Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

A Study of Syntactic Multi-Modality in Non-Autoregressive Machine Translation [144.6]
非自己回帰的翻訳モデルでは、ターゲット翻訳のマルチモーダル分布を捉えることは困難である。我々はこれを短距離および長距離の構文的マルチモーダルに分解し、高度な損失関数を持つ最近のNATアルゴリズムを評価した。我々は,実世界のデータセットにおいて,複雑な構文的多モード性を扱うために,新たな損失関数を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 06:48:10 GMT)
Error Analysis of Tensor-Train Cross Approximation [88.8]
我々は, テンソル全体の精度保証を行う。結果は数値実験により検証され、高次テンソルに対するクロス近似の有用性に重要な意味を持つ可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 19:33:59 GMT)
Tackling Over-Smoothing for General Graph Convolutional Networks [88.7]
一般的なGCNは、GCN, GCN with bias, ResGCN, APPNPを含む深度の増加とともにどのように振る舞うかを検討する。そこで我々はDropEdgeを提案し,各トレーニングエポックにおいて一定数のエッジをランダムに除去することで過度なスムース化を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 01:41:01 GMT)
PI-Trans: Parallel-ConvMLP and Implicit-Transformation Based GAN for Cross-View Image Translation [85.0]
本稿では,新しい並列-ConvMLPモジュールと,複数のセマンティックレベルでのインプリシット変換モジュールで構成される,新しい生成逆ネットワークPI-Transを提案する。 PI-Transは、2つの挑戦的データセットの最先端手法と比較して、大きなマージンで最も質的で定量的なパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 10:35:44 GMT)
Batch-efficient EigenDecomposition for Small and Medium Matrices [65.7]
EigenDecomposition (ED)は多くのコンピュータビジョンアルゴリズムとアプリケーションの中心にある。本稿では,コンピュータビジョンの応用シナリオに特化したQRベースのED手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 09:14:12 GMT)
BOSS: Bottom-up Cross-modal Semantic Composition with Hybrid Counterfactual Training for Robust Content-based Image Retrieval [61.8]
CIR(Content-Based Image Retrieval)は,サンプル画像と補完テキストの合成を同時に解釈することで,対象画像の検索を目的とする。本稿では,新しいアンダーラインtextbfBottom-up crunderlinetextbfOss-modal underlinetextbfSemantic compounderlinetextbfSition (textbfBOSS) とHybrid Counterfactual Training frameworkを用いてこの問題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 07:14:44 GMT)
Rank-Enhanced Low-Dimensional Convolution Set for Hyperspectral Image Denoising [50.0]
本稿では,ハイパースペクトル(HS)画像の難解化問題に対処する。ランク付き低次元畳み込み集合(Re-ConvSet)を提案する。次に、Re-ConvSetを広く使われているU-Netアーキテクチャに組み込んで、HS画像復号法を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 13:35:12 GMT)
Learning Resolution-Adaptive Representations for Cross-Resolution Person Re-Identification [49.6]
低解像度(LR)クエリIDイメージと高解像度(HR)ギャラリーイメージとの整合性を実現する。実際のカメラとの違いにより、クエリ画像が分解能の低下に悩まされることがしばしばあるため、これは困難かつ実用的な問題である。本稿では,問合せ画像の解像度に適応する動的計量を用いて,HRとLRの画像を直接比較するためのSRフリーなパラダイムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 03:49:51 GMT)
Pseudo-Pair based Self-Similarity Learning for Unsupervised Person Re-identification [47.4]
擬似ペアを用いた自己相似学習手法を提案する。本稿では,画像に擬似ラベルを付与する手法を提案する。個々の画像から同相性を用いて局所的な識別特徴を学習し、同相性を介して画像間のパッチ対応を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 04:05:06 GMT)
Explaining Chest X-ray Pathologies in Natural Language [46.1]
医用画像上での予測を正当化するために,自然言語説明(NLE)を生成するタスクを導入する。 NLEは人間フレンドリで包括的であり、本質的に説明可能なモデルのトレーニングを可能にする。 NLEを用いた最初の大規模医用画像データセットMIMIC-NLEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 22:09:37 GMT)
Multi-label Classification with High-rank and High-order Label Correlations [45.7]
