Composite Feature Selection using Deep Ensembles [130.7] 本研究では,事前定義されたグループ化を伴わない予測的特徴群発見の問題について検討する。
本稿では,特徴選択モデルのアンサンブルを用いて予測グループを探索する,新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
発見群と基底真理の類似性を測定するための新しい尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 17:49:40 GMT)
Adversarial Training with Complementary Labels: On the Benefit of
Gradually Informative Attacks [119.4] 不完全な監督を伴う敵の訓練は重要であるが、注意は限られている。
我々は、徐々に情報的攻撃を用いた新しい学習戦略を提案する。
提案手法の有効性を,ベンチマークデータセットを用いて実証する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 04:26:45 GMT)
DensePure: Understanding Diffusion Models towards Adversarial Robustness [110.8] 拡散モデルの特性を解析し,それらが証明された堅牢性を高める条件を確立する。
事前訓練されたモデル(すなわち分類器)の信頼性向上を目的とした新しいDensePure法を提案する。
このロバストな領域は多重凸集合の和であり、以前の研究で特定されたロバストな領域よりもはるかに大きい可能性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 08:18:07 GMT)
Preserving In-Context Learning ability in Large Language Model
Fine-tuning [103.4] In-context abilities of pretrained large language model (LLMs) の保存を目的としたMOdel Tuning (ProMoT) を用いた Prompt Tuning を提案する。
ProMoTは、バニラの微調整と比較すると、微調整タスクでも同様のパフォーマンスを実現するが、コンテキスト内学習性能は大幅に低下する。
ProMoTは、NLIバイナリ分類タスクの微調整など、異なるフォーマットのタスクに対して顕著な一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 17:56:57 GMT)
Discrete Factorial Representations as an Abstraction for Goal
Conditioned Reinforcement Learning [99.4] 離散化ボトルネックを適用することにより,目標条件付きRLセットアップの性能が向上することを示す。
分布外目標に対する期待した回帰を実験的に証明し、同時に表現的な構造で目標を指定できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:31:43 GMT)
3DMODT: Attention-Guided Affinities for Joint Detection & Tracking in 3D
Point Clouds [95.5] 本稿では,3次元点雲における複数物体の同時検出と追跡手法を提案する。
本モデルでは,複数のフレームを用いた時間情報を利用してオブジェクトを検出し,一つのネットワーク上で追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 20:59:38 GMT)
Recognition of Defective Mineral Wool Using Pruned ResNet Models [88.2] 我々はミネラルウールのための視覚品質管理システムを開発した。
ウール標本のX線画像が収集され、欠陥および非欠陥サンプルのトレーニングセットが作成された。
我々は98%以上の精度のモデルを得たが、同社の現在の手順と比較すると、20%以上の欠陥製品を認識することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:58:02 GMT)
Behavioral Intention Prediction in Driving Scenes: A Survey [82.6] 行動意図予測(BIP)とは、人間の思考過程をシミュレートし、特定の行動の開始時刻を予測することである。
本研究では, 軌道予測, 行動予測, 事故予測などのBIP条件付き予測タスクに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 11:07:37 GMT)
Consistent Training via Energy-Based GFlowNets for Modeling Discrete
Joint Distributions [79.5] Generative Flow Networks (GFlowNets)は、様々なオブジェクトを$x$に、報酬関数$R(x)$を付与することで、大幅なパフォーマンス向上を実現している。
我々は、GFlowNetsと共同でエネルギーベースモデルを学習し、それを拡張して複数の変数のジョイントを学習する、という最近の研究の上に構築する。
このジョイントトレーニングやジョイントエナジーに基づく定式化は、抗微生物ペプチドの生成に大きな改善をもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:25:14 GMT)
Signing Outside the Studio: Benchmarking Background Robustness for
Continuous Sign Language Recognition [79.2] 本稿では,既存の連続手話認識ベンチマークを用いて,ベンチマークデータセットを自動的に生成するパイプラインを提案する。
新たに構築したベンチマークデータセットは,実環境をシミュレートする多様なシーンで構成されている。
そこで本研究では,(1)背景ランダム化と(2)CSLRモデルの特徴的乱れを含む,シンプルで効果的な学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:27:44 GMT)
Multi-Resource Allocation for On-Device Distributed Federated Learning
Systems [79.0] 本研究は,デバイス上の分散フェデレーション学習(FL)システムにおいて,レイテンシとエネルギー消費の重み付け和を最小化する分散マルチリソース割り当て方式を提案する。
システム内の各モバイルデバイスは、指定された領域内でモデルトレーニングプロセスを実行し、それぞれパラメータの導出とアップロードを行うための計算と通信資源を割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 14:16:05 GMT)
Faster spectral density calculation using energy moments [77.3] 我々は、最近提案されたガウス積分変換法を、ハミルトニアン系のフーリエモーメントの観点から再構成する。
このフレームワークの主な利点の1つは、計算コストの大幅な削減を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 23:57:58 GMT)
The Enemy of My Enemy is My Friend: Exploring Inverse Adversaries for
Improving Adversarial Training [72.4] 敵の訓練とその変種は、敵の例に対抗して最も効果的なアプローチであることが示されている。
本稿では,モデルが類似した出力を生成することを奨励する,新たな対角訓練手法を提案する。
本手法は,最先端のロバスト性および自然な精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:24:26 GMT)
Interpretability in the Wild: a Circuit for Indirect Object
Identification in GPT-2 small [68.9] 間接オブジェクト識別 (IOI) と呼ばれる自然言語タスクにおいて, GPT-2 の小型化が果たす役割について解説する。
我々の知る限り、この調査は言語モデルにおいて「野生」の自然な振る舞いをリバースエンジニアリングする最大のエンドツーエンドの試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 17:08:44 GMT)
T5lephone: Bridging Speech and Text Self-supervised Models for Spoken
Language Understanding via Phoneme level T5 [65.3] 我々は、異なるトークン化戦略を持つPLMが音声言語理解タスクにどのように影響するかを広範囲に研究する。
我々は、音素化されたテキストを使って事前訓練されたT5の変種であるT5lephoneを作成するためのアイデアを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 17:00:23 GMT)
PELICAN: Permutation Equivariant and Lorentz Invariant or Covariant
Aggregator Network for Particle Physics [64.6] 本稿では,全6次元ローレンツ対称性に対して最大で還元された入力の集合を用いた機械学習アーキテクチャを提案する。
結果として得られたネットワークは、モデル複雑さがはるかに低いにもかかわらず、既存の競合相手すべてを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:36:50 GMT)
Robust Large-Margin Learning in Hyperbolic Space [64.4] ユークリッド空間ではなく双曲型で分類器を学ぶための最初の理論的保証を示す。
本研究では, 対向例の慎重な注入に頼って, 大面積超平面を効率よく学習するアルゴリズムを提案する。
双曲空間によく埋め込まれる階層的データに対して、低埋め込み次元は優れた保証を保証することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:45:27 GMT)
New insights on the quantum-classical division in light of Collapse
Models [63.9] 量子的挙動と古典的挙動の分断は熱力学的相の分断と類似していると主張する。
崩壊パラメータ $(lambda)$ と崩壊長スケール$r_C$ との特定の関係は、通常の熱力学相図における共存曲線の役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 19:44:32 GMT)
Semi-Supervised Domain Adaptation for Cross-Survey Galaxy Morphology
Classification and Anomaly Detection [57.9] We developed a Universal Domain Adaptation method DeepAstroUDA。
異なるタイプのクラスオーバーラップしたデータセットに適用することができる。
初めて、我々は2つの非常に異なる観測データセットに対するドメイン適応の有効利用を実演した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:07:21 GMT)
FRSUM: Towards Faithful Abstractive Summarization via Enhancing Factual
Robustness [56.3] 我々は,既存のシステムの忠実さを,事実的堅牢性という新たな視点から研究する。
本研究では,新たなトレーニング戦略,すなわちFRSUMを提案し,そのモデルに対して,暗黙の対角的サンプルと暗黙の対向的摂動の両方を防御するように指導する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 06:09:00 GMT)
Adversarial Policies Beat Professional-Level Go AIs [56.0] 我々は,現在最先端の囲碁AIシステムであるKataGoを,凍ったKataGoの被害者と対戦する敵の政策を訓練することによって攻撃する。
我々の攻撃は、検索なしのKataGoに対する99%の勝利率、そして、KataGoが超人に近いほど十分な検索を使用する場合の50%の勝利率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:13:20 GMT)
On the Interaction Between Differential Privacy and Gradient Compression
in Deep Learning [55.2] 差分プライバシーと勾配圧縮のガウス的メカニズムがディープラーニングにおけるテスト精度にどのように影響するかを考察する。
勾配圧縮は一般に非プライベートトレーニングではテスト精度に悪影響を及ぼすが、差分プライベートトレーニングではテスト精度を改善することがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 20:28:45 GMT)
Efficient Graph Neural Network Inference at Large Scale [54.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、幅広いアプリケーションで優れた性能を示している。
既存のスケーラブルなGNNは、線形伝搬を利用して特徴を前処理し、トレーニングと推論の手順を高速化する。
本稿では,そのトポロジ情報に基づいて各ノードに対してパーソナライズされた伝搬順序を生成する適応的伝搬順序法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 14:38:18 GMT)
Investigating Content-Aware Neural Text-To-Speech MOS Prediction Using
Prosodic and Linguistic Features [54.5] MOS予測ニューラルモデルに基づく自動合成音声評価の最先端手法について検討した。
MOS予測システムに付加的な入力として韻律的特徴と言語的特徴を含めることを提案する。
すべてのMOS予測システムは、クラウドソースされた自然性MOS評価を備えた、TSSのみのニューラルネットワークであるSOMOSでトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 09:18:50 GMT)
Schr\"odinger cat states of a 16-microgram mechanical oscillator [54.4] 重ね合わせ原理は量子力学の最も基本的な原理の1つである。
そこで本研究では,Schr"odinger cat state of motionにおいて,有効質量16.2マイクログラムの機械共振器を作製した。
重ね合わせの大きさと位相の制御を示し、これらの状態のデコヒーレンスダイナミクスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:29:44 GMT)
A Meta-GNN approach to personalized seizure detection and classification [53.9] 本稿では,特定の患者に限られた発作サンプルから迅速に適応できるパーソナライズされた発作検出・分類フレームワークを提案する。
トレーニング患者の集合からグローバルモデルを学ぶメタGNNベースの分類器を訓練する。
本手法は, 未確認患者20回に限って, 精度82.7%, F1スコア82.08%を達成し, ベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 14:12:58 GMT)
Learning to Solve Voxel Building Embodied Tasks from Pixels and Natural
Language Instructions [53.2] 本研究では,Minecraftのような環境下でのオブジェクト構築作業において,言語モデルと強化学習を組み合わせた新しい手法を提案する。
提案手法は,まず命令から一貫した達成可能なサブゴールのセットを生成し,学習済みのRLポリシーで関連するサブタスクを完了させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:30:42 GMT)
Towards Better Out-of-Distribution Generalization of Neural Algorithmic
Reasoning Tasks [51.9] ニューラルネットワーク推論タスクのOOD一般化について検討する。
目標は、ディープニューラルネットワークを使用して入出力ペアからアルゴリズムを学ぶことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:33:20 GMT)
