Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Uncertainty Guided Policy for Active Robotic 3D Reconstruction using Neural Radiance Fields [82.2]
本稿では,物体の暗黙のニューラル表現の各光線に沿ったカラーサンプルの重量分布のエントロピーを計算した線量不確実性推定器を提案する。提案した推定器を用いた新しい視点から, 基礎となる3次元形状の不確かさを推測することが可能であることを示す。ニューラルラディアンス場に基づく表現における線量不確実性によって導かれる次ベクター選択ポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 21:28:57 GMT)
Interrelation of equivariant Gaussian processes and convolutional neural networks [77.3]
現在、ニューラルネットワーク(NN)とガウス過程(GP)の関係に基づく機械学習(ML)には、かなり有望な新しい傾向がある。本研究では、ベクトル値のニューロン活性化を持つ2次元ユークリッド群とそれに対応する独立に導入された同変ガウス過程(GP)との関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 17:02:35 GMT)
Artificial Intelligence in Concrete Materials: A Scientometric View [77.3]
本章は, コンクリート材料用AI研究の主目的と知識構造を明らかにすることを目的としている。まず、1990年から2020年にかけて発行された389の雑誌記事が、ウェブ・オブ・サイエンスから検索された。キーワード共起分析やドキュメント共起分析などのサイエントメトリックツールを用いて,研究分野の特徴と特徴を定量化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 18:24:56 GMT)
MA2QL: A Minimalist Approach to Fully Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning [63.5]
テキストマルチエージェント代替Q-ラーニング(MA2QL)を提案し、エージェントが順番にQ-ラーニングによってQ-関数を更新する。各エージェントが各ターンで$varepsilon$-convergenceを保証した場合、それらの合同ポリシーはナッシュ均衡に収束する。結果は、MA2QLが最小限の変更にもかかわらず、MA2QLの有効性を検証するIQLを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 04:54:32 GMT)
Long-Term Mentoring for Computer Science Researchers [62.6]
プログラミング言語とコンピュータアーキテクチャのリーダーたちは、長期的なメンタリングプログラムが必要であることに気付いた。 2021年1月、SIGPLAN-Mは公式な機関間の長期指導プログラムへと成長した。 2022年1月、CALM(Computer Architecture Long-term Mentoring)が公式のクロスインスティテュートプログラムへと成長した。これにより、コンピュータ科学全体にわたる長期的なメンタリングの取り組みが開始されることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 16:46:07 GMT)
Efficient Deep Clustering of Human Activities and How to Improve Evaluation [53.1]
我々は,ヒト活動の再コーグ・ニオン(HAR)のための新しい深層クラスタリングモデルを提案する。本稿では,HARクラスタリングモデルがどのように評価されるかという,いくつかの異なる問題を取り上げる。次に、これらの問題に対する解決策について議論し、将来の深層HARクラスタリングモデルに対する標準評価設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 14:12:42 GMT)
Measurement based estimator scheme for continuous quantum error correction [52.8]
正準離散量子誤差補正(DQEC)スキームは、安定器上の射影フォン・ノイマン測度を用いて誤差症候群を有限集合に識別する。連続的量子誤差補正(CQEC)と呼ばれる連続的な測定に基づく量子エラー補正(QEC)は、DQECよりも高速に実行でき、資源効率も向上できる。論理量子ビットの計測に基づく推定器 (MBE) を構築することにより, 物理量子ビットに発生する誤差をリアルタイムで正確に追跡できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 16:03:11 GMT)
Unsupervised Lexical Substitution with Decontextualised Embeddings [48.0]
事前学習された言語モデルを用いた語彙置換の新しい教師なし手法を提案する。本手法は,文脈的および非文脈的単語埋め込みの類似性に基づいて代用語を検索する。我々は、英語とイタリア語で実験を行い、我々の手法が強いベースラインを大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 03:51:47 GMT)
Make Heterophily Graphs Better Fit GNN: A Graph Rewiring Approach [43.4]
本稿では, ヘテロフィリーグラフリワイアリング(Deep Heterophily Graph Rewiring, DHGR)という手法を提案する。我々の知る限りでは、ヘテロフィリーグラフに対するグラフ再構成を研究する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 06:55:21 GMT)
RADio -- Rank-Aware Divergence Metrics to Measure Normative Diversity in News Recommendations [42.3]
伝統的なレコメンデーターシステム文学では、多様性はしばしば類似性とは反対と見なされ、典型的には特定されたトピック、カテゴリまたはワードモデルの間の距離として定義される。我々は、ニュース組織の規範や価値観に従ってレコメンデーションを評価するための多目的メトリクスフレームワークRADioを紹介する。 RADioは、ニュースレコメンデーションシステムの設計を知らせることのできる、洞察に富んだ見積もりを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 07:33:05 GMT)
Experimental Multi-state Quantum Discrimination in the Frequency Domain with Quantum Dot Light [41.0]
本研究では,8つの非直交状態間で最適な識別を行うために,時間多重化戦略を用いたプロトコルの実験的実現について述べる。この実験は、カスタム設計のバルク光学分析装置と、ほぼ決定論的ソリッドステートソースによって生成される単一光子の上に構築された。我々の研究は、より複雑な応用の道を切り開いて、高次元量子符号化および復号化操作への新しいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 12:59:09 GMT)
AdaCC: Cumulative Cost-Sensitive Boosting for Imbalanced Classification [40.9]
本研究では,不均衡なデータに対する新たなコスト依存型ブースティング手法を提案し,このラウンドに対する誤分類コストを動的に調整する。 AdaCCと呼ばれる本手法は,昇降モデルの累積挙動に依存するため,パラメータフリーである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 10:46:19 GMT)
Enhanced Fairness Testing via Generating Effective Initial Individual Discriminatory Instances [39.0]