従来の手法では, ラベル行列を低ランク行列係数化した潜在ラベル空間に変換することにより, 高階ラベル相関を捕えることができた。本稿では,高次ラベル相関を明示的に記述する簡易かつ効果的な手法を提案し,同時にラベル行列の高次値を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 05:15:31 GMT)
Dual-path Attention is All You Need for Audio-Visual Speech Extraction [34.7]
音声視覚機能を融合する新しい方法を提案する。提案アルゴリズムは,視覚的特徴を付加的な特徴ストリームとして組み込む。その結果,他の時間領域ベース音声-視覚融合モデルと比較して優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 07:27:46 GMT)
Sparse Ellipsometry: Portable Acquisition of Polarimetric SVBRDF and Shape with Unstructured Flash Photography [32.7]
ポーラリメトリックSVBRDFと3次元形状を同時にキャプチャする携帯型ポーラリメトリック取得法を提案する。日ではなく、総取得時間は1オブジェクトあたり20分から30分である。本研究は, 実世界の物体の捕集された偏光量計BRDFの地上観測データと強く一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 09:42:59 GMT)
Training Robust Deep Models for Time-Series Domain: Novel Algorithms and Theoretical Analysis [32.5]
時系列分類タスクのための堅牢なDNNを作成するために,RObust Training for Time-Series (RO-TS) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。時系列アライメントによる和構造を用いた定式化の一般化と利点を示す。実世界のベンチマーク実験により, RO-TSは, 対戦型トレーニングと比較して, より堅牢なDNNを生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 17:21:03 GMT)
Out-of-Distribution Detection in Time-Series Domain: A Novel Seasonal Ratio Scoring Approach [32.5]
時系列領域におけるOOD検出の新たな問題点について考察する。本論文は,これらの課題に触発され,季節比スコア(SRS)の新たなアプローチを提案する。種々の実世界のベンチマーク実験により、SRS法は時系列OOD検出に適していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 17:21:21 GMT)
Dynamic Time Warping based Adversarial Framework for Time-Series Domain [32.5]
適応ロバストネスのための動的時間ウォーピング(DTW-AR)と呼ばれる時系列領域のための新しいフレームワークを提案する。理論解析によって正当化された原理的アルゴリズムを開発し、ランダムなアライメントパスを用いて、多様な逆例を効率的に生成する。多様な実世界のベンチマーク実験では、DTW-ARが時系列データに対してDNNを騙し、敵の訓練によってその堅牢性を向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 17:23:00 GMT)
On the Robustness and Anomaly Detection of Sparse Neural Networks [28.8]
スパシティーによってネットワークがより堅牢になり、異常検知がより良くなることを示す。また, 構造的疎水性は, 高価なロバスト性および検出方法の複雑さを低減するのに大いに有効であることを示す。本稿では,適切な刈り取り法から得られた重みの感度を利用して異常サンプルを検出する新しい手法であるSensNormを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 09:03:52 GMT)
Rethinking Persistent Homology for Visual Recognition [27.6]
本稿では,様々な訓練シナリオにおける画像分類におけるトポロジ的特性の有効性を詳細に分析する。例えば、小さなデータセット上で単純なネットワークをトレーニングするなど、トポロジ的特徴から最も恩恵を受けるシナリオを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 08:01:11 GMT)
Transformer Neural Processes: Uncertainty-Aware Meta Learning Via Sequence Modeling [26.4]
本稿では,不確実性を考慮したメタ学習のためのトランスフォーマーニューラルプロセス(TNP)を提案する。我々は自己回帰的可能性に基づく目的を通してTNPを学習し、それを新しいトランスフォーマーベースのアーキテクチャでインスタンス化する。我々は,TNPが様々なベンチマーク問題に対して最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 02:28:58 GMT)
Adversarial Framework with Certified Robustness for Time-Series Domain via Statistical Features [26.2]
時系列データは、多くの現実世界のアプリケーション(例えば、モバイルヘルス)やディープニューラルネットワーク(DNN)で発生し、その解決に大きな成功を収めている。本稿では,STAT(TSA-STAT)を介して時系列攻撃(Time-Series Attacks)と呼ばれる,新たな敵対的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 17:22:34 GMT)
Domain Alignment Meets Fully Test-Time Adaptation [24.5]
デプロイされたMLモデルの基本的な要件は、トレーニングとは異なるテストディストリビューションから引き出されたデータに一般化することである。本稿では,元のソースデータへのアクセスを制限した,この問題の難易度に焦点をあてる。ソースデータ全体にアクセスする必要性を緩和し,UDAとFTTAを橋渡しする新しいアプローチCATTAnを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 03:17:19 GMT)