Maximum Likelihood Distillation for Robust Modulation Classification [50.5] 我々は、より堅牢なAMCシステムを構築するために、知識蒸留のアイデアと敵の訓練に基づいて構築する。
オフライン環境でのAMC問題を解消し,より優れたトレーニングラベルを生成するためのMaximum Likelihood関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 21:06:11 GMT)
Beating the thermal limit of qubit initialization with a Bayesian
Maxwell's demon [48.8] フォールトトレラント量子コンピューティングは、明確に定義された有限状態の量子レジスタを初期化する必要がある。
固体系では、これは典型的には冷たい貯水池への熱化によって達成される。
本稿では, 熱限界を超える信頼度を持つフィデューシャル量子状態を作成する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:46:34 GMT)
SDCL: Self-Distillation Contrastive Learning for Chinese Spell Checking [48.1] 本稿では,中国のスペルチェックタスクにBERTを適用するためのトークンレベルの自己蒸留コントラスト学習手法を提案する。
コントラスト学習損失を用いて、不正なトークンの隠された状態を正規化し、正しい文でそれに近いものにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:58:36 GMT)
Leveraging Graph-based Cross-modal Information Fusion for Neural Sign
Language Translation [46.8] 手話 (SL) は聴覚障害者の母語であり、ほとんどの人が理解できない特別な視覚言語である。
動的グラフに基づくマルチモーダル特徴融合を用いたニューラルSLTモデルを提案する。
我々はまず,マルチモーダル情報を融合したグラフニューラルネットワークをニューラルネットワーク翻訳モデルに導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:26:22 GMT)
User-Entity Differential Privacy in Learning Natural Language Models [46.2] 自然言語モデル(NLM)の学習において,テキストデータにおけるセンシティブなエンティティとデータ所有者の両方に対して,形式的なプライバシ保護を実現するために,UeDP(User-entity differential privacy)という新しい概念を導入する。
UeDPを保存するためにUeDP-Algと呼ばれる新しいアルゴリズムを開発し、ユーザとセンシティブなエンティティサンプリングプロセスをシームレスに組み合わせることで、密接な境界感度でプライバシ損失とモデルユーティリティのトレードオフを最適化した。
我々のUeDP-Algは、ベンチマークデータセットを用いて、複数のNLMタスクにおいて、同一のプライバシ予算消費の下でモデルユーティリティのベースラインアプローチより優れていることを示す理論分析と評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:54:23 GMT)
Natural Language Deduction with Incomplete Information [43.9] 当初,すべての前提が明記されていないような不特定設定を処理できる新しいシステムを提案する。
自然言語生成モデルを用いて、他の前提と結論が与えられた前提を誘導的に推論することにより、結論が真であるために必要な証拠の欠落を示唆することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 17:27:55 GMT)
Beyond the Best: Estimating Distribution Functionals in Infinite-Armed
Bandits [40.7] 無限武装バンディット問題では、各アームの平均報酬は未知の分布からサンプリングされる。
我々は、最大以上の分布関数の一般的なクラスを検討し、オフラインとオンラインの両方で統一されたメタアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:20:10 GMT)
Beyond Not-Forgetting: Continual Learning with Backward Knowledge
Transfer [40.0] 継続学習(CL)では、エージェントは、新しいタスクと古いタスクの両方の学習性能を向上させることができる。
既存のCL手法の多くは、古いタスクに対する学習モデルの修正を最小化することによって、ニューラルネットワークの破滅的な忘れに対処することに焦点を当てている。
データ再生のない固定容量ニューラルネットワークに対して,バックワードノウルEdge tRansfer (CUBER) を用いた新しいCL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 23:55:51 GMT)
RGMIM: Region-Guided Masked Image Modeling for COVID-19 Detection [38.7] 新型コロナウイルス検出のための新しい領域誘導マスク画像モデリング法(RGMIM)を提案する。
本手法では,肺マスク情報を用いて有効な地域を特定することで,新型コロナウイルス検出に有用な情報を学習する新しいマスキング戦略を設計する。
実験結果から、RGMIMは他の最先端の自己教師型学習手法よりも、オープンなCOVID-19ラジオグラフィーデータセットの方が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 07:41:03 GMT)
End-to-End Optimization and Learning for Multiagent Ensembles [38.0] マルチエージェントアンサンブル学習は、正確で堅牢な機械学習モデルを作成することを目的としたアルゴリズムの重要なクラスである。
本稿では、制約付き最適化と学習のユニークな統合を提案し、専門的なコンセンサスルールを導出する。
結果として得られる戦略は、エンドツーエンドのマルチエージェントアンサンブル学習(e2e-MEL)と呼ばれ、特定の入力サンプルと組み合わせるための適切な予測子を選択することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:37:49 GMT)
Training Vision-Language Models with Less Bimodal Supervision [37.9] このような並列データへの依存度を低減できる範囲について検討する。
バイモーダル監視が3つの視覚言語課題に与える影響を解析する。
VQAv2やGQAのような単純なタスクでは、バイモーダルの監督を完全に排除でき、パフォーマンスの損失はわずかである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 04:07:11 GMT)
Leveraging commonsense for object localisation in partial scenes [36.5] 空間コモンセンスグラフ(D-SCG)の幾何学的推論を容易にする新しいシーン表現を提案する。
新たな注目メッセージパッシング機構を実装したグラフニューラルネットワークを用いて,対象物体の未知の位置を推定する。
本研究では, 局所化精度を8倍に向上させるため, 部分ScanNetによる手法の評価を行い, 最先端技術の改善を5.9%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:17:07 GMT)
GMF: General Multimodal Fusion Framework for Correspondence Outlier
Rejection [36.4] 本稿では,一般マルチモーダル・フュージョンを提案する。
我々のGMFは広範な一般化能力を実現し、点雲登録精度を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 01:18:46 GMT)
TOE: A Grid-Tagging Discontinuous NER Model Enhanced by Embedding
Tag/Word Relations and More Fine-Grained Tags [33.0] 本稿では不連続なエンティティ認識のための競合グリッドタグモデルを提案する。
我々は2種類のタグ指向強化機構を最先端(SOTA)グリッドタグモデルに組み込む。
本モデルでは, 約0.83%, 0.05%, 0.66%のSOTAをF1で推し進め, 有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:17:49 GMT)
Why is Winoground Hard? Investigating Failures in Visuolinguistic
Compositionality [32.9] Winogroundデータセットは、ペア画像と英語のキャプションにマッチするモデルに挑戦する。
我々は、Winogroundタスクの解決には、構成言語理解だけでなく、他の多くの能力も必要であることを示す。
本分析は,視覚的およびテキスト的表現を融合させることで,視覚言語モデルにおける大きな課題が生じることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 22:16:58 GMT)
Event Tables for Efficient Experience Replay [31.5] 経験リプレイ(ER)は多くの深層強化学習(RL)システムにおいて重要な要素である。
ERバッファからの一様サンプリングは、収束が遅く不安定な振る舞いを引き起こす可能性がある。
本稿では,ERバッファをイベントテーブルに分割するStratified Smpling from Event Tables (SSET)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:38:23 GMT)
Avoid Overthinking in Self-Supervised Models for Speech Recognition [29.0] 自己教師付き学習(SSL)モデルは、私たちの言語、言語、ビジョンに対するアプローチを形変えました。
層間の巨大なサイズと不透明な関係は、推論が遅くなり、ネットワークが過大評価される。
EE戦略は、特定のサンプルの推論時間における計算を動的に削減することで、両方の問題を解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:26:46 GMT)
Learning Task-Aware Effective Brain Connectivity for fMRI Analysis with
Graph Neural Networks [28.5] 我々は、fMRI解析のためのアンダーラインTask-aware UnderlineBrain接続アンダーラインDAGに基づくエンドツーエンドフレームワークTBDSを提案する。
TBDSの鍵となるコンポーネントは、DAG学習アプローチを採用して、生の時系列をタスク対応の脳結合性に変換する脳ネットワークジェネレータである。
2つのfMRIデータセットに関する総合的な実験は、TBDSの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:59:54 GMT)
Speech-text based multi-modal training with bidirectional attention for
improved speech recognition [26.5] ASRエンコーダ(ボット層)とテキストエンコーダ(テキストエンコーダ)をマルチモーダル学習法で共同学習するために,新しい双方向アテンション機構(BiAM)を提案する。
BiAMは特徴サンプリングレートの交換を促進することを目的としており、別の空間で測定すべきものに対する変換された特徴の品質を実現する。
Librispeech corpusの実験結果から、ペアデータ学習のみで最大6.15%のワードエラー率削減(WERR)を達成でき、また、より不適切なテキストデータを使用すると9.23%のWERRを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 08:25:11 GMT)
Expansion of Visual Hints for Improved Generalization in Stereo Matching [26.4] ステレオマッチングを導くための視覚的ヒント拡張を導入し、一般化を改善する。
我々の研究は、コンピュータビジョンとロボット工学における視覚慣性オドメトリー(VIO)の堅牢性によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 11:30:26 GMT)
Distributed Graph Neural Network Training: A Survey [26.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ越しに学習するディープラーニングモデルの一種であり、多くの領域でうまく適用されている。
GNNの有効性にもかかわらず、GNNが大規模グラフに効率的にスケールすることは依然として困難である。
治療法として、分散コンピューティングは大規模GNNをトレーニングするための有望なソリューションとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 01:57:00 GMT)
LARO: Learned Acquisition and Reconstruction Optimization to accelerate
Quantitative Susceptibility Mapping [24.7] Learned Acquisition and Reconstruction Optimization (LARO) は、定量的感受性マッピング(QSM)のためのマルチエコー勾配エコー(mGRE)パルスシーケンスを高速化することを目的としている。
提案手法では, 深部再構成ネットワークを用いて, モンテカルロマルチエコk空間サンプリングパターンを最適化する。
本研究は,最適化されたサンプリングパターンと提案した再構成戦略の両方が,マルチエコ画像再構成の品質向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 20:04:29 GMT)
Seg&Struct: The Interplay Between Part Segmentation and Structure
Inference for 3D Shape Parsing [23.8] Seg&Structは、部分分割と構造推論の相互作用を活用する教師あり学習フレームワークである。
本稿では、これらの2つのタスクを最大限に組み合わせて、パフォーマンス向上のために監督をフル活用する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 10:59:15 GMT)
Text-Only Training for Image Captioning using Noise-Injected CLIP [23.4] トレーニング時にCLIPモデルと追加テキストデータのみを用いた画像キャプチャのタスクについて検討する。
私たちのアプローチは、CLIPがビジュアルとテキストの埋め込みを類似させるように訓練されているという事実に依存しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:36:01 GMT)
Geo-Information Harvesting from Social Media Data [22.1] オープンプラットフォームやソーシャルメディアからの大量の画像やテキストメッセージは、時間的に準セムのない、空間的に多視点のストリームを形成する。
データ可用性、分析可能なデータ準備、データ管理など、この分野における重要な側面に対処する。
本稿では,地理情報収集と地理応用の文脈において,ソーシャルメディアデータの倫理的考察について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:47:18 GMT)
CONDAQA: A Contrastive Reading Comprehension Dataset for Reasoning about
Negation [21.6] 本稿では,段落における否定文の意味に関する推論を必要とする,最初の英語読解データセットを提案する。
CONDAQAは1,182組の質問応答ペアと200以上のユニークな否定的手がかりを備える。
CONDAQAの最高のパフォーマンスモデル(UnifiedQA-v2-3b)は、我々の一貫性基準で42%しか達成できません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 06:10:26 GMT)
Revisiting Heterophily in Graph Convolution Networks by Learning
