Deep Bidirectional Language-Knowledge Graph Pretraining [160.0] DRAGONは、テキストとKGを大規模に融合した言語知識基盤モデルを事前学習するための自己教師型アプローチである。
我々のモデルは、入力としてテキストセグメントと関連するKGサブグラフのペアを取り、両モードから情報を双方向に融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 01:56:31 GMT)
A Reinforcement Learning Approach in Multi-Phase Second-Price Auction
Design [158.0] 多相第2価格オークションにおけるリザーブ価格の最適化について検討する。
売り手の視点からは、潜在的に非現実的な入札者の存在下で、環境を効率的に探索する必要がある。
第三に、売り手のステップごとの収益は未知であり、非線形であり、環境から直接観察することさえできない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 03:49:05 GMT)
Observation of non-Abelian exchange statistics on a superconducting
processor [145.0] 非アベリア・エノンのブレイディングは、退化波動関数の空間において回転を引き起こす。
我々は,非アベリアイジングエノンの融合規則を実験的に検証し,それらの統計を実現するためにそれらを編む。
我々の研究は、トポロジカル量子コンピューティングへの重要な一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:28:44 GMT)
BioGPT: Generative Pre-trained Transformer for Biomedical Text
Generation and Mining [140.6] 本稿では,大規模生物医学文献に基づいて事前学習したドメイン固有生成型トランスフォーマー言語モデルであるBioGPTを提案する。
BC5CDRでは44.98%、38.42%、40.76%のF1スコア、KD-DTIとDDIの関係抽出タスクでは78.2%、PubMedQAでは78.2%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:17:39 GMT)
Museformer: Transformer with Fine- and Coarse-Grained Attention for
Music Generation [138.7] 本研究では,音楽生成に新たな細粒度・粗粒度対応トランスフォーマーであるMuseformerを提案する。
具体的には、細かな注意を払って、特定のバーのトークンは、音楽構造に最も関係のあるバーのトークンに、直接参加する。
粗い注意を払って、トークンは計算コストを減らすために、それぞれのトークンではなく他のバーの要約にのみ参加する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:31:56 GMT)
CLUTR: Curriculum Learning via Unsupervised Task Representation Learning [130.8] CLUTRは、タスク表現とカリキュラム学習を2段階最適化に分離する、新しいカリキュラム学習アルゴリズムである。
CLUTRは、CarRacingとナビゲーション環境における一般化とサンプル効率の観点から、原則的かつ一般的なUED手法であるPAIREDよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 01:45:29 GMT)
A Unified View of Masked Image Modeling [117.8] マスク付き画像モデリングは、大規模な視覚変換器を訓練する際のラベル・ハングリーの問題を取り除く大きな可能性を示している。
マスク位置の教師モデルから正規化された意味的特徴を再構成する,MaskDistillと呼ばれるシンプルで効果的な手法を提案する。
画像分類とセマンティックセグメンテーションの実験結果から、MaskDistillは最先端の手法よりも同等または優れた性能を達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:59:18 GMT)
Gaussian-Bernoulli RBMs Without Tears [113.6] 本稿では,Gibbs-Langevinサンプリングアルゴリズムを提案する。
雑音から始まるGRBMで画像を生成できるように改良されたコントラッシブ・ディペンジェンス(CD)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 06:22:55 GMT)
Forging Multiple Training Objectives for Pre-trained Language Models via
Meta-Learning [97.3] 複数の事前学習目標が単一目的言語モデリングの理解能力の欠如を埋める。
メタラーニングに基づく新しい適応型サンプリングシステムであるtextitMOMETAS を提案し,任意の事前学習対象に対して潜時サンプリングパターンを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 04:38:26 GMT)
EnTDA: Entity-to-Text based Data Augmentation Approach for Named Entity
Recognition Tasks [96.5] 本研究では,テキスト・トゥ・エンタリティに基づくデータ拡張手法であるEnTDAを用いて,エンティティ・トゥ・テキストを開発する。
拡張データの多様性を高めるために、ダイバーシティビームサーチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:24:40 GMT)
Prophet Attention: Predicting Attention with Future Attention for
Improved Image Captioning [94.3] 我々は,預言者意識(Prophet Attention)を提案する。
提案した預言意図は,既存の画像キャプションモデルに容易に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 22:29:31 GMT)
DIAMBRA Arena: a New Reinforcement Learning Platform for Research and
Experimentation [91.4] 本研究は、強化学習研究と実験のための新しいプラットフォームであるDIAMBRA Arenaを提示する。
高品質な環境のコレクションが,OpenAI Gym標準に完全に準拠したPython APIを公開している。
これらは、離散的なアクションと観測を生のピクセルと追加の数値で構成したエピソディックなタスクである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:39:10 GMT)
G-Augment: Searching For The Meta-Structure Of Data Augmentation
Policies For ASR [85.5] Graph-Augmentは拡張空間を有向非巡回グラフ(DAG)として定義する手法である
我々は,G-Augment が作成するポリシが,計算予算が同じである場合,微調整タスクにおける SpecAugment のポリシーよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 20:39:40 GMT)
Why Should Adversarial Perturbations be Imperceptible? Rethink the
Research Paradigm in Adversarial NLP [83.7] セキュリティシナリオにおけるテキスト敵検体の研究パラダイムを再考する。
最初に、セキュリティデータセットコレクションのAdvbenchを収集し、処理し、リリースします。
次に,現実の攻撃手法をシミュレートするために,現実の敵目標を容易に達成できるルールに基づく簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:53:36 GMT)
LaMAR: Benchmarking Localization and Mapping for Augmented Reality [80.2] 異種ARデバイスでキャプチャされたリアルな軌跡とセンサストリームを共登録する,包括的キャプチャとGTパイプラインを備えた新しいベンチマークであるLaMARを紹介する。
私たちは、ヘッドマウントとハンドヘルドARデバイスで記録された多様な大規模シーンのベンチマークデータセットを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:58:17 GMT)
Learning Universe Model for Partial Matching Networks over Multiple
Graphs [78.9] 2つまたは複数のグラフの部分的マッチングのための宇宙マッチングスキームを開発する。
不整合及び不整合検出のための微妙なロジックを、明確にモデル化することができる。
これは、2グラフマッチング、複数グラフマッチング、オンラインマッチング、混合グラフマッチングを同時に扱うことができる最初のディープラーニングネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:34:00 GMT)
High-dimensional entanglement certification: bounding relative entropy
of entanglement in $2d+1$ experiment-friendly measurements [77.3] 量子システム内のパーティ間のコヒーレントな相関関係であるエンタングルメントは、よく理解され、定量化されている。
このようなシステムの有用性にもかかわらず、高次元の絡み合いを定量化する方法はより限定的で実験的に困難である。
本稿では,次元サブシステムと線形に測定要求をスケールする新しい認証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:52:21 GMT)
Comparing Exploratory Graphical Analyses and Unique Variable Analysis to
Other Dimension Reduction Methods On Machine Learning Algorithms [77.3] 次元の減少は、変数の減少を伴わないのと同じ精度で減少、増大、あるいは達成できることを示す。
我々の暫定的な結果は、次元の減少が分類タスクに使用する場合、より良い性能をもたらす傾向があることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 22:07:13 GMT)
CPL: Counterfactual Prompt Learning for Vision and Language Models [76.2] 本稿では、視覚と言語モデルのための新しいアンダーラインテキストbfCounterfactual underlinetextbfPrompt underlinetextbfLearning (CPL)法を提案する。
CPLは、共同最適化フレームワークにおいて、反ファクト生成とコントラスト学習を同時に採用している。
実験により、CPLは異なるビジョンと言語タスクにおいて優れた数ショットのパフォーマンスを得ることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:06:39 GMT)
MMRNet: Improving Reliability for Multimodal Computer Vision for Bin
Picking via Multimodal Redundancy [72.9] オブジェクト検出とセグメンテーションを扱うために,MMRNet(MultiModal Redundancy)を用いた信頼性の高い視覚システムを提案する。
これは、マルチモーダル冗長の概念を導入し、デプロイメント中にセンサー故障問題に対処する最初のシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 19:15:07 GMT)
The Future of Consumer Edge-AI Computing [71.5] Deep Learningは10年足らずで消費者デバイス全体で劇的に普及したが、主に分離されたデバイス内のハードウェアアクセラレーションによって実現されてきた。
ユーザプライバシを乗り越えたり、経験の質を損なうことなく、持続可能な方法でこの移行を可能にするためには、新たなEdge-AIパラダイムが必要だと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:41:47 GMT)
LAVA: Label-efficient Visual Learning and Adaptation [68.8] LAVAは最近のイノベーションに基づいて、クラスとドメインのシフトを伴う部分的にラベル付けされたデータセットへの適応を可能にする。
ソースデータセット上で自己教師付き視覚表現を学び、クラスラベルセマンティクスを使用してそれらをグラウンドする。
マルチクロップ拡張を用いて高強な擬似ラベルを得る新しい手法により、未ラベルのターゲットデータから得られるゲインを最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 06:19:14 GMT)
TabLLM: Few-shot Classification of Tabular Data with Large Language
Models [66.0] 大規模言語モデルのゼロショットおよび少数ショット分類への応用について検討する。
テンプレートやテーブル・ツー・テキストモデル,大規模言語モデルなど,いくつかのシリアライズ手法を評価する。
このアプローチは、勾配木のような強力な伝統的なベースラインとも競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:08:13 GMT)
Variational Model Perturbation for Source-Free Domain Adaptation [65.0] 確率的枠組みにおける変分ベイズ推定によるモデルパラメータの摂動を導入する。
本研究では,ベイズニューラルネットワークの学習と理論的関連性を実証し,目的領域に対する摂動モデルの一般化可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:41:19 GMT)
Sentiment-Aware Word and Sentence Level Pre-training for Sentiment
Analysis [64.7] SentiWSPは、WordレベルとSentenceレベルの事前トレーニングタスクを組み合わせた、Sentiment対応の事前トレーニング言語モデルである。
SentiWSPは、様々な文レベルおよびアスペクトレベルの感情分類ベンチマーク上で、最先端のパフォーマンスを新たに達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:22:05 GMT)
Well-definedness of Physical Law Learning: The Uniqueness Problem [63.9] 物理法学学習は、機械学習技術を用いて支配方程式の導出を自動化するための曖昧な試みである。
本論文は、物理法則を学習するための包括的な理論的枠組みを構築するための第一歩として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:33:21 GMT)
Language Does More Than Describe: On The Lack Of Figurative Speech in
Text-To-Image Models [63.5] テキスト・ツー・イメージ拡散モデルでは、テキスト入力プロンプトから高品質な画像を生成することができる。
これらのモデルは、コンテンツベースのラベル付けプロトコルから収集されたテキストデータを用いて訓練されている。
本研究では,現在使用されているテキスト・画像拡散モデルのトレーニングに使用されている公開テキストデータの感情性,目的性,抽象化の程度を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:20:05 GMT)
FaceDancer: Pose- and Occlusion-Aware High Fidelity Face Swapping [62.4] そこで我々は,FaceDancerという顔のスワップとID転送のための新しい単一ステージ手法を提案する。
アダプティブ・フィーチャー・フュージョン・アテンション(AFFA)と解釈的特徴類似性規則化(IFSR)の2つの主要なコントリビューションがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:31:38 GMT)
lo-fi: distributed fine-tuning without communication [61.9] 完全局所微調整をlo-fiと呼ぶ。
lo-fiの間、各ノードは通信なしで独立に微調整される。
通信要求を取り除くことで、lo-fiは大規模モデルの微調整のためのリソースバリアを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 20:15:18 GMT)
Multi-view Tracking Using Weakly Supervised Human Motion Prediction [61.0] さらに効果的なアプローチは、時間とともに人々の動きを予測し、それらから個々のフレームにおける人々の存在を推定することである、と我々は主張する。
これにより、時間とともに、また1つの時間フレームのビューにわたって一貫性を強制できる。
PETS2009およびWILDTRACKデータセットに対する我々のアプローチを検証するとともに、最先端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） (Wed, 19 Oct 2022 17:58:23 GMT)
Language Detoxification with Attribute-Discriminative Latent Space [59.2] いくつかのテキスト生成アプローチは、有害なテキストを新たなLMや摂動で解毒することを目的としている。
本稿では,属性識別型潜在空間を用いた効果的かつ効率的な言語解毒法を提案する。
これにより、LMは最小限のメモリと計算オーバーヘッドでテキスト生成を制御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 06:54:42 GMT)
Few-shot Transferable Robust Representation Learning via Bilevel Attacks [59.2] 本稿では,二段階攻撃を伴う対戦型自己教師型メタラーニングフレームワークを提案する。
未確認領域適応タスクに対するアプローチの有効性を実験的に検証した。
本手法は,数発の学習課題において,最先端のメタ・アドバイサル学習法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:48:01 GMT)
When to Ask for Help: Proactive Interventions in Autonomous
Reinforcement Learning [57.5] 強化学習の長期的な目標は、世界で自律的に対話し学習できるエージェントを設計することである。
重要な課題は、ロボットアームが物体をテーブルから押し出したときなど、外部からの援助を必要とする不可逆状態の存在である。
本研究では,非可逆状態の検出と回避を効率よく学習し,エージェントが侵入した場合に積極的に支援を求めるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:57:24 GMT)
Incorporating Relevance Feedback for Information-Seeking Retrieval using
Few-Shot Document Re-Ranking [56.8] 我々は,クエリとユーザが関連すると考えるドキュメントとの類似性に基づいて,文書を再参照するkNNアプローチを提案する。
異なる統合戦略を評価するため、既存の4つの情報検索データセットを関連フィードバックシナリオに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:19:37 GMT)
RSC: Accelerating Graph Neural Networks Training via Randomized Sparse
Computations [56.6] トレーニンググラフニューラルネットワーク(GNN)は、疎グラフベースの操作がハードウェアによって加速することが難しいため、時間を要する。
我々は,サンプリングに基づく近似による時間的複雑性を低減するために,計算精度のトレードオフを検討する。
本稿では,GNNを近似演算でトレーニングする可能性を初めて示すランダム化スパース計算を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:25:33 GMT)
A Pareto-optimal compositional energy-based model for sampling and
optimization of protein sequences [55.3] 深層生成モデルは、生命科学における逆問題に対する一般的な機械学習ベースのアプローチとして登場した。
これらの問題は、データ分布の学習に加えて、興味のある複数の特性を満たす新しい設計をサンプリングする必要があることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 19:04:45 GMT)
Cross-Modal Fusion Distillation for Fine-Grained Sketch-Based Image
Retrieval [55.2] 本稿では,視覚変換器(XModalViT)のクロスアテンションフレームワークを提案する。
我々のフレームワークはまず、個々の写真からペア化されたデータポイントをマッピングし、両方のモダリティから情報を統一する融合表現にスケッチする。
次に、上記のモダリティ融合ネットワークの入力空間を、コントラストおよびリレーショナルなクロスモーダル知識蒸留により個々のモダリティの独立エンコーダに分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:50:14 GMT)
Robustness of Demonstration-based Learning Under Limited Data Scenario [54.9] 実証に基づく学習は、限られたデータシナリオ下で事前訓練された言語モデルの能力を刺激する大きな可能性を示している。
実演と予測の間に明確な整合性がないため、なぜこのような実演が学習プロセスに有益なのかは不明だ。
