Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

NUWA-Infinity: Autoregressive over Autoregressive Generation for Infinite Visual Synthesis [157.8]
本稿では,無限視覚合成のための生成モデルであるNUWA-Infinityを提案する。任意の大きさの高解像度画像や長期ビデオを生成するタスクとして定義される。この可変サイズ生成タスクに対処するために,自己回帰的自己回帰生成機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 10:55:55 GMT)
Suppressing quantum errors by scaling a surface code logical qubit [147.3]
複数のコードサイズにわたる論理量子ビット性能のスケーリングの測定について報告する。超伝導量子ビット系は、量子ビット数の増加による追加誤差を克服するのに十分な性能を有する。量子誤り訂正は量子ビット数が増加するにつれて性能が向上し始める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:58:42 GMT)
BRACE: The Breakdancing Competition Dataset for Dance Motion Synthesis [123.7]
ダンス・モーション・シンセサイザーにおける一般的な仮定に挑戦する新しいデータセットを提案する。我々は、アクロバティックな動きと絡み合った姿勢を特徴とするブレイクダンスに焦点を当てている。 BRACEデータセットは、3時間30分以上の濃密な注釈付きポーズを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:03:54 GMT)
Monocular 3D Object Reconstruction with GAN Inversion [123.0]
MeshInversionはテクスチャ化された3Dメッシュの再構築を改善するための新しいフレームワークである。これは、3Dテクスチャメッシュ合成のために事前訓練された3D GANの生成前を利用する。本フレームワークは,観察部と観察部の両方で一貫した形状とテクスチャを有する忠実な3次元再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:47:22 GMT)
Rethinking IoU-based Optimization for Single-stage 3D Object Detection [103.8]
本稿では回転分離型IoU(RDIoU)法を提案する。我々のRDIoUは、回転変数を独立項として分離することで、回帰パラメータの複雑な相互作用を単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:27:31 GMT)
Pushing the Limits of Semi-Supervised Learning for Automatic Speech Recognition [97.4]
我々は,半教師付き学習と自動音声認識の組み合わせを用いて,LibriSpeechの最先端結果を得る。我々は,wav2vec 2.0事前学習を用いた巨大コンフォーマーモデルを用いてSpecAugmentを用いたノイズの多い学生訓練を行う。 We can able to achieve word-error-rates (WERs) 1.4%/2.6% on the LibriSpeech test/test-other set against the current-of-the-art WERs 1.7%/3.3%。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 22:31:00 GMT)
Instance-Aware Observer Network for Out-of-Distribution Object Segmentation [94.7]
我々は、インスタンスワイドマスク予測を利用して、ObsNetのアプローチを拡張します。提案手法は,3つのデータセット上の分布内オブジェクトから分布内オブジェクトを正確に分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 12:39:36 GMT)
Probable Domain Generalization via Quantile Risk Minimization [92.3]
ドメインの一般化は、目に見えないテスト分布でうまく機能する予測子を求める。 DGは最悪の問題でも平均的な問題でもない、むしろ確率的な問題だ、と我々は主張する。我々のアルゴリズムは、実データと合成データで最先端のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:41:09 GMT)
The Anatomy of Video Editing: A Dataset and Benchmark Suite for AI-Assisted Video Editing [90.6]
この研究は、AIによるビデオ編集の研究を促進するために、データセットとベンチマークであるビデオ編集の解剖学を導入している。本ベンチマークスイートでは,映像の自動撮影やビデオ組み立て支援など,視覚効果以外の映像編集作業に重点を置いている。これらの前線の研究を可能にするために、196176年の映画シーンから採取した150万枚以上のタグと、撮影技術に関する概念を注釈付けした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 10:53:48 GMT)
AiATrack: Attention in Attention for Transformer Visual Tracking [89.9]
トランスフォーマートラッカーは近年,注目機構が重要な役割を担っている,目覚ましい進歩を遂げている。我々は,すべての相関ベクトル間のコンセンサスを求めることにより,適切な相関性を高め,誤相関を抑制する注意モジュール(AiA)を提案する。我々のAiAモジュールは自己認識ブロックとクロスアテンションブロックの両方に容易に適用でき、視覚追跡のための特徴集約と情報伝達を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 00:44:03 GMT)
Face-to-Face Co-Located Human-Human Social Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A Survey [88.9]
非言語的手がかり(英: Nonverbal cues)は、社会的・心理的現象の物理的、機械的検出可能な痕跡である。調査では、フリースタンドアローンの対話、ミーティング、屋内と屋外の社交交流、ダイアディックな会話、群衆のダイナミクスなど、幅広い設定とシナリオがカバーされている。目標は、過去10年の主な進歩を強調し、既存の制限を指摘し、今後の方向性を概説することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 13:37:57 GMT)
FedDM: Iterative Distribution Matching for Communication-Efficient Federated Learning [87.1]
フェデレートラーニング(FL)は近年、学術や産業から注目を集めている。我々は,複数の局所的代理関数からグローバルなトレーニング目標を構築するためのFedDMを提案する。そこで本研究では,各クライアントにデータ集合を構築し,元のデータから得られた損失景観を局所的にマッチングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 04:55:18 GMT)
Is an Object-Centric Video Representation Beneficial for Transfer? [86.4]
トランスアーキテクチャ上にオブジェクト中心のビデオ認識モデルを導入する。対象中心モデルが先行映像表現より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:59:44 GMT)
Quantized Training of Gradient Boosting Decision Trees [85.0]
我々は,GBDTのトレーニングアルゴリズムにおいて,高精度勾配を非常に単純かつ効果的な方法で定量化することを提案する。低精度勾配では、GBDTトレーニングにおけるほとんどの算術演算は、8, 16, 32ビットの整数演算に置き換えられる。大規模なデータセット上でのSOTA GBDTシステムと比較して、単純な量子化戦略の2$times$スピードアップを観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:27:06 GMT)
Animation from Blur: Multi-modal Blur Decomposition with Motion Guidance [83.3]
単一の動き赤画像から詳細な動きを復元する際の課題について検討する。既存の解法では、各領域の運動のあいまいさを考慮せずに単一の画像列を推定する。本稿では、このような動きのあいまいさを明示的に説明し、複数の可算解をシャープな詳細で生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:05:53 GMT)
Single Frame Atmospheric Turbulence Mitigation: A Benchmark Study and A New Physics-Inspired Transformer Model [82.2]
本研究では,大気乱流の画像化のための物理インスピレーション付き変圧器モデルを提案する。提案ネットワークは変圧器ブロックのパワーを利用して動的乱流歪みマップを共同で抽出する。そこで本研究では,従来の客観的指標と,テキスト認識精度を用いたタスク駆動計測の両方で評価可能な,実世界の乱流データセットを新たに2つ提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:09:16 GMT)
A Generalized & Robust Framework For Timestamp Supervision in Temporal Action Segmentation [79.4]
時間的アクションセグメンテーションでは、Timestampの監督はビデオシーケンスごとにわずかにラベル付きフレームを必要とする。本稿では,未ラベルフレームのラベルの不確実性を利用した期待最大化に基づく新しい手法を提案する。提案手法はSOTA結果を生成し,複数のメトリクスやデータセットの完全教師付き設定を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:30:48 GMT)
DC-BENCH: Dataset Condensation Benchmark [79.2]
この研究は、データセットの凝縮に関する最初の大規模標準ベンチマークを提供する。それは、凝縮法の生成可能性と有効性を包括的に反映する一連の評価から成り立っている。ベンチマークライブラリは、将来の研究とアプリケーションを容易にするためにオープンソース化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 03:54:05 GMT)
Analysis of the Effect of Low-Overhead Lossy Image Compression on the Performance of Visual Crowd Counting for Smart City Applications [78.6]
画像圧縮技術は画像の品質を低下させ、精度を低下させる。本稿では,低オーバヘッド損失画像圧縮法の適用が視覚的群集カウントの精度に与える影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:20:03 GMT)
Diffsound: Discrete Diffusion Model for Text-to-sound Generation [78.4]
本稿では,テキストエンコーダ,ベクトル量子化変分自動符号化(VQ-VAE),デコーダ,ボコーダからなる新しいテキスト音声生成フレームワークを提案する。フレームワークは、まず、デコーダを使用して、テキストエンコーダから抽出したテキスト特徴をVQ-VAEの助けを借りてメルスペクトルに転送し、次いで、ボコーダを使用して生成されたメルスペクトルを波形に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:41:47 GMT)
DecoupleNet: Decoupled Network for Domain Adaptive Semantic Segmentation [78.3]
セマンティックセグメンテーションにおける教師なしドメイン適応は、高価なピクセル単位のアノテーションへの依存を軽減するために提起されている。我々は、ソースドメインのオーバーフィットを軽減し、最終的なモデルをセグメント化タスクに集中できるようにするDecoupleNetを提案する。我々はまた、自己識別(SD)を推進し、擬似ラベルでより識別可能なターゲットドメイン特徴を学習するための補助分類器を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:47:34 GMT)
Improving Privacy-Preserving Vertical Federated Learning by Efficient Communication with ADMM [77.6]
フェデレートラーニング(FL)は、トレーニングデータをローカルに保ちながら、分散デバイスが共有モデルを共同でトレーニングすることを可能にする。本稿では、複数のリニアヘッド(VIM)フレームワークを用いた効率的なVFLを提案し、各ヘッドがローカルクライアントに対応する。 VIMは最先端のフレームワークに比べてパフォーマンスが大幅に向上し、コンバージェンスも高速化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 23:14:33 GMT)
Illusionary Attacks on Sequential Decision Makers and Countermeasures [77.0]
我々は、被害者エージェントの世界モデルと整合した新たな攻撃形態である錯覚的攻撃に焦点を当てる。我々は、この新たな攻撃枠組みの正式な定義を提供し、その特徴を様々な条件下で探求し、エージェントは錯覚的攻撃に対して堅牢なリアリズムフィードバックを求めなければならないと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:49:09 GMT)
Differentiable Agent-based Epidemiology [75.4]
エージェントベースモデル(ABM)の新しいスケーラブルで高速で差別化可能な設計であるGradABMを紹介する。 GradABMはコモディティハードウェア上で数秒でシミュレーションを実行し、高速で微分可能な逆シミュレーションを可能にする。実際のCOVID-19およびインフルエンザデータセットを用いた広範囲な実験によりGradABMの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 07:32:02 GMT)
Feature Representation Learning for Unsupervised Cross-domain Image Retrieval [73.3]
現在の教師付きクロスドメイン画像検索法は優れた性能が得られる。データ収集とラベリングのコストは、実際のアプリケーションにおける実践的なデプロイにおいて、難易度の高い障壁を課します。本稿では,クラス意味認識機能抽出を支援するために,クラスタ単位のコントラスト学習機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 07:52:14 GMT)
Pseudo-label Guided Cross-video Pixel Contrast for Robotic Surgical Scene Segmentation with Limited Annotations [72.2]
シーンセグメンテーションを促進するために,新しい擬似ラベル付きクロスビデオコントラスト学習法であるPGV-CLを提案する。本研究では,ロボット外科手術データセットEndoVis18と白内障手術データセットCaDISについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:42:19 GMT)
Towards Efficient and Scale-Robust Ultra-High-Definition Image Demoireing [71.6]
本研究では、4Kモアレ画像に対処する効率的なベースラインモデルESDNetを提案する。我々の手法は、より軽量でありながら、最先端の手法よりも大きなマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:20:52 GMT)
VirtualPose: Learning Generalizable 3D Human Pose Models from Virtual Data [69.6]
このタスクに特有の隠れた「フリーランチ」を活用するための2段階学習フレームワークであるVirtualPoseを紹介する。 1段目は画像を抽象幾何学表現(AGR)に変換し、2段目はそれらを3Dポーズにマッピングする。 1)第1段は多様な2次元データセットでトレーニングし、限られた外観への過度な適合のリスクを軽減し、2)多数の仮想カメラとポーズから合成された多様なAGRでトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:47:28 GMT)
Video Anomaly Detection by Solving Decoupled Spatio-Temporal Jigsaw Puzzles [67.4]
ビデオ異常検出(VAD)はコンピュータビジョンにおいて重要なトピックである。近年の自己教師型学習の進歩に触発された本論文は,直感的かつ難解なプレテキストタスクを解くことによって,VADに対処する。提案手法は3つの公開ベンチマークにおいて最先端のベンチマークよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:49:32 GMT)
3D Clothed Human Reconstruction in the Wild [67.4]
ClothWildは、Wild内の画像のロバスト性に対処する、3Dの服を着た人間の再構築フレームワークである。そこで本研究では,Wild データセットの2次元教師対象でトレーニング可能な弱教師付きパイプラインを提案する。提案したClosWildは最先端の手法よりもはるかに正確で堅牢な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:33:19 GMT)
Intrinsic dimension estimation for discrete metrics [65.5]
本稿では,離散空間に埋め込まれたデータセットの内在次元(ID)を推定するアルゴリズムを提案する。我々は,その精度をベンチマークデータセットで示すとともに,種鑑定のためのメダゲノミクスデータセットの分析に応用する。このことは、列の空間の高次元性にもかかわらず、蒸発圧が低次元多様体に作用することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:38:36 GMT)
Mitigating Algorithmic Bias with Limited Annotations [65.1]
機密属性が公開されていない場合、バイアスを軽減するために、トレーニングデータの小さな部分を手動でアノテートする必要がある。本稿では,アルゴリズムバイアスの影響を最大限に排除するために,限定アノテーションを誘導する対話型フレームワークであるアクティブペナライゼーション・オブ・差別(APOD)を提案する。 APODは完全なアノテートバイアス緩和と同等のパフォーマンスを示しており、機密情報が制限された場合、APODが現実世界のアプリケーションに利益をもたらすことを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:31:19 GMT)
CoSMix: Compositional Semantic Mix for Domain Adaptation in 3D LiDAR Segmentation [62.3]
我々は,点雲UDA,すなわちコンポジション・セマンティック・ミックス(CoSMix)に対する試料混合の新しい手法を提案する。 CoSMixは2分岐対称ネットワークで構成されており、ラベル付き合成データ(ソース)と現実世界の非競合点雲(ターゲット)を同時に処理することができる。我々はCoSMixを2つの大規模データセット上で評価し、最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:33:42 GMT)
