Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

PointCAT: Contrastive Adversarial Training for Robust Point Cloud Recognition [111.6]
我々は、ポイントクラウド認識モデルの堅牢性を高めるために、PointCAT(Point-Cloud Contrastive Adversarial Training)を提案する。我々は、教師付きコントラスト損失を利用して、認識モデルにより抽出された超球面特徴のアライメントと均一性を促進する。より難易度の高い点雲を実現するため,認識モデルと逆向きにノイズ発生装置をスクラッチから訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 08:33:04 GMT)
PaLI: A Jointly-Scaled Multilingual Language-Image Model [110.1]
PaLI(Pathways Language and Image Model)は、このアプローチを言語と視覚の合同モデリングに拡張する。我々は、100以上の言語で10B画像とテキストを含む新しい画像テキストトレーニングセットに基づいて、事前学習タスクの多言語混合を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 17:44:29 GMT)
Reducing Variance in Temporal-Difference Value Estimation via Ensemble of Deep Networks [109.6]
MeanQは単純なアンサンブル法であり、ターゲット値をアンサンブル平均として推定する。本稿では,Atari Learning Environmentベンチマークを用いた実験において,MeanQが顕著なサンプル効率を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 01:47:36 GMT)
Stylized Adversarial Defense [105.9]
逆行訓練は摂動パターンを生成し、モデルを堅牢化するためのトレーニングセットにそれらを含む。我々は、より強力な敵を作るために、機能空間から追加情報を活用することを提案する。我々の対人訓練アプローチは、最先端の防御と比べて強い堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:37:43 GMT)
Denoising Diffusion Error Correction Codes [92.1]
近年、ニューラルデコーダは古典的デコーダ技術に対する優位性を実証している。最近の最先端のニューラルデコーダは複雑で、多くのレガシデコーダの重要な反復的スキームが欠如している。本稿では,任意のブロック長の線形符号のソフトデコードにデノナイズ拡散モデルを適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 11:00:50 GMT)
Connes implies Tsirelson: a simple proof [91.4]
コンヌ埋め込み問題は同期的ツィレルソン予想を意味することを示す。また、コンネスの代数 $mathcalRomega$ の異なる構成もコンネス埋め込み問題に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:59:42 GMT)
ImDrug: A Benchmark for Deep Imbalanced Learning in AI-aided Drug Discovery [79.1]
現実世界の医薬品のデータセットは、しばしば高度に不均衡な分布を示す。 ImDrugはオープンソースのPythonライブラリを備えたベンチマークで、4つの不均衡設定、11のAI対応データセット、54の学習タスク、16のベースラインアルゴリズムで構成されています。ドラッグ発見パイプラインの幅広い範囲にまたがる問題やソリューションに対して、アクセス可能でカスタマイズ可能なテストベッドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:35:57 GMT)
A Systematic Evaluation of Node Embedding Robustness [77.3]
本研究では,ノード埋め込みモデルのランダムおよび逆毒攻撃に対する経験的ロバスト性を評価する。ネットワーク特性とノードラベルを用いて計算したエッジの追加,削除,再切り替えの戦略を比較した。その結果,ノード分類はネットワーク再構成とは対照的に,高い性能劣化に悩まされていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 17:20:23 GMT)
A Large-scale Multiple-objective Method for Black-box Attack against Object Detection [70.0]
我々は、真正の確率を最小化し、偽正の確率を最大化し、より多くの偽正の物体が新しい真正の有界箱を作らないようにする。我々は、GARSDCと呼ばれるランダム・サブセット選択とディバイド・アンド・コンカーによる標準的な遺伝的アルゴリズムを拡張し、効率を大幅に改善する。最先端攻撃法と比較して、GARSDCはmAPでは平均12.0、広範囲な実験ではクエリでは約1000倍減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 08:36:42 GMT)
Multi-squeezed state generation and universal bosonic control via a driven quantum Rabi model [68.8]
ボゾン自由度に対する普遍的な制御は、量子ベース技術の探求において鍵となる。ここでは、駆動量子ラビモデルを介して、ボソニックモードの興味と相互作用する単一の補助的な2レベルシステムを考える。ガウス門と非ガウス門の大きな類を決定論的に実現することは十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:18:53 GMT)
The Whole Truth and Nothing But the Truth: Faithful and Controllable Dialogue Response Generation with Dataflow Transduction and Constrained Decoding [65.3]
現実世界の対話システムでは、生成された応答はいくつかのインターロック制約を満たす必要がある。言語生成における2つの主要なパラダイム – ニューラル言語モデリングとルールベースの生成 – はいずれも,これらの制約を満たすのに苦労している。両手法の強みを組み合わせた対話応答生成のためのハイブリッドアーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:00:49 GMT)
Optimal Scaling for Locally Balanced Proposals in Discrete Spaces [65.1]
離散空間におけるMetropolis-Hastings (M-H) アルゴリズムの効率は、対象分布に依存しない受容率によって特徴づけられることを示す。最適受容率の知識は、連続空間におけるステップサイズ制御と直接的に類似して、離散空間における提案分布の近傍サイズを自動的に調整することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 22:09:53 GMT)
Sparse high-dimensional linear regression with a partitioned empirical Bayes ECM algorithm [63.0]
疎い高次元線形回帰に対する効率的かつ強力なアプローチを提案する。最小の事前仮定は、プラグイン経験的ベイズ推定を用いて要求される。提案手法はRパッケージプローブに実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 19:15:50 GMT)
Quantization for decentralized learning under subspace constraints [61.6]
エージェントがサブスペース制約を最小化するために個々のコスト関数を持つ分散最適化問題を考察する。本稿では,エージェントが確率化量子化器を用いて推定値を圧縮する適応分散型戦略を提案し,検討する。この分析は、量子化ノイズのいくつかの一般的な条件下では、平均二乗誤差と平均ビットレートの両方で戦略が安定であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:38:38 GMT)
Modeling Multiple Views via Implicitly Preserving Global Consistency and Local Complementarity [61.1]
複数の視点から表現を学習するために,グローバルな一貫性と相補性ネットワーク(CoCoNet)を提案する。グローバルな段階では、重要な知識はビュー間で暗黙的に共有され、そのような知識を捕捉するためのエンコーダの強化は、学習された表現の識別性を向上させることができる。最後に、局所的な段階において、横断的な識別的知識を結合する相補的要素を提案し、また、エンコーダが視点的識別性だけでなく、横断的な相補的情報も学習するように誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:24:00 GMT)
Image Understands Point Cloud: Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation via Association Learning [59.6]
ラベルのない画像から補完的な情報を取り入れた3次元セグメンテーションのための新しいクロスモダリティ弱教師付き手法を提案する。基本的に、ラベルの小さな部分のパワーを最大化するために、アクティブなラベリング戦略を備えたデュアルブランチネットワークを設計する。提案手法は,1%未満のアクティブなアノテーションで,最先端の完全教師付き競合よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 07:59:04 GMT)
On the Relation between Sensitivity and Accuracy in In-context Learning [59.6]
我々は多種類の摂動に対するICLの感度について検討した。 ICL感度に基づく数ショット選択予測法であるtextscSenSelを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 00:52:34 GMT)
An Empirical Study of Automatic Post-Editing [56.9]
APEは、機械翻訳出力のエラーを自動的に修正することで、手作業による後処理の労力を削減することを目的としている。真のトレーニングデータの不足を軽減するため、現在のAPEシステムの多くは、大規模な人工コーパスを生成するためにデータ拡張手法を採用している。本研究では,既存のAPEシステムにおける問題点を解析するために,難解なAPEデータセット上での最先端のAPEモデルの出力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 07:38:27 GMT)
Extrapolation and Spectral Bias of Neural Nets with Hadamard Product: a Polynomial Net Study [55.1]
NTKの研究は典型的なニューラルネットワークアーキテクチャに特化しているが、アダマール製品(NNs-Hp)を用いたニューラルネットワークには不完全である。本研究では,ニューラルネットワークの特別なクラスであるNNs-Hpに対する有限幅Kの定式化を導出する。我々は,カーネル回帰予測器と関連するNTKとの等価性を証明し,NTKの適用範囲を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 06:36:06 GMT)
DQC$^2$O: Distributed Quantum Computing for Collaborative Optimization in Future Networks [54.0]
本稿では、将来のネットワークにおける最適化タスクを解決するために、量子コンピュータと量子チャネルを管理するための適応型分散量子コンピューティング手法を提案する。提案手法に基づいて,スマートグリッド管理やIoT連携,UAV軌道計画など,今後のネットワークにおける協調最適化の潜在的な応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 02:44:52 GMT)
Selecting Stickers in Open-Domain Dialogue through Multitask Learning [51.7]
本稿では,3つの補助課題からなるマルチタスク学習手法を提案する。我々のモデルは多モード情報をうまく組み合わせて、強いベースラインよりもはるかに高い精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 03:45:22 GMT)
Optimal Stochastic Resource Allocation for Distributed Quantum Computing [50.8]
本稿では,分散量子コンピューティング(DQC)のためのリソース割り当て方式を提案する。本評価は,提案手法の有効性と,量子コンピュータとオンデマンド量子コンピュータの両立性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 02:37:32 GMT)
Breaking the Sample Size Barrier in Model-Based Reinforcement Learning with a Generative Model [50.4]
本稿では、生成モデル(シミュレータ)へのアクセスを想定して、強化学習のサンプル効率について検討する。最初に$gamma$-discounted infinite-horizon Markov decision process (MDPs) with state space $mathcalS$ and action space $mathcalA$を考える。対象の精度を考慮すれば,モデルに基づく計画アルゴリズムが最小限のサンプルの複雑さを実現するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 00:48:47 GMT)
Stability and Generalization for Markov Chain Stochastic Gradient Methods [50.0]
本稿では,最小化問題と最小化問題の両方に対して,MC-SGMの包括的一般化解析を行う。我々はスムーズかつ非スムーズなケースに対して最適な過剰人口リスク境界を確立する。コンベックス・コンケーブ問題に対する最初期のほぼ最適な収束率を期待と高い確率で開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 15:42:51 GMT)
Passive frustrated nanomagnet reservoir computing [46.6]
天然のハードウェア貯水池は受動的で、最小限で、表現力があり、実現可能であるべきである。低消費電力相補性金属酸化物半導体(CMOS)回路を用いたフラストレーションナノマグネット貯水池計算(NMRC)システムを提案する。提案方式はCMOSエコー状態ネットワーク (ESN) と比較し, リソース全体の減少率を10,000,000以上とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 17:45:12 GMT)
DAGMA: Learning DAGs via M-matrices and a Log-Determinant Acyclicity Characterization [46.0]
対数決定関数(log-det)関数に基づいた,$textitfundamentally different$$ acyclicity キャラクタリゼーションを提案する。我々の手法は、最先端の手法に対して大きなスピードアップとより小さな構造ハミングに到達できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:31:27 GMT)
Changing the Representation: Examining Language Representation for Neural Sign Language Production [43.5]
ニューラルサイン言語生産パイプラインの第1ステップに自然言語処理技術を適用した。 BERTやWord2Vecといった言語モデルを使って文レベルの埋め込みを改善する。本稿では,HamNoSys(T2H)翻訳にテキストを導入し,手話翻訳に音声表現を用いることの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 12:45:29 GMT)
Artificial Intelligence for In Silico Clinical Trials: A Review [41.9]
サイリコ臨床試験(英:silico trial)は、シミュレーションとモデリングを通じてデジタル的に行われる臨床試験である。本稿では,臨床シミュレーション,個別化予測モデル,コンピュータ支援トライアルデザインの3つの主要なトピックで論文を体系的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:59:31 GMT)
Expansion and Shrinkage of Localization for Weakly-Supervised Semantic Segmentation [40.4]
元のCAM法は不完全かつ不正確なローカライゼーションマップを生成する。本稿では,変形可能な畳み込みにおけるオフセット学習に基づく拡張・収縮方式を提案する。 PASCAL VOC 2012 と MS COCO 2014 で様々な実験を行い,本手法の優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 07:39:02 GMT)
Towards A Unified Policy Abstraction Theory and Representation Learning Approach in Markov Decision Processes [39.9]
本稿では,異なるレベルでの政策特徴に関連する3種類の政策抽象化を含む統一的な政策抽象化理論を提案する。そして、それらを3つの政策指標に一般化し、政策の距離(すなわち類似性)を定量化する。実証実験では,政策の差異を識別し,政策の一般化を伝達する上で,提案した政策指標と表現の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 03:41:50 GMT)
