Implicit Neural Spatial Filtering for Multichannel Source Separation in
the Waveform Domain [131.7] モデルはエンドツーエンドで訓練され、空間処理を暗黙的に実行する。
提案したモデルを実世界のデータセット上で評価し,そのモデルがオラクルビームフォーマの性能と一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:13:01 GMT)
MultiViz: An Analysis Benchmark for Visualizing and Understanding
Multimodal Models [104.0] MultiVizは、解釈可能性の問題を4段階に足場化することで、マルチモーダルモデルの振る舞いを分析する手法である。
MultiVizの相補的な段階は、モデル予測をシミュレートし、機能に解釈可能な概念を割り当て、モデル誤分類のエラー解析を行い、エラー解析からモデルデバッグへの洞察を利用することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:42:06 GMT)
Denoised MDPs: Learning World Models Better Than the World Itself [94.7] 本研究は,野生の情報を制御可能性と報酬との関係に基づく4つのタイプに分類し,制御性および報酬関連性の両方に有用な情報を定式化する。
DeepMind Control Suite と RoboDesk の変種に関する実験では、生の観測のみを用いた場合よりも、認知された世界モデルの優れた性能が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:59:49 GMT)
Masked Part-Of-Speech Model: Does Modeling Long Context Help
Unsupervised POS-tagging? [94.7] フレキシブルな依存性モデリングを容易にするために,MPoSM(Masked Part-of-Speech Model)を提案する。
MPoSMは任意のタグ依存をモデル化し、マスクされたPOS再構成の目的を通じてPOS誘導を行うことができる。
英語のPenn WSJデータセットと10の多様な言語を含むユニバーサルツリーバンクの競合的な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 01:43:05 GMT)
PolarFormer: Multi-camera 3D Object Detection with Polar Transformer [93.5] 自律運転における3次元物体検出は、3次元の世界に存在する「何」と「どこに」の物体を推論することを目的としている。
既存の手法はしばしば垂直軸を持つ標準カルテ座標系を採用する。
鳥眼ビュー(BEV)におけるより正確な3次元物体検出のための新しい極変換器(PolarFormer)を,マルチカメラ2D画像のみを入力として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 16:32:48 GMT)
DFGC 2022: The Second DeepFake Game Competition [93.1] ディープフェイクは急速に進化しており、現実的なフェイススワップは認識しにくくなっている。
DeepFakeのクリエーターとディフェンダーの間には2人組のゲームがある。
このコンペティションは、DeepFakeの生成と検出方法における現在の最先端のゲームをベンチマークするための共通のプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 09:13:06 GMT)
Understanding Physical Effects for Effective Tool-use [91.6] 本稿では,最小の協力力で効果的なツール利用戦略を創出するロボット学習計画フレームワークを提案する。
FEM(Finite Element Method)をベースとしたシミュレータを用いて,観測ツール使用時の細粒度,連続的な視覚的,身体的効果を再現する。
シミュレーションでは,提案手法が2つのタスクで観測されたものとは大きく異なる,より効果的なツール利用戦略を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 03:13:38 GMT)
Qudit lattice surgery [91.4] 我々は、フォールトトレラント量子ビット計算のモデルである格子手術が、任意の有限次元量子ビットに直接一般化することを観察する。
我々は、このモデルをホップ・フロベニウス代数に基づく図形言語であるZX-計算に関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 22:40:00 GMT)
Deep Learning to See: Towards New Foundations of Computer Vision [88.7] この本はコンピュータビジョンの分野における科学的進歩を批判している。
情報に基づく自然法則の枠組みにおける視覚の研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:20:36 GMT)
Mastering the Game of Stratego with Model-Free Multiagent Reinforcement
Learning [86.4] Strategoは、人工知能(AI)がまだマスターしていない数少ない象徴的なボードゲームの一つだ。
ストラテゴにおける決定は、行動と結果の間に明らかな結びつきがなく、多数の個別の行動に対してなされる。
DeepNashは、ストラテゴの既存の最先端AIメソッドを破り、Gravonゲームプラットフォームで年間(2022年)と最高3位を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:53:19 GMT)
Measuring Forgetting of Memorized Training Examples [80.9] 機械学習モデルは、トレーニングデータと様々な形態の記憶という、一見矛盾する2つの現象を示す。
記憶化においては、モデルは特定のトレーニングに過度に適合し、プライバシ攻撃の影響を受けやすい。
トレーニングの初期に見られる例は、最終的にはプライバシ攻撃の影響を受けやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 20:48:26 GMT)
Adherence to Misinformation on Social Media Through Socio-Cognitive and
Group-Based Processes [79.8] 誤報が広まると、これはソーシャルメディア環境が誤報の付着を可能にするためである、と我々は主張する。
偏光と誤情報付着が密接な関係にあると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:34:24 GMT)
Learning Iterative Reasoning through Energy Minimization [77.3] ニューラルネットワークを用いた反復推論のための新しいフレームワークを提案する。
すべての出力に対してエネルギーランドスケープをパラメータ化するために、ニューラルネットワークをトレーニングします。
エネルギー最小化ステップとして反復推論の各ステップを実装し,最小限のエネルギー解を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:44:20 GMT)
Lookback for Learning to Branch [77.3] Bipartite Graph Neural Networks (GNN) は、ディープラーニングに基づくMixed-Integer Linear Program (MILP) の重要コンポーネントであることが示されている。
近年の研究では、分岐とバウンド(B&B)の解法における分岐(可変選択)を置き換える上で、そのようなGNNの有効性が実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 02:33:32 GMT)
Towards Federated Long-Tailed Learning [76.5] データプライバシとクラス不均衡は、多くの機械学習タスクの例外ではなく、標準である。
最近の試みでは、広範にわたるプライベートデータから学習する問題に対処する一方で、長い尾を持つデータから学ぶことが試みられている。
本稿では,プライバシ保護フェデレーション学習(FL)フレームワークのコンテキスト下での長期的データ分散(LT)学習に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 02:34:22 GMT)
Neural Annotation Refinement: Development of a New 3D Dataset for
Adrenal Gland Analysis [76.3] ニューラルリファインメント(NeAR)という,人間のアノテーションを洗練させる手法を提案する。
NeARは学習可能な暗黙の関数に基づいており、潜在ベクトルを表現された形にデコードする。
以上の結果から,NeARは腎腺分節データセットの歪んだゴールデンスタンダードを修復できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 14:59:15 GMT)
Skeleton-based Action Recognition via Adaptive Cross-Form Learning [75.9] スケルトンをベースとした行動認識は、骨格配列をアクションカテゴリに投影することを目的としており、配列は事前に検出された複数の点から導出される。
既存の方法は、相補的なキューのために多形骨格を活用することでGCNを改善する傾向にある。
本稿では,適応型クロスフォーム学習(ACFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 07:40:03 GMT)
Building Multilingual Machine Translation Systems That Serve Arbitrary
X-Y Translations [75.7] 任意のX-Y翻訳方向に対応するMNMTシステムを実際に構築する方法を示す。
また,本提案手法を,実用的な展開シナリオに対応するため,極めて大規模なデータ設定で検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 02:18:15 GMT)
Knowledge Distillation of Transformer-based Language Models Revisited [74.3] 大規模なモデルサイズと高いランタイムレイテンシは、実際にトレーニング済みの言語モデルを適用する上で深刻な障害となります。
変圧器モデルのための統合知識蒸留フレームワークを提案する。
実験結果から,プレトレイン言語モデルの蒸留に光を当て,従来のSOTA(State-of-the-arts)に比べて相対的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:04:06 GMT)
Language model compression with weighted low-rank factorization [73.6] 本稿では,モデル予測に影響を及ぼすパラメータの重要性を評価するために,フィッシャー情報を紹介する。
結果のタスク精度は、元のモデルの性能にかなり近いことがわかった。
提案手法は,タスク固有のモデルを直接圧縮し,他のコンパクトモデル戦略よりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 21:57:07 GMT)
Privacy-preserving Graph Analytics: Secure Generation and Federated
Learning [72.9] 我々は、リッチな属性と関係を表現する重要な能力を提供するグラフデータのプライバシー保護分析に焦点を当てる。
本稿では,プライバシ保護グラフ生成とフェデレーショングラフ学習という2つの方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:26:57 GMT)
Neural Networks can Learn Representations with Gradient Descent [69.0] 特定の状況下では、勾配降下によって訓練されたニューラルネットワークは、カーネルメソッドのように振る舞う。
実際には、ニューラルネットワークが関連するカーネルを強く上回ることが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 09:24:02 GMT)
Forecasting Future World Events with Neural Networks [68.4] Autocastは数千の予測質問と付随するニュースコーパスを含むデータセットである。
ニュースコーパスは日付によって整理され、人間が過去の予測を行った条件を正確にシミュレートすることができる。
予測タスクで言語モデルをテストし、パフォーマンスが人間専門家のベースラインよりはるかに低いことを確認します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:59:14 GMT)
A Unified End-to-End Retriever-Reader Framework for Knowledge-based VQA [67.8] 本稿では,知識に基づくVQAに向けて,エンド・ツー・エンドのレトリバー・リーダー・フレームワークを提案する。
我々は、視覚言語による事前学習モデルからの多モーダルな暗黙の知識に光を当て、知識推論の可能性を掘り下げた。
提案手法では,知識検索のガイダンスを提供するだけでなく,質問応答に対してエラーが発生しやすいケースも排除できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 02:35:04 GMT)
Transfer Learning with Deep Tabular Models [66.7] 上流データにより、グラフニューラルネットワークはGBDTモデルよりも決定的な優位性を示す。
そこで本研究では,表在化学習のための現実的な診断ベンチマークを提案する。
上流と下流の特徴セットが異なる場合の擬似特徴法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 14:24:32 GMT)
On-Device Training Under 256KB Memory [65.8] 本稿では,256KBのメモリでデバイス上でのトレーニングを可能にするアルゴリズム・システム協調設計フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、小さなIoTデバイス上での視覚認識のデバイス上での転送学習のための、最初の実用的なソリューションです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:59:08 GMT)
Localizing the Recurrent Laryngeal Nerve via Ultrasound with a Bayesian
Shape Framework [65.2] RLN(recurrent laryngeal nerve)の腫瘍浸潤は, 甲状腺摘出術の抗腫瘍剤であり, 標準喉頭鏡による検出が困難である。
本稿では,外科医がRLNを周囲の臓器に従って識別する標準的なアプローチを模倣した,RLNの局所化のための知識駆動型フレームワークを提案する。
実験結果から, 提案手法は, 最先端手法と比較して, 高いヒット率とかなり小さい距離誤差を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:04:42 GMT)
Causality-Based Multivariate Time Series Anomaly Detection [63.8] 我々は、因果的観点から異常検出問題を定式化し、多変量データを生成するための通常の因果的メカニズムに従わない事例として、異常を考察する。
次に、まずデータから因果構造を学習し、次に、あるインスタンスが局所因果機構に対して異常であるかどうかを推定する因果検出手法を提案する。
我々は、実世界のAIOpsアプリケーションに関するケーススタディと同様に、シミュレートされたデータセットとパブリックなデータセットの両方を用いて、私たちのアプローチを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 06:00:13 GMT)
GEO: Enhancing Combinatorial Optimization with Classical and Quantum
Generative Models [63.0] 我々は、生成モデルとして知られる機械学習モデルを活用する新しいフレームワークを導入し、最適化問題を解決する。
我々は、テンソルネットワークマシンに依存するGEOの量子インスパイアされたバージョンに注力する。
関数呼び出し数に対する固定予算が与えられた場合、その目標が最小限の最小値を求める場合、その優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:58:26 GMT)
Stochastic Bilevel Distributed Optimization over a Network [55.6] 勾配追跡通信機構と2つの異なる勾配推定器に基づく分散二段階最適化アルゴリズムを開発した。
我々は、$O(frac1epsilon2 (1-lambda)2)$と$O(frac1epsilon3/2 (1-lambda)2)$収束率をそれぞれ達成できることを示します。
提案アルゴリズムを実用的な機械学習モデルに適用し,実験結果から本アルゴリズムの有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 05:29:52 GMT)
Generation of High-Resolution Handwritten Digits with an Ion-Trap
Quantum Computer [55.4] 本稿では, 量子回路に基づく生成モデルを構築し, 生成逆数ネットワークの事前分布を学習し, サンプル化する。
我々は、このハイブリッドアルゴリズムを171ドルのYb$+$ ion qubitsに基づいてイオントラップデバイスでトレーニングし、高品質な画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 16:44:34 GMT)
Phase diagram of Rydberg-dressed atoms on two-leg square ladders:
Coupling supersymmetric conformal field theories on the lattice [52.8] 柔らかいショルダーポテンシャルが存在する場合の硬心ボソンの位相図について検討する。
局所項と非局所項の競合が、支配的なクラスター、スピン、密度波準長距離秩序を持つ液体相を持つ相図をいかに生み出すかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:52:05 GMT)
High-efficiency microwave-optical quantum transduction based on a cavity
electro-optic superconducting system with long coherence time [52.8] マイクロ波と光子の間の周波数変換は、超伝導量子プロセッサ間のリンクを作るための鍵となる技術である。
本稿では, 長コヒーレンス時間超伝導電波周波数(SRF)キャビティに基づくマイクロ波光プラットフォームを提案する。
2つのリモート量子システム間の密接な絡み合い発生の忠実さは、低マイクロ波損失により向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:57:37 GMT)
Experimental demonstration of optimal unambiguous two-out-of-four
quantum state elimination [52.8] 量子論の核となる原理は、非直交量子状態は単発測定では完全に区別できないことである。
ここでは、純直交でない4つの量子状態のうち2つを曖昧に規則する量子状態除去測定を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:00:01 GMT)
Continuous-Time and Multi-Level Graph Representation Learning for
Origin-Destination Demand Prediction [52.1] 本稿では,原位置需要予測(CMOD)のための連続時間および多段階動的グラフ表現学習法を提案する。
状態ベクトルは、過去のトランザクション情報を保持し、最近発生したトランザクションに従って継続的に更新される。
北京地下鉄とニューヨークタクシーの2つの実世界のデータセットを用いて実験を行い、そのモデルが最先端のアプローチに対して優れていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 03:37:50 GMT)
Boosting 3D Object Detection by Simulating Multimodality on Point Clouds [51.9] 本稿では,LiDAR 画像検出器に追従する特徴や応答をシミュレートすることで,単一モダリティ (LiDAR) 3次元物体検出器を高速化する新しい手法を提案する。
このアプローチでは、単一モダリティ検出器をトレーニングする場合のみ、LiDARイメージデータを必要とし、十分にトレーニングされた場合には、推論時にのみLiDARデータが必要である。
nuScenesデータセットの実験結果から,本手法はSOTA LiDARのみの3D検出器よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 01:44:30 GMT)
AI for CSI Feedback Enhancement in 5G-Advanced and 6G [51.3] 第3世代パートナーシッププロジェクトは2021年にリリース18の研究を開始した。
本稿では,5G-Advancedおよび6GにおけるCSIフィードバック向上のためのAIの概要を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:52:43 GMT)
Implementation of a two-stroke quantum heat engine with a collisional
model [50.6] 我々は,IBMQプロセッサのストロボスコープ2ストロークサーマルエンジンの量子シミュレーションを行った。
この系は2つの浴槽に繋がった量子スピン鎖で構成され、変分量子熱分解器アルゴリズムを用いて異なる温度で調製される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 20:10:07 GMT)
Dressing Avatars: Deep Photorealistic Appearance for Physically
Simulated Clothing [50.0] リアルな衣服の動態とリアルなデータから学んだフォトリアリスティックな外観の両方を示す衣服の明示的なモデリングを施したポーズ駆動アバターを紹介した。
我々の重要な貢献は物理的にインスパイアされた外観ネットワークであり、視界依存的かつダイナミックな影効果を持つ光リアルな外観を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:58:20 GMT)
ZeroC: A Neuro-Symbolic Model for Zero-shot Concept Recognition and
Acquisition at Inference Time [49.1] 人間は、ゼロショットで新しい視覚概念を認識し、獲得する驚くべき能力を持っている。
ゼロショット概念認識・獲得(ZeroC)は,ゼロショット方式で新規概念を認識・取得できる,ニューロシンボリックアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 06:24:45 GMT)
Data-Efficient Learning via Minimizing Hyperspherical Energy [48.5] 本稿では,少数の代表データを用いたスクラッチからのデータ効率学習の問題について考察する。
我々は,MHEに基づくアクティブラーニング(MHEAL)アルゴリズムを提案し,MHEALの包括的な理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 11:39:12 GMT)
Photonic indistinguishability of the tin-vacancy center in
nanostructured diamond [41.7] ダイヤモンド中のスズ空孔中心は、高い量子効率のため、スピン光子界面を約束している。
共鳴励起スズ空洞中心から99.7+0.3_-2.5%の純度と63(9)%の非識別性を有する単一光子の発生を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:38:44 GMT)
CoVaxNet: An Online-Offline Data Repository for COVID-19 Vaccine
Hesitancy Research [39.8] 人口のかなりの割合は、いまだに新型コロナウイルス(COVID-19)に対するワクチン接種を控えている。
既存のデータセットはこれらすべての側面をカバーできないため、ワクチンのヘシタシーの問題についての推論において、完全な図を作成することは困難である。
本稿では,マルチソース,マルチモーダル,マルチ機能オンラインオフラインデータリポジトリCoVaxNetを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 05:58:35 GMT)
Improving Visual Grounding by Encouraging Consistent Gradient-based
Explanations [39.0] 本稿では,地域レベルのアノテーションに整合した勾配に基づく説明を奨励する,視覚言語モデル事前学習におけるマージンに基づく損失を提案する。
我々は,より高速なR-CNNなどのオブジェクト検出器を明示的にトレーニングする領域レベルのアノテーションに依存するモデルに比べて,視覚的グラウンドディング性能が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:55:12 GMT)
Reliable Representations Make A Stronger Defender: Unsupervised
Structure Refinement for Robust GNN [36.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータ上でのタスクの繁栄に成功している。
近年の研究では、グラフ構造を悪質に修正することで、攻撃者がGNNの性能を壊滅的に低下させることができることが示されている。
グラフ構造を最適化するための教師なしパイプラインSTABLEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 10:02:32 GMT)
When an Active Learner Meets a Black-box Teacher [35.6] 能動的学習者に対してブラックボックス学習仮説を提供する機械教師を紹介する。
理論的には、この教示仮説の指導の下で、学習者がより厳密な一般化誤差に収束できることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 11:41:04 GMT)
FeaRLESS: Feature Refinement Loss for Ensembling Self-Supervised
Learning Features in Robust End-to-end Speech Recognition [34.4] エンド・ツー・エンド(E2E)ASRモデルにおける様々な融合手法を用いた多様なSSLR組合せの有効性について検討する。
提案した「FeaRLESS学習機能」は,WSJとFearless Steps Challenge(FSC)のコーパスにおいて,機能改善を伴わないシステムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 06:39:40 GMT)
Causal Machine Learning: A Survey and Open Problems [33.8] Causal Machine Learning (CausalML)は、データ生成過程を構造因果モデル(Structure causal model, SCM)として定式化する機械学習手法の略称である。
1) 因果関係の学習, (2) 因果関係の生成モデル, (3) 因果関係の説明, (4) 因果関係の公正性,(5) 因果関係の強化学習。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:59:15 GMT)
Multi-Granularity Regularized Re-Balancing for Class Incremental
Learning [32.5] ディープラーニングモデルは、新しいタスクを学ぶときに破滅的な忘れに苦しむ。
古いクラスと新しいクラスのデータの不均衡は、モデルのパフォーマンスが低下する鍵となる問題である。
この問題を解決するために,仮定に依存しないマルチグラニュラリティ正規化再バランシング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 11:04:51 GMT)
A Convergent and Dimension-Independent Min-Max Optimization Algorithm [32.5] min-playerがパラメータを更新するために使用する分布は、滑らかで非凹凸関数に依存していることを示す。
我々のアルゴリズムは、繰り返しに依存しない多くの反復において近似的な局所平衡に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 19:53:45 GMT)
On the Learning and Learnablity of Quasimetrics [32.0] 強化学習と制御において、最適目標獲得戦略はめったに逆転しない(対称)
一般的な外見にもかかわらず、準計量の学習についてはほとんど研究されていない。
提案したPoisson Quasimetric Embedding (PQE) は、勾配に基づく最適化で学習可能な最初の準メトリック学習定式化である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:59:52 GMT)
LaserMix for Semi-Supervised LiDAR Semantic Segmentation [31.7] We study the underexplored semi-supervised learning (SSL) in LiDAR segmentation。
当社の中核となる考え方は、LiDAR点雲の強い空間的手がかりを活用して、ラベルのないデータをうまく活用することです。
我々は、異なるLiDARスキャンからレーザービームを混合し、一貫性と自信のある予測を行うことを奨励するLaserMixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:00:04 GMT)
Interpretable Graph Neural Networks for Connectome-Based Brain Disorder
Analysis [31.3] 本稿では、障害特異的な関心領域(ROI)と顕著なつながりを分析するための解釈可能なフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,脳ネットワーク指向の疾患予測のためのバックボーンモデルと,グローバルに共有された説明生成装置の2つのモジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:02:05 GMT)
Learning Functions on Multiple Sets using Multi-Set Transformers [31.1] 我々は、このアーキテクチャを任意の次元の要素の集合に次元同値で一般化する方法を示す。
我々のアーキテクチャはこれらの関数の普遍的な近似器であり、様々なタスクにおける既存の手法に優れた結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:39:15 GMT)
Improving the Generalization of Supervised Models [30.3] 本稿では,両世界の長所を生かした教師あり学習環境を提案する。
これらの3つの改善により、IN1Kトレーニングタスクと13のトランスファータスクとのトレードオフがより有利になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:43:51 GMT)
Proteus: A Self-Designing Range Filter [30.0] Proteusは、新しい自己設計近似レンジフィルタである。
最先端レンジフィルタの確率的および決定論的設計空間を統一する。
Proteusは、より脆い最先端の手法よりも最大5.3倍の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 22:43:34 GMT)
InsMix: Towards Realistic Generative Data Augmentation for Nuclei
Instance Segmentation [29.8] 本稿では,コピック・ペースト・スムース原理に従って,核セグメンテーションのための現実的なデータ拡張手法InsMixを提案する。
具体的には、拡張画像が原子核に関する豪華な情報を取得することができる形態的制約を提案する。
背景の画素冗長性をフル活用するために,背景パッチをランダムにシャッフルする背景摂動法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:58:05 GMT)
Ranking in Contextual Multi-Armed Bandits [28.9] 文脈的マルチアームバンディット設定におけるランキング問題について検討する。
学習エージェントは、各タイミングでアイテムの順序付きリストを選択し、各位置の成果を観察する。
オンラインレコメンデーションシステムでは、ポジションとアイテムの依存関係の両方が複雑な報酬関数をもたらすため、最も魅力的なアイテムの順序リストを表示するのがベストな選択ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 21:38:00 GMT)
Watch and Match: Supercharging Imitation with Regularized Optimal
Transport [28.4] 正規化された最適輸送(ROT)は、最適輸送に基づく軌道マッチングの最近の進歩に基づく新しい模倣学習アルゴリズムである。
DeepMind Control Suite、OpenAI Robotics Suite、Meta-World Benchmarkにまたがる20の視覚的制御タスクの実験では、専門家のパフォーマンスの90%に達するために平均7.8倍の高速な模倣が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:58:18 GMT)
Interpretability, Then What? Editing Machine Learning Models to Reflect
Human Knowledge and Values [27.3] データサイエンティストとドメインエキスパートがGAM(Generalized Additive Models)を編集するのを支援する最初の対話型システムであるGAM Changerを開発した。
新たなインタラクション技術により,我々のツールは,ユーザに対して,モデル行動と知識と価値を分析,検証,整合させるためのアクションに解釈可能性を持たせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:57:12 GMT)
GaitForeMer: Self-Supervised Pre-Training of Transformers via Human
Motion Forecasting for Few-Shot Gait Impairment Severity Estimation [27.1] 本稿では、GaitForeMer、Gait Forecastingおよび障害推定TransforMerを紹介する。
GaitForeMerは、歩行運動を予測するために、まず公開データセット上で事前訓練され、その後、歩行障害の重症度を予測するために臨床データに適用される。
F1スコアは0.76、精度は0.79、リコールは0.75である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 21:29:47 GMT)
Rethinking Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation [26.6] 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ラベルなしデータのみを使用して、あるドメインでトレーニングされたモデルを新しいドメインに適応させる。