Snipper: A Spatiotemporal Transformer for Simultaneous Multi-Person 3D Pose Estimation Tracking and Forecasting on a Video Snippet [24.2]
マルチパーソンによるRGBビデオからのポーズ理解には、ポーズ推定、トラッキング、モーション予測という3つの複雑なタスクが含まれる。 1つの推論で3つのタスクを同時に実行するフレームワークであるSnipperを提案する。 Snipperの3つの挑戦的な公開データセットに対する有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 18:42:14 GMT)
TensorIR: An Abstraction for Automatic Tensorized Program Optimization [22.8]
本稿では,テンソル計算プリミティブでプログラムを最適化するコンパイラIRを提案する。コンパイルの上にエンドツーエンドのフレームワークを構築し、与えられたテンソル計算プリミティブに対してディープラーニングモデルを自動的に最適化します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 16:28:57 GMT)
Internal Language Model Estimation based Language Model Fusion for Cross-Domain Code-Switching Speech Recognition [22.2]
内部言語モデル推定(ILME)に基づく言語モデル(LM)融合は認識結果を著しく改善した。本稿では,ILME法をクロスドメインコードスイッチング音声認識(CSSR)作業に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 02:08:54 GMT)
Federated Learning with Quantum Secure Aggregation [21.6]
このスキームは、プライベートモデルパラメータが半正直な攻撃者に開示されるのを防ぐために安全である。提案されたセキュリティメカニズムにより、プライベートモデルのパラメータを盗聴しようとする試みが直ちに検出され、停止されることが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 13:21:36 GMT)
Multi-Model Federated Learning with Provable Guarantees [19.5]
Federated Learning (FL) は分散学習の亜種であり、デバイスは中央サーバや互いにデータを共有せずにモデルを学習する。多モデルエッジFLとして,クライアントの共通プールを用いたフェデレーション設定において,複数の独立クライアントの処理を同時に参照する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 19:47:52 GMT)
The Poisson binomial mechanism for secure and private federated learning [19.4]
本稿では,分散平均推定(DME)のための離散的差分プライバシー機構を導入し,フェデレーション学習と分析に応用する。我々は、プライバシー保証の厳密な分析を行い、連続的なガウス機構と同じプライバシーと精度のトレードオフを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 05:46:28 GMT)
Amodal Segmentation through Out-of-Task and Out-of-Distribution Generalization with a Bayesian Model [19.2]
アモーダル補完は人間が容易に実行できる視覚的タスクであるが、コンピュータビジョンアルゴリズムでは難しい。我々は、アモーダルセグメンテーションをout-of-taskおよびout-of-distribution generalization問題として定式化する。我々のアルゴリズムは、同じ監督方法を使用する代替手法よりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 04:42:39 GMT)
Wasserstein Graph Distance based on $L_1$-Approximated Tree Edit Distance between Weisfeiler-Lehman Subtrees [17.9]
Weisfeiler-Lehmanテストはグラフカーネル、メトリクス、ニューラルネットワークに広く適用されている。本稿では、ワッサーシュタインWL部分木(WWLS)距離と呼ぶ計量を定義する。 WWLSは従来のメトリクスでは難しい構造の変化を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 07:45:16 GMT)
Smart Multi-tenant Federated Learning [16.0]
本研究では,マルチテナントFLシステムである MuFL を提案する。まず、マルチテナントFLの問題を定式化し、マルチテナントFLシナリオを定義し、バニラ多テナントFLシステムを導入し、アクティビティを逐次トレーニングしてベースラインを形成する。実験により、MuFLは40%のエネルギーを消費しながら他の方法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 06:22:39 GMT)
A Study on Self-Supervised Object Detection Pretraining [14.4]
対象検出モデルの自己教師付き事前学習に対する様々なアプローチについて検討する。まず、画像から空間的に一貫した密度表現を学習するための一般的なフレームワークを設計する。ボックス生成,特徴抽出戦略,複数ビューなど,文献における既存の設計選択について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 03:30:44 GMT)
Multiple Robust Learning for Recommendation [13.1]
推薦システムでは、収集されたデータに様々なバイアスが存在することが一般的な問題である。本稿では,不偏性を実現するために,複数の候補計算モデルと確率モデルを利用するマルチロバスト (MR) 推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 13:15:56 GMT)