Weakly Supervised Semantic Segmentation via Progressive Patch Learning [39.9]
分類の局所的詳細抽出を改善するために「プログレッシブ・パッチ・ラーニング」アプローチを提案する。は、機能マップをパッチに分解し、最終的なアグリゲーションの前に各ローカルパッチを独立して処理する。プログレッシブ・パッチ・ラーニング(Progressive Patch Learning)は、特徴の破壊とパッチ・ラーニングをさらにプログレッシブな方法で多段階の粒度に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:54:17 GMT)
Decentralized Learning with Separable Data: Generalization and Fast Algorithms [37.9]
分離可能なデータに基づく勾配勾配勾配に基づく分散学習のアルゴリズム的および一般化特性について検討する。具体的には、分散勾配降下(DGD)と無限大で 0 に漸近する様々な損失関数に対して、新しい有限時間一般化境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 00:15:06 GMT)
Dynamic Generation of Interpretable Inference Rules in a Neuro-Symbolic Expert System [37.5]
ファクトベースに接地した人間の解釈可能な証明木を生成する体系的推論手法を提案する。我々のソリューションは古典的なPrologベースの推論エンジンのスタイルに似ており、ニューラルネットワークモデリング、ガイド付き生成、半パラメトリック高密度検索の組み合わせによって手作りのルールを置き換える。この新しい推論エンジンであるNELLIEは動的に解釈可能な推論ルールをインスタンス化し、自然言語の文に対する包含(de)をキャプチャし、スコアする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 00:54:44 GMT)
Masked Imitation Learning: Discovering Environment-Invariant Modalities in Multimodal Demonstrations [37.3]
外部データモダリティは、状態の過剰な特定につながる可能性がある。状態の過度な特定は、トレーニングデータ配布の外部を一般化しない学習ポリシーのような問題につながる。我々はこのマスクを学習し、過度に特定されたモダリティを正確にフィルタする二段階最適化アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 02:45:13 GMT)
SRFeat: Learning Locally Accurate and Globally Consistent Non-Rigid Shape Correspondence [36.4]
比較学習の局所的精度と幾何学的アプローチのグローバルな整合性を組み合わせた学習ベースのフレームワークを提案する。本フレームワークは汎用的であり,3次元領域と2次元領域の両方における局所的特徴学習に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:11:12 GMT)
Sequential Bayesian Optimization for Adaptive Informative Path Planning with Multimodal Sensing [34.9]
本稿では,複数のセンサを備えたエージェントの問題点について考察する。エージェントの目標は、未知の、部分的に観測可能な環境において、環境を探索し、そのリソース制約の対象となる情報を集めることである。我々は,AIPPMS問題を,ガウス過程の信念を用いたマルコフ決定過程として定式化し,オンラインプランニングによる逐次ベイズ最適化アプローチを用いて解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 00:50:36 GMT)
Renyi Differential Privacy of Propose-Test-Release and Applications to Private and Robust Machine Learning [34.1]
Propose-Test-Release(PTR)は、関数の局所的な感度で動作する、グローバルな感度ではなく、差分プライバシーフレームワークである。我々はPTRと理論結果を用いて、ビザンチン頑健なトレーニングアルゴリズムのための微分プライベートな変種を設計できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 04:48:22 GMT)
Self-Optimizing Feature Transformation [33.5]
特徴変換は、既存の特徴を数学的に変換することで、優れた表現(特徴)空間を抽出することを目的としている。現在の研究は、ドメイン知識に基づく特徴工学や学習潜在表現に焦点を当てている。特徴変換のための自己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, 16 Sep 2022 16:50:41 GMT)
Hierarchical Interdisciplinary Topic Detection Model for Research Proposal Classification [33.1]
深層階層型学際研究提案分類ネットワーク(HIRPCN)を開発した。まず,提案手法のテキスト意味情報を抽出する階層変換器を提案する。次に、学際グラフを設計し、GNNを活用して各分野の表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:59:25 GMT)
Belief Revision based Caption Re-ranker with Visual Semantic Information [31.2]
本稿では,視覚的セマンティックな手法を用いて理想的なキャプションを識別する手法を提案する。実験では,提案手法の有効性を実証し,一般的な画像キャプチャシステムの性能向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 20:36:41 GMT)
Adversarial Cross-View Disentangled Graph Contrastive Learning [31.0]
グラフデータから最小かつ十分な表現を学習するために,情報ボトルネックの原則に従う ACDGCL を導入する。提案したモデルが,複数のベンチマークデータセット上でのグラフ分類タスクの最先端性より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） (Fri, 16 Sep 2022 03:48:39 GMT)
Topological Structure Learning for Weakly-Supervised Out-of-Distribution Detection [30.5]
アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、オープンな世界でモデルを安全にデプロイするための鍵である。従来のOOD検出法は、IDラベル付きデータの量に大きく依存しているため、もはや優位ではない。 Weakly-Supervised Out-of-Distribution Detection (WSOOD) という新しい設定を提案する。新しい問題を解決するために,TSL(Topological Structure Learning)と呼ばれる効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 10:11:28 GMT)
On the Robustness of Graph Neural Diffusion to Topology Perturbations [30.3]
グラフニューラルPDEは,他のGNNと比較して本質的にトポロジ的摂動に対して頑健であることを示す。本稿では,新しい堅牢なGNNを定義可能なグラフニューラルPDEフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 07:19:35 GMT)
3D VSG: Long-term Semantic Scene Change Prediction through 3D Variable Scene Graphs [29.9]
セマンティックシーンの変動度推定のタスクを形式化する。対象物の位置の変化、意味状態の変化、シーン全体の構成の3つの主な種類を識別する。そこで本研究では,VSGの多様性を教師付き方式で推定する新しい手法であるDeltaVSGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 12:41:43 GMT)
Hybrid Window Attention Based Transformer Architecture for Brain Tumor Segmentation [28.7]
細かな特徴を抽出するための2つのウィンドウ化戦略に従うボリューム視覚変換器を提案する。 FeTS Challenge 2022データセット上で,ネットワークアーキテクチャをトレーニングし,評価した。オンライン検証データセットのパフォーマンスは以下の通りである。 Dice similarity Score of 81.71%, 91.38%, 85.40%。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 03:55:48 GMT)
Detecting Political Biases of Named Entities and Hashtags on Twitter [28.0]
米国のイデオロギー部門は、日々のコミュニケーションにおいてますます顕著になっている。テキストコーパス内の政治的バイアスを検出することで、そのテキストの極性を記述し、識別しようとすることができる。極性を考慮したマルチタスク学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 18:00:13 GMT)
MetaMask: Revisiting Dimensional Confounder for Self-Supervised Learning [26.9]
この現象の背後にある本質的な問題として,次元冗長性と次元共創者が発見され,我々の視点を支える実験的証拠が得られた。メタ学習によって学習された次元マスクを略してメタマスクを用いて, 次元冗長性に対する表現を学習し, 共同設立する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 12:54:17 GMT)
3D Matting: A Soft Segmentation Method Applied in Computed Tomography [26.3]
CT、MRI、PETなどの3次元画像は、医用画像の分野では一般的であり、臨床診断において重要である。セマンティック曖昧さは多くの医用画像ラベルの典型的な特徴である。 2次元医用画像では、画像マッチングによって生成された2次元マスクの代わりにソフトマスクを用いることで、病変を特徴づけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 10:18:59 GMT)
PPT: token-Pruned Pose Transformer for monocular and multi-view human pose estimation [25.9]
本研究では,粗い人間のマスクの位置を推定し,選択したトークン内でのみ自己注意を行うことのできる2次元ポーズ推定用トークン処理ポストランス (PPT) を提案する。我々はまた、人間の前景ピクセルを対応する候補とみなす、ヒト領域融合と呼ばれる新しいクロスビュー融合戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 23:22:47 GMT)
Omni-Dimensional Dynamic Convolution [25.8]
各畳み込み層で単一の静的畳み込みカーネルを学習することは、現代の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の共通の訓練パラダイムである。動的畳み込みの最近の研究は、入力依存の注意を重み付けした$n$の畳み込みカーネルの線形結合を学習することで、軽量CNNの精度を大幅に向上させることができることを示している。より一般化されているがエレガントな動的畳み込み設計であるOmni-dimensional Dynamic Convolution (ODConv)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:05:38 GMT)
Cell Attention Networks [25.7]
グラフの頂点上で定義されたデータを操作するニューラルネットワークであるCell Attention Networks (CANs)を紹介する。 CANは、細胞複合体にコードされているように、下部と上部の地区を利用して、2つの独立したマスク付き自己保持機構を設計する。実験結果から,CANはグラフベースの学習課題における技術結果と同等に比較可能な,低複雑性戦略であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 21:57:39 GMT)
Model Inversion Attacks against Graph Neural Networks [24.7]
グラフニューラルネットワーク(GNN)に対するモデル反転攻撃について検討する。本稿では,プライベートトレーニンググラフデータを推測するためにGraphMIを提案する。実験の結果,このような防御効果は十分ではないことが示され,プライバシー攻撃に対するより高度な防御が求められている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:13:43 GMT)
Enhance the Visual Representation via Discrete Adversarial Training [24.3]
敵の訓練(AT)は、敵の例に対抗して最も効果的なアプローチの1つとして一般的に受け入れられている。本稿では、画像データを個別のテキストのような入力、すなわち視覚的な単語に書き換えるための離散的逆行訓練(DAT)を提案する。 DATは視覚表現を強化するためのプラグイン・アンド・プレイ技術として、複数のタスクにおいて大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 06:25:06 GMT)
Imitrob: Imitation Learning Dataset for Training and Evaluating 6D Object Pose Estimators [24.3]
本稿では,標準RGBカメラで捉えたタスクデモにおける手持ちツールの6次元ポーズ推定のためのトレーニングと評価のためのデータセットを提案する。このデータセットには、3つの異なるツールのイメージシーケンスと、2つのカメラ視点、4人の被写体、左右の手による6つの操作タスクが含まれている。データセットの使用は、様々な設定で最近の6Dオブジェクトポーズ推定法(DOPE)を訓練し評価することで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:43:46 GMT)
PINEAPPLE: Personifying INanimate Entities by Acquiring Parallel Personification data for Learning Enhanced generation [24.0]
PINEAPPLE:学習強化世代のための並列パーソナライゼーションデータを取得することで、Iimate Entitiesをパーソナライズする。我々は、PersonifCorpと呼ばれるパーソナライゼーションのコーパスを、自動的に生成されたパーソナライズされたパーソナライゼーションのリテラライズとともにキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 07:16:05 GMT)
Trustworthy Reinforcement Learning Against Intrinsic Vulnerabilities: Robustness, Safety, and Generalizability [23.8]
信頼に足る強化学習アルゴリズムは、現実世界の問題を解決するのに長けるべきである。本研究の目的は、信頼に値する強化学習の主な視点を概観することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:10:08 GMT)
Skill Extraction from Job Postings using Weak Supervision [23.2]
Weak Supervision を用いたスキル抽出を提案する。欧州のスキル、能力、資格、職業の分類を利用して、潜伏表現を通じて求人広告に類似したスキルを見つけます。本手法は,トークンレベルおよび構文パターンに基づくベースラインよりも優れた,強い正の信号を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 17:35:19 GMT)
Exploring the Whole Rashomon Set of Sparse Decision Trees [23.1]
ラショーモン集合は、ほぼ最適モデル全体の成す集合であることを示す。粗い決定木のための羅生門セットを完全に列挙する最初の手法を提供する。これにより、ユーザーはモデル選択に対して前例のないレベルの制御を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:37:26 GMT)
Robust Ensemble Morph Detection with Domain Generalization [23.0]
我々は,多種多様な形態素攻撃への高一般化と,異なる敵攻撃に対する強靭性を有する形態素検出モデルを学習する。本研究の目的は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーモデルのアンサンブルを同時に構築することである。提案したロバストアンサンブルモデルがいくつかのモーフィング攻撃や顔データセットに一般化されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 19:00:57 GMT)
Computing Abductive Explanations for Boosted Trees [22.3]
本稿では,高木に対する木固有の説明法について紹介する。木固有の説明は時間で計算できる帰納的説明であることを示す。また、木固有の説明から、サブセット最小誘引的説明を導出する方法についても説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 06:53:42 GMT)
Toward Safe and Accelerated Deep Reinforcement Learning for Next-Generation Wireless Networks [21.6]
