Evaluate & Evaluation on the Hub: Better Best Practices for Data and
Model Measurements [167.7] Assessmentは、データとモデルの計測、メトリクス、比較のためのベストプラクティスをサポートするライブラリである。
ハブの評価は、75,000モデルと11,000データセットの大規模評価を可能にするプラットフォームである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:12:17 GMT)
Real-World Robot Learning with Masked Visual Pre-training [161.9] 本研究では,実世界におけるロボット作業のための多種多様なアプリ内ビデオの画像に対する,自己指導型視覚前訓練について検討する。
私たちの視覚表現は、マスク付きオートエンコーダ(MAE)を介して事前訓練され、凍結され、学習可能な制御モジュールに渡されます。
エンコーダは、CLIP(最大75%)、ImageNet事前トレーニング(最大81%)、スクラッチ(最大81%)を一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:59:01 GMT)
Multi-Channel Attention Selection GANs for Guided Image-to-Image
Translation [149.0] 本稿では,画像から画像への変換のためのマルチチャネルアテンション選択生成支援ネットワーク(SelectionGAN)を提案する。
提案するフレームワークとモジュールは統合されたソリューションであり、セマンティック画像合成などの他の生成タスクに応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 05:36:32 GMT)
Binding Language Models in Symbolic Languages [146.3] Binderはトレーニング不要のニューラルシンボリックフレームワークで、タスク入力をプログラムにマッピングする。
解析の段階では、Codexは元のプログラミング言語では答えられないタスク入力の一部を特定することができる。
実行段階では、CodexはAPI呼び出しで適切なプロンプトを与えられた万能機能を実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:55:17 GMT)
CIR-Net: Cross-modality Interaction and Refinement for RGB-D Salient
Object Detection [144.7] 本稿では,CIR-Netと呼ばれる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。
我々のネットワークは、定性的かつ定量的に最先端の塩分濃度検出器より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 11:59:19 GMT)
Critical Learning Periods for Multisensory Integration in Deep Networks [139.7] ニューラルネットワークが様々な情報源からの情報を統合する能力は、トレーニングの初期段階において、適切な相関した信号に晒されることに批判的になることを示す。
臨界周期は、訓練されたシステムとその学習された表現の最終性能を決定づける、複雑で不安定な初期過渡的ダイナミクスから生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 23:50:38 GMT)
Compositional Generalisation with Structured Reordering and Fertility
Layers [121.4] Seq2seqモデルは構成一般化に苦しむことが示されている。
本稿では、2つの構造演算を構成するフレキシブルなエンドツーエンドの微分可能なニューラルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 19:51:31 GMT)
Rolling Shutter Inversion: Bring Rolling Shutter Images to High
Framerate Global Shutter Video [111.1] 本稿では,RS時相超解問題に対する新しいディープラーニングに基づく解法を提案する。
RSイメージングプロセスの多視点幾何関係を利用して,高フレームレートGS生成を実現する。
提案手法は,高精細で高品質なGS画像系列を生成でき,最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:47:12 GMT)
Synergistic information supports modality integration and flexible
learning in neural networks solving multiple tasks [107.9] 本稿では,様々な認知タスクを行う単純な人工ニューラルネットワークが採用する情報処理戦略について検討する。
結果は、ニューラルネットワークが複数の多様なタスクを学習するにつれて、シナジーが増加することを示している。
トレーニング中に無作為にニューロンを停止させると、ネットワークの冗長性が増加し、ロバスト性の増加に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:36:27 GMT)
On Distillation of Guided Diffusion Models [94.3] そこで本研究では,分類器を含まない誘導拡散モデルから抽出し易いモデルへ抽出する手法を提案する。
ImageNet 64x64 と CIFAR-10 では、4つのサンプリングステップで元のモデルに匹敵する画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:03:56 GMT)
Mask3D for 3D Semantic Instance Segmentation [89.4] 一般的なTransformerビルディングブロックを利用して、3Dポイントクラウドからインスタンスマスクを直接予測できることが示されています。
Transformerデコーダを使用して、インスタンスクエリは、複数のスケールでクラウド機能をポイントする反復的な参加者によって学習される。
Mask3Dは、新しい最先端ScanNetテスト(+6.2 mAP)、S3DIS 6-fold(+10.1 mAP)、LS3D(+11.2 mAP)、ScanNet200テスト(+12.4 mAP)を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:55:09 GMT)
Uncovering the Structural Fairness in Graph Contrastive Learning [87.7] グラフコントラスト学習(GCL)は、ノード表現を学習するための有望な自己教師型アプローチとして登場した。
GCL法で得られた表現は,GCN法で学習した表現よりも既に公平であることを示す。
我々は、低次ノードと高次ノードに異なる戦略を適用し、GRAph contrastive learning for Degree bias (GRADE)と呼ばれるグラフ拡張手法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:58:25 GMT)
Distributionally Adaptive Meta Reinforcement Learning [85.2] テスト時間分布シフトの下で適切に振る舞うメタRLアルゴリズムのフレームワークを開発する。
我々の枠組みは、分布のロバスト性に対する適応的なアプローチを中心とし、様々なレベルの分布シフトに対してロバストであるようメタポリスの人口を訓練する。
本研究は, 分散シフト下での後悔を改善するための枠組みを示し, シミュレーションロボティクス問題に対する効果を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:55:09 GMT)
XDoc: Unified Pre-training for Cross-Format Document Understanding [84.6] XDocは、単一のモデルで異なるドキュメントフォーマットを扱う、統合された事前訓練されたモデルである。
XDocは、トレーニング済みの個々のモデルと比較して、さまざまなダウンストリームタスクで同等またはそれ以上のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:07:18 GMT)
Compressed Vision for Efficient Video Understanding [84.0] 本稿では,2時間ビデオの処理が可能なハードウェアを用いて,時間長動画の研究を可能にするフレームワークを提案する。
私たちは、JPEGなどの標準的なビデオ圧縮をニューラル圧縮に置き換え、圧縮されたビデオを通常のビデオネットワークへの入力として直接フィードできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:35:49 GMT)
Language Models are Multilingual Chain-of-Thought Reasoners [83.4] 本稿では,250の小学校数学問題を10の類型的多言語に手動で翻訳することで,多言語学級数学のベンチマークを導入する。
MGSM問題をチェーン・オブ・ソートにより解く能力は,モデルスケールの増大とともに出現する。
言語モデルの多言語推論能力は他のタスクにも及んでいることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:03:34 GMT)
Text-driven Video Prediction [83.0] テキスト駆動型ビデオ予測(TVP)と呼ばれる新しいタスクを提案する。
本課題は,最初のフレームとテキストキャプションを入力として,以下のフレームを合成することを目的とする。
進行動作情報に対する因果推論におけるテキストの能力を調べるため、我々のTVPフレームワークはテキスト推論モジュール(TIM)を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:43:07 GMT)
VIMA: General Robot Manipulation with Multimodal Prompts [82.0] 本研究は,多モーダルなプロンプト,テキストおよび視覚トークンのインターリーブにより,ロボット操作タスクの幅広い範囲を表現できることを示唆する。
我々は、これらのプロンプトを処理するトランスフォーマーベースの汎用ロボットエージェントVIMAを設計し、自動回帰的に運動動作を出力する。
我々は,数千の手続き的に生成されるテーブルトップタスクにマルチモーダルプロンプト,模倣学習のための600K以上の専門トラジェクトリ,体系的な一般化のための4つの評価プロトコルを備えた新しいシミュレーションベンチマークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:50:11 GMT)
How Far Are We from Real Synonym Substitution Attacks? [80.8] 広く使われている4つの単語置換法は、文法的でない、あるいは原文の意味を保たない、多数の無効な置換語を生成することを示す。
私たちの仕事は、将来より優れたSSAを構築するための重要なステップストーンです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:01:50 GMT)
SynBench: Task-Agnostic Benchmarking of Pretrained Representations using
Synthetic Data [78.2] 近年、下流のタスクで大規模なデータで事前訓練された微調整大型モデルが成功し、ディープラーニングにおける重要なパラダイムシフトにつながった。
本稿では,合成データを用いて事前学習した表現の質を測定するためのタスク非依存フレームワークであるtextitSynBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:25:00 GMT)
CANIFE: Crafting Canaries for Empirical Privacy Measurement in Federated
Learning [77.3] Federated Learning(FL)は、分散環境で機械学習モデルをトレーニングするための設定である。
本稿では,訓練ラウンドの経験的プライバシを評価するために,強敵による慎重なサンプル作成手法であるCANIFEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 13:30:16 GMT)
Leveraging Instance Features for Label Aggregation in Programmatic Weak
Supervision [75.2] Programmatic Weak Supervision (PWS) は、トレーニングラベルを効率的に合成するための広く普及したパラダイムとして登場した。
PWSのコアコンポーネントはラベルモデルであり、複数のノイズ管理ソースの出力をラベル関数として集約することで、真のラベルを推論する。
既存の統計ラベルモデルは一般的にLFの出力のみに依存し、基礎となる生成過程をモデル化する際のインスタンスの特徴を無視している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 07:28:53 GMT)
GBSVM: Granular-ball Support Vector Machine [74.7] 本稿では,GBSVMの原モデルの誤りを修正し,その二重モデルを導出する。
双対モデルの解法として、粒子群最適化アルゴリズムを用いてアルゴリズムを設計する。
UCIベンチマークデータセットの実験結果は、GBSVMが堅牢性と効率性に優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 09:11:44 GMT)
A New Path: Scaling Vision-and-Language Navigation with Synthetic
Instructions and Imitation Learning [70.1] VLN(Vision-and-Language Navigation)における最近の研究は、多言語環境で自然言語ナビゲーション命令を実行するためにRLエージェントを訓練している。
人間の指導データが不足し、訓練環境の多様性が限られていることを考えると、これらのエージェントは複雑な言語基盤と空間言語理解に苦慮している。
密集した360度パノラマで捉えた500以上の屋内環境を、これらのパノラマを通して航法軌道を構築し、各軌跡に対して視覚的に接地した指示を生成する。
4.2Mの命令-軌道対のデータセットは、既存の人間の注釈付きデータセットよりも2桁大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:59:08 GMT)
Spiking neural network for nonlinear regression [68.8] スパイクニューラルネットワークは、メモリとエネルギー消費を大幅に削減する可能性を持っている。
彼らは、次世代のニューロモルフィックハードウェアによって活用できる時間的および神経的疎結合を導入する。
スパイキングニューラルネットワークを用いた回帰フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 13:04:45 GMT)
State-of-the-art generalisation research in NLP: a taxonomy and review [68.6] NLPにおける一般化研究の特徴付けと理解のための分類法を提案する。
我々は、その分類学を用いて、公表された一般化研究の包括的な地図を提示する。
今後どの地域が注目に値するかを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:53:33 GMT)
Exploration via Planning for Information about the Optimal Trajectory [67.3] 我々は,タスクと現在の知識を考慮に入れながら,探索を計画できる手法を開発した。
本手法は, 探索基準値よりも2倍少ないサンプルで, 強いポリシーを学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 20:28:55 GMT)
Explainable Abuse Detection as Intent Classification and Slot Filling [66.8] 我々は、システムがデータ検査だけで乱用を構成する事象を確実に学習できるという非現実的な期待を捨て、政策対応による悪用検出の概念を導入する。
目的分類とスロットフィリングのためのアーキテクチャは、モデル決定の根拠を提供しながら、悪用検出にどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 03:33:30 GMT)
Learning to Reason With Relational Abstractions [65.9] 関係抽象化の考え方を用いて,言語モデルにおいてより強力な推論能力を構築する方法について検討する。
このようなシーケンスをプロンプトとして提供したモデルでは,タスクの精度が大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 00:27:50 GMT)
On the Role of Negative Precedent in Legal Outcome Prediction [65.3] ポジティブな結果の予測である法的結果の予測は、AIにおいてますます一般的なタスクである。
ここでは、ネガティブな結果に焦点をあて、ネガティブな結果予測の新しいタスクを導入します。
正および負の結果を予測する既存モデルの非対称性を発見する。
裁判所手続きのダイナミクスにインスパイアされた2つの新しいモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 09:29:42 GMT)
Fault-tolerant Coding for Entanglement-Assisted Communication [65.2] 本稿では,量子チャネルに対するフォールトトレラントチャネル符号化の研究について述べる。
我々は、フォールトトレラント量子コンピューティングの手法を用いて、このシナリオで古典的および量子的情報を送信するための符号化定理を確立する。
特に,ゲートエラーがゼロに近づくと,耐故障能力が通常のキャパシティに近づくことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:09:16 GMT)
Structure Representation Network and Uncertainty Feedback Learning for
Dense Non-Uniform Fog Removal [64.8] 本研究では,不確実性フィードバック学習を用いた構造表現ネットワークを提案する。
具体的には、事前訓練された視覚変換器(DINO-ViT)モジュールから特徴表現を抽出し、背景情報を復元する。
大気中の光色を推定する難易度に対処するために,入力画像のグレースケール版を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:10:57 GMT)
Sufficient condition for gapless spin-boson Lindbladians, and its
connection to dissipative time-crystals [64.8] 我々は、集合スピンボソン系に対するリンドブレディアン・マスター方程式におけるギャップレス励起の十分条件について議論する。
ギャップレスモードは、散逸時間結晶の形成を可能とし、スピンオブザーバブルの持続的なダイナミクスをもたらす可能性があると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:14:40 GMT)
Grouped self-attention mechanism for a memory-efficient Transformer [64.0] 天気予報、電力消費、株式市場などの現実世界のタスクには、時間とともに変化するデータの予測が含まれる。
時系列データは通常、その周期的特性と時間的長期依存性のために、長いシーケンスで長い観察期間にわたって記録される。
我々はGSA(Grouped Self-Attention)とCCA(Compressed Cross-Attention)の2つの新しいモジュールを提案する。
提案モデルでは,既存の手法に匹敵する計算量と性能の低減が効果的に示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 09:11:14 GMT)
Data Augmentation-free Unsupervised Learning for 3D Point Cloud
Understanding [61.3] ソフトクラスタリング(SoftClu)と呼ばれる,移動可能な点レベルの特徴を学習するための,ポイントクラウドに対する拡張不要な教師なしアプローチを提案する。
我々は,クラスタに対するポイントのアフィリエイトをプロキシとして利用し,擬似ラベル予測タスクを通じて自己学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 10:18:16 GMT)
Video Referring Expression Comprehension via Transformer with
Content-aware Query [60.9] ビデオ参照表現(REC)は、自然言語表現によって参照されるビデオフレーム内の対象物をローカライズすることを目的としている。
