Improving Few-shot Learning by Spatially-aware Matching and
CrossTransformer [116.5] 数ショット学習シナリオにおけるスケールと位置ミスマッチの影響について検討する。
本稿では,複数のスケールや場所のマッチングを効果的に行うための,空間認識型マッチング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 12:16:49 GMT)
Transfer Learning on Heterogeneous Feature Spaces for Treatment Effects
Estimation [103.6] 本稿では,不均一な特徴空間を扱うために表現学習を利用するビルディングブロックを紹介する。
本稿では,これらのビルディングブロックを用いて,標準CATE学習者の伝達学習の等価性を回復する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 16:41:02 GMT)
Signal Detection in MIMO Systems with Hardware Imperfections: Message
Passing on Neural Networks [101.6] 本稿では,Multi-Input-multiple-output (MIMO)通信システムにおける信号検出について検討する。
パイロット信号が限られているディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングは困難であり、実用化を妨げている。
我々は、ユニタリ近似メッセージパッシング(UAMP)アルゴリズムを利用して、効率的なメッセージパッシングに基づくベイズ信号検出器を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 04:32:58 GMT)
Asymptotically Unbiased Instance-wise Regularized Partial AUC
Optimization: Theory and Algorithm [101.4] One-way partial AUC (OPAUC) と Two-way partial AUC (TPAUC) はバイナリ分類器の平均性能を測定する。
既存の手法のほとんどはPAUCをほぼ最適化するしかなく、制御不能なバイアスにつながる。
本稿では,分散ロバスト最適化AUCによるPAUC問題の簡易化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 08:26:22 GMT)
Robustness of Unsupervised Representation Learning without Labels [92.9] モデルとタスクに依存しない,ラベルのない,教師なしのロバストネス尺度のファミリーを提案する。
本研究は, 線形プローブによる検証を行い, MOCOv2の場合, 対向トレーニングの結果が3倍の精度で得られたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 18:03:28 GMT)
EgoTaskQA: Understanding Human Tasks in Egocentric Videos [90.0] EgoTaskQAベンチマークは、現実世界のエゴセントリックなビデオに対する質問回答を通じて、タスク理解の重要な次元を提供する。
我々は,(1)行動依存と効果,(2)意図と目標,(3)エージェントの他者に対する信念の理解を念頭に設計する。
我々は、我々のベンチマークで最先端のビデオ推論モデルを評価し、複雑なゴール指向のエゴセントリックなビデオを理解する上で、人間の間に大きなギャップがあることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 05:49:05 GMT)
Advancing Model Pruning via Bi-level Optimization [89.9] イテレーティブ・マグニチュード・プルーニング(IMP)は,「入賞券」の発見に成功するプルーニング法である
ワンショットプルーニング法が開発されているが、これらのスキームは通常IMPほど勝利のチケットを見つけることができない。
提案手法は,双線形問題構造を持つBLO問題の特別なクラスであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 19:19:29 GMT)
Contact-aware Human Motion Forecasting [87.0] 我々は,3Dシーンと過去の人間の動作を与えられた将来の人間のポーズを予測することで,シーン認識型3Dモーション予測の課題に取り組む。
提案手法は,現在最先端のヒトの動作予測と,合成データと実データの両方においてヒトの合成手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 07:53:19 GMT)
Contextual Modeling for 3D Dense Captioning on Point Clouds [85.7] 3Dの高密度キャプションは、新しい視覚言語タスクとして、一組の点雲から各物体を識別し、発見することを目的としている。
我々は,GCM(Global Context Modeling)とLCM(Local Context Modeling)の2つのモジュールを粗い方法で提案する。
提案モデルでは,オブジェクト表現とコンテキスト情報を効果的に特徴付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 05:33:00 GMT)
Are All Steps Equally Important? Benchmarking Essentiality Detection of
Events [81.6] 我々は、現在のモデルが、目標イベントに向けた異なるステップイベントの本質をいかに理解できるかを調査する。
私たちの研究は、コミュニティガイドサイトWikiHowの高品質な(ゴール、ステップ)ペアのコーパスに貢献しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 18:00:22 GMT)
Generative Language Models for Paragraph-Level Question Generation [79.3] 強力な生成モデルが質問生成(QG)の最近の進歩につながっている
標準化された資源が存在しないため,QG研究の進歩を測定することは困難である。
我々はQGのベンチマークであるQG-Benchを導入し、既存のQGデータセットを標準QG設定に変換することで、既存の質問応答データセットを統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 10:24:39 GMT)
Understanding HTML with Large Language Models [73.9] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクにおいて例外的な性能を示している。
我々は,HTML 理解モデル (微調整 LLM ) と,その機能に関する3つのタスクの詳細な分析に貢献する。
本稿では,標準自然言語コーパスで事前訓練されたLLMが,HTML理解タスクに極めて適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 07:27:17 GMT)
A Survey on Extreme Multi-label Learning [72.9] マルチラベル学習は、近年、学術分野と産業分野の両方から大きな注目を集めている。
計算とメモリのオーバーヘッドのため、それらを非常に大きなラベル空間に直接適応することは不可能である。
eXtreme Multi-label Learning (XML)は重要なタスクとなり、多くの効果的なアプローチが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 08:31:34 GMT)
AdaptivePose++: A Powerful Single-Stage Network for Multi-Person Pose
Regression [66.4] そこで本研究では,ヒトの部位を適応点として表現し,微細な身体表現法を提案する。
提案するボディ表現では,AdaptivePoseと呼ばれる,コンパクトなシングルステージ多人数ポーズ回帰ネットワークを提供する。
本稿では,AdaptivePoseの有効性を検証するために,2D/3D多人数ポーズ推定タスクにAdaptivePoseを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 12:54:20 GMT)
An Ordinal Latent Variable Model of Conflict Intensity [59.5] ゴールドスタインスケール(Goldstein Scale)は、コンフリクトからコラボレーティブまで、個々の事象を1次元のスケールでランク付けする。
この尺度は、死者数だけでなく、事件に関与した加害者や被害者のタイプも無視する。
本稿では,事象に関連する全主観的述語オブジェクトに対する確率的生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 08:59:17 GMT)
Multi-Modal Human Authentication Using Silhouettes, Gait and RGB [59.5] 全体認証は、遠隔生体認証のシナリオにおいて有望なアプローチである。
本稿では,RGBデータとシルエットデータを組み合わせたDME(Dual-Modal Ensemble)を提案する。
DME内では、従来の歩行分析に使用される二重ヘリカル歩行パターンにインスパイアされたGaitPatternを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 15:17:32 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） (Sat, 8 Oct 2022 04:27:28 GMT)
Bird-Eye Transformers for Text Generation Models [49.5] 本稿では,鳥眼トランス (Bird-eye transformer, BET) と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