本稿では,DRL ベースの RRM ソリューションを開発する際に直面する2つの課題について論じる。特に,DRLアルゴリズムが示す遅延収束と性能不安定性を緩和する,安全かつ高速化されたDRLベースのRRMソリューションの必要性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 04:50:49 GMT)
Dataset Inference for Self-Supervised Models [21.1]
機械学習(ML)における自己教師型モデルの普及それらは、出力するベクトル表現の高次元性のために、モデルステルス攻撃に対して脆弱である。我々は、被害者エンコーダモデルのプライベートトレーニングセットを使用して、盗難時にその所有権を属性とする新しいデータセット推論ディフェンスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 15:39:06 GMT)
Versatile Skill Control via Self-supervised Adversarial Imitation of Unlabeled Mixed Motions [19.6]
ラベルのないデータセットから制御可能なスキルセットを用いて多目的ポリシーを得るための協調的敵意的手法を提案する。生成的模倣学習の枠組みにおいて教師なしのスキル発見を活用することで、新規で有用なスキルが実現し、タスク遂行が成功することを示す。最後に、得られた多目的ポリシーは、Solo 8と呼ばれるアジャイル四足歩行ロボットでテストされ、デモで符号化された多様なスキルを忠実に再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 12:49:04 GMT)
Answering Numerical Reasoning Questions in Table-Text Hybrid Contents with Graph-based Encoder and Tree-based Decoder [19.4]
本稿ではtextbfRelational textbfGraph 拡張 textbfHybrid table-texttextbfNumerical reasoning model with textbfRegHNT を提案する。表文ハイブリッドコンテンツに対する数値質問応答を表現木生成タスクとしてモデル化し,表文ハイブリッドQAベンチマーク(TAT-QA)で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 03:15:12 GMT)
ConFiguRe: Exploring Discourse-level Chinese Figures of Speech [19.4]
コンフィギュア認識のための中国語コーパス(ConFiguRe)の構築 ConFiguReは、談話レベルのコンテキストから図形単位を抽出することを目的としている。私たちは徹底的な実験を行い、3つのタスクがすべて既存のモデルに挑戦していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 02:31:48 GMT)
CenterLineDet: Road Lane CenterLine Graph Detection With Vehicle-Mounted Sensors by Transformer for High-definition Map Creation [19.3]
本稿では,車線中央のHDマップを自動生成するCenterLineDetを提案する。 CenterLineDetは模倣学習によって訓練され、車載センサーで反復して車線中心線のグラフを効果的に検出できる。提案手法は,大規模な公開データセットであるNuscenesで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 06:15:26 GMT)
GATraj: A Graph- and Attention-based Multi-Agent Trajectory Prediction Model [18.8]
軌道予測は、自律運転やロボットナビゲーションといったインテリジェントシステムにおいて、長年にわたって問題となっていた。大規模ベンチマークでトレーニングされた最近の最先端モデルは、パフォーマンスの限界を急速に押し上げている。本稿では,より高い予測速度を有するGATrajという注目グラフモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 11:29:19 GMT)
Knowledge Is Flat: A Seq2Seq Generative Framework for Various Knowledge Graph Completion [18.6]
KG-S2SはSeq2Seq生成フレームワークであり、異なる言語化可能なグラフ構造に対処できる。我々は、KG-S2Sが多くの競争ベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 08:15:55 GMT)
Deliberated Domain Bridging for Domain Adaptive Semantic Segmentation [18.4]
ドメイン適応セマンティックセグメンテーション(DASS)のような高密度な予測タスクのための意図的ドメインブリッジング(DDB)を提案する。 DDBの中心には、2つの中間ドメインを生成するデュアルパスドメインブリッジングステップがある。異なる設定の適応セグメンテーションタスクに関する実験により、DDBは最先端の手法よりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 03:41:09 GMT)
TempoWiC: An Evaluation Benchmark for Detecting Meaning Shift in Social Media [17.8]
我々は、ソーシャルメディアベースの意味変化の研究を加速するための新しいベンチマークであるTempoWiCを紹介する。この結果から,ソーシャルメディアに特化した最近リリースされた言語モデルであっても,TempoWiCは難しいベンチマークであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:54:46 GMT)
SF-DST: Few-Shot Self-Feeding Reading Comprehension Dialogue State Tracking with Auxiliary Task [17.8]
対話状態追跡モデルでは、少量のデータであっても、対話中のユーザ要求を信頼性の高い精度で追跡する。自己送受信状態入力は, 先行対話を要約することにより, マルチターン対話における精度を高める。新しい補助タスクは、対話でスロットが言及されているかどうかを分類するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 06:54:25 GMT)
Single Image Deraining via Rain-Steaks Aware Deep Convolutional Neural Network [16.9]
雨天画像から高周波情報を抽出するために、改良された重み付きガイド画像フィルタ(iWGIF)を提案する。高周波情報は主にレインステーキとノイズを含み、レインステーキが深い畳み込みニューラルネットワーク(RSADCNN)を認識してレインステーキに注意を払うように誘導することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:16:03 GMT)
One-Shot Transfer of Affordance Regions? AffCorrs! [16.8]
注釈付き空き領域を持つオブジェクトの単一の参照画像が与えられた場合、ターゲットシーン内で意味的に対応する部分をセグメンテーションする。本稿では、事前学習したDINO-ViTの画像記述子と巡回対応を結合した教師なしモデルであるAffCorrsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 08:41:14 GMT)
Less is Better: Recovering Intended-Feature Subspace to Robustify NLU Models [16.7]
現在のデバイアス法はバイアス特性の知識に過度に依存している。知識自由を用いた新しいモデル「Recovering Intended-Feature Subspace with Knowledge-Free (RISK)」を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 12:14:56 GMT)
DBT-DMAE: An Effective Multivariate Time Series Pre-Train Model under Missing Data [16.6]
MTSはデータ不足に悩まされ、下流のタスクが劣化または崩壊する。本稿では,MTSプレトレインモデルについて述べる。 -DMAE、上記の障害を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 08:54:02 GMT)
A Comprehensive Benchmark for COVID-19 Predictive Modeling Using Electronic Health Records in Intensive Care: Choosing the Best Model for COVID-19 Prognosis [16.5]
集中治療室における新型コロナウイルス患者に対するアウトカム特異的長期予測と早期死亡予測の2つの臨床予測課題を提案する。この2つの課題は、新型コロナウイルス(COVID-19)患者の臨床実践に対応するため、ナイーブ・オブ・ステイと死亡予測のタスクから適応される。 EHRデータに特化して設計された5つの機械学習モデル,6つの基礎的ディープラーニングモデル,6つのディープラーニング予測モデルを含む,2つのタスクにおける最先端の予測モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:09:15 GMT)
Linear TreeShap [16.2]
決定木は解釈容易性から有名である。精度を向上させるには、深い木や木々のアンサンブルを育てなければならない。本稿では,より効率的かつ簡単なアルゴリズムであるリニアツリーサップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 23:17:15 GMT)
Fine-tuning or top-tuning? Transfer learning with pretrained features and fast kernel methods [15.5]
本稿では,事前学習した畳み込み特徴を高速カーネル手法の入力として活用する簡単な伝達学習手法を提案する。このアプローチは1桁から2桁のトレーニング時間で、W.r.t.ファインチューニングに匹敵する精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:46:59 GMT)
LogGD:Detecting Anomalies from System Logs by Graph Neural Networks [14.8]
本稿では,グラフに基づくログ異常検出手法であるLogGDを提案し,この問題に効果的に対処する。グラフ構造とノードセマンティクスを組み合わせてログベースの異常検出を行うグラフトランスフォーマーニューラルネットワークの強力な機能を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 11:51:58 GMT)
StyleGAN Encoder-Based Attack for Block Scrambled Face Images [14.5]
本稿では,スクランブルされた顔画像,特に Encryption-then-Compression (EtC) 適用画像のブロック手法を提案する。暗号化された画像から同一の画像を復元する代わりに、暗号化された画像から識別可能な情報を明らかにするスタイルの復元に重点を置いている。現状の攻撃方法はEtC画像から知覚情報を復元することはできないが,本手法では,髪の色,肌の色,眼鏡,性別などの個人識別情報を開示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:12:39 GMT)
Spatial-then-Temporal Self-Supervised Learning for Video Correspondence [14.1]
ラベルのないビデオから時間的対応を学ぶことは、コンピュータビジョンにおいて極めて重要である。近年の研究では、トレーニングコストに関わらず大規模なビデオデータセットを使用することが示唆されている。トレーニングデータコスト問題に対処する時空間前文タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 08:10:17 GMT)
Continual Learning with Dependency Preserving Hypernetworks [14.1]
継続学習(CL)問題に対処するための効果的なアプローチは、ターゲットネットワークのタスク依存重みを生成するハイパーネットワークを使用することである。本稿では,パラメータの効率を保ちながら,依存関係保存型ハイパーネットワークを用いて対象ネットワークの重み付けを生成する手法を提案する。さらに,RNNベースのハイパーネットワークのための新しい正規化手法とネットワーク成長手法を提案し,継続学習性能をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 04:42:21 GMT)
Operationalizing Machine Learning: An Interview Study [13.3]
私たちは18人の機械学習エンジニア(MLE)と半構造化インタビューを行い、多くのアプリケーションで作業しています。私たちのインタビューでは、運用MLデプロイメントの成功を管理する変数として、Velocity、Validation、Versioningの3つを公開しています。 ML実験の成功、デプロイメント、運用パフォーマンスの維持に関する一般的なプラクティスを要約します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:59:36 GMT)
Memory Consistent Unsupervised Off-the-Shelf Model Adaptation for Source-Relaxed Medical Image Segmentation [13.3]
非教師なしドメイン適応(UDA)は、ラベル付きソースドメインからラベル付きヘテロジニアスターゲットドメインに学習した情報を移行するための重要なプロトコルである。我々は、ソースドメインで訓練されたOSセグメントをターゲットドメインに適応させることにより、イメージセグメンテーションを目的とした「オフ・ザ・シェルフ(OS)」 UDA (OSUDA) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:13:50 GMT)
Automatic Tumor Segmentation via False Positive Reduction Network for Whole-Body Multi-Modal PET/CT Images [12.9]
PET/CT画像評価では,腫瘍の自動切除が重要なステップである。既存の方法は腫瘍領域を過剰に分離し、正常な高臓器、炎症、その他の感染症などの領域を含む傾向がある。この制限を克服するために、偽陽性削減ネットワークを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 04:01:14 GMT)
ConvFormer: Closing the Gap Between CNN and Vision Transformers [12.8]
複数のカーネルサイズで入力画像の異なるパターンをキャプチャするMCAという新しいアテンション機構を提案する。 MCAに基づいて,ConvFormerというニューラルネットワークを提案する。 ConvFormerは、様々なタスクにおいて、同様の大きさの視覚変換器(ViT)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 06:45:01 GMT)
Uncertainty Quantification of Collaborative Detection for Self-Driving [12.6]
連結車両と自律車両(CAV)間の情報共有は、自動運転のための協調物体検出の性能を向上させる。しかし、CAVは実用上の課題のため、まだ物体検出に不確実性を持っている。我々の研究は、協調物体検出の不確かさを最初に見積もるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 20:30:45 GMT)
Explainability in subgraphs-enhanced Graph Neural Networks [12.5]
グラフ強化グラフニューラルネットワーク(SGNN)は,GNNの表現力を高めるために導入された。本稿では, GNN の最近の解説者の一つである PGExplainer を SGNN に適用する。本稿では,グラフ分類タスクにおけるSGNNの決定過程を説明することに成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:39:10 GMT)
Entity-based Claim Representation Improves Fact-Checking of Medical Content in Tweets [12.4]
ソーシャルメディア上の偽の医療情報は、人々の健康に害を与える。他のテキストジャンルのモデルは、トレーニングされた主張が実質的に異なるため、再利用可能なものではないかもしれない。本稿では,確立したデータセットのクレーム特性を模倣するように,ソーシャルメディア入力を再構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:59:22 GMT)
OysterNet: Enhanced Oyster Detection Using Simulation [12.3]
オイスターは湾の生物生態系において重要な役割を担い、海洋の生物フィルターと見なされている。そこで本研究では, カキのイメージを数学的にモデル化し, シミュレーションでレンダリングすることで, 検出性能を最小限の実データで向上する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 21:35:45 GMT)
Whole-Body Lesion Segmentation in 18F-FDG PET/CT [11.7]
提案モデルは, 全身の病変を予測するために, 2D と 3D nnUNET アーキテクチャを基礎として設計されている。提案手法は, ダイススコア, 偽陽性ボリューム, 偽陰性ボリュームの計測値において, 病変のセグメンテーション性能を計測するAutoPet Challengeの文脈で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 10:49:53 GMT)
