Kernel Based Cognitive Architecture for Autonomous Agents [91.4] 本稿では,認知機能構築への進化的アプローチについて考察する。
本稿では,シンボル創発問題に基づくエージェントの進化を保証する認知アーキテクチャについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 12:41:32 GMT)
Object Representations as Fixed Points: Training Iterative Refinement
Algorithms with Implicit Differentiation [88.1] 反復的洗練は表現学習に有用なパラダイムである。
トレーニングの安定性とトラクタビリティを向上させる暗黙の差別化アプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 10:00:35 GMT)
PhotoScene: Photorealistic Material and Lighting Transfer for Indoor
Scenes [84.7] PhotoSceneは、シーンの入力画像を取得し、高品質な素材と同様の照明を備えたフォトリアリスティックデジタルツインを構築するフレームワークである。
プロシージャ素材グラフを用いてシーン素材をモデル化し、そのようなグラフはフォトリアリスティックおよび解像度非依存の材料を表す。
ScanNet, SUN RGB-D, ストック写真からのオブジェクトとレイアウトの再構築について検討し, 高品質で完全に再現可能な3Dシーンを再現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 06:52:44 GMT)
A Multi-Task BERT Model for Schema-Guided Dialogue State Tracking [78.3] タスク指向対話システムは対話状態追跡器(DST)を用いて会話を完了させる。
最近の最先端のDST実装は、モデルの堅牢性を改善するために様々なサービスのスキーマに依存している。
本稿では,意図予測,要求スロット予測,スロットフィリングの3つのDSTタスクを協調的に解決する単一マルチタスクBERTモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 13:27:59 GMT)
An AlphaZero-Inspired Approach to Solving Search Problems [63.2] 探索問題を解くためにAlphaZeroで使用される手法と手法を適応する。
本稿では,簡単な解法と自己還元という観点から表現できる可能性について述べる。
また,探索問題に適応したモンテカルロ木探索法についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 23:39:45 GMT)
Tree ensemble kernels for Bayesian optimization with known constraints
over mixed-feature spaces [54.6] 木アンサンブルはアルゴリズムチューニングやニューラルアーキテクチャ検索といったブラックボックス最適化タスクに適している。
ブラックボックス最適化にツリーアンサンブルを使うことの2つのよく知られた課題は、探索のためのモデル不確実性を効果的に定量化し、また、 (ii) ピースワイドな定値取得関数を最適化することである。
我々のフレームワークは、連続/離散的機能に対する非拘束ブラックボックス最適化のための最先端の手法と同様に、混合変数の特徴空間と既知の入力制約を組み合わせた問題の競合する手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 16:59:37 GMT)
MIA 2022 Shared Task: Evaluating Cross-lingual Open-Retrieval Question
Answering for 16 Diverse Languages [54.0] 16言語に類型的に多様である言語における言語横断的オープン-検索型問合せシステムの評価を行った。
反復的にマイニングされた多様な負の例を利用する最良のシステムは32.2 F1となり、ベースラインを4.5ポイント上回る。
第2のベストシステムは文書検索にエンティティを意識した文脈表現を使用し、タミル(20.8 F1)の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 06:54:10 GMT)
Rationale-Augmented Ensembles in Language Models [53.5] 我々は、数発のテキスト内学習のための合理化促進策を再考する。
我々は、出力空間における合理的サンプリングを、性能を確実に向上させるキーコンポーネントとして特定する。
有理拡張アンサンブルは既存のプロンプト手法よりも正確で解釈可能な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 06:20:57 GMT)
Less is More: Adaptive Curriculum Learning for Thyroid Nodule Diagnosis [50.2] 不整合ラベルによるサンプルの発見と破棄を適応的に行うAdaptive Curriculum Learningフレームワークを提案する。
また、TNCD: Thyroid Nodule Classification データセットも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 11:50:02 GMT)
Language statistics at different spatial, temporal, and grammatical
scales [48.8] Twitterのデータを使って、さまざまなスケールでランクの多様性を探求しています。
最も大きな変化は、文法的なスケールのバリエーションによる。
文法スケールが大きくなるにつれて、ランクの多様性曲線は時間スケールや空間スケールによって大きく変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 01:38:48 GMT)
Enabling Harmonious Human-Machine Interaction with Visual-Context