本稿では,実証に基づくシーケンスラベリングの頑健さを深く掘り下げるために,標準情報から直感的に有用な情報を徐々に取り除き,病理デモを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:15:04 GMT)
Character-Centric Story Visualization via Visual Planning and Token
Alignment [53.4] ストーリービジュアライゼーションは、完全なストーリーに基づいた複数の画像生成を可能にすることによって、従来のテキスト・画像生成を前進させる。
一貫性のあるストーリービジュアライゼーションの主な課題は、ストーリーに不可欠な文字を保存することです。
本稿では,Vector-Quantized Variational Autoencoderをテキスト・tovisual-tokenアーキテクチャで拡張する最近の研究に適応することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:16:34 GMT)
Whole Page Unbiased Learning to Rank [53.4] アンバイアスド・ラーニング・トゥ・ランク(ULTR)アルゴリズムは、バイアスド・クリックデータを用いたアンバイアスド・ランキングモデルを学ぶために提案される。
本稿では,バイアスを自動的に検出・緩和するアルゴリズム,BALのランク付けを行うバイアス非依存型学習を提案する。
実世界のデータセットによる実験結果から,BALの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:53:08 GMT)
DALLE-2 is Seeing Double: Flaws in Word-to-Concept Mapping in Text2Image
Models [53.3] DALLE-2は各単語が解釈においてひとつの役割を持つという制約に従わないことを示す。
DALLE-2は、複数の感覚を持つ名詞の両感覚を同時に表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:52:40 GMT)
Canary in a Coalmine: Better Membership Inference with Ensembled
Adversarial Queries [53.2] 私たちは、差別的で多様なクエリを最適化するために、逆ツールを使用します。
我々の改善は既存の方法よりもはるかに正確な会員推定を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:46:50 GMT)
Comparative analysis of deep learning approaches for AgNOR-stained
cytology samples interpretation [52.8] 本稿では, 深層学習手法を用いて, 好気性ヌクレオラオーガナイザ領域 (AgNOR) 染色スライダを解析する方法を提案する。
以上の結果から,バックボーンとしてResNet-18やResNet-34を用いたU-Netを用いたセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスは類似した結果を示す。
最も優れたモデルは、それぞれ0.83、0.92、0.99の核、クラスター、衛星のIoUを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:15:32 GMT)
Transformers Learn Shortcuts to Automata [52.0] ここでは,$o(T)$層のみを持つ浅層トランスフォーマーが,長さ$T$の入力シーケンス上でのオートマトン計算を再現可能であることを示す。
さらに、これらの解の脆性について検討し、潜在的な緩和を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:45:48 GMT)
Two-level Data Augmentation for Calibrated Multi-view Detection [51.6] ビュー間のアライメントを保った新しいマルチビューデータ拡張パイプラインを導入する。
また,シーンレベルで直接適用された第2レベルの拡張を提案する。
単純なマルチビュー検出モデルと組み合わせることで、2レベル拡張パイプラインは既存のベースラインすべてより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:55:13 GMT)
CLIP-Driven Fine-grained Text-Image Person Re-identification [50.9] TIReIDは、候補画像のプールから与えられたテキストクエリに対応する画像を取得することを目的としている。
TIReIDにおけるCLIPの強力な知識をフル活用するための,CLIP駆動のきめ細かい情報抽出フレームワーク(CFine)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 03:43:12 GMT)
GraphCSPN: Geometry-Aware Depth Completion via Dynamic GCNs [49.6] 本稿では,グラフ畳み込みに基づく空間伝搬ネットワーク(GraphCSPN)を提案する。
本研究では、幾何学的表現学習において、畳み込みニューラルネットワークとグラフニューラルネットワークを相補的に活用する。
提案手法は,数段の伝搬ステップのみを使用する場合と比較して,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:56:03 GMT)
On the Power of Pre-training for Generalization in RL: Provable Benefits
and Hardness [47.1] 強化学習(RL)の一般化は、目標環境に一般化する訓練中にエージェントを学習することを目的としている。
本稿では,RLの一般化を理論的側面から考察する。
対象環境との相互作用が許されていない場合、我々は得られる最善策が平均的な意味でほぼ最適であると証明し、この目標を達成するアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:58:24 GMT)
Causal Structure Learning with Recommendation System [46.9] まず,その基盤となる因果構造を因果構造モデルとして定式化し,提案システムの現実的な作業機構を基盤とした一般的な因果構造学習フレームワークについて述べる。
次に,本フレームワークから学習目標を導出し,効率的な最適化のための拡張ラグランジアンソルバを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:31:47 GMT)
Prompting through Prototype: A Prototype-based Prompt Learning on
Pretrained Vision-Language Models [46.0] 近年の研究では、迅速な学習は訓練データに制限がある数発の学習に特に有用であることが示されている。
上記の制約を克服するプロトタイプベースの即時学習手法を開発した。
PTPでは、画像プロトタイプは潜在空間内のある画像クラスタのセントロイドを表し、プロンプトプロトタイプは連続空間におけるソフトプロンプトとして定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 19:13:07 GMT)
On the Feasibility of Cross-Task Transfer with Model-Based Reinforcement
Learning [45.7] 最新のモデルベースRLアルゴリズムで学習した内部モデルが、新しい明らかに異なるタスクを高速に解くために活用できるかどうかを考察する。
我々は,学習世界のモデルのスケーラブルな事前学習と微調整が可能な,サンプル効率の高いオンラインRLのためのフレームワークであるModel-Based Cross-Task Transfer (XTRA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:57:06 GMT)
Scene Text Recognition with Semantics [44.8] Scene Text Recognition(STR)モデルは、テキストイメージを最小限のノイズで表示するベンチマークデータセットにおいて、近年、高いパフォーマンスを実現している。
従来のSTR認識パイプラインは、トリミングされたイメージを唯一の入力として取り、現在存在する文字を識別しようとする。
本稿では,より広い場面からの意味情報を用いて文脈予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 18:58:15 GMT)
Continued Pretraining for Better Zero- and Few-Shot Promptability [44.4] マルチタスク学習中にトレーニング可能なプロンプトを組み込んだ簡単な事前学習により,ゼロショットと少数ショットの両方でプロンプト性が向上することを示す。
一方,MAML方式のメタラーニングによる事前学習は,プロンプトの少ないプロンプト性を直接最適化する手法であり,サブパー性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:41:51 GMT)
Learning to Discover and Detect Objects [43.5] 新たなクラス発見・検出・ローカライゼーション(NCDL)の課題に取り組む。
この設定では、よく観察されるクラスのオブジェクトのラベル付きソースデータセットを仮定する。
検出ネットワークをエンドツーエンドでトレーニングすることにより、さまざまなクラスに対してすべてのリージョン提案を分類することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:59:55 GMT)
The Devil in Linear Transformer [42.2] 線形変圧器は、バニラ変圧器の二次的時空複雑性を低減することを目的としている。
通常、様々なタスクやコーパスの劣化したパフォーマンスに悩まされる。
本稿では,このような性能のギャップを生じさせる2つの重要な問題を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:15:35 GMT)
DyTed: Disentangling Temporal Invariance and Fluctuations in Dynamic
Graph Representation Learning [41.0] 動的グラフ,すなわちDyTedに対する時間的不変変動不整合表現学習フレームワークを提案する。
特に,時間不変表現生成器と動的変動表現生成器を提案する。
そこで本研究では, 対戦型学習枠組みの下で, 絡み合いや離間性をさらに高めるために, 絡み合いを意識した識別器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:34:12 GMT)
Towards Realistic Low-resource Relation Extraction: A Benchmark with
Empirical Baseline Study [40.6] 本稿では,低リソース環境下での関係抽出システムを構築するための実証的研究について述べる。
低リソース環境での性能を評価するための3つのスキームについて検討する。 (i) ラベル付きラベル付きデータを用いた異なるタイプのプロンプトベース手法、 (ii) 長期分布問題に対処する多様なバランシング手法、 (iii) ラベル付きインドメインデータを生成するためのデータ拡張技術と自己学習。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:46:37 GMT)
Group is better than individual: Exploiting Label Topologies and Label
Relations for Joint Multiple Intent Detection and Slot Filling [39.8] 我々は2種類のトポロジーを含む異種ラベルグラフ(HLG)を構築した。
ラベル相関を利用してセマンティック・ラベルの相互作用を強化する。
また,ラベルに依存しないデコード機構を提案し,デコードのためのラベル相関をさらに活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:21:43 GMT)
Co-guiding Net: Achieving Mutual Guidances between Multiple Intent
Detection and Slot Filling via Heterogeneous Semantics-Label Graphs [39.8] 本稿では,2つのタスク間のテキスト間ガイダンスを実現するための2段階フレームワークを実装したCo- Guideiding Netという新しいモデルを提案する。
具体的には、提案した2つのテクスチャセマンティクス-ラベルグラフに作用する2つのテクスチャセマンティクスグラフアテンションネットワークを提案する。
実験結果から,MixATISデータセットの先行モデルよりも19.3%の相対的な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:34:51 GMT)
Explainable Slot Type Attentions to Improve Joint Intent Detection and
Slot Filling [39.2] 統合意図検出とスロット充填は自然言語理解(NLU)における重要な研究課題である
既存の統合インテントとスロットフィリングシステムは、全てのスロットタイプで機能を分析し、計算する。
i) 精度を向上させるために追加のスロットタイプ固有の特徴を生成することを学習し、(ii) 共同NLUモデルにおいて初めてスロットフィリング決定に関する説明を提供する、という新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 00:56:10 GMT)
Robust Offline Reinforcement Learning with Gradient Penalty and
Constraint Relaxation [39.0] 爆発するQ-関数に対処するために,学習値関数に対する勾配ペナルティを導入する。
次に、批判重み付き制約緩和による非最適行動に対する近接性制約を緩和する。
実験結果から,提案手法は方針制約付きオフラインRL法において,最適でない軌道を効果的に制御できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:22:36 GMT)
Consistent Multiclass Algorithms for Complex Metrics and Constraints [38.7] この設定には、マルチクラスG平均やマイクロF1測定など、多くの一般的なパフォーマンス指標が含まれている。
このような複雑な設計目標のための一貫したアルゴリズムのための一般的なフレームワークを提供する。
様々なクラス分類タスクと公正制約のある問題の実験により、我々のアルゴリズムは最先端のベースラインと良好に比較できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 03:35:01 GMT)
Decoupling Features in Hierarchical Propagation for Video Object
Segmentation [37.5] 本稿では、半教師付きビデオオブジェクト(VOS)のためのより効率的な階層的伝搬法の開発に焦点をあてる。
最近開発されたAssociating Objects with Transformers (AOT)は、視覚トランスフォーマーに基づいて、VOSに階層的伝播を導入する。
階層的伝播は、過去のフレームから現在のフレームへ徐々に情報を伝達し、現在のフレームの特徴をオブジェクトに依存しないものからオブジェクト固有のものに伝達することができる。
オブジェクト固有の情報の増加は、ディープ・プログレス・レイヤにおけるオブジェクトに依存しない視覚情報の損失を必然的に招きかねない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:45:09 GMT)
Schema-aware Reference as Prompt Improves Data-Efficient Relational
Triple and Event Extraction [37.4] 本稿では,RAP(Schema-Aware Reference As Prompt)の新たなアプローチを提案する。
RAPは、各サンプルのグローバル(フェーショット)トレーニングデータから受け継いだスキーマと知識を動的に活用する。
RAPは、様々な既存モデルにプラグインすることができ、低リソース設定でベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:40:28 GMT)
Grounded Video Situation Recognition [37.3] 本稿では,3段階のトランスフォーマーモデルであるVideoWhispererについて紹介する。
我々のモデルは,一群のイベント(クリップ)で同時に動作し,動詞,動詞とロールのペア,名詞,接頭辞のオンザフライを予測します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 18:38:10 GMT)
Linguistic Rules-Based Corpus Generation for Native Chinese Grammatical
Error Correction [36.7] 本稿では,言語規則に基づく大規模CGEC学習コーパスの構築手法を提案する。
実世界のシナリオにおける中国語話者の誤りから完全に導かれる、挑戦的なCGECベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:20:39 GMT)
Measures of Information Reflect Memorization Patterns [36.4] 異なるニューロンの活性化パターンの多様性は、モデル一般化と記憶の反映であることを示す。
重要なことは、情報組織が2つの形態の暗記を指しているということであり、ラベルのないイン・ディストリビューションの例で計算されたニューラル・アクティベーションに対してさえである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:57:46 GMT)
Anytime-valid off-policy inference for contextual bandits [35.9] オフ・ポリティィ・アセスメント」は「オフ・ポリティィ・アセスメント(OPE)」として知られる問題である
我々は、過去の作業で多くの不要な仮定を緩和する、OPE推論のための包括的なフレームワークを提案する。
我々は、OPEの様々な機能に対する信頼シーケンスを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:57:53 GMT)
MuGER$^2$: Multi-Granularity Evidence Retrieval and Reasoning for Hybrid
Question Answering [32.9] ハイブリッド質問応答(HQA)は、テーブルセルにリンクされたテーブルやパスを含む異種データに対する質問に答えることを目的としている。
マルチグラニュラリティ証拠検索および推論手法である MuGER$2$ を提案する。
HybridQAデータセットの実験結果は、MuGER$2$がHQAのパフォーマンスを大幅に向上させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:36:03 GMT)
UniNL: Aligning Representation Learning with Scoring Function for OOD
Detection via Unified Neighborhood Learning [32.7] 我々は,OODの意図を検出するために,統一された近傍学習フレームワーク (UniNL) を提案する。
具体的には、表現学習のためのK-nearest neighbor contrastive learning(KNCL)を設計し、OOD検出のためのKNNベースのスコアリング機能を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:06:34 GMT)
Learning from the Dictionary: Heterogeneous Knowledge Guided Fine-tuning
for Chinese Spell Checking [32.2] 中国語のスペルチェック(CSC)は、中国語のスペルエラーを検出し修正することを目的としている。
最近の研究は、言語モデルの事前訓練された知識から始まり、CSCモデルにマルチモーダル情報を取り入れて性能を向上させる。
本稿では,音声学・視覚学・意味学の観点から,CSCモデルを用いて辞書から異種知識を学習するLEADフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 06:31:34 GMT)
Palm up: Playing in the Latent Manifold for Unsupervised Pretraining [31.9] 本稿では,多種多様なデータセットを使用しながら探索行動を示すアルゴリズムを提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、静的データセットに事前トレーニングされた深層生成モデルを活用し、潜在空間に動的モデルを導入することです。
次に、教師なし強化学習アルゴリズムを用いて、この環境を探索し、収集したデータに基づいて教師なし表現学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 22:26:12 GMT)
Learning to Invert: Simple Adaptive Attacks for Gradient Inversion in
Federated Learning [31.4] グラディエント・インバージョン・アタックは、フェデレート学習におけるモデル更新からトレーニングサンプルのリカバリを可能にする。
既存の防御は、補助データを用いてモデルを訓練する単純な適応攻撃によって破壊される可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 20:41:30 GMT)
On Representing Mixed-Integer Linear Programs by Graph Neural Networks [31.0] 混合整数線形プログラミング(MILP)は一般にNPハードであるが, 実用的MILPは過去20年間で約100倍の高速化を実現している。
しかし、全てのGNNが平等に扱うような、実現不可能で実現不可能なMILPが存在する。
我々は、MILPを展開可能なものに制限したり、ランダムな特徴を加えることで、MILPの実現可能性、最適目標値、最適解を所定の精度で確実に予測できるGNNが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:56:07 GMT)
