Simplifying Model-based RL: Learning Representations, Latent-space
Models, and Policies with One Objective [142.4] 自己整合性を維持しつつ高いリターンを達成するために,潜在空間モデルとポリシーを協調的に最適化する単一目的を提案する。
得られたアルゴリズムは, モデルベースおよびモデルフリーRL手法のサンプル効率に適合するか, 改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 03:51:58 GMT)
Can We Solve 3D Vision Tasks Starting from A 2D Vision Transformer? [111.1] 視覚変換器(ViT)は2次元画像理解タスクの解決に有効であることが証明されている。
2Dおよび3Dタスク用のViTは、これまでほとんど転送できない、非常に異なるアーキテクチャ設計を採用してきた。
本稿では,標準的な2D ViTアーキテクチャを用いて,3次元視覚世界を理解するという魅力的な約束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 00:48:27 GMT)
A Benchmark for Understanding and Generating Dialogue between Characters
in Stories [75.3] 本研究は,機械が物語の対話を理解・生成できるかどうかを探求する最初の研究である。
マスク付き対話生成と対話話者認識という2つの新しいタスクを提案する。
DialStoryの自動評価と手動評価で既存のモデルをテストすることで,提案課題の難しさを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 10:19:04 GMT)
Dynamic Global Memory for Document-level Argument Extraction [63.3] 文書レベルのイベント引数抽出のための,新しいグローバルなニューラルジェネレーションベースのフレームワークを提案する。
文書メモリストアを使用してコンテキストイベント情報を記録し、それを暗黙的に明示的に活用することで、後のイベントの引数の復号に役立ちます。
実験結果から,我々のフレームワークは従来の手法よりも大幅に優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 23:45:25 GMT)
The Geometry of Self-supervised Learning Models and its Impact on
Transfer Learning [62.6] 自己教師型学習(SSL)はコンピュータビジョンにおいて望ましいパラダイムとして登場した。
本稿では,各特徴空間内の局所的近傍を用いて異なるSSLモデルを分析するためのデータ駆動幾何学的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 18:15:38 GMT)
Graph-Based Active Machine Learning Method for Diverse and Novel
Antimicrobial Peptides Generation and Selection [57.1] 新しいAMP候補の大規模スクリーニングは高価で、時間もかかり、発展途上国では手頃な価格となっている。
本稿では,新しいAMPの設計に必要なウェットラブ実験の数を統計的に最小化する,アクティブ機械学習ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 14:30:48 GMT)
Deep Learning-Based Rate-Splitting Multiple Access for Reconfigurable
Intelligent Surface-Aided Tera-Hertz Massive MIMO [56.0] 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は,Tera-Hertz大規模マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)通信システムのサービスカバレッジを大幅に向上させることができる。
しかし、パイロットとフィードバック信号のオーバーヘッドが限定された正確な高次元チャネル状態情報(CSI)を得ることは困難である。
本稿では、RIS支援Tera-Hertzマルチユーザアクセスシステムのための、ディープラーニング(DL)に基づくレート分割多重アクセス方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 03:07:37 GMT)
Distribution inference risks: Identifying and mitigating sources of
leakage [42.2] 分散推論(またはプロパティ推論)攻撃による漏洩が注目されている。
この攻撃において、敵の目標は、トレーニングデータに関する分布情報を推測することである。
理論的および実験的に、敵が分散推論攻撃を連続的に行うことができる情報漏洩源を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 11:45:27 GMT)
Adversarial Robustness through Bias Variance Decomposition: A New
Perspective for Federated Learning [41.5] フェデレーション学習は、プライバシ保護制約の下で分散クライアントのグループからの知識を集約することで、ニューラルネットワークモデルを学ぶ。
このパラダイムは、集中型ニューラルネットワークの敵対的脆弱性を継承する可能性がある。
本稿では,サーバとクライアントの更新機構を改善したFed_BVAという,対角的に堅牢なフェデレーション学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 19:09:17 GMT)
