Perceiver-VL: Efficient Vision-and-Language Modeling with Iterative
Latent Attention [100.8] 本稿では,長いビデオやテキストなどの高次元マルチモーダル入力を効率的に処理する視覚・言語フレームワークPerceiver-VLを提案する。
我々のフレームワークは、多くの最先端のトランスフォーマーベースモデルで使用される自己注意の二次的な複雑さとは対照的に、線形複雑性でスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:22:39 GMT)
Data-Driven Offline Decision-Making via Invariant Representation
Learning [97.5] オフラインのデータ駆動意思決定は、アクティブなインタラクションなしで最適化された決定を合成する。
オフラインデータからトレーニングされたモデルへの入力に関して最適化する場合、誤って良いように見えるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)インプットを生成するのは簡単です。
本稿では、オフラインデータ駆動意思決定をドメイン適応として定式化し、最適化された決定値の正確な予測を行うことを目標とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:01:37 GMT)
Bayesian Learning for Neural Networks: an algorithmic survey [95.4] この自己完結型調査は、ベイズ学習ニューラルネットワークの原理とアルゴリズムを読者に紹介する。
アクセシブルで実践的な視点からこのトピックを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 21:36:58 GMT)
DrapeNet: Generating Garments and Draping them with Self-Supervision [95.0] 私たちは、複数の衣服をドレープするために単一のネットワークをトレーニングするために、セルフスーパービジョンに依存しています。
私たちのパイプラインは、以前は目に見えなかったトポロジの衣服を生成および描画することができます。
我々の定式化により、部分的な観察から正確な衣服の3Dモデルを復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:13:53 GMT)
Neural Dependencies Emerging from Learning Massive Categories [94.8] この研究は、大規模画像分類のために学んだニューラルネットワークに関する2つの驚くべき発見を示す。
1) 十分に訓練されたモデルが与えられた場合、いくつかのカテゴリで予測されたロジットは、他のいくつかのカテゴリの予測を線形に組み合わせることで直接得ることができる。
2) 神経依存は1つのモデルに留まらず、2つの独立した学習モデルの間にさえ存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:42:15 GMT)
On the monotonicity of a quantum optimal transport cost [91.4] チャクラバルティらによって提唱された2ドルワッサーシュタイン距離の一般化は、部分的トレースの下では単調ではないことを示す。
本稿では,従来の定義の安定バージョンを提案し,一般量子チャネルの適用下では単調であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:33:50 GMT)
ClipCrop: Conditioned Cropping Driven by Vision-Language Model [91.0] 我々は、堅牢でユーザ意図的な収穫アルゴリズムを構築する基盤として、視覚言語モデルを活用している。
そこで本研究では,ユーザの意図を反映したテキストや画像クエリを用いて,トリミングを行う手法を開発した。
私たちのパイプライン設計では、小さなデータセットでテキスト条件の美学を学習することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:27:07 GMT)
Exploring the Efficacy of Pre-trained Checkpoints in Text-to-Music
Generation Task [86.7] テキスト記述から完全で意味論的に一貫したシンボリック音楽の楽譜を生成する。
テキスト・音楽生成タスクにおける自然言語処理のための公開チェックポイントの有効性について検討する。
実験結果から, BLEUスコアと編集距離の類似性において, 事前学習によるチェックポイントの使用による改善が統計的に有意であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:19:17 GMT)
DreamArtist: Towards Controllable One-Shot Text-to-Image Generation via
Contrastive Prompt-Tuning [85.1] 大規模なテキスト画像生成モデルでは,テキストガイダンスに基づいて高解像度,高機能,高画質の画像を合成することができる。
しかし、新しい概念、スタイル、または常に現れるオブジェクトエンティティの言葉に圧倒されることが多い。
本研究では,コントラスト的即興学習の学習戦略を用いたDreamArtist手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:37:56 GMT)
Continually learning new languages [81.0] 言語のバッチ学習は経済的に有益だが、大きな課題は破滅的な忘れ方だ。
我々は,破滅的な忘れを抑えるために,重み分解,伝達学習,弾性重み統合の特質を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:24:34 GMT)
An Implicit Parametric Morphable Dental Model [79.3] 歯および歯茎の3次元異形性モデルとして, 第一報を提出した。
これは、各歯と歯茎のコンポーネントワイド表現と、これら各コンポーネントの学習可能な潜在コードに基づいている。
我々の復元品質は、新しいアプリケーションを実現しつつ、最も先進的なグローバルな暗黙の表現と同等です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 12:23:54 GMT)
Neural networks trained with SGD learn distributions of increasing
complexity [78.3] 勾配降下法を用いてトレーニングされたニューラルネットワークは、まず低次入力統計を用いて入力を分類する。
その後、トレーニング中にのみ高次の統計を利用する。
本稿では,DSBと他の単純度バイアスとの関係について論じ,学習における普遍性の原理にその意味を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:27:22 GMT)
Towards All-in-one Pre-training via Maximizing Multi-modal Mutual
Information [77.8] マルチモーダル相互情報事前学習(M3I事前学習)を最大化するオールインワン単段階事前学習手法を提案する。
提案手法は,ImageNet分類,オブジェクト検出,LVIS長鎖オブジェクト検出,ADE20k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など,様々なビジョンベンチマークにおける事前学習手法よりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:46:53 GMT)
Constructing Effective Machine Learning Models for the Sciences: A
Multidisciplinary Perspective [77.5] 線形回帰モデルに変数間の変換や相互作用を手動で追加することで、非線形解が必ずしも改善されないことを示す。
データ駆動モデルを構築する前にこれを認識する方法や、そのような分析が本質的に解釈可能な回帰モデルへの移行にどのように役立つかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:48:44 GMT)
Cross-Modal Contrastive Learning for Robust Reasoning in VQA [76.2] 視覚的質問応答(VQA)におけるマルチモーダル推論は,近年急速に進展している。
ほとんどの推論モデルは、トレーニングデータから学んだショートカットに大きく依存しています。
本稿では,ショートカット推論の除去を目的とした,単純だが効果的なクロスモーダル・コントラスト学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 05:32:24 GMT)
Delving StyleGAN Inversion for Image Editing: A Foundation Latent Space
Viewpoint [76.0] GANのインバージョンとStyleGANによる編集は、入力されたイメージを(mathcalW$, $mathcalW+$, $mathcalF$)埋め込みスペースにマッピングし、画像の忠実さと意味のある操作を同時に維持する。
最近のGANインバージョンメソッドでは、編集性を維持しながら再構築の忠実性を改善するために$mathcalW+$と$mathcalF$を探索する。
我々は、$mathcalW$と正確な潜伏者のための画像空間を整列するために、対照的な学習を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:35:32 GMT)
CGoDial: A Large-Scale Benchmark for Chinese Goal-oriented Dialog
Evaluation [75.6] CGoDialは、Goal指向のダイアログ評価のための、新しい挑戦的で包括的な中国のベンチマークである。
96,763のダイアログセッションと574,949のダイアログがすべて含まれており、異なる知識ソースを持つ3つのデータセットをカバーする。
学術ベンチマークと音声対話のシナリオのギャップを埋めるために、実際の会話からデータを収集したり、クラウドソーシングを通じて既存のデータセットに音声機能を追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:21:41 GMT)
Rotating Majorana Zero Modes in a disk geometry [75.3] マイクロ波超伝導体を用いて作製した薄板ディスクにおけるマヨラナゼロモードの操作について検討した。
平面内磁場印加時に発生する2階位相角モードを解析する。
零モードと励起状態の周波数独立結合により, 断熱相においても振動が持続することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:05:03 GMT)
CLAWSAT: Towards Both Robust and Accurate Code Models [74.6] 比較学習(CL)と逆学習を統合して、コードモデルの堅牢性と精度を協調的に最適化する。
私たちの知る限りでは、これはコードモデルにおける(マルチビュー)コードの難読化の堅牢性と正確性について調査し、活用する最初の体系的な研究です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:32:50 GMT)
Enhancing Self-Consistency and Performance of Pre-Trained Language
Models through Natural Language Inference [72.6] 大規模な事前訓練された言語モデルは、テスト入力間の論理的一貫性を欠いていることが多い。
本研究では,事前学習したNLPモデルの一貫性と精度を高めるためのフレームワークであるConCoRDを提案する。
ConCoRDは、市販のクローズドブックQAおよびVQAモデルの精度と一貫性を一貫して向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 21:58:30 GMT)
Robotic Skill Acquisition via Instruction Augmentation with
Vision-Language Models [70.8] 言語条件制御のためのデータ駆動型インストラクション拡張(DIAL)について紹介する。
我々は,CLIPのセマンティック理解を利用したセミ言語ラベルを用いて,未知の実演データの大規模なデータセットに知識を伝達する。
DIALは、模倣学習ポリシーによって、新しい能力を獲得し、元のデータセットにない60の新しい命令を一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:56:00 GMT)
A Dataset for Greek Traditional and Folk Music: Lyra [69.1] 本稿では,80時間程度で要約された1570曲を含むギリシャの伝統音楽と民俗音楽のデータセットについて述べる。
このデータセットにはYouTubeのタイムスタンプ付きリンクが組み込まれており、オーディオやビデオの検索や、インスツルメンテーション、地理、ジャンルに関する豊富なメタデータ情報が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:15:43 GMT)
DiffBP: Generative Diffusion of 3D Molecules for Target Protein Binding [68.1] 従来の研究は通常、原子の要素タイプと3次元座標を1つずつ生成する自己回帰的な方法で原子を生成する。
現実世界の分子系では、分子全体の原子間の相互作用が大域的であり、原子間のエネルギー関数が結合する。
本研究では、標的タンパク質に基づく分子3次元構造の生成拡散モデルを構築し、非自己回帰的に全原子レベルで構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:02:15 GMT)
Directed Acyclic Graph Factorization Machines for CTR Prediction via
Knowledge Distillation [65.6] 本稿では,既存の複雑な相互作用モデルから,知識蒸留によるCTR予測のための高次特徴相互作用を学習するための非巡回グラフファクトリゼーションマシン(KD-DAGFM)を提案する。
KD-DAGFMは、オンラインとオフラインの両方の実験において、最先端のFLOPの21.5%未満で最高の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 03:09:42 GMT)
FLNeRF: 3D Facial Landmarks Estimation in Neural Radiance Fields [64.2] 本稿では,ニューラルレイディアンス場(NeRF)における3次元顔のランドマークを直接予測する最初の重要な研究について述べる。
本モデルでは,顔全体のNeRFからのサンプルを顔の個々の特徴で効率よく軽減し,ランドマークの精度を高める。
実験により、改良されたランドマークを使用したモデルは、より良い結果に匹敵する結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 06:26:01 GMT)
Understanding and Improving Visual Prompting: A Label-Mapping
Perspective [63.9] 我々は視覚タスクの入力プロンプト技術である視覚プロンプト(VP)を再検討し前進する。
ILM-VPと呼ばれる新しいVPフレームワークを提案し、ソースラベルをターゲットラベルに自動的に再マップする。
提案手法は最先端のVP法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:49:47 GMT)
Diffusion Denoising Process for Perceptron Bias in Out-of-distribution
Detection [63.4] 我々は、判別器モデルが入力空間のいくつかの部分領域に対してより敏感であるという新しい仮定を提供する。
この仮定に基づき,新しい検出法と指標スコアを設計する。
我々の手法は最先端の手法と競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 08:45:08 GMT)
MATE: Masked Autoencoders are Online 3D Test-Time Learners [63.4] MATEは3Dデータ用に設計された最初のTTT(Test-Time-Training)手法である。
テストデータで発生する分散シフトに対して、ポイントクラウド分類でトレーニングされたディープネットワークを堅牢にする。
MATE は適応に必要な点の分数の観点から非常に効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:19:08 GMT)
H-VFI: Hierarchical Frame Interpolation for Videos with Large Motions [63.2] 本稿では,ビデオフレームにおける大きな動きに対処する,単純で効果的なH-VFI法を提案する。
H-VFIは、粗大な戦略で変形可能なカーネルを学習するために階層型ビデオ変換器に寄与する。
このようなプログレッシブ近似の利点は、大きなモーションフレーム問題を比較的単純ないくつかのサブタスクに予測できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:49:23 GMT)
SegNeRF: 3D Part Segmentation with Neural Radiance Fields [63.1] SegNeRFは、通常の放射場とセマンティックフィールドを統合するニューラルネットワーク表現である。
SegNeRFは、未確認のオブジェクトであっても、ポーズされた画像から幾何学、外観、意味情報を同時に予測することができる。
SegNeRFは、野生で撮影されたオブジェクトの1つのイメージから、対応する部分のセグメンテーションによって、明示的な3Dモデルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:16:03 GMT)
Best of Both Worlds in Online Control: Competitive Ratio and Policy
Regret [61.6] 我々は,最近提案されたオンライン制御アルゴリズムが,両世界のベストを達成していることを示す。
線形力学系が未知の場合には, 準線形後悔対最適競争政策が達成可能であると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:29:08 GMT)
NeuMap: Neural Coordinate Mapping by Auto-Transdecoder for Camera
Localization [60.7] NeuMapは、カメラのローカライゼーションのためのエンドツーエンドのニューラルマッピング手法である。
シーン全体を遅延コードグリッドにエンコードし、Transformerベースのオートデコーダがクエリピクセルの3D座標を回帰する。
NeuMapは、パフォーマンスの低下を最小限に抑えながら、非常に高い圧縮率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 04:46:22 GMT)
Can You Label Less by Using Out-of-Domain Data? Active & Transfer
Learning with Few-shot Instructions [58.7] そこで本研究では, 微調整を必要としない, アクティブトランスファーファウショットインストラクション (ATF) アプローチを提案する。
ATFは、事前訓練された言語モデル(PLM)の内部言語知識を活用し、情報の伝達を容易にする。
アクティブラーニングによる少数の対象ドメインサンプルのアノテーションは、転送に有用であるが、アノテーションの取り組みによって影響は減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:03:31 GMT)
SPARF: Neural Radiance Fields from Sparse and Noisy Poses [58.5] SPARF(Sparse Pose Adjusting Radiance Field)を導入し,新規な視点合成の課題に対処する。
提案手法は、NeRFを共同学習し、カメラのポーズを洗練するために、多視点幾何学的制約を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:57:47 GMT)
TEMPERA: Test-Time Prompting via Reinforcement Learning [57.5] 強化学習(TEMPERA)を用いたテスト時間プロンプト編集を提案する。
従来のプロンプト生成手法とは対照的に、TEMPERAは事前知識を効率的に活用することができる。
本手法は従来の微調整法と比較して試料効率の平均改善率を5.33倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 22:38:20 GMT)
ZigZag: Universal Sampling-free Uncertainty Estimation Through Two-Step
Inference [57.1] 汎用的でデプロイが容易なサンプリング不要のアプローチを導入します。
我々は,最先端手法と同等の信頼性のある不確実性推定を,計算コストを著しく低減した形で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:23:09 GMT)
PartAL: Efficient Partial Active Learning in Multi-Task Visual Settings [57.1] 注記すべき画像だけでなく、各アクティブラーニング(AL)にアノテーションを提供するタスクのサブセットを選択する方が効果的であることを示す。
提案手法の有効性を,複数の一般的なマルチタスクデータセットに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:08:35 GMT)
Contrastive Masked Autoencoders for Self-Supervised Video Hashing [54.6] SSVH(Self-Supervised Video Hashing)モデルは,ビデオの短いバイナリ表現を生成することを学ぶ。