On the Adversarial Robustness of Mixture of Experts [30.0] 最近、ブベックとセルケは、パラメータの数でトレーニングデータに適合する関数のリプシッツ定数の低い境界を証明した。
これにより、より多くのパラメータを持つ関数が、必ずしも計算コストが高ければ、より堅牢性を持つ、という興味深い疑問が持ち上がります。
本稿では, モデルサイズをほぼ一定の計算コストでスケールアップすることのできる, スパース混合専門家モデル(MoEs)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:24:57 GMT)
Asymmetric Distillation Post-Segmentation Method for Image Anomaly
Detection [28.1] 本研究では,教師ネットワークにおける入力の非対称構造と識別的特徴を探索する非対称蒸留ポストセグメンテーション(ADPS)手法を提案する。
3つのベンチマークデータセットによる実験結果から,ADPSは最先端の異常セグメンテーション結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:04:47 GMT)
KALMANBOT: KalmanNet-Aided Bollinger Bands for Pairs Trading [27.8] 我々はKF支援BBポリシーの利点を保存し,データを活用してSSモデルの近似特性を克服するデータ支援政策であるKalmanBOTを提案する。
我々は、KalmanBOTがモデルベースやデータ駆動ベンチマークと比較すると、報酬の改善を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:04:44 GMT)
LightEA: A Scalable, Robust, and Interpretable Entity Alignment
Framework via Three-view Label Propagation [27.5] 既存のGNNベースのEAメソッドは、ニューラルネットワークの系統から生まれてくる欠陥を継承している、と我々は主張する。
我々は,(i)ランダム直交ラベル生成,(ii)3ビューラベル伝搬,(iii)スパースシンクホーンイテレーションという3つの効率的なコンポーネントからなる非神経EAフレームワーク-LightEAを提案する。
公開データセットに関する広範な実験によると、LightEAは印象的なスケーラビリティ、堅牢性、解釈可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:07:08 GMT)
Hierarchical Multi-Interest Co-Network For Coarse-Grained Ranking [27.0] 大規模なオンラインレコメンデーションサービスは、通常、候補生成、粗い粒度ランキング、きめ細かい粒度ランキングの3つのステージで構成されている。
これまでの研究では、ユーザーの興味は多様であり、1つのベクトルはユーザーの好みを捉えるのに十分ではないことが示されている。
本稿では,階層型多目的ネットワーク(HCN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:40:16 GMT)
Accurate Bundle Matching and Generation via Multitask Learning with
Partially Shared Parameters [26.9] バンドルマッチングと生成の正確なアプローチである BundleMage を提案する。
本稿では,バンドルマッチングにおけるnDCGの最大6.6%,バンドル生成におけるnDCGの最大6.3倍を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:46:20 GMT)
Temporal Action Segmentation: An Analysis of Modern Technique [26.5] ビデオからの時間的アクションセグメンテーションは、ビデオフレームの濃密なラベル付けと、複数のアクションクラスを数分のビデオに含めることを目的としている。
近年のアクションセグメンテーション技術の急速な発展にもかかわらず、そのような分野では体系的な調査は行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:40:47 GMT)
Two-Turn Debate Doesn't Help Humans Answer Hard Reading Comprehension
Questions [26.4] 2つの競合する解答オプションの議論を人間に提示することで、人間の判断をより正確に行うことができるかどうかを評価する。
これまでの研究では、この形式の議論は人間には役に立たないことが示されている。
議論にアクセスできるかどうかに関わらず、人間は我々のタスクで同じように行動する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 19:48:50 GMT)
Supervised Prototypical Contrastive Learning for Emotion Recognition in
Conversation [25.1] 本稿では,感情認識タスクにおけるSPCL(Supervised Prototypeal Contrastive Learning)の損失を提案する。
授業間距離に基づく難易度測定関数を設計し、極端なサンプルの影響を軽減するためのカリキュラム学習を導入する。
3つの広く使用されているベンチマークで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:52:55 GMT)
A Data-Driven Investigation of Noise-Adaptive Utterance Generation with
Linguistic Modification [25.1] 騒々しい環境では、スピーチは人間にとって理解しにくい。
通常の聴覚を持つ母語話者が知覚するバブルノイズにおける900パラフレーズのデータセットを作成する。
その結果, SNR -5 dBでは, パラフレーズの選択が33%向上することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:20:17 GMT)
QA Domain Adaptation using Hidden Space Augmentation and Self-Supervised
Contrastive Adaptation [24.4] 質問応答(QA)は、最近、カスタマイズされたドメインからの質問に答えるための印象的な結果を示している。
しかし、一般的な課題は、QAモデルを目に見えないターゲットドメインに適応させることである。
我々はQAドメイン適応のためのQADAと呼ばれる新しい自己教師型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 19:52:57 GMT)
Weakly Supervised Learning for Analyzing Political Campaigns on Facebook [24.3] 我々は、Facebook上の政治広告のスタンスと課題を特定するための弱監督的なアプローチを提案する。
選挙投票における政治広告の時間的動態を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:35:37 GMT)
Oracles & Followers: Stackelberg Equilibria in Deep Multi-Agent
Reinforcement Learning [24.3] マルチエージェントRL問題としてStackelberg Equilibria検索を実装するための一般的なフレームワークを提案する。
我々は、このフレームワークの特定のインスタンス化として、これまでのアプローチがどのように捉えられるかについて議論する。
我々は、標準ベンチマークドメイン上で実験的にフレームワークによって予測される新しいアプローチの例を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 23:04:16 GMT)
A Continuum of Generation Tasks for Investigating Length Bias and
Degenerate Repetition [23.6] 言語モデルは様々な退化した振る舞いに悩まされる。
機械翻訳(MT)は長さバイアスを示し、ストーリー生成のようなタスクは過剰な繰り返しを示す。
最近の研究は、タスク制約性の違いを理由としているが、この主張の証拠は、常に多くの相反する変数を巻き込んできた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 18:09:51 GMT)
Towards Accurate Subgraph Similarity Computation via Neural Graph
Pruning [22.3] 本研究では,グラフプルーニングをノード遅延問題に変換し,それを微分可能な問題に緩和する。
このアイデアに基づいて、サブグラフ編集距離(SED)のタイプを近似する新しいニューラルネットワークを設計する。
モデルの設計では,クエリグラフに関する情報を活用し,対象グラフのプルーニングを誘導するアテンション機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:16:28 GMT)
VTC: Improving Video-Text Retrieval with User Comments [22.2] 本稿では,ビデオ,タイトル,コメントの新しいデータセットを紹介する。
コメントを用いることで、画像、ビデオ、音声の表現をより良く、より文脈的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 18:11:39 GMT)
Distribution Shift Detection for Deep Neural Networks [21.7] 本研究では,データストリームを受信したディープニューラルネットワーク(DNN)の正常動作をモニタリングする場合について検討する。
選択的予測原理を用いて,DNNの分布偏差検出手法を提案する。
我々の検出器は CIFAR-10 と ImageNet のデータセットに対して, 連続的に, 極めて優れた技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 21:27:25 GMT)
Revision Transformers: Getting RiT of No-Nos [21.6] 現在のトランスフォーマー言語モデル(LM)は数十億のパラメータを持つ大規模モデルである。
本稿では,情報検索を利用したリビジョントランスフォーマ(RiT)を提案する。
我々は、道徳的データセット上でRiTを例示し、小さなデータであっても、モデルリビジョンにおいて強力なパフォーマンスを示すユーザフィードバックをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:05:06 GMT)
Improving Stability of Fine-Tuning Pretrained Language Models via
Component-Wise Gradient Norm Clipping [21.5] 大規模事前学習言語モデル(PLM)に対する微調整は、多くの最先端の結果を確立している。
従来の研究は、PLMの最上層における破滅的な忘れの問題による不安定さに起因していた。
そこで本研究では,異なる成分の収束速度を調整するための簡易な成分勾配標準クリッピング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 06:44:20 GMT)
Pseudo-Label Noise Suppression Techniques for Semi-Supervised Semantic
Segmentation [21.2] 半消費学習(SSL)は、教師なしデータをトレーニングに組み込むことで、大きなラベル付きデータセットの必要性を減らすことができる。
現在のSSLアプローチでは、初期教師付きトレーニングモデルを使用して、擬似ラベルと呼ばれる未ラベル画像の予測を生成する。
擬似ラベルノイズと誤りを3つのメカニズムで制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:46:27 GMT)
Self-supervised Heterogeneous Graph Pre-training Based on Structural
Clustering [21.0] SHGP(Self-supervised Heterogeneous Graph Pre-training approach)を提案する。
肯定的な例や否定的な例を生成する必要はない。
最先端の教師なしベースラインや半教師なしベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:55:48 GMT)
Real Image Super-Resolution using GAN through modeling of LR and HR
process [20.5] LRモデルとSRモデルに組み込んだ学習可能な適応正弦波非線形性を提案し,分解分布を直接学習する。
定量的および定性的な実験において提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:23:37 GMT)
CroCo: Self-Supervised Pre-training for 3D Vision Tasks by Cross-View
Completion [20.1] Masked Image Modeling (MIM)は、最近、強力な事前学習パラダイムとして確立されている。
本稿では,多種多様な3次元視覚と下層の幾何学的下流課題によく伝達される表現を学習することを目的とする。
実験の結果,本研究のプリテキストタスクは,モノラルな3次元視覚の下流タスクの性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:50:36 GMT)
Scaling Laws for Reward Model Overoptimization [19.9] 我々は,ゴールド報酬モデルが,強化学習とベスト・オブ・n$サンプリングのどちらを用いて,プロキシ報酬モデルに対して最適化する際にどのようにスコアが変化するかを検討する。
また、報酬モデルデータセットのサイズ、報酬モデルと政策パラメータの数、および強化学習における報酬に付加されるKLペナルティの係数との関係について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:56:10 GMT)
A kernel Stein test of goodness of fit for sequential models [19.8] 本研究では,様々な次元の観測をモデル化する確率密度の最適度尺度を提案する。
提案手法は,非正規化密度の良質性テストを構築するために用いられてきたカーネルSteindisrepancy(KSD)の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:30:15 GMT)
DPIS: An Enhanced Mechanism for Differentially Private SGD with
Importance Sampling [19.6] ディファレンシャルプライバシ(DP)は、プライバシ保護の十分に受け入れられた標準となり、ディープニューラルネットワーク(DNN)は、機械学習において非常に成功した。
この目的のための古典的なメカニズムはDP-SGDであり、これは訓練に一般的に使用される勾配降下(SGD)の微分プライベートバージョンである。
DPISは,DP-SGDのコアのドロップイン代替として使用できる,微分プライベートなSGDトレーニングのための新しいメカニズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:11:08 GMT)
Robotic Table Wiping via Reinforcement Learning and Whole-body
Trajectory Optimization [19.5] 本研究では,多目的移動ロボットがテーブルを自律的に拭き取り,こぼれやくちばしを浄化するフレームワークを提案する。
この問題は、高次元の視覚観測によって捉えたクラムや流出の、不確実な潜伏ダイナミクスを推論しながら、ワイピングアクションを計画する必要があるため、難しい。
シミュレーションおよびハードウェア上でのアプローチを幅広く検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 20:12:43 GMT)
Self-Supervised Representation Learning for CAD [19.5] 本研究は,教師付き学習課題にラベルのないCAD幾何を活用することを提案する。
我々は、B-Rep幾何学のための新しい、ハイブリッドな暗黙的/明示的な表面表現を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 18:00:18 GMT)
Speaker- and Age-Invariant Training for Child Acoustic Modeling Using
Adversarial Multi-Task Learning [19.1] 対話型マルチタスク学習に基づく話者・年齢不変学習手法を提案する。
このシステムはOGI音声コーパスに適用され,ASRのWERを13%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 01:17:40 GMT)
Cluster and Aggregate: Face Recognition with Large Probe Set [18.7] 本稿では,2段階の機能融合パラダイムであるClusterとAggregateを提案する。
IJB-BおよびIJB-Sベンチマークデータセットの実験は、制約のない顔認識における提案された2段階パラダイムの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 20:01:15 GMT)
Graph Regularized Probabilistic Matrix Factorization for Drug-Drug
Interactions Prediction [18.7] 2つ以上の薬物の同時投与は、有害な薬物反応を引き起こすことがある。
薬物と薬物の相互作用(DDI)の同定は、特に薬物開発や古い薬物の精製に必要である。
本稿では,新しいグラフベース正規化戦略を通じて専門家の知識を取り入れたグラフ正規化確率行列因子化(MF)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:33:06 GMT)
Attribution and Obfuscation of Neural Text Authorship: A Data Mining
Perspective [18.4] オーサリング・アトリビューション(オーサリング・アトリビューション、英: Authorship Attribution、AA)とオーサリング・オブファシケーション(オーサリング・オブファシケーション、英: Authorship Obfuscation、AO)は、プライバシ研究への関心を高める研究課題である。
伝統的に、著者の概念とそれに伴うプライバシーに関する懸念は、人間の著作者のみに限られる。
悪意ある使用時にニューラルネットワークが持つ影響と潜在的な脅威により、従来のAA/AOソリューションの限界を理解することが重要になっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:53:13 GMT)
MCP: Self-supervised Pre-training for Personalized Chatbots with
Multi-level Contrastive Sampling [18.4] 個人化されたチャットボットのための対話履歴からより良い表現を抽出するための自己教師型学習フレームワークを提案する。
具体的には、ユーザダイアログ履歴に隠された教師付き信号を利用するために、対照的なサンプリング手法を適用する。
2つの実世界のデータセットに対する実験結果から,提案したモデルMPPは既存手法と比較して大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:34:38 GMT)
Attaining Class-level Forgetting in Pretrained Model using Few Samples [18.3] 将来的には、プライバシーや倫理上の懸念から、いくつかのクラスが制限される可能性がある。
本稿では,モデルが残すクラスに対する予測能力に影響を与えることなく,この問題に対処する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:36:01 GMT)
From Play to Policy: Conditional Behavior Generation from Uncurated
Robot Data [18.0] Conditional Behavior Transformer (C-BeT) は、動作変換器のマルチモーダル生成能力と将来の目標仕様を組み合わせた手法である。
C-BeTは、プレイデータから学ぶための最先端の研究を平均45.7%改善している。
プレイデータから実世界のロボットで有用なタスク中心の振る舞いを学習できることを初めて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:57:25 GMT)
"Why did the Model Fail?": Attributing Model Performance Changes to
Distribution Shifts [17.4] 本稿では,環境間の性能差を基礎となるデータ生成機構の変化に寄与させる問題を紹介する。
分散の連立(あるいは集合)の価値を計算するための重要重み付け法を導出する。
2つの合成データセットと2つの実世界のケーススタディにおいて,本手法の有効性と有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:58:09 GMT)
A Unified Neural Network Model for Readability Assessment with Feature
Projection and Length-Balanced Loss [17.2] 本稿では,可読性評価のための特徴投影と長さバランス損失を考慮したBERTモデルを提案する。
本モデルは,2つの英語ベンチマークデータセットと1つの中国語教科書データセットを用いて,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） (Wed, 19 Oct 2022 05:33:27 GMT)
Improving Chinese Story Generation via Awareness of Syntactic
Dependencies and Semantics [17.0] 本稿では,単語間の依存関係の生成モデルをインフォームすることで,特徴メカニズムを向上する新世代フレームワークを提案する。
