Local Context-Aware Active Domain Adaptation [83.0] Active Domain Adaptation (ADA)は、選択されたターゲットサンプルのラベルをクエリして、関連するソースドメインからターゲットドメインへのモデル適応を支援する。
既存のADAメソッドは、クエリされたデータのローカルコンテキストを完全に活用していない。
本稿では2つの重要なモジュールから構成されるローカルコンテキスト対応アクティブドメイン適応(LADA)の新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 20:08:40 GMT)
Domain Adaptation with Adversarial Training on Penultimate Activations [83.0] 教師なし領域適応(Unsupervised Domain Adaptation, UDA)の重要な目的は、ラベルなし対象データに対するモデル予測の信頼性を高めることである。
我々は,この戦略が,入力画像や中間特徴に対する敵対的訓練よりも予測信頼性を高める目的と,より効率的で相関性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 19:50:46 GMT)
Fast Bayesian Optimization of Needle-in-a-Haystack Problems using
Zooming Memory-Based Initialization [74.0] Needle-in-a-Haystack問題は、データセットのサイズに対して最適な条件が極端に不均衡であるときに発生する。
本稿では,従来のベイズ最適化原理に基づくズームメモリに基づく初期化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 23:57:41 GMT)
Training and Tuning Generative Neural Radiance Fields for
Attribute-Conditional 3D-Aware Face Generation [71.1] 本稿では, 特定の属性ラベルを入力として使用する条件付きGNeRFモデルを提案する。
本モデルでは,非ターゲット領域を保存しながら,ビューの整合性を向上し,高品質な編集を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 10:05:39 GMT)
Coalescing Global and Local Information for Procedural Text
Understanding [70.1] 完全な手続き的理解ソリューションは、入力のローカル・グローバル・ビューとアウトプットのグローバル・ビューの3つの中核的な側面を組み合わせるべきである。
本稿では,エンティティと時間表現を構築する新しいモデルであるCoalescing Global and Local InformationCGを提案する。
一般的な手続き的テキスト理解データセットの実験は、我々のモデルが最先端の結果を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 19:16:32 GMT)
Universal Mini-Batch Consistency for Set Encoding Functions [65.1] ミニバッチ一貫性(英: Mini-Batch Consistency、MBC)とは、任意のランダムな集合分割スキームの置換を逐次処理する能力である。
集合関数の普遍MBC(UMBC)クラスのためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 02:13:38 GMT)
Causal Bandits for Linear Structural Equation Models [58.3] 本稿では,因果図形モデルにおける最適な介入順序を設計する問題について検討する。
グラフの構造は知られており、ノードは$N$である。
頻繁性(UCBベース)とベイズ的設定に2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 16:21:31 GMT)
Towards Automated Imbalanced Learning with Deep Hierarchical
Reinforcement Learning [57.2] 不均衡学習はデータマイニングにおいて基本的な課題であり、各クラスにトレーニングサンプルの不均等な比率が存在する。
オーバーサンプリングは、少数民族のための合成サンプルを生成することによって、不均衡な学習に取り組む効果的な手法である。
我々は,異なるレベルの意思決定を共同で最適化できる自動オーバーサンプリングアルゴリズムであるAutoSMOTEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 04:28:01 GMT)
Uncertainty Guided Depth Fusion for Spike Camera [49.4] スパイクカメラのための単分子およびステレオ深度推定ネットワークの予測を融合させる新しい不確かさ誘導深度融合(UGDF)フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、ステレオスパイク深さ推定がより近い範囲でより良い結果をもたらすという事実に動機づけられている。
従来のカメラ深度推定よりもスパイク深度推定の利点を示すため、我々はCitySpike20Kというスパイク深度データセットに貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 13:04:01 GMT)
Leveraging Symmetrical Convolutional Transformer Networks for Speech to
Singing Voice Style Transfer [49.0] 我々は、入力音声とターゲットメロディのアライメントをモデル化する、SymNetと呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを開発する。
音声と歌声の並列データからなるNASデータセットとNHSSデータセットで実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 02:54:57 GMT)
VMFormer: End-to-End Video Matting with Transformer [49.0] ビデオマッティングは、与えられた入力ビデオシーケンスから各フレームのアルファマットを予測することを目的としている。
ビデオマッチングの最近のソリューションは、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって支配されている。
ビデオ・マッティングのためのトランスフォーマー・ベース・エンド・ツー・エンド方式であるVMFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 17:51:02 GMT)
Unsupervised Spike Depth Estimation via Cross-modality Cross-domain
Knowledge Transfer [45.9] ニューロモルフィックスパイクカメラは、バイオインスパイアされた方法で、高時間分解能のデータストリームを生成する。
本稿では,教師なしスパイク深さ推定のためのクロスモダリティ・クロスドメイン・フレームワークを提案する。
本手法は,ソーススパイク領域を模擬することで,ソースRGBとターゲットスパイクの巨大なギャップを狭める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:35:20 GMT)
What Does the Gradient Tell When Attacking the Graph Structure [44.4] グラフニューラルネットワークは敵の攻撃に弱い。
サイレンシベースの攻撃者は、削除するよりもエッジを追加する傾向がある。
そこで本研究では,攻撃の非受容性を高めるために,ホモフィリ分散を制限する正規化項を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:45:20 GMT)
What Do NLP Researchers Believe? Results of the NLP Community Metasurvey [43.8] NLP Community Metasurveyの結果を報告する。
この調査は議論を呼んだ問題に関する意見を提起した。
コミュニティの予測が現実と一致しない誤った社会学的信念を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 19:45:51 GMT)
Towards Higher-order Topological Consistency for Unsupervised Network
Alignment [41.8] 完全教師なしネットワークアライメントフレームワークであるHTCを提案する。
提案した高次位相整合性は、エッジ軌道に基づいて定式化される。
エンコーダはマルチビット対応に訓練され、さらに信頼性の高いアンカーリンクを特定するように洗練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 07:09:13 GMT)
SeSQL: Yet Another Large-scale Session-level Chinese Text-to-SQL Dataset [39.8] CHASEには、スクラッチ(CHASE-C)から手動で構築された2,003セッションと、英語から翻訳された3,456セッション(CHASE-T)が含まれている。
この2つの部分は、トレーニングと評価データとして非常に異なっており、互換性がないことが分かりました。
本研究では,5,028のセッションをスクラッチから手作業で構築した,さらに大規模なセッションレベルのテキスト・ツー・パースデータセットであるSeを中国語で紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:11:10 GMT)
Partially Relevant Video Retrieval [39.7] PRVR(Partially Relevant Video Retrieval)と呼ばれる新しいT2VRサブタスクを提案する。
PRVRは、未トリミングビデオの大規模なコレクションから、部分的に関連のあるビデオを取得することを目的としている。
PRVRをマルチインスタンス学習(MIL)問題として定式化し、ビデオクリップの袋とビデオフレームの袋とを同時に見る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:07:16 GMT)
BITS: Bi-level Imitation for Traffic Simulation [38.3] データ駆動型アプローチを採用し,実世界の走行ログから交通挙動を学習する手法を提案する。
我々は,2つの大規模運転データセットのシナリオを用いて,BITS(Bi-level Imitation for Traffic Simulation)という手法を実証的に検証した。
コアコントリビューションの一環として、さまざまな駆動データセットにまたがるデータフォーマットを統合するソフトウェアツールを開発し、オープンソース化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 02:17:54 GMT)
Learning with Few Labeled Nodes via Augmented Graph Self-Training [37.0] GST(Augmented Graph Self-Training)フレームワークは、分離されたGSTバックボーンの上に2つの新しい(構造的および意味的な)拡張モジュールで構築されている。
この新たなフレームワークが,ラベル付きノードを極端に限定した効率的なグラフ予測モデルを学習できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 03:36:01 GMT)
Meta Objective Guided Disambiguation for Partial Label Learning [36.9] メタ客観的ガイド型曖昧化(MoGD)を用いたラベル学習のための新しい枠組みを提案する。
MoGDは、小さな検証セットでメタ目標を解くことで、候補ラベルから基底トラスラベルを復元することを目的としている。
提案手法は,通常のSGDを用いた様々なディープネットワークを用いて容易に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 06:48:01 GMT)
Deep Hypergraph Structure Learning [35.0] 高次相関の学習は、近年、ハイパーグラフが広く使われているデータ表現学習において、優位性を示している。
データ間のハイパーグラフ構造の生成方法はまだ難しい課題です。
DeepHGSLはハイパーグラフに基づく表現学習のためのハイパーグラフ構造を最適化するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 10:00:11 GMT)
Adaptively-Realistic Image Generation from Stroke and Sketch with