Augmented Dialogue System: A Review [40.5] Visual Context Augmented Dialogue System (VAD) は、マルチモーダル情報を知覚し理解することで人間とコミュニケーションする能力を持つ。
VADは、エンゲージメントとコンテキスト対応の応答を生成する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 09:31:37 GMT)
From Seeing to Moving: A Survey on Learning for Visual Indoor Navigation
(VIN) [33.9] Visual Indoor Navigation (VIN)タスクは、データ駆動機械学習コミュニティから注目を集めている。
この調査はまず、VINタスクに対する学習に基づくアプローチの代表的作業について要約する。
そして、VINのパフォーマンスを妨げる言語の問題を特定し、議論し、これらの重要な領域における将来の研究を動機付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 17:01:29 GMT)
Unsupervised Recurrent Federated Learning for Edge Popularity Prediction
in Privacy-Preserving Mobile Edge Computing Networks [31.9] 本稿では,MEC対応IIoTのための教師なし,プライバシ保護による人気予測フレームワークを提案する。
提案したフレームワークは、ルート平均二乗誤差を最大60.5%-68.7%まで削減することで予測精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 06:50:54 GMT)
Eliciting and Learning with Soft Labels from Every Annotator [31.1] 個々のアノテータからソフトラベルを効率よく抽出することに注力する。
ラベルによる学習は,従来の手法と同等のモデル性能を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 12:03:00 GMT)
Test-time Adaptation with Calibration of Medical Image Classification
Nets for Label Distribution Shift [25.0] 医用画像分類のためのラベルシフトに最初に取り組む手法を提案する。
本手法は,1つのトレーニングラベル分布から学習したモデルを任意の未知のテストラベル分布に効果的に適用する。
肝線維症ステージングと重症度予測の2つの重要な医用画像分類タスクについて,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 07:55:23 GMT)
An End-to-End Set Transformer for User-Level Classification of
Depression and Gambling Disorder [24.8] 本研究は,ギャンブル中毒とうつ病のユーザレベル分類のためのトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
我々は、特定の個人からソーシャルメディア投稿の集合を処理し、投稿間の相互作用を利用し、ポストレベルでラベルノイズを除去する。
我々のアーキテクチャは、現代の特徴属性法と解釈可能であり、自動データセット作成を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 06:40:56 GMT)
Tree-constrained Pointer Generator with Graph Neural Network Encodings
for Contextual Speech Recognition [19.4] 本稿では,木制約ポインタジェネレータ (TCPGen) コンポーネントにおけるグラフニューラルネットワーク (GNN) のエンド・ツー・エンドコンテキスト ASR への利用を提案する。
GNNエンコーディングのTCPGenは、元のTCPGenと比較して、バイアスのある単語のWERを15%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 15:12:18 GMT)
Computer-assisted Pronunciation Training -- Speech synthesis is almost
all you need [18.4] 既存のCAPT法では発音誤りを高精度に検出できない。
本稿では,音素対音素(P2P),テキスト対音声(T2S),音声対音声変換(S2S)の3つの革新的な手法を提案する。
これらの手法は、発音誤りを検出するための3つの機械学習モデルの精度を向上させるだけでなく、分野における新しい最先端の確立にも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 08:33:33 GMT)
Towards Robust Video Object Segmentation with Adaptive Object
Calibration [18.1] ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)は、参照フレームの注釈付きオブジェクトマスクを与えられたビデオのすべてのターゲットフレームにおけるオブジェクトのセグメンテーションを目的としている。
本稿では,オブジェクト表現を適応的に構築し,オブジェクトマスクを校正して強靭性を実現する,新しいディープネットワークを提案する。
本モデルは,既存の出版作品の最先端性能を達成し,摂動に対する優れた堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 17:51:29 GMT)
Backdoor Attack is A Devil in Federated GAN-based Medical Image
Synthesis [15.4] 本稿では, バックドア攻撃分類モデルにおいて, 識別器を一般的なデータ中毒戦略で扱うことにより, フェデレートされたGAN(FedGAN)を攻撃する方法を提案する。
グローバルな悪意検出と局所的な訓練規則化の2つの効果的な防衛戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 07:20:35 GMT)
