DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning [142.1] 深層強化学習はロボット学習の一般的なアプローチであるが、学習するには大量の試行錯誤が必要となる。
ロボット学習の多くの進歩はシミュレータに依存している。
本稿では,Dreamerを4つのロボットに適用し,シミュレータを使わずに,オンラインおよび実世界で直接学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:44:48 GMT)
Supervised Training of Conditional Monge Maps [107.8] 本研究では,コンテキスト変数に条件付き最適輸送マップを推定するCondOTを提案する。
私たちのゴールは、ラベル付きペアのデータセット$(c_i, (mu_i, nu_i))$から%抽出することです。
本研究では,CondOTの遺伝的・治療的摂動の任意の組み合わせが単一細胞に与える影響を推測する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 19:34:44 GMT)
Training Your Sparse Neural Network Better with Any Mask [106.1] 高品質で独立したトレーニング可能なスパースマスクを作成するために、大規模なニューラルネットワークをプルーニングすることが望ましい。
本稿では、デフォルトの高密度ネットワークトレーニングプロトコルから逸脱するためにスパーストレーニングテクニックをカスタマイズできる別の機会を示す。
我々の新しいスパーストレーニングレシピは、スクラッチから様々なスパースマスクでトレーニングを改善するために一般的に適用されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 01:41:17 GMT)
Joint Generator-Ranker Learning for Natural Language Generation [99.2] テキスト生成タスクのためのJGRトレーニングアルゴリズムを提案する。
JGRでは、ジェネレータモデルは、トレーニングコーパスの確率とランサーモデルが与える期待報酬の2つの目標を最大化することによって訓練される。
実証実験において,提案したJGRモデルは,5つの公開ベンチマークで新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:58:30 GMT)
Meta-Wrapper: Differentiable Wrapping Operator for User Interest
Selection in CTR Prediction [98.0] クリックスルー率(CTR)予測は、ユーザーが商品をクリックする確率を予測することを目的としており、リコメンデーションシステムにおいてますます重要になっている。
近年,ユーザの行動からユーザの興味を自動的に抽出する深層学習モデルが大きな成功を収めている。
そこで我々は,メタラッパー(Meta-Wrapper)と呼ばれるラッパー手法の枠組みに基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:28:15 GMT)
Expressive power of binary and ternary neural networks [91.4] 3次重みを持つ深いスパースReLUネットワークと2次重みを持つ深いReLUネットワークは、[0,1]d$上の$beta$-H"古い関数を近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 04:45:45 GMT)
Masked World Models for Visual Control [90.1] 視覚表現学習と動的学習を分離する視覚モデルに基づくRLフレームワークを提案する。
提案手法は,様々な視覚ロボット作業における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 18:42:27 GMT)
Topology-aware Generalization of Decentralized SGD [89.3] 本稿では,分散型Valpha-10安定降下(D-SGD)の一般化可能性について検討する。
D-SGDの一般化性は、初期訓練段階における接続性と正の相関があることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:40:49 GMT)
Pedestrian 3D Bounding Box Prediction [83.7] 我々は、自動運転車の複雑な動きの詳細をモデル化せずに、人間の合理的な推定値である3Dバウンディングボックスに焦点を当てる。
本稿では, 歩行者の3次元境界ボックス予測のための, 単純かつ効果的なモデルを提案する。
この方法は、繰り返しニューラルネットワークに基づくエンコーダ・デコーダアーキテクチャに従う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:59:45 GMT)
NumS: Scalable Array Programming for the Cloud [82.8] タスクベース分散システム上でNumPyのような表現を最適化する配列プログラミングライブラリであるNumSを提案する。
これはLoad Simulated Hierarchical Scheduling (LSHS)と呼ばれる新しいスケジューラによって実現される。
LSHSは、ネットワーク負荷を2倍減らし、メモリを4倍減らし、ロジスティック回帰問題において実行時間を10倍減らし、Rayの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 20:13:40 GMT)
SImProv: Scalable Image Provenance Framework for Robust Content
Attribution [80.3] 我々は、クエリ画像を元の信頼できるデータベースにマッチングするフレームワークであるSImProvを提示する。
SimProvは3つのステージで構成されている。トップkの最も類似した画像を検索するためのスケーラブルな検索ステージと、候補の中からオリジナルを識別するための再ランク付けとほぼ重複した検出ステージである。
1億画像のデータセット上での効率的な検索と操作の検出を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 18:42:36 GMT)
Debiasing Learning for Membership Inference Attacks Against Recommender
Systems [79.5] 学習されたレコメンデータシステムは、トレーニングデータに関する情報を不注意に漏洩させ、プライバシー侵害につながる可能性がある。
我々は,推薦者システムによるプライバシー上の脅威を,会員推定のレンズを通して調査する。
本稿では,4つの主要コンポーネントを持つリコメンダシステム(DL-MIA)フレームワークに対する,メンバシップ推論攻撃に対するバイアス学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:46:57 GMT)
Cooperative Retriever and Ranker in Deep Recommenders [75.4] ディープレコメンダシステムは、検索とランキング操作を併用してレコメンデーション結果を生成する。
検索者とランク付け者が相互に強化される新しいDSSトレーニングフレームワークCoRRを提案する。
CoRRは、レトリバーとランサーの協調による全体的なレコメンデーション品質を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:41:50 GMT)
Learning energy-efficient driving behaviors by imitating experts [75.1] 本稿では,コミュニケーション・センシングにおける制御戦略と現実的限界のギャップを埋める上で,模倣学習が果たす役割について考察する。
擬似学習は、車両の5%に採用されれば、局地的な観測のみを用いて、交通条件の異なるネットワークのエネルギー効率を15%向上させる政策を導出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:08:31 GMT)
BertNet: Harvesting Knowledge Graphs from Pretrained Language Models [72.9] シンボリック・ナレッジグラフ(KG)は、高価なクラウドソーシングやドメイン固有の複雑な情報抽出パイプラインによって構築されている。
ニューラルLMの柔軟性と拡張性によって強化された自動KG構築のための新しいフレームワークを提案する。
我々は、多様な LM から、よりリッチなコモンセンス関係を含む新しい KG の族を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 19:46:29 GMT)
Exact solution of a family of staggered Heisenberg chains with
conclusive pretty good quantum state transfer [68.8] 一励起部分空間の正確な解について検討する。
我々は、長さが2の力を持たない鎖によって、かなり良い伝送が達成されるという数値的な証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 18:31:09 GMT)
Benchopt: Reproducible, efficient and collaborative optimization
benchmarks [67.3] Benchoptは、機械学習で最適化ベンチマークを自動化、再生、公開するためのフレームワークである。
Benchoptは実験を実行、共有、拡張するための既製のツールを提供することで、コミュニティのベンチマークを簡単にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 09:02:57 GMT)
Proton: Probing Schema Linking Information from Pre-trained Language
Models for Text-to-SQL Parsing [66.6] 本稿では,ポアンカー距離測定に基づく探索手法を用いて,関係構造を抽出する枠組みを提案する。
スキーマリンクの一般的なルールベース手法と比較して,探索関係は意味的対応をしっかりと捉えることができることがわかった。
我々のフレームワークは3つのベンチマークで最先端のパフォーマンスを新たに設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 14:05:25 GMT)
Direct solution of multiple excitations in a matrix product state with
block Lanczos [63.0] 我々は,多目的密度行列再正規化群法を導入し,多くの励起を持つ束行列積状態に作用する。
多数の励起は、鎖全体で非常に信頼性の高い局所観測可能な小さな結合次元で得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 00:46:03 GMT)
Exploring linguistic feature and model combination for speech
recognition based automatic AD detection [61.9] 音声ベースの自動ADスクリーニングシステムは、他の臨床スクリーニング技術に代わる非侵襲的でスケーラブルな代替手段を提供する。
専門的なデータの収集は、そのようなシステムを開発する際に、モデル選択と特徴学習の両方に不確実性をもたらす。
本稿では,BERT と Roberta の事前学習したテキストエンコーダのドメイン微調整の堅牢性向上のための特徴とモデルの組み合わせ手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 05:09:01 GMT)
MurTree: Optimal Classification Trees via Dynamic Programming and Search [61.8] 動的プログラミングと探索に基づいて最適な分類木を学習するための新しいアルゴリズムを提案する。
当社のアプローチでは,最先端技術が必要とする時間のごく一部しか使用せず,数万のインスタンスでデータセットを処理することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 21:14:36 GMT)
Graph Condensation via Receptive Field Distribution Matching [61.7] 本稿では,元のグラフを表す小さなグラフの作成に焦点をあてる。
我々は、元のグラフを受容体の分布とみなし、受容体が同様の分布を持つ小さなグラフを合成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 02:10:05 GMT)
Multi-Prior Learning via Neural Architecture Search for Blind Face
Restoration [60.2] Blind Face Restoration (BFR)は、高品質な顔画像から高品質な顔画像を復元することを目的としている。
1)手動チューニングを伴わない強力なネットワークアーキテクチャの導出方法,2) 複数の顔前者からの補完情報を1つのネットワークで取得して復元性能を向上させる方法,の2つの大きな課題がある。
特定検索空間内において,適切な特徴抽出アーキテクチャを適応的に探索する顔復元検索ネットワーク(FRSNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:29:53 GMT)
Information Entropy Initialized Concrete Autoencoder for Optimal Sensor
Placement and Reconstruction of Geophysical Fields [58.7] そこで本稿では,スパーク計測による地場再構成のためのセンサ配置の最適化について提案する。
本研究では, (a) 温度と (b) バレンツ海周辺の塩分濃度場とスバルバルド諸島群を例に示す。
得られた最適センサ位置は, 物理的解釈が明確であり, 海流の境界に対応することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:43:38 GMT)
CC-Riddle: A Question Answering Dataset of Chinese Character Riddles [55.9] 一般的な簡体字のほとんどを網羅した漢字解離データセットを提案する。
生成段階では,中国語の音声アルファベットを提供し,生成モデルの解文字の分解と説明を行う。
最終データセットであるCC-Riddleは、人間が書いたリドルとフィルターで生成されたリドルの両方で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 06:23:13 GMT)
Deep Variational Network Toward Blind Image Restoration [55.0] ブラインド画像復元はコンピュータビジョンでは一般的だが難しい問題である。
両利点を両立させることを目的として,新しいブラインド画像復元手法を提案する。
画像デノイングと超解像という2つの典型的なブラインド赤外線タスクの実験により,提案手法が現状よりも優れた性能を達成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:50:14 GMT)
Fundamental Limits of Communication Efficiency for Model Aggregation in
Distributed Learning: A Rate-Distortion Approach [54.3] 本研究では,分散学習におけるモデルアグリゲーションの通信コストの限界について,速度歪みの観点から検討する。
SignSGDでは,ワーカノード間の相関を利用した通信利得が重要であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:10:40 GMT)
Quantum-Inspired Algorithms from Randomized Numerical Linear Algebra [53.5] 我々は、リコメンダシステムと最小二乗回帰のためのクエリをサポートする古典的な(量子でない)動的データ構造を作成する。
これらの問題に対する以前の量子インスパイアされたアルゴリズムは、レバレッジやリッジレベレッジスコアを偽装してサンプリングしていると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 18:10:38 GMT)
Increasing Confidence in Adversarial Robustness Evaluations [53.2] 本稿では,弱い攻撃を識別し,防御評価を弱めるテストを提案する。
本テストでは,各サンプルに対する逆例の存在を保証するため,ニューラルネットワークをわずかに修正した。
これまでに公表された13の防衛のうち、11の防衛について、元の防衛評価は我々のテストに失敗し、これらの防衛を破る強力な攻撃はそれを通過する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:28:13 GMT)
Learning the Evolutionary and Multi-scale Graph Structure for
Multivariate Time Series Forecasting [50.9] 時系列の進化的・マルチスケール相互作用をモデル化する方法を示す。
特に、まず、拡張畳み込みと協調して、スケール固有の相関を捉える階層グラフ構造を提供する。
最終的な予測を得るために上記のコンポーネントを統合するために、統合ニューラルネットワークが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 08:11:12 GMT)
RAW-GNN: RAndom Walk Aggregation based Graph Neural Network [48.1] 本稿では,新しいアグリゲーション機構を導入し,RAndom Walk Aggregation-based Graph Neural Network(RAW-GNN)法を提案する。
提案手法は,広義のランダムウォークサーチを用いて,ホモフィリー情報と深さ優先の探索を行い,ヘテロフィリー情報を収集する。
従来の地区をパスベースの地区に置き換え、リカレントニューラルネットワークに基づく新しい経路ベースのアグリゲータを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:19:01 GMT)
When the Sun Goes Down: Repairing Photometric Losses for All-Day Depth
Estimation [47.6] 既存の測光損失を昼夜両方の画像に有効にするための3つの手法の組み合わせについて述べる。
まず、連続するフレーム間で起こる光の変化を補うために、ピクセルごとの神経強度変換を導入する。
第2に,推定エゴモーションと深度によって引き起こされる再投影対応を補正するために,画素ごとの残留フローマップを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 09:29:55 GMT)
