1st Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023: Challenge Results [152.5] The 1$textst$ Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023 focus on seatime computer vision for Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and Unmanned Surface Vehicle (USV)
サブチャンジはSeaDronesSeeとMODSベンチマークに基づいていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 09:59:13 GMT)
Attention-based Feature Compression for CNN Inference Offloading in Edge
Computing [93.7] 本稿では,デバイスエッジ共振器におけるCNN推論の計算負荷について検討する。
エンドデバイスにおける効率的な特徴抽出のための新しいオートエンコーダベースのCNNアーキテクチャ(AECNN)を提案する。
実験の結果、AECNNは中間データを約4%の精度で256倍圧縮できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 18:10:01 GMT)
Responsible Active Learning via Human-in-the-loop Peer Study [88.0] 我々は,データプライバシを同時に保持し,モデルの安定性を向上させるために,Pear Study Learning (PSL) と呼ばれる責任あるアクティブラーニング手法を提案する。
まず,クラウドサイドのタスク学習者(教師)から未学習データを分離する。
トレーニング中、タスク学習者は軽量なアクティブ学習者に指示し、アクティブサンプリング基準に対するフィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:18:27 GMT)
Semantic Communication Enabling Robust Edge Intelligence for
Time-Critical IoT Applications [85.7] 本稿では、時間クリティカルなIoTアプリケーションのためのセマンティック通信を用いて、堅牢なエッジインテリジェンスを設計することを目的とする。
本稿では,画像DCT係数が推定精度に与える影響を解析し,オフロードのためのチャネル非依存の有効性符号化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 20:13:17 GMT)
Design and Prototyping Distributed CNN Inference Acceleration in Edge
Computing [85.7] HALPはエッジコンピューティングにおけるエッジデバイス(ED)間のシームレスなコラボレーションを設計することで推論を加速する。
実験により、分散推論HALPはVGG-16に対して1.7倍の推論加速を達成することが示された。
分散推論HALPを用いたモデル選択は,サービスの信頼性を著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 19:48:30 GMT)
Knowledge-Aware Federated Active Learning with Non-IID Data [82.0] 本稿では,アノテーション予算に制限のあるグローバルモデルを効率的に学習するための,連合型アクティブラーニングパラダイムを提案する。
フェデレートされたアクティブラーニングが直面する主な課題は、サーバ上のグローバルモデルのアクティブサンプリング目標と、ローカルクライアントのアクティブサンプリング目標とのミスマッチである。
本稿では,KSAS (Knowledge-Aware Federated Active Learning) とKCFU (Knowledge-Compensatory Federated Update) を組み合わせた,知識対応型アクティブ・ラーニング(KAFAL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:08:43 GMT)
Conformal field theory from lattice fermions [77.3] 1+1次元の格子フェルミオンで与えられる共形場理論の厳密な格子近似を提供する。
これらの結果が共形場理論の量子シミュレーションに関連する明らかな誤差推定にどのように結びつくかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 12:36:21 GMT)
Joint segmentation and discontinuity-preserving deformable registration:
Application to cardiac cine-MR images [75.0] 多くの深層学習に基づく登録法は、変形場は画像領域の至る所で滑らかで連続的であると仮定する。
本研究では,この課題に対処するために,不連続かつ局所的に滑らかな変形場を確保するための新しい不連続保存画像登録手法を提案する。
入力画像の構造的相関を学習するために,ネットワークのセグメンテーション成分にコアテンションブロックを提案する。
大規模心磁気共鳴画像系列を用いた物体内時間画像登録の課題について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 23:45:01 GMT)
Fast Sampling of Diffusion Models via Operator Learning [74.4] 拡散モデルは様々な地域で広く採用されている。
しかし,ネットワーク評価の数百～3分の1で逆処理をエミュレートするので,サンプリングは遅い。
微分方程式解の高速化におけるニューラル演算子の成功に触発されて、演算子学習の観点から基礎となるニューラル微分方程式を解くことにより、この問題にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 07:30:27 GMT)
Multi-Job Intelligent Scheduling with Cross-Device Federated Learning [65.7] フェデレートラーニング(FL)は、センシティブな生データを共有せずに、協調的なグローバル機械学習モデルのトレーニングを可能にする。
本稿では,複数のジョブを並列にトレーニングできる新しいマルチジョブFLフレームワークを提案する。
本稿では,元来の強化学習に基づくスケジューリング手法と元来のベイズ最適化に基づくスケジューリング手法を含む,複数のスケジューリング手法に基づく新しいインテリジェントスケジューリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 06:17:40 GMT)
Shifted Diffusion for Text-to-image Generation [65.5] Corgiは,提案したシフト拡散モデルに基づいて,入力テキストからより優れた画像埋め込み生成を実現する。
Corgiはまた、ダウンストリーム言語フリーのテキスト画像生成タスク上で、さまざまなデータセットにまたがる最先端の新たな結果も達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 03:25:04 GMT)
Towards Practical Control of Singular Values of Convolutional Layers [65.3] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の訓練は容易であるが、一般化誤差や対向ロバスト性といった基本的な特性は制御が難しい。
最近の研究では、畳み込み層の特異値がそのような解像特性に顕著に影響を及ぼすことが示された。
我々は,レイヤ表現力の著しく低下を犠牲にして,先行技術の制約を緩和するための原則的アプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 19:09:44 GMT)
A Survey of Deep Graph Clustering: Taxonomy, Challenge, and Application [65.2] 本稿では,ディープグラフクラスタリングの包括的調査を行う。
ディープグラフクラスタリング手法の分類法は,グラフタイプ,ネットワークアーキテクチャ,学習パラダイム,クラスタリング手法に基づいて提案される。
4つの領域におけるディープグラフクラスタリングの応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 02:26:36 GMT)
Trust Your $\nabla$: Gradient-based Intervention Targeting for Causal
Discovery [64.2] 本稿では,GIT を短縮した新しいグラディエント型インターベンションターゲティング手法を提案する。
GITは、介入獲得関数の信号を提供するために勾配に基づく因果探索フレームワークの勾配推定器を「信頼」する。
我々はシミュレーションおよび実世界のデータセットで広範な実験を行い、GITが競合するベースラインと同等に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:04:45 GMT)
Quality-Based Conditional Processing in Multi-Biometrics: Application to
Sensor Interoperability [63.1] 2007年のバイオセキュリティ・マルチモーダル・アセスメント・キャンペーンにおいて,ATVS-UAM融合手法を品質ベースで評価し,評価を行った。
我々のアプローチは線形ロジスティック回帰に基づいており、融合したスコアはログライクな比率になる傾向にある。
その結果,提案手法はルールベースの核融合方式よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 12:11:22 GMT)
Melting Pot 2.0 [58.6] Melting Potは、マルチエージェント人工知能の開発を容易にするために開発されたツールである。
新たなソーシャルパートナーへの一般化を測定する評価プロトコルを提供する。
Melting Potは、最も多様な相互依存とインセンティブの集合をカバーすることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 18:23:28 GMT)
