Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Clover: Towards A Unified Video-Language Alignment and Fusion Model [154.1]
我々は,Corver,Correlated Video-Language Pre-Torning法を紹介する。クロスモーダルな特徴アライメントと融合を、新しい3モーダルアライメント事前訓練タスクを通じて改善する。 Cloverは、複数のダウンストリームタスクに新しい最先端技術を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 09:38:52 GMT)
SSMTL++: Revisiting Self-Supervised Multi-Task Learning for Video Anomaly Detection [108.6]
自己教師型マルチタスク学習フレームワークを再考し、元の手法にいくつかのアップデートを提案する。マルチヘッド・セルフアテンション・モジュールを導入することで3次元畳み込みバックボーンを近代化する。モデルをさらに改良するために,セグメントマップの予測などの自己指導型学習タスクについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 19:25:41 GMT)
NeFSAC: Neurally Filtered Minimal Samples [90.6]
NeFSACは、動作不整合で条件の悪い最小サンプルをニューラルネットワークでフィルタリングするための効率的なアルゴリズムである。 NeFSACは既存のRANSACベースのパイプラインに接続できる。公開されている3つの実世界のデータセットから100万枚以上のイメージペアでNeFSACをテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 08:02:05 GMT)
Self-calibrating Photometric Stereo by Neural Inverse Rendering [88.7]
本稿では3次元オブジェクト再構成のための非校正光度ステレオの課題に取り組む。本研究では,物体形状,光方向,光強度を協調的に最適化する手法を提案する。本手法は,実世界のデータセット上での光推定と形状復元における最先端の精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 02:46:15 GMT)
Dual-branch Hybrid Learning Network for Unbiased Scene Graph Generation [87.1]
シーングラフ生成のための頭部述語と尾部述語の両方を扱うDual-branch Hybrid Learning Network (DHL)を提案する。提案手法は,VGおよびGQAデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 11:53:50 GMT)
Autonomously Untangling Long Cables [79.1]
ケーブルは多くの設定でユビキタスですが、セルフオクルージョンや結び目が多いです。本稿では,二足歩行ロボットを用いて,最大3mのケーブルを自律的にアンハングリングすることに焦点を当てた。我々は,この作業に特化した長尺ケーブルと新しい顎を効率的に切り離す新しい動作プリミティブを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 02:35:09 GMT)
JPerceiver: Joint Perception Network for Depth, Pose and Layout Estimation in Driving Scenes [75.2]
JPerceiverは、モノクロビデオシーケンスからスケール認識深度とVOとBEVレイアウトを同時に推定することができる。クロスビュー幾何変換(CGT)を利用して、絶対スケールを道路レイアウトから奥行きとVOに伝播させる。 Argoverse、Nuscenes、KITTIの実験は、上記の3つのタスクの全てにおいて、既存のメソッドよりもJPerceiverの方が優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 10:33:59 GMT)
Cross-Domain Cross-Set Few-Shot Learning via Learning Compact and Aligned Representations [74.9]
ほんの少しのサポートサンプルだけで、新しいクエリを認識できるようにすることを目的としている。我々は、FSLにおけるドメインシフトの問題を検討し、サポートセットとクエリセットの間のドメインギャップに対処することを目的とする。原型的コンパクト・クロスドメイン整列表現を学習するための新しいアプローチ,すなわちstabPAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 03:40:38 GMT)
Towards Lightweight Super-Resolution with Dual Regression Learning [73.9]
深層ニューラルネットワークは、画像超解像(SR)タスクにおいて顕著な性能を示した。本稿では、SRマッピングの可能な空間を削減するために、二重回帰学習方式を提案する。また, 層レベルでもチャネルレベルでもモデル冗長性を低減するために, 軽量な二重回帰圧縮法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 12:46:10 GMT)
RSG-Net: Towards Rich Sematic Relationship Prediction for Intelligent Vehicle in Complex Environments [72.0]
本稿では,オブジェクトの提案から潜在的意味関係を予測するグラフ畳み込みネットワークRSG-Netを提案する。実験の結果、このネットワークはロードシーングラフデータセットに基づいてトレーニングされており、エゴ車両周辺のオブジェクト間の潜在的な意味関係を効率的に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 12:40:17 GMT)
CARBEN: Composite Adversarial Robustness Benchmark [70.1]
本稿では,複合対向攻撃 (CAA) が画像に与える影響を実証する。異なるモデルのリアルタイム推論を提供し、攻撃レベルのパラメータの設定を容易にする。 CAAに対する敵対的堅牢性を評価するためのリーダーボードも導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 01:08:44 GMT)
The Lottery Ticket Hypothesis for Self-attention in Convolutional Neural Network [69.5]
近年, 深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の内部情報を活用することにより, モデル一般化の促進を図るために, SAM (Plug-and-play Self-attention Module) が多数提案されている。 a) SAMをすべてのブロックに接続することは、必ずしも最大のパフォーマンス向上をもたらすとは限らないし、部分ブロックに接続する方が、さらによい。 (b) CNNにSAMを追加することは、必ずしもパフォーマンス向上をもたらすものではなく、代わりに元のCNNバックボーンのパフォーマンスに害を与えるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 07:08:59 GMT)
Certified Neural Network Watermarks with Randomized Smoothing [64.9]
本稿では,ディープラーニングモデルのための認証型透かし手法を提案する。我々の透かしは、モデルパラメータが特定のl2しきい値以上変更されない限り、取り外し不可能であることが保証されている。私たちの透かしは、従来の透かし法に比べて経験的に頑丈です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 16:06:59 GMT)
Adaptive Sketches for Robust Regression with Importance Sampling [64.8]
我々は、勾配降下(SGD)による頑健な回帰を解くためのデータ構造を導入する。我々のアルゴリズムは、サブ線形空間を使用し、データに1回パスするだけで、SGDの$T$ステップを重要サンプリングで効果的に実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 03:09:30 GMT)
Learn-to-Decompose: Cascaded Decomposition Network for Cross-Domain Few-Shot Facial Expression Recognition [60.5]