GTA5やSynTHIA$rightarrow$Cityscapesといった一般的なシナリオで,これらの疑問に答えるための実験を実施しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 19:13:23 GMT)
Are Hitting Formulas Hard for Resolution? [26.6] 打球公式の解の複雑さは、いわゆる既約打球公式に支配されていることを示す。
最大14節のヒット式を列挙する効率的なアルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:13:26 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） (Thu, 30 Jun 2022 10:48:01 GMT)
Neural Surface Reconstruction of Dynamic Scenes with Monocular RGB-D
Camera [26.4] モノクラーRGB-Dカメラから動的シーンの高忠実度形状と動きを復元するテンプレートレス手法を提案する。
公開データセットと収集データセットの実験により、NDRは既存の単分子動的再構成法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:09:39 GMT)
ProSelfLC: Progressive Self Label Correction Towards A Low-Temperature
Entropy State [25.4] 本稿では,出力正則化,自己ラベル補正,非自己ラベル補正など,いくつかの目標修正手法について検討する。
自己LCは、自身の知識を活用して、余分なモデルを必要としないため、最も魅力的である。
いくつかの方法はペナライズし、他の方法は低エントロピー予測に報いる。
本稿では,学習時間とエントロピーに基づいて設計したProSelfLCという新しいエンドツーエンド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 22:23:33 GMT)
Shifts 2.0: Extending The Dataset of Real Distributional Shifts [25.3] シフトデータセットを、高い社会的重要性を持つ工業的、高リスクな応用から得られた2つのデータセットで拡張する。
3次元磁気共鳴脳画像における白質多発性硬化症病変の分節化の課題と船舶の電力消費量の推定について検討した。
これらの新しいデータセットは、研究者が新しい状況における堅牢な一般化と不確実性推定をさらに探求することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 16:51:52 GMT)
MEAD: A Multi-Armed Approach for Evaluation of Adversarial Examples
Detectors [24.3] いくつかの攻撃戦略に基づいて検知器を評価するための新しいフレームワークMEADを提案する。
そのうちの1つは、攻撃を起こすための3つの新しい目的である。
提案したパフォーマンス指標は最悪のシナリオに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:05:45 GMT)
Learning Audio-Text Agreement for Open-vocabulary Keyword Spotting [23.6] 本稿では,ユーザ定義キーワードスポッティング手法を提案する。
提案手法は,入力クエリをテキストキーワードシーケンスと比較する。
本稿ではキーワードスポッティングモデルを効率的にトレーニングするためのLibriPhraseデータセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 16:40:31 GMT)
Predicting Ulnar Collateral Ligament Injury in Rookie Major League
Baseball Pitchers [23.1] メジャーリーグベースボール(MLB)では、投手が最も重要なロースターポジションと見なされている。
尺側副靭帯(英語:ulnar collateral ligament、UCL)は、ピッチャーの投球腕の強度と安定性を制御する肘の小さな靭帯である。
オンラインピッチャーデータを分析し,UCL損傷の予測に機械学習技術を用いることができるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 22:09:47 GMT)
A Rare Topic Discovery Model for Short Texts Based on Co-occurrence word
Network [22.9] CWIBTDは共起語ネットワークを用いて各単語のトピック分布をモデル化する。
我々のモデルは、新興トピックの早期かつ正確な発見や、ソーシャルプラットフォーム上での予期せぬ出来事に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 11:33:35 GMT)
Improving Ensemble Distillation With Weight Averaging and Diversifying
Perturbation [22.9] アンサンブル教師からの知識の蒸留を、より小さな学生ネットワークに動機付ける。
本研究では,複数作業を行う学生を対象に,アンサンブル教師の機能的多様性を吸収するウェイト平均化手法を提案する。
また,教師の多様性をよりよく生徒に伝達できるインプットを求める摂動戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 06:23:03 GMT)
BoxGraph: Semantic Place Recognition and Pose Estimation from 3D LiDAR [22.6] 意味的に特定されたコンポーネントの完全連結グラフとして、3Dポイントクラウドをモデル化する。
グラフ間の最適アソシエーションにより、完全な6自由度(DoF)のポーズ推定と位置認識が可能になる。
この表現は非常に簡潔で、最先端に対して25の因子で写像のサイズを縮める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 09:39:08 GMT)
Exploring Temporally Dynamic Data Augmentation for Video Recognition [21.2] そこで我々はDynaAugmentという,シンプルで効果的なビデオデータ拡張フレームワークを提案する。
各フレーム上の拡張操作の大きさは、有効機構であるフーリエサンプリングによって変化する。
様々なビデオモデルに対する静的拡張から改善すべきパフォーマンスルームを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 04:34:34 GMT)
Meta-analysis of heterogeneous data: integrative sparse regression in
high-dimensions [21.2] 本稿では,データソースが類似しているが識別できない高次元環境におけるメタ分析の課題について考察する。
異質性の存在下での解釈可能性と統計的効率を重視したグローバルパラメータを導入する。
いくつかの異なる癌細胞株を含む大規模薬物治療データセットに対するアプローチの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:21:24 GMT)
GSCLIP : A Framework for Explaining Distribution Shifts in Natural
Language [20.9] 2つのイメージデータセットが与えられたデータセット説明は、自然言語でデータセットレベルの分散シフトを自動的に指摘することを目的としている。
GSCLIPはデータセット説明タスクを解決するためのトレーニング不要のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 04:06:26 GMT)
Compressing Pre-trained Transformers via Low-Bit NxM Sparsity for
Natural Language Understanding [20.8] 大規模な事前学習型トランスフォーマーネットワークは、多くの自然言語理解タスクにおいて劇的に改善されている。
NM半構造スパーシリティと低精度整数計算の両方をサポートする新しいハードウェアは、モデル提供効率を高めるための有望な解決策である。
本研究では,同時スペーシフィケーションと量子化を行うフレキシブル圧縮フレームワークNxMiFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 04:33:50 GMT)
DeepSpeed Inference: Enabling Efficient Inference of Transformer Models
at Unprecedented Scale [20.6] DeepSpeed Inferenceは、トランスフォーマーモデル推論のための包括的なシステムソリューションである。
レイテンシ指向シナリオの最先端よりもレイテンシを最大7.3倍削減し、スループット指向シナリオのスループットを1.5倍向上する。
GPUのみのソリューションよりも25倍大きなモデルを推論でき、高いスループットは84 TFLOPS(A6000ピークの50ドル以上)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:01:08 GMT)
Rethinking Surgical Captioning: End-to-End Window-Based MLP Transformer
Using Patches [20.0] 外科的キャプションは外科的指導予測と報告生成において重要な役割を担っている。
ほとんどのキャプションモデルは依然として、地域的特徴を抽出するために重い計算対象検出器や特徴抽出器に依存している。
パッチベースのシフトウインドウ手法を用いて,エンド・ツー・エンド検出器と特徴抽出自由キャプションモデルの設計を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 21:57:33 GMT)
Sub-8-Bit Quantization Aware Training for 8-Bit Neural Network
Accelerator with On-Device Speech Recognition [19.9] 本稿では,8ビットニューラルネットワークアクセラレータのための新しい8ビット量子化対応トレーニング手法を提案する。
モデルパラメータのサイズを拡大し、単語エラー率を相対的に4-16%削減すると同時に、レイテンシを5%改善しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 16:52:07 GMT)
Towards Human-Agent Communication via the Information Bottleneck
Principle [19.1] これら3つの要因(実用性、情報性、複雑さ)のトレーディングが、いかに創発的なコミュニケーションを形作るかを研究する。
本稿では,連続空間に埋め込まれた離散信号に入力を圧縮するニューラルネットワークを訓練するVector-Quantized Variational Information Bottleneck (VQ-VIB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 20:10:20 GMT)
Scalable K-FAC Training for Deep Neural Networks with Distributed
Preconditioning [19.0] 本稿では,深層ニューラルネットワーク(DNN)トレーニングのための分散プレコンディショニング手法DP-KFACを提案する。
DP-KFACは計算オーバーヘッドを1.55x-1.65x、通信コストを2.79x-3.15x、メモリフットプリントを1.14x-1.47x削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 09:22:25 GMT)
A note on Linear Bottleneck networks and their Transition to
Multilinearity [18.2] 一般に、B-1$のボトルネック層の場合、ネットワークは重みの多線形関数の次数$B$である。
重要なのは、その度合いはボトルネックの数にのみ依存し、ネットワーク全体の深さには依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 06:40:32 GMT)
Neural Rendering for Stereo 3D Reconstruction of Deformable Tissues in
Robotic Surgery [18.2] 内視鏡的ステレオビデオを用いたロボット手術における軟部組織の再構築は,多くの応用において重要である。
これまでの作業は主に、複雑な手術シーンを扱うのに苦労するSLAMベースのアプローチに依存していた。
近年の神経レンダリングの進歩に触発されて,変形性組織再構築のための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:06:27 GMT)
Non-Parametric Inference of Relational Dependence [17.8] 本研究では,関係系から引き出されたデータの独立性を推定する問題について検討する。
我々は,非観測データに対する関係独立性試験を運用するために,一貫した,非パラメトリックでスケーラブルなカーネルテストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 03:42:20 GMT)
Designs, Motion Mechanism, Motion Coordination, and Communication of
Bionic Robot Fishes: A Survey [17.2] 既存のバイオニックロボットは、水泳のパフォーマンスの観点から、魚よりもはるかに遅れている。
新しいロボット魚は主に柔らかいロボット魚と堅固で柔らかい結合されたロボット魚である。
ロボット魚の一般的な研究トレンドは、より効率的でロバストな方法で本物の魚を模倣することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 14:17:20 GMT)
Asymmetry Disentanglement Network for Interpretable Acute Ischemic
Stroke Infarct Segmentation in Non-Contrast CT Scans [16.9] NCCTにおける病理症状と内因性解剖症状を自動的に分離する新しい非対称性ディスタングルメントネットワーク(ADN)を提案する。
ADNは入力NCCTに基づいてまず、異なるタイプの3次元非対称性写像を生成する非対称性非絡み合わせを行う。
ADNは、パブリックNCCTデータセット上で最先端のAISセグメンテーション性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:39:28 GMT)
QUIDAM: A Framework for Quantization-Aware DNN Accelerator and Model
Co-Exploration [16.4] QUIDAMは量子化対応のディープニューラルネットワーク(DNN)アクセラレータで、モデル共同探索フレームワークである。
その結果,異なるビット精度と処理要素のタイプが,面積とエネルギーあたりのパフォーマンスに有意な差をもたらすことがわかった。
提案フレームワークは, 面積毎の性能が5倍, エネルギー毎の性能が35倍を超える幅広い設計点を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:55:50 GMT)
Detecting and Recovering Adversarial Examples from Extracting Non-robust
and Highly Predictive Adversarial Perturbations [15.7] 敵の例(AE)は、ターゲットモデルを騙すために悪質に設計されている。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、敵の例に対して脆弱であることが示されている。
本稿では,被害者モデルに問い合わせることができないモデルフリーなAE検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:48:28 GMT)
Spatial Transformer Network with Transfer Learning for Small-scale
Fine-grained Skeleton-based Tai Chi Action Recognition [15.3] ニューラルネットワークを用いて,小型できめ細かな台知行動データセットを認識できる。
NTU RGB+Dデータセットを用いた転送学習手法を提案する。
実験結果から,我々の汎用モデルパイプラインは,小型できめ細かな太知動作認識の精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 03:25:17 GMT)
A Validity Perspective on Evaluating the Justified Use of Data-driven
Decision-making Algorithms [15.0] この研究は、ハイテイクなドメインでデータ駆動アルゴリズムを構築する方法に関する議論において、妥当性を検討することを目的としている。
我々は、重要な概念を妥当性理論から予測アルゴリズムに翻訳する。
本稿では,予測アルゴリズムの有効性を危うくする問題の定式化とデータ問題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 02:22:31 GMT)
Custom Pretrainings and Adapted 3D-ConvNeXt Architecture for COVID
Detection and Severity Prediction [14.8] 肺損傷の重症度予測と3次元CTスキャンによる感染検出のためのニューラルネットワークを提案する。
本モデルの性能を検証するため,第2回COV19Dコンペティションに参加し,重症度予測と感染検出を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 07:09:28 GMT)
