Towards Versatile Embodied Navigation [120.7] ウィーンは多機能なエンボディナビゲーションエージェントであり、同時に4つのナビゲーションタスクを1つのモデルで実行することを学ぶ。
視覚的なナビゲーションタスクを個別に学習するのに対し、エージェントは複雑さを減らして同等またはそれ以上の性能を達成することを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 11:53:49 GMT)
Search to Pass Messages for Temporal Knowledge Graph Completion [97.4] 我々は、時間知識グラフ(TKG)の補完のために、NAS(Neural Architecture Search)を用いて、データ固有のメッセージパッシングアーキテクチャを設計することを提案する。
特に,TKGにおけるトポロジカルおよび時間的情報を探るための一般化されたフレームワークを開発する。
より低コストで効率的な探索のために単一経路をサンプリングし,スーパーネット構造を訓練する探索アルゴリズムを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 04:05:06 GMT)
SL3D: Self-supervised-Self-labeled 3D Recognition [89.2] 自己教師付き自己ラベル型3D認識(SL3D)フレームワークを提案する。
SL3Dはクラスタリングと学習機能表現という2つの結合した目的を同時に解決する。
分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションなど、さまざまな3D認識タスクに応用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 11:08:25 GMT)
DiffusER: Discrete Diffusion via Edit-based Reconstruction [88.6] DiffusERは、拡散モデルに基づくテキストの編集ベースの生成モデルである。
機械翻訳、要約、スタイル転送にまたがるいくつかのタスクにおいて、自動回帰モデルと競合する可能性がある。
また、標準的な自己回帰モデルに適さないような、他の種類の世代も実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 16:55:23 GMT)
Multi-view Multi-label Anomaly Network Traffic Classification based on
MLP-Mixer Neural Network [80.5] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく既存のネットワークトラフィック分類は、グローバルな情報関連を無視しながら、トラフィックデータの局所的なパターンを強調することが多い。
ネットワークトラフィック分類のためのマルチビューマルチラベルニューラルネットワークを提案する。
我々は,公開データセット上で実験を行い,提案手法は優れた性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 01:52:05 GMT)
A Solvable Model of Neural Scaling Laws [72.8] 大量のパラメータを持つ大規模な言語モデルは、インターネットに近い数のトークンで訓練されると、ニューラルネットワークのスケーリング法則に従うことが実証的に示されている。
我々は,このニューラルスケーリング現象を捉える統計モデル(共同生成データモデルとランダム特徴モデル)を提案する。
主な発見は、自然データセットの統計に現れる電力法則が非線形ランダムな特徴写像によって拡張される方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 15:13:18 GMT)
Improving Bilingual Lexicon Induction with Cross-Encoder Reranking [71.6] BLICEr (BLI with Cross-Encoder Re rank) と呼ばれる新しい半教師付きポストホックリグレード法を提案する。
鍵となる考え方は、mPLMから言語間の語彙的知識を抽出し、元のCLWEと組み合わせることである。
BLICErは、多様な言語にまたがる2つの標準BLIベンチマークで、新しい結果を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 21:26:07 GMT)
Generate, Discriminate and Contrast: A Semi-Supervised Sentence
Representation Learning Framework [68.0] 本稿では,大規模未ラベルデータを効果的に活用する半教師付き文埋め込みフレームワークGenSEを提案する。
1) 生成: 生成: 生成/識別器モデルはオープンドメインの未ラベルコーパスから文ペアを合成するために共同で訓練される; 2) 識別: ノイズのある文ペアは識別器によってフィルタリングされ、高品質な正と負の文ペアを取得する; 3) コントラスト: 注釈付きデータと合成されたデータの両方を用いて文表現を学習するために、プロンプトベースのコントラクティブアプローチが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 10:15:21 GMT)
Learning to Decompose: Hypothetical Question Decomposition Based on
Comparable Texts [65.8] 本研究は,分解型変圧器の大規模中間訓練について,比較テキストから遠ざかって検討する。
このような中間的事前学習により、多様なタスクのための堅牢な分解ベースモデルの開発がより実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 15:38:03 GMT)
token2vec: A Joint Self-Supervised Pre-training Framework Using Unpaired
Speech and Text [65.0] token2vecは、音声の離散表現に基づく、未ペア音声とテキストのための新しい事前学習フレームワークである。
実験の結果、 token2vec は様々な音声のみの事前学習ベースラインよりも大幅に優れており、WER の相対的な減少率は17.7%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 06:38:19 GMT)
Representation Learning for General-sum Low-rank Markov Games [63.1] 非線形関数近似を用いたマルチエージェント汎用マルコフゲームについて検討する。
遷移行列が未知の非線形表現の上に隠れた低ランク構造を持つ低ランクマルコフゲームに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 22:58:22 GMT)
Regimes of charged particle dynamics in current sheets: the machine
learning approach [63.0] 電流シートは、プラズマ電流が強いほぼ1次元構造で空間的に局在している。
我々は、地球磁気圏と磁気圏で広く観測され、地球近傍の太陽風で観測される3つの電流シート構成に注目した。
本稿では,AI Poincar'eという新しい機械学習手法を適用し,断熱不変量を保存するパラメトリック領域を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 17:14:44 GMT)
Dataset Distillation via Factorization [58.8] 既存のデータセット蒸留(DD)ベースラインに移植可能なプラグ・アンド・プレイ戦略であるEmphHaBaと呼ばれるEmphdataset Factorizationアプローチを導入する。
emphHaBaは、データセットをデータemphHallucinationネットワークとemphBaseの2つのコンポーネントに分解する方法を探っている。
提案手法は, 圧縮パラメータの総数を最大65%削減しつつ, 下流の分類タスクを従来に比べて大幅に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 08:36:19 GMT)
Semantic-Native Communication: A Simplicial Complex Perspective [50.1] トポロジカル空間の観点から意味コミュニケーションを研究する。
送信機はまずデータを$k$の単純複素数にマッピングし、その高次相関を学習する。
受信機は構造を復号し、行方不明または歪んだデータを推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 22:33:44 GMT)
When Do We Need GNN for Node Classification? [44.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は基本ニューラルネットワーク(NN)を拡張する