本稿では,映像意味情報と映像類似性関係理解を組み込んだ,シンプルで効果的なワンステージSSVH手法であるConMHを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 06:48:14 GMT)
Expectation-Maximization Contrastive Learning for Compact
Video-and-Language Representations [54.6] 我々は,コンパクトなビデオ・言語表現を学習するために,予測最大化コントラスト学習(EMCL)を提案する。
具体的には、期待最大化アルゴリズムを用いて、潜在空間のコンパクトな基底集合を求める。
3つのベンチマークテキスト・ビデオ検索データセットの実験により、EMCLはより識別力のあるビデオ・言語表現を学習できることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:12:44 GMT)
UniSumm: Unified Few-shot Summarization with Multi-Task Pre-Training and
Prefix-Tuning [54.6] textscUniSummは、複数の要約タスクで事前訓練された、統合された数ショットの要約モデルである。
textscSummZooは、数ショットの要約システムを評価するための新しいベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:16:40 GMT)
Shape, Pose, and Appearance from a Single Image via Bootstrapped
Radiance Field Inversion [54.2] 提案手法では,自然画像に対する基本的エンドツーエンド再構築フレームワークを導入し,正確な地平のポーズが得られない。
そこで,モデルが解の第一の推算を生成するハイブリッド・インバージョン・スキームを適用する。
当社のフレームワークでは,イメージを10ステップでデレンダリングすることが可能で,現実的なシナリオで使用することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:42:42 GMT)
Blur Interpolation Transformer for Real-World Motion from Blur [52.1] 本稿では, ボケの時間的相関を解き明かすために, 符号化されたブラー変換器(BiT)を提案する。
マルチスケール残留スウィン変圧器ブロックに基づいて、両端の時間的監督と時間対称なアンサンブル戦略を導入する。
さらに,1対1のぼやけたビデオペアの最初の実世界のデータセットを収集するハイブリッドカメラシステムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:10:10 GMT)
HARL: Hierarchical Adaptive Reinforcement Learning Based Auto Scheduler
for Neural Networks [51.7] 効率的なテンソルプログラム探索のための強化学習に基づく自動スケジューリングシステムであるHARLを提案する。
HarLは、最先端のオートスケジューラと比較して、テンソル演算子の性能を22%改善し、探索速度を4.3倍改善する。
また、エンドツーエンドのニューラルネットワークでは、推論性能と探索速度も大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 04:15:27 GMT)
A Simple Parametric Classification Baseline for Generalized Category
Discovery [51.1] 一般化カテゴリ発見(GCD)は、未ラベルデータセット内で新しいカテゴリを発見することを目標とする問題設定である。
GCDの最近の研究は、半教師付き$k$-meansで形成された非パラメトリック分類器は強い基底線より優れていると主張している。
本稿では,従来のパラメトリック分類器がGCDの新しいクラスを認識できない理由を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:47:11 GMT)
Instance-specific and Model-adaptive Supervision for Semi-supervised
Semantic Segmentation [49.8] iMAS と呼ばれる半教師付きセマンティックセグメンテーションのためのインスタンス固有およびモデル適応型監視法を提案する。
iMASは、評価された硬さに基づいて、対応する一貫性損失を測定することで、ラベルのないインスタンスから徐々に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:37:28 GMT)
Private Ad Modeling with DP-SGD [49.2] プライバシ保護MLにおけるよく知られたアルゴリズムは、差分プライベート勾配降下(DP-SGD)である
本研究では,DP-SGDをクリックスルー率,変換率,変換イベント数などの広告モデリングタスクに適用する。
私たちの研究は、DP-SGDが広告モデリングタスクのプライバシーとユーティリティの両方を提供できることを実証的に実証した初めてのものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 22:51:16 GMT)
Teaching Structured Vision&Language Concepts to Vision&Language Models [46.3] SVLC(Structured Vision&Language Concepts)の概念について紹介する。
SVLCは、オブジェクト属性、関係、および、テキストに存在し、画像で見える状態を含む。
本稿では,VLモデルのSVLC理解を高めるための,よりエレガントなデータ駆動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:54:10 GMT)
Data Leakage and Evaluation Issues in Micro-Expression Analysis [45.2] マイクロ圧縮の文献では,データ漏洩と断片化評価プロトコルが問題となっている。
そこで我々は,2000以上のマイクロ圧縮サンプルを用いた顔動作ユニットを用いた新しい評価プロトコルを提案し,その評価プロトコルを標準化された方法で実装したオープンソースライブラリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:12:07 GMT)
Compositional Scene Modeling with Global Object-Centric Representations [44.4] 人間は、メモリ内の標準画像に基づいて閉塞された部分を完了させることで、たとえ閉塞物が存在するとしても、同じ物体を容易に識別することができる。
本稿では,オブジェクトの標準画像のグローバルな表現を,監督なしに推測する合成シーンモデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:36:36 GMT)
Intelligent Computing: The Latest Advances, Challenges and Future [43.0] インテリジェントコンピューティングは、従来のコンピューティングを再構築する新しいコンピューティングパラダイムである。
知的コンピューティングに関する文献を総合的に紹介する。
理論の基本、知性とコンピューティングの技術的融合、重要な応用、課題、将来の展望をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:15:13 GMT)
Understanding the Vulnerability of Skeleton-based Human Activity
Recognition via Black-box Attack [41.0] 骨格に基づくヒト活動認識(HAR)における最初のブラックボックス対逆攻撃手法を提案する。
BASARは分類境界と自然運動多様体の間の相互作用を探索する。
BASARは、分類器、緩和、攻撃モードにまたがって攻撃を成功させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:51:28 GMT)
Learning Cooperative Oversubscription for Cloud by Chance-Constrained
Multi-Agent Reinforcement Learning [40.3] オーバーサブスクライブは、クラウドリソースの利用を改善するための一般的なプラクティスである。
本稿では,C2MARL(Cance Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:00:09 GMT)
Simultaneously Updating All Persistence Values in Reinforcement Learning [40.1] 強化学習では、学習エージェントの性能は時間的離散化の選択に敏感である。
本研究は,低パーシステンス体験と高パーシステンス体験の両方を効果的に活用できる小説『All-Persistence Bellman Operator』を創出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:22:57 GMT)
Evolutionary Strategies for the Design of Binary Linear Codes [39.7] 本稿では,長さと次元の線形符号のサブセットのみを探索する進化的戦略 (ES) アルゴリズムを提案する。
我々の実験は、長さ$n=14$まで、ESは常に完全な成功率を持つ最適解に収束することを示した。
大きな長さでは、ESの成功率と進化したコードの多様性の両方が低下し始めます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:18:48 GMT)
A Bayesian Causal Inference Approach for Assessing Fairness in Clinical
Decision-Making [37.5] 臨床的意思決定の公平性は、健康エクイティの重要な要素である。
本研究では,臨床現場における因果フェアネスという因果フェアネス概念を評価するためのベイズ因果推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 05:00:56 GMT)
You Need Multiple Exiting: Dynamic Early Exiting for Accelerating
Unified Vision Language Model [37.2] 大規模なTransformerモデルは、統一アーキテクチャで様々な下流視覚言語タスクに大幅な改善をもたらす。
性能改善は、モデルサイズが増大し、推論速度が遅くなり、厳格化のコストが増大する。
本稿では,エンコーダとデコーダのレイヤを動的にスキップできる統一視覚言語モデルのための新しい早期終了戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 02:32:25 GMT)
Next3D: Generative Neural Texture Rasterization for 3D-Aware Head
Avatars [36.4] 3D-Aware Generative Adversarial Network (GANs) は, 単一視点2D画像のコレクションのみを用いて, 高忠実かつ多視点の顔画像を合成する。
最近の研究は、3D Morphable Face Model (3DMM) を用いて、生成放射場における変形を明示的または暗黙的に記述している。
本研究では,非構造化2次元画像から生成的,高品質,かつ3D一貫性のある顔アバターの教師なし学習のための新しい3D GANフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 06:40:46 GMT)
Local-to-Global Registration for Bundle-Adjusting Neural Radiance Fields [36.1] ニューラルレージアンスフィールドの局所-グローバル登録法であるL2G-NeRFを提案する。
ピクセルワイドな局所アライメントは、ディープネットワークを介して教師なしの方法で学習される。
提案手法は,高忠実度再構築と大型カメラの誤認識の解消の観点から,現在の最先端技術よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:43:16 GMT)
First Steps Toward Understanding the Extrapolation of Nonlinear Models
to Unseen Domains [35.8] 本稿では,構造的領域シフトに対する非線形モデルの外挿を解析するための最初のステップについて述べる。
我々は、$f(x)=sum f_i(x_i)$という形の非線形モデルの族が、目に見えない分布に外挿可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:41:19 GMT)
PVT++: A Simple End-to-End Latency-Aware Visual Tracking Framework [33.8] 我々は、エンドツーエンドの遅延認識トラッキング、すなわち、エンドツーエンドの予測ビジュアルトラッキング(PVT++)のためのフレームワークを提案する。
PVT++は、ほとんどの最先端トラッカーをオンライン予測器を追加して予測トラッカーに変換することができる。
PVT++は、さまざまなトラッカーで最大60%のパフォーマンス向上を実現でき、以前のモデルベースソリューションよりも堅牢性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:43:33 GMT)
SpeechNet: Weakly Supervised, End-to-End Speech Recognition at
Industrial Scale [33.2] エンドツーエンドの自動音声認識システムは、何千時間もの手動注釈付き音声認識と、推論のための重み計算に依存している。
現在私たちのシステムはSpeechNetと呼ばれ、音声対応スマートテレビで1日に1200万のクエリを処理しています。
大規模なWav2vecベースのデプロイメントが学術文献で説明されたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:58:36 GMT)
Exploring the Effectiveness of Mask-Guided Feature Modulation as a
Mechanism for Localized Style Editing of Real Images [33.0] 本稿ではセマンティック・スタイル・オートエンコーダ(SSAE)について述べる。
この作業は,将来の作業のガイドプライマーとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:36:20 GMT)
TinyQMIX: Distributed Access Control for mMTC via Multi-agent
Reinforcement Learning [33.0] 集中制御に頼ることなく,資源選択のための分散強化学習について検討する。
既存の分散アクセス制御の研究は、トラフィックの負荷が静的であるか、動的トラフィックに徐々に適応できると仮定している。
軽量なマルチエージェント深部強化学習モデルであるTinyQmixをトレーニングすることで適応期間を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:09:10 GMT)
Beyond Attentive Tokens: Incorporating Token Importance and Diversity
for Efficient Vision Transformers [33.0] 視覚変換器は様々な視覚タスクにおいて大幅に改善されているが、トークン間の2次相互作用は計算効率を大幅に低下させた。
本稿では,トークン分離におけるトークンの重要性と多様性を共同で検討できる,効率的なトークン分離とマージ手法を提案する。
FLOPを40%削減した後,DeiT-Tの精度を0.1%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:57:11 GMT)
Video Unsupervised Domain Adaptation with Deep Learning: A Comprehensive
Survey [32.5] 行動認識などのビデオ分析タスクは、スマートヘルスケアなどの分野における応用の増大に対して、研究の関心が高まっている。
既存のデータセットでトレーニングされたビデオモデルは、現実世界のアプリケーションに直接デプロイした場合、大幅にパフォーマンスが低下する。
ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインにビデオモデルを適用するために、ビデオアン教師付きドメイン適応(VUDA)が導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 04:57:54 GMT)
UniMSE: Towards Unified Multimodal Sentiment Analysis and Emotion
Recognition [32.3] マルチモーダル感情分析(MSA)と会話における感情認識(ERC)は、コンピュータが人間の行動を理解する上で重要な研究課題である。
我々は,MSAとERCタスクを特徴,ラベル,モデルから統合するマルチモーダル感情知識共有フレームワーク(UniMSE)を提案する。
我々は、統語的・意味的なレベルでモダリティ融合を行い、感情と感情の差異と一貫性をよりよく捉えるために、モダリティとサンプルの対比学習を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 08:46:01 GMT)
Tensor4D : Efficient Neural 4D Decomposition for High-fidelity Dynamic
Reconstruction and Rendering [31.9] 動的シーンに対する効率的な4次元テンソル分解法を提案する。
本手法は,スパースビューカメラや単眼カメラから高品質な動的再構成とレンダリングを実現することができることを示す。
コードとデータセットはatliuyebin.com/tensor4d-tensor4d.htmlでリリースされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:04:45 GMT)
Slow Motion Matters: A Slow Motion Enhanced Network for Weakly
Supervised Temporal Action Localization [31.5] 弱い監督された時間的行動ローカライゼーションは、弱い監督情報しか持たない未編集ビデオのアクションをローカライズすることを目的としている。
ビデオのスローモーション情報を正常な速度で探索することは困難である。
スローモーション・エンハンスメント・ネットワーク(SMEN)と呼ばれる新しいフレームワークを提案し、スローモーション・アクションセグメントに対する感度を補正することでWTALネットワークの能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:15:19 GMT)
Deep Projective Rotation Estimation through Relative Supervision [31.1] ディープラーニングは、画像ベースの向き推定器を開発する方法を提供する。
これらの推定器は、しばしば大きなラベル付きデータセットのトレーニングを必要とする。
自己教師付き配向推定のための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 04:58:07 GMT)
Precise Asymptotics for Spectral Methods in Mixed Generalized Linear
Models [30.6] 混合一般化線形モデルにおいて、統計的に独立な2つの信号を推定する問題を考える。
我々の特徴付けは、ランダム行列、自由確率、および近似メッセージパッシングアルゴリズムの理論からのツールの混合を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:35:25 GMT)
Unifying Vision-Language Representation Space with Single-tower
Transformer [29.6] 両モダリティを同時にモダリティに依存しない方法で符号化する統一視覚言語表現空間を学習するためにモデルを訓練する。
我々は、モダリティ固有の表現空間を学習する以前の作品とOneRを区別する興味深い性質を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 02:34:21 GMT)
Boosting Novel Category Discovery Over Domains with Soft Contrastive
Learning and All-in-One Classifier [29.2] 教師なしドメイン適応(UDA)は、ラベルリッチソースドメインからラベルスカースターゲットドメインへの知識の転送に成功している。
我々は,織田・UNDAタスクのためのソフトコントラストオールインワンネットワーク(SAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 08:51:01 GMT)
Multi-Spectral Image Classification with Ultra-Lean Complex-Valued
Models [28.8] マルチスペクトル画像は、材料によって示される異なるスペクトルシグネチャによってリモートセンシングに有用である。
複素値コドメイン対称モデルを用いて実値MSI画像の分類を行う。
我々の研究は、実数値MSIデータにおける複素数値深層学習の価値を初めて示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:01:53 GMT)
Language in a Bottle: Language Model Guided Concept Bottlenecks for
Interpretable Image Classification [28.6] 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、モデル決定を人間可読な概念に分解する。
CBMは手動で指定した概念を必要とし、しばしばブラックボックスよりも性能が低い。