Revisiting Competitive Coding Approach for Palmprint Recognition: A
Linear Discriminant Analysis Perspective [14.7] 競争力のある符号化手法(CompCode)は、ヤシ文字認識の最も有望な方法の1つである。
線形判別分析(LDA)の観点からCompCodeの詳細な解析を行う。
我々は,非パームライン領域をマッチングから除外することでCompCodeを改良するClass-Specific CompCodeという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:18:39 GMT)
GitHub Copilot AI pair programmer: Asset or Liability? [14.6] 2つの異なるプログラミングタスクにおいて、Copilotの能力について検討する。
計算機科学における選択された基本問題の解法におけるCopilotの性能と機能を評価する。
その結果,Copilotの正解率はCopilotの正解比よりも大きく,Copilotが生成したバギー解は修復に要する労力が少なくなることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:00:03 GMT)
Efficient verification of Affleck-Kennedy-Lieb-Tasaki states [14.2] Affleck-Kennedy-Lieb-Tasaki状態(AKLT)は、多体量子状態の重要なクラスである。
任意のグラフ上のAKLT状態に対する効率的な検証プロトコルを構築するための一般的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 14:24:37 GMT)
Efficient Verification of Ground States of Frustration-Free Hamiltonians [14.2] 本研究では,局所測定に基づくフラストレーションフリーハミルトニアンの基底状態の検証法を提案する。
我々は(改善を伴う)量子検出可能性補題と量子和束によるサンプリング複雑性の厳密な境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:50:56 GMT)
Counterfactual Inference of Second Opinions [13.9] 専門家から第二の意見を推測できる自動意思決定支援システムは、リソースのより効率的な割り当てを促進する可能性がある。
本稿では, 対実的推論の観点から, この種の支援システムの設計について考察する。
合成データと実データの両方の実験により、我々のモデルは、その非因果的データよりも正確に第2の意見を推測することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 16:46:33 GMT)
Personalized Showcases: Generating Multi-Modal Explanations for
Recommendations [13.9] 我々はパーソナライズされたショーケースという新しいタスクを提案し、提案するレコメンデーションを説明するために、テキスト情報と視覚情報の両方を提供する。
Google Localから大規模なデータセットを収集し、マルチモーダルな説明を生成するための高品質なサブセットを構築します。
実験により、我々のフレームワークは入力として異なるモダリティから恩恵を受けており、より多様で表現力のある説明を生み出すことができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 01:43:58 GMT)
Efficient Entity Candidate Generation for Low-Resource Languages [13.8] 候補生成はエンティティリンクにおいて重要なモジュールである。
知識ベースを効果的に活用することが証明された複数のNLPタスクにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,言語間エンティティリンクの文脈における候補生成問題の詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 09:49:53 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,各超音波ビデオに典型的な結節を持つ臨床用キーフレームを自動的に識別する検出局所化フレームワークを提案する。
局所化キーフレームに基づいて,甲状腺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た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 04:01:12 GMT)
BigBIO: A Framework for Data-Centric Biomedical Natural Language
Processing [13.3] バイオメディカルNLPデータセット126以上のコミュニティライブラリであるBigBIOを紹介する。
BigBIOは、データセットとそのメタデータへのプログラムアクセスを通じて、再現可能なメタデータキュレーションを容易にする。
本稿では,タスクスキーマ,データ監査,コントリビューションガイドライン,および2つの実証的ユースケースの概要について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 07:15:45 GMT)
"Diversity and Uncertainty in Moderation" are the Key to Data Selection
for Multilingual Few-shot Transfer [13.3] 本稿では,アノテーションのためのデータ選択手法について検討する。
提案手法は,$n$-gram言語モデルを用いたデータエントロピー,予測エントロピー,勾配埋め込みなどの複数の尺度に依存する。
実験により、勾配と損失埋め込みに基づく戦略は、ランダムなデータ選択ベースラインを一貫して上回ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 04:22:27 GMT)
Graph-Time Convolutional Neural Networks: Architecture and Theoretical
Analysis [13.0] グラフ時間畳み込みニューラルネットワーク(GTCNN)を学習支援の原則アーキテクチャとして導入する。
このアプローチはどんな種類のプロダクトグラフでも機能し、パラメトリックグラフを導入して、プロダクトの時間的結合も学べます。
GTCNNが最先端のソリューションと好意的に比較できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 10:20:52 GMT)
Understanding Instance-Level Impact of Fairness Constraints [12.9] 公正な制約が課された場合のトレーニング例の影響について検討する。
重みのあるデータ例のサブセットでのトレーニングは、精度のトレードオフによって公平性違反の低減につながることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:31:33 GMT)
Multiclass-SGCN: Sparse Graph-based Trajectory Prediction with Agent
Class Embedding [12.8] 現実シナリオにおける道路利用者の軌道予測は,移動パターンが複雑であるため困難である。
従来の歩行者指向の作業は、歩行者間の複雑な相互作用のモデル化に成功しているが、他の種類の道路利用者が関与している場合の軌道予測には失敗している。
マルチクラス軌道予測のためのスパースグラフ畳み込みネットワークアプローチであるMulticlass-SGCNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:28:53 GMT)
Self-SuperFlow: Self-supervised Scene Flow Prediction in Stereo
Sequences [12.7] 本稿では,シーンフロー予測のための自己監督型損失の拡張について検討する。
KITTIのシーンフローベンチマークでは,本手法は同一ネットワークの教師付き事前学習よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:55:17 GMT)
Category-Level 6D Object Pose Estimation in the Wild: A Semi-Supervised
Learning Approach and A New Dataset [12.4] カテゴリーレベルの6次元オブジェクトのポーズ推定を半教師付き学習で一般化する。
提案手法は, 合成データと自由接地構造を用いて協調的に学習するRendering for Pose Estimation Network RePoNetという新しいモデルを提案する。
提案手法は,前回のデータセットとWild6Dテストセット(評価用手動アノテーション付き)の最先端の手法を大きなマージンで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:30:57 GMT)
A Medical Image Fusion Method based on MDLatLRRv2 [12.2] MDLatLRRv2と呼ばれる改良された多段階分解法を提案する。
LatLRRが取得したすべての画像の特徴を効果的に分析し、利用する。
提案手法は,主観的および主観的評価において,最先端の融合性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 10:31:30 GMT)
Threat Assessment in Machine Learning based Systems [12.0] 我々は機械学習に基づくシステムに対して報告された脅威を実証研究する。
この研究は、MITREのATLASデータベース、AIインシデントデータベース、および文学からの89の現実世界のML攻撃シナリオに基づいている。
その結果,畳み込みニューラルネットワークは攻撃シナリオの中でも最も標的となるモデルの一つであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 20:19:50 GMT)
Interpretable Melody Generation from Lyrics with Discrete-Valued
Adversarial Training [12.0] Gumbel-Softmaxは、GAN(Generative Adversarial Networks)による音楽属性生成の非微分性問題を解決するために利用される。
ユーザーは生成されたAI曲を聴くだけでなく、推奨音楽属性から選択することで新しい曲を再生することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 05:45:47 GMT)
TENET: Transformer Encoding Network for Effective Temporal Flow on
Motion Prediction [11.7] 入力符号化と軌道予測のためのトランスフォーマーに基づく手法を開発した。
我々はArgoverse 2 Motion Forecasting Challengeで最先端のBrier-minFDEスコア1.90で優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:39:52 GMT)
Benchmark Dataset for Precipitation Forecasting by Post-Processing the
Numerical Weather Prediction [11.5] スタンドアロンNWPとDLのギャップを埋めるためのハイブリッドNWP-DLワークフローを提案する。
このワークフローでは、NWP出力を深いモデルに入力し、データを後処理して洗練された降水予測を生成する。
我々は,NWP予測とAWS観測による朝鮮半島の新たなデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:41:32 GMT)
Bridging Mean-Field Games and Normalizing Flows with Trajectory
Regularization [11.5] 平均場ゲーム(MFG)は、多数の相互作用エージェントを持つシステムのモデリングフレームワークである。
正規化フロー(NFs)は、可逆写像を用いてデータ可能性を計算する深層生成モデルのファミリーである。
本研究では,NF の学習を MFG の解法としてコンテキスト化することにより,MFG と NF の関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 02:44:39 GMT)
Learning Underrepresented Classes from Decentralized Partially Labeled
Medical Images [11.5] フェデレーショントレーニングに分散データを使用することは、医療領域におけるデータ不足を軽減するための新たな研究方向のひとつとして期待されている。
本稿では,未表現のクラスにラベル付きインスタンスがほとんど存在しないような,実用的だが未探索の問題を考察する。
標準フェデレーション学習手法は, クラス不均衡が極端に大きい, 頑健なマルチラベル分類器を学習できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:28:18 GMT)
Benchmarking the Robustness of Deep Neural Networks to Common
Corruptions in Digital Pathology [11.4] このベンチマークは、腐敗した病理画像に対して、ディープニューラルネットワークがどのように機能するかを評価するために確立されている。
2つの分類と1つのランキングのメトリクスは、汚職下での予測と信頼性のパフォーマンスを評価するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 01:53:46 GMT)
Verification and search algorithms for causal DAGs [11.0] クレーム因果グラフの正しさを確認するために、最小サイズの原子介入のセットを特徴づける。
我々は,ノード依存の介入コストと境界サイズ介入の設定に対して,その結果を一般化する。
この結果は、一般の未重み付きグラフ上での検証サイズに対する非自明な近似を保証する最初のアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:52:30 GMT)
FL-Tuning: Layer Tuning for Feed-Forward Network in Transformer [10.9] トランスフォーマー層に学習可能なパラメータを追加することを目的とした,レイヤチューニングと呼ばれる新しいチューニング手法を提案する。
具体的には,Transformerのフィードフォワードネットワーク,すなわちFLチューニングのレイヤチューニングに着目する。
我々は、パブリックCLUEベンチマークで広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 14:30:50 GMT)
The maximum capability of a topological feature in link prediction [10.4] リンク予測は、直接見えないネットワークのリンクを予測することを目的としている。
トポロジカルな特徴の最大能力は単純な数学的表現に従うことを示す。
1つのトポロジ的特徴に関連するインデックスの族は、同じパフォーマンス制限を共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:05:44 GMT)
PVT-COV19D: Pyramid Vision Transformer for COVID-19 Diagnosis [10.4] 肺CT画像に基づく自動診断フレームワークPVT-COV19Dを提案する。
COV19-CT-DBデータセットにおける多数の実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 07:05:50 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Swin Transformer [10.3] トランスフォーマー(transformer)は、複数の自己注意ヘッド層を利用するニューラルネットワークモデルである。
トランスフォーマーは自然言語処理タスクに優れたパフォーマンスを示した。
オンライン強化学習は、空間トークン埋め込みによる自己注意の活用の恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:20:48 GMT)
Out-of-Distribution Detection for Long-tailed and Fine-grained Skin
Lesion Images [10.3] マルチクラス分類の精度を維持しつつ,OOD検出性能を向上させるための簡易かつ戦略的手法を提案する。
この論文の独特な貢献は2倍であり、広範な実験によって正当化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 10:53:27 GMT)
A Survey of Knowledge-based Sequential Decision Making under Uncertainty [10.3] 宣言的知識(RDK)とシーケンシャル意思決定(SDM)は人工知能の2つの重要な研究分野である。
我々はRDK手法を不確実性の下で逐次決定しながら活用するアルゴリズムを調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 05:38:53 GMT)
Interpretable Anomaly Detection in Echocardiograms with Dynamic
Variational Trajectory Models [10.1] 心エコービデオの新しい異常検出法を提案する。
心拍周期の周期的特性を利用して変動潜在軌道モデル(TVAE)の異なる変種を学習する。
これは、Ebstein's AnomalyやShonecomplexのような重度の先天性心不全を確実に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 14:42:18 GMT)
An Efficient Industrial Federated Learning Framework for AIoT: A Face