提案手法は,データベース上のベースライントランスフォーマーアーキテクチャよりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 09:51:15 GMT)
Fast-ParC: Position Aware Global Kernel for ConvNets and ViTs [47.1] 本稿では,位置認識型円形畳み込み(ParC)と呼ばれるニューラルネットワーク演算子と,その高速化バージョンであるFast-ParCを提案する。
我々のFast-ParCは、Fast Fourier Transformを使用してParCのO(n2)時間をO(n log n)に短縮する。
実験の結果,ParC opは従来のConvNetの受容領域を効果的に拡大できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 13:14:02 GMT)
Multi-Scale Wavelet Transformer for Face Forgery Detection [43.3] 顔偽造検出のためのマルチスケールウェーブレットトランスフォーマフレームワークを提案する。
周波数に基づく空間的注意は、空間的特徴抽出器をフォージェリトレースに集中させるよう誘導するように設計されている。
空間的特徴と周波数特徴を融合させるため,モーダリティ間の注意が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 03:39:36 GMT)
PropertyDAG: Multi-objective Bayesian optimization of partially ordered,
mixed-variable properties for biological sequence design [42.9] 本稿では,従来の多目的BO上で動作するフレームワークであるPropertyDAGを紹介する。
ペニシリン生産タスク,おもちゃの数値問題,実世界の抗体設計タスクにおいて,複数のシミュレーションされた能動学習繰り返しの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 19:42:16 GMT)
ViewFool: Evaluating the Robustness of Visual Recognition to Adversarial
Viewpoints [42.6] 本研究では,視覚認識モデルにミスリードする敵対的視点を見つけるために,ViewFoolという新しい手法を提案する。
現実世界の物体をニューラル放射場(NeRF)として符号化することにより、ViewFoolは多様な敵の視点の分布を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 03:06:49 GMT)
Short Text Pre-training with Extended Token Classification for
E-commerce Query Understanding [41.7] 拡張トークン分類(ETC)と呼ばれる,短いテキストに特化して設計された新しい事前学習タスクを提案する。
入力テキストをマスキングする代わりに、ジェネレータネットワークを介してトークンを挿入することで入力を拡張し、拡張された入力にどのトークンが挿入されているかを識別する識別器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 04:50:04 GMT)
DIMES: A Differentiable Meta Solver for Combinatorial Optimization
Problems [41.6] 深部強化学習(DRL)モデルはNP-hard Combinatorial Optimization問題を解決する上で有望な結果を示している。
本稿では,DIMESという新しいアプローチを提案することによって,大規模最適化におけるスケーラビリティの課題に対処する。
コストのかかる自己回帰的復号法や離散解の反復的洗練に苦しむ従来のDRL法とは異なり、DIMESは候補解の基底分布をパラメータ化するためのコンパクトな連続空間を導入する。
DIMESは、トラベリングセールスマン問題や最大独立セット問題のための大規模なベンチマークデータセットにおいて、最近のDRLベースの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） (Sat, 8 Oct 2022 23:24:37 GMT)
Point Cloud Upsampling via Cascaded Refinement Network [39.8] 粗い方法で点雲をサンプリングすることは、まともな解決法である。
既存の粗大なアップサンプリング手法では、追加のトレーニング戦略が必要となる。
本稿では,単純だが効果的なカスケード改良ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 07:09:37 GMT)
Revisiting Self-Supervised Contrastive Learning for Facial Expression
Recognition [39.6] 我々は,自己指導型コントラスト学習の活用を再考し,表現固有の表現を強制するための3つの中核戦略を探求する。
実験の結果,提案手法は最先端の自己教師型学習法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 00:04:27 GMT)
Relational Message Passing for Fully Inductive Knowledge Graph
Completion [37.3] 知識グラフ補完(KGC)では、KG埋め込みが学習されると見つからない新しい実体や関係を含む三重項を予測することが重要な課題となっている。
メッセージパッシングによるサブグラフ推論は、有望で人気のあるソリューションである。
そこで本研究では,新しいメッセージパッシングネットワークを用いたRMPIという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 10:35:52 GMT)
FBNet: Feedback Network for Point Cloud Completion [35.9] 本稿では,ポイントクラウド補完のための新しいフィードバックネットワーク(FBNet)を提案する。
フィードバック接続を構築する上での最大の課題は、現在の機能とその後の機能とのミスマッチである。
これを解決するために、クロスアテンション戦略を通じて、クロスアテンショントランスフォーマーはフィードバック機能からの効率的な情報を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 09:12:37 GMT)
Sparse Teachers Can Be Dense with Knowledge [35.8] 本稿では,各教師パラメータに対する総合的知識スコアの指導の下で,スパースな教師のトリックを提案する。
学生が親しみやすいパラメータを除去しながら、表現的パラメータを確実に保持することを目的としている。
GLUEベンチマークの実験では、提案された疎外教師は知識に密着し、魅力的なパフォーマンスを持つ学生に導かれることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 05:25:34 GMT)
Meta-DMoE: Adapting to Domain Shift by Meta-Distillation from
Mixture-of-Experts [33.2] 既存のほとんどのメソッドは、単一のモデルを使って複数のソースドメインでトレーニングを行います。
本稿では,知識蒸留プロセスとして定式化された非教師なし試験時間適応のための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 02:28:10 GMT)
Hierarchical Few-Shot Object Detection: Problem, Benchmark and Method [29.8] 階層型小ショットオブジェクト検出(Hi-FSOD)と呼ばれる新しい問題を提案・解決する。
Hi-FSODは、FSODパラダイムの階層的なカテゴリを持つオブジェクトを検出することを目的としている。
大規模かつ高品質なHi-FSODベンチマークデータセットHiFSOD-Birdを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 07:02:44 GMT)
Learning Fine-Grained Visual Understanding for Video Question Answering
via Decoupling Spatial-Temporal Modeling [28.5] 空間的時間的モデリングを分離し、画像とビデオ言語を統合して、きめ細かい視覚的理解を学習する。
本稿では,ビデオシーケンス中の事象の時間的位置を特定することを必要とする,新たな事前学習対象であるテンポラル参照モデリングを提案する。
我々のモデルは、桁違いの大きなデータセットで事前訓練された以前の作業より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 07:03:31 GMT)
Generalized energy and gradient flow via graph framelets [27.7] 我々は,エネルギー勾配流の観点から,フレームレットに基づくグラフニューラルネットワークの理論的理解を提供する。
フレームレットモデルをいくつかのエネルギーの離散勾配流として見ることにより、低周波と高周波に支配されるダイナミックスの両方を誘導できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 23:40:45 GMT)
KALM: Knowledge-Aware Integration of Local, Document, and Global
Contexts for Long Document Understanding [27.5] KALMは、ローカル、文書レベル、グローバルコンテキストにおける知識を共同で活用する知識認識言語モデルである。
6つのデータセット/セットにまたがる3つの長いドキュメント理解タスクにおいて、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 20:51:02 GMT)
Adaptive KL-UCB based Bandit Algorithms for Markovian and i.i.d.