現在のクエリ設計はサブオプティマであり、2つの欠点に悩まされている。
フレーム全体に一定の数の学習可能なバウンディングボックスを設置し,実りある手がかりを提供するために,アライメントされた領域特徴を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:45:41 GMT)
XDGAN: Multi-Modal 3D Shape Generation in 2D Space [60.5] 本稿では,3次元形状をコンパクトな1チャネル幾何画像に変換し,StyleGAN3と画像間翻訳ネットワークを利用して2次元空間で3次元オブジェクトを生成する手法を提案する。
生成された幾何学画像は素早く3Dメッシュに変換し、リアルタイムな3Dオブジェクト合成、可視化、インタラクティブな編集を可能にする。
近年の3次元生成モデルと比較して,より高速かつ柔軟な3次元形状生成,単一ビュー再構成,形状操作などの様々なタスクにおいて,本手法が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:54:01 GMT)
Join-Chain Network: A Logical Reasoning View of the Multi-head Attention
in Transformer [59.7] 本稿ではまず,自然言語のモデリングに特に有用であるFOETをチェーンするシンボリック推論アーキテクチャを提案する。
識別可能な学習能力を付与するために,記号結合鎖を近似するための様々なニューラル演算子を精査する。
変換器における多頭部自己保持モジュールは、結合演算子の結合境界を実装する特別なニューラル演算子として理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 07:39:58 GMT)
Not another Negation Benchmark: The NaN-NLI Test Suite for Sub-clausal
Negation [59.3] 否定は現在の言語モデルでは不十分だが、この問題の範囲は広く理解されていない。
自然言語推論(NLI)テストスイートを導入し,NLP手法の能力を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 23:39:01 GMT)
InfoOT: Information Maximizing Optimal Transport [58.7] InfoOTは最適な輸送の情報理論の拡張である。
幾何学的距離を最小化しながら、ドメイン間の相互情報を最大化する。
この定式化は、外れ値に対して堅牢な新しい射影法をもたらし、目に見えないサンプルに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:55:41 GMT)
MuRAG: Multimodal Retrieval-Augmented Generator for Open Question
Answering over Images and Text [58.7] 我々は,Multimodal Retrieval-Augmented Transformer (MuRAG)を提案する。
MuRAGは外部の非パラメトリックマルチモーダルメモリにアクセスして言語生成を増強する。
以上の結果から, MuRAGは最先端の精度を達成し, 既存のモデルよりも10～20%精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 13:58:03 GMT)
Novel View Synthesis with Diffusion Models [56.6] 本稿では,3Dノベルビュー合成のための拡散モデルである3DiMを提案する。
単一のインプットビューを多くのビューで一貫したシャープな補完に変換することができる。
3DiMは、条件付けと呼ばれる新しい技術を使って、3D一貫性のある複数のビューを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:59:56 GMT)
Teaching Neural Module Networks to Do Arithmetic [54.1] インタプリタと複雑な問題の間のギャップを埋めることで、NMNをアップグレードする。
数値的推論を行う加法加法および減算加法を導入する。
DROPのサブセットでは,提案手法によりNMNの数値推論能力が17.7%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 06:38:04 GMT)
Conformal Isometry of Lie Group Representation in Recurrent Network of
Grid Cells [52.4] 本稿では,リカレントネットワークモデルを用いたグリッドセルの特性について検討する。
グリッドセルの連続的誘引ニューラルネットワークの基盤となる,単純な非線形リカレントモデルに着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 05:26:49 GMT)
Learning Consistency-Aware Unsigned Distance Functions Progressively
from Raw Point Clouds [52.3] 点雲の表面再構成は3次元コンピュータビジョンにおいて重要な課題である。
最新の手法のほとんどは、点雲から符号付き距離関数を学習することでこの問題を解決する。
そこで本研究では, 原点雲から直接, 整合性を考慮した符号付き距離関数を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 08:51:08 GMT)
Generalization Properties of Retrieval-based Models [50.4] 検索ベースの機械学習手法は、幅広い問題で成功をおさめた。
これらのモデルの約束を示す文献が増えているにもかかわらず、そのようなモデルの理論的基盤はいまだに解明されていない。
本稿では,その一般化能力を特徴付けるために,検索ベースモデルの形式的処理を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 00:33:01 GMT)
The Lie Derivative for Measuring Learned Equivariance [49.4] 我々は、CNN、トランスフォーマー、ミキサーアーキテクチャにまたがる数百の事前訓練されたモデルの同値性について検討する。
その結果,不等式違反の多くは,不等式などのユビキタスネットワーク層における空間エイリアスに関連付けられることがわかった。
例えば、トランスはトレーニング後の畳み込みニューラルネットワークよりも同種である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:20:55 GMT)
On Optimal Learning Under Targeted Data Poisoning [48.9] 本研究は,学習者によって達成可能な最小のエラー$epsilon=epsilon(eta)$を,そのような敵の存在下で特徴付けることを目的とする。
注目すべきは,上界が決定論的学習者によって達成できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 06:49:48 GMT)
Near-monochromatic tuneable cryogenic niobium electron field emitter [48.8] 単結晶超伝導ニオブナノチップの5.9K温度での電界放出について述べる。
放出される電子エネルギースペクトルは、16 meVまでの超狭い分布を示す。
この光源はレンズ収差の影響を低減し、低エネルギー電子顕微鏡、電子エネルギー損失分光、高分解能振動分光の新しいモードを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 22:12:39 GMT)
A Fourier Approach to Mixture Learning [47.0] d = O(log k/loglog k)$ dimensions under separation $d/sqrtlog k (modulo factor)。
我々の結果は、分布のフーリエスペクトルの穏やかな条件の下で、非ガウス分布の混合を学習するために容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 03:43:05 GMT)
KnowledgeShovel: An AI-in-the-Loop Document Annotation System for
Scientific Knowledge Base Construction [46.6] KnowledgeShovelは、研究者が科学的知識基盤を構築するための、Al-in-the-Loop文書アノテーションシステムである。
KnowledgeShovelの設計では、多段階のマルチモーダルAIコラボレーションパイプラインを導入し、データの正確性を向上し、人的負担を軽減する。
7つの地学研究者によるフォローアップユーザ評価では、知識ショベルは、十分な精度で科学的知識ベースを効率的に構築できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 11:38:18 GMT)
Automatic Scene-based Topic Channel Construction System for E-Commerce [46.3] 自動生産を実現するため,E-Commerce Scene-based Topic Channel construction system(ESTC)を提案する。
本研究は、通常、同じ利用シナリオに属する多様な製品のリストからなる、新しい製品形式、シーンベースのトピックチャネルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 02:29:10 GMT)
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models [44.7] 大規模言語モデル (LLM) は, 推論トレースとタスク固有動作の両方を, インターリーブ方式で生成可能であることを示す。
我々はReActという名前のアプローチを多種多様な言語と意思決定タスクに適用する。
ReActは、単純なウィキペディアAPIと対話することで、チェーン・オブ・ソート推論でよく見られる幻覚やエラーの伝播の問題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 01:00:32 GMT)
Flow Matching for Generative Modeling [44.7] フローマッチングは、連続正規化フロー(CNF)のトレーニングのためのシミュレーション不要なアプローチである
拡散経路を持つFMを用いることで、より堅牢で安定した拡散モデルの代替となることが判明した。
ImageNet上でFlow Matchingを使用したCNFのトレーニングは、可能性とサンプル品質の両方の観点から最先端のパフォーマンスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 08:32:20 GMT)
Unsupervised confidence for LiDAR depth maps and applications [43.5] 疎LiDAR深度マップの問題に対処するための効果的な教師なしフレームワークを提案する。
筆者らのフレームワークはスパース深度マップの信頼性を推定し,アウトレーヤのフィルタリングを可能にする。
我々は、この成果が広範囲のタスクをどのように改善できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:59:58 GMT)
CLAD: A Contrastive Learning based Approach for Background Debiasing [43.0] 我々は,CNNにおける背景バイアスを軽減するために,対照的な学習に基づくアプローチを導入する。
前回のベンチマークを4.1%で上回り、バックグラウンドチャレンジデータセットで最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 08:33:23 GMT)
Neural Matching Fields: Implicit Representation of Matching Fields for
Visual Correspondence [41.4] ニューラルマッチングフィールド(NeMF)と呼ばれる意味対応のための新しい手法を提案する。
高次元のマッチング場を学習する。なぜなら、4次元空間のすべてのピクセルから、ピクセルワイズ対応を推測するために、単純で網羅的な推論を行う必要があるからである。
これらの組み合わせにより、セマンティック対応のためのいくつかの標準ベンチマークで競争結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 05:38:27 GMT)
Multiview Contextual Commonsense Inference: A New Dataset and Task [40.6] CICEROv2は2,379の対話から8,351のインスタンスからなるデータセットである。
それは、コンテキストのコモンセンス推論の質問に対して、複数の人間が書いた回答を含んでいる。
CICEROv2の推論は、他の文脈コモンセンス推論データセットよりも意味的に多様であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 13:08:41 GMT)
Unmasking the Lottery Ticket Hypothesis: What's Encoded in a Winning
Ticket's Mask? [40.5] トレーニング終了後に発見されたIMPマスクは,所望のサブ空間の同一性を伝達することを示す。
また,SGDは強靭性のため,この情報を活用できることを示す。
総合的に,優勝チケットの存在を軽視する動きが進んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:50:20 GMT)
Conversational Semantic Role Labeling with Predicate-Oriented Latent
Graph [40.4] 本稿では,述語中心のガウス機構を持つ述語指向潜在グラフ(POLar)を自動生成する。
POLar構造は動的に切断され、タスクニーズに最適なように洗練される。
さらに,対話レベルの事前学習型言語モデルであるCoDiaBERTを導入し,複数の発話文のサポートを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:42:00 GMT)
Modelling Commonsense Properties using Pre-Trained Bi-Encoders [40.3] 概念とその特性をモデル化するための微調整言語モデルの可能性について検討する。
実験結果から,得られたエンコーダにより,より高い精度でコモンセンス特性を予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 09:17:34 GMT)
An Overview of Affective Speech Synthesis and Conversion in the Deep
Learning Era [39.9] 表現力(Affect)は、親密な思考、感情、感情を伝達できる媒体に音声を変換する能力を持つ。
近年のテキスト音声合成の進歩に続き、感情音声合成と変換の分野でパラダイムシフトが進行中である。
ディープラーニング(Deep Learning)は、人工知能の最近の進歩の根底にある技術で、これらの取り組みを先導している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 13:55:59 GMT)
When and why vision-language models behave like bags-of-words, 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） (Thu, 6 Oct 2022 01:11:39 GMT)
NAS-Bench-Suite-Zero: Accelerating Research on Zero Cost Proxies [38.5] NAS-Bench-Suite:28タスクで13のZCプロキシを評価します。
バイアス分析と情報理論解析を含むZCプロキシの大規模解析を行う。
13個のZCプロキシをすべてNASアルゴリズムが使用するサロゲートモデルに組み込むことで,予測性能を最大42%向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 21:56:26 GMT)
FloatingFusion: Depth from ToF and Image-stabilized Stereo Cameras [37.8] スマートフォンには、飛行時間(ToF)深度センサーと複数のカラーカメラを備えたマルチモーダルカメラシステムが搭載されている。
高精度な高解像度の深度を作り出すことは、ToFセンサーの低解像度と限られた能動照明力のために依然として困難である。
本稿では,1枚のスナップショットからカメラパラメータを推定できる高密度2D/3Dマッチングに基づく自動校正手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 09:57:09 GMT)
Melody Infilling with User-Provided Structural Context [37.6] 本稿では,楽譜入力のためのトランスフォーマーを用いた新しいモデルを提案する。
提案モデルでは,構造情報を効果的に活用し,高品質なポップスタイルのメロディを生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 11:37:04 GMT)
Grape: Knowledge Graph Enhanced Passage Reader for Open-domain Question
Answering [36.9] オープンドメイン質問応答(QA)モデルの一般的なスレッドは、最初にWikipediaからいくつかの関連するパスを検索するレトリバー・リーダー・パイプラインを使用している。
オープンドメインQAの読み出し性能を改善するため,グラフ拡張パスリーダ,すなわちGrapeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:06:04 GMT)
Audio-Visual Face Reenactment [34.8] 本研究は,音声とビジュアルストリームを用いて,リアルな音声ヘッドビデオを生成する新しい手法を提案する。
学習可能なキーポイントを用いて発生する濃密な運動場を用いて、運転映像から頭部の動きを伝達することにより、音源画像のアニメーション化を行う。
我々は、音声を付加入力としてリップシンクの質を改善し、そのネットワークが口領域に到達するのを手助けする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 08:48:10 GMT)
Predictive Edge Caching through Deep Mining of Sequential Patterns in
User Content Retrievals [34.7] 本稿では,より詳細な学習モデルを用いて,将来的なコンテンツ人気を予測する新しい予測エッジキャッシング(PEC)システムを提案する。
PECは、非常にダイナミックなコンテンツの人気に適応し、キャッシュヒット率を大幅に改善し、ユーザのコンテンツ検索遅延を低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 03:24:19 GMT)
Ambiguous Images With Human Judgments for Robust Visual Event
Classification [34.6] 我々はあいまいな画像のデータセットを作成し、それらをビデオから抽出したノイズの多い画像の集合であるSQUID-E(Squidy)を作成する。
すべての画像は、地上の真理値でアノテートされ、テストセットは、人間の不確実性判定でアノテートされる。
このデータセットを用いて、視覚タスクにおける人間の不確実性を特徴づけ、既存の視覚事象分類モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:52:20 GMT)
Focal and Global Spatial-Temporal Transformer for Skeleton-based Action
Recognition [34.4] 我々はFG-STFormer(Focal and Global Space-Temporal Transformer Network)を提案する。
1)FG-SFormer:焦点継手と大域部分結合空間変換器の2つのキーコンポーネントを備える。
拡張側頭骨畳み込みは、大域的自己保持機構に統合され、関節または身体部分の局所的側頭骨運動パターンを明示的に捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 05:57:15 GMT)
Few-Shot Calibration of Set Predictors via Meta-Learned
Cross-Validation-Based Conformal Prediction [33.3] 本稿では,設定した予測サイズを減らすことを目的としたメタ学習ソリューションを提案する。
より効率的なバリデーションベースのCPではなく、クロスバリデーションベースのCP上に構築されている。
これは、厳格なタスク・マージナル保証を減らすのではなく、正式なタスク毎のキャリブレーション保証を保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:21:03 GMT)