Representations Across Topological and Feature Spaces [20.8] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフベースの機械学習タスクにおける表現の学習において、非常に成功した。
グラフ表現を2つの空間、すなわち位相空間と特徴空間で学習することで、GCNはヘテロフィリーに対処できると主張する。
半教師付きノード分類タスクにおけるGCNフレームワークの性能を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:21:10 GMT)
IE-GAN: An Improved Evolutionary Generative Adversarial Network Using a
New Fitness Function and a Generic Crossover Operator [20.1] 我々は、新しいフィットネス機能と汎用クロスオーバー演算子を導入するIE-GANと呼ばれる改良されたE-GANフレームワークを提案する。
特に、提案されたフィットネス機能は、個人の進化過程をより正確にモデル化することができる。
進化アルゴリズムで一般的に採用されているクロスオーバー演算子は、子孫が両親の優れた遺伝子発現を模倣することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 09:40:16 GMT)
Semantic Pivoting Model for Effective Event Detection [19.2] Event Detectionは、構造化されていない記事からイベントインスタンスの参照を識別し、分類することを目的としている。
イベント検出の既存のテクニックは、イベントタイプクラスを表現するために、均質な1ホットベクトルのみを使用しており、型の意味がタスクにとって重要であるという事実を無視している。
本稿では,学習中の事前情報を明示的に組み込んで,入力とイベント間の意味的に意味のある相関関係を捉えるセマンティック・ピロリング・モデル(SPEED)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 19:20:34 GMT)
Amplifying Membership Exposure via Data Poisoning [18.8] 本稿では,データ中毒の第3タイプについて検討し,良心的トレーニングサンプルのプライバシー漏洩リスクを高めることを目的とした。
そこで本研究では,対象クラスの加入者への露出を増幅するために,データ中毒攻撃のセットを提案する。
この結果から,提案手法は,テスト時間モデルの性能劣化を最小限に抑えることで,メンバーシップ推定精度を大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:52:25 GMT)
Optimal Conservative Offline RL with General Function Approximation via
Augmented Lagrangian [18.2] オフライン強化学習(英語: offline reinforcement learning、RL)とは、かつて収集された相互作用のデータセットから決定を下すことを指す。
一般関数近似と単一政治集中性において統計的に最適で実用的なオフラインRLアルゴリズムの最初のセットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 19:28:48 GMT)
On the detection of synthetic images generated by diffusion models [18.1] 拡散モデル(DM)に基づく手法が注目されている。
DMはテキストベースのビジュアルコンテンツの作成を可能にする。
悪意のあるユーザーは、自分の攻撃に完全に適合した偽のメディアを生成し、配布することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:10:55 GMT)
Unified End-to-End Speech Recognition and Endpointing for Fast and
Efficient Speech Systems [17.2] 本稿では,単一エンドツーエンド (E2E) モデルを用いて, ASR と EP タスクを協調訓練する手法を提案する。
我々は、EPにオーディオフレームを直接消費するか、ASRモデルから低レベルの潜在表現を消費するよう訓練する「スウィッチ」接続を導入する。
これにより、推論中にフレームフィルタリングを低コストで行うことができる単一のE2Eモデルが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 23:43:15 GMT)
Improving Variational Autoencoders with Density Gap-based Regularization [16.8] 変分オートエンコーダ(VAE)は、潜時表現学習と潜時指向生成のためのNLPにおける強力な非教師なし学習フレームワークの1つである。
実際には、ELBoの最適化は、全ての試料の後方分布を同じ分解された局所最適値、すなわち後崩壊またはKL消滅に収束させる。
本稿では, 階層化後分布と先行分布との確率的密度ギャップに基づく新しい正規化により, 両問題に対処する新たな学習目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 08:17:10 GMT)
Robustness of Deep Equilibrium Architectures to Changes in the
Measurement Model [16.7] 深層モデルベースアーキテクチャ(DMBA)は、物理測定と画像の事前処理を統合するために逆問題の画像化に広く用いられている。
DEQのイメージは特定の測定モデルを用いてトレーニングされ、DECのイメージは一般的なイメージデノイザとしてトレーニングされる。
本稿では,測定モデルの変化に先行するDECのロバスト性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:35:07 GMT)
Reduce, Reuse, Recycle: Improving Training Efficiency with Distillation [16.5] 我々は,ImageNet と BERT で訓練した ResNet-50 と C4 で訓練した ResNet-50 を用いて,蒸留を加速させる方法について検討した。
GLUEで評価すると,ImageNetでトレーニングしたResNet-50の1.96倍,BERTで最大1.42倍のトレーニングを高速化できることがわかった。
また,低品質モデルを教師として用いた場合においても,蒸留によるトレーニングは,蒸留なしでのトレーニングよりもほぼ常に効率的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:16:00 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） (Tue, 1 Nov 2022 13:01:21 GMT)
FADO: Feedback-Aware Double COntrolling Network for Emotional Support
Conversation [15.7] 本稿では、戦略スケジュールを作成し、支援応答を生成するために、フィードバック対応ダブル・カウンタリング・ネットワーク(FADO)を提案する。
ESConvの実験結果から,提案したFADOは,戦略選択と応答生成の両面から最先端の性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:37:30 GMT)
Position-Aware Subgraph Neural Networks with Data-Efficient Learning [15.6] PADELと呼ばれるサブグラフニューラルネットワークのための位置認識型データ効率学習フレームワークを提案する。
具体的には、アンカーフリーな新しいノード位置符号化法を提案し、拡散変動部分グラフオートエンコーダに基づく新しい生成部分グラフ拡張法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:34:42 GMT)
Learning Neural Implicit Representations with Surface Signal
Parameterizations [14.8] 本稿では,外見データに適した表面パラメータ化を暗黙的に符号化するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
私たちのモデルは、既存のメッシュベースのデジタルコンテンツと外見データとの互換性が保たれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:10:58 GMT)
TrimTail: Low-Latency Streaming ASR with Simple but Effective
Spectrogram-Level Length Penalty [14.7] 本稿では,ストリーミングASRモデルのレイテンシを改善するために,TrimTailを提案する。
Aishell-1とLibrispeechで100$sim$200msの遅延低減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:12:34 GMT)
Time Series Alignment with Global Invariances [14.6] 本稿では,時間的アライメントとともに特徴空間の潜在的大域的変換を学習することにより,特徴空間と時間的変動の両方を考慮した新しい距離を提案する。
この新たな幾何学の下で,時系列バリセンタの計算アルゴリズムを2つ提案する。
シミュレーションデータと実世界のデータの両方に対するアプローチの関心を概説し、最先端の手法と比較して、我々のアプローチの堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:27:45 GMT)
Robust Direct Learning for Causal Data Fusion [14.5] 我々は、他のニュアンス関数から処理効果を分離するマルチソースデータを統合するためのフレームワークを提供する。
また,半パラメトリック効率理論の理論的洞察に基づく因果情報認識重み付け関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:33:22 GMT)
Dungeons and Data: A Large-Scale NetHack Dataset [13.9] 我々はNetHack Learning dataset (NLD)を紹介した。NetHackの人気のゲームから,大規模かつ高度にスケール可能なトラジェクトリのデータセットである。
NLDは3つの部分で構成されている: 2009年から2020年にかけてNAOのパブリックNetHackサーバーで収集された150万件の人的軌道から100億件の国家遷移、2021年のNetHack Challengeの象徴的ボット勝者から収集された10万件の国家行動スコアから30億件の国家行動スコアへの移行。
我々は、オンラインとオフラインのRLを含む幅広い既存アルゴリズムとデモからの学習を評価し、大規模なデータセットをフル活用して、挑戦的なシーケンシャルに対処するためには、重要な研究の進歩が必要であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:43:29 GMT)
Towards Inter-character Relationship-driven Story Generation [13.8] ストーリー生成のための潜在変数としての関係性(ReLiSt)を提案する。
ReLiStは文単位でストーリー文を生成し、関係セレクタとストーリーストレッチャーという2つの主要なコンポーネントを持つ。
我々の自動的および人的評価は、ReLiStが望ましい関係に忠実な関係を持つストーリーを生成できることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:04:29 GMT)
Modelling black-box audio effects with time-varying feature modulation [13.4] ファズやダイナミックレンジ圧縮などの音響効果をモデル化する場合,既存のアーキテクチャの幅,深さ,拡張係数のスケーリングは良好な性能を得られないことを示す。
時間的特徴量線形変調を既存の時間的畳み込みバックボーンに統合することを提案する。
提案手法は,時間領域と周波数領域の双方において,ファズ・コンプレッサー実装の長距離依存性をより正確に捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 14:41:57 GMT)
HDNet: Hierarchical Dynamic Network for Gait Recognition using
Millimeter-Wave Radar [13.2] mmWaveレーダを用いた歩行認識のための階層型動的ネットワーク(HDNet)を提案する。
提案手法の優位性を証明するため,2つの公開ミリ波レーダに基づく歩行認識データセットについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 07:34:22 GMT)
Batch Active Learning from the Perspective of Sparse Approximation [12.5] アクティブな学習は、機械学習エージェントと人間のアノテーションとのインタラクションを活用することで、効率的なモデルトレーニングを可能にする。
スパース近似の観点からバッチアクティブラーニングを定式化する新しいフレームワークを提案し,提案する。
我々のアクティブラーニング手法は、ラベルのないデータプールから、対応するトレーニング損失関数が、そのフルデータプールに近似するように、情報的サブセットを見つけることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:20:28 GMT)
Absence of entanglement transition due to measurement-induced skin
effect [12.4] 一般監視」下のある開放境界系では、エッジに異常な遅延時間粒子濃度が現れる。
このような測定によって引き起こされる皮膚効果は絡み合いの発生を抑制し、絡み合いの遷移を伴わずに短距離の絡み合いを生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 09:09:20 GMT)
Reinforcement Learning in Education: A Multi-Armed Bandit Approach [12.4] 強化傾きは、エージェントが状態-作用-逆ループを通過し、エージェントに対する全体的な報酬を最大化する、教師なしの問題を解決する。
本研究の目的は,教育場面における介入勧告問題に対する環境内の累積報酬の文脈化とシミュレートである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 22:47:17 GMT)
GLINKX: A Scalable Unified Framework For Homophilous and Heterophilous
Graphs [11.9] グラフ学習では、高次相互作用やメッセージパッシングは相同性グラフでうまく機能し、GCNやGATによって活用される。
一方、ego機能と隣接埋め込みを用いた浅層(またはノードレベル)モデルは、ヘテロ親和性グラフでうまく機能する。
我々は, ホモフィルグラフとヘテロフィルグラフの両方で動作する, スケーラブルな浅層法GLINKXを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:56:58 GMT)
Recurrent Neural Networks and Universal Approximation of Bayesian
Filters [11.9] 最適フィルタリングのための一般的なリカレントニューラルネットワークフレームワークを定式化する。
一般の非コンパクト領域におけるフィルタリングのための近似誤差境界を提供する。
また、長い時間性能を保証する強い時間一様近似誤差バウンダリについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 09:01:44 GMT)
Monte Carlo Tree Descent for Black-Box Optimization [10.7] 我々は、より高速な最適化のためにサンプルベース降下をさらに統合する方法を研究する。
我々は,モンテカルロ探索木の拡張手法を,頂点における新しい降下法を用いて設計する。
提案アルゴリズムは,多くの挑戦的ベンチマーク問題において,最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 22:45:10 GMT)
Comparison of Quantum PUF models [9.7] 物理不能関数(英: physical unclonable function、PUF)は、物理系(例えば半導体、結晶など)のハードウェア構造であり、半導体のユニークな識別や暗号プロセスの鍵の確保に使用される。