Diffusion Model [31.7] 拡散モデルに基づくスケッチやストロークからの画像合成を3次元制御する統合フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、形状、色、リアリズムを制御したカスタマイズ画像の生成に柔軟性を提供しながら、最先端のパフォーマンスを実現している。
提案手法は,実画像の編集,部分スケッチとストロークの生成,マルチドメインマルチモーダル合成などの応用を解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 13:59:26 GMT)
Seg4Reg+: Consistency Learning between Spine Segmentation and Cobb Angle
Regression [29.4] 既存の方法では、ランドマーク推定からコブ角を計算するか、あるいはコブ角回帰タスクと低レベルタスクを単純に組み合わせる。
本研究では,セグメンテーションと回帰ネットワークを協調的に最適化する,Seg4Reg+という新しいマルチタスクフレームワークを提案する。
AASCE Challengeデータセット上で行った評価は、各モジュールの有効性と、最先端の手法に対するモデルの性能を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 07:00:37 GMT)
AiM: Taking Answers in Mind to Correct Chinese Cloze Tests in
Educational Applications [26.6] 本稿では,手書き代入を自動的に修正するマルチモーダル手法を提案する。
答えの符号化された表現は、学生の筆跡の視覚情報と相互作用する。
実験の結果,AiMはOCR法よりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 08:56:32 GMT)
Constraining Pseudo-label in Self-training Unsupervised Domain
Adaptation with Energy-based Model [26.1] ラベル付きソースドメインの知識をラベル付きターゲットドメインに導入するために、unsupervised domain adaptation (UDA) が開発されている。
近年、深層自己学習は、ターゲットドメインを予測する反復的なプロセスを含む、UDAにとって強力な手段となる。
我々はエネルギーベースモデルを採用し,エネルギー関数最小化の目標とする未ラベル対象試料の訓練を制約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 22:50:23 GMT)
Cross-Lingual Cross-Modal Retrieval with Noise-Robust Learning [25.2] 低リソース言語に対するノイズローバストな言語間クロスモーダル検索手法を提案する。
低リソース言語のための擬似並列文ペアを構築するために,機械翻訳を用いる。
ノイズロスのターゲット言語表現を学習するための多視点自己蒸留法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:32:24 GMT)
Efficient LiDAR Point Cloud Geometry Compression Through Neighborhood
Point Attention [25.1] この研究は、それらに取り組むための近隣点注意(NPA)を示唆している。
まず、k近辺(kNN)を用いて、適応的な地域地区を構築する。
そして、この地区内の情報を動的に集約するために自己認識機構を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 10:44:30 GMT)
Take One Gram of Neural Features, Get Enhanced Group Robustness [23.5] 経験的リスク最小化で訓練された機械学習モデルの予測性能は、分散シフト下で大幅に低下する可能性がある。
本稿では,識別モデルの抽出した特徴の文法行列に基づいて,トレーニングデータセットをグループに分割する。
このアプローチは、ERMに対するグループロバスト性を向上するだけでなく、最近のすべてのベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 12:34:55 GMT)
Unraveling Threat Intelligence Through the Lens of Malicious URL
Campaigns [21.2] 悪意のあるURLキャンペーンの観点から、SIEMアラートから不審なURLを分析する。
VirusTotalから集めた311万レコードのURLを2.6万の疑わしいクラスタにグループ化することで、77.8万の悪意あるキャンペーンが発見された。
9.9Mは18.3KのマルチURLキャンペーンに起因するものであり、セキュリティベンダーによってわずか2.97%のキャンペーンしか見つからなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 06:10:13 GMT)
A health telemonitoring platform based on data integration from
different sources [20.9] 長期または慢性疾患の人々の管理は、国家の健康システムにとって最大の課題の1つである。
本稿では,医療用遠隔監視プラットフォームの実装について紹介する。このプラットフォームは,様々な消費者モバイルおよびカスタムデバイスから,さまざまな生理的健康パラメータをキャプチャするように設計されている。
このプラットフォームは、機械学習アルゴリズムを使って取得したデータを処理し、患者や医師に生理的健康パラメーターをユーザーフレンドリで総合的で理解しやすいダッシュボードで提供し、時間を通してパラメータを監視するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 07:46:49 GMT)
Nearest Neighbor Non-autoregressive Text Generation [19.9] 非自己回帰モデル(NAR)は、自己回帰モデルよりも少ない計算量で文を生成することができるが、生成品質を犠牲にする。
本研究は,NARデコーダの初期状態として近隣住民を用いて反復的に編集することを提案する。
我々は,NARテキスト生成を改善するために,近隣住民の編集操作を学習するための新しいトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 08:21:21 GMT)
Multi-Modality Cardiac Image Computing: A Survey [18.9] 多モード心電図は心血管疾患患者の管理において重要な役割を担っている。
多モード心画像の完全自動処理と定量的解析は、臨床研究とエビデンスに基づく患者管理に直接的な影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 22:19:50 GMT)
Arbitrary Shape Text Detection via Segmentation with Probability Maps [18.8] 提案手法は,確率マップを用いた,革新的でロバストなセグメンテーションに基づくテキスト検出手法である。
提案手法は,複数のベンチマークにおける検出精度の観点から,最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 03:29:00 GMT)
AutoQGS: Auto-Prompt for Low-Resource Knowledge-based Question
Generation from SPARQL [18.0] 本研究では,知識に基づく質問生成(KBQG)の課題について検討する。
従来のKBQGは知識グラフのファクトトリプルから質問を生成するが、これはSPARQLの集約や比較のような複雑な操作を表現できない。
本研究では,SPARQLをNL記述に書き換えるために,大規模教師なしデータに基づいて訓練された自動プロンプタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 06:53:46 GMT)
Remote Work Optimization with Robust Multi-channel Graph Neural Networks [17.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)は、従業員が遠隔地で働く機会を増やすことを促す。
新型コロナウイルス(COVID-19)の影響で在宅勤務が急増しているにもかかわらず、直接適用可能なアプローチは存在しない。
本稿では、求職者のリモートネスと求職機会を限られた情報でモデル化する原則的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 20:42:00 GMT)
Self-Supervised Human Activity Recognition with Localized Time-Frequency
Contrastive Representation Learning [16.5] スマートフォン加速度計データを用いた人間行動認識のための自己教師付き学習ソリューションを提案する。
加速度計信号から強い表現を学習し,クラスラベルへの依存度を低減させるモデルを開発した。
提案手法の性能をMotionSense, HAPT, HHARの3つのデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 22:47:18 GMT)
Replication Robust Payoff Allocation in Submodular Cooperative Games [16.3] 情報や冗長性といった概念をモデル化するための機械学習(ML)では,サブモジュール関数がますます重要になっている。
サブモジュールゲームにおけるレプリケーション操作について検討し、レプリケーションに対するソリューション概念のロバスト性を測定する指標であるレプリケーションロバスト性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:04:44 GMT)
Multi-Scale Architectures Matter: On the Adversarial Robustness of
Flow-based Lossless Compression [16.1] フローベースモデルは, 優れた確率密度推定と良好な推論速度により, 性能が向上する。
マルチスケールアーキテクチャは、浅い層から出力層へのショートカットを提供する。
マルチスケールアーキテクチャのフローは、コーディングの複雑さと圧縮効率の最良のトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:17:43 GMT)
Learning Relational Causal Models with Cycles through Relational
Acyclification [16.1] 本稿では,関係モデルに特化して設計されたテキスト・アサイクリフィケーションを提案する。
リレーショナルアサイクリゼーションと$sigma$-faithfulnessという仮定の下で、リレーショナル因果探索アルゴリズム RCD はサイクリックモデルに対して健全かつ完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:54:07 GMT)
MuLan: A Joint Embedding of Music Audio and Natural Language [15.8] 本稿では,音声アノテーションを自然言語記述に直接リンクする新世代のモデルを提案する。
MuLanは、4400万曲の録音で訓練された、2towerのジョイントオーディオテキスト埋め込みモデルの形をしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 03:13:21 GMT)
CH-MARL: A Multimodal Benchmark for Cooperative, Heterogeneous
Multi-Agent Reinforcement Learning [15.7] マルチルームホーム環境において,複数の模擬異種ロボット間の協調作業を含むタスクを含むベンチマークデータセットを提案する。
我々は、統合学習フレームワーク、最先端マルチエージェント強化学習技術のマルチモーダル実装、一貫した評価プロトコルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 02:21:31 GMT)
Effectiveness of Mining Audio and Text Pairs from Public Data for
Improving ASR Systems for Low-Resource Languages [15.2] Shrutilipiは、12のインドの言語で6,400時間以上のラベル付きオーディオを含むデータセットです。
平均すると、Shrutilipiは公開ラベル付きデータよりも2.3倍増加する。
We show that that Shrutilipi to the training set of Wav2Vec models to a average down of WER for 7 languages。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 13:37:45 GMT)