ブラックボックスモデルに類似した精度のマニュアル仕様を使わずに高性能なCBMを構築する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 03:05:02 GMT)
Exploring Physical Latent Spaces for Deep Learning [27.7] 偏微分方程式(PDE)を用いた物理シミュレーションによる深部ニューラルネットワークモデルの訓練について検討する。
従来の研究とは対照的に、シミュレーションされた空間に制約を課すのではなく、ニューラルネットワークが使用するツールとして、その自由度を純粋に扱います。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:41:18 GMT)
A Low Latency Adaptive Coding Spiking Framework for Deep Reinforcement
Learning [27.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、超高エネルギー効率のディープニューラルネットワークの実装に使われてきた。
本研究では,SNNに基づく強化学習のための適応符号化スパイキングフレームワーク(ACSF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:26:56 GMT)
From Node Interaction to Hop Interaction: New Effective and Scalable
Graph Learning Paradigm [26.0] 本稿では,これらの制約に同時に対処する新しいホップ相互作用パラダイムを提案する。
ホップインタラクションを実現するために既存のGNNを簡単に利用できる,シンプルで効果的なHopGNNフレームワークを設計する。
グラフの幅広い領域、スケール、滑らかさにおいて、12のベンチマークデータセットに対して広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:29:48 GMT)
Decomposing 3D Neuroimaging into 2+1D Processing for Schizophrenia
Recognition [25.8] 我々は2+1Dフレームワークで3Dデータを処理し、巨大なImageNetデータセット上に事前トレーニングされた強力な2D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ネットワークを利用して3Dニューロイメージング認識を実現することを提案する。
特に3次元磁気共鳴イメージング(MRI)の計測値は、隣接するボクセル位置に応じて2次元スライスに分解される。
グローバルプーリングは、アクティベーションパターンが機能マップ上にわずかに分散されているため、冗長な情報を除去するために適用される。
2次元CNNモデルにより処理されていない3次元の文脈情報を集約するために,チャネルワイドおよびスライスワイズ畳み込みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:22:59 GMT)
Mean Shift Mask Transformer for Unseen Object Instance Segmentation [25.6] Mean Shift Mask Transformer (MSMFormer)は、von Mises-Fisher(vMF)平均シフトクラスタリングアルゴリズムをシミュレートするトランスフォーマーアーキテクチャである。
MSMFormerは、特徴抽出器とクラスタリングの両方のジョイントトレーニングと推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:47:48 GMT)
Place Recognition under Occlusion and Changing Appearance via
Disentangled Representations [25.5] 位置認識は、データベースからクエリ画像と同じ場所で撮影された画像を取得することを目的として、移動ロボットにとって重要かつ困難なタスクである。
画像表現を3つの符号に分解するための教師なしのアプローチである PROCA を提案する。
我々のモデルは実験で最先端の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:27:54 GMT)
Object-level 3D Semantic Mapping using a Network of Smart Edge Sensors [25.4] 我々は,分散エッジセンサのネットワークとオブジェクトレベルの情報からなる多視点3次元意味マッピングシステムを拡張した。
提案手法は,数cm以内でのポーズ推定と,実験室環境におけるセンサネットワークを用いた実環境実験により,Behaveデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:13:08 GMT)
SMAUG: Sparse Masked Autoencoder for Efficient Video-Language
Pre-training [25.3] 我々は,ビデオ言語モデルのための効率的な事前学習フレームワークであるSMAUGを開発した。
マスキング戦略は視覚的モダリティとテキスト的モダリティの両方を考慮し、より優れたクロスモーダルアライメントを提供する。
時空トークンスペーシフィケーションモジュールは、事前トレーニングのための「重要な」空間領域と時間フレームのみを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:34:34 GMT)
FLEX: Full-Body Grasping Without Full-Body Grasps [24.1] 我々は,日常の物体を把握し,人間の手と全身を仮想的に生成するタスクに対処する。
既存の方法では、オブジェクトと対話する人間の3Dデータセットを収集し、このデータに基づいてトレーニングすることで、この問題に対処する。
フルボディのポーズとハンドグルーピングの両方の存在を活用し、3次元幾何学的制約を用いて構成し、フルボディのグルーピングを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 23:12:54 GMT)
Efficient Generalization Improvement Guided by Random Weight
Perturbation [24.0] Gruesome-aware Minimization (SAM)は、一般化の改善のための一般的なスキームを確立する。
我々は、SAMのネスト勾配を分離するために、フィルタワイズランダムウェイト摂動(RWP)を利用する。
我々は、CIFAR上での非常に競争力のあるパフォーマンスと、ImageNet上での極めて優れたパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:24:34 GMT)
Embedding a Differentiable Mel-cepstral Synthesis Filter to a Neural
Speech Synthesis System [24.0] 本稿では,従来のメル-ケプストラム合成フィルタを現代のニューラル音声合成システムに統合する。
制御性を維持したベースラインシステムから,提案システムにより音声品質が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:35:21 GMT)
Discovering Evolution Strategies via Meta-Black-Box Optimization [24.0] メタラーニングによる進化戦略の効果的な更新ルールの発見を提案する。
本手法では,自己注意型アーキテクチャによってパラメータ化された探索戦略を用いる。
進化戦略をスクラッチから自己参照的に訓練することは可能であり、学習された更新ルールは外部メタラーニングループを駆動するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 08:48:46 GMT)
EVNet: An Explainable Deep Network for Dimension Reduction [23.8] 次元減少(DR)は、固有構造を捉え、高次元データを低次元空間に変換するために一般的に用いられる。
我々はEVNetと呼ばれるディープニューラルネットワーク手法を開発し、構造維持性と説明可能性に優れた性能を提供する。
提案手法は視覚インタフェースと統合され,ユーザがEVNetを調整し,DR性能と説明可能性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 08:38:36 GMT)
Self-supervised Trajectory Representation Learning with Temporal
Regularities and Travel Semantics [23.4] Trajectory Representation Learning (TRL) は空間時間データ分析と管理のための強力なツールである。
既存のTRLの作業は通常、トラジェクトリを通常のシーケンスデータとして扱うが、時間的規則性や旅行意味論といった重要な時空間特性は、完全には利用されない。
本稿では,TemporAl規則と旅行意味論,すなわちSTARTを用いた自己教師付き軌道表現学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:53:16 GMT)
Learning Implicit Probability Distribution Functions for Symmetric
Orientation Estimation from RGB Images Without Pose Labels [23.0] RGB-D画像の自動ポーズラベリング方式を提案する。
我々は、RGB画像の向き仮説の確率を推定するために、インプリシットPDFモデルを訓練する。
SO(3)多様体の効率的な階層的サンプリングは、完備な対称性の集合を抽出可能な生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 12:07:40 GMT)
EM's Convergence in Gaussian Latent Tree Models [23.0] 人口のログライクな独特な非自明な点は、その大域的な最大点であることを示す。
予測最大化アルゴリズムは、単一の潜在変数の場合に収束することが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 23:12:58 GMT)
STGlow: A Flow-based Generative Framework with Dual Graphormer for
Pedestrian Trajectory Prediction [22.6] 歩行者軌跡予測(STGlow)のための二重グラフマーを用いた新しい生成フローベースフレームワークを提案する。
本手法は,動作の正確なログライクな振る舞いを最適化することにより,基礎となるデータ分布をより正確にモデル化することができる。
いくつかのベンチマークによる実験結果から,本手法は従来の最先端手法に比べて性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:29:24 GMT)
Learn to explain yourself, when you can: Equipping Concept Bottleneck
Models with the ability to abstain on their concept predictions [21.9] 本稿では、ニューラルネットワークに基づく分類器に、概念ラベルコンポーネントが不確かである場合に、概念予測を控える機能を持たせる方法を示す。
我々のモデルは、その予測に合理性を与えることを学習するが、その理性が正しいことを保証するときだけに限られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:07:14 GMT)
Coarse-Super-Resolution-Fine Network (CoSF-Net): A Unified End-to-End
Neural Network for 4D-MRI with Simultaneous Motion Estimation and
Super-Resolution [21.8] 我々は,高分解能ネットワーク(CoSF-Net)と呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを開発した。
既存のネットワークと最先端の3つのアルゴリズムと比較して、CoSF-Netは4D-MRIの呼吸相間の変形可能なベクトル場を正確に推定するだけでなく、解剖学的特徴を増強した4D-MRIの空間分解能も同時に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 01:42:51 GMT)
Simultaneous Multiple Object Detection and Pose Estimation using 3D
Model Infusion with Monocular Vision [21.7] 複数物体の検出とポーズ推定はコンピュータビジョンの重要なタスクである。
単眼視と3Dモデルを用いた同時ニューラルモデリングを提案する。
我々の同時多重物体検出・ポース推定ネットワーク(SMOPE-Net)は、エンドツーエンドのトレーニング可能なマルチタスクネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 05:18:56 GMT)
PointCLIP V2: Adapting CLIP for Powerful 3D Open-world Learning [21.2] 対照的に、CLIP(Contrastive Language- Image Pre-Training)は、2Dイメージタスクにおいて有望なオープンワールドパフォーマンスを示している。
我々は,強力な3Dオープンワールド学習者であるPointCLIP V2を提案し,CLIPの可能性を3Dポイントクラウドデータ上で完全に解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:52:43 GMT)
ProSFDA: Prompt Learning based Source-free Domain Adaptation for Medical
Image Segmentation [21.1] 医用画像分割のためのtextbfProSFDA (textbfProSFDA) 法を提案する。
以上の結果から,提案したProSFDA法は,他のSFDA法よりも優れており,UDA法と同等であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:57:04 GMT)
RobustLoc: Robust Camera Pose Regression in Challenging Driving
Environments [20.6] 本稿では, ニューラル微分方程式から摂動に対する頑健さを導出するRobustLocを提案する。
我々のモデルは畳み込みニューラルネットワークを用いて多視点画像から特徴マップを抽出する。
実験により、RobustLocは現在の最先端カメラの回帰モデルを上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 08:02:39 GMT)
CoPEM: Cooperative Perception Error Models for Autonomous Driving [20.6] 我々は、隠蔽対象の誤検知エラーとして現れる自律走行車(AV)の(車載)知覚に焦点を当てる。
本稿では,仮想テスト環境におけるV2Xソリューションの効果的な統合を実現するために,協調知覚誤りモデル(coPEM)の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 04:40:27 GMT)
Towards Live 3D Reconstruction from Wearable Video: An Evaluation of
V-SLAM, NeRF, and Videogrammetry Techniques [20.5] MR(Mixed Reality)は、戦争の未来を変えることを約束する重要な技術である。
この技術を実現するためには,実動センサ観測に基づいて物理的環境の大規模3次元モデルを維持する必要がある。
実写映像のみを用いた大規模軍用地図作成のための3次元再構成アルゴリズムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:57:51 GMT)
Normalizing Flow with Variational Latent Representation [20.0] 正規化フロー(NF)の実用性能を向上させるため,変分潜在表現に基づく新しいフレームワークを提案する。
この考え方は、標準正規潜在変数をより一般的な潜在変数に置き換えることであり、変分ベイズを通して共同で学習される。
得られた手法は,複数のモードでデータ分布を生成する標準的な正規化フローアプローチよりもはるかに強力である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:51:49 GMT)
A Benchmark of Video-Based Clothes-Changing Person Re-Identification [20.0] 着替え型ビデオベース再識別(CCVReID)の比較的新しい実用的課題について検討する。
我々は,CCVReID問題を扱うための2分岐信頼度対応フレームワークを開発する。
CCVReID問題のためのベンチマークデータセットを2つ構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 03:38:18 GMT)
Differentiable Meta logical Programming [20.0] 本稿では,より少ない深層学習を実現するために,DLMI(diffariable logical meta interpreter)を提案する。
鍵となる考え方は、一階述語論理における微分可能なフォワードチェイン推論を用いたメタ解釈を実現することである。
DLMIはメタ推論からオブジェクトレベルの推論へ、そしてその逆を反映またはイントロスペクションすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:12:06 GMT)
Visual Dexterity: In-hand Dexterous Manipulation from Depth [19.9] 多くの巧妙な操作を行うには、手動でオブジェクトの向きを変える必要がある。
本稿では,シミュレーションにおける強化学習を用いて学習し,実世界における評価を行う汎用物体配向制御器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:59:33 GMT)
From Indoor To Outdoor: Unsupervised Domain Adaptive Gait Recognition [19.6] 教師なし領域適応歩行認識(UDA-GR)の新たな課題について検討する。
UDA-GRは屋内シーン(ソースドメイン)から教師付きラベル付き歩行識別子を学習し、屋外の野生シーン(ターゲットドメイン)に適用する。
具体的には,室内および屋外における歩行の特徴について検討し,歩行サンプルの不確かさを推定する。
提案手法の有効性を示す実験結果として,提案手法の新たな評価基準を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 02:47:29 GMT)
DeSTSeg: Segmentation Guided Denoising Student-Teacher for Anomaly
Detection [19.0] 本稿では,教師ネットワーク,学生エンコーダ・デコーダ,セグメンテーションネットワークを1つのフレームワークに統合したDeSTSegと呼ばれる改良モデルを提案する。
画像レベルのROCは98.6%,画素レベルの平均精度は75.8%,インスタンスレベルの平均精度は76.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:01:03 GMT)
Open-Set Object Detection Using Classification-free Object Proposal and
Instance-level Contrastive Learning with Appendix [18.9] オープンセットオブジェクト検出(OSOD)は、オブジェクトと背景分離、オープンセットオブジェクト分類という2つのサブタスクからなる問題を処理するための有望な方向である。
我々は,OSODの課題に対処するため,Openset RCNNを提案する。
我々のOpenset RCNNは、散らばった環境下でロボットの並べ替えタスクをサポートするオープンセットの知覚能力でロボットを支援できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:00:04 GMT)
Deep Signature Algorithm for Path-Dependent American option pricing [18.8] 反射を伴う経路依存型FBSDEのディープシグネチャアルゴリズムについて検討する。
私たちはそれをシグネチャレイヤと組み合わせて、アメリカのタイプオプションの価格問題を解決します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:09:03 GMT)
Few-shot Non-line-of-sight Imaging with Signal-surface Collaborative
Regularization [18.5] 非視線イメージング技術は、多重反射光からターゲットを再構成することを目的としている。
最小限の測定回数でノイズロバストを再現する信号表面の協調正規化フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、救助活動や自律運転といったリアルタイム非視線画像アプリケーションにおいて大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:19:20 GMT)
Guided Depth Super-Resolution by Deep Anisotropic Diffusion [18.4] 誘導異方性拡散と深層畳み込みネットワークを組み合わせた新しい手法を提案する。
誘導深度超解像のための3つの一般的なベンチマークで前例のない結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:48:13 GMT)
Background-Mixed Augmentation for Weakly Supervised Change Detection [18.3] 変化検出(CD)とは、背景の変化(環境の変化など)からオブジェクトの変更(オブジェクトの欠落や出現)を分離することである。
