SMT-DTA: Improving Drug-Target Affinity Prediction with Semi-supervised
Multi-task Training [136.9] ドラッグターゲット親和性(DTA)予測は、薬物発見と医薬品研究に不可欠な課題である。
濡れた実験は費用がかかり時間もかかるため、DTA予測のための教師付きデータは極めて限られている。
本研究では,DTA予測精度を向上させるために,いくつかの単純かつ効果的な戦略を持つフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 14:53:25 GMT)
Near-Optimal No-Regret Learning for General Convex Games [121.5] 一般凸およびコンパクト戦略集合に対して後悔が得られることを示す。
我々の力学は、適度にエンハンリフトされた空間上の楽観的な従順化バウンドのインスタンス化にある。
先行結果が適用される特殊な場合であっても、我々のアルゴリズムは最先端の後悔よりも改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 06:58:54 GMT)
Variational Distillation for Multi-View Learning [104.2] 我々は,多視点表現学習における2つの重要な特徴を利用するために,様々な情報ボトルネックを設計する。
厳密な理論的保証の下で,本手法は,観察とセマンティックラベルの内在的相関の把握を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 03:09:46 GMT)
Breaking Down Out-of-Distribution Detection: Many Methods Based on OOD
Training Data Estimate a Combination of the Same Core Quantities [104.0] 本研究の目的は,OOD検出手法の暗黙的なスコアリング機能を識別すると同時に,共通の目的を認識することである。
内分布と外分布の2値差はOOD検出問題のいくつかの異なる定式化と等価であることを示す。
また, 外乱露光で使用される信頼損失は, 理論上最適のスコアリング関数と非自明な方法で異なる暗黙的なスコアリング関数を持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:32:49 GMT)
Shapley-NAS: Discovering Operation Contribution for Neural Architecture
Search [96.2] ニューラルアーキテクチャ探索のための演算寄与度(Shapley-NAS)を評価するためのShapley値に基づく手法を提案する。
提案手法は,光探索コストに比例して最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 14:41:49 GMT)
Square One Bias in NLP: Towards a Multi-Dimensional Exploration of the
Research Manifold [88.8] 我々は、最近のNLP研究論文のマニュアル分類を通して、これが事実であることを示す。
NLP研究は正方形ではなく、精度だけでなく、公平性や解釈可能性にも焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 13:04:23 GMT)
Global Context Vision Transformers [84.3] 本稿では,パラメータと計算利用量を高める新しいアーキテクチャであるグローバル・コンテクスト・ビジョン・トランスフォーマー(GC ViT)を提案する。
提案手法は,局所的な自己注意を伴うグローバルなコンテキスト自己注意モジュールを利用して,空間相互作用と短距離相互作用の両方を効果的にモデル化する。
提案したGC ViTは,画像分類,オブジェクト検出,セマンティックセマンティックセグメンテーションタスクにまたがる最先端の処理結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 18:42:44 GMT)
M&M Mix: A Multimodal Multiview Transformer Ensemble [77.2] 本報告は,2022年のEpic-Kitchens Action Recognition Challengeにおける優勝ソリューションの背景にあるアプローチについて述べる。
提案手法は,MTV(Multiview Transformer for Video Recognition)に基づいて,マルチモーダル入力に適応する。
本手法は,アクションクラスにおけるテストセットのTop-1精度を52.8%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:31:13 GMT)
Algorithmic Fairness and Vertical Equity: Income Fairness with IRS Tax
Audit Models [73.2] 本研究は、IRSによる税務監査選択を通知するシステムの文脈におけるアルゴリズムフェアネスの問題について検討する。
監査を選択するための柔軟な機械学習手法が、垂直エクイティにどのように影響するかを示す。
この結果は,公共セクター全体でのアルゴリズムツールの設計に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:27:06 GMT)
Deep Random Vortex Method for Simulation and Inference of Navier-Stokes
Equations [69.5] ナビエ・ストークス方程式(Navier-Stokes equation)は、液体や空気などの流体の運動を記述する重要な偏微分方程式である。
AI技術の発展に伴い、非圧縮性ナビエ・ストークス方程式によって支配される流体力学をシミュレーションし、推論するために、ディープニューラルネットワークを統合するためにいくつかのアプローチが設計された。
本研究では,ニューラルネットワークとNavier-Stokes方程式に相当するランダム渦力学系を組み合わせたemphDeep Random Vortex Method (DRVM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 04:58:09 GMT)
A scheme for multipartite entanglement distribution via separable
carriers [68.8] 我々は,任意の数のネットワークノードに適用可能な分離可能なキャリアによる絡み合い分布の戦略を開発する。
我々のプロトコルはマルチパーティの絡み合いをもたらすが、処理を媒介するキャリアはネットワークに対して常に分離可能な状態である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 10:50:45 GMT)
Mitigating Sovereign Data Exchange Challenges: A Mapping to Apply
Privacy- and Authenticity-Enhancing Technologies [67.3] AET(Authenticity Enhancing Technologies)とPET(Privacy-Enhancing Technologies)は、SDE(Sovereign Data Exchange)に関与していると考えられている。
PETとAETは技術的に複雑であり、採用を妨げる。
本研究は,挑戦指向技術マッピングを実証的に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:16:42 GMT)
Saliency Guided Inter- and Intra-Class Relation Constraints for Weakly
Supervised Semantic Segmentation [66.9] 本稿では,活性化対象領域の拡大を支援するために,Salliency Guided Inter-およびIntra-Class Relation Constrained (I$2$CRC) フレームワークを提案する。
また,オブジェクトガイド付きラベルリファインメントモジュールを導入し,セグメンテーション予測と初期ラベルをフル活用し,優れた擬似ラベルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 03:40:56 GMT)
Studying the role of named entities for content preservation in text
style transfer [65.4] フォーマルなテキストスタイル転送のためのコンテンツ保存における名前付きエンティティの役割に焦点をあてる。
テキストスタイル転送におけるコンテンツ類似度評価のための新しいデータセットを収集する。
本稿では,事前学習された形式性伝達モデルの誤り解析を行い,テキストスタイルの転送に使用されるベースラインコンテンツ類似度尺度の性能を高めるために,名前付きエンティティに関する情報を利用する簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 09:31:47 GMT)
Constrained Reinforcement Learning for Robotics via Scenario-Based
Programming [64.1] DRLをベースとしたエージェントの性能を最適化し,その動作を保証することが重要である。
本稿では,ドメイン知識を制約付きDRLトレーニングループに組み込む新しい手法を提案する。
我々の実験は、専門家の知識を活用するために我々のアプローチを用いることで、エージェントの安全性と性能が劇的に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 07:19:38 GMT)
A Near-Term Quantum Algorithm for Computing Molecular and Materials
Properties based on Recursive Variational Series Methods [63.0] 本稿では,分子の特性を短期量子デバイスを用いて推定する量子アルゴリズムを提案する。
エネルギー領域における一粒子グリーン関数と時間領域における自己相関関数を計算し,本手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:33:23 GMT)
Efficient and Flexible Sublabel-Accurate Energy Minimization [62.5] データと滑らかさの項からなるエネルギー関数のクラスを最小化する問題に対処する。
既存の連続最適化手法は、サブラベル精度の高い解を見つけることができるが、大きなラベル空間では効率が良くない。
本稿では,連続モデルと離散モデルの両方の最適特性を利用する効率的なサブラベル精度手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 06:58:55 GMT)
DualCoOp: Fast Adaptation to Multi-Label Recognition with Limited
Annotations [61.4] 本稿では,部分ラベル MLR とゼロショット MLR の統一フレームワークとして,Dual Context Optimization (DualCoOp) を提案する。
DualCoOpは、事前訓練された視覚言語フレームワークに非常に軽い学習可能なオーバーヘッドしか導入しないため、マルチラベル認識タスクに迅速に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 02:36:54 GMT)
Two-Dimensional Weisfeiler-Lehman Graph Neural Networks for Link
Prediction [61.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)のリンク予測
リンク予測のためのほとんどの既存のGNNは、1次元Weisfeiler-Lehman (1-WL) テストに基づいている。
テキスト2次元Weisfeiler-Lehman (2-WL) テストに基づいて,ノード対(リンク)表現を直接取得可能な,まったく異なるアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 04:50:38 GMT)
Remote Sensing Image Classification using Transfer Learning and
Attention Based Deep Neural Network [59.9] 本稿では、転送学習技術とマルチヘッドアテンションスキームを活用した、深層学習に基づくRSISCフレームワークを提案する。
提案したディープラーニングフレームワークは、ベンチマークNWPU-RESISC45データセットに基づいて評価され、最高の分類精度94.7%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 10:05:38 GMT)
Geo-NI: Geometry-aware Neural Interpolation for Light Field Rendering [57.8] 光場レンダリングのためのGeo-NI(Geometry-aware Neural Interpolation)フレームワークを提案する。
NIとDIBRの優位性を組み合わせることで、提案したGeo-NIは、大きな差異でビューをレンダリングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 12:25:34 GMT)
Contextual Squeeze-and-Excitation for Efficient Few-Shot Image
Classification [57.4] 本稿では,事前学習したニューラルネットワークを新しいタスクで調整し,性能を大幅に向上させる,Contextual Squeeze-and-Excitation (CaSE) という適応ブロックを提案する。
また、メタトレーニングされたCaSEブロックと微調整ルーチンを利用して効率よく適応する、アッパーCaSEと呼ばれるコーディネートダイスに基づく新しいトレーニングプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:25:08 GMT)
DisCoVQA: Temporal Distortion-Content Transformers for Video Quality
Assessment [56.4] いくつかの時間的変動は時間的歪みを引き起こし、余分な品質劣化を引き起こす。
人間の視覚システムは、しばしば異なる内容のフレームに対して異なる注意を向ける。
本稿では, この2つの問題に対処するための, トランスフォーマーを用いたVQA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:31:27 GMT)