MPT: Mesh Pre-Training with Transformers for Human Pose and Mesh
Reconstruction [56.8] Mesh Pre-Training(MPT)は、人間のポーズのためのMoCapデータや単一のイメージからのメッシュ再構築などの3Dメッシュデータを活用する、新たな事前トレーニングフレームワークである。
MPTにより、トランスフォーマーモデルは、実際の画像から人間のメッシュ再構築のゼロショット機能を持つことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 00:02:13 GMT)
Fingerprint Image-Quality Estimation and its Application to
Multialgorithm Verification [56.1] 信号品質の認識は、認識率を増大させ、マルチセンサー環境における決定を著しく支援することが見出されている。
本稿では, 指紋画像の向きテンソルを用いて, ノイズ, 構造不足, ぼやけなどの信号障害を, 対称性記述子の助けを借りて定量化する。
定量的な結果は、あらゆる面において品質意識を優先し、認識率を高め、異なるスキルを持つ専門家を効果的かつ効果的に融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 12:17:49 GMT)
Multi-Task Learning of Object State Changes from Uncurated Videos [55.6] 我々は、長い未処理のウェブビデオにおいて、オブジェクトと対話する人々を観察することで、オブジェクトの状態変化を時間的にローカライズすることを学ぶ。
マルチタスクモデルでは,従来のシングルタスク手法に比べて40%の相対的な改善が達成されている。
また,EPIC-KITCHENSとEgo4Dデータセットを0ショット設定で長時間遠心分離したビデオでテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 09:42:46 GMT)
Differentially Private Image Classification from Features [53.8] 転送学習を活用することは、差分プライバシーを持つ大規模モデルのトレーニングに有効な戦略であることが示されている。
最近の研究によると、訓練済みモデルの最後の層だけをプライベートにトレーニングすることは、DPで最高のユーティリティを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 04:04:20 GMT)
DBA: Efficient Transformer with Dynamic Bilinear Low-Rank Attention [53.0] 動的双線形低ランク注意(DBA)という,効率的かつ効果的な注意機構を提案する。
DBAは入力感度の動的射影行列によってシーケンス長を圧縮し、線形時間と空間の複雑さを実現する。
様々なシーケンス長条件のタスクに対する実験は、DBAが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 03:06:36 GMT)
Chinese Character Recognition with Radical-Structured Stroke Trees [51.9] 我々は各漢字を,その根本的構造に従って整理されたストロークツリーとして表現する。
本稿では,2段階の分解フレームワークを提案し,特徴-ラディカルデコーダがラジカル構造とラジカル領域を知覚する。
Radical-to-Stroke Decoderはさらに、ラジカル領域の特徴に応じてストロークシーケンスを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 10:28:55 GMT)
PAC-Bayes Compression Bounds So Tight That They Can Explain
Generalization [48.3] 線形部分空間におけるニューラルネットワークパラメータの量子化に基づく圧縮手法を開発した。
我々は、オッカムのカミソリをカプセル化した大きなモデルを、以前に知られていたよりもはるかに大きな範囲に圧縮できることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:50:16 GMT)
Prototypical Fine-tuning: Towards Robust Performance Under Varying Data
Sizes [47.9] 我々は、微調整事前学習言語モデル(LM)のための新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,データポイント数やモデル固有の属性に応じて,モデルキャパシティを自動的に調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 14:38:08 GMT)
Seeds Don't Lie: An Adaptive Watermarking Framework for Computer Vision
Models [44.8] 保護モデルに固有の振る舞いを活かして,保護モデルに透かしを施す適応フレームワークを提案する。
この透かしは、同じユニークな振る舞いを持つ抽出されたモデルを検出するために使用され、保護されたモデルのIPを無許可で使用することを示す。
この枠組みは,(1)未知のモデル抽出攻撃,(2)メソッドを実行する抽出モデル(例えば,重み付け)に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 14:48:40 GMT)
One-Shot General Object Localization [43.9] OneLocは一般的なワンショットオブジェクトローカライゼーションアルゴリズムである。
OneLocは、特別な投票方式により、オブジェクトセンターとバウンディングボックスサイズを効率的に見つける。
実験の結果,提案手法は2つのデータセットに対して,最先端の総合的な性能を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 03:14:04 GMT)
Go Beyond Point Pairs: A General and Accurate Sim2Real Object Pose
Voting Method with Efficient Online Synthetic Training [42.9] 本稿では,インスタンスレベルの設定とカテゴリレベルの設定の両方に有効であるsim-to-realのポーズ推定手法を提案する。
本手法は,オンライン学習データを効率よく生成することにより,シミュレートとリアルトレーニングのギャップをさらに狭める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 03:27:00 GMT)
DiffusionSDF: Conditional Generative Modeling of Signed Distance
Functions [42.0] DiffusionSDFは、形状の完全化、単一ビュー再構成、および実走査点雲の再構成のための生成モデルである。
我々は、ニューラルネットワークを介して様々な信号(点雲、2次元画像など)の幾何をパラメータ化するために、ニューラルネットワークに署名された距離関数(SDF)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 18:59:01 GMT)
NAS-LID: Efficient Neural Architecture Search with Local Intrinsic
Dimension [37.0] ワンショットアーキテクチャサーチ (NAS) は、1つのスーパーネットをトレーニングして全ての子アーキテクチャーを推定することにより、探索効率を大幅に向上させる。
NASBench-201の実験は、NAS-LIDが優れた効率で優れた性能を発揮することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 12:49:54 GMT)
Tracking Dataset IP Use in Deep Neural Networks [36.2] 高性能ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングは通常、大量のデータセットの収集と強力なコンピューティングリソースの使用を必要とする。
プライベートトレーニング済みのDNNの再配布は、モデル所有者に深刻な経済的損失をもたらす可能性がある。
本稿では,DEPTASTERと呼ばれる新たなDNNフィンガープリント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 11:10:54 GMT)
Object Detection in Foggy Scenes by Embedding Depth and Reconstruction
into Domain Adaptation [35.8] ほとんどの既存ドメイン適応(DA)メソッドは、ドメインの特徴分布に基づいて特徴を整列する。
DAフレームワークでは、ドメイン機能アライメント時の深さとバックグラウンド情報を保持します。
霧のない背景画像の再構成のためのエンコーダ・デコーダ・フレームワークを提案する。
我々の手法は,Fogy Cityscapesデータセットの44.3mAPに対して,最先端の手法(47.6mAP)を大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 04:27:40 GMT)
Hierarchical Consistent Contrastive Learning for Skeleton-Based Action
Recognition with Growing Augmentations [33.7] 骨格に基づく行動認識のための一般的な階層的一貫したコントラスト学習フレームワーク(HiCLR)を提案する。
具体的には、まず段階的に増大する拡張ポリシーを設計し、複数の順序の正のペアを生成する。
そこで,方向クラスタリング操作による階層的整合性を実現するために,非対称な損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 08:09:50 GMT)
Beyond Mahalanobis-Based Scores for Textual OOD Detection [32.7] 動作要件を満たすTransformerアーキテクチャに基づく分類器のための新しいOOD検出器TRUSTEDを紹介する。
TRUSTEDの効率性は、すべての隠された層がOODのサンプルを検出するための関連情報を持っているという実りある考えに依存している。