Settings [26.3] 両腕の報酬が真にマルコフ的か否かを識別する新しいアルゴリズムを導入する。
我々のアルゴリズムは、標準のKL-UCBからKL-UCBの特殊バージョンに切り換えるが、腕の報酬がマルコフ的であることを判断すると、i.d.とマルコフ的設定の両方に対する後悔は少なくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 11:45:06 GMT)
Improving End-to-End Text Image Translation From the Auxiliary Text
Translation Task [26.0] 本稿では,テキスト翻訳を補助タスクとするエンドツーエンドモデルを訓練する,新しいテキスト翻訳拡張テキスト画像翻訳を提案する。
モデルパラメータとマルチタスクのトレーニングを共有することで,大規模テキスト並列コーパスを最大限に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 02:35:45 GMT)
Robust Graph Structure Learning over Images via Multiple Statistical
Tests [26.0] 画像間のグラフを構築する自然な方法は、各画像をノードとして扱い、一対の画像類似性を対応するエッジに重みとして割り当てることである。
画像間の対の類似性は特徴表現のノイズに敏感であり、信頼できないグラフ構造をもたらすことはよく知られている。
各ノードの特徴ベクトルを独立したサンプルとして見ることにより、特徴表現における類似性に基づいて2ノード間のエッジを作成するかどうかを、$it single$statistical testとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 07:56:13 GMT)
Break the Wall Between Homophily and Heterophily for Graph
Representation Learning [25.4] ホモフィリーとヘテロフィリーは、2つの連結ノードが同様の性質を持つかどうかを記述するグラフの固有の性質である。
本研究は, グラフ表現学習に不可欠なエゴノード特徴, 集約ノード特徴, グラフ構造特徴を含む3つのグラフ特徴を同定する。
OGNNと呼ばれる新しいGNNモデルを提案し、3つのグラフの特徴を全て抽出し、それらを適応的に融合させ、ホモフィリーのスペクトル全体にわたって一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 19:37:03 GMT)
A Systematic Survey of Regularization and Normalization in GANs [25.2] GAN(Generative Adversarial Networks)は、ディープニューラルネットワークの開発によって、さまざまなシナリオに広く適用されている。
GANが事前情報なしでターゲット分布に適合できるかどうかはまだ不明である。
正規化と正規化は、訓練を安定させ、差別を改善するために事前情報を導入する一般的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 14:49:54 GMT)
Kernel-based Substructure Exploration for Next POI Recommendation [20.8] POI(Point-of-Interest)レコメンデーションは、レコメンデーションシステムにおいてますます重要な役割を果たす。
既存のほとんどの手法は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を利用して、レコメンデーションのためのシーケンシャルな影響を探索する。
地理的および逐次的影響の両特性を組み合わせた,次回のPOIレコメンデーションのための Kernel-based Graph Neural Network (KBGNN) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 08:36:34 GMT)
Enhance Sample Efficiency and Robustness of End-to-end Urban Autonomous
Driving via Semantic Masked World Model [20.3] 本稿では,重要なタスク関連特徴を抽出し,フィルタされた特徴を通して意味マスクを再構成する潜時フィルタを導入したセマンティックマスク再帰世界モデル(SEM2)を提案する。
提案手法は, サンプル効率と入力順列に対するロバスト性の観点から, 最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 13:00:08 GMT)
AlphaTuning: Quantization-Aware Parameter-Efficient Adaptation of
Large-Scale Pre-Trained Language Models [19.6] 我々は,事前学習された言語モデルの学習後の量子化と,対象タスクの量子化パラメータの一部のみを微調整するAlphaTuningを提案する。
具体的には、AlphaTuningはバイナリ符号化量子化を使用して、完全精度パラメータをバイナリパラメータとスケーリングファクタの別個のセットに分解する。
GPT-2 や OPT に適用されたAlphaTuning は,4ビット量子化条件下での圧縮率 >10x を実現し,トレーニング可能なパラメータ数 >1,000x の削減を図りながら,様々な下流タスクの完全な微調整と競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 00:36:00 GMT)
Hierarchical Graph Transformer with Adaptive Node Sampling [19.5] 現在のグラフ変換器の主な欠陥を同定する。
ほとんどのサンプリング戦略は、近隣にのみ焦点をあて、グラフ内の長距離依存を無視している。
本稿では,グラフ粗化を用いた階層型アテンション方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 05:53:25 GMT)
MultiStyleGAN: Multiple One-shot Face Stylizations using a Single GAN [19.1] ワンショットの顔スタイリングで成功したアプローチはJoJoGANであり、単一のスタイルの参照画像上に事前訓練されたStyleGAN2ジェネレータを微調整する。
本稿では,複数の顔のスタイリングを一度に生成できるMultiStyleGAN法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 23:05:29 GMT)
KG-MTT-BERT: Knowledge Graph Enhanced BERT for Multi-Type Medical Text
Classification [19.0] KG-MTT-BERT (Knowledge Graph Enhanced Multi-Type Text BERT) は医療用テキストの複雑さに対処するために開発された。
我々のモデルは、診断関連グループ(DRG)分類において、すべてのベースラインやその他の最先端モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 08:37:44 GMT)
Detaching and Boosting: Dual Engine for Scale-Invariant Self-Supervised
Monocular Depth Estimation [18.7] 本稿では,自己教師型MDEに対して,SSF(Scale-sensitive features)を分離したスケール不変な手法を提案する。
具体的には、SSFをデタッチするために、カメラズーム処理を模倣して、単純だが効果的なデータ拡張を提案する。
提案手法は,0.097から0.090 w.r.tの絶対相対誤差に対して,新たなステート・オブ・ザ・アート性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 07:38:11 GMT)
LW-ISP: A Lightweight Model with ISP and Deep Learning [18.0] ISPパイプラインにおけるリアルタイム高速処理を実現するための学習ベース手法の可能性を示す。
RAWデータからRGB画像へのイメージマッピングを暗黙的に学習する新しいアーキテクチャであるLW-ISPを提案する。
実験により、LW-ISPはPSNRの0.38dB改善を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 04:00:03 GMT)
SlenderGNN: Accurate, Robust, and Interpretable GNN, and the Reasons for
its Success [18.0] 我々は、(a)正確、(b)堅牢、(c)解釈可能な全ての望ましい特性を持つSlenderGNNを提案する。
注意深い設計のおかげで、SlenderGNNは、提案したすべての"正当性チェック"をパスし、9つの実世界のデータセットで最高の全体的な精度を達成することができます。
具体的には、SlenderGNNは線形GNNの精度を超え、最大64倍のパラメータを持つ非線形モデルの精度を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 18:24:36 GMT)
Finding and Exploring Promising Search Space for the 0-1
Multidimensional Knapsack Problem [16.8] 0-1多次元クナップサック問題(MKP)は古典的なNP-ハード最適化問題である。
本稿では,MKPの進化計算と大規模近傍探索をシミュレートした新しいアルゴリズムを提案する。