Open Set Classification of Untranscribed Handwritten Documents [56.0] 重要な写本の膨大な量のデジタルページイメージが世界中のアーカイブに保存されている。
ドキュメントのクラスや型付け'はおそらくメタデータに含まれる最も重要なタグです。
技術的問題は文書の自動分類の1つであり、それぞれが書き起こされていない手書きのテキスト画像からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 20:43:50 GMT)
A Novel Long-term Iterative Mining Scheme for Video Salient Object
Detection [54.5] 短期的方法論は視覚システムの実際のメカニズムと矛盾する。
そこで本研究では,VSOD を長期にわたって実施する新しい VSOD アプローチを提案する。
提案手法は、広く使用されている5つのベンチマークデータセットにおいて、ほぼ全てのSOTAモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 04:27:47 GMT)
WiFi-based Spatiotemporal Human Action Perception [53.4] SNN(End-to-end WiFi signal Neural Network)は、Wi-Fiのみのセンシングを可能にするために提案されている。
特に、3D畳み込みモジュールはWiFi信号の時間的連続性を探索することができ、特徴自己保持モジュールは支配的な特徴を明示的に維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:03:45 GMT)
Winning the CVPR'2022 AQTC Challenge: A Two-stage Function-centric
Approach [51.4] AQTC(Affordance-centric Question-driven Task Completion for Egocentric Assistant)は、AIアシスタントが指導ビデオやスクリプトから学習し、ユーザのステップバイステップをガイドするのに役立つ新しいタスクである。
本稿では,AQTCを2段階のFunction-centricアプローチで処理し,関連するFunctionモジュールとFunction2Answerモジュールを用いて過去のステップに基づいて動作を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 07:02:23 GMT)
When Does Re-initialization Work? [50.7] 再初期化は、最近の研究における一般化を改善するために観察されている。
ディープラーニングの実践では広く採用されておらず、最先端のトレーニングプロトコルでもよく使用されている。
このことは、再初期化がいつ動作するのか、また、正規化技術と一緒に使うべきかという疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 21:23:15 GMT)
Recipes for Adapting Pre-trained Monolingual and Multilingual Models to
Machine Translation [50.0] 機械翻訳(MT)における事前学習モデルの微調整において、凍結パラメータの利点と欠点と新しいパラメータの追加について検討する。
BARTでは、モデルパラメータの大部分を凍結し、追加の位置埋め込みを追加することで、最高のパフォーマンスを得ることができます。
mBARTでは、ほとんどの言語ペアがエンコーダで、ほとんどのデコーダはフリーズして、素早い微調整のパフォーマンスにマッチするか、向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 18:49:47 GMT)
Distortion-Aware Network Pruning and Feature Reuse for Real-time Video
Segmentation [49.2] 本稿では,リアルタイム視覚タスクのスキップ接続によるアーキテクチャの高速化を目的とした新しいフレームワークを提案する。
具体的には、各フレームの到着時に、前のフレームから特徴を変換し、特定の空間的ビンで再利用する。
次に、現在のフレームの領域におけるバックボーンネットワークの部分計算を行い、現在のフレームと前のフレームの時間差をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 07:20:02 GMT)
Domain-Adaptive Text Classification with Structured Knowledge from
Unlabeled Data [47.6] 構造的知識を用いたドメイン適応(DASK)は,単語レベルの意味的関係を利用してドメイン適応を強化する新しい手法である。
DASKは、ピボット関連の知識グラフ情報をソースドメインのテキストに注入する。
ピボットとの関係に応じて、非ピボットのドメイン不変機能を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 06:38:51 GMT)
Regression of high dimensional angular momentum states of light [47.2] 空間強度分布の測定から入力OAM状態を再構成する手法を提案する。
我々は、量子ウォークダイナミックスによって4次元のOAM状態を生成する、実際のフォトニックなセットアップで我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:16:48 GMT)
Dynamic Message Propagation Network for RGB-D Salient Object Detection [47.0] 本稿では,RGB画像と特徴レベルの深度マップ間のメッセージパッシングを制御することにより,RGB-D有意物体検出のための新しいディープニューラルネットワークフレームワークを提案する。
RGB-D能動的物体検出のための6つのベンチマークデータセットを用いた17の最先端手法と比較して,本手法は定量的・視覚的に,他の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 03:27:48 GMT)
Eliminating The Impossible, Whatever Remains Must Be True [46.4] より簡潔な「なぜ」形式的な説明をするために背景知識を適用する方法を示す。
また,既存のルール誘導手法を用いて,データセットから背景情報を効率的に抽出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 03:18:14 GMT)
Combinatorial Bayesian Optimization with Random Mapping Functions to
Convex Polytopes [43.2] 大規模空間でうまく動作するような空間におけるベイズ最適化法を提案する。
提案アルゴリズムは,既存手法と比較して良好な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 05:33:12 GMT)
SoteriaFL: A Unified Framework for Private Federated Learning with
Communication Compression [40.6] 本稿では,コミュニケーション圧縮によるプライベート・フェデレーション学習のコミュニケーション効率を向上させる統一フレームワークを提案する。
プライバシ、ユーティリティ、通信の複雑さの観点から、パフォーマンストレードオフを包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:47:58 GMT)
Meta-learning for Out-of-Distribution Detection via Density Estimation
in Latent Space [40.6] そこで本研究では,OoD を目標タスク内の小さな分布データで検出する,シンプルで効果的なメタ学習手法を提案する。
すべてのタスク間で共有されるニューラルネットワークは、元の空間のインスタンスを潜在空間に柔軟にマッピングするために使用される。
6つのデータセットを用いた実験において,提案手法は既存のメタラーニング法やOoD検出法よりも優れた性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 02:44:42 GMT)
Capturing and Inferring Dense Full-Body Human-Scene Contact [40.3] 我々は、単一のRGB画像から高密度のボディシーン接触を予測するネットワークを訓練する。
このような非局所的な関係を学習するためにトランスフォーマーを使用し、BSTRO(Body-Scene Contact TRansfOrmer)を提案する。
我々の知る限り、BSTROは1枚の画像から3Dボディシーンの接触を直接推定する最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 03:31:00 GMT)
DASH: Distributed Adaptive Sequencing Heuristic for Submodular
Maximization [39.8] 本稿では,分散環境でのSMCC問題について検討し,サブ線形適応性を導入する3つのMRモデルアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムであるDASHは、1回のMRラウンドで$frac12(1-1/e-varepsilon)を近似する。
マルチラウンドのMETADASHにより、MRモデルアルゴリズムは以前は不可能だった大きな濃度制約で動作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 04:17:32 GMT)
Stochastic Online Learning with Feedback Graphs: Finite-Time and
Asymptotic Optimality [39.2] 意外なことに、最適有限時間後悔の概念は、この文脈で一意に定義された性質ではない。
半最適後悔を有限時間・経時的に認めるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 22:11:08 GMT)
Understanding Robust Learning through the Lens of Representation
Similarities [37.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)の望ましい性質として、敵の例に対するロバストさが出現した
本稿では,頑健な学習によって学習される表現の性質が,標準的非破壊的学習から得られた表現とどのように異なるかを理解することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:06:20 GMT)
Policy Optimization with Linear Temporal Logic Constraints [37.3] 本稿では,線形時間論理制約を用いた政策最適化の問題点について考察する。
我々は,タスク満足度とコスト最適性の両方を保証するために,サンプル複雑性分析を楽しむモデルベースアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 02:58:02 GMT)
SynWMD: Syntax-aware Word Mover's Distance for Sentence Similarity
Evaluation [36.6] Word Mover's Distance (WMD)は、単語とモデル間の距離を、2つのテキストシーケンスにおける単語間の移動コストと類似性を計算する。
SynWMD(Syntax-aware Word Mover's Distance)と呼ばれる構文解析木を用いた改良WMD法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 22:30:07 GMT)
Identifiability of deep generative models under mixture priors without
auxiliary information [34.2] 我々は、普遍近似能力を持つ深層潜伏変数モデルのクラスを識別可能であることを証明した。
我々の分析は、弱い監督、補助情報、潜在空間における条件付けを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 23:24:48 GMT)
EAGER: Asking and Answering Questions for Automatic Reward Shaping in
Language-guided RL [32.4] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、長い地平線とまばらな報酬タスクであり、多くのトレーニングステップを必要とすることで知られている。
本稿では,エージェントが汎用言語目標から補助目的を抽出する自動報酬形成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 09:29:13 GMT)
S2RL: Do We Really Need to Perceive All States in Deep Multi-Agent
Reinforcement Learning? [26.3] 協調型マルチエージェント強化学習(MARL)は多くの実践的応用で広く利用されている。
局所観測における無関係情報を捨てるために,スパースアテンション機構を利用したスパース状態ベースMARLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 07:33:40 GMT)
Mitigating Data Heterogeneity in Federated Learning with Data
Augmentation [26.2] Federated Learning(FL)は、集中型モデルのトレーニングを可能にするフレームワークである。
主な障害の1つは、データ不均一性、すなわち、各クライアントが独立に独立に分散した(非IID)データを持っていることである。
最近の証拠は、データ拡張が同等またはそれ以上のパフォーマンスを誘導できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 19:47:43 GMT)
A Comprehensive Survey on Video Saliency Detection with Auditory
Information: the Audio-visual Consistency Perceptual is the Key! [25.4] ビデオサリエンシ検出(VSD)は、あるビデオクリップの中で最も魅力的なオブジェクト/モノ/パターンを素早く見つけ出すことを目的としている。
本稿では,音声・視覚融合と唾液度検出のギャップを埋めるために,広範囲なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 07:25:13 GMT)