Human Performance Modeling and Rendering via Neural Animated Mesh [40.3] 従来のメッシュをニューラルレンダリングの新たなクラスでブリッジします。
本稿では,映像から人間の視点をレンダリングする新しい手法を提案する。
我々は、ARヘッドセットにバーチャルヒューマンパフォーマンスを挿入して、さまざまなプラットフォーム上でのアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 03:58:00 GMT)
Learning from Future: A Novel Self-Training Framework for Semantic
Segmentation [33.7] 自己学習は半教師あり学習において大きな可能性を秘めている。
本稿では,モデルが未来から学べる,新たな自己学習戦略を提案する。
我々は,幅広い環境下でのアプローチの有効性と優位性を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 12:21:48 GMT)
SF2SE3: Clustering Scene Flow into SE(3)-Motions via Proposal and
Selection [33.3] SF2SE3は,独立に動く剛体物体とそのSE(3)運動へのセグメンテーションの形でシーンダイナミクスを推定する新しい手法である。
SF2SE3は2つのステレオまたはRGB-D画像で動作する。
SF2SE3のシーンフロー推定,オブジェクトセグメンテーション,ビジュアルオドメトリーへの応用について,複数のデータセットで評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 10:54:50 GMT)
StereoVoxelNet: Real-Time Obstacle Detection Based on Occupancy Voxels
from a Stereo Camera Using Deep Neural Networks [32.8] 障害物検出は、ステレオマッチングが一般的な視覚ベースのアプローチであるロボットナビゲーションにおいて、安全に重要な問題である。
本稿では,ステレオ画像の占有率を直接検出するために,ディープニューラルネットワークを利用する計算効率のよい手法を提案する。
提案手法は,32mの範囲の障害物を正確に検出し,最新ステレオモデルの計算コストのわずか2%に留まらず,IoU (Intersection over Union) とCD (Chamfer Distance) のスコアが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 03:32:38 GMT)
Time complexity analysis of quantum algorithms via linear
representations for nonlinear ordinary and partial differential equations [32.0] 非線形常微分方程式の解や物理観測可能性を計算するために量子アルゴリズムを構築した。
異なる数値近似から生じる量子線形系アルゴリズムと量子シミュレーション法を比較した。
また、HJE のリウヴィル方程式を解くためのシュル・オーディンガーフレームワークを提案し、シュル・オーディンガー方程式のウィグナー変換の半古典的極限として再キャストすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 05:50:23 GMT)
EMaP: Explainable AI with Manifold-based Perturbations [23.2] より忠実で堅牢な説明が得られるように、新しい摂動方式を導入する。
データトポロジ上の摂動方向は、離散的なグロモフ・ハウスドルフ距離の最悪のケース解析と永続的ホモロジーによる平均ケース解析の両方において、データトポロジをよりよく保存することを示す。
実験の結果,EMaPは説明者の性能を向上するだけでなく,近年開発された摂動法に対する攻撃を克服する上でも有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 02:43:50 GMT)
SDFE-LV: A Large-Scale, Multi-Source, and Unconstrained Database for
Spotting Dynamic Facial Expressions in Long Videos [21.7] SDFE-LVは1,191本の長ビデオで構成され、それぞれが1つ以上の完全な動的表情を含む。
対応する長ビデオにおける表情の完全な動的表現は、順調に訓練された10のアノテータによって5回独立にラベル付けされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 01:59:12 GMT)
Perception-Distortion Trade-off in the SR Space Spanned by Flow Models [21.6] フローベース生成超解法(SR)モデルは、SR空間と呼ばれる、実現可能なSRソリューションの多様なセットを生成することを学ぶ。
本稿では,ランダムなアーチファクトを排除し,知覚品質を著しく損なうことなく忠実さを向上する単一SR画像を得るための,単純だが効果的な画像アンサンブル/融合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 13:12:21 GMT)
Membership Inference Attacks and Generalization: A Causal Perspective [20.2] メンバーシップ推論(MI)攻撃は、ニューラルネットワークの現在のトレーニング方法において、プライバシの弱点を浮き彫りにする。
原理的因果推論に基づくMI攻撃とその一般化への関連性を説明するための最初のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 17:31:11 GMT)