本稿では,複合表情認識のための新しいカスケード分解ネットワーク(CDNet)を提案する。基本的な表現データセット上で同様のタスクをトレーニングすることで、CDNetは、目に見えない複合表現を容易に識別できる学習と分解の能力を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 16:10:28 GMT)
Multimodal Dialog Systems with Dual Knowledge-enhanced Generative Pretrained Language Model [52.2]
マルチモーダルなタスク指向対話システム(DKMD)のための新しい二元的知識強化型事前学習言語モデルを提案する。提案したDKMDは,2つの知識選択,2つの知識強調型文脈学習,知識強調型応答生成という3つの重要なコンポーネントから構成される。パブリックデータセットの実験は、最先端の競合相手よりも提案されたDKMDの優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 13:02:54 GMT)
Structural Prior Guided Generative Adversarial Transformers for Low-Light Image Enhancement [51.2]
低照度画像強調を実現するために,SPGAT (Structure Prior Guided Generative Adversarial Transformer) を提案する。このジェネレータはU字型のトランスフォーマーをベースとしており、非局所的な情報を探り、画像の鮮明な復元に役立てている。より現実的な画像を生成するために,生成器と識別器のスキップ接続を構築することによって,新しい構造的事前学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 04:05:40 GMT)
Emotion Recognition From Gait Analyses: Current Research and Future Directions [48.9]
歩行はウォーカーの感情に関する情報を伝える様々な感情と歩行パターンのマッピングは、感情の自動認識のための新しい情報源を提供する。歩行は遠隔観察可能で模倣が困難で被験者との協力も少ない
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 02:18:32 GMT)
Mutual Adaptive Reasoning for Monocular 3D Multi-Person Pose Estimation [45.1]
既存のボトムアップ手法のほとんどは、カメラ中心の人間のポーズ推定を2つの無関係なサブタスクとして扱う。両サブタスクの相互利益を利用する統一モデルを提案する。私たちのモデルは、既存のボトムアップメソッドやトップダウンメソッドよりもはるかに高速に動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 10:54:40 GMT)
Generalizable Memory-driven Transformer for Multivariate Long Sequence Time-series Forecasting [42.2]
M-LSTFモデルは、複数の時間的特徴の中と間の両方で時系列パターンを学習する必要がある。 M-LSTF問題を対象とした一般化可能なメモリ駆動変換器を提案する。当社のアプローチは,様々なTransformerベースのモデルにシームレスにプラグインすることで,パフォーマンスを約30%向上させることが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 04:05:15 GMT)
TS2-Net: Token Shift and Selection Transformer for Text-Video Retrieval [42.1]
Token Shift and Selection Network (TS2-Net) を提案する。詳細な実験に基づいて、提案したTS2-Netは、主要なテキストビデオ検索ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 06:50:27 GMT)
Federated Learning in Vehicular Networks [41.9]
フェデレートラーニング(FL)フレームワークは、トランスミッションオーバーヘッドを減らすことを目的として、効率的なツールとして導入された。本稿では,車載ネットワークアプリケーションにおける一元学習(CL)によるFLを用いたインテリジェント交通システムの構築について検討する。データラベリングやモデルトレーニングといった学習の観点からも,コミュニケーションの観点からも,データレート,信頼性,送信オーバーヘッド,プライバシ,リソース管理といった面から,大きな課題を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 06:59:57 GMT)
Visually-aware Acoustic Event Detection using Heterogeneous Graphs [39.9]
聴覚イベントの知覚は、本質的に音声と視覚の両方に依存するマルチモーダルである。モーダル性の間の空間的および時間的関係を捉えるために異種グラフを用いる。空間スケールと時間スケールの両方において,モダリティ内およびモダリティ間の関係を効率的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 13:09:25 GMT)
Progressive Deblurring of Diffusion Models for Coarse-to-Fine Image Synthesis [39.7]
拡散モデルは、徐々にノイズを取り除き、増幅信号を増幅することにより、画像合成において顕著な結果を示した。本稿では,画像の粗大な合成方法を提案する。実験の結果,提案手法はLSUNの寝室や教会のデータセットにおいて,従来のFID法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 15:00:21 GMT)
Deep Learning and Its Applications to WiFi Human Sensing: A Benchmark and A Tutorial [38.2]
本研究では,WiFi センシングのための様々なディープラーニングモデルの有効性を検討するためのベンチマーク SenseFi を提案する。 CSIハードウェアプラットフォームからセンシングアルゴリズムに至るまで、ディープラーニングベースのWiFiセンシングのチュートリアルと見なされている。われわれの知る限りでは、WiFiセンシング研究におけるディープラーニングのためのオープンソースのライブラリの最初のベンチマークとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 07:23:45 GMT)
Global-Local Stepwise Generative Network for Ultra High-Resolution Image Restoration [38.1]
我々は,Global-Local Stepwise Generative Network(GLSGN)と呼ばれる,超高解像度画像復元のための新しいモデルを提案する。 GLSGNは4つの修復経路、すなわち3つの局所経路と1つのグローバル経路を含む段階的に修復戦略を採用している。我々は,4,670個の実世界と合成画像からなる反射除去と雨害除去の両面において,これまでに初めて超高解像度データセットを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 12:13:22 GMT)
DiffuStereo: High Quality Human Reconstruction via Diffusion-based Stereo Using Sparse Cameras [33.6]
高品質な3次元再構成のためのスパースカメラのみを用いた新しいシステムであるDiffuStereoを提案する。中心となるのは、反復的なステレオマッチングネットワークに拡散モデルを導入する、新しい拡散ベースのステレオモジュールである。メモリフットプリントを必要とせずに高解像度(最大4k)入力を処理できるマルチレベルステレオネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 19:08:18 GMT)
MixTailor: Mixed Gradient Aggregation for Robust Learning Against Tailored Attacks [32.8]
我々は,アタッカーが完全に情報を得ることができないようなアグリゲーション戦略のランダム化に基づくスキームであるMixTailorを紹介する。さまざまなデータセット、攻撃、設定にまたがる実証研究は、我々の仮説を検証し、よく知られたビザンチン耐性のスキームが失敗した場合にMixTailorがうまく防御できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 13:30:37 GMT)
On the Importance of Hyperparameters and Data Augmentation for Self-Supervised Learning [32.5]