ImLoveNet: Misaligned Image-supported Registration Network for
Low-overlap Point Cloud Pairs [14.4] 対の点雲間の低オーバーラップ領域は、捕獲された特徴を非常に低信頼にする。
我々は,ImLoveNetと呼ばれる低オーバーラップ点雲対に対する画像対応登録ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 13:17:34 GMT)
GUIM -- General User and Item Embedding with Mixture of Representation
in E-commerce [13.1] 私たちのゴールは、Alibabaのビジネス全体で、各ユーザと各製品アイテムに対して、汎用的な表現(埋め込み)を構築することです。
自然言語処理(NLP)領域におけるBERTモデルに着想を得て,GUIM(General User Item embedding with Mixture of representation)モデルを提案する。
表現の混合(MoR)を新しい表現形式として利用し、各ユーザの多様な興味をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 06:27:54 GMT)
Can Language Models Make Fun? A Case Study in Chinese Comical Crosstalk [12.3] 自然言語生成が人間のようにユーモアを発生させるかどうかを予備的に検証することを目的としている。
我々は,Scratch Seq2seq,微調整中規模PLM,大規模PLMなど,様々な世代のアプローチをベンチマークする。
結論として,大規模PLMを用いてユーモア生成を大幅に改善することができるが,まだ初期段階にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 04:30:07 GMT)
Multivariate Time Series Anomaly Detection with Few Positive Samples [12.3] この実践的状況のニーズに対処する2つの方法を紹介する。
提案手法は, 自己回帰(AR)モデルを用いた正規動作の代表的な学習に有効である。
文献からのアプローチと比較して,効果的な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 00:58:52 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） (Sat, 2 Jul 2022 03:29:24 GMT)
ORA3D: Overlap Region Aware Multi-view 3D Object Detection [11.6] 現在の多視点3Dオブジェクト検出法は、しばしば重なり合う領域のオブジェクトを適切に検出できない。
本稿では,従来のステレオ不均質推定手法を適用し,重なり合う領域に対する信頼性の高い不均質情報を得る。
また,非重なり領域と重なり領域との表現的ギャップを最小限に抑えるために,逆重なり領域判別器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 15:28:44 GMT)
Geometric Learning of Hidden Markov Models via a Method of Moments
Algorithm [11.3] 本稿では,隠れマルコフモデル(HMM)のパラメータを幾何学的に学習するための新しいアルゴリズムを提案する。
本稿では,既存の学習者と比較して,学習者の速度と数値的精度が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 12:24:38 GMT)
Syntax Controlled Knowledge Graph-to-Text Generation with Order and
Semantic Consistency [10.7] 知識グラフ・トゥ・テキスト(KG-to-text)生成は、知識グラフから分かりやすい文章を生成することを目的としている。
本稿では,キャプションから抽出した注文監督の下での知識記述順序予測を最適化する。
我々は、KGの単語をコピーする位置を制限するために、POS構文タグを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 02:42:14 GMT)
Abstraction and Refinement: Towards Scalable and Exact Verification of
Neural Networks [9.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)の実践はますます進んでいるが、ロバストさの欠如により、安全クリティカルなドメインへの応用が妨げられている。
本稿では,スケーラブルで正確なDNN検証のための新しい抽象化・リファインメント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 07:04:20 GMT)
Noise and Edge Based Dual Branch Image Manipulation Detection [9.4] 本稿では、モデル入力として、改良された制約付き畳み込みによって抽出されたノイズ画像を用いる。
高解像度ブランチとコンテキストブランチで構成されるデュアルブランチネットワークは、アーティファクトのトレースを可能な限りキャプチャするために使用される。
特別に設計された操作エッジ検出モジュールは、これらのアーティファクトをよりよく識別するために、デュアルブランチネットワークに基づいて構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 03:28:51 GMT)
Scheduling Planting Time Through Developing an Optimization Model and
Analysis of Time Series Growing Degree Units [9.2] 2021年のSyngenta crop Challenge in analyticsにおいて、Syngentaはプランティング時間スケジューリングのための最適化モデルを設計するために問題を提起した。