近年の深層学習に基づく手法は,ペア学習を用いた新しいネットワークアーキテクチャや最適化戦略を開発している。
我々は,画像レベルのラベルのみを必要とする,弱教師付きトレーニングアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:12:53 GMT)
Spatio-temporal point processes with deep non-stationary kernels [18.1] 我々は、非定常時間点過程をモデル化できる新しいディープ非定常影響カーネルを開発した。
主な考え方は、影響核を新しい一般的な低ランク分解と近似することである。
また,ログバリアペナルティを導入して条件強度の非負性制約を維持するための新たなアプローチも採っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 04:49:39 GMT)
Learn from Yesterday: A Semi-Supervised Continual Learning Method for
Supervision-Limited Text-to-SQL Task Streams [18.0] 本稿では,半教師付き学習 (SSL) と連続学習 (CL) をテキストからラベル付きタスクのストリームに統合することを提案する。
2つのデータセットの実験は、SFNetが広く使用されているSSLのみとCLのみのベースラインを、複数のメトリクスで上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:40:28 GMT)
Explaining Random Forests using Bipolar Argumentation and Markov
Networks (Technical Report) [18.0] ランダムフォレスト(Random forest)は、さまざまな機械学習問題を解決するために使用できる決定木アンサンブルである。
決定過程を推論するために,議論問題として表現することを提案する。
マルコフネットワークエンコーディングを用いて十分な議論的説明を一般化し、これらの説明の関連性について議論し、文献からの帰納的説明の家族との関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:20:50 GMT)
DualApp: Tight Over-Approximation for Neural Network Robustness
Verification via Under-Approximation [17.9] 本稿では,厳密なオーバー近似と2つの補足的アンダー近似アルゴリズムを定義するための新しいアンダー近似誘導手法を提案する。
過大評価領域は音質を保証し、過小評価領域はタイネスを誘導する。
我々は、DualAppと呼ばれるツールにアプローチを実装し、収集およびトレーニングされたニューラルネットワーク84のベンチマークでそれを広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 05:09:34 GMT)
On the Robustness, Generalization, and Forgetting of Shape-Texture
Debiased Continual Learning [17.7] ニューラルネットワークの破滅的な忘れ問題に対処することによって、新しいタスクを学ぶ際に、古いタスクの優れたパフォーマンスを維持するための継続的な学習が進歩している。
本稿では、分散シフトに対する継続的な学習モデルの脆弱性に対応するために、その分布外ロバスト性をさらに考慮し、継続学習を推し進める。
本稿では,形状・テクスチャ・デバイアスド連続学習を提案する。その鍵となる考え方は,形状・テクスチャ・デバイアスドトレーニングを施した各タスクに対して,一般化可能・堅牢な表現を学習することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 04:36:24 GMT)
LISA: Localized Image Stylization with Audio via Implicit Neural
Representation [17.7] LISA(Localized Image Stylization with Audio)という新しいフレームワークを提案する。
LISAは、オーディオ駆動のローカライズされたイメージスタイリングを実行する。
提案手法は,他の音声誘導方式よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:51:48 GMT)
Quantum Neuronal Sensing of Quantum Many-Body States on a 61-Qubit
Programmable Superconducting Processor [17.5] 物質の性質と相の異なる多体量子状態の分類は、量子多体物理学における最も基本的な課題の1つである。
本稿では,量子ニューロンセンシングという新しいアプローチを提案する。
本手法は,2種類の多体現象を効率的に分類できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 02:25:19 GMT)
Uncertainty Reduction for 3D Point Cloud Self-Supervised Traversability
Estimation [17.2] 自己監督的トラバーサビリティ推定は、陰性情報の不足に応じて現れる先天性不確実性に悩まされる。
不確実性を活用するために,ラベルのないデータを組み込む手法を提案する。
我々は、我々のアプローチを、さまざまな負のデータからなる独自のデータセットであるDtrailで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 06:24:41 GMT)
Unsupervised Explanation Generation via Correct Instantiations [17.1] 本稿では,2フレーズの教師なし説明生成フレームワークNeonを提案する。
まず、Nonは文の修正されたインスタンスを生成する。
次にそれらを使用して、大規模なPLMに競合点を見つけ、説明を完了させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 03:10:24 GMT)
Improving Multimodal Interactive Agents with Reinforcement Learning from
Human Feedback [16.3] 人工知能の重要な目標は、人間と自然に対話し、フィードバックから学ぶことができるエージェントを作ることである。
ここでは、人間のフィードバックから強化学習を用いて、シミュレーションされたエンボディエージェントを改善する方法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:00:31 GMT)
High-Perceptual Quality JPEG Decoding via Posterior Sampling [16.0] JPEGアーチファクト修正のための異なるパラダイムを提案する。
我々は、圧縮された入力と整合しながら、シャープで詳細で視覚的に再構成された画像を得ることを目指している。
我々のソリューションは、完全な整合性のある入力に対して、多種多様な可塑性かつ高速な再構成を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:47:59 GMT)
Self-Supervised Visual Representation Learning via Residual Momentum [15.5] 自己教師付き学習(SSL)アプローチは、ラベルのないデータから表現を学ぶ上で有望な能力を示している。
モーメントベースのSSLフレームワークは、オンラインエンコーダ(学生)とモーメントエンコーダ(教師)の間の大きなギャップに悩まされる
この論文は、この見えないギャップを既存のSSLフレームワークで見過ごされているボトルネックとして調査し、特定した最初のものである。
本研究では,このギャップを減らし,教師に近い表現をできる限り学習するよう学生に促す「残留運動量」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:34:25 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation via Deep Hierarchical Optimal Transport [15.5] 本稿では、教師なしドメイン適応のためのDeep Hierarchical Optimal Transport法(DeepHOT)を提案する。
フレームワークはドメインレベルのOTとイメージレベルのOTで構成され、後者は前者の地上距離メートル法として使用される。
そこで本研究では,画像レベルOTにおけるワッサースタイン距離をスライスしたオリジンOTを近似し,領域レベルのOTに対して最小バッチ不均衡な最適トランスポートを用いることにより,DeepHOTフレームワークの堅牢かつ効率的な実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:10:19 GMT)
PiRL: Participant-Invariant Representation Learning for Healthcare [15.0] 参加者不変表現を学習する表現学習フレームワークPiRLを提案する。
予備的な結果として,提案手法はベースラインに比べて5%ほど精度が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:16:49 GMT)
Measuring Harmful Representations in Scandinavian Language Models [14.9] スカンジナビアの事前学習言語モデルには有害なステレオタイプとジェンダーベースのステレオタイプが含まれていることを示す。
この発見は、スカンジナビア諸国の男女平等に関する一般的な期待に反している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:46:39 GMT)
Revealing Hidden Context Bias in Segmentation and Object Detection
through Concept-specific Explanations [14.8] 提案手法は,モデルが推論時に学習し,認識し,使用した関連概念を自動的に識別し,視覚化し,入力空間内で正確に特定する,ポストホックなeXplainable Artificial Intelligence法であるL-CRPを提案する。
提案手法の信頼性を,異なる概念帰属法を定量的に比較して検証し,CityScapes, Pascal VOC, MS COCO 2017などの一般的なデータセットに対する説明複雑性への影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:12:23 GMT)
BBReach: Tight and Scalable Black-Box Reachability Analysis of Deep
Reinforcement Learning Systems [14.5] 本稿では,DRLシステムのための新しい,タイトでスケーラブルなリーチビリティ解析手法を提案する。
抽象状態のトレーニングにより,組込みDNNをブラックボックスとして扱い,到達可能な集合のニューラルネットワークの過度な近似を回避する。
抽象的アプローチに固有の状態爆発問題に対処するため, 隣接区間集約アルゴリズムを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 00:11:50 GMT)
Implicit Training of Energy Model for Structure Prediction [14.4] 本研究では,既存の推論ネットワークに基づく構造予測手法が,エネルギーモデルによりパラメータ化された動的損失目標を最適化するために間接的に学習されていることを論じる。
次に、暗黙の漸進的手法を用いて、対応する動的目的を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:08:44 GMT)
Motor Imagery Decoding Using Ensemble Curriculum Learning and
Collaborative Training [14.4] 多目的脳波データセットは、様々な個人間差により、いくつかの種類のドメインシフトを示す。
本稿では,複数の特徴抽出器と共有分類器を備えた2段階モデルアンサンブルアーキテクチャを提案する。
我々のモデルアンサンブルアプローチはカリキュラム学習と協調学習の力を組み合わせたものであることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:45:44 GMT)
Twin-S: A Digital Twin for Skull-base Surgery [14.3] デジタルツイン(Digital twins)は、現実世界の仮想インタラクティブモデルであり、同一の挙動と特性を示す。
外科的応用では、デジタル双生児の計算分析を用いて状況認識を高めることができる。
本稿では,頭蓋底手術のためのデジタルツインフレームワークTwin-Sについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 21:33:51 GMT)
AICOM-MP: an AI-based Monkeypox Detector for Resource-Constrained
Environments [14.0] 本稿では,資源制約されたデバイスから撮影した画像を扱うことを目的とした,AIベースのサルポックス検出器であるAICOM-MPを紹介する。
既存のAIベースのサルポックス検出器と比較して、AICOM-MPは最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成した。
AICOM-MPのソースコードとデータセットもオープンソースとして公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 06:59:01 GMT)
Plug and Play Active Learning for Object Detection [13.8] アクティブな学習アルゴリズムは、典型的には不確実性に基づくか多様性に基づく。
どちらも画像分類に成功しているが、物体検出に関しては不十分である。
本稿では,これらの課題を克服する2段階能動学習アルゴリズムPlug and Play Active Learning (PPAL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:13:23 GMT)
Semantic Segmentation for Fully Automated Macrofouling Analysis on
Coatings after Field Exposure [13.7] バイオファウリングは、持続可能な輸送、フィルター膜、熱交換器、医療機器にとって大きな課題である。
本稿では,画像に基づくマクロファウリングの自動解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:03:16 GMT)
Boosting the Transferability of Adversarial Attacks with Global Momentum
Initialization [13.7] 敵対的な例は 人間の目に見えない摂動を 良心的な入力に結びつける
逆の例では、異なるモデルの下で転送可能性を示し、実用的なブラックボックス攻撃が実現可能である。
本稿では,グローバルモメンタム初期化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:59:22 GMT)
Deanthropomorphising NLP: Can a Language Model Be Conscious? [13.7] 近年の主張では、Transformerモデルアーキテクチャに基づく事前訓練された言語モデルであるLaMDAはセンシティブである。
もし確認できれば、自然言語処理(NLP)コミュニティに深刻な影響をもたらすだろう。
我々は、そのような言語モデルは、知覚的または意識的には不可能であり、特にLaMDAは、それを資格する他の類似したモデルよりも進歩していないという立場を取る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:18:25 GMT)
Exploiting Personalized Invariance for Better Out-of-distribution
Generalization in Federated Learning [13.2] 本稿では, 個人化学習手法と比較して, 個人化非分散を探索する汎用的な二重正規化学習フレームワークを提案する。
本手法は,既存のフェデレーション学習や不変学習よりも,多様なアウト・オブ・ディストリビューションおよび非IIDデータケースにおいて優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 08:17:03 GMT)
Video Background Music Generation: Dataset, Method and Evaluation [13.0] 本稿では,ビデオ背景音楽生成のためのデータセット,ベンチマークモデル,評価指標を提案する。
ビデオとシンボリックな音楽データセットであるSymMVと、コード、リズム、メロディ、伴奏アノテーションを紹介する。
また,V-MusProdというビデオバックグラウンド音楽生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 08:39:48 GMT)
Conjugate Product Graphs for Globally Optimal 2D-3D Shape Matching [12.7] 2次元輪郭と3次元メッシュの連続的および非厳密なマッチングを求める問題を考察する。
既存の解は退化解を避けるために非現実的な前提に大きく依存する。
本稿では,2次元輪郭と3次元形状の共役積グラフに基づく新しい2次元3次元形状マッチング形式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:41:28 GMT)
Multi-Level Knowledge Distillation for Out-of-Distribution Detection in
Text [12.4] 自己教師付き表現学習は、アウト・オブ・ディストリビューション(OoD)検出に有用な要素であることが証明されている。
本稿では,その限界を緩和しつつ,その強度を統合する多段階の知識蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:41:25 GMT)
Evaluating the Knowledge Dependency of Questions [12.3] 知識依存解答法(KDA)を考案した新しい自動評価指標を提案する。
まず,人的調査から得られた学生の回答に基づいて,KDAの測定方法を示す。
そこで本研究では,学生の問題解決行動を模倣するために,事前学習言語モデルを活用することで,KDAを近似した2つの自動評価指標KDA_discとKDA_contを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 23:08:30 GMT)
Error correction and extraction in request dialogs [12.1] 本稿では,ユーザの最後の2つの発話を受信するダイアログシステムユーティリティコンポーネントを提案する。
最後の発声が第2発声の誤り訂正であるか否かを検出する。
もしそうなら、最後の発声における誤り訂正に従って2番目の発声を補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:26:36 GMT)
In-sample Curriculum Learning by Sequence Completion for Natural
Language Generation [12.1] カリキュラム学習は、簡単なサンプルから難しいサンプルまで、機械学習モデルをトレーニングすることで、複数のドメインで有望な改善を示している。
そこで本研究では,自然言語生成タスクのインサンプルカリキュラム学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:38:59 GMT)
DyNCA: Real-time Dynamic Texture Synthesis Using Neural Cellular
Automata [12.1] リアルタイムかつ制御可能な動的テクスチャ合成のためのフレームワークである動的ニューラルセルオートマタ(DyNCA)を提案する。
提案手法は,最近導入されたNAAモデルに基づいて,無限長で任意の大きさのテクスチャ映像をリアルタイムに合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:01:52 GMT)
DETRDistill: A Universal Knowledge Distillation Framework for
DETR-families [12.0] トランスフォーマーベースの検出器(DETR)は、訓練パラダイムの疎さと後処理操作の除去により、大きな注目を集めている。
知識蒸留(KD)は、普遍的な教師学習フレームワークを構築することで、巨大なモデルを圧縮するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:40:11 GMT)
Validating Large Language Models with ReLM [11.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自然に聞こえるテキストを生成する能力があるとして、高く評価されている。
データ記憶、バイアス、不適切な言語など、LLMのネガティブな影響に関する懸念が高まっている。
本稿では,標準正規表現を用いたLLMの検証・クエリシステムであるReLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 21:40:35 GMT)
CONFIG: Constrained Efficient Global Optimization for Closed-Loop
Control System Optimization with Unmodeled Constraints [11.5] OPTアルゴリズムは未知系の非モデル制約による閉ループ制御性能を最適化するために用いられる。
その結果,提案アルゴリズムは,最適性保証のないCEI (Constrained expecteded Improvement) アルゴリズムと競合する性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:44:00 GMT)