自己監視学習(SSL)はディープラーニング研究の非常に活発な領域となり、分類やその他のタスクの事前学習方法として広く利用されている。ここでは、実際、ハイパーパラメータとデータ拡張戦略の選択は、パフォーマンスに劇的な影響を与える可能性があることを示す。我々は,グループ間のサンプリングを最適化するグループ拡張アルゴリズム,GroupAugmentを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 08:31:11 GMT)
Learning Quality-aware Dynamic Memory for Video Object Segmentation [32.1]
本稿では,各フレームのセグメンテーション品質を評価するために,QDMN(Quality-Aware Dynamic Memory Network)を提案する。我々のQDMNは、DAVISとYouTube-VOSベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 12:18:04 GMT)
Monitoring Vegetation From Space at Extremely Fine Resolutions via Coarsely-Supervised Smooth U-Net [31.7]
植生の生産性を極めて微細な解像度でモニタリングすることは、現実世界の農業用途に有用である。粗い監督設定のための新しい手法として、粗い監督された平滑なU-Net(CS-SUNet)を提案する。実験の結果,CS-SUNetは既存手法よりも高精度にSIFの微細な変化を解消できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 21:36:22 GMT)
Learning Granularity-Unified Representations for Text-to-Image Person Re-identification [29.0]
ReID(text-to-image person re-identification)は、関心のある人物の歩行者イメージをテキスト記述で検索することを目的としている。現存する作品は、通常、2つのモード間の特徴の粒度の違いを無視する。本稿では,LGURと表記される両モードの粒度統一表現を学習するためのトランスフォーマーに基づくエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 01:26:10 GMT)
You Should Look at All Objects [28.9]
本稿では,検出フレームワークにおけるFPNを再検討し,最適化の観点からFPNの成功の性質を明らかにする。大規模物体の劣化特性は、FPNの統合後の不適切なバックプロパゲーションパスの発生によるものである。バックボーンの各レベルがFPNベースの検出フレームワークの全オブジェクトを見ることができるように、2つの実行可能な戦略が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 09:59:34 GMT)
EEG2Vec: Learning Affective EEG Representations via Variational Autoencoders [27.3]
我々は、感情的な刺激に反応して、潜在ベクトル空間におけるニューラルデータを表現することが、両方の感情状態を予測するのに役立つかどうかを考察する。脳波データから生成的識別的表現を学習するための条件付き変分オートエンコーダベースのフレームワークであるEEG2Vecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 19:25:29 GMT)
Multiscale Causal Structure Learning [26.7]
本稿では,線形因果構造のロバスト性を推定する手法として,Multiscale-Causal Learning Structure (MS-CASTLE) を提案する。我々は、コビッド19でMS-CASTLEが意味のある情報を抽出する方法について、世界的な株式リスクパンデミック市場を調査した。私たちは、ブラジル、カナダ、イタリアといった、検討期間にリスクを負う株式市場を特定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 11:47:32 GMT)
Stochastic Attribute Modeling for Face Super-Resolution [23.3]
高分解能(HR)画像が低分解能(LR)画像に分解されると、画像は既存の情報の一部を失う。既存の手法のほとんどは、属性によって引き起こされる不確実性を考慮しておらず、確率論的に推測できるだけである。本稿では,モデリングによる不確実性を考慮した新しい顔超解像(SR)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 13:38:05 GMT)
A Survey on Collaborative DNN Inference for Edge Intelligence [22.7]
エッジインテリジェンス(EI)は、AI分野における最先端の方向性となる。本稿では、EIのための4つの典型的な協調的DNN推論パラダイムを分類し、それらの特徴と鍵となる技術を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 02:32:35 GMT)
CLOSE: Curriculum Learning On the Sharing Extent Towards Better One-shot NAS [19.5]
ワンショットニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)は、その効率性からアーキテクチャを発見するために広く利用されている。以前の研究では、アーキテクチャのワンショットのパフォーマンス推定が、スタンドアローンのトレーニングにおけるパフォーマンスと十分に相関していないことが判明した。本稿では,スーパーネットを効果的かつ効果的にトレーニングするために,CLOSE(Curriculum Learning On Sharing Extent)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 07:45:17 GMT)
Dynamic Batch Learning in High-Dimensional Sparse Linear Contextual Bandits [18.6]
高次元線形空間帯域における動的バッチ学習の問題点について検討する。我々の研究は、高次元の疎線形文脈帯域における動的バッチ学習の理論的理解への第一歩となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 21:51:55 GMT)
S4: a High-sparsity, High-performance AI Accelerator [17.9]
私たちは、S4の32倍の高次空間加速をサポートする最初の商用ハードウェアプラットフォームを紹介します。 Nvidia T4のようなメインストリームの推論プラットフォーム上で、S4上での現実的な推論の高速化を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 19:49:29 GMT)
Kernel-based Federated Learning with Personalization [16.0]
我々は、グローバルな目的に加えて、各クライアントがパーソナライズされたローカルな目的を最大化することに関心を持つ、個人化によるフェデレーションラーニングを考える。本稿では, 最適後悔次数(多対数因子まで)を達成するために, 代用ガウス過程(GP)モデルに基づくアルゴリズムを提案する。 GPモデルのスパース近似は,クライアント間の通信コストを大幅に低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 13:41:42 GMT)
Masked Spatial-Spectral Autoencoders Are Excellent Hyperspectral Defenders [15.8]
本研究では,HSI解析システムのロバスト性を高めるマスク付き空間スペクトルオートエンコーダ(MSSA)を提案する。限定ラベル付きサンプルの防衛伝達性の向上と課題に対処するため,MSSAはプリテキストタスクとしてスペクトル再構成を採用している。 3つのベンチマークの総合的な実験は、最先端のハイパースペクトル分類法と比較してMSSAの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 01:33:13 GMT)
Online Prediction in Sub-linear Space [15.8]
我々は、専門家のアドバイスによるオンライン学習のための最初のサブ線形空間とサブ線形後悔アルゴリズムを提供する。また,任意の線形後悔アルゴリズムの線形メモリ下限を適応的逆数に対して証明することにより,(強い)適応的逆数と難解な逆数との分離を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 16:15:39 GMT)
Transfer learning for time series classification using synthetic data generation [15.7]