SHDM-NET: Heat Map Detail Guidance with Image Matting for Industrial Weld Semantic Segmentation Network [12.8]
本稿では,深層学習セマンティックセマンティックセマンティクスアルゴリズムを用いた産業用溶接セマンティクスネットワークを提案する。提案手法の有効性を実証し,MIOUは97.93%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 16:38:33 GMT)
Emerging Patterns in the Continuum Representation of Protein-Lipid Fingerprints [12.2]
分子動力学モデルから1次元統計を用いた連続体モデルの性能評価を行った。本研究では,連続体モデルから複雑かつ創発的な振る舞いを識別する高度予測型分類モデルを開発する。提案手法は,タンパク質特異的な「脂質指紋」の存在,すなわち関心のあるタンパク質に対する脂質の空間的再構成の存在を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 20:07:49 GMT)
Variational Approach for Intensity Domain Multi-exposure Image Fusion [11.7]
本稿では,従来の表示装置に直接表示可能な融合画像を生成する方法を提案する。その野望は、照度が悪く、明るく照らされた地域で詳細を保存することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 06:31:34 GMT)
Generating Pseudo-labels Adaptively for Few-shot Model-Agnostic Meta-Learning [10.4]
そこで本研究では,擬似ラベルを適応的に生成し,MAMLファミリの性能を向上させるための簡易かつ効果的な手法を提案する。提案手法はGP-MAML (Generative Pseudo-label based MAML)、GP-ANIL、GP-BOILと呼ばれ、クエリセットの統計を利用して新しいタスクの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 07:45:33 GMT)
Learning to Register Unbalanced Point Pairs [10.4]
最近の3D登録法は,大規模あるいは部分的に重複する点対を効果的に扱うことができる。非平衡点対に対する新しい3次元登録手法であるUPPNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 08:03:59 GMT)
Invisible Backdoor Attacks Using Data Poisoning in the Frequency Domain [8.6]
周波数領域に基づく一般化されたバックドア攻撃手法を提案する。トレーニングプロセスのミスラベルやアクセスをすることなく、バックドアのインプラントを実装できる。我々は,3つのデータセットに対して,ラベルなし,クリーンラベルのケースにおけるアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 07:05:53 GMT)
Quantum phase transition in XXZ central spin model [7.2]
一般に、量子相転移(QPT)は熱力学の極限でのみ起こる。我々は、中心スピンモデルが極限における正規から超ラジアント相転移を示すことを示す。この研究は、クビットスピン系とクビットフィールド系の間の新しい接続を構築し、中心スピン系における臨界性強化量子センシングの実現を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 04:25:35 GMT)
Learning Robust Representation for Joint Grading of Ophthalmic Diseases via Adaptive Curriculum and Feature Disentanglement [6.9]
糖尿病性網膜症(DR)と糖尿病性黄斑浮腫(DME)は、世界中で永久盲症の原因となっている。動的難易度重み付き損失(DAW)と二重ストリーム非絡み合い学習アーキテクチャ(DETACH)を併用した共同学習フレームワークを提案する。 3つのベンチマークの実験は、データセット内テストとデータセット間テストの両方において、我々のフレームワークの有効性とロバスト性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 03:02:36 GMT)
Adaptive Graph Spatial-Temporal Transformer Network for Traffic Flow Forecasting [6.9]
複雑な時空間相関と非線形トラフィックパターンのため、交通予測は非常に困難である。既存の研究は主に、空間的相関と時間的相関を別々に考慮して、そのような空間的・時間的依存関係をモデル化する。本稿では,局所的マルチヘッド自己アテンションを用いた空間時間グラフ上での空間空間的・時間的相関を直接モデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 19:21:00 GMT)
Few 'Zero Level Set'-Shot Learning of Shape Signed Distance Functions in Feature Space [6.7]
ポイントクラウドからの学習に基づく形状再構成の新しいアイデアを探求する。私たちは畳み込みエンコーダを使用して、入力ポイントクラウドを前提とした機能空間を構築します。暗黙デコーダは、この特徴空間に表される点について符号付き距離値を予測することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 00:14:39 GMT)
SCouT: Synthetic Counterfactuals via Spatiotemporal Transformers for Actionable Healthcare [6.4]
合成制御法は、ドナーユニットからユニットの対実的現実を推定する強力なデータ駆動手法のクラスを開拓した。中心となる技術は、ドナーの結果を結合して偽物を生成する、事前介入期間に適合した線形モデルである。提案手法は,介入の開始前における局所的時間的情報の利用を,事象列を推定する有望な方法として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 07:00:17 GMT)
