Explaining Patterns in Data with Language Models via Interpretable
Autoprompting [143.4] 本稿では,データを説明する自然言語文字列を生成するアルゴリズムである,解釈可能なオートプロンプト(iPrompt)を提案する。
iPromptは、基盤となるデータセット記述を正確に見つけることで、意味のある洞察を得ることができる。
fMRIデータセットを用いた実験は、iPromptが科学的発見に役立つ可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 18:32:14 GMT)
Neural-Symbolic Recursive Machine for Systematic Generalization [128.8] 本稿では,この障害に対処するためにニューラルシンボリック再帰機械(NSR)を提案する。
NSRは、神経知覚、構文解析、意味推論の類似した別々のモジュールを実装している。
NSRはSCANとPCFGで100%の一般化精度を実現し、HINTの最先端モデルを約23%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:27:38 GMT)
Linear Convergence of Natural Policy Gradient Methods with Log-Linear
Policies [115.9] 我々は、無限水平割引マルコフ決定過程を考察し、自然政策勾配(NPG)とQ-NPG法の収束率を対数線形ポリシークラスで検討する。
両手法が線形収束率と $mathcalO (1/epsilon2)$サンプル複雑度を, 単純で非適応的な幾何的に増加するステップサイズを用いて達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 06:17:52 GMT)
Data drift correction via time-varying importance weight estimator [111.1] 機械学習モデルの現実的な展開は、データが時間とともに進化するときに困難である。
本稿では,データ分布の漸進的な変化を検知できる新しい時間変化重み推定器を提案する。
本稿では,教師付き学習タスクから強化学習タスクまで,さまざまな課題に対して,このアプローチを実証し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 07:21:49 GMT)
Robust Target Training for Multi-Source Domain Adaptation [110.8] 両レベル最適化に基づく新しいMSDAのためのロバスト目標訓練法(BORT$2$)を提案する。
提案手法は,大規模なDomainNetデータセットを含む3つのMSDAベンチマークにおいて,アートパフォーマンスの状態を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:20:01 GMT)
Capturing and Animation of Body and Clothing from Monocular Video [105.9] メッシュベース体とニューラル放射場を組み合わせたハイブリッドモデルであるSCARFを提案する。
メッシュをレンダリングに統合することで、モノクロビデオから直接SCARFを最適化できます。
本研究は,SCARFが従来の方法よりも高品質な衣服であり,身体のポーズや体型の変化とともに衣服が変形し,異なる被験者のアバター間で衣服の移動が成功できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 19:34:05 GMT)
Photon generation and entanglement in a double superconducting cavity [105.5] 量子電気力学アーキテクチャにおける二重超伝導キャビティにおける動的カシミール効果について検討した。
壁が小さな振幅で調和して振動する際の光子の生成について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:57:50 GMT)
Strength-Adaptive Adversarial Training [103.3] 対戦訓練(AT)は、敵データに対するネットワークの堅牢性を確実に改善することが証明されている。
所定の摂動予算を持つ現在のATは、堅牢なネットワークの学習に制限がある。
本稿では,これらの制限を克服するために,emphStrength-Adaptive Adversarial Training (SAAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 00:22:37 GMT)
Generalizing Bayesian Optimization with Decision-theoretic Entropies [102.8] 統計的決定論の研究からシャノンエントロピーの一般化を考える。
まず,このエントロピーの特殊なケースがBO手順でよく用いられる獲得関数に繋がることを示す。
次に、損失に対する選択肢の選択が、どのようにして柔軟な獲得関数の族をもたらすかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 04:43:58 GMT)
When to Make Exceptions: Exploring Language Models as Accounts of Human
Moral Judgment [96.8] AIシステムは人間の道徳的判断や決定を理解し、解釈し、予測しなければなりません。
AIの安全性に対する中心的な課題は、人間の道徳心の柔軟性を捉えることだ。
ルール破りの質問応答からなる新しい課題セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 09:04:27 GMT)
One Transformer Can Understand Both 2D & 3D Molecular Data [94.9] 我々はTransformer-Mと呼ばれる新しい分子モデルを開発した。
入力として2Dまたは3Dフォーマットの分子データを取り込み、意味のある意味表現を生成する。
実験の結果,Transformer-Mは2次元および3次元のタスクで高い性能を同時に達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:30:31 GMT)
Bridged Transformer for Vision and Point Cloud 3D Object Detection [92.9] Bridged Transformer (BrT) は、3Dオブジェクト検出のためのエンドツーエンドアーキテクチャである。
BrTは3Dオブジェクトと2Dオブジェクトのバウンディングボックスを、ポイントとイメージパッチの両方から識別する。
BrTがSUN RGB-DおよびScanNetV2データセットの最先端手法を上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 05:44:22 GMT)
Recitation-Augmented Language Models [85.3] 知識集約型NLPタスクにおいて,RECITEは強力なパラダイムであることを示す。
具体的には、リサイクリングを中間ステップとして活用することにより、新しい最先端性能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） (Tue, 4 Oct 2022 00:49:20 GMT)
Stateful active facilitator: Coordination and Environmental
Heterogeneity in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [81.4] 環境の調整レベルと不均一度の概念を定式化する。
異なるMARLアプローチの実証評価を容易にするマルチエージェント環境のスイートであるHECOGridを提案する。
本研究では,エージェントが高配向環境と高配向環境において効率的に作業することを可能にする訓練分散実行学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 18:17:01 GMT)
Coordinated Science Laboratory 70th Anniversary Symposium: The Future of
Computing [80.7] 2021年、コーディネート・サイエンス研究所(CSL)は70周年を記念して、Future of Computing Symposiumを開催した。
シンポジウムで提案された主要な技術的ポイント、洞察、方向性を要約する。
参加者は、新しいコンピューティングパラダイム、技術、アルゴリズム、行動、そして将来予想される研究課題に関するトピックについて議論した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:32:27 GMT)
Learning to Collocate Visual-Linguistic Neural Modules for Image
Captioning [80.6] 視覚言語ニューラルモジュール(LNCVM)の協調学習のための新しいイメージキャプタを提案する。
VQAで広く使われているニューラルモジュールネットワークとは異なり、視覚言語モジュールをコロケーションする作業はより困難である。
私たちのCVLNMはより効果的です。
新しい最先端の129.5 CIDEr-Dを達成し、より堅牢である。
MS-COCOデータセットの実験では、CVLNMの方が効果的であることが示されている。
新しい最先端129.5 CIDErの実現
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 03:09:50 GMT)
Continuous Monte Carlo Graph Search [79.1] 連続モンテカルログラフサーチ(Continuous Monte Carlo Graph Search, CMCGS)は、モンテカルログラフサーチ(MCTS)のオンライン計画への拡張である。
CMCGSは、計画中、複数の州で同じ行動方針を共有することで高いパフォーマンスが得られるという洞察を生かしている。
CMCGSは、いくつかの複雑な連続DeepMind Control Suiteベンチマークと2Dナビゲーションタスクで比較方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 07:34:06 GMT)
Certified Data Removal in Sum-Product Networks [78.3] 収集したデータの削除は、データのプライバシを保証するのに不十分であることが多い。
UnlearnSPNは、訓練された総生産ネットワークから単一データポイントの影響を取り除くアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 08:22:37 GMT)
HandFlow: Quantifying View-Dependent 3D Ambiguity in Two-Hand
Reconstruction with Normalizing Flow [73.8] 条件付き正規化フローフレームワークにおける可塑性再構成の分布を明示的にモデル化する。
この課題に対して,明示的な曖昧さモデリングが適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:42:22 GMT)
A Generative Shape Compositional Framework: Towards Representative
Populations of Virtual Heart Chimaeras [72.5] 複雑な解剖学的構造に対する生成的形状モデルを導入し、未ペアデータセットのデータセットから学習する。
心臓のサブストラクチャのサンプルとして,全音節形状のデータベースから仮想キマエラを構築した。
提案手法は,PCAをベースとした形状モデル(完全データによる学習)を,汎用性と特異性の観点から大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:36:52 GMT)
Evaluating Disentanglement in Generative Models Without Knowledge of
Latent Factors [71.8] 本稿では,学習中に提示される学習力学に基づいて生成モデルのランキング付けを行う手法を提案する。
本手法は,近年の解離の理論的特徴から着想を得たものであり,その根底にある潜伏因子の監督は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:27:29 GMT)
Distance Based Image Classification: A solution to generative
classification's conundrum? [70.4] 差別的境界は、何によって意味論を定義するため、直観に反するものであると論じる。
本稿では,シェル理論の階層的生成過程によって意味的因子が許容される新しい生成モデルを提案する。
本モデルを用いて,意味的手がかりを保ちながら雑音の影響を抑える分類手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 03:35:13 GMT)
Code-Switching without Switching: Language Agnostic End-to-End Speech
Translation [68.8] 我々は音声認識と翻訳を一貫したエンドツーエンドの音声翻訳問題として扱う。
LASTを両方の入力言語で訓練することにより、入力言語に関係なく、音声を1つのターゲット言語にデコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 10:34:25 GMT)
Less is More: Task-aware Layer-wise Distillation for Language Model
Compression [68.3] 層ワイド蒸留は、大きなモデル(すなわち教師モデル)を小さなモデルに圧縮する強力なツールである。
我々は,新しいタスク対応ライEr-wise Distillation (TED)を提案する。
TEDは、各レイヤで生徒と教師の隠された表現を調整するためにタスク認識フィルタを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 03:36:53 GMT)
FLCert: Provably Secure Federated Learning against Poisoning Attacks [67.9] FLCertは、有毒な攻撃に対して確実に安全であるアンサンブル・フェデレート学習フレームワークである。
実験の結果,テスト入力に対するFLCertで予測されたラベルは,有意な数の悪意のあるクライアントによって影響を受けないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 02:10:46 GMT)
Learning an Invertible Output Mapping Can Mitigate Simplicity Bias in
Neural Networks [66.8] バックボーンによって多様・複雑な特徴が学習される理由を考察し、その脆さは、主に最も単純な特徴に依存する線形分類ヘッドによるものである。
本稿では,学習した特徴がログから復元可能であることを保証するために,特徴再構成正則化器(FRR)を提案する。
我々は、最近導入された極端分布シフトを持つ半合成データセットにおいて、OOD精度が最大15%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 04:01:15 GMT)
Faster Last-iterate Convergence of Policy Optimization in Zero-Sum
Markov Games [63.6] 本稿では,対戦型マルチエージェントRLの最も基本的な設定,すなわち2プレーヤゼロサムマルコフゲームに焦点を当てる。
両エージェントから対称更新を施した単一ループポリシー最適化手法を提案し,この手法はエントロピー規則化楽観的乗算重み更新法(OMWU)によって更新される。
我々の収束結果は、最もよく知られた複雑性を改善し、競合するマルコフゲームにおけるポリシー最適化をよりよく理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 01:07:33 GMT)
Improved High-Probability Regret for Adversarial Bandits with
Time-Varying Feedback Graphs [62.5] 我々は、T$ラウンド以上の時間変化フィードバックグラフを持つ、敵対的な$K$武器付きバンディットに対する高い確率的後悔境界について検討する。
提案アルゴリズムは,高い確率で最適に後悔する$widetildemathcalO((sum_t=1Talpha_t)1/2+max_tin[T]alpha_t]$を達成するアルゴリズムを開発した。
また,弱可観測グラフに対する最適高確率残差を求めるアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 04:36:15 GMT)
COPILOT: Human Collision Prediction and Localization from Multi-view
Egocentric Videos [62.3] 我々は,外骨格から撮影した多視点自我中心のRGBビデオから,多様な環境下での人間とシーンの衝突を予測するという,挑戦的で斬新な問題を提案する。
環境と衝突する身体の関節を分類することにより,環境中の衝突を局所化する衝突領域のヒートマップを予測できる。
衝突予測と位置推定を同時に行うビデオトランスモデルCOPILOTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:49:23 GMT)
Estimating the hardness of SAT encodings for Logical Equivalence
Checking of Boolean circuits [58.8] LEC インスタンスの SAT 符号化の硬さは SAT パーティショニングでは textitw.r. と推定できることを示す。
そこで本研究では, SAT符号化の難易度を精度良く推定できるパーティショニング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 09:19:13 GMT)
Machine learning in bioprocess development: From promise to practice [58.7] 機械学習(ML)アプローチのようなデータ駆動の手法は、大きな設計空間を合理的に探索する可能性が高い。
本研究の目的は,これまでのバイオプロセス開発におけるML手法の適用例を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:48:59 GMT)
Detection and Evaluation of Clusters within Sequential Data [58.7] Block Markov Chainsのクラスタリングアルゴリズムは理論的最適性を保証する。
特に、私たちのシーケンシャルデータは、ヒトのDNA、テキスト、動物運動データ、金融市場から派生しています。
ブロックマルコフ連鎖モデルの仮定は、実際に探索データ解析において有意義な洞察を得られることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:22:39 GMT)
Learning the Spectrogram Temporal Resolution for Audio Classification [57.9] 本稿では,時間分解能の識別が可能な新しい手法DiffResを提案する。
固定ホップサイズで計算されたスペクトログラムが与えられた場合、DiffResは重要なフレームを保持しながら非必要時間フレームをマージする。
DiffResは同じ計算量で分類精度を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:18:50 GMT)
Guiding the PLMs with Semantic Anchors as Intermediate Supervision:
Towards Interpretable Semantic Parsing [57.1] 本稿では,既存の事前学習言語モデルを階層型デコーダネットワークに組み込むことを提案する。
第一原理構造をセマンティックアンカーとすることで、2つの新しい中間管理タスクを提案する。