時系列分類のための革新的なトランスファー学習法を提案する。 UCRアーカイブから既存のデータセットをソースデータセットとして使用する代わりに、15,000,000の単変量時系列データセットを生成しました。また、55個の回帰タスクをソースタスクとして使用し、UCCアーカイブから分類タスクを選択するよりも優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 10:35:14 GMT)
Cross Vision-RF Gait Re-identification with Low-cost RGB-D Cameras and mmWave Radars [15.7]
本研究は, クロスモーダルヒト再識別(ReID)の問題に関する研究である。マルチモーダル多人数共振器ReIDのための第1種視覚RFシステムを提案する。提案システムは56名のボランティアのうち92.5%がトップ1の精度、97.5%がトップ5の精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 10:34:25 GMT)
Discriminative Kernel Convolution Network for Multi-Label Ophthalmic Disease Detection on Imbalanced Fundus Image Dataset [13.7]
緑内障、糖尿病網膜症、白内障などの眼疾患が世界中の視覚障害の主な原因である。本研究は,識別的カーネル畳み込みネットワーク (DKCNet) を提案する。また、全く見えない眼底像にも良い効果が認められる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 12:03:27 GMT)
RCRN: Real-world Character Image Restoration Network via Skeleton Extraction [12.8]
提案手法は, 骨格抽出器 (SENet) と文字画像復元器 (CiRNet) から構成される。実世界の文字画像復元のためのベンチマークの欠如により,実世界の劣化を伴う1,606文字画像を含むデータセットを構築した。実験の結果,RCRNは最先端の手法よりも定量的に,質的に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 01:02:52 GMT)
Model-Aware Contrastive Learning: Towards Escaping Uniformity-Tolerance Dilemma in Training [12.8]
CL損失の温度 $ tau $ に関する硬度認識特性を同定し、硬質陰性試料の自動濃縮において重要な役割を担った。従来の研究では、CL損失に一様耐性ジレンマ(UTD)が存在することが証明されており、予期せぬ性能劣化を引き起こす。本稿では,UTD から逃れるための Model-Aware Contrastive Learning (MACL) 戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 08:21:55 GMT)
What country, university or research institute, performed the best on COVID-19? Bibliometric analysis of scientific literature [12.2]
我々は、新型コロナウイルスのパンデミックが始まって以来、最も多く研究を行った国、大学、企業を見つけるために、データマイニングを実施しています。興味深い発見をいくつか提示したが、Web of Science Core CollectionからCOVID-19に関するすべての記録を分析したが、大きな結論には至らなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 16:16:15 GMT)
Evaluating a Signalized Intersection Performance Using Unmanned Aerial Data [11.7]
本研究では,ギリシャ・アテネの3方向信号通信交差点におけるドローンの生データの利用について検討した。リアルタイムビデオから抽出したデータに対する顕微鏡的アプローチと衝撃波解析を用いて,最大待ち行列長を推定した。様々なMOEの結果は有望であることが判明し、ドローンが収集したトラフィックデータの利用には多くの応用があることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 21:48:32 GMT)
Explainable vision transformer enabled convolutional neural network for plant disease identification: PlantXViT [11.6]
植物病は世界の作物の損失の主な原因であり、世界経済に影響を及ぼす。本研究では、植物病の同定のために、ビジョントランスフォーマーにより「PlantXViT」と呼ばれる畳み込みニューラルネットワークモデルが提案される。提案したモデルは、わずか0.8万のトレーニング可能なパラメータを持つ軽量な構造であり、IoTベースのスマート農業サービスに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 12:05:06 GMT)
Bagging Regional Classification Activation Maps for Weakly Supervised Object Localization [11.3]
BagCAMsは、ローカライゼーションタスクのためのよく訓練された分類器をより良く投影するためのプラグアンドプレイ機構である。我々のBagCAMは、地域ローカライザの集合を定義するために、提案した地域ローカライザ生成戦略を採用する。実験により,提案したBagCAMを用いることで,ベースラインWSOL法の性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 03:03:01 GMT)
Semi-Supervised Keypoint Detector and Descriptor for Retinal Image Matching [10.9]
SuperRetinaは、共同で訓練可能なキーポイント検出器とディスクリプタを備えた、最初のエンドツーエンドの方法である。少数の(100近い)画像が不完全ラベル付けされ、ネットワークを監督し、血管樹上のキーポイントを検出する。 SuperRetinaは、フル入力画像サイズで高い差別的な記述子を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 12:55:20 GMT)
CNN-based Euler's Elastica Inpainting with Deep Energy and Deep Image Prior [10.8]
我々は、EulerのElasticaで塗布をシミュレートする最初のニューラルネットワークを設計する。ニューラルネットワークの損失として変動エネルギーを利用するディープエネルギの概念を用いる。この結果は, 弾性率に基づく形状整形に関する最先端のアルゴリズムと同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 12:11:28 GMT)
CharFormer: A Glyph Fusion based Attentive Framework for High-precision Character Image Denoising [10.5]
本稿では,グリフ融合とアテンション機構に基づく新しいフレームワーク,すなわちCharFormerを導入し,文字画像の正確な復元を行う。既存のフレームワークとは異なり、CharFormerは追加情報をキャプチャし、バックボーンを飾るイメージにそれを注入する並列ターゲットタスクを導入している。我々は注目に基づくネットワークをグローバルな特徴相互作用に利用し、視覚障害者の認知と聴覚障害者のパフォーマンス向上に役立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 01:11:30 GMT)
Learnable Mixed-precision and Dimension Reduction Co-design for Low-storage Activation [9.8]
深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は多くの眼球運動の結果を得た。リソース制約のあるエッジデバイスにCNNをデプロイすることは、推論中に大きな中間データを送信するためのメモリ帯域幅の制限によって制限される。チャネルをグループに分割し,その重要度に応じて圧縮ポリシーを割り当てる,学習可能な混合精度・次元縮小協調設計システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 12:53:52 GMT)
An Experimental Evaluation of Machine Learning Training on a Real Processing-in-Memory System [9.3]
機械学習(ML)アルゴリズムのトレーニングは、計算集約的なプロセスであり、しばしばメモリバウンドである。メモリ内の処理能力を備えたメモリ中心のコンピューティングシステムは、このデータ移動ボトルネックを軽減することができる。実世界の汎用PIMアーキテクチャ上で,いくつかの代表的古典的MLアルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 09:39:53 GMT)