フェアネステストのためのIDIを生成する初期種子の選択手法を提案する。我々の実証研究は、I&Dが4つの最先端のシード生成アプローチに対して、より多くのIDIを生成可能であることを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 12:33:50 GMT)
Differentiable Topology-Preserved Distance Transform for Pulmonary Airway Segmentation [38.9]
トラキアとプリンシパル・ブロンチがボクセルの大半を支配しているのに対し、ローバー・ブロンチと遠位分節・ブロンチはわずかに占めている。トポロジー保存型サロゲート学習戦略は、クラス内におけるトレーニングの進捗を等化するために最初に提案される。畳み込み距離変換(CDT)は、破壊現象を感度良く識別するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 15:47:01 GMT)
Neural Implicit Surface Reconstruction using Imaging Sonar [38.7]
画像ソナー(FLS)を用いた物体の高密度3次元再構成手法を提案する。シーン幾何を点雲や体積格子としてモデル化する従来の手法と比較して、幾何をニューラル暗黙関数として表現する。我々は,実データと合成データを用いて実験を行い,本アルゴリズムは,従来よりも高精細なFLS画像から高精細な表面形状を再構成し,それに伴うメモリオーバーヘッドに悩まされることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 02:23:09 GMT)
CARNet:Compression Artifact Reduction for Point Cloud Attribute [37.8]
圧縮アーチファクトを低減するため,Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) 標準の学習型適応ループフィルタを開発した。提案手法は, 圧縮歪み近似として複数のMPSOを生成し, アーティファクト緩和のために線形に重み付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 08:05:35 GMT)
Compose & Embellish: Well-Structured Piano Performance Generation via A Two-Stage Approach [36.5]
まずリードシートを構成する2段階のTransformerベースのフレームワークを考案し,それを伴奏と表現力のあるタッチで実装する。目的および主観的な実験により,コンポジション・アンド・エンベリッシュは芸術の現在の状態と実演の間の構造的ギャップを半分に縮め,豊かさやコヒーレンスといった他の音楽的側面も改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 01:20:59 GMT)
Flashlight: Scalable Link Prediction with Effective Decoders [36.1]
リンク予測(LP)は,グラフ学習における重要な課題として認識されており,その実践的応用も行われている。本研究では,アダマールMLPの上位点数検索を高速化するtextitFlashlightアルゴリズムを提案する。我々の研究は、HadamardMLPデコーダを用いた大規模LPアプリケーションへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 03:16:46 GMT)
Learning to Weight Samples for Dynamic Early-exiting Networks [35.0]
早期退避は、ディープネットワークの推論効率を改善するための効果的なパラダイムである。本研究は,各出口で異なるトレーニングサンプルの損失を重み付けするために,重み予測ネットワークを採用することを提案する。提案する重み付け機構は,分類精度と推論効率のトレードオフを一貫して改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 10:46:32 GMT)
Causal Feature Selection via Orthogonal Search [30.1]
応答変数の直接因果親を見つけるために,1-vs.-the-rest特徴選択手法を提案する。本稿では,理論的な保証を提供しながら,純粋に観測データを扱うアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 01:10:10 GMT)
Active-Passive SimStereo -- Benchmarking the Cross-Generalization Capabilities of Deep Learning-based Stereo Methods [26.7]
自己相似領域やbland領域は、2つの画像間のパッチの一致を難しくする。アクティブステレオベースの手法は、シーンに擬似ランダムパターンを投影することでこの問題を軽減する。このパターンが対向雑音の一形態として振る舞うと、深層学習法の性能に悪影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 10:30:32 GMT)
Learning Distinct and Representative Modes for Image Captioning [24.6]
画像キャプションのための離散モード学習(DML)パラダイムを提案する。私たちのイノベーティブなアイデアは、トレーニングキャプションコーパスのリッチモードを探求して、一連の「モード埋め込み」を学ぶことです。実験では,提案したDMLをTransformerとAoANetの2つの広く使われている画像キャプションモデルに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 03:25:46 GMT)
Joint Network Topology Inference via a Shared Graphon Model [24.1]
観測結果から複数のネットワークのトポロジを推定する問題を考察する。これは非パラメトリックなモデルであり、潜在的に異なるサイズのグラフを描画することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 02:38:58 GMT)
Continuously Controllable Facial Expression Editing in Talking Face Videos [22.1]
言語関連表現と感情関連表現はしばしば高結合である。従来の画像から画像への変換手法は、我々のアプリケーションではうまく機能しない。そこで本研究では,音声合成のための高品質な表情編集手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 09:05:47 GMT)
A Robust and Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Electric Vehicle AMoD Systems [21.8]
電気自動車(EV)は、自律型モビリティ・オン・デマンド(AMoD)システムにおいて重要な役割を果たす。これらのユニークな充電パターンは、AMoDシステムのモデル不確実性を増大させる。モデル不確実性はEV AMoDシステム再バランスでは明確に考慮されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 03:24:10 GMT)
Delving Globally into Texture and Structure for Image Inpainting [21.0]
画像の塗布は目覚ましい進歩を遂げ、豊富な手法にインスピレーションを与え、重要なボトルネックは、マスキング領域における高周波構造と低周波テクスチャ情報のセマンティクスを満たす方法として特定される。本稿では,テクスチャと構造情報を世界規模で探索し,画像インペイントのセマンティクスをうまく把握する。我々のモデルは、テクスチャと構造情報の観点から、コナールニューラルネットワーク(CNN)やアテンション、トランスフォーマーモデルといったファッショナブルな芸術への進化である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 02:19:26 GMT)
