GEMv2: Multilingual NLG Benchmarking in a Single Line of Code [160.6] Generation, Evaluation, and Metrics Benchmarkは、データセット、モデル、メトリック開発者のためのモジュラーインフラストラクチャを提供する。
GEMv2は51言語で40のドキュメントデータセットをサポートする。
すべてのデータセットのモデルはオンラインで評価でき、インタラクティブなデータカード作成とレンダリングツールによって、生きたベンチマークに新しいデータセットを簡単に追加できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 17:52:30 GMT)
SMT-DTA: Improving Drug-Target Affinity Prediction with Semi-supervised
Multi-task Training [139.1] 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） (Wed, 22 Jun 2022 02:45:34 GMT)
GODEL: Large-Scale Pre-Training for Goal-Directed Dialog [119.1] ダイアログのための大規模事前学習言語モデルであるGODELを紹介する。
GODELは、数ショットの微調整設定で、最先端の事前訓練ダイアログモデルより優れていることを示す。
評価手法の新たな特徴は,応答の有用性を評価するユーティリティの概念の導入である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 18:19:32 GMT)
Scaling Autoregressive Models for Content-Rich Text-to-Image Generation [95.0] Partiは、テキスト・ツー・イメージ生成をシーケンス・ツー・シーケンス・モデリング問題として扱う。
PartiはTransformerベースの画像トークンライザViT-VQGANを使用して、画像を離散トークンのシーケンスとしてエンコードする。
PartiPrompts (P2)は1600以上の英語のプロンプトの総合的なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 01:11:29 GMT)
Towards Robust Blind Face Restoration with Codebook Lookup Transformer [94.5] ブラインドフェイスの修復は、しばしば補助的なガイダンスを必要とする非常に不適切な問題である。
学習した個別のコードブックを小さなプロキシ空間に配置し,ブラインドフェイスの復元をコード予測タスクとすることを示す。
我々は、低品質顔のグローバルな構成とコンテキストをモデル化するトランスフォーマーベースの予測ネットワーク、CodeFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 17:58:01 GMT)
The Privacy Onion Effect: Memorization is Relative [76.5] もっとも脆弱な外接点の"層"を取り除くことで、前もって安全だった点の新たな層を同じ攻撃に晒す。
これは、機械学習のようなプライバシー強化技術が、他のユーザーのプライバシーに悪影響を及ぼす可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 16:51:50 GMT)
Weakly-supervised Action Localization via Hierarchical Mining [76.0] 弱教師付きアクションローカライゼーションは、ビデオレベルの分類ラベルだけで、与えられたビデオ内のアクションインスタンスを時間的にローカライズし、分類することを目的としている。
ビデオレベルおよびスニペットレベルでの階層的マイニング戦略,すなわち階層的監視と階層的一貫性マイニングを提案する。
我々は、HiM-NetがTHUMOS14とActivityNet1.3データセットの既存の手法よりも、階層的に監督と一貫性をマイニングすることで、大きなマージンを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 12:19:09 GMT)
Open Vocabulary Object Detection with Proposal Mining and Prediction
Equalization [73.1] Open-vocabulary Object Detection (OVD)は、学習語彙以外の新しいカテゴリのオブジェクトを検出するために、語彙サイズを拡大することを目的としている。
最近の研究は、事前訓練された視覚言語モデルにおける豊富な知識に頼っている。
本稿では,提案するマイニングと予測等化を備えた新しいOVDフレームワークMEDetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:30:41 GMT)
Langevin Monte Carlo for Contextual Bandits [72.0] Langevin Monte Carlo Thompson Sampling (LMC-TS) が提案されている。
提案アルゴリズムは,文脈的帯域幅の特別な場合において,最高のトンプソンサンプリングアルゴリズムと同じサブ線形残差を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 17:58:23 GMT)
UniCon+: ICTCAS-UCAS Submission to the AVA-ActiveSpeaker Task at
ActivityNet Challenge 2022 [69.7] 本稿では,アクティベーションネットチャレンジ2022におけるAVAアクティブ話者検出(ASD)課題に対する,我々の勝利ソリューションの簡潔な説明を行う。
基盤となるモデルであるUniCon+は、以前の作業であるUnified Context Network(UniCon)とExtended UniConの上に構築され続けています。
アーキテクチャをシンプルなGRUベースのモジュールで拡張し、繰り返し発生するアイデンティティの情報がシーンを流れるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 06:11:07 GMT)
$\texttt{FedBC}$: Calibrating Global and Local Models via Federated
Learning Beyond Consensus [66.6] フェデレートラーニング(FL)では、デバイス全体にわたるモデル更新の集約を通じて、グローバルモデルを協調的に学習する目的は、ローカル情報を通じたパーソナライズという目標に反対する傾向にある。
本研究では,このトレードオフを多基準最適化により定量的にキャリブレーションする。
私たちは、$texttFedBC$が、スイートデータセット間でグローバルおよびローカルモデルのテスト精度のメトリクスのバランスをとることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 02:42:04 GMT)
Connecting Algorithmic Research and Usage Contexts: A Perspective of
Contextualized Evaluation for Explainable AI [65.4] 説明可能なAI(XAI)を評価する方法に関するコンセンサスの欠如は、この分野の進歩を妨げる。
このギャップを埋める一つの方法は、異なるユーザ要求を考慮に入れた評価方法を開発することである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 05:17:33 GMT)
POGEMA: Partially Observable Grid Environment for Multiple Agents [64.9] POGEMAは、部分的に観測可能なマルチエージェントパスフィンディング(PO-MAPF)問題に挑戦するためのサンドボックスである。
様々なPO-MAPFに合わせることができ、プランニングと学習のための優れた試験場として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:39:50 GMT)
Fidelity-Guarantee Entanglement Routing in Quantum Networks [64.5] 絡み合いルーティングは、2つの任意のノード間のリモート絡み合い接続を確立する。
量子ネットワークにおける複数のソース・デスティネーション(SD)ペアの忠実性を保証するために、精製可能な絡み合わせルーティング設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 06:49:45 GMT)
Synthetic Data-Based Simulators for Recommender Systems: A Survey [55.6] 本調査は,モデリングとシミュレーションの分野における最近のトレンドを包括的に概観することを目的としている。
まずは、シミュレーターを実装するフレームワークの開発の背後にあるモチベーションから始めます。
我々は,既存のシミュレータの機能,近似,産業的有効性に基づいて,新しい一貫した一貫した分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 19:33:21 GMT)
Constrained mixers for the quantum approximate optimization algorithm [55.4] ヒルベルト空間全体の部分空間への発展を制限する混合作用素を構築するための枠組みを提案する。
我々は,「ワンホット」状態の部分空間を保存するために設計された「XY」ミキサーを,多くの計算基底状態によって与えられる部分空間の一般の場合に一般化する。
我々の分析は、現在知られているよりもCXゲートが少ない"XY"ミキサーのトロタライズも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:17:33 GMT)
CNN-based fully automatic wrist cartilage volume quantification in MR
Image [55.4] 追加の注意層を持つU-net畳み込みニューラルネットワークは、最高の手首軟骨分割性能を提供する。
非MRI法を用いて軟骨体積測定の誤差を独立に評価すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:19:06 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） (Wed, 22 Jun 2022 13:07:41 GMT)
Hierarchical Context Tagging for Utterance Rewriting [51.3] 配列を線形に生成するのではなくタグ付けする方法は、ドメイン内および外部の書き直し設定においてより強力であることが証明されている。
本稿では,スロット付きルールを予測してこの問題を緩和する階層型コンテキストタグを提案する。
いくつかのベンチマーク実験により、HCTは2つのBLEUポイントで最先端の書き換えシステムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 17:09:34 GMT)
On a class of geodesically convex optimization problems solved via
Euclidean MM methods [50.4] ユークリッド凸化関数の違いは、統計学と機械学習の異なるタイプの問題の違いとして記述できることを示す。
最終的に、より広い範囲、より広い範囲の作業を支援するのです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 23:57:40 GMT)
Interactive Protocols for Classically-Verifiable Quantum Advantage [46.1] 証明者と検証者の間の「相互作用」は、検証可能性と実装のギャップを埋めることができる。
イオントラップ量子コンピュータを用いた対話型量子アドバンストプロトコルの最初の実装を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 02:11:07 GMT)
Community Recovery in the Geometric Block Model [46.1] 幾何ブロックモデルにおけるコミュニティを検出するための単純な三角形計数アルゴリズムは、ほぼ最適であることを示す。
コミュニティ検出の最近の理論的および実践的な進歩に触発されたランダムなコミュニティモデルの自然な拡張でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 18:10:49 GMT)
Towards Ground Truth for Single Image Deraining [45.5] 実世界の雨天とクリーンなイメージペアの大規模データセットを提案する。
雨天と清潔な画像の間の雨変量損失を最小限に抑えて、基盤となるシーンを再構築するディープニューラルネットワークを提案する。
本モデルでは, 種々の条件下での実際の降雨画像において, 最先端のデレーニング手法よりも優れた性能を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 00:10:06 GMT)
PAC: Assisted Value Factorisation with Counterfactual Predictions in
Multi-Agent Reinforcement Learning [43.9] 多エージェント強化学習(MARL)は、値関数分解法の開発において大きな進歩をみせている。
本稿では、部分的に観測可能なMARL問題において、エージェントの動作に対する順序付けが同時に制約を課す可能性があることを示す。
最適関節動作選択の対実予測から得られる情報を活用する新しいフレームワークであるPACを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 23:34:30 GMT)
Decentralized Gossip-Based Stochastic Bilevel Optimization over
Communication Networks [42.8] 本稿では,ゴシップに基づく分散二段階最適化アルゴリズムを提案する。
エージェントはネットワークと外部の両方の問題を一度に解くことができる。
我々のアルゴリズムは最先端の効率とテスト精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 06:38:54 GMT)
UniUD-FBK-UB-UniBZ Submission to the EPIC-Kitchens-100 Multi-Instance
Retrieval Challenge 2022 [40.8] 本報告では,EPIC-Kitchens-100 Multi-Instance Retrieval Challenge 2022への提出の技術的詳細について述べる。
この課題に参加するために、我々は最近開発された2種類の3重項損失の関連性強化バージョンで訓練された異なるモデルからなるアンサンブルを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 08:16:04 GMT)
Doubly Reparameterized Importance Weighted Structure Learning for Scene
Graph Generation [40.5] 入力画像が与えられたシーングラフ生成は、視覚的に接地されたシーングラフを構築することにより、オブジェクトとその関係を明示的にモデル化することを目的としている。
本稿では,より厳密な重み付き下界を変分推論対象として用いた2重み付き重み付き構造学習法を提案する。
提案手法は,様々な人気シーングラフ生成ベンチマークにおいて,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 20:00:25 GMT)
Depth-aware Glass Surface Detection with Cross-modal Context Mining [39.1] ガラスの表面は、現代の建物が多くのガラスパネルを使用する傾向にあるため、ますます広くなっている。
これは、ロボット、自動運転車、ドローンなどの自律システムの運用に重大な課題をもたらす。