いくつかのセマンティック解析ベンチマークで集中的な実験を行い、我々のアプローチがベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 07:27:29 GMT)
Maximum-Likelihood Inverse Reinforcement Learning with Finite-Time
Guarantees [56.8] 逆強化学習(IRL)は報酬関数と関連する最適ポリシーを回復することを目的としている。
IRLの多くのアルゴリズムは本質的にネスト構造を持つ。
我々は、報酬推定精度を損なわないIRLのための新しいシングルループアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:13:45 GMT)
ROAD-R: The Autonomous Driving Dataset with Logical Requirements [54.6] 論理要求付きROADイベント認識データセット(ROAD-R)を紹介する。
ROAD-Rは、論理的制約として表現された要件を持つ、自動運転のための最初の公開データセットである。
我々は、(i)パフォーマンスが良く、(ii)要求自体に準拠することが保証されているモデルを作成するためにそれらを活用できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:22:19 GMT)
Tree Mover's Distance: Bridging Graph Metrics and Stability of Graph
Neural Networks [54.2] 本稿では,属性グラフの擬似測度,ツリー・モーバー距離(TMD)を提案し,その一般化との関係について検討する。
まず、TMDはグラフ分類に関連する特性をキャプチャし、単純なTMD-SVMは標準のGNNと競合することを示す。
第2に、分散シフトの下でのGNNの一般化とTMDを関連付け、そのようなシフト下での性能低下とよく相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 21:03:52 GMT)
Boosting Few-shot Fine-grained Recognition with Background Suppression
and Foreground Alignment [53.4] FS-FGR (Few-shot Fine-fine Recognition) は、限られたサンプルの助けを借りて、新しいきめ細かなカテゴリを認識することを目的としている。
本研究では,背景アクティベーション抑制 (BAS) モジュール,フォアグラウンドオブジェクトアライメント (FOA) モジュール,および局所的局所的(L2L) 類似度測定器からなる2段階の背景アライメントとフォアグラウンドアライメントフレームワークを提案する。
複数のベンチマークで行った実験により,提案手法は既存の最先端技術よりも大きなマージンで優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 07:54:40 GMT)
Dfferentiable Raycasting for Self-supervised Occupancy Forecasting [52.6] 自動運転のための運動計画では、エゴ車の周囲の環境が時間とともにどのように進化するかを学ぶ必要がある。
本稿では,自由空間のようなビュー依存表現の自然な代替手段として,幾何学的占有を用いる。
私たちの重要な洞察は、差別化可能なレイキャストを使用して、将来の占有率予測を、将来のLiDARスイープ予測に"レンダリング"することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 21:35:21 GMT)
Affection: Learning Affective Explanations for Real-World Visual Data [50.3] 我々は,85,007枚の公開画像に対して,感情反応と自由形式のテキスト説明を含む大規模データセットを研究コミュニティに導入し,共有する。
本研究は, 被写体集団に大きな支持を得て, 潜在的に有意な感情反応をとらえる上で, 重要な共通基盤があることを示唆する。
私たちの研究は、より豊かで、より人間中心で、感情に敏感な画像分析システムへの道を開くものです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 22:44:17 GMT)
Accurate Image Restoration with Attention Retractable Transformer [50.1] 画像復元のためのアテンション・リトラクタブル・トランス (ART) を提案する。
ARTはネットワーク内の密集モジュールと疎開モジュールの両方を提示する。
画像超解像、デノナイジング、JPEG圧縮アーティファクト削減タスクについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 07:35:01 GMT)
Domain Discrepancy Aware Distillation for Model Aggregation in Federated
Learning [47.9] サーバ・ツー・クライアント・クライアント・クライアント・クライアント・クライアント・クライアント・クライアント・クライアント・クライアント・クライアント・クライアント・クライアント・クライアント・クライアント・クライアント・クライアント・クライアントの相違という2つの課題をドメインの相違によって集約モデルに導いた。
本稿では,領域差を考慮した蒸留に基づく適応的知識集約アルゴリズムFedD3Aを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 04:08:16 GMT)
Auto-Sklearn 2.0: Hands-free AutoML via Meta-Learning [45.6] 第2回ChaLearn AutoMLチャレンジへの勝利を動機とした新しいAutoMLアプローチを紹介します。
我々はPoSH Auto-Sklearnを開発した。これは、厳格な時間制限下で、AutoMLシステムが大きなデータセットでうまく機能することを可能にする。
また、真にハンズフリーなAutoMLに対する解決策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 12:18:34 GMT)
TripleE: Easy Domain Generalization via Episodic Replay [45.6] TripleEは、サブセットのトレーニングに集中し、サブセットの学習においてデータ空間を拡大することを推奨する。
TripleEと呼ばれる私たちのモデルは、単純な拡張とアンサンブルに基づいて、非常に簡単です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:21:00 GMT)
CAST: Concurrent Recognition and Segmentation with Adaptive Segment
Tokens [45.4] 非ラベル画像に基づく階層的画像分割による画像認識を学習する。
私たちの研究は、監督なしに、最初の同時認識と階層分割モデルを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:33:05 GMT)
Probing flux and charge noise with macroscopic resonant tunneling [45.4] 我々は,初期井戸の低エネルギー状態から地中への非コヒーレントトンネルの速度を測定した。
本研究では, フラックスおよび荷電騒音に関する情報を1つの実験装置で抽出できる理論モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:15:34 GMT)
MEDFAIR: Benchmarking Fairness for Medical Imaging [44.7] MEDFAIRは、医療画像のための機械学習モデルの公正性をベンチマークするフレームワークである。
モデル選択基準の未検討の問題は、公正な結果に重大な影響を及ぼす可能性がある。
異なる倫理的原則を必要とするさまざまな医療応用シナリオを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:30:47 GMT)
Federated Reinforcement Learning for Real-Time Electric Vehicle Charging
and Discharging Control [42.2] 本稿では、動的環境下で異なるEVユーザに対して最適なEV充電/放電制御戦略を開発する。
多様なユーザの行動や動的環境に適合する水平連合強化学習法(HFRL)を提案する。
シミュレーションの結果,提案したリアルタイムEV充電/放電制御戦略は,様々な要因において良好に機能することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 08:22:46 GMT)
The Dynamics of Sharpness-Aware Minimization: Bouncing Across Ravines
and Drifting Towards Wide Minima [42.0] 我々は、ディープネットワークの勾配に基づく最適化手法であるシャープネス認識最小化について検討する。
SAM に凸2次対象を施すと、最も大きい曲率で最小方向の両辺の間で振動するサイクルに収束することを示す。
非二次的の場合、そのような振動は、ヘッセンのスペクトルノルムに基づいて、より小さなステップサイズで勾配降下を効果的に実行することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 10:34:37 GMT)
MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision
Models [40.4] 本稿では、モビレ畳み込み(すなわち逆残差ブロック)とアテンションの上に構築されるニューラルネットワークのファミリーであるMOATについて述べる。
我々は、標準のTransformerブロックを移動式畳み込みブロックに置き換え、自己注意操作の前にさらに並べ替える。
概念的には単純なMOATネットワークは驚くほど有効であり、ImageNet-22KプリトレーニングでImageNet-1Kで89.1%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 18:00:06 GMT)
When and why vision-language models behave like bag-of-words models, and
what to do about it? [39.9] 我々は、VLMが様々な種類の関係、属性、順序を理解する能力を評価するために、属性、関係、順序のベンチマークを作成します。
AROは、以前の構成性のベンチマークよりも桁違いに大きく、5万以上のテストケースがある。
我々は、最先端のVLMが、リレーショナル理解が不十分で、オブジェクトを属性にリンクする場合に、ブルンダーが可能であることを示し、注文感度の深刻な欠如を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 22:13:25 GMT)
Self-Supervised Monocular Depth Estimation: Solving the Edge-Fattening
Problem [39.8] 計量学習に人気があるトリプルト損失は多くのコンピュータビジョンタスクで大きな成功を収めた。
MDEにおける生三重項損失の2つの欠点を示し、問題駆動型再設計を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 03:44:38 GMT)
SIMPLE: A Gradient Estimator for $k$-Subset Sampling [38.6] この作業では、フォワードパスの離散$k$-subsetサンプリングに戻ります。
勾配推定器 SIMPLE は, 最先端推定器と比較して, バイアスやばらつきが低いことを示す。
実験結果から,線形回帰を説明・スパースする学習性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 22:33:16 GMT)
Learning Perception-Aware Agile Flight in Cluttered Environments [38.6] 乱雑な環境下での知覚に敏感で最小時間飛行を実現するニューラルネットワークポリシーを学習する手法を提案する。
提案手法は認識と制御を密に結合し,計算速度(10倍高速)と成功率に有意な優位性を示す。
本研究では, クローズドループ制御性能を最大50km/hの速さで実機とハードウェア・イン・ザ・ループシミュレーションを用いて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 18:18:58 GMT)
Structural Estimation of Markov Decision Processes in High-Dimensional
State Space with Finite-Time Guarantees [37.7] 本研究では,実施行動と訪問状態の観測可能な履歴に基づいて,人間エージェントによる動的決定の構造モデルの推定作業を検討する。
この問題には固有のネスト構造があり、内部問題では与えられた報酬関数に対する最適ポリシーが特定され、外部問題では適合度の測定が最大化される。
本研究では,高次元状態空間を扱うための有限時間保証付き単一ループ推定アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 00:11:38 GMT)
Towards Improving Faithfulness in Abstractive Summarization [37.2] 本稿では,抽象的な要約における忠実度を改善するために,FES(Fithfulness Enhanced Summarization Model)を提案する。
我々のモデルはCNN/DMとXSumの実験において強いベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 19:52:09 GMT)
Neural Conservation Laws: A Divergence-Free Perspective [36.7] 本稿では、微分形式の概念を用いて、分散のないニューラルネットワークを構築することを提案する。
これらのモデルが普遍的であることを証明し、任意の発散自由ベクトル場を表現するために使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:01:53 GMT)
Real-Time Monitoring of User Stress, Heart Rate and Heart Rate
Variability on Mobile Devices [36.2] Beam AI SDKは、自撮りカメラを通じてリアルタイムでユーザーのストレスを監視することができる。
本技術は,UBFCデータセット,MMSE-HRデータセット,ビームAIの内部データに基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:58:37 GMT)
Are All Losses Created Equal: A Neural Collapse Perspective [36.0] クロスエントロピー(CE)は、分類タスクのためにディープニューラルネットワークを訓練する最も一般的な損失である。
本研究では,一般的に使用されているラベルスムーシング (LS) や焦点損失 (FL) を含む広い範囲の損失関数がニューラル・コラプスを示すことを,グローバル・ソリューションとランドスケープ・アナリティクスを通じて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 00:36:45 GMT)
Implicit Warping for Animation with Image Sets [35.6] 本稿では,ドライブビデオの転送による画像の集合を用いた画像アニメーションのための新しい暗黙のワープフレームワークを提案する。
ソース画像と駆動画像との対応を見つけ、異なるソース画像から最も適切な特徴を選択し、選択した特徴をワープするために、単一のクロスモーダルアテンション層が使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:59:56 GMT)
VICRegL: Self-Supervised Learning of Local Visual Features [34.9] 本稿では,局所的な特徴とグローバルな特徴の学習における基本的なトレードオフについて考察する。
グローバルな特徴とローカルな特徴を同時に学習するVICRegLと呼ばれる新しい手法が提案されている。
線形分類とセグメンテーション伝達タスクにおいて高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 12:54:25 GMT)
APAUNet: Axis Projection Attention UNet for Small Target in 3D Medical
Segmentation [33.9] 本稿では,APAUNetと命名されたAxis Projection Attention UNetを3次元医用画像セグメンテーション,特に小ターゲットに対して提案する。
3次元特徴空間の背景の大部分を考慮すると、3次元特徴を3次元平面に投影し、異なる視点から文脈的注意を捉えるプロジェクション戦略を導入する。
APAデコーダでは,2次元投影プロセスにおいて高分解能と低分解能の両方を学習し,より正確なマルチスケール情報を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 09:28:58 GMT)
Robust Fair Clustering: A Novel Fairness Attack and Defense Framework [33.9] フェアクラスタリングアルゴリズムに対する新しいブラックボックスフェアネス攻撃を提案する。
我々は、最先端のモデルが我々の攻撃に非常に影響を受けやすいことを発見した。
また,最初のロバストなフェアクラスタリング手法であるConsensus Fair Clustering (CFC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 23:00:20 GMT)
Overparameterized ReLU Neural Networks Learn the Simplest Models: Neural
Isometry and Exact Recovery [33.7] ディープラーニングは、学習パラメータが極端に多い場合でも、ニューラルネットワークが驚くほどよく一般化されていることを示している。
標準重崩壊正則化をもつ2層ReLUネットワークのトレーニングと一般化特性について考察する。
我々は,ラベルがうるさい場合でも,ReLUネットワークは単純でスパースなモデルを学ぶことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 05:00:43 GMT)
Rethinking Lipschitz Neural Networks for Certified L-infinity Robustness [33.7] 我々はブール関数を表す新しい視点から、認証された$ell_infty$について研究する。
我々は、先行研究を一般化する統一的なリプシッツネットワークを開発し、効率的に訓練できる実用的なバージョンを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:55:27 GMT)
Text Characterization Toolkit [33.7] 我々は、新しいモデルやベンチマークを示す際に、より深い結果分析がデファクトスタンダードになるべきだと論じている。
研究者はデータセットの特性とそれらの特性がモデルの振る舞いに与える影響を研究するために利用できるツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:54:11 GMT)
Positive Pair Distillation Considered Harmful: Continual Meta Metric
Learning for Lifelong Object Re-Identification [33.4] Lifelongオブジェクトの再識別は、再識別タスクのストリームから漸進的に学習する。
主な課題は、推論時に、表現が以前は目に見えないアイデンティティに一般化されなければならないことである。
この問題に対処するために,連続メタメトリック学習を生涯のオブジェクト再識別に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:26:37 GMT)