8つの大きなインスタンスとハードインスタンスの新たな下位境界を見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 05:11:47 GMT)
Happiness Maximizing Sets under Group Fairness Constraints (Technical
Report) [16.8] データベースから幸福セット(HMS)を見つけることは、多条件意思決定において重要な問題である。
我々は,最小幸福度を最大化するだけでなく,各グループから選択した数値が予め定義された下限と上限に収まることを保証するHMS(FairHMS)の公平な変種を提案し,検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 08:46:52 GMT)
Flow-based GAN for 3D Point Cloud Generation from a Single Image [16.0] 本稿では,任意の解像度の点群をサンプリングするためのフローベース明示的生成モデルを継承する,ハイブリッドな明示的生成モデルを提案する。
大規模合成データセットShapeNetについて評価し,提案手法の優れた性能を示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 17:58:20 GMT)
FedDef: Robust Federated Learning-based Network Intrusion Detection
Systems Against Gradient Leakage [15.9] FLベースのNIDS向けに設計された2つのプライバシ評価指標を提案する。
4つのデータセットに対する4つの既存の防御を実験的に評価し、我々の防衛が強力なプライバシー保証ですべてのベースラインを上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 15:23:30 GMT)
Non-Monotonic Latent Alignments for CTC-Based Non-Autoregressive Machine
Translation [15.3] 非自己回帰翻訳(NAT)モデルは一般的にクロスエントロピー損失で訓練される。
ラテントアライメントモデルは、CTC損失とともに全ての単調ラテントアライメントを疎外することにより、明示的なアライメントを緩和する。
我々はアライメント空間を非単調アライメントに拡張し、大域的な単語の並べ替えを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 07:44:28 GMT)
Leveraging progressive model and overfitting for efficient learned image
compression [14.9] マルチスケールプログレッシブ(MSP)確率モデルと潜在表現オーバーフィッティング(LOF)技術を用いた強力で柔軟なlicフレームワークを提案する。
事前定義されたプロファイルの異なるフレームワークでは、圧縮効率と計算複雑性のバランスポイントを達成できる。
実験の結果,提案フレームワークはVVC/H.266標準よりも2.5%,1.0%,1.3%Bjontegaardデルタビットレート(BDレート)の低減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 21:54:58 GMT)
Learning the Network of Graphs for Graph Neural Networks [13.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを扱う多くのシナリオで大きな成功を収めている。
グラフは未知であり、ノードはノイズの多い特徴を持ち、グラフはノイズの多い接続を含んでいる。
これらの問題を解決するために,GL-GNNと呼ばれる新しいグラフニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 04:08:51 GMT)
TAME: Task Agnostic Continual Learning using Multiple Experts [11.8] 本稿では,タスクの同一性が分かっておらず,学習機械が観察からそれらを推測する必要がある,いわゆるタスク非依存の設定に焦点を当てる。
我々はTAME(Task-Agnostic continual learning using Multiple Experts)と呼ぶアルゴリズムを用いて,タスクエキスパートネットワーク間のデータ分散と切り替えを自動的にオンラインに検出する。
実験の結果,提案手法が連続学習データセットのベンチマークに有効であること,従来のタスク非依存手法よりも優れていること,さらにはトレーニングとテストの両方においてタスクの同一性を認める技術が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 01:23:30 GMT)
Inferring Line-of-Sight Velocities and Doppler Widths from Stokes
Profiles of GST/NIRIS Using Stacked Deep Neural Networks [11.6] 我々はStokesプロファイルからLOS速度とドップラー幅を推定するための新しいディープラーニング手法である Stacked Deep Neural Networks (SDNN) を提案する。
SDNNのトレーニングデータは、ビッグベア太陽観測所(BBSO)が使用するMilne-Eddington (ME)インバージョンコードによって作成される。
我々は、SDNNを定量的に評価し、その逆解析結果とME反転符号と関連する機械学習(ML)アルゴリズムで得られた結果と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 23:19:05 GMT)
Rethinking the Detection Head Configuration for Traffic Object Detection [11.5] 本稿では,検出ヘッドとオブジェクト分布のマッチングに基づいて,軽量なトラフィックオブジェクト検出ネットワークを提案する。
提案したモデルでは,BDD100Kデータセットと提案したETFOD-v2データセットの他のモデルよりも,より競争力のあるパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 02:23:57 GMT)
Towards Real-Time Temporal Graph Learning [10.6] 本稿では、時間グラフ構築を行い、低次元ノード埋め込みを生成し、オンライン環境でニューラルネットワークモデルを訓練するエンドツーエンドグラフ学習パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 22:14:31 GMT)
STaSy: Score-based Tabular data Synthesis [10.3] Score-based Tabular data synthesis (STaSy) と呼ばれる新しいモデルとスコアベース生成モデルに基づくトレーニング戦略を提案する。
提案するトレーニング戦略には,自己評価学習手法と微調整戦略が含まれており,サンプリング品質と多様性をさらに向上させる。
15のベンチマークデータセットと7つのベースラインを用いた実験では,タスク依存評価や多様性の観点から既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 13:09:51 GMT)
Entanglement and quantum teleportation under superposed gravitational
fields [10.3] 重力場の重畳状態に関する最近の考えをもとに, 重力場が二部体の絡み合いに及ぼす影響について検討した。
量子テレポーテーションによる状態の移動に対する重力場の影響についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 14:16:04 GMT)
On Task-Adaptive Pretraining for Dialogue Response Selection [9.5] 本稿では,従来の進歩における仮定を検証し,対話応答選択(DRS)の改善の源泉を理解することを目的とする。
我々は,RoBERTaの初期化がBERTと同じような性能を達成できることを示し,提案したTAPタスクのすべてに対して,予測+NSPが優れていることを示す。
さらなる分析では、改善の主な原因はTAPステップによるもので、NSPタスクがDSSにとって重要であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 17:58:49 GMT)
A deep learning network with differentiable dynamic programming for
retina OCT surface segmentation [9.3] 本研究では,制約付き微分可能な動的プログラムモジュールで特徴学習用U-Netを統一し,網膜CT表面分割のためのエンドツーエンド学習を実現することを提案する。
下流モデル最適化モジュールからのフィードバックを効果的に活用し、特徴学習をガイドし、ターゲット表面のグローバルな構造をより良くする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 16:26:09 GMT)
Cognitive Models as Simulators: The Case of Moral Decision-Making [9.0] 本研究では,AIシステムと対話し,人間の代わりに認知モデルからフィードバックを収集することを目的としたシミュレータとして,$textitcognitive Modelのアイデアを裏付ける。
ここでは、ウルティマトゥムゲーム(UG)の認知モデルと相互作用することで、強化学習エージェントに公正さについて学ばせることにより、道徳的意思決定の文脈でこの考え方を活用する。