本稿では,量子トークンベースの認証シミュレータであるQTOKSimの要件を紹介し,その性能を多要素認証プロトコルで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 19:36:04 GMT)
DOLPH: Diffusion Models for Phase Retrieval [9.5] 位相検索は、複雑な値の線形測定の規模から画像を復元する問題を指す。
問題は正しくないため、リカバリには未知の画像に関する事前の知識が必要である。
拡散ステップの前に画像を再構成する位相探索のための新しい深層モデルとして提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:31:34 GMT)
Adapter-Based Extension of Multi-Speaker Text-to-Speech Model for New
Speakers [9.0] ファインチューニングは、テキスト音声(TTS)モデルを新しい話者に適応させる一般的な方法である。
また、ファインチューニングは、以前に学習した話者の音声合成の質に悪影響を及ぼす可能性がある。
本稿では,パラメータ効率のよいアダプタモジュールを用いたTTS適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:59:54 GMT)
Privacy Induces Robustness: Information-Computation Gaps and Sparse Mean
Estimation [9.0] 本稿では, アルゴリズムと計算複雑性の両面において, 異なる統計問題に対する観測結果について検討する。
プライベートスパース平均推定のための情報計算ギャップを確立する。
また、プライバシーによって引き起こされる情報計算のギャップを、いくつかの統計や学習問題に対して証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 20:03:41 GMT)
MedSegDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic
Model [8.9] 拡散モデル(DPM)は近年,コンピュータビジョンにおいて最もホットな話題の1つとなっている。
MedSegDiff と名付けた一般的な医用画像分割タスクに対する DPM ベースモデルを提案する。
実験の結果,MedSegDiff は最先端 (SOTA) 手法よりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 17:24:44 GMT)
Optimal Complexity in Non-Convex Decentralized Learning over
Time-Varying Networks [8.9] 時間変化ネットワークによる分散最適化は、機械学習の新たなパラダイムである。
大規模な深層トレーニングでは通信オーバーヘッドが大幅に削減され、特にノードの移動時の無線シナリオでは堅牢になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:37:54 GMT)
No-audio speaking status detection in crowded settings via visual
pose-based filtering and wearable acceleration [8.7] ビデオとウェアラブルのセンサーは、邪魔にならないプライバシー保護の方法で話すことを認識できる。
ポーズキーポイントに関する局所的特徴の選択は一般化性能に肯定的な影響を及ぼすことを示す。
また,ウェアラブルセンサを用いて測定した加速度を同じタスクに利用し,両手法を組み合わせたマルチモーダルアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:55:48 GMT)
On Medians of (Randomized) Pairwise Means [8.5] Lugosi & Mendelsonで最近導入されたトーナメント手順は、機械学習における経験的リスク最小化の原則に代わる魅力的な代替手段を提供する。
本稿では,このアプローチを拡張して,他の学習問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 17:18:15 GMT)
Generalized Quadratic-Embeddings for Nonlinear Dynamics using Deep
Learning [8.3] 最も単純な力学モデル(考えることができる)は線型であるが、線形モデルは複素力学を理解するのに十分な表現力を持たないことが多い。
本稿では,非線形力学のモデリング手法を提案し,非線形動的過程をモデル化するための共通枠組みについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 10:03:34 GMT)
Relativistic quantum field theory of stochastic dynamics in the Hilbert
space [8.3] 我々はヒルベルト空間における力学の作用定式化を開発する。
確率場と量子場を結合することにより、統計的時空変換を持つ乱数作用を得る。
相互作用が存在する場合でもQFTは再正常であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 01:52:16 GMT)
SOLAR: A Highly Optimized Data Loading Framework for Distributed
Training of CNN-based Scientific Surrogates [8.2] CNNベースのサロゲートは、従来の時間を要する物理的アプローチを置き換える科学的応用で普及している。
データローディングのオーバーヘッドは、大規模なデータセットでサロゲートするトレーニングにおいて、大きなパフォーマンスボトルネックになる。
本稿では,サロゲートデータローダであるSOLARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 02:25:55 GMT)
Envisioning a Human-AI collaborative system to transform policies into
decision models [7.9] 我々は、人力で読み取り可能なポリシールールと機械で実行可能なポリシールールの両方をスケールする上で、政府機関や政策専門家を支援するAIの巨大な可能性を探る。
我々は、ポリシー文書から、AI、NLP、知識グラフを用いた実行可能、解釈可能、標準化された決定モデルへのルートを短くするための、初期的アプローチを提案する。
オープンドメインの課題は数多くありますが、このポジションペーパーでは、人力で読み取り可能なポリシルールとマシン実行可能なポリシルールの両方をスケールする上で、政府機関や政策専門家を支援するAIの巨大な可能性について検討します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:29:48 GMT)
CARE: Causality Reasoning for Empathetic Responses by Conditional Graph
Generation [7.7] 因果推論のための新しいモデル、すなわち条件変分グラフオートエンコーダ(CVGAE)を開発した。
この枠組み全体をCARE(CAusality Reasoning for Empathetic conversation)と命名した。
実験結果から,本手法は最先端性能を実現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:45:26 GMT)
Operator Selection in Adaptive Large Neighborhood Search using Deep
Reinforcement Learning [7.5] Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) は、探索プロセス中に演算子を適応的に選択するために提案されている。
本稿では,Deep Reinforced Adaptive Large Neighborhood Searchという,Deep Reinforcement Learningに基づく手法を提案する。
提案手法は,大規模近傍探索のための演算子を適応的に選択する戦略を効果的に学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 21:33:46 GMT)
Transfer Learning with Kernel Methods [7.5] 本稿では,ソースモデルをターゲットタスクに投影・翻訳することで,カーネルメソッドの転送学習フレームワークを提案する。
大規模な画像データセットでトレーニングされた現代のカーネルの転送により、性能が大幅に向上することを示した。
また, 癌細胞株に対する薬剤の効果を, より正確に予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 02:32:17 GMT)
Self-Supervised Learning with Limited Labeled Data for Prostate Cancer
Detection in High Frequency Ultrasound [7.4] 非癌組織から癌を分類するために,マイクロ超音波データに自己教師あり表現学習を適用した。
我々の知る限りでは、超音波データを用いた前立腺がん検出のためのエンドツーエンドの自己教師付き学習アプローチとして、これが初めて成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:28:15 GMT)
LinkFormer: Automatic Contextualised Link Recovery of Software Artifacts
in both Project-based and Transfer Learning Settings [7.1] 関連アーティファクトの関連付けは、ソフトウェアプロジェクトの効果的なドキュメンテーションとメンテナンスのための一般的なプラクティスである。
このようなリンクの発見と復元を自動で行うために,いくつかのリンクリカバリ手法が提案された。
LinkFormerは、予測モデルの時間と一般化性の影響に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 10:54:26 GMT)
Complex decoherence-free interactions between giant atoms [6.4] 周期的カップリング変調を利用した巨大原子間の複雑なデコヒーレンスフリー相互作用の実装法を示す。
実験でチューニング可能な変調の位相をデコヒーレンスフリー相互作用に符号化できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 05:22:29 GMT)
Why Is It Hate Speech? Masked Rationale Prediction for Explainable Hate
Speech Detection [6.3] 中間課題としてMasked Rationale Prediction (MRP)を提案する。
MRP(英語: MRP)とは、人間の判断の根拠となる文の、マスクされた人間の合理性・スニペットを予測するタスクである。
モデルがMDPの合理性に基づいて推論能力を学ぶと、バイアスや説明可能性の観点からヘイトスピーチ検出を頑健に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:16:36 GMT)
Fine-tuned Generative Adversarial Network-based Model for Medical Images
Super-Resolution [6.2] 単一画像超解像法(SISR)は、医用画像の解像度と品質を改善することができる。
我々は,医療画像の解像度と品質を高めるために,Real-Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network (Real-ESRGAN) モデルを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:48:04 GMT)
VIINTER: View Interpolation with Implicit Neural Representations of
Images [6.1] 得られた画像の暗黙的ニューラル表現(INR)を補間して視認する手法であるVIINTERを提案する。
我々は、各画像に関連付けられた学習コードベクトルを活用し、それらのコード間の補間を行い、視点遷移を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 19:51:30 GMT)
Should I disclose my dataset? Caveats between reproducibility and
individual data rights [5.8] 裁判所文書のデジタル利用は研究者の可能性を増大させる。
しかし、個人データ保護法は、データ露出に制限を課している。
我々は,この問題に関する法的・倫理的考察と研究者のガイドラインを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 14:42:11 GMT)
On the Semi-supervised Expectation Maximization [5.5] ラベル付きおよびラベルなしサンプルからモデルを学習するための半教師付きケースに焦点を当てる。
本分析は, 指数族混合モデルにおいて, ラベル付き試料が収束率をいかに向上させるかを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:42:57 GMT)
Technology Pipeline for Large Scale Cross-Lingual Dubbing of Lecture
Videos into Multiple Indian Languages [5.2] 講義ビデオの言語間ダビングには、オリジナルの音声の書き起こし、修正と不一致の除去が必要である。
本稿では,インド語の講義映像を半自動で再生する際の課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 07:06:29 GMT)
VarMAE: Pre-training of Variational Masked Autoencoder for
Domain-adaptive Language Understanding [5.1] 本稿では,ドメイン適応型言語理解のためのトランスフォーマーベース言語モデルであるVarMAEを提案する。
マスク付き自動符号化の目的のもと,トークンのコンテキストをスムーズな潜伏分布に符号化するコンテキスト不確実性学習モジュールを設計する。
科学および金融分野におけるNLUタスクの実験は、VarMAEが限られたリソースを持つ新しいドメインに効率的に適応できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 12:51:51 GMT)
Reinforcement Learning Applied to Trading Systems: A Survey [5.1] 近年の成果と強化学習の有名さは、取引業務における採用率を高めている。
このレビューは、研究者の標準遵守へのコミットメントによって、この研究分野の発展を促進する試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 21:26:12 GMT)
Combined space-time reduced-order model with 3D deep convolution for
extrapolating fluid dynamics [5.0] 近年,深層学習に基づく低次モデルがシミュレーションに有効であることが示されている。
本研究では,ネットワークアーキテクチャを改良し,空間物理学を暗黙のバイアスとして統合することにより,外挿性能の向上を目指す。
3次元畳み込みネットワークの有効性を実証するために, 円柱を過ぎる流れの層流条件におけるベンチマーク問題を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 07:14:07 GMT)
A secure deterministic remote state preparation via a seven-qubit
entangled channel of an arbitrary two-qubit state under the impact of quantum
noise [5.0] 7ビットの絡み合ったチャネルを介して任意の2ビット状態を作成するための決定論的遠隔状態準備スキームを提案する。
本稿では,6種類のノイズモデル,すなわち,ビットフリップノイズ,位相フリップノイズ,ビット位相フリップノイズ,振幅減衰,位相減衰,偏極ノイズについて論じる。
このスキームにおけるノイズの影響を分析するため、元の量子状態と遠隔準備状態との忠実度を評価し、グラフィカルに表現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 10:03:05 GMT)
Birth-death dynamics for sampling: Global convergence, approximations