Task-specific Pre-training and Prompt Decomposition for Knowledge Graph
Population with Language Models [15.2] ISWC 2022において,事前学習型言語モデル(LM-KBC)による知識ベース構築を課題とし,言語モデルを用いた知識グラフの集団化システムを提案する。
我々のシステムはBERT LMに基づくLM-KBCチャレンジのトラック1の勝者であり、このチャレンジの隠れテストセットで55.0%のF-1スコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:56:27 GMT)
Exploiting Deep Reinforcement Learning for Edge Caching in Cell-Free
Massive MIMO Systems [14.2] セルフリーの大規模マルチインプット・マルチプル出力は、鉄道無線通信の厳しい品質保証(QoE)要件を満たすことを約束している。
主な課題は、列車の速度の増大による急激な伝搬環境の変化により、所望のコンテンツをタイムリーに提供する方法である。
本稿では,コヒーレント・トランスミッションを行ない,エンドツーエンドの遅延を低減するために,今後のAPで積極的に要求されるコンテンツをキャッシュすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 06:28:08 GMT)
FuncFooler: A Practical Black-box Attack Against Learning-based Binary
Code Similarity Detection Methods [13.7] 本稿では,FuncFoolerという,効率的かつブラックボックスなコード生成アルゴリズムを設計する。
FuncFoolerは、プログラムの制御フローグラフ(CFG)を変更せず、同じ意味を保つために、敵のコードを制限する。
経験的に、私たちのFuncFoolerは、SAFE、Asm2Vec、jTransを含む3つの学習ベースのBCSDモデルにうまく対応できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 01:58:26 GMT)
Disentangle and Remerge: Interventional Knowledge Distillation for
Few-Shot Object Detection from A Conditional Causal Perspective [13.5] オブジェクト検出学習モデルは、限られたアノテーションで表現を学習する。
限られた訓練データによって、モデルがセマンティック情報を十分に探索できないという本質的な欠陥に悩まされるオブジェクト検出手法はほとんどない。
そこで本稿では,Distangle と Remerge という,少数ショットオブジェクト検出タスクに対するバックドア調整に基づく知識蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 14:14:14 GMT)
Neuromorphic Visual Scene Understanding with Resonator Networks [13.3] 本稿では,3つの重要な概念に基づく効率的な因数分解ネットワークを用いたニューロモルフィック・ソリューションを提案する。
VSAフレームワークはベクトルバインディング演算を使用して、幾何学変換の同変演算としてバインドが作用する生成画像モデルを生成する。
HRNは、ベクトル結合が1つのパーティション内の水平および垂直の変換と、他のパーティション内の回転とスケーリングに等しくなる分割アーキテクチャの定義を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 22:17:52 GMT)
Representation Learning for Appliance Recognition: A Comparison to
Classical Machine Learning [13.1] 非侵入的負荷モニタリングは、集約的消費測定からエネルギー消費とアプライアンス状態情報を取得することを目的としている。
我々は、NILM処理チェーンをどのように改善し、複雑さを減らし、代わりに最近のディープラーニングアルゴリズムで設計するかを示す。
44個のアプライアンスの5万件以上のイベントを含む2つの大規模エネルギー消費データセットに対する全てのアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:09:20 GMT)
Semi-Supervised Disentanglement of Tactile Contact~Geometry from
Sliding-Induced Shear [12.0] 触覚は人間の器用さに根ざしている。
ロボットタッチ、特にソフトな光触覚センサーで模倣すると、動きに依存したせん断による歪みに悩まされる。
本研究では,接触情報のみを保存しながらせん断を除去する半教師付き手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 08:30:19 GMT)
Music Separation Enhancement with Generative Modeling [11.5] 本稿では,音源分離システムの出力向上を目的とした後処理モデル(Make it Sound Good)を提案する。
クラウドソースによる主観評価は,MSGが後処理したベースとドラムの音源推定を人間のリスナーが好んでいることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 00:44:37 GMT)
Matched entanglement witness criteria for continuous variables [11.5] 我々は、連続変数状態の分離可能な基準を研究するために、ガウス作用素から導かれる量子絡み合いの証人を用いる。
これは非ガウス的絡みの正確な検出方法を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 03:45:00 GMT)
A Comprehensive Review of Digital Twin -- Part 1: Modeling and Twinning
Enabling Technologies [11.2] デジタルツイン(Digital twin)は、産業4.0時代の新興技術である。
デジタル双生児は、物理的世界を相互接続されたデジタルモデルのグループとしてモデル化することができる。
このレビューのパート2では、不確実性定量化と最適化の役割について論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:01:26 GMT)
I still know it's you! On Challenges in Anonymizing Source Code [11.2] 属性は、反検閲およびプライバシー強化技術の開発者にとって重大な脅威となる。
この脅威から理想的な保護は、ソースコードの匿名化である。
我々は、$k$の著者の1つに帰属できないプログラムを生成するタスクは計算不可能であることを証明した。
攻撃者が匿名化に気付くと、いずれの手法も十分な保護を提供しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 10:07:27 GMT)
Epistemic Parity: Reproducibility as an Evaluation Metric for
Differential Privacy [11.1] 本研究では, 科学的研究における差分プライベート合成データの有用性を評価するための代替評価手法を提案する。
提案手法は,公開データセットを用いたピアレビュー論文の実証的な結論の再現から成り立っている。
次に、最先端のメカニズムを用いて、微分プライベートな合成データセットを生成し、論文に記載されている結論が保持されているかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 14:57:21 GMT)
Learning and Compositionality: a Unification Attempt via Connectionist
Probabilistic Programming [11.1] 学習と構成性は人間のような知性をシミュレートする鍵となるメカニズムであると考えている。
本研究では,(学習のための)コネクショナリスト構造と(構成のための)確率的プログラム意味論を結びつけるフレームワークであるコネクショナリスト確率計画(CPP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 17:20:58 GMT)
Robust Prototypical Few-Shot Organ Segmentation with Regularized
Neural-ODEs [10.1] 正規化原始型ニューラル正規微分方程式(R-PNODE)を提案する。
R-PNODEは、表現空間に近づくために同じクラスから機能をサポートし、クエリする。
R-PNODEは,これらの攻撃に対して,敵の強靭性を高めていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 03:53:04 GMT)
NeuralSI: Structural Parameter Identification in Nonlinear Dynamical
Systems [9.8] 本稿では,構造同定のための新しいフレームワークであるNeuralSIについて検討する。
提案手法は, 制御方程式から非線形パラメータを推定することを目的とする。
トレーニングされたモデルは、標準条件と極端な条件の両方で外挿することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 16:32:51 GMT)
Proofs of Quantumness from Trapdoor Permutations [9.8] アリスとボブは古典的なチャンネルでしか通信しない。
アリスは古典的な確率時間計算しかできない。
Bobは古典的なセキュアな(フルドメイン)トラップドア置換から構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 01:11:05 GMT)
Efficient ML Models for Practical Secure Inference [9.5] 暗号化プリミティブは、モデルのプロバイダやモデルの重み付けにユーザの入力を明らかにすることなく、推論を可能にする。
セキュア推論はこの設定では原則として実現可能ですが、大規模に実践できるような既存のテクニックはありません。
安全な推論における主要なボトルネックは、ネットワークバックボーンの選択によって最適化できる大きな線形層であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:42:21 GMT)
Hardware-aware mobile building block evaluation for computer vision [9.5] 提案手法は,従来の比較パラダイムで得られた情報と一致することを示す。
適切なビルディングブロックを選択すると、特定のハードウェアMLアクセラレーターで最大2倍の速度で推論を高速化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 14:44:17 GMT)
Leveraging Synthetic Data to Learn Video Stabilization Under Adverse
Conditions [9.1] ビデオ安定化のための合成悪天候ロバストアルゴリズムを提案する。
本モデルでは,実世界の映像を一般化し,大規模合成学習データを収束させる必要がない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 16:21:19 GMT)
On the Implicit Bias in Deep-Learning Algorithms [8.9] 暗黙の偏見は一般化する能力の重要な要素であり、近年広く研究されていると考えられている。
この短い調査では、暗黙のバイアスの概念を説明し、主要な結果をレビューし、その影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 11:39:38 GMT)
DETERRENT: Detecting Trojans using Reinforcement Learning [8.9] ハードウェアトロイの木馬(HTs)は集積回路に対する悪名高い脅威である。
本研究では,指数探索空間を回避し,HTを検出する可能性が最も高い最小限のパターンを返却する強化学習(RL)エージェントを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 22:09:47 GMT)
From WSI-level to Patch-level: Structure Prior Guided Binuclear Cell
Fine-grained Detection [8.8] バイ核細胞(BC)の検出は、白血病やその他の悪性腫瘍のリスクを予測する上で重要な役割を担っている。
深層学習に基づくBC以前の構造にインスパイアされた2段階検出手法を提案する。
粗い検出ネットワークは、細胞検出のための円形境界ボックスと、核検出のための中心キーポイントに基づくマルチタスク検出フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 12:32:05 GMT)