SINC: Service Information Augmented Open-Domain Conversation [46.9] 動的サービス情報を用いた知識駆動対話システムを提案する。
オープンドメインの中国初のサービス知識対話データセットDuSincをリリースしました。
自動評価と人的評価の両方により,提案手法はオープンドメイン会話の効果を著しく向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:41:48 GMT)
Detecting tiny objects in aerial images: A normalized Wasserstein
distance and a new benchmark [45.1] 本稿では, 正規化ワッサースタイン距離 (NWD) と呼ばれる新しい評価基準と, 小型物体検出のためのRanKing-based Assigning (RKA) 戦略を提案する。
提案したNWD-RKA戦略は、標準のIoUしきい値に基づくものを置き換えるために、あらゆる種類のアンカーベースの検出器に容易に組み込むことができる。
4つのデータセットでテストされたNWD-RKAは、大きなマージンで小さなオブジェクト検出性能を継続的に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:33:06 GMT)
Safe Exploration Incurs Nearly No Additional Sample Complexity for
Reward-free RL [43.7] 本稿では,Safe reWard-frEe ExploraTion (SWEET) フレームワークを提案する。
Tabular-SWEET と Low-rank-SWEET というアルゴリズムを開発した。
どちらのアルゴリズムも新たに導入されたtruncated値関数の凹凸と連続性を利用しており、制約違反をゼロにすることが保証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:00:45 GMT)
Learning Variable Impedance Control for Aerial Sliding on Uneven
Heterogeneous Surfaces by Proprioceptive and Tactile Sensing [42.3] 本研究では,空中すべり作業に対する学習に基づく適応制御手法を提案する。
提案するコントローラ構造は,データ駆動制御とモデルベース制御を組み合わせたものである。
美術品間相互作用制御手法の微調整状態と比較して,追従誤差の低減と外乱拒否の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 16:28:59 GMT)
Few-Shot Fine-Grained Entity Typing with Automatic Label Interpretation
and Instance Generation [36.5] 各エンティティタイプに対して,アノテーション付きエンティティ参照が付与される場合,FET(Fall-shot Fine-fine Entity Typing)の問題について検討する。
そこで本稿では,(1) エンティティ型ラベル解釈モジュールが,少数ショットインスタンスとラベル階層を併用することで,タイプラベルと語彙の関連付けを自動的に学習し,(2) 型ベースのコンテキスト化インスタンス生成器は,与えられたインスタンスに基づいて新しいインスタンスを生成して,より一般化のためにトレーニングセットを拡大する,という,2つのモジュールからなる新しいFETフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 04:05:40 GMT)
Adversarial Consistency for Single Domain Generalization in Medical
Image Segmentation [35.8] 臓器セグメンテーションのためのドメイン一般化(DG)法は、訓練中に複数のドメインからのトレーニングデータを必要とする。
そこで本研究では,エンフィングル領域のデータに基づいて訓練された臓器分割のための新しい対向領域一般化手法を提案する。
本手法は, 未知のモダリティ, 走査プロトコル, スキャナーサイトに対して, 様々な臓器のセグメンテーションについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:47:57 GMT)
MACSA: A Multimodal Aspect-Category Sentiment Analysis Dataset with
Multimodal Fine-grained Aligned Annotations [32.0] 我々は,21K以上のテキストイメージペアを含む新しいデータセットであるMultimodal Aspect-Category Sentiment Analysis (MACSA)を提案する。
本稿では, マルチモーダルACSAタスクと多モーダルグラフベースアライメントモデル (MGAM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:49:16 GMT)
Quantum Instruction Set Design for Performance [30.0] 量子命令セットは、量子ハードウェアとソフトウェアが交わる場所である。
我々は、異なる量子命令セットの設計を正確に評価するために、非クリフォードゲートの新たな特徴付けとコンパイル手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 20:24:40 GMT)
FedRare: Federated Learning with Intra- and Inter-Client Contrast for
Effective Rare Disease Classification [29.7] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、異なる医療機関やクライアントがデータプライバシーの漏洩なしに協力的にモデルをトレーニングできるようにする。
本稿では,医療画像分類のための新しいFLフレームワークであるFedRareを提案する。
10サイクルの連邦設定の下では、FedRareは平均9.60%と5.90%のバランスの取れた精度で上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 07:37:38 GMT)
How Many Events do You Need? Event-based Visual Place Recognition Using
Sparse But Varying Pixels [29.6] イベントカメラ研究の潜在的な応用の1つは、ロボットのローカライゼーションのための視覚的位置認識である。
事象フレームに蓄積した画素位置における事象数に絶対的な差があることが、位置認識タスクに十分であることを示す。
我々は,Brisbane-Event-VPRデータセットに対する提案手法を,新たに提案した屋内QCR-Event-VPRデータセットとともに屋外運転シナリオで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 00:24:12 GMT)
Improving Worst Case Visual Localization Coverage via Place-specific
Sub-selection in Multi-camera Systems [29.5] 6-DoFビジュアルローカライゼーションシステムは,3次元形状に根ざした原理的アプローチを用いて,地図上の画像の正確なカメラポーズ推定を行う。
オフザシェルフパイプラインに比べて,最悪のローカライゼーション性能が大幅に向上した。
提案手法は,特に自動運転車のクラウドシェアリングモデルに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 10:59:39 GMT)
High-Resolution Virtual Try-On with Misalignment and Occlusion-Handled
Conditions [29.2] 画像ベースの仮想試着は、所定の衣料品を身に着けている人の画像を合成することを目的としている。
2段階の統一モジュール(ワープおよびセグメンテーション生成段階)として新しい試行条件生成器を提案する。
条件ジェネレータに新たに提案された特徴融合ブロックは情報交換を実装しており、条件ジェネレータはミスアライメントやピクセルスクイーズを発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:47:53 GMT)
POEM: Out-of-Distribution Detection with Posterior Sampling [29.0] オープンワールドにデプロイされた機械学習モデルには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠である。
提案手法は, 後方サンプリングをベースとした新しい鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用鉱業用
我々はPOEMが一般的なベンチマークで最先端の性能を確立していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 01:35:43 GMT)
TPU-KNN: K Nearest Neighbor Search at Peak FLOP/s [26.4] 本稿では、TPUピーク性能を達成し、類似のリコールレベルを持つ最先端のGPUアルゴリズムより優れる新しい近接探索アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,予測時のリコールを解析的に保証し,高度なインデックスデータ構造やチューニングの維持を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 20:53:25 GMT)
Feature Learning for Dimensionality Reduction toward Maximal Extraction
of Hidden Patterns [25.6] 高次元データの視覚解析において,DRは重要な役割を担っている。
本稿では,非線形DRに最適化されたデータ投影セットを生成するための特徴学習フレームワークFEALMを提案する。
得られたDR結果の比較と各DR結果の解釈を支援するインタラクティブな可視化手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 11:18:19 GMT)
Secure Forward Aggregation for Vertical Federated Neural Networks [25.1] 我々は、垂直フェデレートラーニング(VFL)におけるよく知られたニューラルネットワークフレームワークであるSplitNNについて研究する。
SplitNNは、生データの代わりに変換データを使ってモデルを共同で訓練するため、モデルパフォーマンスの損失に悩まされる。
セキュリティフォワード・アグリゲーション(SFA)と呼ばれる新しいニューラルネットワークプロトコルをVFLで提案する。
実験の結果,SFAのネットワークはデータセキュリティと高モデル性能の両方を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:13:26 GMT)
Robustifying Vision Transformer without Retraining from Scratch by
Test-Time Class-Conditional Feature Alignment [24.1] クラス条件特徴アライメント(CFA)と呼ばれる新しいテスト時間適応手法を提案する。
CFAは、クラス条件分布の差異と、ソースとターゲットの隠れ表現の全体分布の差異を、オンライン的に最小化する。
BeiTのバックボーンを使用して、CFAはImageNet-Cで19.8%のエラー率を獲得し、既存のテスト時間適応ベースライン44.0%を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:14:15 GMT)
Learning Gait Representation from Massive Unlabelled Walking Videos: A
Benchmark [22.1] コントラスト学習を伴う歩行認識のための大規模自己教師付きベンチマークを提案する。
1.02万個の歩行シーケンスからなる大規模歩行データセットGaitLU-1Mを収集した。
そこで我々は, CASIA-B, OU-M, GREW, Gait3D の4つの広く使用されている歩行指標を用いて, 事前学習モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:33:42 GMT)
SHELS: Exclusive Feature Sets for Novelty Detection and Continual
Learning Without Class Boundaries [22.0] Sparse High-Exclusive, Low-level-Shared feature representation (SHELS)を導入する。
SHELSは、ハイレベルな特徴の排他的セットと、必須で共有された低レベルな特徴の学習を促進する。
新規性検出にSHELSを用いることで,最先端のOOD検出法よりも統計的に有意な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:09:55 GMT)
Learning from human perception to improve automatic speaker verification
in style-mismatched conditions [21.6] 我々の以前の実験は、人間と機械が話者識別に異なるアプローチを採っていることを示している。
我々は、人間の知覚から学んだ洞察を用いて、「CllrCE損失」と呼ぶ新しい訓練損失関数を設計する。
CllrCE損失は、話者固有の慣用性と話者間の相対音響距離の両方を用いてASVシステムを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 01:24:38 GMT)
Attention-based conditioning methods using variable frame rate for
style-robust speaker verification [21.6] そこで本研究では,テキスト非依存話者検証において,発話スタイルの変動に頑健な話者埋め込みを抽出する手法を提案する。
自己アテンション層の外部条件ベクトルとして,エントロピーに基づく可変フレームレートベクトルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 01:14:09 GMT)
Rethinking Optimization with Differentiable Simulation from a Global
Perspective [20.4] 微分可能シミュレーションは、高速勾配に基づくポリシー最適化とシステム同定のための有望なツールキットである。
一つの降下がグローバルな最適値に達することを期待できない場合に、微分可能シミュレーションがもたらす課題について検討する。
本研究では,ベイズ最適化を半局所的な「リープ」と組み合わせて,勾配を効果的に活用できる大域的探索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:08:53 GMT)
On the Importance of Application-Grounded Experimental Design for
Evaluating Explainable ML Methods [20.2] 本稿では,事前説明可能なML評価実験を拡張し,設定を配置設定に近づける実験を行った。
私たちの経験的研究は、以前の研究と劇的に異なる結論を導き、一見自明な実験的な設計選択が、いかに誤解を招く結果をもたらすかを浮き彫りにしています。
この研究は、任意のMLメソッドの評価をシチュレートし、意図されたデプロイメントコンテキストに合わせて適切なタスク、データ、ユーザ、メトリクスを選択する必要性についての教訓を持っていると信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:40:29 GMT)
Disentangling Embedding Spaces with Minimal Distributional Assumptions [18.9] 本稿では,解離学習とICAを用いた視覚モデルの概念的説明可能性を提案する。
より広範な問題のクラスに適用可能なDA(disjoint Attributions)概念発見法を導出する。
コンポーネント分析と300以上の最先端のアンタングルモデルとの比較において、DAは安定して優れた性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 10:21:17 GMT)
Bottleneck Low-rank Transformers for Low-resource Spoken Language
Understanding [18.7] エンド・ツー・エンドの音声言語理解(SLU)システムは、大規模コーパスの事前学習の恩恵を受ける。
本稿では,グループ間隔を用いてアテンション機構の寸法を自動的に低減するリーントランスフォーマー構造を提案する。
低リソース環境では、事前訓練なしで、結果として得られるコンパクトなSLUモデルは、事前訓練された大規模モデルと競合する精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 23:08:32 GMT)
SMT-based Weighted Model Integration with Structure Awareness [18.6] 本研究では,SMTに基づく列挙法と問題構造を効果的に符号化するアルゴリズムを開発した。
これにより,冗長モデルの生成を回避し,計算コストを大幅に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 09:46:17 GMT)
A Comprehensive Survey on Deep Gait Recognition: Algorithms, Datasets
and Challenges [18.1] 歩行認識は、視覚カメラを通して遠くにいる人を識別することを目的としている。
ディープラーニングの出現に伴い、歩行認識の大幅な進歩は、多くのシナリオで大きな成功を収めた。
本稿では,歩行認識のためのディープラーニングに関する総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:36:12 GMT)
Image Aesthetics Assessment Using Graph Attention Network [17.3] 画像美学評価のためのグラフニューラルネットワークに基づく2段階のフレームワークを提案する。
まず、入力画像がグラフとしてモデル化され、元のアスペクト比と解像度を維持する特徴グラフ表現を提案する。
次に,この特徴グラフを用いて,視覚的注意を用いて入力画像の異なる領域間の意味的関係をキャプチャするグラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 08:28:01 GMT)
Statistical inference with implicit SGD: proximal Robbins-Monro vs.