SoftGroup++: Scalable 3D Instance Segmentation with Octree Pyramid Grouping [20.7]
既存の3Dポイントクラウドインスタンスのセグメンテーションメソッドは、グループがオブジェクトインスタンスを取得するためにポイントをグループ化するアプローチに依存している。数百万のポイントでシーンを処理するために、既存の最速のメソッドであるSoftGroup citevu2022softgroupは数十秒を要する。本稿では,この計算ボトルネックに対処し,ネットワーク全体の推論速度をさらに最適化するために,SoftGroup++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 06:36:18 GMT)
6DOF Pose Estimation of a 3D Rigid Object based on Edge-enhanced Point Pair Features [20.3]
本稿では,点対特徴量(PPF)に基づく効率的な6次元ポーズ推定手法を提案する。エッジマッチング度を計算することにより、対称曖昧性を解決するために、ポーズ仮説の検証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 07:05:50 GMT)
Selective Token Generation for Few-shot Natural Language Generation [19.0]
我々は、強化学習(RL)に基づく新しい追加学習アルゴリズムを開発する。提案した選択トークン生成法は, PLM に基づく従来の付加的学習アルゴリズムよりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 00:48:52 GMT)
On PAC Learning Halfspaces in Non-interactive Local Privacy Model with Public Unlabeled Data [18.8]
非インタラクティブ局所微分モデル(NLDP)におけるPAC学習ハーフスペースの問題について検討する。本研究は,個人データと公開データの両方において,次元および他の用語でのみ線形なサンプル複素量を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 12:19:20 GMT)
Constrained Policy Optimization for Controlled Self-Learning in Conversational AI Systems [18.5]
ユーザ定義制約により、個々のドメインに対するきめ細かい探索ターゲットをサポートするスケーラブルなフレームワークを導入する。この問題に対処するために,スケーラブルで実用的なメタ段階学習手法を提案する。我々は、現実的な制約ベンチマークのセット上で、現実世界の会話型AIのデータを使用して広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 23:44:13 GMT)
Introspective Learning : A Two-Stage Approach for Inference in Neural Networks [18.3]
我々は、ニューラルネットワークの意思決定プロセスの2つの段階を提唱する。ひとつは、既存のフィードフォワード推論フレームワークで、与えられたデータのパターンを検知し、以前に学習したパターンと関連付ける。 2つ目は、利用可能なすべての選択肢を考慮し、評価することで、フィードフォワードの決定を反映するようにネットワークに要求する、遅いリフレクションステージである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 23:31:03 GMT)
Data Efficient Visual Place Recognition Using Extremely JPEG-Compressed Images [17.8]
本稿では,JPEG圧縮が視覚的位置認識技術の性能に与える影響について検討する。圧縮を導入することにより、特に高い圧縮スペクトルにおいて、VPR性能が大幅に低下することを示す。我々は、JPEG圧縮データに最適化された微調整CNNを提案し、非常に圧縮されたJPEG画像で検出された画像変換とより一貫した性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 14:46:28 GMT)
Parameter-Efficient Conformers via Sharing Sparsely-Gated Experts for End-to-End Speech Recognition [17.7]
本稿では,スパースゲート型エキスパートの共有によるパラメータ効率の高いコンバータを提案する。具体的には,コンバータブロックの容量を増大させることなく,スパースゲート・オブ・エグゼクティブ(MoE)を用いて,コンバータブロックの容量を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 13:22:19 GMT)
MiNL: Micro-images based Neural Representation for Light Fields [16.6]
ニューラルネットワークをトレーニングし、2次元座標からMI色へのマッピングを学習する光場のための新しいMIワイド暗黙表現を提案する。 MiNLの光フィールド符号化は、単にニューラルネットワークをトレーニングして、マイクロイメージを回帰させ、復号処理は単純なフィードフォワード操作である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 08:06:38 GMT)
DynaConF: Dynamic Forecasting of Non-Stationary Time-Series [15.4]
非定常条件分布を時間とともにモデル化する新しい手法を提案する。我々のモデルは、最先端のディープラーニングソリューションよりも定常的でない時系列に適応できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 21:40:02 GMT)
Improved Generalization Bound and Learning of Sparsity Patterns for Data-Driven Low-Rank Approximation [15.2]
より優れた$tildemathrmO(nsk)$ bound for rank-k$ approximationを示す。また、非ゼロの学習位置が脂肪破砕次元を$mathrmO(nslog n)$でのみ増加させることも証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 08:26:27 GMT)
Mitigating Both Covariate and Conditional Shift for Domain Generalization [14.9]
ドメイン一般化(Domain Generalization、DG)は、複数のソースドメインのモデルを学習することを目的としており、モデルが未確認のターゲットドメインに適切に一般化できることを願っている。本稿では,視覚的アライメントと不確実性誘導的信念アンサンブル(VAUE)による分布変化に対処する新しいDG手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 05:13:56 GMT)
FR: Folded Rationalization with a Unified Encoder [14.9]
文意味抽出の観点から有理モデルの2つのフェーズを1つに折り畳むFolded Rationalization (FR)を提案する。 FRは最先端手法と比較してF1スコアを最大10.3%改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 08:49:45 GMT)
Variational quantum circuit learning of entanglement purification in multi-degree-of-freedom [14.8]