Itemset Utility Maximization with Correlation Measure [8.6] 高ユーティリティアイテムセットマイニング(HUIM)は、興味深いが隠された情報(例えば、利益とリスク)を見つけるために使用される。
本稿では,Coium(Coium)を用いたアイテムセット実用性最大化という新しいアルゴリズムを提案する。
2つの上界と4つのプルーニング戦略を用いて探索空間を効果的にプルークする。また、適用された上界を線形時間と空間で計算・保存するために、ユーティリティービンと呼ばれる簡潔なアレイ構造を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 10:06:24 GMT)
GCNs-Net: A Graph Convolutional Neural Network Approach for Decoding
Time-resolved EEG Motor Imagery Signals [8.2] グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)に基づく新しいディープラーニングフレームワークを提案し,生の脳波信号の復号性能を向上させる。
導入されたアプローチは、パーソナライズされた予測とグループ的な予測の両方に収束することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 07:56:06 GMT)
Advances in device-independent quantum key distribution [8.2] デバイス独立量子鍵分布(DI-QKD)は、安全な鍵交換のための金の標準を提供する。
近年の理論的および実験的試みは、最初のDI-QKD実装の実証に繋がった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 18:55:40 GMT)
Another Use of SMOTE for Interpretable Data Collaboration Analysis [8.1] データコラボレーション(DC)分析は、複数の機関にわたるプライバシー保護統合分析のために開発された。
本研究では,データ漏洩のリスクを増大させることなく,認識性能を向上させるアンカーデータ構築手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 06:39:13 GMT)
Extracting Biomedical Factual Knowledge Using Pretrained Language Model
and Electronic Health Record Context [7.8] 我々は、言語モデル(LM)から知識を抽出するプロンプト手法を、新しい知識ベース(LM)として用いる。
バイオメディカル領域における低バウンドを改善するプロンプトに、特にEHRノートをコンテキストとして追加する。
実験の結果、これらの言語モデルが持つ知識は、EHRノートのノイズ知識と正しい知識を区別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 00:01:26 GMT)
A Note on Copy-Protection from Random Oracles [7.1] 量子コピー保護は、ソフトウェアが違法に配布されるのを防ぐために、量子力学の非閉鎖原理を使用する。
コピー保護は平易なモデルでは達成できないことが示されるので、学習不能な関数の任意のクラスに対してコピー保護を構築するという問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 22:40:07 GMT)
Lower Difficulty and Better Robustness: A Bregman Divergence Perspective
for Adversarial Training [6.8] 本研究では, 対人訓練(AT)において得られる対人強靭性を, 最適化の難しさを軽減して改善することを検討した。
以上の知見にインスパイアされたFAITとMERの2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:09:14 GMT)
Region-guided CycleGANs for Stain Transfer in Whole Slide Images [6.7] そこで本研究では,CycleGANを関心差別の領域として拡張する手法を提案する。
我々は,IHC染色が転移細胞に対して実験的に発生する信号を提供するスライド画像全体に対するユースケースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 19:12:49 GMT)
Investigating data partitioning strategies for crosslinguistic
low-resource ASR evaluation [6.4] 本研究では,ASR学習リソースが最小限である5言語に対して,10種類のデータ分割手法について検討した。
モデルの性能は,テスト対象の話者によって大きく異なることがわかった。
これらの結果は、ASRデータパーティショニングに広く用いられているホルダーアウトアプローチが、目に見えないデータや話者のモデル性能を反映しない結果をもたらすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 23:00:49 GMT)
Deformation equivariant cross-modality image synthesis with paired
non-aligned training data [6.4] 本稿では, 等速な変形促進損失関数を導入し, 対・非整合データを用いたクロスモダリティ画像合成問題に対する汎用解を提案する。
この研究は、より難しいデータセットのためのクロスモダリティ画像合成ネットワークの努力的なトレーニングを可能にすることで、新しい臨床応用の限界を下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 08:12:40 GMT)
Lifelong Learning for Neural powered Mixed Integer Programming [6.3] 混合プログラム(MIP)は、通常ブランチ・アンド・バウンド・アルゴリズムによって解決される。
本稿では,二部グラフの分岐形式でMIPインスタンスをモデル化するアイデアを取り入れたLIMIPを提案する。
我々は,NP-hard問題に対するLIMIPの評価を行い,既存のベースラインと比較すると,生涯学習に直面すると,LIMIPが最大50%向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 14:18:29 GMT)
Oracle-free Reinforcement Learning in Mean-Field Games along a Single
Sample Path [5.9] 汎用エージェントの単一サンプルパスを用いて平均フィールドと最適ポリシーを推定するアルゴリズムを開発した。
渋滞ゲームにおけるサンドボックス学習アルゴリズムの有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 00:27:38 GMT)
Stock Market Prediction using Natural Language Processing -- A Survey [5.7] 本稿では,近年の自然言語処理分野の文献と,株式市場の動きを予測する機械学習技術について調査する。
本研究の主な貢献は、近年の多くの論文の高度な分類と、最近の株式市場予測研究の動向とその関連分野の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 10:36:48 GMT)
Selective manipulation of disentangled representations for privacy-aware
facial image processing [5.6] センサデータがクラウドに送信される前に、プライバシーに敏感な属性を除去するエッジベースのフィルタリングステージを提案する。
我々は、アンタングル表現を利用した最先端の画像操作技術を用いて、プライバシーフィルタリングを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 12:47:18 GMT)
Concept-Based Techniques for "Musicologist-friendly" Explanations in a
Deep Music Classifier [5.4] ハイレベルな音楽概念に基づくより人間フレンドリーな説明に焦点を当てる。
我々の研究は、訓練されたシステム(ポストホックな説明)をターゲットとし、2つのアプローチを探求する。
既存のシンボリック作曲家分類システムにおいて,両手法を実証し,その可能性を示し,本質的な限界を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 07:45:29 GMT)
An approach to implement Reinforcement Learning for Heterogeneous
Vehicular Networks [5.3] ここでは、複数車両間(V2V)リンクは、他の車両間(V2I)および他のネットワークのスペクトルを再利用する。
MLベースのメソッドを実装するというアイデアは、すべての車両で分散的に実装できるように、ここで使用されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 07:15:14 GMT)
Constraining Gaussian Processes to Systems of Linear Ordinary
Differential Equations [5.3] LODE-GP は定数係数を持つ線形同次ODEの系に従う。
複数の実験においてLODE-GPの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:16:53 GMT)
Superradiant Phase Transition in the Strong Coupling Regime [4.7] 超強結合系における可変回転および反回転項を持つ異方性ディックモデルを示す。
以上の結果から,超ラジカル相は強い結合を持つキャビティまたはサーキット量子電気力学系で観測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:30:20 GMT)
Mixed Logit Models and Network Formation [4.7] 我々は、ネットワーク内のノードが他のノードに接続するための選択としてネットワーク形成をモデル化する。
ネットワーク形成の研究には、繰り返しチョイス(RC)モデルを用いる。
合成ネットワークと実世界のネットワークの両方を用いて、RCモデルを用いてネットワーク形成を正確に研究する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 21:59:24 GMT)
Detecting Mitoses with a Convolutional Neural Network for MIDOG 2022
Challenge [4.6] 本研究は,1つのバニラ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた有糸分裂検出法を提案する。
提案手法は,画像が与えられた場合,まず,ミトースを含むパッチを抽出するスライディングウインドウ手法を用いてCNNを適用し,抽出したパッチのクラスアクティベーションマップを算出し,ミトーシスの正確な位置を求める。
モデルの一般化性を高めるため、一連のデータ拡張手法、ノイズラベル付き画像に対処する損失、アクティブな学習戦略を用いてCNNを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 04:59:43 GMT)
Comparison of unknown unitary channels with multiple uses [4.5] 一般に、量子オブジェクトの繰り返し使用により、比較の成功確率が向上する。
純状態比較の最適戦略は、未知の純状態の複写の場合の量子状態の比較である。
しかし、ユニタリ比較の最適戦略は、未知のユニタリチャネルを複数使用する場合の量子チャネルの比較である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:25:00 GMT)
Comparing Apples to Oranges: Learning Similarity Functions for Data
Produced by Different Distributions [4.5] 本稿では,これらのグループ間の類似性関数を,限られた量の専門家のフィードバックのみを用いて学習するサンプリングフレームワークを提案する。
厳密な境界を持つ解析結果を示し、大規模な実験を通してアルゴリズムを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:38:05 GMT)
A Formal Comparison between Datalog-based Languages for Stream Reasoning
(extended version) [4.4] 本稿では,ストリーム上の推論のための2つの論理型言語の相対表現性について検討する。