Polyak-Ruppert [17.1] 本稿では,滑らかな凸関数に対するISGDの2つのモード,すなわちRobins-Monro (proxRM) と Proximal Poylak-Ruppert (proxPR) を詳細に解析する。
我々は、proxRMとその制限分布の非漸近点推定誤差境界を導出し、ISGDの単一実行しか必要としないコライン行列のオンライン推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 09:08:59 GMT)
How to Steer Your Adversary: Targeted and Efficient Model Stealing
Defenses with Gradient Redirection [16.9] グラデーション・リダイレクト(グラデーション・リダイレクト)と呼ばれるモデルステイニング・ディフェンスに対する新しいアプローチを提案する。
このアプローチのコアとなるのは、敵のトレーニング更新をターゲットとして操作するための、証明可能な最適かつ効率的なアルゴリズムです。
ネットワークサロゲートの改善と新しい協調防衛戦略を組み合わせることで、GRAD$2$と呼ばれる勾配リダイレクトディフェンスは、小さなユーティリティトレードオフと計算オーバーヘッドの低減を実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:04:49 GMT)
Detecting Arbitrary Order Beneficial Feature Interactions for
Recommender Systems [15.8] HIRSは任意の順序の有益な特徴相互作用を直接生成する最初の作品である。
本稿では,有益な特徴相互作用の3つの特性を活かし,相互作用生成のガイドとなるディープ・インフォマックス法を提案する。
実験の結果、HIRSは推奨精度で最先端のアルゴリズムを最大5%上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 05:27:45 GMT)
An Empirical Study of Challenges in Converting Deep Learning Models [15.5] 我々は、訓練されたディープラーニングモデルを変換するために、ONNXとCoreMLを評価するための最初の実証的研究を行う。
この結果から,変換モデルの予測精度は原文と同程度であることが判明した。
変換モデルは一般的に、原文の同じレベルで堅牢であると評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 23:18:37 GMT)
Memory Safe Computations with XLA Compiler [14.5] XLAコンパイラ拡張は、ユーザーが指定したメモリ制限に従ってアルゴリズムの表現を調整する。
我々は,k-アネレスト近傍およびスパースガウス過程回帰法が単一デバイス上ではるかに大きなスケールで実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 16:59:28 GMT)
Primitive Graph Learning for Unified Vector Mapping [14.2] GraphMapperは、衛星画像からエンドツーエンドのベクトルマップを抽出するための統合フレームワークである。
ベクトル形状予測,正規化,トポロジー再構成を独自の原始グラフ学習問題に変換する。
提案手法は,両タスクをベンチマークで8～10%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:33:18 GMT)
Key-frame Guided Network for Thyroid Nodule Recognition using Ultrasound
Videos [13.8] 本稿では,超音波ビデオとキーフレームの探索による甲状腺結節の自動認識手法を提案する。
まず,各超音波ビデオの典型的な結節を自動同定する検出局所化フレームワークを提案する。この局所化キーフレームに基づいて,甲状腺結節認識のためのキーフレームガイド付きビデオ分類モデルを構築し,また,臨床診断と整合した,有意なフレームにネットワークが焦点を合わせるための移動注意モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:14:31 GMT)
Sublinear-Time Clustering Oracle for Signed Graphs [13.3] 署名付きグラフに対して,コミュニティ構造を明確にした局所クラスタリングオラクルを提供する。
我々は,このようなオラクルの構築と,合成および実世界のデータセット上での会員クエリ応答のアルゴリズムを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 08:05:12 GMT)
Domain Agnostic Few-shot Learning for Speaker Verification [13.2] 本稿では,新しいユーザと新しいドメインの分散シフトに取り組むための,数ショットのドメイン一般化フレームワークを提案する。
我々のフレームワークはドメイン固有のネットワークと、特定のドメインと組み合わせたドメインの専門家であるドメイン集約ネットワークで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 02:22:47 GMT)
H-GCN: A Graph Convolutional Network Accelerator on Versal ACAP
Architecture [13.1] H-GCNはその固有の不均一性に基づいてグラフを3つの部分グラフに分割し、それぞれPLとAIEを使用して処理する。
最先端のGNNアクセラレータと比較して、H-GCNは平均して1.12.3Xのスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:37:31 GMT)
Scalable Simulation of Quantum Measurement Process with Quantum
Computers [13.1] 量子計測過程をエミュレートする量子ビットモデルを提案する。
1つのモデルは単一光子検出によって動機付けされ、もう1つはスピン測定によって動機付けされる。
我々はSchr"odinger cat-like状態を生成し、それに対応する量子回路を明示的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 14:21:43 GMT)
GAN-based Super-Resolution and Segmentation of Retinal Layers in Optical
coherence tomography Scans [13.0] 網膜層のCTスキャンの超高分解能化とセグメンテーションのためのGAN(Generative Adversarial Network)ベースのソリューションを提案する。
GANに基づくセグメンテーションモデルと、人気のあるネットワーク、すなわちU-NetとResNetをGANアーキテクチャに組み込んだ評価を行う。
我々の最良のモデル構成は、Dice係数 0.867 と mIOU 0.765 を実証的に達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:53:40 GMT)
Test2Vec: An Execution Trace Embedding for Test Case Prioritization [12.6] テストケースの実行トレースは、自動テストタスクの振る舞いを抽象化するよい代替手段になり得る。
本稿では,テスト実行トレースを潜在空間にマッピングする新しい埋め込み手法Test2Vecを提案する。
結果より,提案したTPは,第1検体の平均正規化ランクを41.80%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 20:38:36 GMT)
The Third Place Solution for CVPR2022 AVA Accessibility Vision and
Autonomy Challenge [12.4] 本稿では,CVPR2022 AVA Challengeへの提出の技術的詳細を紹介する。
まず,本課題に対する適切なモデルとデータ拡張戦略の導入を支援するために,いくつかの実験を行った。
次に,性能向上のための効果的なトレーニング戦略を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:05:37 GMT)
Boosting R-CNN: Reweighting R-CNN Samples by RPN's Error for Underwater
Object Detection [12.3] 本稿では,3つの主成分からなる2段式水中検出器「ブースティングR-CNN」を提案する。
まず、高品質な提案を提供するRetinaRPNという新しい領域提案ネットワークを提案する。
第2に、確率的推論パイプラインを導入し、第1ステージ前の不確実性と第2ステージの分類スコアを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:29:20 GMT)
Towards a Grounded Theory of Causation for Embodied AI [12.3] 既存のフレームワークは、どの行動方針や状態空間の物理的変換を介入とみなすべきかを示すものではありません。
このフレームワークは、例えばポリシーを実行するエージェントによって誘導される状態空間の変換としてアクションを記述する。
これにより、マイクロ状態空間の変換とその抽象モデルの両方を均一に記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:56:43 GMT)
Target alignment in truncated kernel ridge regression [12.1] ターゲット関数とカーネルのアライメントがカーネルリッジ回帰(KRR)の性能に与える影響について検討する。
我々は,TKRRが完全KRRで達成可能なものよりも高速に達成できるエンフェール整列系が存在することを示す。
また、バンドリミテッドアライメントの設定を考慮し、TKRRの正規化面が多重降下や非単調な挙動を含む過渡的な効果を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 19:16:10 GMT)
Continual Learning with Transformers for Image Classification [12.0] コンピュータビジョンでは、ニューラルネットワークモデルは、過去に何を学んだかを忘れずに、新しい概念を継続的に学習する。
本研究では,適応型適応器の蒸留法 (ADA) を開発した。
本手法は,モデルを再学習することなく,優れた予測性能を維持することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:30:10 GMT)
Cross-Forgery Analysis of Vision Transformers and CNNs for Deepfake
Image Detection [11.9] EfficientNetV2は、トレーニング方法のより良い結果を得ることがしばしばある傾向にあることを示す。
また、視覚変換器はより優れた一般化能力を示し、新しい手法で生成された画像にもより有能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 08:50:22 GMT)
On the Impact of Noises in Crowd-Sourced Data for Speech Translation [11.7] MuST-Cは、音声テキストの誤調整、不正確な翻訳、不要な話者名という3つの大きな問題に悩まされている。
実験の結果, クリーンなテストセットではSTモデルの方が優れた性能を示し, 提案モデルのランクは異なるテストセット間で一貫性が保たれていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 05:01:06 GMT)
QTI Submission to DCASE 2021: residual normalization for
device-imbalanced acoustic scene classification with efficient design [11.4] このタスクの目的は、モデル複雑性の制約の下でデバイス不均衡なデータセットのためのオーディオシーン分類システムを設計することである。
本報告では,目標を達成するための4つの方法を紹介する。
提案システムは,TAU Urban Acoustic Scenes 2020 Mobileにおける平均テスト精度76.3%,315kパラメータによる開発データセット,圧縮後の75.3%,非ゼロパラメータの61.0KBまでの平均テスト精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 11:42:52 GMT)
Towards Turing-Complete Quantum Computing Coming From Classical
Assembler [11.0] 現在の量子コンピュータに適した量子言語を作る代わりに、私たちは標準の古典アセンブラから言語を構築する。
これは、古典的ソフトウェアから直接ハイブリッドアルゴリズムを開発するための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 14:32:44 GMT)
Value Function Approximations via Kernel Embeddings for No-Regret
Reinforcement Learning [10.8] 我々は,CME-RLというオンラインモデルに基づくRLアルゴリズムを提案し,Hilbert空間への埋め込みとして遷移分布の表現を学習する。
絶対定数と多対数係数のみを隠蔽する次数$tildeObig(Hgamma_NsqrtNbig)$footnote $tildeO(cdot)$の頻繁な(Worst-case)後悔境界を証明してアルゴリズムの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 16:01:01 GMT)
Generalized Policy Improvement Algorithms with Theoretically Supported
Sample Reuse [10.6] 実世界のシーケンシャルな意思決定には、トレーニングを通じてパフォーマンスを保証すると同時に、データの効率的な利用を可能にする、データ駆動アルゴリズムが必要である。
既存のアルゴリズムは、通常これらの目標の1つにのみフォーカスするが、一方に関してパフォーマンスを犠牲にする。
我々は,政策改善保証と理論的に支援されたサンプル再利用の効率を両立させる汎用政策改善アルゴリズムのクラスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 02:56:12 GMT)
Learning quantum circuits of some $T$ gates [10.6] クリフォード群以外の回路を扱う方法は不明である。
本稿では,$T$-depth 1回路の出力状態が,フルT$-rankを安定化器擬似混合器で表すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:51:38 GMT)
Gigs with Guarantees: Achieving Fair Wage for Food Delivery Workers [10.6] WORK4FOODは、プラットフォームコストを最小化し、顧客満足度を確保しながら、配達業者に収入保証を提供する。
これらの目的を取り入れるために、WORK4FOODはシステム内のエージェントの数を制御することで供給と需要のバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:41:44 GMT)
Risk Perspective Exploration in Distributional Reinforcement Learning [10.4] リスクレベルでのリスクレベルと楽観的な振る舞いを探索するリスクスケジューリング手法を提案する。
マルチエージェント環境でのリスクスケジューリングを用いたDMIXアルゴリズムの性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:37:34 GMT)
Towards Global-Scale Crowd+AI Techniques to Map and Assess Sidewalks for
People with Disabilities [10.1] 世界中の歩道の位置、状況、アクセシビリティに関するデータが不足している。
本稿では,衛星画像から歩道ネットワークトポロジを半自動構築する作業について述べる。