Debiasing isn't enough! -- On the Effectiveness of Debiasing MLMs and
their Social Biases in Downstream Tasks [33.0] 仮面言語モデル(MLM)におけるタスク非依存とタスク固有の社会的偏見評価の内在的関係について検討する。
この2つの評価尺度の間には弱い相関しか存在しないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:08:57 GMT)
Small Character Models Match Large Word Models for Autocomplete Under
Memory Constraints [32.8] 本稿では、低周波ユーザプロンプトパターンからなるより困難な設定について検討し、文字ベース言語モデルの有効性を実証する。
我々は、WikiText-103ベンチマークを用いて、モデルサイズを制御した場合、文字モデルがオートコンプリートタスクの正確な一致精度で単語モデルに匹敵することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 23:29:59 GMT)
Robust Double-Encoder Network for RGB-D Panoptic Segmentation [31.8] パノプティックセグメンテーションは、ピクセル単位のセマンティックラベルをインスタンスIDと共に計算することで、シーンの解釈を提供する。
本稿では、2つのエンコーダを通してRGBと深さを別々に処理する新しいエンコーダデコーダニューラルネットワークを提案する。
提案手法は,他の汎視的セグメンテーション手法と比較して,優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 11:46:37 GMT)
IR-MCL: Implicit Representation-Based Online Global Localization [31.8] 本稿では,室内環境におけるロボットの姿勢を2次元LiDARデータを用いて推定する問題に対処する。
ニューラルネットワークを用いてシーンを暗黙的に表現するためのニューラルネットワーク占有場(NOF)を提案する。
本研究では,最先端手法のローカライズ性能を超越したアプローチを用いて,ロボットを高精度かつ効率的にローカライズできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:59:08 GMT)
Reinforcement Learning with Large Action Spaces for Neural Machine
Translation [31.3] 語彙のサイズを小さくすることでRLの有効性が向上することが判明した。
また, 語彙を変化させることなく, 行動空間の次元を効果的に小さくすることで, 顕著な改善がもたらされることも見いだされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:58:27 GMT)
Characterizing Alternative Monetization Strategies on YouTube [31.0] YouTubeプラットフォームの重要な役割の1つは、クリエイターにコンテンツから収益を生み出す機能を提供することだ。
本研究では、代替収益化戦略の研究と特徴付けに焦点をあてる。
外部収益化は、全ビデオの18%で利用され、少なくとも1回は、チャンネルの61%がそのような戦略を使っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 21:31:47 GMT)
Transformers Implement First-Order Logic with Majority Quantifiers [29.7] 本稿では,任意の変圧器ニューラルネットワークを等価な一階述語論理式に変換可能であることを示す。
また,2つの整数の除算にのみ変換器全体の計算を還元できるという驚くべき事実も明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 04:18:09 GMT)
SimPer: Simple Self-Supervised Learning of Periodic Targets [29.5] SimPerは、データ内の周期的な情報を学習するための、対照的な自己教師型学習システムである。
人間の行動分析、環境センシング、医療領域における一般的な現実世界のタスクの実験は、SimPerの優れたパフォーマンスを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:59:38 GMT)
Block-Structured Optimization for Subgraph Detection in Interdependent
Networks [29.3] グラフ制約を受ける一般非線形関数を最適化するために,ブロック構造グラフグラディエント・プロジェクション(GBGP)という,効率的で効率的な並列化可能なアルゴリズムを設計する。
提案手法を2つの非常に実用的な応用に適用し,提案手法の有効性と有効性を示す包括的実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 06:37:39 GMT)
CLIP model is an Efficient Continual Learner [26.8] 凍結したCLIPモデルでは、微調整をせずに驚くべき連続学習性能が得られる(ゼロショット評価)。
CLIPは、クラス増分、ドメイン増分、タスク非依存のインクリメンタルラーニングを含む5つの一般的なベンチマークで様々な設定で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:59:15 GMT)
Guess the Instruction! Making Language Models Stronger Zero-Shot
Learners [26.6] 入力インスタンスとラベルが与えられたタスク命令を生成するためにLMを訓練するメタトレーニングの代替手法であるFlipped Learningを提案する。
BIGベンチマークの14のタスクでは、3BサイズのFlippedは0ショットのT0-11Bの4倍、さらに60倍の3ショットのGPT-3 (175B)を平均1.8%と3.1%で上回った。
このことは、Flippedの強いタスク一般化は、新しいラベルへの一般化の改善によるものであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:00:47 GMT)
Peratic Phase Transition by Bulk-to-Surface Response [26.5] 古典系と量子系の両方に対して、多体力学と静的ハミルトン基底状態の双対性を示す。
リドベルク原子や超伝導量子ビットなどの量子シミュレーションプラットフォームにおいて, ペラティック相転移の予測は直接的な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:22:23 GMT)
Content-Based Search for Deep Generative Models [26.0] クエリと大量の生成モデルが与えられたら、クエリに最もよくマッチするモデルを見つけ出す。
本稿では,クエリが画像,スケッチ,テキスト記述,生成モデル,あるいは上記の組み合わせである場合に,この問題を抽出可能なものにするために近似を開発する。
検索では,画像編集と再構成,少数ショット転送学習,潜時空間に適したモデルが検索される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:59:51 GMT)
Paging with Succinct Predictions [26.0] 予測情報を最小限に抑えるという新たな視点から学習増強型ページングについて検討する。
学習強化アルゴリズムの3つの望ましい特性をすべて満たす2つの設定のアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 09:26:34 GMT)
FAST: Improving Controllability for Text Generation with Feedback Aware
Self-Training [25.8] 制御可能なテキスト生成システムは、しばしば制御コードを利用して、スタイルや長さといった出力の様々な特性を指示する。
NLPの因果推論に関する最近の研究に触発された本論文は、これらの制御符号に基づく条件付きテキスト生成アルゴリズムにおいて、これまで見過ごされていた欠陥を明らかにする。
トレーニングセットにおけるこれらの相関を減少させるための2つの簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 19:00:51 GMT)
Evaluating Fairness Without Sensitive Attributes: A Framework Using Only
Auxiliary Models [25.7] 本研究では,不完全予測された感度特性がフェアネス指標に負の影響を減少させる枠組みを提案する。
ノイズラベル学習の文献に触発されて、まず直接測定された公正度とそれに対応する地味度との閉形式関係を導出する。
提案手法は, 好条件下での基準値よりも, 公平度を精度良く測定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 19:25:29 GMT)
A Unified Hard-Constraint Framework for Solving Geometrically Complex
PDEs [25.5] ニューラルネットワークを用いて幾何学的に複雑なPDEを解くための統一的なフレームワークを提案する。
まず、混合有限要素法から「外部場」を導入し、PDEを再構成する。
我々は、BCの一般的な解を解析的に導き出し、BCに自動的に満足するアンザッツを構築するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 06:19:33 GMT)
A Better Way to Decay: Proximal Gradient Training Algorithms for Neural
Nets [25.1] ウェイト崩壊(Weight decay)は、ディープラーニングにおいて最も広く使われている正規化形式の一つである。
本稿では、勾配降下(SGD)は、この目的に対して非効率なアルゴリズムであると主張している。
ReLUアクティベーションを持つニューラルネットワークの場合、重み劣化対象に対する解は異なる目的の解と等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:22:40 GMT)
Federated Boosted Decision Trees with Differential Privacy [24.7] 本稿では,従来の決定木に対するアプローチをキャプチャし,拡張する汎用フレームワークを提案する。
高いレベルのプライバシを維持しながら、極めて高いユーティリティを実現することが可能であることを、慎重に選択することで示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 13:28:29 GMT)
Distilling Task-specific Logical Rules from Large Pre-trained Models [24.7] 本研究では,大規模な事前学習モデルからタスク固有の論理規則を抽出する新しい枠組みを開発する。
具体的には、初期シードルールを生成するための知識エキスパートとして、最近のプロンプトベースの言語モデルを借りる。
3つのパブリックなエンティティタグ付けベンチマークの実験は、提案フレームワークの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 09:12:18 GMT)
To Softmax, or not to Softmax: that is the question when applying Active
Learning for Transformer Models [24.4] ラベル付きデータセットを取得するための人的労力を減らすためのよく知られたテクニックは、textitActive Learning (AL)である。
本稿では,7つのデータセットに対して8つの選択肢を比較する。
ほとんどのメソッドは真に不確実なサンプル(外れ値)を特定するのに長けており、ラベル付けによってパフォーマンスが低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:51:39 GMT)
IR2Net: Information Restriction and Information Recovery for Accurate
Binary Neural Networks [24.4] 重みとアクティベーションのバイナライゼーションは、ディープニューラルネットワークを効率よく圧縮し、モデル推論を加速するが、深刻な精度低下を引き起こす。
提案するIR$2$Netは,BNNのポテンシャルを刺激し,入力情報を制限し,特徴情報を復元することでネットワークの精度を向上させる。
実験の結果,ResNet-18 の sim 10x 浮動小数点演算 (FLOPs) の削減でも,本手法は依然として同等の精度を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 02:03:26 GMT)
Ask Me Anything: A simple strategy for prompting language models [24.3] 大規模言語モデル(LLM)は、単に自然言語のプロンプトを与えられただけである。
そこで本研究では,質問応答(QA)のプロンプトが,モデル出力を制限するプロンプトよりも優れていることを示す。
収集したプロンプトを適用して、入力の真のラベルに対していくつかのノイズの多い投票を行う。
プロンプトは、非常に異なる精度と複雑な依存関係を持つことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 06:39:56 GMT)
A Theory of Dynamic Benchmarks [24.2] 動的ベンチマークの利点と実用的限界について検討する。
これらの結果は、経験的作業における観察されたボトルネックに関する理論的基礎と因果的説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:56:46 GMT)
Vision Transformer Based Model for Describing a Set of Images as a Story [23.8] 本稿では,画像の集合を物語として記述する新しいビジョントランスフォーマーベースモデルを提案する。
提案手法は視覚変換器(ViT)を用いて入力画像の特徴を抽出する。
提案モデルの性能はVisual Story-Telling dataset (VIST)を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 09:01:50 GMT)
Cross-Modality Domain Adaptation for Freespace Detection: A Simple yet
Effective Baseline [21.2] フリースペース検出は、カメラが捉えた画像の各ピクセルを、ドライビング可能または非駆動可能と分類することを目的としている。
我々はRGB画像と深度画像から生成された表面正規写像の両方を利用するクロスモダリティ領域適応フレームワークを開発した。
ソースドメイン(合成データ)とターゲットドメイン(実世界のデータ)のドメインギャップを埋めるため、選択的特徴アライメント(SFA)モジュールも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:31:49 GMT)
Retrieval of Soft Prompt Enhances Zero-Shot Task Generalization [20.5] 我々は,各プロンプトに対するソフトなプロンプト埋め込みを,プロンプトチューニングを通じて訓練する。
推論中に、クエリインスタンスに最も近いトレーニングインスタンスの対応するプロンプト埋め込みを検索する。
結果は、この単純なアプローチにより、目に見えないタスクにおけるT0の性能が向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:26:03 GMT)
Just ClozE! A Fast and Simple Method for Evaluating the Factual
Consistency in Abstractive Summarization [20.3] マスク付き言語モデル(MLM)に基づいてインスタンス化されたクローゼモデルにより,事実整合性を評価するClozEと呼ばれる新しい手法を提案する。
また,ClozEがQAベースの指標と比較して96$%近い時間で評価時間を短縮できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 10:30:53 GMT)
Improving Large-scale Paraphrase Acquisition and Generation [19.1] 本稿では、既存のTwitterベースのパラフレーズデータセットの品質問題に対処する。
我々は,合計130kの文対からなるTwitter(MultiPIT)コーパスに,新しい多目的パラフレーズを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 22:00:56 GMT)
Generative Entity Typing with Curriculum Learning [18.4] 本稿では,新しい生成エンティティタイピング(GET)パラダイムを提案する。
エンティティが言及したテキストが与えられた場合、エンティティがテキストで果たす役割の複数の型は、事前訓練された言語モデルで生成される。
我々の実験は、最先端エンティティ型付けモデルよりもGETモデルの方が優れていることを正当化します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 13:32:50 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） (Thu, 6 Oct 2022 14:44:43 GMT)
Towards Out-of-Distribution Adversarial Robustness [18.0] ドメイン一般化アプローチを採用することで、多くの一般的な攻撃に対して改善の余地があることが示される。
我々は、各攻撃をドメインとして扱い、全ての訓練攻撃に対して同様のロバスト性を促進するリスク外挿法(REx)を適用した。
既存の手法と比較して,訓練中に見られた攻撃に対して,同様の,あるいは優れた対逆的堅牢性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:23:10 GMT)
A Distributional Lens for Multi-Aspect Controllable Text Generation [18.0] マルチアスペクト制御可能なテキスト生成は、単一アスペクト制御よりも困難で実用的なタスクである。
既存手法は, 単一アスペクトから学習した複数のコントローラを融合することにより, 複雑なマルチアスペクト制御を実現する。
本稿では,複数属性分布の交点領域を直接探索して生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 13:08:04 GMT)
Domain Generalization via Contrastive Causal Learning [17.8] 我々は、未知の画像から知識を伝達する新しいコントラスト因果モデル(CCM)を開発した。
CCMは、(i)画像とラベルの相関をCCMに教えるドメイン条件付き教師あり学習、(ii)画像のラベルに対する真の因果効果を測定するのに役立つ因果効果学習という3つの要素から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 03:23:20 GMT)
Enhancing Mixup-Based Graph Learning for Language Processing via Hybrid
Pooling [16.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、最近、自然言語やプログラミング言語処理で人気がある。
本稿では,Mixupに基づくデータ拡張手法の有効性に対するグラフプーリング手法の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:37:24 GMT)
Enhancing Code Classification by Mixup-Based Data Augmentation [16.5] ソースコード分類タスクを強化するために、Mixupベースのデータ拡張手法、MixCodeを提案する。
2つのプログラミング言語(JAVAとPython)、2つのコードタスク(プロブレム分類とバグ検出)、4つのデータセット(JAVA250、Python800、CodRep1、Refactory)、5つのモデルアーキテクチャについてMixCodeを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:47:54 GMT)
Feature-Realistic Neural Fusion for Real-Time, Open Set Scene
Understanding [16.5] ロボット工学の一般的な場面理解には、柔軟な意味表現が必要である。
本稿では,標準的な事前学習ネットワークから高効率な3次元ニューラルネットワーク表現に一般化された特徴を融合するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:48:57 GMT)