我々は様々な実験を行い、その結果、我々のフレームワークは、すべての評価指標において、最先端の中国世代モデルよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:01:52 GMT)
NGEP: A Graph-based Event Planning Framework for Story Generation [17.0] 本稿では,自動構築されたイベントグラフ上で推論を行い,イベントシーケンスを生成する新しいイベント計画フレームワークNGEPを提案する。
我々は、複数の基準で様々な実験を行い、その結果、グラフベースのニューラルネットワークは、最先端(SOTA)イベント計画アプローチよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:49:27 GMT)
MC-hands-1M: A glove-wearing hand dataset for pose estimation [16.8] 手袋をはめた手の3次元ポーズ推定のための合成データセットを提案する。
データセットは、パブリックハンドジョイント検出モデルを微調整するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:50:04 GMT)
Hidden State Variability of Pretrained Language Models Can Guide
Computation Reduction for Transfer Learning [16.6] 我々は、どのレイヤのサブセットに適応すべきか、タスク固有の選択ができるかどうかを検討する。
本稿では,タスク固有のコーパスを与えられた隠れ状態の可変性に基づいて,階層を選択することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 01:22:12 GMT)
Accelerating the assembly of defect-free atomic arrays with maximum
parallelisms [16.1] 欠陥のない原子配列は、量子シミュレーションや量子計算のためのスケーラブルで完全に制御可能なプラットフォームとして実証されている。
本研究では、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)をベースとして、2次元欠陥のない原子配列を高速に組み立てる統合計測・フィードバックシステムの設計を行う。
対象とする異なる測地に対する総合的な性能を示し、再配置時間を大幅に短縮し、欠陥のない原子配列システムを数千量子ビットにスケールアップする可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:11:01 GMT)
PoseGPT: Quantization-based 3D Human Motion Generation and Forecasting [16.0] 本稿では,人間の動きを量子化された潜伏列に内部的に圧縮する自動回帰変換器のPoseGPTを提案する。
GPT(Generative Pretrained Transformer)にインスパイアされた本研究では,その空間における次インデックス予測のために,GPTのようなモデルをトレーニングすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:30:39 GMT)
Propagating Variational Model Uncertainty for Bioacoustic Call Label
Smoothing [15.9] ベイズニューラルネットワークが計算した予測不確実性信号を用いて、モデルが訓練している自己学習タスクの学習をガイドすることに焦点を当てる。
コストのかかるモンテカルロサンプリングを選ばず、近似的な隠れ分散をエンドツーエンドに伝播する。
損失計算における不確かさの明示的利用により, 変動モデルにより予測・校正性能が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:04:26 GMT)
Bidirectional Semi-supervised Dual-branch CNN for Robust 3D
Reconstruction of Stereo Endoscopic Images via Adaptive Cross and Parallel
Supervisions [15.9] そこで本研究では,教師と生徒の両方の役割を兼ね備えた,2人の学習者との双方向学習手法を提案する。
具体的には,アダプティブ・クロス・スーパービジョン(ACS)とアダプティブ・パラレル・スーパービジョン(APS)の2つの自己スーパービジョンを導入し,デュアルブランチの畳み込みニューラルネットワークを学習する。
適応的な双方向学習では、2つのブランチは互いによく調整された監督を享受し、最終的には一貫したより正確な格差推定に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:27:34 GMT)
Diversely Regularized Matrix Factorization for Accurate and Aggregately
Diversified Recommendation [15.5] DivMF(Diversely Regularized Matrix Factorization)は、多彩な推薦のための新しい行列分解法である。
我々は,DivMFが総合的に多様化した推薦において最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:49:39 GMT)
OpenEarthMap: A Benchmark Dataset for Global High-Resolution Land Cover
Mapping [15.4] OpenEarthMapは、グローバルな高解像度土地被覆マッピングのためのベンチマークデータセットである。
6大陸44か国から97の地域をカバーしている5000の航空画像と衛星画像の2200万部で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:20:16 GMT)
Backdoor Attack and Defense in Federated Generative Adversarial
Network-based Medical Image Synthesis [15.4] フェデレートラーニング(FL)は、分散データを使用して、生データをローカルに保持しながら、中央モデルをトレーニングする方法を提供する。
バックドア攻撃には弱いが、訓練データに毒を盛ることによる敵の攻撃である。
ほとんどのバックドア攻撃戦略は、分類モデルと集中型ドメインに焦点を当てている。
本稿では,FL設定におけるバックドア攻撃を効果的かつ効果的に防御するFedDetectを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 21:03:34 GMT)
SAICL: Student Modelling with Interaction-level Auxiliary Contrastive
Tasks for Knowledge Tracing and Dropout Prediction [15.1] 本研究では,新しい学生モデリングフレームワークであるSAICLを紹介する。
クロスエントロピーと対照的な目的を組み合わせることで、提案したSAICLは、同等の知識追跡とドロップアウト予測性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:50:56 GMT)
Improving Aspect Sentiment Quad Prediction via Template-Order Data
Augmentation [15.0] アスペクトレベルの感情分析の分野では,アスペクト感情クワッド予測(ASQP)が一般的な課題となっている。
以前の作業では、定義済みのテンプレートを使用して、元の文を構造的ターゲットシーケンスに言い換える。
テンプレートオーダの効果について検討し,いくつかのオーダが生成モデルの性能向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 04:31:08 GMT)
Quantum Network Utility: A Framework for Benchmarking Quantum Networks [14.6] 本稿では,量子ネットワークの性能を定量化するための一般的なフレームワークを提案する。
我々は,量子ネットワークの社会的・経済的価値を捉えるために,量子ネットワークユーティリティメトリックである$U_QN$を定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:50:11 GMT)
Fast Approximation of the Generalized Sliced-Wasserstein Distance [13.8] 一般化されたスライスされたワッサーシュタイン距離はスライスされたワッサーシュタイン距離の変種である。
一般化されたスライスされたワッサーシュタイン距離の決定論的かつ高速な近似を定式化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 03:15:50 GMT)
Stating Comparison Score Uncertainty and Verification Decision
Confidence Towards Transparent Face Recognition [13.6] 顔比較スコアの不確かさを推定する手法を提案する。
第2に、検証決定に関する洞察を提供するためのシステムの決定に対する信頼度尺度を導入する。
比較スコアの不確かさと検証決定の信頼性の適合性は、3つの顔認識モデルで実験的に証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:43:48 GMT)
HT-Net: Hierarchical Transformer based Operator Learning Model for
Multiscale PDEs [12.8] マルチスケールPDEの解演算子を効率的に学習するための階層変換方式を提案する。
数値実験では,HT法の性能を,代表的マルチスケール問題に対する最先端(SOTA)法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 21:09:29 GMT)
Active Learning for Imbalanced Civil Infrastructure Data [12.0] ドローン技術の最近の進歩とディープラーニングを組み合わせて、メンテナンス活動の優先順位付けを支援しています。
本稿では,従来の能動学習獲得関数を補助的二元判別器に置き換えることで,この課題に対処できる新しい手法を提案する。
CIFAR-10 と CIFAR-10 では, 従来型アクティブラーニング法 (BALD) を 5% と 38% の精度で上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:28:04 GMT)
A baseline revisited: Pushing the limits of multi-segment models for
context-aware translation [11.9] 本稿では,マルチセグメントモデルを用いた文脈翻訳の課題に対処する。
モデル能力の増大がこのアプローチの限界をさらに押し上げていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 22:04:25 GMT)
RT-MOT: Confidence-Aware Real-Time Scheduling Framework for Multi-Object
Tracking Tasks [11.9] 自動運転車のようなリアルタイムシステムは、限られた計算資源の下でMOTの新たな要件を必要とする。
複数のMOTタスクのための新しいシステム設計であるRT-MOTを提案する。
RT-MOTは,既存のトラッキング・バイ・検出手法と比較して,全体のトラッキング精度を最大1.5倍に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:31:19 GMT)
CEntRE: A paragraph-level Chinese dataset for Relation Extraction among
Enterprises [11.6] 企業関係抽出は、エンタープライズエンティティのペアを検出し、非構造化または半構造化されたテキストデータからそれらの間のビジネス関係を識別することを目的としている。
CEntREは、人間の注意深いアノテーションとインテリジェントなデータ処理を備えた、公開可能なビジネスニュースデータから構築された新しいデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:22:10 GMT)
Motion correction in MRI using deep learning and a novel hybrid loss
function [11.4] 脳磁気共鳴画像(MRI)における運動アーチファクト抑制のための深層学習法(MC-Net)の開発
MC-Netは、2段階のマルチロス関数と組み合わせたUNetから派生した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:40:41 GMT)
Multi-Granularity Cross-Modality Representation Learning for Named
Entity Recognition on Social Media [11.2] ソーシャルメディア上の名前付きエンティティ認識(NER)とは、構造化されていない自由なコンテンツからエンティティを発見し分類することを指す。
本研究は,多粒性クロスモダリティ表現学習を導入する。
実験の結果,提案手法は2つのツイートのベンチマークデータセット上でSOTAあるいはSOTAの性能を近似することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:14:55 GMT)
Integrated Decision and Control for High-Level Automated Vehicles by
Mixed Policy Gradient and Its Experiment Verification [10.4] 本稿では,IDC(Integrated Decision and Control)に基づく自己進化型意思決定システムを提案する。
制約付き混合ポリシー勾配 (CMPG) と呼ばれるRLアルゴリズムは、IDCの駆動ポリシーを継続的に更新するために提案される。
実験結果から, モデルに基づく手法よりも運転能力の向上が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:58:41 GMT)
Conditional Goal-oriented Trajectory Prediction for Interacting Vehicles
with Vectorized Representation [10.2] 2つの相互作用エージェントのシーン準拠トラジェクトリを共同生成するための条件目標指向軌道予測(CGTP)フレームワーク。
コンテキストエンコーディング、ゴールインタラクティブ予測、軌道インタラクティブ予測の3つの主要なステージ。
対話エージェント間の協調確率分布をよりよく学習するために,新たな目標対話型損失法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:14:46 GMT)
Convexity Certificates from Hessians [9.9] 微分可能凸関数のヘシアンを確認することは、凸性を証明する自然なアプローチである。
正の半定性のためにヘッセンの計算グラフのチェック方法を示す。
微分可能な関数に対して、Hessianアプローチは実際より強力である、DCPアプローチの最先端の実装を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:52:03 GMT)
Provably Safe Reinforcement Learning via Action Projection using
Reachability Analysis and Polynomial Zonotopes [9.9] リーチ回避タスクを解く非線形連続システムの安全シールドを開発する。
我々の手法はアクションプロジェクションと呼ばれ、混合整数最適化によって実装されている。
アクションプロジェクションの他の手法とは対照的に、我々の安全シールドは入力制約や障害物を効率的に処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:06:12 GMT)
On Learning Fairness and Accuracy on Multiple Subgroups [9.8] 両レベル対象として定式化することで,すべての部分群に対して公正な予測器を学習する原理的手法を提案する。
具体的には、サブグループ固有の予測器は、少量のデータと公正な予測器を通して下位層で学習される。
上位レベルでは、フェア予測器は全てのサブグループ固有の予測器に近接するように更新される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 18:59:56 GMT)
Arabic Word-level Readability Visualization for Assisted Text
Simplification [9.6] アドオンには、五段階の可読性レキシコンとアラビアのWordNetベースの置換提案に接続された補題化コンポーネントが含まれている。
このアドオンは、テキストの読み難さを評価し、手作業によるテキスト単純化のタスクの一部として難解な単語を特定するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:37:55 GMT)
The phase unwrapping of under-sampled interferograms using radial basis
function neural networks [9.5] ニューラルネットワークは、2次元の干渉図から位相を解き放つように設計されている。
ネットワークは、勾配に基づく教師あり学習を用いて、並列および3段階のトレーニングを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:30:38 GMT)
Dense but Efficient VideoQA for Intricate Compositional Reasoning [9.5] 複雑なタスクに対処するための変形性アテンション機構を備えたトランスフォーマーに基づく新しいビデオQA手法を提案する。
複雑な質問文内の係り受け構造は、言語埋め込みと組み合わせて、質問語間の意味的関係を容易に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 05:01:20 GMT)
A scan-specific unsupervised method for parallel MRI reconstruction via
implicit neural representation [9.4] 暗黙的神経表現(INR)は、物体の内部連続性を学ぶための新しいディープラーニングパラダイムとして登場した。
提案手法は,アーティファクトやノイズのエイリアスを抑えることにより,既存の手法よりも優れる。
良質な結果と走査特異性により,提案手法は並列MRIのデータ取得をさらに加速させる可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:16:03 GMT)
GCDT: A Chinese RST Treebank for Multigenre and Multilingual Discourse
Parsing [9.4] GCDTは、修辞構造理論(RST)の枠組みにおいて、中国語における最大の階層的談話木バンクである
本稿では,このデータセットの解析実験について報告する。例えば,中国語のRST解析のための最新技術(SOTA)スコアと,英語のGUMデータセットに対するRTT解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:27:41 GMT)
HAVANA: Hard negAtiVe sAmples aware self-supervised coNtrastive leArning
for Airborne laser scanning point clouds semantic segmentation [9.3] 本研究は, セマンティックセグメンテーションのためのモデルを事前学習するための, 自己指導型コントラスト学習手法を提案する。
提案したHAVANA法は,教師付きパラダイム性能の94%をフルトレーニングセットで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:05:17 GMT)
Towards Explaining Distribution Shifts [9.0] 分散シフトは、運用環境の変化を信号化したり、下流モデルの精度を著しく低下させるなど、根本的な結果をもたらす可能性がある。
これまでのほとんどの研究は、シフトが発生したかどうかを単に検出することだけに重点を置いており、検出されたシフトを人間のオペレータによって適切に理解および処理できると仮定している。
本研究は, 従来の流通から移行した輸送地図を用いて, 流通変化を説明することで, これらの手動緩和作業を支援することを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 03:38:57 GMT)
Domain generalization Person Re-identification on Attention-aware
multi-operation strategery [8.9] ドメイン一般化者再識別(DG Re-ID)は、ソースドメイン上でトレーニングされたモデルを、十分に一般化された未確認対象ドメインに直接デプロイすることを目的としている。
既存のDG Re-ID法では、不変演算は領域一般化特徴の抽出に有効である。
DG Re-IDのための注意型マルチオペレーティングストラテジ(AMS)を提案し,より一般化された特徴を抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:18:46 GMT)
EGG-GAE: scalable graph neural networks for tabular data imputation [8.8] 本稿では,データ計算に欠ける新しいEdGe生成グラフオートエンコーダ(EGG-GAE)を提案する。
EGG-GAEは、入力データのランダムにサンプリングされたミニバッチで動作し、各アーキテクチャ層におけるミニバッチ間の接続性を自動的に推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:26:17 GMT)
Stability of Entropic Wasserstein Barycenters and application to random
geometric graphs [8.7] ワッサーシュタイン・バリーセンタ(Wasserstein Barycenters、WB)は、最適輸送の理論に由来するバリーセンタの概念である。