Enabling Conversational Interaction with Mobile UI using Large Language
Models [15.9] 自然言語で多様なUIタスクを実行するには、開発者は通常、特定のタスクごとに別々のデータセットとモデルを作成する必要がある。
本稿では,単一言語モデルを用いて,モバイルUIとの多目的対話を実現することの実現可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 20:58:39 GMT)
MetaDIP: Accelerating Deep Image Prior with Meta Learning [15.8] メタラーニングを用いて、DIPベースの再構築を大幅に加速する。
さまざまな逆イメージングタスクにおけるランタイムの10倍の改善を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 02:41:58 GMT)
Pruning Neural Networks via Coresets and Convex Geometry: Towards No
Assumptions [10.6] プルーニングはディープニューラルネットワーク(DNN)を圧縮するための主要なアプローチの1つである
モデルの重みと入力を軽度に仮定して,そのようなコアセットを計算するための,新しい,堅牢なフレームワークを提案する。
提案手法は,既存のコアセットに基づくニューラルプルーニング手法を,幅広いネットワークやデータセットで性能的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 12:45:26 GMT)
Infrared: A Meta Bug Detector [10.5] 我々はメタバグ検出と呼ばれる新しいアプローチを提案し、既存の学習ベースのバグ検出よりも3つの重要な利点を提供している。
我々のメタバグ検出装置(MBD)は,ヌルポインタの参照,配列インデックスのアウト・オブ・バウンド,ファイルハンドルのリーク,さらには並列プログラムにおけるデータ競合など,さまざまなバグの発見に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 09:08:51 GMT)
Measuring Quantum Entanglement from Local Information by Machine
Learning [10.2] 絡み合いは量子技術の発展における鍵となる性質である。
本稿では,局所ハミルトニアンの平衡状態と非平衡状態の絡み合いを測定するためのニューラルネットワーク支援プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 08:15:49 GMT)
A Map-matching Algorithm with Extraction of Multi-group Information for
Low-frequency Data [9.5] 本稿では,「ビッグデータ」をフル活用する新しい地図マッチング手法を考案する。
現在のマッチングプローブから空間的および時間的距離に応じて、全てのデータを4つのグループに分類する。
修正されたトップKショートパス法を用いて、楕円領域内の候補パスを探索し、融合スコアを用いて経路を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 08:09:17 GMT)
Imbalanced Nodes Classification for Graph Neural Networks Based on
Valuable Sample Mining [9.2] 不均衡問題に対する従来のアルゴリズムレベルのアプローチに基づいて、新たな損失関数FD-Lossを再構成する。
我々の損失関数は、ノード分類タスクの既存の手法と比較して、サンプルノードの不均衡を効果的に解決し、分類精度を4%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 09:22:32 GMT)
DeepTOP: Deep Threshold-Optimal Policy for MDPs and RMABs [8.3] 制御問題に対する最適しきい値ポリシーを学習する問題を考察する。
しきい値ポリシーの単調性を活用することで、それらの政策勾配が驚くほど単純な表現であることを証明する。
我々は,Whittleインデックスを間接的手法で学習する最近のいくつかの研究よりも,Whittleインデックスをはるかに高速に学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 20:13:34 GMT)
Why Deep Surgical Models Fail?: Revisiting Surgical Action Triplet
Recognition through the Lens of Robustness [7.8] 本稿では,既存のディープラーニングモデルの失敗を,頑健さと説明可能性のレンズを通して理解するための最初の研究について述べる。
本研究は,性能向上と信頼性向上の鍵が,中核的かつ突発的な属性にあることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 20:24:32 GMT)
Rethinking Personalized Ranking at Pinterest: An End-to-End Approach [7.3] ユーザアクションからエンド・ツー・エンドの学習を通じて、パーソナライズされたレコメンデーションエンジンに革命をもたらすための道程を提示する。
提案されたシステムはPinterestで本番環境にデプロイされており、オーガニックおよび広告アプリケーション間で大きなオンラインゲインを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 01:06:00 GMT)
A Non-parametric Skill Representation with Soft Null Space Projectors