制約なしでは、2つの言語は相容れないことを示し、他の言語を通して表現できる各言語の断片を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:27:21 GMT)
TFusion: Transformer based N-to-One Multimodal Fusion Block [4.4] 本稿では,TFusion と呼ばれる変圧器を用いた核融合ブロックを提案する。
使用可能なモダリティを、合成やゼロパディングの欠如なしに融合することを学ぶ。
本研究では、TFusionを異なるバックボーンネットワークに適用し、マルチモーダルな人間の活動認識と脳腫瘍のセグメンテーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 16:42:14 GMT)
Learning Multi-Modal Brain Tumor Segmentation from Privileged
Semi-Paired MRI Images with Curriculum Disentanglement Learning [4.4] 本稿では,脳腫瘍セグメンテーションのための2段階(イントラモダリティとイントラモダリティ)のカリキュラム・アンタングルメント・ラーニング・フレームワークを提案する。
最初のステップでは、拡張されたモダリティ内スタイルのイメージで再構成とセグメンテーションを行うことを提案する。
第2のステップでは、モデルは、未ペア画像とペア画像の両方の再構成、教師なし/教師なし翻訳、セグメンテーションを共同で行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 16:52:43 GMT)
MORI-RAN: Multi-view Robust Representation Learning via Hybrid
Contrastive Fusion [4.4] 多視点表現学習は、クラスタリングや分類といった多くの多視点タスクに不可欠である。
ラベルのないデータから堅牢なビュー-共通表現を抽出するハイブリッドコントラスト融合アルゴリズムを提案する。
実験の結果,提案手法は実世界の4つのデータセットにおいて,12の競合的マルチビュー手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:58:37 GMT)
Coefficient-based Regularized Distribution Regression [4.2] 我々は、確率測度から実数値応答への回帰を目的とした係数に基づく正規化分布回帰を、Hilbert空間(RKHS)上で考える。
回帰関数の正則範囲が異なるアルゴリズムの漸近挙動を包括的に研究した。
最適速度は、いくつかの穏やかな条件下で得られるが、これは1段のサンプル化された最小値の最適速度と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 03:46:14 GMT)
Stimulated Laser Cooling Using Microfabrication [4.2] シリコンチップ上での熱ルビジウム原子ビームのレーザ冷却を実現した。
このパッシブでアクティブなコリメーションのハイブリッドは、本格的な原子楽器の構築への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 17:04:33 GMT)
Play with Emotion: Affect-Driven Reinforcement Learning [3.6] 本稿では、強化学習プロセスとして、感情モデリングの課題を観ることによるパラダイムシフトを紹介する。
我々は,Go-Blendエージェントをトレーニングし,覚醒と行動の人間の実演をモデル化することで,レースゲームにおける仮説を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 12:28:24 GMT)
Generative Personas That Behave and Experience Like Humans [3.6] 生成AIエージェントは、ルール、報酬、または人間のデモンストレーションとして表される特定の演奏行動の模倣を試みる。
我々は、行動手続き的ペルソナの概念をプレイヤー体験に適応させるよう拡張し、プレイヤーが人間のように行動し、経験できる生成エージェントを調べる。
その結果, 生成したエージェントは, 模倣を意図した人物のプレイスタイルや経験的反応を呈することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 12:04:53 GMT)
Equivalence Checking of Quantum Circuits with the ZX-Calculus [3.6] 最先端の量子コンピュータは、ますます複雑なアルゴリズムを実行することができる。
潜在的なアプリケーションの設計とテストのための自動メソッドの必要性が高まっます。
近年,この問題に対処する新しい手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 18:00:01 GMT)
Improving the Efficiency of Gradient Descent Algorithms Applied to
Optimization Problems with Dynamical Constraints [3.4] 通常の微分方程式を用いて最適化問題を解くための2つのブロック座標降下アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは損失関数勾配を評価するために直接または随伴感度解析法を実装する必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 18:26:50 GMT)
A cellular automaton decoder for a noise-bias tailored color code [3.2] 自己補正量子メモリは、アクティブな量子誤り訂正プロトコルを改善するために利用される堅牢な特性を持つ。
物理量子ビットの基底が局所的に回転するカラーコードの変種に対するセルラーオートマトンデコーダを提案する。
本研究は,グローバルデコードにおける帯域幅の削減に役立つセル・オートマトン・デコーダの設計を動機としたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 21:55:19 GMT)
GRASP: Guiding model with RelAtional Semantics using Prompt [3.1] 本稿では Prompt (GRASP) を用いたRelAtional Semantics を用いた誘導モデルを提案する。
我々は、プロンプトベースの微調整アプローチを採用し、引数を意識したプロンプトマーカー戦略を用いて、ある対話における関係意味的手がかりをキャプチャする。
実験では、DialogREデータセット上でのF1とF1cのスコアの観点から、GRASPの最先端のパフォーマンスが評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 08:19:28 GMT)
A fully passive transmitter for decoy-state quantum key distribution [3.0] 受動量子鍵分布(QKD)送信機は、ランダムにQKDプロトコルで規定された量子状態を生成する。
乱数発生器によって外部に駆動される能動光変調器の使用を避けることで、受動QKD送信機は変調器側チャネルに免疫を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:17:13 GMT)
User-Controllable Latent Transformer for StyleGAN Image Layout Editing [2.8] ユーザ入力に応じて遅延コードを操作する対話型フレームワークを提案する。
本フレームワークでは,ユーザが移動を希望する位置でStyleGAN画像に注釈を付け,マウスドラッグによる移動方向の指定を行う。
これらのユーザ入力と初期潜時符号から、潜時変換器は出力潜時符号を推定し、StyleGANジェネレータに送って結果画像を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 02:48:42 GMT)
Task Selection for AutoML System Evaluation [2.8] 私たちは、AutoMLシステムの変更が最終モデルの性能を製品タスクで改善するかどうかを評価したいと考えています。
AutoMLシステムが以前実行したタスクに関する限定的な記述子のみにアクセスできます。
本稿では,AutoMLの生産タスクに関する記述子情報を利用して,最も関連性の高い開発タスクのフィルタされたサブセットを選択する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 16:07:14 GMT)
Machine Learning Decoder for 5G NR PUCCH Format 0 [2.7] 本稿では,物理アップリンク制御チャネルフォーマット0の復号性能向上のために,機械学習技術を用いた最初の試みを行う。
我々は、完全に接続されたニューラルネットワークを使用して、その中に埋め込まれたアップリンク制御情報コンテンツに基づいて、受信したサンプルを分類する。
トレーニングされたニューラルネットワークは、リアルタイムなワイヤレスキャプチャでテストされ、SNRが低い場合でも、従来のDFTベースのデコーダよりも精度が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 13:34:23 GMT)
Deep Learning-Based Sentiment Analysis of COVID-19 Vaccination Responses
from Twitter Data [2.6] この研究は、新型コロナウイルスワクチンに関する世論の理解を助け、われわれの美しい世界からコロナウイルスを根絶する目的に影響を及ぼすだろう。
ソーシャルメディアは、現在感情や感情を表現する最良の方法であり、その助けを借りて、特にTwitterは、トレンドと人々の心の中で何が起きているのかをよりよく理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 18:07:37 GMT)
Fast Auto-Differentiable Digitally Reconstructed Radiographs for Solving
Inverse Problems in Intraoperative Imaging [2.6] デジタル再構成ラジオグラフィ(DRR)は術前設定でよく研究されている。
DRRはスライス・ツー・ボリューム登録や3次元再構成といった逆問題の解決に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:49:28 GMT)
Waymo's Fatigue Risk Management Framework: Prevention, Monitoring, and
Mitigation of Fatigue-Induced Risks while Testing Automated Driving Systems [2.6] 疲労は、人間のドライバーが関与するオンロードクラッシュのかなりの部分において、寄与要因として認識されている。
提案されたフレームワークは、継続的改善を組み込むためにフレキシブルなままである。
自動化の低いレベルにも影響し、適用性も低下します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 18:22:50 GMT)
Battery and Hydrogen Energy Storage Control in a Smart Energy Network
with Flexible Energy Demand using Deep Reinforcement Learning [2.6] 電池と水素の蓄電池を組み合わせたハイブリッド型蓄電池システムを提案する。
本稿では,ハイブリッドエネルギー貯蔵システムのスケジューリングとエネルギー需要をリアルタイムに最適化する,深層強化学習に基づく制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 16:47:48 GMT)
Ab-initio quantum chemistry with neural-network wavefunctions [2.3] 分子科学における機械学習の主な応用は、ポテンシャルエネルギー表面や力場を学習することである。
本稿では,ニューラルネットワークアンサッツ関数を用いた量子モンテカルロ法(QMC)に着目し,電子式Schr"odingerの解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 11:33:31 GMT)
Prospect Theory-inspired Automated P2P Energy Trading with
Q-learning-based Dynamic Pricing [2.2] 本稿では,ユーザの認識を考慮に入れたP2P自動エネルギー市場を設計する。
本稿では,Q-bプライシングとリスクセンシティブ(PQR)という,リスクに敏感なQ-ラーニング機構を導入する。
エネルギー消費と生産の実際の痕跡と現実的な予測理論関数に基づく結果から,提案手法は購入者にとって26%高い評価値が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 16:45:40 GMT)
