Scaling Laws vs Model Architectures: How does Inductive Bias Influence
Scaling? [91.8] 本稿では,10種類のモデルアーキテクチャのスケーリング挙動の系統的研究を行う。
アーキテクチャはスケーリングを行う上で重要な考慮事項であり、最高のパフォーマンスモデルが異なるスケールで変動可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 15:50:22 GMT)
Bayesian Recurrent Units and the Forward-Backward Algorithm [91.4] ベイズの定理を用いることで、ユニットワイド・リカレンスとフォワード・バックワードアルゴリズムに類似した後方再帰を導出する。
その結果得られたベイジアン再帰ユニットは、ディープラーニングフレームワーク内で再帰ニューラルネットワークとして統合することができる。
音声認識の実験は、最先端の繰り返しアーキテクチャの最後に派生したユニットを追加することで、訓練可能なパラメータの点で非常に低コストで性能を向上させることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 14:00:52 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） (Thu, 21 Jul 2022 06:53:02 GMT)
In Defense of Online Models for Video Instance Segmentation [70.2] 比較学習に基づくオンライン・フレームワークを提案する。
その単純さにもかかわらず、我々の方法は3つのベンチマークでオンラインおよびオフラインのすべてのメソッドより優れています。
提案手法は,第4回大規模ビデオオブジェクトチャレンジのビデオインスタンスセグメンテーショントラックで優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 17:56:54 GMT)
Designing An Illumination-Aware Network for Deep Image Relighting [69.8] 本稿では、階層的なサンプリングから1つの画像からシーンを段階的にリライトするためのガイダンスに従うイルミネーション・アウェア・ネットワーク(IAN)を提案する。
さらに、物理レンダリングプロセスの近似として、イルミネーション・アウェア・残留ブロック(IARB)が設計されている。
実験の結果,提案手法は従来の最先端手法よりも定量的,定性的な照準結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 16:21:24 GMT)
Toward a Generic Mapping Language for Transformations between RDF and
Data Interchange Formats [69.5] 我々は,ユーザが任意の構造を持つデータ交換形式に意味情報の変換を作成できる汎用マッピング手法を開発することを目指している。
評価は、3Dモデリングツールでエンジニアリング情報を使用する必要があるユースケースで行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 15:12:20 GMT)
D2-TPred: Discontinuous Dependency for Trajectory Prediction under
Traffic Lights [68.8] 本稿では,空間的動的相互作用グラフ(SDG)と行動依存グラフ(BDG)を用いて,交通信号に対する軌道予測手法D2-TPredを提案する。
実験の結果,VTP-TLではADEとFDEでそれぞれ20.45%,20.78%以上を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 10:19:07 GMT)
Human Trajectory Prediction via Neural Social Physics [63.6] 軌道予測は多くの分野において広く研究され、多くのモデルベースおよびモデルフリーな手法が研究されている。
ニューラル微分方程式モデルに基づく新しい手法を提案する。
我々の新しいモデル(ニューラル社会物理学またはNSP)は、学習可能なパラメータを持つ明示的な物理モデルを使用するディープニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 12:11:18 GMT)
UniFed: A Benchmark for Federated Learning Frameworks [63.4] フェデレートラーニング(FL)は、機械学習の実践的で一般的なパラダイムとなっている。
多様なユースケースをカバーする体系的なソリューションはありません。
既存のオープンソースFLフレームワークの標準化評価のための最初の統一ベンチマークであるUniFedを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 05:03:04 GMT)
Probing dynamics of a two-dimensional dipolar spin ensemble using single
qubit sensor [63.0] ダイヤモンド結晶表面上の電子スピンの2次元アンサンブルにおける個々のスピンダイナミクスを実験的に検討した。
この不規則に緩やかな緩和速度は、強い力学障害の存在によるものであることを示す。
我々の研究は、強く相互作用する無秩序なスピンアンサンブルにおける量子熱化の微視的研究と制御への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 18:00:17 GMT)
Detecting and Preventing Shortcut Learning for Fair Medical AI using
Shortcut Testing (ShorT) [62.9] 機械学習は医療の改善に大いに貢献するが、その利用が健康格差を広めたり増幅したりしないことを確実にすることは重要である。
アルゴリズムの不公平性の潜在的な要因の1つ、ショートカット学習は、トレーニングデータにおける不適切な相関に基づいてMLモデルが予測した時に発生する。
マルチタスク学習を用いて,臨床MLシステムの公平性評価の一環として,ショートカット学習の評価と緩和を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 09:35:38 GMT)
GreenDB -- A Dataset and Benchmark for Extraction of Sustainability
Information of Consumer Goods [58.3] 毎週、ヨーロッパのオンラインショップから商品を収集するデータベースであるGreenDBを提示する。
製品サステナビリティのプロキシとして、専門家が評価するサステナビリティラベルに依存している。
本稿では,データを用いてトレーニングしたMLモデルを用いて,製品のサステナビリティラベルを確実に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 19:59:42 GMT)
Region Aware Video Object Segmentation with Deep Motion Modeling [57.0] Region Aware Video Object (RAVOS) は、効率的なオブジェクトセグメンテーションとメモリストレージのための関心領域を予測する手法である。
効率的なセグメンテーションのために、ROIに応じてオブジェクトの特徴を抽出し、オブジェクトレベルのセグメンテーションのためにオブジェクトデコーダを設計する。
効率的なメモリ記憶のために,2つのフレーム間のオブジェクトの移動経路内の特徴を記憶することで,冗長なコンテキストをフィルタリングする動作パスメモリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 01:44:40 GMT)
ReFactorGNNs: Revisiting Factorisation-based Models from a
Message-Passing Perspective [42.8] 本稿では、ReFactorGNN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ReFactorGNN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） (Thu, 21 Jul 2022 13:33:26 GMT)
Towards Efficient Adversarial Training on Vision Transformers [41.6] 敵の訓練は、堅牢なCNNを実現するための最も効果的な方法の1つである。
本稿では,効率的な注意指導型対人訓練機構を提案する。
高速な敵のトレーニング時間のわずか65%で、挑戦的なImageNetベンチマークの最先端の結果と一致します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 14:23:50 GMT)
A Theoretical Framework for Inference and Learning in Predictive Coding
Networks [41.6] 予測符号化(PC)は、計算神経科学において重要な理論である。
予測構成で訓練されたPCNの特性に関する包括的理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 04:17:55 GMT)
An Efficient Spatio-Temporal Pyramid Transformer for Action Detection [40.7] 動作検出のための効率的な階層型時空間ピラミッド変換(STPT)ビデオフレームワークを提案する。