for Fast Generalization [7.1] ヌル空間プロジェクタを含む非パラメトリック運動プリミティブを導出する。
このような定式化により,行列逆変換を伴わずに計算複雑性O(n2)で高速かつ効率的な運動生成が可能となることを示す。
高次元入力による実演技術については、オンザフライ適応も可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 10:04:59 GMT)
Control of chiral orbital currents in a colossal magnetoresistance
material [6.5] MnTe6オクタヘドラの縁に沿って流れるab面キラル軌道電流(COC)によって駆動されるエキゾチック量子状態について報告する。
強磁性Mnスピンとab平面COCのc軸軌道モーメントは、磁場がc軸に沿って配列されている場合、ab平面導電率(CMR)を劇的に増大させる。
COC対応CMRとビスタブルスイッチングの制御は、量子技術に根本的に新しいパラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 22:53:21 GMT)
Revisiting Rolling Shutter Bundle Adjustment: Toward Accurate and Fast
Solution [6.3] 本研究では,ローリングシャッター(RS)カメラを用いて,カメラの6-DoFポーズと環境形状を推定し,ロバストで高速なバンドル調整ソリューションを提案する。
これは、センサーの追加、フレームレートの高い動画の入力、カメラの動きに対する制限的な仮定、読み出し方向、効率の低下など、既存の作業の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 08:21:07 GMT)
Learn the Time to Learn: Replay Scheduling in Continual Learning [6.2] 本稿では,継続学習システムの学習時間について提案する。
学習する時間を学習することの利点が示され、それによって、現在の継続的な学習研究が現実世界のニーズに近づきつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 21:29:58 GMT)
LATITUDE: Robotic Global Localization with Truncated Dynamic Low-pass
Filter in City-scale NeRF [5.4] 都市規模ニューラルレージアンスフィールド(NeRF)における2段階位置決め機構について述べる。
位置認識の段階では、トレーニングされたNeRFから生成された画像を通して回帰器を訓練し、グローバルなローカライゼーションの初期値を提供する。
ポーズ最適化の段階では、タンジェント平面上でのポーズを直接最適化することにより、観測画像とレンダリング画像との間の残差を最小化する。
提案手法を合成・実世界の双方で評価し,大規模都市景観における高精度ナビゲーションの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 07:56:06 GMT)
EMA-VIO: Deep Visual-Inertial Odometry with External Memory Attention [5.1] 視覚慣性オドメトリー(VIO)アルゴリズムは、カメラと慣性センサーからの情報を利用して位置と翻訳を推定する。
最近のディープラーニングベースのVIOモデルは、データ駆動方式でポーズ情報を提供するため、注目を集めている。
状態推定のための視覚的特徴と慣性的特徴を効果的かつ効率的に組み合わせた,外部記憶に配慮した新しい学習ベースのVIOフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 07:05:36 GMT)
Comparative study of machine learning and deep learning methods on ASD
classification [4.8] 自閉症データセットは、自閉症と健康なグループの違いを特定するために研究される。
本モデルでは,多地点ABIDE Iデータを用いて,自閉症患者と健常患者を71%の精度で分類できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 16:39:10 GMT)
Improving the Performance of DNN-based Software Services using Automated
Layer Caching [3.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、Webベースのサービスを含む多くのアプリケーションドメインにおいて、不可欠なコンポーネントとなっている。
このような大規模モデルの計算複雑性は依然として比較的重要であり、低推論遅延を妨げている。
本稿では,DNNベースのサービスの性能向上のためのエンドツーエンド自動ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 18:21:20 GMT)
Maskless Generation of Single Silicon Vacancy Arrays in Silicon Carbide
by a Focused He+ Ion Beam [2.6] ヘリウムイオン顕微鏡を用いて炭化ケイ素に単一シリコン空孔欠陥アレイを作製する。
集束したHe+イオンビームを正確に制御することで、マスクレスおよびターゲット生成を実現することができる。
この研究は、色中心からフォトニック構造への統合と工学の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 08:26:48 GMT)
Bivariate Causal Discovery for Categorical Data via Classification with