PDD-SHAP: Fast Approximations for Shapley Values using Functional
Decomposition [2.1] 我々は、ANOVAに基づく関数分解モデルを用いて説明中のブラックボックスモデルを近似するアルゴリズムであるPDD-SHAPを提案する。
これにより、Shapleyの値を既存の大規模データセットの手法よりも桁違いに高速に計算でき、Shapleyの計算コストを大幅に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 11:49:54 GMT)
Uncovering dark matter density profiles in dwarf galaxies with graph
neural networks [1.8] 我々は、これらの系に重力的に結合した恒星の観測可能なキネマティクスから、小銀河のダークマター密度プロファイルを推定する新しい手法を提案する。
本手法は, 暗黒物質分布に強い制約を課すことができ, 暗黒物質ハロの小規模構造に係わるパズルのいくつかを重み付けできる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 18:00:04 GMT)
Multi tasks RetinaNet for mitosis detection [1.8] ベースライン(Retinanet)に基づく前景検出と腫瘍分類タスクを提案する。
我々は、挑戦的な出生前テストデータセット上で、最先端のパフォーマンス(F1スコア:0.5809)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 13:06:54 GMT)
EGFR Mutation Prediction of Lung Biopsy Images using Deep Learning [1.8] 本研究では,EGFR変異の形態的相関を識別するために,教師の弱いカスタマイズ深層学習パイプラインを用いた。
病理組織学的に腺癌と扁平上皮癌との鑑別は0.942であった。
EGFR検出では,TGAデータセットでは平均0.864AUC,インドからのデータセットでは0.783AUCを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 08:56:33 GMT)
Perspective-1-Ellipsoid: Formulation, Analysis and Solutions of the
Ellipsoid Pose Estimation Problem in Euclidean Space [1.7] 我々は,エリスポイド固有の理論的枠組みを導入し,ポーズ推定の文脈で有用性を示す。
提案手法により,楕円形ポーズ推定問題を位置あるいは向きのみの推定問題に還元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:15:20 GMT)
Reducing Computational Complexity of Neural Networks in Optical Channel
Equalization: From Concepts to Implementation [1.7] 本稿では,従来のディジタルバックプロパゲーション(DBP)イコライザよりも実装が簡単で,性能も優れたNNベースのイコライザを設計できることを示す。
NNに基づく等化器は、完全電子色分散補償ブロックと同程度の複雑さを維持しつつ、優れた性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 21:00:05 GMT)
Temporal Fuzzy Utility Maximization with Remaining Measure [1.6] TFUMと呼ばれる新しい一相時間ファジィユーティリティーアイテムセットマイニング手法を提案する。
TFUMは、時間的ファジィリストを更新して、メモリ内の潜在的高時間的ファジィユーティリティアイテムセットに関する情報を少なくする。
その後、短い時間で本当に興味深いパターンの完全なセットを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 05:09:56 GMT)
Complexity-Driven CNN Compression for Resource-constrained Edge AI [1.6] 本稿では,CNNの層レベルでの複雑さを生かして,新しい,計算効率の高いプルーニングパイプラインを提案する。
パラメータ認識(PA)、FLOP認識(FA)、メモリ認識(MA)の3つのモードを定義し、CNNの汎用圧縮を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 16:01:23 GMT)
LUCID: Exposing Algorithmic Bias through Inverse Design [1.5] アウトプット指標は本質的な障害に遭遇し,治療の平等に焦点を合わせる補完的アプローチを提案する。
所望の出力が与えられたモデルに対して所望の入力を示す正準集合を生成する。
UCIアダルトデータセットとCompASデータセット上でLUCIDを評価し,標準セットで検出されたバイアスが出力指標と異なることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 17:06:35 GMT)
Federated and Privacy-Preserving Learning of Accounting Data in
Financial Statement Audits [1.5] 本稿では,複数のクライアントの関連会計データを監査する上で,DLモデルを訓練するためのフェデレートラーニングフレームワークを提案する。
都市給付の実際の3つのデータセットにおける会計異常を検出するためのアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:09:18 GMT)
Supervised Dimensionality Reduction and Classification with
Convolutional Autoencoders [1.1] 畳み込みオートエンコーダを組み合わせることで、教師付き次元の減少と予測を同時に生成する。
結果として得られるラテント空間は、伝統的な解釈可能な分類アルゴリズムを改善するために利用することができる。
提案手法は, 生成した潜在空間を通してのデータ構造だけでなく, 分類行動についても, 高度な説明可能性を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 12:15:44 GMT)
DiVa: An Accelerator for Differentially Private Machine Learning [1.1] 差別化プライバシ(DP)は、プライバシー保護の実用的な標準として、業界で急速に勢いを増している。
DP-SGD という,最先端の差分型プライベートML トレーニングアルゴリズムを用いて,作業負荷の詳細な評価を行う。
そこで本研究では,差分型プライベートMLであるDiVaのアクセラレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 01:19:56 GMT)
Confusion Matrices and Accuracy Statistics for Binary Classifiers Using
Unlabeled Data: The Diagnostic Test Approach [1.0] 医学研究者は、比較のためのゴールドスタンダードテストなしでバイナリ医療診断検査の感度と特異性を推定する問題を解決した。
本稿では,教師付きあるいは教師なしのバイナリ分類器の混乱行列と精度統計をラベル付きデータに基づいて推定するために,診断試験ソリューションの修正方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 13:34:01 GMT)
Randomised Composition and Small-Bias Minimax [0.9] クエリ複雑性に関する2つの結果が、$mathrmR(f)$であることを示す。
まず、「線形化」複雑性測度$mathrmLR$を導入し、内部衝突合成定理を満たすことを示す: $mathrmR(f) geq Omega(mathrmR(f) mathrmLR(g))$ for all partial $f$と$g$。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 23:32:19 GMT)
Ammunition Component Classification Using Deep Learning [0.9] エネルギーを含むアンモスクラップは潜在的に危険であると考えられ、リサイクル前に分離すべきである。
我々は、安全で安全でないスクラップを自動分類するために人工知能を適用することを目的として、弾薬部品のデータセットを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 20:42:39 GMT)
Cross-lingual Transfer Learning for Fake News Detector in a Low-Resource
Language [0.8] 低リソース言語における偽ニュース(FN)を検出する手法の開発は、トレーニングデータの欠如によって妨げられている。
本研究では,ハイソース言語からのトレーニングデータのみを用いて,この問題を解決する。
我々のFN検出システムは、言語を介して検出知識を伝達する逆学習を適用することで、この戦略を容認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 07:41:27 GMT)
Nuclei & Glands Instance Segmentation in Histology Images: A Narrative
Review [0.6] 組織像における核と腺のセグメンテーションは、計算病理のワークフローにおいて重要なステップである。
現代的なハードウェアの出現により、大規模で高品質な公開データセットが最近利用可能になり、組織化された大きな課題が自動化メソッドの急増に遭遇した。
この調査では,過去5年～2022年に公表された,原子核と腺のセグメンテーションに関するAIベースの手法を解説した126の論文を深く分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 06:52:15 GMT)
Mixtures of Gaussian Process Experts with SMC$^2$ [0.5] ガウスのプロセスエキスパートの混合は、データポイントが独立した専門家に割り当てられる場所として検討されている。
我々は、ネストした連続モンテカルロサンプルを用いた新しい推論手法を構築し、ゲーティングネットワークとガウス過程の専門家パラメータの両方を推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 18:20:14 GMT)
A simple relation of guessing probability in quantum key distribution [0.5] 受信機と盗聴器の類似性は、正解鍵の確率と正しさを推測する点で単純な関係を意味する。
このような推測確率に基づく関係によって決定される誤差率の領域は、セキュリティ基準によって決定される領域に近いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:43:19 GMT)
Factors Influencing the Organizational Decision to Outsource IT
Security: A Review and Research Agenda [0.3] このような重要な機能のアウトソーシングにおいて、組織的な決定に影響を与える要因についてはほとんど分かっていない。
本研究および実践文献のレビューでは,いくつかの管理要因と法的要因が同定された。
我々は,ITセキュリティアウトソーシングの知識に関する5つの重要なギャップに対処する15の質問からなる研究課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 21:57:23 GMT)
Static Seeding and Clustering of LSTM Embeddings to Learn from Loosely
Time-Decoupled Events [0.3] 我々は、特にLong Short-Term Memory (LSTM) ネットワークであるRecurring Neural Networks (RNN) の使用を改善し、より良いタイミング予測を生成するAIソリューションを実現する。
時系列間の類似度を傾向に基づいて測定し,それらの傾向を表す埋め込みを導入する。
埋め込みは、LSTM構造と結合したイベントの特性を表しており、同様に時間的に不整合なイベントを特定するためにクラスタ化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 01:00:19 GMT)
The Berezin-Simon quantization for K\"ahler manifolds and their path
integral representations [0.3] 論文の目的は、量子化のBS演算子形式に対応する厳密な実時間(虚時間ではない)パス積分形式を提示することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 05:53:19 GMT)