Centroid Distance Keypoint Detector for Colored Point Clouds [32.7] キーポイント検出は多くのコンピュータビジョンとロボティクスアプリケーションの基礎となる。
そこで本研究では,色点雲中の幾何塩分と色塩分の両方のキーポイントを抽出できる効率的なマルチモーダルキーポイント検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 00:55:51 GMT)
Towards MOOCs for Lipreading: Using Synthetic Talking Heads to Train
Humans in Lipreading at Scale [31.8] 難聴者の多くは、リップリーディングを日々のコミュニケーションの第一のモードとみなしている。
学習や改善のためのリソースを見つけることは、難しいことです。
本稿では,最先端の対話型ヘッドビデオジェネレータネットワークを用いたプラットフォーム構築のためのエンドツーエンド自動パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 18:25:40 GMT)
Knowledge Unlearning for Mitigating Privacy Risks in Language Models [31.3] 言語モデルのプライバシーリスクを低減する代替手法として知識アンラーニングを提案する。
トークンシーケンスのターゲットに異種トレーニングの目的を単純に適用することは、それを忘れるのに効果的であることを示す。
抽出攻撃に脆弱なデータが先入観として知られているシナリオでは、アンラーニングがより強力な経験的プライバシ保証を与える可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 10:18:11 GMT)
MBW: Multi-view Bootstrapping in the Wild [30.0] 微細な検出器を訓練するマルチカメラシステムは、そのようなエラーを検出することを約束している。
このアプローチは、キャリブレーションされたカメラと厳密な幾何学に基づいており、現実のシナリオでは高価で、管理が難しく、実用的ではない。
本稿では,高忠実度ランドマーク推定値を得るために,非剛性3次元ニューラルネットワークと深部流れを組み合わせることで,これらのボトルネックに対処する。
既存の手法では不可能な3D再構成とともに、最先端の完全教師付き手法に匹敵する2D結果を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:27:54 GMT)
Differentially Private Bias-Term only Fine-tuning of Foundation Models [29.8] 差分プライベートバイアス項微調整(DP-BiTFiT)を提案する。
DPアルゴリズムの最先端精度と標準BiTFiTの効率とを一致させる。
幅広いタスクにおいて、DP-BiTFiTは2sim 30times$で、DPフル微調整よりも2sim 8times$安いメモリを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:51:09 GMT)
SelfNeRF: Fast Training NeRF for Human from Monocular Self-rotating
Video [29.5] SelfNeRFは、人間のパフォーマンスのための効率的な神経放射場に基づく新しいビュー合成法である。
訓練はスクラッチから行うことができ、20分ほどで高忠実度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:54:40 GMT)
Active Learning for Regression with Aggregated Outputs [28.4] 本稿では,ラベル付き集合を逐次選択し,ラベル付き集合を減らして予測性能を向上させる能動的学習法を提案する。
種々のデータセットを用いた実験により,提案手法は既存の手法よりもラベル付き集合が少なく,予測性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 02:45:14 GMT)
A Self-Play Posterior Sampling Algorithm for Zero-Sum Markov Games [28.2] 本研究は,多くの包帯および強化学習環境において祝われる,後方サンプリングの異なるアプローチに焦点を当てる。
エピソディックな2プレーヤゼロサムMGに対して,一般関数近似を用いた新しい後方サンプリングアルゴリズムを開発した。
我々の知る限りでは、このアルゴリズムはMGに対して、頻繁な後悔の保証を持つ最初の効率の良い後部サンプリングアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 21:08:26 GMT)
DiffDock: Diffusion Steps, Twists, and Turns for Molecular Docking [28.2] タンパク質への小さな分子リガンドの結合構造を予測することは、薬物設計にとって重要である。
近年, ドッキングを回帰問題として扱う深層学習法は, 従来の検索手法に比べて実行時間が少なくなっている。
我々は、分子ドッキングを生成的モデリング問題とし、非ユークリッド多様体上のリガンドポーズの拡散生成モデルであるDiffDockを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:38:14 GMT)
A Study on the Efficiency and Generalization of Light Hybrid Retrievers [28.1] 既存のハイブリッドレトリバーはスパースと密集したレトリバーを統合し、実際のオンデバイス設定で適用性を制限する。
我々は、インデックス化効率の高い高密度レトリバー(DrBoost)を活用して、軽量ハイブリッドレトリバーを得る。
従来の重ハイブリッドレトリバーと比較して、Hybrid-LITEレトリバーは98.0性能を維持しながら13メモリを節約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 04:22:46 GMT)
Improving Sample Quality of Diffusion Models Using Self-Attention
Guidance [27.8] まず,ブラックボックス拡散モデルにおける自己注意操作について検討し,仮説を構築した。
その結果,アテンションマップは生成画像の品質と密接に関連していることがわかった。
我々は,既存の事前学習拡散モデルから高忠実度の画像を生成することができる中間自己アテンションマップに基づくラベルフリーガイダンスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:03:37 GMT)
Invariant Aggregator for Defending Federated Backdoor Attacks [27.4] フェデレートラーニングは、プライベートデータを直接共有することなく、複数のクライアントにわたる高ユーティリティモデルのトレーニングを可能にする。
欠点として、フェデレートされた設定は、悪意のあるクライアントの存在下での様々な敵攻撃に対して、モデルを脆弱にする。
本稿では,フェデレート学習環境におけるバックドア攻撃の軽減策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 18:06:29 GMT)
Grounding Language with Visual Affordances over Unstructured Data [26.9] 本研究では,非構造化,オフライン,リセットのないデータから,言語条件のロボットスキルを効率的に学習するための新しい手法を提案する。
我々は、言語による全データの1%しか必要としない自己教師型ビジュオ言語割当モデルを利用する。
提案手法は,従来の手法よりも桁違いに少ないデータで,リアルタイムに長時間の多層タスクを完了できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 21:16:48 GMT)
Backdoor Attacks in the Supply Chain of Masked Image Modeling [26.9] Masked Image Modeling (MIM)は、イメージ事前トレーニングのための自己教師付き学習(SSL)に革命をもたらす。
本稿では,バックドア攻撃のレンズを用いてMIMの最初のセキュリティリスク定量化を行う。
評価の結果、MIMで構築したモデルは、リリースおよびダウンストリームフェーズにおける既存のバックドアアタックに対して脆弱であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:27:42 GMT)
Cooperative Self-Training for Multi-Target Adaptive Semantic
Segmentation [26.8] 複数のドメイン固有分類器間の協調を誘導するために擬似ラベルを用いた自己学習戦略を提案する。
我々は、自己学習の不可欠な部分を形成する画像ビューを生成する効率的な方法として、特徴スタイリングを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:03:17 GMT)
Log-Linear-Time Gaussian Processes Using Binary Tree Kernels [26.5] 我々は,$O((n+m)log(n+m))$ timeでガウス過程の回帰を可能にする新しいカーネルを提案する。
我々の"バイナリツリー"カーネルは、すべてのデータをバイナリツリーの葉に配置し、カーネルは最も深い共通の祖先の深さにのみ依存します。
大規模なデータセットでは、二分木GPはマタンGPよりも高速で、はるかに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:30:06 GMT)
Representing Spatial Trajectories as Distributions [26.4] 学習された潜在空間の確率分布として軌道の部分的な観測を表現している。
我々のフレームワークは、任意の連続点の軌道から、補間と外挿の両方のサンプルを得ることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 02:35:50 GMT)
OpBoost: A Vertical Federated Tree Boosting Framework Based on
Order-Preserving Desensitization [26.4] Vertical Federated Learning(FL)は、同じデータサンプルの非重複属性を持つユーザが、生データを共有することなく、共同でモデルをトレーニングできる新しいパラダイムである。
最近の研究は、トレーニングプロセスやトレーニングされたモデルからプライバシーが漏洩するのを防ぐのに、まだ不十分であることを示しています。
本稿では,垂直FL下でのプライバシー保護木増進アルゴリズムの研究に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 02:21:18 GMT)
Nuisances via Negativa: Adjusting for Spurious Correlations via Data
Augmentation [25.9] ラベルとの関係の異なる特徴はニュアンスである。
ニュアンスとラベルの関係は設定によって不安定である。
データ拡張によるロバストモデル生成のための代替手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 01:40:31 GMT)
Towards Flexible Inductive Bias via Progressive Reparameterization
Scheduling [25.8] コンピュータビジョンには、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)の2つのデファクト標準アーキテクチャがある。
これらのアプローチの見落としとして、最適な帰納バイアスも、対象データスケールの変化に応じて変化することを示す。
畳み込みのような帰納バイアスがモデルに含まれるほど、ViTのようなモデルがResNetのパフォーマンスを上回っている場合、データスケールが小さくなります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 04:20:20 GMT)
GIDN: A Lightweight Graph Inception Diffusion Network for High-efficient
Link Prediction [25.7] このモデルは、異なる特徴空間におけるグラフ拡散を一般化し、複雑なネットワーク構造に起因する大量の計算を避けるために開始モジュールを使用する。
我々は、Open Graph Benchmarkデータセット上でGIDNモデルを評価し、ogbl-collabデータセット上でAGDNよりも11%高いパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 01:15:39 GMT)
Increasing Data Equity Through Accessibility [25.1] この回答は、特に障害者のためのデータエクイティを考慮に入れている。
データエクイティの文脈において、過小評価されているコミュニティの1つは障害のある人々である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:53:36 GMT)
Pay Self-Attention to Audio-Visual Navigation [24.2] 本研究では、コンテキスト認識型音声-視覚融合戦略を用いて、移動中の音声ターゲットの追跡を学習するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
FSAAVNの精度と最先端技術との比較を徹底した実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 03:42:36 GMT)
Opportunistic Qualitative Planning in Stochastic Systems with Incomplete
Preferences over Reachability Objectives [24.1] 優先順位は、すべての制約が同時に満たされない場合に、どの目標/制約を満たすかを決定する上で重要な役割を果たします。
本稿では,SPIおよびSASI戦略を合成し,複数の逐次改善を実現するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 19:53:08 GMT)
Robustness Certification of Visual Perception Models via Camera Motion
Smoothing [23.5] カメラモーションの摂動下での視覚知覚モデルのロバスト性について検討し、カメラモーションがロボット知覚に与える影響について検討する。
本稿では,任意の画像分類モデルに対する動き平滑化手法を提案する。
我々は,カメラの動乱に対する運動平滑化による認証手法の検証のために,広範囲にわたる実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:31:57 GMT)
Portfolio Optimization via Quantum Zeno Dynamics on a Quantum Processor [23.4] 量子ゼノダイナミクスを用いて、不等式を含む複数の任意の制約で最適化問題を解く手法を提案する。
量子最適化のダイナミクスは、反復射影測定により、制約内部分空間に効率的に制限できることを示す。
提案手法は,複数の現実的制約を伴うポートフォリオ最適化の問題に対して数値的に評価し,目的にペナルティを導入することによって制約を強制する最先端技術よりも優れた解品質と制約内確率を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:31:50 GMT)
ImmFusion: Robust mmWave-RGB Fusion for 3D Human Body Reconstruction in
All Weather Conditions [22.5] ImmFusionは3次元人体を頑健に再構成する最初のmmWave-RGB核融合法である。
本手法の精度は, 最先端のトランスフォーマーを用いたLiDAR-camera fusion法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 03:30:18 GMT)
Learning Dynamic Abstract Representations for Sample-Efficient
Reinforcement Learning [22.3] 多くの現実世界の問題において、学習エージェントは問題の抽象化と解決策を同時に学ぶ必要がある。
本稿では,強化学習を行いながら状態抽象化を構築するための新しいトップダウン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 23:05:43 GMT)
Zeroth-Order Negative Curvature Finding: Escaping Saddle Points without
Gradients [22.2] 関数評価のみにアクセス可能な非局所問題のサドル点の回避を検討する。
ゼロ階負曲率探索フレームワークを2つ提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 10:01:16 GMT)
RAP: Risk-Aware Prediction for Robust Planning [21.8] 軌道上のリスクバイアス分布を学習するための新しい予測手法を提案する。
これにより、オンライン計画中のリスク推定のサンプルの複雑さが軽減される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 04:19:15 GMT)
Goal Misgeneralization: Why Correct Specifications Aren't Enough For
Correct Goals [21.1] 仕様が正しい場合でも,AIシステムが望ましくない目標を追求する方法を示す。
ゴール誤一般化(Goal mis generalization)は、学習アルゴリズムの堅牢性障害の一形態である。
我々は,将来のシステムにおいて,目標誤一般化のリスクを低減するためのいくつかの研究指針を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:57:53 GMT)
Multi-fidelity Monte Carlo: a pseudo-marginal approach [21.1] モンテカルロを科学分野に適用する上で重要な課題は計算である。
多忠実MCMCアルゴリズムは、近似目標密度を得るために、様々な忠実度のモデルを組み合わせる。
我々は、より安価でランダムな非バイアス推定器を用いたマルチフィデリティ推定のための疑似マージ型MCMCアプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 11:27:40 GMT)
The Surprising Computational Power of Nondeterministic Stack RNNs [21.0] 従来のリカレントニューラルネットワーク(RNN)は、固定された有限個のメモリセルを持つ。
本稿では,非決定論とニューラルコントローラが相互作用して,より予期せぬ2つの能力を生み出すことを示す。
まず、非決定論的スタック RNN は CFL だけでなく、多くの非文脈自由言語を認識できる。
第二に、スタックアルファベットのサイズを考えると、予想されるよりもはるかに大きなアルファベットサイズを持つ言語を認識できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 03:18:19 GMT)
Decompiling x86 Deep Neural Network Executables [20.9] BTD(Bin to DNN)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)実行用のデコンパイラである。
BTDは, DNN実行環境に対して, 逆例生成と知識盗難の2つの代表的な攻撃を促進できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 11:45:23 GMT)