離散化されたメッシュ上のWBが基底多様体の幾何学とどのように関係するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:17:03 GMT)
A Flexible Approach for Normal Approximation of Geometric and
Topological Statistics [8.7] 双対あるいはポアソン点過程の安定化関数のクラスに対する正規近似結果を導出する。
このフレキシブルな概念と強い安定化の理論を組み合わせて結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:36:50 GMT)
Machine Learning for a Sustainable Energy Future [8.4] 機械学習によるエネルギー研究の最近の進歩を概観する。
我々は,エネルギー収穫の発展にMLを適用した最新の技術について論じ,評価を行った。
我々は、MLの適用によるさらなる利益を目論むエネルギー分野の潜在的研究分野の展望を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:59:53 GMT)
Vision-Based Lane Detection and Tracking under Different Challenging
Environmental Conditions [8.3] レーンマーキングは、環境変化のために視界が低く、見えにくいか、しばしば見えないかを検出するのが難しい。
本稿では,車線標識検出のための頑健な車線検出・追跡手法を提案する。
実験の結果、平均検出率は97.36%であり、平均検出時間は1フレームあたり29.06msecであり、最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 01:25:21 GMT)
Generation of large-scale continuous-variable cluster states multiplexed
both in time and frequency domains [8.2] 測定ベース量子コンピューティング(MBQC)に基づく量子情報処理には大規模連続変数(CV)クラスタ状態が必要である
ここで、時間領域と周波数領域の両方に多重化された1次元(1D)大規模デュアルレールCVクラスター状態が並列に生成される。
並列配列の数は対応する周波数コム線に依存しており、各配列のパーティライト数は極めて大きいことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:51:50 GMT)
A.I. Robustness: a Human-Centered Perspective on Technological
Challenges and Opportunities [8.2] 人工知能(AI)システムのロバスト性はいまだ解明されておらず、大規模な採用を妨げる重要な問題となっている。
本稿では,基本的・応用的両面から文献を整理・記述する3つの概念を紹介する。
我々は、人間が提供できる必要な知識を考慮して、AIの堅牢性を評価し、向上する上で、人間の中心的な役割を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:37:47 GMT)
A new activation for neural networks and its approximation [8.2] そこで我々は,DLUと呼ばれる新しいアクティベーション関数を提案し,その様々な滑らかさと構造を持つ関数に対する近似能力について検討する。
我々の理論的結果は、DLUネットワークが有理およびReLUネットワークで競合近似性能を処理できることを示し、いくつかの利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:59:31 GMT)
Adversarial De-confounding in Individualised Treatment Effects
Estimation [7.4] De-confoundingは、観察研究における個別化処理効果推定の根本的な問題である。
本稿では, ITE推定のための2値処理設定において, 共創者のバランスをとるために, 対角的訓練を伴う非交叉表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:11:33 GMT)
Towards Procedural Fairness: Uncovering Biases in How a Toxic Language
Classifier Uses Sentiment Information [7.0] この研究は、不公平なプロセスが不公平な結果をもたらす手続き的公正性を評価するための一歩である。
生成された知識は、トレーニングデータセットにおいてアイデンティティ用語以外の重要な概念が適切に表現されていることを保証するために、デバイアス技術(debiasing techniques)をガイドすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:03:25 GMT)
N-Best Hypotheses Reranking for Text-To-SQL Systems [7.0] Text-to-Taskは自然言語の発話を構造化クエリにマッピングする。
最先端のSOTA(State-of-the-art)システムは、大規模で訓練済みの言語モデルに頼っている。
発見は、再ランク付けによる潜在的な大幅な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:35:06 GMT)
Fant\^omas: Evaluating Reversibility of Face Anonymizations Using a
General Deep Learning Attacker [6.9] 生体データ(Biometric data)は、個人を特定し、個人に関する情報を推測するのに使用できる豊富な情報源である。
匿名化技術は、データの有効性を保ちながら、センシティブな情報を難読化するために、クリアなデータへの変換を用いる。
14点中10点の顔の匿名化技術は少なくとも部分的には可逆的であり、そのうち6点は非常に可逆的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:28:52 GMT)
Commonsense Knowledge from Scene Graphs for Textual Environments [6.6] シーングラフデータセットなどの視覚的データセットから得られたコモンセンス推論を利用する利点について検討する。
提案手法は既存の最先端手法よりも高い性能と競争性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 03:09:17 GMT)
Estimating the Contamination Factor's Distribution in Unsupervised
Anomaly Detection [6.4] 異常検出手法は、期待された振る舞いに従わない例を特定する。
異常として示される例の比率は、汚染因子と呼ばれる異常の予想割合と等しい。
ラベルのないデータセットの汚染係数の後方分布を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:51:25 GMT)
Miners in the Cloud: Measuring and Analyzing Cryptocurrency Mining in
Public Clouds [6.3] pDNSトレーサを用いて,鉱業用プールと公共クラウドの相互作用を解析して検討した。
我々は、24のクラウドプロバイダが、pDNSクエリトレースから観察されたマイニングプールと何らかの関係があることを観察した。
我々のデータセットで示されるマイニングプールは、主にメタバース通貨のマイニングに使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:35:20 GMT)
The SWAP Imposter: Bidirectional Quantum Teleportation and its
Performance [6.3] 双方向量子テレポーテーションは、2つのパーティ間で量子情報を交換するための基本的なプロトコルである。
非理想的双方向テレポーテーションの誤差を定量化する2つの方法を開発した。
非理想的双方向テレポーテーションの誤差に基づく半定値プログラミングの下界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 20:43:57 GMT)
Quantifying the performance of bidirectional quantum teleportation [6.3] 双方向テレポーテーションは、2つのパーティ間で量子情報を交換するための基本的なプロトコルである。
我々は,一方向双方向テレポーテーションのシミュレーション誤差を定量化する2つの方法を開発した。
一方向の双方向テレポーテーションのシミュレーション誤差に対して,半定値プログラミングが低い値を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 20:25:39 GMT)
Type-supervised sequence labeling based on the heterogeneous star graph
for named entity recognition [6.3] 本稿では,テキストノードとタイプノードを含む異種星グラフの表現学習について述べる。
モデルは、グラフ内のノードを更新した後、タイプ管理シーケンスラベリングを実行する。
NERデータセットの公開実験により、フラットなエンティティとネストされたエンティティの両方を抽出する際のモデルの有効性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 01:40:06 GMT)
End-to-End Entity Detection with Proposer and Regressor [6.3] ネストされた実体認識は ネストシナリオの存在に対して 広範囲に注意を払っている
本稿では,提案手法と回帰器を用いたエンドツーエンドのエンティティ検出手法を提案する。
WeboNER データセットでは GENIA データセットでは 80.74 ,WeiboNER データセットでは 72.38 という,最先端の F1 スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:42:46 GMT)
Engineering imaginary stark ladder in a dissipative lattice: passive
$\mathcal{PT}$ symmetry, K symmetry and localized damping [6.2] 本稿では, 仮想スタークはしごモデルについて検討し, 位置依存散逸強度を線形に増加させた散逸鎖によるモデルの実現を提案する。
単一粒子相関関数の動的進化は、想像上のスタークはしごモデルのハミルトニアンによって制御されていることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 01:20:55 GMT)
Language Model Decomposition: Quantifying the Dependency and Correlation
of Language Models [6.1] 事前訓練された言語モデル(LM)は、過去数年間に様々なNLPタスクに大幅な改善をもたらした。
本稿では,事前学習したLM間の線形依存性について検討する。
BERT と 11 のBERT 様 LM は 91% の線形依存性を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 04:28:19 GMT)
RLM-Tracking: Online Multi-Pedestrian Tracking Supported by Relative
Location Mapping [6.0] マルチオブジェクトトラッキングの問題は、公安、輸送、自動運転車、ロボティクス、人工知能を含む他の領域で広く利用されている、基本的なコンピュータビジョン研究の焦点である。
本稿では、オブジェクト textbfRelative Location Mapping (RLM) モデルと textbfTarget Region Density (TRD) モデルを含む、上記の問題に対する新しいマルチオブジェクトトラッカーを設計する。
新しいトラッカーは、オブジェクト間の位置関係の違いに敏感である。
物体の密度に応じてリアルタイムで異なる領域に低スコア検出フレームを導入することができる
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:37:14 GMT)
Leveraging a New Spanish Corpus for Multilingual and Crosslingual
Metaphor Detection [6.0] この研究は、スペインで自然に出現するメタファで注釈付けされた最初のコーパスを示し、メタファ検出を行うシステムを開発するのに十分である。
提示されたデータセットであるCoMetaには、ニュース、政治談話、ウィキペディア、レビューなど、さまざまな分野のテキストが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:55:36 GMT)
How Hate Speech Varies by Target Identity: A Computational Analysis [5.7] ヘイトスピーチが対象とするアイデンティティに応じて体系的にどう変化するかを検討する。
対象のカテゴリーは、対象のアイデンティティグループの相対的な社会的力よりも、ヘイトスピーチの言語に強い影響を及ぼすと考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 19:06:23 GMT)
Supervised Contrastive Learning with TPE-based Bayesian Optimization of
Tabular Data for Imbalanced Learning [5.4] 不均衡データセットに対する木構造パーゼン推定器(TPE)に基づくベイズ最適化手法を用いたSCL(Supervised Contrastive Learning)手法を提案する。
提案したSCL-TPE法は,最先端の手法と比較して大幅に改良された性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 18:15:54 GMT)
WebtoonMe: A Data-Centric Approach for Full-Body Portrait Stylization [5.3] プロダクションレベルのフルボディ・ポートレート・スタイリングシステムを構築するためのデータ中心のソリューションを提案する。
この2段階のスキームに基づいて,新しい高度なデータセット作成パラダイムを構築した。
実験の結果、パイプラインでは、付加的な損失やアーキテクチャの変更なしに高品質なポートレートスタイリングが達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:09:03 GMT)
Robot Navigation with Reinforcement Learned Path Generation and
Fine-Tuned Motion Control [5.2] 未知の環境を事前に探索することなく,移動ロボットナビゲーションのための新しい強化学習ベースパス生成(RL-PG)手法を提案する。
シミュレーションと物理プラットフォームの両方にモデルをデプロイし,ロボットナビゲーションを効果的かつ安全に行うことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:10:52 GMT)
Self-supervised Graph Masking Pre-training for Graph-to-Text Generation [5.1] 大規模事前訓練言語モデル(PLM)は、グラフからテキストへ(G2T)を生成する。
本稿では、教師信号を必要としないグラフマスキング事前学習戦略と、基礎となる事前学習エンコーダ・デコーダモデルのアーキテクチャの調整を提案する。
提案手法は,WebNLG+ 2020およびEventNarrative G2T生成データセット上で,最先端の新たな結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:44:56 GMT)
Multi-Objective Recommender Systems: Survey and Challenges [5.1] 我々は,個々のユーザに関連するコンテンツを予測する機械学習アルゴリズムの開発に重点を置いている。
しかし、現実世界のアプリケーションでは、そのような関連性予測の精度を単一の目的として最適化することは不十分である。
複数の競合する目的を考慮しなくてはならないため、多目的レコメンデータシステムにおけるさらなる研究が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 05:51:54 GMT)
Sequence and Circle: Exploring the Relationship Between Patches [5.0] ビジョントランス (ViT) は様々なビジョンタスクにおいて最先端の結果を得た。
学習可能な位置埋め込み機構を使用して、各イメージパッチの位置を符号化する。
本稿では,個々のパッチの位置を符号化する2つの方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:29:22 GMT)
BELIEF in Dependence: Leveraging Atomic Linearity in Data Bits for
Rethinking Generalized Linear Models [4.8] 我々は,バイナリ拡張線形効果(BELIEF)と呼ばれるフレームワークを開発し,任意の関係をバイナリ結果と評価し,理解する。
BELIEFフレームワークのモデルは、線形モデルの言語におけるバイナリ変数の関連性を記述するため、容易に解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 19:28:09 GMT)
Scaling Superconducting Quantum Computers with Chiplet Architectures [4.8] 固定周波数トランスモン量子コンピュータ(QC)は、コヒーレンス時間、アドレス可能性、ゲート忠実度が進歩している。
QCは、オンチップキュービットの数、処理能力の上限、フォールトトレランスの進行速度の低下によって制限される。
我々は、量子マルチチップモジュールに量子チップレットを統合することにより、より小さなQCに関連する高収率を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 22:56:59 GMT)
Quick Graph Conversion for Robust Recommendation [4.8] インシシットフィードバックはレコメンデータシステムにおいて大きな役割を果たすが、その高雑音特性は、その効果を著しく減少させる。
暗黙のフィードバックを軽視するため、グラフデータ拡張(GDA)手法にいくつかの取り組みが費やされている。
そこで我々は,従来の相互作用グラフを(正のインスタンスに対して)精製し,(負のインスタンスに対して)凝縮した(負のインスタンスに対して)関心グラフに変換するために,新しいデノベーションパラダイム,すなわちクイックグラフ変換(QGrace)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 06:36:21 GMT)
Robust Regression with Highly Corrupted Data via Physics Informed Neural
Networks [4.6] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、2つの主要な問題のクラスを解決するために提案されている。
本研究では,ノイズおよび劣化測定データから支配方程式を復元するアルゴリズムの一般化性,精度,効率性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:21:05 GMT)
Topology Optimization via Machine Learning and Deep Learning: A Review [4.4] トポロジー最適化 (TO) は、設計領域内の与えられた負荷条件と境界条件を満たす最適設計を導出する手法である。
本研究は機械学習に基づくTO(MLTO)に関する過去の研究をレビューし分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:47:19 GMT)
Decoding Polar Codes via Noisy Quantum Gates: Quantum Circuits and
Insights [4.1] 本稿では,新しい量子ゲートを用いた極誤差訂正符号の最大値デコーダQGateD-Polarを提案する。
我々の初期の結果は、QGateD-Polarが理想的な量子シミュレーションにおいて最大等化性能を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 19:29:00 GMT)
Autoregressive Generative Modeling with Noise Conditional Maximum
Likelihood Estimation [4.1] ノイズレベルの連続性によって摂動されるデータからなるテクスタイズ条件条件の族を最大化する。
この方法でトレーニングされたモデルは、ノイズに対してより堅牢で、高いテスト可能性を獲得し、高品質な画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:47:51 GMT)
Discovering Limitations of Image Quality Assessments with Noised Deep
Learning Image Sets [4.0] 画像品質評価(IQA)は,航空写真解釈から物体検出,医用画像解析に至るまで,様々な用途において重要な課題である。
科学者はIQAアルゴリズムを低解像度(32×32ピクセル/画像)、多摂動、大画像セットで評価していない。
本研究では,この2つのIQAアルゴリズムを実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:15:09 GMT)
Tourist Guidance Robot Based on HyperCLOVA [3.9] 本稿では,対話ロボットコンペティション2022に提出したシステムについて述べる。
提案システムはルールベースとジェネレータベースのダイアログシステムを組み合わせたシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:11:23 GMT)
Five Starter Pieces: Quantum Information Science via Semi-definite
Programs [3.8] 本章では,量子情報科学における5つの基本的な問題について,簡潔かつ自己完結した紹介を行う。