Only Tails Matter: Average-Case Universality and Robustness in the
Convex Regime [22.7] 予測スペクトル分布の端辺付近の固有値の濃度が問題の平均複雑性を決定することを示す。
平均ケースでは、ネステロフの手法は普遍的にほぼ最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 17:16:52 GMT)
QuAFL: Federated Averaging Can Be Both Asynchronous and
Communication-Efficient [22.4] 本稿では,非同期通信と通信圧縮の両方をサポートする古典的フェデレーション平均化アルゴリズム(FedAvg)を提案する。
実験的な側面から,我々のアルゴリズムは,標準的なフェデレーションタスクの高速な実践的収束を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 22:39:39 GMT)
From {Solution Synthesis} to {Student Attempt Synthesis} for Block-Based
Visual Programming Tasks [20.6] 以下に示す課題を中心に、新しいベンチマークであるSeardSynを紹介する。
学生は,一定基準課題に対する生徒の試行を観察した後,新たな目標課題に対する学生の試行を合成する。
この課題は、プログラム合成の課題に似ているが、解法(すなわち、専門家が書くプログラム)の代わりに、ここでのゴールは、学生の試み(すなわち、ある学生が書くであろうプログラム)を合成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 21:42:16 GMT)
Real-time Full-stack Traffic Scene Perception for Autonomous Driving
with Roadside Cameras [20.5] 道路側カメラを用いた交通シーン認識のための新しい枠組みを提案する。
提案フレームワークは,物体検出,物体位置推定,物体追跡,マルチカメラ情報融合など,道路面の認識をフルスタックでカバーする。
当社のフレームワークはエルズワース・Rd.と米国ミズーリ州アンアーバー州にある2車線のラウンドアラウンドで展開されており,リアルタイム交通流モニタリングと高精度車両軌道抽出を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 13:33:52 GMT)
Visualizing and Understanding Self-Supervised Vision Learning [20.2] 本稿では,視覚タスクの自己教師型学習領域における説明可能な人工知能の問題について検討する。
我々は、同じ画像の2つの視点から学習するパラダイムの理解に焦点を合わせ、主にテキストのタスクを理解することを目的としている。
我々の研究は類似性学習の説明に重点を置いており、他のすべてのプリテキストタスクに容易に拡張可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 13:01:46 GMT)
Multiple Testing Framework for Out-of-Distribution Detection [19.9] 本研究では,学習アルゴリズムの出力を推定時に信頼できるかどうかを検知するOOD(Out-of-Distribution)検出の問題について検討する。
我々は,OOD検出のための強力なテスト構築のための洞察を提供する,入力分布と学習アルゴリズムの両方を含むOOD概念の定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 00:56:01 GMT)
Robust One Round Federated Learning with Predictive Space Bayesian
Inference [19.5] クライアントの予測後部を用いて,グローバルな予測後部を近似する方法を示す。
本稿では,各クライアントでMCMCサンプリングを行い,局所的な後部推定を行い,それらを1ラウンドで集約し,大域的なアンサンブルモデルを得るアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 01:06:59 GMT)
Benchmarking Constraint Inference in Inverse Reinforcement Learning [19.3] 多くの実世界の問題において、専門家が従う制約は、RLエージェントに数学的に、未知に指定することがしばしば困難である。
本稿では,ロボット制御と自律運転という2つの主要なアプリケーション領域の文脈において,CIRLベンチマークを構築する。
CIRLアルゴリズムのパフォーマンスを再現するための情報を含むこのベンチマークは、https://github.com/Guiliang/CIRL-benchmarks-publicで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 09:22:20 GMT)
A Symbolic Approach for Counterfactual Explanations [18.8] 本稿では,分類器の予測に反実的な説明を与えるための新しいシンボリックアプローチを提案する。
我々のアプローチは、等価なCNF式で分類器の決定関数を符号化するという意味で象徴的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:38:54 GMT)
DALL-E for Detection: Language-driven Context Image Synthesis for Object
Detection [18.3] 本稿では,大規模なコンテキスト画像の自動生成のための新しいパラダイムを提案する。
我々のアプローチの核心は、文脈の言語記述と言語駆動画像生成の相互作用を利用することである。
本研究では,4つのオブジェクト検出データセットに対する事前の文脈画像生成手法に対するアプローチの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 06:43:17 GMT)
SJ-HD^2R: Selective Joint High Dynamic Range and Denoising Imaging for
Dynamic Scenes [17.9] Ghosting artifacts, Motion blur, Lowfidelity in highlightは、高ダイナミックレンジ(LDR)イメージングにおける主な課題である。
本稿では,2つのサブネットワークを含むHDRとデノナイズパイプラインを提案する。
私たちは、最初の共同HDRとデノナイジングベンチマークデータセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 07:49:56 GMT)
MASER: Multi-Agent Reinforcement Learning with Subgoals Generated from
Experience Replay Buffer [16.9] 本稿では,経験的再生バッファから生成されたサブゴールを持つMASER: MARLを提案する。
数値計算の結果,MASERはStarCraft IIマイクロマネジメントベンチマークを著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:12:26 GMT)
Towards Using Promises for Multi-Agent Cooperation in Goal Reasoning [15.9] 一般的に使われているゴール改善メカニズムであるゴールライフサイクルに、約束をどのように組み込むことができるかを示す。
次に、時間付き初期リテラルに接続することで、特定の目標を計画する際にPromiseをどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:57:51 GMT)
A Langevin-like Sampler for Discrete Distributions [15.3] 離散ランゲヴィン計画 (DLP) は、複雑な高次元離散分布をサンプリングするための単純でスケーラブルな勾配に基づく提案である。
DLPは1ステップですべての座標を並列に更新することができ、変更の大きさはステップサイズによって制御される。
未調整, 調整, プリコンディショニングバージョンを含む, サンプリングアルゴリズムのいくつかの変種を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 17:36:03 GMT)
Observation of Emergent $\mathbb{Z}_2$ Gauge Invariance in a
Superconducting Circuit [14.4] 10個のトランスモン量子ビットを持つ超伝導回路の創発的$mathbbZ$ゲージ不変性について検討する。
実効ハミルトニアンにおいてゲージ構造が存在しないにもかかわらず、$mathbbZ$ゲージは依然として低エネルギーな状態において現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 05:57:43 GMT)
GraphFramEx: Towards Systematic Evaluation of Explainability Methods for
Graph Neural Networks [14.3] GNN説明可能性のための最初の体系的評価フレームワークを提案する。
本稿では,3つの「ユーザニーズ」の説明可能性について考察する。
我々は、GNNの入力レベル説明可能性の分野で最も代表的な手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 09:33:12 GMT)
Label noise (stochastic) gradient descent implicitly solves the Lasso
for quadratic parametrisation [14.2] 本研究では, 連続時間モデルを用いて, 4次パラメトリッドモデルのトレーニング力学におけるラベルノイズの役割について検討する。
本研究は,構造ノイズがより高度な一般化を誘導し,実際に観察されるダイナミックスの性能の向上を説明できることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:24:42 GMT)
Multilingual HateCheck: Functional Tests for Multilingual Hate Speech
Detection Models [14.1] HateCheck(MHC)は,多言語ヘイトスピーチ検出モデルのための機能テストスイートである。
MHCは、他のヘイトスピーチデータセットよりも多くの言語である10言語にわたる34の機能をカバーしている。
我々は,ハイパフォーマンスな多言語ヘイトスピーチ検出モデルの訓練とテストを行い,モノリンガルおよびクロスランガルアプリケーションにおいて重要なモデルの弱点を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 17:54:39 GMT)
Multiple Fairness and Cardinality constraints for Students-Topics
Grouping Problem [14.1] グループワークは、学生が好みに基づいてトピック固有のグループに分けられる教育環境において一般的な活動である。
我々は,学生を重複しないグループに分割するマルチフェア・キャパシタント(MFC)グループ問題を導入する。
そこで本研究では,グループ化のための手法とknapsackに基づく手法の2つのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 17:06:10 GMT)
Learning Optimal Flows for Non-Equilibrium Importance Sampling [13.5] 簡単なベース分布からサンプルを生成し,速度場によって生成された流れに沿って移動し,これらの流れに沿って平均を実行する手法を開発した。
理論面では、ターゲットに対する速度場を調整し、提案した推定器が完全推定器となる一般的な条件を確立する方法について論じる。
計算面では、ニューラルネットワークによる速度場を表現するためにディープラーニングを使用して、ゼロ分散最適化に向けて学習する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 17:25:26 GMT)
Limitations of the NTK for Understanding Generalization in Deep Learning [13.4] 我々はNTKをスケーリング法則のレンズを通して研究し、ニューラルネットワークの一般化の重要な側面を説明するには不十分であることを示した。
実験的なNTKを一定数のサンプルで事前トレーニングしても、カーネルのスケーリングはニューラルネットワークのスケーリングに追いつかなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 21:23:28 GMT)
On the Impossibility of Learning to Cooperate with Adaptive Partner
Strategies in Repeated Games [13.4] 繰り返し行列ゲームにおいて,全ての適応的パートナーと協調する学習アルゴリズムが確実に学習できないことを示す。
次に、適応的パートナーが我々の行動に合理的に適応するという考えを捉えた、潜在的に代替的な仮定について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:59:12 GMT)
Multi-armed quantum bandits: Exploration versus exploitation when
learning properties of quantum states [13.2] 量子状態の性質のオンライン学習における探索と利用のトレードオフについて検討する。
我々は,最適学習者が生み出すべき累積的後悔について,様々な情報理論の下限を提供する。
また、累積的後悔が利用可能な行動の数と基礎空間の次元に依存することについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 03:44:19 GMT)
From Multi-agent to Multi-robot: A Scalable Training and Evaluation
Platform for Multi-robot Reinforcement Learning [12.7] マルチエージェント強化学習(MARL)は、過去数十年間、学術や産業から広く注目を集めてきた。
これらの手法が実際のシナリオ、特にマルチロボットシステムでどのように機能するかは未だ分かっていない。
本稿では,マルチロボット強化学習(MRRL)のためのスケーラブルなエミュレーションプラットフォームSMARTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 06:36:45 GMT)