Monte Carlo Tree Search based Variable Selection for High Dimensional
Bayesian Optimization [20.6] モンテカルロ木探索(MCTS)に基づく変数選択手法を提案し,変数のサブセットを反復的に選択・最適化する。
高次元合成関数と実世界の問題の実験は、MCTS-VSが最先端の性能を達成できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:16:41 GMT)
Multi-view Human Body Mesh Translator [20.5] 人体メッシュを推定するための新しいtextbfMulti-view human body textbfMesh textbfTranslator (MMT) モデルを提案する。
MMTは、エンコーディングフェーズとデコードフェーズの両方で異なるビューの特徴を融合させ、グローバル情報に埋め込まれた表現をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:10:59 GMT)
ASIF: Coupled Data Turns Unimodal Models to Multimodal Without Training [19.1] ネットワークをトレーニングすることなく,テキストや画像の整列に十分な相対表現が十分であることを示す。
本手法は、利用可能な単一ドメインエンコーダと、画像-テキストペアの数(比較)に頼っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:56:22 GMT)
Causal Intervention-based Prompt Debiasing for Event Argument Extraction [19.1] 我々は、名前ベースのプロンプトとオントロジーベースのプロンプトの2種類のプロンプトを比較し、オントロジーベースのプロンプトメソッドがゼロショットイベント引数抽出(EAE)においてそのプロンプトをいかに上回っているかを明らかにする。
2つのベンチマーク実験により,デバイアス法によって修正されたベースラインモデルは,より効果的かつ堅牢になり,対向攻撃に対する耐性が著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 12:32:00 GMT)
Beam Management in Ultra-dense mmWave Network via Federated
Reinforcement Learning: An Intelligent and Secure Approach [19.0] 超高密度ミリ波ネットワーク(UDmmWave)の鍵となる課題は、高伝搬遅延制限ビームカバレッジによるビーム管理である。
本稿では,ユーザプライバシを理論的に保護し,ハンドオフコストを低減できる新しいビーム管理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 01:47:33 GMT)
Contrastive Learning Can Find An Optimal Basis For Approximately
View-Invariant Functions [18.4] 本稿では,複数のコントラスト学習手法を,固定正対カーネルを近似した学習カーネル関数として再解釈できることを示す。
このカーネルとPCAを組み合わせることで得られる単純な表現は、線形予測器の最悪の近似誤差を確実に最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:02:52 GMT)
Composition of Differential Privacy & Privacy Amplification by
Subsampling [18.4] この章は、"Differential Privacy for Artificial Intelligence Applications"という本の一部である。
我々は、差分プライバシーの最も重要な特性、つまり構成について紹介する。
この章では、基本的な概念を紹介し、これらのツールを実践するのに必要な重要な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 21:41:58 GMT)
Relational program synthesis with numerical reasoning [18.3] 本稿では,関係学習と数値推論を組み合わせた帰納論理プログラミング手法を提案する。
我々の手法はNUMSYNTHと呼ばれ、満足度変調理論を用いて数値付きプログラムを効率的に学習する。
ゲームプレイとプログラム合成を含む4つの異なる領域に関する実験により,線形算術的推論からプログラムを学習し,予測精度と学習時間で既存手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 08:40:14 GMT)
Collecting The Puzzle Pieces: Disentangled Self-Driven Human Pose
Transfer by Permuting Textures [18.2] 本稿では,ランダムにテクスチャを変化させる自己駆動型ヒューマンポーズ転送手法を提案する。
特徴レベルのゆがみと比較して、画像レベルのゆがみはより制御可能で信頼性が高いことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:14:47 GMT)
ThinkSum: Probabilistic reasoning over sets using large language models [18.1] 本稿では,2段階の確率論的推論パラダイムであるThinkSumを提案する。
評価タスクのBIG-benchスイート上でThinkSumの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 00:34:01 GMT)
Robot Task Planning and Situation Handling in Open Worlds [17.8] 本稿では,オープンワールドなタスク計画と状況処理のための新しいアルゴリズム(COWP)を提案する。
COWPはタスク指向の常識でロボットの行動知識を動的に増強する。
当社のアプローチは,サービスタスクの成功率に関する文献から,競争ベースラインを著しく上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 00:21:00 GMT)
SAM as an Optimal Relaxation of Bayes [17.8] シャープネス・アウェア(SAM)およびそれに関連する逆深層学習法は、一般化を大幅に改善することができるが、その基盤となるメカニズムはまだ完全には理解されていない。
ここでは,期待される負の損失を最適凸下界に置き換えるベイズ目標の緩和としてSAMを確立する。
この接続により、新しいAdamのようなSAMの拡張が自動的に妥当な不確実性の推定値を得ることができ、時には精度も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:02:51 GMT)
Distilling Style from Image Pairs for Global Forward and Inverse Tone
Mapping [17.7] このスタイルに関する情報は画像対の集合から抽出され、2次元または3次元のベクトルに符号化されることを示す。
これらのネットワークは,低次元空間における画像スタイルの正規化において,PCAやVAEよりも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:10:28 GMT)
Recycling Scraps: Improving Private Learning by Leveraging Intermediate
Checkpoints [17.7] 本研究は,DPトレーニングの有用性を向上させるために,中間チェックポイントを集約する様々な手法について検討する。
CIFAR10およびStackOverflowデータセットの既存のSOTAよりも,チェックポイントアグリゲーションが予測精度を大幅に向上させることを示す。
最後に,最後の数個のチェックポイントからのサンプルのばらつきは,DPランの最終モデルのばらつきをよく近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 19:21:00 GMT)
Tikhonov Regularization is Optimal Transport Robust under Martingale
Constraints [17.0] ティホノフ正則化は最適輸送意味で分布的に堅牢である。
既存のロバストなメソッドのクラスに対して統一的な視点を提供するマーチンゲール制約の緩和を導入する。
これらの新しいツールを実現するために,トラクタブルな計算アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 06:50:03 GMT)
Efficient Prototype Selection via Multi-Armed Bandits [16.8] 与えられたデータセットの典型的な例は、基礎となるデータ分布に関する解釈可能な洞察を提供する。
主要な課題は大規模な設定であり、ほぼすべての可能なペアに対して、データポイントのペア間の類似性比較を行う必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 19:03:47 GMT)
CFL-Net: Image Forgery Localization Using Contrastive Learning [16.7] コントラッシブ・ロスを用いて特徴空間へのマッピングを学習し、各画像に対して未修正領域と操作領域の特徴を適切に分離する。
本手法は, 偽造型に関する事前の知識や仮定を必要とせず, 操作領域のローカライズに長けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:31:30 GMT)
A Systematic Survey on Deep Generative Models for Graph Generation [16.5] グラフ生成は与えられたグラフの分布を学習し、より新しいグラフを生成する。
グラフ生成のための深部生成モデルの最近の進歩は、生成されたグラフの忠実性を改善するための重要なステップである。
本稿では,グラフ生成のための深部生成モデル分野における文献の概要について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 19:13:29 GMT)
Supervised Metric Learning for Retrieval via Contextual Similarity
Optimization [16.1] 既存のメトリクス学習アプローチは、コントラスト学習、平均精度(AP)、深度、分類の3つのカテゴリに分類される。
本稿では,教師なしメトリック学習の研究に触発された,新しい代替手法である強調文類似性最適化を提案する。
我々は、文脈的類似性を明示的に最適化するために、非微分可能性を回避する方法を示し、さらに適切な類似性正規化を取り入れて、新しいメートル法学習損失を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 21:08:27 GMT)
COARSE3D: Class-Prototypes for Contrastive Learning in Weakly-Supervised
3D Point Cloud Segmentation [16.1] COARSE3Dは、3Dセグメンテーションのための新しいアーキテクチャに依存しない対照的な学習戦略である。
我々は、クラスワイドなグローバルデータセット情報を効率的にキャプチャするプロトタイプメモリバンクを、キーとして機能する少数のプロトタイプに活用する。
実験では、3つの挑戦的な現実世界の屋外データセットのベースラインを上回り、0.001%のアノテーションで作業します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:54:53 GMT)
How Image Generation Helps Visible-to-Infrared Person Re-Identification? [16.0] Flow2Flowは、V2Iの人物ReIDのためのトレーニングサンプル拡張とモダリティ間の画像生成を共同で実現するフレームワークである。
生成した画像の同一性アライメントとモダリティアライメントの目的で、Flow2Flowをトレーニングするための対角的トレーニング戦略を開発する。
SYSU-MM01とRegDBの実験結果から、トレーニングサンプル展開とクロスモダリティ画像生成の両方がV2I ReID精度を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:09:29 GMT)
Group Personalized Federated Learning [15.1] フェデレートラーニング(FL)は、クライアントの物理デバイス上で分散的な方法で共有モデルをトレーニングすることで、データのプライバシを促進するのに役立つ。
本稿では,FLの応用に向けたグループパーソナライズ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 19:20:19 GMT)
On the Robustness of Deep Clustering Models: Adversarial Attacks and
Defenses [15.0] クラスタリングモデルは、多数のアプリケーションパイプラインで使用される教師なしの機械学習メソッドのクラスを構成する。
本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)を用いたブラックボックス攻撃を提案する。
我々は、複数の最先端のディープクラスタリングモデルと実世界のデータセットに対する攻撃を分析し、それが非常に成功したことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 22:32:02 GMT)
Exploring Parameter-Efficient Fine-tuning for Improving Communication
Efficiency in Federated Learning [14.4] フェデレート学習におけるパラメータ効率向上のための微調整法について検討する。
モデル重みのごく一部を共有することで、全体の通信オーバーヘッドを大幅に削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:08:54 GMT)
FRIDA: Fisheye Re-Identification Dataset with Annotations [14.2] 頭上の魚眼カメラからの人物の身元確認は新しいもので、ほとんど研究されていない。
アノテーション付きFisheye Re-IDentificationデータセット”には、240k以上のバウンディングボックスアノテーションがあります。
FRIDAは、一般的なリチリニアカメラPRIDデータセットのトレーニングと比較して、mAPの最大11.64%の性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:08:47 GMT)
Generative Models and Learning Algorithms for Core-Periphery Structured
Graphs [13.9] ノード属性と接続構造からグラフのコアスコアを学習することに注力する。
グラフ構造とノード属性の両方が利用できる場合、グラフのモデルパラメータとコアスコアを推定するアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 09:44:09 GMT)
Learning Signal Temporal Logic through Neural Network for Interpretable
Classification [13.8] 本稿では時系列行動の分類のための説明可能なニューラルネットワーク・シンボリック・フレームワークを提案する。
提案手法の計算効率, コンパクト性, 解釈可能性について, シナリオの駆動と海軍の監視事例研究を通じて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 21:11:54 GMT)
Deep Learning-based Facial Appearance Simulation Driven by Surgically
Planned Craniomaxillofacial Bony Movement [13.7] 顔の外観を推定するために,注意応答支援運動変換ネットワーク(ACMT-Net)を提案する。
提案手法は, 最先端のFEM手法と比較して, 顔変化予測精度を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:33:01 GMT)
Non-Parametric and Regularized Dynamical Wasserstein Barycenters for
Time-Series Analysis [13.6] 有限個の状態の間で徐々に遷移する系の確率的時系列モデルを考察する。
我々は、観察された時系列が、異なるアクティビティを表すセグメントを含む、人間の活動分析のような応用によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 21:39:55 GMT)
Fast Saturating Gate for Learning Long Time Scales with Recurrent Neural
Networks [13.5] 簡単な関数合成による入力に対して2倍の指数収束率を持つ高速ゲートと呼ばれるゲート関数を提案する。
提案手法は, 非常に長い時間スケールを含むベンチマークタスクにおいて, 精度と計算効率において, 従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 03:32:54 GMT)
DIAGNOSE: Avoiding Out-of-distribution Data using Submodular Information
Measures [13.5] 類似性と相似性を共同でモデル化できる,新しいアクティブラーニングフレームワークであるDiagnoseを提案する。
本実験は, 医用画像の複数の領域にまたがる最先端AL法に対する診断の優位性を検証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 11:07:48 GMT)
Concise and interpretable multi-label rule sets [13.4] 簡単な「if-then」ルールの簡潔な集合として表現できるマルチラベル分類器を開発した。
提案手法は, 正確なマルチラベル分類に繋がる, 関連パターンの小さな集合を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 11:23:50 GMT)
CLINICAL: Targeted Active Learning for Imbalanced Medical Image
Classification [12.6] 医学データに伴う自然クラス不均衡の問題により,いくつかのクラスで準最適性能が得られる場合が多い。
稀なクラスから重要なデータポイントをマイニングするために,サブモジュラー相互情報関数を取得関数として利用するフレームワークであるCerimentを提案する。
臨床は,レアクラスに属する多種多様なデータポイントを取得することにより,最先端のアクティブラーニング手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 10:57:05 GMT)
Heatmap Distribution Matching for Human Pose Estimation [12.5] このような方法で熱マップの予測を最適化することは、生体関節局所化のモデル性能を一貫して改善することができないことを示す。
本稿では, 熱マップ予測の最適化を, 予測熱マップと生体関節のドットアノテーションとの分布整合問題として定式化する。
提案手法の有効性を,COCOデータセットとMPIIデータセットの広範な実験により示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 01:47:57 GMT)
CADet: Fully Self-Supervised Anomaly Detection With Contrastive Learning [11.9] 本研究では,2種類のOODサンプルの同時検出に対する自己教師付きコントラスト学習の適用について検討する。
比較学習で訓練された類似性関数は,MMD (maximum mean discrepancy) の2サンプルテストで活用できることを示す。