実験では、さまざまなチェックポイント、シード、データセットを含む51kのモデル構成を取り上げ、TRUSTEDが最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 10:51:58 GMT)
Generative Joint Source-Channel Coding for Semantic Image Transmission [29.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いたJSCCスキームは、無線画像伝送において有望な結果をもたらす。
本稿では,無線画像伝送における深部生成モデル(DGM)の知覚品質を活用する2つの新しいJ SCC方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 19:14:27 GMT)
Learning with Partial Labels from Semi-supervised Perspective [28.7] 部分ラベル学習(Partial Label、PL)とは、部分ラベル付きデータから学習するタスクである。
セミスーパーバイザード・パースペクティブ(PLSP)を用いた部分ラベル学習という新しいPL学習手法を提案する。
PLSPは、特に高いあいまいさレベルにおいて、既存のPLベースライン法よりも著しく優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 15:12:16 GMT)
Sequential Gradient Coding For Straggler Mitigation [28.1] 分散コンピューティングでは、遅いノード(ストラグラー)がボトルネックとなる。
グラディエント符号化(GC)は、誤り訂正符号の原理を用いて、ストラグラーの存在下で勾配計算を分散する効率的な手法である。
本稿では,GCと比較して性能向上を示す2つのスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 21:12:49 GMT)
Delving into Out-of-Distribution Detection with Vision-Language
Representations [27.9] 最大概念マッチング(英: Maximum Concept Matching, MCM)は、視覚的特徴とテキスト的概念の整合性に基づくゼロショットOOD検出法である。
我々は、MCMの有効性を理解するために、詳細な分析と理論的洞察に貢献する。
視覚言語機能を備えたMCMは、意味的に類似したクラスを持つハードなOODタスクにおいて、純粋な視覚的特徴を持つ共通のベースラインよりも13.1%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 07:12:51 GMT)
Reduction Algorithms for Persistence Diagrams of Networks: CoralTDA and
PrunIT [27.4] 計算コストが高いことが、トポロジカルデータ分析の成功を妨げる主要な障害となっている。
我々は,大規模グラフの完全永続化図を計算するために,2つの新しい,驚くほど単純で効果的なアルゴリズムを開発した。
大規模ネットワークにおける実験により,新しい手法で最大95%の計算ゲインが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 16:52:48 GMT)
Multitask Learning for Low Resource Spoken Language Understanding [26.1] 我々は、自動音声認識と意図分類、感情分類を用いて、二重目的のモデルを訓練する。
我々のモデルは、控えめなサイズではあるが、意図の分類に基づいて訓練されたモデルよりも改善されている。
本研究では,低リソースシナリオにおけるモデルの性能を,クラス毎に1つの例でトレーニングすることで検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 16:38:17 GMT)
Bidirectional Representations for Low Resource Spoken Language
Understanding [26.1] 双方向リッチ符号化における音声符号化のための表現モデルを提案する。
このアプローチでは、表現を学習するために、マスク付き言語モデリングの目的を使用する。
得られたエンコーディングの性能は、複数のデータセットで比較できるモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:05:16 GMT)
Deepfake Detection via Joint Unsupervised Reconstruction and Supervised
Classification [25.8] 本稿では,再建作業と分類作業を同時に行うディープフェイク検出手法を提案する。
この方法は、あるタスクによって学習された情報を他のタスクと共有する。
提案手法は,一般的に使用されている3つのデータセットに対して,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 05:44:26 GMT)
Improving Multi-task Learning via Seeking Task-based Flat Regions [24.8] MTL(Multi-Task Learning)は、ディープニューラルネットワークをトレーニングするための強力な学習パラダイムである。
MTLには、究極の勾配降下方向を導出するためにタスク勾配を操作することに焦点を当てた、新たな作業ラインがある。
単タスク学習におけるモデル一般化能力を向上するシャープネス認識最小化という,最近導入されたトレーニング手法を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:19:30 GMT)
Video Test-Time Adaptation for Action Recognition [24.6] アクション認識システムは、テストデータの予期しない分散シフトに対して脆弱である。
本稿では,ビデオ行動認識モデルの共通分布シフトに対するテスト時間適応を提案する。
提案手法は,既存のテスト時間適応手法よりもかなりの性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 10:49:54 GMT)
Physics-guided deep learning for data scarcity [23.9] 物理誘導ディープラーニング(英: Physics-guided Deep Learning, PGDL)は、ニューラルネットワークのトレーニングに物理法則を統合する新しいタイプのDLである。
力学、ファイナンス、医療応用などの物理法則によって制御され、管理されるあらゆるシステムに使用することができる。
本稿では、PGDLの詳細を解明し、様々なアプリケーションにおけるデータ不足に関するPGDLの構造化概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 01:03:21 GMT)
JigsawPlan: Room Layout Jigsaw Puzzle Extreme Structure from Motion
using Diffusion Models [23.7] 本稿では,トップダウンビューの多角曲線として,部屋配置の集合を取り入れたE-SfM問題に対する新しいアプローチを提案する。
提案手法は,部屋レイアウトのジグソーパズルの解法と似て,部屋レイアウトの2次元翻訳と回転を推定することにより,部屋レイアウトのピースを整列する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 20:06:11 GMT)
Federated Learning Hyper-Parameter Tuning from a System Perspective [23.5] Federated Learning(FL)は、クライアントのデータプライバシを保存する分散モデルトレーニングパラダイムである。
FLハイパーパラメータを手動で選択する現在の実践は、FL実践者に重荷を課す。
本稿では,アプリケーションの多様なシステム要件に合わせて自動FLハイパーパラメータチューニングアルゴリズムであるFedTuneを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 15:15:28 GMT)
UV-Based 3D Hand-Object Reconstruction with Grasp Optimization [23.1] 1枚のRGB画像から手形復元と手形グリップ最適化のための新しいフレームワークを提案する。
接触領域を疎点で近似する代わりに、UV座標写像の形で密度の高い表現を提案する。
我々のパイプラインは手形復元の精度を高め、鮮やかな手形のテクスチャを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 05:59:23 GMT)
Seeing What You Miss: Vision-Language Pre-training with Semantic
Completion Learning [22.5] モーダル間のアライメントは、視覚言語による事前学習モデルにおいて、異なるモーダル間で適切な対応情報を学習するために不可欠である。
本稿では,既存のマスク付きモデリングタスクを補完するセマンティック・コンプリート学習タスクを提案する。
本稿では,フレキシブル・ビジョン・エンコーダを提案する。これにより,画像テキストとビデオテキストのマルチモーダルタスクを同時に実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 06:39:16 GMT)
ScanNeRF: a Scalable Benchmark for Neural Radiance Fields [22.0] ScanNeRFは、異なる条件下での現代のNeRFメソッドのパフォーマンスのベンチマークを目的とした、いくつかのトレイン/ヴァル/テスト分割を特徴とするデータセットである。
我々は、その強度と弱点を明らかにするために、最先端の3つのNeRF変異体を評価した。
データセットは、より優れたNeRFの開発を促進するオンラインベンチマークとともに、私たちのプロジェクトページで利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 19:00:02 GMT)
SkillS: Adaptive Skill Sequencing for Efficient Temporally-Extended
Exploration [21.8] スキルの再利用は最も一般的なアプローチの1つだが、現在の手法にはかなりの制限がある。
これらの問題を緩和するための代替アプローチを導入する。