量子エンタングルメント浄化(EP)は、ノイズ量子ネットワークにおけるエンタングルメントチャネルの効果的な機能を実現するための重要な技術である。変動量子回路フレームワークを提案し、多自由度(DoF)におけるEPの最適プロトコル学習の実現可能性を示す。我々の研究は、量子機械学習によるマルチDoFによるEPプロトコルの探索に役立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 10:35:50 GMT)
pFedDef: Defending Grey-Box Attacks for Personalized Federated Learning [14.8]
敵のクライアントは他のクライアントを騙すためにテスト時に脱出攻撃を仕掛ける敵対的クライアントは、分散学習法に基づくパーソナライゼーションの度合いが異なる。我々は,資源制限を尊重しながら個人化された対人訓練を行う防衛機構,pFedDefを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 21:46:38 GMT)
Shape Completion with Points in the Shadow [13.6]
単一視点のクラウド補完は、限られた観測のみに基づいてオブジェクトの完全な幾何を復元することを目的としている。コンピュータグラフィックスにおける古典的なシャドウボリューム技術に着想を得て,解空間を効果的に削減する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 14:58:56 GMT)
Deep Plug-and-Play Prior for Hyperspectral Image Restoration [13.2]
我々は、繰り返し畳み込みユニット、短時間および長期接続、拡張ノイズレベルマップを利用した新しい深いHSIデノイザを開発する。 The proposed denoiser is insert into the plug-and-play framework as a powerful implicit HSI HSI before tackle various HSI restoration task。当社のアプローチは,各タスクにおける最先端技術と競合するか,あるいはそれ以上に優れたパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 04:41:43 GMT)
From Disfluency Detection to Intent Detection and Slot Filling [12.3]
PhoATISはベトナム語で流用するインテント検出とスロットフィリングデータセットを拡張し,文脈の相違を手作業で追加し,注釈を付ける。我々は, 学習済み言語モデルに基づく, 強いベースラインを用いて, 拡散検出, 共同意図検出, スロット充填を行う実験を行った。 i)下流の意図検出とスロット充足タスクのパフォーマンスに負の影響を及ぼし、(ii)分散コンテキストにおいて、事前学習された多言語言語モデルXLM-Rは、事前学習された単言語モデルPhoよりも優れた意図検出とスロット充足パフォーマンスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 16:03:57 GMT)
Understanding the Impact of Image Quality and Distance of Objects to Object Detection Performance [11.9]
本稿では,物体検出精度と計算コストに及ぼす空間分解能,振幅分解能,物体距離の影響について検討する。入力画像の空間分解能に基づいて特徴ピラミッドと検出ヘッドのスケール数を変化させる解像度適応型 YOLOv5 (RA-YOLO) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 04:05:01 GMT)
Bayesian Importance of Features (BIF) [11.3]
ディリクレ分布を用いて入力特徴の重要性を定義し、近似ベイズ推論により学習する。学習された重要性は確率論的解釈を持ち、モデルの出力に対する各入力特徴の相対的な重要性を提供する。本手法は, 各種合成および実データに対する有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 22:17:54 GMT)
APPDIA: A Discourse-aware Transformer-based Style Transfer Model for Offensive Social Media Conversations [11.0]
われわれは、初めて公開され、パラレルなRedditコメントのコーパスと、社会言語学者によって注釈付けされたスタイル変換されたコメントをリリースする。本稿では,Redditテキストにおける不快感を効果的に低減し,本来のテキストの意味を保ちつつ,最初の談話型スタイルトランスファーモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 00:50:24 GMT)
Human Pose Driven Object Effects Recommendation [10.6]
本稿では,PoseRecと呼ばれる新しいヒューマンポーズ駆動型オブジェクトエフェクトレコメンデーションネットワークを紹介する。 PoseRecは、ビデオイテム登録のための多フレームの3Dポーズから情報を学ぶ。新しい研究トピックの手法をベンチマークするために、Pose-OBEというオブジェクトエフェクトレコメンデーションのための新しいデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 15:32:54 GMT)
Few-Shot Classification with Contrastive Learning [10.2]
両段階に比較学習をシームレスに統合する,新しいコントラスト学習ベースのフレームワークを提案する。メタトレーニングの段階において,同エピソードの2つの異なる視点から最寄りのセントロイド分類を行うための,クロスビュー・エピソード・トレーニング機構を提案する。これらの2つの戦略は、ビュー間のバイアスを克服し、表現の転送可能性を促進するようモデルに強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 02:39:09 GMT)
Quantum Computing Methods for Supply Chain Management [9.8]
業界における運用管理問題に量子コンピューティングを適用することに注力する。我々は,在庫管理問題を解決するための量化ポリシ反復アルゴリズムを開発した。我々のシミュレーションと実験はIBM QiskitとqBraidシステムによって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 05:00:33 GMT)
Survey of Query-based Text Summarization [9.6]
クエリベースのテキスト要約は、クエリ情報のガイダンスの下で、プロキシテキストデータを要約に格納する必要がある重要な実世界の問題である。本調査は,クエリベースのテキスト要約法と関連する汎用テキスト要約法における興味深い作業を要約することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 05:34:32 GMT)
Learning to Answer Semantic Queries over Code [7.1]
ソフトウェア開発では、開発者はコードのセマンティックな側面に関する質問に対する回答が必要である。私たちは、現在最先端のトレーニング済みのコードのモデルに基づいて、回答とファクトスパンを予測します。その結果、ニューラルネットワークはコード内のマイナーな構文エラーに耐性がある一方で、コードのサイズの増大、クエリに関連のないコードの存在、トレーニング例の削減によってモデルのパフォーマンスが制限されることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 17:09:30 GMT)
Sub-optimal Policy Aided Multi-Agent Reinforcement Learning for Flocking Control [7.0]
本稿では,SPA-MARL(Sub-optimal policy aided multi-agent reinforcement learning algorithm)を提案する。人工電位場に基づく従来の制御手法を用いて、準最適ポリシーを生成する。実験により、SPA-MARLはトレーニングプロセスを高速化し、MARLベースラインと使用済みの準最適ポリシーの両方を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 15:10:49 GMT)