私たちは、標準化されたベンチマークとともに、歩道と歩道アクセシビリティの問題のためのラベル付き衛星とストリートスケープシーンのデータベースを作成するための電話を締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 01:05:08 GMT)
Taxonomy and evolution predicting using deep learning in images [10.0] 本研究では,キノコ画像認識問題を体系的に研究することで,新しい認識枠組みを創出する。
そこで本研究では,DNAにDNAをマッピングする最初の方法として,遺伝子距離にエンコーダマッピング画像を使用し,事前に訓練したデコーダを介してDNAをデコードする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:54:14 GMT)
The NLP Sandbox: an efficient model-to-data system to enable federated
and unbiased evaluation of clinical NLP models [10.0] 臨床用テキスト識別のための自然言語処理モデルの評価は,臨床用ノートの入手に頼っている。
NLP Sandboxは、フェデレートされたモデルからデータへのアプローチを採用することで、NLPモデルのデータと評価フレームワークの欠如を軽減するアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:47:56 GMT)
PyEPO: A PyTorch-based End-to-End Predict-then-Optimize Library for
Linear and Integer Programming [9.8] Py-based end-to-end predict-then-timize library in Python。
PyEPOは、新しい最適化問題の定義のためのシンプルなインターフェースを提供する。
これにより、エンド・ツー・エンドのアプローチと2段階のアプローチを比較した包括的な実験を行うことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 18:33:55 GMT)
SSL-Lanes: Self-Supervised Learning for Motion Forecasting in Autonomous
Driving [9.7] 自己教師付き学習(SSL)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を訓練する新興技術である。
本研究では,移動予測に自己超越を取り入れた最初の体系的な探索を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 16:23:25 GMT)
Flexible text generation for counterfactual fairness probing [8.3] テキストベースの分類器における公平性問題をテストする一般的なアプローチは、偽造品の使用である。
既存の偽物生成方法はワードリストやテンプレートに依存しており、文法や文脈、微妙な属性参照を考慮していない単純な偽物を生成する。
本稿では,これらの欠点を克服し,大規模言語モデル(LLM)をいかに活用してその課題を進展させるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 05:07:20 GMT)
SLOVA: Uncertainty Estimation Using Single Label One-Vs-All Classifier [8.1] ディープニューラルネットワークは優れたパフォーマンスを示すが、予測された信頼性を確実に見積もることはできない。
複数ラベルの1-vs-all損失を適用すると、分類の曖昧さが明らかになり、モデルの過度さが軽減されることを示す。
導入されたSLOVAモデルは、典型的な1-vs-all予測確率を1つのラベルの状況に再定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 11:57:15 GMT)
Visualizing and Alleviating the Effect of Radial Distortion on Camera
Calibration Using Principal Lines [8.1] 主点の推定は、ほぼ平行な主直線の線型独立な対に基づいて行うべきである。
実験結果から, より頑健で一貫したキャリブレーション結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:21:26 GMT)
Learning State Machines to Monitor and Detect Anomalies on a Kubernetes
Cluster [8.0] クラウド環境のランタイム動作をモデル化するために,状態マシンモデルを学ぶアプローチを提案する。
ステートマシンモデルは、クラウド環境で起動するさまざまなタイプの攻撃を検出するために使用されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 11:12:25 GMT)
Left Heavy Tails and the Effectiveness of the Policy and Value Networks
in DNN-based best-first search for Sokoban Planning [8.0] 本研究では,ソコバン上でのベストファースト検索のポリシーと価値ネットワークの相互作用について検討し,検索の指針としての価値ネットワークが驚くほど有効であることを示す。
はじめに,両立した重尾の存在を示し,これらの尾の外観を実証的に説明できる抽象木モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 21:48:54 GMT)
Reconstructing the Universe with Variational self-Boosted Sampling [7.9] ハミルトニアン・モンテカルロ (HMC) のような伝統的なアルゴリズムは、相関サンプルを生成するために計算的に非効率である。
本稿では,両アルゴリズムの欠点を軽減するために,変分自己ブーストサンプリング(VBS)と呼ばれるハイブリッド方式を開発する。
VBSは、単純なVIアプローチよりも優れた品質のサンプルを生成し、HMCのみを用いてサンプリングフェーズの相関長を10～50倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 21:30:32 GMT)
Analysis of Individual Conversational Volatility in Tandem
Telecollaboration for Second Language Learning [7.8] 生徒はビデオ会議コールにグループ化され、他の生徒の母国語を学習する。
これにより、学生がより積極的に貢献し、対話を行うオンライン環境に置かれる。
通話中のすべての参加者から会話発話のタイミングを記録するL2Lシステムを構築し,展開した。
小学校1学期における86件のテレコラボレーションコールにおいて, フランス語を学習している英語話者19名を対象に, 会話のボラティリティ尺度の分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:34:00 GMT)
On the amplification of security and privacy risks by post-hoc
explanations in machine learning models [7.6] インプットディメンションを重要あるいは関連性に応じて強調するポストホックな説明方法もまた、セキュリティとプライバシを弱める情報を漏洩させる。
我々は,同じ成功率のクエリ数を10倍に削減する,説明誘導型ブラックボックス回避攻撃を提案する。
本研究では, 推定勾配の総分散の低減として, 説明からの逆効果を定量化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:46:06 GMT)
Quantum relaxed row and column iteration methods based on block-encoding [7.5] 緩和された行と列の反復法に対する量子アルゴリズムを提案する。
列と列の反復法を一般化し、量子コンピュータ上の線形系を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:33:32 GMT)
Creation and Analysis of an International Corpus of Privacy Laws [7.5] 政府のプライバシー命令コーパス(GPI Corpus, GPI Corpus, GPI Corpus, GPI Corpus)は、プライバシーに関する1043の法律、規制、ガイドラインで、182の管轄区域をカバーしている。
GPIの作成時期の経時的分布について検討し,過去50年間のプライバシー規制の劇的な増加を示す。
我々の調査は、ほとんどのプライバシー法が、それぞれ比較的少数の個人データタイプに対処していることを示しており、包括的なプライバシー法は依然として稀であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:36:12 GMT)
Verifiable Goal Recognition for Autonomous Driving with Occlusions [7.2] 自動運転車のゴール認識手法であるGRITは、高速で、正確で、解釈可能で、検証可能であることが示されている。
我々は、OGRIT(Occlusion)の下で解釈可能な木を用いたゴール認識という新しいゴール認識手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:20:38 GMT)
Accurate and Real-time Pseudo Lidar Detection: Is Stereo Neural Network
Really Necessary? [6.8] 我々は,より強力なステレオマッチング予測器を備えたシステムを開発し,精度向上のための改良手法を提案する。
提案システムは23ミリ秒の計算で最先端のアプローチと競合する精度を達成し,実車用アプリケーションへのデプロイに適した候補であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 09:53:00 GMT)
Simple and Effective Knowledge-Driven Query Expansion for QA-Based
Product Attribute Extraction [6.8] eコマースサイトから価値を抽出する上で重要な課題は、さまざまな製品に対する多数の属性の扱い方だ。
本稿では,QAに基づくAVEに対するクエリ(属性)の応答(値)に基づいた知識駆動型クエリ拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 19:43:57 GMT)
Adaptive Multi-view Rule Discovery for Weakly-Supervised Compatible
Products Prediction [6.7] 電子商取引プラットフォームでは、2つの製品が互いに互換性があるかどうかを予測することは、消費者にとって信頼できる製品レコメンデーションと検索体験を達成するための重要な機能である。
本稿では,製品互換性の弱さを予測できる効果的なラベル付け規則の発見問題について検討する。
AMRuleは,(1)適応的にかつ反復的に現行の弱教師付きモデルを補完して互換性予測を改善する新しい定規を発見できる多視点ルール発見フレームワークであり,(2)構造化属性テーブルと非構造化製品記述の両方から解釈可能なルールを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 04:11:58 GMT)
Personalized Keyword Spotting through Multi-task Learning [6.4] 我々は、(1)ターゲットユーザバイアスドKWS(TB-KWS)と(2)ターゲットユーザのみKWS(TO-KWS)の2つの個別KWSタスクを設計する。
課題を解決するために,マルチタスク学習とタスク適応からなるマルチタスク学習(PK-MTL)によるパーソナライズされたキーワードスポッティングを提案する。
従来のシナリオとパーソナライズされたシナリオの枠組みを評価し,PK-MTLが誤警報率を大幅に低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 02:48:34 GMT)
Align-RUDDER: Learning From Few Demonstrations by Reward Redistribution [6.4] 報酬を再分配するAlign-RUDDERを効果的に導入し、少数の実演での学習を大幅に改善する。
Minecraft ObtainDiamondタスクでは、Align-RUDDERはダイヤモンドを採掘できるが、あまり多くはない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 18:39:18 GMT)
Abstract interpretation, Hoare logic, and incorrectness logic for
quantum programs [6.2] フーア論理(ホーアりょうり、英: Hoare logic)は、コンピュータプログラムの静的解析において強力な手法である。
完全な量子抽象解釈は、量子ホア論理と量子不正確な論理を誘導することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 05:49:55 GMT)
Avocodo: Generative Adversarial Network for Artifact-free Vocoder [6.0] 本稿では,GANをベースとしたAvocodoと呼ばれるニューラルボコーダを提案する。
Avocodoは、従来のGANベースのニューラルボコーダを音声合成と歌声合成の両方で上回り、人工音声を合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 04:33:51 GMT)
On the R\'{e}nyi Cross-Entropy [5.9] 2つの分布間のR'enyiクロスエントロピー測度は、最近、生成的対向ネットワークの設計改善のための損失関数として使用された。
本研究では,この測度の性質について検討し,その分布の一方が固定されたときと,双方の分布が指数族に属するときの閉形式式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 23:48:19 GMT)
LiteCON: An All-Photonic Neuromorphic Accelerator for Energy-efficient
Deep Learning (Preprint) [5.8] LiteCONはアナログフォトニクスCNNアクセラレーターである。
LiteCONは、CNNスループット、エネルギー効率、計算効率を最大32倍、37倍、および5倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 09:56:05 GMT)
Exploring the Impacts from Datasets to Monocular Depth Estimation (MDE)
Models with MineNavi [5.7] ディープラーニングに基づく現在のコンピュータビジョンタスクは、モデルトレーニングやテストのためのアノテーションを備えた大量のデータを必要とする。
実際には、高密度推定タスクのための手動ラベリングは非常に困難または不可能であり、データセットのシーンは小さな範囲に制限されることが多い。
本稿では,手作業の負担を伴わない拡張可能なデータセットを得るための合成データセット生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:55:03 GMT)
TTS-CGAN: A Transformer Time-Series Conditional GAN for Biosignal Data
Augmentation [5.6] 我々は,既存のマルチクラスデータセットに基づいて学習し,クラス固有の合成時系列列を生成する条件付きGANモデルであるTS-CGANを提案する。
我々のモデルによって生成された合成シーケンスは、実データとは区別できないため、同じタイプの実信号の補完や置換に使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 01:01:34 GMT)
Comparing and extending the use of defeasible argumentation with