Periodic Clifford symmetry algebras on flux lattices [0.2] 実クリフォード代数の別のエレガントな実現法として、$d$次元のスピンレス長方格子と$pi$フラックスがある。
高対称性点における大きな縮退は、様々な二量化パターンによって新しい位相状態を形成するための豊富な資源を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 07:16:39 GMT)
Deep Learning Opacity in Scientific Discovery [0.2] 哲学的悲観主義と科学的楽観主義の切り離しは、AIが科学で実際にどのように使われているかを調べるのに失敗している、と私は主張する。
AIによるブレークスルーの正当化を理解するために、哲学者はより広範な発見プロセスの一環として、ディープラーニングが果たす役割を検証しなければなりません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 12:49:29 GMT)
Self-Calibrating Anomaly and Change Detection for Autonomous Inspection
Robots [0.1] 視覚異常または変化検出アルゴリズムは、参照画像やデータセットとは異なる画像の領域を特定する。
本研究では,事前の未知環境における異常や変化を検出するための総合的なディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:52:12 GMT)
Walking with the atoms in a chemical bond : A perspective using quantum
phase transition [0.0] ポールトラップ中の171Ybイオンの量子相転移の最近の観測は、有限系における量子相転移の可能性を示している。
この視点は、量子相転移として超低温で化学過程を調べることに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 14:36:50 GMT)
Visual processing in context of reinforcement learning [0.0] この論文では、従来のRLアルゴリズムが使用するデータソースの異なるサブセットにアクセス可能な3つの異なる表現学習アルゴリズムを紹介している。
RL問題解決パイプラインに教師なし表現学習を含めれば、学習を高速化できると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:30:51 GMT)
The Harmonic Quantum Szil\'ard Engine [0.0] Szil'ardエンジンは、情報をエネルギーに変換するメカニズムであり、熱力学の第二法則に反するように見える。
ここでは、従来の剛性箱を調和ポテンシャルに置き換えることで、量子Szil'ardエンジンの新しいエレガントなモデルを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 16:08:44 GMT)
The Effects of the Environment and Linear Actuators on Robot
Morphologies [0.0] 既存のRoboGenフレームワーク(リニアアクチュエータ)に骨格筋にインスパイアされた新しいモジュールを追加する効果について検討した。
ロボットは, 粗い環境下で進化し, 粗い環境下で進化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:07:12 GMT)
Symbolic Explanation of Affinity-Based Reinforcement Learning Agents
with Markov Models [0.0] 我々は,学習戦略のグローバルな内在的親和性を主張する政策正則化手法を開発した。
これらの親和性は、政策の振る舞いを推論する手段を提供するので、本質的に解釈可能である。
本手法は,個人が投資戦略を定めているパーソナライズされた繁栄管理において実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 12:41:06 GMT)
Swarm Analytics: Designing Information Markers to Characterise Swarm
Systems in Shepherding Contexts [0.0] 本稿では,Swarmに関する指標の集合を,オントロジ的に配置された情報マーカーの集合に整理することを目的とする。
私たちの貢献は、Emphs分析と題する新しい研究分野の基盤を示すものです。
我々は,情報マーカーの枠組みを設計し,Swarm研究の新たな道筋を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 00:43:24 GMT)
Speech Emotion Recognition using Supervised Deep Recurrent System for
Mental Health Monitoring [0.0] 本稿では、音声からの人間の感情を理解し、IVAサービスを改善し、メンタルヘルスを監視するために、ゲートリカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークに基づく新しいディープラーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 01:14:31 GMT)
Solvent distribution effects on quantum chemical calculations with
quantum computers [0.0] 量子古典ハイブリッドコンピューティングの枠組みにおける溶媒分布効果について考察する。
溶液中の量子コンピュータにおける量子化学計算の効率は、気体相とほぼ同じであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 07:57:24 GMT)
Semi-Device-Independent Certification of Causal Nonseparability with
Trusted Quantum Inputs [0.0] 注目すべきは、因果分離不能と呼ばれるいくつかの過程は、明確な因果順序とは相容れないことである。
半デバイス非依存シナリオにおける因果非分離性証明の一形態について検討する。
量子スイッチの正準例を含む因果不等式に違反できない特定の因果非分離プロセスは、非因果相関を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:33:13 GMT)
Risk Verification of Stochastic Systems with Neural Network Controllers [0.0] ニューラルネットワーク(NN)コントローラを用いた動的システムのリスク検証のための,データ駆動型フレームワークを提案する。
制御システム,NNコントローラ,トレースロバスト性の概念を備えた仕様が与えられた場合,システムからトラジェクトリを収集する。
NNコントローラが仕様を満たさないリスクを推定するために、これらのロバストネス値のリスクメトリクスを計算します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 20:09:55 GMT)
Resource theory of Absolute Negativity [0.0] 量子デバイスの集合の負性性を基底非依存的に特徴付けるために絶対負性の概念を導入する。
我々は、絶対ネガティビティ(英語版)というリレーショナルな概念のための資源理論を提供し、量子状態測定ペアの集合に適用する。
新たに導入された概念を,4つの立方体状態測定ペアの単純な場合の包括的解析で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 07:44:32 GMT)
Removing the divergence of Chandrasekhar limit caused by generalized
uncertainty principle [0.0] 負のパラメータは白色小星の質量限界を直接復元できる。
負の符号の実際の物理的効果は運動量の不確実性を制限することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:55:18 GMT)
Remote Data Auditing and How it May Affect the Chain of Custody in a
Cloud Environment [0.0] ますます多くの企業が、データをクラウドベースの環境にアウトソーシングすることに頼っている。
国家レベルの法執行機関や大都市警察も、クラウド環境を利用してデータを保存している。
このデータソリューションは、データ所有者の制御の欠如により、アウトソースされたデータが信頼できないものになるという、独自の問題を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 16:10:34 GMT)
Race and ethnicity data for first, middle, and last names [0.0] 我々は、人種と民族を宣伝するための最初の、中、そして最後の名前の、最も多くコンパイルされた公開辞書を提供する。
辞書は南部6州の有権者ファイルに基づいており、有権者登録時に自己申告された人種データを収集している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 05:27:50 GMT)
Quantum non-Gaussianity certification of photon-number-resolving
detectors [0.0] 本稿では,光子数分解検出器の量子非ガウス特性の直接的検証について報告する。
認証プロトコルは、量子状態の既存の量子非ガウス性基準の量子測定への適応に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:27:05 GMT)
Quantum key distribution using single photon added-subtracted squeezed
coherent state [0.0] 本稿では,連続変数BB84鍵分散プロトコルのセキュリティについて検討する。
我々の分析では、量子レート、ビットレート、相互情報を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 22:07:39 GMT)
Quantum Thermal Amplifiers with Engineered Dissipation [0.0] 熱電流を制御できる3端子デバイスは、量子熱トランジスタとして知られている。
系の進化の量子力学方程式を導出し、異なる散逸熱雑音の役割を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 12:22:52 GMT)
Quantum Parameter Estimation of Non-Hermitian Systems with Optimal
Measurements [0.0] 一般パラメータ非独立な非エルミートハミルトン多様体に対する量子パラメータ推定について検討する。
非エルミート的およびエルミート的ハミルトニアンの両方に適用可能な最適測定条件を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 14:49:13 GMT)
Physical interpretation of non-normalizable harmonic oscillator states
and relaxation to pilot-wave equilibrium [0.0] 我々は、パイロット波理論が非正規化可能な量子状態の素直な物理的解釈を与えると論じる。
非正規化可能な固有状態とその重ね合わせは、速度場が大まかに$v_y から 0$ であるという意味で境界状態であることを示す。
このような状態に対して物理的に意味のある平衡密度を定義するには、パイロット波平衡と呼ばれる新しい平衡の概念が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 03:11:34 GMT)
Parotid Gland MR Image Segmentation Based on Contrastive Learning [0.0] トランスフォーマーに基づくコントラスト学習手法を用い,トランスフォーマー学習を用いたコントラスト学習ネットワークを革新的に訓練した。
改良されたDSCは89.60%、MPAは99.36%、MIoUは85.11%、HDは2.98だった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 03:02:47 GMT)
On Multi-Time Correlations in Stochastic Mechanics [0.0] 複数粒子間の多重時間相関の場合, 有効崩壊は粒子間の非局所的影響を示すことを示す。
また,複数粒子間の多重時間相関の場合,有効崩壊は粒子間の非局所的影響を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 21:24:14 GMT)