Understanding Gradient Regularization in Deep Learning: Efficient
Finite-Difference Computation and Implicit Bias [15.7] グラディエント正規化(GR、Gradient regularization)は、トレーニング中のトレーニング損失の規範を罰する手法である。
勾配上昇段数と降下段数の両方からなる特定の有限差分計算がGRの計算コストを低減させることを示す。
有限差分GRは、平らなミニマを探索するための反復的な昇降ステップと降下ステップに基づいて、他のアルゴリズムと密接に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 07:12:54 GMT)
The Calibration Generalization Gap [15.6] 現代のニューラルネットワークはキャリブレーションに強い保証を与えない。
現在、どの要因が良好な校正に寄与するかは定かではない。
校正誤差を研究するための体系的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 04:21:24 GMT)
Improving the Sample Efficiency of Prompt Tuning with Domain Adaptation [15.4] 本研究では,ソースとターゲットデータ分布が類似した領域を中心に,決定境界をスムーズに調整するdoMain Adaptation (OPTIMA)を提案する。
OPTIMAは、強いベースラインと比較して、プロンプトチューニングの転送性とサンプル効率を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:44:21 GMT)
Digital Twin-Empowered Network Planning for Multi-Tier Computing [14.7] 6Gネットワークで普及するステートフルアプリケーションをサポートするためのリソース管理方式を設計する。
コアネットワーク,ゲートウェイ,基地局にサーバを配置したマルチ層コンピューティングパラダイムを用いて,長期リソース予約の最適化を目指す。
提案するDTを利用したネットワークプランニングは,リソースの削減と再設定コストの低減により,ベンチマークフレームワークよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 00:32:59 GMT)
IJCB 2022 Mobile Behavioral Biometrics Competition (MobileB2C) [14.6] MobileB2Cの目的は、モバイルデバイスが透過的に取得した行動的生体認証特性に基づいて、モバイルユーザ認証システムのベンチマークを行うことである。
データは、タッチスクリーンデータと、同時に取得された背景センサーデータとから構成される。
参加者が行った結果は,行動バイオメトリックスによるユーザ認証の実現可能性を示しているが,これは非自明な課題であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:27:05 GMT)
HetSyn: Speeding Up Local SGD with Heterogeneous Synchronization [14.5] HetSynは、ストラグラーを緩和し、通信効率を向上させるための戦略である。
HetSynは時間と通信効率の両方で大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 08:04:20 GMT)
Quantum communication using a quantum switch of quantum switches [13.9] 代用順序の量子重ね合わせに置かれる2つの量子スイッチは、量子スイッチで個別に達成できる確率よりも高い確率で、誤りなく量子ビットを送信できることが示される。
また、個々の量子スイッチに対して通信上の優位性がない状況も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 09:55:34 GMT)
Universal Quantum Speedup for Branch-and-Bound, Branch-and-Cut, and
Tree-Search Algorithms [13.2] 混合プログラム(MIP)は、コンピュータサイエンス、オペレーションリサーチ、ファイナンシャルエンジニアリングに関心を持つ多くの最適化問題をモデル化する。
Branch-and-Cutアルゴリズムは、ブランチ・アンド・バウンド論理とカットプレーンルーチンを組み合わせることで、現代のMIPソルバのコアとなる。
本稿では,古典的分岐と境界のアルゴリズムを用いた量子アルゴリズムIncremental-Quantum-Branch-and-Boundを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 21:08:46 GMT)
Are word boundaries useful for unsupervised language learning? [13.0] 単語は少なくとも2種類の関連情報(境界情報と意味単位)を提供する。
音声入力の場合,単語境界情報が欠落しているか,信頼できないかを示す。
我々は,非教師付きセグメンテーションアルゴリズムで得られたゴールド境界を,自動的に検出した領域に置き換えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:49:42 GMT)
Damage Control During Domain Adaptation for Transducer Based Automatic
Speech Recognition [13.0] 新しいドメインへのモデル適応の潜在的な欠点は、元のドメインでのワードエラー率が著しく低下している大惨な忘れ事である。
本稿では,音声認識モデルを新しい領域に同時に適用したい場合について述べる。
本稿では,Transducerエンコーダの限られたトレーニング戦略や正規化アダプタモジュール,予測,結合器ネットワークなどの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 23:38:50 GMT)
Augmentor or Filter? Reconsider the Role of Pre-trained Language Model
in Text Classification Augmentation [12.8] 既存のテキスト拡張メソッドは、通常、公開データセットのパフォーマンス劣化を引き起こす。
本稿では,テキスト拡張における言語モデルの役割を再考するBOOSTAUGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:15:11 GMT)
Vision-Based Defect Classification and Weight Estimation of Rice Kernels [12.7] そこで本研究では,イネカーネルの視覚的品質自動推定システムについて,その欠陥の種類に応じて分類し,視点型カーネルの重量比による品質評価を行う。
画像中の各カーネルの相対重量をその面積から測定する新しい指標を定義し,すべてのサンプルに対する各カーネルの相対重量を計算し,米の品質評価の基盤として利用できるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 03:58:05 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with
Contrastive Adversarial Domain Mixup [11.9] 新型コロナウイルス(COVID-19)の誤情報検出の現実的な応用において、基本的な課題は、ラベル付き新型コロナウイルスデータの欠如である。
対照的な学習と敵対的なドメイン混在を用いた教師なしのドメイン適応フレームワークを提案する。
本手法は, 未確認の新型コロナウイルス標的領域に誤報検出システムを効果的に適用し, 大幅な改善が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 23:29:10 GMT)
A Human Rights-Based Approach to Responsible AI [11.8] 人権の枠組みは、機械と偏見のリスク、人間と権利に対するリスクから、この分野の研究を遠ざけていると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 04:07:53 GMT)
Temporal Spatial Decomposition and Fusion Network for Time Series
Forecasting [11.6] 本稿では,自己分解機構と注意的特徴融合機構を備えたニューラルネットワークとしてTSDFNetを提案する。
1ダース以上のデータセット上で、既存の広く受け入れられているモデルよりもパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:37:02 GMT)
The Sound of Silence: Efficiency of First Digit Features in Synthetic
Audio Detection [11.5] 本研究は,合成音声検出におけるサイレント部分の識別的役割について検討する。
これは、MFCC係数から抽出された1桁の統計が、いかに効率的にロバストな検出を可能にするかを示す。
提案手法は計算軽量であり,多くの異なるアルゴリズムに対して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 08:31:21 GMT)
Hypernetwork approach to Bayesian MAML [11.4] 少数のショット学習アルゴリズムは、少量のデータから学習を可能にする。
Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)は、Few-Shot学習の最も一般的なアプローチの1つである。
本稿では,ベイズ的原理とHypernetworks for MAMLを併用した,ベイズ的MAMLの新たな一般化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 10:14:41 GMT)
Matching Text and Audio Embeddings: Exploring Transfer-learning
Strategies for Language-based Audio Retrieval [11.2] 本稿では,クロスモーダル(テキスト・トゥ・オーディオ)検索に用いる大規模事前学習モデルの解析を行う。
我々は、これらのモデルから抽出された埋め込みをメトリクス学習フレームワークで使用し、一致するオーディオとテキストのペアを接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 11:45:14 GMT)
ECG for high-throughput screening of multiple diseases: Proof-of-concept
using multi-diagnosis deep learning from population-based datasets [11.0] 人口ベースデータセットは,1000例以上の医療疾患と200万例の心電図を用いて,広範囲の疾患を同定した。
深層学習モデルでは128の疾患と68の疾患カテゴリーが同定された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 00:11:31 GMT)
DexGraspNet: A Large-Scale Robotic Dexterous Grasp Dataset for General
Objects Based on Simulation [10.8] 本稿では,ロボットデキスタラスグルーピングのための大規模シミュレーションデータセットDexGraspNetを提案する。
私たちはShadowHandという、ロボット工学でよく見られる豪華なグリップを使って、5355のオブジェクトに対して123万のグリップを生成します。
GraspIt!が生成した以前のデータセットと比較すると、私たちのデータセットはオブジェクトやグリップだけでなく、多様性や品質も高くなります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 06:09:16 GMT)
Edge-Varying Fourier Graph Networks for Multivariate Time Series
Forecasting [10.5] 我々は時系列変数のための効率的なグラフ畳み込みネットワークを構築した。
MTS分析と予測のために,高効率スケールフリーパラメータ学習手法を導出する。
実験により、EV-FGNは7つの実世界のMTSデータセットで最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:50:07 GMT)
MechRetro is a chemical-mechanism-driven graph learning framework for
interpretable retrosynthesis prediction and pathway planning [10.4] MechRetroは、再合成予測と経路計画を解釈可能なグラフ学習フレームワークである。
化学知識を先行情報として統合することにより,新しいグラフトランスアーキテクチャを設計する。
我々はMechRetroが、大規模なベンチマークデータセットに対して大きなマージンで、レトロシンセティック予測のための最先端のアプローチよりも優れていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 01:27:53 GMT)
Communication-Efficient and Drift-Robust Federated Learning via Elastic
Net [10.3] Federated Learning(FL)は、データのローカライズを維持しながら、ローカルクライアントのセット上でグローバルモデルをトレーニングする分散手法である。
弾性ネットを利用した通信効率・ドリフト・ロバストFLフレームワークであるFedElasticNetを提案する。
本稿では,通信コストとクライアントのドリフトを同時に解決するフレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:12:13 GMT)
Measuring Fine-Grained Semantic Equivalence with Abstract Meaning
Representation [9.7] 意味論的に等価な文を特定することは、多くのNLPタスクにとって重要である。
意味的同値性への最近のアプローチは「等価性」への緩やかな文レベルのアプローチを取る
抽象的意味表現グラフ構造を利用した意味等価性を特徴付ける新しい,より敏感な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:08:27 GMT)
LGTBIDS: Layer-wise Graph Theory Based Intrusion Detection System in
Beyond 5G [9.6] 侵入検知は、通信ネットワークのセキュリティを確保するための中心的なアプローチを示す。
The Layerwise Graph Theory-Based Intrusion Detection System (LGTBIDS) algorithm is designed to detect the attacked node。
結果は、より良いパフォーマンス、低い時間計算、低い複雑さを検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 05:32:03 GMT)
Quantum Simulation of Preferred Tautomeric State Prediction [9.5] 安定なtオートマー形式のより正確な推定は、量子化学計算によって達成できる。
本稿では,支配的なtautomeric形式を効率的に予測するためのハイブリッド量子化学量子計算ワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:06:44 GMT)
Improving the Domain Adaptation of Retrieval Augmented Generation (RAG)
Models for Open Domain Question Answering [9.4] Retrieval Augment Generation (RAG) はオープンドメイン質問回答(ODQA)の最近の進歩である
RAGは、ウィキペディアベースの外部知識ベースでのみ訓練され、調査されている。
ドメイン固有の知識ベースに適応可能なRAGの拡張である textitRAG-end2end を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 01:21:25 GMT)
Prompt Compression and Contrastive Conditioning for Controllability and
Toxicity Reduction in Language Models [9.1] 言語モデルに使用するプロンプトを圧縮するアイデアについて検討する。
圧縮されたプロンプトは、元のプロンプトに関する実質的な量の情報を保持することができることを示す。
また、圧縮されたプロンプトは概ね構成的であり、生成したテキストの独立した側面を制御するために使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:52:24 GMT)
hyperbox-brain: A Toolbox for Hyperbox-based Machine Learning Algorithms [9.1] Hyperbox-brainはオープンソースのPythonライブラリで、主要なハイパーボックスベースの機械学習アルゴリズムを実装している。
Hyperbox-brainは、よく知られたScikit-learnおよびnumpyツールボックスと互換性のある統一APIを公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 06:40:07 GMT)
Meta Reinforcement Learning for Optimal Design of Legged Robots [9.1] モデルなしメタ強化学習を用いた設計最適化フレームワークを提案する。
提案手法は,事前定義された動作や歩行パターンに制約されずに,より高い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） (Thu, 6 Oct 2022 08:37:52 GMT)
Adversarial Lagrangian Integrated Contrastive Embedding for Limited Size
Datasets [8.9] 本研究では,小さなデータセットに対する新しい逆ラグランジアン統合コントラスト埋め込み(ALICE)法を提案する。
提案手法の精度向上とトレーニング収束性を示す。
種々の拡張手法を用いた新しい対角統合コントラストモデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 23:59:28 GMT)
TensorAnalyzer: Identification of Urban Patterns in Big Cities using
Non-Negative Tensor Factorization [8.9] 本稿では,テンソル分解に基づく複数のデータソースから最も関連性の高い都市パターンを検出するための新しい手法を提案する。
提案手法の有効性と有用性を検証した汎用フレームワークAnalyzerを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 01:04:02 GMT)
From plane crashes to algorithmic harm: applicability of safety
engineering frameworks for responsible ML [8.4] 機械学習(ML)システムの不適切な設計と展開は、ユーザ、社会、環境に対するネガティブなダウンストリームの社会的および倫理的影響をもたらす。
MLシステムの規制の必要性が高まっているにもかかわらず、リスクの評価と緩和の現在のプロセスは相容れない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 00:09:06 GMT)
COMPS: Conceptual Minimal Pair Sentences for testing Property Knowledge
and Inheritance in Pre-trained Language Models [8.1] そこで本論文では,PLM(pre-trained language model)とPLM(pre-trained language model)を共同でテストする,最小対文の集合であるComposについて述べる。
COMPS 上の 22 個の異なる PLM の解析は、それらが自明に異なるとき、その性質に基づいて容易に概念を区別できることを明らかにする。
PLMはプロパティ継承と大きく整合した動作を示すことができるが、注意をそらす情報の存在下では失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:10:29 GMT)
Optomechanical Effects in Nanocavity-enhanced Resonant Raman Scattering
of a Single Molecule [7.9] ナノ粒子中の単一分子からの表面共振ラマン散乱(SERRS)が鏡(NPoM)ナノキャビティに与える影響について検討した。