Efficient two-dimensional defect-free dual-species atom arrays
rearrangement algorithm with near-fewest atom moves [12.3] 本稿では,効率的な接続最適化アルゴリズム (HCOA) を提案する。
アルゴリズムは高い成功率(97%)、低い余剰原子移動率、優れたスケーラビリティ、柔軟性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 03:47:54 GMT)
Achieving Utility, Fairness, and Compactness via Tunable Information
Bottleneck Measures [12.1] R'enyi Fair Information Bottleneck Method (RFIB) と呼ばれる新しいフェア表現学習手法を提案する。
我々は、人口格差と均等化確率の両方を公正性制約とみなし、両基準のより曖昧な満足度を実現する。
実用性,公正性,複合効用/フェアネスの測定値を用いて本手法の性能評価を行い,RFIBが現在の最先端手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 23:18:59 GMT)
FedSSO: A Federated Server-Side Second-Order Optimization Algorithm [11.9] FedSSOは、フェデレート学習のためのサーバサイドの2次最適化手法である。
クライアントからのトレーニングデータを必要とせず,サーバ側でQuasi-Newton法を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 05:25:20 GMT)
Test Time Transform Prediction for Open Set Histopathological Image
Recognition [11.5] 本稿では,画像カテゴリを正確に識別するモデルのトレーニングに基づく,オープンセットのヒストロジ的画像認識のための新しいアプローチを提案する。
テスト時間において、我々はこの変換を予測するためのモデル信頼度を測定し、オープンセットの画像に対してより低い値が期待できる。
組織像から大腸癌評価の文脈を総合的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 22:39:48 GMT)
The Cost of the GDPR for Apps? Nearly Impossible to Study without
Platform Data [11.5] 2018年5月、Google Play Storeのアプリの3分の1がこのアプリストアから姿を消した。
この論文で報告されたアプリ・エグジットへの影響は過大評価される可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 12:13:14 GMT)
Automatic Autism Spectrum Disorder Detection Using Artificial
Intelligence Methods with MRI Neuroimaging: A Review [11.1] 従来の機械学習(ML)とディープラーニング(DL)は、ASDの診断に使用されるAIの最も一般的なスキームである。
本研究はAIを用いたASDの自動検出の見直しを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:14:21 GMT)
Nocturne: a scalable driving benchmark for bringing multi-agent learning
one step closer to the real world [11.1] 部分観測可能性下でのマルチエージェント協調を調査するための新しい2次元駆動シミュレータである textitNocturne を導入する。
Nocturneの焦点は、コンピュータビジョンの計算オーバーヘッドや画像からの特徴抽出を伴わずに、実世界のマルチエージェント環境での推論と心の理論の研究を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:51:44 GMT)
Decentralized Distributed Learning with Privacy-Preserving Data
Synthesis [9.3] 医療分野では、患者と臨床データの均一性を生かして、多施設共同研究がより一般化可能な発見をもたらすことがしばしばある。
最近のプライバシー規制は、データの共有を妨げ、その結果、診断と予後をサポートする機械学習ベースのソリューションを考案する。
ローカルノードの機能を統合する分散分散手法を提案し、プライバシを維持しながら複数のデータセットをまたいで一般化可能なモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 23:49:38 GMT)
Extracting Fast and Slow: User-Action Embedding with Inter-temporal
Information [8.7] 時間的情報(時間間隔)を用いてユーザ行動を分析する手法を提案する。
ユーザのアクションシーケンスとその時間間隔を埋めて、時間間情報とともにアクションの低次元表現を得る。
本稿では、アクションシーケンスと時間間ユーザ行動情報の明示的なモデリングによって、解釈可能な解析が成功できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 02:04:04 GMT)
Voxel-MAE: Masked Autoencoders for Pre-training Large-scale Point Clouds [8.7] 大規模点雲事前学習のためのマスクボクセル分類ネットワークを提案する。
我々のキーとなる考え方は、点雲をボクセル表現に分割し、ボクセルが点雲を含むかどうかを分類することである。
この単純な戦略により、ネットワークはオブジェクトの形状を認識し、それによって3Dオブジェクト検出の性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 17:15:50 GMT)
Sampling Efficient Deep Reinforcement Learning through Preference-Guided
Stochastic Exploration [8.6] 我々は、Deep Q-network (DQN) のための選好誘導$epsilon$-greedy探索アルゴリズムを提案する。
選好誘導探索はDQNエージェントの多様な行動、すなわちより大きなQ値のアクションをより頻繁にサンプリングできるのに対して、より小さなQ値のアクションは依然として探索可能な機会を持ち、探索を促進することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:23:49 GMT)
Neural Activation Patterns (NAPs): Visual Explainability of Learned
Concepts [8.6] 本稿では,活性化分布全体を考慮に入れた手法を提案する。
ニューラルネットワーク層の高次元活性化空間内で同様の活性化プロファイルを抽出することにより、同様に扱われる入力のグループを見つける。
これらの入力グループは、ニューラルネットワークアクティベーションパターン(NAP)を表現し、学習された層の概念を視覚化し解釈するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 09:05:57 GMT)
Short Video Uprising: How #BlackLivesMatter Content on TikTok Challenges
the Protest Paradigm [8.4] この研究はTikTokを使って、最近のBlack Lives Matter運動において、短いビデオプラットフォームが抗議のパラダイムにどのように挑戦するかを調べる。
コンピュータによる視覚分析(コンピュータビジョン)は、マルチメディアコンテンツにおける4つの視覚的フレーム(批判、対立、スペクタクル、討論)の存在を特定するために用いられる。
その結果、TikTokでは3つの非合法化フレームが滅多に見られず、一方、辺境化コミュニティに権限を与える議論フレームは、公共の領域を支配していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 18:05:07 GMT)
ORFD: A Dataset and Benchmark for Off-Road Freespace Detection [8.3] ORFDデータセットは、私たちの知る限り、最初のオフロード自由空間検出データセットである。
このデータセットは、様々な場面(森林、農地、草原、田舎)、異なる気象条件(雨、雨、霧、雪)、異なる光条件(明るい光、日光、ツワイライト、暗闇)で収集された。
本稿では,ローカルおよびグローバルな情報を集約するためにTransformerアーキテクチャを統一した OFF-Net という新しいネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 17:22:57 GMT)
nuQmm: Quantized MatMul for Efficient Inference of Large-Scale
Generative Language Models [8.0] 本稿では,大規模生成言語モデルのための効率的な推論フレームワークを提案する。
我々は, nuQmm が GPT-3 (175B) モデルの推論速度を約14.4倍に加速し, エネルギー消費を93%削減できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 03:48:17 GMT)
Hands-on Wireless Sensing with Wi-Fi: A Tutorial [7.9] このチュートリアルでは、Wi-Fiセンシングを例に挙げる。
データ収集、信号処理、特徴抽出、モデル設計の理論的原則とコード実装の両方を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 01:53:35 GMT)
Temporal Link Prediction via Adjusted Sigmoid Function and 2-Simplex
Sructure [7.5] 調整されたシグモイド関数と2-simplex structure(TLPSS)を用いた新しい時間リンク予測モデルを提案する。
提案モデルでは,他のベースライン手法と比較して平均15%のリンク予測性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 01:32:02 GMT)
Generating Diverse Indoor Furniture Arrangements [6.9] 我々は,人間設計レイアウト上でGAN(Generative Adversarial Network)を訓練する。
我々は,品質多様性アルゴリズムを用いてGANの潜伏空間を最適化し,多様なアレンジメントコレクションを生成する。
実験により, 設計したレイアウトに類似しているが, 価格や家具の部品数によって異なる配置が発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:15:50 GMT)
Eigenvalues restricted by Lyapunov exponent of eigenstates [6.8] 固有状態のリャプノフ指数は固有値の虚部を抑制する。
非保守ハミルトニアンは、リアプノフ指数が固有値の虚部を抑制する限り、真のスペクトルを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 14:36:02 GMT)
How Deep the Theory of Quantum Communications Goes: Superadditivity,
Superactivation and Causal Activation [6.4] キャパシティは、過添加性、過活性化、因果活性化による情報伝達能力を完全に特徴付けるものではない。
本論文の目的は、コミュニケーション工学の観点から、読者に関連文献や顕著な結果への容易なアクセスとガイドを提供することによって、これらの現象に光を当てることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 18:05:48 GMT)
Explicit and implicit models in infrared and visible image fusion [5.8] 本稿では,画像融合におけるディープラーニングモデルの限界とそれに対応する最適化戦略について論じる。
21個の試験セットの比較実験を10種類のモデルで行った。
定性的かつ定量的な結果は、暗黙的なモデルが画像の特徴を学習するより包括的な能力を持っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 06:05:09 GMT)
A Distributional Approach for Soft Clustering Comparison and Evaluation [5.7] 既存の手法は、比較尺度をソフトクラスタリングに拡張するための一般的なアプローチを提供していない。
我々は、ハードクラスタリング上の分布としてのSCの新たな解釈を提案し、これをEmphdistributional measuresと呼ぶ。
本稿では,提案手法の複雑性と計量論的性質について詳細な研究を行い,計算をトラクタブルにするための近似手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:00:10 GMT)
Measuring the Effect of Training Data on Deep Learning Predictions via
Randomized Experiments [5.6] 本研究では,ディープラーニングモデルに対するトレーニングデータポイントの寄与度を推定するアルゴリズムを開発した。
提案アルゴリズムは,トレーニングデータのサブセットにデータポイントを追加することにより,期待値(平均値)の限界効果を測定する量であるAMEを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 21:27:18 GMT)
Cross-Modal Transformer GAN: A Brain Structure-Function Deep Fusing
Framework for Alzheimer's Disease [5.6] 異なる種類の神経画像データの相互融合は、アルツハイマー病(AD)の進行を予測する大きな可能性を示している
本研究では, 静止機能型磁気共鳴画像(rs-fMRI)に含まれる機能情報と拡散イメージング(DTI)に含まれる構造情報を融合するために, クロスモーダルトランスフォーマ生成逆数ネットワーク(CT-GAN)を提案する。
提案モデルでは,分類性能の向上だけでなく,AD関連脳の接続性も効果的に検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 11:38:55 GMT)
