルがベンチマークデータセットで良好に動作することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 16:52:56 GMT)
Towards Unified Conversational Recommender Systems via
Knowledge-Enhanced Prompt Learning [89.6] 会話レコメンデータシステム(CRS)は,ユーザの嗜好を積極的に取り入れ,自然言語会話を通じて高品質な項目を推薦することを目的としている。
効果的なCRSを開発するためには、2つのモジュールをシームレスに統合することが不可欠である。
知識強調学習に基づく統一CRSモデルUniCRSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 09:21:27 GMT)
A Unified Understanding of Deep NLP Models for Text Classification [88.4] 我々は、テキスト分類のためのNLPモデルの統一的な理解を可能にする視覚解析ツールDeepNLPVisを開発した。
主要なアイデアは相互情報に基づく尺度であり、モデルの各レイヤがサンプル内の入力語の情報をどのように保持するかを定量的に説明する。
コーパスレベル、サンプルレベル、単語レベルビジュアライゼーションで構成されるマルチレベルビジュアライゼーションは、全体トレーニングセットから個々のサンプルまでの分析をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 08:55:07 GMT)
Finding Diverse and Predictable Subgraphs for Graph Domain
Generalization [88.3] 本稿では,不明瞭な分布シフトにより性能が低下するグラフの分布外一般化に着目した。
本稿では,DPSと呼ばれる新しいグラフ領域の一般化フレームワークを提案する。
ノードレベルのベンチマークとグラフレベルのベンチマークの両方の実験により、提案したDPSはグラフ領域の一般化タスクにおいて印象的な性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 07:57:56 GMT)
Solution of DeBERTaV3 on CommonsenseQA [85.2] DeBERTaV3のテキスト分類として回答の選択を形式化する。
DeBERTaV3の強力な自然言語推論能力は、その単一およびアンサンブルモデルがCommonsenseQA上で新しい(w/o外部知識)最先端を設定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 12:56:28 GMT)
What is Where by Looking: Weakly-Supervised Open-World Phrase-Grounding
without Text Inputs [82.9] 入力画像が与えられたら、そのオブジェクトを記述した画像とフレーズのバウンディングボックスを返します。
これは、入力画像内のオブジェクトがローカライゼーション機構のトレーニング中に遭遇しなかった可能性のあるオープンワールドパラダイム内で実現される。
本研究は, 弱教師付きセグメンテーションと句接頭辞を一般化し, 両領域の最先端技術として実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 09:07:30 GMT)
Towards Generalizable Person Re-identification with a Bi-stream
Generative Model [81.1] そこで我々は,BGM (Bi-stream Generative Model) を提案する。
提案手法は,大規模な一般化可能なre-IDベンチマークにおいて,最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 09:18:25 GMT)
Thresholded Lasso Bandit [70.2] Thresholded Lasso banditは、報酬関数を定義するベクトルとスパースサポートを推定するアルゴリズムである。
一般には $mathcalO( log d + sqrtT )$ や $mathcalO( log d + sqrtT )$ としてスケールする非漸近的後悔の上界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 08:37:21 GMT)
Scalable Neural Data Server: A Data Recommender for Transfer Learning [70.1] 転送学習は、下流のパフォーマンスを改善するために追加データを活用する一般的な戦略である。
Nerve Data Server (NDS)は、特定の下流タスクに関連するデータを推奨する検索エンジンで、この問題に対処するためにこれまで提案されていた。
NDSは、データソースでトレーニングされた専門家の混合物を使用して、各ソースと下流タスクの類似性を推定する。
SNDSは、中間データセットに近接して、データソースと下流タスクの両方を表現します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 12:07:32 GMT)
Guarantees for Epsilon-Greedy Reinforcement Learning with Function
Approximation [69.2] エプシロングレーディ、ソフトマックス、ガウシアンノイズといった神秘的な探索政策は、いくつかの強化学習タスクにおいて効率的に探索することができない。
本稿では,このような政策を理論的に分析し,筋電図探索による強化学習のための最初の後悔とサンプル複雑度境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 14:44:40 GMT)
Adversarially trained neural representations may already be as robust as
corresponding biological neural representations [66.7] 本研究では,霊長類脳活動に直接対人的視覚攻撃を行う方法を開発した。
霊長類の視覚系を構成する生物学的ニューロンは、既存の(不正に訓練された)人工ニューラルネットワークに匹敵する敵の摂動に感受性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 04:15:29 GMT)
LordNet: Learning to Solve Parametric Partial Differential Equations
without Simulated Data [63.6] 本稿では,離散化されたPDEによって構築された平均2乗残差(MSR)損失から,ニューラルネットワークが直接物理を学習する一般データ自由パラダイムを提案する。