quantitative data in real-world contexts [5.5] 非単調な形式主義(英: non-monotonic formalism)は、新しい証拠に照らして、前提から以前の結論や主張を撤回できる形式である。
本研究は, 難解な議論の活用を通じて知識の体系に寄与し, 類似したアプローチとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:28:47 GMT)
Latent Combinational Game Design [5.3] 本稿では,あるゲームセットを所望の組合せでブレンドしたプレイ可能なゲームを生成するための,深層生成潜在変数モデルを提案する。
ゲームブレンディングは、新しいプレイ可能なゲームを生成するため、組み合わせクリエイティビティプロセスとゲームデザインであるためである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:54:17 GMT)
Deep Neural Networks pruning via the Structured Perspective
Regularization [5.1] 機械学習では、ニューラルネットワーク(ANN)は非常に強力なツールであり、多くのアプリケーションで広く使われている。
ANN(リンク、ノード、チャネル、ldots)のすべての要素と対応する重みが削除される。
問題の性質は本質的に(プルーンの要素とそうでない要素)であるので,オペレーショナルリサーチツールに基づく新たなプルーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 14:58:51 GMT)
Placing (Historical) Facts on a Timeline: A Classification cum Coref
Resolution Approach [4.8] タイムラインは、ある期間に起こった重要な歴史的事実を視覚化する最も効果的な方法の1つである。
複数の(歴史的)テキスト文書からイベントタイムラインを生成するための2段階システムを提案する。
我々の結果は、歴史学者、歴史研究の進展、そして国の社会・政治の風景を理解する上で非常に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:36:44 GMT)
SoloGAN: Multi-domain Multimodal Unpaired Image-to-Image Translation via
a Single Generative Adversarial Network [4.7] 本稿では、複数のドメイン間の効率的なマルチモーダルI2I翻訳のためのフレキシブルで汎用的なSoloGANモデルを提案する。
既存の手法とは対照的に、SoloGANアルゴリズムは追加の補助分類器を備えた単一の射影判別器を使用し、すべてのドメインに対してエンコーダとジェネレータを共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 18:35:53 GMT)
Entanglement Test of Third-Order Coupling in Gravitating Quantum Systems [4.7] エンタングルメントが初期相対運動量に敏感であることは、系が非ガウス状態に発展するときにのみ示される。
絡み合いの量に対する閉形式表現が確立され、初期相対運動量に線形依存を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 06:17:38 GMT)
EMVLight: a Multi-agent Reinforcement Learning Framework for an
Emergency Vehicle Decentralized Routing and Traffic Signal Control System [4.6] 救急車(EMV)は、都市部における救急医療や火災発生などの時間的危機に対応する上で重要な役割を担っている。
EMVディスパッチの既存の手法は、典型的には、過去のトラフィックフローデータに基づいて経路を最適化し、それに従って交通信号のプリエンプションを設計する。
本研究では,共同動的EMVルーティングと交通信号プリエンプションのための分散強化学習フレームワークであるEMVLightを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 05:04:08 GMT)
Detecting and Eliminating Quantum Noise of Quantum Measurements [4.5] まず量子ノイズを検出して除去し,古典的な雑音仮定を満たす。
Baiduの量子プラットフォーム上で2段階の手順が数値的に実現可能であることを示す。
その結果, 測定装置の量子ノイズは著しく抑制され, 量子精度は著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:58:10 GMT)
BAGEL: A Benchmark for Assessing Graph Neural Network Explanations [4.4] グラフニューラルネットワークモデルが与えられた後、GNNモデルを説明するためのいくつかの解釈可能性アプローチが存在する。
本稿では,ベイゲルと呼ばれるGNNにおける説明可能性評価手法を提案する。
我々は4つのGNNモデルと、ノードとグラフの分類タスクに対する9つのポストホックな説明手法に関する広範な実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:08:28 GMT)
Optimal Estimation of Generic Dynamics by Path-Dependent Neural Jump
ODEs [4.3] 本稿では,Neural Jump ODEフレームワークの拡張による一般的なプロセスの予測問題について検討する。
非マルコフデータの場合、パス依存NJ-ODEは元のNJ-ODEフレームワークより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 20:50:14 GMT)
A Test for Evaluating Performance in Human-Computer Systems [4.3] 本研究では, 効果の大きさの尺度として, 手段の比率を用いて, このようなテストを行う方法を示す。
GPT-3を用いて100人のプログラマがソフトウェアを生成する場合、より高い性能向上率が得られるかどうかを実験的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 19:46:29 GMT)
Building Matters: Spatial Variability in Machine Learning Based Thermal
Comfort Prediction in Winters [4.0] 機械学習は、データ駆動の熱的快適な予測にますます利用されている。
空間変動が生徒の快適性に及ぼす影響は,予測精度の変動を通じて示される。
また, 建築環境がTC予測に与える影響についても, 特徴量の変動を通じて明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:07:35 GMT)
No imputation without representation [3.6] 実生活データセット上の3つの計算戦略と様々な分類アルゴリズムの実験を行った。
欠落指標は一般的に分類性能を高める。
平均的な数値属性の計算は、欠落した値から情報のいくつかを保存できるかもしれないと我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 19:12:09 GMT)
RevBiFPN: The Fully Reversible Bidirectional Feature Pyramid Network [3.5] RevSiloは双方向マルチスケール機能融合のための最初の可逆モジュールである。
可逆的双方向特徴ピラミッドネットワークであるRevBiFPNを開発した。
RevBiFPNは、少ないMACと2.4倍のトレーニング時間メモリを使用して、HRNet上のAPを最大2.5%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:48:05 GMT)
Dependency Parsing with Backtracking using Deep Reinforcement Learning [3.5] 我々は強化学習を使用して、そのようなアクションが現在のソリューションを探索し続けるよりも優れた報酬を得る場合、アルゴリズムをバックトラックします。
POSタグ付けと依存性解析の両方でこの考え方を検証し、バックトラッキングがエラーの伝播に対抗する効果的な手段であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 11:45:42 GMT)
Classification of ADHD Patients Using Kernel Hierarchical Extreme
Learning Machine [3.4] 我々は、脳機能接続のダイナミクスを利用して、医療画像データの特徴をモデル化する。
その結果,最先端モデルよりも優れた分類率を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 05:17:54 GMT)
Equivariant Priors for Compressed Sensing with Unknown Orientation [3.2] 圧縮センシングでは、未決定の線形測定システムから信号を再構成することが目的である。
本稿では,同変生成モデルを先行として使用し,その潜在空間における配向情報をカプセル化する手法を提案する。
これらのモデルの潜在空間に反復的な勾配勾配勾配を導出することにより、未知の向きを持つ信号が復元可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:14:18 GMT)
Towards Lexical Gender Inference: A Scalable Methodology using Online
Databases [3.1] 大規模言語データセットにおいて,語彙性のある単語を自動的に検出する手法を提案する。
本手法は,Wikipediaのサンプルからランダムに検索した名詞の語彙性を決定する際に80%以上の精度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 14:57:26 GMT)
Improved resource-tunable near-term quantum algorithms for transition
probabilities, with applications in physics and variational quantum linear
algebra [3.0] 任意の演算子や状態に対する遷移確率を計算するための3つの関連アルゴリズムを提案する。
まず、2つの入力量子状態が非直交であるように、以前に発表された短深度アルゴリズムを拡張した。
第二に、より少ない回路評価を必要とするトロタライズとリチャードソンに基づくより深いアプローチを導出する。
第3に,低深度法と少ない回路評価法とを補間するチューナブルなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 18:00:05 GMT)
ECG Heartbeat classification using deep transfer learning with
Convolutional Neural Network and STFT technique [3.0] そこで本研究では,小規模学習データセットの分類を目的としたディープトランスファー学習フレームワークを提案する。
提案手法は、AAMI EC57規格に従って、汎用画像分類器ResNet-18をMIT-BIH不整脈データセットで微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 04:57:02 GMT)
AIVC: Artificial Intelligence based Video Codec [2.4] AIVCはエンドツーエンドのニューラルビデオシステムである。
ビデオの圧縮は、どんなコード構成でも学べる。
これは、最近のビデオコーダHEVCとパフォーマンスの競争力を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 09:37:26 GMT)
Generating near-infrared facial expression datasets with dimensional
affect labels [2.4] 我々は,NIR画像データセットを次元的感情ラベルで作成するための2つの補完的データ拡張手法を提案する。
実験の結果,これらの生成したNIRデータセットは,データ品質とベースライン予測性能の点で,既存のデータセットに匹敵することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 11:06:32 GMT)
Explaining Any ML Model? -- On Goals and Capabilities of XAI [2.2] 我々は、XAIアルゴリズムの目標と能力はよく理解されていないと論じる。
ユーザは多様な質問をすることができるが、その中の1つだけが現在のXAIアルゴリズムで答えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 11:09:33 GMT)
Improving Correlation Capture in Generating Imbalanced Data using
Differentially Private Conditional GANs [2.2] DP-CGANSは,データ変換,サンプリング,コンディショニング,ネットワークトレーニングにより,現実的かつプライバシ保護データを生成する,微分プライベートな条件付きGANフレームワークである。
統計的類似性,機械学習性能,プライバシ測定の点から,3つの公開データセットと2つの実世界の個人健康データセットの最先端生成モデルを用いて,我々のモデルを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 06:47:27 GMT)
Quantum Neural Architecture Search with Quantum Circuits Metric and
Bayesian Optimization [2.2] 各量子状態に対するゲートの作用を特徴付ける新しい量子ゲート距離を提案する。
提案手法は、経験的量子機械学習の3つの問題において、ベンチマークを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 16:23:24 GMT)
Optimal self-concordant barriers for quantum relative entropies [2.2] 様々な量子相対エントロピーと発散のエピグラフに対する自然障壁関数の自己一致性を証明する。
これらの障壁は、量子相対エントロピーを含む凸最適化問題を直接解決することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 00:41:24 GMT)
Quantifying and Learning Linear Symmetry-Based Disentanglement [2.1] 現在、線形対称性に基づく絡み合い(LSBD)を定量化する指標は存在しない。
本稿では,LSBDを定量的に定量化するための数学的音響計量である$mathcalD_mathrmLSBD$を提案する。
LSBD表現を半教師付きで学習するLSBD-VAEを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:36:12 GMT)
Neutral silicon vacancy centers in undoped diamond via surface control [2.0] ダイヤモンド中の中性シリコン空孔中心(SiV0)は量子ネットワークの候補である。
SiV0の安定化には高純度、ホウ素をドープしたダイヤモンドが必要である。
ダイヤモンド表面の化学制御による代替手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 02:10:39 GMT)
Reinforcement Learning in Medical Image Analysis: Concepts,
Applications, Challenges, and Future Directions [1.9] 強化学習は近年徐々に勢いを増している。
医学分析分野の多くの研究者は、診療所での理解と展開が難しいと感じている。
本論文は, 医用画像解析研究を強化学習問題として定式化し, 解決する上で, 読者の助けとなるだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 22:07:17 GMT)