本稿では,画像拡張に基づくCADetを導入し,単一のサンプルに対して異常検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:02:37 GMT)
An Embarrassingly Simple Approach for Intellectual Property Rights
Protection on Recurrent Neural Networks [11.6] 本稿では,リカレントニューラルネットワーク(RNN)における知的財産保護のための実践的アプローチを提案する。
キーを埋め込むためのRNNアーキテクチャの繰り返しの性質に類似したGatekeeperの概念を紹介します。
白箱と黒箱の両方の保護スキームにおける曖昧さと除去攻撃に対して,我々の保護スキームは堅牢かつ効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 02:50:54 GMT)
Uncertainty-Aware Lidar Place Recognition in Novel Environments [11.3] 本研究では,不確実性を考慮したライダー位置認識のベンチマークを行うための新しい評価プロトコルを提案する。
本稿では,Deep Ensemblesが新しい環境におけるライダー位置認識性能を継続的に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 04:06:44 GMT)
Making Decisions under Outcome Performativity [10.0] 我々は、新しい最適性の概念、パフォーマンス的全予測を導入する。
性能的全予測器は、最適な決定ルールを同時に符号化する単一の予測器である。
本研究では,性能予測の自然な制約の下で,効率的な性能予測器が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:04:47 GMT)
Complementary consistency semi-supervised learning for 3D left atrial
image segmentation [9.8] 半教師付き左心房画像分割のための補完的整合性トレーニング(CC-Net)に基づくネットワークを提案する。
CC-Netはラベルなしデータを効果的に利用し、現在使われている半教師付きセグメンテーションアルゴリズムがラベルなしデータから情報を抽出する能力に制限があるという問題を解決する。
CC-Netは2018年のベンチマークデータセットで検証され、Diceの89.42%、10%のラベル付きデータトレーニング、91.14%のラベル付きデータトレーニングに到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 07:50:28 GMT)
Diffusion Models for Graphs Benefit From Discrete State Spaces [9.6] 前方マルコフ過程に離散ノイズを用いることを提案する。
従来の手法と比較して, 離散的なノイズ発生過程を用いることで, 高品質なサンプルが生成されることがわかった。
復調工程の数は1000段から32段に減らされ、サンプリング手順が30倍高速になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 12:20:21 GMT)
Data Leakage in Tabular Federated Learning [9.2] 本研究では,TabLeakと呼ばれる表型データに対する包括的再構築攻撃を提案する。
TabLeakは, (i) 混合離散連続最適化問題を暗黙的に完全に連続したものに変換し, (ii) 復元品質の評価を成功させるエントロピー尺度である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:55:20 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Scheduling and Power Allocation in a 5G
Urban Mesh [9.2] マルチホップミリ波(mmWave)メッシュ上でのリアルタイム流れのルーティングとスケジューリングの問題について検討する。
我々は,各時間帯にどのmWaveリンクのサブセットをアクティベートすべきかを決定するモデルフリーな深層強化学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 07:23:11 GMT)
Handling Sparse Rewards in Reinforcement Learning Using Model Predictive
Control [9.1] 強化学習(RL)は近年,様々な分野で大きな成功を収めている。
しかし、報酬関数の設計には、エージェントが望ましい振る舞いを学べるように、詳細なドメインの専門知識と面倒な微調整が必要である。
本稿では,スパース報酬環境におけるRLエージェントのトレーニング経験源として,モデル予測制御(MPC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 11:06:38 GMT)
Hyperbolic Deep Reinforcement Learning [9.0] 双曲空間における潜在表現をモデル化する深層強化学習アルゴリズムを提案する。
Procgen と Atari 100K ベンチマークで一般的なオンライン RL アルゴリズムに適用することで,我々のフレームワークを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 12:03:04 GMT)
Automatic Generation of Product Concepts from Positive Examples, with an
Application to Music Streaming [8.7] データベースクエリを使って製品概念を表現し、2つの学習問題に取り組む。
まず、すべての製品が同じ未知の製品概念に属することを前提として、この製品概念の表現であるデータベースクエリを学習する。
第2に、製品セットが複数の製品コンセプトと関連付けられている場合に、製品概念とその対応するクエリを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 10:41:44 GMT)
Building a healthier feed: Private location trace intersection driven
feed recommendations [8.7] ユーザの個人情報からソーシャルフィードを駆動するための,同意第一のプライベート情報共有パラダイムを提案する。
本研究は、プライベートセットの交差点を介して、実際のオフラインソーシャル接続を表すフィードを設計する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 21:52:52 GMT)
ImpNet: Imperceptible and blackbox-undetectable backdoors in compiled
neural networks [8.5] コンパイル中にバックドアを追加することができる。
ImpNetのようなバックドアは、挿入されたステージでのみ確実に検出できる。
機械学習モデルのセキュリティは、技術パイプライン全体に沿って証明の保証を必要とする、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 12:35:47 GMT)
Self-supervised Pre-training for Semantic Segmentation in an Indoor
Scene [8.4] 本稿ではセグメンテーションモデルの自己教師型事前学習手法であるRegConsistを提案する。
我々は,対象環境におけるRGBビューからのセマンティックセグメンテーションを予測するために,コントラスト学習の変種を用いてDCNNモデルを訓練する。
提案手法は、ImageNetで事前訓練されたモデルよりも優れており、全く同じタスクでトレーニングされたモデルと異なるデータセットでトレーニングされたモデルを使用する場合の競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:10:14 GMT)
Selection by Prediction with Conformal p-values [7.9] 本研究では,未観測結果がユーザ指定値を超える候補を選択するためのスクリーニング手順について検討する。
我々は,任意の予測モデルをラップして候補のサブセットを生成する手法を開発した。
本手法の実証的な性能をシミュレーションにより実証し,職種雇用と薬物発見データセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 06:34:49 GMT)
HYPRO: A Hybridly Normalized Probabilistic Model for Long-Horizon
Prediction of Event Sequences [7.1] 本稿では,ハイブリッド正規化確率モデルHYPROを提案する。
複数の実世界のデータセットに対する実験により、提案したHYPROモデルが従来のモデル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） (Tue, 4 Oct 2022 17:18:26 GMT)
Bringing robotics taxonomies to continuous domains via GPLVM on
hyperbolic manifolds [6.9] 我々のモデルは既存の分類学のカテゴリーや新しい分類学のカテゴリーから見当たらないポーズを適切にエンコードしている。
埋め込み間の軌道を生成するために使用することができ、ユークリッドの軌道よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:19:24 GMT)
Energy Consumption of Neural Networks on NVIDIA Edge Boards: an
Empirical Model [6.8] 近年、レイテンシの低減とデータプライバシの保護のために、ディープラーニング推論タスクの実行を、ユーザに近いネットワークのエッジにシフトする傾向があります。
本研究では,現代のエッジノードにおける推論タスクのエネルギ消費をプロファイリングすることを目的とする。
そこで我々は, 検討ボード上である推論タスクのエネルギー消費を推定できる, 単純で実用的なモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:12:59 GMT)
A Perceptual Quality Metric for Video Frame Interpolation [6.7] ビデオフレームの結果は、しばしばユニークな成果物であるので、既存の品質指標は、結果を測定するときに人間の知覚と一致しないことがある。
最近のディープラーニングベースの品質指標は、人間の判断とより整合性を示すが、時間的情報を考慮していないため、ビデオ上でのパフォーマンスは損なわれている。
本手法は,個々のフレームではなく,ビデオから直接知覚的特徴を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 19:56:10 GMT)
Do We Need Another Explainable AI Method? Toward Unifying Post-hoc XAI
Evaluation Methods into an Interactive and Multi-dimensional Benchmark [6.5] 我々は,xAIアルゴリズムに適用された排他的機能テスト手法を統一するベンチマークであるComparce-xAIを提案する。
このベンチマークは、xAIメソッドを評価する複雑さを3つの階層的なスコアリングにカプセル化する。
インタラクティブなユーザインターフェースは、xAI結果の解釈におけるエラーの軽減に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 10:45:23 GMT)
MTSMAE: Masked Autoencoders for Multivariate Time-Series Forecasting [6.5] MTSMAEと呼ばれるMasked Autoencoders (MAE) に基づく自己指導型事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 03:06:21 GMT)
Learning from the Best: Contrastive Representations Learning Across
Sensor Locations for Wearable Activity Recognition [6.5] 本稿では,トレーニングプロセス中にのみ存在し,後続のシステムでは利用できないセンサからの情報の利用を容易にする手法を提案する。
この方法は、ソースセンサからの情報を、コントラストロスを介して、ターゲットセンサデータの潜在表現に転送する。
本手法は, 平均F1スコアを5%から13%の精度で評価し, PAMAP2およびOpportunityベンチマークを用いて, 平均F1スコアを5%から13%の精度で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 08:33:22 GMT)
A Generalizable Artificial Intelligence Model for COVID-19
Classification Task Using Chest X-ray Radiographs: Evaluated Over Four
Clinical Datasets with 15,097 Patients [6.2] トレーニングされたモデルの一般化性は、4つの異なる実世界の臨床データセットを用いて遡及的に評価された。
単一ソースの臨床データセットを使用してトレーニングされたAIモデルは、内部時間テストセットに適用すると、AUCが0.82に達した。
医療画像・データ資源センターが収集した多施設のCOVID-19データセットに適用すると、AUCは0.79に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 04:12:13 GMT)
Learning-based Design of Luenberger Observers for Autonomous Nonlinear
Systems [6.0] 非線形系に対するルエンベルガー観測者は変換写像を反転させて推定を与える。
一般的な非線形系にとって、主な課題はそのような変換を見つけ、それが射影的であることを保証することである。
本稿では,教師付き物理インフォームドニューラルネットワークを用いて,変換と逆変換の両方を近似する学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 09:03:43 GMT)
Using Entropy Measures for Monitoring the Evolution of Activity Patterns [5.9] 在宅移動モニタリングデータを用いて、医療関連事象の発生を示すのにどのように役立つかを示す。
3種類のエントロピー測度、すなわちシャノンのエントロピー、マルコフ連鎖のエントロピー速度、エントロピー生成速度が利用されている。
本研究は,認知症臨床研究で収集した大規模在宅モニタリングデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:54:24 GMT)
Mining Duplicate Questions of Stack Overflow [5.9] Stack Overflow上での重複質問検出のためのニューラルネットワークに基づくアーキテクチャを2つ提案する。
また,質問に含まれるコードを明示的にモデル化して,技術状況を超える結果が得られるようにも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:34:59 GMT)
On Background Bias in Deep Metric Learning [5.4] 画像背景がDeep Metric Learningモデルに与える影響を分析する。
トレーニング中の画像の背景をランダムな背景画像に置き換えることでこの問題が軽減されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:57:39 GMT)
Revealing Unobservables by Deep Learning: Generative Element Extraction
Networks (GEEN) [5.3] 本稿では,ランダムサンプル中の潜伏変数$X*$を推定する新しい手法を提案する。
我々の知る限りでは、この論文は観測においてそのような識別を初めて提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 01:09:05 GMT)
Multifaceted Hierarchical Report Identification for Non-Functional Bugs
in Deep Learning Frameworks [5.3] ディープラーニング(DL)フレームワークにおける非機能バグ関連レポートを自動的に識別するエンドツーエンドツールであるMHNurfを提案する。
MHNurfの中核は、3つの未解決課題に取り組むMHAN(Multifaceted Hierarchical Attention Network)である。
MHNurfはコンテンツ、コメント、コードの組み合わせでベストを尽くしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 18:49:37 GMT)
SecureFedYJ: a safe feature Gaussianization protocol for Federated
Learning [5.0] プライバシー制約下でのクロスサイロ・フェデレート・ラーニング・セッティングにおけるYJ変換の適用問題について検討する。
初めて、YJ負の対数類似度が実際に凸であることを証明し、指数探索で最適化する。
我々は、最終的なパラメータよりも多くの情報を漏らすことなく、プール等価YJ変換を行うフェデレーションアルゴリズムSecureFedYJを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:36:56 GMT)
Mintaka: A Complex, Natural, and Multilingual Dataset for End-to-End
Question Answering [5.0] エンド・ツー・エンドの問合せモデルを試すために設計されたデータセットであるMintakaを紹介する。
ミンタカは2万組の質問回答対を英語で収集し、Wikidataエンティティに注釈を付け、アラビア語、フランス語、ドイツ語、ヒンディー語、イタリア語、日本語、ポルトガル語、スペイン語に合計180,000のサンプルを翻訳している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:54:29 GMT)
Mixup for Test-Time Training [4.9] 本稿では,モデルパラメータの変化を制御し,テストタイムの手続きを完了させるテストタイムトレーニング(MixTTT)のミックスアップを提案する。
テスト時間トレーニングにおける特定の正規化効果として,更新部と静的部のミスマッチ問題を軽減することへの寄与を理論的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:37:25 GMT)
Double Attention-based Lightweight Network for Plant Pest Recognition [4.9] 異なる植物害虫を自動的に認識するために, ダブルアテンションに基づく軽量ディープラーニングアーキテクチャを提案する。
提案手法は, 5869, 545, 500サンプルの3種類の公開データセットに対して, 96.61%, 99.08%, 91.60%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 09:25:09 GMT)
A Fuzzy Logic-based Cascade Control without Actuator Saturation for the
Unmanned Underwater Vehicle Trajectory Tracking [4.8] 無人水中車両(UUV)の軌道追尾過程におけるアクチュエータ飽和問題を排除するための知的制御戦略を提案する。
この戦略は2つの部分から構成される: キネマティックモデリング部では、許容範囲内における制御速度と小さな揺らぎの誤差を達成するためにファジィ論理修正バックステッピング制御を開発する。