提案手法は,既存の時間的拡張スキルの探索を学習するが,生経験から直接最終方針を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 18:05:01 GMT)
Detecting Entities in the Astrophysics Literature: A Comparison of
Word-based and Span-based Entity Recognition Methods [20.5] 本稿では,DeAL(Detecting Entities in the Astrophysics Literature)共有タスクの一部として開発されたエンティティ認識手法について述べる。
本研究の目的は、天体物理学の学術論文からなるデータセットにおいて、名前付きエンティティを識別できるシステムを構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 23:07:48 GMT)
SAGA: Spectral Adversarial Geometric Attack on 3D Meshes [20.1] 三角形メッシュは、最も人気のある3Dデータ表現の1つである。
本稿では,3次元メッシュオートエンコーダに対する幾何学的逆アタックのための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 19:29:04 GMT)
MaskPlace: Fast Chip Placement via Reinforced Visual Representation
Learning [18.8] この作業では、MaskPlaceを使用して、有効なチップレイアウト設計を数時間以内に自動生成する。
チップ上の数百万のモジュールを包括的に記述するために、ピクセルレベルの視覚表現を学習する問題として配置を再放送する。
チップをハイパーグラフとして表現する最近の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 02:22:09 GMT)
Tapping the Potential of Coherence and Syntactic Features in Neural
Models for Automatic Essay Scoring [16.2] 我々は,エッセイコヒーレンスの特徴を抽出し,表現するための新しい手法を提案する。
本稿では, BERT モデルの拡張に構文的特徴密度埋め込みを適用し, AES のハイブリッド手法における最高の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 02:00:03 GMT)
A Benchmark of Long-tailed Instance Segmentation with Noisy Labels
(Short Version) [15.0] 本稿では,ラベルノイズを含む長い尾を持つデータセットのインスタンスセグメンテーションタスクについて考察する。
本稿では,ラベルノイズを含む大語彙長尾データセットである新しいデータセットを提案する。
その結果、トレーニングデータセットのノイズは希少なカテゴリーの学習においてモデルを阻害し、全体的な性能を低下させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 06:34:29 GMT)
Emotion-guided Cross-domain Fake News Detection using Adversarial Domain
Adaptation [14.4] クロスドメインフェイクニュース検出における感情誘導機能の効果を評価する。
逆学習を用いた感情誘導型ドメイン適応型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:11:56 GMT)
CasFusionNet: A Cascaded Network for Point Cloud Semantic Scene
Completion by Dense Feature Fusion [14.3] 本稿では,高密度特徴融合によるポイントクラウドセマンティックシーン補完のための新しいカスケードネットワークCasFusionNetを提案する。
上記の3つのモジュールを,各レベルでの高密度な特徴融合によって整理し,合計4つのレベルをカスケードし,各レベル間の特徴融合を十分な情報利用に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 16:36:42 GMT)
Visual Simulation Software Demonstration for Quantum Multi-Drone
Reinforcement Learning [14.3] 本稿では,自律型マルチドローンシステムを制御する新しいQMARLアルゴリズムのための視覚シミュレーションソフトウェアフレームワークを提案する。
提案するQMARLフレームワークは,従来のMARLよりもトレーニング可能なパラメータが少なく,適切な報酬収束とサービス品質性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 06:08:24 GMT)
Lightweight Event-based Optical Flow Estimation via Iterative Deblurring [13.4] IDNetは相関ボリュームを計算しないイベントベースの光フローネットワークである。
我々は「ID」と「TID」の2つの反復的な更新方式を提案する。
以前の"ID"スキームは、計算における33%の節約とメモリフットプリントの90%という、時間的パフォーマンスに近い状態に到達することができる。
後者の"TID"スキームは、より効率的な計算コストの83%、パフォーマンス低下の18%のコストで15倍のレイテンシを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:26:27 GMT)
SfM-TTR: Using Structure from Motion for Test-Time Refinement of
Single-View Depth Networks [13.2] 本研究では,SfM-TTRと呼ばれる新しいテスト時間改善手法を提案する。
具体的には,テスト時間自己監督信号としてスパースSfM点雲を用いる。
以上の結果から,SfM-TTRをいくつかの最先端の自己教師型ネットワークに付加することで,その性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 12:02:13 GMT)
3D Dual-Fusion: Dual-Domain Dual-Query Camera-LiDAR Fusion for 3D Object
Detection [13.1] 我々は3Dデュアルフュージョンと呼ばれる新しいカメラ-LiDAR融合アーキテクチャを提案する。
提案手法は、カメラビューと3次元ボクセルビュードメインの特徴を融合させ、変形可能な注意を通して相互作用をモデル化する。
実験の結果,提案したカメラ-LiDAR融合アーキテクチャは,KITTIおよびnuScenesデータセット上での競合性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 11:00:50 GMT)
FedCut: A Spectral Analysis Framework for Reliable Detection of
Byzantine Colluders [13.1] 提案するフレームワークは、スペクトル分析レンズからのビザンチンコラウダーのモデル更新間の強い一貫性と時間的コヒーレンスを示す。
修正された正規化グラフカットは、良心的参加者から攻撃者を識別するために使用される。
提案したByzantine colluder resilient method、すなわちFedCutは有界誤差に収束することが保証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 02:57:32 GMT)
Explainable and Safe Reinforcement Learning for Autonomous Air Mobility [13.0] 本稿では,自律飛行におけるコンフリクト解決を支援するために,新しい深部強化学習(DRL)コントローラを提案する。
1) 結合したQ値学習モデルを安全意識と効率性(目標に到達)に分解する,完全に説明可能なDRLフレームワークを設計する。
また,安全指向攻撃と効率指向攻撃の両方を強制できる敵攻撃戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 08:47:06 GMT)
Learning to Take a Break: Sustainable Optimization of Long-Term User
Engagement [12.8] 本稿では,個別化された破壊政策を学習し,長期的関与を最適化するための枠組みを提案する。
次に、効率的な学習アルゴリズムを提供し、理論的保証を提供し、半合成データ上でその性能を実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:14:29 GMT)
Relation-based Motion Prediction using Traffic Scene Graphs [12.7] 交通現場の関連情報を表現し,その環境を理解することは,自動運転の成功に不可欠である。
本研究では,交通参加者に関する様々な予測を行うために,交通シーンを空間意味シーングラフの形式でモデル化する。
我々の学習と推論手法はグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,交通参加者間の空間的意味関係に関する明示的な情報を取り入れることで,述語結果が改善されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:04:08 GMT)
An operator extension of weak monotonicity [12.5] 弱単調性は、任意の三部格子密度行列に対して$S(rho_AB) - S(rho_A) + S(rho_BC) - S(rho_C)geq 0$ であると主張する。
演算子不等式を証明し、状態 $rho_ABC$ に対して期待値を取ると、弱単調性不等式に還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 01:45:44 GMT)
On designing light-weight object trackers through network pruning: Use
CNNs or transformers? [12.4] 低消費電力デバイスにデプロイされるオブジェクトトラッカーは軽量である必要がある。
現在のSOTA(State-of-the-art)メソッドは、CNNやトランスフォーマーを使って構築された計算量の多いバックボーンを使用する。