Neural Modal ODEs: Integrating Physics-based Modeling with Neural ODEs for Modeling High Dimensional Monitored Structures [9.1]
本稿では、物理に基づくモデリングとディープラーニングを統合するためのフレームワーク、Neural Modal ODEを提案する。オートエンコーダは、観測データの最初の数項目から潜伏変数の初期値までの抽象的なマッピングを学習する。提案モデルの復号器は, 線形化部分に適用された固有解析から導出した固有モードを物理モデルに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 09:30:20 GMT)
Towards the Desirable Decision Boundary by Moderate-Margin Adversarial Training [8.9]
本研究では,頑健さと自然な精度のトレードオフを改善するために,新たな対人訓練手法を提案する。 MMATは、クロスオーバー問題を緩和するために、よりきめ細かい逆例を生成する。例えばSVHNでは、最先端の堅牢性と自然な精度が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 00:57:23 GMT)
TransGrasp: Grasp Pose Estimation of a Category of Objects by Transferring Grasps from Only One Labeled Instance [8.9]
カテゴリーレベルのグリップポーズ推定手法であるTransGraspを提案する。我々は,物体の形状対応に基づいて,物体のカテゴリ間でのグリップポーズ転送を行う。提案手法の有効性を実験により実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 07:27:27 GMT)
BCRLSP: An Offline Reinforcement Learning Framework for Sequential Targeted Promotion [8.5]
本稿では,利用者に送付される現金ボーナスの価値を決定するために,予算制約付き逐次促進学習フレームワークを提案する。 BCRLSPは, 長期顧客維持率が高く, 各種ベースラインよりも低コストであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 00:10:12 GMT)
A Survey of Decision Making in Adversarial Games [8.5]
ポーカー、チェス、エバダー追跡、麻薬の侵入、沿岸警備、サイバーセキュリティ、国防など多くの実践的応用において、プレイヤーは明らかに敵対的な姿勢をとる。本稿では,対戦型ゲームに広く用いられている3つの主要ゲームモデルについて,体系的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 16:04:01 GMT)
Data Representativeness in Accessibility Datasets: A Meta-Analysis [7.7]
障害のある人と高齢者が作成したデータセットをレビューする。アクセシビリティデータセットは様々な年齢を表すが、性別と人種の差がある。われわれの努力が、AIに注入されたシステムに、余分なコミュニティをもっと取り入れる可能性の空間を広げることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 23:32:19 GMT)
Collaborative Best Arm Identification with Limited Communication on Non-IID Data [6.9]
非IIDデータを用いた協調学習モデルにおいて、タイムスピードアップと学習プロセスのコミュニケーションラウンド数とのトレードオフについて検討する。学習過程における適応性は,非IIDデータ設定においてあまり役に立たないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 21:06:26 GMT)
Explain Influence Maximization with Sobol Indices [6.5]
本研究では、分散に基づく感度分析の基礎となるソボル指標を用いて、個々の種子とその相互作用への影響を分解する。本手法に基づいて,現在のIM研究の性能向上を図るため,SobolIMと呼ばれる一般的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 04:44:16 GMT)
From Curious Hashtags to Polarized Effect: Profiling Coordinated Actions in Indonesian Twitter Discourse [6.5]
デジタル空間における協調的なキャンペーンは、実際の抗議や暴動を通じて政治的分極と安全保障への脅威を引き起こす可能性から、ますます重要な研究領域となっている。インドネシアのTwitter談話における協調行動の2つのケーススタディについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 13:17:30 GMT)
[Reproducibility Report] Path Planning using Neural A* Search [6.4]
本稿では,ML再現性チャレンジ2021の一環としてICML2 2021で発表された"Path Planning using Neural A* Search"について報告する。元の論文ではニューラルA*プランナを提案し,ノード拡張の削減とパス精度の最適バランスを実現する。我々は、異なるフレームワークでモデルを再実装し、元の論文で公開されたデータを再現することで、この主張を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 17:25:04 GMT)
Automatic dataset generation for specific object detection [6.3]
本研究では,オブジェクトの詳細な特徴を,無関係な情報を得ることなく保存することができるオブジェクト・イン・シーン・イメージの合成手法を提案する。その結果,合成画像では,物体の境界が背景とよく一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 07:44:33 GMT)
Physics Embedded Neural Network Vehicle Model and Applications in Risk-Aware Autonomous Driving Using Latent Features [6.3]
非ホロノミック車両運動は物理学に基づくモデルを用いて広く研究されている。本稿では,ディープラーニングと完全に微分可能な物理モデルとをシームレスに組み合わせ,ニューラルネットワークに事前知識を付与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 12:06:55 GMT)
FastML Science Benchmarks: Accelerating Real-Time Scientific Edge Machine Learning [6.3]
本稿では,MLおよび組込みシステム技術をカバーする,科学機械学習ベンチマークの最初のセットを紹介する。これらのベンチマークは、ナノ秒およびマイクロ秒レベルのレイテンシ要求を満たすことができる科学応用のための将来のエッジMLハードウェアの設計をガイドすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 14:30:15 GMT)
Associative Memory Based Experience Replay for Deep Reinforcement Learning [6.1]
優先順位付けされたエクスペリエンスリプレイ(PER)は、DRLエージェントに強力で広くデプロイされていることが証明されている。 PERは、頻繁で不規則なメモリアクセスのために、重大な遅延オーバーヘッドを発生させる。本稿では,連想メモリ(AM)ベースのPER,AMPERをAMフレンドリな優先サンプリング操作で設計するハードウェア・ソフトウェア共同設計手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 00:12:12 GMT)
MAC-DO: Charge Based Multi-Bit Analog In-Memory Accelerator Compatible with DRAM Using Output Stationary Mapping [5.3]
本稿では,MAC-DO をベースとしたアナログ乗算蓄積型メモリアーキテクチャを提案する。 16 x 16 MAC-DOセルを持つテストアレイは188.7 TOPS/Wを実現し、MNISTデータセットの97.07%のTop-1精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 07:33:20 GMT)