Explainable AI (XAI) in Biomedical Signal and Image Processing: Promises and Challenges [6.3]
説明可能なAI(XAI)は、モデルを解釈し、説明を提供することによって、この翻訳ギャップを埋めようとしている。本稿では,バイオメディカルデータ処理におけるXAIの概要と,バイオメディカル画像の深層学習とIEEE信号処理マガジンの信号処理に関する特集について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 16:27:41 GMT)
A Systematic Review and Thematic Analysis of Community-Collaborative Approaches to Computing Research [5.6]
我々は,コミュニティと参加研究を議論する47のコンピューティング研究論文の体系的レビューとテーマ分析を行った。プロジェクトの発展に関連する7つのテーマを特定した。以上の結果から,これらのプロジェクトの特徴としていくつかの緊張が指摘され,その多くが研究者の力と位置に関連することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 01:38:15 GMT)
Improving saliency models' predictions of the next fixation with humans' intrinsic cost of gaze shifts [5.6]
我々は,次の視線目標を予測し,視線に対する人的コストを実証的に測定するための原則的枠組みを開発する。我々は、人間の視線嗜好の実装を提供する。これは、人間の次の視線目標に対する任意の正当性モデルの予測を改善するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 11:21:13 GMT)
Learning to Separate Voices by Spatial Regions [5.5]
イヤホンや補聴器などの応用における音声分離の問題点を考察する。比較的クリーンなパーソナライズされた信号を抽出するために、イヤホンからの過剰な音声を前処理する2段階の自己教師型フレームワークを提案する。結果は、一般的な教師付きアプローチよりもパーソナライズの重要性を強調し、有望なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 06:25:01 GMT)
Attention and Self-Attention in Random Forests [5.5]
注意と自己注意機構を併用したランダム林の新しいモデルを提案する。自己注意は、木の予測の依存関係を捉え、ランダムな森のノイズや異常な予測を取り除くことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 16:15:53 GMT)
Discrete-time Quantum Walks in Qudit Systems [3.5]
1次元量子ウォークを$d$次元量子領域に導入する。任意の有限次元量子論理における回路実現の等価性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 18:35:47 GMT)
Improved Binary Forward Exploration: Learning Rate Scheduling Method for Stochastic Optimization [3.5]
BFE(Binary Forward Exploration)と呼ばれる,学習速度の自動スケジューリングによる勾配に基づく新しい最適化手法が最近提案されている。本稿では,提案手法の効率性とロバスト性を最適化するため,改良されたアルゴリズムについて検討する。本手法の目的は,他者を倒すことではなく,勾配降下過程を最適化するための異なる視点を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 05:28:44 GMT)
Stochastic approximation with decision-dependent distributions: asymptotic normality and optimality [3.0]
我々は、アルゴリズムが使用するデータ分布が反復列に沿って進化する決定依存問題に対する近似を解析する。軽微な仮定では、アルゴリズムの反復と解の偏差は正規であることを示す。また,アルゴリズムの性能は局所的に最小限であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 01:44:17 GMT)
Efficient Depth Selection for the Implementation of Noisy Quantum Approximate Optimization Algorithm [2.7]
短期量子デバイスにおけるノイズは、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の性能を必然的に制限するモデル選択アルゴリズムを用いて、正規化パラメータを数回繰り返して最適深度を同定する。数値実験により、このアルゴリズムは緩和と減音の下で最適な深さを効率よく見つけることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 13:07:21 GMT)
CEG4N: Counter-Example Guided Neural Network Quantization Refinement [2.7]
我々は,カウンタ・サンプル・ガイド付きニューラルネットワーク量子化リファインメント(CEG4N)を提案する。この手法は探索に基づく量子化と等価検証を組み合わせたものである。最先端技術よりも最大72%精度のモデルを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 09:25:45 GMT)
SiaTrans: Siamese Transformer Network for RGB-D Salient Object Detection with Depth Image Classification [2.6]
本稿では,新しいRGB-Dサルエント物体検出モデル(SiaTrans)を提案する。 SiaTransは、RGB-Dサリエンシマップのトレーニングと同時に、深度画像の品質分類のトレーニングを可能にする。 9つのRGB-D SODベンチマークデータセットの実験によると、SiaTransは全体的なパフォーマンスが最も優れており、最近の最先端の手法と比べても最小である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 08:22:12 GMT)