DytanVO: Joint Refinement of Visual Odometry and Motion Segmentation in Dynamic Environments [6.5]
動的環境を扱う最初の教師付き学習ベースVO法であるDytanVOを提案する。実世界の動的環境における最先端VOソリューションよりも平均27.7%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 23:56:03 GMT)
Sample-Efficient Multi-Agent Reinforcement Learning with Demonstrations for Flocking Control [6.4]
浮揚制御は無人航空機や自律水中車両のようなマルチエージェントシステムにおいて重要な問題である。従来の手法とは対照的に、マルチエージェント強化学習(MARL)はより柔軟に群れ制御の問題を解く。本稿では,MARL (PwD-MARL) の実証による事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 15:24:37 GMT)
Changer: Feature Interaction is What You Need for Change Detection [6.4]
変化検出は、長期の地球観測ミッションにとって重要なツールである。本稿では,特徴抽出器に代替的なインタラクション層を含む,新しい汎用的な変更検出アーキテクチャであるMetaChangerを提案する。異なるスケール変化検出データセット上で,Changerシリーズモデルが競合性能を達成するのを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 09:13:02 GMT)
Non-Imaging Medical Data Synthesis for Trustworthy AI: A Comprehensive Survey [6.3]
データ品質は、医療において信頼できるAIを開発する上で重要な要素である。高品質なデータセットへのアクセスは、データ取得の技術的困難によって制限される。医療データの大規模な共有は、厳格な倫理的制約によって妨げられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 13:34:17 GMT)
Multidimensional Economic Complexity: How the Geography of Trade, Technology, and Research Explain Inclusive Green Growth [5.2]
貿易と特許データに基づく複雑さの尺度が組み合わさって将来の経済成長と所得不平等を説明することを示す。これらの知見は、貿易、技術、研究の地理がどのようにして包括的グリーン成長を説明するかを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 18:09:17 GMT)
Sample-based Uncertainty Quantification with a Single Deterministic Neural Network [4.7]
より安定かつスムーズなトレーニングを実現するために,disCOネットのニューラルネットワークの改良を提案する。本稿では,エネルギースコアを用いた予測分布の学習の有効性に関する基礎的証明を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 22:37:39 GMT)
Detecting Generated Scientific Papers using an Ensemble of Transformer Models [4.6]
DAGPap22共有タスクのために開発されたニューラルモデルについて,Scholarly Document Processingの第3ワークショップで紹介した。我々の研究は、異なるトランスフォーマーベースのモデルの比較と、不均衡なクラスを扱うために追加のデータセットとテクニックの使用に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 08:43:25 GMT)
Batch Policy Learning in Average Reward Markov Decision Processes [3.9]
モバイル健康アプリケーションに動機づけられた我々は、長期的な平均報酬を最大化する政策を学ぶことに集中する。パラメータ化されたポリシークラスで最適ポリシーを計算する最適化アルゴリズムを開発した。推定ポリシのパフォーマンスは、ポリシークラスにおける最適平均報酬と推定ポリシの平均報酬との差によって測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 17:56:24 GMT)
Learning-Based Adaptive Control for Stochastic Linear Systems with Input Constraints [3.8]
そこで本研究では,加法的対象であるスカラー線形系の適応制御のための確実な等価性スキームを提案する。系が極端に安定であると仮定すると、閉ループ系状態の平均二乗有界性は証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 03:55:04 GMT)
Automated Segmentation and Recurrence Risk Prediction of Surgically Resected Lung Tumors with Adaptive Convolutional Neural Networks [3.5]
肺がんは、がん関連死亡の重大な原因である。本稿では,肺腫瘍のセグメンテーションと再発リスク予測における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の利用について検討する。我々の知る限りでは、これは最初の完全自動化されたセグメンテーションと再発リスク予測システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 23:06:22 GMT)
RGB-Event Fusion for Moving Object Detection in Autonomous Driving [3.5]
移動物体検出(MOD)は安全な自動運転を実現するための重要な視覚課題である。センサ技術の最近の進歩、特にイベントカメラは、移動物体をより良くモデル化するための従来のカメラアプローチを自然に補完することができる。我々は、より堅牢なMODを実現するために、2つの相補的モダリティを共同で活用する新しいRGB-Event fusion NetworkであるRENetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 12:59:08 GMT)
VDDB: a comprehensive resource and machine learning platform for antiviral drug discovery [3.5]
ウイルス感染は人間の健康を脅かす主要な病気の1つである。オープンアクセス型抗ウイルス薬資源と機械学習プラットフォーム(VDDB)について紹介した。 VDDBは848の臨床的ワクチン、199の臨床的抗体、SARS-CoV-2を含む39の医療上重要なウイルスを標的とする710,000以上の小さな分子を誇示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 09:02:46 GMT)
Gaussian dynamics equation in normal product form [3.0]
正規積形式におけるガウス密度作用素の核行列 R と標準二次形式における核行列 G との相関式を得る。 R の時間発展機構を探求し、正規積 R=i(RJH-HJR) の下でガウス力学式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 05:03:52 GMT)
TripleRE: Knowledge Graph Embeddings via Tripled Relation Vectors [2.9]