SPSN: Superpixel Prototype Sampling Network for RGB-D Salient Object Detection [5.2]
近年,RGB-D Salient Object Detection (SOD) が注目されている。深層学習手法の進歩にもかかわらず、RGB-D SODは、RGB画像と深度マップと低品質深度マップとの間に大きな領域ギャップがあるため、依然として困難である。本稿では,この問題を解決するために,新しいスーパーピクセルプロトタイプサンプリングネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 10:43:14 GMT)
SizeShiftReg: a Regularization Method for Improving Size-Generalization in Graph Neural Networks [5.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ分類のデファクトモデルとなっている。テストデータへのアクセスを必要とせずに,任意のGNNに適用可能な正規化戦略を提案する。我々の正規化は、粗い手法を用いてトレーニンググラフのサイズの変化をシミュレートする考え方に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 09:50:45 GMT)
Multi-Modal Unsupervised Pre-Training for Surgical Operating Room Workflow Analysis [4.9]
本稿では,単一のビデオフレームや画像に対して,マルチモーダルデータを融合する新しい手法を提案する。マルチモーダルデータを異なるビューとして扱い、クラスタリングを介して教師なしの方法でモデルを訓練する。以上の結果から,手術映像の動作認識とセマンティックセグメンテーションにおけるアプローチの優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 10:32:27 GMT)
Consistency of Implicit and Explicit Features Matters for Monocular 3D Object Detection [4.2]
モノクロ3D物体検出は、低コストの自律エージェントが周囲を知覚する一般的な解決策である。本報告では,3次元表現における暗黙的特徴と明示的特徴の相違を解消するために,第1の配向認識画像バックボーンを用いたCIEFを提案する。 CIEFは、提出時にKITTIの3DおよびBEV検出ベンチマークで報告されたすべての手法の中で、第1位にランクされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 13:00:32 GMT)
Class-Incremental Lifelong Learning in Multi-Label Classification [3.7]
本稿では、連続したマルチラベル分類データストリームにオンラインのクラスインクリメンタル分類器を構築する、Lifelong Multi-Label (LML)分類について検討する。そこで本研究では,AGCN (Augmented Graph Convolutional Network) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 05:14:07 GMT)
CA-SpaceNet: Counterfactual Analysis for 6D Pose Estimation in Space [3.5]
本稿では,複雑な背景下での空間的対象のロバストな6次元ポーズ推定を実現するために,CASpaceNetという逆ファクト解析フレームワークを提案する。本稿では,空間的対象の6次元ポーズ推定に因果推論とネットワーク量子化を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 07:48:19 GMT)
A Convolutional Attention Based Deep Network Solution for UAV Network Attack Recognition over Fading Channels and Interference [3.1]
本研究は、クラスタ化遅延線(CDL)チャネル上に多重化(OFDM)受信機を備えたUAVの攻撃を検出するためのディープラーニング(DL)アプローチを提供する。予測アルゴリズムは、訓練中に発生しない攻撃識別に関して一般化可能である。攻撃認識のタイミング要件に関するより深い調査では、訓練後、攻撃開始後に必要な最低時間は100ミリ秒であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 22:08:12 GMT)
Knowledge Guided Bidirectional Attention Network for Human-Object Interaction Detection [3.1]
HOIにおけるボトムアップ構文解析戦略の独立的利用は直感に反し、注意の拡散につながる可能性があると論じる。 HOIに新たな知識誘導型トップダウンアテンションを導入し、関係解析を「ルックアンドサーチ」プロセスとしてモデル化することを提案する。一つのエンコーダ-デコーダモデルでボトムアップとトップダウンの注意を統一することで、プロセスを実装します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 16:42:49 GMT)
Polynomial-time algorithms for Multimarginal Optimal Transport problems with structure [2.7]
マルチマルジナル最適輸送(MOT)は、機械学習、統計学、科学の応用により、大きな関心を集めている。本稿では,MOT をポリ(n,k) 時間で解ける構造が何か,という一般的な理論を発展させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 17:14:24 GMT)
ChronosPerseus: Randomized Point-based Value Iteration with Importance Sampling for POSMDPs [2.3]
強化学習では、エージェントはマルコフ決定プロセス(MDP)でモデル化された環境をうまく利用した。多くの問題領域では、エージェントはその後の決定までうるさい観察やランダムな時間に悩まされることがある。本稿では,部分観測可能な半マルコフ決定プロセス (POSMDP) が未知の時間的側面に対処するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 03:31:47 GMT)
Level Set-Based Camera Pose Estimation From Multiple 2D/3D Ellipse-Ellipsoid Correspondences [2.0]
2次元物体検出に対する3次元物体の投影を特徴付けるコスト関数の定義は簡単ではないことを示す。レベルセットのサンプリングに基づいて楕円楕円コストを開発し、部分的な可視オブジェクトを扱うための優れた特性を実証し、その性能を他の一般的なメトリクスと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 14:09:54 GMT)
Approximation Capabilities of Neural Networks using Morphological Perceptrons and Generalizations [1.9]
最大 ANN は普遍近似能力を持たないことを示す。形態素ANNの符号-max-sumと最大星-sumの一般化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 04:41:37 GMT)
A Singular Woodbury and Pseudo-Determinant Matrix Identities and Application to Gaussian Process Regression [1.5]
ウッドベリー行列恒等式がもはや持たないとき、ウッドベリー行列恒等式の特異な定式化で生じる行列について検討する。ガウス過程回帰への直接的応用を持つ行列に対して、一般化された逆および擬行列の恒等性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 23:45:27 GMT)
A Nearly Tight Analysis of Greedy k-means++ [1.5]
k$-means++アルゴリズムは期待して$Theta(log k)$近似解を返すことが知られている。我々は、greedy $k$-means++アルゴリズムに対して、ほぼ一致する下界と上界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 13:49:07 GMT)
One-Step Time Series Forecasting Using Variational Quantum Circuits [1.2]