我々の研究は、人間のシミュレーターとして認知モデルを使用することがAIシステムのトレーニングに効果的なアプローチであり、AIに貢献するための計算認知科学の重要な方法を提供することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 23:14:14 GMT)
Good AI for Good: How AI Strategies of the Nordic Countries Address the
Sustainable Development Goals [8.9] 我々は10の異なる国または組織からの既存のAIレコメンデーションの分析を行う。
この分析は、これらの戦略文書がどれだけSDGを参照しているかに有意な差は示していない。
textitgenderの平等とtextitinequalityへの言及は、ガイドラインから特に欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 08:17:30 GMT)
Smart Cup: An impedance sensing based fluid intake monitoring system for
beverages classification and freshness detection [8.1] 飲料分類における振幅, 位相, 実像, 虚像といった特徴の重要性について検討した。
炭酸飲料やジュースを含む20種類の飲料は、教師付き機械学習手法を用いてほぼ完璧に分類された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 18:13:21 GMT)
Almost-lossless compression of a low-rank random tensor [8.0] 本研究では、低ランクな正準多進分解を許容するランダムな有限アルファベットテンソルのほとんどロスレス圧縮の限界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 14:50:22 GMT)
Towards Light Weight Object Detection System [6.5] 本稿ではトランスアーキテクチャで使用される自己注意層の近似について述べる。
また,マルチレゾリューション機能融合にトランスフォーマーエンコーダ層を用いる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 00:55:15 GMT)
How do you go where? Improving next location prediction by learning
travel mode information using transformers [6.0] 本稿では, トランスフォーマーデコーダに基づくニューラルネットワークを提案し, 過去の位置, 時間, 移動モードに基づいて, 個人が訪問する次の場所を予測する。
特に、次の旅行モードの予測は、ネットワークの学習をガイドする補助的なタスクとして設計されている。
実験の結果,提案手法は,他の最先端の次の位置予測手法よりも大幅に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 19:36:58 GMT)
Multi-Task Dynamical Systems [5.9] 時系列データセットは、しばしば同じドメインから、異なるエンティティから、様々なシーケンスから構成される。
本稿では,マルチタスク学習(MTL)を時系列モデルに拡張する一般的な手法であるMTDSについて述べる。
MTDSをマルチタスクリカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて歩く人々のモーションキャプチャーデータに適用し,マルチタスク薬理力学モデルを用いた患者薬物応答データに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 13:37:55 GMT)
Happenstance: Utilizing Semantic Search to Track Russian State Media
Narratives about the Russo-Ukrainian War On Reddit [5.6] 我々は、ロシア政府から英語を話す聴衆に唱えられたロシアの国営メディアの物語を調査する。
我々はまず,ロシアのプロパガンダサイト10ヶ所で発行された多言語モデルMPNetを用いて,文レベルの話題分析を行う。
MPNetとセマンティック検索アルゴリズムを用いて、これらのサブレディットのコメントをロシアのウェブサイトから抽出したトピックの集合にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 19:25:06 GMT)
Low Error-Rate Approximate Multiplier Design for DNNs with
Hardware-Driven Co-Optimization [5.5] 2つの近似3*3乗算器が提案され、ASAP-7nmプロセスライブラリの合成結果は、面積を31.38%、36.17%削減できることを正当化している。
それらは2*2乗算器で集約され、DNN重みの分布に基づいて低い誤差率の8*8乗算器を生成する。
ハードウェア駆動型ソフトウェアによる協調最適化手法を提案し,再学習によるDNNの精度向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 05:00:26 GMT)
Data-Efficiency with a Single GPU: An Exploration of Transfer Methods
for Small Language Models [5.5] マルチタスク学習、命令チューニング、プロンプトは、大規模言語モデルの新しいタスクへの一般化性を向上させることが示されている。
本研究は, (i) モデルサイズ, (ii) 汎用 MTL, (iii) ドメイン内 MTL, (iv) 命令チューニング, (v) パラメータが5億未満のモデルに対する少数ショット微調整の効果を探索し, 分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 01:45:22 GMT)
Convolutional Neural Network-Based Image Watermarking using Discrete
Wavelet Transform [5.2] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とウェーブレット変換を組み合わせた透かしネットワークを提案する。
ネットワークはホストイメージの解像度とは独立しており、あらゆる種類の透かしを受け付け、パフォーマンスを維持しながら11のCNN層しか持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 22:54:46 GMT)
Improving Fine-Grain Segmentation via Interpretable Modifications: A
Case Study in Fossil Segmentation [4.7] 我々はMask R-CNNを使って古代のサンゴ礁の化石を岩のサンプル画像に分割する。
我々は、Msk R-CNNが化石の異なる分類を区別できないことを明らかにするために、画像摂動を適用した。
我々のパラダイムは、小さな細粒度データセットで訓練された他のセグメンテーションモデルにも一般化されるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 02:12:38 GMT)
Sequential Ensembling for Semantic Segmentation [4.0] 我々は、複数の独立に訓練された最先端モデルの予測を組み合わせる一般的なアンサンブルアプローチをベンチマークする。
そこで本研究では,素なアンサンブルベースラインを大幅に上回る,逐次アンサンブルネットワークの強化にインスパイアされた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 22:13:59 GMT)
Dynamical quantum phase transitions in SYK Lindbladians [3.8] 本研究では,Sachdev-Ye-Kitaev(SYK)モデルのオープン量子力学について検討する。
散逸形因子は動的量子相転移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 19:29:55 GMT)
GRANITE: A Graph Neural Network Model for Basic Block Throughput
Estimation [3.7] 異なるマイクロアーキテクチャにわたる基本ブロックのスループットを推定する新しい機械学習モデルを導入する。
結果は、平均テスト誤差6.9%で、基本ブロック性能推定のための新しい最先端技術を確立する。
独立な多層フィードフォワードデコーダネットワークを用いたマルチタスク学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 03:03:49 GMT)
Unified Probabilistic Neural Architecture and Weight Ensembling Improves
Model Robustness [3.7] 統一確率的アーキテクチャと重み付けニューラルアーキテクチャサーチ(UraeNAS)を提案する。
提案手法は, 分布内(0.86%の精度)と分布外(2.43%の精度)で有意な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 18:30:30 GMT)
Analog Quantum Approximate Optimization Algorithm [3.6] 本稿では、現在の量子アニールに適した量子近似最適化アルゴリズムのアナログ版を提案する。
このアルゴリズムの中心的な考え方は、断熱進化を定義するスケジュール関数を最適化することである。