自己学習で、この導入を楽しみ、SDPとQISの素晴らしいつながりを理解してもらうことを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:29:48 GMT)
Deep-based quality assessment of medical images through domain
adaptation [3.8] 少量の注釈付きデータから、医療画像の品質を予測するための効率的で浅いモデルを提案する。
本モデルは画像の局所特性から複雑な表現をモデル化することを目的とした畳み込み自己意図に基づく。
また、ドメイン適応学習を教師なし、半教師なしの方法で適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:13:06 GMT)
GSV-Cities: Toward Appropriate Supervised Visual Place Recognition [3.7] 我々は,GSV-Citiesという画像データセットを紹介した。
次に、位置認識に特化してネットワークをトレーニングするディープメトリックス学習の進歩の可能性について検討する。
ピッツバーグ、Mapillary-SLS、SPED、Norlandといった大規模ベンチマークで、最先端の新たなベンチマークを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 01:39:29 GMT)
Tempo: Accelerating Transformer-Based Model Training through Memory
Footprint Reduction [3.6] 本研究では,Transformerベースのモデルのトレーニングにアクセラレーションメモリリソースを効率的に利用するための新しいアプローチであるTempoを提案する。
このアプローチは、GELU、LayerNorm、Attentionレイヤのドロップイン置換を提供し、メモリ使用量を削減します。
我々はTempoが最先端のベースラインよりも最大2倍高いバッチサイズと16%高いトレーニングスループットを実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 01:59:37 GMT)
UniTune: Text-Driven Image Editing by Fine Tuning an Image Generation
Model on a Single Image [3.5] We present UniTune, a simple and novel method for general text-driven image editing。
UniTuneは任意の画像とテキストの編集記述を入力として取得し、入力画像に対して高い意味と視覚的忠実性を維持しながら編集を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:35:46 GMT)
DEEP$^2$: Deep Learning Powered De-scattering with Excitation Patterning [3.5] 「励起パターンやDEEPによるデスパッタリング」は、ポイントスキャンに代わる広帯域の代替品である。
ディープラーニングベースのモデルであるDEEP$2$を提示し、数百ではなく、わずか数十パターンの励起から画像を切り離すことができる。
本手法は, 生マウスにおいて, 最大4つの散乱長を撮像するin-vivo cortical vasculatureを含む, 複数の数値および物理的実験で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 21:12:09 GMT)
High-Resolution Depth Estimation for 360-degree Panoramas through
Perspective and Panoramic Depth Images Registration [3.5] 本研究では,パノラマの高分解能(2048×1024以上)深度を計算するための新しい手法を提案する。
提案手法は,既存のパノラマ法よりも定性的に優れた結果を生成するとともに,これらの手法では見つからないデータセット上で定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:25:12 GMT)
Adaptive Neural Network Ensemble Using Frequency Distribution [3.4] ニューラルネットワーク(NN)アンサンブルは、NNの大きな予測分散を低減し、予測精度を向上させる。
データセットが不十分な高非線形問題に対して、NNモデルの予測精度は不安定になる。
本研究は,真の予測値付近に集中することが期待されるコア予測値を同定する周波数分布に基づくアンサンブルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:05:35 GMT)
A Segment-Wise Gaussian Process-Based Ground Segmentation With Local
Smoothness Estimation [3.4] 地上と前方の表面の正確な情報モデルは、航行と障害物回避に不可欠である。
乱れや荒れの場面では、地表の特徴と機能の関係は地面の異なる領域で異なる可能性がある。
局所的な滑らかさを推定するセグメントワイズGPに基づくグラウンドセグメンテーション法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:42:21 GMT)
Using deep convolutional neural networks to classify poisonous and
edible mushrooms found in China [3.2] 中国では毎年約8000人が病気になり、有毒なキノコを誤って食べた結果70人が死亡した。
そこで本研究では,キノコが有毒であるか否かを,スマートフォン上で数百枚の食用キノコおよび有毒キノコ画像から解析することによって明らかにすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:36:26 GMT)
The Effectiveness of Social Media Engagement Strategy on Disaster
Fundraising [3.1] ソーシャルメディアプラットフォームは、早期に様々なコミュニティに重要な情報を広めることで、非営利団体の効果的な災害管理を支援する。
現在の文献は、ソーシャルメディアのエンゲージメントと危機管理の相関を調査する理論的構造を欠いている。
オーストラリア赤十字のような大規模非営利団体は、様々な助成金を通じて6000人近いブッシュファイアの生存者を支援し、心理学的支援を受けた21,563人を支援している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:57:33 GMT)
Refined quantum gates for $\Lambda$-type atom-photon hybrid systems [3.1] ハイブリッドシステム上で制御ノット(CNOT)、フレドキン、トフォリゲートを実現するためのプロトコルを提案する。
ゲートの最初の制御量子ビットは飛行光子に符号化され、残りの量子ビットは光学キャビティ内の原子に符号化される。
これらの量子ゲートは、マルチキュービット CNOT, Fredkin, Toffoli ゲートの最適合成に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:42:09 GMT)
Nonadiabatic Holonomic Quantum Computation via Path Optimization [3.1] 非アベリア幾何学位相に基づく経路最適化NHQC方式を提案する。
幾何学的ゲートは、異なる進化経路で構築でき、系統的な雑音に対して異なる応答を持つことを示す。
さらに,デコヒーレンスフリー部分空間符号化による量子回路の超伝導化戦略の実装も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:33:40 GMT)
Distributed Coordination Based on Quantum Entanglement [3.0] 本稿では,分散Swarmにおける動作のコーディネーションが量子絡み合いによって向上できることを実証し,証明する。
特に、同じ(あるいは反対)方向に崩壊する絡み合った量子ビットを用いて、グローバルおよび局所的な同時ランダムウォークに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:45:51 GMT)
Deep neural network expressivity for optimal stopping problems [2.7] 最適な停止問題は、最大$varepsilon$の誤差を、最大$kappa dmathfrakq varepsilon-mathfrakr$の深いReLUニューラルネットワークによって近似することができる。
このことは、ディープニューラルネットワークが最適な停止問題を解決するために使用されるとき、次元性の呪いに悩まされないことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:22:35 GMT)
Quantum Alchemy and Universal Orthogonality Catastrophe in
One-Dimensional Anyons [2.6] 我々は、$kappa$の異なる値、すなわち異なる量子統計量に関連する量子状態の幾何学を特徴づける。
我々は、$kappa$の流れの量子速度制限を用いてこの減衰を特徴づけ、ハードコア・エノンのモデルで結果を説明し、量子シミュレーションで可能な実験について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:59:59 GMT)
Symbol Guided Hindsight Priors for Reward Learning from Human
Preferences [2.5] PRIor Over Rewards(PRIor Over Rewards, PRIOR) フレームワークを提案する。
我々は,前者の計算に抽象状態空間を用いることで,報酬学習とエージェントの性能がさらに向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:21:53 GMT)
Hierarchical Deep Learning with Generative Adversarial Network for
Automatic Cardiac Diagnosis from ECG Signals [2.5] 本稿では,ECG信号の自動診断のためのGAN(Generative Adversarial Network)を用いた2階層型階層型ディープラーニングフレームワークを提案する。
第1レベルのモデルはメモリ拡張DeepオートエンコーダとGANで構成されており、異常信号と通常のECGを区別して異常検出を行う。
第2レベルの学習は、異なる不整脈識別のための堅牢な多クラス分類を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:29:05 GMT)
Co-Designed Architectures for Modular Superconducting Quantum Computers [2.4] ノイズ、中間スケール量子(NISQ)コンピュータは、古典的コンピューティングよりも量子上の優位性を示すことができる。
超伝導非対称誘導型eLement変調器を用いた共設計超伝導量子コンピュータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 21:37:37 GMT)
Multi-view Gait Recognition based on Siamese Vision Transformer [2.4] 本稿では歩行認識のためのSamese Mobile Vision Transformer (SMViT)を提案する。
人間の歩行空間の局所的特徴に着目し、長距離注意関係の特徴を考察する。
CASIA BデータセットにおけるSMViTの平均認識率は96.4%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:38:54 GMT)
Error Suppression for Arbitrary-Size Black Box Quantum Operations [2.3] 本稿では,完全量子誤り訂正に頼らずに,ゲート型量子計算における誤りフィルタ(EF)を実用的な誤り抑制手法として用いることを提案する。
我々は、EFの量子ランダムアクセスメモリへの応用を分析し、EFはハードウェア効率のよいエラー抑制を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:21:28 GMT)
Hierarchical Reinforcement Learning for Furniture Layout in Virtual
Indoor Scenes [2.2] 本稿では,仮想現実におけるマルコフ決定プロセス(MDP)としての家具レイアウトタスクについて検討する。
目標は、屋内シーンのバーチャルリアリティーにおける適切な2家具レイアウトを作ることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:58:10 GMT)
Non-iterative optimization of pseudo-labeling thresholds for training
object detection models from multiple datasets [2.1] 低コストデータセットの集合からオブジェクト検出を学習するために、擬似ラベル閾値を最適化する非定型的手法を提案する。
提案手法はCOCOおよびVOCデータセット上の格子探索に匹敵するmAPを実現することを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 00:31:34 GMT)
A Robust Pedestrian Detection Approach for Autonomous Vehicles [2.1] 本稿では,カリフォルニア工科大学の歩行者データセットの実例における歩行者検出問題を処理するためのYOLOv5フレームワークを微調整することを目的とする。
実験結果から,歩行者検出作業における細調整モデルの平均精度(mAP)は,70FPSの最高速度で行う場合,91%以上であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:53:14 GMT)
Learning Preferences for Interactive Autonomy [1.9] この論文は、他のより信頼性の高いデータモダリティを用いて、人間のユーザーから報酬関数を学習する試みである。
まず、まず、ペアワイズ比較、ベスト・オブ・マンティ選択、ランキング、スケールされた比較など、さまざまな形態の比較フィードバックを提案し、ロボットがこれらの形態の人間のフィードバックを使って報酬関数を推測する方法を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 21:34:51 GMT)
Predicting Oxide Glass Properties with Low Complexity Neural Network and
Physical and Chemical Descriptors [1.9] 酸化物ガラスの特性予測性能を向上させる低複雑性ニューラルネットワーク(LCNN)を提案する。
ガラス部品の大規模なデータセット(50000)をトレーニングすることにより、LCNNはXGBoostのような最先端のアルゴリズムより優れていることを示す。
LCNNモデルの普遍性を,オリジナルトレーニングセットに存在しない新しいコンポーネントを持つ眼鏡の特性を予測して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:23:30 GMT)
Rethinking Sharpness-Aware Minimization as Variational Inference [1.7] シャープネス・アウェア (SAM) は、平坦なミニマを求めることによって勾配学習の一般化を改善することを目的としている。
ニューラルネットパラメータのSAMと平均変分推論(MFVI)の接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:35:54 GMT)
Gradient Backpropagation based Feature Attribution to Enable
Explainable-AI on the Edge [1.7] そこで本研究では,勾配バックプロパゲーションに基づく特徴属性アルゴリズムのデータフローを解析し,推論に要するリソースのオーバーヘッドを推定する。
我々は,エッジデバイスを対象とした高レベル合成(HLS)に基づくFPGA設計を開発し,3つの特徴帰属アルゴリズムをサポートする。
提案手法は,最小限のオーバーヘッドで特徴属性をサポートするために推論アクセラレータを再利用し,エッジ上でのリアルタイムXAIを実現する経路を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 22:58:59 GMT)
Joint measurements in boxworld and their role in information processing [1.7] ボックスワールド(英: Boxworld)は、符号のない分布を実現できる理論である。
量子論よりも非局所性を持ち、特定の情報処理タスクを強化する。
ボックスワールドにおける複数のシステムに関する総合的な研究は、欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 19:00:34 GMT)
DOT-VAE: Disentangling One Factor at a Time [1.6] 本稿では,変分オートエンコーダの潜伏空間を乱交空間で拡張し,Wake-Sleep-inspireed two-step algorithm for unsupervised disentanglementを用いて学習する手法を提案する。
我々のネットワークは、解釈可能な独立した因子を一度に1つのデータから切り離すことを学び、それを非絡み合った潜在空間の異なる次元にエンコードし、因子の数やそれらの共同分布について事前の仮定をしない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 22:53:02 GMT)
An efficient graph generative model for navigating ultra-large
combinatorial synthesis libraries [1.5] 仮想的でオンデマンドな化学ライブラリーは、化学空間の広大な合成可能な領域をアンロックすることで、早期の薬物発見を変革した。
近年、これらの図書館は数百万から数兆の化合物から急速に成長し、様々な治療標的に対する、発見されていない強力なヒットを隠蔽している。
本稿では,これらの課題を克服するために, Combinatorial Synthesis Library Variational Auto-Encoder (CSLVAE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:43:13 GMT)
Provably Convergent Plug & Play Linearized ADMM, applied to Deblurring
Spatially Varying Kernels [1.5] Plug & Play法は、逆問題を解決するために、近位アルゴリズムとデノイザー先行アルゴリズムを組み合わせる。
本稿では,線形化ADMMに基づくPlug & Playフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:51:44 GMT)
Hierarchical classification at multiple operating points [1.5] 階層内の各クラスにスコアを割り当てる任意のメソッドに対して,演算特性曲線を生成する効率的なアルゴリズムを提案する。
2つの新しい損失関数を提案し、構造的ヒンジ損失のソフトな変形が平坦なベースラインを大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 23:36:16 GMT)
Synthetic Sonar Image Simulation with Various Seabed Conditions for
Automatic Target Recognition [1.2] 本研究では,Unreal Engine を用いたサイドスキャンソナーによる水中物体画像の生成手法を提案する。
本稿では、自動目標認識(ATR)と機械学習アルゴリズムの訓練に使用する代表画像の開発、チューニング、生成のプロセスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 03:08:02 GMT)
Black Box Model Explanations and the Human Interpretability Expectations
-- An Analysis in the Context of Homicide Prediction [1.2] XAIは、ブラックボックス機械学習モデルの結果のより優れた人間の解釈可能性を促進する。
現在の研究は、これらの説明が人間の専門家の解釈可能性への期待をどのように満たすか、さらなる研究の必要性を指摘している。
本研究は、殺人予測に関連する現実世界の分類問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 19:23:48 GMT)
An Optimization-Based Supervised Learning Algorithm for PXRD Phase
Fraction Estimation [1.1] 粉末回折法では, 試料中の各相の相対重量分画を決定する必要がある。
少数のトレーニングサンプルでもうまく機能するアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 20:15:04 GMT)
Generative model for learning quantum ensemble via optimal transport
loss [0.9] 量子アンサンブルを学習できる量子生成モデルを提案する。
提案したモデルは、量子デバイスのヘルスチェックのような幅広い応用の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:35:38 GMT)
Emerging Threats in Deep Learning-Based Autonomous Driving: A
Comprehensive Survey [0.9] 自動運転の基礎として、ディープラーニング技術は多くの新しいセキュリティリスクに直面している。
学術コミュニティは、敵対的な事例やAIバックドアに対するディープラーニング対策を提案している。