機械学習の科学者は、時系列を一貫した時間ステップで記録された観測の集合として定義する。データがどのようにデータセットと最終的な結果に協調するかを示すので、この予測には時間が非常に重要です。量子コンピュータは、量子力学現象を利用して時系列のトレンドを理解するためのより良い選択肢であることが証明されるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 16:50:28 GMT)
CHARM: A Hierarchical Deep Learning Model for Classification of Complex Human Activities Using Motion Sensors [1.0]
CHARMは、モーションセンサーを用いた複雑な人間の活動の分類のための階層的なディープラーニングモデルである。これは、平均精度とF1スコアの点で、最先端のアクティビティ認識のための最先端の教師付き学習アプローチよりも優れています。ハイレベルなアクティビティラベルのみを使用してトレーニングされた場合、低レベルなユーザアクティビティを学習する能力は、HARタスクの半教師付き学習の道を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 01:36:54 GMT)
Distance-Geometric Graph Attention Network (DG-GAT) for 3D Molecular Geometry [0.9]
3次元距離幾何学グラフ表現(DG-GR)は、3次元グラフの幾何学を表現する統一的なスキーム(距離)を採用する。 DG-GRを用いた3次元距離幾何学グラフアテンションネットワーク(DG-GAT)を提案する。実験により、2次元分子グラフに基づく標準グラフ畳み込みネットワークよりも大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 21:39:31 GMT)
Sotto Voce: Federated Speech Recognition with Differential Privacy Guarantees [0.8]
音声データは収集するのに高価で、情報源に非常に敏感です。組織が独立して自身の使用のために小さなデータセットを収集している場合が多いが、マシンラーニングの要求に対してパフォーマンスが低い場合も少なくない。しかし、明快なデータ共有は、知的財産の喪失とデータセットに存在する個人のプライバシーの喪失という点で、非常に危険なリスクを伴っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 02:48:54 GMT)
Generic theory of characterizing topological phases under quantum slow dynamics [0.7]
我々は、遅いクエンチプロトコルの下で位相位相の非断熱的特性を徹底的に探索する。我々は、いわゆるスピン反転曲面に基づいてシステムのバルク位相を特徴づける2つの異なるスキームを提案する。特に、BISおよびSISに基づく位相位相の直接的特徴付けが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 07:23:10 GMT)
Single MR Image Super-Resolution using Generative Adversarial Network [0.7]
Real Enhanced Super Resolution Generative Adrial Network (Real-ESRGAN) は、高解像度画像の生成に使われている最近の効果的なアプローチの1つである。本稿では,2次元MR画像の空間分解能を高めるために本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 23:15:10 GMT)
Indivisible Participatory Budgeting under Weak Rankings [0.7]
参加型予算設定(PB)は、社会的選択設定に広く適用できるため、近年で注目されている。本稿では,分類の弱いPBの分類法を提案し,そのアルゴリズム的および公理的問題について検討する。本論文は,これらの規則の実践的魅力,計算複雑性,公理的遵守のトレードオフを明らかにするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 16:46:12 GMT)
Quantum Noise-Induced Reservoir Computing [0.7]
本稿では,量子ノイズによる貯水池計算というフレームワークを提案する。いくつかの抽象量子ノイズモデルが時間的入力データに有用な情報処理能力を誘導できることを示す。我々の研究は、量子コンピュータのノイズからより洗練された情報処理装置に有用な情報を変換するための新しい道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 12:21:48 GMT)
Statistically Characterising Robustness and Fidelity of Quantum Controls and Quantum Control Algorithms [0.6]
頑健性不忠実度尺度 (RIM$_p$) は、コントローラの頑健性と忠実度を定量化するために導入された。 RIM$_p$に基づいて、期待されるコントローラーの堅牢性と忠実度を定量化するためにアルゴリズム的ロバスト性不忠実度尺度(ARIM)が開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 01:19:57 GMT)
Characterization of Group-Fair Social Choice Rules under Single-Peaked Preferences [0.5]
社会的選択設定における公平さを、単一話者の嗜好の下で研究する。グループフェアネスを満足するランダムな社会的選択ルールを2つの別々に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 17:12:54 GMT)
Blockchain-enabled tokenization for sustainable and inclusive infrastructure investment [0.3]
本研究は、エネルギーインフラプロジェクトにおけるトークン化の実施方法について、21のプロジェクトを分析した。本研究の目的は、エネルギーセクターの文脈におけるトークン化を理解するだけでなく、幅広いインフラプロジェクトにおいてその応用を予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 01:39:33 GMT)
Meta-Referential Games to Learn Compositional Learning Behaviours [0.1]
構成学習行動(CLB)の学習における中心的な問題は、結合問題(BP)の解決である。本稿では,BPのドメインに依存しないバージョンを解くことにより,CLBを提示するエージェントの能力を調べるベンチマークを提案する。提案したベンチマークは魅力的な課題であり、研究コミュニティがより有能な人工エージェントを開発するよう促すことを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 20:37:46 GMT)
Unsupervised Ensemble Based Deep Learning Approach for Attack Detection in IoT Network [0.0]
モノのインターネット(Internet of Things, IoT)は、デバイスやものをインターネット上でコントロールすることによって、生活を変えてきた。 IoTネットワークをダウンさせるために、攻撃者はこれらのデバイスを使用してさまざまなネットワーク攻撃を行うことができる。本稿では,非ラベルデータセットからIoTネットワークにおける新たな,あるいは未知の攻撃を検出可能な,教師なしアンサンブル学習モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 11:12:32 GMT)
Topologically-protected single-photon sources with topological slow light photonic crystal waveguides [0.0]
谷状フォトニック結晶を用いたトポロジカルスロー光導波路に埋め込まれた単一量子ドットを用いた単一光子源について報告する。我々は,Purcell-enhanced single-photon emission from a QD to a topological slow light mode with a group index over 20 and its robust propagation under the presence of sharp bends。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 16:55:14 GMT)
Statistics of projective measurement on a quantum probe as a witness of noncommutativity of algebra of a probed system [0.0]