Stability of Finite Horizon Optimisation based Control without Terminal
Weight [5.6] 本稿では,モデル予測制御(MPC)のための安定性解析ツールを提案する。
制御動作は、有限地平線上でのコスト関数の最適化によって生成される。
ステージコストに関する補助的なワンステップ最適化に基づいて,新しい値関数を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:08:36 GMT)
An Ontological Approach to Analysing Social Service Provisioning [5.4] この記事ではまず、主要な利害関係者、サービス、成果、イベント、ニーズ、ニーズを満足度と定義とともに紹介する。
主要なステークホルダーが提起した質問のタイプを説明するために、能力に関する質問のサブセットが提示される。
第3に、Compassベースのナレッジグラフ上で実行されるSPARQLクエリを提示し、その結果を分析して、質問に答える機能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 12:29:12 GMT)
Semantic Labeling of High Resolution Images Using EfficientUNets and
Transformers [5.2] 畳み込みニューラルネットワークとディープトランスを組み合わせた新しいセグメンテーションモデルを提案する。
提案手法は,最先端技術と比較してセグメント化精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 12:03:54 GMT)
Fewer Errors, but More Stereotypes? The Effect of Model Size on Gender
Bias [5.1] モデルサイズと性別バイアスの関係について検討する。
一方、より大きなモデルでは、前者のタスクにより高いバイアススコアが与えられるが、後者で評価すると、性別エラーが少なくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:52:40 GMT)
Intention-Aware Navigation in Crowds with Extended-Space POMDP Planning [5.0] 本稿では,Palially Observable Markov Decision Process (POMDP)計画システムについて述べる。
歩行者や障害物の密集した群集における自律走行の問題点を考察する。
我々は,POMDPプランナがより多くの自由度を制御できる,より有能で応答性の高いリアルタイムアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 22:26:14 GMT)
COVYT: Introducing the Coronavirus YouTube and TikTok speech dataset
featuring the same speakers with and without infection [4.9] 私たちは、65人の話者から8時間以上のスピーチを含む公開ソースから収集された新しい新型コロナウイルスデータセットであるCOVYTデータセットを紹介します。
他の既存のCOVID-19サウンドデータセットと比較すると、COVYTデータセットのユニークな特徴は、全65話者から陽性と陰性の両方のサンプルを含むことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:26:51 GMT)
Actively Learning Deep Neural Networks with Uncertainty Sampling Based
on Sum-Product Networks [4.8] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のトレーニングにおける不確実性サンプリングに対する新しいアプローチを提案する。
CNN が抽出した特徴表現を Sum-Product Network (SPN) のトレーニングデータとして利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 14:28:19 GMT)
WOLONet: Wave Outlooker for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis [4.7] 本稿では,WOLONetという,効果的で軽量なニューラルボコーダを提案する。
本稿では,Sinusoidally activated dynamic kernel weightsを用いた,位置可変,チャネル非依存,奥行き動的畳み込みカーネルを用いた軽量ブロックを開発する。
その結果、我々のWOLONetは2つのニューラルSOTAボコーダ、HiFiGANとUnivNetよりも少ないパラメータを必要としながら、最高の生成品質を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 17:58:52 GMT)
Misspelling Semantics In Thai [4.4] 本稿では,タイ国におけるミススペルの微粒な注釈付きコーパスについて,意図的ミススペルの分析と意味論の可能性について述べる。
ミススペル・アベディング(MAE)とミススペル・セマンティック・トークン(MST)の2つの手法を導入する。
ミススペルによる追加のセマンティクスは、マイクロF1のスコアを0.4-2%まで引き上げるが、視覚的に正常にするミススペルは有害で最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 09:42:50 GMT)
Guided Safe Shooting: model based reinforcement learning with safety
constraints [4.4] 安全制約の最小限の違反でシステムを制御できるモデルベースのRLアプローチであるGuSS(Guid Safe Shooting)を導入する。
提案する安全プランナは3つあり,1つは単純なランダム・シューティング・ストラテジーに基づくもので,もう1つはより高度な分岐探索アルゴリズムMAP-Elitesに基づくものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 12:46:35 GMT)
Understanding a Robot's Guiding Ethical Principles via Automatically
Generated Explanations [4.4] 我々は、ユーザーが計画について提案し、自動的に生成された対照的な説明を受けられるように、既存の倫理的枠組みを構築している。
ユーザスタディの結果は、生成された説明は、ロボットの計画の根底にある倫理的原則を理解するのに役立つことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 22:55:00 GMT)
Thompson Sampling Efficiently Learns to Control Diffusion Processes [4.3] 我々は、トンプソンサンプリングアルゴリズムが最適動作を高速に学習し、時間の平方根しか残さず、短時間でシステムを安定化することを示した。
我々の知る限り、これは拡散過程制御問題におけるトンプソンサンプリングの最初の結果である。
我々の理論解析は、ドリフトパラメータの局所幾何学と拡散過程の最適制御を結びつける、ある最適性多様体の特徴づけを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 19:42:49 GMT)
Examining the Robustness of Spiking Neural Networks on Non-ideal
Memristive Crossbars [4.2] ニューラルネットワークの低消費電力代替としてスパイキングニューラルネットワーク(SNN)が登場している。
本研究では,SNNの性能に及ぼすクロスバー非理想性と本質性の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 07:07:41 GMT)
5th Place Solution for YouTube-VOS Challenge 2022: Video Object
Segmentation [4.0] ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)は、ディープラーニングの台頭とともに大きな進歩を遂げた。
類似の物体は容易に混同され、小さな物体を見つけるのが困難である。
本稿では,この課題に対する単純かつ効果的な解決法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 06:14:27 GMT)
A Neural Network Based Method with Transfer Learning for Genetic Data
Analysis [3.9] 我々はトランスファーラーニング手法とニューラルネットワークに基づく手法(外乱ニューラルネットワーク)を組み合わせる。
これまでの学習を活用して、ゼロから始めることを避けて、モデルのパフォーマンスを改善します。
トランスファーラーニングアルゴリズムを用いることで、トランスファーラーニング技術を用いることなく、期待できるニューラルネットワークと比較して、期待できるニューラルネットワークの性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:16:05 GMT)
$C^*$-algebra Net: A New Approach Generalizing Neural Network Parameters
to $C^*$-algebra [3.6] ニューラルネットワークモデルのパラメータを$C*$-algebra値に一般化する新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは,限られたサンプル数であっても,データの特徴を学習することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 00:27:28 GMT)
Retardation effect and dark state in a waveguide QED setup with
rectangle cross section [3.6] 矩形断面を持つ擬1次元導波路に結合する2原子系の力学について検討する。
我々は、原子の1つをオフセンタに移動させることによって破壊される遅延効果を観察する。
ダークステート機構による系の完全散逸を維持するため, 導波路の軸に原子の接続が垂直な方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 04:28:18 GMT)
The Fallacy of AI Functionality [3.6] 我々は、既知のAI機能の分類を作成するために、一連のケーススタディを分析します。
私たちは、しばしば見過ごされ、機能が焦点を合わせると、より容易に利用できるようになるポリシーや組織的な反応を指摘する。
私たちは、機能性は意味のあるAIポリシーの課題であり、影響のあるコミュニティをアルゴリズムの害から守るための必要な第一歩として機能する、と論じています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 00:11:48 GMT)
CS$^2$: A Controllable and Simultaneous Synthesizer of Images and
Annotations with Minimal Human Intervention [3.5] 実写画像と対応するアノテーションを同時に生成する新しい制御可能同時合成器(CS$2$)を提案する。
提案するコントリビューションには,1)参照CT画像からスタイル情報と教師なしセグメンテーションマスクから構造情報の両方を受信する条件付き画像合成ネットワーク,2)これらの合成画像を自動的にセグメンテーションする対応するセグメンテーションマスクネットワークがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:09:10 GMT)
Great Expectations: Unsupervised Inference of Suspense, Surprise and
Salience in Storytelling [3.4] この論文は、物語のみを読み取ることによって、一連のディープラーニングモデルを訓練する。
物語理論法は、物語におけるサリエンス、サプライズ、サリエンスを直接推測するために、ディープラーニングモデルに組み込まれた知識に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 11:00:23 GMT)
Distribution Regularized Self-Supervised Learning for Domain Adaptation
of Semantic Segmentation [3.3] 本稿では,セマンティックセグメンテーションの自己教師付きドメイン適応のための画素レベル分布正規化スキーム(DRSL)を提案する。
典型的な環境では、分類損失はセマンティックセグメンテーションモデルにクラス間のバリエーションをキャプチャする表現を欲しがらせるように強制する。
クラス認識型マルチモーダル分布学習により,ピクセルレベルのクラス内変動を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 09:52:49 GMT)
A Comparative Study on Application of Class-Imbalance Learning for
Severity Prediction of Adverse Events Following Immunization [3.2] 本研究では,予防接種後の有害事象のデータをもとに,その後の小児の退院を予測するための予測システムを提案する。
我々は、RUSBoostアルゴリズムの学習と改善のために、様々なクラス不均衡学習手法を使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 13:00:16 GMT)
Beyond IID: data-driven decision-making in heterogeneous environments [3.0] 本稿では,未知の分布と異なる分布から歴史的サンプルを生成する新しい枠組みを提案する。
私たちは、中心的なデータ駆動ポリシーによって達成可能な最悪の後悔を定量化します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:43:43 GMT)
Shuffle Gaussian Mechanism for Differential Privacy [2.8] $$ epsilon(lambda) leq frac1lambda-1logleft(frace-da/2sigma2ndasum_substackk_+dotsc+k_n=lambda;k_nlambda!k_nlambda!k_nlambda!