これは、任意の関数を生成するポテンシャルを持つ固定時間のメソッドに基づいて、スケジュール関数の適切なパラメトリゼーションを選択することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 12:08:21 GMT)
Bottleneck Analysis of Dynamic Graph Neural Network Inference on CPU and
GPU [3.4] 動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)は、現実世界の動的特徴のキャプチャに広く利用されているため、ますます人気が高まっている。
DGNNをハードウェアにデプロイすることは、モデルの複雑さ、多様性、時間依存性の性質など、さらなる課題を提起する。
我々は、異なる特性を持つ8つの一般的なDGNNを選択し、それらをCPUとGPUの両方でプロファイルする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 03:41:50 GMT)
Convergence of the Backward Deep BSDE Method with Applications to
Optimal Stopping Problems [2.9] 最適停止問題は金融市場の中核的な問題の一つであり、アメリカやベルムダンのオプションの価格設定など幅広い応用がある。
深部BSDE法は高次元前方近似方程式の解法において大きな力を示した。
後方深部BSDE法に対する厳密な理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 22:44:14 GMT)
Demand Layering for Real-Time DNN Inference with Minimized Memory Usage [2.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルパラメータは、実行前にGPUメモリにロードされる。
本稿では,DNNの層間実行を利用したDemand Layeringを提案する。
私たちの実装では、96.5%のメモリ削減と、平均14.8%の遅延オーバーヘッドが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 13:38:48 GMT)
Spectrally-Corrected and Regularized Linear Discriminant Analysis for
Spiked Covariance Model [2.2] スペクトル補正・正規化線形判別分析(SCRLDA)と呼ばれる改良された線形判別分析を提案する。
本手法は,サンプルスペクトル補正共分散行列の設計アイデアと正規化判別分析を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 00:47:50 GMT)
NLTS Hamiltonians from classical LTCs [1.6] 我々は、[Anshu, Breuckmann, and Nirkhe, 2022], [Cross, He, Natarajan, Szegedy, and Zhu, 2022], [Eldar and Harrow, 2017] のアイデアに基づいて、NLTSハミルトニアンの家族を完全に自己完結した構成を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 18:16:45 GMT)
(Fusionformer):Exploiting the Joint Motion Synergy with Fusion Network
Based On Transformer for 3D Human Pose Estimation [1.5] 多くの従来手法では、局所的な関節情報の理解が欠けていた。
提案手法では,グローバル・テンポラル・セルフ・トラジェクトリ・モジュールとクロス・テンポラル・セルフ・トラジェクトリ・モジュールを導入する。
その結果、Human3.6Mデータセットでは2.4%のMPJPEと4.3%のP-MPJPEが改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 12:22:10 GMT)
Optimal Control Methods for Quantum Batteries [1.4] 数種類の量子電池の最適充電過程について検討する。
電池に蓄えられたエネルギーを外部磁場の有限時間変調で最大化する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 13:50:07 GMT)
Variability Analysis of Isolated Intersections Through Case Study [1.3] 都市部の人口と経済成長により、民間車の利用が激化している。
信号化交差点は交通管理の主要な関心事である。
データは飽和フロー、構成、ボリューム、容量対容量比などのトラフィックパラメータを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 04:13:35 GMT)
ArabSign: A Multi-modality Dataset and Benchmark for Continuous Arabic
Sign Language Recognition [1.3] ArabSignデータセットは、6人の署名者が実行した9,335のサンプルで構成されている。
記録された文の総時間はおよそ10時間であり、平均的な文の長さは3.1の記号である。
連続型ArSL認識のためのエンコーダデコーダモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 07:36:20 GMT)
Weisfeiler--Lehman goes Dynamic: An Analysis of the Expressive Power of
Graph Neural Networks for Attributed and Dynamic Graphs [1.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ処理のための大規模なリレーショナルモデルである。
GNNの表現力に関する最近の研究は2つの問題に焦点を当てている。
本研究は汎用GNNモデルを考察し,これらの領域に対して適切な1-WLテストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 10:14:41 GMT)
CLIP-PAE: Projection-Augmentation Embedding to Extract Relevant Features
for a Disentangled, Interpretable, and Controllable Text-Guided Image
Manipulation [0.7] テキスト誘導画像操作の性能向上のための最適化ターゲットとして,CLIPプロジェクション拡張埋め込み(PAE)を導入する。
提案手法は,任意のCLIPに基づく画像操作アルゴリズムに容易に計算,適応し,スムーズに組み込むことができる,シンプルで汎用的なパラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 05:12:25 GMT)
Generation and evaluation of multipartite entanglement with multi-rail
encoding in linear optics networks [0.6] 線形光学ネットワークはマルチモード干渉計であり、区別できない光子入力が非古典的な干渉を引き起こす。
このようなシステムの絡み合いは、自然にマルチレール(マルチモード)量子レジスタに符号化される。
我々はさらに、線形光学ネットワークの固定された局所光子数部分空間において、多重レール符号化された離散可変真の多重粒子絡み(GME)の検出理論を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 14:11:52 GMT)
FakeNewsLab: Experimental Study on Biases and Pitfalls Preventing us
from Distinguishing True from False News [0.3] この研究は、偽ニュースデータセットを構築する際に、人間のアノテータに影響を与える一連の落とし穴を強調している。
また、ユーザーが再共有する前に記事全体を読むことを推奨する、AIの一般的な理論的根拠にも異議を唱えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 09:51:04 GMT)
Quantum Algorithm for Solving a Quadratic Nonlinear System of Equations [0.2] アルゴリズムの複雑さは$O(rm polylog(n/epsilon))$であり、これは次元$n$の最適古典アルゴリズムよりも指数関数的に改善される。
我々のアルゴリズムは指数関数的にQNSEの解を加速し、あらゆる非線形問題に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 07:44:12 GMT)
Cloud Native Robotic Applications with GPU Sharing on Kubernetes [0.1] 本稿では,学生の実体験に対するシームレスなシミュレーションの観点から,ソリューションの主な利点について論じる。
k8sクラスタ上に複数のロボティクスアプリケーションをデプロイするための、よりクラウドネイティブなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 06:41:14 GMT)
Symmetry Subgroup Defense Against Adversarial Attacks [0.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の不変性を無視した敵攻撃と防御