動力学的モデルによって計算された制御速度と動的モデルによって導出される応用力により、アクチュエータ飽和のないUUV軌道の頑健性と精度を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:01:12 GMT)
Regression-Based Elastic Metric Learning on Shape Spaces of Elastic
Curves [4.6] 我々は、回帰に基づく弾性距離学習(REML)という新しいメトリック学習パラダイムを提案する。
REMLの学習測度は、従来の平方根速度SRV測度よりも優れた回帰適合度を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 22:08:01 GMT)
How Masterly Are People at Playing with Their Vocabulary? Analysis of
the Wordle Game for Latvian [4.6] 世界中の人々の心と心をつかんだ単純な単語推測ゲームの適応について述べる。
バルト諸国3か国と、それぞれにいくつかのバージョンがある。
われわれは特にラトビア版に注意を払っており、すでに明らかになっているヒントを踏まえると、人々がどのように自分の推測を形作るかを調べている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 10:25:24 GMT)
New Machine Learning Techniques for Simulation-Based Inference:
InferoStatic Nets, Kernel Score Estimation, and Kernel Likelihood Ratio
Estimation [4.4] 確率密度を標本化できるが直接計算できない場合のスコアと確率比推定器をモデル化する機械学習手法を提案する。
我々はそれぞれKernel Score Estimation (KSE) と Kernel Likelihood Ratio Estimation (KLRE) と呼ばれる新しい戦略を導入し、シミュレーションデータからスコアと確率比関数を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:22:56 GMT)
FreDSNet: Joint Monocular Depth and Semantic Segmentation with Fast
Fourier Convolutions [4.4] FreDSNetは、単一のパノラマから屋内環境のセマンティック3D理解を得るディープラーニングソリューションである。
頻繁な領域における畳み込みを利用して、各畳み込み層においてより広い受容場を得る。
FreDSNetは単一パノラマ画像からの単眼深度推定とセマンティックセグメンテーションを共同で提供する最初のネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:18:15 GMT)
Learning from Demonstrations of Critical Driving Behaviours Using
Driver's Risk Field [4.3] 模倣学習(IL)は、自動運転(AV)計画モジュールのコアとして産業で広く利用されている。
ILプランナに関する以前の研究は、安全クリティカルなシナリオにおけるサンプルの非効率性と低い一般化を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:07:35 GMT)
A Collaborative Approach to the Analysis of the COVID-19 Response in
Africa [4.2] 新型コロナウイルスの危機は、新型コロナウイルスのパンデミックに対する解決策の発見を早めるために、機械学習のような科学的手法の必要性を強調している。
本稿では、新型コロナウイルス問題に対する回答を見つけるための機械学習技術の適用に対する、国境を越えた協調能力構築アプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:02:39 GMT)
Behind the Scenes of Gradient Descent: A Trajectory Analysis via Basis
Function Decomposition [4.0] 本研究は,新しい基底関数分解法を用いて勾配型アルゴリズムの解軌跡を解析する。
勾配に基づくアルゴリズムの解軌跡は学習課題によって異なるが、適切な正規関数ベースに投影された場合、ほとんど単調に振る舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 01:33:28 GMT)
Cross-Geography Generalization of Machine Learning Methods for
Classification of Flooded Regions in Aerial Images [4.0] 本研究は,UAV空中画像中の浸水領域を特定するための2つのアプローチを提案する。
最初のアプローチは、テクスチャベースの教師なしセグメンテーションを使用して、浸水した地域を検出する。
2つ目は、テクスチャ機能に人工ニューラルネットワークを使用して、画像が浸水して浮かばないものとして分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:11:44 GMT)
Self-improving Multiplane-to-layer Images for Novel View Synthesis [4.0] 本稿では,任意の前向きシーンに一般化する軽量ノベルビュー合成法を提案する。
まず、フロント並列半透明平面を用いてシーンを表現し、その後、エンド・ツー・エンドで変形可能なレイヤに変換する。
本手法では,新しいシーンが処理された場合の微調整を必要とせず,制限なく任意の数のビューを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:27:14 GMT)
Quantum steering in a star network [3.9] ネットワークステアリングは、$n$ローカルな隠れ状態モデルで定義される。
その結果,信頼関係者が一定の測定を行った場合でも,ネットワークのステアリングを実演できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 07:38:46 GMT)
Uncertainty-Aware Meta-Learning for Multimodal Task Distributions [3.7] UnLiMiTD(マルチモーダルタスク分散のための不確実性認識メタラーニング)を提案する。
確率論的視点を採り、メタデータセット上のタスクに対してパラメトリックで調整可能な分布をトレーニングする。
我々は、UnLiMiTDの予測が、ほとんどの場合、標準ベースラインと好意的に比較され、性能的に優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:02:25 GMT)
MEIM: Multi-partition Embedding Interaction Beyond Block Term Format for
Efficient and Expressive Link Prediction [3.7] ブロック項フォーマット(MEIM)モデルを超えたマルチパーティション埋め込みインタラクションiMprovedを導入する。
MEIMは、高い効率を保ちながら表現性を向上し、強力なベースラインを上回り、最先端の結果を得るのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 08:22:55 GMT)
Representing missing values through polar encoding [3.6] 値が不足した$[0,1]$値属性の表現である極符号化を提案する。
既存の欠落指標のアプローチとは異なり、これは計算を必要としない。
極性符号化は、結果として得られる分類性能の点で、欠落指標のアプローチよりもほぼ同等以上の性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:56:24 GMT)
AdaWAC: Adaptively Weighted Augmentation Consistency Regularization for
Volumetric Medical Image Segmentation [3.6] 本稿では,容積医用画像分割のための適応重み付けアルゴリズムを提案する。
AdaWACは、ラベルセンスサンプルを教師付きクロスエントロピー損失とラベルスパースサンプルを整合正則化に割り当てる。
我々は,AdaWACがセグメンテーション性能とサンプル効率を向上させるだけでなく,ラベルのサブポピュレーションシフトに対するロバスト性を向上させることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:28:38 GMT)
Adaptive Synaptic Failure Enables Sampling from Posterior Predictive
Distributions in the Brain [3.6] 多くの人はシナプス障害が脳における変分、すなわち近似的ベイズ推論のメカニズムを構成すると推測している。
学習したネットワーク重みに伝達確率を適応させることにより、シナプス故障はモデル不確実性だけでなく、完全な後続予測分布にも適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:41:44 GMT)
ASAP: Accurate semantic segmentation for real time performance [3.5] 異なるノルムを持つ特徴融合法(FFDN)を提案する。
FFDNは、自己注意の前に多層スケールと垂直プールモジュールの豊富なグローバルコンテキストを利用する。
73.1のunion(mIoU)と191のFrame Per Second(FPS)の平均相互作用は、Cityscapesテストデータセットの最先端と同等の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 02:35:53 GMT)
Observation of superradiance in a phase fluctuating dipolar
Bose-Einstein condensate [3.4] ボース・アインシュタイン凝縮体における波長可変s波散乱と双極子相互作用を結合する。
我々は、外部磁場の方向を変えることにより、双極性BECの非対称超放射ピークを観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:10:09 GMT)
Type theory in human-like learning and inference [3.3] 人間は、新しいクエリに対する合理的な回答を生成することができる。
この種の推論には正式なモデルはない。
このような推論系の中核となる成分は型理論である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:31:08 GMT)
Detect, Retrieve, Comprehend: A Flexible Framework for Zero-Shot
Document-Level Question Answering [3.2] 質問応答(QA)は、人間の提案する質問が多様な知識を抽出するために適応できる柔軟なフレームワークを提供する。
既存のQAデータセットは、現実世界のアプリケーションでは非現実的な、短く、明確に定義されたコンテキストを提供することによって、この課題を後押しする。
本稿では,PDFからテキストを抽出する3段階の文書QAアプローチ,抽出したテキストからエビデンスを抽出して適切な文脈を形成する方法,文脈から知識を抽出して高品質な回答を返すためのQAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 23:33:52 GMT)
IGNiteR: News Recommendation in Microblogging Applications (Extended
Version) [3.2] 我々は、インフルエンスグラフニュースレコメンダ(IGNiteR)と呼ばれる、拡散と影響を意識したディープラーニングに基づくアプローチを提案する。
このニュースを表現するために、マルチレベルアテンションベースのエンコーダを使用して、ユーザの異なる関心事を明らかにする。
実世界の2つのデータセットに対して広範な実験を行い、IGNiteRが最先端のディープラーニングベースのニュースレコメンデーション手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 22:33:58 GMT)
Linear-depth quantum circuits for multiqubit controlled gates [3.0] マルチキュービット制御ユニタリゲートを分解する方式を提案する。
我々は,IBM量子クラウドプラットフォーム上での実証実験により,本アルゴリズムの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 22:40:05 GMT)
Streaming Video Analytics On The Edge With Asynchronous Cloud Support [2.7] 本稿では,エッジとクラウドの予測を融合させ,低レイテンシで高精度なエッジクラウド融合アルゴリズムを提案する。
ビデオのオブジェクト検出(多くのビデオ分析シナリオに適用可能)に注目し、融合したエッジクラウド予測が、エッジのみのシナリオとクラウドのみのシナリオの精度を最大50%上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 06:22:13 GMT)
Multiple Instance Learning for Detecting Anomalies over Sequential
Real-World Datasets [2.4] MIL(Multiple Instance Learning)は、トレーニングデータセットにおけるラベルの不完全な知識に関する問題に対して有効であることが示されている。
MILに基づく定式化と,異なる設計決定に基づいて,このフレームワークの様々なアルゴリズムのインスタンス化を提案する。
このフレームワークは、さまざまな現実世界のアプリケーションドメインから生じる多様なデータセットをうまく一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:02:09 GMT)
Enhancing Spatiotemporal Prediction Model using Modular Design and
Beyond [2.3] 時間と空間の両方でシーケンスを予測することは困難である。
主流の方法は、同時に時間構造と空間構造をモデル化することである。
配列モデルを空間エンコーダデコーダと予測器の2つのモジュールに組み込むモジュール設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 10:09:35 GMT)
Concurrent build direction, part segmentation, and topology optimization
for additive manufacturing using neural networks [2.3] 本稿では,加法製造におけるサポート構造の利用を減らすことを目的としたトポロジー最適化のためのニューラルネットワークアプローチを提案する。
本手法では,(1)部分分割,(2)各部分のトポロジ,(3)各部分のビルド方向の同時決定が可能なネットワークアーキテクチャを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 02:17:54 GMT)
Predictive Event Segmentation and Representation with Neural Networks: A
Self-Supervised Model Assessed by Psychological Experiments [2.2] イベントセグメンテーションの自己教師型モデルを導入する。
我々のモデルは、次のタイミングで知覚信号を予測し、異なる事象を表現するニューラルネットワークで構成されています。
予測誤り信号を追跡するモデルでは,人間のような事象境界や事象表現が生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:14:30 GMT)
A Framework for Large Scale Synthetic Graph Dataset Generation [2.0] 利用可能なグラフ構造化データセットは限られている。
新しいアルゴリズムとモデルは、同様の特性を持つ類似データセットにわたってベンチマークされる。
実世界のグラフのオリジナルのデータ分布を模倣するスケーラブルな合成グラフ生成ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 22:41:33 GMT)
Quantum reservoir neural network implementation on a Josephson mixer [1.8] 本稿では,多数の高密度結合ニューロンを得る量子貯水池の実装を提案する。
結合と散逸の要求が量子貯水池の性能にどのように影響するかを示す。
パラメトリック結合ボソニックモードの使用は、大規模な量子ニューラルネットワークアーキテクチャの実現を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 07:42:23 GMT)
A Low-cost Humanoid Prototype Intended to assist people with disability
using Raspberry Pi [1.7] このプロトタイプが提供する支援は、かなり初歩的なものだ。
試作機はラズベリー pi を用いており、ラズベリー pi の計算能力は最小限であるので、最後の性能低下を抑えるためにコーナーを切断し、できるだけ効率的にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:05:03 GMT)
Bicriteria Approximation Algorithms for Priority Matroid Median [1.7] 我々は、プライオリティを$k$-Median問題に一般化する、プライオリティ・マトロイド・メディア問題を考える。
目標は、mathcalF ff_iの$sum_iを最小化するために、サブセット$S subseteq MathcalF$を選択することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:19:55 GMT)
Thermal State Preparation via Rounding Promises [1.7] 量子コンピュータ上でギブス状態を作るための有望な道は、物理的熱化過程をシミュレートすることである。
我々は、リンドブラッド方程式の量子シミュレーションの最先端技術を用いて、熱化によるギブズ状態の生成法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:18:54 GMT)
Public Transit Arrival Prediction: a Seq2Seq RNN Approach [1.6] バス到着時刻予測(BATP)は特に発展途上国では難しい問題である。
現在の作業において、BATP(リアルタイム)に対して、リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく新しいデータ駆動モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:58:12 GMT)
Benchmarking Learnt Radio Localisation under Distribution Shift [1.6] RadioBenchは8つの学習されたローカライザネットのスイートで、彼らの実世界のデプロイ可能性を研究し、ベンチマークする。
我々は、学習したローカライザネットの内部動作を分析し、それらの異なる振る舞いを明らかにするために、10kモデルを訓練する。
この分析から得られた知見を用いて,実践的制約下での学習に基づくRFローカライゼーションの展開性に関するベストプラクティスを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 22:04:45 GMT)
Efficient acoustic feature transformation in mismatched environments