既存の作品は、ガラス境界のコンテキストや反射など、様々な手がかりを前者として活用しようと試みている。
RGB-D情報を取り入れたガラス表面検出のための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 17:56:09 GMT)
No Attention is Needed: Grouped Spatial-temporal Shift for Simple and
Efficient Video Restorers [38.9] ビデオ復元は、複数の不整合フレームから時間的対応を確立するために必要である。
既存のディープメソッドは一般的に複雑なネットワークアーキテクチャを採用する。
本稿では,ビデオ復元のための簡易かつ高速かつ効果的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 02:16:47 GMT)
GACT: Activation Compressed Training for General Architectures [37.3] Activation Compressed Training (ACT)は、トレーニングメモリフットプリントを減らすための有望なアプローチである。
GACTは畳み込みNN、トランスフォーマー、グラフNNのアクティベーションメモリを最大8.1倍に削減し、4.2倍から24.7倍のバッチサイズでのトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 20:06:23 GMT)
Efficient and effective training of language and graph neural network
models [36.0] 我々は,大規模言語モデルとグラフニューラルネットワークを協調的に学習する,効率的な言語モデルGNN(LM-GNN)を提案する。
本フレームワークの有効性は、BERTモデルの段階的微調整をまず異種グラフ情報に適用し、次にGNNモデルを用いて達成する。
我々は,LM-GNNフレームワークを異なるデータセットの性能で評価し,提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 00:23:37 GMT)
Polar Parametrization for Vision-based Surround-View 3D Detection [35.3] 3次元検出のための極性パラメトリゼーションは、位置パラメトリゼーション、速度分解、知覚範囲、ラベル割り当て、損失関数を再構成する。
偏光パラメトリゼーションに基づいて,ポーラDETRと呼ばれるサラウンドビュー3次元検出TRansformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 10:26:12 GMT)
Only Tails Matter: Average-Case Universality and Robustness in the
Convex Regime [34.3] 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） (Wed, 22 Jun 2022 14:41:33 GMT)
Parallel Pre-trained Transformers (PPT) for Synthetic Data-based
Instance Segmentation [34.1] 合成データに基づくインスタンスタスクを実現するために,並列事前学習トランスフォーマ(PPT)フレームワークを提案する。
Swin-BベースのCBNet V2、SwinLベースのCBNet V2、Swin-LベースのUniformerが並列機能学習に使われている。
CVPR2022 AVA Vision and Autonomy Challengeでは65.155%のmAPでランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 05:12:59 GMT)
On Specifying for Trustworthiness [34.0] 私たちは、機能、安全性、セキュリティ、その他の機能的でない性質に制限されない、トップレベルの要件に集中して、幅広い仕様の見方を取ります。
本稿の主な貢献は、自律システムコミュニティにおける信頼性の特定に関連する、ハイレベルな知的課題の集合である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 23:37:18 GMT)
Input-agnostic Certified Group Fairness via Gaussian Parameter Smoothing [34.0] 本稿では,分類モデルの公平性を改善するために,入力に依存しないグループフェアネスアルゴリズムであるFairSmoothを提案する。
理論的には、滑らかな多様体は入力データの領域に依存しない大域リプシッツ定数を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 23:39:26 GMT)
Human-AI communication for human-human communication: Applying
interpretable unsupervised anomaly detection to executive coaching [33.9] 本稿では,AIに基づく対話システム構築における教師なし異常検出の適用の可能性について論じる。
このアプローチの鍵となる考え方は、専門家のコーチがオープンな解釈を解き放つ余地を残すことです。
このアプローチの適用性は他の領域で検証されるべきですが、教師なしの異常検出を利用してAIベースの対話システムを構築するというアイデアは、人間とAIのコミュニケーションの別の方向に光を当てるでしょう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 11:32:59 GMT)
Understanding and Extending Subgraph GNNs by Rethinking Their Symmetries [33.1] グラフGNNはグラフをサブグラフのコレクションとしてモデル化するグラフニューラルネットワーク(GNN)の最近のクラスである。
ノードベースの部分グラフ選択ポリシーを用いた,最も顕著な部分グラフ法について検討する。
本稿では,従来のノードベースサブグラフGNNを一般化したサブグラフ手法に対して,メッセージパッシングの一般的なファミリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:35:47 GMT)
The ArtBench Dataset: Benchmarking Generative Models with Artworks [32.3] ArtBench-10は、アートベンチマーク生成のための最初のクラスバランス、高品質、クリーンな注釈付き、標準化されたデータセットである。
10の独特な芸術様式から6万点のアート作品と、5000枚の訓練画像と1000枚のテスト画像で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 22:10:18 GMT)
Understanding the effect of sparsity on neural networks robustness [32.2] 本稿では,静的空間がトレーニングネットワークの強靭性に及ぼす影響について検討する。
ネットワークの容量を一定に保ちながら、ネットワークの幅と深さを増大させ、ネットワークの幅を一定に保ち、初期の高密度バージョンよりも良くすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 08:51:40 GMT)
Learning Debiased Classifier with Biased Committee [30.4] ニューラルネットワークは、トレーニングデータの大部分で示されるクラスと潜在属性の急激な相関に偏りがちである。
本稿では, 突発性属性ラベルを持たないデバイアス型分類器を学習するための新しい手法を提案する。
実世界の5つのデータセットにおいて、我々の手法は、我々のような刺激的な属性ラベルを使わずに既存の手法よりも優れており、時折バイアスラベルに依存する手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 04:50:28 GMT)
I^2R-Net: Intra- and Inter-Human Relation Network for Multi-Person Pose
Estimation [30.2] マルチパーソン・ポーズ推定のためのイントラ・イントラ・ヒューマン・リレーショナル・ネットワーク(I2R-Net)を提案する。
まず、Human内リレーショナルモジュールは1人で動作し、Human内依存関係をキャプチャすることを目的としている。
第2に、Human間関係モジュールは複数のインスタンス間の関係を考慮し、Human間相互作用のキャプチャに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 07:44:41 GMT)
Decoupled Dynamic Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic
Forecasting [27.8] 道路網における交通状況を予測する能力は重要な機能であり、課題である。
近年の時空間グラフニューラルネットワークの提案は,交通データにおける複雑な時空間相関のモデル化において大きな進歩を遂げている。
本稿では,データ駆動方式で拡散と固有トラフィック情報を分離する分散空間時間フレームワーク(DSTF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 00:12:14 GMT)
Discussion of `Multiscale Fisher's Independence Test for Multivariate
Dependence' [27.4] 我々は、Hilbert-Schmidt独立基準(HSIC)に基づく既存の線形時間カーネルテストと比較して、MultiFITがどのように比較されるかについて議論する。
カーネルテストのレベルが有限のサンプルサイズであれば,MultiFITのレベルの場合と同様に,正確に制御できるという事実を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:39:38 GMT)
tntorch: Tensor Network Learning with PyTorch [26.5] tntorchは、複数の分解をサポートするテンソル学習フレームワークである。
微分可能なテンソル代数、ランクトランケーション、クロス近似、バッチ処理、包括的なテンソル算術などを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:19:15 GMT)
Bear the Query in Mind: Visual Grounding with Query-conditioned
Convolution [26.5] 本稿では,クエリ情報を畳み込みカーネルの生成に組み込むことで,クエリ対応の視覚的特徴を抽出するクエリ条件付き畳み込みモジュール(QCM)を提案する。
提案手法は,3つの一般的な視覚的グラウンドデータセットに対して,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 02:38:03 GMT)
Active Learning with Safety Constraints [25.3] 対話型環境における安全な判断を学習することの複雑さについて検討する。
適応的設計に基づくアルゴリズムを提案し、腕が安全でないことを示すことの難しさと、準最適であることのトレードオフを効果的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:45:38 GMT)
Variational Causal Dynamics: Discovering Modular World Models from
Interventions [25.1] 後期世界モデルでは、エージェントは高次元の観測で複雑な環境を推論することができる。
本稿では,環境間の因果的メカニズムの不変性を利用した構造化世界モデルである,変分因果ダイナミクス(VCD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:28:40 GMT)
Assessing the accuracy of the Australian Senate count: Key steps for a
rigorous and transparent audit [24.8] 本稿では,オーストラリア上院の投票論文のスキャンとデジタル化を監査する主な原則と技術的詳細について説明する。
本稿は,紙投票を監査する動機について要約し,厳格かつ透明な監査に必要な支援手順を説明し,オーストラリア上院にふさわしい統計手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 05:24:49 GMT)
Play It Cool: Dynamic Shifting Prevents Thermal Throttling [24.2] 本稿では,携帯電話におけるサーマルスロットリングの影響について検討する。
本稿では、共有重み付き動的ネットワークと、大小MLモデルの動的シフトを利用することを提案する。
提案された動的シフトにより、アプリケーションはCPUクロック周波数の劣化や遅延の増加を経験することなく、一貫して動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 05:21:34 GMT)
Correct and Certify: A New Approach to Self-Supervised 3D-Object
Perception [23.8] 対象物の部分点雲が与えられた場合、CADモデルをセンサデータに適合させることでオブジェクトのポーズを推定することが目的である。
i)セマンティックキーポイントに基づくポーズ推定モデル,(ii)新しい自己指導型トレーニング手法,(iii)認証手順を組み合わせることで,モデルが生成した出力が正しいか否かを判断するだけでなく,生成したソリューションの特異性をフラグする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 17:06:39 GMT)
Fighting Fire with Fire: Avoiding DNN Shortcuts through Priming [23.5] 我々は、キー入力機能から計算した「価格」機能を追加することにより、ディープラーニングをコアックスすることで、ショートカットの悪さを回避することができることを示す。
NICO画像分類、MuJoCo連続制御、CARLA自動運転について、私たちのプライミング戦略は、いくつかの一般的な最先端アプローチよりもはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 03:03:09 GMT)
Evolutionary Game-Theoretical Analysis for General Multiplayer
Asymmetric Games [22.8] 不正確さなしに、ペイオフテーブルと動的分析のギャップを埋める。
いくつかの古典ゲームにおいて,本手法を最先端のゲームと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:06:23 GMT)
Matrix-wise $\ell_0$-constrained Sparse Nonnegative Least Squares [22.7] 多重右辺 (MNNLS) を持つ非負の最小二乗問題は、加法線形結合に依存するモデルに現れる。
本稿では,行列幅制約を用いたスパースMNNLSの新しい定式化を提案する。
提案した2段階の手法は,カラムワイドおよびグローバルの両方に適用された最先端のスパース符号よりも精度の高い結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 19:54:54 GMT)
Descent Steps of a Relation-Aware Energy Produce Heterogeneous Graph
Neural Networks [22.5] 不均一グラフニューラルネットワーク(GNN)は、半教師付き学習環境においてノード分類タスクにおいて高い性能を達成する。