具体的には,低ランク分解ネットワーク(LordNet)を提案する。
Poisson方程式とNavier-Stokes方程式を解く実験は、MSR損失による物理的制約がニューラルネットワークの精度と能力を向上させることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 14:41:08 GMT)
Gray Learning from Non-IID Data with Out-of-distribution Samples [48.4] In-of-distriionサンプルを用いて,非IIDデータから頑健に学習するための新しいテキストグラディ学習手法を提案する。
グレーラーニングが非IIDデータに厳密な拘束力を与えることを示す一般化誤差を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 10:46:38 GMT)
3D Object Detection for Autonomous Driving: A Review and New Outlooks [48.3] 自動運転車の近くで重要な3Dオブジェクトの位置、サイズ、カテゴリをインテリジェントに予測する3Dオブジェクト検出は、認識システムの重要な部分である。
本稿では,自律運転における3次元物体検出技術の進歩を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 19:43:11 GMT)
Geometric Matrix Completion via Sylvester Multi-Graph Neural Network [47.9] 本稿では,マルチネットワーク・ニューラルアグリゲーション・モジュールと,それ以前のマルチネットワーク・アソシエーション学習モジュールからなるエンドツーエンド・ニューラル・フレームワークであるSYMGNNを提案する。
実世界のデータセットに対する実証的な評価は、SYMGNNのインスタンス化が、幾何行列補完タスクのベースラインを全体的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） (Sun, 19 Jun 2022 19:59:43 GMT)
Label and Distribution-discriminative Dual Representation Learning for
Out-of-Distribution Detection [43.1] ディープニューラルネットワークは、情報ボトルネックに応じて必ずしも分布差別的なラベル識別表現を学習する。
Dual Representation Learning (DRL) 法は, 分布-識別的表現を, 分布内サンプルのラベル付けに弱い関係で学習する。
実験の結果,DRLは分布外検出の最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 12:11:13 GMT)
On the Limitations of Stochastic Pre-processing Defenses [42.8] 敵の例に対する防御は依然として未解決の問題である。
推論におけるランダム性は、逆入力を見つけるコストを増大させるという考え方が一般的である。
本稿では,そのような前処理の防御について検討し,その欠陥を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 21:54:42 GMT)
Fairness-aware Model-agnostic Positive and Unlabeled Learning [38.5] フェアプル(FairPUL)という,フェアネスを意識したポジティブ・アンラベル学習手法を提案する。
2つの集団の個体を二分分類するために、同様の正の率と偽の正の率を達成することを目指している。
我々のフレームワークは、分類誤差と公正度の両方の観点から統計的に一貫性があることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 08:04:23 GMT)
Supervision Adaptation Balances In-Distribution Generalization and
Out-of-Distribution Detection [38.2] In-distriion (ID)サンプルでトレーニングされたディープニューラルネットワークは、out-of-distriion (OOD)サンプルの高信頼予測に苦しむ。
我々は,OODサンプルの適応的監視情報を定義するためのテクスツパービジョン適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 11:16:44 GMT)
Out-of-distribution Detection by Cross-class Vicinity Distribution of
In-distribution Data [38.2] ディープニューラルネットワークは、トレーニングフェーズにおいて、インディストリビューション入力を対応する基底真理ラベルにマップすることしか学ばない。
これは、全てのサンプルが独立であり、分布の区別なしに同一に分布しているという仮定から生じる。
textitCross-class Vicinity Distributionは、複数のin-distributionサンプルを混合したアウト・オブ・ディストリビューションサンプルが、その構成成分の同じクラスを共有していないことを仮定して導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 12:03:33 GMT)
0/1 Deep Neural Networks via Block Coordinate Descent [36.4] ステップ関数は、ディープニューラルネットワーク(DNN)における最も単純かつ最も自然な活性化関数の1つである
提案アルゴリズムは,MNISTデータセットとFashion-MNISTデータセットの分類において高い性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 11:12:30 GMT)
Bayesian Optimization under Stochastic Delayed Feedback [36.2] 既存のBOメソッドは、関数評価(フィードバック)が学習者の即時または固定遅延後に利用可能であると仮定する。
本稿では,遅延フィードバックを待ちながら新しい関数クエリを選択するジレンマに効率よく対処する,線形後悔保証付きアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 07:34:08 GMT)
Efficient End-to-End AutoML via Scalable Search Space Decomposition [35.9] VolcanoMLは、大規模なAutoML検索スペースを小さなものに分解するフレームワークである。
最新のデータベースシステムでサポートされているような、Volcanoスタイルの実行モデルをサポートしている。