具体的には,早期の局所的時間的リッチタイム表現を符号化するために,局所的ウィンドウアテンションを用いて,後期の長期的時空間依存を捕捉するためにグローバルなアテンションを適用することを提案する。
このように、当社のSTPTは、局所性と依存性の両方を大幅に冗長化してエンコードすることができ、正確性と効率の両立を期待できるトレードオフを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 12:38:05 GMT)
The trade-offs of model size in large recommendation models : A 10000
$\times$ compressed criteo-tb DLRM model (100 GB parameters to mere 10MB) [40.6] 埋め込みテーブルは、最大テラバイトのメモリを使用する産業規模のレコメンデーションモデルサイズを支配している。
本稿では、DLRMモデルを圧縮するための汎用パラメータ共有設定(PSS)を解析し、広範囲に評価する。
スケールは、DLRMモデルがより小さくなり、推論の高速化、デプロイの容易化、トレーニング時間の短縮につながることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 19:50:34 GMT)
Towards Accurate Open-Set Recognition via Background-Class
Regularization [37.0] オープンセット認識(OSR)では、分類器は、高いクローズドセット分類精度を維持しつつ、未知のクラスサンプルを拒否できるべきである。
以前の研究では、潜在的特徴空間を制限し、オフライン分析によって制限された空間の外にあるデータを拒否しようとした。
標準分類器アーキテクチャにおいてOSRを実行するための単純な推論プロセス(オフライン解析なしで)を提案する。
提案手法は,高い閉集合分類精度を維持しつつ,堅牢なOSR結果を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 03:55:36 GMT)
Error Compensation Framework for Flow-Guided Video Inpainting [36.6] フロー誘導型ビデオインペインティング(ECFVI)における誤り補償フレームワークを提案する。
提案手法は,映像の時間的一貫性と視覚的品質を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 10:02:57 GMT)
Don't Forget Me: Accurate Background Recovery for Text Removal via
Modeling Local-Global Context [36.4] 本稿では,CTRNetと呼ばれるコンテキスト誘導型テキスト除去ネットワークを提案する。
CTRNetは、背景復元のプロセスを導くための事前知識として、低レベル構造と高レベル識別コンテキストの両方を探索する。
ベンチマークデータセット、SCUT-EnsText、SCUT-Synの実験は、CTRNetが既存の最先端メソッドよりも大幅に優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 02:52:42 GMT)
Efficient model compression with Random Operation Access Specific Tile
(ROAST) hashing [35.7] 本稿では,Random Operation Access Specific Tile(ROAST)ハッシュ法を提案する。
ROASTでは、最初の圧縮BERTを提示します。
トランスフォーマーのようなユニバーサルアーキテクチャ上のこれらの圧縮レベルは、モバイルやエッジデバイスのようなリソース制約のあるデバイスへのSOTAモデル展開の将来を約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 18:31:17 GMT)
OIMNet++: Prototypical Normalization and Localization-aware Learning for
Person Search [34.5] 我々は,人物検索,すなわち,生のシーン画像から人物をローカライズし,再同定するタスクに対処する。
近年のアプローチは、人探索の先駆的な研究であるOIMNetに基づいて構築され、共同人物表現を学習し、検出と人の再識別の両方を行う。
ProtoNormと呼ばれる新しい正規化レイヤを導入し、人身認証の長期分布を考慮しつつ、歩行者の提案から特徴を校正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 06:34:03 GMT)
Gradient-based Point Cloud Denoising with Uniformity [34.2] GPCD++は、UniNetという名前の超軽量ネットワークを備えた勾配ベースのデノイザである。
従来の最先端手法と比較して、我々のアプローチは競争力やより優れた偏見を生み出すだけでなく、一様性も著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 03:14:10 GMT)
Subgraph Matching via Query-Conditioned Subgraph Matching Neural
Networks and Bi-Level Tree Search [33.9] サブグラフマッチングは、グラフデータベース検索、バイオメディカル分析、ソーシャルグループ検索などにおける中核的な操作である。
本稿では,クエリと対象グラフのマッチング情報を動的に計算する,新しいエンコーダ・デコーダニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
5つの大きな実世界のターゲットグラフの実験により、N-BLSはサブグラフマッチング性能を大幅に改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 04:47:21 GMT)
Boosting 3D Object Detection via Object-Focused Image Fusion [33.6] 本稿では,画像情報をポイント特徴に融合するDeMFを提案する。
本稿では,SUN RGB-Dデータセットの課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 16:32:05 GMT)
Omni3D: A Large Benchmark and Model for 3D Object Detection in the Wild [32.7] 我々は3Dオブジェクト検出のための大規模なベンチマークOmni3Dを導入する。
本稿では,カメラとシーンタイプをまたいだ一般化を目的とした,Cube R-CNNと呼ばれるモデルを提案する。
より大規模なOmni3Dおよび既存のベンチマークにおいて、Cube R-CNNが以前の作業より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 17:56:22 GMT)
Multi Resolution Analysis (MRA) for Approximate Self-Attention [27.2] トランスフォーマーをより効率的に訓練し展開するための最近の取り組みは、自己注意行列を近似する多くの戦略を特定している。
本稿では、ウェーブレットのような古典的マルチレゾリューション解析(MRA)の概念を再考する。
ハードウェアと実装の課題から得られた経験的フィードバックと設計選択に基づく単純な近似が,MRAによる自己意識のアプローチをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 03:36:30 GMT)
SGBANet: Semantic GAN and Balanced Attention Network for Arbitrarily
Oriented Scene Text Recognition [26.6] 本稿では,シーン画像中のテキストを認識するためのセマンティックGAN and Balanced Attention Network (SGBANet)を提案する。
提案手法はまずセマンティックGANを用いて単純な意味的特徴を生成し,次にバランス注意モジュールを用いてシーンテキストを認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 01:41:53 GMT)
SPIN: An Empirical Evaluation on Sharing Parameters of Isotropic
Networks [25.5] 等方性ネットワークにおけるパラメータ共有手法に関する実験的検討を行った。
本稿では,全体効率のよいモデル群を生成するための重み共有戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 00:16:05 GMT)
DeltaGAN: Towards Diverse Few-shot Image Generation with Sample-Specific
Delta [25.2] いくつかの最先端の作品は印象的な結果をもたらしたが、多様性はまだ限られている。
本稿では,再構成サブネットワークと生成サブネットワークからなるDelta Generative Adversarial Network (DeltaGAN)を提案する。
生成サブネットは、入力画像に対してサンプル固有デルタを生成し、この入力画像と組み合わせて、同一カテゴリ内で新しい画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 02:44:30 GMT)
FOCUS: Fairness via Agent-Awareness for Federated Learning on
Heterogeneous Data [20.3] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護を備えた分散データ上で機械学習モデルをトレーニングするための効果的なパラダイムを提供する。