本稿では、新しい関係認識エネルギー関数を導出する最適化ステップから層を導出する異種GNNアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 13:48:08 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） (Wed, 22 Jun 2022 23:35:39 GMT)
Noisy $\ell^{0}$-Sparse Subspace Clustering on Dimensionality Reduced
Data [22.2] 実データはしばしばノイズに悩まされ、部分空間に近づきやすい。
本稿では,ノイズ$ell0$-SSCの最適化問題に対する最適解が,部分空間検出特性(SDP)を実現することを示す。
ノイズ-DR-$ell0$-SSC はまずランダムな投影により低次元空間にデータを投影し、次に予測されたデータに対してノイズ$ell0$-SSC を実行して効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 13:45:43 GMT)
Can Population-based Engagement Improve Personalisation? A Novel Dataset
and Experiments [21.1] VLEは、公開されている科学ビデオ講義から抽出されたコンテンツとビデオベースの特徴からなる、新しいデータセットである。
実験結果から,新たに提案したVLEデータセットがコンテキストに依存しないエンゲージメント予測モデルの構築につながることが示唆された。
構築したモデルとパーソナライズアルゴリズムを組み合わせる実験は、教育推薦者によるコールドスタート問題に対処する上で有望な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:53:24 GMT)
Latent Policies for Adversarial Imitation Learning [21.1] 本稿では,専門家によるデモンストレーションからロボットの移動と操作の学習について考察する。
GAIL(Generative Adversarial mimicion Learning)は、エージェント遷移と専門家を区別する判別器を訓練し、次に、識別器出力によって定義された報酬を使用してエージェントのポリシー生成を最適化する。
この研究の重要な洞察は、適切な潜在タスク空間で模倣学習を行うことで、高次元問題に挑戦してもトレーニングプロセスを安定させるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 18:06:26 GMT)
FINGER: Fast Inference for Graph-based Approximate Nearest Neighbor
Search [20.9] 効率的なグラフ探索を実現するための高速推論手法であるFINGERを提案する。
FINGERは、近傍の残差ベクトルと低ランク基底と分布マッチングとの角度を推定することで距離関数を近似する。
実証的に、FINGERによるHNSWと呼ばれるグラフベースの手法の高速化は、異なるベンチマークデータセット間で既存のグラフベースの手法を20%から60%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 22:30:46 GMT)
A Systematic Comparison of Phonetic Aware Techniques for Speech
Enhancement [20.3] 音声強調モデルにおける音声情報の統合方法の比較を行った。
異なる音声コンテンツモデルと様々な特徴注入技術が性能向上に与える影響を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 12:00:50 GMT)
Jack and Masters of All Trades: One-Pass Learning of a Set of Model Sets
from Foundation AI Models [20.2] 本稿では,多種多様な機械学習モデルセットの作成について検討する。
多くの小型で特殊なモデルで構成され、多くのタスク設定と環境条件を同時に満たすためにセットのセットを定式化します。
神経進化的マルチタスキングアルゴリズムの一パスにおいて、そのようなセットに確実に到達する手段を初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 01:07:39 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） (Wed, 22 Jun 2022 05:08:53 GMT)
Curious Exploration via Structured World Models Yields Zero-Shot Object
Manipulation [19.8] そこで本研究では,制御ループに帰納バイアスを組み込む構造的世界モデルを用いて,サンプル効率の高い探索を実現することを提案する。
提案手法は,早期にオブジェクトと対話し始める自由プレイ動作を生成し,時間とともにより複雑な動作を発達させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 22:08:50 GMT)
ICC++: Explainable Image Retrieval for Art Historical Corpora using
Image Composition Canvas [19.8] 我々は,画像合成Canvas (ICC++) と呼ばれる新しい手法を提案し,類似の合成要素を持つ画像の比較と検索を行う。
ICC++は、Max Imdahl氏の仕事によって動機付けられた低レベルの機能(構成要素)を生成することに特化したICCよりも改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:06:29 GMT)
Multi-LexSum: Real-World Summaries of Civil Rights Lawsuits at Multiple
Granularities [19.6] マルチレックスサム (Multi-LexSum) は、公民権ライゲーション・クリアリングハウス (Civil Rights Litigation Clearinghouse) から9,280名の専門家が発行したサマリーのコレクションである。
トレーニングデータの高品質な要約にもかかわらず、最先端の要約モデルは、このタスクでは不十分である。
トレーニングデータにおける高品質な要約にもかかわらず、最先端の要約モデルは、このタスクでは不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 07:26:55 GMT)
OpenXAI: Towards a Transparent Evaluation of Model Explanations [19.4] 我々は,ポストホックな説明手法の評価とベンチマークを行う,包括的でオープンソースなフレームワークであるOpenXAIを紹介する。
1)柔軟な合成データジェネレータと多様な実世界のデータセット、事前訓練されたモデル、および最先端の機能属性メソッドのコレクション、2)忠実性、安定性(ロバスト性)、説明方法の公正性を評価するための22のメトリクスのオープンソース実装、3)説明をベンチマークする最初の公開XAIリーダーボード。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:01:34 GMT)
Generative Pretraining for Black-Box Optimization [19.4] ブラックボックス最適化問題は、高次元空間上の高価な関数を最適化することを伴う。
暗黙のブラックボックス関数を事前学習するための生成フレームワークであるブラックボックス最適化変換器(BOOMER)を提案する。
BOOMERは多種多様な低忠実度(探索)から高忠実度(探索)への遷移を模倣する軌道を誘導することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 00:54:30 GMT)
Deep Learning to Jointly Schema Match, Impute, and Transform Databases [19.2] 複数の原点からのデータを非マップで部分的に重複する機能で結合することは、堅牢で一般化可能なアルゴリズムを開発するための前提条件である。
我々はこの問題に対処する2つの新しい手順を策定する。
2つの電子健康記録データベースを用いた合成および実世界の実験において、我々のアルゴリズムは可変集合に適合する既存のベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 21:25:59 GMT)
A Study on the Evaluation of Generative Models [19.2] 潜在的生成モデルは、確率値を返さないが、近年は普及している。
本研究では,高品質な合成データセットの生成による生成モデルの評価指標について検討する。
FIDとISはいくつかのf-divergensと相関するが、クローズドモデルのランクは様々である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:27:31 GMT)
SoccerCPD: Formation and Role Change-Point Detection in Soccer Matches
Using Spatiotemporal Tracking Data [18.9] サッカーCPDは、戦術的に意図された形成と役割の変化を、サッカーの試合における一時的な変化と区別する、変化点検出フレームワークである。
本手法は,戦術的変化点を正確に検出し,セグメントごとの生成と役割割り当てを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:07:24 GMT)
Provable Acceleration of Heavy Ball beyond Quadratics for a Class of
Polyak-\L{}ojasiewicz Functions when the Non-Convexity is Averaged-Out [18.4] 現在、ヘビーボール(HB)は非勾配最適化において最も一般的な運動量法の一つである。
本研究では,2次数を超える加速度を示す新しい手法を開発した。
以上の結果から,HBによる証明可能な加速を達成できるPL(Polyak-Lojasiewicz)問題が同定された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 17:47:41 GMT)
Quantization Robust Federated Learning for Efficient Inference on
Heterogeneous Devices [18.2] フェデレートラーニング(FL)は、デバイス上に留まる分散データから機械学習モデルを分散的に学習するパラダイムである。
我々は、量子化に頑健なニューラルネットワークをトレーニングするフェデレーション平均化アルゴリズムを複数導入する。
本結果は,量子化オンデバイス推論において,異なるビット幅に対してはるかに堅牢なFLモデルにおいて,量子化ロバスト性の統合が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 05:11:44 GMT)
On the Role of Spatial, Spectral, and Temporal Processing for DNN-based
Non-linear Multi-channel Speech Enhancement [18.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)を使用して、マルチチャネル音声強調のためのフィルタを直接学習することは、2つの重要な利点がある。
非線形空間フィルタリングは線形処理モデルから生じる潜在的な制約を克服することができる。
空間情報とテンポスペクトル情報の合同処理により、異なる情報源間の相互依存を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:42:44 GMT)
DP-Parse: Finding Word Boundaries from Raw Speech with an Instance
Lexicon [18.1] DP-Parseも同様の原理を用いるが、ワードトークンのインスタンスレキシコンにのみ依存する。
Zero Resource Speech Benchmark 2017で、我々のモデルは5つの言語で新しい音声セグメンテーション状態を設定する。
型レキシコンが欠如しているにもかかわらず、DP-Parseは言語モデルにパイプライン化され、新しい音声単語埋め込みベンチマークで評価されるように、セマンティック表現を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 19:15:57 GMT)
Diagnostic Tool for Out-of-Sample Model Evaluation [17.5] このレターでは、モデルのサンプル外損失を特徴付けるテストデータセットの使用について検討する。
弱い仮定の下で有限サンプル保証を提供するシンプルなモデル診断ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 11:13:18 GMT)
Experimental Test of Contextuality based on State Discrimination with a
Single Qubit [16.5] 我々は、文脈性の実験的なテストの範囲を、2つの状態(量子ビット)しか持たない最小の量子システムに拡張する。
非文脈性(non-contextuality)を仮定して、no-go不平等の実質的な違反を観察する。
また、状態の識別と量子雑音に対する耐性の文脈的利点を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 04:03:04 GMT)
Jointist: Joint Learning for Multi-instrument Transcription and Its
Applications [15.9] ジョイントリスト(Jointist)は、複数の楽器を音声クリップから書き起こし、認識し、分離することのできる、楽器を意識した多構成のフレームワークである。
ジョイントリストは、他のモジュールを条件付ける楽器認識モジュールと、楽器固有のピアノロールを出力する転写モジュールと、楽器情報と転写結果を利用する音源分離モジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 02:03:01 GMT)
From Understanding Genetic Drift to a Smart-Restart Mechanism for
Estimation-of-Distribution Algorithms [15.6] 我々は,分布推定アルゴリズム(EDAs)のためのスマートリスタート機構を開発する。
遺伝的ドリフトのリスクが高い場合、実行を停止することで、適切なパラメーター条件下でEDAを自動的に実行します。
スマートリスタート機構は,文献で示唆されるものよりも,集団サイズに対してはるかに優れた値を見出すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:11:54 GMT)
Surgical-VQA: Visual Question Answering in Surgical Scenes using
Transformer [15.5] 専門医は、しばしば臨床および学術的な作業量で過負荷を受ける。
第2の意見として外科的VQAシステムを持つことは、バックアップとして機能し、医療専門家の負担を軽減することができる。
本研究は,手術シーンに基づく外科手術のアンケートに答える手術-VQAタスクを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 13:21:31 GMT)
Behavior Transformers: Cloning $k$ modes with one stone [15.0] 複数のモードでラベルなしのデモデータをモデル化する新しい手法であるBeT(Beby Transformer)を提案する。
さまざまなロボット操作と自律行動データセットを用いてBeTを実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 17:57:08 GMT)
Then and Now: Quantifying the Longitudinal Validity of Self-Disclosed
Depression Diagnoses [15.0] 精神的な健康診断の自己開示は、時間とともに実際にどのような関係があるのか?