本稿では, ニューラルネットワークを用いた軽量オブジェクトトラッカーの高圧縮化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 19:05:44 GMT)
Lifting Weak Supervision To Structured Prediction [12.2] 弱監督 (WS) は、容易に得られるがノイズの多いラベル推定を集約することで擬似ラベルを生成する、豊富な手法のセットである。
擬ユークリッド埋め込みとテンソル分解に基づく弱監督手法を提案する。
ノイズのあるラベルを持つ構造化予測において頑健性を保証するとみなすこの結果のいくつかは、独立した関心事である可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 02:02:58 GMT)
Perception-Oriented Single Image Super-Resolution using Optimal
Objective Estimation [11.8] 本稿では,高分解能出力の全体領域において,各領域に最適な目標を適用したSISRフレームワークを提案する。
このフレームワークは、与えられた低解像度(LR)入力に対して最適な客観的マップを推定する予測モデルと、対応するSR出力を生成するために対象対象マップを適用する生成モデルと、の2つのモデルから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 15:45:03 GMT)
Data Provenance Inference in Machine Learning [11.8] 本稿では,MLトレーニングデータの生成,収集,処理特性を推定するデータ前処理法を提案する。
MLトレーニングでは,データ出典とデータ出典推論タスクを定式的に定義する。
著者」がデータ証明である場合、最も正確な推測精度はホワイトボックスのテキストモデルで98.96%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 04:48:03 GMT)
Dynamic Appearance: A Video Representation for Action Recognition with
Joint Training [11.7] 本稿では,映像中の動きに関連する外観情報を要約した新しい概念である動的外観(DA)を紹介する。
生のビデオデータからダイナミックな外観を抽出する手法を,効率的な映像理解の手段として検討する。
4つの行動認識ベンチマークにおいて、広範囲な実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 03:54:38 GMT)
Prosody-controllable spontaneous TTS with neural HMMs [11.5] 我々は,自発音声に対する安定な単調アライメントが可能な既存のニューラルHMMベースのTSシステムを修正する。
また,発話レベルの韻律制御も追加し,自発音声コーパスにおける様々な自然変動を表現できるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 11:06:11 GMT)
On the computational hardness needed for quantum cryptography [10.8] 大規模な量子暗号アプリケーションにはEFIペアが必要であることを示す。
我々は、最小限のコミットメントスキーム、曖昧な転送、そして一般的なセキュアなマルチパーティ証明からEFIペアを構築する。
これは、量子暗号の多くにおいて、EFIペアが古典的な環境でのOWFと同じような役割を果たすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 23:47:14 GMT)
Zeroth-Order Alternating Gradient Descent Ascent Algorithms for a Class
of Nonconvex-Nonconcave Minimax Problems [9.8] 内部変数に関して、ポリアック-$L$ojasiewicz (PL) 条件を満たす非コンケーブミニマックス問題のクラスを考える。
NC-PLミニマックス問題の解法としてゼロ階交互降下法(ZO-AGDA)を提案する。
NC-PLミニマックス問題の解法としてZO-AGDAとZO-VRAGDAの$epsilon$stationary pointを求める反復数は$mathcalO-2)$mathcalOで上界される
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 15:34:33 GMT)
On the Complexity of Counterfactual Reasoning [9.6] 本研究は, 完全特定SCM上での協調的・介入的推論に比較して, 対実的推論は困難ではないことを示す。
我々は、結果を2つ以上の世界を考える必要がある一般的な反事実的推論にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 07:28:17 GMT)
Non-inferiority of Deep Learning Model to Segment Acute Stroke on
Non-contrast CT Compared to Neuroradiologists [9.4] 3次元深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャは、データセットの特性とタスクニーズに最適化された。
予測は、偏見と精度の点で、独立した専門家と比較すると下限ではなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 18:47:30 GMT)
Ham2Pose: Animating Sign Language Notation into Pose Sequences [9.1] 音声言語を手話に翻訳することは、聴覚障害者コミュニティと聴覚障害者コミュニティとの間のオープンなコミュニケーションに必要である。
本稿では,Lexical Sign言語表記法であるHamNoSysで書かれたテキストを,署名されたポーズ列にアニメーションする最初の方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:59:32 GMT)
Self-supervised vision-language pretraining for Medical visual question
answering [9.1] そこで本稿では,M2I2 による事前学習に Masked 画像モデリング, Masked 言語モデリング, 画像テキストマッチング, 画像テキストアライメントを適用した自己教師付き手法を提案する。
提案手法は,3つの医療用VQAデータセットのすべてに対して,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:31:56 GMT)
ReFace: Improving Clothes-Changing Re-Identification With Face Features [8.4] 本稿では,既存のReIDモデルを用いて外観関連特徴を抽出する手法を提案する。
着替え設定下において、複数の関心を持つ人が再識別するアプリケーションに、我々の手法をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 21:41:52 GMT)
A Privacy-Preserving Outsourced Data Model in Cloud Environment [8.2] データセキュリティとプライバシの問題は、機械学習ツールの使用にとって重要な障害のひとつだ。
機械学習効率を損なうことなくデータのプライバシを保護するプライバシ保存モデルを提案する。
Fogノードは、データ所有者からノイズ付加データを収集し、ストレージ、計算、分類タスクの実行のためにクラウドプラットフォームに移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 11:27:30 GMT)
More comprehensive facial inversion for more effective expression
recognition [8.1] IFER(Inversion FER)と呼ばれるFERタスクの画像反転機構に基づく新しい生成手法を提案する。
ASITは、分布アライメント損失に制約された、ソースと生成された画像間のセマンティック特徴のコサイン類似度を測定する画像反転判別器を備えている。
FFHQやCelebA-HQなどの顔データセット上でASITを広範囲に評価し,現状の顔インバージョン性能を実現する方法を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 12:31:46 GMT)
End-to-end Wind Turbine Wake Modelling with Deep Graph Representation
Learning [7.9] 本研究は,グラフニューラルネットワークと呼ばれるグラフ表現学習法に基づいて,風力タービンウェイクの表現のための代理モデルを提案する。
提案するエンドツーエンドディープラーニングモデルは、非構造化メッシュ上で直接動作し、高忠実度データに対して検証されている。
実世界の風力発電所に基づくケーススタディでは,提案手法による大規模発電予測の可能性をさらに実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 15:00:06 GMT)
Multi-label Few-shot ICD Coding as Autoregressive Generation with Prompt [7.6] 本研究では,このマルチラベル分類タスクを自己回帰生成タスクに変換する。
ICD符号の高次元空間を直接予測する代わりに、我々のモデルはテキスト記述の低次元を生成する。
MIMIC-III-few実験により,従来のMIMIC-III-full SOTAモデルよりも大幅に優れるマルコF130.2が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 22:10:50 GMT)
Deep Demosaicing for Polarimetric Filter Array Cameras [7.4] そこで本研究では,カメラ画像を直接画素ごとのStokesベクトルに復調するCNNモデルを提案する。
実世界の学習データを効果的に取得するための,コンシューマLCD画面を用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:41:50 GMT)
Minority-Oriented Vicinity Expansion with Attentive Aggregation for