Recognition Application [10.0] 近年,モノの人工知能(AIoT)が注目されている。
データのプライバシーに関する最近の規制は、機密性の高いローカルデータをデータセンターにアップロードすることを妨げる。
顔認識アプリケーションの観点から,AIoTのための効率的な産業連携学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 11:59:14 GMT)
Personalized Detection of Cognitive Biases in Actions of Users from
Their Logs: Anchoring and Recency Biases [9.4] 私たちは2つの認知バイアス – アンカーとリリーン – に焦点を当てています。
コンピュータ科学における認知バイアスの認識は、主に情報検索の領域にある。
我々は、ユーザの行動のWebログからこれらの2つの認知バイアスを検出するために、機械学習と共に原則化されたアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:51:15 GMT)
DeepC2: AI-powered Covert Command and Control on OSNs [9.2] コマンド・アンド・コントロール(C&C)は攻撃において重要である。
一部の攻撃者はC&Cタスクでオンラインソーシャルネットワーク(OSN)を使用している。
我々はこれらの問題を解決するために,OSN上のAIによるC&CであるDeepC2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:37:48 GMT)
Experimental quantum simulation of non-Hermitian dynamical topological
states using stochastic Schr\"odinger equation [8.4] ノイズは実際の量子系においてユビキタスであり、非エルミート量子力学に繋がる。
我々は、Schr"odinger方程式を用いた散逸的量子力学に対して、実現可能な量子シミュレーション手法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:48:25 GMT)
DP$^2$-NILM: A Distributed and Privacy-preserving Framework for
Non-intrusive Load Monitoring [7.9] 非侵入負荷モニタリング(NILM)は、ユーザの電力消費行動を分析するのに役立つ。
最近の研究で、フェデレート深層学習(FL)に基づく多くの新しいNILMフレームワークが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:18:25 GMT)
AnoShift: A Distribution Shift Benchmark for Unsupervised Anomaly
Detection [7.8] 本稿では,ネットワーク侵入検知のためのトラフィックデータセットである Kyoto-2006+ 上に構築された,時間とともに変化するデータを含む教師なし異常検出ベンチマークを提案する。
分散シフト問題を認識し,それを適切に処理することにより,従来のIDDトレーニングと比較して性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:59:22 GMT)
Timestamp-Supervised Action Segmentation with Graph Convolutional
Networks [7.7] グラフ畳み込みネットワークが学習され、スパースタイムスタンプラベルから密度の高いフレームワイズラベルを生成する。
生成された高密度フレームワイドラベルは、セグメンテーションモデルをトレーニングするために使用することができる。
50のサラダ、GTEA、Breakfast、Desktop Assemblyを含む4つの公開データセットに関する詳細な実験は、我々の手法が多層パーセプトロンベースラインよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 05:56:24 GMT)
Colonoscopy Navigation using End-to-End Deep Visuomotor Control: A User
Study [7.5] 本研究は,Deep Visuomotor Control (DVC) と呼ばれる,Deep Reinforcement Learning を用いた内視鏡のイメージベース制御を提案する。
その結果,複数の評価パラメータの同等性能がより安全であることが示唆された。
内視鏡処置のシームレスな監督は、内視鏡の制御の問題よりも、介入者が医療上の決定に焦点を合わせることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 07:42:21 GMT)
Domain Adaptive Pretraining for Multilingual Acronym Extraction [7.3] 本稿では,複数言語の頭字語抽出作業SDU@AAAI-22に参加することで得られた知見について述べる。
このタスクは、科学的および法的領域内の6つの言語の文書から頭字語抽出によって構成される。
我々のシステム(チーム: SMR-NLP)は、すべての言語で頭字語抽出の競争性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:11:39 GMT)
Distribution-based Sketching of Single-Cell Samples [6.9] 我々は,免疫細胞型を基本周波数に保ちながら,すべての細胞のサブサンプルを限定的に選択するカーネル・ハーディングに基づく新規なスケッチ手法を提案する。
我々は3つのフローとマスのデータセットと1つの単一セルRNAシークエンシングデータセットを用いてアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 19:43:06 GMT)
A Solid-State Microwave Magnetometer with Picotesla-Level Sensitivity [6.7] 窒素空洞 (NV) 中心アンサンブルを用いた低周波磁場の量子センシングは, 感度を$sim$1 pT/$sqrttextHz$で複数の実験で実証されている。
ここでは、高性能で低周波な量子センサを実現するマイクロ波周波数技術に適応する。
記録感度は3.4 pT/$sqrttextrmHz$。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:33:02 GMT)
Optimal route to quantum chaos in the Bose-Hubbard model [6.5] ボース・ハッバード・ハミルトンのカオス相の粒子数$N$,システムサイズ$L$,粒子密度依存性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:22:49 GMT)
Visual Pre-training for Navigation: What Can We Learn from Noise? [6.2] ビジュアルナビゲーションでは、エージェントは、そのビューとアクションがどのように変化するかを関連付けることで、手動設計なしでナビゲートを学ぶことができる。
そこで本研究では、自然の家庭画像に対して、ランダムなノイズ画像の移動に基づいて、自己教師方式で、このようなランダムな作物予測を訓練することを示す。
学習した表現はブートストラップでナビゲーションポリシーを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:35:00 GMT)
CRISP: A Probabilistic Model for Individual-Level COVID-19 Infection
Risk Estimation Based on Contact Data [6.1] 本稿では,SEIRモデルに基づく集団内感染の確率的グラフィカルモデルを提案する。
当社のマイクロレベルモデルでは、各時点の感染状況が記録されており、感染、感染、感染、回復まで様々です。
これは、個々のレベルの接触データに基づいて、新型コロナウイルスの感染拡大を効率的に推測する最初のモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:59:25 GMT)
On the R\'{e}nyi Cross-Entropy [5.9] 2つの分布間のR'enyiクロスエントロピー測度は、最近、生成的対向ネットワークの設計改善のための損失関数として使用された。
本研究では,この測度の性質について検討し,その分布の一方が固定されたときと,双方の分布が指数族に属するときの閉形式式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 00:55:09 GMT)
Noise-aware Physics-informed Machine Learning for Robust PDE Discovery [5.7] この研究は、物理系の制御偏微分方程式(PDE)の発見に関係している。
既存の手法では、有限観測からPDEの同定を実証しているが、ノイズデータに対する満足度を維持できなかった。
本稿では、任意の分布に従うデータからPDEを管理するためのノイズ対応物理インフォームド機械学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:18:35 GMT)
Visual grounding of abstract and concrete words: A response to G\"unther
et al. (2020) [5.6] 単語埋め込みの視覚的基礎化に着目し,2つの重要な質問を対象とする。
まず、視覚的接地過程における視覚から、言語はどのような恩恵を受けるのか?
第二に、視覚的接地と抽象概念の間には関連があるのだろうか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:58:17 GMT)
Which Minimizer Does My Neural Network Converge To? [5.6] 標準NNトレーニング手順の一般的な変種が、取得した最小化器をどのように変更するかを説明する。
AdaGradのような適応最適化では、得られた最小化器は一般に勾配降下(GD)最小化器と異なる。
この適応型最小化器は、非適応型の場合、GDとGDが本質的に同じ最小化器となるにもかかわらず、ミニバッチトレーニングによりさらに変更される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:34:56 GMT)
Multivariate trace estimation in constant quantum depth [5.4] 民間の信念では、密度行列の積のトレースを推定するために深さ$Theta(m$)量子回路が必要である。
我々は、この信念が、タスクのための定数量子深度回路を構築することで、過度に保守的であることを証明した。
我々は、GoogleのSycamoreプロセッサと同様のアーキテクチャ上で、高度に並列化された方法で実装する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 16:44:58 GMT)
Where to Begin? Exploring the Impact of Pre-Training and Initialization
in Federated Learning [5.0] フェデレーション学習における事前学習モデルから始めることの影響について,4つの共通のフェデレーション学習ベンチマークを用いて検討した。
トレーニング済みのモデルから始めて、サーバでアダプティブを使用すると、常に最高の精度が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 16:18:21 GMT)
Modern Question Answering Datasets and Benchmarks: A Survey [5.0] 質問回答(QA)は、自然言語処理(NLP)の最も重要なタスクの一つである。
NLP技術を用いて、大量の非構造化コーパスに基づいて、与えられた質問に対する対応する回答を生成することを目的としている。
本稿では,ディープラーニングの時代にリリースされた,影響力あるQAデータセットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 05:53:56 GMT)
Pediatric Sleep Scoring In-the-wild from Millions of Multi-channel EEG
Signals [4.5] 本稿では,近年の大規模睡眠研究データセットにおいて,小児の睡眠自動スコアリング結果について紹介する。
本研究では,多チャンネル脳波(EEG)信号から5つの睡眠段階を78%の精度で分類するトランスフォーマーに基づくディープニューラルネットワークモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:44:16 GMT)
On Computing Probabilistic Explanations for Decision Trees [4.4] 十分な理由は、決定木を$T$とインスタンスを$x$とすると、決定を$T(x)$とします。
本稿では,決定木に対する$delta$sufficient-reasonsの計算複雑性について検討する。
決定木の構造的制約を識別し,SATソルバがこれらの問題に実際にどのように対処できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 21:58:31 GMT)
TINC: Temporally Informed Non-Contrastive Learning for Disease
Progression Modeling in Retinal OCT Volumes [4.4] 非競合的手法は損失に負を暗黙的に含み、異なる画像とモダリティをペアとして許容する。
時間的情報を用いた時間的コヒーレンストモグラフィーデータセットにおいて,既存の時間的情報を利用した。
本モデルは,中間年齢関連黄斑変性(AMD)から後期湿式AMDステージまでの時間枠内での変換のリスクを予測する上で,既存のモデルよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:42:09 GMT)
K-ARMA Models for Clustering Time Series Data [4.3] K-Meansアルゴリズムのモデルベース一般化を用いた時系列データのクラスタリング手法を提案する。
クラスタリングアルゴリズムは,不確実な偏差基準を用いて,アウトレーヤに対して頑健にすることができることを示す。
我々は,時系列クラスタリングタスクにおいて,本手法が既存の手法と競合することを示す実データ実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:16:11 GMT)
Time-Efficient Qudit Gates through Incremental Pulse Re-seeding [4.2] 量子コンピュータを構築するための現在の取り組みは、2状態の量子ビットに重点を置いている。
本研究では、この抽象化を破り、一般化されたd状態四重項上のゲートに対する短周期制御パルスを合成する。
トランスモン上の1量子と2量子のゲートに対する明示的なパルス最適化により,ヒルベルト空間次元とゲート長の近距離関係を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 01:54:36 GMT)
Automatically Balancing Model Accuracy and Complexity using Solution and
Fitness Evolution (SAFE) [4.1] 提案した共進化アルゴリズムSAFE(Solution and Fitness Evolution)を用いて,複数の目的を動的に調整できるかどうかを検討する。
GAMETESツールによって生成された複雑なシミュレートされた遺伝的データセットよりも、標準的な進化的アルゴリズムと比較して、SAFEは性能損失のない精度と複雑さを自動調整できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 16:55:33 GMT)
Online TSP with Predictions [3.8] 古典的オンライン旅行セールスマン問題(OLTSP)について検討する。
他の研究の予測モデルとは異なり、OLTSPの実際の要求はその到着時間と位置に関連しており、予測された要求と一致しないかもしれない。
我々の主な成果は、様々な予測モデルと設計アルゴリズムを研究し、異なる設定で最もよく知られた結果を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:35:53 GMT)
Routing with Privacy for Drone Package Delivery Systems [3.6] 配達ドローンのロケーションブロードキャストは、これらの配送サービスを使用する顧客に対して、プライバシリスクをもたらす。
サードパーティのオブザーバーは、放送されたドローンの軌跡を利用して顧客と購入を結びつけることができる。
本稿では,顧客をベンダーに関連付ける可能性に基づいて,プライバシリスクの確率論的定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 02:11:25 GMT)
The (de)biasing effect of GAN-based augmentation methods on skin lesion
images [3.4] 新しい医学データセットは、学習プロセスに影響を与える刺激的な相関の源であるかもしれない。
データ不均衡を軽減する1つのアプローチは、GAN(Generative Adversarial Networks)によるデータ拡張である。
この研究は、それらのバイアス継承と合成データがモデルにどのように影響するかを比較するために、無条件および条件付きGANを探索した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 10:32:35 GMT)
DarKnight: An Accelerated Framework for Privacy and Integrity Preserving
Deep Learning Using Trusted Hardware [3.2] DarKnightは大規模なDNNトレーニングのためのフレームワークで、入力のプライバシと整合性を保護する。
DarKnightは、信頼できる実行環境(TEE)とアクセラレータ間の協調実行に依存している。