近年の研究では、FLは様々なセキュリティ、プライバシ、公正な脅威にさらされている。
本稿では,ローカルエージェントの不均一なデータ提供を考慮に入れたFL(FAA)に対するエージェント認識によるフェアネスの形式的定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 02:21:03 GMT)
NusaCrowd: A Call for Open and Reproducible NLP Research in Indonesian
Languages [20.1] NusaCrowdは、すべてのインドネシア言語におけるNLPタスクの標準化されたデータローディングによる、最大のクラウドソーシングアグリゲーションの提供を目指している。
インドネシアのNLPリソースへのオープンかつ集中的なアクセスを可能にすることで、NusaCrowdがインドネシアにおけるNLPの進展を妨げるデータ不足問題に対処できることを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 15:05:42 GMT)
Injecting 3D Perception of Controllable NeRF-GAN into StyleGAN for
Editable Portrait Image Synthesis [19.4] 本稿では,訓練中に意味的属性を発見し,教師なしで制御できる新しい3D認識型GAN,SURF-GANを提案する。
そして、SURF-GANの前駆体をStyleGANに注入し、高忠実度3D制御可能なジェネレータを得る。
暗黙のポーズ制御が可能な既存の潜在型手法とは異なり、提案した3D制御可能なStyleGANは、ポートレート生成に対する明示的なポーズ制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 01:41:54 GMT)
Inductive and Transductive Few-Shot Video Classification via Appearance
and Temporal Alignments [17.7] 本稿では,出現と時間的アライメントを行う数ショット映像分類の新しい手法を提案する。
提案手法は, 両方のデータセットにおいて, 従来手法と類似した, あるいは良好な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 23:28:52 GMT)
Bethe states on a quantum computer: success probability and correlation
functions [17.6] 量子コンピュータ上のスピン-1/2ハイゼンベルクスピン鎖のベーテ固有状態を作成する確率論的アルゴリズムが発見された。
我々は、このアルゴリズムの成功確率の正確な公式を、ガウディンの観点で導き出す。
短鎖系に対する反強磁性基底スピン相関関数の実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 14:12:04 GMT)
Online Domain Adaptation for Semantic Segmentation in Ever-Changing
Conditions [15.8] セマンティックセグメンテーションのためのオンラインドメイン適応(OnDA)に取り組む。
徐々に、あるいは突然に、継続的なドメインシフトに対して堅牢なパイプラインを設計します。
我々の実験は、フレームワークがデプロイメント中に新しいドメインに効果的に適応できることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 17:59:59 GMT)
Switching One-Versus-the-Rest Loss to Increase the Margin of Logits for
Adversarial Robustness [14.9] 敵の例に対するディープニューラルネットワークの防御は、AIの安全性にとって重要な課題である。
近年の手法は、対人訓練における決定境界付近の重要なデータポイントに焦点を当てている。
これらの手法は信頼性評価のためのパラメータフリー攻撃のアンサンブルであるAuto-Attackに対して脆弱である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 03:28:25 GMT)
R2P: A Deep Learning Model from mmWave Radar to Point Cloud [14.8] Radar to Point Cloud (R2P)は3Dオブジェクトの滑らかで密度が高く、高精度なポイントクラウド表現を生成するディープラーニングモデルである。
R2Pは、最近提案した3DRIMR(3D Restruction and Imaging via mmWave Radar)システムのステージ2を置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 18:01:05 GMT)
Beyond single receptive field: A receptive field
fusion-and-stratification network for airborne laser scanning point cloud
classification [14.7] 新たな受容場融合・成層ネットワーク(RFFS-Net)を提案する。
RFFS-Netは、大規模ALS点雲における複雑な構造と極端なスケールの変動を持つ領域の分類に適応可能である。
LASDUデータセットと2019年のIEEE-GRSS Data Fusion Contestデータセットの実験は、RFFS-Netが新しい最先端の分類性能を達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 03:10:35 GMT)
Auto Machine Learning for Medical Image Analysis by Unifying the Search
on Data Augmentation and Neural Architecture [14.0] そこで我々は,拡張密度マッチングという改良された拡張検索戦略を提案する。
データ拡張とニューラルアーキテクチャの探索を統合することにより,効率的な自動機械学習(AutoML)アルゴリズムが提案された。
実験の結果,提案手法はMedMNISTの最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 08:12:22 GMT)
Differentially Private Partial Set Cover with Applications to Facility
Location [13.8] また、2009guptadifferentiallyでは、Set Cover問題には差分プライバシー下での強い不可視性結果があることが観察された。
我々の研究では、これらの硬さは部分集合被覆問題に目を向けると解消され、そこでは、約$rhoin(0,1)$に対して、宇宙の要素の$rho$fractionをカバーしなければならない。
入力集合系のゆるい条件下では、非自明な近似保証付き明示的集合被覆を出力する差分プライベートなアルゴリズムを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 00:43:14 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） (Thu, 21 Jul 2022 08:37:24 GMT)
The Neural Race Reduction: Dynamics of Abstraction in Gated Networks [12.1] 本稿では,情報フローの経路が学習力学に与える影響をスキーマ化するGated Deep Linear Networkフレームワークを紹介する。
正確な還元と、特定の場合において、学習のダイナミクスに対する正確な解が導出されます。
我々の研究は、ニューラルネットワークと学習に関する一般的な仮説を生み出し、より複雑なアーキテクチャの設計を理解するための数学的アプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 12:01:03 GMT)
Learning from Data with Noisy Labels Using Temporal Self-Ensemble [11.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)はノイズラベルを記憶する膨大な能力を持つ。
現在最先端の手法では、損失の少ないサンプルを用いて二重ネットワークを訓練するコトレーニング方式が提案されている。
本稿では,単一のネットワークのみをトレーニングすることで,シンプルで効果的なロバストトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 08:16:31 GMT)
Real-Time Elderly Monitoring for Senior Safety by Lightweight Human
Action Recognition [11.2] リアルタイム監視と行動認識は、異常な行動や異常な活動が発生した場合に警告をタイムリーに起こすのに不可欠である。
本稿では, 軽量人行動認識(HAR)技術に基づく, 高齢者安全のためのリアルタイム高齢者モニタリング(REMS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 15:00:54 GMT)
Deep Statistic Shape Model for Myocardium Segmentation [10.4] 本稿では, 形状整合性と境界対応性の両方を保ち, 心筋セグメンテーションに焦点をあてる新しいエンド・ツー・エンドの深部統計形状モデルを提案する。
ディープニューラルネットワークは変換パラメータを予測するために使用され、平均点雲を画像領域にワープするために使用される。