我々は5年以上前にうつ病の診断をソーシャルメディアで公表した個人による最近の活動を分析した。
自己開示診断を用いてキュレートしたデータセットにおける人格関連バイアスの存在の証拠を拡大した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:02:03 GMT)
The Problem of Semantic Shift in Longitudinal Monitoring of Social
Media: A Case Study on Mental Health During the COVID-19 Pandemic [15.0] ソーシャルメディアは、研究者が言語分析ツールに基づいて、社会や文化の変化を時間とともに追跡することを可能にする。
これらのツールの多くは、特定の種類の言語に調整する必要がある統計アルゴリズムに依存している。
近年の研究では、セマンティックシフトの存在下では、適切なチューニングが存在しないことが、基礎となる手法の堅牢性を妨げることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:09:28 GMT)
A view of mini-batch SGD via generating functions: conditions of
convergence, phase transitions, benefit from negative momenta [14.9] 運動量を持つミニバッチSGDは、大きな予測モデルを学ぶための基本的なアルゴリズムである。
そこで我々は,線形モデルに対する最小バッチSGDを,異なるモータとバッチサイズで解析する新しい分析フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:15:35 GMT)
Dynamic Restrained Uncertainty Weighting Loss for Multitask Learning of
Vocal Expression [14.7] ICML ExVo 2022 Challengeにおいて,複数タスクのコントリビューションのバランスをとるという課題を実験的に解決するために,新しい動的Restrained Uncertainty Weighting Lossを提案する。
我々の戦略は、学習プロセスをより説明しやすいものにするために、ウェイトを制限項に拡張することで、不確実重量と動的ウェイト平均の利点を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 13:14:09 GMT)
sqSGD: Locally Private and Communication Efficient Federated Learning [14.6] Federated Learning(FL)は、分散データソースから機械学習モデルをトレーニングするテクニックである。
我々は,通信効率と高次元互換性に対処するsqSGDという勾配学習アルゴリズムを開発した。
実験の結果、sqSGDはローカルのプライバシー制約でLeNetやResNetのような大規模なモデルをうまく学習している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:53:25 GMT)
ROSE: A RObust and SEcure DNN Watermarking [14.2] 本稿では,軽量で堅牢でセキュアなDNN透かしプロトコルを提案する。
トレーニングプロセス中に、暗号化の一方向関数と、タスク内のキーとラベルのペアの注入を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 12:46:14 GMT)
Coupling Visual Semantics of Artificial Neural Networks and Human Brain
Function via Synchronized Activations [14.0] 本稿では,ANNとBNNの視覚的表現空間と意味を結合する新しい計算フレームワーク,Sync-ACTを提案する。
このアプローチにより、人間の脳画像から生物学的に意味のある記述を導き、ANNのニューロンに意味論的に注釈を付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 03:32:17 GMT)
NVIDIA-UNIBZ Submission for EPIC-KITCHENS-100 Action Anticipation
Challenge 2022 [13.6] EPIC-Kitchen-100アクション予測課題の技術的詳細について述べる。
我々のモデリング、高次の時空変換器、エッジ学習を用いたメッセージパスニューラルネットワークはどちらも、2.5秒の推論コンテキストのみを観測し、アクション予測予測を形成するリカレントベースアーキテクチャである。
提案したトレーニングパイプラインでコンパイルされたモデルの予測スコアを平均化することにより、テストセット上で強力なパフォーマンスを実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 06:34:58 GMT)
Graph Neural Networks as Gradient Flows [13.1] 本稿では,学習可能なエネルギーの最も急降下方向を方程式が追従するGNNの勾配流フレームワークを提案する。
解のスペクトル解析を行い、勾配流グラフ畳み込みモデルがグラフ高周波数に支配されるダイナミクスを誘導できると結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 11:45:36 GMT)
Optimal transport meets noisy label robust loss and MixUp regularization
for domain adaptation [13.1] ソーストレーニングセット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、トレーニングドメインに属さないターゲットイメージに対して不十分に動作します。
これらの性能を改善するための1つの戦略は、最適なトランスポート(OT)を使用して、埋め込み空間におけるソースとターゲットの画像分布を調整することである。
我々は、MixUp正規化のcitepzhang 2018mixupを、ドメイン適応性能を改善するために、ノイズの多いラベルに対して堅牢な損失と組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:40:52 GMT)
Constant-Factor Approximation Algorithms for Socially Fair
$k$-Clustering [12.5] 社会的に公正な$(ell_p, k)$-clustering問題$m$groupに対する近似アルゴリズムについて検討する。
a-time $(5+2sqrt6)pimation at most $k+m$center (2) a $(5+2sqrt6)pimation with $k$center in time $n2O(p)cdot m2$, (3) a $ 15+6sqrt6)p$ approximation with $k$center in。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 16:57:17 GMT)
Optical Flow Regularization of Implicit Neural Representations for Video
Frame Interpolation [12.5] 映像フレーム補間 (VFI) は, 対象映像と光学的流れのみを用いて, 限られた移動範囲で行う。
InR誘導体の制約により、中間フレームの補間性が向上するだけでなく、観測されたフレームに適合する狭いネットワークの能力も向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 07:35:06 GMT)
Beyond RMSE: Do machine-learned models of road user interaction produce
human-like behavior? [12.4] 自然主義高速道路運転データセットにおける3つの異なる行動現象の存在を示すために,定量的な指標を導入する。
同じ測定値を用いて3つの機械学習モデルの挙動を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:04:39 GMT)
Neural Implicit Manifold Learning for Topology-Aware Generative
Modelling [11.8] 制約付きEMMは、プッシュフォワードモデルよりも複雑なトポロジを持つ多様体支持分布を正確に学習できることを示す。
合成および自然データに関する実験では、制約付きEMMは、プッシュフォワードモデルよりも複雑なトポロジーを持つ多様体支持分布をより正確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） (Wed, 22 Jun 2022 18:00:00 GMT)
Single Morphing Attack Detection using Siamese Network and Few-shot
Learning [11.6] 顔変形攻撃の検出は困難であり、顔認証システムに対する具体的かつ深刻な脅威となる。
本稿では,三重項半ハードロスを用いたシムズネットワークに基づく画像情報共有手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 10:37:13 GMT)
Learning Monotone Dynamics by Neural Networks [11.6] この研究は、モノトニック性(システム状態の部分的な順序は時間とともに保存される)と安定性(システム状態は時間とともに収束する)という2つの重要な物理的制約を課すことに焦点を当てている。
単調性と安定性の制約の両方に対して,システム力学とそれに対応するリャプノフ関数を同時に学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 03:22:28 GMT)
Bregman Power k-Means for Clustering Exponential Family Data [11.4] 我々は、ブレグマン発散の下でのハードクラスタリングに関する古典的な研究のアルゴリズム的進歩を橋渡しする。
ブレグマン発散のエレガントな性質は、単純で透明なアルゴリズムで閉形式更新を維持できる。
シミュレーション実験の徹底的な実証分析と降雨データに関するケーススタディを考察し,提案手法はガウス以外の様々なデータ設定において,既存のピア手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 06:09:54 GMT)
A Fast Text-Driven Approach for Generating Artistic Content [11.3] ビジュアルアートを生成するための完全なフレームワークを提案する。
改善されたバージョンを実装し、様々なディテール、スタイル、構造で幅広い結果を生成する。
結果をさらに高めるため,生成パイプラインに芸術的超解像モジュールを挿入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:34:59 GMT)
Prototypical Contrastive Language Image Pretraining [10.8] 原型コントラスト言語画像事前訓練(ProtoCLIP)を導入し、その効率を高め、モダリティギャップに対する堅牢性を高めることにより、そのようなグループ化を強化する。
ProtoCLIPは、画像空間とテキスト空間の間のプロトタイプレベルの識別を設定し、高いレベルの構造的知識を効率的に伝達する。
ProtoCLIPはオンラインのエピソードトレーニング戦略でトレーニングされており、無制限のデータまでスケールアップすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 11:55:53 GMT)
Automated Cancer Subtyping via Vector Quantization Mutual Information
Maximization [10.2] そこで本研究では,遺伝子プロファイルを利用してサブタイプを非教師付きで識別する新たなクラスタリング手法を提案する。
本手法は既存の論争を呼んだラベルを精製し,さらに医学的な分析により癌生存率と高い相関があることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 01:55:08 GMT)
Multi-View Clustering for Open Knowledge Base Canonicalization [10.0] 大規模オープンナレッジベース(OKB)における名詞句と関係句は標準化されていない。
CMVCは、知識の2つのビューを協調的に活用し、OKBを標準化するための新しい教師なしフレームワークである。
我々は,複数の実世界のOKBデータセットに対して,最先端の手法に対する広範な実験を通じて,我々のフレームワークの優位性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:23:16 GMT)
General Univariate Estimation-of-Distribution Algorithms [9.9] 私たちの一般的なモデルには、既存のモデルよりも効率的なEDAが含まれています。
既存のアルゴリズムの統一的な記述は、これらを統一的な分析を可能にし、遺伝的ドリフトの分析を提供することでこれを実証する。
私たちの一般的なモデルには、既存のモデルよりも効率的で、OneMaxとLeadingOnesベンチマークで示されているような、見つけにくいEDAも含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 16:32:04 GMT)
Graphical Join: A New Physical Join Algorithm for RDBMSs [9.8] GJのような結合アルゴリズムは、時間と空間において大きなパフォーマンス上の利点をもたらすことができることを示す。
インメモリ結合計算の結果、MonetDBやUmbraよりも64X、388X、6倍パフォーマンスが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 11:17:30 GMT)
Learning to Estimate and Refine Fluid Motion with Physical Dynamics [9.3] 流体流量推定のための教師なし学習に基づく予測補正手法を提案する。
推定はまずPDE制約の光フロー予測器によって与えられ、次に物理ベースの補正器によって洗練される。
提案手法は,地上の真理情報が効果的に理解できない複雑な実世界の流体シナリオに一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:01:04 GMT)
SpA-Former: Transformer image shadow detection and removal via spatial
attention [8.6] シャドウフリー画像を単一の陰影画像から復元するエンド・ツー・エンドのSpA-Formerを提案する。
シャドー検出とシャドー除去の2つのステップを必要とする従来の方法とは異なり、SpA-Formerはこれらのステップを1つに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 08:30:22 GMT)
Cold Posteriors through PAC-Bayes [8.5] ベイズ推定はサンプル外データに対して容易に性能を保証するものではないと我々は主張する。
PAC-Bayesianによる温度パラメータの解釈は, 低温後部効果をいかに捉えているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:30:21 GMT)
Bi-stochastically normalized graph Laplacian: convergence to manifold
Laplacian and robustness to outlier noise [8.3] 双構造正規化グラフ Laplacian to manifold (weighted-)Laplacian は Sinkhorn-Knopp (SK) の反復によって効率的に計算できる。
多様体データが外乱ノイズによって破壊されるとき、理論的にはラプラシア点の整合性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 21:08:24 GMT)
Variational determination of arbitrarily many eigenpairs in one quantum
circuit [8.1] 変分量子固有解法 (VQE) が基底状態の計算に初めて導入された。