GNNは、現実世界のタスクにおいて基本的なNNよりも優れていると信じられている。
場合によっては、GNNのパフォーマンスは向上せず、グラフに依存しないNNの性能も低くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 23:10:23 GMT)
On Rate-Distortion Theory in Capacity-Limited Cognition & Reinforcement
Learning [43.2] 現実世界の意思決定エージェントは、限られた情報処理能力の下で、認知や計算資源にアクセスできない。
本稿では,生物エージェントと人工エージェントの容量制限意思決定に関する情報理論モデルに関する簡単な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 16:39:40 GMT)
An Efficient Memory-Augmented Transformer for Knowledge-Intensive NLP
Tasks [40.8] パラメトリックおよび検索強化モデルは、計算効率と予測精度の点で相補的な長所を持つ。
効率的なメモリ拡張トランス(EMAT)を提案する。
外部の知識をキーバリューメモリにエンコードし、メモリクエリの高速な最大内部製品検索を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 08:34:49 GMT)
How Far are We from Robust Long Abstractive Summarization? [39.3] 我々は、信頼できる要約を生成するために、長い文書抽象要約システム(モデルとメトリクス)を実装して評価する。
長期の文書評価指標について,人間の評価結果から,ROUGEは要約の関連性を評価する上で最善であることが明らかとなった。
我々は、より広い範囲の要約設定でメトリクスの開発に貢献できることを願って、注釈付き長いドキュメントデータセットをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 03:19:50 GMT)
Using Context-to-Vector with Graph Retrofitting to Improve Word
Embeddings [39.3] より文脈的な情報をSkip-gramフレームワークに組み込むことで、単語の埋め込みを改善することを目指している。
我々の手法は、基準線を大きなマージンで上回ることがよく証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 14:15:43 GMT)
Uncertainty-DTW for Time Series and Sequences [38.3] 本稿では、動的時間ワープの微分可能バージョン(ソフト)のいわゆるアレタリック不確かさをモデル化することを提案する。
我々の不確実性DTWは、全ての経路の中で最小の重み付き経路距離である。
本稿では,時系列の進化予測,時系列のFr'echet平均の推定,および3次元関節関節の監督・教師なし動作認識について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 17:06:55 GMT)
Temporal-Viewpoint Transportation Plan for Skeletal Few-shot Action
Recognition [38.3] Joint tEmporalとcAmera viewpoiNt alIgnmEntによる3Dスケルトンに基づく動作認識のためのFew-shot Learning Pipeline
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 11:46:38 GMT)
FI-ODE: Certified and Robust Forward Invariance in Neural ODEs [36.4] 前向きの不変性は、ODEの隠された状態が「良い」領域に留まり、頑健なバージョンが入力に対する逆の摂動の下でも保持されることを意味する。
我々は,非線形制御理論とサンプリングベース検証のツールを用いた汎用的な手法を開発した。
提案手法は,ORモデルに対する先行研究と比較して,最強の対向ロバスト性保証を実証的に生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 20:30:19 GMT)
Time-rEversed diffusioN tEnsor Transformer: A new TENET of Few-Shot
Object Detection [35.5] 本稿では,時間rEversed diffusioN tEnsor Transformer (TENET)を提案する。
また,高階表現を備えたTransformer Relation Head (TRH) を提案し,クエリ領域とサポートセット全体の相関を符号化する。
当モデルでは,PASCAL VOC,FSOD,COCOの最先端結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 17:40:12 GMT)
Counterfactual Data Augmentation via Perspective Transition for
Open-Domain Dialogues [34.8] 本稿では,異なるセマンティクスによる高品質な応答を自動的に拡張するデータ拡張手法を提案する。
実験結果から,データ拡張手法は対話履歴の異なるセマンティクスで高品質な応答を増強し,複数の下流タスクにおいて競合的ベースラインを上回り得ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 13:26:49 GMT)
Revisiting Simple Regret Minimization in Multi-Armed Bandits [33.9] 単純な後悔は、最高の腕や$epsilon$-good腕を欠く確率よりもあまり一般的ではない。
本稿では,データ豊かさ (Tge n$) とデータ貧弱さ (T le n$) の両面において,単純な後悔の上限を改良した。
より困難なデータ・ポーア・レシエーションのために、少なくとも1回は各腕をサンプリングすることなく、同じ改善を享受できるブラッケティングSH(BSH)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 18:31:03 GMT)
XMD: An End-to-End Framework for Interactive Explanation-Based Debugging
of NLP Models [33.8] 説明に基づくモデルデバッギングは,モデル動作の説明を人間に示すことによって,突発的なバイアスを解決することを目的としている。
我々は、説明に基づくモデルデバッグのための、最初のオープンソースのエンドツーエンドフレームワークであるXMDを提案する。
XMDは、モデルがユーザーのフィードバックと一致するように規則化することで、モデルをリアルタイムで更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 23:09:09 GMT)
QuEst: Graph Transformer for Quantum Circuit Reliability Estimation [32.9] TorchQuantumと呼ばれるPythonライブラリは、機械学習タスクのためにPQCを構築し、シミュレートし、訓練することができる。
本稿では,回路の忠実度に対するノイズの影響を予測するために,グラフトランスフォーマモデルを提案する。
回路シミュレータと比較すると、予測器は忠実度を推定するための200倍以上のスピードアップを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 02:35:31 GMT)
Partitioned Gradient Matching-based Data Subset Selection for
Compute-Efficient Robust ASR Training [32.7] PGM(Partitioned Gradient Matching)は、RNN-Tのトレーニングに使用されるような、大規模なデータセットに適している。
PGMは3倍から6倍のスピードアップを達成できるが,精度は極めて低い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 17:22:57 GMT)
Self-Regularized Prototypical Network for Few-Shot Semantic Segmentation [31.4] 本稿では, プロトタイプ抽出に基づく自己正規化ネットワーク(SRPNet)を用いて, サポート情報のより良い活用を目的とした数ショットセグメンテーションに取り組む。
サポートセットの直接的かつ効果的なプロトタイプ正規化は、SRPNetで提案され、生成されたプロトタイプはサポートセット自身で評価され、正規化される。
提案するSRPNetは,1ショットと5ショットのセグメンテーションベンチマークにおいて,新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 12:43:07 GMT)