より正確なポイントクラウドを学ぶために、マスク監視をフレームワークに組み込むために、差別化可能なレンダリング層が導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 17:01:24 GMT)
Federated Learning on Adaptively Weighted Nodes by Bilevel Optimization [10.4] コミュニケーション効率の高いフェデレーション最適化アルゴリズムは、この二段階最適化問題を解決するために設計されている。
本研究では,提案手法が局所的にのみモデルを訓練するよりも理論的に優れている場合,出力モデルの一般化性能を分析し,シナリオを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 20:58:19 GMT)
AugRmixAT: A Data Processing and Training Method for Improving Multiple
Robustness and Generalization Performance [10.2] ディープニューラルネットワークモデルの具体的な堅牢性を改善するために、これまでの多くの研究が提案されている。
本稿では,ニューラルネットワークモデルの一般化能力とマルチロバスト性を同時に向上する,AugRmixATと呼ばれる新しいデータ処理とトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 04:02:24 GMT)
Grounding Visual Representations with Texts for Domain Generalization [9.6] 相互モダリティの監督は、ドメイン不変の視覚表現の接地に成功することができる。
提案手法は,5つのマルチドメインデータセットの平均性能を1位に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 03:43:38 GMT)
Towards Robust On-Ramp Merging via Augmented Multimodal Reinforcement
Learning [9.5] 本稿では,CAVのマルチモーダル強化学習によるロバスト・オン・ランプ・マージに対する新しいアプローチを提案する。
具体的には、運転安全性、快適運転行動、交通効率を考慮に入れ、マークフ決定プロセス(MDP)としてオンランプマージ問題を定式化する。
信頼性の高い統合操作を実現するため,BSMと監視画像を同時に活用してマルチモーダル観測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 16:34:57 GMT)
Domain Generalization for Activity Recognition via Adaptive Feature
Fusion [9.5] 本稿では,emphAdaptive Feature Fusion for Activity Recognition (AFFAR)を提案する。
AFFARは、モデルの一般化性能を改善するために、ドメイン不変表現とドメイン固有表現を融合することを学ぶ。
AFARを実際の応用、すなわち子どもの注意欠陥性高活動障害(ADHD)の診断に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 02:14:09 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） (Thu, 21 Jul 2022 03:15:54 GMT)
An Evolutionary Game based Secure Clustering Protocol with Fuzzy Trust
Evaluation and Outlier Detection for Wireless Sensor Networks [8.6] 伝達証拠を信頼値に変換するファジィ信頼評価法を提案する。
K平均に基づく外乱検出手法を提案し,さらに多くの信頼値を解析した。
進化ゲームに基づくセキュアクラスタリングプロトコルが提示され,セキュリティ保証と省エネのトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 03:24:35 GMT)
Towards Confident Detection of Prostate Cancer using High Resolution
Micro-ultrasound [7.8] 経直腸超音波ガイド下生検における前立腺癌の診断は困難である。
マイクロ超音波による高周波超音波イメージングの最近の進歩は、高分解能で組織イメージングの能力を劇的に高めている。
本研究の目的は,マイクロ超音波ガイド下前立腺癌生検を対象とする,堅牢な深層学習モデルの開発である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 14:00:00 GMT)
On the regularization and optimization in quantum detector tomography [7.6] 我々は異なる正規化形式を議論し、平均2乗誤差スケールを$O(frac1N) $とするか、静的仮定の下では$N$状態コピーで定数になる傾向があることを証明した。
数値的な例は、異なる正則化形式の有効性を示し、量子光学実験により、適切な正則化形式が平均2乗誤差を低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 06:48:53 GMT)
A Proposal for Foley Sound Synthesis Challenge [7.5] フォーリー(Foley)とは、ポストプロダクション中にマルチメディアに付加される音響効果をいう。
本稿では,自動フォリー合成の課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 21:19:07 GMT)
Improved Generative Model for Weakly Supervised Chest Anomaly
Localization via Pseudo-paired Registration with Bilaterally Symmetrical Data
Augmentation [7.4] 本稿では,登録とデータ拡張を含む2段階のGAN-ITを提案する。
本稿では,非ペアデータからペアデータに変換する非可逆なディープラーニングベースの登録手法を提案する。
第2段階では、一様登録フレーム上の左右の肺領域を交換することにより、異常箇所の多様化にデータ拡張を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 06:42:12 GMT)
HSE-NN Team at the 4th ABAW Competition: Multi-task Emotion Recognition
and Learning from Synthetic Images [7.1] 第4回ABAW(Affective Behavior Analysis in the-wild)コンペティションにおけるHSE-NNチームの結果を報告する。
表情の同時認識のために,新しいマルチタスク効率ネットモデルを訓練する。
その結果、MT-EmotiEffNetは単純なフィードフォワードニューラルネットワークに入力される視覚的特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 14:20:55 GMT)
Efficient Search of Multiple Neural Architectures with Different
Complexities via Importance Sampling [3.8] 本研究では、2つのメトリクスの重み付け和からなる目的関数を最適化するアーキテクチャの複雑性を考慮したワンショットNASに焦点を当てた。
提案手法は,CIAFR-10およびImageNetデータセット上の畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャ探索に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 07:06:03 GMT)
Solutions of the Schr\"{o}dinger equation for anisotropic dipole-dipole
interaction plus isotropic van der Waals interaction [3.8] 異方性双極子-双極子相互作用と等方性誘電率vdWポテンシャルに対するシュリンガー方程式の解を導出する。
結果は、静電場における超低温極性分子間の衝突と化学反応の研究に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 07:06:43 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） (Thu, 21 Jul 2022 07:59:17 GMT)
Deep Learning for Unsupervised Anomaly Localization in Industrial
Images: A Survey [3.3] 実際の産業シナリオでは、欠陥サンプルの不足、アノテーションのコスト、欠陥に関する事前知識の欠如は、教師付き手法を効果的にしない可能性がある。
近年, 産業検査作業において, 教師なしの異常局所化アルゴリズムが広く用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 04:26:48 GMT)
Unimodal vs. Multimodal Siamese Networks for Outfit Completion [3.1] 我々は、SIGIR 2022 Workshop on eCommerceの一部であるFashion Outfits Challengeに注力する。