Video Long-Tailed Recognition [6.7] 非常に多種多様なトピックが出現する現実世界のビデオボリュームの劇的な増加は、そのカテゴリの観点からも、自然に長い尾の動画配信を形成している。
本稿では,ビデオ長大認識における課題を要約し,その克服方法について考察する。
提案手法は, 大規模ビデオLTとIm Balanced-MiniKinetics200を合成的に誘導し, 最先端の成果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 08:33:59 GMT)
Graph Contrastive Learning for Materials [6.7] 本稿では,CrystalCLRを紹介した。CrystalCLRは,Crystal Graph Neural Networkを用いた表現のコンストラクティブ学習のためのフレームワークである。
新たな損失関数が加わったことにより,我々のフレームワークは,工学的フィンガープリント手法と競合する表現を学習することができる。
また、モデル微調整により、対照的な事前学習により、物質特性の予測のためのグラフニューラルネットワークの性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 04:15:47 GMT)
Deep unfolding as iterative regularization for imaging inverse problems [6.5] ディープ展開法は、反復アルゴリズムを通じてディープニューラルネットワーク(DNN)の設計を導く。
展開されたDNNが安定して収束することを証明する。
提案手法が従来の展開法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 07:38:47 GMT)
Neural Weight Search for Scalable Task Incremental Learning [6.4] タスクインクリメンタル学習は,新たなタスクを学習しながら,それまでの学習したタスクのパフォーマンスを維持することを目的として,破滅的な忘れを解消する。
有望なアプローチの1つは、将来のタスクのために個々のネットワークやサブネットワークを構築することである。
これにより、新しいタスクに対する余分な負担を省き、この問題に対処する方法がタスクインクリメンタルな学習においてオープンな問題として残されているため、メモリの増大が続く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 23:30:23 GMT)
The Second-place Solution for ECCV 2022 Multiple People Tracking in
Group Dance Challenge [6.4] 主に2つのステップを含む。Cascaded Buffer-IoU(C-BIoU)トラッカーを用いたオンライン短期追跡、外観特徴と階層的クラスタリングを用いたオフライン長期追跡。
我々のC-BIoUトラッカーはバッファを追加し、検出とトラックのマッチング空間を拡張します。
オンライントラッキングにC-BIoUを使用した後、ReMOTSが導入したオフラインリファインメントを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 10:04:09 GMT)
The Second-place Solution for CVPR 2022 SoccerNet Tracking Challenge [6.4] 方法は主に2つのステップを含む: Cascaded Buffer-IoU (C-BIoU) Trackerを使ったオンラインの短期追跡、および、外観特徴と階層的クラスタリングを用いたオフラインの長期追跡。
オンライントラッキングはHOTAスコアを90点近く、オフライントラッキングはHOTAスコアをさらに93.2点改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 08:58:15 GMT)
Hard to Track Objects with Irregular Motions and Similar Appearances?
Make It Easier by Buffering the Matching Space [6.4] 本稿では,不規則な動きと識別不能な外観を持つ物体を追跡できるカスケードバッファリングIoU(C-BIoU)トラッカーを提案する。
その単純さにもかかわらず、我々のC-BIoUトラッカーは驚くほどうまく機能し、MOTデータセットの最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 10:33:21 GMT)
Using Selective Masking as a Bridge between Pre-training and Fine-tuning [5.7] 本稿では,タスク固有のマスキングにより,下流タスクに対して事前学習したBERTモデルを調整する方法を提案する。
選択マスキング戦略はランダムマスキングよりも優れており,その有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 22:25:27 GMT)
Efficient Zero-shot Visual Search via Target and Context-aware
Transformer [5.7] ターゲット情報とコンテキスト情報を用いて視覚変換器の自己注意を変調するゼロショット深層学習アーキテクチャ(TCT)を提案する。
様々な難易度を持つ3つの自然シーンデータセット上で,TCTや他の競合するビジュアルサーチモデル上でビジュアルサーチ実験を行う。
TCTは、検索効率の点で人間に似た性能を示し、視覚的な検索課題においてSOTAモデルに勝っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 08:27:47 GMT)
Learning-enhanced Nonlinear Model Predictive Control using
Knowledge-based Neural Ordinary Differential Equations and Deep Ensembles [5.7] 本研究では,知識に基づくニューラル常微分方程式(KNODE)とディープアンサンブルというディープラーニングツールを活用し,モデル予測制御(MPC)の予測精度を向上させる。
特に、KNODEモデルのアンサンブル(KNODEアンサンブル)を学習し、真のシステム力学の正確な予測を得る。
KNODEアンサンブルはより正確な予測を提供し、提案した非線形MPCフレームワークの有効性と閉ループ性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 23:51:18 GMT)
City-Wide Perceptions of Neighbourhood Quality using Street View Images [5.3] 本稿では,ロンドンに拠点を置き,画像とレーティングの収集,Web開発,モデルトレーニング,マッピングなどの手法について述べる。
住民の社会的結束、コミュニティの感覚、安全、活動、メンタルヘルスに影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 11:09:23 GMT)
Explainable Model-Agnostic Similarity and Confidence in Face
Verification [5.3] 本研究は,顔認識システムの説明に焦点をあてる。
まず、2つの入力画像間の顔の特徴距離に基づいて、これらのシステムに対する信頼度スコアを導入する。
第二に、より意味のある予測を得るための新しい可視化手法を確立する。
第三に、いくつかの最先端の顔認証データセットに対する信頼度スコアと説明マップを算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:52:47 GMT)
AIREPAIR: A Repair Platform for Neural Networks [5.2] 本稿では,ニューラルネットワークの修復プラットフォームであるAIREPAIRを紹介する。
既存のネットワーク修復ツールの統合が特徴である。
一般的なディープラーニングデータセットとモデルに対して,3つの最先端の修復ツールを用いてAIREPAIRを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 10:02:38 GMT)
LaCAM: Search-Based Algorithm for Quick Multi-Agent Pathfinding [5.0] MAPF(LaCAM)の遅延制約付加探索という,マルチエージェントパスフィンディング(MAPF)のための新しい完全アルゴリズムを提案する。
LaCAMは2段階の検索を使って、何百ものエージェントでも素早くソリューションを見つける。
実験の結果,LaCAMは様々なシナリオにおいて最先端のMAPFアルゴリズムに匹敵する,あるいは優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 06:27:18 GMT)
TSGP: Two-Stage Generative Prompting for Unsupervised Commonsense
Question Answering [5.0] 教師なしのコモンセンス質問応答には、ラベル付きタスクデータに頼らずに効果的なコモンセンス知識をマイニングする必要がある。
2段階のプロンプトに基づく教師なしコモンセンス質問応答フレームワーク(TSGP)を提案する。
CommonsenseQA、OpenBookQA、SocialIQAの3つの異なる共通センス推論タスクに関する実験結果と分析により、TSGPは教師なし設定における言語モデルの推論能力を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 10:19:24 GMT)
On the Importance of Image Encoding in Automated Chest X-Ray Report
Generation [4.8] 胸部X線は、そのアクセシビリティと有効性から最も人気のある医用画像モダリティの1つである。
これらの画像を解釈し、患者の状態を診断できる、よく訓練された放射線科医の慢性的な不足がある。
自動放射線診断レポート生成は 臨床実践において 非常に有用なツールです
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 08:02:52 GMT)
Meta-Learning for Automated Selection of Anomaly Detectors for