我々は,多くの低エネルギー固有状態を同時に決定する新しいアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,回路の複雑度と読み出し誤差を大幅に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 13:01:37 GMT)
VeriQBench: A Benchmark for Multiple Types of Quantum Circuits [8.1] 量子回路のオープンソースベンチマークであるVeriQBenchを紹介する。
様々な回路タイプの高レベル量子回路抽象化を提供する。
VeriQBenchは、異なるアプリケーションに対する量子ソフトウェア検証に使用できる多用途ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 07:03:20 GMT)
SSMI: How to Make Objects of Interest Disappear without Accessing Object
Detectors? [8.0] 意味的セグメンテーションとモデルインバージョン(SSMI)に基づくブラックボックス逆攻撃方式
まず,意味的セグメンテーション手法を用いて対象物の位置を特定する。
次に、対象領域の画素を置き換えるために、周辺背景画素の置換を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 02:16:35 GMT)
AdvSmo: Black-box Adversarial Attack by Smoothing Linear Structure of
Texture [8.0] ブラックボックス攻撃は通常、2つの問題に直面している。
良性画像のテクスチャの線形構造を滑らかにすることで、逆例を生成するための独自のアプローチ、AdvSmoを作成します。
上記の設計概念に相応しいAdvSmoは、強い伝達可能性と固い回避性を持つ敵の例を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 11:33:15 GMT)
Optimistic Linear Support and Successor Features as a Basis for Optimal
Policy Transfer [8.0] 我々は、SFが凸被覆集合を形成するポリシーの集合を学習するために、最適化線形サポートアルゴリズムのSFベースの拡張を導入する。
この集合におけるポリシは、一般化されたポリシー改善を通じて組み合わせて、新しい線形表現可能なタスクに対して最適な振る舞いを構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 19:00:08 GMT)
Feature Re-calibration based MIL for Whole Slide Image Classification [7.9] 全スライド画像(WSI)分類は疾患の診断と治療の基本的な課題である。
本稿では,WSI バッグ (インスタンス) の分布を,最大インスタンス (クリティカル) 特性の統計値を用いて再校正することを提案する。
位置符号化モジュール(PEM)を用いて空間・形態情報をモデル化し,マルチヘッド自己アテンション(PSMA)をトランスフォーマーエンコーダでプーリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 07:00:39 GMT)
S2TNet: Spatio-Temporal Transformer Networks for Trajectory Prediction
in Autonomous Driving [7.9] 本稿では,S時間変換器による時空間相互作用をモデル化し,時空間変換器によるテンポレルシーケンスを扱うS2TNetを提案する。
この手法は、ApolloScape Trajectoryデータセットにおける最先端の手法を平均と最終変位誤差の重み付け和で7%以上上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 08:12:31 GMT)
Few-Max: Few-Shot Domain Adaptation for Unsupervised Contrastive
Representation Learning [7.7] 対照的な自己教師付き学習手法は、ラベルを必要とせず、画像などのデータポイントを非パラメトリック表現空間にマッピングすることを学ぶ。
本稿では,Few-Maxと呼ばれる自己指導型コントラスト学習のためのドメイン適応手法を提案する。
我々は、Few-MaxをImageNet、VisDA、fastMRIなど、様々なソースおよびターゲットデータセットで評価し、Few-Maxは他のアプローチよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 05:04:13 GMT)
Ultraprecise off-axis atom localization with hybrid fields [7.5] 本稿では,3レベルLambda型システムにおける2次元オフ軸原子の局在化を実現する手法を提案する。
この結果は、2次元システムで原子を局在させるより柔軟な方法を提供し、ナノメートルスケールの原子リソグラフィーと超精密顕微鏡に1段階近づいた可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 11:09:03 GMT)
Paint shop vehicle sequencing based on quantum computing considering
color changeover and painting quality [7.4] 本稿では,最先端の量子コンピューティングアルゴリズムを用いて,一般的なペイントショップシークエンシング問題を解くことを提案する。
我々は、過去のデータに基づいて事前訓練された機械学習モデルを用いて、絵の欠陥の確率を予測する。
本研究では,ペイントショップにおける古典的なシークエンシング問題を量子コンピューティングを用いて定式化し,解決する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 16:42:27 GMT)
Template-based Approach to Zero-shot Intent Recognition [7.3] 本稿では、意図認識のための一般化されたゼロショット設定について検討する。
ゼロショットテキスト分類のベストプラクティスに従い、文ペアモデリングアプローチを用いてタスクを扱います。
未確認の意図に対して,従来のf1尺度を最大16%上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 08:44:59 GMT)
Explanation-based Counterfactual Retraining(XCR): A Calibration Method
for Black-box Models [7.3] 過去の研究の長い行は、摂動に基づくポストホックXAIモデルにおけるOOD(Out-of-Distribution)問題に対する懸念を示している。
特徴を高速に抽出するeXplanation-based Counterfactual Retraining (XCR)を提案する。
XCRは、XAIモデルによって生成された説明を、OODと社会的な不整合問題に対処するためにブラックボックスモデルを再訓練するために、反実的な入力として適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:17:24 GMT)
Understanding the Properties of Generated Corpora [7.3] 生成したテキストコーパスの特性を調べるためのツールセットを提案する。
これらのツールを様々な生成コーパスに適用することで、生成モデルの性質に関する新たな洞察を得ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 17:13:52 GMT)
FedorAS: Federated Architecture Search under system heterogeneity [7.2] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、プライバシを保ちながら分散データを使用する能力により、最近かなりの注目を集めている。
また、その計算能力とコントリビューションデータの観点から、参加するデバイスの不均一性に関する追加の課題も生じている。
非IID分散データを保持する様々な機能を持つデバイスを扱う際に,将来性のあるアーキテクチャを発見し,訓練するためのシステムであるFedorASを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 17:36:26 GMT)
Spurious microwave crosstalk in floating superconducting circuits [7.1] クロストークは大規模量子計算の実装において大きな関心事である。
浮遊超伝導量子ビット間のマイクロ波クロストークは, 急激なクロストークチャネルが存在するため, 依然として存在することを示す。
本研究は、量子ビット回路の設計を通じて、浮遊超伝導量子ビット間のマイクロ波クロストークを抑制するためのガイダンスを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 12:45:36 GMT)
Bayesian model calibration for block copolymer self-assembly:
Likelihood-free inference and expected information gain computation via
measure transport [6.5] ブロック共重合体(BCP)の自己組織化現象を記述するモデルの校正について考察する。
測度輸送に基づく確率自由なアプローチを用いて、この挑戦的なベイズ推定問題に取り組む。
ダイブロック共重合体薄膜自己組織化のための大田-川崎モデルに基づく数値ケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 19:38:52 GMT)
Towards Systems Education for Artificial Intelligence: A Course Practice
in Intelligent Computing Architectures [6.4] このコースは、FPGAプラットフォーム上でAIアクセラレータを設計する学生に教えることを目的としている。
講座内容は講義ノート及び関連技術資料を含む。
いくつかの教育経験と効果が議論され、将来の可能性も議論されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 11:48:04 GMT)
Learning Representations for Control with Hierarchical Forward Models [6.4] フォワードモデルの階層構造を通して表現を学習する補助的タスクである階層型$k$-Step Latentを提案する。
我々は,HKSLを30のロボット制御タスク群で評価し,HKSLが複数のベースラインよりも高いエピソジックリターンに達するか,あるいは最大性能に収束することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 21:50:07 GMT)
Low depth algorithms for quantum amplitude estimation [6.1] 振幅推定のための2つの新しい低深さアルゴリズムの設計と解析
これらのアルゴリズムはモンテカルロ法の量子スピードアップを実現に近づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 05:59:27 GMT)
Device-independent Quantum Fingerprinting for Large Scale Localization [6.1] デバイスに依存しない量子指紋マッチングアルゴリズムQHFPを提案する。
特に,従来の手法よりも指数関数的に優れた複雑性を持つ量子アルゴリズムを提案する。
その結果,QHFPが空間と走行時間を指数的に改善し,正確な推定位置を得る能力が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 04:35:17 GMT)
Neural Moving Horizon Estimation for Robust Flight Control [6.0] 外乱の予測と反応は、四角形機の堅牢な飛行制御に不可欠である。
ニューラルネットワークによってモデル化されたMHEパラメータを自動的に調整できるニューロ移動地平線推定器(NeuroMHE)を提案する。
NeuroMHEは出力推定誤差を最大49.4%削減した最先端の推定器より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:37:56 GMT)
Information Geometry of Dropout Training [6.0] Dropoutは、ニューラルネットワークトレーニングにおける最も一般的な正規化テクニックの1つである。
本稿では,情報幾何学の観点から,ドロップアウトの特性を統一的に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:27:41 GMT)
Regression Trees on Grassmann Manifold for Adapting Reduced-Order Models [5.7] 縮小次数モデル(ROM)は高次元系の支配的な振る舞いを捉えるために広く用いられている。
ROMは、よく知られた固有直交分解(POD)を用いて、全階モデルをモーダル基底モードで区切られた部分空間に投影することで得ることができる。
本稿では,Grassmann Manifold上の回帰木を用いて,全階モデルが投影される低次元部分空間にまたがるパラメータとPOD基底のマッピングを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 18:57:36 GMT)
Motion Gait: Gait Recognition via Motion Excitation [5.6] 本研究では,時間的特徴をガイドする動作励起モジュール (MEM) を提案する。
MEMはフレームと間隔の違い情報を学習し、時間変動の表現を得る。
本研究では,人間の水平部分の空間的時間的表現に基づいて独立に学習するファイン・フィーチャー・エクストラクタ(EFF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 13:47:14 GMT)
Evaluation of Embedding Models for Automatic Extraction and
Classification of Acknowledged Entities in Scientific Documents [5.3] 本研究の目的は,認識エンティティの自動抽出と分類を行うタスクにおいて,異なる埋め込みモデルの性能を評価することである。
訓練は3つのデフォルトのFrair NERモデルと2つの異なる大きさのコーパスを使用して実施された。
我々のモデルは、資金提供機関、助成金番号、個人、大学、法人、雑務の6つのエンティティタイプを認識できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:32:28 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） (Wed, 22 Jun 2022 06:08:03 GMT)
Neural Networks as Paths through the Space of Representations [5.2] 有用な表現のレイヤ・バイ・レイヤ構造を理解するための簡単なアイデアを考案する。
我々は、距離表現類似性に関する最近の研究を活用して、この直感的な「距離」の概念を定式化する。
このフレームワークにより、ディープニューラルネットワークによって実装された階層的な計算は、高次元の表現空間におけるパスと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 11:59:10 GMT)
Federated Latent Class Regression for Hierarchical Data [5.1] フェデレートラーニング(FL)は、多くのエージェントがローカルに保存されたデータを開示することなく、グローバル機械学習モデルのトレーニングに参加することを可能にする。
本稿では,新しい確率モデルである階層潜在クラス回帰(HLCR)を提案し,フェデレートラーニング(FEDHLCR)への拡張を提案する。
我々の推論アルゴリズムはベイズ理論から派生したもので、強い収束保証と過剰適合性を提供する。実験結果から、FEDHLCRは非IIDデータセットにおいても高速収束を提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 00:33:04 GMT)