本稿では,ゼロ知識の敵から完全知識の敵まで幅広い脅威モデルについて,肯定的に答える。
また, モデル構造やパラメータに何も変更を加えることなく, 対称防御のみを用いることで, 白箱PGD攻撃に対して防御できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 18:49:58 GMT)
A Higher Purpose: Measuring Electricity Access Using High-Resolution
Daytime Satellite Imagery [0.0] 本研究では,大規模な電化進展の高分解能モニタリング技術を開発した。
我々は、高解像度50cmの衛星画像と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせて、一連の分類と回帰モデルを訓練する。
構築場所、住宅タイプ(居住型/非居住型)、電化状況に関する独特な真実データセットを用いて、我々のモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 04:18:58 GMT)
[Dissertation] Fundamental Limits to Single-Photon Detection [0.0] 我々は、光検出プロセスの全段階を含む、完全に量子力学的かつ十分に現実的なモデルを構築します。
我々は、正の演算子値測度(POVM)の言語を用いて量子情報理論の枠組みの中でこれを達成している。
この論文には以前に3つの論文(Propp, Tz. B & van Enk, S. J)で発表された資料が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 19:02:54 GMT)
Visual Looming from Motion Field and Surface Normals [0.0] 織りは、伝統的に観測者の網膜における物体の相対的な拡張として定義され、脅威を認識するための基本的な視覚的キューであり、衝突のないナビゲーションを達成するために使用することができる。
局所表面に対する観測者の6自由度運動から生じる2次元運動場から、視覚的略奪を定量的に得るための新しい解を導出する。
本稿では,光流の空間微分から視覚的略奪を推定するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 21:36:49 GMT)
Training Deep Learning Algorithms on Synthetic Forest Images for Tree
Detection [0.0] そこで本研究では,43kのリアルな合成画像を画素レベルのアノテーションで自動生成するために,シミュレートされた森林環境を提案する。
また、実画像上で境界ボックス、セグメンテーションマスク、キーポイントを直接予測することにより、合成データセットで学習した特徴の有望な伝達学習能力を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 20:49:40 GMT)
Thermality of horizon through near horizon instability: a path integral
approach [0.0] 電荷を持たない粒子の近傍の地平線ハミルトニアンは、静止したブラックホールと同様に、その特定の運動に対して、事実上$sim XP$である。
経路積分法により、ハミルトニアンのシュロディンガー版に対応する実効経路を計算する。
どちらの方法でも、ホーキング温度の正しい表現を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 15:52:49 GMT)
The effect of variable labels on deep learning models trained to predict
breast density [0.0] 高い乳房密度は、マンモグラフィスクリーニングの有効性の低下と乳癌の発症リスクの増大と関連している。
専門読者による密度評価は、がんリスクと強い関係を示すだけでなく、読影者間の変動も示している。
研究目的と臨床目的の両方に自動手法をどのように活用するかを考える際には,ラベルの変動がモデル性能に与える影響が重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 21:18:05 GMT)
Semantic Representations of Mathematical Expressions in a Continuous
Vector Space [0.0] 連続ベクトル空間における数学的表現を表現するためのアプローチについて述べる。
我々は、視覚的に異なるが数学的に等価な表現に基づいて訓練されたシーケンス・ツー・シーケンス・アーキテクチャのエンコーダを用いて、ベクトル表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 22:33:39 GMT)
Self-organizing nest migration dynamics synthesis for ant colony systems [0.0] そこで本研究では,新たな営巣地への移動を可能にする,アリコロニーの新しい動的アプローチを,自己組織化された方法で合成する。
まず、アリの経路のグラフの端を区切ります。その後、それぞれのセグメントは、それぞれのフェロモンプロファイルによって、アリを宿るかもしれません。
この分節的なエッジの定式化により、アリは経路決定の過程でより多くの選択オプションを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 09:16:16 GMT)
Reliability of fault-tolerant system architectures for automated driving
systems [0.0] 高レベルの自律運転における自動運転機能は、運転監督なしで動作する。
これはドメインECUとロックステップモードで動作するマルチコアプロセッサを使ったフォールトトレラントアプローチを必要とする。
この作業は、CPUとセンサー番号、M$oo$N$式、ハードウェア要素の信頼性に関するアーキテクチャを設計することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 14:49:35 GMT)
Reconstruction of classical skyrmions from Anderson towers: quantum
Darwinism in action [0.0] 古典的スカイミオンスピン秩序は、対応する量子スピンハミルトニアンのスペクトルの低エネルギー部分のみを用いて再構成可能であることを示す。
その結果、量子反強磁性の問題を新たに見ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 05:23:39 GMT)
Quantum information masking of an arbitrary qudit can be realized in
multipartite lower dimensional systems [0.0] 量子情報マスキング(quantum information masking)は、元の量子情報をサブシステムから隠蔽し、量子相関に拡散するプロトコルである。
提案手法は,多部量子システム間の量子相関の多さをよく示し,量子情報処理のセキュリティへの応用の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 09:21:08 GMT)
Optimized geometries for cooperative photon storage in an impurity
coupled to a two-dimensional atomic array [0.0] 格子幾何学は不純物に対する効果的な崩壊率を決定する上で重要な役割を果たす。
間隙配置では格子面の最適不純物位置が決定されるが、これは格子プラケットの中心には必ずしも見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 23:37:06 GMT)
Number Theory Meets Linguistics: Modelling Noun Pluralisation Across
1497 Languages Using 2-adic Metrics [0.0] これは、インド・ヨーロッパ語、オーストロネシア語、トランスニューギニア語、シナ・チベット語、ニロ・サハラ語、オト・メアンゲ語、アトランティック・コンゴ語族の言語において、ユークリッド語空間の抑圧者よりも大幅に優れている。
インド・ヨーロッパ語においても、p-進の方言として異なる名詞の格付けをモデル化する証拠は不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 09:37:43 GMT)
Mutual friction and diffusion of two-dimensional quantum vortices [0.0] 原子超流動における熱損傷渦運動のオープン量子系理論を提案する。
この機構は渦コア運動と強く結合し、相互摩擦による渦エネルギーの散逸を引き起こす。
我々は,実験値と良好な定量的一致を与える無次元相互摩擦係数の解析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 06:36:00 GMT)
Multi-mode Jaynes-Cummings model results for the collapse and the
revival of the quantum Rabi oscillations in a lossy resonant cavity [0.0] 損失共振器内の2レベル系に注入されたコヒーレント光子の低平均値に対する崩壊と量子ラビ振動の復活に関する理論的結果が数値的に得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 14:48:59 GMT)