この課題は、不完全な服装と候補者のリストを与えられた状態で、行方不明の衣服を予測するためのFITB(Fill in the Blank)タスクを中心に展開されている。
複数のモーダル性(テキストと視覚のモーダル性)からの情報の組み合わせが、タスクにおけるモデルの性能にどのように影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 08:20:24 GMT)
A comprehensive study of non-adaptive and residual-based adaptive
sampling for physics-informed neural networks [3.1] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は偏微分方程式(PDE)の前方および逆問題の解法として有効であることが示されている。
PINNはPDEをニューラルネットワークの損失に埋め込んでおり、このPDE損失は散在する残差点のセットで評価される。
PINNの既存の研究では主に単純な残留点サンプリング法がほとんど使われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 03:57:27 GMT)
Efficient Graph-Friendly COCO Metric Computation for Train-Time Model
Evaluation [3.0] 我々はCOCO平均精度を計算し、リコールするグラフフレンドリーなアルゴリズムを提案する。
我々の貢献には、平均精度の正確な近似アルゴリズム、COCO平均精度とCOCOリコールのオープンソース実装、そして我々の実装の精度を検証するための広範な数値ベンチマークが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 22:39:00 GMT)
Deep Sufficient Representation Learning via Mutual Information [3.0] 本稿では,相互情報に基づく十分表現学習(MSRL)手法を提案する。
MSRLは、応答とユーザ選択分布との最大相互情報で十分な表現を学習する。
我々はMSRLの性能を、広範囲な数値実験と実データ解析により評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 22:13:21 GMT)
Irrelevant Pixels are Everywhere: Find and Exclude Them for More
Efficient Computer Vision [3.0] CNNは、入力画像のすべてのピクセル上の多くの特徴を無差別に計算するため、計算集約的である。
計算とエネルギーを節約するために,CNNを関連するピクセルのみで動作するように修正する。
組込み装置では精度の低下は見られず, 推論遅延, エネルギー消費, 乗算加算数はすべて約45%削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 20:22:15 GMT)
Online Localisation and Colored Mesh Reconstruction Architecture for 3D
Visual Feedback in Robotic Exploration Missions [2.8] 本稿では,地中探査ロボットのためのオンライン・ローカライゼーションとカラーメッシュ再構成(OLCMR)ROS認識アーキテクチャを提案する。
遠隔操作者が地図化された環境をミッションの前後で容易に視覚化するために使用することを意図している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 14:09:43 GMT)
Careful What You Wish For: on the Extraction of Adversarially Trained
Models [2.7] 最近の機械学習(ML)モデルに対する攻撃は、いくつかのセキュリティとプライバシの脅威を引き起こす。
本稿では,敵の学習したモデルに対する抽出攻撃を評価する枠組みを提案する。
本研究では, 自然学習環境下で得られたモデルよりも, 敵の訓練を受けたモデルの方が抽出攻撃に対して脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 16:04:37 GMT)
Sequence Models for Drone vs Bird Classification [2.3] ドローンのコストが減少し、ドローン技術が向上するにつれ、ドローン検出はオブジェクト検出において重要な課題となっている。
コントラストが弱く、距離が長く、視界が低い場合、遠方のドローンを検知することは困難である。
検出されたドローントラックの偽陽性比を低減するために,いくつかのシーケンス分類アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 11:00:44 GMT)
Adiabatic based Algorithm for SAT: a comprehensive algorithmic
description [2.3] 量子近似は、解くべき問題を定義するハミルトニアンと混合ハミルトニアンとの交互性を利用する。
量子物理学で最初に定義された断熱定理は、シュリンガー方程式の解を計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 15:31:50 GMT)
Fusing Frame and Event Vision for High-speed Optical Flow for Edge
Application [2.0] イベントカメラは、フレームレート制限を克服する継続的非同期イベントストリームを提供する。
フレームとイベントベースパイプラインの相補的精度と速度の利点を融合させ,高速な光フローを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 19:15:05 GMT)
MQRetNN: Multi-Horizon Time Series Forecasting with Retrieval
Augmentation [1.9] マルチホライゾン確率的時系列予測は、需要予測のような現実世界のタスクに広く適用可能である。
ニューラルネットワークの時系列予測における最近の研究は、主にSeq2Seqアーキテクチャの使用に焦点を当てている。
本稿では,クロスエンタリティ情報を導入してモデル性能を向上させることを目的として,クロスエンタリティアテンション機構と,どのエンティティを参加させるかを選択する検索機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 14:51:58 GMT)
A Dense Material Segmentation Dataset for Indoor and Outdoor Scene
Parsing [1.7] 室内および屋外の画像44,560枚に320万個の高密度セグメントの大規模データセットを提案する。
私たちのデータには、より多様なシーン、オブジェクト、視点、材料が含まれています。
我々は、データに基づいてトレーニングされたモデルが、データセットと視点をまたいだ最先端のモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 17:15:41 GMT)
LPYOLO: Low Precision YOLO for Face Detection on FPGA [1.7] 監視システムにおける顔検出は、セキュリティ市場の最も期待されている応用である。
TinyYolov3アーキテクチャは、顔検出のために再設計され、デプロイされる。
Modelは、FINNフレームワークとFINN-HLSライブラリを使用して、HLSベースのアプリケーションに変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 13:54:52 GMT)
A Primer on Topological Data Analysis to Support Image Analysis Tasks in
Environmental Science [1.7] トポロジカルデータ分析(TDA)は、データサイエンスと数学のツールであり、環境科学で波を発生させ始めている。
理論的背景を簡潔に議論するが、主にこのツールのアウトプットを理解することに焦点を当てる。
我々は、単純な機械学習アルゴリズムを用いてワークフローにおいて、永続化ホモロジーとそのベクトル化、永続化ランドスケープがどのように使用できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 15:51:01 GMT)
Quantum States of Fields for Quantum Split Sources [1.6] 磁場媒介エンタングルメント実験は、マクロ的に異なる磁場配置の量子重ね合わせを探索する。
この現象は、電磁気学と重力の透過的な量子場理論的定式化を用いて、磁場ベースで説明できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 16:33:11 GMT)
The Birth of Bias: A case study on the evolution of gender bias in an
English language model [1.6] 私たちは、英語のウィキペディアコーパスでトレーニングされたLSTMアーキテクチャを使って、比較的小さな言語モデルを使用します。
性別の表現は動的であり、訓練中に異なる位相を識別する。
モデルの入力埋め込みにおいて,ジェンダー情報が局所的に表現されることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 00:59:04 GMT)
An advanced combination of semi-supervised Normalizing Flow & Yolo