Mobile Mental Health Apps: Alternative Intervention or Intrusion? [2.1]
モバイルメンタルヘルス(MMH)アプリは、幅広い心理学的障害を支援する効果的な代替手段として出現する。透明性のあるプライバシポリシの欠如とユーザ認識の欠如は、そのようなツールの適用性を損なう大きな脅威となる可能性がある。私たちの結果は、アプリの悪用可能な欠陥、危険なパーミッション、安全でないデータ処理が、ユーザのプライバシとセキュリティに潜在的な脅威をもたらすことを示唆しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 20:12:15 GMT)
Towards Multimodal Vision-Language Models Generating Non-Generic Text [2.1]
視覚言語モデルは、画像内の視覚的コンテキストを評価し、記述的なテキストを生成することができる。近年の研究では、画像から抽出したテキストで視覚情報を補うために光学文字認識が用いられている。本研究では、画像から抽出できるが、現在のモデルでは使用されない付加的な情報から、視覚言語モデルが恩恵を受けることができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 01:56:35 GMT)
Market Making with Scaled Beta Policies [2.1]
本稿では,注文型市場におけるマーケットメーカの行動の新たな表現について紹介する。スケールしたベータディストリビューションを使用し、市場形成のための人工知能で取られた3つのアプローチを一般化する。この柔軟性は、市場メーカが直面している重要な課題の1つである在庫管理に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 19:51:50 GMT)
Interstitial-induced ferromagnetism in a two-dimensional Wigner crystal [2.0]
ウィグナー結晶(WC)は2DEGの強く相互作用する状態にある。最近、[PNAS 117 (51) 32244-32250] は、AlAs量子井戸において、r_s gtrsim 35$の完全偏極強磁性絶縁体の発生を報告した。ここでは、WCにおける間質欠陥の大きな$r_s$ダイナミクスを分析し、より高エネルギースケールの局所強磁性を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 16:12:38 GMT)
Direct Handheld Burst Imaging to Simulated Defocus [1.7]
被写界深度の浅い画像は被写体を焦点に保ち、前景と背景のコンテキストはぼやけている。ハンドヘルドバーストからの浅部深度画像におけるデフォーカスのぼかしを合成する学習手法を提案する。本手法は,不正確な,不明瞭な深さ推定による工芸品の被害を受けず,肖像画に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 01:59:36 GMT)
Learning Structured Representations of Visual Scenes [1.6]
本研究では,機械が個々の画像や映像の内容と視覚的関係を構造化表現として記述する方法について検討する。具体的には,静的画像設定と映像設定の両方において,視覚シーンの構造的表現を効果的に構築し,学習する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 05:40:08 GMT)
Video Coding Using Learned Latent GAN Compression [0.8]
ビデオの表現と圧縮にはStyleGANなどのGANの生成能力を活用する。各フレームはStyleGANの潜在空間で反転され、そこから最適な圧縮が学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 19:07:43 GMT)
Supervised Machine Learning for Effective Missile Launch Based on Beyond Visual Range Air Combat Simulations [0.2]
我々は、リサンプリング技術を用いて予測モデルを改善し、精度、精度、リコール、f1スコアを解析する。最高のf1スコアを持つモデルはそれぞれ0.379と0.465の値を持ち、再サンプリング技術は22.69%増加した。機械学習モデルに基づく意思決定支援ツールの開発が可能であり,BVR空戦における飛行品質の向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 04:06:00 GMT)
myqcs: Quantum Circuit Simulator [0.0]
myqcsはテンソルを使った量子回路シミュレータですシミュレータは、波動関数または密度行列の両方で使用することができる。シミュレータには、形状が変化し、ゲートごとに異なるノイズも含まれていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 18:48:28 GMT)
Variational Mixtures of ODEs for Inferring Cellular Gene Expression Dynamics [0.0]
計算生物学の鍵となる問題は、細胞運命の遷移を制御する遺伝子発現の変化を発見することである。我々は常微分方程式の変分混合と呼ばれるアプローチを開発する。我々は各細胞の潜時と潜時状態を同時に推測し、その将来的な遺伝子発現状態を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 00:50:45 GMT)
Variance Reduced ProxSkip: Algorithm, Theory and Application to Federated Learning [0.0]
本研究では,Em Local Training(LT)パラダイムに基づく分散最適化手法について検討する。提案手法は,最先端の手法であるProxSkipよりも,総合的なトレーニングコストの面ではるかに高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 20:59:30 GMT)
Unsupervised Joint Image Transfer and Uncertainty Quantification using Patch Invariant Networks [0.0]