using a Guided-GAN [1.5] 本稿では,資源共有環境における音声認識システムを改善するための新しいフレームワークを提案する。
音響入力機能を利用したGAN(Generative Adversarial Network)を用いて、ミスマッチしたデータの特徴を高める。
1時間未満のデータで、高品質なデータに基づいて訓練され、一致しないオーディオで評価されたASRシステムは、11.5%から19.7%の相対的な単語誤り率(WER)によって改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 18:11:05 GMT)
Split Federated Learning on Micro-controllers: A Keyword Spotting
Showcase [1.5] フェデレートラーニング(Federated Learning)は,ユーザの生データをサーバに収集することなく,ローカルでモデルをトレーニングする,プライベートラーニングスキームとして提案されている。
本研究では,Arduinoボード上に単純なSFLフレームワークを実装し,90%以上の精度でキーワードスポッティングアプリケーションのための中国語桁音声データセットの正当性を検証した。
英数字音声データセットでは、SFL実装は最先端のFL実装と比較して13.89%高い精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 23:42:45 GMT)
Disentangling modular Walker-Wang models via fermionic invertible
boundaries [1.5] ウォーカー=ワングモデル(Walker-Wang model)は、ブレイド融合圏から構築された3+1$次元の位相秩序の固定点モデルである。
そこで本研究では,非可逆領域壁を真空に構成し,密接な局所ユニタリ回路を構築することにより,モデルの自明さを明示する。
また、一般ウォーカー・ワングモデルの一般(非可逆)境界についても論じ、テンソルの観点から拡張TQFTの単純な公理化を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:03:41 GMT)
Polysemanticity and Capacity in Neural Networks [1.4] ニューラルネットワークの個々のニューロンは、しばしば無関係な特徴の混合を表す。
この現象は多意味性(polysemanticity)と呼ばれ、ニューラルネットワークの解釈を難しくする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:28:43 GMT)
Movement Analytics: Current Status, Application to Manufacturing, and
Future Prospects from an AI Perspective [1.3] IoTベースのその他のオブジェクトトラッキングは、空間と時間のオブジェクト/エンティティの移動データを収集する新たなツールである。
ムーブメントデータは、プロセスのボトルネック、リソース利用、効果的な作業時間など、貴重な洞察を提供することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 03:27:17 GMT)
Detecting Anomalies within Smart Buildings using Do-It-Yourself Internet
of Things [1.2] 本稿では,異常を発生した直後に検出する様々なメカニズムについて論じる。
複数の自作(DIY)IoTデバイスから、さまざまなセンサーを使ってデータを構築、収集しました。
また,環境条件に基づくサブデータセット抽出の長所と短所についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 18:16:36 GMT)
Entanglement and charge-sharpening transitions in U(1) symmetric
monitored quantum circuits [1.2] 非単位量子回路における絡み合いのダイナミクスが、電荷保存の存在下でどのように富むかを研究する。
エンタングルメントのボリュームロバストスケーリングと異なるスクランブルフェーズを分離する電荷共有遷移を明らかにする。
我々は、R'enyiエントロピーが、測定のないときに$sqrttt$として半ボール的に成長するのに対し、測定の無限小率であっても、平均的なR'enyiエントロピーは時間とともに弾道的に成長することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:47:43 GMT)
Robotic Learning the Sequence of Packing Irregular Objects from Human
Demonstrations [1.2] 我々は、暗黙的なタスク知識と戦略を抽出し、効率的な空間利用を実現するために、専門家によるデモンストレーションから学ぶ。
BoxEDデータセットを使用してマルコフ連鎖を学習し、与えられたオブジェクトセットのオブジェクトパッキングシーケンスを予測する。
実験結果から,ヒトが生成したシーケンスよりも人間に近い頻度で分類するシーケンス予測を生成することにより,モデルが人のパフォーマンスを上回ることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:44:55 GMT)
Convex and Nonconvex Sublinear Regression with Application to
Data-driven Learning of Reach Sets [1.1] 部分回帰によって設定される関数関数を近似することにより、有限データのコンパクトな集合を推定することを検討する。
サブ線形回帰を行うための2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 21:42:06 GMT)
Dark Current and Single Photon Detection by 1550nm Avalanche
Photodiodes: Dead Time Corrected Probability Distributions and Entropy Rates [1.1] 単一の光子検出器は、検出器の動作のバイアスレベルに強く依存する暗のカウントレートを持つ。
新規レーザーや単一光子エミッタのような弱い光源の場合、光源によるカウント率は検出器のダークカウントと同等である。
本研究では、1550nmの単光子アバランシェフォトダイオード(SPAD)に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 21:43:35 GMT)
Memory in humans and deep language models: Linking hypotheses for model
augmentation [1.0] メモリ拡張トランスフォーマーは、人間の記憶文学からの洞察から大きく恩恵を受けることができると我々は主張する。
本稿では、クロスドメインリンク仮説の仕様により、人間の記憶システムからのエビデンスを統合するアプローチについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 19:35:11 GMT)
Spanning tree methods for sampling graph partitions [0.8] 分割プランはグラフの連結部分集合へのバランスの取れた分割と見なすことができる。
RevReComは、ReComが元々近似するために設計された単純で自然な分布に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 06:18:33 GMT)
How deep convolutional neural networks lose spatial information with
training [0.7] 画像の微分同相性に対する安定性は, 前半の空間プール, 後半のチャネルプールによって達成されることを示す。
ノイズに対する感度の上昇は、ReLUユニットによって修正された後、プール中に発生する摂動騒音によるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 10:21:03 GMT)
Robust self-healing prediction model for high dimensional data [0.7] 本研究は、ロバスト自己治癒(RSH)ハイブリッド予測モデルを提案する。
それは、データを捨てるのではなく、エラーや不整合を取り除くことによって、データ全体を活用することによって機能する。
提案手法は,既存のハイパフォーマンスモデルと比較し,解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:55:50 GMT)
Modular Approach to Machine Reading Comprehension: Mixture of Task-Aware
Experts [0.6] 比較的小さなデータセット上で、機械読解のためのタスク認識エキスパートネットワークの混合について述べる。
我々は、常識学習の問題に焦点をあて、共通基盤知識を強制する。
我々は近年のマルチタスクとトランスファーラーニングの進歩に注目する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:13:41 GMT)
DISCOVER: Deep identification of symbolic open-form PDEs via enhanced
reinforcement-learning [0.5] 複素自然系の作用機構は、簡潔かつ深い偏微分方程式(PDE)によって吸収される傾向がある
本稿では,事前知識の少ない記号型オープンフォームPDEを明らかにするために,強化された強化強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:46:53 GMT)
Location-aware green energy availability forecasting for multiple time
frames in smart buildings: The case of Estonia [0.5] 本研究の目的は、異なる機械学習モデルを用いて、天気と派生した特徴に基づいてPVシステムの出力パワーを予測することである。
目的は、データを調べて出力パワーを正確に予測する最適なモデルを得ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:02:43 GMT)
Distributed Merlin-Arthur Synthesis of Quantum States and Its
Applications [0.5] 量子状態の生成と検証は、量子情報処理の基本的なタスクである。
本稿では,量子分散コンピューティングの観点から,この概念を考察する。
本稿では,SGDI のための dQMA プロトコルを提供し,このプロトコルを用いて,セット平等問題のための dQMA プロトコルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 05:34:38 GMT)
Non-learning Stereo-aided Depth Completion under Mis-projection via
Selective Stereo Matching [0.5] 一対のステレオ画像で導かれる光検出・測度センサ(LiDAR)を用いて捉えたスパース深度マップの非学習深度補完法を提案する。
提案手法は, 平均絶対誤差(MAE)を0.65倍に減らし, 従来よりも約2倍の精度で推定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 07:46:56 GMT)
A Framework for Web Services Retrieval Using Bio Inspired Clustering [0.5] 本稿では,クラスタサービスに対するボトムアップ,分散化,自己組織化アプローチを用いたWebサービス検索フレームワークを提案する。
また、クラスタリングプロセスにおいて、Webサービス間のセマンティックな類似性を利用して、精度を高め、リコールを低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:28:19 GMT)
Maxwell's two-demon engine under pure dephasing noise [0.4] 量子Szil'ardエンジンが提案され、マックスウェルのデーモンと作業媒体の間の量子ステアビリティが作業抽出タスクに有用であることが示されている。
エンジンの量子性は劣化しうることを示す純粋な劣化過程の例を示す。
本研究では,制御システムにアクセス可能な第2のデーモンを導入し,作業媒体を量子重畳方式で2つのデフォーカスチャネルを通過させることにより,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 03:28:49 GMT)
Primal-dual regression approach for Markov decision processes with
general state and action space [0.3] 我々は,有限時間MDPを一般状態と行動空間で解くための回帰に基づく原始双対マーチンゲールアプローチを開発した。
その結果,提案手法は値関数の高次および低次偏差近似の構築を可能にし,最適ポリシに対する厳密な近似を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:41:09 GMT)
A Novel Light Field Coding Scheme Based on Deep Belief Network and
Weighted Binary Images for Additive Layered Displays [0.3] 積層光減衰層は、被写界深度、広視野角、高解像度の光界ディスプレイを実装するためのアプローチの1つである。
本稿では,2値表現された画像層のスケーラブルな圧縮に基づく光フィールドデータのコンパクトかつ効率的な表現について述べる。
重み付けされたバイナリイメージは、最適化されたパターンを表し、ファイルサイズを削減し、拡張性のあるエンコーディングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 08:18:06 GMT)
Amortized Bayesian Inference of GISAXS Data with Normalizing Flows [0.1] 本稿では,変分オートエンコーダと正規化フローを組み合わせたシミュレーションに基づくフレームワークを提案し,パラメータの後方分布を推定する。
提案手法は,ABCと一貫した結果を生み出しながら,推定コストを桁違いに削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 12:09:57 GMT)
Quantum communication complexity of linear regression [0.1] 量子コンピュータは、いくつかの基本的な線形代数問題に対する通信複雑性の観点から指数関数的なスピードアップを持つことができることを示す。
本稿では,量子特異値変換のための効率的な量子プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:27:01 GMT)
Vision-based Warning System for Maintenance Personnel on Short-Term
Roadwork Site [0.0] 短期工事現場における保守作業員の視力に基づく警報システムを提案する。
従来のソリューションでは、トラフィックコーンのセットアップ、安全ビーコン、あるいは何もないといった受動的保護が使われています。
対照的に,本システムでは,道路作業員が作業エリアを通過する前に車両に近づこうと注意を喚起するために,音響信号と視覚信号を利用したアクティブな保護を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:37:51 GMT)
Topological Effects on Non-Relativistic Eigenvalue Solutions Under
AB-Flux Field with Pseudoharmonic- and Mie-type Potentials [0.0] Aharonov-Bohmフラックス場に閉じ込められたシュリンガー粒子の量子力学について検討する。
固有値解は、トポロジカルな欠陥に加えて、磁束によってより変化することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 04:56:43 GMT)
Thermodynamics of quantum-jump trajectories of open quantum systems
subject to stochastic resetting [0.0] 我々はマルコフ的開量子系をリセットの対象とみなす。
動力学は非マルコフ的であり、一般化されたリンドブラッド方程式の形式を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:49:46 GMT)
The dihedral hidden subgroup problem [0.0] 有限群に対する標準部分群量子アルゴリズムの観点から、二面体群に対する隠れた問題の例を示す。
二面体コセット問題と量子状態のクローンとの新たな接続について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 23:11:42 GMT)
The black hole interior from non-isometric codes and complexity [0.0] ブラックホール内部の出現を説明するために量子誤差補正がいかに用いられるかを示す。
多数の「null状態」の存在など、多くの過去の考えがこの枠組みに自然に適合していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 21:43:24 GMT)
Superradiance-Mediated Photon Storage for Broadband Quantum Memory [0.0] 超放射光は個々の原子の自然寿命よりも早く時間スケールで光信号を生成する。
寒冷ルビジウム原子のアンサンブルにおいて、この超輝度記憶機構を実証する。
シミュレーションにより,この超輝度メモリプロトコルは同一システムにおけるプロトコル間で最も高い帯域幅のストレージが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:48:22 GMT)
Scalable and Flexible Classical Shadow Tomography with Tensor Networks [0.0] 有限深部局所クリフォードランダムユニタリ回路で実装した汎用ランダム化計測に対して,スケーラブルな古典的シャドウトモグラフィー手法を提案する。
この方法では、サンプリング効率が良くゲートオーバーヘッドが最小限である浅い量子回路上で、古典的なシャドウトモグラフィーを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 01:14:23 GMT)
Sampling Streaming Data with Parallel Vector Quantization -- PVQ [0.0] 本稿では,データストリームのクラス不均衡を大幅に低減するベクトル量子化に基づくサンプリング手法を提案する。
並列処理、バッチ処理、ランダムにサンプルを選択するモデルを構築しました。
本手法により,データストリームの事前処理により,分類モデルの精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:59:44 GMT)
Quench dynamics in the Jaynes-Cummings-Hubbard and Dicke models [0.0] 本研究では,2種類の量子電池の帯電特性について数値解析を行った。
2つのモデルは、キャビティに2段階のシステムを含める方法が異なる。
それぞれのモデルにおいて、2レベル系が基底状態から始まり、光子と2レベル系の結合パラメータがクエンチされるシナリオを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 03:50:37 GMT)
Probing dressed states and quantum nonlinearities in a strongly coupled
three-qubit waveguide system under optical pumping [0.0] 側方クビットが原子状ミラーとして働く場合,光ポンピングの存在下での3量子導波路系について検討した。