and their asymptotics [4.9] クルバック・リーブラー分散(英語版)(Kullback-Leibler divergence)あるいは$chi2$ divergence(英語版)によって支配される出生死は、潜在的な障壁とは独立な普遍測度でギブス平衡に指数関数的に収束する。
有限時間間隔におけるカーネル化ダイナミクス$Gamma$-convergesは、帯域幅が0に縮まるにつれて純粋死ダイナミクスを保持することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:30:26 GMT)
Anytime Generation of Counterfactual Explanations for Text
Classification [4.8] 本稿では,テキスト領域における反実的説明を生成するためのフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、モデル非依存、表現非依存、ドメイン非依存、そしていつでもです。
我々のフレームワークはドメインに依存しない演算子を含むが、特殊な演算子を通してドメイン固有の知識を利用することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 10:34:27 GMT)
CPG-RL: Learning Central Pattern Generators for Quadruped Locomotion [4.6] 本稿では, 集中型パターン生成装置(CPG)を深部強化学習フレームワークに統合し, 頑健な四足歩行を実現する手法を提案する。
シミュレーションでポリシをトレーニングし、Unitree A1の4倍体へのシミュレート・トゥ・リアル転送を行い、トレーニング中に見えない障害に対するロバストな振る舞いを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:41:13 GMT)
SADT: Combining Sharpness-Aware Minimization with Self-Distillation for
Improved Model Generalization [4.4] ディープニューラルネットワークトレーニング時間とモデル一般化性を改善する方法は、さまざまなデータ拡張、正規化、最適化アプローチから構成される。
この研究は、シャープネス・アウェア、最小化、自己蒸留というモデル一般化性に対処する最近の2つのトレーニング戦略を共同で検討する。
この研究の実験的セクションは、SADTが、モデル収束時間、テスト時間性能、モデル一般化可能性において、これまで公表されたトレーニング戦略を一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 07:30:53 GMT)
TorchFL: A Performant Library for Bootstrapping Federated Learning
Experiments [4.1] 本稿では,フェデレート学習実験をブートストラップするパフォーマンスライブラリTorchFLを紹介する。
TorchFLはPyTorchとLightningを使ってボトムアップで設計されている。
PyTorchとLightningを使用したボトムアップ設計に基づいて構築されたTorchFLは、モデル、データセット、FLアルゴリズムのための準備の整った抽象化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 20:31:55 GMT)
Meta-Learning for Unsupervised Outlier Detection with Optimal Transport [4.0] そこで本稿では,従来のデータセットからのメタラーニングに基づく異常検出の自動化手法を提案する。
特に最適なトランスポートを活用して、最も類似した分布を持つデータセットを見つけ、そのデータ分散に最も適することが証明された外れ値検出技術を適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 10:36:48 GMT)
Using coevolution and substitution of the fittest for health and
well-being recommender systems [3.8] Fittest (SF) の置換は、2つの集団の競合する進化的遺伝的アルゴリズムにおいて、解離の問題に対処するために設計された技法である。
筆者らはまず,最小限の玩具領域におけるSFの係り合いと最適解の発見能力について,制御された比較評価を行った。
そして、健康と幸福のためのレコメンデーションを進化させる、より複雑な現実世界の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 12:16:11 GMT)
Convergence of policy gradient methods for finite-horizon stochastic
linear-quadratic control problems [3.8] 有限水平探索線形四元数制御(LQC)問題に対する政策勾配法の大域的線形収束について検討する。
我々は、状態変数において平均が線型であり、共分散が状態独立である連続時間ガウスポリシーを考える。
本稿では、フィッシャー幾何とビュール=ワッサーシュタイン幾何を用いた政策の平均と共分散に対する幾何的勾配勾配勾配について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 17:31:41 GMT)
Review on Monitoring, Operation and Maintenance of Smart Offshore Wind
Farms [3.8] オフショア・ウィンドファームは、安定した風速、クリーンで再生可能で非汚染であり、耕作地を占領することができないという利点がある。
オフショア風力発電の運用とメンテナンスは、デジタル化とインテリジェンスという方向に発展している。
本稿では主に洋上風力発電の監視・運用・維持について分析・要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 02:09:51 GMT)
Learning utterance-level representations through token-level acoustic
latents prediction for Expressive Speech Synthesis [3.7] 細粒度潜在空間もまた粗粒度情報を捉えており、これは多彩な韻律表現を捉えるために潜在空間の次元が大きくなるにつれて明らかである。
本稿では、まず、豊富な音声属性をトークンレベル潜在空間にキャプチャし、入力テキストを付与した先行ネットワークを個別に訓練し、前ステップで抽出した音素レベル後潜在音を予測するために、発話レベル表現を学習することでこの問題を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:17:25 GMT)
Recognizing Nested Entities from Flat Supervision: A New NER Subtask,
Feasibility and Challenges [3.6] 本研究では,現実的な応用シナリオに対応する新しいサブタスクであるネスト・オブ・フラットNERを提案する。
ラベル付きエンティティ内でネストされたスパンを意図的に無視し、スパンベースのモデルをトレーニングします。
トレーニングデータからネストされたエンティティを除去すると,ACE 2004,ACE 2005,GENIAの各エンティティ内のスパンのサブセットに対して54.8%,54.2%,41.1%のF1スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 06:41:42 GMT)
Zero Day Threat Detection Using Metric Learning Autoencoders [3.2] 企業ネットワークへのゼロデイ脅威(ZDT)の拡散は、非常にコストがかかる。
ディープラーニング手法は、高度に非線形な振る舞いパターンをキャプチャする能力にとって魅力的な選択肢である。
ここで提示されるモデルは、さらに2つのデータセットでトレーニングされ、評価され、新しいネットワークトポロジに一般化しても、有望な結果を示し続ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:12:20 GMT)
Adaptive Speech Quality Aware Complex Neural Network for Acoustic Echo
Cancellation with Supervised Contrastive Learning [3.2] エコーキャンセリングは、マイクロホン信号からエコー、残響、不要な付加音を取り除くように設計されている。
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。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 14:41:34 GMT)
Time-Optimal Quantum Driving by Variational Circuit Learning [3.0] ディジタル量子シミュレーションとハイブリッド回路学習は、量子最適制御の新しい可能性を開く。
有限個の量子ビットを持つ量子デバイス上で、捕捉された量子粒子の波束展開をシミュレートする。
本手法の誤差に対する堅牢性について考察し,回路にバレンプラトーが存在しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 11:53:49 GMT)
The future is different: Large pre-trained language models fail in
prediction tasks [2.9] WALLSTREETBETS, ASKSCIENCE, THE DONALD, POLITICSの4つの新しいREDDITデータセットを紹介した。
まず,トピック分布が時間とともに変化するサブレディットからのポストの人気を予測した場合,LPLMは平均88%の性能低下を示すことを実証的に実証した。
次に、ニューラル変動動的トピックモデルとアテンションメカニズムを利用して、回帰タスクの時間的言語モデル表現を推論する簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 11:01:36 GMT)
Improving Hyperspectral Adversarial Robustness using Ensemble Networks
in the Presences of Multiple Attacks [2.7] 本稿では,敵対的ロバストネストレーニングのための適応型識別器アンサンブルネットワーク(ADE-Net)を提案する。
当社のアプローチでは,複数のアタックが混在すると同時に,テスト中にアタックタイプをラベル付けすることが可能になる。
ADE-Netは、HSI Indian Pines, Kennedy Space, Houstonのデータセットに対して、複数の攻撃を交互に訓練した単一のネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:35:19 GMT)
Entity Matching by Pool-based Active Learning [2.7] 本稿では,エンティティマッチングタスクのためのアクティブラーニング手法ALMatcherを提案する。
この方法は、少数の貴重なサンプルのみを手動でラベル付けし、これらのサンプルを使用して高品質なモデルを構築する必要がある。
提案手法は,異なるフィールドの7つのデータセットに対して検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 07:31:43 GMT)
An Adversarial Approach to Structural Estimation [2.6] 構造モデルに対する新しいシミュレーションに基づく逆推定法を提案する。
十分リッチな判別器により、逆数推定器は正しい仕様の下でパラメトリック効率を得ることを示す。
本手法を高齢者の貯蓄決定モデルに適用し,富裕層における貯蓄の重要源として探究動機を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 02:49:35 GMT)
Comparision Of Adversarial And Non-Adversarial LSTM Music Generative
Models [2.6] この研究は、MIDIデータに基づいて、リカレントニューラルネットワーク音楽作曲家の敵対的および非敵対的な訓練を実装し、比較する。
この評価は, 対人訓練がより審美的に楽しむ音楽を生み出すことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 20:23:49 GMT)
A device-interaction model for users with special needs [2.5] 本稿では,ユーザモデルの適応規則に基づく新しいデバイス・インタラクション・モデルについて述べる。
教育分野のユーザエクスペリエンスを通じてユーザビリティを向上させるため,インタラクションデバイスの特徴を考慮したインタラクションレベルの適応が目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:18:45 GMT)
Self-supervised Physics-based Denoising for Computed Tomography [2.3] CT(Computed Tomography)は、患者に固有のX線放射によるリスクを課す。
放射線線量を下げると健康リスクが低下するが、ノイズが増し、組織のコントラストが低下し、CT画像のアーティファクトが生じる。
現代のディープラーニングノイズ抑圧法は、この課題を緩和するが、訓練には低ノイズ高ノイズCT画像ペアが必要である。
我々は,高用量CT投影地真実像を使わずにトレーニング可能な,ノイズ2ノイズD-ANMの自己管理手法を新たに導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 20:58:50 GMT)
HFN: Heterogeneous Feature Network for Multivariate Time Series Anomaly
Detection [2.3] MTSのためのヘテロジニアス特徴ネットワーク(HFN)に基づく,新しい半教師付き異常検出フレームワークを提案する。
まず、センサ埋め込みによって生成された埋め込み類似性グラフと、センサ値によって生成された特徴値類似性グラフを組み合わせて、時系列不均一グラフを構築する。
このアプローチは、ヘテロジニアスグラフ構造学習(HGSL)と表現学習の最先端技術を融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 05:01:34 GMT)
ARDIR: Improving Robustness using Knowledge Distillation of Internal
Representation [2.1] 本稿では, 知識蒸留をより効果的に活用するために, 内部表現を用いたAdversarial Robust Distillation (ARDIR)を提案する。
ARDIRは、教師モデルの内部表現を敵の訓練のラベルとして使用する。
実験では,ARDIRが従来の手法より優れていたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:11:59 GMT)
An Algebraic Framework for Stock & Flow Diagrams and Dynamical Systems
Using Category Theory [2.0] この章では、基礎となる数学に焦点をあてるのではなく、StockFlow.jlの実装したソフトウェアによって作成されたコミュニケーション可能な病気の例を非公式に使用します。
まず、分類的ストック・フロー・ダイアグラムを特徴付け、ストック・フロー・ダイアグラムの構文とそれらのセマンティクスを明確に区別する。
カテゴリ理論を適用することで、これらのフレームワークはモジュール化された方法で小さな図から大きな図を作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:15:54 GMT)
An improvement on the versatility of secure multi-party quantum
computation protocol: exploitation of triorthogonal quantum error-correcting
codes [1.8] 直交QECCに基づく修正MPQCプロトコルを提案する。
特に、少数の量子ノード$n$の領域で利用可能な様々なオプションは、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代に重要になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 22:37:43 GMT)
Frequency Cam: Imaging Periodic Signals in Real-Time [1.8] 本稿では,画像画素がフリックする基本周波数を検出するための,効率的で非同期なイベントカメラアルゴリズムを提案する。
フルセンサ・周波数イメージングにおける重要な設計パラメータについて論じる。