Semi-Supervised Datasets [4.8] 異常検出において、顕著なタスクは、通常のデータのみに基づいて学習された異常を識別するモデルを誘導することである。
我々は,通常のデータのみを用いて計算可能なメトリクスに基づいて,メタラーニングを用いてMCCスコアを予測することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 15:56:27 GMT)
Shortcut Removal for Improved OOD-Generalization [4.5] 機械学習のショートカットを検出するための新しいアプローチと、データセットからそれらを自動削除するテクニックを提案する。
逆向きに訓練されたレンズを使用することで、画像の小さな、非常に予測可能な手がかりを検出し、取り除くことができる。
実験では,異なるショートカットが存在する場合,モデル性能の最大93,8%を回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:05:33 GMT)
How We Express Ourselves Freely: Censorship, Self-censorship, and
Anti-censorship on a Chinese Social Media [4.4] 我々は検閲と自己検閲の指標を特定し、影響要因を見つけ、それらの関係を測定するための調停モデルを構築した。
これらの知見に基づき、民主的なソーシャルメディアデザインと将来の検閲研究の意義について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 18:28:16 GMT)
GitHub Considered Harmful? Analyzing Open-Source Projects for the
Automatic Generation of Cryptographic API Call Sequences [4.3] GitHubはコード例のための一般的なデータリポジトリである。
コードを自動生成するAIベースのツールのトレーニングには、継続的に使用されている。
本稿では,不正な暗号API呼び出しシーケンスによって引き起こされる誤用の程度と重大性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 09:40:54 GMT)
Network Security Modelling with Distributional Data [4.1] 大規模IPトラフィックにおけるボットネットコマンドと制御(C2)ホストの検出について,機械学習を用いて検討する。
私たちは、IPトラフィックを監視する業界標準であるNetFlowデータと、2つの機能セットを使用してMLモデルを使用します。
予測モデルでは,IPレベルの分布の量子化を入力特性として用いて,IPが既知のボットネットファミリーに属するかどうかを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 05:18:17 GMT)
Secure secondary utilization system of genomic data using quantum secure
cloud [4.0] データ所有者とデータアクセス制御の異なる複数のユーザによるデータのセカンダリ・セカンダリ・セカンダリ・ユースによる大規模ゲノム解析のための高性能ワンストップシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 06:35:27 GMT)
GAN Prior based Null-Space Learning for Consistent Super-Resolution [3.8] 範囲空間部分の固定中にヌル空間成分のみを学習することにより,不整合を解析的に除去できることを示す。
また,超分解能タスクに対して,高精度で高速かつパラメータフリーな普遍的レンジヌル空間分解を設計する。
実験により、PDの使用は最先端のSR性能を向上し、トレーニングの収束を最大210倍に加速することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 10:45:15 GMT)
Turning the Tables: Biased, Imbalanced, Dynamic Tabular Datasets for ML
Evaluation [3.7] Bank Account Fraud(BAF)は、プライバシ保護、大規模、現実的なデータセットとして初めて公開された。
BAFは、時間的ダイナミクスや重要なクラス不均衡など、現実世界のアプリケーションで一般的な課題の集合である。
我々は,新しい手法と既存手法を評価するために,より現実的で完全かつ堅牢なテストベッドを研究コミュニティに提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 00:03:29 GMT)
How to Prepare for the Next Pandemic -- Investigation of Correlation
Between Food Prices and COVID-19 From Global and Local Perspectives [3.6] 新型コロナウイルス(COVID-19)は世界経済に大きな混乱をもたらした。
食料価格は、2020年8月と2021年8月にそれぞれ4.1%と3.7%増加した。
新型コロナウイルスのパンデミックが食料価格の変動を引き起こし、価格の変化が人々の食料品の買い物行動も変化させるという仮説を立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 02:34:56 GMT)
A Self-Attention Ansatz for Ab-initio Quantum Chemistry [3.4] 本稿では、自己注意型ウェーブファンクショントランス(Psiformer)を用いたニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
我々は、Psiformerを他のニューラルネットワークのドロップイン代替として使用することができ、計算精度を劇的に向上させることができることを示した。
これは、自己アテンションネットワークが電子間の複雑な量子力学的相関を学習できることを示し、より大きな系の化学計算において前例のない精度に達するための有望な経路であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 15:38:55 GMT)
Hermitian Matrix Definiteness from Quantum Phase Estimation [3.0] 一般エルミート行列をその符号に従って分類するアルゴリズムを示す。
これは量子位相推定アルゴリズムに基づいており、エルミート行列の固有値の符号を1つの補助量子ビットに格納する。
このアルゴリズムは確率的だが、優れた性能を示し、量子ビットが少ない正確な分類の97%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 19:00:13 GMT)
Estimation of a Causal Directed Acyclic Graph Process using
Non-Gaussianity [3.0] 機械学習とデータマイニングにおける因果関係を発見するための新しいアプローチを提案する。
CGP-LiNGAMはモデルパラメータを著しく少なくし、因果関係を解釈するために1つの因果グラフのみを扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 21:09:55 GMT)
Measurement uncertainty relation for three observables [3.0] 我々は3つの非バイアス量子ビット観測値に対する測定不確実性関係(MUR)を確立する。
我々は三重項MURを飽和させる必要十分条件とそれに対応する最適測定条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 02:12:59 GMT)
Bell-state generation for spin qubits via dissipative coupling [3.0] 磁気媒体と相互作用する2つのスピン量子ビットのダイナミクスについて検討する。
磁気環境を通した巨大長寿命の絡み合いがいかに成立するかを示す。
我々の研究は、量子情報科学、量子スピントロニクス、および非局所量子相関の検知に応用できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 12:09:24 GMT)
Entanglement properties of random invariant quantum states [2.8] 大域SU($d$)作用下で不変なランダム多部量子状態の絡み合い特性について検討した。
確率の高い場合、ランダムSU($d$)-不変状態は、個々の系の次元が無限大になるにつれて、任意の二部切断に対して極大に絡み合っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:19:09 GMT)
Assessing Quality-Diversity Neuro-Evolution Algorithms Performance in
Hard Exploration Problems [2.7] QD法(Quality-Diversity method)は、高い性能のニッチ生物を生産する自然の能力に触発された進化的アルゴリズムである。
本稿では,探索困難を伴う高次元制御問題を示す3つの候補ベンチマークについて述べる。
私たちはまた、Jaxのオープンソース実装を提供し、実践者が少ない計算リソース上で高速かつ多数の実験を実行できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 18:04:12 GMT)
Self Supervised Clustering of Traffic Scenes using Graph Representations [2.7] 本稿では,手動ラベリングを使わずに自己管理されたトラフィックシーンをクラスタリングするデータ駆動方式を提案する。
セマンティックシーングラフモデルを用いて、トラフィックシーンの一般的なグラフ埋め込みを作成し、シームズネットワークを用いて低次元の埋め込み空間にマッピングする。
新たなアプローチのトレーニングプロセスにおいて、カルテシア空間の既存の交通シーンを拡張し、正の類似性サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 22:52:55 GMT)
Online Regularized Learning Algorithm for Functional Data [2.5] 本稿では,Hilbertカーネル空間におけるオンライン正規化学習アルゴリズムについて考察する。