評価の結果,VolcanoMLは,AutoMLにおける検索空間分解の表現性を向上するだけでなく,分解戦略の実際の発見につながることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 14:53:29 GMT)
Unbiased Teacher v2: Semi-supervised Object Detection for Anchor-free
and Anchor-based Detectors [35.4] SS-OD法のアンカーフリー検出器への一般化を示すUnbiased Teacher v2を提案する。
また、教師なし回帰損失に対するListen2Student機構も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 22:57:48 GMT)
Faster Sampling from Log-Concave Distributions over Polytopes via a
Soft-Threshold Dikin Walk [28.4] 我々は、$d$-dimensional log-concave distribution $pi(theta) propto e-f(theta)$からポリトープ$K$に制約された$m$不等式をサンプリングする問題を考える。
我々の主な成果は、少なくとも$O((md + d L2 R2) times MDomega-1) log(fracwdelta)$ arithmetic operation to sample from $pi$ の "soft-warm' variant of the Dikin walk Markov chain" である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 11:33:07 GMT)
Data Augmentation vs. Equivariant Networks: A Theory of Generalization
on Dynamics Forecasting [24.4] 力学系における対称性の爆発は、ディープラーニングの一般化を改善する強力な方法である。
データ拡張と同変ネットワークは、学習に対称性を注入する2つの主要なアプローチである。
データ拡張と同変ネットワークの一般化境界を導出し、統一されたフレームワークにおける学習に対するそれらの効果を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 17:00:12 GMT)
Video frame interpolation for high dynamic range sequences captured with
dual-exposure sensors [24.1] ビデオフレーム(VFI)は、時間領域を含む多くの重要なアプリケーションを可能にする。
重要な課題の1つは、複雑な動きの存在下で高いダイナミックレンジシーンを扱うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 20:29:34 GMT)
On Multivariate Singular Spectrum Analysis and its Variants [23.5] 本稿では,多変量特異解析 (mSSA) の変種を導入,解析する。
我々は、計算とサンプル外予測の両方に対して平均2乗誤差を1/sqrtmin(N, T )T$として効果的に設定する。
ベンチマークデータセットでは、我々のmSSAの変種は最先端のニューラルネットワーク時系列手法と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 04:16:30 GMT)
The Power of Regularization in Solving Extensive-Form Games [22.6] 本稿では,ゲームにおける支払関数の正規化に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
特に、拡張された楽観的ミラー降下(DOMD)が高速な$tilde O(T)$ last-iterate convergenceを達成できることを示す。
また、Reg-CFRは、楽観的ミラー降下アルゴリズムの変形を最小化して、$O(T1/4)$ベストイテレート、$O(T3/4)$平均イテレート収束率を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 22:10:38 GMT)
A Survey on Model-based Reinforcement Learning [21.9] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、環境と対話する試行錯誤プロセスを通じて、シーケンシャルな意思決定問題を解決する。
モデルベース強化学習(MBRL)は有望な方向であり、実際のコストなしで試行錯誤を行う環境モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 05:28:03 GMT)
Artificial intelligence system based on multi-value classification of
fully connected neural network for construction management [19.4] 本研究は,人工知能システムを用いた建設管理スタッフの専門的適応能力を決定することを目的としている。
完全結合フィードフォワードニューラルネットワークアーキテクチャを提案し、データセットを作成するための経験的モデリングを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 21:10:38 GMT)
Frank-Wolfe-based Algorithms for Approximating Tyler's M-estimator [19.2] 1つの変種はフランク=ウルフの標準的なステップを使用し、もう1つはテキスト・ウェイ・ステップ(AFW)も考慮している。
3つ目は AFW (GAFW) のテキストジオデシック版である
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 10:24:12 GMT)
Robust Imitation Learning against Variations in Environment Dynamics [17.2] 本稿では,環境力学が乱れた場合のILの堅牢性を改善するための,堅牢な模倣学習(IL)フレームワークを提案する。
本フレームワークは,サンプル環境における複数の専門家を模倣することにより,様々な動的環境を効果的に扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 03:06:13 GMT)
Towards Adversarial Attack on Vision-Language Pre-training Models [15.9] 本稿では,V+LモデルとV+Lタスクに対する敵対的攻撃について検討した。