DyG2Vec: Representation Learning for Dynamic Graphs with
Self-Supervision [30.7] 動的グラフ上での表現学習のための効率的なモデルであるDyG2Vecを提案する。
DyG2Vecはウィンドウベースのメカニズムを使用してタスクに依存しないノード埋め込みを生成し、将来のインタラクションを予測する。
2つのSSL評価機構を適用して動的グラフに適用し、SSL事前トレーニングがより堅牢な時間ノード表現の学習に役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 18:13:04 GMT)
On-the-fly Object Detection using StyleGAN with CLIP Guidance [28.3] 我々は、人間の介入を必要とせず、衛星画像上に物体検出装置を構築するための完全に自動化された枠組みを提案する。
我々は、現代の生成モデル(StyleGANなど)のパワーと、近年のマルチモーダル学習(CLIPなど)の進歩を融合して実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 04:43:01 GMT)
Planning to the Information Horizon of BAMDPs via Epistemic State
Abstraction [27.3] ベイズ適応マルコフ決定過程 (Bayes-Adaptive Markov Decision Process, BAMDP) は、強化学習における探索・探索のトレードオフに対するベイズ最適解を追求する形式である。
文献の多くは適切な近似アルゴリズムの開発に重点を置いている。
BAMDP計画の複雑さの尺度として,まず軽微な構造的仮定で定義する。
そして、BAMDPの複雑性を低減し、計算可能で近似的な計画アルゴリズムを生み出す可能性を備えた、特定の状態抽象化形式を導入することで、結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 16:30:23 GMT)
Changes from Classical Statistics to Modern Statistics and Data Science [24.4] ユークリッドの仮定は非ユークリッドのデータには適さない。
我々は、統計学とAIを結婚し、現代統計学の統一理論を開発し、次世代のAIとデータサイエンスを推進することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 21:35:53 GMT)
Transposed Variational Auto-encoder with Intrinsic Feature Learning for
Traffic Forecasting [23.1] 我々は、Traffic4cast 2022のコアチャレンジと拡張チャレンジにソリューションを提示します。
この競技では、参加者は、前時間における車両カウンターデータに基づいて、将来の15分間の交通状況を予測する必要がある。
私たちのソリューションは、両方の課題において、最終リーダーボードで第1位にランクされています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 13:15:19 GMT)
Alleviating the Sample Selection Bias in Few-shot Learning by Removing
Projection to the Centroid [22.9] Task Centroid Projection Removing (TCPR)は、タスク内のすべてのイメージ機能に直接適用される。
本手法は,タスクセントロイドに近すぎる特徴を効果的に防止する。
さまざまな特徴抽出器、トレーニングアルゴリズム、データセットの分類精度を確実に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 13:03:13 GMT)
Unsupervised Learning of Structured Representations via Closed-Loop
Transcription [21.8] 本稿では,識別目的と生成目的の両方を兼ね備えた統一表現を学習するための教師なし手法を提案する。
統一表現は、両方を持つことの相互利益を享受できることが示される。
これらの構造化された表現は、最先端の教師なし識別表現に近い分類を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 09:09:05 GMT)
Graph Fuzzy System: Concepts, Models and Algorithms [21.5] ファジィシステム(FS)は、パターン認識、インテリジェント制御、データマイニング、バイオインフォマティクスなど、様々な分野で広く応用されている。
従来のアプリケーションシナリオでは、FSはユークリッド空間データのモデル化に主に適用されており、ソーシャルネットワークや交通経路マップのような自然界における非ユークリッド構造のグラフデータを扱うには使用できない。
本稿では,グラフファジィシステム(GFS)と呼ばれるグラフデータモデリングのための新しいタイプのFSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 02:57:36 GMT)
A simple, efficient and scalable contrastive masked autoencoder for
learning visual representations [21.4] 視覚表現の自己教師型学習のための,シンプルで効率的かつスケーラブルな手法であるCANを紹介する。
我々のフレームワークは、(C)コントラスト学習、(A)マスク付きオートエンコーダ、(N)拡散モデルで使用されるノイズ予測アプローチの最小かつ概念的にクリーンな合成である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 16:21:22 GMT)
Parameter-Efficient Tuning Makes a Good Classification Head [20.4] パラメータ効率のよいチューニングは、ランダムに生成したヘッドを置き換えることで、安定した性能向上を実現することができる。
実験により,パラメータ効率の調整で事前訓練された分類ヘッドは,GLUEとSuperGLUEの9つのタスクにおける性能を一貫して向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 08:29:20 GMT)
Quantum error-correcting codes from matrix-product codes related to
quasi-orthogonal and quasi-unitary matrices [18.8] 有限体上の行列積符号は長い線形符号の重要なクラスである。
有限体上のある種の自己直交性を持つ行列積符号の構成は、大きな長さのよい$q$ary量子符号を得る効果的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 16:33:30 GMT)
Decentralized Channel Management in WLANs with Graph Neural Networks [17.5] 無線ローカルエリアネットワーク(WLAN)は、複数のアクセスポイント(AP)を管理し、トラフィック要求を満たすためにAPに無線周波数を割り当てる。
本稿では,分散的に実装可能な学習型ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 21:14:45 GMT)
A view on model misspecification in uncertainty quantification [17.2] 機械学習モデルの不確実性を推定することは、これらのモデルが提供する予測の品質を評価するために不可欠である。
モデルは単に単純化や現実への近似であるので、モデルの不特定は常に存在する。
本稿では、思考実験を行い、関連する文献を文脈化することによって、モデル不特定がより注目を集めるべきである、と論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 20:26:43 GMT)
Symmetric Saliency-based Adversarial Attack To Speaker Identification [17.1] 我々は、対称サリエンシに基づくエンコーダデコーダ(SSED)と呼ばれる、新しい世代ネットワークベースのアプローチを提案する。
まず,新規な唾液マップデコーダを用いて,対象話者識別システムの決定に対する音声サンプルの重要性を学習する。
第2に,話者を音源から遠ざける角度損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 08:54:02 GMT)
Micro and Macro Level Graph Modeling for Graph Variational Auto-Encoders [16.3] 本稿では,ノードレベルの特性とグラフレベルの統計を協調的にモデル化する,新しいマルチレベルフレームワークを提案する。