我々は、開量子系理論の枠組みの中で、マクロ的な量子電磁力学と電子-振動相互作用を組み合わせた量子マスター方程式理論を開発する。
我々は電磁シミュレーションと時間依存密度汎関数理論計算を用いて、現実的なNPoMナノキャビティにおけるメチレンブルー分子のSERRSを研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 02:12:07 GMT)
FedCVT: Semi-supervised Vertical Federated Learning with Cross-view
Training [7.8] フェデレート・クロスビュー・トレーニング(Federated Cross-view Training, FedCVT)は、縦型フェデレーション学習モデルの性能を向上させる半教師付き学習手法である。
FedCVTは独自のデータとモデルパラメータを共有する必要はなく、データのプライバシを保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 04:20:04 GMT)
Towards Better Semantic Understanding of Mobile Interfaces [7.8] UI要素の機能の理解を深めることを目的とした,約500万のユニークなアノテーションを備えた,人間アノテーション付きデータセットをリリースしています。
このデータセットは、モバイルUIの大規模なデータセットであるRICOのイメージとビュー階層を拡張している。
また、画像のみの入力とマルチモーダル入力を用いたモデルもリリースし、様々なアーキテクチャを実験し、新しいデータセットでマルチモーダル入力を使用することの利点について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 03:48:54 GMT)
Continuous Diagnosis and Prognosis by Controlling the Update Process of
Deep Neural Networks [7.7] 継続的な診断と予後は集中治療患者に不可欠である。
深層学習法は、連続モードで診断と予後を行う際に、破滅的に忘れ、適合し過ぎ、結果が遅すぎる傾向にある。
本研究は、新しい概念である連続時系列分類(CCTS)を提案し、新しいモデルトレーニング手法、ニューラルネットワークの制限された更新戦略(RU)を設計した。
連続予後の文脈では,本法はすべての基準線を上回り,敗血症予後,COVID-19死亡率予測,8つの疾患分類で平均90%,97%,85%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 07:06:45 GMT)
DReS-FL: Dropout-Resilient Secure Federated Learning for Non-IID Clients
via Secret Data Sharing [7.6] フェデレートラーニング(FL)は、クライアントのプライベートデータを集中的に収集することなく、機械学習モデルの協調トレーニングを可能にする。
本稿では,ラグランジュコンピューティングに基づくDropout-Resilient Secure Federated Learningフレームワークを提案する。
DReS-FLはクライアントのドロップアウトに対して耐性があり、ローカルデータセットのプライバシ保護を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 05:04:38 GMT)
POPNASv2: An Efficient Multi-Objective Neural Architecture Search
Technique [7.5] 本稿では,POPNASv2と呼ばれるパレート最適プログレッシブ・ニューラル・アーキテクチャ・サーチの新バージョンを提案する。
私たちのアプローチは、最初のバージョンを強化し、パフォーマンスを改善します。
POPNASv2は平均4倍の検索時間でPNASライクな性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:51:54 GMT)
Synthetic Dataset Generation for Privacy-Preserving Machine Learning [7.5] 本稿では,従来のプライベートデータセットからセキュアな合成データセットを生成する手法を提案する。
提案手法は,様々なプライバシー侵害攻撃下でデータプライバシを保護していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 20:54:52 GMT)
Deep Reinforcement Learning based Evasion Generative Adversarial Network
for Botnet Detection [7.5] 機械学習に基づくボットネット検出器は、敵の回避攻撃の潜在的な標的である。
いくつかの研究は、ジェネレーティブ・逆境ネット(GAN)から生成されたサンプルを使って、ボットネット検出器を敵の回避を認識するのに役立てるために、逆境訓練を採用している。
本稿では, 深部強化学習(DRL)を利用した新しいGANモデルを提案し, セマンティック・アウェアネス・サンプルの探索と検出の強化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 11:54:34 GMT)
Functional building blocks for scalable multipartite entanglement in
optical lattices [7.4] 我々は、量子ガス顕微鏡を組み込んだ原子を中程度に分離し、単一原子の操作を行う量子ゲート層を実装するための新しいアーキテクチャを開発した。
我々はベル対を1次元の10原子鎖と2次元の2時間4$原子のプラケットに接続することで、スケーラブルな多粒子絡み合わせのための機能的ビルディングブロックを作成し、検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:06:46 GMT)
Few-shot Generation of Personalized Neural Surrogates for Cardiac
Simulation via Bayesian Meta-Learning [7.0] メタラーニングの単一コヒーレントフレームワークにおいて、パーソナライズされたニューラルサロゲートを実現するための新しい概念を提案する。
テスト時間として、MetaPNSは個人から利用可能な小さなフレキシブルなデータの高速フィードフォワード埋め込みによって、パーソナライズされたニューラルサロゲートを提供する。
MetaPNSは、従来の最適化心臓シミュレーションモデルと比較して、パーソナライズと予測精度を改善することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:59:27 GMT)
ByteTransformer: A High-Performance Transformer Boosted for
Variable-Length Inputs [6.9] 可変長入力のために強化された高性能トランスであるByteTransformerを提案する。
ByteTransformerは、PyTorch JIT、XLA、Tencent TurboTransformer、NVIDIA FasterTransformerといった最先端のTransformerフレームワークを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:57:23 GMT)
Causal Inference for Chatting Handoff [6.9] Causal-Enhance Module (CEM) はマシン・ヒューマン・ハンドオフのためのシンプルだが効果的なモジュールである。
ユーザへの影響については,マルチタスクの因果関係に応じて,ユーザ状態を用いて予測バイアスを補正する。
労働コストについて,実証学習を通じて非バイアス労働コストを計算するための補助費用シミュレータを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:24:58 GMT)
MuS2: A Benchmark for Sentinel-2 Multi-Image Super-Resolution [6.5] センチネル2データを含む衛星画像の空間分解能の不足は、多くの実用的なユースケースにおいて深刻な限界である。
超高解像度リコンストラクションはリモートセンシングコミュニティからかなりの注目を集めている。
我々は,Sentinel-2画像のマルチイメージ超解像再構成のための新しいMuS2ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 08:29:54 GMT)
Entanglement Entropy in Timelike Slices: a Free Fermion Study [6.5] 任意の時空スライスにおける離散的な点集合における量子状態の絡み合いエントロピーを定義する。
1次元格子フリーフェルミオンに対しては,時間方向エンタングルメントエントロピーを一連の時間で計算した。
一般的なスライスの場合、絡み合いエントロピーは空間的なスライスと時間的なスライスの間に明確な遷移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:00:04 GMT)
Probabilistic Model Incorporating Auxiliary Covariates to Control FDR [6.3] 複数の仮説テストの側面情報を活用しながら、偽発見率(FDR)を制御することは、現代のデータサイエンスにおける新たな研究トピックである。
統計的パワーを向上し,マルチハイポテーシステストのためのFDRを制御する,深いブラックボックス制御FDR(NeurT-FDR)を提案する。
我々は、NeurT-FDRが3つの実際のデータセットにおいて、競合するベースラインに比べてかなり多くの発見を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 19:35:53 GMT)
Knowledge Tracing for Complex Problem Solving: Granular Rank-Based
Tensor Factorization [6.1] グラニュラーRAnkに基づくTEnsor Factorization (GRATE) を用いた新しい学生知識追跡手法を提案する。
GRATEは、問題における生徒のパフォーマンスを予測し、それらに提示される概念を発見しながら集約できる学生の試みを選択する。
実世界の3つのデータセットに対する実験は、最先端のベースラインに比べてGRATEの性能が向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 06:22:46 GMT)
Q-LSTM Language Model -- Decentralized Quantum Multilingual Pre-Trained
Language Model for Privacy Protection [6.0] 大規模言語モデルは、私たちのプライベート情報をエンコードしたり、反映したりする可能性のある、膨大な量の自然言語データに基づいて訓練されています。
悪意のあるエージェントは、事前トレーニングプロセスにデータ衛生と差分プライバシーアルゴリズムが関与している場合でも、トレーニングデータをリバースエンジニアリングすることができる。
大規模言語モデルの学習におけるプライバシー問題に対処する分散トレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 21:29:17 GMT)
Scaling up Stochastic Gradient Descent for Non-convex Optimisation [5.9] 本稿では,共有並列計算問題に対する新しいアプローチを提案する。
2つの戦略を統一されたフレームワークに組み合わせることで、DPSGDはより良い取引計算フレームワークになります。
深層学習(DRL)問題と深層学習(DRL)問題(アドバンテージアクター - A2C)についてDPSGDにより潜在ゲインを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 13:06:08 GMT)
Forecasting Bitcoin volatility spikes from whale transactions and
CryptoQuant data using Synthesizer Transformer models [5.9] ボラティリティ予測のためのディープラーニング合成器変換器モデルを提案する。
以上の結果から,既存の最先端モデルよりも優れたモデルであることが示唆された。
提案手法はビットコイン市場における極端なボラティリティ(変動性)の動きを予測するための有用なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 05:44:29 GMT)
Uncertainty Estimation for Multi-view Data: The Power of Seeing the
Whole Picture [5.9] ニューラルネットワークを現実世界のアプリケーションで信頼できるものにするためには、不確実性推定が不可欠である。
そこで本研究では,不確実性評価と領域外サンプル検出のための新しい多視点分類フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 04:47:51 GMT)
FocalUNETR: A Focal Transformer for Boundary-aware Segmentation of CT
Images [5.7] 局所的な視覚特徴と大域的な文脈をCT画像から抽出する焦点変換器を用いた画像分割アーキテクチャを提案する。
400個の前立腺CTの大規模データセットを用いた実験により,前立腺分割作業における焦点変換器と競合する手法の優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 20:06:24 GMT)
A Review of Uncertainty Calibration in Pretrained Object Detectors [5.4] 多クラス設定における事前訓練対象検出アーキテクチャの不確実性校正特性について検討する。
公平でバイアスのない,繰り返し可能な評価を実現するためのフレームワークを提案する。
検出器のキャリブレーションが低い理由について、新しい知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:06:36 GMT)
Evaluating k-NN in the Classification of Data Streams with Concept Drift [5.2] 本稿では,概念ドリフトを受けるデータストリームの分類候補として,k-Nearest Neighbors (k-NN) の詳細な評価を提案する。
また、k-NNの時間的複雑さと2つの主要なパラメータを分析する。
k-NNは、特に実行時の制約があまり制限されない場合、データストリームの分類にふさわしい候補である、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 00:17:13 GMT)
Time Will Change Things: An Empirical Study on Dynamic Language
Understanding in Social Media Classification [5.1] 我々は、実験的にソーシャルメディアのNLUを動的に研究し、モデルが過去のデータに基づいてトレーニングされ、将来のテストが行われる。
自動エンコーディングと擬似ラベルが協調して、動的性の最良の堅牢性を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:18:28 GMT)
Bayesian Nonlocal Operator Regression (BNOR): A Data-Driven Learning
Framework of Nonlocal Models with Uncertainty Quantification [4.7] ミクロスケールの力学と相互作用が世界的挙動に影響を及ぼす異種材料をモデル化する問題を考える。
非局所モデルを用いた材料応答予測における不確実性(UQ)のためのベイズフレームワークを開発する。
この研究は、ホモジェナイゼーションの文脈における非局所モデル差の統計的特徴付けへの第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 22:37:59 GMT)
Lyapunov Function Consistent Adaptive Network Signal Control with Back
Pressure and Reinforcement Learning [4.7] 我々はリアプノフ制御関数を用いて、交叉車線流の重み付けによる差分待ち行列長に等しいバックプレッシャー法を導出する。
提案手法は, 旅客交通流と貨物交通との混合流下での従来のRL法とRL法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 00:22:02 GMT)
Dynamic Stochastic Ensemble with Adversarial Robust Lottery Ticket
Subnetworks [4.7] 敵攻撃はCNNの脆弱性と見なされている。
ダイナミックディフェンスフレームワーク(DDF)は先日、アンサンブルモデルに基づいて、受動的安全性ステータスクオを変更した。
本研究では,ダイナミックアンサンブル防衛戦略を実現する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 00:33:19 GMT)
Training Diverse High-Dimensional Controllers by Scaling Covariance
Matrix Adaptation MAP-Annealing [4.6] シミュレーションにおける多様なロボットコントローラーの事前トレーニングにより、ロボットはロボットの移動タスクの損傷にオンラインで適応できるようになった。
Covariance Matrix Adaptation MAP-Annealingアルゴリズムは、標準ベンチマーク領域における最先端性能を実現する。
超高次元にスケールする3つの新しいCMA-MAE変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 01:03:01 GMT)
Learning Algorithms for Intelligent Agents and Mechanisms [4.3] 本稿では,2つの異なる文脈における最適意思決定のための学習アルゴリズム,パート1における強化学習,パート2におけるオークションデザインについて検討する。
第2章では統計物理学に触発された強化学習(Reinforcement Learning, RL)の新たなアプローチを開発し, 最適化された望ましい特性を持つ最適ポリシを学習するだけでなく, 最大エントロピーRLに新たな光を照射する。
第3章では、ベイズ的視点を用いてRLの一般化問題に取り組み、環境の不完全な知識が完全に観測されたマルコフ決定過程(MDP)を部分的に観測されたMDP(POMD)に変換することを効果的に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 03:12:43 GMT)
Neuroevolution is a Competitive Alternative to Reinforcement Learning
for Skill Discovery [4.2] 深層強化学習(Deep Reinforcement Learning, RL)は、複雑な制御タスクを解決するために神経ポリシーをトレーニングするための強力なパラダイムとして登場した。
本稿では,QD(Quality Diversity)が,スキル発見のための情報理論強化RLの代替手段であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 11:06:39 GMT)
Digital Asset Valuation: A Study on Domain Names, Email Addresses, and
NFTs [4.2] DASHは、古典的なものからブロックチェーンベースのものまで、複数のデジタルアセットクラスを特徴とする、最初のデジタルアセット販売履歴データセットである。
DASHのベースラインとして,従来の機能ベースの強力なモデルを構築します。
これまでの文献では研究されていない微調整事前学習言語モデルに基づく深層学習モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:59:06 GMT)
BVI-VFI: A Video Quality Database for Video Frame Interpolation [4.2] ビデオフレーム(VFI)は、ビデオ処理における基本的な研究課題である。
BVI-VFIは、5つのよく使われるVFIアルゴリズムを適用して生成された540の歪んだシーケンスを含む。
新しいデータベース上で28の古典的かつ最先端の客観的画像/映像品質指標のパフォーマンスをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 10:58:32 GMT)
ARS2: Adaptive Ranking-based Sample Selection for Weakly supervised
Class-imbalanced Text Classification [4.2] 本稿では、適応ランク付けに基づくサンプル選択(ARS2)を提案し、弱い監視(WS)パラダイムにおけるデータ不均衡問題を緩和する。
ARS2は、現在のモデルの出力に基づいて確率的マージンスコアを算出し、各データポイントの清潔度を測定し、ランク付けする。