New disordered anyon phase of doped graphene zigzag nanoribbon [0.0] 低ドーピング時の相互作用性ジグザグナノリボンについて検討した。
ドーピング濃度が上昇するにつれて,ミドルギャップピークは消失することがわかった。
ドープジグザグリボンはまた、異常な輸送性、磁気性、およびエッジ間トンネル特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 02:53:09 GMT)
Need for Design Patterns: Interoperability Issues and Modelling
Challenges for Observational Data [0.0] 観察特性に関するセマンティック・インターオペラビリティの問題にのみ焦点をあてる。
本稿では,相互運用問題の一般的なクラスを特定するためのユースケース駆動型アプローチを提案する。
我々は、他の科学分野における観測データに一般化可能な、識別された相互運用性の問題に対して、重要な概念を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 07:40:19 GMT)
Mel Spectrogram Inversion with Stable Pitch [0.0] ボーコーダ(Vocoder)は、音声信号(通常はメルスペクトル)の低次元スペクトル表現を波形に変換することのできるモデルである。
近年,音声認識のために開発されたボコーダモデルは,高いリアリズムを実現する。
音声と比較して、音のテクスチャの構造は新たな課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 17:01:57 GMT)
Measurements as a roadblock to near-term practical quantum advantage in
chemistry: resource analysis [0.0] 小型有機分子の燃焼エネルギーを計算するのに必要な量子ビット数と測定値の数を推定する。
我々は、ハミルトニアンの低ランク因数分解を含む、VQEのいくつかの重要な現代的改善について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 19:34:56 GMT)
Light-matter entanglement after above-threshold ionization processes in
atoms [0.0] 上記イオン化過程において生じる光と電子の絡み合いについて検討する。
絡み合いの量は絡み合いのエントロピーの観点から研究されている。
我々は、駆動フィールドモードのウィグナー関数を用いて、絡み合い特性の動機付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 14:21:34 GMT)
Learning From Positive and Unlabeled Data Using Observer-GAN [0.0] 正・未ラベルデータ(A.K.A. PU学習)から学習することの問題は、二項分類(正・負)において研究されている。
GAN(Generative Adversarial Networks)は、教師あり学習が分類タスクにおいて最先端の精度を持つという利点を生かして、教師あり設定に問題を還元するために使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 07:35:28 GMT)
Large-N dynamics of the spiked tensor model with random initial
conditions [0.0] ランダムな初期条件を持つ偏微分方程式に対する経路積分法を開発する。
大型の$N$サドル点方程式はメロン型図式に支配されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 11:14:21 GMT)
Investigation of the Dunkl-Schr\"odinger equation for Position Dependent
Mass in the presence of a Lie algebraic approach [0.0] 位置依存質量形式論においてダンクル=シュル・オーディンガー方程式を定式化する。
私たちの体系的なアプローチは、以前のものに加えて、いくつかの新しい発見を観察することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 03:13:31 GMT)
Implementing quantum dimensionality reduction for non-Markovian
stochastic simulation [0.0] 我々は、フォトニックセットアップを用いて、非マルコフ過程の族に対するメモリ効率の量子モデルを実装する。
1量子ビットのメモリで実装された量子モデルは、同じメモリ次元の任意の古典的モデルで可能以上の精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 15:54:47 GMT)
Homodyne coherent quantum noise cancellation in a hybrid optomechanical
force sensor [0.0] 圧縮真空注入を補助するハイブリッドオプティメカルセットアップにおいて, 力検出の感度を高めるための実験的手法を提案する。
ここでは,変分ホモダインの読み出しの導入により,このノイズキャンセリングを標準ケースと比較して最大40mmdB$まで高めることができることを示す。
非ゼロキャビティデチューニングでは、信号応答は標準の3倍から5倍のレベルで増幅可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 11:02:47 GMT)
Generalizability of Code Clone Detection on CodeBERT [0.0] CodeBERTのようなトランスフォーマーネットワークは、ベンチマークデータセットのコードクローン検出において、すでに優れた結果が得られている。
我々は、BigCloneBenchからJavaコードクローンの2つの異なるサブセットを評価することで、CodeBERTの一般化性が低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 11:24:20 GMT)
Extreme Gradient Boosting for Yield Estimation compared with Deep
Learning Approaches [0.0] 本稿では,XGBoost(Extreme Gradient Boosting, エクストリームグラディエントブースティング)を利得予測に利用するための,リモートセンシング画像を特徴ベース表現に処理するためのパイプラインを提案する。
米国におけるダイズ収量予測の比較評価は,Deep Learningに基づく最先端の収量予測システムと比較して有望な予測精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 12:48:18 GMT)
Entanglement negativity versus mutual information in the quantum Hall
effect and beyond [0.0] 本研究では,非圧縮性量子ホール状態を含むシステム群における2つの絡み合い尺度について検討する。
まず、LN と MI の幾何学的依存に関する非摂動特性を得る。
我々はこれらの性質を整数量子ホール状態で明確に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 18:00:01 GMT)
Defining the semiclassical limit of the quantum Rabi Hamiltonian [0.0] ここでは、半古典的モデルを量子ハミルトニアンから直接導出するための形式主義が展開される。
これは量子-古典遷移を研究するためのフレームワークを提供し、量子技術に潜在的な応用をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 14:16:15 GMT)
Convolutional Neural Network (CNN) to reduce construction loss in JPEG
compression [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は他の多くのディープニューラルネットワークよりも注目されている。
本研究では,オートエンコーダを用いた効率的な画像圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 12:46:16 GMT)
Connecting Commutativity and Classicality for Multi-Time Quantum
Processes [0.0] 我々は、測定統計のコルモゴロフ整合性と測定作用素の可換性との関係に焦点をあてる。
一方、測度作用素の可換性は古典物理学における構造的性質である。
メモリレスマルチ時間量子プロセスにおけるそれらの影響について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 09:24:52 GMT)
Cavity optimization for Unruh effect at small accelerations [0.0] このような空洞内の場モードの密度は、共振構造、すなわち特定の空洞構成のために突然上昇することを示す。
キャビティ内の加速検出器は、そのような共鳴点周辺の小さな加速度に対して、非自明な励起と非励起速度を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 05:30:50 GMT)
Building the Intent Landscape of Real-World Conversational Corpora with
Extractive Question-Answering Transformers [0.0] 実世界の対話から意図や意図の分類を抽出する教師なしパイプラインを提案する。
本研究は,SQuAD2データセット上に微調整されたELECTRA大モデルによる対話理解の一般化能力を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 22:53:19 GMT)
Algebraically Explainable Controllers: Decision Trees and Support Vector
Machines Join Forces [0.0] 決定木(DT)は、コントローラ(戦略、ポリシー、スケジューラなど)の説明可能な表現として使われてきた。
よりリッチなドメイン関連代数上の理解可能な表現を得るために、この2つのフレームワークを組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 17:57:37 GMT)
Abnormal Local Clustering in Federated Learning [0.0] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、ローカルクライアントデバイスからの個人データやプライベートデータではなく、転送モデルによってプライベートデータを公開することなく、プライバシのモデルである。
本稿では,局所モデルにダミーデータを入力して抽出したベクトルのユークリッド類似度クラスタリングにより,正規局所と異常局所を分離する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 06:10:37 GMT)
A Path Towards Clinical Adaptation of Accelerated MRI [0.0] 臨床関連性を高めるために,ニューラルネットワークMRI画像再構成器の強化について検討する。
MR信号データに可変加速度因子を付加したトレーニングコンストラクタは, 臨床患者検診における平均性能を最大で2%向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 18:34:41 GMT)
A Multi-Objective approach to the Electric Vehicle Routing Problem [0.0] 電気自動車ルーティング問題(EVRP)は、燃料ベースの車からより健康的で効率的な電気自動車(EV)に移行するために、研究者や工業者から大きな関心を集めている。
以前の作業では、ロジスティクスや配送関連のソリューションをターゲットにしており、複数の停止を行った後、同質の商用EVが最初のポイントに戻らなければならない。
我々は、旅行時間と充電の累積コストを最小化する多目的最適化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 05:09:59 GMT)
A Framework for Inherently Interpretable Optimization Models [0.0] 何十年も前に難解だった大規模な問題の解決は、今や日常的な課題である。
1つの大きな障壁は、最適化ソフトウェアがブラックボックスとして認識できることである。
本稿では、本質的に理解しやすい説明規則を持つ解を導出する最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Aug 2022 10:32:00 GMT)