本稿では,ノードレベルとグラフレベルの損失を組み合わせたグラフ生成のための新しいマイクロマクロトレーニング手法を提案する。
実験の結果,GraphVAEモデルにマイクロマクロモデリングを追加することで,5つのベンチマークデータセットにおいて最大2桁のグラフ品質スコアが向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 13:45:21 GMT)
Validity Assessment of Legal Will Statements as Natural Language
Inference [16.3] この研究は、法的遺言の文の妥当性に焦点を当てた自然言語推論(NLI)データセットを導入する。
このデータセットは、 (a) それぞれの包括的決定には3つの入力が必要である: (a) 遺言、法、そして、テスターの死時に保持される条件; (b) 含まれたテキストは、現在のNLIデータセットよりも長い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 23:53:13 GMT)
Robust Data Valuation via Variance Reduced Data Shapley [16.0] 階層化サンプリングを用いたよりロバストなデータ評価手法を提案する。
理論的には、層状化の方法、各層でどれだけのサンプルを採取するか、そしてVRDSの複雑さ分析の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 13:04:52 GMT)
Transfer Learning with Synthetic Corpora for Spatial Role Labeling and
Reasoning [15.1] 複数の空間言語処理タスクに2つの新しいデータリソースを提供する。
空間質問応答(SQA)と空間ロールラベリング(SpRL)の伝達学習のために、第1のデータセットを合成する。
第2のデータセットは、SPRLアノテーションを備えた既存のコーパス上に構築された人間生成の質問を備えた現実世界のSQAデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 21:23:34 GMT)
ISG: I can See Your Gene Expression [13.1] 本稿では,組織スライド画像から遺伝子発現を正確に予測することを目的とする。
このようなスライド画像は、解像度が大きく、わずかに分散したテクスチャを有する。
既存の遺伝子発現法は主に汎用成分を用いて、テクスチャレス領域をフィルタリングし、特徴を抽出し、各領域を均一に集約する。
3つの新しいモジュールによるテクスチャ境界領域からの識別的特徴間の相互作用を利用するISGフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 02:49:37 GMT)
Reward Shaping Using Convolutional Neural Network [13.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた潜在的報酬形成機構を提案する。
提案したVIN-RSは、Hidden Markov Modelのメッセージパッシング機構を用いて、計算ラベルで訓練されたCNNを埋め込む。
その結果,最先端技術と比較して学習速度と最大累積報酬が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 21:28:22 GMT)
Nonlinear Causal Discovery via Kernel Anchor Regression [12.7] 我々はカーネルアンカー回帰(KAR)を提案する非線形設定に取り組む。
我々は提案したKAR推定器の収束結果と非線形構造方程式モデル(SEM)を学習するためのKARの識別可能性条件を提供する。
実験により,提案したKAR推定器の既存のベースラインよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 08:46:36 GMT)
Atlas: Automate Online Service Configuration in Network Slicing [12.0] 我々は,スライスのサービス構成を自動化するオンラインスライシングシステムであるAtlasを提案する。
まず,Sim-to-realの差分を低減するための学習ベースシミュレータを設計する。
第2に、ベイズニューラルネットワークと並列トンプソンサンプリングを用いた新しいオフラインアルゴリズムを用いて、拡張シミュレータのポリシーをオフラインでトレーニングする。
第3に、安全な探索とガウス過程の回帰を伴う新しいオンラインアルゴリズムを用いて、実際のネットワークでポリシーをオンラインで学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 17:51:00 GMT)
Benchmarking Adversarial Patch Against Aerial Detection [11.6] 適応パッチに基づく新しい物理攻撃(AP-PA)フレームワークを提案する。
AP-PAは、物理力学と様々なスケールに適応する逆パッチを生成する。
航空探知作業における敵パッチの攻撃効果を評価するため, 包括的, 一貫性, 厳密なベンチマークを最初に確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 07:55:59 GMT)
1st Place Solutions for UG2+ Challenge 2022 ATMOSPHERIC TURBULENCE
MITIGATION [11.4] 歪んだフレームから高品質な画像を再構成するための統一的なエンドツーエンドフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは効率的で汎用的であり、ホットエアイメージとテキストパターンの両方に対応しています。
テキストパターンの復元結果の平均精度は98.53%に達し、最終リーダーボードで1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 14:11:36 GMT)
Projection Valued Measure-based Quantum Machine Learning for Multi-Class
Classification [10.9] プロジェクション評価尺度(PVM)を用いた多クラス分類のための新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは6キュービット未満のデータセットで最先端のSOTA(State-of-theart)より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 03:12:53 GMT)
One Gradient Frank-Wolfe for Decentralized Online Convex and Submodular
Optimization [10.8] コンベックスおよび連続DR-サブモジュラー最適化のための遠分散オンラインアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,集中型オフライン環境における性能保証に匹敵する性能保証を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 09:39:44 GMT)
Multilingual Multimodality: A Taxonomical Survey of Datasets,
Techniques, Challenges and Opportunities [10.7] マルチ言語とマルチモーダル(MultiX)ストリームの統合について検討する。
我々は、並列アノテーションで研究された言語、金または銀のデータを調べ、これらのモダリティと言語がモデリングにおいてどのように相互作用するかを理解する。
モデリングアプローチの長所と短所とともに、どのシナリオを確実に使用できるのかをよりよく理解するために、モデリングアプローチについて説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 21:46:01 GMT)
A Simple Hypergraph Kernel Convolution based on Discounted Markov
Diffusion Process [10.6] 離散構造上のカーネルは、セマンティクスと固有のトポロジー情報をキャプチャするオブジェクト間のペアワイズな類似性を評価する。
本稿では,分散マルコフ拡散学習カーネル(DMDLK)に繋がる離散構造に関する包括的情報を集約する2相パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 16:49:16 GMT)
Simultaneous multiple angular displacement estimation precision enhanced
by the intramode correlation [10.1] 軌道角運動量(OAM)に基づく同時多重角変位推定について検討する。