DarKnightのデータ難読化戦略は、クラウドサーバにおける証明可能なデータのプライバシと計算の整合性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 19:58:36 GMT)
Privacy-preserving household load forecasting based on non-intrusive
load monitoring: A federated deep learning approach [3.1] まず,フェデレーション深層学習と非侵入負荷モニタリング(NILM)に基づく世帯負荷予測手法を提案する。
非侵入的負荷監視により統合電力を個別のデバイスパワーに分解し、連合ディープラーニングモデルを用いて個別のアプライアンスのパワーを別々に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 11:13:26 GMT)
Sparse Periodic Systolic Dataflow for Lowering Latency and Power
Dissipation of Convolutional Neural Network Accelerators [3.0] 本稿では,SPS(Sparse periodic systolic)データフローについて紹介する。
PPSの規則性を活用することで、スパシティ対応コンパイラは重みを最適に並べ替え、ハードウェアの単純なインデックス化ユニットを使用して重みとアクティベーションの一致を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 19:16:46 GMT)
Modularity Optimization as a Training Criterion for Graph Neural
Networks [2.9] グラフ畳み込みモデルにおけるネットワークのコミュニティ構造保存目的を組み込んだ学習表現の質に及ぼす効果について検討する。
2つの属性付きビビログラフィーネットワークの実験的評価により、コミュニティ保存目的の組み入れにより、スパースラベル方式における半教師付きノード分類精度が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 21:32:33 GMT)
Decoherence and entropy generation in an open quantum scalar-fermion
system with Yukawa interaction [2.7] ミンコフスキー時空における湯川相互作用とフェルミオンおよびスカラー量子場理論におけるデコヒーレンス機構について検討する。
デコヒーレンスの原因とその後のエントロピー生成は、高次相関器に格納された情報の無知である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 06:18:29 GMT)
Pulse Shape Simulation and Discrimination using Machine-Learning
Techniques [2.5] パルス形状判別(PSD)は、多くの核、高エネルギー、希少な探索実験において、この目的のための基本的な方法である。
本稿では,Dense Neural Network と Recurrent Neural Network の2つの手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 09:40:01 GMT)
Runtime Analysis of Competitive co-Evolutionary Algorithms for Maximin
Optimisation of a Bilinear Function [2.3] 共進化的アルゴリズムには、ハードウェア設計、ボードゲーム戦略の進化、ソフトウェアバグのパッチなど、幅広い応用がある。
共進化的アルゴリズムが解を効率的にかつ確実に見つけることを予測できる理論を開発することは、オープンな挑戦である。
本稿では,人口ベース競争共進化型アルゴリズムのランタイム解析開発における第一歩について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:35:36 GMT)
esCorpius: A Massive Spanish Crawling Corpus [2.3] textscesCorpiusは、Common Crawlデータの約1Pbから得られたスペインのクローリングコーパスである。
スペイン語で最も広範なコーパスであり、ウェブテキストの内容の抽出、浄化、重複の程度である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 09:29:18 GMT)
Stain-free, rapid, and quantitative viral plaque assay using deep
learning and holography [2.2] プラークアッセイ(Plaque assay)は、複製競合性ビリオンの濃度を定量化するための金標準法である。
レンズレスホログラフィーとディープラーニングを用いた迅速で無臭な定量的ウイルスプラークアッセイを行った。
テストあたりのオブジェクトの0.32ギガピクセル/時間位相情報を、ラベルフリーで30x30mm2の範囲をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 20:12:36 GMT)
End-to-end Learning for Image-based Detection of Molecular Alterations
in Digital Pathology [1.9] デジタル病理学におけるスライド画像全体(WSI)の分類への現在のアプローチは、主に2段階学習パイプラインを利用している。
このようなアプローチの大きな欠点は、臨床ルーチンで取得されていないタスク固有の補助ラベルの要件である。
本稿では,WSI分類のための新しい学習パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 20:30:33 GMT)
R-MelNet: Reduced Mel-Spectral Modeling for Neural TTS [1.9] 本稿では、バックエンドのWaveRNNスタイルのオーディオデコーダを備えた2部自動回帰アーキテクチャであるR-MelNetを紹介する。
このモデルは、WaveRNNデコーダが音声波形を生成するために使用する低分解能メルスペクトル特性を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:29:31 GMT)
j-Wave: An open-source differentiable wave simulator [1.7] 本稿では, 時間的・時間的調和的な音響問題を解くことのできる, オープンソースの微分可能な音響シミュレータ j-Wave を提案する。
j-Waveはモジュール化されたコンポーネントで構成されており、カスタマイズや再利用が容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 16:19:21 GMT)
Avoiding barren plateaus using classical shadows [1.6] 変分量子アルゴリズムは、短期デバイス上で量子優位を達成するための有望なアルゴリズムである。
表現的変分 ans" の最適化の展望は、バレンプラトーとして知られるパラメータ空間の広い領域に支配されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 10:17:25 GMT)
Advances in Prediction of Readmission Rates Using Long Term Short Term
Memory Networks on Healthcare Insurance Data [1.5] 30日間の入院は長期にわたる医療問題であり、患者の死亡率や死亡率に影響を与え、年間数十億ドルの費用がかかる。
我々は、簡単に利用可能な保険データを利用できる双方向長短メモリ(LSTM)ネットワークを開発した。
以上の結果から, 機械学習モデルにより, 全患者に対して妥当な精度で入院リスクを予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 19:07:10 GMT)
Evaluation of Performance-Trust vs Moral-Trust Violation in 3D
Environment [1.5] 本研究の目的は,探索・救助シナリオにおいて,パフォーマンストラスト違反とモラルトラスト違反がもたらす影響を調査する実験を設計することである。
同じようなロボットの障害が2つあり、1つはパフォーマンストラスト違反によるもので、もう1つはモラルトラスト違反によるもので、人間の信頼に明確な影響があるかどうかを確認したい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:27:09 GMT)
TE2Rules: Extracting Rule Lists from Tree Ensembles [1.4] Tree Ensemble (TE)モデルは、単一の決定木よりも高い予測性能を提供する。
TEモデルは一般に、人間が意思決定ロジックを理解するのが難しいため、透明性と解釈可能性に欠ける。
本稿では、二項分類タスクのために訓練されたTEを、TEとグローバルに等価で人間にとって理解しやすいルールリスト(RL)に変換するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 02:59:18 GMT)
Hate Speech Criteria: A Modular Approach to Task-Specific Hate Speech
Definitions [1.3] 本稿では,法と社会科学の観点から展開したテキスト音声基準について述べる。
我々は、開発者が念頭に置いている目標と正確なタスクは、テキスト音声のスコープをどのように定義するかを決定するべきであると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:50:16 GMT)
Depth-CUPRL: Depth-Imaged Contrastive Unsupervised Prioritized
Representations in Reinforcement Learning for Mapless Navigation of Unmanned
Aerial Vehicles [1.2] Reinforcement Learning (RL)は、生のピクセルイメージングと連続的な制御タスクを通じて、ビデオゲームにおいて印象的なパフォーマンスを示した。
レーザーセンサ測定などの物理状態に基づくRLポリシは、ピクセルによる学習よりもサンプリング効率が高いことが一般に受け入れられている。
本研究では,無人航空機(UAV)の無人航法を行うために,深度マップ推定から情報を抽出してRLエージェントに教える手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 11:54:01 GMT)
LiDAR-as-Camera for End-to-End Driving [1.0] Ouster LiDARは、深度、強度、周囲の放射線チャンネルを備えたサラウンドビューのLiDARイメージを出力することができる。
これらの測定は、同じセンサーから始まり、時間と空間で完全に整列する。
このようなLiDAR画像は、実車走行追従作業に十分であり、テスト条件下では少なくともカメラベースモデルに対して等しく動作することを示す。
研究の第2の方向において、非政治予測シーケンスの時間的スムーズさは、一般的に使用される平均絶対誤差と実際のオンライン運転能力と等しく相関することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 10:06:49 GMT)
Practical Black Box Hamiltonian Learning [0.9] 本稿では,量子多体系のハミルトニアンパラメータの学習問題について考察する。
我々は、微分推定によるハミルトン学習への最近のアプローチに基づいて構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:56:14 GMT)
Sustainable Computing -- Without the Hot Air [0.9] コンピューティングの需要は指数関数的に増え続けている。
この成長は、エネルギー効率の改善が需要の増加を上回らない限り、コンピュータのエネルギー消費の指数的な増加に繋がる。
本稿では, 計算の炭素フットプリントを決定する基本的傾向と, 持続可能な計算を実現する上での意義を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 19:48:33 GMT)
Detecting Quantum Capacities of Continuous-Variable Quantum Channels [0.8] 本稿では,連続的な可変通信チャネルとメモリの量子容量を全プロセストモグラフィーを行うことなく検出する手法を提案する。
本手法は、デバイスを有限回使用し、複数の用途にまたがって相関を示すことができ、悪意のある敵の制御下で動的に変化するという一般的なシナリオで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:13:52 GMT)
Quantum-correlation-based free-space optical link with an active
reflector [0.5] 本稿では,250m以上の量子相関に基づく自由空間光(FSO)リンクを,送受信局から125mの外部能動反射器を用いて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 02:04:15 GMT)
High-resolution spectroscopy of a single nitrogen-vacancy defect at zero
magnetic field [0.4] ダイヤモンド結晶中における窒素空孔中心の高分解能マイクロ波分光法の研究について報告する。
逆効果場の存在下でのレベル反交差から生じる超微粒子遷移の特性分裂と遷移不均衡を観察する。
本研究は, スピン-1系における偏光選択マイクロ波励起実験条件の最適化に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 02:49:49 GMT)
Neural Network Assisted Depth Map Packing for Compression Using Standard
Hardware Video Codecs [0.4] 本稿では,ニューラルネットワークモデルによって支援された可変精度パッキング手法を提案する。
モデルが最適な予測に近づき、非常に低いオーバーヘッドでゲームエンジンに統合できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 10:46:05 GMT)
Classical and learned MR to pseudo-CT mappings for accurate transcranial
ultrasound simulation [0.3] MR画像から擬似CT画像を生成する3つの手法を比較した。
また, 擬似CT画像を用いて超音波シミュレーションを行い, CTによるシミュレーションと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:33:44 GMT)
Prediction of Dilatory Behavior in eLearning: A Comparison of Multiple
Machine Learning Models [0.3] タスクの不合理な遅延である Procrastination は、オンライン学習においてよくある出来事である。
このような予測に焦点を当てた研究はほとんどない。
様々な種類の予測器と様々な手法の予測性能の比較を含む研究は、事実上存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 07:24:08 GMT)
Learning Nonparametric Ordinary differential Equations: Application to
Sparse and Noisy Data [0.3] 雑音やスパースデータから正規微分方程式(ODE)の非パラメトリックシステムを学ぶことは、新しい機械学習のトピックである。
再生ケルネルヒルベルト空間(RKHS)の理論を用いて、ODEの解が存在し一意である$f$の候補を定義する。
本稿では,Representer定理とオイラー近似を反復的に用いて数値解を与えるペナルティ法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 11:59:40 GMT)
Classification of network topology and dynamics via sequence
characterization [0.2] ネットワークトポロジとエージェントダイナミックス生成シーケンスの両方を復元するために,共起法によるネットワークの再構築が有用かどうかを検討する。
再構成されたネットワークの特性は,シーケンス作成に使用されるプロセスやトポロジに関する貴重な情報を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 11:05:39 GMT)
Two-Stage Classifier for COVID-19 Misinformation Detection Using BERT: a
Study on Indonesian Tweets [0.2] インドネシアでの新型コロナウイルスの誤情報検出に関する研究はいまだに少ない。
本研究では,ツイート誤報検出タスクに対して,IndoBERT事前学習言語モデルを用いた2段階分類モデルを提案する。
実験の結果、関連予測のためのBERTシーケンス分類器と誤情報検出のためのBi-LSTMの組み合わせは、87.02%の精度で他の機械学習モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:33:20 GMT)
Why we do need Explainable AI for Healthcare [0.0] 我々は、Explainable AI研究プログラムが人間と機械の相互作用の中心であると主張している。
有効な懸念にもかかわらず、私たちはExplainable AI研究プログラムが人間と機械の相互作用の中心であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:35:50 GMT)
Using Person Embedding to Enrich Features and Data Augmentation for