Generative Anomaly Detection for Time Series Datasets [1.8] 交通渋滞異常検出は知的交通システムにおいて最重要事項である。
本稿では,トラヒック異常検出のためのトラヒック密度推定を行うデータ駆動型生成手法を提案する。
Recall と F1-Score の両手法により, 最先端の混雑異常検出法と診断法を比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:08:47 GMT)
Integral Transforms in a Physics-Informed (Quantum) Neural Network
setting: Applications & Use-Cases [1.7] 工学や科学における多くの計算問題において、関数やモデルの微分は不可欠であるが、積分も必要である。
本研究では,物理インフォームドニューラルネットワークのパラダイムを,自動統合で拡張することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:51:32 GMT)
Fire Dragon and Unicorn Princess; Gender Stereotypes and Children's
Products in Search Engine Responses [1.7] 本研究では,電子商取引サイトにおいて,児童製品に関する質問に応答する際のジェンダーステレオタイプの出現について検討した。
本稿では,既存の研究機関のジェンダーステレオタイプを関連づけた子ども製品のリストを提供する。
我々は,複数のeコマースサイトを対象としたクエリ提案や検索結果において,ジェンダーステレオタイプの存在を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 04:08:06 GMT)
On the universality of the volatility formation process: when machine
learning and rough volatility agree [1.7] 過去の市場実現に関連する資産間での普遍的ボラティリティ形成機構の非パラメトリックな証拠を見いだす。
粗分数ボラティリティと2次粗度ヘストンモデルを固定パラメータと組み合わせた擬似パラメトリック予測装置は、普遍LSTMと同等の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 16:20:58 GMT)
Kwame for Science: An AI Teaching Assistant for Science Education in
West Africa [1.7] アフリカは生徒と教師の比率が高く、生徒の教師へのアクセスを制限している。
私たちは、以前のAI教育アシスタントであるKwameを拡張して、それを科学教育に適応させ、Webアプリとしてデプロイしました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 02:27:23 GMT)
Topological Anderson insulators with different bulk states in
quasiperiodic chains [1.7] 準周期ホッピング変調を用いた一次元エルミート鎖および非エルミート鎖 Su-Schrieffer-Heeger の位相と局在について検討する。
独立なトポロジカル・ローカライゼーション相転移の共存によるトポロジカル・中間・局在相の存在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 04:34:27 GMT)
Comparison of Speech Representations for the MOS Prediction System [1.3] 我々は,過去のBlizzardとVoice Conversion Challengesから収集した大規模聴取テストコーパスの実験を行った。
wav2vec の特徴集合は, 与えられた接地構造が常に信頼できるとは限らないにもかかわらず, 最高の一般化を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 08:18:18 GMT)
Position-Agnostic Autonomous Navigation in Vineyards with Deep
Reinforcement Learning [1.3] そこで本稿では, 高精度な局所化データを活用することなく, フレキシブルな学習アプローチでタスク調整アルゴリズムを克服することなく, 自動ブドウ園ナビゲーションの課題に対処する, 最先端の軽量ソリューションを提案する。
我々は、ノイズの多い深度画像と位置認識ロボットの状態情報を速度コマンドに直接マッピングし、ロボットを行の端まで案内し、衝突のない中心軌道への進路を連続的に調整するエンドツーエンドのセンサモレータエージェントを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:03:37 GMT)
Knot topology of exceptional point and non-Hermitian no-go theorem [1.3] ホモトピー理論に基づく孤立EPの位相分類を提供する。
この分類は、2次元の$n$-次 EP が、ブレイド群 B$_n$ によって完全に特徴づけられることを示している。
我々は、EPの可能な構成を管理する非エルミートノゴー定理を提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 01:59:17 GMT)
The split Gibbs sampler revisited: improvements to its algorithmic
structure and augmented target distribution [1.1] 本稿では, 画像逆問題におけるベイズ計算を効率的に行うために, 高速化された近位連鎖モンテカルロ法を提案する。
提案手法はランゲヴィン拡散過程から導かれ、2つの最先端の近縁MCMCサンプルを密に統合することに由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 11:21:41 GMT)
Gaussian Latent Dirichlet Allocation for Discrete Human State Discovery [1.1] 離散状態発見問題に対する教師なし確率モデルであるGaussian Latent Dirichlet Allocation (GLDA)を提案する。
GLDAは、自然言語処理において人気のあるトピックモデルであるLatent Dirichlet Allocation (LDA)から個々の混合構造を借りている。
両データセットにおいて,GLDAを学習したクラスウェイトは,臨床評価したうつ病,不安,ストレススコアと,ベースラインのGMMよりも有意に高い相関性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 18:33:46 GMT)
Bengali Common Voice Speech Dataset for Automatic Speech Recognition [0.9] ベンガル語は世界で3億人以上の話者を抱える世界有数の言語の一つである。
その人気にもかかわらず、ベンガル音声認識システムの開発に関する研究は、多様なオープンソースデータセットが不足しているために妨げられている。
このデータセットから得られた知見を提示し、今後のバージョンで対処すべき重要な言語的課題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 14:52:08 GMT)
A Strategy Optimized Pix2pix Approach for SAR-to-Optical Image
Translation Task [0.9] マルチモーダル・ラーニング・フォー・アース・アース・チャレンジ(MultiEarth 2022)における画像と画像の翻訳タスクの分析とアプローチについて要約する。
戦略最適化の観点では、クラウド分類は、教師あり学習のようなアプローチを支援するために、濃密なクラウドカバレッジを持つ光学画像のフィルタリングに利用される。
その結果,リモートセンシングタスクにおけるSAR-to-optical Translationへの大きな可能性,特に長期環境モニタリングと保護の支援が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 02:35:48 GMT)
Unifying S\o rensen-M\o lmer gate and Milburn gate with an
optomechanical example [0.8] 宗蓮泉門はミルバーン門の連続的限度であることを示す。
この統一を、オプトメカニカルシステムの例に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:13:23 GMT)
Simple and complex spiking neurons: perspectives and analysis in a
simple STDP scenario [0.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学や神経科学にヒントを得て、高速で効率的な学習システムを構築する。
この研究は、文学における様々なニューロンモデルを考察し、単変数で効率的な計算ニューロンモデルを選択し、様々な種類の複雑さを提示する。
我々は, LIF, Quadratic I&F (QIF) および Exponential I&F (EIF) の3つの単純なI&Fニューロンモデルの比較研究を行い, より複雑なモデルの使用によってシステムの性能が向上するかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 10:01:51 GMT)
Optimization of QKD Networks with Classical and Quantum Annealing [0.8] 量子鍵分配(QKD)ハードウェアは、ティア1プロバイダネットワークで使用される。
QKDシステムのアンサンブルは、できるだけ多くの暗号化キーを交換できる必要がある。
冗長性とレイテンシ要件は、追加のバウンダリ条件を追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 16:08:12 GMT)
Modeling Extraneous Activity Delays in Business Process Simulation [0.7] ビジネスプロセスシミュレーション(Business Process Simulation, BPS)は、ビジネスプロセスの変更がパフォーマンス指標に与える影響を推定する一般的な手法である。
本稿では,入力データから異常遅延を検出し,BPSモデルにタイマイベントを注入し,検出した遅延をキャプチャする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 14:51:10 GMT)
Comparison of Discrete and Continuous Variable Quantum Key Distribution
Protocols over a Thermal-Loss Channel [0.6] 熱損失チャネルでは、離散可変(DV)または連続可変(CV)量子鍵分布(QKD)プロトコルがより最適であるかどうかは不明である。
BB84や圧縮状態プロトコルを含むDV-QKDおよびCV-QKDプロトコルを熱損失条件下で検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:19:32 GMT)
Stain Isolation-based Guidance for Improved Stain Translation [0.5] CycleGANは病理組織像の染色翻訳の最先端技術である。
サイクル一貫性があるが、構造保存の誤りに悩まされることが多い。
本稿では, セグメンテーションの整合性に依存し, 病理構造の保存を可能にする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:33:48 GMT)
Ion Trap Long-Range XY Model for Quantum State Transfer and Optimal
Spatial Search [0.5] 線形イオントラップチェーンは量子計算とシミュレーションのための有望なプラットフォームである。
より低い$alpha$は、より長い範囲の相互作用をもたらし、量子コンピューティングのより高速な長距離ゲート操作を可能にする。
我々は、この効果を完全に修正する方法を示し、より低い$alpha$インタラクションをコヒーレントに実装できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 01:28:51 GMT)
Linear programming-based solution methods for constrained POMDPs [0.5] 制約付き部分観測可能なマルコフ決定過程(CPOMDP)は、様々な実世界の現象をモデル化するために用いられている。
我々は、CPOMDPの近似ポリシーを生成するために、グリッドベースの近似と線形プログラミング(LP)モデルを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:22:24 GMT)
The Case for RISP: A Reduced Instruction Spiking Processor [0.4] 還元命令スパイクプロセッサであるRISPを紹介する。
簡単な計算タスクのための手作りニューラルネットワークの開発にどのように役立つかを示す。
我々は、より複雑な機械学習技術で構築されたニューラルネットワークを単純化するために、それがどのように使われるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 14:01:35 GMT)
Koopman analysis of quantum systems [0.3] クープマン作用素理論は様々な研究分野の問題にうまく応用されている。
本稿では、クープマン作用素の近似に対するデータ駆動手法を用いて量子物理学の問題を解析する方法を示す。
我々はSchr"odinger演算子と制御問題の関係を利用して、現代のデータ駆動制御法が定常時間あるいは虚時間Schr"odinger方程式を解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 14:16:53 GMT)
Traffic Management of Autonomous Vehicles using Policy Based Deep
Reinforcement Learning and Intelligent Routing [0.3] 本稿では,交差点の混雑状況に応じて交通信号を調整するDRLに基づく信号制御システムを提案する。
交差点の後方の道路での渋滞に対処するため,道路ネットワーク上で車両のバランスをとるために再ルート手法を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 02:46:20 GMT)
Improving self-supervised pretraining models for epileptic seizure
detection from EEG data [0.2] 本稿では、時系列に基づく拡散畳み込みニューラルネットワーク(DCRNN)モデルの性能を高めるための様々な自己超越戦略を提案する。
自己超越事前訓練フェーズの学習重量は、モデルの予測能力を高めるために教師付きトレーニングフェーズに移行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:15:49 GMT)
How to Assess Trustworthy AI in Practice [0.2] Z-Inspection$smallcircledR$は、AIベースの技術の信頼性を評価するための総合的なプロセスである。
欧州連合の高レベルエキスパートグループ(EU HLEG)のガイドラインを信頼に値するAIに使用。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 14:23:47 GMT)
Probing the limits of quantum theory with quantum information at
subnuclear scales [0.1] 本稿では,Qデータテストの新たな理論的枠組みを提案する。
これは量子理論の確立された妥当性を認識するが、特定の物理状態におけるより一般的な「後量子」のシナリオを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 16:11:44 GMT)
Unveiling photon statistics with a 100-pixel photon-number-resolving