Examining Large Pre-Trained Language Models for Machine Translation: What You Don't Know About It [11.6]
大規模言語モデル (extra-large language model, xLPLMs) は、より小型のPLMよりも優れた性能を主張するために提案されている。本研究では,xLPLM が小サイズの PLM よりもはるかに優れているかどうかを,ドメイン固有の MT に向けて微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 19:45:56 GMT)
Self-Supervised Learning of Phenotypic Representations from Cell Images with Weak Labels [11.5]
細胞の高濃度蛍光画像から表現表現の学習に弱いラベル情報を利用するためのフレームワークとしてWS-DINOを提案する。 WS-DINOを用いて、高濃度顕微鏡スクリーン(処理と複合)で利用可能なラベル情報を微調整し、最先端の性能を実現した。本手法は, 単細胞収穫を前処理ステップとしてバイパスし, 自己注意マップを用いて, 構造的に意味のある表現型プロファイルを学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:37:30 GMT)
LO-Det: Lightweight Oriented Object Detection in Remote Sensing Images [11.4]
本稿では,有効軽量指向型物体検出器(LO-Det)を提案する。特に、チャネル分離集約(CSA)構造は、積み重ねられた分離可能な畳み込みの複雑さを単純化するために設計されている。提案するLO-Detは、オブジェクト指向物体を検出するための競合精度で、組み込みデバイスでも非常に高速に動作可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 04:28:01 GMT)
FairDistillation: Mitigating Stereotyping in Language Models [11.4]
大規模な事前訓練された言語モデルは、多くの言語で様々なタスクでうまく使われています。この使用が絶え間なく増加すると、例えばステレオタイプを再現し強化することによって有害な副作用のリスクも上昇する。 FairDistillation: 知識蒸留に基づく言語横断的手法を用いて, 特定のバイアスを制御しながら, より小さな言語モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:42:47 GMT)
Text and Patterns: For Effective Chain of Thought, It Takes Two to Tango [11.3]
この研究は、大規模言語モデルにおける推論機構のより深い理解に向けた予備的なステップを開始する。私たちの作業は、シンボル、パターン、テキストというプロンプト内のコンポーネントの1つを除いて、モデルをクエリすることに集中しています。我々は、テキストがパターンに常識的な知識と意味を与えると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 02:54:00 GMT)
D-GCCA: Decomposition-based Generalized Canonical Correlation Analysis for Multi-view High-dimensional Data [11.2]
高次元多視点データ分析における一般的なモデルは、各ビューのデータ行列を、すべてのデータビューに共通する潜在因子によって生成される低ランクの共通ソース行列に分解する。本稿では,分解に基づく一般化正準相関解析(D-GCCA)と呼ばれる新しい分解法を提案する。我々のD-GCCAは、共通成分と特異成分を正準変数から分離することにより、一般化された正準相関解析よりも一歩前進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:43:33 GMT)
Causal Fourier Analysis on Directed Acyclic Graphs and Posets [11.0]
エッジ重み付き有向非巡回グラフ(DAG)による信号(またはデータ)に対するフーリエ解析の新たな形式と関連する信号処理概念を提案する。これは、フーリエ基底が私たちが定義するシフトと畳み込み作用素の適切な概念の固有分解をもたらすことを意味する。原型アプリケーションでは、時間とともにエッジが変化する動的ネットワークをモデリングするDAGについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:37:09 GMT)
An Attention-guided Multistream Feature Fusion Network for Localization of Risky Objects in Driving Videos [10.7]
本稿では,ダッシュカムビデオから危険な交通エージェントをローカライズする,注意誘導型マルチストリーム機能融合ネットワーク(AM-Net)を提案する。 2つのGRU(Gated Recurrent Unit)ネットワークは、危険な交通エージェントを識別するために、連続するビデオフレームから抽出されたオブジェクトバウンディングボックスと光フロー特徴を用いている。 AM-Netは2つの機能ストリームを使用して、ビデオ内のトラフィックエージェントの危険度スコアを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:36:28 GMT)
IoT Data Analytics in Dynamic Environments: From An Automated Machine Learning Perspective [10.4]
本稿では,AutoMLの領域におけるモデル選択,チューニング,手順の更新において,既存の手法の見直しを行う。我々の発見を正当化し、産業ユーザや研究者がAutoMLアプローチをよりうまく実装するのを助けるために、AutoMLをIoT異常検出問題に適用するケーススタディが実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:02:56 GMT)
Truthful Generalized Linear Models [9.8]
エージェント(個人)が戦略的あるいは自己関心のある場合における一般化線形モデル(GLM)の推定について検討する。 ell_4$-norm縮小演算子を用いて、ガウス以下の場合と同様の性質を持つプライベート推定器と支払い方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:28:08 GMT)
SeqOT: A Spatial-Temporal Transformer Network for Place Recognition Using Sequential LiDAR Data [9.3]
本研究では,シーケンシャルレンジ画像から得られる時間的・空間的情報を活用するトランスフォーマーネットワークSeqOTを提案する。異なる環境下で異なる種類のLiDARセンサを用いて収集した4つのデータセットに対するアプローチを評価した。本手法は,センサのフレームレートよりも高速に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:08:11 GMT)
Examining spatial heterogeneity of ridesourcing demand determinants with explainable machine learning [9.3]
本研究は、配車需要を形作る重要な要因を特定するために、機械学習に基づく分析フレームワークを適用した。建設環境の重要性は、空間的な状況によって異なり、空港旅行における配車需要を予測する上で最も重要な要因となっている。ライドソーシングの需要は通常、ダウンタウンでの旅行や、近隣での旅行、空港での旅行など、構築された環境の変化に最も反応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:47:33 GMT)
Transformer-based Detection of Multiword Expressions in Flower and Plant Names [9.3]
MWE (Multiword Expression) は、個々の単語から派生していない意味を集合的に表す単語の列である。本稿では,花名や植物名中のMWEを検出する作業において,最先端のニューラルトランスフォーマーについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 15:59:55 GMT)
Multi-channel Nuclear Norm Minus Frobenius Norm Minimization for Color Image Denoising [9.2]
従来の戦略の1つは、RGBイメージを相関の少ない色空間に変換し、新しい空間の各チャネルを別々に識別することである。本稿では,核ノルムの最小化フレームワークであるフロベニウス・ノルム最小化フレームワークを用いて,カラー画像のマルチチャネル最適化モデルを提案する。合成および実ノイズデータセットによる実験結果は,提案モデルが最先端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） (Fri, 16 Sep 2022 04:10:29 GMT)
Model Predictive Robustness of Signal Temporal Logic Predicates [9.0]
本稿では,モデル予測ロバスト性の概念を提案し,従来の手法に比べてロバスト性を評価する体系的な方法を提案する。特にガウス過程回帰を用いて事前計算された予測に基づいて頑健さを学習する。我々は,記録されたデータセット上での交通規則の定式化に使用される述語を用いた自動運転のユースケースに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 12:18:59 GMT)
Possible Stories: Evaluating Situated Commonsense Reasoning under Multiple Possible Scenarios [8.6]
本研究は,複数の質問に対して,候補解と同じ結末の集合を問うことで,この課題を補足するものである。私たちのデータセットは、英語の1.3Kストーリーテキストよりも4.5K以上の質問で構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 07:38:51 GMT)
Probing Lorentz-Invariance-Violation Induced Nonthermal Unruh Effect in Quasi-Two-Dimensional Dipolar Condensates [8.5]
アンルー効果は、加速粒子検出器がミンコフスキー真空を移動するときに熱応答を登録することを示している。本稿では,準二次元ボース・アインシュタイン凝縮体における不純物原子を用いた円アンルー効果を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 06:53:10 GMT)
Robust Inference of Manifold Density and Geometry by Doubly Stochastic Scaling [8.3]
我々は高次元雑音下で頑健な推論のためのツールを開発する。提案する正規化は,異なる細胞タイプに関連する技術的変動に対して堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 15:39:11 GMT)
Case Studies for Computing Density of Reachable States for Safe Autonomous Motion Planning [8.2]
到達可能な状態の密度は、安全クリティカルなシステムのリスクを理解するのに役立つ。最近の研究は、自律システムの前方到達可能な状態の密度分布をオンラインで計算するためのデータ駆動型アプローチを提供する。本稿では,不確実性を考慮した安全な経路計画のためのモデル予測制御とモデル予測制御の併用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 17:38:24 GMT)
Efficient learning of nonlinear prediction models with time-series privileged information [8.0]
線形ガウス力学系において、中間時系列データにアクセス可能なLuPI学習者は、偏りのない古典的学習者よりも決して悪くはないことを示す。このマップが未知の場合のランダムな特徴と表現学習に基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 08:23:02 GMT)
Neuromuscular Reinforcement Learning to Actuate Human Limbs through FES [7.5]
機能的電気刺激 (FES) は低エネルギー電気信号によって筋収縮を引き起こす技術である。しかし、望まれる動作を達成するためにFESを適用する方法については、未解決の課題が残っている。本稿では,患者の刺激を自動的にカスタマイズできる強化学習(Reinforcement Learning, RL)を通じて,FESを制御することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 10:41:01 GMT)
M$^2$DQN: A Robust Method for Accelerating Deep Q-learning Network [6.7]
我々は,Deep Q-Network(M$2$DQN)におけるMax-Mean損失を利用したフレームワークを提案する。トレーニングステップで1バッチの経験をサンプリングする代わりに、経験の再生からいくつかのバッチをサンプリングし、これらのバッチの最大TDエラーなどのパラメータを更新する。ジムゲームにおけるDouble DQN(Double DQN)を用いて,このフレームワークの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:20:35 GMT)
A Multi-turn Machine Reading Comprehension Framework with Rethink Mechanism for Emotion-Cause Pair Extraction [6.7]
感情原因ペア抽出(ECPE)は感情原因分析の新たな課題である。本稿では,ECPE タスクに対処するための再考機構 (MM-R) を備えたマルチターン MRC フレームワークを提案する。我々のフレームワークは、ペアリング行列の生成を避けながら、感情と原因の複雑な関係をモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:38:58 GMT)
Realization of exceptional points along a synthetic orbital angular momentum dimension [6.5]
例外点(EP)は非ハーミティシティ(NH)システムのユニークなスペクトル特徴である。周期駆動型縮退型光学キャビティにおけるペアEPの出現を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 07:54:34 GMT)
VINet: Visual and Inertial-based Terrain Classification and Adaptive Navigation over Unknown Terrain [6.3]
移動可能な異なる表面上でのロボットナビゲーションのための視覚的および慣性的地形分類ネットワーク(VINet)を提案する。提案手法と適応制御フレームワークは,地形のナビゲーション特性に応じて予測を行うことができる。我々のVINetは、既知の地形の監督下での精度で98.37%を獲得し、未知の地形の精度を8.51%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 05:14:08 GMT)
A Deep Moving-camera Background Model [5.6]
ビデオ解析ビデオにおける移動カメラ背景モデル(MCBM)の学習手法を提案する。 DeepMCBMは関節アライメントに関連する問題を排除し、最先端の結果を得る。我々は、DeepMCBMのユーティリティを、他のメソッドの範囲を超えて、様々なビデオでデモする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:36:54 GMT)
Comprehensive identification of Long Covid articles with human-in-the-loop machine learning [5.5]
新型コロナウイルス(COVID-19)の生存者は、日常生活によく影響を及ぼす多系統的な症状を経験する。ロング・コビッド(Long Covid)は、SARS-CoV-2感染症の急性後遺症である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 18:36:37 GMT)
Transport in reservoir computing [5.4]
本稿では,駆動システムに対する不変測度の存在と特異性を保証する条件を提案する。入力プロセスへの依存は、入力プロセスと出力プロセスのセットがワッサーシュタイン距離によって与えられるときに連続する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:05:31 GMT)
Self-Supervised Learning with an Information Maximization Criterion [5.2]
同じ入力の代替表現間の情報の直接的な適用は、崩壊問題を自然に解決する、と我々は主張する。本稿では,2次統計に基づく相互情報尺度を用いた自己教師型学習手法CorInfoMaxを提案する。 CorInfoMaxは、最先端のSSLアプローチと比較して、より良い、あるいは競争力のあるパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 15:26:19 GMT)
FluTO: Graded Multiscale Fluid Topology Optimization using Neural Networks [5.1]
本研究では,流体流動デバイスの設計のための段階的マルチスケールトポロジ最適化(GMTO)を提案する。 GMTOはマルチスケールトポロジ最適化(MTO)の利点の多くを保持しながら計算を著しく削減する
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 20:52:21 GMT)
Game-theoretic Objective Space Planning [5.0]