Optimal Label Permutation [2.0] 最適ラベル置換(COLP)を用いた新しい分類モデルに基づく分類データのための新しい因果モデルを提案する。
因果的モデルと反因果的モデルの確率関数を比較した単純な学習アルゴリズムは因果的方向を学習するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 15:04:55 GMT)
A Computational Model of Learning Flexible Navigation in a Maze by
Layout-Conforming Replay of Place Cells [2.0] 近年の研究では、睡眠時や運動時における海馬の場所細胞(PC)の再活性化は、障壁を回避できる軌道を描いていることが示されている。
このようなレイアウトに適合したリプレイは、動的に変化する迷路の中での動物の柔軟なナビゲーションの学習を支援する場所細胞の活動に光を当てる。
本稿では,レイアウトコンフォーミングなリプレイを生成する計算モデルを提案し,そのようなリプレイが迷路内の柔軟なナビゲーションの学習をいかに促すかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 14:12:01 GMT)
Through a fair looking-glass: mitigating bias in image datasets [1.0] 目的変数間の統計的依存を最小化し,画像データセットを非バイアス化するための高速かつ効果的なモデルを提案する。
提案手法をCelebAデータセット上で評価し、その結果を最先端のデバイアス法と比較し、そのモデルが有望なフェアネスと精度の組み合わせを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 20:28:36 GMT)
Achilles Heels for AGI/ASI via Decision Theoretic Adversaries [1.0] AIの進歩が進むにつれて、先進的なシステムがどのように選択するか、どのように失敗するかを知ることが不可欠である。
本稿では、潜在的超知能システムでさえ安定な決定論的妄想を持つかもしれないというアキレス・ヒール仮説を提示する。
これらの弱点をシステムに埋め込む方法を理解するために、いくつかの新しい貢献がなされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 21:36:12 GMT)
Spinor matterwave control with nanosecond spin-dependent kicks [0.8] 量子技術は超微細ラマン遷移を持つ原子の物質波の迅速な制御に依存している。
これらの遷移は非補償の動的相とコヒーレントスピンの発散を伴う。
これらの制限を克服するために、断熱パルスシーケンスをプログラムする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 09:39:38 GMT)
Deep Adaptation of Adult-Child Facial Expressions by Fusing Landmark
Features [0.6] 成人の表情分類におけるBEtaMix Selected Landmark Features (FACE-BE-SELF) を用いた深層適応FACial Expressionを提案する。
文学においてはじめて、ベータ分布の混合は、表現、ドメイン、アイデンティティー要素との相関に基づいて、顔の特徴を分解し、選択するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 17:29:36 GMT)
Empirical Analysis on Top-k Gradient Sparsification for Distributed Deep
Learning in a Supercomputing Environment [0.6] 通信トラフィックを大幅に削減するために,勾配スペーシフィケーションが提案されている。
Top-kグラデーションスペーシフィケーション(Top-k SGD)は、トレーニング全体のパフォーマンス向上に限界がある。
我々はTop-k SGDの非効率性を示す実験を行い、低性能の知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 07:42:31 GMT)
Feature Selection integrated Deep Learning for Ultrahigh Dimensional and
Highly Correlated Feature Space [0.5] 本稿では,クラスタレベルの予測器のクラスタレベルの発見に深層学習を駆使した新しいスクリーニング・クリーニング手法を提案する。
広範囲のシミュレーションシナリオに対する徹底的な実証実験により,提案手法の有効性が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 17:10:33 GMT)
Low-cost machine learning approach to the prediction of transition metal
phosphor excited state properties [0.4] 光活性イリジウム錯体は、光から光触媒への応用から広く関心を集めている。
我々は、低コスト機械学習(ML)モデルを用いて、イリジウム錯体の励起状態特性を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 16:24:07 GMT)
Quantum Prudent Contracts with Applications to Bitcoin [0.4] 私たちは、Bitcoinのようなネットワークが提供する機能の非自明なサブセットである、慎重な契約の実装方法を示します。
私たちのワンショット署名構造は、Bitcoinネットワークを量子決済方式にアップグレードするために使用できます。