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 04:54:16 GMT)
Landauer's principle in Qubit-Cavity quantum field theory Interaction in
Vacuum and Thermal States [2.7] ランドーアーの原理は、量子情報科学への関心が高まり、ここ数年で関心が高まっている。
本研究では, 空洞QFTの初期状態が真空状態あるいは熱状態となる場合, 量子キャビティQFT相互作用におけるランダウアーの原理を摂動的に考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:31:25 GMT)
Symmetry and topological classification of Floquet non-Hermitian systems [2.6] フロケ位相と非エルミート位相は、様々なフロケ位相と非エルミート位相によってエピトマイズすることができる。
54倍一般化ベルナール・レクレア対称性クラスと任意の空間次元に対してFNH位相帯域を体系的に分類する。
その結果,Floquet Hermitian Topological InsulatorとFloquet Unitaryの周期表が自然に生成されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 09:16:13 GMT)
Model Optimization in Imbalanced Regression [2.6] 不均衡なドメイン学習は、あまり表現されていないがドメインにとって最も重要であるインスタンスを予測するための正確なモデルを作成することを目的としている。
主な理由の1つは、極端な(まれな)値の誤差を最小限に抑えることができる損失関数の欠如である。
最近、評価指標が導入された: 正方形誤差関連領域(SERA)
このメトリクスは、極端な値で犯したエラーに重点を置いていると同時に、ターゲット変数全体のパフォーマンスも考慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 20:23:56 GMT)
Revisiting lp-constrained Softmax Loss: A Comprehensive Study [2.6] そこで本研究では,lp制約付きソフトマックス損失分類器の性能について検討した。
実験結果から,lp制約のソフトマックス損失分類器はより正確な分類結果が得られることが示唆された。
我々は,lp正規化が画像分類において,性能と収束性の観点から推奨されるデータ表現の実践であることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:03:12 GMT)
SPBERTQA: A Two-Stage Question Answering System Based on Sentence
Transformers for Medical Texts [2.5] 本稿では,MNR損失をBM25と組み合わせたSBERT(Sentence-BERT)に基づく2段階QAシステムを提案する。
その結果,従来の手法よりも優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 07:07:59 GMT)
Technical Report: Combining knowledge from Transfer Learning during
training and Wide Resnets [2.4] 深層ニューラルネットワークのアーキテクチャを最適化するために、Wide ResNetsとTransfer Learningを組み合わせています。
アーキテクチャの最初の改善点は、すべてのレイヤを最後のレイヤの情報ソースとして使用することです。
2つ目の改善は、ブロックのより深いシーケンスではなく、より深いレイヤを使用することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 10:40:59 GMT)
Gait Cycle Reconstruction and Human Identification from Occluded
Sequences [2.2] 我々は,歩行認識を行う前に,隠蔽されたフレームを入力シーケンスで再構築する有効なニューラルネットワークモデルを提案する。
我々はLSTMネットワークを用いて,前向きと後向きの両方から隠蔽フレームの埋め込みを予測する。
LSTMは平均二乗損失を最小限に抑えるために訓練されるが、核融合ネットワークは、接地構造と再構成されたサンプルの間の画素単位のクロスエントロピー損失を最適化するために訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:04:31 GMT)
Seizure Detection and Prediction by Parallel Memristive Convolutional
Neural Networks [2.1] 本稿では,低レイテンシ並列畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。
本ネットワークは,てんかん発作検出では99.84%,てんかん発作予測では97.54%のクロスバリデーション精度を達成している。
CNNは22nm FDSOI CMOSプロセスで31.255mm$2$の面積を占有しながら約2.791Wの電力を消費すると推定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 18:16:35 GMT)
Deep Learning-Based Defect Classification and Detection in SEM Images [1.9] 特に、異なるResNet、VGGNetアーキテクチャをバックボーンとして使用するRetinaNetモデルをトレーニングする。
そこで本研究では,異なるモデルからの出力予測を組み合わせることで,欠陥の分類と検出に優れた性能を実現するための選好に基づくアンサンブル戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:34:11 GMT)
Knowledge Distillation for Oriented Object Detection on Aerial Images [1.8] 本稿では,KD-RNetの知識蒸留による空中画像の回転物体検出のためのモデル圧縮手法を提案する。
大規模空中物体検出データセット(DOTA)による実験結果から,提案したKD-RNetモデルにより,パラメータ数を削減した平均値精度(mAP)が向上し,同時にKD-RNetは,基底アノテーションと高い重なり合う高品質検出を提供することで,性能を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 14:24:16 GMT)
Diversified Adversarial Attacks based on Conjugate Gradient Method [1.8] 本稿では,共役勾配法(CG)に着想を得た新しい攻撃アルゴリズムを提案する。
ACGは既存のSOTAアルゴリズムであるAuto-PGDよりも少ないイテレーションで、より逆の例を見つけることができる。
この指標を用いた多様性の分析から,提案手法の探索がより多種多様になればなるほど,攻撃成功率が著しく向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:24:02 GMT)
Deep Learning Models on CPUs: A Methodology for Efficient Training [1.7] 本稿では,CPUを用いた深層学習モデルの学習にいくつかの貢献をする。
これは、Intel CPU上でディープラーニングモデルのトレーニングを最適化する手法と、ProfileDNNと呼ばれるツールキットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 22:42:14 GMT)
The Role of Machine Learning in Cybersecurity [1.7] サイバーセキュリティにおける機械学習の展開はまだ初期段階であり、研究と実践の間には大きな違いがある。
本論文は,サイバーセキュリティ領域全体におけるMLの役割を包括的に理解するための最初の試みである。
我々は、ヒューマン駆動検出手法に対するMLの利点と、サイバーセキュリティにおけるMLによって対処できる追加のタスクを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 10:56:08 GMT)
Practical Deepfake Detection: Vulnerabilities in Global Contexts [1.6] ディープラーニングは、ディープフェイクとして知られるビデオへのデジタル変更を可能にした。
この技術は、偽情報や認証に関する重要な社会的関心を喚起する。
我々は、FaceForensics++データセットの破損した変種に対して、データ消去手法をシミュレートし、最先端のディープフェイク検出アルゴリズムの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:24:55 GMT)
Guardian Angel: A Novel Walking Aid for the Visually Impaired [1.6] Guardian Angelは、視覚障害者が複雑な交通環境の危険を避けるのを助けるAndroidアプリだ。
アプリはGoogle Play Storeで公開されており、無料で公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 04:57:40 GMT)
Noise Estimation in Gaussian Process Regression [1.5] 提案手法は, 相関誤差の分散と雑音の分散を, 限界確率関数の最大化に基づいて推定することができる。
従来のパラメータ最適化と比較して,提案手法の計算上の利点とロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 19:36:03 GMT)
A Machine Learning Data Fusion Model for Soil Moisture Retrieval [1.4] 深層学習に基づく畳み込み回帰モデルを構築し, 上部5cmの土壌の体積含水率を推定する。
入力予測器には、Sentinel-1(アクティブレーダ)、Sentinel-2(光学画像)、SMAP(パッシブレーダ)がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:55:42 GMT)
Towards Perspective-Based Specification of Machine Learning-Enabled
Systems [1.3] 本稿では、ML対応システムを特定するための視点に基づくアプローチに向けた取り組みについて述べる。
このアプローチでは、目標、ユーザエクスペリエンス、インフラストラクチャ、モデル、データという5つの視点にグループ化された45のML関心事のセットを分析する。
本論文の主な貢献は、ML対応システムを特定するのに役立つ2つの新しいアーティファクトを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 13:09:23 GMT)
Good Time to Ask: A Learning Framework for Asking for Help in Embodied
Visual Navigation [1.3] 本稿では,このような視覚的ナビゲーションタスクにおいて,エージェントが積極的に支援を求めることができる学習フレームワークを提案する。
フィードバックが常に利用できるとは限らないトレーニングカリキュラムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 03:42:01 GMT)
Hyperparameter Importance of Quantum Neural Networks Across Small
Datasets [1.1] 量子ニューラルネットワークは、ニューラルネットワークと同じような役割を果たす。
機械学習に適した回路アーキテクチャについてはほとんど知られていない。
本研究は量子機械学習モデルを研究するための新しい手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 20:26:20 GMT)
The Makerere Radio Speech Corpus: A Luganda Radio Corpus for Automatic
Speech Recognition [1.1] Makerere人工知能研究所は、ルガンダの音声コーパスを155時間リリースした。
これはサハラ以南のアフリカで最初の公開無線データセットである。
我々の知る限り、これはサハラ以南のアフリカで初めて公開されている電波データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 14:19:35 GMT)
KOLOMVERSE: KRISO open large-scale image dataset for object detection in
the maritime universe [1.1] KRISO による海洋領域における物体検出のための大規模画像データセット KOLOMVERSE を提案する。
韓国の21の領海から撮影した5,845時間の動画データを収集した。
データセットには3840$times$2160ピクセルのイメージがあり、私たちの知る限り、海洋ドメインにおけるオブジェクト検出のための公開データセットとしては、これまでで最大のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:45:12 GMT)
What Can be Seen is What You Get: Structure Aware Point Cloud
Augmentation [1.0] 本稿では,データセットを人工的に多様化する新たなポイントクラウド拡張手法を提案する。
センサ中心の手法はライダーセンサーの機能とデータ構造を一致させる。
提案手法は,非常に小さなデータセットの使用,アノテーション時間,トレーニング時間,関連するコストの削減を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 09:10:59 GMT)
Time Gated Convolutional Neural Networks for Crop Classification [0.9] 最先端フレームワークTGCNN(Time Gated Convolutional Neural Network)
TGCNNは、作物分類問題に対する時間情報とゲーティング機構を利用する。
この地球観測時系列分類作業において,TGCNNが有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 13:05:29 GMT)
Critical Investigation of Failure Modes in Physics-informed Neural
Networks [0.9] 合成定式化による物理インフォームドニューラルネットワークは、最適化が難しい非学習損失面を生成することを示す。
また,2つの楕円問題に対する2つのアプローチを,より複雑な目標解を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 18:43:35 GMT)
An Empirical Analysis on the Vulnerabilities of End-to-End Speech
Segregation Models [0.9] ConvTasnet と DPT-Net を解析し、入力混合物の調和解析を行う。
エンド・ツー・エンドのネットワークは非常に不安定であり、人間には知覚できない変形に直面すると性能が低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 03:46:47 GMT)
Measuring Class-Imbalance Sensitivity of Deterministic Performance
Evaluation Metrics [0.8] クラス不均衡に対するメトリクスの感度を定量化する直感的な評価フレームワークを導入する。
測定値の感度に対数的挙動があることは、高い不均衡比が測定値の感度の低下と関連していることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 19:56:33 GMT)
Variational counterdiabatic driving of the Hubbard model for
ground-state preparation [0.8] 反断熱プロトコルは補助断熱ゲージ電位(AGP)を誘導することで量子状態の高速駆動を可能にする
近似 AGP における最適変分パラメータは、これらの可換作用素の2乗フロベニウスノルムによって係数が与えられる線形方程式の集合を満たすことを示す。
次に、1次元のハバードモデルのCD駆動を、運転順序が$l leqslant 3$で、最大$L = 14サイトまで調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:55:16 GMT)