我々は、量子システムとの相互作用により純粋に嫌悪される量子プローブ$P$を考える。キュービットである$P$に対して、証人は特に単純である:$S$と結合されたキュービット上の逐次測定のコルモゴロフ整合性の破れの観察は、$S$の可アクセス代数が非可換であることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 13:25:52 GMT)
Signed Cumulative Distribution Transform for Parameter Estimation of 1-D Signals [0.0]
この手法は、もともと正の分布のために導入された累積分布変換(CDT)を用いた信号推定に基づいて構築される。我々は、任意の信号クラスに対して、SCDT空間における線形最小二乗法を用いて、ワッサーシュタイン型距離最小化を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 17:44:29 GMT)
Security and Safety Aspects of AI in Industry Applications [0.0]
今後5～10年で業界に影響を及ぼすであろう機械学習の安全性とセキュリティの領域における課題を要約する。安全およびセキュリティ関連ドメインの根底にある問題の報告、例えば、敵攻撃はアーリーアダプターを不安定にしている。現実の応用可能性の問題は、これらの技術を適用するリスクを評価することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 16:41:00 GMT)
SVGraph: Learning Semantic Graphs from Instructional Videos [0.0]
本稿では,グラフィカル表現のアノテーションを必要としない自己教師付き解釈可能な手法を提案する。学習したグラフのセマンティック解釈性にナレーションを利用するマルチモーダルアプローチであるSVGraphを提案する。複数のデータセットの実験を行い、セマンティックグラフ学習におけるSVGraphの解釈可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 19:17:06 GMT)
Rewiring Networks for Graph Neural Network Training Using Discrete Geometry [0.0]
情報オーバースカッシングはグラフニューラルネットワーク(GNN)のトレーニングに大きな影響を与える問題である本稿では,ネットワーク上の情報の流れをモデル化し,それらを再構成するために,古典幾何学的な曲率の概念の離散アナログを用いて検討する。これらの古典的概念は、様々な実世界のネットワークデータセット上でのGNNトレーニング精度において、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 21:50:39 GMT)
Progress and limitations of deep networks to recognize objects in unusual poses [0.0]
ディープネットワークは、高精細な現実世界のアプリケーションでうまく利用できれば、まれに堅牢でなければならない。また,近年の38の競合画像分類データセットの収集と評価を行ない,不規則なポーズに対するディープネットワークの分類が課題であることを示す。この結果から,実世界における深層ネットワークのロバスト性の測定が重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 23:03:35 GMT)
Proactive Distributed Constraint Optimization of Heterogeneous Incident Vehicle Teams [0.0]
交通インシデント管理(TIM)プログラムは、緊急リソースの配置を即時インシデント要求に調整する。環境におけるインシデントの進化に固有の相互依存を無視しながら、現在のデプロイメント決定は短命です。本研究は,分散制約最適化問題(DCOP)に基づく新しいプロアクティブフレームワークを開発し,上記の制約に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 13:43:58 GMT)
Pro or Anti? A Social Influence Model of Online Stance Flipping [0.0]
そこで本研究では、新型コロナウイルスに対する姿勢転換の恐れのあるTwitterエージェントを特定するために、姿勢転換予測問題を提案する。具体的には、各エージェントが一定の自然的姿勢を持ち、変化に対する抵抗を反映した姿勢の信念を持つ社会的影響モデルを設計する。 2020年4月から2021年5月までに収集されたデータから、我々のモデルは姿勢を反転させるエージェントの精度を86%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 12:40:09 GMT)
Learning inducing points and uncertainty on molecular data [0.0]
大規模なデータセットに対する不確実性制御とスケーラビリティは、ガウスプロセスモデルのデプロイにおける2つの主要な問題である。高次元分子記述子空間における誘導点の変分学習は予測品質と不確実性の両方を著しく改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 10:41:41 GMT)
LAVA: Language Audio Vision Alignment for Contrastive Video Pre-Training [0.0]
本稿では,コントラスト学習に基づく新しい学習手法であるLAVAを提案する。 LAVAが現在最先端の自己監督型・弱監督型事前訓練技術と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 21:46:16 GMT)
Hyperparameter Tuning in Echo State Networks [0.0]
Echo State Networksは、リカレントニューラルネットワークの一種で、大きなランダムに生成された貯水池と、線形回帰によってトレーニングされた少数のリードアウト接続を備えている。共分散行列適応進化戦略(CMA-ES)に基づくハイパーパラメータチューニングの代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 16:20:01 GMT)
Computer Science [0.0]
科学と技術は、個人、コミュニティ、あるいは社会によって異なる視点である。問題は、その理論または実施、異なるコミュニティへの適応、または教育システムにおけるカリキュラムの設計のいずれかに生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 10:54:57 GMT)
Breakdown of the Kibble-Zurek mechanism in the Fredkin spin chain [0.0]
欠陥の個数は、まだ臨界指数である$z$ と $nu$ にのみ関係があるが、キブルズレークの結果と異なる、別の普遍的スケーリング法則を示すことを示す。例として、変形したフレドキンスピン鎖(英語版)があり、そこでは標準的な断熱力学の破れが生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 08:32:46 GMT)
Analysis of liver cancer detection based on image processing [0.0]
本研究の目的は,MR画像研究に関連する有害な研究問題を単純化することである。肝臓は、転移性疾患に最も関与する2番目の臓器である。肝腫瘍の生存確率は腫瘍の早期発見と癌性および非癌性腫瘍の分類に大きく依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 22:32:14 GMT)
A tool for emulating neuromorphic architectures with memristive models and devices [0.0]
メムリスタモデルを用いて、幅広いニューロモルフィックアーキテクチャをエミュレートできるユーザフレンドリーなソフトウェア基盤を提案する。このツールの汎用性は、使用済みmmristorおよびNeuronal Modelのパラメータをカスタマイズする機能を通じて示される。また,本ツールを用いて,本ツールを用いて,シリコン内における概念のエミュレートを行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 17:30:57 GMT)
A Machine Learning Approach for Driver Identification Based on CAN-BUS Sensor Data [0.0]
ドライバー識別は、コントローラエリアネットワーク(CAN-BUS)の観点から、現代の装飾車両の重要な分野である。本研究の目的は,運転行動分析に基づく教師付き学習アルゴリズムを用いて運転者を特定することである。ベースラインアルゴリズムとは対照的に,精度の観点から統計的に有意な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jul 2022 00:38:21 GMT)