教師なし画像転送は、大量のペアトレーニングデータが不足している医療アプリケーションに対して、モダリティ内およびモダリティ間転送を可能にする。既存の医療画像転送の方法は、一般にサイクル一貫性に基づいており、追加のリソースと不安定を引き起こす。本稿では,一方向領域マッピングのための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 19:13:00 GMT)
Towards Highly Expressive Machine Learning Models of Non-Melanoma Skin Cancer [0.0]
非メラノーマ皮膚癌の問題領域に離散的モデリング技術を適用する実験を行った。我々は、病理学用語を用いて自然言語記述を生成するシーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマーを訓練した。その結果は、高度に表現力のある機械学習システムに向けた、有望な手段となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 04:53:25 GMT)
Testing the equivalence principle with time-diffracted free-falling quantum particles [0.0]
重力の等価原理は、物質波の時間における回折を用いて量子レベルで検討される。シャッターに発生する準単色粒子のビームは, 重力場により, 時刻$t = 0$で除去され, 落下する。この場合、同値原理の弱いバージョンと強いバージョンの両方が違反していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 04:19:59 GMT)
Subclasses of Class Function used to Implement Transformations of Statistical Models [0.0]
最小メッセージ長(MML)原理で導かれる帰納的推論のためのソフトウェアのライブラリが以前作成されていた。統計モデルには様々な(オブジェクト指向の)クラスとサブクラスが含まれており、機械学習問題における与えられたデータセットからモデルを予測するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 07:46:39 GMT)
Simplicial quantum contextuality [0.0]
ホモトピー理論において顕著な役割を果たす位相空間のモデルであるsimplicial setに基づく文脈性のための新しい枠組みを導入する。提案手法は,測定シナリオを,測定結果の空間(集合ではなく)に拡張する。ベルシナリオにおける非文脈性を特徴づけるためのファインの定理の新しい証明をトポロジカルに着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 09:15:10 GMT)
Shape Deformations of Charged R\'enyi Entropies from Holography [0.0]
我々はホログラフィーを用いて、一般次元の球面や平面面から離れた小さな形状の変形に対する荷電R'enyiエントロピーの依存性を決定する。 R'enyi 欠陥が超対称性となるとき、変位作用素の2点関数とツイスト作用素の共形重みの間の予想された関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 10:03:34 GMT)
Semi-Structured Distributional Regression -- Extending Structured Additive Models by Arbitrary Deep Neural Networks and Data Modalities [0.0]
本稿では、構造化回帰モデルとディープニューラルネットワークを統合ネットワークアーキテクチャに結合する一般的なフレームワークを提案する。数値実験において,本フレームワークの有効性を実証し,ベンチマークや実世界の応用において,そのメリットを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 09:28:35 GMT)
Segmentation of Blood Vessels, Optic Disc Localization, Detection of Exudates and Diabetic Retinopathy Diagnosis from Digital Fundus Images [0.0]
糖尿病網膜症(英: Diabetic Retinopathy, DR)は、慢性糖尿病の合併症の一つで、世界有数の失明の原因の一つである。本稿では, DR, viz. 血管および排出液の特徴を抽出する改良的, 堅牢な方法に焦点を当てた。血管のセグメンテーション、光ディスクの局在、DCNNはそれぞれ95.93%、98.77%、75.73%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 22:26:04 GMT)
Reflections on the Evolution of Computer Science Education [0.0]
約10年前までは、計算理論、アルゴリズム設計、システムソフトウェアがキュリキュラを支配していた。このコラムは、トピックのスコアにまたがる選択科目が主流の教育の一部になると、これがCirca 2010を変えた理由を分析します。この経験的な記事の目標は、コンピュータサイエンス教育の過去と未来について活発な議論を巻き起こすことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 07:07:12 GMT)
Quantum and classical approaches in statistical physics: some basic inequalities [0.0]
自由エネルギー、エントロピー、平均エネルギーの古典的値と量子的値の間にいくつかの基本的な不等式を示す。 4つのケース、すなわち$hbarto0$, $Ttoinfty$, $omegato0$, $Ntoinfty$の半古典的極限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 17:56:03 GMT)
QKVA grid: Attention in Image Perspective and Stacked DETR [0.0]
本稿では,標準DETRの主要な概念を継承するStacked-DETR(SDETR)というモデルを提案する。トレーニングコストの簡易化と,パフォーマンス向上のためのスタックアーキテクチャの導入という,DECを2つの方向に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 18:05:43 GMT)