他のエージェントの意図を理解することは、敵のマルチエージェント環境における自律システムの展開に不可欠である。現在のアプローチは、エージェントのアクション空間の離散化を過度に単純化するか、または、アクションの長期的な効果を認識して、ミオピックになるのに失敗する。本稿では,エージェント動作の連続性を維持しつつ,多様なエージェント動作をカプセル化する新しい次元還元法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 07:35:20 GMT)
Sales Channel Optimization via Simulations Based on Observational Data with Delayed Rewards: A Case Study at LinkedIn [4.6]
ランダム化実験から得られたデータに関するトレーニングモデルは、良い決定を下すのに最適である。しかし、ランダム化実験は、しばしば時間を要する、コストがかかる、リスクが高い、実現不可能、または非倫理的である。問題の特徴を扱える離散時間シミュレーションを構築し、異なるポリシーを評価するために使用します。シミュレーションの結果,シンプルなMABポリシであるLinUCBは,他のポリシよりも一貫して優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 07:08:37 GMT)
Hybrid approximation approach to generation of atomic squeezing with quantum nondemolition measurements [4.6]
我々は、量子非破壊測定を用いて、二重井戸トラップ内にホウ素-アインシュタイン凝縮体のスクイージングを誘導するスキームを解析する。測定結果に条件付けられた原子スピン変数の分散に対する単純な式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:29:20 GMT)
iDF-SLAM: End-to-End RGB-D SLAM with Neural Implicit Mapping and Deep Feature Tracking [4.5]
本稿では,機能ベースのディープニューラルトラッカをフロントエンドとして,NeRFスタイルのニューラルマッパーをバックエンドとして採用した新しいエンドツーエンドRGB-D SLAM,iDF-SLAMを提案する。提案したiDF-SLAMは、カメラトラッキングにおけるシーン再構成と競合性能の観点から、最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:32:57 GMT)
Value Summation: A Novel Scoring Function for MPC-based Model-based Reinforcement Learning [4.5]
本稿では,MPCに基づくモデルベース強化学習手法の計画モジュールのための新しいスコアリング機能を提案する。提案手法は,値の割引和を用いた既存のMPCベースのMBRL手法の学習効率を向上させる。提案手法は,学習効率と平均報酬率の点で,現在最先端のアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 20:52:39 GMT)
Negation, Coordination, and Quantifiers in Contextualized Language Models [4.5]
機能語の意味的制約が学習されるかどうか, 周辺環境が組み込む環境に与える影響について検討する。我々は、適切なデータセットを作成し、LMs vis-a-vis関数ワードの内部動作に関する新たな洞察を提供し、質的分析のための補助的なビジュアルWebインターフェースを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 10:01:11 GMT)
FairGBM: Gradient Boosting with Fairness Constraints [4.5]
公平性制約下での勾配向上決定木(GBDT)の学習フレームワークであるFairGBMを提案する。オープンソース実装は、関連する作業と比較した場合のトレーニング時間の桁違いのスピードアップを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 10:43:10 GMT)
SQ-Swin: a Pretrained Siamese Quadratic Swin Transformer for Lettuce Browning Prediction [4.4]
レタスカットエッジの茶色化は、製品の質と棚の寿命を著しく低下させる。ブラウニングの同定と定量化の現在の方法は、主観的すぎるか、労働集約的であるか、不正確なかのいずれかである。事前訓練したシームズ擬似スイム変圧器を用いたレタスブラウニング予測のための深層学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 02:45:28 GMT)
LEARNEST: LEARNing Enhanced Model-based State ESTimation for Robots using Knowledge-based Neural Ordinary Differential Equations [4.3]
本研究では、状態推定アルゴリズムで用いられる力学モデルを強化することにより、ロボットシステムの正確な状態推定を行うタスクについて考察する。動的モデルの強化と推定精度の向上のために,知識ベースニューラル常微分方程式(KNODE)と呼ばれるディープラーニングフレームワークを利用する。提案する LEARNEST フレームワークでは,データ駆動モデルと KNODE-MHE と KNODE-UKF の2つの新しいモデルベース状態推定アルゴリズムを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 22:16:40 GMT)
A Robotic Visual Grasping Design: Rethinking Convolution Neural Network with High-Resolutions [4.3]
高解像度表現は視覚に基づくロボットの把握問題にとって重要である。既存の作業は、通常、入力画像をサブネットワークを介して低解像度の表現にエンコードし、次に高解像度の表現を復元する。並列ブランチをシリアルスタック化された畳み込み層ではなく使用することは、ロボット視覚把握タスクにおいてより強力な設計となることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 03:29:14 GMT)
Disentangling Shape and Pose for Object-Centric Deep Active Inference Models [4.3]
本稿では,3次元オブジェクト表現の問題点を考察し,ShapeNetデータセットの異なるインスタンスに着目した。深層ニューラルネットワークを用いて各因子の表現を学習しながら,対象の形状,ポーズ,カテゴリを分解するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 12:53:49 GMT)
Privacy-Preserving Distributed Expectation Maximization for Gaussian Mixture Model using Subspace Perturbation [4.3]
フェデレーション学習は、プライベートデータの送信を許可せず、中間更新のみを許可するため、プライバシー上の懸念によって動機付けられている。我々は、各ステップの更新を安全に計算できる、完全に分散化されたプライバシ保存ソリューションを提案する。数値検証により,提案手法は,精度とプライバシの両面において,既存手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:58:03 GMT)
Survey on Fairness Notions and Related Tensions [4.3]
本稿では、一般的に使われている公正概念を調査し、それらの間に存在する緊張と、プライバシと正確性について論じる。フェアネス・正確性トレードオフに対処する様々な手法を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:36:05 GMT)
SoLo T-DIRL: Socially-Aware Dynamic Local Planner based on Trajectory-Ranked Deep Inverse Reinforcement Learning [4.0]
本研究は,最近提案されたT-MEDIRL(T-MEDIRL)に基づく,混在環境における動的局所プランナのための新しい枠組みを提案する。ソーシャルナビゲーション問題に対処するため,我々のマルチモーダル学習プランナーは,T-MEDIRLパイプラインにおける社会的相互作用の要因だけでなく,社会的相互作用の要因も考慮し,人間の実演から報酬関数を学習する。評価の結果,ロボットが混み合った社会環境をナビゲートし,その成功率やナビゲーションの点で最先端の社会ナビゲーション手法より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 15:13:33 GMT)
SpikeSEE: An Energy-Efficient Dynamic Scenes Processing Framework for Retinal Prostheses [3.8]
本研究では,スパイク表現符号化技術とバイオインスパイクされたスパイキングリカレントニューラルネットワーク(SRNN)モデルを組み合わせたエネルギー効率の高い動的シーン処理フレームワーク(SpikeSEE)を提案する。提案したSpikeSEEは,よりエネルギー消費の少ないガングリオン細胞の応答をより正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 12:46:10 GMT)
Quantum Vision Transformers [3.7]
複素行列に基づく量子変換器を含む3つの量子アテンション機構を導入する。標準的な医用画像データセット上で量子トランスフォーマーの広範なシミュレーションを行った。我々は超伝導量子コンピュータに量子トランスを実装し、最大6量子ビット実験の奨励的な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 20:51:23 GMT)
Serialized Interacting Mixed Membership Stochastic Block Model [3.5]
テンソルブロックモデリング(SBM)による離散的レコメンデーション問題への取り組み本研究では,これらのモデルが単一のグローバルフレームワークの特別な場合であることを示す。我々の定式化は6つの実世界のデータセットで予測能力を高めることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:25:46 GMT)
Properties of Reddit News Topical Interactions [3.5]
我々は、Reddit上のニュース見出し間の相互作用が、その基盤となる出版メカニズムにおいて重要な役割を果たすかどうかを判断するために、そのようなモデルを拡張し、適用することを提案する。 2019年から10万件のニュース見出しに関する詳細なケーススタディを行った結果、インタラクションに関する最先端の結論が得られました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:33:07 GMT)
Self-Attentive Pooling for Efficient Deep Learning [3.5]
そこで本研究では,標準プーリング層に対するドロップイン代替として使用可能な,非局所的な自己係留型プーリング手法を提案する。我々は、ImageNet上のMobileNet-V2の様々な変種に対する既存のプール技術のテスト精度を平均1.2%上回る。提案手法は,イソメモリフットプリントを用いたSOTA技術と比較して1.43%高い精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 00:35:14 GMT)
CurveFormer: 3D Lane Detection by Curve Propagation with Curve Queries and Attention [3.3]
3Dレーン検出は、自動運転システムにとって不可欠な部分である。以前のCNNとTransformerベースの手法は、通常、フロントビューイメージから鳥の目視(BEV)特徴マップを生成する。単段トランスフォーマーを用いた3次元レーンパラメータの直接計算法であるCurveFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:54:57 GMT)
CLAIRE -- Parallelized Diffeomorphic Image Registration for Large-Scale Biomedical Imaging Applications [3.1]
数十億のボクセルを用いた大規模バイオメディカルイメージングアプリケーションにおけるCLAIREの性能について検討した。 CLAIREで得られた完全解像度の登録と、合成および実世界のデータセットの低解像度の登録を比較した。私たちの結果は、完全な解像度での登録は、優れた登録品質をもたらす可能性があることを示唆しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 22:42:24 GMT)
Learning Policies for Continuous Control via Transition Models [2.8]
ロボット制御では、腕のエンドエフェクターを目標位置または目標軌道に沿って移動させるには、正確な前方および逆モデルが必要である。相互作用から遷移(前方)モデルを学習することで、償却されたポリシーの学習を促進することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:23:48 GMT)
Adaptive Natural Language Generation for Task-oriented Dialogue via Reinforcement Learning [2.4]
ANTORは、強化学習によるタスク指向対話のための適応自然言語生成手法である。 ANTORでは、ユーザのシステム発話に対する理解に対応する自然言語理解(NLU)モジュールがRLの目的関数に組み込まれている。我々はMultiWOZデータセットの実験を行い、ANTORが音声認識誤りに対して適応的な発話を生成できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 12:08:57 GMT)
BayesBeat: Reliable Atrial Fibrillation Detection from Noisy Photoplethysmography Data [2.4]
ノイズの多いPSG信号からAFリスクを推定するための,新しいディープラーニングベースのアプローチであるBayesBeatを提案する。提案手法は既存の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 12:45:01 GMT)
Gollum: A Gold Standard for Large Scale Multi Source Knowledge Graph Matching [2.4]
我々は、4,149の異なるKG間で275,000以上の対応を持つ大規模マルチソース知識グラフのゴールドスタンダードであるGollumを提示する。これは、DBpedia抽出フレームワークを大規模wikiファームに適用した知識グラフに由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 08:15:04 GMT)
Mitigating Filter Bubbles within Deep Recommender Systems [2.4]
推薦システムは、様々な視点からユーザーを知的に隔離したり、フィルターバブルを引き起こすことが知られている。このフィルタバブル効果を,ユーザとテムのインタラクション履歴に基づいて,様々なデータポイントを分類し,緩和する。我々は、このフィルタバブル効果を、リコメンデータシステムを再訓練することで、精度を損なうことなく軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 22:00:10 GMT)
Findings of the Shared Task on Multilingual Coreference Resolution [2.0]
本稿では,CRAC 2022ワークショップに係わる多言語コア参照解決に関する共通課題の概要について述べる。共有タスク参加者は、参照を識別し、アイデンティティのコア参照に従ってクラスタ化できるトレーニング可能なシステムを開発することになっていた。勝者システムはベースラインを12ポイント上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 10:17:06 GMT)
Learning Pair Potentials using Differentiable Simulations [2.0]
微分可能シミュレーション(DiffSim)を用いたデータからの対の相互作用の一般的な学習法を提案する。 DiffSimは分子動力学(MD)シミュレーションを通じて、放射分布関数のような構造的可観測関数に基づく損失関数を定義する。相互作用ポテンシャルは直接勾配降下によって学習され、バックプロパゲーションを用いて構造損失計量の勾配を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 02:36:02 GMT)
Towards Bridging the Performance Gaps of Joint Energy-based Models [1.9]
共同エネルギーベースモデル(JEM)は高い分類精度と画像生成品質を同時に達成する。本稿では,JEMの精度ギャップと生成品質ギャップを橋渡しする様々なトレーニング手法を紹介する。我々のSADA-JEMは、画像分類、画像生成、キャリブレーション、アウト・オブ・ディストリビューション検出、対向ロバストネスにおいて、最先端のパフォーマンスを達成し、JEMより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:19:48 GMT)
Model-based gym environments for limit order book trading [1.9]
本稿では、強化学習(RL)エージェントをトレーニングするためのジム環境のスイートを提供するPythonモジュールmbtgymを紹介する。数理ファイナンスにおけるモデルベースリミットオーダーブック問題の解決にRLを用いるという課題を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:42:34 GMT)
Optimizing Industrial HVAC Systems with Hierarchical Reinforcement Learning [1.7]