(YoloNF) to detect and recognize vehicle license plates [1.5] 本稿では、最先端のYOLOオブジェクト検出器と正規化フローに基づく、堅牢で効率的なALPRシステムを提案する。
まず、YOLOを用いた2段階ネットワークと正規化フローベースモデルを用いて、ライセンスプレート(LP)を検出し、数字とアラビア文字でLPを認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 22:22:57 GMT)
A Transferable Recommender Approach for Selecting the Best Density
Functional Approximations in Chemical Discovery [0.4] 単一の密度関数近似を普遍的精度で同定することはなく、DFTから生成されたデータの質が不確実になる。
我々は,金標準に対して最小の誤差でDFAを選択するDFAレコメンデータを構築した。
提案手法は, DFAの最高性能を予測し, 化学的発見に優れた精度(約2kcal/mol)が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 20:45:57 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） (Thu, 21 Jul 2022 13:11:05 GMT)
Comparative Study on Supervised versus Semi-supervised Machine Learning
for Anomaly Detection of In-vehicle CAN Network [0.3] 本研究では,CANメッセージ異常検出のための完全教師付き機械学習と半教師付き機械学習との比較を行った。
XGBoostベースのモデルでは、最高の精度(98.65%)、精度(0.9853)、ROC AUC(0.9585)が文献で報告されている他の手法に勝っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 03:50:21 GMT)
A Dynamical Systems Algorithm for Clustering in Hyperspectral Imagery [0.2] ハイパースペクトル画像におけるクラスタリングのための新しい動的システムアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムの主な考え方は、密度を増加させる方向に「データポイントが押される」ことであり、同じ密度の領域に終わるピクセル群は同じクラスに属する。
本手法は, 既定素材のクラスを基礎事実として, k-means アルゴリズムと性能を比較した都市景観におけるアルゴリズムの評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 17:31:57 GMT)
On the Implementation of a Reinforcement Learning-based Capacity Sharing
Algorithm in O-RAN [0.1] 無線アクセスネットワーク(RAN)スライシングにおけるキャパシティ共有問題は、様々なRANスライス内のRANノードで利用可能なキャパシティの分布に対処し、そのトラフィック要求を満たし、無線リソースを効率的に利用する。
本稿では,O-RANアーキテクチャ上での強化学習に基づくキャパシティ共有アルゴリズムの実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 09:58:38 GMT)
Benchmarking the performance of portfolio optimization with QAOA [0.1] 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の異なるバージョンを用いたポートフォリオ最適化の詳細な研究について述べる。
変動形式と、対応する最適化パラメータを見つけるための古典的アルゴリズムの選択について、いくつかの可能性について論じる。
また,統計的サンプリング誤差(有限ショット数による)とゲートおよびリードアウト誤差(不完全量子ハードウェアによる)の影響も分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 15:53:46 GMT)
Wer ist schuld, wenn Algorithmen irren? Entscheidungsautomatisierung,
Organisationen und Verantwortung [0.0] アルゴリズム決定サポート(ADS)は、さまざまなコンテキストや構造の配列全体において、ますます使われている。
本稿は、組織におけるADS、責任、意思決定に関連する中心的な問題について、簡単な概要を述べることを目的としている。
本稿では,ADS導入時の実践者の責任マッピングを支援するためのガイドラインと補完的デジタルツールについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 13:45:10 GMT)
Unveiling ground state sign structures of frustrated quantum systems via
non-glassy Ising models [0.0] フラストレーション量子スピン系の実測値に有意な基底状態波動関数について検討する。
我々は、波動関数の符号構造をヒルベルト空間上で定義される補助イジングモデルにマップする。
特に、基底状態振幅を考慮し、完全に連結されたランダムハイゼンベルクモデルの波動関数の符号と、カゴメ格子上の反強磁性ハイゼンベルクモデルの符号を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 18:00:01 GMT)
The Cavendish Computors: The women working in scientific computing for
Radio Astronomy [0.0] 第二次世界大戦後の数十年間、電波天文学における科学計算の歴史について論じる。
電波天文学グループ(Radio Astronomy group)による科学的進歩、特に定常状態仮説に矛盾する証拠の組み立てについて検討する。
より大きな望遠鏡を組み立てることのできるソフトウェアの進歩を見てみましょう。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 11:06:42 GMT)
Target Identification and Bayesian Model Averaging with Probabilistic
Hierarchical Factor Probabilities [0.0] ハイパースペクトル画像におけるターゲット検出は、ターゲットを含む可能性が高い画像から画素を探索する過程である。
ターゲット識別(Target Identification)は、高い検出で得られた各ピクセルに存在する物質をより具体的に識別する追加のプロセスを含むターゲット検出のプロセスである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 13:38:39 GMT)
Synthetic Dataset Generation for Adversarial Machine Learning Research [0.0] 既存の逆例研究は、既存の自然画像データセットの上にデジタル挿入された摂動に焦点を当てている。
この敵の例の構築は現実的ではない、なぜなら攻撃者が検知や環境の影響により現実世界にそのような攻撃を展開することは困難、あるいは不可能であるかもしれないからである。
サイバー物理システムに対する敵の例をよりよく理解するために,シミュレーションによる実世界の近似を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 19:14:44 GMT)
Solving the optimal stopping problem with reinforcement learning: an
application in financial option exercise [0.0] 我々はモンテカルロシミュレーションを用いて、人工ニューラルネットワークのトレーニングとテストを行うデータ駆動方式を採用している。
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて価格の歴史全体をマルコフ状態に変換する際に生じる次元問題に対処する別のアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 22:52:05 GMT)
Signatures of exciton orbits in quantum mechanical recurrence spectra of
Cu$_2$O [0.0] 量子力学的再帰スペクトルがピークを示すことを示し、半古典理論とスケーリング変換を用いることで、古典的な周期的励起子軌道と直接的に関連できることを示した。
本研究は, 励起子の量子力学的バンド構造分割と対応する古典励起子のダイナミクスを直接関連付けることにより, 半導体中の励起子の重要な側面を解明するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 18:53:08 GMT)
Segmentation of 3D Dental Images Using Deep Learning [0.0] 3D画像のセグメンテーションは、多くの医学的分析と認識スキームにおいて、最近かつ重要なステップである。
本稿では,最適な3次元セグメンテーション出力を得るために,様々な効率的な手法をハイブリダイズする多相ディープラーニングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 10:02:03 GMT)
Reinforcement learning for Energies of the future and carbon neutrality:
a Challenge Design [0.0] この挑戦は、2019年に"Learning to run a power network" (L2RPN)という名前で始まったシリーズに属する。
我々は2050年までに炭素中立に達するためにRTEによって提案された新しいより現実的なシナリオを紹介する。
我々は、最先端の強化学習アルゴリズムを用いて、将来の参加者を刺激するベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 06:56:46 GMT)
Recognizing Hand Use and Hand Role at Home After Stroke from Egocentric
Video [0.0] エゴセントリックなビデオは、コンテキスト内で手と物体のインタラクションをキャプチャし、より影響のある手の使用方法を示す。
脳卒中後の自宅で録画された自我中心のビデオから、人工知能ベースのコンピュータビジョンを用いて、手の使用と手の役割を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 16:02:22 GMT)
Quantum search in sets with prior knowledge [0.0] 量子探索アルゴリズムは、$O(sqrtN)$のステップのみを使用して、$N$要素を持つ集合の探索問題を解くことで大きな影響を与えた。
量子探索アルゴリズムの修正版を用いることで、そのような集合に対して期待されるイテレーション数を削減できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 21:45:17 GMT)
Quantum mechanics? It's all fun and games until someone loses an $i$ [0.0] QBismは、量子力学を確率論の追加とみなしている。
近年の研究では、対称的な情報的完備なPOVM(またはSIC)を用いた参照デバイスは、最小限の量子性を実現することが示されている。
我々は,SICを使わずに,第1の実次元における最適参照装置の同定を試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 20:39:43 GMT)
Quantum and classical dynamical semigroups of superchannels and
semicausal channels [0.0] スーパーチャネルは、量子チャネルを量子チャネルにマッピングする線形写像である。
そのような半群の生成体の有用な構成的特徴付けは知られていない。
これらのジェネレータには,新しい手法を用いて正規化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 14:39:27 GMT)
Operational significance of nonclassicality in nonequilibrium Gaussian
quantum thermometry [0.0] 古典的なプローブ状態を用いた熱測定性能のバウンドを求める。
非古典的プローブ状態、単モードおよび2モード圧縮真空状態を用いることで、古典的極限を大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 20:27:57 GMT)
On an Edge-Preserving Variational Model for Optical Flow Estimation [0.0] 光流量推定のためのエッジ保存型$L1$正規化手法を提案する。
提案手法は,最先端のHhornとSchunckに基づく変分法と比較して,平均角度誤差と終点誤差を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 04:46:16 GMT)
Observation of a non-equilibrium superradiant phase transition in free
space [0.0] 誘導散逸量子系における非平衡相転移を観察する。
超放射能モードで放射される原子と光の励起状態密度を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 08:43:21 GMT)
Noncommutative extensions of parameters in the asymptotic spectrum of
graphs [0.0] 任意の函数は、類似した性質を持つ非可換グラフへの無数の拡張を持つか、あるいはそのような拡張を全く持たないことを示す。
特に、Lov'asz数に対する許容指数の集合、射影階数、複素数上で有界な分数Haemerは極大である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 13:55:12 GMT)
Neural Network Learning of Chemical Bond Representations in Spectral
Indices and Features [0.0] 異なる植生クラスで訓練されたニューラルネットワークが、この反射率の差を測定することを学ぶことを示す。
次に、より複雑な10種類のポリマー材料で訓練されたニューラルネットワークが、ネットワークの重みで明らかなスペクトルの「特徴」を学習することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 15:11:51 GMT)
Multi-Task Learning for Depression Detection in Dialogs [0.0] この研究はダイアログにおける抑うつ信号を調べる。
我々は,抑うつと感情が相互に情報伝達できるという仮説を立て,話題や対話行動予測を通じて,対話構造の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 07:03:46 GMT)
Multi-Asset Closed-Loop Reservoir Management Using Deep Reinforcement
Learning [0.0] 我々は、様々な数の井戸を持つ複数の資産のためのCLRMフレームワークを開発する。
我々は、深層強化学習を用いて、考慮すべきすべての資産に適用可能な単一のグローバルコントロールポリシーを訓練する。
数値実験により、グローバルコントロールポリシは、各アセットごとに個別に訓練されたコントロールポリシとほぼ同一の2次元および3次元のケースに対して、客観的関数値を提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 09:12:03 GMT)
Metropolis Monte Carlo sampling: convergence, localization transition
and optimality [0.0] ランダムウォークメトロポリススキームにおける定常状態に対する収束特性について検討する。
本研究では, 目標定常状態分布からの偏差が, ジャンプの特性的長さの関数として局所化遷移を特徴付けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 14:06:04 GMT)
Learning Physics from the Machine: An Interpretable Boosted Decision
Tree Analysis for the Majorana Demonstrator [0.0] マヨラナ・デモレーター(Majorana Demonstrator)は、高純度ゲルマニウム検出器でニュートリノのない二重ベータ崩壊を探索する主要な実験である。
機械学習は、これらの検出器が提供する情報の量を最大化する新しい方法を提供する。
解釈可能性に関する研究では、マシンの意思決定ロジックを明らかにし、マシンから学習して従来の分析にフィードバックすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 18:49:40 GMT)
Land Classification in Satellite Images by Injecting Traditional
Features to CNN Models [0.0] CNNモデルは、衛星画像や空中画像を用いた土地分類問題の解法において高精度である。
小型CNNモデルでは、大型版ほど精度は高くない。
従来の特徴を注入することで,CNNモデルの精度,特に小型モデルの精度を向上させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 08:53:34 GMT)
Intra-atomic frequency comb based photonic quantum memory using
single-atom-cavity setup [0.0] 単一原子キャビティ設定のみを用いたマルチモードフォトニック量子メモリのプロトコルを提案する。
光共振器に結合した周波数コムを含む単一原子が光子を効率的に保存できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 16:24:30 GMT)
Integrating a fiber cavity into a wheel trap for strong ion-cavity
coupling [0.0] 単一イオンと光子のレベルでの強い結合を念頭に設計した,集積ファイバキャビティを持つイオントラップについて述べる。
キャビティは、ミニチュアリニアポールトラップの軸に整列し、キャビティフィールドへの複数のイオンの同時結合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 14:24:58 GMT)
Heuristic Rating Estimation Method for the incomplete pairwise
comparisons matrices [0.0] ヒューリスティックレーティング推定法により、意思決定者は既存のランキングデータと専門家の比較に基づいて決定できる。