SinFusion: Training Diffusion Models on a Single Image or Video [11.5] 単一の入力画像やビデオを操作するために拡散モデルをどのように訓練するかを示す。
我々のモデルは、単一の入力ビデオの動作とダイナミクスを数フレームから学習することができる。
一つの画像に対してトレーニングを行うと、画像操作タスクにおける従来の単一画像モデルに匹敵する性能と能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:59:33 GMT)
Sequential Informed Federated Unlearning: Efficient and Provable Client
Unlearning in Federated Optimization [10.6] Unlearning(FU)は、あるクライアントのコントリビューションをフェデレートされたトレーニングルーチンから解放するために、Machine Unlearning(MU)を拡張することで構成される。
Informed Federated Unlearning (IFU) を新たに提案する。
IFUは、基本的な再訓練や最先端のFUアプローチと比較して、より効率的な未学習の手順をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:15:46 GMT)
TCBERT: A Technical Report for Chinese Topic Classification BERT [10.6] TransformersやBERTcitedevlin-etal 2019-bertによる双方向表現は、さまざまなNLPタスクのベースモデルのひとつだ。
本研究は,中国における話題分類課題におけるBERTにおける事前学習の指導について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:45:15 GMT)
PLIKS: A Pseudo-Linear Inverse Kinematic Solver for 3D Human Body
Estimation [10.5] 一つの2次元画像から人体の3次元メッシュを再構築する問題を考察する。
既存のアプローチはしばしばパラメトリック統計モデルの形状、ポーズ、翻訳パラメータを回帰する。
線形最小二乗問題を最小化してモデルパラメータを回帰するPLIKSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:54:12 GMT)
Re-contextualizing Fairness in NLP: The Case of India [9.9] インドの文脈におけるNLPフェアネスに焦点を当てる。
インドの文脈における公平性評価のためのリソースを構築します。
次に、我々は地域と宗教の社会的ステレオタイプを深く掘り下げ、コーパスとモデルにおけるその普及を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 06:29:18 GMT)
Cultural Re-contextualization of Fairness Research in Language
Technologies in India [9.9] 最近の研究では、NLPデータとモデルに望ましくないバイアスが明らかになっている。
我々は、インド社会の文脈を考慮に入れながら、インドの文脈に対する公正性の研究を再コンテキスト化する。
また,インドに関する様々な格差の軸に沿った様々な社会的偏見に関する実証的研究の結果を要約した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 06:37:45 GMT)
Legal and Political Stance Detection of SCOTUS Language [9.9] 我々は,自動姿勢検出法を用いて,米国最高裁判所の公用文書を分析した。
SCOTUS正義の2つの異なるイデオロギー指標を口頭弁論書を用いて計算する。
世論に反応する判事は口頭弁論中にイデオロギーを表現する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:45:57 GMT)
ElegantSeg: End-to-End Holistic Learning for Extra-Large Image Semantic
Segmentation [9.7] 本稿では,ELISS(包括的外画像セマンティックセマンティックセマンティックス)の処理を可能としたElegantSegという,大規模画像セマンティックスの新しいパラダイムを提案する。
従来の方法とは異なり、ElegantSegは、テンソルストレージをGPUメモリからホストメモリに拡張することで、全体的なELISSをエレガントに処理することができる。
ElegantSegは2つの典型的なELISSデータセットにおいて、これまでの最先端よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:00:59 GMT)
Are All Combinations Equal? Combining Textual and Visual Features with
Multiple Space Learning for Text-Based Video Retrieval [9.5] 多様なテキスト・視覚的特徴を特徴対に最適に組み合わせる方法について検討する。
これらの表現を学習するために、提案するネットワークアーキテクチャは、複数の空間学習手順に従って訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:08:13 GMT)
SPIN: Simulated Poisoning and Inversion Network for Federated
Learning-Based 6G Vehicular Networks [9.5] 車両ネットワークは常にデータプライバシー保護の懸念に直面してきた。
この手法は、モデル逆転とモデル中毒攻撃に対して非常に脆弱である。
本研究では,データ再構成に最適化手法を応用したシミュレート中毒・逆変換ネットワーク(SPIN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:07:13 GMT)
Task-Specific Data Augmentation and Inference Processing for VIPriors
Instance Segmentation Challenge [9.4] タスク固有のデータ拡張戦略とタスク固有の推論処理戦略を開発する。
本稿では,VIPriors Instance Challengeにおける提案手法の適用性を示す。
実験結果から,提案手法は2022 VIPriors Instance Challengeのテストセットにおいて,競合的な結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:15:30 GMT)
OrthoGAN: Multifaceted Semantics for Disentangled Face Editing [8.5] 本稿では,StyleGANの潜在空間における不整合意味方向を見つけるための新しい手法について述べる。
我々のモデルは複数の方向に1つの属性を編集できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:47:35 GMT)
Constraints on Spin-Spin-Velocity-Dependent Interaction [8.2] 我々は、エキゾチックな長距離スピン-スピン-速度依存力を求める。
実験は、以前の作品よりも10桁以上改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 20:07:18 GMT)
Towards Automated Polyp Segmentation Using Weakly- and Semi-Supervised
Learning and Deformable Transformers [8.0] ポリープセグメンテーションは大腸癌のコンピュータ診断への重要なステップである。
ポリプセグメンテーションの手法の多くは、ピクセル単位のアノテートデータセットを必要とする。
本稿では,弱い注釈付き画像のみを用いて,ラベルなし画像の活用によりトレーニング可能な新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 20:44:12 GMT)
FlowLens: Seeing Beyond the FoV via Flow-guided Clip-Recurrent
Transformer [8.0] 本研究では、過去の視覚的手がかりを活用し、カメラの物理的視野(FoV)を突破することを目的とした、Beyond-FoV Estimationと呼ばれる新しいタスクを提案する。
本稿では,FoV を拡張した FlowLens アーキテクチャを提案し,光流とクリップリカレント変換器で特徴伝搬を明示的に達成した。
トレーニングと評価の促進を目的として,外外および内外FoV拡張のためのデータセットであるKITTI360-EXを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:34:07 GMT)
Model-based Trajectory Stitching for Improved Offline Reinforcement
Learning [7.5] モデルに基づくデータ拡張戦略であるトラジェクトリ・スティッチ(TS)を提案する。
TSは、以前に切断された状態と結合する目に見えないアクションを導入する。
このデータ拡張戦略と行動クローニング(BC)を併用することにより,行動閉ざされたポリシーを改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:00:39 GMT)
Improving TD3-BC: Relaxed Policy Constraint for Offline Learning and
Stable Online Fine-Tuning [7.5] 主な課題は、データに存在しないアクションに対する過大評価バイアスを克服することである。
このバイアスを減らすための簡単な方法は、行動的クローニング(BC)を通じてポリシー制約を導入することである。
私たちは、BCコンポーネントの影響を減らしながら、ポリシーをオフラインでトレーニングし続けることで、洗練されたポリシーを作成できることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:10:27 GMT)
Enhanced sensing of optomechanically induced nonlinearity by linewidth
suppression and optical bistability in cavity-waveguide systems [7.1] 共振器-導波管結合系における光学的非線形性(OMIN)の高感度化について検討した。
統合オプティメカルキャビティ-導波管系に基づいて、このスキームは単一光子結合強度に関連する様々な物理量を検出するのに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:50:12 GMT)
Magnetic monopole induced polarons in atomic superlattices [7.0] 本研究では, モノポールとマグノンの相互作用効果について, 原子間擬似スピン鎖について検討した。
我々は、モノポールが常磁性鎖の仮想マグノン雲を励起し、それによって新しいタイプのポーラロン、モノポール被覆ポーラロン(McP)が生じることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:16:50 GMT)
TFormer: A throughout fusion transformer for multi-modal skin lesion
diagnosis [6.9] 我々は,MSLDで十分な情報干渉を行うために,純粋なトランスフォーマーベースのTFormer(スルーアウト・フュージョン・トランスフォーマー)を提案する。
そこで我々は,2分岐階層型マルチモーダルトランス (HMT) ブロックのスタックを慎重に設計し,ステージバイステージ方式で異なる画像モダリティ間で情報を融合する。
我々のTFormerは、他の最先端メソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 12:07:05 GMT)
SeeABLE: Soft Discrepancies and Bounded Contrastive Learning for
Exposing Deepfakes [6.9] 本稿では,検出問題を(一級)アウト・オブ・ディストリビューションタスクとして形式化した新しいディープフェイク検出器であるSeeeABLEを提案する。
SeeABLEは、新しいデータ拡張戦略を使用して、ディープフェイクを見えないように一般化する。
SeeABLEは既存の検出器よりもかなり優れており、DFDCプレビューデータセットでは最大で10%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:38:30 GMT)
Novel transfer learning schemes based on Siamese networks and synthetic
data [6.9] ディープネットワークに基づくトランスファーラーニングスキームは、コンピュータビジョンの最先端技術を提供する。
このようなアプリケーションは現在、適切なディープ・ネットワーク・モデルを簡単に利用できるアプリケーション・ドメインに限られている。
本稿では,最近導入されたTwin-VAEアーキテクチャを拡張したトランスファー学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:48:21 GMT)
Doubly Contrastive End-to-End Semantic Segmentation for Autonomous
Driving under Adverse Weather [6.8] 本稿では,より実用性の高い自動運転モデルの性能向上のための2つの対照的なアプローチを提案する。
提案手法は,エンドツーエンドの教師あり学習方式において,画像レベルのコントラストと画素レベルのコントラストを利用する。
我々は,画像レベルの監督を自己監督に置き換えることで,晴れた気象画像で事前訓練した場合に同等の性能を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 00:26:41 GMT)
Learning Low-Rank Representations for Model Compression [6.7] 本稿では,従来のVQアルゴリズムを様々なタスクやアーキテクチャで上回る低ランク表現ベクトル量子化(textLR2textVQ$)手法を提案する。
本手法では,圧縮率を直接$m$で制御することができ,最終的な精度は$tilded$で決定される。
適切な$tilded$で、ImageNet分類データセット上でResNet-18/ResNet-50で$textLR2textVQ$を評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 12:15:28 GMT)
Sequentially Sampled Chunk Conformer or Streaming End-to-End ASR [6.6] 本稿では,E2E(End-to-End)ASRストリーミングのための逐次サンプリング型チャンクコンバータ(SSC-Conformer)を提案する。
線形複雑度を維持しながら効率的なクロスチャンク相互作用を可能にする。
LM再構成なしでCER 5.33%でE2E ASRをストリーミングするための最先端性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:04:37 GMT)
Explainable Model-specific Algorithm Selection for Multi-Label
Classification [6.4] MLC(Multi-label classification)は、データインスタンスが同時に複数のクラスに属すことができる予測モデリングのMLタスクである。
いくつかのMLCアルゴリズムが文献で提案されており、メタ最適化の問題を引き起こしている。
本研究では,データセットの特性を利用した自動アプローチの品質について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:42:11 GMT)
Unsupervised Echocardiography Registration through Patch-based MLPs and
Transformers [6.3] この作業では、トランスフォーマーとパッチを使用した3つのイメージ登録用のパッチベースのフレームワークを導入している。
我々は、人気のあるCNN登録モデルよりも同等で、さらに優れた登録性能を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:59:04 GMT)
Self-Supervised Pre-training of 3D Point Cloud Networks with Image Data [6.1] 大規模なアンラベリングデータセット上での自己教師付き事前トレーニングは、手動アノテーションの量を減らす方法のひとつだ。
本研究では,画像と点雲のモダリティを組み合わせて,まず自己教師付き画像の特徴を学習し,これらの特徴を用いて3Dモデルを訓練する。
多くの3Dデータセットに含まれる画像データを組み込むことで、事前学習にはシーンの1つのスキャンしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:09:52 GMT)
LoopDA: Constructing Self-loops to Adapt Nighttime Semantic Segmentation [6.0] ドメイン適応型夜間セマンティックセマンティックセグメンテーションのためのLoopDAを提案する。
我々のモデルは、意味的セグメンテーションのためのダークチューリッヒとナイトタイム・ドライビングのデータセットの先行手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 21:46:05 GMT)
Modelling spatiotemporal turbulent dynamics with the convolutional
autoencoder echo state network [5.8] 乱流の力学はカオス的で予測が難しい
本稿では, 乱流状態の非線形分解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:49:57 GMT)
Time-reversal equivariant neural network potential and Hamiltonian for
magnetic materials [5.5] 時間反転対称性は同変ニューラルネットワーク(ENN)において考慮され、ENNはスピンや原子の速度といった時間反転対称性に関連する物理量を考えるために一般化される。
TENN-e3は、コリニア磁気モーメントと非コリニア磁気モーメントの両方にスピン軌道効果を含めるかどうかを考慮して、時間反転E(3)の不変性を維持するために開発された。
これは、長期にわたるスピン格子力学シミュレーションと大規模磁性材料の電子構造計算の新しい方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 12:25:58 GMT)
Hide and Seek: Scaling Machine Learning for Combinatorial Optimization
via the Probabilistic Method [5.4] 決定問題を解くことなく、任意の大きさのランダムな式を正しくラベル付けする方法を示す。
我々は1万変数の式で満足度を予測するタスクのために、既存の最先端モデルを訓練する。
同じデータセットで99%をランダムに推測するのに勝るものは見当たらない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:52:13 GMT)
Identifying Unique Causal Network from Nonstationary Time Series [5.4] 本稿では,Unique Causal Network (UCN) という新しい因果関係モデルを提案する。
UCNは時間遅延の影響を考慮し、得られたネットワーク構造の特異性を証明する。
高次因果エントロピー(HCE)アルゴリズムは、UCNの構造を分散的に識別するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:02:10 GMT)
The NCTE Transcripts: A Dataset of Elementary Math Classroom Transcripts [4.9] 研究者が利用可能な数学教室の教科書の最大のデータセットについて紹介する。
匿名化された文字起こしは、4つの学区の317人の教師のデータを表現している。
我々は、ターンレベルのアノテーションに基づいて訓練された自然言語処理モデルが、対話的談話の動きを識別できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:00:01 GMT)
Spatiotemporal Modeling of Multivariate Signals With Graph Neural
Networks and Structured State Space Models [4.9] 多変量信号における空間的および時間的依存関係をキャプチャする汎用グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを提案する。
具体的には、構造化状態空間モデル(Structured State Spaces Model, S4)を用いて、長期の時間的依存関係をキャプチャする。
提案手法は,既存のモデルよりも一貫した改善を示す3つの異なるタスクに対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 04:46:05 GMT)
PS-Transformer: Learning Sparse Photometric Stereo Network using
Self-Attention Mechanism [4.8] 線形プロジェクションや最大プーリングといった事前定義された操作に基づいて、異なる照明下での深いキャリブレーションされた光度ステレオネットワークの観測を集約する。
この問題に対処するために,PS-Transformer という,複雑な画像間相互作用を適切に捉えるために,学習可能な自己認識機構を活用する,細かなキャリブレーションを施した光度ステレオネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:58:25 GMT)