プローブ状態のモード内相関の役割を明らかにすることにより、対応する量子クレーマー・ラオ境界(QCRB)の挙動を合理的に説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 12:53:10 GMT)
Prediction Sets for High-Dimensional Mixture of Experts Models [9.2] 高次元設定におけるエキスパートモデルの$ell_$-penalizedmixに対して有効な予測セットを構築する方法を示す。
本稿では, 罰則による偏見を考慮に入れた脱バイアス法を応用し, 間隔を組み合わさって予測セットを形成する新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 00:27:19 GMT)
Exemplar Guided Deep Neural Network for Spatial Transcriptomics Analysis
of Gene Expression Prediction [9.2] 本稿では,組織スライド画像の各ウィンドウから直接,遺伝子発現を高精度かつ効率的に予測するExemplar Guided Network(EGN)を提案する。
我々のEGNフレームワークは,(1)教師なし検索のための表現空間を構成する抽出器,(2)入力ウィンドウの表現を段階的に抽出する視覚変換器(ViT)バックボーン,(3)中間の例を用いて中間のViT表現を適応的に修正するExemplar Bridging(EB)ブロックの3つの主要コンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 02:22:20 GMT)
Interpretable Geometric Deep Learning via Learnable Randomness Injection [7.1] 幾何学的深層学習(GDL)は、ポイントクラウドデータを用いた予測タスクの解法として広く応用されている。
学習性ランダムネスインジェクション(LRI)と呼ばれる一般的なメカニズムは、本質的に解釈可能なモデルの構築を可能にする。
LRIによって誘導されるモデルは、一度訓練されると、予測ラベルを示す情報を運ぶポイントクラウドデータのポイントを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 22:24:43 GMT)
Point-Voxel Adaptive Feature Abstraction for Robust Point Cloud
Classification [6.4] 本稿では, 様々な汚職下でのロバストな点雲分類のためのPV-Ada (Point-Voxel based Adaptive) を提案する。
ModelNet-Cデータセットの実験では、PV-Adaが最先端の手法より優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 03:43:05 GMT)
Online Convex Optimization with Long Term Constraints for Predictable
Sequences [6.0] 我々は,長期的制約を伴うOCOと呼ばれるOCOの特定の枠組みについて検討する。
長期的制約は、オンライン最適化における更新ステップ毎に、プロジェクションの複雑さを減らす代替手段として導入される。
我々は,次の関数の情報をシーケンスで供給できる予測器を用いて,予測なしで達成できる率よりも厳密に少ない,全体的な後悔と制約違反率を達成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 03:50:53 GMT)
MEDS-Net: Self-Distilled Multi-Encoders Network with Bi-Direction
Maximum Intensity projections for Lung Nodule Detection [5.9] 放射線科医の診療ワークフローを完全に組み込んだ肺結節検出手法を提案する。
様々な厚さの2方向最大強度投影(MIP)画像とCTスキャンの3Dパッチを併用した。
提案手法はLUNA16データセットの888スキャンで厳格に評価され、CPMスコアは93.6%となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 05:55:45 GMT)
Spatio-Temporal Attention in Multi-Granular Brain Chronnectomes for
Detection of Autism Spectrum Disorder [5.9] グラフベースの学習技術は、静止状態機能型磁気共鳴画像(rs-fMRI)データに顕著な結果を示している。
IMAGINの5倍のクロスバリデーション精度は79.25%であり、現在の最先端を1.5%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 01:43:17 GMT)
Gravitational Dimensionality Reduction Using Newtonian Gravity and
Einstein's General Relativity [5.4] この研究は物理学と機械学習のハイブリッドであり、物理の概念が機械学習に使われている。
教師付き重力次元減少法(GDR)アルゴリズムを提案し,各クラスのデータポイントを相互に移動させることにより,クラス内分散の低減とクラス分離の促進を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 23:40:06 GMT)
Image-free Domain Generalization via CLIP for 3D Hand Pose Estimation [5.2] 本稿では,手ポーズ推定フレームワークのためのシンプルな画像自由領域一般化手法を提案する。
テキスト記述から特徴を付加することにより,手ポーズ推定ネットワークの画像特徴の操作を試みる。
次に、操作された画像特徴を利用して、コントラスト学習フレームワークを介して、ポーズ推定ネットワークをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 09:32:37 GMT)
Learning to Compare Nodes in Branch and Bound with Graph Neural Networks [5.1] 整数プログラミングにおける分岐とバウンドのアプローチは、次の探索のために空間の一部を順序付けする必要がある。
本稿では,この問題に対処する新たなシアムグラフニューラルネットワークモデルを提案し,ノードを属性付き二部グラフとして表現する。
本手法は,ノードがランクに応じて探索される平易なフレームワークのインスタンスを解くことで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 19:38:23 GMT)
Two-Level Temporal Relation Model for Online Video Instance Segmentation [3.9] オフライン端末の性能に匹敵するオンライン手法を提案する。
オブジェクトをエンコードし、時間を通して関連付ける、メッセージパッシンググラフニューラルネットワークを導入する。
提案モデルは,YouTube-VISデータセット上で,訓練されたエンドツーエンド,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） (Sun, 30 Oct 2022 10:01:01 GMT)
Combining Attention Module and Pixel Shuffle for License Plate
Super-Resolution [3.9] 本研究は,低解像度・低画質画像におけるライセンスプレート(LP)再構成に焦点を当てた。
本稿では、注目/変圧器モジュールの概念を拡張したシングルイメージ超解法(SISR)アプローチを提案する。
実験では, 提案手法は, 定量的および定性的に, ベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 13:05:07 GMT)
See as a Bee: UV Sensor for Aerial Strawberry Crop Monitoring [3.7] この研究は、ハチの視覚からインスピレーションを得て、紫外線反射を花検出装置に組み込むのに適したリモートセンシングシステムを設計する。
提案手法は,イチゴの花の深層学習において,特徴量の多い画像を提供する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 18:56:24 GMT)
Realizing a deep reinforcement learning agent discovering real-time
feedback control strategies for a quantum system [3.6] 我々は、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)を用いた遅延最適化ディープニューラルネットワークを開発した。
超伝導量子ビットを標的状態に効率よく初期化する手法を実証する。