異なる対象や攻撃対象の影響を調べた結果,強力なマルチモーダル攻撃を設計するための指針として,いくつかの重要な観測結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 12:55:45 GMT)
JPEG Compression-Resistant Low-Mid Adversarial Perturbation against
Unauthorized Face Recognition System [15.9] 無許可の顔認識システムに対する敵対的摂動を利用する上で重要な問題は、画像がJPEG圧縮によって処理される必要があることである。
既存のJPEG圧縮耐性手法では、圧縮抵抗、転送可能性、攻撃効率のバランスが取れない。
逆方向の摂動を制限する代わりに、逆方向のトレーニングにより、より低周波な特徴を利用するようにソースモデルを規則化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 14:15:49 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Channel Assignment and Power
Allocation in Platoon-Based C-V2X Systems [15.5] 我々は,C-V2Xシステムにおける結合チャネル割り当てと電力配分の問題点を考察する。
提案する分散リソース割当アルゴリズムは,よく知られた網羅的探索アルゴリズムと比較して,近い性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 22:26:11 GMT)
MME-CRS: Multi-Metric Evaluation Based on Correlation Re-Scaling for
Evaluating Open-Domain Dialogue [15.3] オープンドメイン対話の評価のための相関再スケーリング(MME-CRS)に基づくマルチメトリック評価を提案する。
MME-CRSはDSTC10トラック5サブタスクの最終テストデータで第1位である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 13:43:59 GMT)
Approximate 3-designs and partial decomposition of the Clifford group
representation using transvections [14.8] Scheme はランダムな Pauli を実装し、その後状態ツイリングを用いてランダムなトランスベクション Clifford を実装した。
このスキームが$k$倍に実装された場合、$k rightarrow infty$ limit において、全体的なスキームは、一意的な$3$設計を実装していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 20:38:58 GMT)
Traffic-Twitter Transformer: A Nature Language Processing-joined
Framework For Network-wide Traffic Forecasting [14.7] 本研究では,公共利用者や交通機関の交通状況を予測するためのフレキシブルで包括的な枠組みを提案する。
まず,2つの時系列データ,トラフィック強度,およびTwitterデータ強度の相関性を評価するために,相関研究と線形回帰モデルを構築した。
次に、2つの時系列データをソーシャル対応フレームワークであるTraffic-Twitter Transformerに入力し、Nature Language表現を時系列レコードに統合し、長期トラフィック予測を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 20:17:15 GMT)
A Universal Adversarial Policy for Text Classifiers [14.6] 我々は、新しい普遍的敵政策、普遍的敵政策を導入する。
他の普遍的な攻撃には多くの利点があるが、有効なテキストも得られる。
一般化する能力は、テキストドメインにも普遍的な敵パターンが存在することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 17:55:47 GMT)
All you need is feedback: Communication with block attention feedback
codes [12.5] フィードバックチャネル上でのコミュニケーションは,そのような問題のひとつです。
汎用ブロックアテンションフィードバック(GBAF)コードと呼ばれる,フィードバックチャネルのための新しい学習支援コード設計を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 17:55:04 GMT)
Bounding Evidence and Estimating Log-Likelihood in VAE [11.9] 変分ギャップの一般的かつ効果的な上限を示し、真の証拠を効率的に見積もることができる。
この推定を適用することで,VAEモデルのログ類似度について,下限と上限を容易に取得できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 17:13:58 GMT)
Transfer Learning for Robust Low-Resource Children's Speech ASR with
Transformers and Source-Filter Warping [11.6] 本研究では,成人と子どもの発話の領域ギャップを埋めるために,音声のソースフィルタモデルに基づくデータ拡張手法を提案する。
この拡張戦略を用いて、成人データに基づいて事前学習したTransformerモデルに転送学習を適用する。
このモデルは、最近導入されたXLS-Rアーキテクチャ(wav2vec 2.0モデル)に従っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 12:57:47 GMT)
StudioGAN: A Taxonomy and Benchmark of GANs for Image Synthesis [10.6] Generative Adversarial Network (GAN) は、現実的な画像合成のための最先端の生成モデルの一つである。
我々はGANアプローチの分類について研究し、StudioGANという新しいオープンソースライブラリを提示する。
StudioGANは7つのGANアーキテクチャ、9つの条件付きメソッド、4つの敵損失、13の正規化モジュール、3つの差別化可能な拡張、7つの評価指標、5つの評価バックボーンをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 20:12:41 GMT)