産業用冷却システムの最適化のために強化学習技術が開発され、省エネが図られている。産業制御における大きな課題は、機械の制約により現実世界で実現可能な学習行動である。動作時間尺度に応じて動作のサブセットを制御する複数のエージェントによる階層的強化学習を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 18:00:46 GMT)
Psychologically-informed chain-of-thought prompts for metaphor understanding in large language models [1.6]
大規模言語モデル(LLM)は、文脈内学習によって多くのタスクを実行できるが、確率モデルの明確な構造は欠いている。確率モデルからLLMへの構造導入にはチェーン・オブ・シント・プロンプトを用いる。 GPT-3の2つの大きなバージョンにこれらのプロンプトを適用し、パラフレーズ選択を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 19:23:13 GMT)
Estimation of Optical Aberrations in 3D Microscopic Bioimages [1.6]
生体試料の3次元画像に使用可能なPhaseNetの拡張について述べる。我々は、Richardson-Lucyデコンボリューションを通じて、Pythonベースのイメージの復元を追加します。予測されたPSFとのデコンボリューションは, 模擬収差を除去するだけでなく, 未知のPSFをともなう実際の生顕微鏡画像の品質を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:22:25 GMT)
SPGP: Structure Prototype Guided Graph Pooling [1.4]
グラフレベルの表現を学習するための構造プロトタイプガイドプーリング(SPGP)を提案する。 SPGPはグラフ構造を学習可能なプロトタイプベクトルとして定式化し、ノードとプロトタイプベクトル間の親和性を計算する。実験の結果,SPGPはグラフ分類ベンチマークデータセットにおいて,最先端のグラフプーリング手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:33:09 GMT)
Quantifying Discourse Support for Omitted Pronouns [1.3]
プロ・ドロップは多くの言語でよく見られるが、その談話のモチベーションは十分に特徴づけられていない。中国語の話題連鎖理論に触発された本研究は,落語代名詞を物語の登場人物への過剰な参照と区別する方法を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:21:13 GMT)
Can There be Art Without an Artist? [1.3]
GAN(Generative Adversarial Network)をベースとしたアートは、過去1年間に急増している。我々は、生成モデルが芸術と職人の搾取にどう影響したかを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 01:23:19 GMT)
DPFNet: A Dual-branch Dilated Network with Phase-aware Fourier Convolution for Low-light Image Enhancement [1.3]
低照度画像の高精細化は、低照度画像から通常の露光画像を復元することを目的とした古典的なコンピュータビジョン問題である。この分野でよく使われる畳み込みニューラルネットワークは、空間領域の低周波局所構造の特徴をサンプリングするのに長けている。周波数位相のセマンティクスの制約の下で高品質なテクスチャの詳細を復元できるフーリエ係数を用いた新しいモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:56:09 GMT)
KaliCalib: A Framework for Basketball Court Registration [1.1]
本稿では,MMSports 2022カメラキャリブレーションにおける新しいバスケットボールコート登録フレームワークについて述べる。この手法は,視点制約でサンプリングされたキーポイントの位置をエンコーダ・デコーダネットワークで推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 08:52:29 GMT)
Confidence-Guided Data Augmentation for Deep Semi-Supervised Training [1.0]
特徴空間の最も困難な領域からの学習を強調する半教師付き学習設定のための新しいデータ拡張手法を提案する。 CIFAR-100とSTL-10の2つのベンチマークRGBデータセットを用いて実験を行い、提案手法が精度とロバスト性の観点から分類性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 21:23:19 GMT)
ScreenQA: Large-Scale Question-Answer Pairs over Mobile App Screenshots [1.0]
質問応答による画面コンテンツ理解のための新しいタスクとデータセットScreenQAを提案する。既存のスクリーンデータセットは、構造とコンポーネントレベルの理解、あるいはナビゲーションやタスク補完といったより高度な複合タスクに焦点を当てている。画面読取能力のベンチマークを期待するために、この2つのギャップをRICOデータセットに8万以上の質問応答ペアを注釈付けして埋めようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 23:49:00 GMT)
Comments on "Iteratively Re-weighted Algorithm for Fuzzy c-Means" [0.9]
本稿では,Fizzy c-Means問題に対する"Iteratively Re-weighted Algorithm for Fuzzy c-Means"で示されるIRW-FCMアルゴリズムの簡易な代替的導出について述べる。 IRW-FCMアルゴリズムに導かれる反復的なステップは、人気のあるMajorization Minimization (MM)アルゴリズムのステップに留まらないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 04:46:48 GMT)
Joint estimation of posterior probability and propensity score function for positive and unlabelled data [0.8]
後続確率と確率スコア関数の結合推定問題に対するパラメトリックなアプローチを考察する。そこで本研究では, 交互表現に基づく最大解法と2番目の解法という, 2つの推定手法を提案する。実験の結果,提案手法は期待最大化方式に基づく既存手法と同等か優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 08:32:53 GMT)
Two quantum algorithms for communication between spacelike separated locations [0.8]
我々は、アシラ量子ビットを用いた高次元ヒルベルト空間における状態判別によって超光通信が可能であると論じる。本稿では,AliceとBobの2人の観測者間の通信のための状態判別による2つの量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 06:54:22 GMT)
Non-invasive Localization of the Ventricular Excitation Origin Without Patient-specific Geometries Using Deep Learning [0.7]
心室頻拍(VT)は、毎年425万人が心不全で死亡する原因の一つとなる。アブレーション過程における局所化を容易にするために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく2つの新しい局所化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:30:13 GMT)
Evons: A Dataset for Fake and Real News Virality Analysis and Prediction [0.6]
本稿では,偽ニュースと実ニュースを起源とするニュース記事の新たなコレクションについて紹介する。各記事は、記事のバイラル性を示す指標として、Facebookのエンゲージメントカウントでサポートされています。本稿では,記事のバイラル性予測の事例として,このコレクションの利用を実証的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 18:52:44 GMT)
Federated Coordinate Descent for Privacy-Preserving Multiparty Linear Regression [0.6]
我々は、FCDと呼ばれる新しい分散スキームであるFederated Coordinate Descentを紹介し、マルチパーティシナリオ下でこの問題に安全に対処する。具体的には、セキュアな集約と追加の摂動により、(1)ローカル情報が他の当事者にリークされることがなく、(2)グローバルモデルパラメータがクラウドサーバに公開されることが保証される。また,FCD方式は, 線形, リッジ, ラッソ回帰などの一般線形回帰に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 03:53:46 GMT)
PARSRec: Explainable Personalized Attention-fused Recurrent Sequential Recommendation Using Session Partial Actions [0.6]
共通のパターンと個人の行動に依存したアーキテクチャを提案する。 Nielsen Consumer Panel データセットの実証結果は,提案手法が最大27.9%のパフォーマンス向上を達成したことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 12:07:43 GMT)
Decoherence dynamics induced by two-level system defects on driven qubits [0.6]
実験的な証拠は、超伝導量子ビットにおけるデコヒーレンスの主要な構成要素として2段階の欠陥を示している。これらの欠陥が外部駆動の存在による量子ビットの進化にどのように影響するかは、あまりよく分かっていない。駆動によって誘導される連続コヒーレント状態空間におけるデコヒーレンスダイナミクスを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 02:30:21 GMT)
Support vector machines and Radon's theorem [0.5]
サポートベクトルマシン(SVM)は、ラベル付きデータポイントを$mathbbRn$で最適に正と負のクラスに分離するハイパープレーンを見つけるアルゴリズムである。我々は、サポートベクトルの可能な構成をラドンの定理に結びつけ、ある点の集合が2つのクラスに分割できるときの保証を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:39:12 GMT)
Reinforcement Learning Based Cooperative P2P Energy Trading between DC Nanogrid Clusters with Wind and PV Energy Resources [0.5]
本稿ではP2P(P2P)電力取引のための強化学習手法を提案する。 RLでは、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)と双方向長短期メモリ(Bi-LSTM)が併用される。協調型P2P電力取引システムは、関税に基づく電力コストとシステム限界価格(SMP)を利用した利益を最大化する。 P2P電力取引によるナノグリッドクラスタの電力管理を, 配電試験給電装置上でリアルタイムにシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 06:59:17 GMT)
On a heuristic point of view concerning the optical activity [0.5]
光の偏光は、準スピンと呼ばれる量子力学的性質の1つの反射であることを示す。偏光状態を変えるための2つの独立したメカニズムを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:48:10 GMT)
A Biologically-Inspired Dual Stream World Model [0.5]
中間側頭葉(MTL)は哺乳類の体験構築システムであると考えられている。本稿では,高次元観測から学習し,それらを文脈やコンテンツストリームに分解する新たなモデルであるDual Stream World Model (DSWM)を提案する。この表現は強化学習基盤関数として有用であり,ダイナ様更新を用いた政策学習を支援するために生成モデルが有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:27:48 GMT)
A Secure Healthcare 5.0 System Based on Blockchain Technology Entangled with Federated Learning Technique [0.4]
セキュリティとプライバシは、IoMT(Internet of Medical Things)業界における重要な懸念事項である。早期に懸念を特定することで、スマートヘルスケアシステムは長期的なダメージを避けるのに役立つ。本研究は、ブロックチェーン技術と侵入検知システム(IDS)を活用して、医療5.0に安全な健康モニタリングシステムを構築することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 23:25:42 GMT)
Single quantum dot selection and tailor-made photonic device integration using nanoscale focus pinspot [0.4]
本研究では, ナノスケール焦点ピンスポット (NFP) と呼ばれる非破壊発光抽出法を適用し, 周囲の媒体を保持しながら, 発光QD密度を低減させる。 NFPを適用した後、高密度アンサンブルQDエミッションから1つのQDエミッションのみを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 17:51:24 GMT)
Anomaly Detection in Automatic Generation Control Systems Based on Traffic Pattern Analysis and Deep Transfer Learning [0.4]
現代の高度に相互接続された電力グリッドでは、電力グリッドの安定性を維持するために自動生成制御(AGC)が不可欠である。情報通信技術(ICT)システムへのAGCシステムの依存は、様々なサイバー攻撃に対して脆弱である。情報フロー(IF)分析と異常検出は、サイバー攻撃者がサイバー物理的電力システムを不安定に駆動することを防ぐために最重要となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 17:52:42 GMT)
Quantum Tanner codes [0.4]
我々は、量子符号の最小距離を同時に増加させ、Dinur et al.符号の局所的なテスト可能性を取り戻す定理を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 10:36:37 GMT)
Weakly Supervised Medical Image Segmentation With Soft Labels and Noise Robust Loss [0.2]
ディープラーニングモデルのトレーニングには、エキスパートラベル付きアノテーションを備えた大規模なデータセットが一般的に必要である。不正確なセグメンテーションラベルで訓練されたディープラーニングモデルを用いた画像ベースの医療診断ツールは、誤診断や治療提案につながる可能性がある。本研究の目的は, マルチラターアノテーションとMRIにおける病変の特徴の解剖学的知識に基づいて, 確率ラベルを生成する手法を開発し, 評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 21:07:59 GMT)
Continuous-variable quantum key distribution: security analysis with trusted hardware noise against general attacks [0.2]
CV-QKDシステムに対して,現実的な実装で構成可能なセキュリティ証明を提供する。計算の結果、このシステムは集団攻撃で最大10.2dB、コヒーレント攻撃で最大7.5dBのチャネル損失で運用可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 10:28:53 GMT)
Locality and error correction in quantum dynamics with measurement [0.2]
我々はリーブ・ロビンソン理論を測定を伴う量子力学に拡張する。我々は、少なくとも$(M hspace-0.5mm +hspace-0.5mm)$-fold の量子情報の速度を$v$に拡張することを発見した。その結果,量子情報処理の高速化のため,計測とアクティブフィードバックの利用に制限が課された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 19:15:00 GMT)
A Mosquito is Worth 16x16 Larvae: Evaluation of Deep Learning Architectures for Mosquito Larvae Classification [0.0]
本研究では、視覚変換器(ViT)を応用して、AedesおよびCulex幼虫の画像分類を改善する。 ViT-BaseとCvT-13の2つのモデルと2つのCNNモデルであるResNet-18とConvNeXTは、蚊幼虫の画像データに基づいて訓練され、蚊幼虫をAedesまたはCulexと区別する最も効果的なモデルを決定するために比較された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 04:49:50 GMT)
Variance minimisation on a quantum computer for nuclear structure [0.0]
本稿では,量子コンピュータを用いた小型核系の励起状態スペクトルの分散に基づく検出法を提案する。我々の目標は、核構造を再現し予測できる量子コンピューティングアルゴリズムを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:38:07 GMT)