本研究では, エージェントの性能を, 強度, 弱い測定値, および3レベル読み出し値として検討し, しきい値に基づく簡単な手法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 01:31:20 GMT)
Time-aware Metapath Feature Augmentation for Ponzi Detection in Ethereum [3.6] ポンツィの策略とフィッシング詐欺は、分散金融を著しく脅かしている。
ブロックチェーン上の既存のグラフベースの異常な振る舞い検出方法は、通常、均質なトランザクショングラフの構築に重点を置いている。
我々は、リアルタイムメタパスベースのトランザクションパターンをキャプチャするためのプラグイン・アンド・プレイモジュールとして、TMFAug(Time-aware Metapath Feature Augmentation)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 15:31:19 GMT)
STGC-GNNs: A GNN-based traffic prediction framework with a
spatial-temporal Granger causality graph [3.3] 交通予測の鍵は、道路網を走行する交通の流れの時間的ダイナミクスを正確に表現することである。
既存の手法は局所的および静的な空間依存をモデル化し、長期予測に必要なグローバル・ダイナミックな交通情報を伝達できない。
我々は,GDTiが動的に変化する交通流の下で安定な交通流を支える伝達因果関係(TCR)としてマクロ的に振る舞うという新しい仮説を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 09:33:51 GMT)
Adaptive Speech Quality Aware Complex Neural Network for Acoustic Echo
Cancellation with Supervised Contrastive Learning [3.2] 本稿では,適応型音声品質複合ニューラルネットワークを提案する。
本稿では,異なるステージに注目する複雑なモジュール化ニューラルネットワークを提案し,特徴抽出音響分離,マスク最適化を受容的に行う。
提案したモデルは最先端の性能より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 09:42:03 GMT)
Saliency Can Be All You Need In Contrastive Self-Supervised Learning [2.9] 我々は,すでに確立されている「グローバル・コントラスト・ベース・サリアント領域検出」という手法を用いて,コントラスト型自己監視学習(SSL)のための拡張ポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 08:47:53 GMT)
Foreign Object Debris Detection for Airport Pavement Images based on
Self-supervised Localization and Vision Transformer [2.6] 本稿では,滑走路画像の予測を学習し,自己教師付きFODローカライゼーションを提案する。
実世界の滑走路状況における任意のFODの検出に成功していることを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 17:48:57 GMT)
IQGAN: Robust Quantum Generative Adversarial Network for Image Synthesis
On NISQ Devices [2.4] 我々は、ノイズ中間量子(NISQ)デバイス上で効率よく実装できるマルチキュービット画像合成フレームワークIQGANを提案する。
そこで我々は,古典的データを量子状態に効果的に埋め込む訓練可能なマルチキュービット量子エンコーダを特徴とするIQGANアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 14:52:08 GMT)
CAD 3D Model classification by Graph Neural Networks: A new approach
based on STEP format [2.2] コンピュータ支援設計(CAD)フォーマットで直接動作する3Dモデルの検索と分類のための新しいアプローチを提案する。
各種CADフォーマットの中で,製品製造情報の標準となるSTEP拡張について検討する。
我々はSTEPファイルの連結構造を利用して、ノードがプリミティブ要素であり、弧がそれらの間の接続であるグラフを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 11:27:58 GMT)
Classical ensemble of Quantum-classical ML algorithms for Phishing
detection in Ethereum transaction networks [2.0] 本稿では、金融取引網におけるフィッシング検出を改善する量子古典アルゴリズムのハイブリッドシステムを提案する。
古典的な量子古典モデルのアンサンブルは、マクロFスコアとフィッシングFスコアを改善した。
1つの重要な観察は、QSVMが常に低い偽陽性を与え、したがって他の古典的または量子的ネットワークと比較して高い精度を与えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 14:37:21 GMT)
Few-Shot Classification of Skin Lesions from Dermoscopic Images by
Meta-Learning Representative Embeddings [2.0] 稀な疾患と新規疾患の診断のための注釈付き画像と根拠真理は乏しい。
少ないショットラーニングとメタラーニングは、低いデータレシエーションでうまく機能することを目指して、これらの問題を克服することを目的としている。
本稿では,皮膚内視鏡画像の分類におけるメタラーニングの改善に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 21:27:15 GMT)
PhysioGait: Context-Aware Physiological Context Modeling for Person
Re-identification Attack on Wearable Sensing [1.8] 個人の再識別は、公開医療データにおいて重要なプライバシー侵害である。
本研究では,プライバシーに敏感な大規模ウェアラブルセンシングデータに対する新たなタイプのプライバシー脅威の可能性を検討する。
本研究では,空間情報と時間情報を個別に学習する文脈認識型生理信号モデルであるPhyloGaitを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 03:59:00 GMT)
Dynamics simulation and numerical analysis of arbitrary time-dependent
$\mathcal{PT}$-symmetric system based on density operators [1.4] 従来の量子力学系における$mathcalPT$-symmetricシステムをシミュレートする方法は、基本的な理論的重要性だけでなく実用的価値も持っている。
本稿では,密度演算子に基づく任意の時間依存システムの動的シミュレーション手法を提案する。
脱分極(ディープ)ノイズが最も致命的であり、可能な限り避けるべきであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 06:49:52 GMT)
Digital Quantum Simulation and Circuit Learning for the Generation of
Coherent States [1.4] 量子回路におけるコヒーレントな状態をデジタル的に準備する2つの方法が導入された。
ディジタル生成されたコヒーレント状態の高忠実度を検証した。
シミュレーションの結果、量子回路学習は、適切なアンサーゼを選択することにより、コヒーレントな状態の学習に高い忠実性を提供できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 09:06:21 GMT)
Formalizing Statistical Causality via Modal Logic [1.4] 確率変数に対する因果効果を特定するための統計的因果言語(StaCL)を定義する。
StaCLは、Kripkeモデルにおいて、異なる可能な世界の確率分布間の因果特性を表現するための介入のためのモダル作用素を組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 06:12:39 GMT)
A Self-Supervised Approach to Reconstruction in Sparse X-Ray Computed
Tomography [1.1] この研究は、物理インフォームド変分オートエンコーダである自己教師付き確率的ディープラーニング技術を開発し、検証する。