detector [0.1] 単一導波路に沿って超伝導ナノワイヤの配列を多重化することにより、最大100個の光子を分解できるオンチップ検出器を実証する。
高速分解反応と組み合わせた非平行光子数は、真の熱光源の量子光子統計を独占的に明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 04:38:58 GMT)
Zero-Shot Building Control [0.0] 強化学習(RL)による制御は、建築エネルギー効率を著しく向上させることが示されている。
既存のソリューションでは、世界中のすべての建物で入手するのに非常に高価なシミュレーターを事前訓練する必要がある。
システム識別とモデルベースRLのアイデアを組み合わせることで,建物を安全かつゼロショットで制御できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:56:40 GMT)
Zero energy states of Dirac equation in $(2+1)$-dimensional curved
spacetime [0.0] 我々は、スカラーポテンシャルの存在下で、ディラック方程式を$(2+1)$次元曲線時空で考える。
すると、零エネルギー状態は退化し、運動量$k_y$が一定の制約を満たすときに得られることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:46:47 GMT)
Two-qubit CZ gates robust against charge noise in silicon while
compensating for crosstalk using neural network [0.0] 2ビットゲートは、クロストークも考慮しつつ、電荷ノイズエラーに対して堅牢である。
本稿では、ディープニューラルネットワークを用いて、分析設計された複合パルスシーケンスの成分を最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 19:45:42 GMT)
Thermodynamic symmetry resolved entanglement entropies in integrable
systems [0.0] 我々は、相互作用可積分系における熱力学マクロ状態の対称性分解R'enyiとフォン・ノイマン絡み合いエントロピー(SREE)を計算するための一般的なアプローチを開発する。
我々はフォン・ノイマン・スリーの明示的な単純式を導出し、電荷セクターによって決定される有効マクロ状態の熱力学的ヤン・ヤンエントロピーと一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 16:35:26 GMT)
The Importance of (Exponentially More) Computing Power [0.0] シリコンバレーのデニゼンはムーアの法則を「人類史上最も重要なグラフ」と呼んだ。
ムーアの法力によるI.T.革命は、国家の生産性向上の最も重要な源の1つとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:50:04 GMT)
Studying Generalization Through Data Averaging [0.0] 本研究では,異なるデータセットのサンプルに対する差の平均から得られる一般化ギャップと,列車および試験性能について検討する。
我々はSGDノイズの関数として一般化ギャップとモデルトレインとテスト性能の相違についていくつかの側面を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 00:03:40 GMT)
Strong coupling between a photon and a hole spin in silicon [0.0] 超伝導マイクロ波共振器のフォトニックモードへのスピンの結合は、高速な非破壊読み出しと長距離のオンチップ接続を可能にする。
超伝導共振器におけるマイクロ波光子と、ファクトリー互換のMOS製造プロセスから発行されたシリコンベースの二重量子ドットにおけるホールスピンとの強い結合を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:26:35 GMT)
Solving Nuclear Structure Problems with the Adaptive Variational Quantum
Algorithm [0.0] 本稿では,フレキシブルかつ高精度な変分法であるADAPT-VQEアルゴリズムが,合併症に悩まされないことを示す。
最大12個の粒子を処理し、基底状態エネルギースケールに近づくために必要な量子演算の数が、量子ビットの数と線形に一致することを示す。
これらのシミュレーションのほとんどはノイズを含まないが、実際のIBMハードウェアのノイズモデルを用いて、4つの粒子を持つLCGモデルの場合、弱いノイズはアルゴリズムの効率に影響を与えないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 21:40:18 GMT)
Smart Application for Fall Detection Using Wearable ECG & Accelerometer
Sensors [0.0] タイムリーで信頼性の高い滝の検出は、大規模で急速に成長する研究分野である。
センサは転倒検出に有用であり、転倒と他の活動の区別を可能にする。
この研究は、結果のデータセットで識別される弱点のために、改善の余地をかなり残している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:49:25 GMT)
Signatures of quantum chaos in low-energy mixtures of few fermions [0.0] 本稿では,超低温フェルミオンが二重ポテンシャルで移動する簡単な一次元システムについて考察する。
量子カオスの追跡によく用いられる多体スペクトル特性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 14:53:59 GMT)
Show Me Your Face, And I'll Tell You How You Speak [0.0] 我々は,話者の唇の動きのみを与えられた音声を生成することを学習する,口唇から音声合成の課題を探求する。
本稿では,制約のないシナリオにおいて,唇から音声への正確な合成を実現するために重要な設計選択を施した新しい手法「Lip2Speech」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:52:47 GMT)
Short-Term Plasticity Neurons Learning to Learn and Forget [0.0] 短期可塑性(英: Short-term plasticity、STP)は、大脳皮質のシナプスに崩壊する記憶を保存するメカニズムである。
ここでは、新しいタイプのリカレントニューラルネットワークであるAtari Neuron(STPN)を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 14:47:56 GMT)
Scaling adaptive quantum simulation algorithms via operator pool tiling [0.0] 本稿では,任意に大規模な問題インスタンスに対する問題調整プールの構築を容易にする,演算子プールタイリングという手法を提案する。
この手法を1次元と2次元の強い相関量子スピンモデル上で実証し、得られた状態準備回路が既存の方法に比べて著しく短いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 18:00:06 GMT)
Redundantly amplified information suppresses quantum correlations in
many-body systems [0.0] 環境の断片をモニタする独立したエージェントは、増幅された、冗長に散布された情報のみを盗聴できることを示す。
また、古典的客観性の出現は、条件付き相互情報の顕著なスケーリングによってもたらされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 19:57:06 GMT)
Quantum speed of evolution of neutral mesons [0.0] 我々は、オープン量子システムの枠組みの中で、中性$K$および$B$中間子に対する量子速度制限時間について、単項および相関式の両方について検討する。
量子速度限界におけるコヒーレンス混合の役割について検討した。
量子速度制限時間に対するデコヒーレンスとCP違反の影響についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:08:20 GMT)
Quantum mean-field treatment of the dynamics of a two-level atom in a
simple cubic lattice [0.0] キュリー温度に近い強磁性格子中の2レベル原子のダイナミクスについて検討した。
原子と格子スピンの等方的カップリングについては、前者の初期状態に応じて、デフォーカスと励起状態の占有確率を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:03:48 GMT)
Quantum correlation between a qubit and a relativistic boson in an
expanding spacetime [0.0] 量子相関は、量子ビットと相対論的ボソンの間の対数ネガティビティと相互情報の両方を用いて、宇宙膨張の力学を解析する。
これらの動的量子相関は、下層の時空構造に関する情報を符号化することができ、観測宇宙論における有望な応用を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:36:39 GMT)
Quantum Simulation of Second-Quantized Hamiltonians in Compact Encoding [0.0] コンパクト符号化における第二量子化ハミルトニアンに対するスパースハミルトニアンシミュレーション手法の使い方を示す。
また、自由ボソン理論やフェルミオン理論、$phi4$-理論、巨大な湯川モデルなど、いくつかの応用例についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:16:11 GMT)
Persistent homology-based descriptor for machine-learning potential [0.0] 我々は、永続的ホモロジーに基づく新しい記述子のクラスを提案した。
この記述子に基づく畳み込みニューラルネットワークモデルは、アモルファスグラフェンとアモルファス炭素の原子あたりの平均エネルギーを予測するのに十分な精度を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:29:08 GMT)
Parallel Instance Filtering for Malware Detection [0.0] この研究は、Parallel Instance Filtering (PIF)と呼ばれる新しい並列インスタンス選択アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムの主な考え方は、データセット全体をカバーしているインスタンスの重複しないサブセットにデータセットを分割し、各サブセットにフィルタリングプロセスを適用することである。
我々はPIFアルゴリズムと、50,000の悪意あるサンプルからなる大規模なデータセット上で、最先端のインスタンス選択アルゴリズムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 11:14:20 GMT)
Online Anomaly Detection Based On Reservoir Sampling and LOF for IoT
devices [0.0] マイクロコントローラ(MCU)の場合、これは単一のメガバイトのプログラムと数百キロバイトのワーキングメモリである。
このようなアルゴリズムをデバイス上で直接トレーニングすることは可能であり、実際のデバイスでこのソリューションを利用する大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 19:44:40 GMT)
Non-Convex Optimization by Hamiltonian Alternation [0.0] 問題に対処するための新しいメタヒューリスティックを導入し、代替のハミルトン列ミニマを作成する。
我々は、スピン状態のインスタンスに対して、既知の基底状態の繰り返しを見つけるためにそれを用いる手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:15:16 GMT)
NERDA-Con: Extending NER models for Continual Learning -- Integrating
Distinct Tasks and Updating Distribution Shifts [0.0] 我々は,Large Language Models (LLMs) ベースを用いた NER 学習パイプラインである NERDA-Con を提案する。
私たちの仕事が継続的学習とNERのパイプラインで活用できると信じているので、コードをオープンソースにして、NERDA-Conという同じ名前の微調整ライブラリを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:22:55 GMT)
Multistep Automated Data Labelling Procedure (MADLaP) for Thyroid
Nodules on Ultrasound: An Artificial Intelligence Approach for Automating
Image Annotation [0.0] 本研究の目的は,甲状腺結節のデータアノテーションプロセスの容易化と自動化を目的としたディープラーニングツールの開発と試験である。
我々はこのツールをMultistep Automated Data Labelling procedure (MADLaP)と命名した。
複数のステップワイズモジュールを用いて、MADLaPは特定の甲状腺結節の画像を自動的に識別し、病理学的ラベルを正しく割り当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 22:10:37 GMT)
Multimode non-Gaussian secure communication under mode-mismatch [0.0] 単一光子サブトラクションとゼロ光子触媒によって生成される非ガウス資源による絡み合いベースのプロトコルを考える。
その結果,TMSVと比較すると,これらの非ガウス的資源はCV-QKDの性能を合理的に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 05:23:03 GMT)
Linear Growth of Circuit Complexity from Brownian Dynamics [0.0] N$スピンのブラウンクラスターやフェルミオンのフレームポテンシャルを時間依存のオール・ツー・オール相互作用で計算する。
また、時間非依存のハミルトニアン系についても同様の疑問を考察し、線形時間で$k$-designを生成するのに少量の時間依存的ランダム性が十分であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 18:00:00 GMT)
Learning to learn online with neuromodulated synaptic plasticity in
spiking neural networks [0.0] 神経科学からの神経調節性シナプス可塑性のモデルは、勾配降下を通して学習するために訓練可能であることを示す。
このフレームワークは、神経科学にインスパイアされたオンライン学習アルゴリズムを開発するための新しい道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 01:26:45 GMT)
Learning the Solution Operator of Boundary Value Problems using Graph
Neural Networks [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)とスペクトルグラフ畳み込みを用いた2つの異なる時間非依存PDEに対する一般解演算子を設計する。
我々は、様々な形状と不均一性の有限要素ソルバからシミュレーションデータを用いてネットワークを訓練する。