LHDR: HDR Reconstruction for Legacy Content using a Lightweight DNN [4.8] そこで本研究では,従来のSDRコンテンツにより多くの劣化型で対処するための軽量な手法を提案する。
実験の結果,提案手法は計算コストを最小限に抑えられる性能に到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:05:20 GMT)
Entanglement Breaking Rank via Complementary Channels and Multiplicative
Domains [4.6] 本稿では,チャネルが絡み目破壊であるかを判定し,絡み目破壊ランクを評価する新しい手法を提案する。
我々は、絡み合いの破れを示し、そのような流路の長衣位は等しくなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 23:33:10 GMT)
Representational dissimilarity metric spaces for stochastic neural
networks [4.2] 神経表現の類似性を定量化することは、深層学習と神経科学研究における長年の問題である。
形状メトリクスを一般化して表現の違いを定量化する。
神経生物学的指向型視覚格子と自然主義的なシーンはそれぞれ、訓練されていない深層ネットワーク表現と訓練された深部ネットワーク表現に類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:32:40 GMT)
Parametric information geometry with the package Geomstats [4.2] 我々はPythonパッケージGeomstatsの情報幾何学モジュールを紹介する。
この加群は、任意のパラメトリック分布の族に対するフィッシャー・ラオ・リーマン幾何学を与える。
重要なのは、確率分布に関する統計と機械学習の扉を開くことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:56:45 GMT)
Antilinear superoperator, quantum geometric invariance, and antilinear
symmetry for higher-dimensional quantum systems [4.1] 本稿では,反線形量子チャネル,反線形ユニタリ超作用素,一般化された$Theta$-共役など,反線形超作用素の重要なクラスについて検討する。
開量子系の強および弱反線型超作用素対称性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 05:23:45 GMT)
Recovering Fine Details for Neural Implicit Surface Reconstruction [4.0] そこで我々はD-NeuSを提案する。D-NeuSは、微細な幾何学的詳細を復元できるボリュームレンダリング型ニューラル暗示表面再構成法である。
我々は,SDFゼロクロスの補間により表面点に多視点の特徴的整合性を付与する。
本手法は,高精度な表面を細部で再構成し,その性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:06:09 GMT)
Value-based CTDE Methods in Symmetric Two-team Markov Game: from
Cooperation to Team Competition [3.8] 混合協調競争環境における協調的価値ベース手法の評価を行った。
集中型トレーニングと分散型実行パラダイムに基づく3つのトレーニング手法を選択した。
実験では、StarCraft Multi-Agent Challenge環境を変更して、両チームが同時に学び、競争できる競争環境を作りました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 22:25:55 GMT)
Entanglement distribution quantum networking within deployed
telecommunications fibre-optic infrastructure [3.8] 量子ネットワークは、信頼されたノードを使わずに、ユーザをフルメシュトポロジに接続することが示されている。
本稿では、スケーラブルな分極エンタングルメントに基づく量子ネットワークテストベッドについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:40:18 GMT)
Equality of Effort via Algorithmic Recourse [3.4] 本稿では,最小限の介入によるアルゴリズム的談話を適用し,努力の等しさによる公正度の測定手法を提案する。
作業の平等の定義を拡張し,アルゴリズムによる評価を行うアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 22:41:24 GMT)
A Brief Overview of AI Governance for Responsible Machine Learning
Systems [3.2] このポジションペーパーは、AIの責任ある使用を監督するように設計されたフレームワークである、AIガバナンスの簡単な紹介を提案する。
AIの確率的性質のため、それに関連するリスクは従来の技術よりもはるかに大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 23:48:51 GMT)
Linear Stability Hypothesis and Rank Stratification for Nonlinear Models [3.0] モデルランクを「パラメータの有効サイズ」として発見するための一般非線形モデルのためのランク階層化を提案する。
これらの結果から、目標関数のモデルランクは、その回復を成功させるために、最小限のトレーニングデータサイズを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:27:25 GMT)
Higher-group symmetry in finite gauge theory and stabilizer codes [3.0] 我々は、$(d+1)$時空次元の位相的有限群ゲージ理論に対して、$d$-群大域対称性とその't Hooft異常を導出する。
一般フェルミオン対称性群に対する3+1DにおけるフェルミオンSPT相の分類を含むいくつかの応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:00:00 GMT)
Applications of statistical causal inference in software engineering [3.0] 本稿では,統計的因果推論手法を適用したソフトウェア工学における既存の研究を概観する。
その結果,統計的因果推論手法の適用は比較的最近であり,それに対応する研究コミュニティは比較的断片的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:16:55 GMT)
A Graph Regularized Point Process Model For Event Propagation Sequence [2.9] ポイントプロセスは、不規則な間隔で発生するイベントシーケンスをモデル化するための支配的なパラダイムである。
本稿では,隣接ノード間のイベントインタラクションを特徴付けるグラフ正規化ポイントプロセスを提案する。
グラフ正規化法を適用することにより、GRPPはノード間の影響強度を明らかにすることによってモデル解釈可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 04:49:59 GMT)
High-Dimensional Undirected Graphical Models for Arbitrary Mixed Data [2.8] 多くのアプリケーションでは、データは異なるタイプの変数にまたがる。
最近の進歩は、バイナリ連続ケースにどのように取り組めるかを示しているが、一般的な混合変数型構造は依然として困難である。
完全混合型の変数を持つデータに対して,フレキシブルでスケーラブルな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:21:31 GMT)
Towards Greener Solutions for Steering Angle Prediction [2.7] 操舵角度予測の自律運転タスクにおいて, 深部ニューラルネットワークアーキテクチャの最も一般的な2つのファミリについて検討する。
結果を比較するために、ResNetとInceptionNetのさまざまなサイズについて検討する。
我々の導出したモデルは、操舵角度MSEの観点で最先端の結果を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 00:38:59 GMT)
Segmentation, Classification, and Quality Assessment of UW-OCTA Images
for the Diagnosis of Diabetic Retinopathy [2.4] 糖尿病網膜症(英: Diabetic Retinopathy, DR)は、糖尿病の重症合併症の一つ。
本稿では,糖尿病網膜症解析チャレンジ2022(DRAC22)の3つの課題に対する解決策を提示する。
得られた結果は有望であり、セグメンテーションタスクのTOP5に位置づけることを可能にしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:49:18 GMT)
Privacy in Practice: Private COVID-19 Detection in X-Ray Images [2.4] 私たちは、差分プライバシー(DP)を満たす機械学習モデルを作成します。
ユーティリティとプライバシのトレードオフを,従来よりも厳格なプライバシ予算よりも広範囲に評価する。
以上の結果から,MIAからのタスク依存的脅威に基づき,DPは実用的プライバシを常に改善するわけではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:22:29 GMT)
Voice Spoofing Countermeasures: Taxonomy, State-of-the-art, experimental
analysis of generalizability, open challenges, and the way forward [2.4] 本報告では,手作り特徴,ディープラーニング,エンドツーエンド,汎用スプーフィング対策ソリューションを用いたスプーフィング検出に関する文献のレビューを行う。
本稿では,これらの対策の有効性をいくつかのデータセットで報告し,コーパス間で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:29:07 GMT)
CBEAF-Adapting: Enhanced Continual Pretraining for Building Chinese
Biomedical Language Model [2.4] 本稿では,BERT モデルに対する CBEAF-Adapting という継続事前学習手法を提案する。
本手法により,微調整に比べて約13%の誤差が軽減される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:30:13 GMT)
Benchmarking Edge Computing Devices for Grape Bunches and Trunks
Detection using Accelerated Object Detection Single Shot MultiBox Deep
Learning Models [2.2] この研究は、オブジェクト検出のための異なるプラットフォームのパフォーマンスをリアルタイムでベンチマークする。
著者らは、自然なVineデータセットを使用して、RetinaNet ResNet-50を微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:02:33 GMT)
Adaptive Stochastic Optimisation of Nonconvex Composite Objectives [2.2] 一般化された複合ミラー降下アルゴリズムの一群を提案し,解析する。
適応的なステップサイズでは、提案アルゴリズムは問題の事前知識を必要とせずに収束する。
決定集合の低次元構造を高次元問題に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:31:43 GMT)
ESLAM: Efficient Dense SLAM System Based on Hybrid Representation of
Signed Distance Fields [2.1] ESLAMは、未知のカメラポーズでRGB-Dフレームを読み取る。
我々は最新のNeural Radiance Fields (NeRF) をSLAMシステムに組み込んだ。
ESLAMは3次元再構成の精度を向上し、最先端の高密度視覚SLAM法のカメラローカライゼーションを50%以上向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:25:14 GMT)
Challenges and Applications of Automated Extraction of Socio-political
Events from Text (CASE 2022): Workshop and Shared Task Report [2.0] EMNLP 2022の範囲で開催されているCASEワークショップ第5版の概要について述べる。
このワークショップは、技術および社会科学分野にわたるイベント情報収集のあらゆる側面をまとめている。
深層化の進展に加え、マルチモーダルアプローチの提出と受容は、この学際的な研究トピックの拡大を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:22:32 GMT)
Hyperspectral Demosaicing of Snapshot Camera Images Using Deep Learning [1.9] ハイパースペクトルイメージングのためのシングルカメラワンショット技術により、複数のスペクトルバンドを同時にキャプチャすることができる。
近年のアプローチでは、画像データから直接情報を取り出すことができるニューラルネットワークが採用されている。
この研究は、新しい基底真理データセットに基づいてトレーニングされた並列ニューラルネットワークに基づく復調手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:55:05 GMT)
Programming by Example and Text-to-Code Translation for Conversational
Code Generation [1.8] 本稿では,実例によるプログラミングとテキスト・トゥ・コードシステムの統合手法を提案する。
MPaTHSは一般的なプログラムを合成するための自然言語インタフェースを提供する。
本稿では,タスク指向対話問題に適用可能なプログラム表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:20:45 GMT)
Bound for Gaussian-state Quantum illumination using direct photon
measurement [1.8] オンオフ検出器や光子数分解検出器を用いる場合、ガウス状態による量子照明の解析的バウンダリを提案する。
同時カウントの場合、最高の性能は2モード圧縮真空(TMSV)状態によって与えられる。
Fisher情報アプローチでは、TMSV状態は依然として最高の性能を示すが、CCT状態は信号平均光子数の増加とともにTMSV状態に打ち勝つことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 04:13:15 GMT)
RAILD: Towards Leveraging Relation Features for Inductive Link
Prediction In Knowledge Graphs [1.5] 知識グラフの補完にはRAILD(Relation Aware Inductive Link PreDiction)が提案されている。
RAILDは、見えない実体と見えない関係の両方の表現を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 12:35:30 GMT)
Structural Optimization of Factor Graphs for Symbol Detection via
Continuous Clustering and Machine Learning [1.5] 機械学習を用いて、基礎となる因子グラフの構造をエンドツーエンドに最適化する。
本研究では,この手法とニューラル信念の伝播を併用して,特定のチャネルに対する後部シンボル検出性能を最大に近いものにする手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 12:31:04 GMT)
N-Gram in Swin Transformers for Efficient Lightweight Image
Super-Resolution [1.5] 歴史上初めて画像領域にN-Gramコンテキストを導入する。
階層エンコーダの出力を全て取り込むSCDPボトルネックを持つ効率的なSRネットワークであるNGswinを提案する。
改良されたSwinIR-NGは、現在の最高の軽量SRアプローチよりも優れ、最先端の結果を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:23:52 GMT)
High-Order Optimization of Gradient Boosted Decision Trees [1.4] 数値最適化理論に基づくGBDTの高次最適化を提案する。
その結果,高次最適化はより高速で,実行時間を短縮できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:33:16 GMT)
AdaFocal: Calibration-aware Adaptive Focal Loss [1.4] 焦点損失のあるトレーニングは、クロスエントロピーよりもキャリブレーションが優れている。
AdaFocal と呼ばれる適応型焦点損失を校正する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 20:19:24 GMT)
Hierarchical dimensional crossover of an optically-trapped quantum gas
with disorder [1.4] この研究は、階層的次元の交叉、すなわち3Dから準2Dへ、そして1Dへの交叉を研究することである。
我々は、基底状態エネルギー、量子的枯渇、システムの超密度を解析的に導出する。
本結果は, 量子ゆらぎの挙動における3次元クエージ-2D-1D次元の交叉効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 00:22:06 GMT)
L3Cube-HindBERT and DevBERT: Pre-Trained BERT Transformer models for
Devanagari based Hindi and Marathi Languages [1.1] ヒンディー語単言語コーパスで事前学習したヒンディー語 BERT モデル L3Cube-HindBERT について述べる。
私たちは、MarathiとHindiのモノリンガルデータセットに基づいてトレーニングされたDevanagari BERTモデルであるDevBERTをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:02:52 GMT)
Forecasting Unobserved Node States with spatio-temporal Graph Neural
Networks [1.1] 本研究では,空間的時間的相関とグラフ帰納バイアスに基づいて,完全に観測されていない位置の状態を予測できるフレームワークを開発した。
我々のフレームワークは、ネットワークのグラフ構造を用いて、観測された位置と周囲の相関を悪用するグラフニューラルネットワークと組み合わせることができる。
シミュレーションと実世界の両方のデータセットに対する実証的な評価は、グラフニューラルネットワークがこのタスクに適していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:52:06 GMT)
Long Range Constraints for Neural Texture Synthesis Using Sliced
Wasserstein Loss [1.1] Sliced Wasserstein Lossに基づくテクスチャ合成のための新しい統計セットを提案する。
ユーザが付加した空間タグを使わずにテクスチャを合成するマルチスケールアルゴリズムを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 01:03:21 GMT)
Classification of Human Monkeypox Disease Using Deep Learning Models and
Attention Mechanisms [0.9] ヒトサルポックス病症候群はチキンポックスと非常によく似ており、麻疹の古典的な症状である。
さまざまなディープラーニング手法が、画像に基づく新型コロナウイルスの診断において有望なパフォーマンスを示している。
Xception-CBAM-Dense層からなるアーキテクチャは、ヒトサルポックスの分類において他のモデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:30:34 GMT)
A duplication-free quantum neural network for universal approximation [0.8] 量子ニューラルネットワークの普遍性は、任意の関数を近似する能力を指す。
本稿では,重複のない量子ニューラルネットワークの普遍性を厳密に証明できる簡単な設計法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:43:32 GMT)
L3Cube-MahaSBERT and HindSBERT: Sentence BERT Models and Benchmarking
BERT Sentence Representations for Hindi and Marathi [0.8] この研究は、ヒンディー語とマラティ語という2つの低リソースのインドの言語に焦点を当てている。
機械翻訳を用いた合成NLIとSTSデータセットを用いて,これらの言語のための文-BERTモデルを訓練する。