本稿では,自動運転におけるディープラーニングセキュリティ技術の概念,開発,最近の研究について要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:04:33 GMT)
Multi-granularity Argument Mining in Legal Texts [0.9] 我々はトークンレベル(すなわち単語レベル)の分類問題として引数マイニングを概念化する。
その結果、トークンレベルのテキスト分類は、文章レベルのテキスト分類よりもより正確に、特定の法的議論要素を識別することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:00:55 GMT)
Geometric Deep Learning for the Assessment of Thrombosis Risk in the
Left Atrial Appendage [0.8] 本研究では,患者固有のLAA形状から,血栓症のリスクに関連する内皮細胞活性化電位(ECAP)を予測できるフレームワークを開発する。
このモデルは202個の合成LAAと54個の実LAAを組み合わせたデータセットを用いて訓練され、EPP分布を瞬時に予測し、平均絶対誤差は0.563である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:03:54 GMT)
Separating Grains from the Chaff: Using Data Filtering to Improve
Multilingual Translation for Low-Resourced African Languages [0.7] 本稿では,文対分類器を用いて与えられた雑音データをフィルタリングする手法について述べる。
2つの共通のデータセットから評価することで、我々のアプローチを実証的に検証し、データフィルタリングが全体的な翻訳品質を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:12:27 GMT)
Latency Aware Semi-synchronous Client Selection and Model Aggregation
for Wireless Federated Learning [0.7] Federated Learning(FL)は、機械学習モデルのトレーニングプロセスに参加するために異なるクライアント(IoTデバイスなど)を必要とする、協調的な機械学習フレームワークである。
従来のFLプロセスは、異種クライアント設定のストラグラー問題に悩まされる可能性がある。
本稿では,すべてのクライアントがFLプロセス全体に参加することができるが周波数の異なるフェデレートリールネーリング(LESSON)法に対して,セミ同期クライアント選択とmOdelアグリゲーションアグリゲーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 05:59:22 GMT)
$r-$Adaptive Deep Learning Method for Solving Partial Differential
Equations [0.7] 本稿では,Deep Neural Network を用いて部分微分方程式を解くための$r-$adaptiveアルゴリズムを提案する。
提案手法は, テンソル積メッシュに制限され, 境界ノードの位置を1次元で最適化し, そこから2次元または3次元メッシュを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 21:38:46 GMT)
Purification-based quantum error mitigation of pair-correlated electron
simulations [0.6] 超伝導量子ビット量子プロセッサの最大20ドルキュービット上で、時間(エチョ検証)と空間(仮想蒸留)の2倍の量子リソースに基づく誤差軽減性能の比較を行った。
精度の低い手法より1～2桁の誤差の減少を観測する。
精製に基づく誤差軽減による顕著な向上にもかかわらず、古典的に難解な変分化学シミュレーションには、ハードウェアの大幅な改良が必要であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 18:00:03 GMT)
Machine and Deep Learning Methods with Manual and Automatic Labelling
for News Classification in Bangla Language [0.4] 本稿では,バングラ語におけるニュース分類のための手動ラベリングと自動ラベリングを用いたいくつかの機械学習手法を提案する。
MLアルゴリズムは、ロジスティック回帰(LR)、グラディエントDescent(SGD)、サポートベクトルマシン(SVM)、ランダムフォレスト(RF)、K-Nearest Neighbour(KNN)である。
本研究では,LDA(Latent Dirichlet Allocation)を用いた自動ラベリング手法を開発し,単一ラベルおよび多ラベル記事分類法の性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 21:53:49 GMT)
A Linguistic Investigation of Machine Learning based Contradiction
Detection Models: An Empirical Analysis and Future Perspectives [0.3] 本稿では,2つの自然言語推論データセットについて,その言語的特徴について分析する。
目標は、特に機械学習モデルを理解するのが難しい、構文的および意味的特性を特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:06:03 GMT)
A Dimension-Augmented Physics-Informed Neural Network (DaPINN) with High
Level Accuracy and Efficiency [0.2] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は様々な分野に広く応用されている。
本稿では,新しい次元拡張物理インフォームドニューラルネットワーク(DaPINN)を提案する。
DaPINNは同時に、PINNの精度と効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:54:37 GMT)
p$^3$VAE: a physics-integrated generative model. Application to the
semantic segmentation of optical remote sensing images [0.2] 完全物理モデルを統合する生成モデル p$3$VAE を導入する。
高分解能ハイパースペクトルリモートセンシング画像のセマンティックセグメンテーションに3$VAEを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:32:15 GMT)
An approximation scheme and non-Hermitian re-normalization for
description of atom-field system evolution [0.1] 2レベル原子と連続モード量子場の全体系の時間的進化について、より深い知見を得る。
ダイソン展開の各順序に体系的に適用できる近似を提案する。
正当性チェックとして、我々のフレームワークを適用することにより、既知のブロッホ方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:28:36 GMT)
When is better ground state preparation worthwhile for energy
estimation? [0.0] 振幅増幅は$gamma$を増大させることができるが、この条件は単に計算を繰り返すよりも効率的である。
本研究では, 地中エネルギー推定を行うためのプロキシを, 二次的に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 20:30:17 GMT)
What matters in the new field of machine learning and satellite
imagery-based poverty predictions? A review with relevance for potential
downstream applications and development research [0.0] 本稿では,衛星と機械学習による貧困推定技術の現状を概観し,いくつかの興味深い結果を得た。
レビューされた研究における福祉の予測力に相関する最も重要な要因は、採用される前処理ステップの数、使用するデータセットの数、対象とする福祉指標の種類、AIモデルの選択である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:09:08 GMT)
Visual SLAM: What are the Current Trends and What to Expect? [0.0] 視力に基づくセンサは、SLAMシステムにおいて、大幅な性能、精度、効率の向上を示した。
VSLAMs領域で発行された45件のインパクトのある論文について,詳細な文献調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:56:32 GMT)
Virtual learning environment is pleasure or pressure [0.0] 本研究は,オンライン学習と仮想教室学習に関する学生の意見について議論した。
本研究は主に,eラーニングの学生の意識,快適さ,不快感に焦点をあてた。
研究によると、学生の50%以上がデジタルスキルについて優れた知識を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:33:55 GMT)
Video super-resolution for single-photon LIDAR [0.0] 3D Time-of-Flight (ToF)イメージセンサーは、自動運転車、拡張現実(AR)、ロボット工学などの用途で広く利用されている。
本稿では,合成深度シーケンスを用いて3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を学習し,x4深度データを復調・アップスケーリングする。
GPUアクセラレーションでは、フレームは毎秒30フレーム以上で処理され、障害物回避に必要な低遅延イメージングに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:33:29 GMT)
Unconventional pairing in few-fermion systems at finite temperature [0.0] 一次元ハーモニックトラップに閉じ込められたフェルミオン粒子の2成分混合物について検討した。
特定の非古典的ペアリング相関をノイズ相関の観点から解析する。
Fulde-Ferrel-Larkin-Ovchinnikov対を包含する不均衡系は温度の上昇とともに、標準のBardeen-Cooper-Schrieffer対に交差する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 21:41:16 GMT)
Unboxing Trustworthiness through Quantum Internet [0.0] 本稿では,南極における永久凍土のリモートセンシングにおける量子コンセンサスアーキテクチャの利用について検討する。
フォールトトレランスプロトコルに関連するトラフィックオーバーヘッドを低減するために,量子コンセンサス管理プレーンの利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:02:45 GMT)
Training set cleansing of backdoor poisoning by self-supervised
representation learning [0.0] バックドアまたはトロイの木馬攻撃は、ディープニューラルネットワーク(DNN)に対するデータ中毒攻撃の重要なタイプである
教師付きトレーニングは, バックドアパターンと関連するターゲットクラスとの間に, 通常の特徴と真の起源のクラスとの間により強い関連性を持つことが示唆された。
そこで本研究では,教師なし表現学習を用いて,バックドアポゾンによるトレーニングサンプルの強調を回避し,同じクラスのサンプルに類似した特徴埋め込みを学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 03:29:58 GMT)
Towards a neural architecture of language: Deep learning versus
logistics of access in neural architectures for compositional processing [0.0] GPTと脳言語処理機構は根本的に異なる。
彼らは構成的で生産的な人間の言語処理に必要なアクセスのロジスティクスを持っていない。
学習方法を調べることで、深層学習で見られる「学習された認知」が脳内でどのように発達するかを明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:31:26 GMT)
Time and Cost-Efficient Bathymetric Mapping System using Sparse Point
Cloud Generation and Automatic Object Detection [0.0] サイドスキャンソナーセンサーは安価で、特に魚用ファインダーで利用できる。
サイドスキャンソナー画像から3D情報を抽出することは、信号対雑音比が低いため難しい課題である。
本稿では,サイドスキャンソナー画像からスパース3D点雲を生成する効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:58:08 GMT)
Theory of multi-dimensional quantum capacitance and its application to
spin and charge discrimination in quantum-dot arrays [0.0] 金属ゲートに容量結合した数粒子系の量子状態は、量子容量を測定することで判別することができる。
このアプローチは、量子キャパシタンス行列の導入により、多電圧の場合に一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:38:55 GMT)
The Status of the Bayes Rule in QBism [0.0] 私は、互いに混同されたアイデアをゲーム的に解き明かそうとします。
私は、互いに混同されたアイデアをゲーム的に解き明かそうとします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:55:35 GMT)
Structure-based drug design with geometric deep learning [0.0] 構造に基づく薬物設計では、タンパク質や核酸などの高分子の3次元幾何学的情報を用いて適切な識別を行う。
ニューラルネットワークベースの機械学習の新たな概念である幾何学的深層学習は、高分子構造に応用されている。
本総説では, 生物有機化学および医薬化学における幾何学的深層学習の最近の応用について概説し, 構造に基づく創薬・設計の可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:21:48 GMT)
Spectroscopic data de-noising via training-set-free deep learning method [0.0] トレーニングセットを必要とせずに固有スペクトル情報を抽出するデノイズ化手法を開発した。
本手法ではスペクトル自体の自己相関情報を活用することができる。
固有エネルギーバンドの特徴を保存し、さらなる分析と処理を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:04:35 GMT)
Single-shot high-resolution identification of discrete frequency modes
of single-photon-level optical pulses [0.0] 自然発振光子に対しても高分解能で周波数モードを識別できる手法を提案する。
原子周波数コムを用いた弱いコヒーレントパルスに対する周波数モード(100MHz間隔)と時間モード(435 ns間隔)のマッピングを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 06:04:20 GMT)
Shortcuts to thermodynamic quasistaticity [0.0] 熱力学からインスピレーションを得て,マイクロステートではなくマクロステートに注目することを提案する。
提案手法は, 高速半断熱駆動の改良と, 逆場における量子イジング連鎖への適用により実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 19:24:11 GMT)
Semantic Web in Healthcare: A Systematic Literature Review of
Application, Research Gap, and Future Research Avenues [0.0] この体系的な文献レビューは、医療システムにおけるセマンティックウェブの過去の知見を評価し、批判することを目的としている。
65の論文を見て、eサービス、病気、情報管理、フロンティア技術、規制条件の5つのテーマを思いついた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 23:41:45 GMT)
Self-learning locally-optimal hypertuning using maximum entropy, and
comparison of machine learning approaches for estimating fatigue life in
composite materials [0.0] 疲労損傷を予測するための最大エントロピーの原理に基づくML近傍近似アルゴリズムを開発した。
予測は、他のMLアルゴリズムと同様、高いレベルの精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:20:07 GMT)
Segmentation-free Direct Iris Localization Networks [0.0] 本稿では,アイリス分割と円環嵌合を用いない効率的なアイリス局所化法を提案する。
低分解能アイリス画像から瞳孔と虹彩円を直接局所化できる虹彩局在化ネットワーク(ILN)を提案する。
また,瞳孔局所化の精度を向上させるために,瞳孔微細化ネットワーク(PRN)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 09:13:39 GMT)
Robust nonequilibrium surface currents in the 3D Hofstadter model [0.0] 熱流束の自然方向に対して真に2次元の頑健なクロスカレント流が流れていることを示す。
また、ボゾン系とフェルミオン系の両方に頑健な一般的な表面電流も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:59:42 GMT)
Reply to `Comment on "Absence versus Presence of Dissipative Quantum
Phase Transition in Josephson Junctions"' [0.0] 我々は、Th'eo S'epulcre氏、Serge Florens氏、Izak Snyman氏がarXiv:2210.00742で提起した、以前の論文Physical Review Letters, Vol. 129, 087001 (2022)のコメントに返信する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:06:15 GMT)
Qubit-environment entanglement outside of pure decoherence: hyperfine
interaction [0.0] 負性度を指標として, クビット環境の絡み合いについて検討する。
本研究では, クビット環境の分散時間スケールに対する磁場の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:52:49 GMT)
Quantum Non-Demolition Photon Counting in a 2d Rydberg Atom Array [0.0] ライドバーグアレイは、順序付けられた原子配列の集合的振舞いと、ライドバーグ系の可制御性と光学非線形性とを融合する。
量子非劣化(QND)光子計数のためのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 18:00:03 GMT)
Pulse area theorem in optical waveguide and its application to photon
echo [0.0] 単一モード光導波路における原子と共鳴的に相互作用する光パルスの領域定理を導出する。
ROSEプロトコルを光学的に薄い結晶であるTm3+:Y_3Al_5O_12$の単一モードレーザー導波路に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 18:57:42 GMT)
Probing real-time broadening of nonequilibrium density profiles via a
local coupling to a Lindblad bath [0.0] 単一リンドブラッド浴と局所結合したスピン鎖の非平衡ダイナミクスについて検討した。
本研究では, 閉系における相関関数に基づいて, 開系の力学が構築可能であることを示す。
この接続は、量子輸送に対する閉かつオープンなアプローチが適切に適用された場合、厳密に一致しなければならないことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:09:23 GMT)
Performance of different machine learning methods on activity
recognition and pose estimation datasets [0.0] 本稿では、リッチポーズ推定(OpenPose)とHARデータセットにおける古典的アプローチとアンサンブルアプローチを用いる。
その結果,無作為林はADLの分類において最も正確であることが示唆された。
相対的にすべてのモデルは、ロジスティック回帰とAdaBoostを除いて、両方のデータセットで優れたパフォーマンスを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:07:43 GMT)
Optimal time for sensing in open quantum systems [0.0] 本稿では,Gorini-Kossa-Sudarshan-Lindbladマスター方程式を満たすオープン量子系における時間依存型量子フィッシャー情報(QFI)について検討する。