Learning Sequence Representations by Non-local Recurrent Neural Memory [61.7]
教師付きシーケンス表現学習のためのNon-local Recurrent Neural Memory (NRNM)を提案する。我々のモデルは長距離依存を捉えることができ、潜伏した高レベル特徴を我々のモデルで抽出することができる。我々のモデルは、これらのシーケンスアプリケーションごとに特別に設計された他の最先端の手法と比較して好意的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 07:26:15 GMT)
E-Graph: Minimal Solution for Rigid Rotation with Extensibility Graphs [61.6]
重なり合う領域を持たない2つの画像間の相対的な回転推定を解くために,新しい最小解を提案する。 E-Graphに基づいて、回転推定問題はより単純でエレガントになる。回転推定戦略を6-DoFカメラのポーズと高密度3Dメッシュモデルを得る完全カメラ追跡マッピングシステムに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:11:48 GMT)
GIPSO: Geometrically Informed Propagation for Online Adaptation in 3D LiDAR Segmentation [60.1]
3Dポイントクラウドセマンティックセグメンテーションは、自動運転に基本である。文学におけるほとんどのアプローチは、動的シーンを扱う際に、ドメインシフトをどのように扱うかという重要な側面を無視している。本稿では,本研究分野における最先端技術について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:06:07 GMT)
Fully Sparse 3D Object Detection [57.1]
長距離LiDARオブジェクト検出のためのフルスパース3Dオブジェクト検出器(FSD)を構築した。 FSDは一般的なスパース・ボクセル・エンコーダと新しいスパース・インスタンス認識(SIR)モジュール上に構築されている。 SIRは、ポイントをインスタンスにグループ化することで、以前のポイントベースのメソッドでの待ち行列クエリを避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:01:33 GMT)
Data-Centric Epidemic Forecasting: A Survey [57.0]
この調査は、様々なデータ駆動の方法論および実践的進歩を掘り下げるものである。疫学的なデータセットと,流行予測に関連する新しいデータストリームを列挙する。また,これらの予測システムの現実的な展開において生じる経験や課題についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:13:18 GMT)
Learning Action Translator for Meta Reinforcement Learning on Sparse-Reward Tasks [56.6]
本研究は,訓練作業中の行動伝達子を学習するための,新たな客観的機能を導入する。理論的には、転送されたポリシーとアクショントランスレータの値が、ソースポリシーの値に近似可能であることを検証する。本稿では,アクショントランスレータとコンテキストベースメタRLアルゴリズムを組み合わせることで,データ収集の効率化と,メタトレーニング時の効率的な探索を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:30:50 GMT)
DataPerf: Benchmarks for Data-Centric AI Development [53.9]
MLデータセットとデータセット処理アルゴリズムを評価するためのベンチマークパッケージであるDataPerfを紹介する。トレーニングセットが同じ問題でテストセットを評価するのに役立つ"データラチェット"を有効にするつもりです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:47:54 GMT)
UNIF: United Neural Implicit Functions for Clothed Human Reconstruction and Animation [53.2]
そこで本稿では, 生スキャンと骨格を入力として, 人体再構成とアニメーションのパートベース手法を提案する。本手法は, 部品の監督ではなく, 身体の動きから部品の分離を学習し, 布を被った人間や他の関節の物体に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 11:41:29 GMT)
Drivable Volumetric Avatars using Texel-Aligned Features [52.9]
光テレプレゼンスは、動的に合成された外観を実現するために、高忠実度ボディモデリングと忠実な運転の両方を必要とする。本稿では,現実人のフルボディアバターをモデリングし,駆動する際の2つの課題に対処する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） (Wed, 20 Jul 2022 09:28:16 GMT)
Journal Impact Factor and Peer Review Thoroughness and Helpfulness: A Supervised Machine Learning Study [52.8]
ジャーナルインパクトファクタ(JIF)は、しばしばジャーナルの品質と、ジャーナルに提出された論文のピアレビューの品質と等価である。医学・生命科学雑誌1,644誌に1万件の査読報告を提出し, 査読内容とJIFとの関連性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 11:14:15 GMT)
Quantum-limited millimeter wave to optical transduction [50.7]
量子情報の長距離伝送は、分散量子情報プロセッサの中心的な要素である。トランスダクションへの現在のアプローチでは、電気ドメインと光ドメインの固体リンクが採用されている。我々は、850ドルRbの低温原子をトランスデューサとして用いたミリ波光子の光子への量子制限変換を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:04:26 GMT)
Tackling Long-Tailed Category Distribution Under Domain Shifts [50.2]
既存のアプローチでは、両方の問題が存在するシナリオに対処できません。本研究では,分散校正型分類損失,視覚意味マッピング,セマンティック類似性誘導拡張の3つの新しい機能ブロックを設計した。 AWA2-LTSとImageNet-LTSという2つの新しいデータセットが提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:07:46 GMT)
GOCA: Guided Online Cluster Assignment for Self-Supervised Video Representation Learning [49.7]
クラスタリングは教師なし学習におけるユビキタスなツールです。既存の自己教師型表現学習手法の多くは、視覚的に支配的な特徴に基づくクラスタサンプルが一般的である。具体的には、各ビューの初期クラスタ割り当てを事前に使用して、他のビューの最終クラスタ割り当てをガイドする、新しいクラスタリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:26:55 GMT)
On the Versatile Uses of Partial Distance Correlation in Deep Learning [47.1]
本稿では、異なる次元の特徴空間間の相関を評価するために設計された距離相関(および部分変量)と呼ばれる統計学から(広く知られていない)再検討する。本稿では,大規模モデルへの展開に必要なステップについて述べる。これは、ある深いモデルw.r.t.を条件付けすること、非絡み合った表現を学習すること、および敵の攻撃に対してより堅牢な多様なモデルを最適化することなど、驚くべき一連のアプリケーションへの扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:36:11 GMT)
Object-Compositional Neural Implicit Surfaces [45.3]
ニューラル暗示表現は、新しいビュー合成と多視点画像からの高品質な3D再構成においてその効果を示した。本稿では,3次元再構成とオブジェクト表現に高い忠実性を有するオブジェクト合成型ニューラル暗黙表現を構築するための新しいフレームワークであるObjectSDFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:38:04 GMT)
Hierarchically Self-Supervised Transformer for Human Skeleton Representation Learning [45.1]
階層型トランスフォーマーベーススケルトンシーケンスエンコーダ(Hi-TRS)に組み込まれた自己教師型階層型事前学習方式を提案する。教師付き評価プロトコルと半教師付き評価プロトコルの両方で,本手法は最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 04:21:05 GMT)
Uncertainty Inspired Underwater Image Enhancement [45.1]
劣化した水中画像の強調分布を学習するための新しい確率的ネットワークを提案する。拡張分布を学習することにより,参照マップラベリングで導入されたバイアスに対処できる。実験結果から,本手法は可能な拡張予測のサンプリングを可能にすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:42:28 GMT)
Slimmable Quantum Federated Learning [44.9]
量子ニューラルネットワーク(QNN)を連合学習(FL)に統合する量子連合学習(QFL)が最近注目を集めている。本稿では,時変通信チャネルや計算エネルギー制限に対処可能な動的QFLフレームワークであるスリムブルQFL(SlimQFL)を提案する。シミュレーションの結果、SlimQFLはVanilla QFLよりも高い分類精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 22:39:23 GMT)
NeuralBF: Neural Bilateral Filtering for Top-down Instance Segmentation on Point Clouds [44.3]
本稿では,3次元点雲の例示生成手法を提案する。本稿では,この手法が重要なボトルネックとなることを示し,学習カーネルによる繰り返し二元フィルタリングに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:37:32 GMT)
Densely Constrained Depth Estimator for Monocular 3D Object Detection [43.8]
モノクロ画像から物体の正確な3D位置を推定することは、深さが不足しているため難しい問題である。任意の方向の端から高密度な射影制約を利用する手法を提案する。提案手法は, KITTI および WOD ベンチマーク上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:24:22 GMT)
Provably tuning the ElasticNet across instances [43.5]
我々は、複数の問題インスタンスにまたがるリッジ回帰、LASSO、ElasticNetの正規化パラメータをチューニングする問題を考察する。我々の結果は、この重要な問題に対する学習理論による最初の一般的な保証である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 21:22:40 GMT)
Evaluating the Stability of Deep Image Quality Assessment With Respect to Image Scaling [43.3]
画像品質評価(IQA)は画像処理タスクの基本的な指標である。本稿では,画像スケールがIQAの性能に影響を及ぼす要因であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 12:44:13 GMT)
Structural Causal 3D Reconstruction [43.1]
潜在因子のトポロジカル因果順序を捉えるために、潜在空間の構造を考察する。まず,3次元再構成において異なる因果的順序付けが重要であることを示し,タスク依存因果的順序付けを見つけるためのいくつかのアプローチを探る。我々の実験は、潜在空間構造が暗黙の正則化として機能し、再構成に有益な帰納バイアスをもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:22:06 GMT)
3D Equivariant Molecular Graph Pretraining [43.0]
完全かつ新しい意味での3D分子プレトレーニングに取り組む。まず,3次元空間の対称性を満たすことのメリットを享受する事前学習のバックボーンとして,同変エネルギーベースモデルを採用することを提案する。大規模3DデータセットGEOM-QM9から事前学習したモデルを,MD17とQM9の2つの挑戦的な3Dベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:41:17 GMT)
Discover and Mitigate Unknown Biases with Debiasing Alternate Networks [42.9]
本稿では,Debiasing Alternate Networks (DebiAN)を提案する。 DebiANは、発見者によって特定されるバイアスをアンラーニングすることを目的としている。従来の研究では、偏りを1つのバイアスで評価するが、マルチカラーMNISTデータセットを作成し、複数のバイアスのベンチマーク緩和を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:59:51 GMT)
REFACTOR GNNS: Revisiting Factorisation-based Models from a Message-Passing Perspective [42.8]
本稿では、ReFACTOR GNNSを提案することにより、因子モデル(FM)とグラフニューラルネットワーク(GNN)のギャップを埋める。我々は、勾配降下手順をメッセージパッシング操作として再構成することにより、FMをGNNとしてキャストする方法を示す。我々のREFACTOR GNNSは、FMに匹敵するトランスダクティブ性能と最先端のインダクティブ性能を実現し、パラメータの桁数を桁違いに減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:39:30 GMT)
Efficient Meta-Tuning for Content-aware Neural Video Delivery [40.4]
計算コストを削減するために,EMT(Efficient Meta-Tuning)を提案する。 EMTは入力ビデオの最初のチャンクにメタ学習モデルを適用する。本稿では,ビデオフレームから最も困難なパッチを抽出するための新しいサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:47:10 GMT)
FLDetector: Defending Federated Learning Against Model Poisoning Attacks via Detecting Malicious Clients [39.9]
フェデレート・ラーニング(Federated Learning, FL)は、モデル中毒攻撃に対して脆弱である。悪意のあるクライアントは、操作されたモデルの更新をサーバに送信することで、グローバルモデルを破壊しました。私たちのFLDetectorは、悪意のあるクライアントの大部分を検出し、削除することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 03:17:36 GMT)
Measuring and signing fairness as performance under multiple stakeholder distributions [39.5]
学習システムの公正度を測定するための最良のツールは、数学的ワンライナーとしてカプセル化された剛性公正度メトリクスである。本稿では, フェアネス指標の定式化から, それらが計算される例の分布の算出に焦点を移すことを提案する。ストレステストのための完全な実装ガイドラインを提供し、このフレームワークの利点と欠点の両方を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:10:02 GMT)
Everything is There in Latent Space: Attribute Editing and Attribute Style Manipulation by StyleGAN Latent Space Exploration [39.2]
RAAME (Few-shot Latent-based Attribute Manipulation and Editing) について紹介する。 FLAMEは、遅延空間操作によって高度に制御された画像編集を行うためのフレームワークである。様々な属性スタイルをアンタングル的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 12:40:32 GMT)
Doge Tickets: Uncovering Domain-general Language Models by Playing Lottery Tickets [38.1]
複数のドメインに直面すると、パラメータの重要な部分がドメイン固有の方法で予期せず振る舞うことが分かりました。本稿では,宝くじ(ダブド・ドッグ・チケット)をプレイすることで,ドメインジェネラルパラメータの同定を提案する。総合的な実験はAmazon、Mnli、OntoNotesのデータセットで行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 03:37:37 GMT)
Generative Domain Adaptation for Face Anti-Spoofing [38.1]
教師なしドメイン適応(UDA)に基づくアンチスプーフィングアプローチは、ターゲットシナリオに対する有望なパフォーマンスのために注目を集めている。既存のUDA FASメソッドは、通常、セマンティックな高レベルの機能の分布を整列することで、トレーニングされたモデルをターゲットドメインに適合させる。対象データをモデルに直接適合させ、画像翻訳により対象データをソースドメインスタイルにスタイリングし、さらに、訓練済みのソースモデルにスタイリングされたデータを入力して分類する、UDA FASの新しい視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:24:57 GMT)
Temporal and cross-modal attention for audio-visual zero-shot learning [38.0]
ビデオ分類のための一般的なゼロショット学習では、音声と視覚情報の関係を理解する必要がある。本稿では,マルチモーダル・テンポラル・クロスアテンション・フレームワーク(modelName)を提案する。本稿では, 時間的特徴を取り入れたフレームワークが, UCf, vgg, アクティビティベンチマークにおいて, ゼロショット学習のための最先端性能をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:19:30 GMT)
Adaptive Mixture of Experts Learning for Generalizable Face Anti-Spoofing [37.8]
ドメイン一般化(DG)に基づく反偽造防止アプローチが注目されている。既存のDGベースのFASアプローチは、様々な目に見えない領域を一般化するために、ドメイン不変の特徴を常に捉えている。このフレームワークは、ドメイン固有の情報を利用して、目に見えないソースドメインと未知のターゲットドメイン間のリンクを適応的に確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 13:02:51 GMT)
Introducing Auxiliary Text Query-modifier to Content-based Audio Retrieval [37.0]