Properties of the Anomalous States of Positronium [0.0]
電子と陽電子が電磁ポテンシャルを介して相互作用する2体ディラック方程式には、異常な境界状態解が存在することが示されている。これらの異常状態の新規な性質について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 03:23:07 GMT)
Optimal fermion-qubit mappings [0.0]
量子コンピュータ上のフェルミオン系をシミュレーションするには、フェルミオン状態の量子ビットへの高速なマッピングが必要である。フェルミオンモードの数値化方式を選択することにより、フェルミオン量子写像を設計する新しい方法を提案する。我々は、Mitchison と Durbin の列挙パターンという一つの解が、正方体フェルミオン格子をシミュレートする量子ハミルトニアンにどのように導かれるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 14:03:29 GMT)
Improving Diffusion Model Efficiency Through Patching [0.0]
単純なViTスタイルのパッチ変換を追加することで,拡散モデルのサンプリング時間とメモリ使用量を大幅に削減できることがわかった。我々は,拡散モデル対象の分析とLSUN教会, ImageNet 256, FFHQ 1024における実証実験を通じてアプローチを正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 18:21:32 GMT)
Fuzzy Clustering by Hyperbolic Smoothing [0.0]
本研究では,スムーズな数値手法を用いて,大規模データセットのファジィクラスタを構築する手法を提案する。この平滑化により、強微分不可能な問題から低次元の制約を伴わずに、最適化の微分可能部分確率に変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 12:40:46 GMT)
Few-shot training LLMs for project-specific code-summarization [0.0]
GPT(Generative Pre-trained Transformer)コーデックスモデルを用いた数ショットトレーニングについて検討する。コード要約の最先端モデルを大幅に超えることができることを示す証拠が見つかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 09:57:11 GMT)
Coherent Atom Transport via Enhanced Shortcuts to Adiabaticity: Double-Well Optical Lattice [0.0]
移動型エムダブルウェル光格子における高速原子輸送について検討した。量子制御手法の2つのクラス(ショートカット to adiabaticity(STA))と拡張STA(STA)を用いる。この研究は、中性原子量子コンピューティングに直接的な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 17:34:32 GMT)
COVID-19 Disease Identification on Chest-CT images using CNN and VGG16 [0.0]
新型コロナウイルス(COVID-19)は、2019年12月に中国武漢で発生したウイルスによる感染症である。初期の医療機関は、新型コロナウイルス(COVID-19)を検出する適切な医療援助や薬が無かったため、混乱していた。本研究では,胸部CT画像上でのCOVID-19自動同定のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とVGG16に基づくモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 07:20:15 GMT)
At the Intersection of Deep Learning and Conceptual Art: The End of Signature [0.0]
芸術は、科学的な発見が多くの個人的貢献の結果であるという事実を反映し、認識されていない。コンピュータ科学者は、ジェネレーティブモデルと、アーティストと作業するためのループ内のフィードバックプロセスを開発した。大規模なスチール、LED、ネオンライトの彫刻は、マサチューセッツ州ケンブリッジの2つの新しい建物に署名しているようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 17:58:01 GMT)
A novel evaluation methodology for supervised Feature Ranking algorithms [0.0]
本稿では,特徴ランクの新たな評価手法を提案する。合成データセットを使用することで、特徴重要度スコアを事前に知ることができ、より体系的な評価が可能になる。新しい方法論を使った大規模な実験を容易にするため、fsevalと呼ばれるベンチマークフレームワークがPythonで構築された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 12:00:36 GMT)
A Survey of Task-Based Machine Learning Content Extraction Services for VIDINT [0.0]
ビデオインテリジェンス(VIDINT)データは、過去10年間で重要なインテリジェンスソースになっている。ビデオからコンテンツを抽出し、構造化するためのAIベースの分析と自動化ツールの必要性は、組織にとって急速に重要になっている。本稿では、ビデオから情報を取り出すタスクと機械学習技術に基づいて、製品、ソフトウェアリソース、ビデオ分析機能をレビューし、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 00:02:08 GMT)
A Statistically-Based Approach to Feedforward Neural Network Model Selection [0.0]
フィードフォワードニューラルネットワーク(FNN)は非線形回帰モデルと見なすことができる。 FNNのためのベイズ情報基準(BIC)を用いて,新しいモデル選択法を提案する。サンプル外性能よりもBICを選択することは、真のモデルを回復する確率を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Jul 2022 11:07:04 GMT)