そこで我々は,気象時系列モデルと最適化モデルからなる新しいフレームワークを開発した。
提案した最適化モデルを用いることで, 元の植林時間と比較して, サイト0で69%, サイト1で51%まで, 必要な容量を削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 06:14:11 GMT)
UserLibri: A Dataset for ASR Personalization Using Only Text [8.2] モバイル端末における音声モデルのパーソナライズ(オンデバイスパーソナライズ)は、活発な研究分野であるが、多くの場合、モバイル端末はペア化された音声テキストデータよりもテキストのみのデータを持っている。
本研究では,テキストのみのデータを用いたパーソナライズされた言語モデルの訓練について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 01:03:01 GMT)
Reinforcement Learning Approaches for the Orienteering Problem with
Stochastic and Dynamic Release Dates [7.7] 我々は、eコマースキャリアが直面しているシーケンシャルな意思決定問題について検討する。
目的は、サービス時間中に配信できるパーセルの数を最大化することです。
本稿では,政策関数近似(PFA)と価値関数近似(VFA)に基づく2つの学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 17:42:13 GMT)
Relaxation of antiferromagnetic order and growth of R\'enyi entropy in a
generalized Heisenberg star [7.1] 我々は、スピン-S$中心スピンと16$バススピンの不均一結合XXZ鎖からなる一般化ハイゼンベルク星の動力学を研究する。
N'eel状態のXXZ浴を調製することにより、浴槽の隙間のない位相において、システムバスカップリングの弱さが反強磁性秩序のほぼ完全な緩和につながることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 11:36:00 GMT)
Domain-Adaptive 3D Medical Image Synthesis: An Efficient Unsupervised
Approach [6.8] 本研究は,3次元画像-画像合成モデルの領域適応を探求することに焦点を当てる。
本稿では,3次元分布を近似した2次元変分オートエンコーダに基づく新しい適応手法を提案する。
提案手法は, 未確認領域の合成精度を3次元設定で大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 14:24:19 GMT)
Solutions to the multimode quantum Rabi model for ultrafast $W$-state
generation [6.5] 少なくとも$K$$(K=1,2,3,ldots)$光子を含む一連の暗黒状態解 $|phi_Krangle$ が見つかる。
これらの暗黒状態の特異性は、超強結合状態における決定論的および超高速な状態生成の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 08:36:02 GMT)
PhilaeX: Explaining the Failure and Success of AI Models in Malware
Detection [6.3] サイバーセキュリティにおける意思決定を支援するために使用されるAIモデルの予測に対する説明は、非常に重要である。
既存のAIモデルには、ほとんどのシナリオでパフォーマンスが強いにもかかわらず、予測結果に関する説明を提供する能力がない。
我々は、AIモデルの予測の完全な説明を形成するために、最適化された機能のサブセットを識別する手段を提供する、PhillaeXと呼ばれる新しい説明可能なAI手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 05:06:24 GMT)
CoVA: Exploiting Compressed-Domain Analysis to Accelerate Video
Analytics [6.2] 本稿では,デコードボトルネックに対処するため,圧縮領域と画素領域の間を緩和する新しいカスケードアーキテクチャCoVAを提案する。
CoVAは現代のカスケードシステムよりも4.8倍のスループット向上を実現し、精度の低下を抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 05:55:29 GMT)
Firenze: Model Evaluation Using Weak Signals [5.7] 本稿では,機械学習モデルの性能比較のための新しいフレームワークFirenzeを紹介する。
興味領域と呼ばれるサンプルの特定のサブセットに対して計算・結合されたマーカーは、実世界のパフォーマンスを頑健に見積もることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 13:20:38 GMT)
Lane-GNN: Integrating GNN for Predicting Drivers Lane Change Intention [5.2] 本研究では,道路セグメントレベルにおいて,人気のあるモビリティシミュレータSUMOが生成する交通流データにグラフモデリングを適用した。
提案手法を用いて,車線変更検出の性能評価を行った。
実験の結果,提案したレーン-GNNは運転者の車線変更意図を90秒以内に99.42%の精度で検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 12:53:56 GMT)
PGMG: A Pharmacophore-Guided Deep Learning Approach for Bioactive
Molecular Generation [5.2] バイオアクティベート分子生成のための深層学習手法PGMGを提案する。
PGMGは, 高い妥当性, 特異性, 新規性を保ちながら, 与えられた薬理泳動モデルに適合する分子を生成可能であることを示す。