公開ウェブサイトで利用できる音声データの量は急速に増加している。本稿では,問合せ音声と似ているが若干異なるターゲット音声を検索できるコンテンツベース音声検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 08:19:54 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） (Wed, 20 Jul 2022 08:12:00 GMT)
Collaborating Domain-shared and Target-specific Feature Clustering for Cross-domain 3D Action Recognition [32.4]
本稿では、ドメイン共有機能とターゲット特化機能とを協調的にクラスタリングする、CoDTと呼ばれる新しいアプローチを提案する。本稿では,ロバストな擬似ラベル生成と特徴クラスタリングの同時促進を可能にするオンラインクラスタリングアルゴリズムを提案する。複数のドメイン間3D行動認識データセットについて広範な実験を行い,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:18:57 GMT)
Solving the Batch Stochastic Bin Packing Problem in Cloud: A Chance-constrained Optimization Approach [32.1]
本稿では,第1のクラウドにおける重要な資源配分問題について検討する。数十のサービスがあり、各サービスは動的リソース使用量でコンテナのセットを実行します。生成的アプローチでコンテナリソース利用分布をモデル化することにより,同質なデータセットでUCaCを近似できることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 08:34:40 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for One-stage Object Detector using Offsets to Bounding Box [31.6]
既存のドメインオブジェクト検出メソッドの多くは、モデルを新しいドメインに適応させるために、敵対的な特徴アライメントを利用する。対角的特徴アライメントの最近の進歩は、対象のカテゴリーによって特徴の分布が変化するため、アライメントの負の効果(負の移動)を減少させようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:17:12 GMT)
Direct Localization in Underwater Acoustics via Convolutional Neural Networks: A Data-Driven Approach [31.4]
ダイレクトローカライゼーション(DLOC)法は、一般的に間接的な2段階法よりも優れている。水中音響DLOC法は環境の事前の知識を必要とする。そこで本研究では,データ駆動型DLOC法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 22:40:11 GMT)
Aware of the History: Trajectory Forecasting with the Local Behavior Data [30.9]
局所行動データは、軌道予測システムのための新しいタイプの入力データである。予測精度を向上させる新しい局所行動認識(LBA)予測フレームワークを提案する。また,LBF(Local-behavior-free)予測フレームワークも採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 04:35:38 GMT)
GenText: Unsupervised Artistic Text Generation via Decoupled Font and Texture Manipulation [30.7]
我々は,汎用的な芸術的テクストスタイルの転送を実現するために,GenTextという新しいアプローチを提案する。具体的には、スタイラス化、デスティル化、フォント転送という3つの異なる段階を取り入れています。ペアの芸術的テキスト画像の取得が困難であることを考えると,本モデルは教師なし環境下で設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 04:42:47 GMT)
Semantic uncertainty intervals for disentangled latent spaces [30.3]
基本生成モデルに対する真の意味的要素を含むことが保証される原則付き不確実区間を提供する。この技術は、画像の超解像や画像補完といった逆問題において、意味論的、原則的、インスタンス適応的な不確実性を確実に伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:58:10 GMT)
Negative Samples are at Large: Leveraging Hard-distance Elastic Loss for Re-identification [30.1]
MoReIDは、辞書に格納されている大量の負のサンプルのみを使用するように設計されている。スケールアップされた負のサンプルセットの利点を最大限に活用するために, 新たにハードディスタンス弾性損失(He損失)を導入する。実験により, MoReID が供給する負のサンプルは HE の損失でのみフル容量で利用可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 13:30:16 GMT)
On Label Granularity and Object Localization [29.8]
弱教師付き物体の局所化におけるラベル粒度の役割について検討する。適切なトレーニングラベルの粒度を選択することは、最高のWSOLアルゴリズムを選択するよりもはるかに大きなパフォーマンス向上をもたらすことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 22:51:32 GMT)
Task Allocation using a Team of Robots [29.0]
本稿では、よく研究されている複数のバージョンを一般化するタスク割り当て問題の一般的な定式化について述べる。我々の定式化には、ロボット、タスク、そしてそれらが動作する環境の状態が含まれる。本稿では,実現可能性制約,目的関数,動的に変化する情報のレベルによって,その問題がどう変化するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 04:49:11 GMT)
MOTCOM: The Multi-Object Tracking Dataset Complexity Metric [28.8]
マルチオブジェクト追跡(MOT)シーケンスの複雑さを記述するための包括的な指標は存在しない。提案手法は,MOTの重要な問題にインスパイアされた3つのサブメトリックを組み合わせた,MOTデータセット複雑性メトリック(MOTCOM)を提案する。 MOTCOMの洞察は、トラッカーのパフォーマンスに関する微妙な議論を開き、新しいコントリビューションの広範な承認につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:46:02 GMT)
BigColor: Colorization using a Generative Color Prior for Natural Images [28.4]
複雑な構造を持つ多彩な画像に対して鮮やかなカラー化を提供する,新しいカラー化手法であるBigColorを提案する。提案手法は,単一前方通過における多様な入力に対するロバストなカラー化を可能にし,任意の入力解像度をサポートし,マルチモーダルカラー化結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:36:46 GMT)
Multimodal Transformer for Automatic 3D Annotation and Object Detection [27.9]
本稿では,弱い2次元境界ボックスから正確な3Dボックスアノテーションを生成するために,エンドツーエンドのマルチモーダルトランス(MTrans)自動ラベルラを提案する。マルチタスク設計により、MTransはフォアグラウンド/バックグラウンドを分割し、LiDAR点雲を密度化し、3Dボックスを同時に再描画する。スパース点雲を濃縮することにより,KITTI中等度試料および硬質試料に対して,それぞれ4.48%,4.03%良好な3次元APが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 10:38:29 GMT)
Robust Object Detection With Inaccurate Bounding Boxes [27.7]
正確なオブジェクト検出器を学習するには、しばしば、正確なオブジェクト境界ボックスを持つ大規模なトレーニングデータが必要である。本研究では,不正確なバウンディングボックスを用いた頑健な物体検出器の学習という課題に対処することを目的とする。オブジェクトをインスタンスの袋として扱うことで、私たちはObject-Aware Multiple Instance Learningアプローチを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:57:30 GMT)
GRIT: Faster and Better Image captioning Transformer Using Dual Visual Features [27.6]
本稿では,2つの視覚的特徴を効果的に活用し,より優れた字幕を生成する,GRIT(Grid-based and Region-based Image Casting Transformer)と呼ばれるトランスフォーマーのみのニューラルアーキテクチャを提案する。 GRITは従来のCNNベースの検出器をDETRベースの検出器に置き換え、計算速度が向上した。いくつかの画像キャプションベンチマーク実験の結果,GRITは推定精度と速度において従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:49:01 GMT)
AudioScopeV2: Audio-Visual Attention Architectures for Calibrated Open-Domain On-Screen Sound Separation [27.6]
本稿では,現在最先端のユニバーサル・オーディオ・ヴィジュアル・オン・スクリーン音声分離システムであるAudioV2を紹介する。音を別々に学習し、それを画面上のオブジェクトに関連付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:44:01 GMT)
Discrete-Constrained Regression for Local Counting Models [27.1]
局所数(かんそく、英: local count)は、自然界における連続的な値である。最近の最先端の手法では、分類タスクとしてのカウントの定式化が回帰よりも優れていることが示されている。この結果は、不正確な真実の局所的な数によって引き起こされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 12:54:23 GMT)
MeshMAE: Masked Autoencoders for 3D Mesh Data Analysis [26.3]
最初にビジョン変換器を3Dメッシュデータ処理、すなわちメッシュ変換器に適用する。 MAEにインスパイアされた私たちは、Transformerベースの構造を持つ3Dメッシュデータの事前トレーニングが、下流の3Dメッシュ分析タスクにどのような効果があるかを調査した。メッシュ解析タスクにおいて、最先端または同等のパフォーマンスが得られるMeshMAEというメソッドを名付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 23:33:22 GMT)
When Is TTS Augmentation Through a Pivot Language Useful? [26.1]
我々は,高出力のピボット言語のための訓練されたTSシステムを用いて,ターゲット言語からテキストを実行することによって,合成音声を生成することを提案する。数千の合成TSテキスト音声ペアを使用し、実際のデータを複製して最適な結果を得る。これらの発見の応用は、2つの低リソース言語に対してそれぞれ64.5%と45.0%の文字誤り低減率(CERR)を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 13:33:41 GMT)
Task-adaptive Spatial-Temporal Video Sampler for Few-shot Action Recognition [25.9]
本稿では,アクション認識のための新しいビデオフレームサンプリング手法を提案する。タスク固有の時空間フレームサンプリングは時空間セレクタ(TS)と空間増幅器(SA)を介して実現される実験では、長期ビデオを含む様々なベンチマークが大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:04:12 GMT)
PiC: A Phrase-in-Context Dataset for Phrase Understanding and Semantic Search [25.8]
文脈ウィキペディアのページを伴って28Kの名詞句のデータセットであるPiCを提案する。データセットのトレーニングによってランキングモデルの精度が向上し、質問回答モデル(QA)がほぼ人間に近い精度に大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 03:52:56 GMT)
Overlooked factors in concept-based explanations: Dataset choice, concept salience, and human capability [25.5]
概念に基づく解釈可能性法は、事前に定義されたセマンティック概念のセットを使用して、ディープニューラルネットワークモデル予測を説明することを目的としている。その人気にもかかわらず、文学によって十分に理解され、明瞭化されていない限界に悩まされている。概念に基づく説明において、よく見過ごされる3つの要因を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 01:59:39 GMT)
Estimating Model Performance under Domain Shifts with Class-Specific Confidence Scores [25.2]
不均衡なデータセットのパフォーマンス推定の枠組みの中で,クラスワイドキャリブレーションを導入する。我々は、4つのタスクの実験を行い、提案した修正により、不均衡なデータセットの推定精度を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:04:32 GMT)
Multi-Task Learning for Emotion Descriptors Estimation at the fourth ABAW Challenge [24.5]
マルチタスク学習フレームワークを導入し,3つのタスクの性能向上を図る。提供されるトレーニングと検証データについて実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 07:39:12 GMT)
Hand-Assisted Expression Recognition Method from Synthetic Images at the Fourth ABAW Challenge [24.5]
合成データと実データとのギャップを低減するために,手動による表現認識手法を提案する。決定モードは2つのモジュールの結果を組み合わせるために使用され、後処理は結果を改善するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:38:02 GMT)
More Practical Scenario of Open-set Object Detection: Open at Category Level and Closed at Super-category Level [24.0]
オープンセットオブジェクト検出(OSOD)は近年注目されている。我々はまず, 未知の物体の無限多様性を考慮した最近の研究で考慮されたOSODのシナリオが, 根本的な問題となっていることを指摘した。この問題は未知のオブジェクト検出におけるメソッドの性能評価に困難をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:28:51 GMT)
Spotting Temporally Precise, Fine-Grained Events in Video [23.7]
ビデオ中に時間的に正確できめ細かなイベントを見つけるタスクを導入する。モデルは、フルタイムのアクションスケールについてグローバルに推論し、微妙なフレーム間の外観と動きの違いを特定するために、ローカルで行う必要がある。 E2E-Spotは、精密なスポッティングタスクでよく機能し、1つのGPUで迅速にトレーニングできる、コンパクトでエンドツーエンドのモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 22:15:07 GMT)
Facial Affect Analysis: Learning from Synthetic Data & Multi-Task Learning Challenges [23.6]
第4回ABAW(Affective Behavior Analysis In-The-Wild)コンペティションにおける2つの課題に対処する新しいフレームワークを提案する。 MTLチャレンジでは,特徴ベクトルのアンサンブル戦略を改良したSMM-EmotionNetを採用する。 LSD問題に対して, 単一ラベルの問題, 不均衡分布, 微調整制限, モデルアーキテクチャの選択に対処する各手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 08:46:18 GMT)
A construction of Combinatorial NLTS [22.5]
NLTS (No Low-Energy Trivial State) conjecture of Freedman and Hastings [2014] posits that the family of Hamiltonians with all low energy state with high complexity。ここでは、NLTSと呼ばれるより弱いバージョンを証明し、局所項の(小さい)定数数に反する状態に対して量子回路の下限が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:16:03 GMT)
Explicit Image Caption Editing [22.2]
新しいタスクを紹介します: Explicit Caption Editing (ECE) ECEモデルは、編集操作のシーケンスを明示的に生成し、この編集操作シーケンスは、参照キャプションを洗練されたものに翻訳することができる。 ECEは人間が字幕編集を行う方法に似ており、原文の構造を保とうとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 02:54:43 GMT)
2D GANs Meet Unsupervised Single-view 3D Reconstruction [21.9]
事前訓練されたGANに基づく制御可能な画像生成は、幅広いコンピュータビジョンタスクに役立てることができる。本稿では,GAN生成した多視点画像から2次元の監視を活用できる新しい画像条件のニューラル暗黙界を提案する。提案手法の有効性は,ジェネリックオブジェクトのより優れた1次元3次元再構成結果によって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 20:24:07 GMT)
OTPose: Occlusion-Aware Transformer for Pose Estimation in Sparsely-Labeled Videos [21.9]
本稿では, コンバータを用いたフレーム間の時間依存性を符号化する手法を提案する。我々は、PoseTrack 2017とPoseTrack 2018データセットの最先端のポーズ推定結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 08:06:06 GMT)
Revisiting data augmentation for subspace clustering [21.7]
サブスペースクラスタリング(Subspace clustering)は、複数の低次元のサブスペースを囲むデータサンプルの集合をクラスタリングする古典的な問題である。我々は,各部分空間内のデータ分布が自己表現モデルの成功に重要な役割を果たしていると主張している。教師なし設定と半教師なし設定の2つのサブスペースクラスタリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 08:13:08 GMT)