ディープニューラルネットワークは、スパース2次元の投影測定を、既知の類似したオブジェクトのデータセットをトレーニングすることで3次元の再構成に変換するために使用されている。
高品質な再構成はディープラーニングなしでは生成できず、深層ニューラルネットワークは再構築なしでは学習できない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 02:33:45 GMT)
Learning to Defer to Multiple Experts: Consistent Surrogate Losses,
Confidence Calibration, and Conformal Ensembles [1.0] 本研究は,L2D(L2D)を複数の専門家に委譲する学習の統計的特性について考察する。
我々は、一貫したサロゲート損失、信頼性校正、および専門家の原則的なアンサンブルを導出するオープンな問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 21:27:29 GMT)
Mitigating Unfairness via Evolutionary Multi-objective Ensemble Learning [0.9] 1つまたは複数の公正度対策を最適化することは、他の措置を犠牲にしたり、悪化させることがある。
複数のメトリクスを同時に最適化するために、多目的進化学習フレームワークが使用される。
提案アルゴリズムは,意思決定者に対して,精度とマルチフェアネス指標のトレードオフを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 06:34:10 GMT)
High Resolution Multi-Scale RAFT (Robust Vision Challenge 2022) [0.6] 本稿では,2022年のロバスト・ビジョン・チャレンジで優勝したMS-RAFT+について述べる。
これはMS-RAFT法に基づいており、複数のマルチスケールの概念を単一スケールのRAFTに統合することに成功した。
提案手法は,オンデマンドのコスト計算によって実現可能なフロー推定に,さらに細かなスケールを生かして拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 17:48:11 GMT)
Evaluation and comparison of federated learning algorithms for Human
Activity Recognition on smartphones [0.5] フェデレートラーニング(FL)は、ローカルデバイスの使用を促進する新しい機械学習パラダイムとして導入された。
本稿では,FedDistと呼ばれる新しいFLアルゴリズムを提案する。
その結果、FedDistが異種データに適応できることと、FLが非同期な状況に対処できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 18:47:23 GMT)
Wide-field magnetometry with nitrogen-vacancy centers in randomly
oriented micro-diamonds [0.5] NV中心を任意に配向したサブミクロメートルサイズのダイヤモンドパウダーで磁場を感知することができる。
我々の研究は不規則な表面にまで拡張することができ、ナノダイアモンドベースのフォトニックセンサーにとって有望な道のりを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 13:18:28 GMT)
FatNet: High Resolution Kernels for Classification Using Fully
Convolutional Optical Neural Networks [0.4] 本稿では,従来のシリコン内分類網の光学的完全畳み込みニューラルネットワークへの変換について述べる。
本稿では、自由空間加速度とより互換性のある画像分類のためのFatNetを提案する。
その結果、元のネットワークに比べて6%低いコストで、畳み込み操作が8.2倍少ないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 18:31:46 GMT)
Explainable Predictive Decision Mining for Operational Support [0.3] 決定マイニングは、プロセスの決定ポイントにおけるプロセスインスタンスのルーティングを記述/予測することを目的としています。
意思決定マイニングの既存のテクニックは、意思決定の記述に重点を置いているが、その予測には重点を置いていない。
提案手法は, SHAP値を用いた予測決定についての説明を行い, 積極的な行動の誘発を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 09:27:41 GMT)
Medical Codes Prediction from Clinical Notes: From Human Coders to
Machines [0.2] 臨床ノートから医療コードを予測することは、すべての医療提供組織にとって実用的で不可欠である。
最大の課題は、構造化されていないフリーテキスト臨床ノートから数千の高次元コードから適切な医療コードを直接識別することである。
最近の研究では、本格的なディープラーニングベースの手法による最先端のコード予測結果が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 14:24:13 GMT)
Whence deep realism for Everettian quantum mechanics? [0.0] 科学的リアリズムの「浅く深い」バージョンは、次のように区別される: 浅いリアリストは、我々の最高の科学的理論の実証が存在するという信念に満足している。
対照的に、ディープ・リアリストは、そのような実体がメタ物理用語で記述されている場合に限り、現実主義は正当であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 00:58:04 GMT)
Two Models are Better than One: Federated Learning Is Not Private For
Google GBoard Next Word Prediction [0.0] 我々は、自然言語テキストモデルを訓練する際に、フェデレーション学習に対する新たな攻撃を示す。
GoogleのGBoardアプリで使用される次のワード予測モデルに対する攻撃の有効性について説明する。
これは、特にGBoardが実運用で使用されているため、明らかなプライバシー上の懸念を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 20:58:34 GMT)
The Florence 4D Facial Expression Dataset [0.0] 本研究では,3次元顔モデルの動的配列からなる大規模データセットであるFlorence 4Dを提案する。
合成と実の同一性の組み合わせは、前代未聞の4D表情を示す。
このようなデータコーパスをコミュニティに公開することで、新しいアプリケーションの設計と実験が可能になると強く信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 10:45:21 GMT)
Recognizing Handwriting Styles in a Historical Scanned Document Using
Scikit-Fuzzy c-means Clustering [0.0] 特異な手書きスタイルは、文字サイズ、ストローク幅、ループ、ダクト、スラットアングル、カーシブリグチュアなど、いくつかの要素のブレンドで異なってくることがある。
隠れマルコフモデル、サポートベクターマシン、半教師付きリカレントニューラルネットワークによるラベル付きデータの研究は、中程度から高い成功を収めている。
本研究では, ファジィソフトクラスタリングと線形主成分分析を併用して, 歴史写本の手動変化を検知することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 09:07:51 GMT)
Rapid Electromagnetic Induction Imaging with an Optically Raster-Scanned
Atomic Magnetometer [0.0] 高周波原子磁気センサ(RF-AM)の蒸気セル内で2次元光走査を行うことにより、電磁誘導イメージング(EMI)技術における機械走査の限界を克服する装置を提案する。
大型の立方体87Rb蒸気セルを用いて、RF-AMの媒質としてポンプ及びプローブビームをアココスト光学を介して細胞内に翻訳する。
この技術は、細胞体積に対して頑健で繰り返し可能な磁気測定を与え、EMIによる導電目標の解決に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 16:47:27 GMT)
Quantum measurement: a game between observer and nature? [0.0] 本稿では,量子計測におけるオブザーバの役割を説明するための量子決定理論を提案する。