本稿では,TripleREという名前の知識グラフを2つのバージョンで埋め込む手法を提案する。 TripleREの最初のバージョンでは、関係ベクトルを創造的に3つに分割している。 2つ目のバージョンは残余の概念を活かし、より良いパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 07:42:37 GMT)
Advertising Media and Target Audience Optimization via High-dimensional Bandits [2.5]
我々は、広告主がオンラインパブリッシャーのデジタル広告管理を自動化するために利用できるデータ駆動アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムにより、広告主は利用可能なターゲットオーディエンスと広告メディアをまたいで検索し、オンライン実験を通じてキャンペーンの最良の組み合わせを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 21:00:53 GMT)
Advance sharing of quantum shares for classical secrets [2.3]
古典秘密の秘密共有スキームは古典秘密共有スキームと量子秘密共有スキームに分類される。アクセス構造を柔軟に設計する能力を備えた量子秘密共有を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 09:06:29 GMT)
Calling for a feminist revolt to decolonise data and algorithms in the age of Datification [2.1]
デジタル植民地化は人間の心の本質、すなわち想像と想像を占有する。 Militant Groupは、代替アルゴリズムやデータセット収集戦略、近似手法を想像し、設計している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 12:13:04 GMT)
DiPietro-Hazari Kappa: A Novel Metric for Assessing Labeling Quality via Annotation [2.0]
提案するデータセットラベルの品質を評価するための新しい指標であるDiPietro-Hazari Kappaを紹介する。古典的なフライスのカッパ測度(英語版)において、ディピエトロ・ハザーリカッパ(英語版)は経験的アノテータ合意を差分する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 04:46:38 GMT)
OA-SLAM: Leveraging Objects for Camera Relocalization in Visual SLAM [2.0]
オブジェクトの主な利点は、その高レベルなセマンティクスと識別能力にあることを示す。実験により,古典的手法が失敗する視点から,カメラを再局在化できることが判明した。私たちのコードとテストデータはgitlab.inria.fr/tangram/oa-slamでリリースされます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 14:20:08 GMT)
Robust Online and Distributed Mean Estimation Under Adversarial Data Corruption [1.9]
我々は,敵対的データアタックの存在下でのオンラインおよび分散シナリオにおけるロバスト平均推定について検討した。アルゴリズムに真の平均を組み込むために,推定値の誤差バウンドと収束特性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 16:36:21 GMT)
Spatial-Temporal Deep Embedding for Vehicle Trajectory Reconstruction from High-Angle Video [1.9]
車両セグメンテーションのためのインスタンス認識埋め込みをSTMap上に生成するために,画素レベルとインスタンスレベルの両方でパリティ制約を課すモデルを開発した。デザインされたモデルは、すべてのNGSIM US-101ビデオを処理して完全な車両軌道を生成するために適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 22:32:05 GMT)
Performance Evaluation of Query Plan Recommendation with Apache Hadoop and Apache Spark [1.8]
MapReduceベースのアクセス計画レコメンデーション手法は、クエリデータセットの異なるサイズをクラスタリングするために使用される。実験では、並列クエリクラスタリングが高いスケーラビリティを実現する上での有効性を実証した。 Apache SparkはApache Hadoopよりもパフォーマンスが向上し、平均2倍のスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 21:13:05 GMT)
Fast, Accurate and Object Boundary-Aware Surface Normal Estimation from Depth Maps [1.8]
提案手法は、よく知られた表面正規推定アルゴリズムと比較する。その結果,提案アルゴリズムは精度の点でベースラインアルゴリズムより優れるだけでなく,リアルタイムアプリケーションで使用するのに十分高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 04:43:09 GMT)
News Headlines Dataset For Sarcasm Detection [1.8]
Sarcasm Detectionにおける過去の研究は、主にハッシュタグベースの監視を使用して収集されたTwitterデータセットを使用している。多くのツイートは、他のつぶやきに対する返信であり、これら中の皮肉を検出するには、文脈的なつぶやきの可用性が必要である。 TheOnionは、現在のイベントのサーカシックなバージョンを作ることを目標としているが、HuffPostは本当のニュースを公開している。データセットには約28Kの見出しが含まれており、そのうち13Kは皮肉である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 22:25:36 GMT)
IMDB Spoiler Dataset [1.8]
高品質な映画レビューベースのスポイラーデータセットを提案し,スポイラー検出の問題に対処する。我々は、それが答えられる様々な研究の質問について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 22:31:06 GMT)
Monkeypox virus detection using pre-trained deep learning-based approaches [1.7]
世界中の新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の減少に伴い、サルポックスウイルスは徐々に出現している。広く普及する前に早期に発見することが重要である。本稿では,モンキーポックスウイルス検出のための13種類の事前学習深層学習モデルを比較することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 10:46:51 GMT)
Low-Rank Covariance Completion for Graph Quilting with Applications to Functional Connectivity [1.3]
多くのカルシウムイメージングデータセットでは、ニューロンの全個体数は同時に記録されるのではなく、部分的に重なるブロックに記録される。本稿では、まず、低ランクココンプリートを用いた原子核構造行列を暗示するグラフ量子化法について述べる。カルシウムイメージングデータから接続性を推定するためのこれらの手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 08:03:46 GMT)
De Bruijn goes Neural: Causality-Aware Graph Neural Networks for Time Series Data on Dynamic Graphs [1.3]