Rethinking Few-Shot Class-Incremental Learning with Open-Set Hypothesis in Hyperbolic Geometry [21.4]
FSCIL(Few-Shot Class-Incremental Learning)は、いくつかのラベル付きサンプルから新しいクラスを段階的に学習することを目的としている。本稿では,FSCILの構成をオープンセット仮説で再考する。モデルにクローズセットとオープンセットの両方の認識により良いパフォーマンスを割り当てるために、ハイパーボリック・リシパル・ポイント・ラーニングモジュール(Hyper-RPL)は、ハイパーボリック・ニューラルネットワークを備えたリシパル・ポイント・ラーニング(Reciprocal Point Learning、RPL)上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:13:48 GMT)
Don't Stop Learning: Towards Continual Learning for the CLIP Model [21.2]
Contrastive Language-Image Pre-Training(CLIP)モデルは、最近提案された大規模プレトレインモデルである。本研究は,CLIPモデルの連続学習問題に関する体系的研究を行う。筆者らは,CLIPモデルの忘れ問題を軽減するために,VR-LwF (Replayed Vocabulary) を用いた学習学習という新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 02:21:33 GMT)
Test-Time Adaptation via Conjugate Pseudo-labels [21.0]
テスト時間適応(TTA)とは、ニューラルネットワークを分散シフトに適応させることである。従来のTTA手法は、TENTにおけるモデル予測のエントロピーのような教師なしの目的を最適化していた。我々は,多種多様な関数に対して可能な限りのTTA損失をメタ学習しようとすると,TENTのソフトマックスエントロピーと著しく類似した関数(温度スケール版)を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 04:02:19 GMT)
Digraphwave: Scalable Extraction of Structural Node Embeddings via Diffusion on Directed Graphs [20.4]
Digraphwaveは、有向グラフ上の構造ノード埋め込みを抽出するスケーラブルなアルゴリズムである。この2つの組込み強化は、自己同型アイデンティティの分類において、マクロF1スコアの顕著な増加につながることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:03:35 GMT)
HyperNet: Self-Supervised Hyperspectral Spatial-Spectral Feature Understanding Network for Hyperspectral Change Detection [19.8]
HyperNetはピクセルレベルの自己監督型空間スペクトル理解ネットワークである。有効高スペクトル変化検出のための画素ワイド特徴表現を実現する。提案したHyperNetの有効性と一般化をテストするために,6つのハイパースペクトルデータセットが採用された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 03:26:03 GMT)
HTNet: Anchor-free Temporal Action Localization with Hierarchical Transformers [19.5]
時間的アクションローカライゼーション(TAL: Temporal Action Localization)は、ビデオ内のアクションの集合を識別するタスクである。我々は,ビデオから開始時間,終了時間,クラス>三つ組のセットを予測する,HTNetと呼ばれる新しいアンカーフリーフレームワークを提案する。本手法は,2つのTALベンチマークデータセット上で,正確なアクションインスタンスと最先端性能をローカライズする方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:40:03 GMT)
NLTS Hamiltonians from good quantum codes [19.1]
NLTS(No Low-Energy Trivial State)予想は、非自明な複雑性を持つすべての低エネルギー状態を持つハミルトニアンの族が存在することを示唆している。我々は、最近発見された定数レートおよび線形距離QLDPC符号の族がNLTS局所ハミルトニアンに対応することを示すことによって、この予想を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:29:16 GMT)
World Robot Challenge 2020 -- Partner Robot: A Data-Driven Approach for Room Tidying with Mobile Manipulator [19.0]
本稿では,視覚認識,物体操作,運動計画など,提案するロボットシステムの中核となる要素について述べる。我々のロボットシステムは、家庭環境における移動操作のためのデータ駆動型ロボットシステムの有効性と可能性を検証し、第2位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:00:20 GMT)
EASNet: Searching Elastic and Accurate Network Architecture for Stereo Matching [18.9]
ステレオマッチングのための弾性的かつ正確なネットワークをトレーニングすることを提案する。 EASNetは、さまざまなコンピューティング機能を持つデバイス上で、さまざまな3Dアーキテクチャ設定をサポートする。我々の実験によると、EASNetは最先端の人間設計アーキテクチャとNASベースのアーキテクチャの両方より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 10:26:18 GMT)
FaceFormer: Scale-aware Blind Face Restoration with Transformers [18.5]
そこで我々は,顔の特徴回復をスケール・アウェア・トランスフォーメーションとして定式化する,FaceFormerという新しい顔修復フレームワークを提案する。提案手法は, 合成データセットを用いて, 現在の最先端画像よりも, 自然な低品質画像を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 10:08:34 GMT)
Correntropy-Based Logistic Regression with Automatic Relevance Determination for Robust Sparse Brain Activity Decoding [18.3]
相関学習フレームワークを,自動関係決定に基づくスパース分類モデルに導入する。人工的データセット,脳波(EEG)データセット,機能的磁気共鳴画像(fMRI)データセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:49:23 GMT)
What Do We Maximize in Self-Supervised Learning? [17.9]
決定論的ネットワークにおいて情報理論量がどのように得られるかを示す。仮定の有効性を実証的に実証し、新しいVICRegの理解を確認した。我々は、得られた導出と洞察は、他の多くのSSLメソッドに一般化できると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 04:44:26 GMT)
Exploiting Domain Transferability for Collaborative Inter-level Domain Adaptive Object Detection [17.6]
オブジェクト検出のためのドメイン適応(DAOD)は、アノテーションなしで対象オブジェクトを検出できるため、最近注目を集めている。従来の研究は、2段階検出器の部分的なレベルから抽出した特徴を、対向訓練によって整列させることに重点を置いていた。本稿では,マルチスケール対応不確実性注意(MUA),転送可能領域ネットワーク(TRPN),動的インスタンスサンプリング(DIS)の3つのコンポーネントを用いた提案手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 01:50:26 GMT)
Locality Guidance for Improving Vision Transformers on Tiny Datasets [17.4]
ビジョントランスフォーマー(VT)アーキテクチャはコンピュータビジョンではトレンドになりつつあるが、純粋なVTモデルは小さなデータセットではパフォーマンスが悪い。本稿では,小さなデータセット上でのVTの性能向上のための局所性ガイダンスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:41:41 GMT)
Controllable and Guided Face Synthesis for Unconstrained Face Recognition [17.1]
本稿では,スタイル潜在空間におけるターゲットデータセットの分布を模倣できる制御可能な顔合成モデル(CFSM)を提案する。 CFSMは、多様性と合成の度合いを正確に制御し、スタイル潜在空間の直交基底を持つ線型部分空間を学習する。提案手法は,IJB-B,IJB-C,TinyFace,IJB-Sなどの制約のないベンチマークにおいて,大幅な性能向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 20:13:29 GMT)
Learning Pedestrian Group Representations for Multi-modal Trajectory Prediction [16.7]
GP-Graphは、混雑した環境下での効果的な歩行者軌道予測のための集団表現を持つ。 GP-Graphのキーとなる考え方は、グラフ表現として個人関係とグループ関係の両方をモデル化することである。本稿では,複数の歩行者からなるグループを1つのグラフノードとして表現するグループプーリング・アンプール操作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:58:13 GMT)
Learning Depth from Focus in the Wild [16.3]
単一焦点スタックからの畳み込みニューラルネットワークによる深度推定を提案する。本手法では,画像アライメントにおいても,奥行きマップをエンドツーエンドで推定することができる。提案するネットワークの一般化のために,商用カメラの特徴を現実的に再現するシミュレータを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:23:29 GMT)
Improved Generalization Guarantees in Restricted Data Models [16.2]
差分プライバシーは、適応的、または探索的、データ分析による妥当性の脅威から保護されることが知られている。この仮定では、データの異なる部分におけるプライバシー予算の「再利用」が可能であり、オーバーフィッティングのリスクを増大させることなく、精度を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:04:12 GMT)
Adaptive Step-Size Methods for Compressed SGD [15.3]
分散および分散化ネットワークにおける通信ボトルネックに対処するために,圧縮分散型グラディエント Descent (SGD) アルゴリズムが最近提案されている。我々は、圧縮データセットの順序収束率を確立するために使用するスケーリングステップを導入する。実世界のデータセットに対する実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:20:58 GMT)
Unsupervised Deep Multi-Shape Matching [15.1]
3次元形状マッチングは、コンピュータビジョンとコンピュータグラフィックスにおける長年の問題である。本稿では, サイクル一貫性のあるマルチマッチングを実現するための, 深層多形マッチング手法を提案する。提案手法は、いくつかの挑戦的なベンチマークデータセットに対して、最先端の結果を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 01:22:08 GMT)
Improving Data Driven Inverse Text Normalization using Data Augmentation [14.8]
逆テキスト正規化(ITN)は、自動音声認識(ASR)システムの音声フォーム出力を書式に変換するために用いられる。本稿では、ドメイン外のテキストデータからリッチな音声による数値ペアを効果的に生成するデータ拡張手法を提案する。我々は、データ拡張技術を用いてトレーニングしたITNモデルが、ドメイン内データのみを用いてトレーニングしたITNモデルより一貫して優れていることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:07:26 GMT)
ELECTRA is a Zero-Shot Learner, Too [14.3]
「プレトレイン・プロンプト・予測」は「プレトレイン・ファイン・チューン」のパラダイムに比べて目覚ましい成果を上げている。本稿では,代用トークン検出(RTD)に基づくプロンプト学習手法を提案する。実験結果から,RTD-prompt 学習に基づくELECTRAモデルが驚くほど最先端のゼロショット性能を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 07:55:59 GMT)
Learning Counterfactually Invariant Predictors [14.1]
本研究では,ある共変量の反実的変化の下で不変な予測子を学習する手法を提案する。例えば、オブジェクト認識モデルは、オブジェクト自体の位置、向き、スケールの影響を受けうる。合成および実世界のデータに対する実験結果から, 様々な環境下での本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:23:35 GMT)
ERA: Expert Retrieval and Assembly for Early Action Prediction [13.7]
初期のアクション予測は、アクションが完全に実行される前に、アクションのクラスラベルをうまく予測することを目的としている。異なるアクションの初期段階は、非常によく似ているため、これは難しいタスクです。本稿では, 微妙な相違点を利用した専門家の集合を検索し, 組み立てる, ERA(Expert Retrieval and Assembly)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:09:26 GMT)
Telepresence Video Quality Assessment [13.4]
ライブストリーミングのためのオンラインビデオ品質予測フレームワークを、視覚的およびオーディオ的品質予測を計算するための別々の経路を持つマルチモーダル学習フレームワークを用いて作成する。私たちのオールインワンモデルは、パッチ、フレーム、クリップ、オーディオヴィジュアルレベルで正確な品質予測を提供することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:02:55 GMT)
Flow-based Visual Quality Enhancer for Super-resolution Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging [13.4]
超高解像度MRSIの視覚的品質を向上させるためのフローベースエンハンサーネットワークを提案する。我々のエンハンサーネットワークは、追加画像モダリティ(MRI)から解剖情報を取り込み、学習可能なベース分布を使用する。また,視覚的品質調整や不確実性推定も可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 20:19:44 GMT)
EleGANt: Exquisite and Locally Editable GAN for Makeup Transfer [13.3]
EleGANt (EleGANt) を用いたエキサイティングで局所的に編集可能なGANを提案する。顔の特徴をピラミッドの特徴マップにエンコードし、高周波情報を保存する。 EleGANtは、機能マップの対応する編集によって任意の領域でカスタマイズされたローカル編集を実現する最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 11:52:07 GMT)
Secrets of Event-Based Optical Flow [13.3]
イベントカメラはシーンダイナミクスに反応し、動きを推定する利点を提供する。コントラスト最大化フレームワークを拡張し、イベントのみから光の流れを推定する原理的手法を開発した。本手法はMVSECベンチマークにおける教師なし手法の中で第1位であり,DSECベンチマークでは競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:40:38 GMT)
Explaining Deepfake Detection by Analysing Image Matching [13.3]
本稿では,2値ラベルで教師されるだけで,ディープフェイク検出モデルが画像のアーティファクト特徴をどのように学習するかを解釈することを目的とする。ディープフェイク検出モデルは、FST-Matchingを通じて人工物に関連する視覚概念を暗黙的に学習する。本稿では,圧縮ビデオにおける偽造検出性能を高めるためのFSTマッチングディープフェイク検出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:23:11 GMT)
Tailoring Self-Supervision for Supervised Learning [13.2]
ローカライズ可能なローカライズ可能な回転(LoRot)を予測する簡単な補助的自己スーパービジョンタスクを提案する。我々の実験は、教師あり学習に適したプレテキストタスクとして、LoRotの利点を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:41:14 GMT)
AU-Supervised Convolutional Vision Transformers for Synthetic Facial Expression Recognition [12.7]
本稿では,ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-wild)コンペティション2022の6つの基本的表現分類法について述べる。合成データの曖昧さと顔行動単位(AU)の客観性から,AU情報を活用して性能向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:33:39 GMT)
Continual Variational Autoencoder Learning via Online Cooperative Memorization [11.5]
変分オートエンコーダ(VAE)は連続的な学習分類タスクでうまく使われている。しかし、連続学習で学んだクラスやデータベースに対応する仕様で画像を生成する能力はよく理解されていない。我々は、CLを動的最適輸送問題として定式化する新しい理論フレームワークを開発する。次に,新しいメモリバッファリング手法,すなわちオンライン協調記憶(OCM)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:19:27 GMT)
Latent Discriminant deterministic Uncertainty [11.3]
高精度なセマンティックセグメンテーションのためのスケーラブルで効果的な決定論的不確実性手法(DUM)を提案する。提案手法は,不確実性予測のための最先端技術であるDeep Ensemblesに対して,画像分類,深度セグメンテーション,単分子推定タスクにおいて競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:18:40 GMT)
Robust Landmark-based Stent Tracking in X-ray Fluoroscopy [10.9]
単一ステントトラッキングのためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。 U-Netベースのランドマーク検出、ResNetベースのステント提案、機能抽出の3つの階層モジュールで構成されている。実験により,本手法は最先端のポイントベース追跡モデルと比較して,検出精度が有意に向上していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:20:03 GMT)