ラップトップCPUの単一コア上で,毎秒5000万イベント以上で動作する,ROSノードとしてのオープンソース実装である Frequency Cam について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 00:08:35 GMT)
Formalizing Statistical Causality via Modal Logic [1.7] 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） (Tue, 1 Nov 2022 03:22:11 GMT)
The Power of One Clean Qubit in Supervised Machine Learning [1.5] 本稿では,機械学習における量子コヒーレンス(quantum coherence)と量子相関(quantum discord)について検討する。
コヒーレンス消費とカーネル関数の単純な関係が示され、これは機械学習の重要な概念である。
DQC1モデルを用いたIBMハードウェア上でのバイナリ分類問題の実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 23:46:17 GMT)
Inferring school district learning modalities during the COVID-19
pandemic with a hidden Markov model [1.5] 完全な個人学習を提供する地区の割合は、2020年9月の40.3%から2021年6月の54.7%に増加した。
この種の確率モデルは、公衆衛生監視と研究活動を支援するために、不完全で矛盾するデータソースを融合するためのツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 19:15:56 GMT)
Machine learning can guide experimental approaches for protein
digestibility estimations [1.4] 本稿では,食品の本当の回腸消化率を予測するための機械学習手法を提案する。
食品タンパク質の消化率を予測する最初のAIベースのモデルは、既存のモデルと比較して90%の精度を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 17:43:58 GMT)
Estimating phase transition of perturbed J1-J2 Heisenberg quantum chain
in mixtures of ground and first excited states [1.4] 我々は、J1-J2ハイゼンベルク量子スピン鎖の基底状態と第1励起状態の混合における近傍の絡み合いが秩序パラメータとして利用できることを示した。
本研究では, 地中および第1励起状態間の相対混合確率の異なるシステムサイズに対する順序パラメータの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 17:41:49 GMT)
Transfer Learning with Physics-Informed Neural Networks for Efficient
Simulation of Branched Flows [1.1] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は微分方程式を解くための有望なアプローチを提供する。
PINNに対して最近開発されたトランスファー学習アプローチを採用し,マルチヘッドモデルを提案する。
提案手法は,スクラッチからトレーニングした標準PINNと比較して,計算速度が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 01:50:00 GMT)
MAgNET: A Graph U-Net Architecture for Mesh-Based Simulations [1.1] メッシュベースのアプローチは、物理ベースのシミュレーションの解決に基本である。
ディープラーニングのテクニックは、問題のサイズと複雑さが増加するにつれて、効率的に機能しない。
メッシュグラフデータ上で教師あり学習を行うための新しい幾何学的深層学習フレームワークであるMAgNETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 19:23:45 GMT)
Deep Learning for Global Wildfire Forecasting [1.0] 我々は,世界規模の火災データセットを作成し,世界規模の火災発生地域をサブシーズン規模で予測するプロトタイプを実証する。
本稿では,季節・季節の消防車に関連する様々な変数を含む,オープンアクセスのグローバル分析対応データキューブを提案する。
我々は,地球規模の山火事予測をイメージセグメンテーションタスクとして扱う深層学習モデルを訓練し,その前に焼かれた8,16,32,64日間の存在を巧みに予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:39:01 GMT)
Exploring Effects of Computational Parameter Changes to Image
Recognition Systems [0.8] リアルタイム画像認識タスクの失敗は、ハードウェアアクセラレータの誤ったマッピングによって起こりうる。
計算環境の変化に対するロバスト性を評価することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 14:00:01 GMT)
Galaxy classification: a deep learning approach for classifying Sloan
Digital Sky Survey images [0.6] 本研究では,拡張ハッブルチューニングフォークからSDSSデータを10クラスに分類するために,ニューラルネットワークモデルを提案する。
テストの精度は84.73パーセントで、クラスでこのような微妙な詳細を考えた後に期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 11:43:21 GMT)
Evaluating Impact of Social Media Posts by Executives on Stock Prices [0.5] TwitterやRedditのようなソーシャルメディアは、このような影響力のホットスポットになっている。
本稿は,Twitter と Reddit の投稿を用いた株価予測におけるソーシャルメディア投稿の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:45:17 GMT)
Higher-order mutual information reveals synergistic sub-networks for
multi-neuron importance [0.5] 以前の研究は、主に個々のニューロンにとって重要であった。
本研究では,シナジスティックあるいは冗長な情報を含むニューロン群について検討する。
結果から,本手法はプルーニングや教師なし表現学習に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 12:21:15 GMT)
Precession-induced nonclassicality of the free induction decay of NV
centers by a dynamical polarized nuclear spin bath [0.5] 我々は,NV$-$中心に付随する電子スピン自由誘導脱離過程の非古典性について検討する。
核スピンの沈降軸方向と動力学の観点から古典性-非古典性遷移を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 14:21:54 GMT)
Gravitational anomaly of 3+1 dimensional Z_2 toric code with fermionic
charges and fermionic loop self-statistics [0.3] フェルミオンループ励起の概念を3+1$の位相位相相で導入する。
FcFl 相は非自明な 4+1d 個の可逆ボゾンの境界にしか存在せず、対称性がなければ安定であることを示す。
また、FcFl相は全フェルミオン量子電磁力学と同じ重力異常を持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 05:41:38 GMT)
Measuring Air Quality via Multimodal AI and Satellite Imagery [0.2] 本稿では,監視局が存在しない空気質指標を予測するためのマルチモーダル機械学習モデルを提案する。
欧州大気汚染監視局(ESA Copernicus)プロジェクトからtextitaltitude, population, etc.$などの機能を備えた新しい欧州汚染監視局(ECA)のデータセットが作成されている。
これらの予測は、異なる地域における空気の質を比較するのに使用できる「空気品質指標」を作成するために集約される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 22:56:15 GMT)
Informed Priors for Knowledge Integration in Trajectory Prediction [0.2] 本稿では,連続学習に基づく情報機械学習手法を提案する。
これにより、任意の事前知識を複数のソースから統合することができ、特定のアーキテクチャを必要としない。
我々は、自律運転のための最先端の軌道予測器に適用することで、我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 09:37:14 GMT)
Impact Of Missing Data Imputation On The Fairness And Accuracy Of Graph
Node Classifiers [0.2] グラフデータ(ノード属性)インプットの文脈における公平性への影響を,埋め込みとニューラルネットワークの異なる手法を用いて解析する。
この結果から,グラフデータの公平性や,グラフの欠落を効率的に処理する方法について,貴重な知見が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 23:16:36 GMT)
Persistent Tensors and Multiqudit Entanglement Transformation [0.1] 我々は、持続テンソルの3つの特定の族を示し、そのうちの1つは、下界がきつい。
これら3つの族の間には、それらの間の絡み合いを研究するために使用できる最小ランクの持続テンソルの連鎖が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:00:00 GMT)
Exploring Structure-Wise Uncertainty for 3D Medical Image Segmentation [0.1] ボクセルワイドの不確実性は、人間の専門家にとって有用な視覚マーカーである。
構造的不確実性を測定し,OODデータがモデル性能に与える影響を評価する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 06:53:00 GMT)
combined digital drone camera and optical channel parameters for air
surveillance [0.0] 自由空間光学(FSO)通信ネットワークを備えたデジタルドローンカメラは、航空監視に有望であると提案されている。
FSOチャネルでは、大気乱流(AT)が信号を劣化させる。
本研究では,デジタルドローンカメラと光チャネルのパラメータを組み合わせることで,AT効果を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 10:51:28 GMT)
What drives a goalkeepers' decisions? [0.0] ショットストッピングにおいて,どの動きが最も効果的かを予測するモデルを開発した。
ゴールキーパーの実際の行動と比較する。
本研究では,実戦におけるゴールキーパーの行動分析ツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 10:37:44 GMT)
Wavelet Neural Networks versus Wavelet-based Neural Networks [0.0] 我々は、新しいタイプのニューラルネットワーク(NN)、ウェーブレットベースのニューラルネットワーク(WBNN)を導入し、その特性と応用の可能性について研究する。
我々は、WBNNが既存のウェーブレットニューラルネットワーク(WNN)を大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 11:41:19 GMT)
Virtual distillation with noise dilution [0.0] 仮想蒸留は、ノイズタイプを仮定せずに量子計算誤差を低減する誤差緩和技術である。
提案手法では, 雑音の周辺部をより多くの層に分割(希釈)することにより, 平均緩和性能が単調に向上することを示す。
本稿では,現実的なノイズの多い中間量子回路を収容する量子計算クラスタの設計におけるこれらの知見の適用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:58:35 GMT)
ViT-DeiT: An Ensemble Model for Breast Cancer Histopathological Images
Classification [0.0] 提案するアンサンブルモデルでは,乳がんの病理像を8つのクラスに分類する。
実験の結果、98.17%の精度、98.18%の精度、98.08%のリコール、98.12%のF1スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 21:10:00 GMT)
Universal Perturbation Attack on Differentiable No-Reference Image- and
Video-Quality Metrics [0.0] 一部の攻撃は、画像品質とビデオ品質のメトリクスを欺くことができる。
広汎な摂動を通して、識別可能な非参照品質指標を攻撃できる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 10:28:13 GMT)
Understanding the Unforeseen via the Intentional Stance [0.0] 本稿では,観察対象者の新しい行動を理解するためのアーキテクチャとシステムについて述べる。
このアプローチの2つの主な特徴は、デネットの意図的な姿勢と類推的推論の採用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 14:14:14 GMT)
Trimer quantum spin liquid in a honeycomb array of Rydberg atoms [0.0] Rydberg原子のハニカム配列におけるスピン液体の根本的に異なるクラスを具体的に実現したことを示す。
第3のアレスト近傍の原子がリドベルク封鎖の内側にある体制では、新しい基底状態が見つかる。
このトリマースピン液体状態の忠実度は動的調製により向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:00:00 GMT)
Transfer learning and Local interpretable model agnostic based visual
approach in Monkeypox Disease Detection and Classification: A Deep Learning
insights [0.0] 近年のサルポックス病は、世界がまだコロナウイルス病2019(COVID-19)と戦っているときに、世界的なパンデミックの脅威となる。
我々は、VGG16、InceptionResNetV2、ResNet50、ResNet101、MobileNetV2、VGG19を用いたトランスファー学習アプローチの6つの異なるディープラーニングモデルの修正とテストを行った。
予備計算の結果,改良型InceptionResNetV2モデルとMobileNetV2モデルは,93%から99%の精度で高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:07:34 GMT)
Towards Alzheimer's Disease Progression Assessment: A Review of Machine
Learning Methods [0.0] アルツハイマー病(AD)は、世界中で最も壊滅的な神経変性疾患である。
現在の技術は、画像技術の進歩とともに、この病気の進行と病因を研究する前例のない機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 07:50:06 GMT)
Time dispersion in quantum electrodynamics [0.0] 量子電磁力学は、しばしば完全に相対論的に見える方法で定式化される。