実験の結果、ARS2は最先端の非バランスな学習方法やWSメソッドよりも優れており、F1スコアの2%-57.8%の改善につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:49:22 GMT)
Dual-Stage Deeply Supervised Attention-based Convolutional Neural
Networks for Mandibular Canal Segmentation in CBCT Scans [4.1] 下顎管の自動検出のための新しい2段階深層学習手法を提案する。
特に,我々はまず,新しいヒストグラムに基づく動的ウィンドウリング手法を用いてCBCTスキャンを強化する。
拡張後,関心のボリュームをローカライズするU-Netアーキテクチャを3Dで設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 09:08:56 GMT)
Considerations for Task Allocation in Human-Robot Teams [4.1] エージェントが協力するヒューマンロボットチームでは、エージェントへのタスクの明確な割り当てが必要です。
エージェント能力、可用性、ワークロード、疲労、タスクとドメイン固有のパラメータなどの要素を含む多くのタスク割り当て手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 23:57:23 GMT)
Federated Learning with Server Learning: Enhancing Performance for
Non-IID Data [4.1] フェデレートラーニング(FL)は、ローカルデータサンプルを使用したクライアントでの分散ラーニングの一般的な手段となっている。
近年の研究では、クライアントデータが独立で、同一に分散されていない場合、FLは学習が遅く、性能が低くなることが示されている。
本稿では,中央サーバが小さなデータセットにアクセスし,そこから学習し,その知識をグローバルモデルに融合する,新たなフェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 00:27:16 GMT)
Satellite-based continuous-variable quantum key distribution under the
Earth's gravitational field [3.8] 本研究では,地球の重力場が量子鍵分布プロトコルに与える影響を考察する。
以上の結果から,地球の重力場は,すべてのプロトコルでQKDを実行する能力を損なうことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 09:28:38 GMT)
Learning functional sections in medical conversations: iterative
pseudo-labeling and human-in-the-loop approach [3.7] 医学的会話には「ヒストリーテイク」、「サマーズ」、「教育」、「ケアプラン」といった暗黙的な機能セクションがある。
直接的なアプローチでは、このタスクのために大量の専門家アノテーションを収集する必要があります。
本稿では,多くのアノテーションを必要とせずに,医療対話を機能的セクションに分類する学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 03:33:00 GMT)
Understanding Neural Coding on Latent Manifolds by Sharing Features and
Dividing Ensembles [3.6] システム神経科学は、単一ニューロンのチューニング曲線と集団活動の分析を特徴とする2つの相補的な神経データ観に依存している。
これらの2つの視点は、潜伏変数とニューラルアクティビティの関係を制約するニューラル潜伏変数モデルにおいてエレガントに結合する。
ニューラルチューニング曲線にまたがる機能共有を提案し、性能を大幅に改善し、より良い最適化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:37:49 GMT)
Deep Inventory Management [3.6] 本稿では,定期的な在庫管理システムを実現するための深層強化学習手法を提案する。
いくつかのポリシー学習アプローチが古典的ベースラインアプローチと競合するか、あるいは競争的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:00:25 GMT)
Effective Self-supervised Pre-training on Low-compute networks without
Distillation [3.5] 報告された自己教師型学習のパフォーマンスは、標準的な教師付き事前学習よりも大きなマージンで遅れている。
以前の作業のほとんどは、低スループットネットワークのキャパシティボトルネックによるパフォーマンスの低下を理由としている。
我々は、現実的な制約の原因となる有害要因と、それらが自己監督型低コンプット設定に固有のものであるかどうかについて、より詳しく検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 10:38:07 GMT)
Learning many-body Hamiltonians with Heisenberg-limited scaling [3.5] N$-qubit 局所ハミルトニアンの相互作用を学習するためのハイゼンベルク限界を達成するアルゴリズムを提案する。
総進化時間$mathcalO(epsilon-1)$の後に、提案アルゴリズムは高い確率で$N$-qubit Hamiltonianのパラメータを$epsilon$-errorに効率的に推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:30:51 GMT)
RISC-V Toolchain and Agile Development based Open-source Neuromorphic
Processor [3.3] 本稿では汎用CPU機能とSNNを組み合わせた低消費電力ニューロモルフィックプロセッサWenquxing 22Aを提案する。
Wenquxing 22Aは、加速器溶液ODINの約5.13倍のエネルギー消費を約分類精度で改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 05:38:19 GMT)
Data-driven Approaches to Surrogate Machine Learning Model Development [3.3] 本稿では,機械学習モデル開発における3つの確立された手法の適応性を実証する。
これらの方法は、データ拡張、カスタム損失関数、転送学習である。
3つのテクニックを組み合わせることで、モデルパフォーマンスが大幅に向上すると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 01:30:11 GMT)
FedGraph: an Aggregation Method from Graph Perspective [3.1] フェデレートラーニング(FL)は、各クライアントのプライバシを保ちながら、モデルを協調的にトレーニングする効果的なソリューションとなっている。
FedAvgは標準アグリゲーションアルゴリズムであり、各クライアントのデータセットサイズの割合をアグリゲーションウェイトとする。
本稿では,局所モデルのトレーニング条件に応じてアグリゲーション重みを適応的に調整できるFedGraphを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 07:48:50 GMT)
Fairness in generative modeling [3.1] 生成モデルにおける公平性問題とモード崩壊に対処する汎用アルゴリズムを設計する。
我々のアルゴリズムは、教師なしの公正度のみを使用するため、我々の公正度改善手法には、敏感な変数に関する情報は使用されない。
法的リスクを軽減するために、顔のすべての画像(生成されたものでさえ)が削除された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 06:53:02 GMT)
Domain-Specific Word Embeddings with Structure Prediction [3.1] ニューヨーク・タイムズの記事と2つの英語のウィキペディアデータセットに科学と哲学に関する記事を載せた実証的な評価を提示する。
提案手法は,Word2Vec with Structure Prediction (W2VPred) と呼ばれ,一般的なアナロジーテストにおいて,ベースラインよりも優れた性能を提供する。
デジタル人文科学の分野でのユースケースとして、ドイツ語テキストアーカイブからハイ文学のための新しい研究課題を提起する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:45:48 GMT)
Equivariant Shape-Conditioned Generation of 3D Molecules for
Ligand-Based Drug Design [3.0] 分子形状を符号化し,化学的アイデンティティを変動的に符号化することで,形状条件付き3次元分子設計を可能にする新しい3次元生成モデルを提案する。
本研究では, 分子構造の形状条件による生成や, 分子特性の最適化など, 薬物設計に関わる課題における3次元生成モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 19:37:34 GMT)
PSVRF: Learning to restore Pitch-Shifted Voice without reference [2.9] ピッチシフト音声の高品質復元のためのノン参照手法PSVRF$1$を提案する。
AISHELL-1とAISHELL-3の実験では、PSVRFが様々なピッチスケーリング技術で偽装された音声を復元できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 07:44:51 GMT)
Enabling Deep Learning on Edge Devices [2.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、コンピュータビジョン、自然言語処理、強化学習など、多くの異なる認識タスクに成功している。
高性能DNNは資源消費に大きく依存している。
近年、AR/VR、モバイルアシスタント、モノのインターネットなど、新たなインテリジェントなアプリケーションでは、リソース制約のあるエッジデバイスにDNNをデプロイする必要があります。
この論文では,エッジデバイスへの推論,エッジデバイスへの適応,エッジデバイスへの学習,エッジサーバシステムという4つのエッジインテリジェンスシナリオについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 20:52:57 GMT)
A Novel Attention Mechanism Using Anatomical Prior Probability Maps for
Thoracic Disease Classification from X-Ray Images [2.6] 胸部疾患は, 他と比較して, 特定の解剖学的領域で発生しやすいことが知られている。
まず, 胸部X線画像において, 特定の領域における疾患発生確率を示す疾患依存性空間確率を推定する。
次に、推定された解剖学的事前情報と、自動的に抽出される胸部領域とを組み合わせ、注目に基づく新しい分類モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:38:02 GMT)
Learning Minimally-Violating Continuous Control for Infeasible Linear
Temporal Logic Specifications [2.5] 本稿では、線形時間論理(LTL)として表される複雑な高次タスクを満たすための目標駆動ナビゲーションの連続時間制御について検討する。
基礎となる力学系が未知である深層強化学習(DRL)を用いたモデルフリー合成フレームワーク(不透明ボックス)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 02:46:50 GMT)
InferES : A Natural Language Inference Corpus for Spanish Featuring
Negation-Based Contrastive and Adversarial Examples [2.4] InferESは、スペイン語でNLI(Natural Language Inference)のオリジナルコーパスである。
我々は,専門家言語学者や群衆労働者を活用したコーパス作成戦略を提案し,実装し,分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:22:25 GMT)
Remembering Netizens: An interview with Ronda Hauben, co-author of
Netizens: On the history and impact of Usenet and the Internet (1997) [2.3] Netizens, Michael and Ronda Hauben's foundational treatise on Usenet and the Internetは25年前に初めて出版された。
私たちは本とUsenet自体の歴史と影響を辿ります。
我々は,ネットワーク基盤の整備に関する社会的,技術的,経済的問題に触発して,ネットを力づけるツールとして論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:07:18 GMT)
Toxicity in Multilingual Machine Translation at Scale [2.0] 大規模評価データセット(HOLISTICBIAS, 472k以上の文)を英語から164言語に翻訳する際に, 付加毒性を評価し, 解析した。
有害度が最も高い出力言語は低リソースの言語であり、最も高い毒性を持つ人口軸は性的指向、性別、性別、能力である。
原因は毒性と何らかの相関があるが,45.6%の付加有毒語は高い寄与率を示しており,これらの付加有毒語の多くは誤訳によるものである可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:26:27 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） (Thu, 6 Oct 2022 15:17:02 GMT)
AutoQC: Automated Synthesis of Quantum Circuits Using Neural Network [1.8] AutoQCは、入力と出力のペアからニューラルネットワークを使用して量子回路を自動的に合成するアプローチである。
量子回路を量子ゲートの列と考え、各ステップでニューラルネットワークで優先順位付けすることで確率的に量子回路を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 09:05:42 GMT)
Conditional Feature Importance for Mixed Data [1.6] 条件付き予測インパクト(CPI)フレームワークとシーケンシャルノックオフサンプリングを提案する。
提案するワークフローは,I型エラーを制御し,高出力を実現し,他のCFI測定結果と一致していることを示す。
本研究は,混合データに対して,統計的に適切な,専門的な手法を開発することの必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:52:38 GMT)
A Review of Multilingualism in and for Ontologies [1.6] 本レビューでは,OWLのモデル化オプションの解明と比較,<i>Multilingualism</i>,<i>Multilingualism</i>(i>Multilingualism</i>),<i>Multilinguality</i>(i>Multilingualism</i>)について検討する。
DataBench と LOVBench のリポジトリでは,BioPortal と LOVBench からそれぞれ生産レベルとアクセス可能なものを抽出した。
複数言語ベースのエディタを管理するための9つのツール要件に基づいて、7つのストックテイクエディタの評価を行った結果、ツーリングサポートには大きなギャップがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 10:35:07 GMT)
Explainable Verbal Deception Detection using Transformers [1.5] 本稿では,BERT(およびRoBERTa),マルチヘッドアテンション,コアテンション,トランスフォーマーの組み合わせを含む6つのディープラーニングモデルを提案し,評価する。
この結果から,我々のトランスを用いたモデルでは,自動偽造検出性能(精度+2.11%)が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:36:00 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） (Thu, 6 Oct 2022 06:33:38 GMT)
Feasibility on Detecting Door Slamming towards Monitoring Early Signs of
Domestic Violence [1.4] 家庭内暴力やその他の反社会的行動の早期警戒サインの検出の可能性について検討した。
音声データを分析し、これを畳み込みニューラルネットワークに入力してサンプルを分類することで、ドアが積極的に閉じられているかどうかを判断する機械学習モデルを作成しました。
モデルによる予測は、BLE経由でRaspberry Piのスマートフォンなど他のデバイスに送信することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 02:25:03 GMT)
Incorporating High-Frequency Weather Data into Consumption Expenditure
Predictions [1.3] 消費支出などの不揮発性福祉対策の予測は, 時間分解能の高いデータソースの導入による大きな利益が期待できる。
日々の天気データをトレーニングや予測に取り入れることで、衛星画像のみを利用するモデルと比較して消費予測精度を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:32:11 GMT)
Anomaly detection using data depth: multivariate case [1.2] 異常検出は機械学習とデータ分析の一分野である。
データ深度(Data depth)は、データセットへの空間の任意の点の帰属度を測定する統計関数である。
本稿では,データ深度を効率的な異常検出ツールとして検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:14:25 GMT)
A Step Towards Uncovering The Structure of Multistable Neural Networks [1.1] 本稿では,マルチスタブルリカレントニューラルネットワークの構造について検討する。
活性化関数は非平滑なヘビサイドステップ関数によって単純化される。
マルチスタビリティがネットワークアーキテクチャ内でどのようにコード化されるのかを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 22:54:17 GMT)
Interpreting County Level COVID-19 Infection and Feature Sensitivity
using Deep Learning Time Series Models [1.1] 本稿では,ディープラーニングを用いてモデル予測のための特徴感度を学習する新しいフレームワークを提案する。
テンポラルフュージョントランスを用いた郡レベルの新型コロナウイルス感染予測を行った。
次に、Moris Methodを拡張した感度分析を使用して、出力が静的および動的入力機能に対してどれほど感度が高いかを確認します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 23:45:37 GMT)
Probabilistic partition of unity networks for high-dimensional
regression problems [1.0] 我々は高次元回帰問題におけるユニタリネットワーク(PPOU-Net)モデルの分割について検討する。
PPOU-Netsは次元の数値実験において、同等の大きさの完全接続ニューラルネットワークよりも一貫して優れていることを示す。
また、PPOU-Netsモデルを用いて、変動量子回路に関連するコストランドスケープをモデル化する量子コンピューティングの応用モデルについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 06:01:36 GMT)
Why Should I Choose You? AutoXAI: A Framework for Selecting and Tuning
eXplainable AI Solutions [0.9] AutoXAIは、特定のXAI評価指標に従って最良のXAIソリューションを推奨するフレームワークである。
コンテキスト対応レコメンデータシステムからのアプローチとAutoMLからの最適化と評価の戦略に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 10:12:58 GMT)