Cancer Subtyping by Improved Transcriptomic Features Using Vector Quantized Variational Autoencoder [10.8]
本稿では,Vector Quantized Variational AutoEncoder (VQ-VAE)を提案する。 VQ-VAEは厳密な仮定を課さないため、その潜在機能は入力のより良い表現であり、メインストリームのクラスタリング手法で優れたクラスタリング性能を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:47:53 GMT)
Learning Deformable Object Manipulation from Expert Demonstrations [10.6]
本稿では,Demonstration (LfD) 法,Deformable Manipulation from Demonstration (DMfD) を新たに提案する。提案手法では,3つの異なる方法で実演を行い,オンライン環境探索と専門家の指導による高次元空間探索のトレードオフをバランスさせる。我々の手法は、状態ベースタスクでは最大12.9%、画像ベースタスクでは最大33.44%のベースライン性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:03:27 GMT)
Alternating minimization for generalized rank one matrix sensing: Sharp predictions from a random initialization [10.5]
ランクランダム行列の特性をdで推定する手法を示す。鋭い収束は、単一のステップで正確な回復を保証する。我々の分析は、この問題の他のいくつかの特性も明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:31:05 GMT)
Resolving Copycat Problems in Visual Imitation Learning via Residual Action Prediction [10.3]
観察履歴の模倣は, 最新の観察結果の模倣よりも悪い結果が得られた。本稿では,この課題に対処しない,新しい模倣学習ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 07:15:32 GMT)
Predictive Object-Centric Process Monitoring [10.2]
本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks),LSTM(Long Short-Term Memory),Seq2seq(Sequence to Sequence Model)を用いた予測手法をOCELに含まれるリッチデータで拡張可能であることを示す。この論文は、ユーザの入力から次のアクティビティのシーケンスを予測するWebインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:30:47 GMT)
Multigraph Topology Design for Cross-Silo Federated Learning [10.2]
クロスサイロ・フェデレーション学習のための新しいマルチグラフトポロジーを提案する。孤立ノードの存在により、他のノードを待つことなくモデルアグリゲーションを実行できます。提案手法は,最近の最先端トポロジと比較してトレーニング時間を著しく短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:22:26 GMT)
Learning Latent Traits for Simulated Cooperative Driving Tasks [10.0]
我々は,人間の行動や嗜好の観点から,人間のコンパクトな潜在表現を捉えることのできるフレームワークを構築した。そして、注意を散らす運転行動の1形態をモデル化するための軽量なシミュレーション環境、HMIway-envを構築します。最終的にこの環境を利用して、ドライバを識別する能力と介入ポリシーの有効性の両方を定量化します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 02:27:18 GMT)
Expert-LaSTS: Expert-Knowledge Guided Latent Space for Traffic Scenarios [9.6]
エキスパート知識は、トラフィックシナリオの潜在表現が満たすべき目的を定義するために使用される。その結果,ベースライン法と比較して性能上の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:34:22 GMT)
On the Robustness of 3D Object Detectors [9.5]
3Dシーンには様々なバリエーションがあり、センサーの不正確さや前処理時の情報損失の傾向があります。この研究は、一般的なポイントベースの3Dオブジェクト検出器をいくつかのデータ破損に対して分析し、ベンチマークすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 21:47:15 GMT)
Perspective Phase Angle Model for Polarimetric 3D Reconstruction [9.3]
本稿では、視点カメラに適用可能な視点位相角(PPA)モデルを提案する。正弦波モデルと比較して,提案したPPAモデルは,視線投影下での偏光位相角と表面正規値の関係を正確に記述する。実データを用いた実験により,PPAモデルは直視モデルよりも視線カメラによる表面正規推定の方が精度が高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 03:11:30 GMT)
Towards Understanding The Semidefinite Relaxations of Truncated Least-Squares in Robust Rotation Search [9.3]
探索問題の厳密性は、雑音レベル、TLSのトラクションパラメータ、および分布(ランダムまたはクラスタ化)の外れ値に依存することを示す。特に、前処理の長大な解析とは対照的に、ノイズレス回転と外乱のないケースにおけるきついことの短い証明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 23:56:31 GMT)
A Secure Clustering Protocol with Fuzzy Trust Evaluation and Outlier Detection for Industrial Wireless Sensor Networks [9.2]
本稿では,ファジィ信頼評価と外乱検出を備えたセキュアクラスタリングプロトコルを提案する。実験により、我々のプロトコルは、内部の悪意のあるノードや侵害されたノードからの攻撃に対して、ネットワークを効果的に防御できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:23:29 GMT)
Self-Supervised Interactive Object Segmentation Through a Singulation-and-Grasping Approach [9.0]
本稿では,新しいオブジェクトと対話し,各オブジェクトのトレーニングラベルを収集するロボット学習手法を提案する。 Singulation-and-Grasping(SaG)ポリシは、エンドツーエンドの強化学習を通じてトレーニングされる。本システムは,シミュレートされた散文シーンにおいて,70%の歌唱成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:24:47 GMT)
ExAgt: Expert-guided Augmentation for Representation Learning of Traffic Scenarios [8.9]
本稿では,交通シナリオの拡張のためのエキスパート知識を含む新しい手法であるExAgtを提案する。 ExAgt法は2つの最先端のクロスビュー予測法に適用される。その結果,ExAgt法は,標準拡張法よりも表現学習を改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:59:45 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） (Wed, 20 Jul 2022 02:44:56 GMT)
A Hybrid Convolutional Neural Network with Meta Feature Learning for Abnormality Detection in Wireless Capsule Endoscopy Images [8.7]
無線カプセル内視鏡画像における異常検出のためのハイブリッド畳み込みニューラルネットワークを提案する。 3つの並列畳み込みニューラルネットワークで構成され、それぞれに特有の特徴学習能力がある。ネットワークトリオは、クラス内の分散を効果的に処理し、胃腸の異常を効率的に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:25:57 GMT)
Scene Recognition with Objectness, Attribute and Category Learning [8.6]
シーン分類は、それ自体が挑戦的な研究課題として確立されている。画像認識は、シーン認識の優れたパフォーマンスの鍵となる。本稿では,カテゴリ埋め込みを学習し,同時にシーン特性を予測するマルチタスク属性・シーン認識ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:51:54 GMT)
Unsupervised Industrial Anomaly Detection via Pattern Generative and Contrastive Networks [8.5]
本稿では,視覚変換器を用いた教師なし異常検出ネットワークを提案する。階層的なタスク学習と人間の経験を利用して、その解釈可能性を高めます。従来の最先端手法を超越した99.8%のAUCを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 10:09:53 GMT)
Don't Forget to Buy Milk: Contextually Aware Grocery Reminder Household Robot [8.4]
本稿では、ロボットが家庭の個人化された文脈知識を学習できる計算アーキテクチャを提案する。アーキテクチャは学習した知識を使って、長い間、家から失ったアイテムの予測を行うことができる。このアーキテクチャは、Fetchモバイルマニピュレータロボットと統合され、大規模な屋内環境で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 00:51:05 GMT)
ViGAT: Bottom-up event recognition and explanation in video using factorized graph attention network [8.4]
ViGATは、オブジェクトとフレームの特徴を導出するための純粋アテンションボトムアップアプローチである。ビデオにおけるイベント認識と説明のタスクのために,これらの特徴を処理するためのヘッドネットワークが提案されている。提案手法が3つの大規模公開ビデオデータセットに対して最先端の結果を提供することを示す総合的な評価研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:12:05 GMT)
ApHMM: Accelerating Profile Hidden Markov Models for Fast and Energy-Efficient Genome Analysis [8.4]
プロファイル隠れマルコフモデル(pHMM)はバイオインフォマティクスの応用において、生物学的配列間の類似性を正確に識別するために広く用いられている。 Baum-Welchアルゴリズムは計算コストが高く、既存の研究はpHMMの固定設計のためにソフトウェアまたはハードウェアのみのソリューションを提供する。 pHMMに対するBaum-Welchアルゴリズムの計算およびエネルギーオーバーヘッドを大幅に削減できる最初のフレキシブル・アクセラレーション・フレームワークであるApHMMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:16:12 GMT)
Learning Topological Interactions for Multi-Class Medical Image Segmentation [8.0]
我々は、トポロジカル相互作用をディープニューラルネットワークにエンコードする新しいトポロジカル相互作用モジュールを導入する。実装は完全に畳み込みベースなので、非常に効率的です。本手法は,プロプライエタリデータセットとパブリックデータセットの両方において一般化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:09:43 GMT)
NeuralNEB -- Neural Networks can find Reaction Paths Fast [7.7]
960万の密度汎関数理論(DFT)計算を含むデータセットトランジション1xを提案する。 MLモデルは、人気のあるベンチマークデータセットをトレーニングすることでのみ、遷移状態領域の機能を学習できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:29:45 GMT)
End-to-End and Self-Supervised Learning for ComParE 2022 Stuttering Sub-Challenge [7.4]
我々は、ACM Multimedia 2022 ComParE Challengeに参加するために、自己指導型で訓練されたエンドツーエンドおよび音声埋め込みベースのシステムを提案する。我々は、KSoFデータセット上での散乱検出のために、事前学習したWav2Vec2.0モデルからの埋め込みを利用する。提案する自己教師型SDシステムは,それぞれ36.9%,テストセットで41.0%のUARを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 11:57:31 GMT)
Realization of Qi-Wu-Zhang model in spin-orbit-coupled ultracold fermions [7.4]
2次元スピン軌道(SO)結合を持つ超低温フェルミオンにおける量子異常ホール相のQi-Wu-Zhangモデルを実験的に実現した。バンド反転面と呼ばれる準モーメント部分空間上の共振スピンフリップを最小限の加熱で探索するポンププローブクエンチ測定の新しいプロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 13:45:14 GMT)
UniHPF : Universal Healthcare Predictive Framework with Zero Domain Knowledge [7.3]
Universal Healthcare Predictive Framework (UniHPF)は、大規模なEHRモデルを構築することができる。我々のフレームワークは、マルチソース学習タスクにおいてベースラインモデルよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 12:46:26 GMT)
Overcoming Shortcut Learning in a Target Domain by Generalizing Basic Visual Factors from a Source Domain [7.0]
ショートカット学習は、深層ニューラルネットワークが下流タスクを解決するためにトレーニングデータセットの急激な相関に過度に依存する場合に発生する。制御不能な対象領域におけるショートカット学習を緩和する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:05:32 GMT)
Many-to-One Knowledge Distillation of Real-Time Epileptic Seizure Detection for Low-Power Wearable Internet of Things Systems [6.9]
低消費電力のウェアラブルIoTシステムと定期的な健康モニタリングを統合することは、現在進行中の課題である。ウェアラブルの計算能力の最近の進歩により、複数のバイオシグナーを利用する複雑なシナリオをターゲットにすることが可能になった。身体的に大きく、バイオシグナーをベースとしたウェアラブルは、患者にとって大きな不快感をもたらす。本稿では,IoTウェアラブルシステムにおける単一生体信号処理を対象とした多対一信号の知識蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 12:22:26 GMT)
Hybrid CNN-Transformer Model For Facial Affect Recognition In the ABAW4 Challenge [6.8]
本稿では,Multi-Task-Learning(MTL)とLearning from Synthetic Data(LSD)タスクのためのハイブリッドCNN-Transformerモデルを提案する。検証データセットの実験結果から,本手法はベースラインモデルよりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 21:38:47 GMT)
Geometric approach to Lieb-Schultz-Mattis theorem without translation symmetry under inversion or rotation symmetry [6.7]
逆対称スピン系は、逆対称点に半整数スピンを持つとき、二重退化スペクトルを持つ。これらの退化は、積状態と滑らかに結びついている対称的な特異なギャップ付き基底状態が、元の未解決システムでは禁じられていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:55:54 GMT)
Difficulty-Aware Simulator for Open Set Recognition [6.7]
本稿では,現実世界をシミュレートするために,多様な難易度をもつ偽物を生成する新しいフレームワークDIASを提案する。その結果、DIASはAUROCとFスコアの両方のメトリクスで最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:41:36 GMT)
An Efficient Framework for Few-shot Skeleton-based Temporal Action Segmentation [6.6]
テンポラルアクションセグメンテーション(TAS)は、長いアントリムされたアクションシーケンスのアクションを分類し、特定することを目的としている。本研究では,データ拡張法と改良モデルを含む,数発の骨格型TASの効率的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:08:37 GMT)
CrossHuman: Learning Cross-Guidance from Multi-Frame Images for Human Reconstruction [6.5]
CrossHumanは、パラメトリック人間モデルとマルチフレームRGB画像からクロスガイダンスを学ぶ新しい方法である。トラッカーベース手法とトラッカーフリー手法を組み合わせた再構成パイプラインを設計する。これまでの研究と比較すると、CrossHumanは目に見える領域と見えない領域の両方で、高忠実度な幾何学的詳細とテクスチャを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 08:25:20 GMT)
MANI-Rank: Multiple Attribute and Intersectional Group Fairness for Consensus Ranking [6.2]
ランキングにおけるグループフェアネス、特にランクアグリゲーションは、その初期段階にある。近年の研究では、ランキングを組み合わせるための公正なランクアグリゲーションの概念が導入されたが、候補が1つの二項保護属性を持つ場合に限られている。しかし、すべてのランク付け者の好みを表すコンセンサスランキングを作成する方法は、依然として未解決の問題である。我々は、このオープンなマルチ属性フェアコンセンサスランキング問題を初めて定義し、解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:36:20 GMT)