Facke: a Survey on Generative Models for Face Swapping [5.1] 顔交換作業における主観的ニューラル生成モデルの性能について検討する。
既存の精巧に訓練されたモデルは、肉眼で識別できない偽の顔(Facke)を生成し、高い客観的な測定値を得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 16:41:17 GMT)
SVoRT: Iterative Transformer for Slice-to-Volume Registration in Fetal
Brain MRI [5.0] 合成変換データに基づいて学習したトランスフォーマーを用いた新しいスライス・ツー・ボリューム登録法を提案する。
本モデルでは,スライス間の関係を自動的に検出し,他のスライス情報を用いてスライス間の変換を予測する。
また, 重度胎児運動下での3次元再構成の精度向上のためのモデルの有効性を示すために, 実世界のMRIデータを用いた実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 01:55:42 GMT)
Toward An Optimal Selection of Dialogue Strategies: A Target-Driven
Approach for Intelligent Outbound Robots [4.7] 業界には2種類のインテリジェントアウトバウンドロボットがある。
1つのタイプは、手動の経験に基づいてジャンプ条件と対応するノードの設定に依存する有限状態マシンに基づいている。
フローベースロボットとも呼ばれる。
各ラウンドで、ロボットは各ノードに対応する単語をユーザに返信する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:49:30 GMT)
A Feature Memory Rearrangement Network for Visual Inspection of Textured
Surface Defects Toward Edge Intelligent Manufacturing [4.3] 本稿では,様々なテクスチャ欠陥を同時に検出するための,教師なし機能メモリ再構成ネットワーク(FMR-Net)を提案する。
人工的な人工的な欠陥を用いて、モデルが異常を認識できるようにし、従来の知恵は欠陥のないサンプルにのみ依存する。
FMR-Netは最先端の検査精度を示し、エッジコンピューティング対応のスマート産業で大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 04:05:13 GMT)
Learning Optimal Treatment Strategies for Sepsis Using Offline
Reinforcement Learning in Continuous Space [4.0] 本稿では,臨床医がリアルタイム治療に最適な基準選択を推奨するのに役立つ,歴史的データに基づく新しい医療決定モデルを提案する。
本モデルでは, オフライン強化学習と深層強化学習を組み合わせることで, 医療における従来の強化学習が環境と相互作用できない問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 16:17:21 GMT)
$C^*$-algebra Net: A New Approach Generalizing Neural Network Parameters
to $C^*$-algebra [3.8] 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） (Wed, 22 Jun 2022 14:35:00 GMT)
Heterogeneous Graph Neural Networks for Software Effort Estimation [2.7] ストーリーポイントを自動的に推定する現在のアプローチは、事前学習された埋め込みモデルの適用と、テキスト回帰のためのディープラーニングに焦点を当てている。
アジャイルソフトウェアプロジェクトの問題のテキスト入力からストーリーポイントを推定するツールであるHeteroSPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 12:46:02 GMT)
The Influence of Local Search over Genetic Algorithms with Balanced
Representations [2.6] 地域検索を追加することで、実際に人口の多様性が増すことが示される。
これらの知見を、Boolean関数の問題に対するフィットネスランドスケープ分析に関する最近の結果とリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 10:59:26 GMT)
Identity Documents Authentication based on Forgery Detection of
Guilloche Pattern [2.6] ギロシェパターンの偽造検出に基づく識別文書の認証モデルを提案する。
認証性能を高めるために、最も適切なパラメータを分析し、識別するために実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 11:37:10 GMT)
Localisation And Imaging Methods for Moving Target Ghost Imaging Radar
Based On Correlation Intensity Weighting [2.5] ゴーストイメージングレーダは、検出感度が高く、超高解像度で、対干渉性能が向上した新しい画像レーダである。
レーダーシステムと目標の間の相対的な動きにより、ターゲット画像は劣化する。
本稿では、粗目標の1フレーム画像の相関強度を重み付け、視野における単一目標の絶対位置定位を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 08:39:00 GMT)
Defect Prediction Using Stylistic Metrics [2.4] 本稿では,プロジェクト内およびプロジェクト内欠陥予測におけるスタイリスティックな指標の影響を分析することを目的とする。
実験は5つの人気のあるオープンソースプロジェクトの14のリリースで実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 10:11:05 GMT)
Object Type Clustering using Markov Directly-Follow Multigraph in
Object-Centric Process Mining [2.3] 本稿では,Markov Directly-Follow Multigraphに基づくクラスタ類似のケース概念に対する新しいアプローチを提案する。
しきい値チューニングアルゴリズムは、異なるレベルの類似性に基づいて発見できる異なるクラスタの集合を特定するためにも定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 12:36:46 GMT)
Sharing pattern submodels for prediction with missing values [2.3] 欠落する値は、機械学習の多くのアプリケーションでは避けられない。
テスト時に欠落した値に対して頑健な予測を行うパターンサブモデルを共有することを提案する。
不足そのものが予測可能である場合でも、共有が確実に最適である場合を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:09:40 GMT)
Multi-Resolution, Multi-Horizon Distributed Solar PV Power Forecasting
with Forecast Combinations [2.1] 我々は,5つの最先端予測モデルと,複数の解像度と地平線における既存予測組み合わせの性能に関する知見を提供する。
本稿では,粒子群最適化(PSO)に基づく予測組み合わせ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 01:27:04 GMT)
Traffic Congestion Prediction Using Machine Learning Techniques [2.0] 本稿では,日,時間,天気データに基づいて渋滞を予測する交通渋滞予測モデルを提案する。
このモデルでは、道路の混雑が1週間前に予測され、平均RMSEは1.12である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 11:17:46 GMT)
Automated Compliance Blueprint Optimization with Artificial Intelligence [1.9] 銀行や医療において、クラウドコンピューティングの採用の大きな障害の1つは、規制基準の遵守である。
これは、企業が従わなければならない多くの規制および技術仕様(技術仕様)文書のため、複雑な問題である。
我々は,技術仕様と規制管理のマッピングを早期に検討し,このソリューションが完全に実用的であるためには克服すべき課題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:59:16 GMT)
Squeezing Limit of the Josephson Ring Modulator as a Non-Degenerate
Parametric Amplifier [1.9] ジョセフソン環変調器を記述する3つのボゾンモードのマスター方程式を解く。
本研究では,3波混合プロセスの3次相互作用が本質的にスキューズを制限し,利得を減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 06:26:58 GMT)
Vulnerability Prioritization: An Offensive Security Approach [1.7] 脆弱性を優先順位付けする新しい方法を提案する。
私たちのアプローチは、攻撃的なセキュリティ実践者が侵入テストを実行する方法にインスパイアされています。
当社のアプローチを,大規模なクライアントを対象とした実世界のケーススタディと,プロセスのエンドツーエンド自動化のための機械学習の精度で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:43:41 GMT)
Ant Hill Colonization optimization algorithm(AHCOA) for controlling the
side lobe of a uniform linear array [1.6] AHCOAは、アリが生き残るためのアリの丘を作り、維持する方法を真似た、新しい自然にインスパイアされたアルゴリズムです。
AHCOAは、構造が構築される方法として、アリの丘の体積解析の方程式を書く際に用いられる。
本稿では,AHCOAが線形アレイにおけるアンテナ最適化の強力な候補であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 16:44:37 GMT)
KiloNeuS: Implicit Neural Representations with Real-Time Global
Illumination [1.6] 我々は、インタラクティブなフレームレートでパストレーシングシーンで描画できる新しいニューラルオブジェクト表現であるKiloNeuSを紹介する。
KiloNeuSは、共有シーンにおけるニューラルネットワークと古典的プリミティブ間の現実的な光相互作用のシミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 07:33:26 GMT)
Recommendations for Systematic Research on Emergent Language [1.5] 我々は、創発的な言語研究の全体目標を特定し、それらを科学または工学のいずれかに分類する。
我々は,科学と工学の中核となる方法論的要素を提示し,その役割を現在の創発的言語研究で分析し,これらの要素をどう適用するかを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 18:10:44 GMT)
Modeling Emergent Lexicon Formation with a Self-Reinforcing Stochastic
Process [1.5] 創発言語実験において有限語彙をモデル化する自己強化プロセスFiLexを紹介する。
理論モデルとして、FiLexは創発言語システムの振る舞いを説明・予測する手段として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:47:24 GMT)
Coherent excitation of bound electron quantum state with quantum
electron wavepackets [1.5] 自由電子有界電子共鳴相互作用(FEBERI)に基づく有界電子の励起のための完全量子モデルを提案する。
この研究は、形状のQEWのビームを利用してTLSの量子状態を構築する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 01:56:14 GMT)
AlphaMLDigger: A Novel Machine Learning Solution to Explore Excess
Return on Investment [1.5] 本稿では,高度変動市場における過剰なリターンを効果的に見出す2相AlphaMLDiggerを提案する。
フェーズ1では、Sina Microblogのブログを市場感情に転送するディープシーケンシャルなNLPモデルが提案されている。
第2フェーズでは、予測される市場感情と、ソーシャルネットワーク指標の特徴と株式市場履歴の特徴が組み合わされ、株価の動きが予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 13:37:58 GMT)
Concentration inequalities and optimal number of layers for stochastic
deep neural networks [1.3] 深層ニューラルネットワーク(SDNN)の隠れ層出力における状態濃度とマーチンゲール不等式
また, SDNN の最適レイヤ数を最適停止手順により記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 17:42:24 GMT)
Attack Techniques and Threat Identification for Vulnerabilities [1.2] 優先順位付けと集中は、最高のリスク脆弱性に限られた時間を費やすことが重要になります。
この研究では、機械学習と自然言語処理技術、およびいくつかの公開データセットを使用します。
まず、脆弱性を一般的な弱点の標準セットにマッピングし、次に一般的な弱点を攻撃テクニックにマップします。
このアプローチは平均相反ランク(MRR)が0.95であり、最先端システムで報告されているものと同等の精度である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:27:49 GMT)
Dynamic Multi-objective Ensemble of Acquisition Functions in Batch
Bayesian Optimization [1.2] 獲得関数は最適化プロセスにおいて重要な役割を果たす。
3つの取得関数は、その現在のパフォーマンスと過去のパフォーマンスに基づいて、セットから動的に選択される。
進化的多目的アルゴリズムを用いて、そのようなMOPを最適化し、非支配的な解の集合を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:09:18 GMT)
A Simple Baseline for Domain Adaptation in End to End ASR Systems Using
Synthetic Data [1.1] エンドツーエンド音声認識モデルにおけるドメイン適応のための簡単なベースライン手法を提案する。
テキストのみのコーパスを単一話者テキスト音声(TTS)エンジンを用いて音声データに変換する。
単一話者合成TTSデータと最終密度層を結合した微調整が単語誤り率の合理的な改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 12:07:38 GMT)
KeyCLD: Learning Constrained Lagrangian Dynamics in Keypoint Coordinates
from Images [1.1] KeyCLDは、イメージからラグランジアンダイナミクスを学ぶためのフレームワークである。
我々は、dm_control振り子、カートポール、アクロボット環境の画像からラグランジアン力学の学習を初めて実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 12:51:36 GMT)