Spectral Image Segmentation with Global Appearance Modeling [0.9] 我々は,グローバルな外見モデリングのための長距離関係を組み込んだ画像分割のための新しいスペクトル法を提案する。
このアプローチは2つの異なるグラフを組み合わせており、1つは近くのピクセル間の空間的関係をキャプチャするスパースグラフであり、もう1つはすべてのピクセル間のペアの類似性をキャプチャする密度の高いグラフである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 22:14:05 GMT)
Deep Learning Mixture-of-Experts Approach for Cytotoxic Edema Assessment
in Infants and Children [0.6] 本稿では,小児の細胞毒性浮腫 (CE) 診断における画像分類のための深層学習フレームワークを提案する。
提案フレームワークは2種類の臨床MRIデータから学習するために最適化された2つの3Dネットワークアーキテクチャを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:21:44 GMT)
Kirkwood-Dirac classical pure states [0.6] 量子状態がKD古典(KD classical)と呼ばれるのは、KD分布が確率分布であるときである。
我々は、KD古典的純粋状態の一般構造を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:58:33 GMT)
Ergodicity breaking provably robust to arbitrary perturbations [0.6] ヒルベルト空間の断片化によるエルゴディニティ破壊への新たな経路を提示し、前例のない強靭性を示す。
特に、我々の証明は対称摂動に限らず、長距離尾を持つ摂動に限らず、幾何的に非局所的な$k$体摂動に限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 02:50:32 GMT)
Trust in Motion: Capturing Trust Ascendancy in Open-Source Projects
using Hybrid AI [0.5] 本稿では,信頼優位の概念を理解するための方法論について述べる。
オープンソースプロジェクト上で発生する信頼上の優位性操作をローカライズするために必要な機能を導入している。
以上の結果から,2020年の社会工学的攻撃に携わる個人による信頼の優位性を把握するための手法の有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 03:23:24 GMT)
Quantum-improved phase estimation with a displacement-assisted SU(1,1)
interferometer [0.5] 本稿では,SU(1,1)干渉計内の2つの局所変位演算(LDO)について検討した。
DSU (1,1) 干渉計の推定性能は, LDOのないSU (1,1) 干渉計よりも常に優れていることを示す。
この結果は,光干渉計の量子改良位相推定に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 02:29:29 GMT)
Inference Latency Prediction at the Edge [0.4] State-of-the-art Neural Architecture(NA)は通常、NAS(Neural Architecture Search)を通じて設計され、精度と効率のトレードオフに優れたNAを識別する。
NAS中の巨大な候補アーキテクチャのレイテンシの測定はスケーラブルではないため、モバイルデバイス上でのエンドツーエンドの推論遅延を予測するためのアプローチが必要である。
本稿では,これらの課題に対処する遅延予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 00:46:06 GMT)
Designing a Robust Low-Level Agnostic Controller for a Quadrotor with
Actor-Critic Reinforcement Learning [0.4] ソフトアクター・クリティカルに基づく低レベルウェイポイント誘導制御器の訓練段階におけるドメインランダム化を提案する。
トレーニング中の四元数力学に一定の不確実性を導入することにより、より大規模な四元数パラメータを用いて提案課題を実行することができる制御器が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:58:19 GMT)
Ribbon operators in the generalized Kitaev quantum double model based on
Hopf algebras [0.3] 一般化されたキタエフ量子二重モデルにおいて、リボン作用素を厳密に定義し、研究する。
これらのリボン作用素は準粒子励起を理解するための重要なツールである。
この2つのリボンのクラスを区別しなければ、元のモデルでも特定の性質が失敗することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:51:41 GMT)
Communities as Vague Operators: Epistemological Questions for a Critical
Heuristics of Community Detection Algorithms [0.2] 我々は「コミュニティ」と呼ばれるノードとエッジのパターンとしてのネットワーク科学の数字の性質と結果を分析することを目的としている。
我々は、コミュニティの概念を、スーザン・リー・スターの境界対象の概念に関連する「ヴォーグ作用素」として記述するが、ヒントの集合のようによりゆるやかである。
我々は「コミュニティ」がコミュニティ検出の用語で真の抽象化として機能すると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 08:46:57 GMT)
Integrative Imaging Informatics for Cancer Research: Workflow Automation
for Neuro-oncology (I3CR-WANO) [0.1] 我々は,多系列ニューロオンコロジーMRIデータの集約と処理のための人工知能ベースのソリューションを提案する。
エンド・ツー・エンドのフレームワーク i) アンサンブル分類器を用いてMRIの配列を分類し, i) 再現可能な方法でデータを前処理し, iv) 腫瘍組織サブタイプを規定する。
欠落したシーケンスに対して堅牢であり、専門的なループアプローチを採用しており、セグメンテーションの結果は放射線学者によって手動で洗練される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:23:42 GMT)
Ultrastrong coupling between electron tunneling and mechanical motion [0.1] 単一電子トンネルとナノメカニカルモーションの超強結合は、基本的な疑問を探求し、量子技術のための新しいプラットフォームを開発するエキサイティングな機会を開く。
フルサスペンションカーボンナノチューブデバイスにおけるこの電気機械的カップリングの測定とモデル化を行い、$g_mathrmm/omega_mathrmm = 2.72 pm 0.14$と、$g_mathrmm/2pi = 0.80pm 0.04$ GHzと$omega_mathrmm/2pi=294.5$の比を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 20:22:09 GMT)
When not to use machine learning: a perspective on potential and
limitations [0.0] データ駆動モデリングの指針原則と、これらの原則が、ほぼ魔法のような予測力を持つモデルをどのように組み合わせているかを強調します。
フォローすべき議論は、研究者にそのテクニックが適切かどうかをよりよく理解してもらうことを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 04:00:00 GMT)
When Variable-Length Codes Meet the Field of Error Detection [0.0] citeJK97,N21の精神では、可変長符号の誤り検出補正能力は$tau_d,k$以上の条件で表現できる。
所定の正規コードに対して、それらの条件が決定可能であるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 08:18:36 GMT)
Variational Quantum Continuous Optimization: a Cornerstone of Quantum
Mathematical Analysis [0.0] 量子コンピュータが連続領域を持つ関数の数学的解析計算をどのように扱えるかを示す。
提案手法の基本構成ブロックは変分量子回路であり、各量子ビットは最大3つの連続変数を符号化する。
この符号化と量子状態トモグラフィーを組み合わせることで、$n$ qubitsの変動量子回路は、最大3n$連続変数の関数を最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:00:04 GMT)
VLSNR:Vision-Linguistics Coordination Time Sequence-aware News
Recommendation [0.0] マルチモーダルセマンティクスは、ユーザの時間的および長期的関心の理解を高めるのに有用である。
本研究では,視覚言語による時系列ニュースレコメンデーションを提案する。
また,大規模なマルチモーダルニュースレコメンデーションデータセットV-MINDを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:27:37 GMT)
U3E: Unsupervised and Erasure-based Evidence Extraction for Machine
Reading Comprehension [0.0] 本稿では,教師なし証拠抽出法(U3E)を提案する。
U3Eは文書中の文レベルの特徴消去後の変化を入力として、人間の記憶低下に起因する問題解決能力の低下をシミュレートする。
実験の結果、U3Eは単純だが有効であり、証拠をより正確に抽出するだけでなく、モデルの性能も大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 00:53:24 GMT)
TrustVault: A privacy-first data wallet for the European Blockchain
Services Infrastructure [0.0] TrustVaultは、ユーザーが自分のIDとすべてのデータを制御できる最初のデータウォレットだ。
EBSIはTrustVaultとEuropean Self-Sovereign Identity Frameworkを接続する。
システムはサーバーレスであり、信頼された第三同盟は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:23:55 GMT)
Topological Continual Learning with Wasserstein Distance and Barycenter [0.0] ニューラルネットワークにおける継続的な学習は、破滅的な忘れという現象に悩まされる。
トレーニング中にニューラルネットワークのサイクル構造をペナライズする新しいトポロジカル正規化を提案する。
提案手法は,複数の画像分類データセットに対して,浅層および深層ネットワークアーキテクチャの両方に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 03:46:20 GMT)
Subsystem Trace-Distances of Random States [0.0] カオス量子系における二状態判別について検討する。
有限数$N$の量子ビットに対する対応するクロスオーバーを解析的に計算する。
我々は,多体カオスに対するモデルの正確な対角化に対する予測を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 21:16:10 GMT)
Spin-Orbit Interactions of Light: Fundamentals and Emergent Applications [0.0] 我々は,光のスピンホール効果(SHE)の検出の進展に注目した。
次世代のフォトニックデバイスにおけるSOIの創発的応用に向けたいくつかの興味深い今後の方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 13:46:59 GMT)
Single Image Super-Resolution Based on Capsule Neural Networks [0.0] SISR(Single Image Super- resolution)は、単位面積当たりのピクセル数を増やすことにより、低解像度画像の高解像度バージョンを得る過程である。
私たちは従来の畳み込みから立ち上がり、カプセルの概念を採用します。
我々のネットワークは、畳み込みベースの層を減らして良い結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 21:57:40 GMT)
Scalable Experimental Bounds for Entangled Quantum State Fidelities [0.0] ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス上での高絡み合い状態の状態準備忠実度を推定することは、ベンチマークと応用上の考慮にとって重要な課題である。
対称性を示す状態の忠実度の下限をみると、複雑さは劇的に減少する。
我々は、(i)Dicke状態 |D10,5> と(ii)GHZ状態 |G20> に対して、(i)GHZ状態 |G20> に対して、(i)Dicke状態 |D10,5> と(ii)GHZ状態 |G20> に対して、(i)GHZ状態の0.73の下界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:52:45 GMT)
Reviving product states in the disordered Heisenberg chain [0.0] 一般的な量子系は通常、熱アンサンブルによって記述できる状態に向かって平衡している。
局所的な系は非エルゴディックであり、加熱はしないが、局所的な観測物は依然として静止していると考えられている。
ここでは、この一般的な図形は、全波動関数の周期的高忠実性復元を特徴とする積状態を構築することで不完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:25:43 GMT)
Research on the quantity and brightness evolution characteristics of
Photospheric Bright Points groups [0.0] 光球輝点(BPs)は、BPの研究において非常に重要である。
本研究の目的は, 輝度レベルの異なるBPs群の輝度と数の進化特性を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 02:01:29 GMT)
Quantum pseudo-integrable Hamiltonian impact systems [0.0] 擬可積分ハミルトニアン衝突系の玩具モデルの量子化を導入する。
エネルギー準位統計は擬可積分ビリヤード統計と類似していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:15:05 GMT)
Quantum computation of dynamical quantum phase transitions and
entanglement tomography in a lattice gauge theory [0.0] 平衡から遠く離れた強い結合ゲージ理論は、初期の宇宙の物理学を照らすことのできる特異な特徴を示す可能性がある。
我々は、非等時相関関数を計算し、単純な格子ゲージ理論の非平衡状態のエンタングルメントトモグラフィーを行う。
結果は、量子コンピュータ上の格子ゲージ理論における動的量子相転移の最初の観測である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:47:33 GMT)
Quantum Thermodynamics applied for Quantum Refrigerators cooling down a
qubit [0.0] 我々は,(1)頻繁なパルス演算を伴う1つの余分量子ビットと(2)それを持たない2つの余分量子ビットの2つのタイプの量子冷凍機を考える。
この結果は、量子冷凍機を量子ビットを冷却する高性能な冷却器の設計に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 05:12:43 GMT)
Quantum Speed Limit for States with a Bounded Energy Spectrum [0.0] 我々は、有界エネルギースペクトルを持つ状態に対して存在する追加境界について報告する。
この境界は、州の平均エネルギーと最も占有された固有状態のエネルギーの差に依存するという意味で、マルゴラス=レヴィチンと双対である。
3つの境界のそれぞれがエネルギーの広がりと平均によって最も制限的なものとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 07:46:02 GMT)
Quantum Simulation on Noisy Superconducting Quantum Computers [0.0] 量子シミュレーションは、量子コンピューティングの潜在的に強力な応用である。
大学院や学部の学生レベルでの入門文学やデモンストレーションはほとんどない。
これにより、既に労働力が限られている分野への参入障壁が人為的に上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 00:26:17 GMT)
Phononic bath engineering of a superconducting qubit [0.0] 適切に定義されたフォノンモードへの結合により、イオントラップアーキテクチャにおいて高接続のマルチキュービットゲートが実現される。
超伝導量子ビットと音速自由度との結合を正確に設計し制御することにより、超伝導回路上の新しい種類の量子制御が可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 20:11:00 GMT)
Orthogonal Non-negative Matrix Factorization: a
Maximum-Entropy-Principle Approach [0.0] 特定施設配置問題(FLP)としてONMFをどのように解釈できるかを示す。
特定施設配置問題(FLP)としてONMFをどのように解釈できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 04:30:59 GMT)
One-body reduced density-matrix functional theory for the canonical
ensemble [0.0] 温度を含むと、すべての状態が占有され、さらにフェルミオン系の状態が完全に占有されないことにより、普遍関数の微分可能性を保証する。
我々は、ポテンシャル-to-1RDM写像の普遍汎函数と可逆性の凸性を用いて、次数次が微分可能性と同値な1つの元のみを含むことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 13:17:02 GMT)
On converses to the polynomial method [0.0] アーロンソンらによる驚くべき「方法への逆」は、任意の有界二次函数は、グロエンディーク定数に関連する普遍的乗法因子まで正確に計算できることを示している。
小さい加法誤差を許容した場合、結果が依然として成り立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:29:47 GMT)
On Quantum Sobolev Inequalities [0.0] 位相空間における古典的ソボレフ不等式の量子類似性について検討する。
中間ツールとして、対応するヤングとハーディ・リトルウッド・ソボレフの不等式と共に畳み込みの半古典的な類似を定義する。
最適定数に基づいて明示的な推定値が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:59:31 GMT)
Non-Hermitian topological quantum states in a reservoir-engineered
transmon chain [0.0] 非エルミート量子相が貯水池で駆動されるトランモン鎖で実現可能であることを示す。
この系では、真の量子効果は、トポロジカルエンドモードの頑健でゆっくりと崩壊する長距離量子絡みによって観測可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:21:21 GMT)
Network Intrusion Detection System in a Light Bulb [0.0] IoT(Internet of Things)デバイスは、さまざまなエッジアプリケーションで、ホームおよび業界のインフラストラクチャを監視し、制御するために、徐々に利用されています。