User Guided Abductive Proof Generation for Answer Set Programming Queries (Extended Version) [0.0]
本稿では,与えられた Answer Set Programming (ASP) ルールセットに対して,クエリの可能な証明を生成する方法を提案する。ユーザが提供する事実のセット(おそらく空である)が与えられた場合、我々のメソッドはクエリーのentailmentに必要な追加の事実を推測する。また,クエリの正当性グラフに対応する有向エッジの集合を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:06:12 GMT)
TwistSLAM++: Fusing multiple modalities for accurate dynamic semantic SLAM [0.0]
TwistSLAM++は、ステレオ画像とLiDAR情報を融合するセマンティックでダイナミックなSLAMシステムである。従来のベンチマークでは,マルチモーダル情報に基づく融合手法によりオブジェクト追跡の精度が向上していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 12:28:21 GMT)
Traffic Congestion Prediction using Deep Convolutional Neural Networks: A Color-coding Approach [0.0]
本研究では、ディープ畳み込みニューラルネットワークにおけるトラフィックデータをトレーニングする前に、カラー符号化方式を用いたトラフィックビデオ分類のためのユニークな手法を提案する。まず、ビデオデータを画像データセットに変換し、その後、You Only Look Onceアルゴリズムを用いて車両検出を行う。 UCSDデータセットを用いて98.2%の分類精度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:02:20 GMT)
Time symmetry in quantum theories and beyond [0.0]
量子論の異なる定式化の間には、いくつかは時間対称であり、もう一つは時間非対称である。この緊張は、物理理論を過程の理論として考える際に捉えられる。量子論がこの言語でどのように記述できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 11:41:58 GMT)
Thompson Sampling with Virtual Helping Agents [0.0]
我々は、オンラインのシーケンシャルな意思決定の問題、すなわち、現在の知識を活用して即時パフォーマンスを最大化し、新しい情報を探索して長期的な利益を得るというトレードオフに対処する。本稿では,マルチアームバンディット問題に対する2つのアルゴリズムを提案し,累積的後悔に関する理論的境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 23:34:44 GMT)
Theoretical bound of the efficiency of learning [0.0]
学習効率を記述する統一熱力学形式論を提案する。非平衡量子ドット系と生きた細胞のネットワークにおける効率の限界を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:36:58 GMT)
The electronic system $(2)^2\Sigma^+$ and $(1)^2\Pi$ of LiCa [0.0]
高分解能フーリエ変換分光法とレーザー誘起蛍光法は、赤外線スペクトル範囲のLiCa上で実施されている。我々は、LiCaの(2)2Sigma+$--$X(1)2Sigma+$系の可算遷移を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 10:59:44 GMT)
The effectiveness of factorization and similarity blending [0.0]
CF(Collaborative Filtering)は、過去のユーザの好みデータを活用して行動パターンを特定し、カスタムレコメンデーションを予測するテクニックである。因子分解と類似性に基づくアプローチを組み合わせることで,スタンドアローンモデルにおける誤差の顕著な減少(-9.4%)が期待できることを示す。本稿では,従来のアルゴリズムの複雑さを一貫して低減する類似性モデルSCSRの新たな拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:11:27 GMT)
The Quantum Geometric Tensor in a Parameter Dependent Curved Space [0.0]
パラメータ依存計量を持つ曲面空間に量子幾何テンソルを導入する。対称部分としての量子計量テンソルと、反対称部分に対応するベリー曲率を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 05:52:32 GMT)
Recipes for the Digital Quantum Simulation of Lattice Spin Systems [0.0]
本稿では,局所的な相互作用を持つ正則格子上に量子スピン系のディジタル量子シミュレーションアルゴリズムを構築する方法について述べる。スピン系の最も重要なケースやクラスに対して、資源推定と量子回路要素を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:30:09 GMT)
Quantum gases on a torus [0.0]
トーラスに閉じ込められた量子気体の熱力学特性について検討した。ファーモインとボソンが考慮され、計算は解析的および数値的に適切に提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:00:59 GMT)
Quantum Gaussian filter for exploring ground-state properties [0.0]
フィルタ法は、重畳された量子状態からターゲット状態への射影を実現する。本稿では,フィルタ演算子がハミルトニアン系のガウス関数である量子ガウスフィルタ(QGF)を提案する。短期量子コンピュータで実現可能なハイブリッド量子古典アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:49:04 GMT)
Pseudo-PT symmetric Dirac equation : effect of a new mean spin angular momentum operator on Gilbert damping [0.0]
非単元Foldy-Wouthuysen変換を用いて擬PT対称ディラック方程式を提案し,解析する。時間依存電磁場と相互作用する電子に対する新しいスピン演算子PT対称期待値(平均スピン演算子と呼ばれる)を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:10:01 GMT)
Phonon-decoupled di-chromatic pumping scheme for highly efficient and indistinguishable single-photon sources [0.0]
単一光子源工学における重要な問題は、オンデマンドで量子エミッタの集団反転を実現することである。非共鳴ポンプ信号は、単一光子から周波数で分離される利点があるが、通常は-または---------------------------------------------------------------------------------------------------- -------------------------------------------------------------- ここでは, 短パルスを用いたコヒーレント二色ポンプ方式と, 適度に大きいデチューニング方式により, フォノン浴槽からエミッタを効果的に分離し, 個体群を任意に一元化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 07:54:59 GMT)
Perfect state transfer, Equitable partition and Continuous-time quantum walk based search [0.0]
グラフの公平な分割と、それに対する完全状態移動を導入する。我々は,検索アルゴリズムの成功確率と発見時間を計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 02:59:39 GMT)
Out-of-time-order correlators and quantum chaos [0.0]
量子カオス(Quantum Chaos)は、元々、古典的なカオスシステムの性質が量子的にどのように現れるかを研究する分野として登場した。本稿では、この目標を達成するために、時間外秩序付き相関器(OTOC)が果たす重要な役割についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:31:11 GMT)
Optimized Design Method for Satellite Constellation Configuration Based on Real-time Coverage Area Evaluation [0.0]
本稿では,大規模な地域画像のフルカバレッジを実現するために,衛星コンステレーション構成の最適化設計を提案する。このアルゴリズムは実験条件に適応でき、効率が良く、工業的精度の要求を満たすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 02:54:02 GMT)
On the equivalence of the Nernst theorem and its consequence [0.0]
温度が絶対零に近づくと、異なる制約の下での熱力学系の様々な熱容量がゼロに近づく。その結果, 超低温における熱力学系の熱容量の温度依存性が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:29:52 GMT)
On Developing Facial Stress Analysis and Expression Recognition Platform [0.0]
本研究は,表情認識と顔ストレス分析アルゴリズムの実験および開発プロセスを表す。このシステムは、ユーザのWebカメラから取得し、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)アルゴリズムを用いて評価する。 ANN出力信号は、学習プロセスのスコアと改善に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:29:30 GMT)
Observation of universal relaxation dynamics in disordered quantum spin systems [0.0]
我々は、Rydberg原子量子シミュレータ上で、多体スピン系を広範囲に実現した。ハイゼンベルク XX-, XXZ- およびイジング・ハミルトンの磁化緩和ダイナミクスを比較した。観測された普遍的挙動は、局所的なスピン対のみを考える理論モデルによって捉えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 17:44:49 GMT)
Nonlocal quantum heat engines made of hybrid superconducting devices [0.0]
常温および超伝導貯留層に結合した熱駆動型二重量子ドットから発電する量子熱機械について論じる。デバイス操作モードでは,3つのメカニズムを区別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 06:35:29 GMT)
Non-convex Quadratic Programming Using Coherent Optical Networks [0.0]
これらの設定を用いてボックス制約付き二次問題(BoxQP)を数値的にベンチマークする。どちらの場合も、オプティカルネットワークは、最先端の古典的プログラミングよりも3倍高速でBoxQP問題を解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 22:56:51 GMT)
Noise transfer for unsupervised domain adaptation of retinal OCT images [0.0]
特異値分解(SVDNA)に基づく最小雑音適応法を提案する。本手法は,OCT装置間の領域ギャップを補うために,ノイズ構造の違いを利用する。本手法は, 単純性に拘わらず, 最先端の教師なしドメイン適応法より優れているか, あるいは優れているかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:39:46 GMT)
Multiscale Adaptive Scheduling and Path-Planning for Power-Constrained UAV-Relays via SMDPs [0.0]
回転翼UAVリレーの分散群集の編成について述べるとともに,地上基地局の網羅・サービス能力の向上について述べる。我々のゴールは、Poisson到着時の地上ユーザーからの送信要求を処理するのに、平均的なサービス遅延を最小限にすることである。我々のフレームワークは、平均的なサービスレイテンシとUAVあたりの電力消費に優れたパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 00:21:58 GMT)
Modeling Quantum Enhanced Sensing on a Quantum Computer [0.0]
量子コンピュータは、現代の干渉法実験で用いられる量子干渉と絡み合いを直接シミュレーションすることができる。現代精密センサにおける量子力学と絡み合いの役割を実証する2つの量子回路モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 22:29:16 GMT)
Minibatch Stochastic Three Points Method for Unconstrained Smooth Minimization [0.0]
ミニバッチ3点(MiSTP)と呼ばれる新しいゼロオーダー最適化法を提案する。 MiSTPは、正確な評価ではなく、目的関数の近似のみに基づくタスクを生成する。複数の機械学習タスクにおいて、その性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 12:22:29 GMT)
Malicious Source Code Detection Using Transformer [0.0]
本稿では,トランスフォーマー(MSDT)アルゴリズムを用いたMalicious Source code Detectionを提案する。 MSDTは、ソースコードパッケージへの実世界のコードインジェクションケースを検出するディープラーニング手法に基づく、新しい静的解析である。我々のアルゴリズムは、悪意のあるコードで注入された関数を精度@kで最大0.909の精度で検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:16:50 GMT)
Majorana Zero Modes in Fermionic Wires coupled by Aharonov-Bohm Cages [0.0]
Aharonov-Bohmケージと結合した相互作用するフェルミオンはしごにおけるマヨラナゼロモードの実現のための数保存スキームを考案する。隣同士の一般的な相互作用は、ペアの所望の相関ホッピングを生成する。我々は, 従来モデルとの断熱的な関係を, 正確に解けるものを含めて示し, 合成量子プラットフォームにおける実験的実現の可能性について簡潔に解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 08:40:58 GMT)
Lossless SIMD Compression of LiDAR Range and Attribute Scan Sequences [0.0]
現代のLiDARは1時間に1ギガバイトのスキャンデータを生成し、計算量、帯域幅、ストレージ資源に制限のあるアプリケーションでよく使用される。「Jiffy」は冗長性と疎性を利用してかなりの圧縮を実現する。典型的な自動運転車の場合、シングルスレッドのJiffyは、毎秒500以上のスキャンでセンチメートル精度範囲のスキャンを6倍圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 23:29:48 GMT)
Look where you look! Saliency-guided Q-networks for visual RL tasks [0.0]
画像統計や背景要素の変更は、一般化を妨げる落とし穴である。 SGQN(Saliency-guided Q-networks)は、任意の値関数学習法と互換性のある視覚強化学習のための一般的な方法である。 SGQNは、Soft Actor-Criticエージェントの一般化能力を大幅に改善し、Deepmind Control Generalizationベンチマークで既存の最先端メソッドよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 08:28:38 GMT)
Long-distance multiplexed quantum teleportation from a telecom photon to a solid-state qubit [0.0]
我々は,光量子ビットから物質量子ビットへの長距離量子テレポーテーションを,固体量子メモリの集合励起として記憶する。我々のアプローチは時間多重化されており、テレポーテーションレートが向上し、デプロイされた通信ネットワークと直接互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:10:16 GMT)
Landauer vs. Nernst: What is the True Cost of Cooling a Quantum System? [0.0]
第3の熱力学の法則は、系を絶対零温度に冷却するために無限の資源が必要であると述べている。純粋量子状態の生成を可能にするリソースを同定する。我々はランダウアーのエネルギーコストが無限の時間や制御の複雑さを与えられた場合、完璧な冷却が可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:18:55 GMT)
Is the Moon there if nobody looks: A reply to Gill and Lambare [0.0]