時間の絡み合いは、紫外線の発散を除去する歓迎の副作用であることを示す。
近年のアト秒物理学や量子コンピューティングの発展により、これらの効果は目に見えるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 00:42:28 GMT)
Thermalization of isolated Bose-Einstein condensate under a PT-symmetric
environment [0.0] 光学格子電位に閉じ込められたボース・アインシュタイン凝縮体の熱化を観察する。
BECの時間密度プロットの広がりはBECの熱化を示している。
PT対称ポテンシャルの存在は、BECの平均位置を操作する手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 11:23:33 GMT)
Thermal entanglement of superconducting qubits for arbitrary interaction
strength [0.0] 2つの超伝導量子ビットの任意の相互作用強度と基底状態周波数に対する熱絡みについて検討した。
2つの超伝導量子ビット間の外部調整可能なカプラキュービットサンドイッチが絡み合う仕組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 12:22:31 GMT)
Strategies for Optimizing End-to-End Artificial Intelligence Pipelines
on Intel Xeon Processors [0.0] エンドツーエンド(E2E)の人工知能(AI)パイプラインは、データ前処理、データ取り込み、定義、トレーニング、デプロイメント、推論、後処理、続いて下流分析を含むいくつかのステージで構成されている。
8つの異なるE2Eパイプラインのセットで、Intel Xeonプロセッサでこのパフォーマンスを実現するために私たちが採用した最適化戦略を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 05:45:04 GMT)
State-of-the-art Models for Object Detection in Various Fields of
Application [0.0] COCOミニバル、COCOテスト、Pascal VOC 2007、ADE20K、ImageNetがレビューされている。
データセットは、多様性、データの質、バイアスの最小化、品質のラベル付けなどの観点から、他と密に比較した後、手作業で取得される。
各データセットの上位モデルとその最適なユースケースをリストアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 20:25:32 GMT)
SleepyWheels: An Ensemble Model for Drowsiness Detection leading to
Accident Prevention [0.0] SleepyWheelsは、顔のランドマークを識別すると同時に、軽量なニューラルネットワークを使用する革命的な方法だ。
このモデルは、ドライバーの眠気に関する特別なデータセットに基づいて訓練され、精度は97%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 19:36:47 GMT)
Single-Pixel Imaging in Space and Time with Optically-Modulated Free
Electrons [0.0] シングルピクセルイメージングは、もともと光光学で開発されたもので、高速な3次元サンプル再構成や、従来のマルチピクセル検出器では検出できない光波長の探索を容易にする。
本稿では,光を変調した電子を光子の代わりに利用し,空間的および時間的に分解された1画素イメージングを実現する,現在利用可能な超高速電子顕微鏡の達成可能な修正を頼りに,単画素イメージングの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 19:28:31 GMT)
Single atom in a superoscillatory optical trap [0.0] 我々は、標準のエアリー焦点から通常のアブブの回折限界よりも小さい波長以下のホットスポットまで連続的に調整できる光トラップにおける単一超低温原子のトラップを報告する。
超振動トラップと連続ポテンシャルチューニングは、量子シミュレーターのためのコンパクトで持続可能な原子アンサンブルを生成するだけでなく、単一分子量子化学においても有用であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 04:54:33 GMT)
Simplicial distributions, convex categories and contextuality [0.0] 単純分布 (simplicial distribution) は、測度と結果の集合を空間に高めることによって確率分布の前層を拡張するモデルである。
本稿では,カテゴリー的視点から簡潔な分布を研究するために,凸圏の概念を紹介する。
simplicial distribution is noncontextual if and only if it is weakly invertible。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:33:54 GMT)
Schr\"odinger's Black Hole Cat [0.0] このような「時空の重ね合わせ」を記述する方法を示し、それらが量子物質に与える影響を探求する。
我々のアプローチは、曲線空間における量子場理論の標準ツールを生かしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:30:58 GMT)
Rating Triggers for Collateral-Inclusive XVA via Machine Learning and
SDEs on Lie Groups [0.0] 我々は幾何学的アプローチを用いて実体の格付け過程をモデル化する。
古典的ギルサノフの定理がリー群の設定にどのように適用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 08:26:25 GMT)
Quantum time transfer for freespace quantum networking [0.0] 長距離量子ネットワークはベル状態測定のために独立したソースからの光子の正確なタイミングを必要とする。
古典的なレーザーパルス、周波数コム、双光子源を利用したいくつかの解が提案されている。
本稿では,量子現象をベースとした後者の手法の有用性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 20:33:52 GMT)
Quantum signatures of black hole mass superpositions [0.0] 我々は,BTZブラックホールの質量重畳による時空における検出器の力学解析に本手法を適用した。
この検出器は、量子重力におけるブラックホールの量子化質量スペクトルに関するベッケンシュタインの予想を裏付ける量子重力効果の符号を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:27:14 GMT)
Quantum dynamics of impurities in a Bose-Einstein condensate [0.0] 準1次元ボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)における2つの不純物の量子力学の研究
我々は,不純物-BECおよび不純物-不純物相互作用強度がBEC内の不純物動態に及ぼす影響を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 11:51:37 GMT)
Quantum Natural Language Generation on Near-Term Devices [0.0] 文生成のためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを設計する。
シミュレーションおよび実量子ハードウェア上での文生成を成功させる実装が提供される。
我々のアルゴリズムの変種は、音楽生成にも利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 20:12:35 GMT)
Quantum Natural Gradient with Efficient Backtracking Line Search [0.0] 本稿では,効率的なバックトラックライン探索であるArmijoのルールに基づくQNGDの適応的実装を提案する。
我々の結果は、変分量子計算における微分幾何学の重要性の新たな証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 17:29:32 GMT)
Quantum Gauge Networks: A New Kind of Tensor Network [0.0] 量子ゲージネットワーク:異なる種類のテンソルネットワークアンサッツを導入する。
量子ゲージネットワーク(QGN)は、局所波動関数と接続のヒルベルト空間次元を除いて、同様の構造を持つ。
任意の空間次元における量子力学の近似シミュレーションのための簡単なQGNアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 21:05:53 GMT)
Pi theorem formulation of flood mapping [0.0] バッキンガム$Pi$定理を適用し、洪水過程の類似性を捉えるために無次元の指標を作成する。
特に,これらの非次元予測器とロジスティック回帰機械学習(ML)モデルを用いて,洪水リスクの確率論的決定を行う。
以上の結果から,新しい無次元指標は,異なる地形や気候領域にまたがる洪水過程の類似性を捉えていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 17:57:38 GMT)
Persistent-current states originating from the Hilbert space
fragmentation in momentum space [0.0] 運動量空間のHSFにより持続電流状態が出現することを示す。
また、HSFの構造を破るランダムポテンシャルに対するPC状態の安定性についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 23:39:54 GMT)
PIPPI2021: An Approach to Automated Diagnosis and Texture Analysis of
the Fetal Liver & Placenta in Fetal Growth Restriction [0.0] 胎児成長制限 (FGR) は胎児が成長電位に達するのに失敗したことを特徴とする妊娠状態である。
本研究は、胎児臓器に対するFGRの効果を検証し、概念実証として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 08:41:30 GMT)
Optimization of Oblivious Decision Tree Ensembles Evaluation for CPU [0.0] CatBoostは人気のある機械学習ライブラリである。
本稿では,シングルコアCPU計算におけるCatBoostの性能向上の可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 11:27:03 GMT)
Microfluidic quantum sensing platform for lab-on-a-chip applications [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔中心のような固体スピン量子センサのための完全に統合されたマイクロ流体プラットフォームを提案する。
我々の研究は、電気化学、高スループット反応スクリーニング、バイオアナリシス、オルガン・オン・ア・チップ、単細胞研究など、LOCデバイスでの新しい化学分析機能への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:56:38 GMT)
Manipulation of individual judgments in the quantitative pairwise
comparisons method [0.0] 専門家(意思決定者)はその判断に誠実であると一般的に信じられている。
私たちの研究では、専門家が収賄に弱いシナリオを考えます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 22:35:00 GMT)
Learning Melanocytic Cell Masks from Adjacent Stained Tissue [0.0] メラノーマは最も攻撃的な皮膚がんの1つであり、皮膚がんの死亡率が高い。
メラノーマはメラノサイト癌であるため、メラノサイト細胞分画ツールを開発する必要がある。
ヘマトキシリンおよびエオシン染色スライドからメラノサイトーシス細胞セグメンテーションのためのディープニューラルネットワークを訓練する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 00:40:09 GMT)
Infinite-Dimensional Adaptive Boundary Observer for Inner-Domain
Temperature Estimation of 3D Electrosurgical Processes using Surface
Thermography Sensing [0.0] 電気外科における有機組織下温度測定のための新しい3次元適応オブザーバフレームワークを提案する。
本稿では,パラメータ適応と推定を分離し,パラメータ推定をリアルタイムで行う新しい手法を提案する。
本研究は,ロボット手術の設定に適応した新しいモデル構造を提示し,電気外科的熱分布をコンパクトに支持された等量および速度制御熱源としてモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:03:01 GMT)
Hilbert-space correlations beyond multifractality and bipartite
entanglement in many-body localised systems [0.0] 多体局在化系(MBL)の固有状態は、ヒルベルト空間上の振幅の多フラクタル統計とともに、領域法的双極子絡みによって特徴づけられる。
これにより、ヒルベルト空間振幅 MBL 固有状態の相関関数は、その領域法則の絡み合いがそれらの多重フラクタル性と整合性を持つために持つ必要があるという疑問が提起される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 05:05:45 GMT)
Gradient Flows for Regularized Stochastic Control Problems [0.0] 本稿では,相対エントロピーによって正規化される測度空間である作用空間の制御問題について検討する。
この勾配流の不変測度がポントリャーギン最適性原理を満たすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 09:50:56 GMT)
Generating Clear Images From Images With Distortions Caused by Adverse
Weather Using Generative Adversarial Networks [0.0] 本研究では,雨滴の付着による歪みを含む悪天候条件にともなう画像に対するコンピュータビジョンタスクの改善手法を提案する。
適切な生成対向ネットワークを訓練し,歪みの影響を除去するのに有効であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 05:02:44 GMT)
Frequency estimation under non-Markovian spatially correlated quantum
noise: Restoring superclassical precision scaling [0.0] 本研究では,非古典雑音の存在下でのエンタングルメントエンハンス干渉法によるラムゼー推定精度について検討した。
熱環境からのスピンボソンデファソヴィアンノイズのパラダイム的場合、プローブの位置をランダム化することにより、平均して相関効果を抑えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 15:40:14 GMT)
Forecasting Patient Flows with Pandemic Induced Concept Drift using
Explainable Machine Learning [0.0] 本研究では,患者フローの予測モデルを改善する新しい準リアルタイム変数群について検討した。
新型コロナウイルス(COVID-19)のアラートレベル(Alert Level)機能は、Googleの検索語や歩行者のトラフィックとともに、一般的な予測を生成するのに効果的だった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 20:42:26 GMT)