動的グラフ上の時間分解データに対して,De Bruijn Graph Neural Networks (DBGNNs) を導入する。我々のアプローチは、動的グラフの因果トポロジに展開する時間的トポロジ的パターンを考慮に入れている。 DBGNNは動的グラフの時間パターンを利用することができ、教師付きノード分類タスクのパフォーマンスを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 10:54:00 GMT)
Inducing Early Neural Collapse in Deep Neural Networks for Improved Out-of-Distribution Detection [1.0]
本稿では,標準ResNetアーキテクチャの簡易な修正,すなわち機能空間上のL2正規化を提案する。この変化は初期のニューラル・コラプス(NC)も引き起こし、より優れたOoD性能が期待できる効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 17:46:06 GMT)
A real-time dynamic obstacle tracking and mapping system for UAV navigation and collision avoidance with an RGB-D camera [0.9]
RGB-Dカメラを用いたクワッドコプター障害物回避のためのリアルタイム動的障害物追跡とマッピングシステムを提案する。提案システムではまず, 占有ボクセルマップを用いた深度画像を用いて動的障害物領域を生成する。追従動的障害物の状態を用いたマルコフ連鎖に基づく環境対応軌道予測法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 05:32:33 GMT)
ANet: Autoencoder-Based Local Field Potential Feature Extractor for Evaluating An Antidepressant Effect in Mice after Administering Kratom Leaf Extracts [0.4]
我々は、ANetと呼ばれるオートエンコーダ(AE)ベースの異常検出器を用いて、KT抽出液とADインフルエンザに応答するマウスの局所野電位(LFP)の特徴の類似度を測定した。 KTシロップに反応した特徴は、ADインフルエンザに反応したものと85.62 pm$ 0.29%と最も類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 01:14:26 GMT)
An Empathetic AI Coach for Self-Attachment Therapy [0.4]
本稿では,自己着床療法のプロトコルを実践する上でユーザを指導することを目的とした,デジタルコーチのための新しいデータセットと計算戦略を提案する。本フレームワークは,ルールベースの会話エージェントに,ユーザのテキスト応答の根底にある感情を識別するディープラーニング分類器を付加する。私たちは、ユーザーが対話することを選択できる、人間のようなペルソナのセットを作ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 12:01:35 GMT)
Can segmentation models be trained with fully synthetically generated data? [0.4]
BrainSPADEは、合成拡散ベースのラベルジェネレータとセマンティックイメージジェネレータを組み合わせたモデルである。本モデルでは, 興味の病理の有無に関わらず, オンデマンドで完全合成脳ラベルを作成でき, 任意のガイド型MRI画像を生成することができる。 brainSPADE合成データは、実際のデータでトレーニングされたモデルに匹敵するパフォーマンスでセグメンテーションモデルをトレーニングするために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 05:24:04 GMT)
A study on the deviations in performance of FNNs and CNNs in the realm of grayscale adversarial images [0.3]
ノイズ摂動を伴う画像の分類において,ニューラルネットワークはより精度の低い傾向を示す。本研究では,手書き桁データセットであるMNISTを用いて,1と2の隠蔽層を持つFNNと3,4,6,8の畳み込みを持つCNNを用いて,それらの精度を分析した。 FNNは、ノイズの強度に関係なく、分類精度が85%以上であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 06:25:14 GMT)
GedankenNet: Self-supervised learning of hologram reconstruction using physics consistency [0.3]
本稿では,ラベル付き学習データや実験データを必要としない,ゲダンケンネット(GedankenNet)と呼ばれる自己教師型学習モデルについて報告する。自己監督訓練の後、ゲダンケンネットは様々な未知の生物学的サンプルの実験ホログラムへの一般化に成功した。実験データや実際の興味のサンプルや空間的特徴の知識がなければ、ゲダンケンネットの自己教師付き学習は複雑な画像再構成を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 09:02:10 GMT)
Flexible and Structured Knowledge Grounded Question Answering [0.2]
本稿では,知識に基づく質問応答の柔軟性,範囲の広さ,構造的推論に言語と知識を活用することを提案する。具体的には,動的ホップを用いて関連するコンテキストを検索する知識構築手法を考案する。そして、言語と知識の間のボトルネックを交換する情報を橋渡しする深層融合機構を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 08:48:50 GMT)
Testing and Learning Quantum Juntas Nearly Optimally [0.1]
量子量$k$-juntasの検証と学習の問題を考察する。 a)$widetildeO(sqrtk)$-query量子アルゴリズムを与え、量子$k$-juntaと量子$k$-juntaの「遠い」ユニタリ行列を区別することができる。我々は、量子$k$-juntasのテストと量子$k$-juntasの学習のための上限を、ほぼ一致する$Omega(sqrtk)$と$Omega(frac)$で補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 18:56:53 GMT)
When could NISQ algorithms start to create value in discrete manufacturing ? [0.0]
製造関連NISQアルゴリズムとして、量子アニーリング(QA)と量子最適化近似アルゴリズム(QAOA)を同定した。これまでのところ、古典的な計算に比べて有利な証拠はない。より高次元の計算問題や訓練の改善に関するさらなる調査も行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 12:43:00 GMT)
Unveil the unseen: Exploit information hidden in noise [0.0]
予測を改善するため,ノイズ自体から重要な情報を抽出する機械学習アーキテクチャを開発した。この定式化をPbZr$_0.7$Sn$_0.3$O$_3$クリスタルに適用し、誘電率の不確かさを利用して熱容量を外挿する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 17:43:57 GMT)
Turing instability in quantum activator-inhibitor systems [0.0]
チューリング不安定性は, 量子散逸系において発生し, エンタングルメントや測定効果などの量子的特徴を解析できることを示す。我々の結果はチューリング機構の普遍性を量子領域に拡張し、量子非平衡自己組織化の可能性に関する新しい視点を提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 06:41:53 GMT)