Motion Planning on Visual Manifolds [0.0] 我々は、Visual Configuration Space (VCS)と呼ばれる、構成空間の概念の代替的な特徴付けを提案する。
この新たな特徴付けにより、エンボディエージェント(例えばロボット)は、自身の身体構造を発見し、ランダムなポーズで自身のイメージのセットを使用して、その周囲空間で障害物のない動きを計画することができる。
a)ロボットの運動計画のための幾何学的自由モデルの構築と作業におけるVCSの有用性、(b)人間の赤ちゃんが運動バブリングによって周囲空間の物体にどのように到達するか、(c)自然界の頭部を自動生成する方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 15:09:28 GMT)
Growth reduction of similarity transformed electronic Hamiltonians in
qubit space [0.0] N-qubit Pauli 生成物の非制限プールから元素をサンプリングする効率的な手法を提案する。
演算子選択基準を利用することで、実効ハミルトニアンにおけるパウリ積の数を著しく削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 02:01:53 GMT)
Generalization of the Einstein coefficients and rate equations under the
quantum Rabi oscillation [0.0] 量子場理論の観点からアインシュタイン係数とレート方程式を一般化した。
2レベル系の量子ラビ振動に対するマルチモードJaynes-Cummingsモデルの解析結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 14:13:04 GMT)
Enhanced vectors for top-k document retrieval in Question Answering [0.0] 本稿では,証拠文書を効率よく正確に検索する別の手法を提案する。
私たちは、それぞれのドキュメント(または私たちの場合のパス)をユニークな識別子に割り当て、それらを使って密度の高いベクトルを生成することで、そうします。
このアプローチにより、リアルタイムクエリベクトルを4ミリ秒で効率的に作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 07:44:24 GMT)
Efficacy of noisy dynamical decoupling [0.0] 動的デカップリング(英: Dynamical Decoupling, DD)とは、量子系における誤りの軽減法である。
ノイズパルスが存在する場合、DDは必ずしもエラーを軽減するとは限らない。
DDパルスからの付加ノイズが、元のバックグラウンドノイズを平均化する能力の増大を上回りません。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 08:27:18 GMT)
Dynamically meeting performance objectives for multiple services on a
service mesh [0.0] サービスプロバイダがさまざまな負荷下でエンドツーエンドの管理目標を達成するためのフレームワークを提案する。
サービス要求のエンドツーエンド遅延境界、スループット目標、サービス差別化など、さまざまな管理目標について検討する。
テストベッドではなくシミュレータ上で制御ポリシを計算し,学習プロセスを桁違いに高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 11:54:25 GMT)
Don't Waste Data: Transfer Learning to Leverage All Data for
Machine-Learnt Climate Model Emulation [0.0] 我々は、すべての高解像度データを活用するために、転送学習アプローチを使用します。
トレーニングを安定化し、一般化性能を向上し、その結果予測スキルが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 11:51:12 GMT)
Computing non-equilibrium trajectories by a deep learning approach [0.0] 複雑な系における稀かつ極端な事象の発生を予測することは、非平衡物理学においてよく知られた問題である。
本稿では,ニューラルネットワークの代わりに幾何学的作用を最小化する手法を提案する。
これは、古典的なgMAMアプローチの自然で単純な機械学習の定式化に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 14:53:23 GMT)
Comparing Computational Architectures for Automated Journalism [0.0] 本研究は、ブラジルポルトガル語のテキストを構造化データから生成する最もよく用いられる手法を比較した。
その結果、生成プロセスにおける明示的な中間ステップは、ニューラルエンド・ツー・エンドアーキテクチャによって生成されるものよりも優れたテキストを生成することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 21:20:52 GMT)
Collaborative Domain Blocking: Using federated NLP To Detect Malicious
Domains [0.0] 本稿では,ネットワーク指向コンテンツの深いテキストパターンを調べることで,問題の解決を目的とした新しいシステムを提案する。
また,ネットワーク上でブロックすべきか否かに関して,ユーザが相互に局所的な知識/経験を活用できるフェデレート学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 18:52:43 GMT)
Chirality-driven delocalization in disordered waveguide-coupled quantum
arrays [0.0] 導波路モードを介して冷間結合された1次元量子エミッタアレイにおける方向性非対称結合と障害の競合について検討する。
我々の発見は、導波路量子電磁力学の急速に発展する分野にとって重要である可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 21:07:22 GMT)
Ball-and-socket joint pose estimation using magnetic field [0.0] Roboy 3.0は、人体の筋骨格系を模倣するオープンソースの腱駆動型ヒューマノイドロボットである。
球とソケットの関節のポーズを推定するカスタムソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 09:49:54 GMT)
BLAB Reporter: Automated journalism covering the Blue Amazon [0.0] Reporterは自然言語生成のためのパイプラインアーキテクチャに基づいている。
ブラジルのポルトガル語では、毎日のレポート、ニュース要約、興味深い事実が提供されている。
公開されているソースから構造化されたデータを収集、保存、分析することにより、ロボットジャーナリストは、ドメイン知識を使用して、Twitterでテキストを生成し、公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 21:51:50 GMT)
An associative memory model with very high memory rate: Image storage by
sequential addition learning [0.0] 本システムは、キューボール内の1つのキューニューロンとリコールネット内のニューロンとの双方向学習を実現する。
多くのパターンを記憶し、これらのパターンや、いつでも似たパターンを思い出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 02:56:23 GMT)
Accurate Small Models using Adaptive Sampling [0.0] テストデータと同じ分布からトレーニングデータを描画する代わりに、異なるトレーニング分布を学ぶことで、精度が向上することが多い。
これにより、解釈可能性やリソース制約のある環境に魅力的な、正確な小さなモデルを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 05:16:49 GMT)
A Moving Window Based Approach to Multi-scan Multi-Target Tracking [0.0] マルチターゲット状態推定(Multi-target state estimation)とは、監視エリアにおけるターゲット数とその軌跡を推定することである。
汎用ラベル付きマルチベルヌーリ(GLMB)スムースメントを用いたマルチターゲットトラッキングのための移動窓ベースソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 12:37:27 GMT)
A Hybrid Adaptive Velocity Aided Navigation Filter with Application to
INS/DVL Fusion [0.0] 慣性センサは非線形フィルタでAUVナビゲーションソリューションを推定するために使用される。
一般的な実践は、この行列がAUV操作中に固定されていると仮定することである。
学習に基づく適応速度支援ナビゲーションフィルタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 06:59:50 GMT)