Towards Unsupervised Content Disentanglement in Sentence Representations
via Syntactic Roles [1.0] 我々は注意駆動変分オートエンコーダ(ADVAE)を開発した。
本研究では,異なる構文的役割が明確に同定された潜在変数に対応する文の表現を得ることが可能であることを示す。
本研究は,教師なしコンテンツ生成に向けた第一歩となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:50:01 GMT)
Equivalence in delegated quantum computing [0.8] デリゲート量子コンピューティング(DQC)は、限られたクライアントが、量子サーバ上でリモートで能力の外部にある操作を実行できるようにする。
DQCでは、クライアント側で完全に異なる操作を要求する2つのアプローチが従う。
本研究では、プロトコルの等価性に関する新しい厳密な定義を提供し、これらの異なるDQC設定がこの意味では同値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 16:10:25 GMT)
Program Targeting with Machine Learning and Mobile Phone Data: Evidence
from an Anti-Poverty Intervention in Afghanistan [0.7] 機械学習は,超低所得世帯を,消費と富のサーベイベースとほぼ同等の精度で識別できることを示す。
調査に基づく尺度と携帯電話データを組み合わせることで、単一のデータソースに基づくものよりも正確な分類が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 22:03:24 GMT)
Preparation and verification of tensor network states [0.6] 半定値計画法を用いて,親ハミルトニアンの断面積に対する不均一な下界を効率的に計算できることを示す。
期待値が容易に決定でき、かつ完全な集合を形成する観測可能な集合を導出する。
量子状態と局所的な測定値にアクセスできれば、効率的に計算できる観測値のサブセットを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 08:31:04 GMT)
A Comprehensive Survey on the Cyber-Security of Smart Grids:
Cyber-Attacks, Detection, Countermeasure Techniques, and Future Directions [0.6] オープンシステムインターコネクション(OSI)モデルに基づく攻撃の分類を行う。
我々は、スマートグリッドネットワークの様々な層を標的とするサイバー攻撃について、より詳しく論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:55:06 GMT)
Learning Distribution Grid Topologies: A Tutorial [0.3] このチュートリアルは、トポロジの同定と検出スキームに関する最近の研究の間の有用なリンクを要約し、対比し、確立する。
主な焦点は、分散グリッドにおける測定装置の可用性の制限を克服する手法を強調することである。
このチュートリアルは、研究者やエンジニアに、トラクタブルな分散グリッド学習における最先端の知識を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 04:32:13 GMT)
A High Resolution Multi-exposure Stereoscopic Image & Video Database of
Natural Scenes [0.3] インド工科大学マドラス校内で収集した多目的マルチ露光データセットについて紹介する。
データセットはZEDカメラを使用してキャプチャされ、屋外と屋内の複雑なシーンを提供する。
提案されたデータセットは、研究コミュニティで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 13:54:02 GMT)
Artificial optoelectronic spiking neuron based on a resonant tunnelling
diode coupled to a vertical cavity surface emitting laser [0.2] 精密な光電子デバイスは、人工スパイクニューロンを実装するための鍵となる構成要素の1つである。
本研究は、共振トンネルダイオード(RTD)を用いたオプトエレクトロ光(O/E/O)人工ニューロンの導入と実験的研究である。
我々は、このニューロンが特徴的な神経様屈折周期を持つ100nsの光スパイク応答を発生させる、よく定義された興奮性閾値を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:43:03 GMT)
Recognising Affordances in Predicted Futures to Plan with Consideration
of Non-canonical Affordance Effects [0.0] 本稿では,アベイランス認識とニューラルフォワードモデルを組み合わせたアクションシーケンス計画手法を提案する。
本システムは,正準および非正準の空き時間の影響を考慮した一連のテストタスクに基づいてシミュレーションで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:01:01 GMT)
Real-Time Online Skeleton Extraction and Gesture Recognition on Pepper [0.0] 現在、Pepperロボットで骨格を結合的に抽出し、ジェスチャーを認識するための初めてのリアルタイムシステムである。
Pepperは、深度CNNを実行するための組み込みGPUと、シーン全体のインタラクションをキャプチャする魚眼カメラで拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 20:55:46 GMT)
R\'enyi Entropy, Signed Probabilities, and the Qubit [0.0] このプログラムは量子力学の公理化に寄与し、量子ビットの状態を特徴づける。
我々は、量子状態を表すときに生じる符号付き位相空間確率分布に対して適切に定義されたR'enyiエントロピーを用いることで、これを実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 18:01:09 GMT)
Quantum network medicine: rethinking medicine with network science and
quantum algorithms [0.0] 量子コンピューティングは、ネットワーク医療の可能性を最大限に活用するための重要な要素となるかもしれない。
本稿では,新しい研究分野である量子ネットワーク医学において,ネットワーク医学と量子アルゴリズムを組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:05:24 GMT)
Quantum advantage using high-dimensional twisted photons as quantum
finite automata [0.0] 単一光子上に符号化されたマルチキュービットQFAの実験的実装を示す。
2から8個のOAM量子状態を用いて最大4つの並列量子ビットを実装し、高次元QFAが素数 5 と 11 を検出可能であることを示す。
我々の研究は、単一光子のOAM自由度で符号化された多ビット状態の符号化、操作、解読の容易さの恩恵を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 19:17:44 GMT)
Quantifying NV-center Spectral Diffusion by Symmetry [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔中心欠陥のスペクトル的に狭くスピン依存的な光遷移は、量子ネットワークへの応用に利用することができる。
このようなネットワークスキームの鍵は、区別できない光子の生成である。
2つの課題は、局所ひずみ変動による光遷移の欠陥-欠陥変動と、近傍の電荷トラップの光励起による繰り返し測定における光周波数のスペクトル拡散である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 20:19:56 GMT)
Projection-free Constrained Stochastic Nonconvex Optimization with
State-dependent Markov Data [0.0] マルコフ型データを用いた制約付き非マルコフ型ケースチェーン問題に対するプロジェクションフリー勾配型アルゴリズムを提案する。
また,ニューラルネットワークを用いた戦略的分類の問題に対して,アルゴリズムの性能を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 19:43:15 GMT)
Probability in many-worlds theories [0.0] 我々は、決定論的多世界理論の単純なクラスの中で、世界上の自然確率分布を定義する方法を考察する。
このことは、そのような状態における世界の典型的な性質を理解するのに役立ち、多くの世界の枠組みにおける量子理論の実証的な成功を説明するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 10:27:58 GMT)
Perturbation theory under the truncated Wigner approximation reveals how
system-environment entanglement formation drives quantum decoherence [0.0] 量子デコヒーレンス(quantum decoherence)は、環境との相互作用の結果、離散量子系内の単純な位相関係が消失することである。
そこで, 時間依存摂動理論とトランクテッドウィグナー近似を併用する理論的枠組みを導入する。
低周波環境モードの選択的抑制は、量子デコヒーレンスを緩和するのに特に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 18:17:28 GMT)
Optimally Weighted Ensembles of Regression Models: Exact Weight
Optimization and Applications [0.0] 異なる回帰モデルを組み合わせることで、単一の(ベストな)回帰モデルを選択するよりも良い結果が得られることを示す。
不均一回帰モデルから最適重み付き線形結合を求める効率的な手法を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:11:14 GMT)
Optical Spin Initialisation and Readout with a Cavity-Coupled Quantum
Dot in an In-Plane Magnetic Field [0.0] 単一偏光モードのキャビティは、高忠実度光スピン初期化と読み出しの両方を、単一の平面内磁場(Voigt 幾何学)で同時にサポートできることを示す。
本分析は,高忠実度初期化と読み出し,両キャビティ構成におけるコヒーレント制御のための最適パラメータ構造を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 12:14:24 GMT)
Number-conserving solution for dynamical quantum backreaction in a
Bose-Einstein condensate [0.0] 超低温ガス実験室で実験的に実現可能なボース・アインシュタイン凝縮体の正確な動的進化について検討した。
量子起源の気体粒子に作用する力密度は、古典的ユーレリア力密度からの偏差として一意に同定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 18:38:44 GMT)
Nonparametric Multi-shape Modeling with Uncertainty Quantification [0.0] マルチ出力多次元ガウスプロセスモデリングフレームワークの提案と検討を行う。
提案手法の進歩を概説し、意味のある不確実な定量化の有用性を実証する。
このモデルに基づくアプローチは、閉曲線(とその形状)とカーネル構造との推論の問題に対処するだけでなく、一般の関数対象に対する多値依存の非パラメトリックなモデリングへの扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 02:45:06 GMT)
Non-Hermitian skin effect and self-acceleration [0.0] 非エルミート系は非自明なバンド位相を示し、境界条件に対するエネルギースペクトルの強い感度を示す。
非エルミタンスキン効果(NHSE)と呼ばれる、開境界条件下では、バルク状態のマクロな数が格子縁に向かって圧迫される。
ここでは、実空間におけるNHSEの異なる動的シグネチャ、すなわち波動関数の自己加速において、システムのエマ・アーリー・タイム・ダイナミクスに現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 04:29:08 GMT)
Near-optimal control of dynamical systems with neural ordinary
differential equations [0.0] ディープラーニングとニューラルネットワークに基づく最適化の最近の進歩は、高次元力学系を含む制御問題を解くのに役立つ方法の開発に寄与している。
まず、時間を通して切り詰められた非切り抜きのバックプロパゲーションが、実行時のパフォーマンスとニューラルネットワークが最適な制御関数を学習する能力にどのように影響するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:11:11 GMT)
Multi-task twin support vector machine with Universum data [0.0] 本研究では,Universumデータを用いたマルチタスク学習の課題について考察する。
UMTSVM(Universum Data)を用いたマルチタスクツインサポートベクタマシンを提案し,そのソリューションに2つのアプローチを提供する。
いくつかの一般的なマルチタスクデータセットと医療データセットに関する数値実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 11:05:58 GMT)
Multi-Modality Image Super-Resolution using Generative Adversarial
Networks [0.0] 画像超解像と多モード画像-画像変換の連立問題に対する解法を提案する。
この問題は、他のモードで同じ画像を低解像度で観察した場合に、高解像度の画像をモダリティで復元するものとして説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:27:35 GMT)
Multi-Modality Image Inpainting using Generative Adversarial Networks [0.0] 本稿では,画像インパインティングタスクとマルチモーダルな画像から画像への変換を併用する問題に対処するモデルを提案する。
モデルは、定性的かつ定量的な結果とともに、夜間のイメージ翻訳と塗装の組み合わせで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:24:17 GMT)
Multi-Agent Car Parking using Reinforcement Learning [0.0] 本研究は、マルチエージェント駐車場問題に強化学習を適用した。
我々は、独立学習者とマルコフ決定プロセスの形で、フレキシブルな駐車場環境を設計し、実装する。
我々は、98.1%以上の成功率で7台の車に駐車するモデルを取得し、既存のシングルエージェントモデルを大きく上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 16:50:04 GMT)
Modular architectures to deterministically generate graph states [0.0] グラフ状態は安定状態の族であり、フォトニック量子コンピューティングや量子通信における様々な用途に合わせることができる。
導波路と光ファイバー遅延線に結合した量子ドットエミッタに基づくモジュラー設計を行い,N次元クラスタ状態を確定的に生成する。