A Self-Guided Framework for Radiology Report Generation [10.6] SGF(Self-Guided framework)は、注釈付き疾患ラベルによる医療報告を生成するために開発されたフレームワークである。
SGFは、人間の学習と執筆の過程を模倣するために、教師なしおよび教師なしのディープラーニング手法を使用している。
提案手法は,単語間の細粒度視覚的詳細を識別するためのフレームワークの能力を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 11:09:27 GMT)
Laziness, Barren Plateau, and Noise in Machine Learning [10.1] 量子機械学習における遅延とエンフバレンプラトーの違いについて論じる。
オーバーパラメトリゼーション方式では,変分量子アルゴリズムがノイズ耐性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 02:58:14 GMT)
Bidirectional compression in heterogeneous settings for distributed or
federated learning with partial participation: tight convergence guarantees [9.3] Artemisは、コミュニケーション制約とデバイス部分的な参加を伴う分散環境での学習問題を解決するためのフレームワークである。
これは、一方向圧縮(サーバへの)のみを考慮する既存のアルゴリズムを改善したり、圧縮演算子に非常に強い仮定を用いており、デバイスの部分的な参加を考慮していないことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 15:40:37 GMT)
Approximation in shift-invariant spaces with deep ReLU neural networks [7.7] 拡張シフト不変空間における近似関数に対する深部ReLUニューラルネットワークの表現力について検討する。
近似誤差境界は、ニューラルネットワークの幅と深さに対して推定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 07:13:05 GMT)
A generalized regionalization framework for geographical modelling and
its application in spatial regression [7.2] 本稿では,空間的に制約されたクラスタリングを考慮に入れた従来の手法を拡張した3つの地域化アルゴリズムを提案する。
その結果,自動後処理によって拡張された空間的暗黙アルゴリズムは,空間的明示的なアプローチよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 15:09:23 GMT)
Knowledge Learning with Crowdsourcing: A Brief Review and Systematic
Perspective [6.7] 本研究は,クラウドソーシング学習の技術的進歩を体系的な観点から総合的にレビューするものである。
本稿では,各次元について有望な青写真を提供するとともに,過去の研究成果から学んだ教訓についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 03:06:23 GMT)
FRAPPE: $\underline{\text{F}}$ast $\underline{\text{Ra}}$nk
$\underline{\text{App}}$roximation with $\underline{\text{E}}$xplainable
Features for Tensors [6.5] 我々は,CDDを計算することなくテンソルの正準位を推定する,安価な教師付き自己監督手法FRAPPEとSelf-FRAPPEを提案する。
FRAPPEとSelf-FRAPPEは,MAPEが15%,MAPEが10%,4000timesが1,13timesが1,13timesが最高性能のベースラインよりも評価速度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 03:19:59 GMT)
Predicting Human Performance in Vertical Hierarchical Menu Selection in
Immersive AR Using Hand-gesture and Head-gaze [5.3] 本稿では,ユーザ研究への参加者の関与を伴わずに,対象UIのユーザパフォーマンスを推定する予測モデルを提案する。
このモデルは、階層的なドロップダウンメニューを使用して、消費持続時間(CE)やポインティング時間(PT)などの客観的なパフォーマンス対策に対する参加者の反応に基づいて訓練される。
本稿では,認知能力の異なるユーザの階層的メニュー上でのCE予測において,提案した予測モデルが高精度に達成可能であることを示すユーザスタディの結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 20:13:08 GMT)
Quantifying Uncertainty In Traffic State Estimation Using Generative
Adversarial Networks [4.7] 本稿では, 生成逆数ネットワークに基づく物理インフォームドディープラーニング(PIDL)を用いた交通状態推定(TSE)の不確かさの定量化を目的とする。
2つの物理モデル、Lighthill-Whitham-Richards (LWR) とAw-Rascle-Zhang (ARZ) がPhysGANの物理成分として比較される。
その結果,ARZベースのPhysGANはLWRベースのPhysGANよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 08:10:15 GMT)
TrafficFlowGAN: Physics-informed Flow based Generative Adversarial
Network for Uncertainty Quantification [4.2] 動的システムの不確実性定量化(UQ)のための物理インフォームドフローベース生成逆ネットワーク(GAN)であるTrafficFlowGANを提案する。
このフローモデルは、データ可能性の最大化と、畳み込み判別器を騙すことができる合成データを生成するために訓練される。
我々の知る限りでは、UQ問題に対するフロー、GAN、PIDLの統合を最初に提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 03:35:12 GMT)
Going dark? Analysing the impact of end-to-end encryption on the outcome
of Dutch criminal court cases [4.0] 法執行機関はエンドツーエンド暗号化(E2EE)を使用して犯罪者と戦う