最近のプレプリントでGill and Lambare氏は、私たちの論文をFrontiers in Physicsで批判しています。彼らは確率的カップリングを定義し、BI-CHSHはすべての有限標本を保持できる。これらの確率変数の合同確率分布は存在せず、不等式を導出するのに使われないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:59:24 GMT)
Interplay of Structural Chirality, Electron Spin and Topological Orbital in Chiral Molecular Spin Valves [0.0]
キラリティーは化学と生物学において1世紀以上にわたって重要な性質であり、現在は凝縮物質物理学の関連性を高めている。電子は、キラル分子、結晶、およびそれらのハイブリッドを通して伝達された後に、スピン分極することが判明した。この現象は、キラリティ誘起スピン選択性(CISS)と呼ばれ、幅広い応用可能性と遠縁の基本的な意味を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 18:05:29 GMT)
Interactions in Information Spread [0.0]
ソーシャルネットワークにおける情報インタラクションの役割について検討する。いくつかのソーシャルネットワークではインタラクションはまれである。稀かつ短時間のインタラクションを共同でモデル化するフレームワークを設計する。 Reddit上で大規模なアプリケーションを実行し、このデータセットではインタラクションがマイナーな役割を担っていることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:11:40 GMT)
Implicit Hybrid Quantum-Classical CFD Calculations using the HHL Algorithm [0.0]
インプリシット法は、ハイブリッド量子古典型CFDソルバにとって魅力的な方法である。 HHL固有値反転回路における量子ビットの数がCFDソルバの収束率にどのように影響するかを網羅的に分析する。繰り返しフィードフォワード機構が同定され、HHL回路の精度が失われ、関連するエラー波が増幅される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:27:41 GMT)
How to describe collective decay of uncoupled modes in the input-output formalism [0.0]
マルコフ連続体に崩壊した場合の非結合離散モード(ボソニックキャビティモードとフェルミオン量子ビット)の挙動について検討する。 2つのモードでは、この集団崩壊は両モードの寿命を劇的に延長することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 18:41:08 GMT)
Filling an empty lattice by local injection of quantum particles [0.0]
空の格子をL$で満たす量子力学を, 局所的に平衡熱浴と結合することによって検討した。我々は、4つの異なるアプローチ、すなわち (i) 直接完全数値、 (ii) レッドフィールド方程式、 (iii) リンドブラッド方程式、 (iv) 量子ランゲヴィン方程式を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 15:55:14 GMT)
Evolving Complexity is Hard [0.0]
ジェノタイプフェノタイプマップは進化の基本であり、ジェノタイプ空間における表現型保存ウォークに従うことによって進化を可能にする。ここでは,ディジタル論理ゲート回路G-Pマップを用いて,ジェノタイプを回路で表現し,表現型を回路が計算する関数で表現する。論理ゲート回路は, 表現型展開性, 頑健性, 複雑さの計算方法の1つの関係を除いて, 生物学的に導出されたG-Pマップの普遍的性質を多数共有していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 19:13:02 GMT)
Enhanced Cavity Optomechanics with Quantum-well Exciton Polaritons [0.0]
量子井戸を埋め込むマイクロ共振器はエクシトニック、光学、機械のモードを一度にホストできる本研究では, 強い励起子-光子結合系において, システムが動作している場合について検討する。ポラリトンとフォノンの相互作用を2桁のオーダーで予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 11:24:39 GMT)
Efimov effect for two particles on a semi-infinite line [0.0]
エフィモフ効果は、多体境界状態の幾何列の開始を指す。もともとは3次元の3体問題で発見されたが、現在ではエフィモフ効果は多体問題において幅広いスペクトルに現れることが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:00:00 GMT)
Effect of quasiperiodic and random noise on many-body dynamical decoupling protocols [0.0]
準周期およびランダムノイズが動的スキームに及ぼす影響について検討する。工学的対称性発生器の緩和は, 温度が雑音に依存しない予熱台地への顕微鏡的時間スケールの初期緩和によって進行することがわかった。ノイズフロアとピークはともに初期線形時間緩和に寄与するが,ピークが十分に解決されると対数状態が始まり,さらなる緩和に寄与しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 20:57:41 GMT)
Effect of dilute impurities on short graphene Josephson junctions [0.0]
非磁性不純物の希薄均質空間分布がグラフェンジョセフソン接合で持続する平衡超電流に及ぼす影響について検討した。障害に伴う歪の減少に伴う電流相関係の変化がみられた。低温限界では、超電流零周波数熱ノイズがフェルミエネルギーのスペクトル関数を直接プローブする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 15:21:06 GMT)
Dynamics-informed deconvolutional neural networks for super-resolution identification of regime changes in epidemiological time series [0.0]
本研究は, 物理インフォームド・畳み込みニューラルネットワークを逆向きに開発し, 死亡記録と入射を関連づける。このアプローチは、ロックダウンやその他の薬品以外の介入の実装と除去を、1年間に0.93日間の精度で特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:02:55 GMT)
Detection of Interacting Variables for Generalized Linear Models via Neural Networks [0.0]
本稿では,一般化線形モデル(GLM)に付加されるべき相互作用を見つけるプロセスを自動化するアプローチを提案する。提案手法はニューラルネットワークとモデル固有の相互作用検出法に依存しており,Friedman H-StatisticやSHAP値といった従来の手法よりも高速に計算することができる。数値解析では,オープンソースデータ,人工データ,プロプライエタリデータなど,さまざまなデータセットに対するアプローチの結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:16:45 GMT)
Deep tensor networks with matrix product operators [0.0]
重み行列のテンソルネットワーク表現に基づく指数関数的に広いニューラルネットワークであるディープテンソルネットワークを導入する。画像分類(MNIST, FashionMNIST)とシーケンス予測(セルオートマトン)の課題について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 09:09:52 GMT)
Deep learning for reconstructing protein structures from cryo-EM density maps: recent advances and future directions [0.0]
Cryo-EMデータ解析の主な課題は、Cryo-EM密度マップから正確なタンパク質構造を自動的に再構築することである。本稿では,Cryo-EM密度マップからタンパク質構造を構築するための様々なディープラーニング手法の概要を概説し,その影響を分析し,ディープラーニングモデルをトレーニングするための高品質データセットを作成する上での課題について議論する。将来的には、Cryo-EMデータをタンパク質配列やAlphaFold予測構造などの補完的なデータソースと効果的に統合する、より高度なディープラーニングモデルを開発する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 21:04:42 GMT)
Deep Labeling of fMRI Brain Networks Using Cloud Based Processing [0.0]
静止状態fMRIは、機能領域を可視化し、局所活動を評価する神経外科的事前計画に使用される。本稿では,クラウドベースのワークフローに rs-fMRI の画像処理を組み込んだ,エンドツーエンドの再現可能なパイプラインを提案する。我々は、ディープラーニングを用いて、Resting State Networks(RSNs)の分類を自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 23:59:42 GMT)
De-Identification of French Unstructured Clinical Notes for Machine Learning Tasks [0.0]
本稿では,フランス語の医療文書を包括的に同定する手法を提案する。このアプローチは、フランスの公立病院のフランス語医療データセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:00:47 GMT)
Covariance regression with random forests [0.0]
ランダム森林を用いた共分散回帰法(CovRegRF)を提案する。提案手法は, 精度の高い共分散行列推定を行い, Type-1誤差を適切に制御する。また,甲状腺疾患データセットを用いた本手法の適用例を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 21:21:18 GMT)
Continual Learning for Class- and Domain-Incremental Semantic Segmentation [0.0]
本研究の目的は,セマンティックセグメンテーションの課題に対して,連続的なオブジェクト認識のための確立されたソリューションを評価し,適応させることである。本研究は, 画像分類と比較して, 忘れの軽減に最も有効な手法が, セマンティックセグメンテーションのタスクの性質を変えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:08:15 GMT)
Conservative Dual Policy Optimization for Efficient Model-Based Reinforcement Learning [0.0]
本稿では、参照更新と保守更新を含む保守的デュアルポリシー最適化(CDPO)を提案する。モデル値の期待を最大化することにより、保守的なランダム性の範囲が保証される。さらに重要なこととして、CDPOはモノトニックな政策改善とグローバルな最適性を同時に享受している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 02:27:01 GMT)
Causes of Catastrophic Forgetting in Class-Incremental Semantic Segmentation [0.0]
セマンティックセグメンテーションのためのクラスインクリメンタル学習(CiSS)は,セマンティックセグメンテーションモデルの更新を目的として,セマンティッククラスを逐次学習する。破滅的な忘れ物は、モデルが新しいクラスのセットで訓練された後、以前に学んだクラスの突然の精度の低下を記述します。背景クラスの意味的変化と新しいクラスへの偏見が,CiSSにおける忘れの要因であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 15:48:35 GMT)
Breaking the Speed Limit for Perfect Quantum State Transfer [0.0]
固定されたハミルトニアンの力学の下で、量子状態を一方のパーティから他方に完全に転送するプロトコルについて述べる。我々のプロトコルは、分数復調、二重レール符号化、および反ゼノ効果の稀な垣間見るという概念を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 20:23:34 GMT)
Braiding with Majorana lattices: Groundstate degeneracy and supersymmetry [0.0]
マヨラナ系量子ビットは、トポロジカル超伝導体におけるマヨラナモードの非アーベルブレイディング統計を利用することが期待されている。各分岐が有限距離で重なり合うマヨラナモードの格子からなる三接合におけるブレイディングプロトコルを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 08:57:34 GMT)
Automatic Tooth Segmentation from 3D Dental Model using Deep Learning: A Quantitative Analysis of what can be learnt from a Single 3D Dental Model [0.0]
単一の3次元口腔内スキャンから,代表情報をどの程度学習できるかを評価する。単一の3次元口腔内スキャントレーニングでは、Diceスコアは0.86と高いが、完全なトレーニングセットではDiceスコアが0.94であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 19:03:10 GMT)
Assessment of cognitive characteristics in intelligent systems and predictive ability [0.0]
このスケールは、時間とともに発展する環境コンテキスト内のインテリジェントシステムの性質を考慮に入れている。複雑さ、認知タスクの「重み」、そしてそれを事前に批判的に評価する能力によって、認知ツールの実際のセットが決定される。「正確さ」と「適切さ」の度合いは、研究対象の事象・現象・対象・対象の時間的特性と適切な解の組合せによって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 23:01:27 GMT)
Approximate traces on groups and the quantum complexity class $\operatorname{MIP}^{co,s}$ [0.0]
量子交換相関に近似をエンコードするqc-モジュラーの概念を導入する。計算可能なqc-モジュラーの存在は、上記の質問の自然な変形に対して負の答えを与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 15:45:49 GMT)
Application of Group Method of Data Handling and New Optimization Algorithms for Predicting Sediment Transport Rate under Vegetation Cover [0.0]
本研究は, グループデータハンドリング法(GMDH)の新規かつ最適化されたバージョンを用いて, 植生被覆下の堆積物輸送率を予測することを目的とする。モデル入力には、波高、波速度、密度カバー、波力、D50、植生カバーの高さ、カバーステム直径が含まれる。その結果, アンサンブルモデルとGMDH-HBAモデルは, 沈殿速度を正確に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 21:20:51 GMT)
An Automatic Speech Recognition System for Bengali Language based on Wav2Vec2 and Transfer Learning [0.0]
本稿では,移動学習フレームワークに基づくE2E構造に音声認識技術を適用し,ベンガル語の音声認識性能を向上させることを目的とする。提案手法はベンガル語を効果的にモデル化し,7747サンプルの試験データセット上で,1000サンプルのみを用いた場合,Levenshtein Mean Distance'の3.819スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 18:20:16 GMT)
Amplification of Gravitationally Induced Entanglement [0.0]
重力場の弱相互作用は非常に小さく、重力によって引き起こされる絡み合いは実際にテストすることが困難である。本稿では,弱い絡み合いの論理的矛盾に基づき,信号の感度を高める基準を提案する。我々の結果は、近い将来、非古典的な重力の性質を探求する可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 03:56:51 GMT)
A shuttling-based two-qubit logic gate for linking distant silicon quantum processors [0.0]
2量子ゲートを用いた遠方の量子プロセッサにおける量子ビット間の絡み合いの制御は、量子計算のスケーラブルでモジュラーな実装の重要な機能である。ここでは、スピン量子ビット間のコヒーレントスピンシャットリングによる2量子ゲートを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 14:16:42 GMT)
A benchmark study on methods to ensure fair algorithmic decisions for credit scoring [0.0]
本稿は,5つのフェアネス指標に基づいて,評価を議論する上位12のバイアス緩和手法をベンチマークする。それは、最高のパフォーマーと最悪のパフォーマーのいくつかを強調し、実験的な機械学習と工業的応用のギャップを埋めるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 13:24:25 GMT)