提案されているネットワーク侵入検知システム(NIDS)は多数存在するが、実際のIoT実装については限定的な研究がなされている。
本研究の目的は、低消費電力機械学習(ML)ベースのNIDSのバウンダリをプッシュすることで、このギャップを解決することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 23:36:04 GMT)
Measurement-induced phase transition in teleportation and wormholes [0.0] 北エヴ吉田とガオジャフェリスの壁プロトコルは、それぞれ大きな投射速度または大きなカップリングレートで適用した場合、相転移を有する。
高いレートではいつでもテレポーテーションが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 17:41:16 GMT)
Many-body superradiance and dynamical symmetry breaking in waveguide QED [0.0] 超放射能バースト(Superradiant bursts)は、エキゾチック量子統計学の相関した光子状態を生成するための喫煙ガンである。
この物理は、ナノファイバーに近い原子から、伝送線に結合した超伝導量子ビットまで、様々な構成で探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:15:15 GMT)
Majorana's approach to nonadiabatic transitions validates the
adiabatic-impulse approximation [0.0] Ettore Majoranaの2つの準交叉準位間の非断熱遷移に対するアプローチを再考する。
我々は、ランダウ=ツェナー=シュタッケルベルク=マヨラナの公式として知られる遷移確率を再定義し、マヨラナのアプローチを現代の読者に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 11:01:57 GMT)
Low-Thrust Orbital Transfer using Dynamics-Agnostic Reinforcement
Learning [0.0] 本研究では,低推力中軌道衛星を対象としたモデルフリー強化学習を用いてエージェントを訓練する。
訓練されたエージェントは、軌道を設計し、巡航中に衛星を自律的に制御するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 08:36:35 GMT)
Look Ma, Only 400 Samples! Revisiting the Effectiveness of Automatic
N-Gram Rule Generation for Spelling Normalization in Filipino [0.0] フィリピンのNLPアプリケーションの開発には、オンラインテキストをモデルで処理する能力が不可欠である。
自動ルール抽出によるN-Gram + Damerau Levenshtein距離モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 04:41:26 GMT)
Limitations of neural network training due to numerical instability of
backpropagation [0.0] 本研究では,浮動小数点算術を用いて勾配を計算する勾配勾配降下による深層ニューラルネットワークの訓練について検討する。
勾配降下を維持するReLUニューラルネットワークが見つかる可能性は極めて低い。
本稿では,ReLUニューラルネットワークの勾配降下による近似配列が理論的に構築された配列と大きく異なることを結論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 08:41:03 GMT)
Interplay of nonlocality and incompatibility breaking qubit channels [0.0] 一対の可観測物の非コンパクト性はベル非局所性と同値であることが知られている。
ベルCHSHのシナリオでは、チャネルの共役が非可逆性破壊であるなら、チャネル自体が非局所性破壊であることを示す。
不整合が非局所性と共存する状態パラメータとチャネルパラメータの範囲を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 08:28:52 GMT)
Inference on Causal Effects of Interventions in Time using Gaussian
Processes [0.0] 本稿では,特定の時点における介入の因果的影響を推測することに焦点を当てた。
我々は、中断した時系列のフレームワークを運用し、合成制御のようなアプローチを拡張します。
開発されたモデルには高い柔軟性があり、機能形式にはほとんど制限がない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:10:57 GMT)
Heterogeneous Treatment Effect Estimation for Observational Data using
Model-based Forests [0.0] 本研究では,観測データにおける不整合問題に対処するため,モデルに基づく森林の修正を提案する。
この戦略は,様々な結果分布を模擬した実験において,コンバウンディング効果を低減させることがわかった。
筋萎縮性側索硬化症の進行に対するリルゾールの潜在的ヘテロジニアス効果を評価することにより,HTEの生存率と経時的成績を推定する実践的側面を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 11:49:39 GMT)
HealthE: Classifying Entities in Online Textual Health Advice [0.0] 我々は、6,756の健康アドバイスからなる新しい注釈付きデータセットHealthEをリリースした。
HealthEは既存のNERコーパスに比べて、より粒度の細かいラベル空間を持っている。
我々は、エンティティクラス分類におけるテキストコンテキストパターンを活用する、新しいヘルスエンティティ分類モデルEP S-BERTを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 23:18:24 GMT)
Genetic algorithm formulation and tuning with use of test functions [0.0] 本研究は、浮動小数点、整数、二進数、置換表現を用いた単目的制約付き遺伝的アルゴリズムについて論じる。
テスト関数の使用によるチューニングは行われ、比較的優れたパフォーマンスを持つパラメータ化につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 21:24:43 GMT)
Gastrointestinal Disorder Detection with a Transformer Based Approach [0.0] 本稿では,内視鏡画像から得られた特徴の分類に基づいて,診断支援と消化管疾患の同定を行う手法について述べる。
内視鏡的大腸内視鏡検査(WCE)から胃腸疾患を95.63%の精度で検出するための視覚トランスフォーマーを用いたアプローチを提案する。
我々は、このトランスフォーマーベースのアプローチを、事前訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルDenseNet201と比較し、様々な定量的性能評価指標において、ビジョントランスフォーマーがDenseNet201を上回ったことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 19:08:37 GMT)
Fault Diagnosis using eXplainable AI: a Transfer Learning-based Approach
for Rotating Machinery exploiting Augmented Synthetic Data [0.0] FaultD-XAIは、移動学習に基づいて回転機械の故障を分類するための汎用的で解釈可能なアプローチである。
伝達学習を用いたスケーラビリティを実現するため、動作中の故障特性を模倣した合成振動信号を作成する。
提案手法は,有望な診断性能を得るだけでなく,専門家が条件を特定するために使用する特徴も学習することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:02:35 GMT)
Explanations as Programs in Probabilistic Logic Programming [0.0] 理解可能な説明の生成は、現代の人工知能システムに欠かせない特徴である。
本研究では,関係構造と不確実性を持つドメインをモデル化するのに有用な論理プログラミングの拡張である確率論的論理プログラミングについて考察する。
本稿では,複数の展開型変換によって与えられたクエリから生成されたプログラムとして説明が表現される新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:09:34 GMT)
Expansion of a quantum gas in a shell trap [0.0] 湾曲した殻状表面に閉じ込められた2次元量子ガスの制御された膨張の観測を報告する。
横閉じ込めの零点エネルギーは、原子分布における環状形状の自然発生によって現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 07:57:16 GMT)
Evolution of entanglement entropy in strongly correlated bosons in an
optical lattice [0.0] 急激なクエンチにより誘起される1次元光学格子におけるボソンの絡み合いエントロピーの時間発展について検討した。
この状態の低エネルギー励起状態は、ドーブロンやホロンとして知られるフェルミオン準粒子によって効果的に説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 10:26:37 GMT)
Effective Metaheuristic Based Classifiers for Multiclass Intrusion
Detection [0.0] 侵入検知は情報システムやネットワークデバイスのセキュリティにおいて重要な役割を果たす。
大量のデータを持つことは、攻撃を検出する上で重要な問題のひとつだ。
特徴選択法は、最適な特徴を選択し、最大限の精度を達成するための鍵となる役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 04:56:01 GMT)
Dominance-based Rough Set Approach, basic ideas and main trends [0.0] 我々はDRSAの基本原則と主要な概念を思い出し、その開発とソフトウェアの概要を概観する。
我々はまた、この方法論の系譜を歴史的に復元し、ローマ・スロヴィエンスキの貢献に特に焦点をあてた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 21:59:00 GMT)
Dissipative stabilization of dark quantum dimers via squeezed vacuum [0.0] 圧縮真空に結合した拡張原子配列の多体ダイナミクスについて述べる。
揺らぎは、環境から切り離された純粋な暗黒状態へと配列を駆動することができることを示す。
この散逸による安定化は、光子と原子の対の相関の効率的な移動に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:02:20 GMT)
Digital Human Interactive Recommendation Decision-Making Based on
Reinforcement Learning [0.0] 我々は、強化学習に基づく新しいデジタルヒューマンインタラクティブ・レコメンデーション・エージェント・フレームワークを設計する。
提案するフレームワークは,デジタル人間と顧客間の即時インタラクションを通じて学習する。
実際のビジネスデータの実験は、このフレームワークがより良い個人化された顧客エンゲージメントとより良い顧客エクスペリエンスを提供できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:01:26 GMT)
Deterministic Laser Writing of Spin Defects in Nanophotonic Cavities [0.0] 既存の欠陥生成プロセスは、リアルタイムな欠陥キャビティ特性を阻害する。
ナノ秒パルス上バンドギャップレーザーを用いた共振器一体型スピン欠陥の直接レーザーライティングを実演した。
このリアルタイムな局所的欠陥形成法は、空洞積分された欠陥スピンの実証と組み合わせて、量子ネットワークにおける工学的空洞-エミッタ結合の重要なステップとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 01:28:15 GMT)
Detecting Narrative Elements in Informational Text [0.0] NEAT(Narrative Elements AnnoTation)は,原文中の物語要素を検出する新しいNLPタスクである。
各種分野の46のニュース記事から収集した2,209文の新しいデータセットを注釈付けするために,本手法を用いる。
我々は、注釈付きデータセット上で複数の異なる設定で教師付きモデルを訓練し、異なる物語要素を識別し、平均F1スコアを最大0.77まで達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:23:33 GMT)
Detecting Emerging Technologies in Artificial Intelligence Scientific
Ecosystem Using an Indicator-based Model [0.0] 我々は,論文情報と特許情報の両方を同時に活用する上で有効な,コラボレーションと技術的な影響の2つの新しい属性を紹介した。
提案手法は,本研究の期間に出現するトピックを同定する上で有効であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:01:53 GMT)
Demonstration of teleportation across a quantum network code [0.0] 量子ネットワークにおける重要なゴールは、量子情報の転送と通信のためのリソース要求を減らすことである。
量子ネットワーク符号化は、通常競合を示すネットワークに絡み合った状態を分散することで、このような方法を示す。
本稿では,特にノイズの多い中間規模量子デバイスに適したプロトコルであるMQNCについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 12:59:48 GMT)
Data-Driven Meets Navigation: Concepts, Models, and Experimental
Validation [0.0] ナビゲーションの目的は、有人・自律的なプラットフォーム、人間、動物の位置、速度、方向を決定することである。
我々はAutonomous Navigation and Sensor Fusion Labで開発された,データ駆動型多分野ナビゲーションアルゴリズムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 14:03:10 GMT)
Comparison of Missing Data Imputation Methods using the Framingham Heart
study dataset [0.0] 我々は,GAN(Generative Adversarial Networks)とオートエンコーダに基づいて,最先端の欠落値計算手法を検証・修正する。
データ計算とポストインプット予測の両方のタスクに対して評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:35:08 GMT)
CoGrasp: 6-DoF Grasp Generation for Human-Robot Collaboration [0.0] そこで我々は,人間を意識したロボットグリップを生成する,CoGraspと呼ばれる新しいディープニューラルネットワーク方式を提案する。
実際のロボット実験では,安定グリップの生成において約88%の成功率を達成した。
我々のアプローチは、安全で自然で社会的に認識された人間ロボットオブジェクトのコグラスピング体験を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 19:23:25 GMT)
COVID-19 Detection Using Segmentation, Region Extraction and
Classification Pipeline [0.0] 本研究の目的は,CT画像の大規模かつ困難なデータベースから新型コロナウイルスを検出するパイプラインを提案することである。
提案パイプラインは、セグメンテーション部と、関心抽出部と、分類部とを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 15:34:29 GMT)
Brief Introduction to Contrastive Learning Pretext Tasks for Visual
Representation [0.0] 教師なし学習手法のサブセットであるコントラスト学習を導入する。
対照的な学習の目的は、互いに近くにある同じサンプルから強化されたサンプルを埋め込んで、そうでないサンプルを押し下げることである。
我々は、最近公開されたコントラスト学習の戦略をいくつか提示し、視覚表現のためのプレテキストタスクに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:54:10 GMT)
Biological neurons act as generalization filters in reservoir computing [0.0] 貯留層計算(Reservoir computing)は、時系列データを処理するための高次元非線形システムの過渡ダイナミクスを変換する機械学習パラダイムである。
ここでは、オプトジェネティクスと蛍光カルシウムイメージングを用いて、培養生体神経ネットワーク(BNN)の多細胞応答を記録する。
線形デコーダを用いて静的な入力パターンの分類にモジュールBNNを用いることができ、BNNのモジュラリティは分類精度と正に相関することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 13:32:26 GMT)
Artificial virtuous agents in a multiagent tragedy of the commons [0.0] 本稿では, 道徳シミュレーションにおける人工暴力剤(AVA)の初回実装について述べる。
結果は,AVAが協調問題に対処し,理論上の相反する中核的な特徴を示しながらどのように学習するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 09:12:41 GMT)
An Algebraic Theory of Non-Relativistic Spin [0.0] 我々は、非可換多極テンソルをスピンの物理的に有意な観測可能性として明らかにした。
我々は、スピンの基本的な記述には力学も複素数も不可欠ではないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 16:13:51 GMT)
Advanced Deep Learning Architectures for Accurate Detection of
Subsurface Tile Drainage Pipes from Remote Sensing Images [0.0] 地下のタイル排水管は農業、経済、環境に恩恵をもたらす。
メンテナンスとインフラ整備のためには、タイル排水管の位置と排水された農地の正確な地図が必要である。
近年のディープラーニング(DL)技術の発展は,機械学習セグメンテーションモデルによる従来の手法により改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 07:35:55 GMT)
A fast, high-order numerical method for the simulation of
single-excitation states in quantum optics [0.0] 我々は、問題を原子自由度に対する積分微分方程式として再構成し、ガウス原子密度の場合の効率的な解法を記述する。
まず、最初に励起された原子が自然発光によって光子に崩壊し、次に、光子パルスが原子を励起し、その後崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 18:38:36 GMT)
A ResNet is All You Need? Modeling A Strong Baseline for Detecting
Referable Diabetic Retinopathy in Fundus Images [0.0] 我々は、シンプルな標準のResNet-18アーキテクチャに基づいて、このタスクの強力なベースラインをモデル化する。
我々のモデルは、異なる公開データセットから得られた61007個のテスト画像の組み合わせで、AUC = 0.955を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 19:40:56 GMT)