E2EEは、暗号化通信に依存する犯罪者の帰属と起訴をハマーする。
オランダの裁判所は、E2EEに依存する犯罪者を、そうでない者と同じくらい有罪にすることに成功したようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 19:43:43 GMT)
Enforcing Continuous Physical Symmetries in Deep Learning Network for
Solving Partial Differential Equations [3.6] 我々は,PDEのリー対称性によって誘導される不変表面条件をPINNの損失関数に組み込む,新しい対称性を持つ物理情報ニューラルネットワーク(SPINN)を提案する。
SPINNは、トレーニングポイントが少なく、ニューラルネットワークのよりシンプルなアーキテクチャで、PINNよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 00:44:22 GMT)
Quantum sensing of rotation velocity based on Bose-Hubbard model [3.5] この研究は、回転するフレーム内の環幾何学におけるボース・ハバードモデルについて理論的に研究する。
一元変換を用いて実効ハミルトニアンを得るが、回転参照フレームの効果はホッピング定数に付加的な位相を導入している。
本稿では,Bose-Hubbardモデルの位相遷移エッジを用いた回転速度のセンシング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 03:33:59 GMT)
Compact 459 nm Cs cell optical frequency standard with
$2.1\times{10}^{-13}/\sqrt{\tau}$ short-term stability [3.3] 熱原子の459nm6S$_1/2$ - 7P$_1/2$遷移に閉じ込められた拡張キャビティダイオードレーザーを用いた小型光周波数標準を実現する。
このレーザーの自己推定周波数安定性は14-14/sqrttau$である。
この小型光周波数標準は、レーザー干渉計、レーザー冷却、測地など、高安定性レーザーを必要とする他の用途でも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 14:15:42 GMT)
Strong Converse Bounds for Compression of Mixed States [3.0] 我々は、エンコーダとアクセス不能な参照システム$R$の間で共有される一般的な混合状態ソース$rhoAR$の多くのコピーについて検討する。
分岐状態 $rhoAR$ に対して、新しい量 $E_alpha,p(A:R)_rho$ を定義する。
正規化 $lim_alpha から 1+E_alpha,pinfty(A:R)_rho$ 以下の場合、混合状態のアンサンブルの可視圧縮に対する忠実度は指数関数的に増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 14:38:37 GMT)
A Tractable Online Learning Algorithm for the Multinomial Logit
Contextual Bandit [2.8] 我々は、意思決定者が消費者に製品のサブセットを提供する動的集合最適化問題を考える。
MNL(Multinomial Logit)モデルを用いて消費者選択行動のモデル化を行う。
後悔は$O(sqrtdT + kappa)$で束縛され、既存のメソッドよりもパフォーマンスが大幅に向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 03:30:35 GMT)
An Embedded Feature Selection Framework for Control [2.1] Dual-world Embedded Attentive Feature Selection (D-AFS) は、動的制御の下でシステムの最も関連性の高いセンサーを効率的に選択できる。
DRLの反応を2つの世界で分析することにより、D-AFSは各特徴のコントロールに対する重要性を定量的に識別することができる。
その結果、D-AFSは18.7%のドラッグダウンで最適化された5プローブレイアウトをうまく見つけることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 07:03:40 GMT)
Simulation platform for pattern recognition based on reservoir computing
with memristor networks [1.6] 我々は,メムリスタデバイスネットワークを用いた貯水池コンピューティング(RC)シミュレーションプラットフォームを開発した。
メムリスタネットワークをベースとしたRCシステムは,3つの時系列分類タスクにおける最先端手法に匹敵する高い計算性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 00:45:33 GMT)
Semi-supervised Change Detection of Small Water Bodies Using RGB and
Multispectral Images in Peruvian Rainforests [1.2] 工芸・小規模金鉱業(ASGM)は多くの家庭にとって重要な収入源であるが、社会的・環境的な影響が大きい。
センチネル-2衛星は、水深と品質の変化を検出するために使用できるマルチスペクトル画像を収集している。
本研究は、ペルーのアマゾン熱帯雨林におけるASGM活動の認識に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 09:30:48 GMT)
mvHOTA: A multi-view higher order tracking accuracy metric to measure
spatial and temporal associations in multi-point detection [1.0] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、シーン内のオブジェクトを検出し、それらを一連のフレームにわたって追跡する、困難なタスクである。
KITTIなどのデータセット上でMOTメソッドをベンチマークする主要な評価基準は、最近、高次追跡精度(HOTA)指標となっている。
マルチポイント(マルチインスタンス、マルチクラス)検出の精度を決定するため、マルチビュー高次トラッキングメトリック(mvHOTA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 10:31:53 GMT)
Mitigating Learning Complexity in Physics and Equality Constrained