Topological Quantum Programming in TED-K [0.0]
現在開発中の型付き関数型(従って検証可能な)トポロジカル量子プログラミングのための基本的かつ自然なスキームについて述べる。これは、トポロジカル q-ビットの普遍的な技術的詳細、すなわち対称性に保護された(あるいは強化された)トポロジカル秩序なラウリン型エノン基底状態を反映している。この言語システムは、ニューヨーク大学アブダビ研究所の"Center for Quantum and Topological Systems"で開発中である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 14:00:37 GMT)
Reconfigurable Intelligent Surface-assisted Classification of Modulations using Deep Learning [0.0]
本稿では,人工知能を用いたRIS支援ディジタル分類手法を提案する。我々は、デジタル変調を分類するために畳み込みニューラルネットワークを訓練する。提案手法の精度は特に低レベルのSNRにおいて顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 18:45:03 GMT)
Quantum simulation with just-in-time compilation [0.0]
ジャスト・イン・タイム(JIT)コンパイル技術を用いて回路ベースの量子シミュレーションを行う。 QibojitはQibo量子コンピューティングフレームワークの新しいモジュールで、Pythonによるジャストインタイムコンパイルアプローチを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 19:08:17 GMT)
Quantum Non-Demolition Measurement on the Spin Precession of Laser-Trapped $^{171}$Yb Atoms [0.0]
量子非破壊測定(QND)は、検出効率と測定忠実度を高める。本稿では,レーザートラップ原子のスピン状態に対するQND測定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 02:19:26 GMT)
Quantum Annealing for Neural Network optimization problems: a new approach via Tensor Network simulations [0.0]
量子アニーリング(QA)は、量子最適化の最も有望なフレームワークの1つである。本稿では,QAの断熱時間進化を適切なネットワークとして効率的に表現できることを示す。マトリックス製品状態(MPS)として表現された最適化状態が量子回路に再キャスト可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 14:29:14 GMT)
Limitations to Realize Quantum Zeno Effect in Beam Splitter Array -- a Monte Carlo Wavefunction Analysis [0.0]
全光学装置における量子ゼノ効果を実現するための非理想光学成分を解析する。ビームスプリッタはこの実験構成において重要なコンポーネントである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 10:25:21 GMT)
Lightweight Spatial-Channel Adaptive Coordination of Multilevel Refinement Enhancement Network for Image Reconstruction [0.0]
本稿では,マルチレベル改良ネットワークの空間チャネル適応調整を軽量に行う。簡単な線形結合操作により,アテンションモジュール間の通信ブリッジを確立する。我々のMRENは、非常に少ないパラメータと非常に少ない計算量を持つ他の高度なアルゴリズムよりも優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 14:15:42 GMT)
Exact sum rules for spectral zeta functions of homogeneous 1D quantum oscillators, revisited [0.0]
等質な 1D Schr" オーディンガー作用素のスペクトルゼータ関数の総和規則を調査し、これは主に正確な WKB 法から導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 07:54:50 GMT)
Computed Decision Weights and a New Learning Algorithm for Neural Classifiers [0.0]
ニューラル分類器の決定層重みをトレーニングするよりも、計算の可能性を考える。後者の定式化は、単純さと有効性の両方で、事前決定の重み付けのための有望な新しい学習プロセスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 22:59:42 GMT)
Boundary conditions for the quantum Hall effect [0.0]
無限ストリップ上の整数量子ホール効果の自己整合モデルを定式化する。後者は古典的な類似点を持たない新しい種類の状態を導入し、ホール導電率の量子化パターンにより微細な構造を加える。また,印加電界の高値における量子ホール効果の分解を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 12:37:40 GMT)
Approximation results for Gradient Descent trained Shallow Neural Networks in $1d$ [0.0]
広範に研究されているニューラルネットワークの2つの側面は、関数近似特性と勾配降下法によるトレーニングである。現在の文献の大半では、これらの重量は完全にまたは部分的に手作りであるが、必ずしも実用的性能ではない。本稿では、これらの2つの要求のバランスをとり、勾配降下による非重み付け最適化とともに、ニューラルネットワークの近似結果を1d$で提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 20:26:19 GMT)
Ab initio quantum theory of mass defect and time dilation in trapped-ion optical clocks [0.0]
このハミルトニアンをポールトラップにおけるコールドイオンの外部および内部ダイナミクスの結合を記述するために応用する。これにより、単一の捕捉されたイオンに基づく原子時計における相対論的周波数シフトの体系的かつ完全な量子力学的処理が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 11:37:22 GMT)
A review of probabilistic forecasting and prediction with machine learning [0.0]
機械学習アルゴリズムを用いて予測不確実性推定の話題を概観する。我々は確率的予測を評価するための関連する指標(一貫性スコアリング関数と適切なスコアリングルール)について論じる。このレビューでは、ユーザーのニーズに合わせて新しいアルゴリズムを開発する方法についての理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 10:36:30 GMT)
A Continuous Variable Quantum Switch [0.0]
本稿では,複数の通信フローに対応するCV量子符号化のための量子繰り返しスイッチを提案する。スイッチのアーキテクチャは、量子光源、検出器、メモリ、スイッチングファブリックに基づいている。本稿では,複数のCVエンタングルメント流に対する達成可能な両部エンタングルメント要求領域に関する数値的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Sep 2022 15:23:20 GMT)