Coherent spin dynamics of rare-earth doped crystals in the
high-cooperativity regime [0.8] 希土類ドープ結晶は長いコヒーレンス時間を持ち、マイクロ波と光子の量子インターフェースを提供する可能性がある。
我々は2種のレアアーススピン種である145$NdとYbをY$2$SiO$_5$にドープし、高協調性状態の平面マイクロ波共振器と結合するスピンダイナミクスを測定した。
共鳴スピンから生じる瞬時拡散や不純物電子および核スピンからの温度依存性のスペクトル拡散を含む関連するデコヒーレンス機構を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 09:21:06 GMT)
flow-based clustering and spectral clustering: a comparison [0.7] 本研究では,本質的なネットワーク構造を持つデータに対する新しいグラフクラスタリング手法を提案する。
我々は、ユークリッド特徴ベクトルを構築するために、データ固有のネットワーク構造を利用する。
以上の結果から,クラスタリング手法が特定のグラフ構造に対処できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 21:49:52 GMT)
Bilingual by default: Voice Assistants and the role of code-switching in
creating a bilingual user experience [0.5] バイリンガルユーザのためのVAインタラクションにおいて直面する言語生産上の課題を強調した。
我々は、コードスイッチングのようなバイリンガル相互作用で見られる現象を促進することで、より包括的で改善されたユーザーエクスペリエンスを育むことができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 13:26:48 GMT)
Analyzing B\"uchi Automata with Graph Neural Networks [0.5] B"uchi Automata on infinite words has many interesting problem and often used in program verification and model check。
グラフニューラルネットワークを用いて,B"uchi Automatica"の基本特性を確実に予測する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:11:19 GMT)
Deep Partial Least Squares for Empirical Asset Pricing [0.5] 我々は、deep partial least squares (DPLS) を用いて、個々の株式リターンに対する資産価格モデルの推定を行う。
新たな貢献は、非線形因子構造を解決し、経験的資産価格におけるディープラーニングの現在のパラダイムを前進させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 21:30:39 GMT)
Performance Prediction in Major League Baseball by Long Short-Term
Memory Networks [0.4] 我々は,メジャーリーグ野球におけるホームラン予測問題の解法として,時系列モデルロング短期記憶を主手法として用いた。
以上の結果から,長期記憶は他より優れた性能を示し,より正確な予測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） (Mon, 20 Jun 2022 09:01:44 GMT)
Interpretable machine learning optimization (InterOpt) for operational
parameters: a case study of highly-efficient shale gas development [0.3] 演算パラメータの最適化のためにInterOptというアルゴリズムが提案されている。
InterOptは、特定の地質条件に応じて、井戸ごとに異なる掘削計画とフラクチャリング計画を提供している。
104井戸のケーススタディでは平均で9.7%のコスト削減を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 07:31:17 GMT)
Variational Quantum and Quantum-Inspired Clustering [0.0] 本稿では,変動量子回路に基づくクラスタリングのための量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはデータを多くのクラスタに分類することができ、数量子のノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスで容易に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 17:02:19 GMT)
Using Machine Learning for Model Physics: an Overview [0.0] マッピングのエミュレートや近似に使用できる機械学習(ML)ツールが導入されている。
開発者が標準パラメータ化パラダイムを越えられるようなMLアプローチについても議論されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:46:58 GMT)
Towards Trustworthy Edge Intelligence: Insights from Voice-Activated
Services [0.0] エッジインテリジェンスは、スマートサービスのキーとなる技術である。
本稿では,音声アクティベートサービスの具体的な応用シナリオにおいて,信頼に値するエッジインテリジェンスの要件について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 00:56:21 GMT)
The Right Tool for the Job: Open-Source Auditing Tools in Machine
Learning [0.0] 近年,機械学習,AI倫理,アルゴリズム監査の公平性に関する議論が増えている。
多くのオープンソース監査ツールが利用可能だが、ユーザはツールや便利なもの、アクセス方法に常に気付いていない。
本稿は,これらのツールを実際に活用する緊急ニーズの強化と,それを実現するモチベーションの提供を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:20:26 GMT)
The Husimi function of a semiconfined harmonic oscillator model with a
position-dependent effective mass [0.0] 振動子モデルの定常状態に対するフシミ分布関数を発見した。
得られた関数は放物型シリンダー関数の二重和で表される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:07:05 GMT)
Stop ordering machine learning algorithms by their explainability! A
user-centered investigation of performance and explainability [0.0] 機械学習アルゴリズムのモデル性能と説明可能性のトレードオフについて検討する。
エンドユーザの認識では、トレードオフは徐々に減少しています。
第2の実験の結果、説明可能な人工知能の強化は説明可能性を高めるのに有効であるが、このタイプの説明はエンドユーザの知覚に不可欠な役割を担っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:32:38 GMT)
Spectra of Lindbladians on the infinite line: From non-Hermitian to full
evolution via tridiagonal Laurent matrices [0.0] 我々は、ランク-$r$-摂動を持つ有限範囲双無限ローラン行列の直積分としてのリンドブラディアンの表現を得る。
スペクトルに関する詳細な情報を用いて、ギャップレス性、残留スペクトルの欠如、有限体積スペクトルを無限体積スペクトルに収束させる条件を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 16:32:14 GMT)
Singularity-free treatment of delta-function point scatterers in two
dimensions and its conceptual implications [0.0] 2次元において、デルタ函数ポテンシャルに対する散乱問題の標準的な処理は、$v(mathbfr)=mathfrakz,delta(mathbfr)$ となり、対数特異性をもたらす。
我々は、このポテンシャルの特異性のない処理を提供する定常散乱の動的定式化を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 13:19:56 GMT)
Single-Qubit Reaped Quantum State Tomography [0.0] 観測可能な3つしか測定できない量子状態トモグラフィーの新たな手法を提案する。
システムの波動関数は、システムの測定時にポインタに"領域"される。
また、統計的不完全データから状態を推定する、効率的でスケーラブルな反復的最大値アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 03:57:49 GMT)
Quantum key distribution over noisy channels [0.0] 本稿では,パウリ雑音を含む雑音の多いチャネルのQKDについて検討する。
本研究では,QKDプロトコルを任意の強度ノイズチャネルの誤差なく実装するテスト状態法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 10:54:38 GMT)
Quantum Many-Body Scars and Hilbert Space Fragmentation: A Review of
Exact Results [0.0] QMBS(Quantum Many-Body Scars)は、エルゴディディディティの弱い違反が、豊富な実験と理論物理学に繋がることを示した。
孤立量子系におけるQMBSによる弱いエルゴディディディティの破れの正確な結果について概説する。
また、Hilbert Space Fragmentationは、システムがより多様なエルゴード的および非エルゴード的行動を示す関連する現象である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 05:58:46 GMT)
Quantitative CT texture-based method to predict diagnosis and prognosis
of fibrosing interstitial lung disease patterns [0.0] 線維化性間質性肺疾患(ILD)の診断・予後予測のための高分解能定量的CT(QCT)イメージング
40例(通常間質性肺炎20例,非間質性肺炎20例,非間質性肺炎20例)を放射線技師2名による専門的コンセンサスで分類し,7年間経過した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 13:27:38 GMT)
Perturbation theory for nonlinear Schrodinger equations [0.0] このパワー系列は、非線形項の強度を表すパラメータが閾値よりも絶対値が低いときに収束することが証明される。
これは非線形シュロディンガー方程式に対する定常解を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 14:58:33 GMT)
Page curve and symmetries [0.0] ランダムな力学を持つ量子ビット系をブラックホールのおもちゃモデルとみなす。
対称性を解いたエントロピーを計算し、その意味を議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:31:01 GMT)
Newton Cradle Spectra [0.0] 固有値と固有ベクトルの挙動に関する非摂動的な結果を示す。
これらの結果を量子コンピューティングと情報理論に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 18:00:02 GMT)
MSANet: Multi-Similarity and Attention Guidance for Boosting Few-Shot
Segmentation [0.0] 少ないショットのセグメンテーションは、少数の濃密なラベル付けされたサンプルのみを与えられた、目に見えないクラスオブジェクトをセグメンテーションすることを目的としている。
サポート機能が複数のプロトタイプを単体で生成するプロトタイプ学習は、FSSで広く使われている。
本稿では,2つのモジュール,多相性モジュール,および注目モジュールを含む多相性・注意ネットワーク(MSANet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 09:14:17 GMT)
MPA: MultiPath++ Based Architecture for Motion Prediction [0.0] 我々は,2022年5月26日現在,MultiPath++を第3位にランク付けしたモーション予測チャレンジ2022のソリューションの1つを提示する。
ソースコードはGitHubで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 23:06:55 GMT)
Latent Variable Modelling Using Variational Autoencoders: A survey [0.0] 変分オートエンコーダは、大規模な複雑なデータセットの確率分布を学習する手法である。
本報告では、変分オートエンコーダの理論的理解と、この分野における現在の研究の統合について述べる。
機械学習の基本的なアイデアを持っているが、機械学習研究の一般的なテーマについて学びたい読者は、このレポートの恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 17:01:09 GMT)
Interior-Boundary Conditions for the Dirac Equation at Point Sources in
3 Dimensions [0.0] 粒子生成を伴うハミルトニアンの紫外線拡散を回避するための最近提案されたアプローチは、内部境界条件(IBC)に基づいている。
本稿では,この手法をディラック作用素に適用する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 13:40:07 GMT)
Hidden-nucleons neural-network quantum states for the nuclear many-body
problem [0.0] 元の空間に隠されたヌクレオンの付加は、ニューラルネットワークアーキテクチャの表現性を増大させることを示す。
この方法は、中質量核の高精度な量子モンテカルロ研究の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 22:00:53 GMT)
German AI Start-Ups and AI Ethics: Using A Social Practice Lens for
Assessing and Implementing Socio-Technical Innovation [0.0] 本稿では,倫理的AIを理解するための実践的アプローチを紹介する。
我々は,ドイツのAIスタートアップにおける倫理の運用に関する実証的な知見を提示する。
倫理的AIの実践は、原則、ニーズ、物語、実体化、文化的な系図に分解できると提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 19:44:39 GMT)
Geometric Graph-Theoretic Aspects of Quantum Stabilizer Codes [0.0] 本稿では,2値量子安定化符号に関連付けられたグラフ構築のための体系的な手順を提案する。
コードワード安定化(CWS)量子符号は、コードワード安定化(CWS)量子符号として実現される。
提案手法の有効性を検証するため,マルチキュービット符号化演算子を特徴とするゴッテマン安定化符号を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 11:52:26 GMT)
FoR$^2$M: Recognition and Repair of Foldings in Mesh Surfaces.