ラウセンドルフ-ハリントン-ゴヤル格子上の3次元グラフ状態の場合,誤差閾値0.53%のフォールトトレラント量子メモリを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 18:17:38 GMT)
Mitigating Presentation Attack using DCGAN and Deep CNN [0.0] 本研究の目的は,プレゼンテーションアタックを防止できる領域を特定することである。
我々の研究は、実際の画像集合から光リアルな合成画像を生成することに焦点を当てている。
3種類の生体画像データセットにディープニューラルネット技術を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 19:40:08 GMT)
Microscopic 3D printed optical tweezers for atomic quantum technology [0.0] 標準光ファイバの先端に3Dプリントされたマイクロメータスケールレンズをベースとした光ツイーザにおける超低温原子の新しいトラップ方式を提案する。
探索実験において, 構造体の真空整合性と強靭性を確立し, その近傍に超低温原子の磁気光学トラップを形成することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 13:50:47 GMT)
Least Squares Estimation Using Sketched Data with Heteroskedastic Errors [0.0] ランダムなプロジェクションによってスケッチされたデータを用いた推定は、エラーがホモスケダスティックであるかのように振る舞うことを示す。
楽器関連性の第一段階Fテストを含む推論は、スケッチスキームが適切に選択された場合の完全なサンプルケースよりも簡単である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 10:14:25 GMT)
Informationally complete measures of quantum entanglement [0.0] 系の縮密度行列の完全な固有値によって与えられる絡み合い尺度の族を導入する。
このようなICEMは、既存のよく知られた絡み合い対策よりも、きめ細やかさを特徴付けることができ、より優れた絡み合いを識別できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 19:27:07 GMT)
Information Bleaching, No-Hiding Theorem and Indefinite Causal Order [0.0] 隠れ写像が不確定因果順序の存在下で入力状態に作用すると、相関に量子情報を隠すことが可能であることを示す。
また、2つの隠れた写像の重ね合わせを用いて量子情報をマスクする方法についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 12:59:53 GMT)
Independent evaluation of state-of-the-art deep networks for mammography [0.0] 公開されている4つのマンモグラフィーデータセットを用いた5つの最先端モデルの性能評価を行った。
トレーニングされたモデルは、マンモグラフィー試験の標準的な4つのビューに基づいている場合を除いて、サンプル外のデータではうまく動作しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 15:56:17 GMT)
Imitation Learning for Generalizable Self-driving Policy with
Sim-to-real Transfer [0.0] 本研究は,この課題を達成できる3つの模倣学習と2つのシミュレート・トゥ・リアルな手法を提案する。
これらのテクニックについて、それらのメリットとデメリットを強調するために、詳細な比較が提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 01:36:14 GMT)
How to Combine Variational Bayesian Networks in Federated Learning [0.0] フェデレートラーニングにより、複数のデータセンターが機密データを公開することなく、協力的に中央モデルをトレーニングできる。
決定論的モデルは高い予測精度を達成することができ、キャリブレーションの欠如と不確実性を定量化する能力は、安全クリティカルなアプリケーションには問題となる。
変分ベイズニューラルネットワークに対する様々なアグリゲーションスキームの効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 07:53:12 GMT)
Guided Diffusion Model for Adversarial Purification from Random Noise [0.0] 本稿では,敵攻撃に対する強力な防御策として,新しい拡散浄化法を提案する。
我々のモデルは、CIFAR-10データセット上でPGD-L_inf攻撃(eps = 8/255)の下で、89.62%の堅牢な精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 06:55:03 GMT)
Generalized Thouless Pumps in 1+1-dimensional Interacting Fermionic
Systems [0.0] チューレスポンプ(Thouless pump)は、フェルミオン系の端から別の端まで$mathrmU(1)$の電荷がポンプされる現象である。
本稿では, 自明な相と非自明な相の両方において, フェルミオンパリティの一般化されたThoulessポンプについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:08:01 GMT)
Exploring ab initio machine synthesis of quantum circuits [0.0] ゲートレベルの量子回路は、しばしば高レベルアルゴリズムから手動で導かれる。
本稿では,機械内における回路の初期生成手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 17:48:29 GMT)
Estimating Effectiveness of Identifying Human Trafficking via Data
Envelopment Analysis [0.0] ラヴ・ジャスティス・インターナショナル (Love Justice International, LJI) はネパールとインドの境界付近で長年にわたり交通監視を行っているNGOである。
我々は,データ包絡分析(DEA)を用いて,LJIの意思決定者がこれらの局の性能を評価するのを支援するシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:32:56 GMT)
Enhancing Networking Cipher Algorithms with Natural Language [0.0] 自然言語処理は、ネットワーク暗号化モデルにおける最も弱いリンクと考えられている。
本稿では、脆弱なストリームの暗号化を支援する手段として、言語を対称暗号化に統合する方法を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 09:05:52 GMT)
Efficient fine-grained road segmentation using superpixel-based CNN and
CRF models [0.0] 本稿では,道路分割作業におけるCNNの利点を合理的な計算力で活用するための新しい手法を提案する。
提案システムは,KITTIロードベンチマークにおいて,上位性能のアルゴリズムに匹敵する性能を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 12:38:30 GMT)
Efficient Interdependent Systems Recovery Modeling with DeepONets [0.0] 本稿では,Deep Operator Networks (DeepONets) を用いて相互依存システムのリカバリモデリングを高速化する手法を提案する。
DeepONetsはデータから数学的演算子を識別するMLアーキテクチャである。
DeepONetsは、トレーニングデータが少なくて、相互依存したシステムリカバリを効率的にモデル化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 04:03:47 GMT)
Do(es the influence of) empty waves survive in configuration space? [0.0] 検出器がクリックすると,粒子に付随する3ND空波が他の粒子に影響を与えないことが示唆された。
デ・ブロイ=ボームの解釈は、我々は原理的には宇宙のすべての粒子によって生成された空の波に囲まれており、決して崩壊しない空の波に囲まれていることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 08:55:45 GMT)
Consistency of Neural Networks with Regularization [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークの規則化による一般的な枠組みを提案し,その一貫性を実証する。
双曲関数(Tanh)と整形線形単位(ReLU)の2種類の活性化関数が検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 23:33:39 GMT)
Connecting a French Dictionary from the Beginning of the 20th Century to
Wikidata [0.0] textitPetit Larousse illustr'eは1905年に出版されたフランスの辞書である。
我々は、歴史と地理の全ての辞書エントリを現在のデータソースに接続する、新しい語彙資源について記述する。
wikidataのリンクを使えば、歴史的に分類された表現の識別、比較、検証をより容易に自動化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 12:45:21 GMT)
Comparing Formulaic Language in Human and Machine Translation: Insight
from a Parliamentary Corpus [0.0] このテキストは、DeepL、Google Translate、Microsoft Translatorの3つのよく知られたニューラルネットワーク翻訳システムによって、フランス語から英語に翻訳された。
その結果, ニュースコーパスの観測結果が確認できたが, 違いは少ない。
彼らは、通常、議会のコーパスのようなよりリテラルな翻訳をもたらすテキストのジャンルを使うことが、人間と機械の翻訳を比較する際に好ましいことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 08:59:10 GMT)
Classical simulations of communication channels [0.0] 古典的でない通信チャネルが、与えられた数の状態と与えられた量のノイズを持つ古典的なチャネルによってシミュレートできるかどうかを検討する。
任意のノイズ量子チャネルは、同じ量のノイズを持つ対応する古典的チャネルによってシミュレートできることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 13:02:34 GMT)
Cavity-field distribution in multiphoton Jaynes-Cummings resonances [0.0] 位相空間におけるアジムタル対称性を破る定常的および過渡的双モード性の存在を解析的に示す。
両モード性の発達は、フォワード散乱光子の強度相関関数の進化と平行に表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 16:42:19 GMT)
Bulk-boundary correspondence in point-gap topological phases [0.0] 非エルミート系の顕著な特徴は、2つの異なるタイプの位相が存在することである。
1つはエルミート位相を一般化し、もう1つは非エルミート系に固有のものである。
本稿では,非エルミート系における点ギャップ位相におけるバルク境界対応性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 12:15:41 GMT)
Brain tumor detection using artificial convolutional neural networks [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、4種類の腫瘍を持つヒト脳のNMR画像の分類に用いられた。
トレーニングフェーズでは100%の精度が得られたが, 評価フェーズでは96%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 18:45:37 GMT)
Born's rule and permutation invariance [0.0] 確率密度は、その多粒子形において空間的遠隔領域で作用する微分を含むという特徴を持つ双曲運動方程式を満たすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 17:58:02 GMT)
Bond current in a mesoscopic ring -- signature of decoherence due to
classical and quantum noise [0.0] 3サイトメソスコピック環は、環がアハロノフ・ボームフラックスでスレッディングされているときの結合電流の正確な計算に理想的な設定を与える。
コヒーレンス-インコヒーレンス遷移は、古典的(ガウスおよび電信)と量子ノイズの両方について詳細に解析される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 14:35:16 GMT)
Automated GI tract segmentation using deep learning [0.0] MR-Linacsでは腫瘍の位置を可視化し、腫瘍細胞の存在に応じて正確な投与を可能にする。
本稿では、このプロセスの高速化と、より多くの患者が効果的に治療を受けられるように、ディープラーニングを用いた自動セグメンテーションプロセスについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 13:12:54 GMT)
Adaptive Attitude Estimation Using a Hybrid Model-Learning Approach [0.0] スマートフォンの慣性センサーを使って姿勢を判断することは大きな課題となる。
データ駆動技術は、その課題に対処するために使われます。
姿勢推定のためのハイブリッドディープラーニングとモデルベースソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 08:15:11 GMT)
AI-based software for lung nodule detection in chest X-rays -- Time for
a second reader approach? [0.0] 日本放射線技術学会データベースを解析した。
AIモード -- 自動化とアシスト -- は、平均的な感度向上を生み出した。
どちらのAIモードも、放射線技師が見逃した肺結節をかなりの数の症例でフラグ付けした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 08:35:04 GMT)
AI Challenges for Society and Ethics [0.0] 人工知能はすでに、医療、金融、警察など、社会の重要な分野に応用され、影響を及ぼしている。
AIガバナンスの役割は、最終的に、AIにおけるイノベーションのメリットを実現しつつ、この危害のリスクを軽減するための実践的なステップを取ることです。
また、社会におけるAIの有益な利用がどのようなものかという規範的な質問を通じて考えることも必要だ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 13:33:11 GMT)
A Survey of the Potential Long-term Impacts of AI [0.0] 人工知能の進歩が社会に大きな長期的影響をもたらすと認識されている。
AIの長期的な影響を5つ特定し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jun 2022 13:42:28 GMT)