我々は,NLI事前学習とSTSbファインチューニングの戦略が,ヒンディー語とマラタイ語の文類似性モデルの生成に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 05:15:48 GMT)
DPD-fVAE: Synthetic Data Generation Using Federated Variational
Autoencoders With Differentially-Private Decoder [0.8] そこで我々は,新たなラベル付きデータセットを合成するためのPD-fVAEを提案する。
FLとデコーダコンポーネントのみを同期させることで、エポック毎のプライバシーコストを削減できます。
MNIST, Fashion-MNIST, CelebAの評価では, DPD-fVAEの利点を示し, 競争性能を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:45:15 GMT)
From Traditional Adaptive Data Caching to Adaptive Context Caching: A
Survey [0.7] 課題の1つは、多数のコンテキストクエリに応答する際のパフォーマンスの改善である。
キャッシングは、コンテキストの透明性と可変性などの機能を改善するための実証済みの方法であるが、コンテキストクエリの不均一性は、追加のリアルタイムコスト管理の問題を引き起こす。
本稿では,適応型データキャッシングにおける最先端技術に関する批判的調査を行い,コストと性能効率のよいキャッシュ戦略における知識の体系を構築することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 08:47:51 GMT)
Extended Multilingual Protest News Detection -- Shared Task 1, CASE 2021
and 2022 [0.6] ケース2022ワークショップは、ケース2021のテストデータを予測するために開発されたシステムに関する報告を受け入れている。
ケース2022の参加者が提出した最良のシステムは、ゼロショット設定で新しい言語に対して79.71から84.06 F1-macroを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:23:01 GMT)
PreMa: Predictive Maintenance of Solenoid Valve in Real-Time at Embedded
Edge-Level [0.6] スマートでリアルタイムなエッジベース電子製品PreMaの構築について述べる。
PreMaは基本的にソレノイド弁(SV)の健康をモニターするセンサー
データの忠実度と測定精度は、ハイエンド機器で捉えた信号に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 06:13:12 GMT)
An Optimal k Nearest Neighbours Ensemble for Classification Based on
Extended Neighbourhood Rule with Features subspace [0.5] kNNアンサンブルは、未知のクラスを推定するために、新しいサンプルポイントに最も近い観測セットを識別する。
k近傍の手順は、テストデータのサンプルポイントが最も近い観測パターンに従う状況では機能しない。
最適拡張近傍規則に基づくアンサンブルが提案され、隣人はkステップで決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:13:54 GMT)
Identifying gender bias in blockbuster movies through the lens of
machine learning [0.5] 我々は、自然言語処理技術を用いて、異なるジャンルの映画と、派生した感情と感情のスクリプトを収集した。
映画では, 男女の性格的特徴が, 社会的ステレオタイプと一致していることが明らかとなった。
数学と機械学習のテクニックを使って、男性が女性よりも支配的かつ熱心であることが示されるバイアスを見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:41:53 GMT)
Investigating Prompt Engineering in Diffusion Models [0.5] 本稿では,プロンプトにおける特定の単語やフレーズの効果を計測する手法を提案する。
望ましい効果を生み出すためのプロンプトの選択に関するガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:07:19 GMT)
Resolving Uncertain Case Identifiers in Interaction Logs: A User Study [0.4] 本稿では,クリックデータのケース概念を決定するニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
移動型共有企業のインタラクションデータから得られたセグメント化されたイベントログに基づいて,その有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:13:04 GMT)
Enhancing Crisis-Related Tweet Classification with Entity-Masked
Language Modeling and Multi-Task Learning [0.3] 本稿では,マルチタスク学習問題として,エンティティ・マスク言語モデリングと階層型マルチラベル分類の組み合わせを提案する。
我々は,TREC-ISデータセットからのつぶやきに対する評価を行い,動作可能な情報型に対して最大10%のF1スコアの絶対的なパフォーマンス向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:54:10 GMT)
A Generalized EigenGame with Extensions to Multiview Representation
Learning [0.3] 一般化固有値問題(GEPs)は、様々な興味深い次元減少法を含んでいる。
我々は、ラグランジュ乗算器によって全ての制約がソフトに強制されるGEPの解法を開発する。
線形の場合、我々のアプローチは、以前のヘビアンとゲーム理論のアプローチの理論的根拠の多くを共有していることを示す。
標準マルチビューデータセットの設定におけるGEPの解法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:11:13 GMT)
Active Discrimination Learning for Gaussian Process Models [0.3] 本稿では,ガウス過程モデルとガウス過程モデルを区別する実験の設計と解析について述べる。
この選択は、2つのモデルに対する対称対称カルバック・リーバーの差の最大化に依存する。
その他の距離ベースの基準も導入され、従来の基準よりも計算が簡単になった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:27:50 GMT)
Rooms with Text: A Dataset for Overlaying Text Detection [0.2] オーバレイとシーンテキストを用いた室内画像の新しいデータセットを導入し,計4836枚の注釈付き画像を25種類の製品カテゴリに分類した。
本稿では,文字領域を意識したテキスト検出フレームワークを活用して分類モデルを導出するテキスト検出のベースライン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:04:41 GMT)
A Bi-level Nonlinear Eigenvector Algorithm for Wasserstein Discriminant
Analysis [0.2] WDA-nepvと呼ばれる二レベル非線形トレース比最適化アルゴリズムを提案する。
正規化ワッサーシュタイン距離の最適輸送行列を計算するためのWDA-nepvの内部核は、NEPvとして定式化される。
WDA-nepvの分類精度の計算効率と応用を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 22:40:43 GMT)
cegpy: Modelling with Chain Event Graphs in Python [0.0] 連鎖イベントグラフ(CEG)は、人気のあるベイズネットワーク(BN)ファミリーを一般化する確率的グラフィカルモデルの最近のファミリである。
本稿では,CEGを用いた複雑なプロセスの学習と解析を行う最初のPythonパッケージであるcegpyを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:32:36 GMT)
Unsupervised extraction, labelling and clustering of segments from
clinical notes [0.0] この研究は、未表現言語における構造化されていない臨床ノートから、正確で教師なしの情報抽出ツールが不足していることに動機づけられている。
患者個人記録の要約や統合など,幅広い下流業務にステップストーンを導入する。
本研究は, チェコの乳がん患者のデータセットを用いて, 臨床ノートから意味的ラベル付きテキストセグメントを非教師的に抽出し, 検査する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:05:06 GMT)
Tracking locality in time evolution of disordered systems [0.0] 相関関数差 (CFD) を導入し, 与えられたサイト上の相関関係を, フルシステムである$L$と$ellL$サイトに対する制限とで比較する。
CFDはエルゴディック,アンダーソン,および多体局所状態の例を考慮し,量子多体系の情報伝達に有用な情報を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:16:34 GMT)
Time-dependent condensation of bosonic potassium [0.0] 我々は、予め導出された正確に解ける非線形ボソン拡散方程式(NBDE)に基づいて、カリウム蒸気中のボース・アインシュタイン凝縮体(BECs)の時間依存性の形成を計算する。
時間依存性の凝縮率を、様々な散乱長に対して利用可能な39ドルのデータと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 20:38:22 GMT)
TimbreCLIP: Connecting Timbre to Text and Images [0.0] 我々は、単一音符で訓練された音声テキストのクロスモーダル埋め込みであるTimbreCLIPを提示する。
合成パッチのクロスモーダル検索タスクを用いてモデルの評価を行う。
我々はTimbreCLIPをテキスト駆動型音声等化と画像生成のための音色の2つのタスクに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:40:01 GMT)
The loss of the property of locality of the kernel in high-dimensional
Gaussian process regression on the example of the fitting of molecular
potential energy surfaces [0.0] ガウス過程回帰(GPR)や一般にカーネルリッジ回帰(KRR)を含むカーネルベースの手法は、計算化学での利用が増加している。
本研究では, 分子ポテンシャルエネルギー曲面の次元性の増大を例に, 高次元におけるガウス型核の局所性の性質の実用的消失を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 04:15:12 GMT)
The applicability of transperceptual and deep learning approaches to the
study and mimicry of complex cartilaginous tissues [0.0] 複雑な軟組織、例えば膝半月板は、移動と関節の健康において重要な役割を担っている。
組織を設計するためには、組織の内部構造を理解して複製する必要がある。
私たちは、ネイティブなアーキテクチャを模倣する人工アーキテクチャを生成するために、オーディオと視覚を組み合わせたアプローチ、いわゆるトランスパーセプティカル(transperceptual)を探求します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 08:51:52 GMT)
The Bell experiment; an epistemological approach [0.0] 2022年のノーベル物理学賞は、様々な高度度でベルの実験を行うために授与された。
独立オブザーバーには制限があるべきだと論じられている。
量子力学の基礎に対する関連する新しいアプローチは、簡潔にスケッチされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:31:33 GMT)
Testing Generalised Uncertainty Principles through Quantum Noise [0.0] そこで本研究では,ある改良型通勤機を仮定したオプトメカニカルシステムの雑音挙動について検討する。
このような実験がどのように調整され、そのような境界が大幅に改善され、亜原子の測定値を上回る可能性があるかが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:00:02 GMT)
Symmetry Resolved Entanglement Entropy in Hyperbolic de Sitter Space [0.0] ド・ジッター空間上の双曲チャートにおける2つの対称因果非連結領域を考える。
絡み合いは相関を測定するので、2つの因果非連結領域間の絡み合いの研究は、ド・ジッター空間における長距離相関に関する情報を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:28:01 GMT)
Steady state in ultrastrong coupling regime: perturbative expansion and
first orders [0.0] 本稿では, 平均力ギブス状態の超強結合限界に対する補正項の解析式を提案する。
特に、コヒーレンスの観点からすると、これら3つの結果は、超強結合から弱い結合への遷移をスケッチすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:28:01 GMT)
Stability conditions for a large anharmonic bipolaron [0.0] 大きなポーラロン(英: large polaron)は、物質のフォノンと相互作用するほとんど自由な電子からなる準粒子である。
理論上、大きなバイポーラロンは強い1電子-1-フォノンカップリングによって形成されることが示されている。
ここでは, 1-電子-2-フォノンカップリングが大型双極子問題に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:46:23 GMT)
Simplified Quantum Process Characterization by Specialised Neural
Networks [0.0] 2段階ニューラルネットワークの正確な設計は、未知の寄生効果も考慮できることを示す。
シミュレーションデータのみを用いてネットワークをトレーニングすることにより,安定かつ信頼性の高い特徴付けが達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:15:23 GMT)
Self-Adaptive, Dynamic, Integrated Statistical and Information Theory
Learning [0.0] 本論文は,ニューラルネットワークトレーニングに応用された様々な誤差尺度を解析し,位置決めする。
Silvaと彼の研究パートナーが発表した、E_Exp$と呼ばれる優れた尺度は、より多くの指標と学習中の重み付けをうまく組み合わせる研究の方向性を表している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:26:46 GMT)
Sample-optimal classical shadows for pure states [0.0] 我々は、結合測定と独立測定の両方の設定において、純粋な状態に対する古典的なシャドウタスクを考察する。
独立測定では、$mathcal O(sqrtBd epsilon-1 + epsilon-2)$ sufficeを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:24:17 GMT)
Safe Optimization of an Industrial Refrigeration Process Using an
Adaptive and Explorative Framework [0.0] 産業用冷凍プロセスへの適応型リアルタイム最適化フレームワークの適用について述べる。
冷蔵プラントの未知の圧縮機特性の不確かさを定量化する。
提案手法は, 検討された冷凍プロセスのエネルギー効率向上に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:44:04 GMT)
Runtime optimization for vibrational structure on quantum computers:
coordinates and measurement schemes [0.0] 種々の3モード(6モード)分子の無調波振動状態の推定実行に及ぼす異なる座標系と測定方法の影響について検討する。
最適座標変換を用いて,平均3倍(2倍)の最大7倍(5倍)のランタイム還元を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:20:07 GMT)
Quantum measuring systems: considerations from the holographic principle [0.0] 我々は、複素数値量子確率振幅を持つ非相対論的自由粒子のユニタリリアルタイム進化は、虚時古典過程まで解析的に継続することができると論じる。
この議論はホログラフィック宇宙のユークリッド体制に光を当てることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:52:27 GMT)
Quantum Euler angles and agency-dependent spacetime [0.0] 古典対称性の量子重力誘起変形が参照フレーム間の変換則をどう修正するかを示す。
変形した空間回転の説明として、量子群 $SU_q(2)$ を呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:54:10 GMT)
Probing the Non-exponential Decay Regime in Open Quantum Systems [0.0] 量子力学において、指数減衰法則は厳密でも基本でもない。
本稿では,ポスト指数崩壊過程の実験的研究に使用できるいくつかの観測可能な候補について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:22:15 GMT)
Parametric hypersensitivity in many-body bath-mediated transport: The
quantum Rabi model [0.0] 散逸型Rabiモデルの非平衡定常状態は,狭いパラメータ範囲を越える輸送速度の急激なスパイクを示すことを示した。
これは、対応する閉系におけるエネルギー準位交差の回避によるものであり、鍵固有状態の絡み合いエントロピーのスパイクと相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:22:23 GMT)
Pair localization in dipolar systems with tunable positional disorder [0.0] 乱数スピン-スピンカップリングによってのみ障害が生じるハイゼンベルク XXZ スピンモデルについて検討する。
本システムでは, 局所化クロスオーバーを示し, 相互作用の強いペアを創発的局所保存量として同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:32:34 GMT)
Orthogonal Unitary Bases and a Subfactor Conjecture [0.0] 任意の有限次元フォン・ノイマン代数がその標準トレースに関して正則ユニタリ基底を持つことを示す。
また、$M_n(mathbbC)$ の有限次元フォン・ノイマン部分代数が正規化行列トレースの下で正則ユニタリ基底を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:53:42 GMT)
Orientation recognition and correction of Cardiac MRI with deep neural
network [0.0] 本稿では,心臓MRI画像の向き補正の問題について検討し,深部ニューラルネットワークによる向き認識の枠組みを提案する。
マルチモダリティMRIでは,提案したモデルを単一モダリティから多モダリティへ変換するトランスファー学習戦略を導入する。
提案するネットワークを2次元DICOMおよび3次元NIFTI画像に配向補正を実装可能な配向補正コマンドラインツールに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:37:50 GMT)
On SYK traversable wormhole with imperfectly correlated disorders [0.0] 本研究では,2つのSachdev-Ye-Kitaevモデル(L-systemとR-system)の位相構造を,不完全な相関性障害を伴う単純な相互作用によって解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:51:07 GMT)
Nonorthogonal coding in spectrally-entangled photons [0.0] ファイバベースの長距離量子通信は、伝送損失が低いため実現可能である。
多重光子対を用いてスペクトルモードにおける非直交符号化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:04:43 GMT)
Neural tangent kernel analysis of PINN for advection-diffusion equation [0.0] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は偏微分方程式(PDE)の解を数値的に近似する