Bitwidth-Adaptive Quantization-Aware Neural Network Training: A Meta-Learning Approach [6.1]
本稿では,適応ビット幅を用いた深層ニューラルネットワーク量子化を実現するメタラーニング手法を提案する。 MeBQATは、(メタ)訓練されたモデルを任意の候補ビット幅に量子化し、量子化からあまり精度を落とさずに推論を行うのに役立つ。我々は、複数のQATスキームでそれらの妥当性を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 20:39:39 GMT)
Discriminator-Weighted Offline Imitation Learning from Suboptimal Demonstrations [5.8]
エージェントがオンライン環境を付加せずに最適な専門家行動ポリシーを学習することを目的としたオフライン学習(IL)の課題について検討する。専門家と非専門家のデータを区別するために,新たな識別器を導入する。提案アルゴリズムは,ベースラインアルゴリズムよりも高いリターンと高速なトレーニング速度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:29:04 GMT)
A Structured Method for Compilation of QAOA Circuits in Quantum Computing [5.6]
2ビットゲートを並べ替える柔軟性により、コンパイラ最適化により、より深い深さ、ゲート数、忠実度で回路を生成することができる。多次元量子アーキテクチャ上の任意のコンパイルQAOA回路に対して線形深さを保証する構造的手法を提案する。全体として、最大1024キュービットの回路を10秒でコンパイルでき、深さ3.8倍のスピードアップ、ゲート数17%の削減、回路ESPの18倍の改善が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 00:56:08 GMT)
Streamable Neural Fields [5.4]
様々な幅の実行可能なサブネットワークからなる単一モデルである,ストリーム可能なニューラルフィールドを提案する。提案したアーキテクチャおよびトレーニング技術により、単一のネットワークが時間とともにストリーミング可能となり、異なる品質と信号の一部を再構築することができる。実験により,2次元画像,ビデオ,3次元符号付き距離関数など,様々な領域における本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:42:02 GMT)
Constrained Prescriptive Trees via Column Generation [5.3]
本稿では、列生成による最適ポリシーを効率的に識別する新しいパスベース混合整数プログラム(MIP)について紹介する。提案手法の有効性を,合成データと実データの両方に対して広範な実験により実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:30:22 GMT)
Mixed-Precision Inference Quantization: Radically Towards Faster inference speed, Lower Storage requirement, and Lower Loss [4.9]
既存の量子化技術は、経験と「微調整」スキルに大きく依存している。本研究は,完全精度モデルよりも低損失の混合精密量子化モデルを得るための方法論を提供する。特に、巨大なアイデンティティマッピングを持つニューラルネットワークが量子化法に耐性があることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 10:55:34 GMT)
Localization supervision of chest x-ray classifiers using label-specific eye-tracking annotation [4.8]
眼球追跡(ET)データは、放射線科医の診療ワークフローにおいて、非侵襲的な方法で収集することができる。我々は、CXRレポートを作成してCNNを訓練する際、放射線技師から記録されたETデータを使用します。 ETデータから,キーワードの指示に関連付けて抽出し,異常の局所化を監督する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:26:29 GMT)
Revisiting Hotels-50K and Hotel-ID [4.8]
本稿では,ホテル50KとホテルIDの2つのホテル認識データセットの改訂版を提案する。再検討されたバージョンは、意図した現実世界のアプリケーションとの整合性を改善するために、さまざまなレベルの困難を伴う評価設定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 21:38:19 GMT)
eCDT: Event Clustering for Simultaneous Feature Detection and Tracking- [4.1]
イベントクラスタリングに基づく検出追跡(eCDT) 提案手法は,最先端手法と比較して,特徴追跡年齢が30%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:40:43 GMT)
On a Generalized Framework for Time-Aware Knowledge Graphs [3.9]
本稿では,時間認識型知識グラフの拡張について,簡潔ながら明確に概説する。知識グラフは、半構造化ドメイン知識の管理と標準化のための効果的なツールとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:14:46 GMT)
Learning from few examples: Classifying sex from retinal images via deep learning [3.9]
基礎画像から患者の性別を分類するために,小データセット上でのDLの性能について紹介する。約2500基の画像を用いて開発した本モデルでは,最大0.72点のAUCスコアが得られた。これは、データセットサイズが1000倍近く減少しているにもかかわらず、わずか25%のパフォーマンス低下に相当する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 02:47:29 GMT)
Towards Better Evaluation for Dynamic Link Prediction [3.9]
我々は、動的グラフに特有のリンク予測のための、より厳密な評価手順を設計する。時間とともに、エッジの繰り返しパターンを理解するために、2つの可視化技術を作成します。現在のベンチマークから欠落しているさまざまなドメインの集合から、新しい5つの動的グラフデータセットを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:17:21 GMT)
Learning from Synthetic Data: Facial Expression Classification based on Ensemble of Multi-task Networks [3.7]
表情認識タスクにおいて,「合成データからの学習」 (LSD) は重要なトピックである。マルチタスク学習に基づく顔認識手法を提案する。平均F1スコアは0.71。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:41:37 GMT)
Robust Simulation-Based Inference in Cosmology with Bayesian Neural Networks [3.5]
SBIのトレーニングにベイズネットワークフレームワークを用いることでバイアスを軽減し、トレーニングセット外のより信頼性の高い推論を実現する方法を示す。 SWAGは、宇宙論における平均ウェイト平均化の最初の応用であり、マイクロ波背景の推測のために訓練されたSBIに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 13:02:19 GMT)
M2-Net: Multi-stages Specular Highlight Detection and Removal in Multi-scenes [3.3]
フレームワークは3つの主要コンポーネント、ハイライト機能抽出モジュール、ハイライト粗い除去モジュール、ハイライト精細化モジュールで構成されている。提案アルゴリズムは,ビデオハイライト除去において,有望な結果とともに初めて適用された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:18:43 GMT)
The Game of Hidden Rules: A New Kind of Benchmark Challenge for Machine Learning [3.2]
機械学習(ML)課題のための新しいベンチマーク環境を導入する。タスク要素が実践上の困難にどのように影響するかを正確に調べることができる。ゲーム・オブ・ハイデン・ルールズ(GOHR)と呼ばれる「ボードクリーニングゲーム」として学習タスクをフレーム化するツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 22:25:34 GMT)
Transgender Community Sentiment Analysis from Social Media Data: A Natural Language Processing Approach [3.0]
トランスジェンダーのコミュニティは、一般人口と比較して精神状態に大きな格差を経験している。本研究では,トランスジェンダーが投稿した300のソーシャルメディアコメントを,否定的,肯定的,中立的な感情に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 04:54:28 GMT)
Integrating Linguistic Theory and Neural Language Models [2.9]
理論的言語学とニューラル言語モデルが相互にどのように関係しているかを説明するためのケーススタディをいくつか提示する。この論文は、言語モデルにおける構文意味インタフェースの異なる側面を探求する3つの研究に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 04:20:46 GMT)
Learning to identify cracks on wind turbine blade surfaces using drone-based inspection images [2.8]
私たちは、ドローンによる検査によって収集された、ブレード損傷の大規模なデータセットに基づいてトレーニングされたディープラーニングモデルを構築します。私たちのモデルは、すでに生産されており、0.96のリコールで100万以上のダメージを処理しています。我々は、大きなハードルの一つであるO&Mコストを削減し、ひび割れのようなブレードの故障による風力エネルギーの採用を拡大することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:37:25 GMT)
Towards Accurate and Robust Classification in Continuously Transitioning Industrial Sprays with Mixup [2.6]
工業用スプレーアプリケーションで見られるデータ不足とあいまいなクラス境界に対処するためのアプローチとして、Mixupを使用します。実験では、Mixupを、数百のサンプルだけで正確で堅牢なディープニューラルネットワークをトレーニングするための、シンプルで効果的な方法として実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 01:15:47 GMT)
DeepIPC: Deeply Integrated Perception and Control for Mobile Robot in Real Environments [2.5]
DeepIPCは、モバイルロボットを自律的に駆動する際の知覚と制御の両方のタスクを処理する、エンドツーエンドのマルチタスクモデルである。実環境における様々な条件下で運転記録を予測し,自動走行を行うことにより,モデルの評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:20:35 GMT)
Scalability Analysis of a Global Blockchain For Immunization Records [2.4]
本稿では,免疫情報システムのグローバル相互運用性を活用した,スケーラブルで協調的なグローバル免疫情報システム(GEOS)を提案する。我々はGEOSにおける国内外のコンセンサスプロセスとブロックチェーンの相互運用性によって引き起こされる通信と遅延を分析した。 GEOSは、そのスケーラビリティの例として、COVID-19の世界的な予防接種率に確実に追随していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 22:13:37 GMT)
Pretraining a Neural Network before Knowing Its Architecture [2.2]
大規模なニューラルネットワークのトレーニングは、大きなニューラルネットワークのパラメータを予測する小さなハイパーネットワークをトレーニングすることで可能である。最近リリースされたGraph HyperNetwork(GHN)は、100万の小さなImageNetアーキテクチャを使って、ResNet-50のような巨大な未確認ネットワークのパラメータを予測することができるようにトレーニングした。予測されたパラメータを持つネットワークは、ソースタスクの性能を失うが、予測されたパラメータは他のタスクの微調整に有用であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:27:50 GMT)
Hydra: Hybrid Server Power Model [2.0]
本稿では,予測精度と性能オーバーヘッドの両方を考慮したハイブリッドサーバ電力モデルHydraを提案する。最先端のソリューションと比較すると、Hydraは異種サーバ上のすべての計算強度レベルでパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 22:25:31 GMT)
Combined Federated and Split Learning in Edge Computing for Ubiquitous Intelligence in Internet of Things: State of the Art and Future Directions [1.8]
フェデレートラーニング(FL)とスプリットラーニング(SL)は、IoT(Internet of Things)におけるユビキタスインテリジェンスを大幅に促進する2つの新しいコラボレーティブラーニング手法である。フェデレートラーニングと分割ラーニングの最新の展開をレビューし、エッジコンピューティングベースのIoT環境においてこれらの2つのラーニング手法を組み合わせるための最先端技術について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 01:31:22 GMT)
Contrastive Registration for Unsupervised Medical Image Segmentation [1.5]
非教師型医用画像分割のための新しいコントラスト型登録アーキテクチャを提案する。まず、教師なしの医用画像セグメントの登録により、画像から画像への変換パターンをキャプチャするアーキテクチャを提案する。第2に,特徴レベルのネットワークの識別能力を高めるために,コントラスト学習機構を登録アーキテクチャに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 23:39:17 GMT)
Interpreting Latent Spaces of Generative Models for Medical Images using Unsupervised Methods [1.4]
本研究は,GANとVAEを胸部CTスキャンでトレーニングすることにより,医療画像に生成モデルを適用する可能性を探るものである。回転や乳房の大きさなど,非自明な画像変換に対応する方向がいくつか見出される。 GANの解釈可能な方向を検出する教師なしの方法は、VAEに一般化され、医療画像に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 08:34:50 GMT)
Quantum reservoir computing using arrays of Rydberg atoms [1.3]
我々は、脳内の神経回路のよく知られたモデルであるリカレントニューラルネットワーク(RNN)の量子バージョンを紹介する。我々の量子RNN(qRNN)は、相互作用するスピン-1/2粒子のアンサンブルの自然ハミルトン力学を計算の手段として利用する。我々は、qRNNがマルチタスク、意思決定、長期記憶などの認知的タスクの学習を複製できることを実際に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:23:34 GMT)
Fixed Points of Cone Mapping with the Application to Neural Networks [1.1]
関数のスケーラビリティを仮定することなく、コーン写像の固定点の存在条件を導出する。特定の非負のデータの場合、写像が非負であれば、非負の重みしか持たないとは言い切れない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:43:45 GMT)
AutoDiCE: Fully Automated Distributed CNN Inference at the Edge [1.0]
本稿では,CNNモデルのサブモデルへの自動分割のための新しいフレームワークであるAutoDiCEを提案する。実験の結果、AutoDiCEは、エッジデバイス当たりのエネルギー消費とメモリ使用量を減らすことで、分散CNN推論を実現することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:08:52 GMT)
Non-Uniform Diffusion Models [0.9]
非一様拡散は、マルチスケール正規化フローと似た構造を持つマルチスケール拡散モデルをもたらすことを示す。実験により, 同一あるいは少ないトレーニング時間において, マルチスケール拡散モデルでは, 標準均一拡散モデルよりも優れたFIDスコアが得られることがわかった。また, 非一様拡散は, 条件付きスコア関数に対して, 最先端の条件付きデノナイジング推定器と同等の性能を達成するための新しい推定器となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:59:28 GMT)
Stream-based active learning with linear models [0.8]
生産において、製品情報を取得するためにランダム検査を行う代わりに、ラベルなしデータの情報内容を評価することによりラベルを収集する。本稿では,ストリームベースのシナリオを学習者に順次提供するための新たな戦略を提案する。未ラベルデータポイントの通知性にしきい値を設定することにより、意思決定プロセスの反復的な側面に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 13:15:23 GMT)
Learning to estimate a surrogate respiratory signal from cardiac motion by signal-to-signal translation [0.7]
我々は、SPECT画像のセグメント化から発生するノイズのある動き信号を高品質なサロゲート信号に変換するニューラルネットワークベースの手法を開発した。この合成サロゲートは、EMTサロゲート信号のために開発された既存の動作補正手法の入力として使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 20:22:09 GMT)
Digital Twin-based Intrusion Detection for Industrial Control Systems [0.5]
本研究は,産業制御システムのためのディジタルツインベースのセキュリティフレームワークに寄与する。 4種類のプロセス認識攻撃シナリオが,産業用充填プラントのスタンドアロンのディジタルツイン上に実装されている。 8つの教師付き機械学習アルゴリズムのオフライン評価に基づいて,重ねられたアンサンブルをリアルタイム侵入検出として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:03:10 GMT)