Artificial Neural Networks [0.9] 偏微分方程式(PDE)の解を学ぶために物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)が提案されている。
PINNでは、利害関係のPDEの残留形態とその境界条件は、軟罰として複合目的関数にまとめられる。
本稿では,この目的関数を定式化する方法が,異なる種類のPDEに適用した場合のPINNアプローチにおける厳しい制約の源であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 04:12:01 GMT)
A Review of Product Safety Regulations in the European Union [0.7] 製品安全性は1960年代初めからヨーロッパにおいて懸念されてきた。
新たな技術、世界経済の変化、その他の大きな変革は、製品安全性を政策議論の最前線に再び押し付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 11:22:47 GMT)
Terrain Classification using Transfer Learning on Hyperspectral Images:
A Comparative study [0.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とMulti-Layer Perceptron(MLP)は画像分類の有効な方法であることが証明されている。
しかし、彼らは長いトレーニング時間と大量のラベル付きデータの要求の問題に悩まされている。
本稿では,移動学習法を用いてトレーニング時間を短縮し,大規模ラベル付きデータセットへの依存を減らすことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 14:36:33 GMT)
A Parallel Implementation of Computing Mean Average Precision [0.1] 平均精度(mAP)は、物体検出器の品質を評価するために広く用いられている。
現在の実装では、一度に1つのクラスに対して真正(TP)と偽正(FP)しかカウントできない。
検出されたバウンディングボックスのミニバッチを処理できる並列化された代替手段を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 23:23:52 GMT)
Understanding misinformation in India: The case for a meaningful
regulatory approach for social media platforms [0.0] 本稿では,我が国の誤情報とその後の社会的・ビジネス的混乱の文脈に一貫性のある読解を導入することを目的とする。
文献資料はそれぞれの項目で言及されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 15:14:06 GMT)
The entropy cones of $W_N$ and $W_N^d$ states [0.0] 量子ビットの$W_Nd$状態と$W_Nd$状態の量子エントロピーコーン(QEC)を演算する。
これらの円錐は、任意の$N$と$d$に対してシンメトリズド量子エントロピー円錐(SQEC)として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 14:45:45 GMT)
Quantum implementation of circulant matrices and its use in quantum
string processing [0.0] 本稿では,これらのデータ構造に使用される接尾辞が,量子演算子として循環行列を用いて得られることを示す。
弦が量子状態として与えられる場合、提示された回路実装を用いて、量子コンピュータ上で効率よく文字列処理を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 09:24:11 GMT)
Quantum control methods for robust entanglement of trapped ions [0.0] 実用的な量子コンピューティングの方法における大きな障害は、スケーラブルで堅牢な高忠実なエンタングゲートの実現である。
量子制御は 重要な道具となりました 絡み合う相互作用を ノイズの源に 耐えられるようにします
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 05:36:45 GMT)
Quantum Coherent Route to Bath Induced Entanglement [0.0] マイクロメーザーは、励起された2レベル原子のビームが高濃度のキャビティに注入されるアーチェタイプの実験装置である。
3レベル原子のビームで励起される高品質キャビティからなる一般化マイクロメーザセットについて検討する。
我々の目的は、共振器内の右利き円(RHC)と左利き円(LHC)の量子絡み合わせを作ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 12:08:16 GMT)
Productive Reproducible Workflows for DNNs: A Case Study for Industrial
Defect Detection [0.0] 本稿では,産業欠陥検出のためのエンド・ツー・エンドの人工知能アプリケーションを開発した最近の経験について論じる。
私たちは、高レベルのディープラーニングライブラリ、コンテナ化、継続的インテグレーション/デプロイパイプライン、そして競合する結果を生み出すために利用したオープンソースのコードテンプレートについて詳しく説明します。
このようなシステムを活用することで、研究においても得られる価値を強調し、精度と推測時間の観点から最良の結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 09:10:13 GMT)
Primal Estimated Subgradient Solver for SVM for Imbalanced
Classification [0.0] 我々はPEGASOS SVM残高が8.6から1から130から1までのマイノリティ比を持つ不均衡データセットに対して良好な性能を発揮することを実証する。
PEGASOS Cost-Sensitive SVM's results on three datasets using his LINEAR SVM DECIDL method。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 02:33:14 GMT)
Prevent Car Accidents by Using AI [0.0] このプロジェクトでは,機械学習を用いた事故予測に関する既存の研究を行っている。