PINNは、クローズドフォーム解析ソリューションが利用可能である単純なケースでも苦労することが知られている。
この研究は、ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)理論を用いた線形対流拡散方程式(LAD)に対するPINNの体系的解析に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:35:14 GMT)
Neural network based generation of 1-dimensional stochastic fields with
turbulent velocity statistics [0.0] 本研究では,乱流速度統計量を持つ1次元場を生成する完全畳み込みニューラルネットワークモデルNN-Turbについて検討する。
我々のモデルは、乱流データと決して接触せず、トレーニングのためにスケールを越えた構造関数の所望の統計的挙動のみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:32:19 GMT)
NeRF-RPN: A general framework for object detection in NeRFs [0.0] NeRF-RPNは、シーン内のオブジェクトのすべてのバウンディングボックスを検出することを目的としている。
NeRF-RPNは一般的なフレームワークであり、クラスラベルなしでオブジェクトを検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 17:02:01 GMT)
Methodology for Holistic Reference Modeling in Systems Engineering [0.0] 本稿では,様々な視点やレベルにまたがる参照モデルを記述するための全体論的アプローチを提案する。
メリットには、参照設計の開始時点ですでに考慮されているパフォーマンスパラメータによる、機能カバレッジのエンドツーエンドトレーサビリティが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:41:07 GMT)
Marginal independence and an approximation to strong subadditivity [0.0] 任意の数のパーティーに対して、クライン条件と相反する PMI の集合が格子を形成することを示す。
我々は、量子境界独立問題の解法において、テクスタイトミート非認識要素が果たす役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 21:28:10 GMT)
Machine-learned climate model corrections from a global storm-resolving
model [0.0] 我々は,200kmの気候モデルから3kmの微細グリッド・ストーム・リゾルディング・モデル(GSRM)を進化させるために必要な,状態依存温度,湿度,放射フラックス補正の学習のためにニューラルネットワークを訓練する。
これらの補正MLモデルが1年間の粗乾燥気候シミュレーションに結合されると、時間平均空間パターン誤差は陸面温度で6-25%、地表面降水で9-25%減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:39:05 GMT)
Low-depth Circuit Implementation of Parity Constraints for Quantum
Optimization [0.0] ゲート数と深さが低い回路の構成について述べる。
回路は任意の量子デバイス上で実装でき、隣り合う接続は正方形格子上で行うことができる。
システムサイズに依存しない回路深さの上限を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:29:07 GMT)
Learning on tree architectures outperforms a convolutional feedforward
network [0.0] CIFAR-10 3層木アーキテクチャにおけるデータベース学習は、5層畳み込みLeNetの達成可能な成功率を上回っている。
単一の経路が出力単位と重みを接続する高い刈り込み木バックプロパゲーション手順は、効率的な樹状深層学習を表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:48:30 GMT)
LSTM based models stability in the context of Sentiment Analysis for
social media [0.0] LSTMモデルとそのキーパラメータについて述べる。
感性分析の文脈でこれらのモデルの安定性をテストする実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 08:31:30 GMT)
Introduction Of Quantum Entanglement Measure Based On The Expectation
Values Of Pauli Operators [0.0] 分離可能な状態では、一粒子の測定は第二粒子の測定に影響を与えない。
絡み合った状態では、粒子の測定結果が互いに影響するため、アリスとボブは所望の作用素を見つけることができない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 06:59:34 GMT)
Improving multiple-try Metropolis with local balancing [0.0] MTM(Multi-try Metropolis)はマルコフ連鎖モンテカルロ法である。
我々は,この重み関数が高次元の病理行動を引き起こすことを理論的にも経験的にも示している。
そこで本稿では,Zanella (2020) の局所平衡分布に類似した重み関数の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:14:17 GMT)
High-speed integrated QKD system [0.0] シリコンフォトニクスにトランスミッタチップを内蔵した高速(2.5GHz)集積QKD構成を提案する。
我々のシステムは、より複雑な最先端設定と同等の生ビットエラー率、量子ビットエラー率、秘密鍵レートを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:24:35 GMT)
Hierarchical Graph Structures for Congestion and ETA Prediction [0.0] Traffic4castは、リアルタイムデータに基づいて時間的トラフィックを予測するための年次コンペティションである。
本論文では,OpenStreetMapデータから抽出した道路グラフトポロジを直接処理するニューラルネットワークを用いたアプローチを提案する。
我々のアーキテクチャは階層的なグラフ表現を組み込んで、グラフの鍵交点とそれらを接続する最短経路の間の情報の流れを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:35:27 GMT)
General simulation method for quantum-sensing systems [0.0] 本稿では,理論と実験のギャップを埋める実験的な欠陥を含むシミュレーション手法を提案する。
理論的なアプローチを開発し、整列および不整合量子イメージング実験のシミュレーションでその能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 20:35:37 GMT)
Examining Policy Entropy of Reinforcement Learning Agents for
Personalization Tasks [0.0] 本研究は, パーソナライズ環境における強化学習システムの行動調査に焦点をあてる。
本研究では,これらのエントロピーの違いが採用される学習の種類に起因することを示すため,多種多様な数値実験と理論的正当性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 21:42:50 GMT)
Exactly solving the Kitaev chain and generating Majorana-zero-modes out
of noisy qubits [0.0] マヨナ-ゼロモデムは、キタエフ連鎖と呼ばれる物理系の縁状態として存在すると予測された。
MZMは独自の反粒子である粒子をホストし、頑丈な量子ビットの基礎として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:49:30 GMT)
Exact many-body scars based on pairs or multimers in a chain of spinless
fermions [0.0] 我々は、$eta$ペアリング状態のスピンレスアナログが量子多体傷であるスピンレスフェルミオンの1Dモデルハミルトニアンを構築する。
これらの状態は励起状態であり、サブボリュームエンタングルメントエントロピースケーリングを表示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 10:58:28 GMT)
Enterprise Model Library for Business-IT-Alignment [0.0] この作業は、再利用の関数を持つモデルのためのリポジトリの参照アーキテクチャである。
これには、ファイリング用のデータ構造の設計、管理のためのプロセス、使用可能性が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:36:54 GMT)
Entanglement recovery in noisy binary quantum information protocols via
three-qubit quantum error correction codes [0.0] 本稿では,単純な3量子QEC符号が2量子系における絡み合いと非局所性を復元する効果について検討する。
本研究では, 絡み合いの急激な死を回避し, 対応プロトコルの性能を向上し, ノイズ振幅を大きくすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 09:37:31 GMT)
Entanglement dynamics and classical complexity [0.0] 分離可能なコヒーレント状態から始まる2体相互作用系における絡み合いの動的生成について検討する。
解析学的に、準古典的状態においては、エンタングルメント成長速度は、基礎となる古典力学によって簡単に計算できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 07:01:39 GMT)
Effects of Kerr nonlinearity in physical unclonable functions [0.0] 特定の条件下では、非線形物理的非閉包関数は、媒体の潜在的クローニングに対してより堅牢であることを示す。
以上の結果から, ある条件下では, 非線形物理的非閉包関数は, 媒体の潜在的クローニングに対してより堅牢である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:35:59 GMT)
Deformable Voxel Grids for Shape Comparisons [0.0] 本稿では3次元形状比較処理のための変形可能なVoxel Grids(DVGs)を提案する。
エネルギー最小化により、形状のシルエットを近似するために変形するボクセル格子で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:04:15 GMT)
DS-GPS : A Deep Statistical Graph Poisson Solver (for faster CFD
simulations) [0.0] 設計により境界条件を強制する利点を生かして非構造格子を処理できるモデルを開発する。
ポアソン方程式の残余を直接最小化することにより、モデルは正確な解を必要とせずに問題の物理学を学ぼうとする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 16:16:10 GMT)
Crowdsensing-based Road Damage Detection Challenge (CRDDC-2022) [0.0] 本稿では,IEEE International Conference on Big Data'2022の一部として組織されたビッグデータカップである,クラウドセンシングに基づく道路被害検出チャレンジ(CRDDC)を要約する。
このデータは、インド、日本、チェコ、ノルウェー、米国、中国から収集された47,420枚の道路画像で構成されている。
この大会に登録された19カ国の60チーム以上が、上記の6カ国の未確認テスト画像のパフォーマンスに基づいて、5つのリーダーボードを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 11:29:21 GMT)
Coupling Quantum Matter and Gravity [0.0] 外部重力場における複合二粒子系のハミルトニアンが、バックリアクションなしで体系的にニュートン後の設定でどのように計算できるかを考える。
我々は、量子物質が半古典的アインシュタイン方程式を介して古典的な重力場の源として機能するかという問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:06:37 GMT)
Counting atypical black hole microstates from entanglement wedges [0.0] 我々は、大きなAdSブラックホールのベーケンシュタイン-ホーキングエントロピー全体を説明するために、十分に多くの非絡み合ったマイクロステートが存在することを示した。
また、短距離相互作用を持つ一般量子多体系では、マイクロカノニカル部分空間に十分多くの領域法則が存在することを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:00:06 GMT)
Construction and local equivalence of dual-unitary operators: from
dynamical maps to quantum combinatorial designs [0.0] 本研究では,2ビットの場合において,アトラクションの流域,固定点,二重ユニタリへのアプローチ率について解析的に検討した。
最大絡み合う力を持つ双対ユニタリ作用素のサブセットは 2-ユニタリ作用素または完全テンソルである。
クラスを区別するための局所的なユニタリ同値の基準も導入され、様々な具体的な結果を示すために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:06:35 GMT)
Coherence interpretation of the Hong-Ou-Mandel effect [0.0] 香港・奥羽マンデル効果(HOM)の2光子強度相関は、ここ数十年で大きく研究されている。
ここでは、光子の波動特性に基づくコヒーレンスアプローチを用いて、絡み合った光子対に基づいてHOM効果を解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 04:45:53 GMT)
Classification of Melanocytic Nevus Images using BigTransfer (BiT) [0.0] メラノーマ性ネビは成熟し、致命的な黒色腫を引き起こす。
現在の管理プロトコルでは、脅迫的に見えるネビを除去する。
早期診断はメラノサイトネビ分類のための信頼性の高い自動化システムを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 21:53:43 GMT)
Characterizing superradiant dynamics in atomic arrays via a cumulant
expansion approach [0.0] サブ波長格子間隔を持つ秩序原子配列は、光を集合的に放出する。
完全に反転した原子配列の場合、これは初期の放射線のバーストと、初期の時点で原子間のコヒーレンスを高速に蓄積する。
累積展開法をベンチマークし, 協調的ダイナミクスを正確に捉えた結果, 超放射能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 22:49:21 GMT)
Bursting the Burden Bubble? An Assessment of Sharma et al.'s
Counterfactual-based Fairness Metric [0.0] 統計値が不公平な場合,バーデンが不公平であることを示すとともに,両指標が不公平に扱われるグループに対して不一致を示すことも示している。
バーデンは価値ある計量であるが、統計的なパリティに取って代わるものではないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 14:54:45 GMT)
Breakdown of the Meissner effect at the zero exceptional point in
non-Hermitian two-band BCS model [0.0] 非エルミート多体ハミルトニアン(英: non-Hermitian many-body Hamiltonian、NHMBH)は、開系における超低温原子の有効理論である。
NHMBHのマイスナー効果は、ギャップパラメータが有限である間、例外的な点で崩壊することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:08:16 GMT)
Approximate encoding of quantum states using shallow circuits [0.0] 量子シミュレーションとアルゴリズムの一般的な要件は、2量子ゲートのシーケンスを通して複雑な状態を作成することである。
ここでは、限られた数のゲートを用いて、ターゲット状態の近似符号化を作成することを目的とする。
我々の研究は、局所ゲートを用いて目標状態を作成する普遍的な方法を提供し、既知の戦略よりも大幅に改善されたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 15:04:26 GMT)
An efficient method for quantum impurity problems out of equilibrium [0.0] 非相互作用性フェルミオン貯水池に結合した相互作用量子不純物の力学をシミュレートする効率的な方法を提案する。
我々は,アンダーソン不純物モデルにおける量子クエンチと輸送の研究に本手法を適用した。
このアプローチは、メソスコピックデバイスと相関物質の動的特性に関する新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 18:28:43 GMT)
Addressing Mistake Severity in Neural Networks with Semantic Knowledge [0.0] ほとんどの堅牢なトレーニング技術は、摂動入力のモデル精度を改善することを目的としている。
強靭性の代替形態として、ニューラルネットワークが挑戦的な状況で犯した誤りの深刻度を低減することを目的としている。
我々は、現在の対人訓練手法を活用して、トレーニングプロセス中に標的の対人攻撃を発生させる。
その結果,本手法は,標準モデルや逆トレーニングモデルと比較して,誤り重大性に対して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 22:01:36 GMT)
A review of laser scanning for geological and geotechnical applications
in underground mining [0.0] このレビューでは、地下鉱山における3Dスキャンシステムの進歩、データキャプチャー/プロセッシング技術、および主要な応用について紹介する。
レーザースキャンは、変化検出、クリアランス測定、構造マッピングへの応用のために、長年にわたって成熟してきた。
データ転送、測地ネットワーク、処理能力のための地下鉱山におけるインフラの欠如は、依然として制限要因である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 04:56:02 GMT)
A new twist on the Majorana surface code: Bosonic and fermionic defects
for fault-tolerant quantum computation [0.0] マヨラナゼロモード(MZM)は、位相的に保護された量子コンピューティングハードウェアの候補である。
我々はMSC符号のツイスト欠陥が2倍の論理量子ビットを符号化できることを示した。
我々は,MZMを用いて,他の測定手法よりもはるかに少ない資源を使用しながら,普遍計算を行う方法を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 19:00:01 GMT)
A Curriculum-Training-Based Strategy for Distributing Collocation Points
during Physics-Informed Neural Network Training [0.0] 本稿では,ネットワーク学習における軽量なコロケーションポイントのためのカリキュラム学習手法を提案する。
本手法を部分試料から完全2次元磁気流体力学(MHD)溶液を回収するPINNに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 12:12:18 GMT)
3D Detection and Characterisation of ALMA Sources through Deep Learning [0.0] 本稿では,Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) データキューブ内の天文学的情報源の検出と評価を目的として,Deep-Learning (DL)パイプラインを提案する。
パイプラインは、統合データキューブの空間領域内でのソース検出のための畳み込みオートエンコーダ、周波数領域内での遅延検出とピーク検出のためのリカレントニューラルネットワーク(RNN)、ソースキャラクタリゼーションのためのResidual Neural Networks(ResNets)の6つのDLモデルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Nov 2022 13:50:35 GMT)