我々は、観察者が自然とゲームをし、その経験に基づいて自然を「デコード」することで、外界の経験を築き上げていると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 07:57:58 GMT)
Quantum Error Correction in the Lowest Landau Level [0.0] 我々はAlbert,Covey,Preskillによって提案された量子誤り訂正符号の有限次元バージョンを開発する。
我々の符号は、球面幾何学上のランダウ準位における荷電粒子によって実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 21:36:00 GMT)
OGInfra: Geolocating Oil & Gas Infrastructure using Remote Sensing based
Active Fire Data [0.0] 本研究では,NASA FIRMSデータレポジトリとディープラーニング技術を用いたアクティブファイアデータを用いて,石油・ガスインフラの自動位置決め技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 18:58:15 GMT)
Necessary Criteria for Markovian Divisibility of Linear Maps [0.0] 無限小マルコフ可除という概念を一般線型写像や発電機の閉凸集合に拡張する。
量子チャネルで証明された形式の無限小マルコフ可除性に必要な基準は、一般に保持できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 03:41:41 GMT)
My discussions with John Stuart Bell [0.0] 1976年、私はCERNで数回ジョン・ベルに会い、光学定理、純度試験、EPRパラドックス、ベルの不等式、それらの違反の可能性について話し合った。
私はまた、最初の会合でベルに渡した手書きのメモと、彼が1982年に送ってくれた手書きの手紙を再現しました。
ベルの論文や実験によって刺激された研究は、彼の不等式をチェックするために、量子情報や量子技術における量子絡み合いのいくつかの重要な応用に繋がった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 13:25:13 GMT)
Learning Heuristics for the Maximum Clique Enumeration Problem Using Low
Dimensional Representations [0.0] 本稿では,最大列挙問題の傾きを低減するために,入力グラフのプルーニング処理に学習フレームワークを用いる。
本手法の性能評価において,異なる頂点表現を用いることが果たす役割について検討する。
分類過程において局所的なグラフ特徴を用いることで,特徴の除去過程と組み合わせることで,より正確な結果が得られることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 22:04:32 GMT)
Improved Gauge-Unfixing Formalism through a Prototypical Second-Class
System [0.0] 任意のゲージ不変関数が位相空間の特定の変形によって得られることを示す。
非線形モデルに適用した手法を解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 19:06:03 GMT)
Imitating Opponent to Win: Adversarial Policy Imitation Learning in
Two-player Competitive Games [0.0] 敵エージェントが採用する敵ポリシーは、ターゲットRLエージェントに影響を及ぼし、マルチエージェント環境では性能が良くない。
既存の研究では、被害者エージェントと対話した経験に基づいて、敵の政策を直接訓練している。
我々は、この欠点を克服する、新しい効果的な対人政策学習アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 18:32:02 GMT)
Forget Embedding Layers: Representation Learning for Cold-start in
Recommender Systems [0.0] 本稿では、ユーザとアイテムの既存の表現を洗練する大規模な埋め込みネットワークであるFELRecを紹介する。
類似のアプローチとは対照的に、我々のモデルはサイド情報や時間を要する微調整のない新しいユーザやアイテムを表現している。
提案手法は,従来は見つからなかったデータセットに対してよく一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 19:08:38 GMT)
Fine-Grained Emotional Paraphrasing along Emotion Gradients [0.0] 感情の勾配に沿ってきめ細かな感情的言い回しを新たに導入する。
マルチタスク・トレーニングによるテキスト・トゥ・テキスト・トランスフォーマーの微調整により,この問題に対処するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 05:38:22 GMT)
Efficient qutrit gate-set tomography on a transmon [0.0] ゲートセットトモグラフィーは、測定や状態準備エラーを含む一連の量子論理ゲートのプロセス行列の決定を可能にする。
クイットクリフォード群におけるゲートのみを用いて, クイットへのトモグラフィーの効率的な実装法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 23:31:58 GMT)
DuDe: Dual-Decoder Multilingual ASR for Indian Languages using Common
Label Set [0.0] Common Label Set (CLS) は、共通ラベルに似た音を持つ様々な言語のグラフエムをマッピングする。
インドの言語はほとんどが音声言語であるため、ネイティブスクリプトからCLSに変換するための音訳を構築するのは簡単である。
本稿では,多言語システム構築のためのMultilingual-Decoder-Decoderという新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 04:01:26 GMT)
Delayed-choice quantum erasers and the Einstein-Podolsky-Rosen paradox [0.0] アインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン-ボーム実験における量子消去の効果について論じる。
量子消去器の実験は、エンタングルメント量子消去器とScully-Dr"uhl型量子消去器の2つの主要なカテゴリに分類される。
Scully-Dr"uhl型量子消去器(英語版)では、遅延選択測定の影響を受けられる一方の情報は、純粋に反実的推論の結果ではなく、いくつかの事実的重要性を持つという主張がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 06:40:32 GMT)
Context-empowered Visual Attention Prediction in Pedestrian Scenarios [0.0] 本稿では,歩行者の視覚的注意予測における3つの課題に対処する,新しいエンコーダ・デコーダアーキテクチャであるContext-SalNETを提案する。
まず、Context-SalNETは、エンコーダ・デコーダモデルの潜在空間における緊急性と安全性の優先性を明示的にモデル化する。
第2に,指数重み付き平均二乗誤差損失 (ew-MSE) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 19:38:17 GMT)
Actionable Phrase Detection using NLP [0.0] アクションブルとは、最も基本的な意味では、特定のアクションを取る必要があることを意味する用語である。
本稿では,Actionablesをスクラッチから設計した言語フィルタを用いて,原文から抽出できるかどうかを検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 13:37:49 GMT)
A Pipeline for Analysing Grant Applications [0.0] 本稿では,提案手法が意図した革新的なプロジェクト提案を効果的に識別するかどうかを考察する。
グラント申請は、レビュアーが割り当てた「特定の革新と創造性」(IC)スコアを含むピアレビューされた研究提案である。
本稿では,特徴を符号化した文書上のランダムフォレスト(RF)分類器として,最高の性能を持つモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 13:43:53 GMT)