Quadratic and Higher-Order Unconstrained Binary Optimization of Railway Rescheduling for Quantum Computing [0.5]
本稿では,鉄道交通管理の問題の再スケジューリングのためのQUBOおよびHOBO表現について紹介する。我々は、列車間の出入口の最小化、駅での滞在の最小化、線路の占有、車両の循環について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:49:57 GMT)
Liver Segmentation using Turbolift Learning for CT and Cone-beam C-arm Perfusion Imaging [0.4]
C-arm cone-beam Computed Tomography (CBCT) を用いて肝のダイナミック灌流イメージングを改善するために時間分離法(TST)が発見された。 CT 灌流データから抽出した事前知識を用いて TST を適用するには,CT スキャンから肝臓を正確に区分けする必要がある。本研究は,マルチスケールアテンションUNetの修正版を異なる肝セグメンテーションタスクでトレーニングするTurbolift Learningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:38:50 GMT)
Learning to Solve Soft-Constrained Vehicle Routing Problems with Lagrangian Relaxation [0.4]
現実世界のアプリケーションにおける車両ルーティング問題(VRP)には、様々な制約が伴うことが多い。ソフト制約付きVRPを解くために,強化学習に基づく手法を提案する。本稿では,3種類のVRP,TSPTW(Travelling Salesman Problem with Time Windows),CVRP(Capacitated VRP),CVRPTW(Capacitated VRP with Time Windows)に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 12:51:06 GMT)
Efficient Dependency Analysis for Rule-Based Ontologies [0.3]
既存の規則特性の静的解析のために依存関係が提案されている。私たちは、ポジティブな依存と抑制という、2種類のルール依存に焦点を当てています。効率的な計算のために最適化アルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:53:36 GMT)
Labeling instructions matter in biomedical image analysis [0.2]
本稿では,ラベリング命令に関する最初の体系的研究とそのアノテーション品質への影響について述べる。本研究は,バイオメディカル画像解析における品質基準の必要性に対する意識を高めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 13:51:39 GMT)
Two-Unitary Decomposition Algorithm and Open Quantum System Simulation [0.2]
非ゼロ特異値を持つ$d$次元演算子$A$を分解する量子二元分解(TUD)アルゴリズムを提案する。 2つのユニタリは決定論的に実装できるため、それぞれの状態準備の託宣に1つの呼び出ししか必要としない。 TUD法は、非ユニタリ作用素を2つのユニタリとして実装することができるため、線形代数や量子機械学習にも応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:09:28 GMT)
Operation-Level Performance Benchmarking of Graph Neural Networks for Scientific Applications [0.2]
我々は、Pytorch Geometric Softwareフレームワークで実装された科学計算のために、グラフニューラルネットワーク(GNN)に関連する低レベルの演算をプロファイルし、選択する。次にこれらをNVIDIA A100 GPU上で厳格にベンチマークし、テンソル間隔を含むいくつかの入力値の組み合わせを行う。 1) メモリの非効率性のようなボトルネックを解消することは、データ空間のみよりも実行時コストを優先することが多い。これらの結果は、特殊なハードウェア上でこれらの操作を開発する人々のベースラインとして役立ち、その後の分析が将来のソフトウェアおよびハードウェアベースの最適化を促進するのに役立つことを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:01:12 GMT)
Quantum Grid States and Hybrid Graphs [0.2]
符号付きラプラシアン行列、重み付きグラフおよびハイブリッドグラフを用いてグラフを格子状態として解釈する新しい方法を提案する。また、モジュラー方式で有界な絡み合った状態を構築するためのグラフィカルな手法も導入する。我々の研究は、グリッド状態モデルに混合量子状態の族を構築する可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 11:24:25 GMT)
Transient superconductivity in three-dimensional Hubbard systems by combining matrix product states and self-consistent mean-field theory [0.1]
行列生成状態 (MPS) と平均場 (MF) を用いて三次元3次元ハバードシステムのリアルタイム進化をモデル化する。このアプローチにより、従来の数値的なアプローチよりもはるかに拡張されたリアルタイム領域上で、相関するフェルミオンのより大きな3次元システムを扱うことができる。以上の結果から, 純粋に1次元系の超伝導が過渡的に形成されることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 11:58:34 GMT)
The Gauge Theory of Measurement-Based Quantum Computation [0.1]
測定に基づく量子計算(英: Measurement-Based Quantum Computation、MBQC)は、単位ゲートの代わりに局所的な測定を使用する量子計算のモデルである。ゲージ対称性は、異なる局所参照フレームで同じMBQC計算を定式化する自由を反映している。 MBQCのゲージ理論は、対称性保護トポロジカルな状態(SPT)の絡み合い構造を特徴づける役割も果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:00:02 GMT)
Visual Knowledge Tracing [0.0]
本稿では,人間の学習者の進化的分類行動を追跡する新しい課題を提案する。本研究では,学習者が使用する視覚的特徴を協調的に抽出し,活用する分類機能を予測するモデルを提案する。以上の結果から,我々の反復モデルでは,3つの課題のある医療画像と種識別タスクに基づいて,人間の学習者の分類行動を予測することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:24:57 GMT)
Using quantum states of light to probe the retinal network [0.0]
棒細胞がいくつかの光子を感知する能力は、人間の視覚と神経系の能力を理解することに意味がある。我々は、網膜を探査する様々な光の量子状態の基本的な気象能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:10:40 GMT)
Unsupervised energy disaggregation via convolutional sparse coding [0.0]
スマートメータを備えた民家における非教師なしエネルギー分散手法を提案する。これは、個人住宅の非侵襲的な健康モニタリングのような応用の基礎を築いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:50:23 GMT)
Undamped Rabi oscillations due to polaron-emitter hybrid states in non-linear photonic wave guide coupled to emitters [0.0]
構造波ガイドに結合した2つの非相互作用性2レベルエミッタの集合動力学について検討する。そこで本研究では,少数個体群と本質的に無損傷なRabi発振を示すパラメータ機構を同定する。我々の研究は、エミッタ-光子カップリングが、2光子境界状態とチューナブル非マルコフ力学の間の全運動量空間の相互作用をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 21:51:09 GMT)
Two emitters coupled to a bath with Kerr-like non-linearity: Exponential decay, fractional populations, and Rabi oscillations [0.0]
1次元の非自明な導波路に弱結合する2つの非相互作用性2レベルエミッタを考える。ウェーブガイドは、散乱連続体に加えて、二体境界状態のサポートも検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 21:43:01 GMT)
Twitter Big Data as a Resource for Exoskeleton Research: A Large-Scale Dataset of about 140,000 Tweets and 100 Research Questions [0.0]
エクソスケルトン市場は、今後2年間で現在の価値の倍増すると予想されている。ユーザの関心、見解、意見、視点、態度、受け入れ、フィードバック、エンゲージメント、購入行動、満足度について、その程度と傾向を研究することが不可欠である。この研究は、2017年5月21日から2022年5月21日までの5年間に投稿された、約14万件のExoskeletonsに関するオープンアクセスデータセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:52:35 GMT)
Towards Plug'n Play Task-Level Autonomy for Robotics Using POMDPs and Generative Models [0.0]
ロボットのスキルを、特定のタスクを達成するためにそのスキルをスケジュールする作業自律型ロボットコントローラに統合するアプローチについて述べる。私たちのジェネレーティブスキルドキュメンテーション言語(GSDL)は、コードドキュメンテーションをコンパクトで表現力のあるものにします。抽象マッピング(AM)は、低レベルのロボットコードと抽象AI計画モデルとのギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 07:27:47 GMT)
Topology shared between classical metamaterials and interacting superconductors [0.0]
超対称性は、剛性行列と相互作用しない量子ハミルトニアンによって記述されるメタマテリアルの通常のモードの間の線形レベルで研究されている。近年,ポアンカー・ホップ指数(Poincar'e-Hopf index)を用いてトポロジカル指標を定義することによって,非線形力学系の挙動の知見が得られた。我々は、金属や超伝導体中のフォノンと結合した電子のような異方性メカニカルメタマテリアルと超対称量子システムとの接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:18:33 GMT)
Thermodynamic Signatures of Genuinely Multipartite Entanglement [0.0]
バイパルタイトの絡み合いの理論は熱力学と深い類似点を持っている。本稿では,多粒子交絡状態における真性の署名を捉える熱力学量を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 08:59:03 GMT)
The finite Fourier Transform and projective 2-designs [0.0]
1986年にバリアンとイツィクソンが素次元 d = 3 (mod 4) に対して与えた解は再検討される。この固有ベクトル基底にワイル・ハイゼンベルク行列を適用することにより、射影2-設計が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:06:01 GMT)
The Need for a Meta-Architecture for Robot Autonomy [0.0]
ロボットシステムの長期的な自律性には、障害や振る舞いの問題、知識の欠如に対処できるプラットフォームが暗黙的に必要である。我々は,自律型ロボットエージェントの認知アーキテクチャの生成モデルとして,モデルベース工学の原則と認証可能な信頼性を前提としたケースを提起した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 07:27:23 GMT)
The Free Energy Principle drives neuromorphic development [0.0]
形態学的な自由度と局所的に制限された自由エネルギーを持つシステムは、ニューロモルフィックな形態に向かってどのように進化するかを示す。この形態学は、各レベルが入力の粗粒化を行い、出力の微細粒化を行う階層計算をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 08:22:03 GMT)
Temporal Planning with Incomplete Knowledge and Perceptual Information [0.0]
本稿では,時間的計画枠組み内での緊急計画構築を組み合わせた新しい計画手法を提案する。本研究では,不完全かつ(ii)知識認識行動をモデル化するために,計画ドメイン定義言語(PDDL)の小さな拡張を提案する。また,様々な問題に対して優れた性能を示す新しい計画領域も導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 07:26:08 GMT)
Successor Representation Active Inference [0.0]
ベイズフィルタリングの観点で後継表現の確率論的解釈を導出する。代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入代入
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 13:50:27 GMT)
Species of spaces [0.0]
このアクセントは、非可換性の痕跡、量子力学のエンブレマ的な特徴を目撃する状況に置かれる。複素正準変換、スピン統計学、トポロジカル量子場理論、長期半古典的近似および基礎となるカオス力学を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 08:19:54 GMT)
Short-Depth Circuits for Dicke State Preparation [0.0]
ディック状態を決定的に準備するための短深さ回路を提案する。ディック状態は、様々な応用で絡み合った量子状態の重要なクラスである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:01:03 GMT)
Search for an efficient entanglement witness operator for bound entangled states in bipartite quantum systems [0.0]
絡み合い検出問題は、量子情報理論における重要な問題の1つである。部分転位基準、再配位基準など、強力な絡み合い検出基準が存在する。本研究では,証人演算子を構築するための解析的アプローチを採る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 09:19:39 GMT)
RV4JaCa -- Runtime Verification for Multi-Agent Systems [0.0]
本稿では, JaCaMo フレームワークを用いたマルチエージェントシステム (MAS) に対する検証 (RV) アプローチを提案する。私たちの目標は、MASにセキュリティ層を提供することです。このレイヤは、イベントを認識するために各エージェントの振る舞いに特定の実装を必要とせずに、システム実行中のイベントを制御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 07:25:47 GMT)
Quantifying the Effect of Feedback Frequency in Interactive Reinforcement Learning for Robotic Tasks [0.0]
強化学習はロボット制御において広く採用されている。対話的なフィードバックはRLを著しく高速化する。どのフィードバック頻度が最適かについては合意がない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 12:17:02 GMT)
QFitter -- A Quantum Fitting Framework Applied to Effective Field Theories [0.0]
QFitterは、少なくとも8つの観測可能なセットに適合できることを示す。例として、QFitterは古典的な選択肢よりも、より正確にグローバルな最小値を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:00:00 GMT)
Pediatric Bone Age Assessment using Deep Learning Models [0.0]
骨年齢アセスメント(BAA)は、骨格年齢と慢性年齢の年齢差を決定する標準的な方法である。本研究では,VGG-16,InceptionV3,XceptionNet,MobileNetなどの事前学習モデルを用いて,入力データの骨年齢を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:43:38 GMT)
Operating Envelopes under Probabilistic Electricity Demand and Solar Generation Forecasts [0.0]
本研究では,家庭用太陽光発電と電力需要を予測する条件付き生成逆ネットワーク(CGAN)モデルを設計する。 CGANベースのモデルは、不確実性の下で公正な操作エンベロープを計算するのに使用される機会制約の最適電力フローへの入力として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 11:07:46 GMT)
On minimax density estimation via measure transport [0.0]
本研究では,非パラメトリック密度推定器のコンバージェンス特性について検討した。これらの推定器のペナル化および未定値化バージョンは、H"古い密度のクラスよりも極小極小収束率が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 23:56:00 GMT)
Observation of pi/2 modes in an acoustic Floquet system [0.0]
過去数十年間、物質のトポロジカルな段階は研究の活発な領域として残されてきた。そのような現象の1つは、$pi/2$モード、すなわち、駆動周波数の4分の1に固定された位相境界状態の出現である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 11:34:02 GMT)
Model Compression for Resource-Constrained Mobile Robots [0.0]
この研究は、事前学習されたコンピュータビジョンモデルの複雑さとパラメータの総数を減らし、ロボット上でタスクの実行を可能にすることに焦点を当てている。これはPruningやKnowledge Distillationといったモデル圧縮技術を用いて実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 07:26:36 GMT)
Logarithmic quantum time crystal [0.0]
我々は、TlogNという粒子の数に対数的に比例する周期で時間的に進化する量子状態を構築する。全粒子数Nに対する周期の対数依存性は、非常に多数の粒子を持つ系でも実験的に観測可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 23:56:56 GMT)