クラッシュデータと天気データを使って、マシンラーニングモデルをトレーニングして、クラッシュの重大度を予測し、クラッシュを削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 16:19:52 GMT)
LogGENE: A smooth alternative to check loss for Deep Healthcare
Inference Tasks [0.0] 我々はディープニューラルネットワークに基づく遺伝子発現推論法を開発した。
本研究では,特定のハウスキーピング遺伝子群の完全条件量子化を予測するためにQuantile Regressionフレームワークを採用する。
チェック損失に対するスムーズな代替として,log-coshを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 06:46:39 GMT)
Is calibration a fairness requirement? An argument from the point of
view of moral philosophy and decision theory [0.0] グループキャリブレーション違反は不公平な場合もあるが、不公平な場合もある。
これは、既に文献で進歩している主張と一致しており、アルゴリズム的公正性は文脈に敏感な方法で定義されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 16:06:31 GMT)
Hybrid Facial Expression Recognition (FER2013) Model for Real-Time
Emotion Classification and Prediction [0.0] 本稿では,Deep Convolutional Neural Network(DCNN)とHaar Cascadeディープラーニングアーキテクチャを組み合わせた,表情認識のためのハイブリッドモデルを提案する。
目的は、リアルタイムおよびデジタル顔画像から、考慮された7つの顔感情カテゴリの1つに分類することである。
実験結果から, 最先端実験や研究と比較して, 分類性能は有意に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 23:43:41 GMT)
Generational Differences in Automobility: Comparing America's
Millennials and Gen Xers Using Gradient Boosting Decision Trees [0.0] 本研究は,ミレニアル世代とGen-X若年者の運転距離に及ぼすライフサイクル,社会デマトグラフィー,居住要因の非線形線量応答効果について検討した。
ミレニアル世代の若者は、他のすべての要因を一定に保ちながら、毎日の運転距離をGen-Xよりも短く予測していた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 06:58:59 GMT)
Entangled vacuum state for accelerated observers [0.0] ディラック場の絡み合いは研究され、非慣性フレームのユーザ間で量子状態が共有されると加速が増加することで減少することが知られている。
エンタングルド真空状態の新しい形式は、時空の2つの因果非連結領域で定義された鋭いモーメントと反対のモーメントを持つ場のモードの間に絡み合いが存在すると仮定して仮定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 05:14:37 GMT)
Encoding High-level Quantum Programs as SZX-diagrams [0.0] 本稿では,線形依存型であるProto-Quipper-D言語のフラグメントに実装された量子プログラムを,SZX-ダイアグラムの族として符号化する手法を提案する。
翻訳可能なProto-Quipper-Dプログラムのサブセットを定義し,プログラムのサイズに応じて線形に成長するダイアグラムとして非自明なアルゴリズムを符号化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 10:52:19 GMT)
Emergence of Spinmerism for Molecular Spin-Qubits Generation [0.0] スピンクロスオーバー金属イオンとラジカルを組み合わせた戦略は、最初に交換相互作用に制限されたモデルから提案されている。
スピン状態構造は、2つのダブルトラジカルを持つ一重項/三重項可換金属中心の結合から現れる。
スピンカップリング化合物の知見と分子スピン量子ビットの開発へのインスピレーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 16:45:46 GMT)
Eliminating Electron Self-Repulsion [0.0] 自己相互作用の問題は古典場理論と量子場理論の両方で生じる。
自己反発は、ハミルトニアンにおけるクーロン項を完全に正規に順序付けすることで量子電磁力学から排除することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 19:30:33 GMT)
Coherently Coupled Mechanical Oscillators in the Quantum Regime [0.0] 調和振動子間の単一運動量子のコヒーレント交換を示す。
我々は,高忠実な量子状態伝達,運動モードの絡み合い,香港-奥羽-マンデル型干渉を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 17:57:18 GMT)
An Analysis of the Admissibility of the Objective Functions Applied in
Evolutionary Multi-objective Clustering [0.0] 本稿では,進化的最適化におけるクラスタリング基準の適用性について分析する。
目的関数の許容性が最適化にどのように影響するかを示す。
進化的多目的クラスタリングアプローチにおけるクラスタリング基準の組み合わせと利用に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 20:22:04 GMT)
Agricultural Plantation Classification using Transfer Learning Approach
based on CNN [0.0] 深層学習により高スペクトル画像認識の効率は著しく向上した。
CNNとMulti-Layer Perceptron(MLP)は画像の分類に優れたプロセスであることが示されている。
本稿では,移動学習の手法を用いて,学習時間を短縮し,ラベル付き大規模データセットへの依存を減らすことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jun 2022 14:43:31 GMT)