これらのアルゴリズムがどのように拡張され、専門家が全ての選択肢をペアで比較する必要がないかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 23:14:21 GMT)
Harvesting mutual information from BTZ black hole spacetime [0.0] 静的BTZブラックホール時空における2つのUnruh-DeWitt検出器間の相互情報の相関収集プロトコルについて検討した。
我々は、絡み合った収穫シナリオとは異なり、検知器が事象の地平線に達するときのみ、収穫された相互情報がゼロであることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 18:25:04 GMT)
Fast and Simple One-Way High-Dimensional Quantum Key Distribution [0.0] 高次元量子鍵分布(QKD)は、安全な鍵レートで究極のセキュアな通信を提供する。
この作業は、ソフトウェア更新だけで既にインストールされているQKDシステムの性能を向上させる大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 11:06:57 GMT)
Fast Data Driven Estimation of Cluster Number in Multiplex Images using
Embedded Density Outliers [0.0] 化学画像技術の使用は、病理学における従来の手法と相容れないものになりつつある。
画像マスなどの技術は、デジタル病理学技術と連動して使用される特定のコンポーネントのラベル付き多次元(マルチプレックス)画像を提供する。
深度スパースオートエンコーダを用いて,データを低次元空間に埋め込むことにより,クラスタ数を自動データ駆動方式で推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 13:33:40 GMT)
Explainable AI Algorithms for Vibration Data-based Fault Detection: Use
Case-adadpted Methods and Critical Evaluation [0.0] 深層ニューラルネットワークアルゴリズムを用いて振動データを解析することは、回転機械の損傷を早期に検出する有効な方法である。
本研究では、振動に基づく状態監視のための畳み込みニューラルネットワークへの説明可能なAI(XAI)アルゴリズムの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 19:57:36 GMT)
Evolution of the accelerated charged vortex particle in an inhomogeneous
magnetic lens [0.0] 軸対称電磁レンズの磁場中における軌道角運動量を持つ非相対論的帯電渦粒子の捕捉と加速に関する詳細な解析を行った。
我々は加速と、実生活の不完全性から生じるかもしれない電場と磁場の不均一性についても説明する。
遷移過程を記述し、自由なラゲール・ガウスのパケットを、その構造を常に保存するレンズのランダウ状態にどのように捕捉するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 08:15:53 GMT)
Estimating value at risk: LSTM vs. GARCH [0.0] 本稿では,Long Short-term memory (LSTM) ニューラルネットワークを用いたリスクリスク推定手法を提案する。
その結果,比較的短い時系列であっても,LSTMはリスク推定プロセスの洗練や監視に有効であることが示唆された。
シミュレーションデータと市場データの両方において、LSTMは、シミュレーションデータ上でのGARCH推定と類似した性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 15:26:07 GMT)
Deep Learning of Radiative Atmospheric Transfer with an Autoencoder [0.0] 我々は、大気の影響を「ノイズ」として扱う自己エンコーダと似た自己エンコーダを作成し、地上反射をスペクトル当たりの真理として扱う。
このプロセスは理想的には、ハイパースペクトル画像における大気効果と地上反射率を分離するオートエンコーダを作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 17:50:57 GMT)
De Sitter Spacetime from Holographic Flat Spacetime with Inexact Bulk
Quantum Mechanics [0.0] 我々は、不正確な量子力学を持つ平坦な時空は、その中の正確な量子力学を持つデ・ジッター時空と双対であると主張する。
観測された正の宇宙定数の消失する小ささは、平坦な時空におけるバルク量子力学の異常な正確さを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 09:11:59 GMT)
Classifying Crop Types using Gaussian Bayesian Models and Neural
Networks on GHISACONUS USGS data from NASA Hyperspectral Satellite Imagery [0.0] 我々は,USGS GHISACONUSデータにおいて,作物の種類を決定するための分類方法を提案する。
標準のLDAとQDA、および作物の種類とステージの結合確率を計算するベイズ風のカスタムバージョンを適用した。
また、データへのドロップアウトを伴う単一層ニューラルネットワークのテストも行ない、これはLDAに匹敵するがベイジアン法と同等ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 14:22:05 GMT)
CheckINN: Wide Range Neural Network Verification in Imandra [0.0] 我々は,関数型プログラミング言語Imandraと定理証明器が,ニューラルネットワーク検証のための総合的な基盤を提供する方法を示す。
We developed a novel library CheckINN that formals neural network in Imandra, and covers different important facets of neural network verification。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 16:06:58 GMT)
Bell nonlocality in quantum-gravity induced minimal-length quantum
mechanics [0.0] スピン作用素は最小長の量子力学における運動量依存的な寄与を得ることを示す。
この修正は、通常の量子力学で生じるものよりも強い量子非局所性の形式を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 11:22:33 GMT)
Analytical bounds for non-asymptotic asymmetric state discrimination [0.0] 非対称な状態判別は、一方の種類のエラーの確率を最小化し、他方の制約を受ける。
我々は、トレースノルム、忠実度、量子チャーノフ境界を用いて達成可能な誤差の集合を有界に表現する。
境界とは異なり、境界は指数ではなく誤差値を与えるので、有限コピー状態判別問題に適用した場合、より正確な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 18:21:04 GMT)
A route towards engineering many-body localization in real materials [0.0] 実験室で異なる種類の物質を混合することにより,多くの身体局在のサインを示す実物質を合成する方法を提案する。
電子-フォノン結合の効果について検討し, 1, 2, 3次元格子に埋め込まれた1次元材料に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 18:12:27 GMT)
A machine learning based approach to gravitational lens identification
with the International LOFAR Telescope [0.0] 干渉計データから銀河規模の重力レンズを検出する新しい機械学習手法を提案する。
いくつかの畳み込みニューラルネットワークを開発し、レンズ付きまたは非レンズ型事象に分類されるサンプルの確率と不確実性を決定する。
我々は、LOFAR Two Metre Sky Surveyに含まれる銀河規模の重力レンズシステムの大部分を発見することを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 18:18:55 GMT)
A cost effective eye movement tracker based wheel chair control
algorithm for people with paraplegia [0.0] 本稿では,車椅子を模倣するロボットを制御しようとすることで,眼から得た信号を有意義な信号に変換する手法を提案する。
システム全体のコスト効率は高く、単純な画像処理とパターン認識を使ってボットを制御する。
アンドロイドの応用が開発され、実際のシナリオにおいて車椅子をより洗練された制御のために患者の援助によって使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Jul 2022 14:44:57 GMT)