Lesion detection in contrast enhanced spectral mammography [0.0]
近年の乳房画像解析のためのニューラルネットワークモデルの出現は、コンピュータ支援診断における画期的な進歩である。本研究は,CESMリコンビネート画像に対する深層学習に基づくコンピュータ支援診断開発を提案し,病変の検出と症例の分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:49:02 GMT)
Learning Underspecified Models [0.0]
本稿では,環境の真の仕様を知りながら,最適な動作を学べるかどうかを検討する。データに基づいて最適な価格を予測するアルゴリズムとして学習力学を定式化する。 PAC学習性にインスパイアされた我々は,アルゴリズムが正確な予測を生成する必要があることを要求して,学習可能性の新しい概念を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:42:29 GMT)
Large Scale Radio Frequency Signal Classification [0.0]
53種類の信号から合成した500万個のサンプルからなるSig53データセットについて紹介する。また、このデータセットを生成するのに使える信号処理機械学習ツールキットであるTorchSigを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:03:57 GMT)
High-rate entanglement between a semiconductor spin and indistinguishable photons [0.0]
フォトニックグラフ状態は、光学量子技術の鍵となる資源である。スピン光子絡み合いは線形クラスター状態を生成するために決定論的に提案されている。光学キャビティに挿入された半導体量子ドットを用いて光子を効率よく収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 13:22:07 GMT)
Generalizable and Robust Deep Learning Algorithm for Atrial Fibrillation Diagnosis Across Ethnicities, Ages and Sexes [0.0]
本研究では,AFイベント検出のためのディープラーニング(DL)モデルの一般化性能を初めて開発し,評価した。 ArNet2は、51,386時間連続心電図(ECG)を計上した2,147人の大規模な振り返りデータセットに基づいて開発された。イスラエルのハイファにあるランバム病院ホルタークリニックから1,730回連続したホルター記録の振り返りデータセットで検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:49:16 GMT)
Exploration of Parameter Spaces Assisted by Machine Learning [0.0]
機械学習によるパラメータ空間の探索を改良し、サンプリング手順を実装する様々な機能やクラスを示す。特に,回帰と分類という,異なる機械学習モデルの導入を支援する2つの手法について論じる。本稿で使用するコードと使用方法の指示は,Web上で公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:09:16 GMT)
ExoSGAN and ExoACGAN: Exoplanet Detection using Adversarial Training Algorithms [0.0]
我々は、K2データ中の移動系外惑星を検出するために、2種類の生成逆数ネットワークを使用する。本手法では,テストデータに基づいて光曲線をリコール精度1.00の精度で分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 05:45:36 GMT)
Existence of the transfer matrix for a class of nonlocal potentials in two dimensions [0.0]
エバネッセント波(英: Evanescent wave)は、相互作用のない空間の領域で崩壊または指数関数的に成長する波である。シュリンガー方程式によって定義されるポテンシャル散乱において、局所ポテンシャル$v$に対して$(-nabla2+v)psi=k2psi$ は 1 より大きい次元で生じ、$v$ の詳細に関係なく存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:34:05 GMT)
Entanglement entropy and negativity in the Ising model with defects [0.0]
我々は、エネルギーと双対性欠陥の存在下で、サブシステムの絡み合いエントロピー(EE)と絡み合い負性(EN)を計算する。双対性欠陥の脳はエネルギー欠陥と根本的に異なる特徴を示す。熱力学限界における有限サブシステムサイズに対するゼロモード寄与の消失を数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:28:42 GMT)
EVHA: Explainable Vision System for Hardware Testing and Assurance -- An Overview [0.0]
本稿では,ハードウェアテストと保証のための説明可能なビジョンシステム(EVHA)を提案する。 EVHAは、低コストで正確で高速な設計変更を最小限に検出することができる。本稿では,防衛システムの設計,開発,実装,分析について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 02:58:46 GMT)
Duplicate Detection as a Service [0.0]
重複検出は知識グラフのインスタンス間のアイデンティティリンクを見つけることを目的としている。現在のソリューションでは、ツールの専門的な知識と、それらが適用される知識グラフが必要です。本稿では,重複検出タスクに対するサービスベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 06:02:11 GMT)
Direct accessibility of the fundamental constants governing light-by-light scattering [0.0]
量子場理論は、強い電磁場に対する非線形応答を示す真空を予測する。この基本的欲求は実験的に困難であり、まだ実験室ではテストされていない。本稿では、量子真空信号の精度測定のための実験装置の概念の証明と詳細な理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 12:58:36 GMT)
Deep reinforcement learning for key distribution based on quantum repeaters [0.0]
本研究は、量子リピータに基づく鍵分布の秘密鍵レートについて検討する。深層強化学習は、メモリ記憶時間制限の最適解を探すために使用される。提案手法の実装が提案され,その妥当性の実証が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:14:16 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Market Making Under a Hawkes Process-Based Limit Order Book Model [0.0]
深い強化学習に基づくコントローラは、市場形成制御を得るために、弱い一貫した多変量ホークスプロセスベースのリミットオーダーブックシミュレーターで訓練される。提案手法はモンテカルロのバックテストの利点を活用し、弱い一貫したリミテッドオーダーブックモデルの下での市場形成の研究に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:54:40 GMT)
Deep Preconditioners and their application to seismic wavefield processing [0.0]
スペーサリティプロモーティング・インバージョンと固定基底スペーサ変換は、多くの処理タスクに対するゴート・アプローチを表している。本稿では,入力された地震データと代表潜在多様体との直接マッピングを学習するために,オートエンコーダネットワークを訓練することを提案する。トレーニングされたデコーダはその後、物理駆動逆問題に対する非線形プレコンディショナーとして使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:25:32 GMT)
Cross-Modal Contrastive Representation Learning for Audio-to-Image Generation [0.0]
音声から有用な特徴を抽出するために,クロスモーダルコントラスト表現学習を提案する。実験の結果,CMCRLは過去の研究よりも画像の品質を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 10:00:49 GMT)
Composable end-to-end security of Gaussian quantum networks with untrusted relays [0.0]
理論的には、一般に信頼できないノードを持つ任意の量子ネットワーク(量子ネットワーク)の構成可能なセキュリティに取り組む。量子増幅器アシストチェーンのキーレートは、実用的なブロックサイズで、理想的には基本的なリピータレス限界を破ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 08:56:36 GMT)
Complexity of the Guided Local Hamiltonian Problem: Improved Parameters and Extension to Excited States [0.0]
いわゆるガイド付き局所ハミルトニアン問題は、ハミルトニアンが 2-局所であるとき、BQP完全であることを示す。この結果を改善するために、(i)ハミルトニアンが2-局所であること、(i)誘導状態と目標固有状態の重なりが最大1.99ドルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:00:02 GMT)
Causal nonseparability and its implications for spatiotemporal relations [0.0]
本研究は、因果非分離性の哲学的含意、特に時間的関係の概念について考察する。予備的な議論は、量子と因果非分離性の間の公式な関係を研究する。解釈的枠組みによっては、因果非分離性は時間的関係のある種の不確定性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 15:32:46 GMT)
Can a Hebbian-like learning rule be avoiding the curse of dimensionality in sparse distributed data? [0.0]
脳は、分散表現をスパースするために何かに似たものを使っていると仮定される。 Deep Networksはこの問題を、多くのレイヤと非ヘビーンのバックプロパゲーションアルゴリズムで解決しているようだ。しかし脳は、少数の層でこの問題を解決できるようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:08:10 GMT)
BYEL : Bootstrap on Your Emotion Latent [0.0]
ABAWの学習合成データ(Learning Synthetic Data:LSD)データセットを用いて感情認識型自己指導学習を提案する。我々は、自己教師付き学習としてLSDデータセットに事前学習を行い、同じLSDデータセットを使用して、教師付き学習として感情分類タスクの下流トレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:05:56 GMT)
Avenues to generalising Bell inequalities [0.0]
複素数値相関関数を用いて,より広範なBellシナリオへのアプローチを一般化する。ベルの不等式の結果の族は必ずしも厳密ではないが、それらの係数は直感的に理解できる構造を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 11:33:43 GMT)
Automated machine learning for borehole resistivity measurements [0.0]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、ボアホール比抵抗測定の反転のためのリアルタイムソリューションを提供する。非常に大きなDNNを使って演算子を近似することができるが、かなりの訓練時間を必要とする。本研究では,DNNの精度とサイズを考慮したスコアリング機能を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 12:27:22 GMT)
Automated Kantian Ethics: A Faithful Implementation [0.0]
私は、カント哲学の伝統に忠実な自動カント倫理の実装を提示します。私は、Dyadic Deontic Logic におけるカントの圏論的命令を形式化し、イザベルの定理証明器でこの形式化を実装し、私の実装がカント倫理の期待された性質とどのように協調するかを評価するためのテストフレームワークを開発する。私のシステムは、哲学的に成熟した倫理的AIエージェントへの初期のステップであり、哲学文学に根ざしているため、複雑な倫理的ジレンマにおいてニュアンスな判断を下すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 19:09:15 GMT)
An Introduction to Modern Statistical Learning [0.0]
本書は統計学習の統一的な導入をめざしている。 GMMやHMMのような古典的なモデルから、VAEや拡散モデルのような現代的なニューラルネットワークまで、ゆっくりと構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 20:30:50 GMT)
An Exploratory Study of Tweets about the SARS-CoV-2 Omicron Variant: Insights from Sentiment Analysis, Language Interpretation, Source Tracking, Type Classification, and Embedded URL Detection [0.0]
本稿では、新型コロナウイルスのパンデミックに関連するTwitter上のビッグデータの連続的生成に関する探索的研究の成果について述べる。 Omicronの亜種に関する合計12028のツイートが研究され、分析されたツイートの特徴には感情、言語、ソース、タイプ、埋め込みURLが含まれる。この分野で同様の研究を支援するために、2021年11月24日に初めて検出されたSARS-CoV-2 omicron変種に関する50,000以上のツイートからなるTwitterデータセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:47:20 GMT)
An Embedded Monocular Vision Approach for Ground-Aware Objects Detection and Position Estimation [0.0]
RoboCup Small Size League (SSL)では、組込みセンシング情報のみを使用してSSLフィールド内で基本的なサッカータスクを実行するソリューションを提案することが推奨されている。本研究は,物体の検出とサッカー場内における相対位置の推定を行うための,埋め込み単眼視覚アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 12:35:38 GMT)
Action Quality Assessment using Transformers [0.0]
アクション品質アセスメント(AQA)は、ビデオベースのアプリケーションにおいて活発な研究課題である。本稿では,トランスフォーマーが従来の畳み込み型アーキテクチャの代替となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 17:00:13 GMT)
AI Fairness: from Principles to Practice [0.0]
本稿では,AIシステムにおける公平性を追求するための様々なアプローチ,手法,手法を要約し,評価する。 AIのバイアスを定義し、測定し、予防するための実践的なガイドラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 11:37:46 GMT)
A note on the variation of geometric functionals [0.0]
これらのEL方程式や、幾何学的および/または感覚的方程式を得るために、関数自身を変更するのは費用がかかる。このノートの目的は、ELと勾配降下方程式を導出する正しい方法を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 14:02:57 GMT)
A Temporally and Spatially Local Spike-based Backpropagation Algorithm to Enable Training in Hardware [0.0]
Spiking Networks (SNN) は、分類タスクのためのハードウェア効率の良いアーキテクチャとして登場した。非スパイキング人工ニューラルネットワーク(ANN)で使用される強力なバックプロパゲーション技術を採用する試みはいくつかある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 08:57:53 GMT)
A System-driven Automatic Ground Truth Generation Method for DL Inner-City Driving Corridor Detectors [0.0]
乾燥可能なエゴ回廊のセマンティックセグメンテーションのための自動ラベリング手法を提案する。提案した全体論的アプローチは、自動データループで使用することができ、依存する知覚モジュールを継続的に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 12:55:16 GMT)
A Security & Privacy Analysis of US-based Contact Tracing Apps [0.0]
世界中の政府は、接触追跡プロセスの高速化を支援するために、接触追跡(CT)アプリの開発とデプロイを計画している。専門家たちは、これらのアプリの使用による長期的なプライバシーとセキュリティへの影響について懸念を抱いた。 GoogleとAppleは、公衆衛生当局がプライバシー保護のCTアプリを開発するのを助けるために、Google/Apple Exposure Notificationフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 16:34:47 GMT)
A Novel Neural Network Training Method for Autonomous Driving Using Semi-Pseudo-Labels and 3D Data Augmentations [0.0]
自律運転のために3Dオブジェクト検出を行うためにニューラルネットワークを訓練するには、多種多様な注釈付きデータが必要である。我々は3次元物体検出のための畳み込みニューラルネットワークを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 13:04:08 GMT)
A Large-Scale Dataset of Twitter Chatter about Online Learning during the Current COVID-19 Omicron Wave [0.0]
新型コロナウイルスのOmicron(オミクロン)変異体は、新型コロナウイルスの最も免疫的に回避できる変異体で、世界中で新型コロナウイルスの感染者が急増している。 Twitterなどのソーシャルメディアプラットフォームでは、ツイートという形でオンライン学習に関連する会話が増えている。この研究は、2021年11月のCOVID-19 Omicron(COVID-19 Omicron)の変種が最初に検出されて以来、世界中のさまざまな地域からオンライン学習に関する会話を、大規模に公開して公開するTwitterデータセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Jul 2022 18:01:18 GMT)