我々のモデルでは、重要な非破壊効果や多光子非線形性を含む巨大原子現象を直接モデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:01:47 GMT)
ProDMPs: A Unified Perspective on Dynamic and Probabilistic Movement
Primitives [0.0] ムーブメントプリミティブ(英: Movement Primitives、MP)はモジュラー軌跡を表現・生成するためのよく知られた概念である。
MPは、ダイナミック・ムーブメント・プリミティブ(DMP)と確率的ムーブメント・プリミティブ(ProMP)の2つのタイプに分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 11:20:20 GMT)
Predicting the traffic flux in the city of Valencia with Deep Learning [0.0] 都市内を流れる交通の流れに関する大量のデータにより、人工知能は、低エミッションゾーン政策に関連付けられているような排出削減対策を可能にするために、事前に十分なトラフィックフラックスを予測できるかどうかを検討する。
予測モデルを構築するには、世界で最も密集した都市であるバレンシア交通センサーシステムを使用します。
LSTMは, 実測データからパターンを抽出することにより, 交通フラックスの将来的な進化を予測することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:19:06 GMT)
Optomechanical sideband asymmetry explained by stochastic
electrodynamics [0.0] 吊り鏡から反射したレーザ光の雑音スペクトルについて検討した。
電磁場はマクスウェルの方程式に従い、決定論的部分によって記述される。
ミラー運動はニュートンの運動方程式を満足し、決定論と部分からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 09:30:45 GMT)
Non-inertial effects on a non-relativistic quantum harmonic oscillator
in the presence of a screw dislocation [0.0] 非相対論的量子調和振動子における回転フレームによる非慣性効果について検討する。
位相的欠陥(スキュー転位)の存在と、回転するフレームの観点から系を解析しているという事実は、シュル「オーディンガー方程式」の解を変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 13:50:54 GMT)
New Paradigms for Exploiting Parallel Experiments in Bayesian
Optimization [0.0] 本稿では,システムの構造を利用して設計空間を分割する並列BOパラダイムを提案する。
具体的には,性能関数のレベルセットに従って設計空間を分割する手法を提案する。
以上の結果から,本手法は検索時間を大幅に削減し,グローバルな(ローカルではなく)ソリューションを見つける可能性を高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:54:26 GMT)
Mutually unbiased maximally entangled bases from difference matrices [0.0] 最大絡み合った状態に基づいて、二部量子系における相互に偏りのない基底の構成を探索する。
任意の素パワー$q$に対して$mathbbCqotimes mathbbCq$において、最大絡み合う基底が$q-1$で互いに偏りのない基底が$q$と、一つの積基底が$mathbbCqotimes mathbbCq$で成立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 10:45:22 GMT)
Low-Light Image Restoration Based on Retina Model using Neural Networks [0.0] 提案したニューラルネットワークモデルは、従来の信号処理モデルと対照的に計算オーバーヘッドのコストを削減し、主観的観点から複雑なディープラーニングモデルに匹敵する結果を生成する。
この研究は、ニューラルネットワークを用いて網膜ニューロンの機能を直接シミュレートするために、最適パラメーターを手動で探すことを避けるだけでなく、特定の神経生物学組織のために対応する人工バージョンを構築する方法を構築することも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 08:14:49 GMT)
Linear and angular momenta of photons in the context of "which path"
experiments of quantum mechanics [0.0] 本稿では、光子モーメントを量子力学の中心にある「どの経路」問題に関連づける議論について検討する。
我々は、開口面や鏡に与えられる直線モータ、あるいは戦略的に配置された波面によって拾われた角モータが、対応する干渉効果を破壊するためにのみ光子の経路を識別できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 20:27:45 GMT)
Lightweight Strategy for XOR PUFs as Security Primitives for
Resource-constrained IoT device [0.0] XOR Arbiter PUF (XOR-PUF) は最も研究されているPUFの一つである。
最近の攻撃研究によると、大きなXORサイズを持つXOR-PUFでさえ、マシンラーニング攻撃に対して安全ではない。
本稿では、XOR Arbiter PUF(XOR-PUF)アーキテクチャパラメータの選択と、XOR-PUFの使用方法を組み合わせた戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 17:12:36 GMT)
Interaction-induced non-Hermitian topological phases from a dynamical
gauge field [0.0] 位相的に非自明な複素エネルギースペクトルが粒子間相互作用によって誘導される最小の非エルミートモデルを提案する。
このモデルは1つの粒子系に対して位相的に自明であるが、2つ以上の粒子が存在する場合、点ギャップを持つ非自明な非エルミート位相を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 12:55:38 GMT)
Integrating pre-processing pipelines in ODC based framework [0.0] 本稿では,オープンソース処理パイプラインの統合に基づく仮想製品の統合手法を提案する。
このアプローチの機能を検証し,評価するために,ジオイメージング・マネジメント・フレームワークに統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 11:12:09 GMT)
Integrable and superintegrable systems of cylindrical type in magnetic
fields [0.0] この論文の目標は、磁場を持つ可積分・超可積分系の探索である。
円筒座標における運動の2次積分に対する量子力学的決定方程式を定式化する。
これらのシステムは既に知られており、他のシステムも存在していないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 12:46:39 GMT)
Insights into the behavior of certain optical systems gleaned from
Feynman's approach to quantum electrodynamics [0.0] ファインマンの経路積分法は、ある点 A から始まる系が A から B への可能なすべての経路を取るという基本的な仮定に基づいている。
ファインマン法を実用性のあるいくつかの光学系に適用し,そのニュアンスについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 19:35:13 GMT)
Incentivising cooperation by rewarding the weakest member [0.0] 欲張り戦略は全てのエージェントの ポジティブな結果を減らせる
複雑な状況では、公平な振る舞いよりも利己的な戦略のために機械学習の目的を設計することがはるかに容易である。
これは、より公平な振る舞いをもたらすと同時に、個人の成果を最大化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:03:37 GMT)
In the realm of hybrid Brain: Human Brain and AI [0.0] 現在の脳-コンピュータインターフェース(BCI)技術は主に治療結果に関するものである。
近年,脳信号のデコードには人工知能(AI)と機械学習(ML)技術が用いられている。
クローズドループ,インテリジェント,低消費電力,小型化されたニューラルインターフェースの開発を想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 08:35:34 GMT)
Improving Label-Deficient Keyword Spotting Using Self-Supervised
Pretraining [0.0] ラベル不足シナリオにおけるより小さなKWSモデルに対する自己教師付き事前学習の使用について検討する。
データ2Vec事前学習は,ラベル不足シナリオにおけるKWSモデルの性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:56:27 GMT)
Homotopy-based training of NeuralODEs for accurate dynamics discovery [0.0] 本稿では,カオスおよび数学的最適化コミュニティのツールを活用する新しいニューラルネットワーク学習アルゴリズムを提案する。
従来のトレーニング手法と比較して,本アルゴリズムはモデルアーキテクチャの変更を伴わずに,損失を劇的に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 06:32:45 GMT)
Geo-imagery management and statistical processing in a regional context
using Open Data Cube [0.0] 本研究では,非専門家を対象としたリモートセンシングおよびジオイメージングデータの管理・処理手法を提案する。
提案システムは,解析的データ駆動の目的のために,自動データ取り込みと操作機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 08:45:56 GMT)
Free to Harmonic Unitary Transformations in Quantum and Koopman Dynamics [0.0] クープマン・フォン・ノイマン力学(KvN)の文脈において、古典システムに対して等価な変換を行うことができることを示す。
さらに、この写像を量子的および古典的両方の場合における散逸的進化に拡張し、この写像が両方の種類の力学に対する散逸パラメータに同じ時間依存性のスケーリングを与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:10:27 GMT)
Finite temperature quantum condensations in the space of states [0.0] 量子状態空間における凝縮の証明は、最近ゼロ温度で提供された。
上記の凝縮量子相転移を、対応する自由エネルギーに基底状態エネルギーを置換することにより有限温度に拡張することは合理的である。
我々は、解析的に、パラダイム的グローバーモデルの位相図と、1次元の不均一格子における自由フェルミオン系の位相図を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 19:56:31 GMT)
Explanation-by-Example Based on Item Response Theory [0.0] 本研究は, 項目応答理論(IRT)を, モデルを説明し, 説明による信頼性のレベルを測定するためのツールとして検討する。
テストセットからすると、83.8%のエラーはIRTがモデルを信頼できないと指摘しているインスタンスからのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:36:33 GMT)
Evaluation of the Feynman's propagator by means of the quantum
Hamilton-Jacobi equation [0.0] ファインマンプロパゲーターの複素位相は量子ハミルトン・ヤコビ方程式の解である。
ファインマンプロパゲーターの複素位相は量子ハミルトン・ヤコビ方程式の解であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 09:05:23 GMT)
Driving alkali Rydberg transitions with a phase-modulated optical
lattice [0.0] 定常波レーザー場を用いたRydberg-Rydberg遷移の分光法の開発と実証を行った。
この方法は、電気双極子カップリングよりも制限的な選択規則の少ないリドベルク電子の雷動相互作用に基づいている。
この方法では、ライドバーグ-ライドバーグ遷移の光学ドップラーフリー高精度分光法と空間選択的量子ビット演算法を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 19:46:55 GMT)
Dense Prediction Transformer for Scale Estimation in Monocular Visual
Odometry [0.0] 本論文は, 単眼視覚計測システムにおけるスケール推定における高密度予測変換器モデルの適用性を示す。
実験結果から, 単分子系のスケールドリフト問題は, 深度マップの正確な推定により低減できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:29:21 GMT)
Connecting Surrogate Safety Measures to Crash Probablity via Causal
Probabilistic Time Series Prediction [0.0] 本稿では,確率的時系列予測を用いて,サロゲート安全対策とクラッシュ確率を結合する手法を提案する。
この手法では, 速度, 加速度, 時間対衝突のシーケンスを用いて, それらの変数の確率密度関数を推定した。
推定シーケンスは正確であり, 条件付き衝突確率は, 衝突防止のための回避行動の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 04:08:59 GMT)
Centerpoints Are All You Need in Overhead Imagery [0.0] オブジェクト検出のためのパブリックなオーバーヘッドデータセットには、イメージ整列バウンディングボックス、オブジェクト整列バウンディングボックス、オブジェクトマスクがラベル付けされている。
提案手法を試すため,ラベル付けにセンタポイントを用いた新しいシングルステージおよびツーステージネットワークアーキテクチャを開発した。
本稿では,これらのアーキテクチャが3つのオーバヘッドオブジェクト検出データセット上でより詳細なラベル付けを用いて,アプローチとほぼ同等の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 18:57:43 GMT)
Blockchain-Based Decentralized Knowledge Marketplace Using Active
Inference [0.0] 著者らは、ブロックチェーンやアクティブ推論、ゼロ知識証明などのテクノロジを取り入れた、ナレッジマーケットプレースのための分散フレームワークを提示する。
提案された分散化フレームワークは、マーケットプレース内のエンティティをマッピングする効率的なマッピングメカニズムを提供するだけでなく、さまざまな利害関係者間で知識とサービスを共有するためのよりセキュアで制御された方法も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 15:37:31 GMT)
Automated Medical Device Display Reading Using Deep Learning Object
Detection [0.0] 本研究は,深層学習物体検出モデルに基づく医療機器からの7セグメントディスプレイの検出と読取を行うエンド・ツー・エンド手法を提案する。
EfficientDetとEfficientDet-liteの2つの状態は、モバイルデジタルカメラで撮影された医療機器の写真からなるデータセットに基づいて微調整された。
訓練されたモデルの評価は高い効率を示し、全てのモデルが98%以上の検出精度と98%以上の分類精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 02:39:45 GMT)
Analysis of the performance of U-Net neural networks for the
segmentation of living cells [0.0] この研究は、顕微鏡画像のセグメント化におけるディープラーニングの性能の研究を目標としている。
深層学習技術(主に畳み込みニューラルネットワーク)は細胞セグメンテーション問題に応用されている。
準リアルタイム画像解析が可能となり、6.20GBのデータを4分で処理した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 11:48:59 GMT)
An Improved Multi-State Constraint Kalman Filter for Visual-Inertial
Odometry [0.0] 本稿では,Multi-State Constraint Kalman Filter(MSCKF)の強化版を提案する。
提案したFast-MSCKF (FMSCKF) は標準MSCKFアルゴリズムよりも約6倍高速で、最終位置推定において少なくとも20%精度が高いことが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 16:10:39 GMT)
Algebraic analysis of non-Hermitian quadratic Hamiltonians [0.0] 我々は、$mathcalPT$-対称性を示さない一般の1モード非エルミート2次ハミルトニアンについて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 18:28:19 GMT)
A high-fidelity and large-scale reconfigurable photonic processor for
NISQ applications [0.0] 本稿では,マルチモードファイバのモードミキシングとSLMのプログラム可能なウェーブフロント形状を併用したイノベーティブな設計に基づく実装について報告する。
最大8個の入力と38個の出力に対して、我々は93%以上の忠実さと6.5dB未満の損失を達成する。
このデバイスは標準的なサーバーラック内に構築され、現実世界での使用を可能にし、再校正なしで10日間の2x8回路の一貫性のある性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 08:14:37 GMT)
A Compact Model of Interface-Type Memristors Linking Physical and Device
Properties [0.0] 我々は、インタフェース型メムリスタに関連する輸送方程式を含むことで、広く使われているヤコプシックコンパクトモデルに適応する。
本分析は, デバイスの特性パラメータとモデルとの直接的な相関関係を示す。
この研究の明確な応用の1つは、関連する旋律デバイスの設計と製造を通知する能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 08:30:30 GMT)