有限要素メッシュの変動が多岐にわたる多様なデータセット上でのトレーニングが,優れた一般化結果を得るための鍵となる要素であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:39:06 GMT)
Learning Time Delay Systems with Neural Ordinary Differential Equations [0.0] トレーニング可能な遅延を持つニューラルネットワークを用いて遅延微分方程式を近似する。
カオス的な振る舞いからのデータを用いて、マッキーグラス方程式の力学を学習する例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 20:59:44 GMT)
InvAASTCluster : On Applying Invariant-Based Program Clustering to
Introductory Programming Assignments [0.0] InvAASTClusterは、プログラムクラスタリングの新しいアプローチである。
複数のプログラム実行で観察される動的に生成されたプログラム不変量を利用して、意味論的に等価なIPAをクラスタ化する。
以上の結果から,InvAASTClusterはクラスタリングベースのプログラム修復ツールで使用されている場合,現在の最先端技術に進歩することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:42:28 GMT)
Improving Disease Classification Performance and Explainability of Deep
Learning Models in Radiology with Heatmap Generators [0.0] 3つの実験セットがU-Netアーキテクチャを用いて行われ、分類性能が向上した。
最大の改善点は「肺炎」クラスと「CHF」クラスであり、ベースラインモデルは分類に最も苦労した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 13:03:50 GMT)
Geometric Origin of Intrinsic Spin Hall Effect in an Inhomogeneous
Electric Field [0.0] 不均一電場がスピンホール効果にどのように影響するかを示す。
従来のウェーブパケット法で得られた導電性は, 久保-グリーンウッド式で予測されたものと完全に一致しないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 03:32:13 GMT)
GAN-based Intrinsic Exploration For Sample Efficient Reinforcement
Learning [0.0] 本稿では,観測状態の分布を学習し,分布外である状態に対して高い確率で計算される固有報酬を送信する。
我々はスーパーマリオブラザーズでの報酬設定を無報酬で評価し、モンテズマの復讐設定を軽度に評価し、我々のアプローチが実際に効率的に探索可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 19:16:52 GMT)
From Classical to quantum stochastic process [0.0] 古典的過程から始まる量子アナログは、ランダムな経路決定を全経路の重ね合わせに置き換えることによって構成する。
過渡的な性質にもかかわらず、これらのコヒーレンスは古典的な可観測物のスケーリングの振る舞いを変えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 19:07:57 GMT)
Evaluating Understanding on Conceptual Abstraction Benchmarks [0.0] AIの長期的な目標は、人間のような方法で概念を理解するシステムを構築することである。
概念を理解するには、さまざまなコンテキストでそれを使う能力が必要である、と私たちは主張する。
我々の概念に基づく評価アプローチは、従来のテストセットが隠したはずのAIシステムに関する情報を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:52:46 GMT)
Estimating the Shannon entropy and (un)certainty relations for
design-structured POVMs [0.0] 主な問題は、シャノンのエントロピーで課された制限を両側の見積もりに変換する方法である。
我々はシャノンエントロピーを下から推定する感覚の族を提案する。
導出した推定値は、量子トモグラフィーおよび量子状態の操舵性の検出に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 09:16:59 GMT)
Entanglement between uncoupled modes with time-dependent complex
frequency [0.0] 我々は、時間依存の非エルミート・ハミルトン多様体によって生成されるユニタリ時間進化に関する一般的な統一的な記述を示す。
その結果、時間依存複素周波数による非結合モードの時間進化状態が非ゼロ絡み状態を示す可能性があることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 17:00:28 GMT)
Electronic-structure properties from atom-centered predictions of the
electron density [0.0] 分子や物質の電子密度は、最近機械学習モデルのターゲット量として大きな注目を集めている。
最適化された高度にスパースな特徴空間における回帰問題の損失関数を最小化するための勾配に基づく手法を提案する。
予測密度から1つのコーン・シャム対角化ステップを実行し、0.1mV/原子の誤差を持つ全エネルギー成分にアクセス可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:35:55 GMT)
Effective dimensions of infinite-dimensional Hilbert spaces: A
phase-space approach [0.0] 非有界位相空間の有界部分は無限次元ヒルベルト空間において有限実効次元を誘導することを示す。
この有効次元は、局所化やスカーリングのような無限次元系の量子現象を特徴づけるために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 20:13:03 GMT)
Dynamics of superconducting qubit relaxation times [0.0] 単一接合トランスモンにおけるT1のスペクトルと時間ダイナミクスを探索する手法を開発した。
約9ヶ月の平均T1と、スタークシフト周波数域における等重T1平均のスナップショットとの間には強い相関関係が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:46:11 GMT)
Dynamic Memory for Interpretable Sequential Optimisation [0.0] 大規模展開に適した非定常性を扱うためのソリューションを提案する。
動的メモリの新たな形態を取り入れた適応型ベイズ学習エージェントを開発した。
自動アズ・ア・サービス(Automatic-as-a-service)の大規模展開のアーキテクチャについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:29:13 GMT)
DistSPECTRL: Distributing Specifications in Multi-Agent Reinforcement
Learning Systems [0.0] 本稿では,局所的およびグローバルな目的の自然な構成を可能にする,新しい仕様フレームワークを提案する。
本手法により,エージェントが局所的な目的に対して協調的な操作を行えるような表現的ポリシーの学習が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 04:53:33 GMT)
Demonstration of error-suppressed quantum annealing via boundary
cancellation [0.0] 境界キャンセル定理を、リウビリアンギャップが消える場合に一般化する。
量子アニールハードウェアを用いて境界キャンセル定理の予測を実験的に検証する。
提案プロトコルは,基底状態を見つける確率を高めるためにポージングを利用するプロトコルよりも,パラメータの変動に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 19:51:05 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Quantum State Preparation with Weak
Nonlinear Measurements [0.0] 事前知識を必要とせずに,強化学習がフィードバック戦略の発見に成功することを示す。
本稿では,光子数の量子非破壊検出を行うキャビティにおける状態生成について述べる。
異なるフォック状態の測定速度も制御できるので、重ね合わせ状態に到達することも可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 18:49:58 GMT)
Cooperative Multi-Agent Search on Endogenously-Changing Fitness
Landscapes [0.0] エージェント(代表者)がビジネスの「ランドスケープ」でどのように協力し、適応するかをモデル化するために、マルチエージェントシステムを使用します。
我々の研究は、認知的・経験的検索に恵まれている企業や、他の企業と協力する能力が、これらの能力によってより迅速かつ順応的に適応できるかどうかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 09:21:30 GMT)
Contributions to Context-Aware Smart Healthcare: A Security and Privacy
Perspective [0.0] 論文は スマートヘルスのパラダイムにおける セキュリティとプライバシの課題に 貢献しています
本稿では,コンテキスト認識環境に配置されたセンサやネットワークのセキュリティ面について,広範囲にわたる解析を行う。
私たちは、組織内のビジネスプロセスを分析するのに役立つ一般的な分析分野であるプロセスマイニングに貢献しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 16:54:16 GMT)
Complete ionization for a non-autonomous point interaction model in d =
2 [0.0] 時間依存デルタポテンシャルを持つ2次元シュリンガー方程式を考える。
我々は、関連するコーシー問題の大域的正当性を証明する。
時間非依存問題の有界状態の生存確率の挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 06:59:11 GMT)
Comment on "Experimentally adjudicating between different causal
accounts of Bell-inequality violations via statistical model selection" [0.0] デイリーらは、超決定論的モデルは標準的な量子力学に反すると主張している。
ここでは、これらの主張は超決定論的モデルとは何かという誤解に基づいていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 11:14:19 GMT)
Collecting high-quality adversarial data for machine reading
comprehension tasks with humans and models in the loop [0.0] 抽出QAのための高品質・逆機械読解データの作成において,アノテータとしての経験を述べる。
準実験アノテーションを設計し,異なる数のアノテータを持つグループ間で定量的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 20:01:18 GMT)
Coalescence of non-Markovian dissipation, quantum Zeno effect and
non-Hermitian physics, in a simple realistic quantum system [0.0] 時間依存型シュロディンガー運動方程式の観点から理論的枠組みを開発する。
環境と間接的に相互作用する量子ビットの有効崩壊率のピーク構造と量子ゼノ効果の開始との関係を詳細に論じる。
我々は,非マルコフ力学,量子ゼノ効果,非エルミート物理学の複雑な相互作用を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 09:28:02 GMT)
Applications of Reinforcement Learning in Finance -- Trading with a
Double Deep Q-Network [0.0] 本稿では,単一資産,すなわちE-mini S&P 500連続先物契約を取引するためのDouble Deep Q-Networkアルゴリズムを提案する。
複数の拡張を備えた環境の基盤として、実証済みのセットアップを使用します。
当社のトレーディングエージェントの特徴は、常に商品などの追加資産を含むように拡張され、結果として4つのモデルが生まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 19:46:16 GMT)
An adaptive bi-objective optimization algorithm for the satellite image
data downlink scheduling problem considering request split [0.0] 動的二相衛星画像データダウンリンクスケジューリング問題(D-SIDSP)を導入する。
D-SIDSPは、画像データセグメンテーションと画像データダウンリンクの2つの相互接続操作を動的に結合する。
D-SIDSP を解くために,適応的二目的メメティックアルゴリズム ALNS+NSGA-II を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 15:37:34 GMT)
A variational principle, wave-particle duality, and the Schr\"{o}dinger
equation [0.0] 一次元構成空間における量子粒子の力学は、2つの函数に対する変分問題によって決定される。
真の力学は、これらの2つの関数のバリエーションが等しい波動関数によって記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 12:44:52 GMT)
A quantum fluctuation theorem for any Lindblad master equation [0.0] 複数の環境に結合した開量子系のエントロピー生成に対する一般量子揺らぎ定理を提案する。
この定理はエルミート作用素の保存の観点から表現できるので、真に量子的である。
変動定理は,大域密度行列の時間反転力学と2時間相関関数の関係に等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 16:28:00 GMT)
A Perturbation Bound on the Subspace Estimator from Canonical
Projections [0.0] この基本的な結果は、行列の完備化、部分空間クラスタリング、および関連する問題に重要な意味を持つ。
本稿では,雑音によって汚染された標準射影のサブセットから得られる最適部分空間推定器に束縛された摂動を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 20:22:49 GMT)
3D Multi-Object Tracking with Differentiable Pose Estimation [0.0] 室内環境におけるRGB-Dシーケンスからの3次元多対象追跡と再構成のための新しい手法を提案する。
我々は、これらの対応を利用してグラフニューラルネットワークに通知し、すべてのオブジェクトの最適かつ時間的に一貫性のある7-DoFポーズトラジェクトリを解決する。
本手法は,既存の最先端手法に比べて,すべてのテストシーケンスに対して蓄積したMOTAスコアを24.8%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jun 2022 06:46:32 GMT)