QFIの修正形式が提案され、より優れていることが示され、これらの開量子系におけるセンサの最適時間を決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 23:25:19 GMT)
Neural Co-Processors for Restoring Brain Function: Results from a
Cortical Model of Grasping [0.0] クローズドループ脳-コンピュータインタフェースにおける大きな課題は、異なる主題や目的に対する継続的な神経活動の関数として最適な刺激パターンを見つけることである。
目標指向のクローズドループ神経刺激を実現するために,人工知能(AI)を利用した脳コプロセッサを用いて神経活動を形成する手法を提案する。
本稿では、ニューラルネットワーク(ANN)を用いて最適なクローズドループ刺激ポリシーを学習する「ニューラルコプロセッサ」と呼ばれる特定のタイプのコプロセッサについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 04:13:33 GMT)
Multiqudit quantum hashing and its implementation based on orbital
angular momentum encoding [0.0] 量子ハッシュを単一光子高次元状態(量子)の列として構築する量子ハッシュ技術の新しいバージョンが開発された。
衝突確率とハッシュの復号確率との最適比に対して, クアディットの数は, 寸法の増大とともに減少することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:18:02 GMT)
Modelling of spin decoherence in a Si hole qubit perturbed by a single
charge fluctuator [0.0] シリコンナノワイヤチャネルに沿ったゲートの集合によって静電気的に定義された量子ドット内のホールスピン量子ビットをシミュレートする。
遅延時間$T$は広帯域の2レベルモデルでよく与えられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:35:54 GMT)
Measurement-based quantum simulation of Abelian lattice gauge theories [0.0] 境界線上のゲージ理論に関する決定論的ハミルトニアン量子シミュレーションを導出した。
一般化されたクラスター状態は、一般化された大域対称性に関して対称性に保護された位相秩序を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 22:14:45 GMT)
Margin Optimal Classification Trees [0.0] 最適分類木(OCT)問題に対する新しい混合整数定式化法を提案する。
我々のモデルは、Margin Optimal Classification Tree (MARGOT)と呼ばれ、バイナリ分類のためのSupport Vector Machinesの一般化機能を利用する。
提案手法の解釈可能性を高めるため,超平面の局所的疎結合を誘導する特徴選択制約を含む2種類のMARGOTを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:08:56 GMT)
Language Models Understand Us, Poorly [0.0] 人間の言語理解に関する3つの見解を考察する。
行動の信頼性は理解に必要だが、内部表現は十分である、と私は論じる。
モデル内部を調査し、人間の言語をさらに追加し、モデルが学べるものを計測する作業が必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:58:59 GMT)
Keyword Targeting Optimization in Sponsored Search Advertising:
Combining Selection and Matching [0.0] 最適なキーワードターゲティング戦略は、適切な人口に効果的に到達することを保証する。
本稿では,過去の広告パフォーマンス指標の不完全性から,キーワードターゲティングの問題に対処することを目的とする。
実験の結果, (a) BB-KSMは利益率において7つの基準線を上回り, (b) BB-KSMは予算の増加とともにその優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 03:37:32 GMT)
Irregularly-Sampled Time Series Modeling with Spline Networks [0.0] 本稿では,スプラインをニューラルネットワークへの入力として,特に補間関数に直接変換を適用することを提案する。
これにより、不規則なシーケンスをコンパクトに表現し、分類や予測といった下流タスクでこの表現を使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:05:41 GMT)
Improved lung segmentation based on U-Net architecture and morphological
operations [0.0] 胸部X線写真における肺のセグメンテーションの信頼性について検討した。
我々のモデルは、情報源であるChest Radiographの重要でない領域を無視することを学ぶことで、これらの課題を克服する。
提案モデルの信頼性を示すDICE係数は98.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:32:00 GMT)
Implicit models, latent compression, intrinsic biases, and cheap lunches
in community detection [0.0] コミュニティ検出は、ネットワークをノードのクラスタに分割して、その大規模な構造を要約することを目的としている。
いくつかのコミュニティ検出手法は、確率的生成モデルを通じてクラスタリングの目的を明示的に導出する。
他の方法は記述的であり、特定のアプリケーションによって動機付けられた目的に応じてネットワークを分割する。
本稿では,コミュニティ検出対象,推論対象,記述対象とそれに対応する暗黙的ネットワーク生成モデルとを関連付けるソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 07:14:35 GMT)
Heat current magnification in Classical and Quantum spin networks [0.0] 二分岐古典スピン系および量子スピン系におけるスピン数の非対称性による熱電流拡大について検討する。
上枝と下枝の非対称スピン-スピン相互作用強度がこの非対称性の源として用いられる。
また,Heisenberg XXZの相互作用を改良した5スピン量子系も検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:31:27 GMT)
Group Fairness in Prediction-Based Decision Making: From Moral
Assessment to Implementation [0.0] 与えられた文脈における公平さの意味の道徳的評価のための枠組みを導入する。
評価結果を、確立された統計的グループフェアネス基準にマッピングする。
我々は、FECの原則を拡張して、すべての種類のグループフェアネス基準をカバーします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:44:21 GMT)
Graph sampling for node embedding [0.0] 特徴ベクトルの明示的モデリングの有無にかかわらず,ノード埋め込みに対するサンプリング手法を提案する。
グラフラプラシアンに関連する固有ベクトルとグラフに関連する与えられた値の両方から有用な情報を抽出することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:54:37 GMT)
General simulation method for spontaneous parametric down- and
parametric up-conversion experiments [0.0] 自然パラメトリックダウンコンバージョン(SPDC)は、量子センシングとイメージングにおいて重要な技術である。
本研究では,SPDC実験のスペクトルおよび空間分解絶対数を再生成し,第一原理からのモデリングに基づく一般的なシミュレーション手法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 12:40:52 GMT)
Free energy model of emotional valence in dual-process perceptions [0.0] 適切な覚醒レベルは肯定的な感情を誘発し、高い覚醒電位は否定的な感情を引き起こす。
本稿では,人間の認知の二重過程における覚醒ポテンシャル変化の数学的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 02:52:13 GMT)
Face Pasting Attack [0.0] Cujo AIとAdversa AIはMLSecの顔認識チャレンジを主催した。
目標は、ターゲットの攻撃でブラックボックスの顔認識モデルを攻撃することであった。
当社のアプローチでは、攻撃1回当たりのクエリが最終スコアで約200、攻撃が成功した場合のクエリが最低7.7でした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:15:18 GMT)
Extending Graph Transformers with Quantum Computed Aggregation [0.0] 本稿では,量子系の長距離相関を用いて集約重みを計算するGNNアーキテクチャを提案する。
これらの相関は、グラフトポロジーを量子コンピュータ内の量子ビットの集合の相互作用に変換することによって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 14:56:15 GMT)
Exiting the Simulation: The Road to Robust and Resilient Autonomous
Vehicles at Scale [0.0] 本稿では,自律運転システムの開発に使用されている最先端のシミュレーションフレームワークと方法論について述べる。
自律運転シミュレーションにおける重要な課題の合成について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 20:32:43 GMT)
Estimating the coverage in 3d reconstructions of the colon from
colonoscopy videos [0.0] 手術中の大腸の視覚的被覆が不十分な場合、しばしばポリープが欠落する。
この問題を軽減するため, 欠損領域を可視化するために, 大腸の3次元面を再構築する手法が提案されている。
再建された大腸点雲からカバー範囲を推定する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 10:53:34 GMT)
Efficient, probabilistic analysis of combinatorial neural codes [0.0] ニューラルネットワークは、個々のニューロンの活動の組み合わせの形で入力を符号化する。
これらのニューラルネットワークは、その高次元性としばしば大量のデータのため、計算上の課題を示す。
従来の手法を小さな例に適用し,実験によって生成された大きなニューラルコードに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:58:26 GMT)
Efficiency of optically pumping a quantum battery and a two-stroke heat
engine [0.0] 光ポンピングによる量子電池の充電効率について検討する。
また、この電池と充電方式を2ストローク熱機の作業流体として用いる効率も分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 18:33:02 GMT)
Dodona: learn to code with a virtual co-teacher that supports active
learning [0.0] Dodonaは、コンピュータプログラミングのためのインテリジェントなチューリングシステムである。
リアルタイムのデータとフィードバックを提供し、生徒の学習を良くする。
Dodonaのソースコードは、寛容なオープンソースライセンスの下でGitHubで入手できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 16:56:11 GMT)
Distributional Adaptive Soft Regression Trees [0.0] 本稿では,多変量ソフトスプリットルールを用いた分布回帰木の新しいタイプを提案する。
ソフトスプリットの大きな利点の1つは、滑らかな高次元函数を1つの木で見積もることができることである。
シミュレーションにより,アルゴリズムは優れた特性を有し,様々なベンチマーク手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:59:02 GMT)
Dissipative cooling towards phantom Bethe states in boundary driven XXZ
spin chain [0.0] 境界駆動型XXZスピン鎖のファントムBethe状態(PBS)の族にアクセスできる散逸法を導入する。
この方法は、開スピン鎖の端を適切な散逸性磁気浴に結合して、PBSの存在に必要な特定の境界条件を満たすようにエッジスピンを強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 18:35:08 GMT)
Discord and Decoherence [0.0] 量子-古典遷移によって量子不協和がどう変化するかを検討する。
環境存在下での量子不協和の進化は、スクイーズ振幅の成長と状態の純度低下の競合であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:01:52 GMT)
Deep Scattering Spectrum germaneness to Fault Detection and Diagnosis
for Component-level Prognostics and Health Management (PHM) [0.0] 本研究は,産業用ロボットの機械的構成要素に対するDES(Deep Scattering Spectrum)の故障検出とデイグナシスとの関連性について考察する。
複数の産業用ロボットと異なる機械的欠陥を使って、障害を分類するアプローチを構築しました。
提案手法は, 実用試験台に実装され, 故障検出および診断において良好な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 13:58:40 GMT)
Computer-Aided Cancer Diagnosis via Machine Learning and Deep Learning:
A comparative review [0.0] 腫瘍や組織を早期に検出する上で,大幅な改善が見られた。
画像における大きな相違点に関連するがん研究の課題について論じる。
肺・乳癌・皮膚がんの分野では,いくつかの顕著な結果が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 19:30:56 GMT)
Comparing Spectroscopy Measurements in the Prediction of in Vitro
Dissolution Profile using Artificial Neural Networks [0.0] 溶解試験は、医薬品産業における新製品の承認に欠かせない製品品質の一部である。
分光データに基づく溶解プロファイルの予測は、現在の破壊・時間的手法に代わるものである。
ラマンと近赤外分光法(英: Raman and near-infrared spectroscopies)は、錠剤の物理的および化学的特性に関する情報を提供する2つの高速で相補的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 04:34:04 GMT)
Classical Half-Adder using Trapped-ion Quantum Bits: Towards
Energy-efficient Computation [0.0] 本稿では,古典計算に適したToffoli回路とHalf-Adder回路を提案する。
我々は論理ゲートを操作するのに必要なエネルギーを理論的にも実験的にも網羅的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:23:18 GMT)
Bayesian Emulation for Computer Models with Multiple Partial
Discontinuities [0.0] エミュレータは、コンピュータモデルを評価するのが遅いことを模倣する高速な統計構造である。
本稿では,不連続性を尊重する慎重に設計された相関構造に基づくTENSEフレームワークを紹介する。
我々は, TENSE フレームワークを TNO Challenge II に適用し, OLYMPUS 貯水池モデルをエミュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:14:57 GMT)
Application of Decision Tree Classifier in Detection of Specific Denial
of Service Attacks with Genetic Algorithm Based Feature Selection on NSL-KDD [0.0] 遺伝的アルゴリズムと決定木を用いて、NSL-KDDデータセットの特徴を最適化を用いて減らし、NSL-KDDデータセット内のサービスアタックの正確な分類に必要な最小限の機能を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 01:17:50 GMT)
Anomaly in dynamical quantum phase transition in non-Hermitian system
with extended gapless phases [0.0] 我々は、複素ホッピングでヘルミタンギャップレス位相をサポートする、$p$-wave超伝導体の非エルミタンアナログを考える。
初期ハミルトニアンと最終ハミルトニアンの両方がエルミトニアンであるエルミトニアンの場合、巻く数に対して非単調な整数ジャンプが見つかる。
初期ハミルトニアンと最終ハミルトニアンの両方がエルミート的でない非エルミート的ケースでは、巻線数は半整数ジャンプで損失のある超曲率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 22:03:34 GMT)
Accessing inaccessible information via quantum indistinguishability [0.0] 本研究は, 独立に調製された不定形粒子を用いて解けるが, 絡み合わない限り, 識別可能な粒子では解けないことを示す。
以上の結果から,不明瞭な粒子からなる系に必然的に存在すると考えられる絡み合いは単なる表現的人工物以上のものであり,情報処理の資源として実際に使用できるという見方を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 11:36:22 GMT)
A quantum analytical Adam descent through parameter shift rule using
Qibo [0.0] まず,Qiboフレームワークを用いた勾配評価アルゴリズムとその最適化手順について述べる。
我々は,Qiboが制御する1つの超伝導量子ビットチップを用いて,完全な量子ハードウェア最適化演習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 18:00:00 GMT)
A Three-Mode Erasure Code for Continuous Variable Quantum Communications [0.0] 単一モードの量子状態を消去から保護できる誤り訂正符号を提案する。
私たちの3モードコードは、双方向のCV絡み合った状態を介して単モード連続可変(CV)状態を保護します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 01:12:17 GMT)
A Study of Obstacles in Plagiarism Software Subscribing by Colleges in
Tamil Nadu [0.0] 本稿は、タミル・ナドゥ州立大学に属するインドの大学が、盗作を検知するソフトウェアを購読しようとするときに直面する現在の問題とハードルを理解する試みである。
研究の目的は、大学が反プラギアリズムソフトウェアを採用するかどうか、学生が生み出した課題が著作権侵害のないことを保証するかどうか、そして人々が反プラギアリズムソフトウェアについてどう思うかを決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 08:29:21 GMT)
A Real-Time Wrong-Way Vehicle Detection Based on YOLO and Centroid
Tracking [0.0] 誤運転は、世界中の道路事故や交通渋滞の主な原因の1つである。
本稿では,道路監視カメラによる車両自動検知システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 00:53:28 GMT)
A Platform for Braiding Majorana Modes with Magnetic Skyrmions [0.0] そこで我々は,Majoranaモードの初期化,ブレイディング,読み出しのための新しいプラットフォームとして,オンチップマイクロ波キャビティ・リードアウトを用いた磁気多層構造を提案する。
本手法は, 超伝導層や超伝導層に対して, 既往の選択肢で効果的に実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 15:25:58 GMT)
2nd Place Solution to Google Universal Image Embedding [0.0] 本稿では,Google Universal Image Embedding Competitionにおける第2位のソリューションについて述べる。
この競合を解くために、インスタンスレベルのきめ細かい画像分類法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 06:41:08 GMT)