我々のアプローチには、普遍的な大規模量子コンピュータと長期量子メモリが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 08:35:17 GMT)
Evolutionary Deep Reinforcement Learning Using Elite Buffer: A Novel
Approach Towards DRL Combined with EA in Continuous Control Tasks [0.0] 本研究の目的は、深層強化学習と進化計算の2つの分野を組み合わせることの効率性を検討することである。
Evolutionary Deep Reinforcement Learning Using Elite Buffer"アルゴリズムは、対話型学習能力と人間の脳における仮説的結果からインスピレーションを得て、新しいメカニズムを導入した。
実験結果によると,提案手法は複雑で次元の大きい環境において,他のよく知られた手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 05:56:41 GMT)
Evolution of a Web-Scale Near Duplicate Image Detection System [0.0] 本稿では,80億枚の画像にまたがるほぼ重複画像を効率よく検出するシステムを提案する。
本システムは,候補生成,候補選択,クラスタリングの3段階からなる。
本稿で紹介した53,000枚の画像の人間ラベル付きデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 00:57:50 GMT)
Energy Efficient Automatic Streetlight Controlling System using Semantic
Segmentation [0.0] 本研究は,CCTVカメラを搭載したコンピュータビジョン技術を活用した新しい街灯管理システムを開発することを目的とする。
これにより、発光ダイオード(LED)の街灯は、歩行者や車両の存在を認識し、不在時に街灯を逆に薄めることで、自動的に適切な明るさで照らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 19:12:43 GMT)
Emission-Aware Optimization of Gas Networks: Input-Convex Neural Network
Approach [0.0] 排ガス制約下でのガスネットワークの最適化は、CO$強度が最も低いガス供給を優先する。
ICNNが支援する最適化は、ネットワーク計画のための実現可能なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 20:08:24 GMT)
Disentanglement, disorder lines, and Majorana edge states in a solvable
quantum chain [0.0] このモデルは、局所的および非局所的(弦)な順序を持つ3つの既知のギャップ付き位相と、$U(1)$極限のギャップレス不規則(IC)位相を持つ。
これらの根の分析は、連続量子相転移と障害線(DL)または変調遷移として知られるより弱い特異点を含む相図を生成する。
スペクトルの零点の正則性は、基底状態が分離可能(分解可能)であることが示され、そのモデルはDLのサブセット上で非絡み合っていることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 01:07:57 GMT)
Different Bootstrap Matrices in Many QM Systems [0.0] ブートストラップは境界状態と相関関数のエネルギー固有値を得るために最近開発された手法である。
本稿では、量子力学(QM)のブートストラップに関する多くの知識を要約し、異なるQMシステムのブートストラップ方程式とブートストラップ行列を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 16:32:02 GMT)
Deep Convolutional Architectures for Extrapolative Forecast in
Time-dependent Flow Problems [0.0] 深層学習技術は、対流に支配された問題に対するシステムの力学をモデル化するために用いられる。
これらのモデルは、PDEから得られた連続した時間ステップに対する高忠実度ベクトル解のシーケンスとして入力される。
ディープオートエンコーダネットワークのような非侵襲的な低次モデリング技術を用いて高忠実度スナップショットを圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 03:45:56 GMT)
A lightweight three-user secure quantum summation protocol without a
third party based on single-particle states [0.0] 単一粒子状態を用いて、軽量な3ユーザセキュア量子和プロトコルを転送する。
このプロトコルは、初期量子資源としての量子絡み合った状態ではなく、単一粒子状態のみを必要とする。
セキュリティ分析は、このプロトコルが外部攻撃と参加者攻撃の両方に対して安全であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 01:53:29 GMT)
A "thoughtful" Local Friendliness no-go theorem: a prospective
experiment with new assumptions to suit [0.0] 我々は、システムの思考がオブザーバとなるのに十分な条件であるという考えを真剣に考える新しいLFノーゴー定理を提案する。
これら4つのメタ物理的な仮定に加えて、この新しいノーゴー定理は技術的に実現可能なものについての2つの仮定を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Sep 2022 07:11:23 GMT)