Classification [0.0] フラッド検出分類モデルは、ケーススタディとしてラベル付きおよび不均衡データセット上に構築される。
顧客埋め込み手法は、分類モデルの成功に肯定的な影響を及ぼした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 09:48:27 GMT)
Towards Perturbation Theory Methods on a Quantum Computer [0.0] PT法を用いてエネルギーと固有状態の補正を推定する量子回路を提案する。
私たちの研究は、量子デバイスで複雑なシステムを研究するための新しいアプローチを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 00:16:54 GMT)
Topological data analysis and machine learning [0.0] トポロジカル・データ分析(トポロジカル・データ・アナリティクス)とは、複雑なデータセットの抽象的な形状を体系的かつ確実に計算するためのアプローチである。
生命科学やデータ科学におけるトポロジカルデータ分析には様々な応用があり、物理学者の間で関心が高まっている。
本稿では,物理分野におけるトポロジカルデータ解析の応用と機械学習問題について,簡潔かつ包括的に概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 07:11:04 GMT)
Thermalization of Gauge Theories from their Entanglement Spectrum [0.0] 我々は、$(2+1)$時空次元における$mathbfZ$格子ゲージ理論の絡み合い構造を研究する。
We demonstrate Li and Haldane's conjecture, and showed consistency of the Entanglement Hamiltonian with the Bisognano-Wichmann theorem。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:33:28 GMT)
The Topological BERT: Transforming Attention into Topology for Natural
Language Processing [0.0] 本稿では,トポロジカルデータ解析を用いたテキスト分類器を提案する。
我々は、その分類器への唯一の入力として、BERTのアテンションマップをアテンショングラフに変換する。
このモデルは、スパムとハムメッセージの区別、文が文法的に正しいかどうかの認識、あるいは映画レビューを否定的あるいは肯定的な評価といったタスクを解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 11:25:31 GMT)
The Quantum Internet: A Hardware Review [0.0] 量子インターネットは、量子技術における次の大きなマイルストーンだ。
本稿では,主にフォトニクスの観点から,量子インターネットのハードウェア面を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:53:05 GMT)
The Floquet Baxterisation [0.0] Floquet Baxterisation を用いた積分可能量子回路の汎用的フレームワークを構築した。
簡単な平面構造における動的反単位対称性の破れを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 09:18:07 GMT)
Stochastic Bohmian and Scaled Trajectories [0.0] 段階的デコヒーレンス過程は、線形および非線形シュラー・オーディンガー方程式からボヘミア軌道を通して研究される。
異なる性質のデコヒーレンスの2つの源が検討される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:11:00 GMT)
Spontaneous symmetry breaking in frustrated triangular atom arrays due
to cooperative light scattering [0.0] 低光強度の三角形単位細胞の配列幾何が、ほぼ平らなバンドを形成する集合励起を退化させるかを示す。
驚くべきことに、双極子相互作用による励起が、フラストレーション磁石や超流動中の光アナログとどのように対応するかが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:00:32 GMT)
Single magnon excited states of a Heisenberg spin-chain using a quantum
computer [0.0] ハイゼンベルクスピンチェーンの単一マグノン励起状態を計算する方法を提案する。
本手法は,小型スピンチェーン用量子プロセッサに効率よく実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 14:07:47 GMT)
Simulating reaction time for Eureka effect in visual object recognition
using artificial neural network [0.0] 以前の心理学的な研究は、この「ユーレカ認識」の基礎は偶然の神経過程にあることを示唆している。
そこで我々は,人間のユーレカ認識の特徴をシミュレートした人工神経ネットワークモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 10:58:12 GMT)
Semi-Supervised Generative Adversarial Network for Stress Detection
Using Partially Labeled Physiological Data [0.0] 半スーパービジョンアルゴリズムは、安価な感情状態検出システムのための実行可能な方法である。
本稿では, ストレス検出のための WESAD (Wearable Stress and Affect Detection) データセット上で, 完全教師付きアルゴリズムとSSLを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 01:58:33 GMT)
Second order nonlinearity induced multipartite entanglement in a hybrid
magnon cavity QED system [0.0] 2次非線形性は2つの条件下でキャビティ光子とマグノンモードの間の強い二部構造が絡み合うことを示す。
後者については,2つのマグノニクスモードと2つのマグノニクスモードの間の二部格子の絡み合いと,キャビティ光子と2つのマグノニクスモード間の三部格子の絡み合いが生じる可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 14:56:40 GMT)
Scalable noncontextuality inequalities and certification of multiqubit
quantum systems [0.0] 非文脈不等式は量子システムの認証に利用できることを示す。
我々の方式はサブシステム間の分離を必要としないが、測定間の一定の互換性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 06:00:44 GMT)
Reply to the comment on "Quantum priniple of relativity" [0.0] 我々は、デル・サントとホルバートの論文「相対性理論の量子原理」に対する批判に反論する。
彼らの反論のほとんどは取り消され、残りは我々の主張にさらなる証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:52:07 GMT)
Randomized K-FACs: Speeding up K-FAC with Randomized Numerical Linear
Algebra [0.0] K-FACはクロネッカー因子の逆数を計算する必要性に悩まされている。
一般的に用いられるクロネッカー因子の指数平均構成パラダイムにより、それらの固有スペクトルは崩壊しなければならないことを示す。
我々は、実際にこの崩壊は非常に高速であり、かなりの計算を節約できるという考えを導いたことを数値的に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 16:30:41 GMT)
Quantum forces in cavities [0.0] 熱浴におけるコンパクト化空間の境界の量子圧を計算する。
キャビティにおける周期的境界条件と反周期的境界条件の両方を考慮すると、量子力の魅力的あるいは反発的な性質について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:11:35 GMT)
Quantum conformal symmetries for spacetimes in superposition [0.0] 我々は、明快な量子作用素を構築し、時空の重ね合わせに量子場を記述する状態と、ミンコフスキーの背景に質量の重ね合わせを持つ量子場を表す状態とをマッピングする。
曲がりくねった時空における粒子生成の現象を同値な同値な時空にインポートするために使用することができ、改良されたミンコフスキー時空における新しい特徴を明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:00:02 GMT)
QuASK -- Quantum Advantage Seeker with Kernels [0.0] QuASKはPythonで書かれた量子機械学習ソフトウェアである。
量子カーネルと古典カーネルのパフォーマンスを設計、実験、評価する研究者を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:43:16 GMT)
Primitive Quantum Gates for Dihedral Gauge Theories [0.0] 本稿では,デジタル量子コンピュータにおける二面ゲージ理論のシミュレーションについて述べる。
非アーベル離散ゲージ群 $D_N$ は、$U(1)timesbbZ$格子ゲージ理論の近似として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:59:56 GMT)
Platonic Bell inequalities for all dimensions [0.0] すべての可能な次元に対するプラトンベルの不等式について検討する。
我々はベルの不等式に対する最大量子違反を証明した。
両部共役ベルの不等式に対して局所境界を正確に計算する方法が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:12:06 GMT)
Physics-informed machine learning for Structural Health Monitoring [0.0] この章では、エンジニアがモデル化または評価しようとしている構造についてしばしば持つ物理的な洞察を考慮に入れたMLアルゴリズムを適用する、物理インフォームド機械学習の概念を紹介します。
この章では、単純な物理モデルとデータ駆動モデルを組み合わせたグレーボックスモデルによって、SHM設定における予測能力が向上することを示す。
SHMアプリケーションは、オフショアや航空宇宙構造物の負荷監視タスクから、ロングスパンブリッジのパフォーマンス監視まで、幅広いアプリケーションがデモされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 14:16:33 GMT)
PhySRNet: Physics informed super-resolution network for application in
computational solid mechanics [0.0] 本研究は,物理インフォームド深層学習に基づく超解像フレームワーク(PhySRNet)の開発を目的とする。
高分解能ラベル付きデータを必要とせずに、高分解能変形場を低分解能変形体から復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:51:50 GMT)
Partially polaron-transformed quantum master equation for exciton and
charge transport dynamics [0.0] ポラロン変換量子マスター方程式(PQME)は量子系の力学を記述する統一的な枠組みを提供する。
定式化で採用されているポラロン変換(PT)は、遅いモードの過剰な緩和を引き起こす場合もある。
この問題に対処するための正式な枠組みは,低周波入浴モードの軽量部分PTを用いて開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:43:01 GMT)
Optimizing Training Trajectories in Variational Autoencoders via Latent
Bayesian Optimization Approach [0.0] 教師なしおよび半教師なしのML手法は、物理学、化学、材料科学の様々な分野に広く採用されている。
教師なしおよび半教師付きMLに対するハイパーパラメータ軌道最適化のための潜在ベイズ最適化(zBO)手法を提案する。
本手法の適用により,MNISTの離散的および連続的回転不変表現とプラズモンナノ粒子材料システムの実験データを求めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 23:41:47 GMT)
Noncommutative polynomial optimization under symmetry [0.0] 我々は、ナヴァスク-ピロニオ-アックの半定緩和における対称性を利用するための一般的な枠組みを提案する。
我々はモーメントと2乗の双対アプローチに等しく重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 14:26:55 GMT)
Nonclassical correlations of radiation in relation to Bell nonlocality [0.0] 本研究では,2つの空間放射モードにおける測定結果の非古典的相関を解析した。
非古典的相関はベル非局所性と関連しており、前者はより一般的な量子相関である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 10:30:25 GMT)
Magnetometry of neurons using a superconducting qubit [0.0] マイクロスケール領域の感度磁力計として機能する超伝導磁束量子ビットを用いた培養ニューロンの磁気計測を行った。
ニューロンはFe$3+$リッチ媒体で培養され、イオンから生じる電子スピンによって生じる磁化信号を増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 09:50:04 GMT)
Machine learning for automated quality control in injection moulding
manufacturing [0.0] 機械学習(ML)は射出成形における品質制御(QC)を改善し、自動化することができる。
本研究では, 模擬データを用いて, 射出成形容器の製品品質予測モデルを構築した。
テストセットの精度、特異性、感度はそれぞれ99.4%$、99.7%$、94.7%$である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:44:48 GMT)
Machine Learning Approaches to Predict Breast Cancer: Bangladesh
Perspective [0.0] 本研究は,乳がんをクラスで最大精度で予測できる最良のアルゴリズムの発見に焦点をあてる。
このモデルの実装後、この研究はRandom ForestとXGBoostで94%のモデル精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 01:44:53 GMT)
MKIoU Loss: Towards Accurate Oriented Object Detection in Aerial Images [0.0] 修正されたカルマンIoUのSkewIoUの損失は、MkioUと呼ばれる。
提案手法は他のガウス法にも容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:17:01 GMT)
Lewis-Riesenfeld invariants for PT-symmetrically coupled oscillators
from two dimensional point transformations and Lie algebraic expansions [0.0] 2次元の点変換からルイス=リースフェルト不変量を構成する。
このモデルの非エルミート的ハミルトニアン(英語版)はシンプレクティックな$sp(4)$リー代数の生成元として便利に表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 11:05:43 GMT)
Leggett-Garg inequalities for testing quantumness of gravity [0.0] 重力相互作用によって生じる絡み合い負性に関連して,2時間準確率を用いて,レゲット-ガーグ不等式違反について議論した。
また,ハイブリッドシステムにおけるLeggett-Gargの不等式検出の可能性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 22:39:33 GMT)
Learning Citywide Patterns of Life from Trajectory Monitoring [0.0] 異常データストリームを監視し、時間とともに正常なパターンを明示的に抽出することで、生活パターンを学習する。
ポルト・タクシーのデータセットから、主要な祝日と新たに発見された輸送異常の両方を含む、興味あるパターンを抽出する。
スマートシティや自動運転車,都市計画・管理など,多くの分野において,正常・異常な道路交通行動の段階的な学習能力が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:28:15 GMT)
Law of Total Probability in Quantum Theory and Its Application in
Wigner's Friend Scenario [0.0] 総確率の法則が一般に量子論において成り立たないことはよく知られている。