Fault diagnosis for three-phase PWM rectifier based on deep feedforward
network with transient synthetic features [0.0] 過渡的な合成特徴を持つディープフィードフォワードネットワークに基づく断層診断手法を提案する。
平均断層診断精度は、過渡的な合成断層データに対して97.85%に達する。
オンライン断層診断実験により,本手法が故障IGBTを正確に検出できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 02:32:20 GMT)
Evaluation of a blockchain-enabled resource management mechanism for
NGNs [0.0] 本稿では,ネットワークプロバイダ間の資源管理と交渉におけるブロックチェーン技術の利用について検討する。
リソース管理機構の実装はスマートコントラクト(SC)で記述され、テストベッドはそれぞれRaftとIBFTのコンセンサス機構を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:40:26 GMT)
Evaluation Metrics for Symbolic Knowledge Extracted from Machine
Learning Black Boxes: A Discussion Paper [0.0] 抽出した知識の可読性のレベルを定量的に評価する方法はまだ未解決の問題である。
そのような計量を見つけることが、例えば、異なる知識表現の集合間の自動比較を可能にする鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:04:25 GMT)
Electroencephalography and mild cognitive impairment research: A scoping
review and bibliometric analysis (ScoRBA) [0.0] 軽度認知障害(MCI)はしばしばアルツハイマー病(AD)の前駆者と見なされる
EEGは低コストで時間分解能が優れているため、研究者の間では最も人気があり、頻繁に使用されるツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 06:52:19 GMT)
Dynamic-based entanglement witnesses for harmonic oscillators [0.0] エンタングルメントは、通常のモードの1つにおけるツィレルソン非古典性テストから推測される。
我々の基準は非ガウス状態を検出し、そのうちのいくつかは他の基準によって見逃されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 09:38:21 GMT)
Dimer states of Rydberg atoms on the Kagome lattice as resources for
universal measurement-based quantum computation [0.0] カゴメ格子上の量子二量体状態は、普遍的な測度に基づく量子計算に十分な資源を提供することを示す。
この状態における論理キュービットの効率的な符号化を提供し、これらのキュービットに普遍的なゲートセットを実装する明示的な測定シーケンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:55:26 GMT)
Detection of (Hidden) Emotions from Videos using Muscles Movements and
Face Manifold Embedding [0.0] 人間の顔の映像から感情を検出するための,非侵襲的で,手軽にスケールできる新しい方法を提案する。
提案手法は,映像中の顔の位置の正確な検出と局所的な顔多様体の埋め込みを組み合わせたものである。
次に,Digital Image Speckle correlation (DISC) と光フローアルゴリズムを用いて,顔の微小な動きのパターンを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 02:48:35 GMT)
Derivation of $\mathcal{PT}$-symmetric Sine-Gordon model and its
relevance to non-equilibrium [0.0] Parity-Time $mathcalPT$-symmetric non-Hermitian Sine-Gordon(nhSG)モデルは非平衡スピン-ボソンモデルから導かれる。
ケルディシュ場における正規化群計算を行い、非平衡モデルと非エルミートモデルの有効結合の固定点と流れを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 08:55:56 GMT)
Datasets of Fire and Crime Incidents in Pampanga, Philippines [0.0] データセットは最初、パンパンガ州内の火災と犯罪の両方を、特定の時間枠で分析し、マッピングするために使用された。
初期の結果は、火災や犯罪の主な原因はゴミであり、財産に対して作用することを示している。
このデータセットは、パンパンガで発生した火災や犯罪の時間的特徴を示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:06:55 GMT)
Controlling quantum many-body systems using reduced-order modelling [0.0] 本稿では,多体量子システムにおける制御問題のクラスを解くための効率的な手法を提案する。
もともとのサブシステムの「デジタルツイン」と見なされる、そのような縮小順序モデルの力学のシミュレーションは、はるかに効率的である。
この結果は、多体システムの研究、非自明な準粒子特性の探索、および量子コンピューティングデバイスの開発管理ツールに直接応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:58:44 GMT)
Contextual Mixture of Experts: Integrating Knowledge into Predictive
Modeling [0.0] この研究は、プロセス産業における人-機械のシナジーを高めるために、プロセス知識をその構造に統合するために考案された新しいデータ駆動モデルを提案する。
提案したContextual Mixture of Experts (cMoE)は、モデル学習段階に沿ったプロセス知識を明示的に使用して、履歴データを形成して、可能性分布を通じてプロセスに関連するオペレータのコンテキストを表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:12:42 GMT)
Comment on "Why interference phenomena do not capture the essence of
quantum theory" by Catani et al [0.0] カタニらは最近、決定論的、局所的、古典的なモデルで二重スリット実験の現象学を再現することは可能であると論じている。
これは、私たちが以前に提起したいくつかの問題を明確にしたCataniらによる論文の更新に続く、私たちの批判の更新です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:17:03 GMT)
Coherent error threshold for surface codes from Majorana delocalization [0.0] 既存の写像はコヒーレントノイズを前提としており、突発的なゲート回転によるコヒーレント誤差を無視している。
複素結合を持つ2次元(2D)イジングモデルと、さらに2次元マヨラナ散乱ネットワークに、X$-またはZ$-回転(自明なビットまたは位相)と呼ばれるコヒーレントな誤差で曲面コードをマッピングする。
どちらも、2Dネットワークと1Dフェルミオンを$mathbbZ$-自明な2D絶縁体にリンクすることで、エラー補正フェーズマップが明確に示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:00:01 GMT)
Clustering-Based Approaches for Symbolic Knowledge Extraction [0.0] ブラックボックス(BB)として人間の視点で機能するブラックボックスは、アプリケーションが重要であれば完全に信頼できない。
シンボリックな知識抽出に先立って,クラスタリングに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 02:56:39 GMT)
ClassActionPrediction: A Challenging Benchmark for Legal Judgment
Prediction of Class Action Cases in the US [0.0] 米国におけるクラスアクションケースに焦点を当てた、挑戦的なLJPデータセットを初めてリリースしました。
これは、裁判所がしばしば使用する事実の要約ではなく、苦情を入力として含む、より難しくより現実的なタスクに焦点を当てた、共通の法体系における最初のデータセットである。
我々のLongformerモデルは、最初の2,048トークンしか考慮していないにもかかわらず、明らかに人間のベースライン(63%)を上回っている。さらに、詳細なエラー解析を行い、Longformerモデルが人間の専門家よりも格付けがかなり優れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:57:59 GMT)
Causal Lie products of free fields and the emergence of quantum field
theory [0.0] クライン=ゴルドン方程式の解のすべての因果リー積とミンコフスキー空間の波動方程式が決定される。
その結果、量子場理論の基礎となる代数構造の起源に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 10:08:20 GMT)
CCS Explorer: Relevance Prediction, Extractive Summarization, and Named
Entity Recognition from Clinical Cohort Studies [0.0] CCSエクスプローラーは、文の関連性予測、抽出要約、患者、結果、介入エンティティ検出のためのエンドツーエンドシステムである。
CCSエクスプローラーはウェブベースのグラフィカルユーザーインタフェースにパッケージされており、ユーザーはどんな病名も提供できる。
CCSエクスプローラーは、これらのタスクごとに追加のレイヤを持つトランスフォーマーに基づいて、事前訓練された言語モデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 00:30:42 GMT)
BioJam Camp: toward justice through bioengineering and biodesign
co-learning with youth [0.0] BioJamは、ベイエリアの芸術家、科学者、教育者が若者や有色人種のコミュニティと協力し、STEM分野におけるコミュニティの歴史的排除に対処し、科学がどんなものになるかを再設計する、政治的、芸術的、教育的なプロジェクトである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 21:10:56 GMT)
Automatic Quantitative Analysis of Brain Organoids via Deep Learning [0.0] そこで本研究では,異なる蛍光でタグ付けされた脳オルガノイドスライスチャネルの自動解析法を提案する。
実験の結果,野生型と変異型脳性オルガノイドとの明らかな相違が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 21:10:28 GMT)
Angular upsampling in diffusion MRI using contextual HemiHex
sub-sampling in q-space [0.0] データを関連するコンテキストに組み込むことで、AIモデルが後部を推測するための最大事前情報が提供されることを保証することが重要である。
本稿では,q空間幾何のトレーニングデータサンプリングに好意的に取り組むため,HemiHexサブサンプリングを提案する。
提案手法は, 未知の q-空間を推定し, 先行研究の限界に対処する幾何的に最適化された回帰手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 03:13:07 GMT)
Analyzing X-ray Thomson scattering experiments of warm dense matter in
the imaginary-time domain: theoretical models and simulations [0.0] 本稿では,仮想時間経路積分の枠組みにおける2体相関の仮想時間依存性のモデルを提案する。
実例として、均一な電子ガスのITCFに対してモンテカルロを積分する広範囲なアブイニシアトパスと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:51:16 GMT)
An excited atom interacting with a Chern insulator: towards a far-field
resonant Casimir-Polder repulsion [0.0] 励起アルカリ型原子とチャーン絶縁体との共振カシミール・ポルダー相互作用を考察する。
チャーン絶縁体のファン・ホーブ特異点に付随する値付近での非励振において,共振カシミール・ポルダーシフトが著しく向上できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 16:48:53 GMT)
A unified method of data assimilation and turbulence modeling for
separated flows at high Reynolds numbers [0.0] 本稿では,データ同化と乱流モデリングの統一的アプローチとして,改良されたアンサンブルカルマン逆変換法を提案する。
DNNのトレーニング可能なパラメータは、与えられた実験的表面圧力係数に応じて最適化される。
その結果, 各種実験状態の連成同化により, 付着流と分離流の双方によく適応する乱流モデルが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 17:17:53 GMT)
A sufficient family of necessary inequalities for the compatibility of
quantum marginals [0.0] 量子境界問題は、異なるサブシステム上の量子状態の集まりが、それらがある種の多部量子状態の限界であるという意味で互換性があるかの特徴付けに関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 18:20:52 GMT)
A new filter for dimensionality reduction and classification of
hyperspectral images using GLCM features and mutual information [0.0] ハイパースペクトル画像の次元化と分類のための新しい手法を提案する。
スペクトル情報と空間情報の両方を相互情報に基づいて考慮する。
3つのよく知られたハイパースペクトルベンチマークデータセットで実験が行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 13:19:08 GMT)
A Bayesian Learning, Greedy agglomerative clustering approach and
evaluation techniques for Author Name Disambiguation Problem [0.0] 著者名はしばしば、同じ作者が異なる名前で登場することや、類似した名前を持つ複数の著者によって曖昧さに悩まされる。
私は著者名を曖昧にすることを目的とした研究努力に重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 08:22:53 GMT)
A Bayesian Framework on Asymmetric Mixture of Factor Analyser [0.0] 本稿では、スキュー正規(無制限)一般化双曲型(SUNGH)分布のリッチで柔軟なクラスを持つMFAモデルを提案する。
SUNGHファミリーは、様々な方向の歪みをモデル化する柔軟性と、重み付きデータを可能にする。
因子分析モデルを考慮すると、SUNGHファミリーは誤差成分と因子スコアの両方の歪みと重みを許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Nov 2022 20:19:52 GMT)