PGMGの柔軟性と有効性は、薬物発見プロセスの加速に有用なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 12:31:17 GMT)
Benchmarks for Industrial Inspection Based on Structured Light [4.5] 本稿では,構造化光法の性能評価を行うベンチマークを提案する。
提案した計量は、平坦性、長さ、高さ、球状性などの4つの詳細な基準からなる。
The structured light device built for TypeC pin needles inspection performance by our metrics in the final experimental section。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 11:09:05 GMT)
An AIoT-enabled Autonomous Dementia Monitoring System [4.2] 本システムは, センサデータの活動推定に基づく2つの機能を実装し, リアルタイムな異常活動監視と, 疾患関連活動の傾向予測を行う。
活動推定と異常な活動検出のために設計された2つのRF分類器の精度は、それぞれ99%と94%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 11:36:16 GMT)
Deep Learning for Systemic Risk Measures [3.3] 本研究の目的は,システム的リスク対策のための新しい方法論の枠組みを検討することである。
この新たな枠組みの下で、システム的リスク対策は、集約されたシステムを保護する最小限の現金として解釈できる。
ディープラーニングは、金融モデリングやリスク管理においてますます注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 05:01:19 GMT)
Complementary artificial intelligence designed to augment human
discovery [2.8] 我々は、認知能力と競合するのではなく、補完することで人間の理解を根本的に増強するために、有益なAIを再認識し、パイロットする。
我々は、この手法を用いて、物質が貴重なエネルギー関連特性を持っているかどうかの貴重な予測を生成する。
我々の予測は、人類の科学者や発明家によって特定されたとしても、今後数年ほどしか発見されていないことを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 19:36:34 GMT)
q-Learning in Continuous Time [1.4] エントロピー規則化探索拡散過程の定式化による強化学習(RL)におけるQ-ラーニングの連続的対応について検討した。
時間離散化とは無関係なq-函数に関する「q-learning」理論を開発する。
我々は、根底にある問題を解決するために、異なるアクター批判アルゴリズムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 02:20:41 GMT)
Face Morphing Attack Detection Using Privacy-Aware Training Data [1.0] 顔の形をした画像は、顔認識ベースのセキュリティシステムに深刻な脅威をもたらす。
現代の検出アルゴリズムは、実際の人物の認証画像を用いて、このような形態的攻撃を識別する。
このアプローチは、さまざまなプライバシー上の懸念を提起し、公開されているトレーニングデータの量を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 19:00:48 GMT)
CCTV-Exposure: An open-source system for measuring user's privacy
exposure to mapped CCTV cameras based on geo-location (Extended Version) [0.9] CCTV-Exposureは、CCTVを意識した最初のソリューションであり、クローズドサーキットテレビ(CCTV)カメラに対する潜在的なプライバシー暴露を評価する。
目的は、プライバシーの観点から、CCTVカメラへの人間の露出を定量化するツールセットを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 14:43:44 GMT)
UTD-Yolov5: A Real-time Underwater Targets Detection Method based on
Attention Improved YOLOv5 [0.8] サンゴ礁は海洋生物の持続可能な発展に 不可欠です
手作業による社会の保護は限定的で非効率である。
水中操作のためのロボットの利用がトレンドになっている。
本研究では,意識改善型YOLOv5に基づく水中目標検出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 14:09:08 GMT)
SketchCleanNet -- A deep learning approach to the enhancement and
correction of query sketches for a 3D CAD model retrieval system [0.7] 検索エンジンは、入力検索クエリと、検索するアイテムのデータベースを必要とする。
ユーザからのクエリは通常、スケッチの形式で、3Dモデルの詳細をキャプチャしようとする。
ケッチには、ギャップ、オーバードロー部分(マルチストローク)など、典型的な欠陥がある。
検索した結果が入力クエリに匹敵するので、より優れた検索結果を得るためには、スケッチのクリーンアップと強化が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 04:08:11 GMT)
Comparing the Utility and Disclosure Risk of Synthetic Data with Samples
of Microdata [0.6] データの実用性と開示リスクの計測方法に関するコンセンサスはない。
ユーティリティと関連するリスクが明確に理解されている合成国勢調査マイクロデータを作成する能力は、よりタイムリーで広い範囲のマイクロデータへのアクセスが可能になることを意味している。