Application to 3D Object Degradation [0.0] メッシュ面の折りたたみ認識と修復のための新しい手法を提案する。
提案手法は,3次元メッシュの埋め込みは行わないが,単純なメッシュ表面表現に直接適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 10:43:32 GMT)
Extending resource monotones using Kan extensions [0.0] 我々は、カン拡張がモノトーンの拡張を記述し、計算するための正確な分類の枠組みを提供することを示す。
両分極純状態の絡み合いモノトンを二分極混合状態に拡張し、古典的発散を量子設定に拡張し、古典的確率論から量子理論へ非均一性モノトンを拡張することによって、我々の枠組みがどのように機能するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 14:06:05 GMT)
Experimentally finding dense subgraphs using a time-bin encoded Gaussian
boson sampling device [0.0] 我々は、時間ビン符号化干渉計を用いて、GBSを実験的に実装し、サンプルを抽出し、グラフ内の高密度部分グラフの探索を強化する。
その結果,10個のノードを含むグラフにおいて,3と4のサブグラフの古典的手法よりも改善が見られた。
我々は、光回路における不完全性の役割と、アルゴリズムの性能について数値的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 21:44:23 GMT)
Exceedance Probability Forecasting via Regression for Significant Wave
Height Forecasting [0.0] 本研究では,波高の極端値を予測するタスクを,超越確率予測問題として検討する。
予測モデルに基づく新しい手法を提案する。
その結果,提案手法は,超越確率予測のための最先端手法よりも優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 14:55:17 GMT)
Dual unitary circuits in random geometries [0.0] 格子回路の正則性は正確な可解性には不可欠ではないことを示す。
ランダムな2-qubitデュアルユニタリゲートが2次元のランダムな配置直線の交点に位置する回路を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 09:11:43 GMT)
Developing a Free and Open-source Automated Building Exterior Crack
Inspection Software for Construction and Facility Managers [0.0] 本研究では, 建設・設備管理者を対象とした, 使い易く, 自由かつオープンソースの自動建築き裂検査ソフトウェア(ABECIS)の開発について述べる。
ABECISは、UAVとスマートフォンカメラから収集した画像を実環境と制御された実験室環境でテストした。
ABECISは屋外のドローン画像に最適であり、アルゴリズムの予測と人間の検証・干渉を組み合わせることで、非常に正確なき裂検出結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 12:43:33 GMT)
Deep reinforced active learning for multi-class image classification [0.0] 高精度な医用画像分類は、既存の画像のラベル付けに必要な時間と専門知識だけでなく、より多くのデータを取得するコストによって制限される。
本研究では,医療画像分類にアクティブラーニングを適用し,より大規模なデータプールから最小限のサブセット上でのモデル性能を最大化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 09:30:55 GMT)
DNA: Proximal Policy Optimization with a Dual Network Architecture [0.0] 本稿では,深いアクター・批判的強化学習モデルにおいて,価値関数とポリシーを同時に学習する問題について考察する。
これら2つのタスク間の雑音の次数-次数差により,これらの関数を協調的に学習する一般的な実践は準最適であることがわかった。
我々はこれらの課題を個別に学習するが、制限された蒸留フェーズでは性能が著しく向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 22:24:34 GMT)
Convex space learning improves deep-generative oversampling for tabular
imbalanced classification on smaller datasets [0.0] 既存の深部生成モデルは,少数クラスの凸空間から合成サンプルを生成する線形アプローチと比較して性能が低いことを示す。
本研究では,凸空間学習と深部生成モデルを組み合わせた深部生成モデルConvGeNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 14:42:06 GMT)
Classical Splitting of Parametrized Quantum Circuits [0.0] バレンプラトーは、大規模な量子系をシミュレートするために変分量子アルゴリズムを使用する際の大きな障害であるようである。
我々は、不規則な高原を避けるために、古典的なアンスアッツまたはパラメタライズド量子回路の分割を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:42:02 GMT)
Business Document Information Extraction: Towards Practical Benchmarks [0.0] 本稿では,文書情報抽出問題,データセット,ベンチマークの状況について概観する。
共通定義に欠けている実践的側面を強調し,鍵情報局所化・抽出(KILE)問題とラインアイテム認識(LIR)問題を定義する。
通常、コンテンツは法的に保護されているか、センシティブであるので、半構造化のビジネス文書にドキュメントIEに関する関連するデータセットとベンチマークが欠如しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:23:49 GMT)
Bragg-diffraction-induced imperfections of the signal in retroreflective
atom interferometers [0.0] オフ共鳴高次回折は、人口減少、急激な干渉計経路、回折相をもたらす。
回帰反射系における1次単色と2重ブラッグ回折の比較を行った。
二重回折の外部出口ポートの人口を増やすことで、回折相の影響を回避できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:58:21 GMT)
Bias in Automated Speaker Recognition [0.0] 自動話者認識における話者検証,音声バイオメトリック,コアタスクの機械学習開発ワークフローにおけるバイアスについて検討する。
我々は、よく知られたVoxCeleb Speaker Recognition Challengeにおいて、すべての発達段階にバイアスが存在することを示す。
影響を受けたのは女性話者と非米国国籍で、パフォーマンスが著しく低下している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 00:34:09 GMT)
Autoencoder-based Attribute Noise Handling Method for Medical Data [0.0] 医療データセットは、特に属性ノイズ、すなわち、欠落と誤検出の対象となる。
本稿では,属性ノイズによる混合型表型データの補正が可能な,単純なオートエンコーダに基づく事前処理手法を提案する。
提案手法は, 実世界の医療データセットにおいて, 最先端の計算法とノイズ補正法の両方に優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 08:17:11 GMT)
An architecture for quantum networking of neutral atom processors [0.0] 量子プロセッサのリモート絡み合いのためのネットワークの開発は、量子情報科学において顕著な課題である。
我々は、光子収集のための高速光学系と光学的に閉じ込められた原子量子ビットアレイの統合に基づいて、中性原子量子コンピュータのリモート絡み合いのための2種類のアーキテクチャを提案し、解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 03:07:37 GMT)
Actively learning to learn causal relationships [0.0] 我々は、活発な因果学習の分野における疑問を探求する。
この結果から,活発な因果学習問題に類似点がある場合,これらの類似点に関する信念を学習し,伝達することが示唆された。
人々はこれらの過剰な仮説を利用して、長期的なアクティブな学習を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 13:50:51 GMT)
Ab initio simulation of laser-induced electronic and vibrational
coherence [0.0] 核量子分布の初期構成によるアンサンブル生成は、単一軌道RT-TDDFT+Ehrenfestの多くの欠点を補うことを示す。
シミュレーションに時間依存パルスが明示的に含まれることで、この手法はコヒーレント非線形分光の第一原理研究の第一段階となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 15:02:12 GMT)
A unified approach to the nonlinear Rabi models [0.0] 2光子、2モード、および強度依存型Rabiモデルの研究に分析的アプローチを提案し、適用した。
この研究は、非線形量子光学における新しい物理学を分析するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 14:29:14 GMT)
A simple, passive design for large optical trap arrays for single atoms [0.0] 本研究では,新しい4fフィルタ方式とカスタムトランスミッションマスクを併用した2次元光トラップアレイにおいて,アクティブな装置を使わずに低温原子をトラップする手法を提案する。
約1つのCs原子がほぼゼロに近い強度の領域に約1つのガウスプロファイルトラップでロードされる1225個のダークトラップサイトからなる2次元アレイを作成することで、設計を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 03:31:52 GMT)
A Novel Three-Dimensional Navigation Method for the Visually Impaired [0.0] 視覚障害者は、現在、ホワイト杖やGPSベースのナビゲーションのような視力に取って代わるために、ナビゲーション補助に頼らなければならない。
本研究は,複雑な屋内環境を通した接触のないナビゲーションを可能にする3Dイメージングソリューションの開発を目指している。
デバイスは、従来のアプローチに比べて31%少ない誤差で、ユーザの位置と向きを特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 23:59:43 GMT)
A Note on the Convergence of Mirrored Stein Variational Gradient Descent
under $(L_0,L_1)-$Smoothness Condition [0.0] 我々は、ミロレッドスタイン変分法(MSVGD)の集団限界に対する降下補題を確立する。
この降下補題はMSVGDの経路情報に頼るのではなく、ミラー分布 $nablaPsi_#piproptoexp(-V)$ に対する単純な仮定に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Jun 2022 11:04:18 GMT)