本研究では、量子論における条件確率の定義をPOVM測定に拡張する。
ここで展開された理論を適用して、拡張されたウィグナーの友人シナリオに関連するいくつかの量子no-go定理を分析することで、これらのno-go定理の論理的抜け穴が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 05:27:37 GMT)
Lagrangian Density Space-Time Deep Neural Network Topology [0.0] 我々は,LDDNN(Lagrangian Density Space-Time Deep Neural Networks)トポロジを提案する。
基礎となる物理科学が支配する現象の力学を予測するために、教師なしの訓練と学習を行う資格がある。
本稿では、ラグランジアン領域とハミルトン領域におけるニューラルネットワークの統計的物理解釈について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 03:29:35 GMT)
Invariance Properties of the Natural Gradient in Overparametrised
Systems [0.0] 自然勾配場は、目立った計量を備えたモデル上での目的関数の最も急な上昇の方向を表す。
自然パラメータ勾配のプッシュフォワードが自然勾配と等しい場合について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:23:14 GMT)
Interaction between macroscopic quantum systems and gravity [0.0] 我々は、コヒーレントな状態にある量子マクロ系が、それらが浸漬される重力場を局所的に変化させる可能性に焦点を当てる。
この完全に学際的な研究分野は、何百もの論文が出版され、ここ数十年で顕著な進歩をみせている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 14:09:15 GMT)
Integrated Photonic Platforms for Quantum Technology: A Review [0.0] 量子物理学は、情報処理に量子ビット(量子ビット)を使用する量子技術に成熟した。
統合フォトニックプラットフォームは 量子技術の実現において 重要な役割を担います
この技術の将来は、量子デバイスを普遍的に実現するために使用できる、成功した材料に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:59:57 GMT)
Implementing a Chatbot Solution for Learning Management System [0.0] 今日チャットボットが直面する最大の問題は、人間の言語を模倣することだ。
エクストリームプログラミング手法はChatterBot、Pyside2、Webスクレイピング、TampermonkeyをBlackboardに統合するために選択された。
我々は、AIボットを教育環境に統合する可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:58:40 GMT)
Hydrogen Atom in Electric and Magnetic Fields: Dynamical Symmetries,
Superintegrable and Integrable Systems, Exact Solutions [0.0] 純粋な水素原子のハミルトニアンは、運動の積分によって生成されるSO(4)対称性基を持つ。
一様電場中の水素原子に対するシュル「オーディンガー方程式」は放物線座標において分離可能である。
一様磁場における水素原子の量子状態を記述する正確な解析解が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 17:26:33 GMT)
HRFuser: A Multi-resolution Sensor Fusion Architecture for 2D Object
Detection [0.0] 2Dオブジェクト検出は、2D画像領域で定義された基本的な高レベルなタスクである。
本稿では,任意の入力モードに対して直接スケールするマルチレゾリューションセンサ融合アーキテクチャであるHRFuserを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 09:40:05 GMT)
Group-invariant tensor train networks for supervised learning [0.0] 正規行列表現の作用の下で不変なテンソルの基底を構成するための新しい数値アルゴリズムを導入する。
その後、グループ不変テンソルをグループ不変テンソルトレインネットワークに結合し、教師付き機械学習モデルとして使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 06:33:08 GMT)
Fast computation of rankings from pairwise comparisons [0.0] ペア比較に基づいて,個人,チーム,オブジェクトのランク付けについて検討する。
同じ問題をはるかに高速に解決する、別の方法と同じようなシンプルなイテレーションについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 19:39:09 GMT)
Extending quantum detailed balance through optimal transport [0.0] 量子力学系のクラスを特定の性質を持つ系に近く、構造的に類似した状態に設定し、研究するための一般的なアプローチを開発する。
これは、おそらく異なる可観測代数上の系間の輸送計画とワッサーシュタイン距離の観点から行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:46:57 GMT)
Exposing and addressing the fragility of neural networks in digital
pathology [0.0] textttStrongAugmentは、大規模な異種病理組織学的データを用いて評価される。
textttStrongAugmentでトレーニングされたニューラルネットワークは、すべてのデータセットで同様のパフォーマンスを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:25:34 GMT)
Experimental tests of Lieb-Robinson bounds [0.0] エリオット・リーブ(Elliott Lieb)とデレク・ロビンソン(Derek Robinson)の1972年の論文 "Finite Group Velocity of Quantum Spin Systems" は、"High-impact paper" と見なすことができる。
30年以上もの間、この量子物理学への大きな貢献はかなり秘密にされてきた。
まず、リーブとロビンソンの研究の中心的な結果、すなわち非相対論的量子系における情報の伝播のための最大群速度の存在を読者に思い出させる。
次に、この発見に最も密接に関係している実験についてレビューします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 08:45:53 GMT)
Exact electronic states with shallow quantum circuits through global
optimisation [0.0] 量子コンピュータは、多電子問題の指数的スケーリングを克服することで、電子シミュレーションに革命をもたらすことを約束する。
ゲート効率・対称性保存型フェルミオン作用素から普遍波動関数を構成する。
我々のアルゴリズムは、強い電子相関を特徴とする量子シミュレーションの新しいパラダイムを定義することによって、最先端の状態を確実に前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 20:03:11 GMT)
Exact dynamics in dual-unitary quantum circuits with projective
measurements [0.0] 本稿では,二つの単位回路と特定の射影測定値を組み合わせたモデルについて紹介する。
測定誘起相転移を防止する対称性を同定し,正確な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:00:04 GMT)
Discrimination in machine learning algorithms [0.0] 機械学習アルゴリズムは、例えば信用スコアリングアルゴリズムがローンを拒否するため、個人に直接影響を及ぼす可能性のあるビジネス上の決定に日常的に使用される。
そして、倫理的(かつ法的)の観点から、これらのアルゴリズムが(性や人種のような)センシティブな属性に基づいて識別しないことを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 21:35:42 GMT)
Devil's staircase of topological Peierls insulators and Peierls
supersolids [0.0] XXZ-Bose-Hubbardモデルで記述した1次元格子上の超低温ボソニック原子の混合物を考える。
スピン自由度における反強磁性相互作用の包含が、デビルの対称性に保護された位相位相の階段をいかに生み出すかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 09:02:35 GMT)
Democratizing Ethical Assessment of Natural Language Generation Models [0.0] 自然言語生成モデル(英: natural language generation model)とは、単語の列を文脈として刺激するとコヒーレントな言語を生成するコンピュータシステムである。
ユビキティと多くの有益な応用にもかかわらず、言語生成モデルは社会に害を与える可能性がある。
したがって、これらのモデルの倫理的評価は重要である。
本稿では,自然言語生成モデルの倫理的評価を民主化し,標準化するための新しいツールを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:20:31 GMT)
Decoherence control of a single-photon optomechanical system in
phase-sensitive reservoirs [0.0] 真空/スクイーズ熱貯留層がオプティメカルシステムにおけるキャビティフォトンフォック状態のデコヒーレンスに及ぼす影響について報告する。
空洞脱落項の存在は、強い単一光子光学的カップリング状態において正しい固有状態を使用することの結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 14:05:25 GMT)
Decision-making under uncertainty: a quantum value operator approach [0.0] 本研究では,不確実性を考慮した意思決定のための量子期待値理論を提案する。
バリューオペレーターは、客観世界を通して主観的信念に基づいて、対応する行動を選択するよう人々に誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 23:18:08 GMT)
Daylight entanglement-based quantum key distribution with a quantum dot
source [0.0] 我々は、量子ドット源を用いて、昼間に初めて量子通信プロトコルを実装した。
この技術は、スペクトル帯域幅の狭さとピーク輝度での無視可能な多光子放出の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 15:34:40 GMT)
Consensus Function from an $L_p^q-$norm Regularization Term for its Use
as Adaptive Activation Functions in Neural Networks [0.0] 本稿では,学習過程においてその形状に適応する暗黙的,パラメトリックな非線形活性化関数の定義と利用を提案する。
この事実は、ネットワーク内で最適化するパラメータの空間を増大させるが、柔軟性を高め、ニューラルネットワークの概念を一般化する。
予備的な結果は、この種の適応的アクティベーション関数によるニューラルネットワークの使用は、回帰や分類の例における誤差を減少させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 04:48:14 GMT)
Changepoint Detection for Real-Time Spectrum Sharing Radar [0.0] レーダーは、混雑する無線周波数の干渉を避けるために適応しなければならない。
変化点検出は感覚と予測アルゴリズムに適用され、モデルの精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:55:48 GMT)
CTrGAN: Cycle Transformers GAN for Gait Transfer [0.0] 本稿では,目標の自然歩行をうまく生成できる新しいモデルであるCycle Transformers GAN(CTrGAN)を紹介する。
CTrGANのジェネレータはデコーダとエンコーダで構成されており、どちらもトランスフォーマーである。
提案手法は,既存の手法よりも,桁違いにリアルなパーソナライズされた歩行を実現できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:53:45 GMT)
Building Kohn-Sham potentials for ground and excited states [0.0] 我々は、$k$と目標密度$rho$が与えられたとき、密度が$rho$に任意に近い混合状態が$ktextth$を持つポテンシャルが存在することを示す。
本稿では,デジネラシーを考慮した逆アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 12:11:08 GMT)
Brain-like combination of feedforward and recurrent network components
achieves prototype extraction and robust pattern recognition [0.0] 連想記憶は、大々的に繰り返される新皮質ネットワークによって実行される計算の有力候補である。
我々は,非教師付きヘビアン・ベイズ学習規則を用いて分散表現を学習するフィードフォワードネットワークに,繰り返しアトラクタネットワークを結合する。
本研究では, フィードフォワード駆動型内部(隠れた)表現のトレーニングにおいて, 繰り返しアトラクタコンポーネントが連想メモリを実装していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 06:03:11 GMT)
Bounds on approximating Max $k$XOR with quantum and classical local
algorithms [0.0] 我々は、Max $k$XORをおよそ解くための局所アルゴリズムのパワーを考える。
Max $k$XORでは、各制約は正確に$k$変数とパリティビットのXORである。
量子アルゴリズムがしきい値アルゴリズムを$k > 4$で上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 21:19:35 GMT)
Bipartite entanglement and the arrow of time [0.0] 我々は、絡み合いと時間との密接な関係について、新しい視点を提供する。
私たちの主な焦点は、この接続がPeresによって先導される、双方向の絡み合いにあります。
我々は、フォン・ノイマン代数のより広い文脈で後者の関連性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 18:00:03 GMT)
Bio-inspired Machine Learning: programmed death and replication [0.0] システムにニューロンを追加したり、システムからニューロンを取り除いたりするための機械学習アルゴリズムを開発した。
プログラムされた死アルゴリズムはニューラルネットワークの圧縮に利用でき、複製アルゴリズムは、既に訓練済みのニューラルネットワークの性能向上に利用することができると論じる。
バイオインスパイアされたアルゴリズムの計算上の利点は、MNISTデータセット上でフィードフォワードニューラルネットワークをトレーニングすることによって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 10:44:12 GMT)
Automated Wheat Disease Detection using a ROS-based Autonomous Guided
UAV [0.0] 小麦畑のモニタリング作業を自動化するために、無人航空機にスマート自律システムが実装されている。
画像に基づくディープラーニングアプローチは、病気に感染した小麦の植物を検出し分類するために用いられる。
ロボットオペレーティングシステムとガゼボ環境におけるシミュレーションを用いて,マッピングとナビゲーションシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 06:12:48 GMT)
A note on large deviations for interacting particle dynamics for finding
mixed equilibria in zero-sum games [0.0] 連続ミニマックスゲームにおける平衡点の発見は、機械学習において重要な問題となっている。
最近の発展は純平衡から混合平衡点に焦点を移している。
本研究では,粒子の数が無限に増加するにつれて,粒子系の経験的測定の順序が大きな偏差原理を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 10:29:21 GMT)
A Probabilistic Framework for Controlling Quantum Systems [0.0] 新しい制御法では、量子物理系の時間進化に影響を与える可能性のある不確実性やノイズの源をすべて考慮している。
提案手法を実分子系と2つのスピン系で実証し,本手法の有効性と簡易性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jun 2022 13:15:08 GMT)