本報告では, 合成データの有用性と開示リスクを, 異なるサンプル分画の原データのサンプルと比較し, 評価する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 20:38:29 GMT)
Learning fast and agile quadrupedal locomotion over complex terrain [0.4] 本研究は,視覚障害者用4足歩行ロボットにおいて,自然かつ安定に高速な移動を実現する頑健な制御器を提案する。
モデルレス強化学習によりシミュレーション環境で学習する。
我々の制御器は優れた反ゆらぎ性能を有し、学習したことのない移動速度に到達できる優れた一般化能力を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 11:20:07 GMT)
Emotion Analysis using Multi-Layered Networks for Graphical
Representation of Tweets [0.1] そこで本稿では,複数層ネットワーク(MLN)を用いたソーシャルメディアテキストのグラフィカルなモデル化手法を提案する。
最先端のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、Tweet-MLNから情報を抽出し、抽出したグラフの特徴に基づいて予測を行う。
その結果、MLTAはより大きな感情から予測し、通常のポジティブ、ネガティブ、中立的な感情よりも正確な感情を提供するだけでなく、Twitterデータのグループレベルの正確な予測を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 20:26:55 GMT)
Replacing neural networks by optimal analytical predictors for the
detection of phase transitions [0.1] 位相遷移を検出するために広く使われている3つのNN法を最適に出力する解析式を導出する。
提案手法の内部動作は,入力データに対する最適出力の明示的依存によって明らかにされる。
我々の理論的結果は、トポロジカル、量子、多体局在相転移などの広範な数値シミュレーションによって支えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 20:01:46 GMT)
Uncertainty Quantification for Deep Unrolling-Based Computational
Imaging [0.0] 本稿では,観察モデルを再構成タスクに組み込んだ学習型画像再構成フレームワークを提案する。
提案手法は,最先端のDeep Unrolling手法に匹敵する再現性能を達成しつつ,不確実性情報を提供できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 00:22:49 GMT)
The Professionalization of the Hacker Industry [0.0] この記事では、ハッカー産業のハッキングとプロフェッショナル化の歴史を振り返る。
ハッカー業界がプロフェッショナル化されていくにつれ、適応性と柔軟性が増している。
ハッカー業界は、動機付けられた犯罪と従来のコンピュータセキュリティの脅威の区別を曖昧にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 18:08:30 GMT)
The Linguistic Blind Spot of Value-Aligned Agency, Natural and
Artificial [0.0] 言語コミュニケーション(自然言語)は、ロバストな価値アライメントに必要な条件である、と私は主張する。
この主張の真相は、AIシステムの価値アライメントを確実にする研究プログラムに当てはまるという結果について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 15:47:33 GMT)
Scaling Relations and Topological Quadruple Points in Light-matter
Interactions with Anisotropy and Nonlinear Stark Coupling [0.0] スケーリング関係は、量子相転移を取り巻く臨界現象の典型的な普遍性である。
トポロジカル分類は、本質的に批判的普遍性とは異なる別の種類の普遍性を提供する。
両方の普遍性のクラスは、光-物質相互作用を持つ単一量子系に存在することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 19:48:12 GMT)
SKIPP'D: a SKy Images and Photovoltaic Power Generation Dataset for
Short-term Solar Forecasting [0.0] 画像ベースのソーラー予測のための標準化されたベンチマークデータセットは、ほとんど公開されていない。
SKIPP'D - SKy Images と Photovoltaic Power Generation データセットを紹介する。
データセットには、品質制御されたダウンサンプルスカイイメージと、ディープラーニングを用いた短期太陽予報のためのPV発電データが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 21:52:50 GMT)
Resolution of challenging problems in quantum cosmology with
electromagnetic radiation [0.0] 本研究では,電磁放射を物質含量とする閉じた空間同質かつ等方的なフリードマン・レメイトレ・ロバートソン・ワーカー(FLRW)極小空間モデルの量子宇宙論について検討する。
電磁場の正規化真空エネルギーは、因子の順序、境界条件、特異性問題を克服できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 03:36:30 GMT)
Quantum phase measurement for two-qubit states in an open waveguide [0.0] 開導波路における2量子状態の単一励起部分空間内での量子状態トモグラフィーの新しい手法を提案する。
調査中のシステムは、電磁界の波長に匹敵する距離で分離された、オープン導波路内の3つの量子ビットから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 09:31:53 GMT)
On the modern deep learning approaches for precipitation downscaling [0.0] インド気象局(IMD)の降水量の推定のために,DLに基づくダウンスケーリングを実施している。
異なるDL手法の有効性を検証するために,4種類のダウンスケール法を適用し,その性能評価を行った。
その結果,SR-GANは降水データダウンスケーリングの最良の方法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 11:57:39 GMT)
Local Max-Entropy and Free Energy Principles Solved by Belief
Propagation [0.0] 統計システムは古典的には、大域エネルギー関数 $H : E to mathbbR$ によって、すべての逆温度 $beta = T-1$ に対して Gibbs の確率測度 $rhobeta(H)$ で定義される。
一般化信念伝播アルゴリズムは,自由エネルギー$F(beta)$,シャノンエントロピー$S(cal U)$,および変動自由エネルギーのBethe-Kikuchi近似の臨界点に収束することにより,局所変動原理の集合を解くことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 14:20:40 GMT)
Less Is More: A Comparison of Active Learning Strategies for 3D Medical
Image Segmentation [0.0] 文献では様々なアクティブラーニング戦略が提案されているが、その効果はデータセットとトレーニングシナリオに大きく依存している。
医療宣言から得られた3つのデータセットに対して,いくつかのよく知られたアクティブラーニング戦略の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 14:27:58 GMT)
Bound states of the Dirac equation in Schwarzschild spacetime: an
exploration of intuition for the curious student [0.0] シュワルツシルト重力場における量子境界状態の可能性を探る。
我々は、量子力学の学部課程で教えられたクーロンポテンシャルにおける境界状態の初等微分の類推を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 19:57:31 GMT)
Biologically-informed deep learning models for cancer: fundamental
trends for encoding and interpreting oncology data [0.0] 本稿では,癌生物学における推論を支援するために用いられる深層学習(DL)モデルに着目した構造化文献解析を行う。
この研究は、既存のモデルが、先行知識、生物学的妥当性、解釈可能性とのより良い対話の必要性にどのように対処するかに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 12:11:35 GMT)
Biological Robots: Perspectives on an Emerging Interdisciplinary Field [0.0] 本稿では, 発達生物学, コンピュータ科学, ロボット工学の交差点における課題について論じる。
生物ロボットの文脈では、概念やこれまでと異なる分野における変化を探索する。
技術的制限による境界が克服されるにつれて、新たな分野が生まれることを期待している」と述べた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 17:06:43 GMT)
ANEC: An Amharic Named Entity Corpus and Transformer Based Recognizer [0.0] 本稿では,条件付きランダムフィールド層を用いた双方向長短期記憶に基づくAmharicというエンティティ認識システムを提案する。
我々の名前付きエンティティ認識システムは93%のF_1スコアを達成しており、これはAmharicの名前付きエンティティ認識の新しい最先端結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 09:50:37 GMT)
A fast converging particle swarm optimization through targeted,
position-mutated, elitism (PSO-TPME) [0.0] 3つの重要な革新は、認知と社会モデルにおける粒子の分類、エリート主義、突然変異である。
PSO-TPMEは多次元関数に対する5つの人気のあるPSO変種に対してベンチマークされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 19:04:11 GMT)
A Structured Sparse Neural Network and Its Matrix Calculations Algorithm [0.0] 非対称な三対角行列を導入し, 対角方向のスパース成分とオフセット部分および超対角線を導入した。
行列逆が存在しない場合には、最小二乗型擬逆が提供される。
その結果,行列のサイズが大きくなると計算コストが著しく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 19:38:48 GMT)
A Biomedical Pipeline to Detect Clinical and Non-Clinical Named Entities [0.0] 本稿では,標準的なもの以外の多くの生物医学的実体を認識できる機械学習パイプラインを提案する。
このパイプラインはまた、前処理、トークン化、マッピング埋め込みルックアップ、名前付きエンティティ認識タスクといったステージで構成されている。
新型コロナウイルスの症例報告をキュレートして準備する新たなデータセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jul 2022 16:30:36 GMT)