その結果, 定常的なステップサイズでの予測誤差と推定誤差の収束速度は, 文献と競合することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 11:56:10 GMT)
Towards Interpretable Anomaly Detection via Invariant Rule Mining [2.5] 本研究では,不変ルールマイニングによる高度に解釈可能な異常検出を追求する。
具体的には、決定木学習と相関ルールマイニングを活用して、不変ルールを自動的に生成する。
生成された不変規則は、異常検出結果の明示的な説明を提供することができるため、その後の意思決定には極めて有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:03:20 GMT)
Real-Time Physics-Based Object Pose Tracking during Non-Prehensile
Manipulation [2.3] 本研究では,物体の6次元ポーズを時間とともに追跡する手法を提案する。
ロボットジョイントコントロールを用いて、物体の動きを物理で予測する。
次に、この予測とカメラからの観測とを組み合わせて、オブジェクトのポーズをできるだけ正確に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 12:44:33 GMT)
How "open" are the conversations with open-domain chatbots? A proposal
for Speech Event based evaluation [2.0] オープンドメインチャットボットは、トピックやタスク、ドメインに制限されることなく、人間と自由に会話することが求められます。
我々は「開放性」の境界を明らかにするために2つの研究を行う。
現状のチャットボットには「オープンドメイン」ではなく「小さい会話」という用語が使われていますが、会話能力の面ではまだ「オープン」ではありません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 12:23:20 GMT)
Mediastinal Lymph Node Detection and Segmentation Using Deep Learning [1.7] 臨床ではCT(Computed tomography)とPET(positron emission tomography)が異常リンパ節(LN)を検出する
深層畳み込みニューラルネットワークは、しばしば医療写真にアイテムを分割する。
良質な深層学習手法であるUNetは、縦隔リンパ節の分節と検出のための戦略に基づいて、双線形および全一般化変異(TGV)を用いて修正された。
修正されたUNetはテクスチャの不連続を維持し、ノイズの多い領域を選択し、バックプロパゲーションを通じて適切なバランスポイントを検索し、画像の解像度を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 02:55:20 GMT)
ACROBAT -- a multi-stain breast cancer histological whole-slide-image
data set from routine diagnostics for computational pathology [1.7] ハエマトキシリンおよびエオシン (H&E) を染色したFFPE組織分画の解析は, 外科切除乳癌検体における病理学的評価に欠かせない部分である。
このデータセットは、計算病理学研究の様々な方法を可能にする可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 14:16:36 GMT)
Data Augmentation Vision Transformer for Fine-grained Image
Classification [1.6] 本稿では,データ拡張に基づくデータ拡張ビジョントランス (DAVT) を提案する。
また,階層的注意選択(HAS)手法を提案し,学習レベル間の識別マーカーの識別能力を向上させる。
実験結果から,CUB-200-2011とStanford Dogsの2つの一般データセットにおける本手法の精度は,従来の主流手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 08:40:56 GMT)
PC-SNN: Supervised Learning with Local Hebbian Synaptic Plasticity based
on Predictive Coding in Spiking Neural Networks [1.6] 本稿では,予測符号化理論に触発された新しい学習アルゴリズムを提案する。
教師あり学習を完全自律的に行うことができ、バックプロップとして成功することを示す。
この手法は,最先端の多層SNNと比較して,良好な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 09:56:02 GMT)
PyTAIL: Interactive and Incremental Learning of NLP Models with Human in
the Loop for Online Data [1.6] PyTAILは、人間のループアプローチでNLPモデルを積極的に訓練できるピソンライブラリである。
テキスト分類のための既存のソーシャルメディアベンチマークデータセット上でのPyTAILの性能をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 20:08:15 GMT)
Leggett-Garg inequalities for multitime processe [1.5] マルチタイムプロセスにおける演算子状態の定式化を用いて,Leggett-Gargの不等式に関するいくつかの側面について検討する。
プロセス状態と呼ばれる新しいタイプの時間量子状態を導入し、レゲット・ガルグの不等式とその違反について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 03:25:50 GMT)
NQE: N-ary Query Embedding for Complex Query Answering over
Hyper-relational Knowledge Graphs [1.4] 複雑なクエリ応答は知識グラフの論理的推論に不可欠なタスクである。
ハイパーリレーショナル知識グラフ(HKG)上のCQAのための新しいN-ary Query Embedding (NQE)モデルを提案する。
NQEは二元変換器エンコーダとファジィ論理理論を用いて全てのn-ary FOLクエリを満たす。
我々は、WD50K上の多様なn-ary FOLクエリを含む、新しいCQAデータセットWD50K-NFOLを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 08:26:18 GMT)
Target-centered Subject Transfer Framework for EEG Data Augmentation [1.4] データ拡張手法として,ターゲット中心のオブジェクト転送フレームワークを提案する。
ソースデータのサブセットが最初に構築され、ソース・ターゲット関連性を最大化する。
提案するフレームワークは,ノイズではなく,付加的な実データを追加することで,対象ドメインの説明可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 01:42:50 GMT)
Question-type Identification for Academic Questions in Online Learning
Platform [1.4] 本稿では,オンライン学習プラットフォームにおけるコンテンツ理解のステップとしての質問型識別について検討する。
我々は、MCQ(Multiple-Choice Question)やエッセイなどを含む12の質問型クラスを定義した。
このデータセットを用いてBERTベースのアンサンブルモデルを訓練し、このモデルを別個の人間ラベルテストセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:28:29 GMT)
Controllable tunability of a Chern number within the electronic-nuclear
spin system in diamond [1.3] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心に付随する電子核スピン系で合成されたチャーン数の0から3への遷移を示す。
測定された位相位相図は数値計算と一致しているだけでなく、相互作用する3ビット系にマッピングすることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 06:53:49 GMT)
Learning Integrable Dynamics with Action-Angle Networks [1.3] アクションアングルネットワークは入力座標から、システムの進化が線形であるアクションアングル空間への非線形変換を学習する。
従来の学習シミュレータとは異なり、Action-Angle Networksは高階数値積分法を一切使わない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:37:20 GMT)
InDEX: Indonesian Idiom and Expression Dataset for Cloze Test [1.3] InDEXは,クローゼテストのためのインドネシア語表現とデータセットである。
データセットには289のイディオムと表現のための10438の文が含まれている。
我々は15種類のイントラクタを生成し、その結果、大きなクローゼスタイルのコーパスが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 02:05:47 GMT)
Towards computer vision technologies: Semi-automated reading of
automated utility meters [1.1] 我々は,オープンソースソリューションフローオブジェクト検出(Tensorflow)と商用ソリューションAnylineの2つのコンピュータビジョン技術に注目した。
私たちのゴールは、いくつかの特定の課題があるこの特定のアプリケーション領域に最も適したソリューションを決定することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 09:05:52 GMT)
Implicit differentiation of variational quantum algorithms [0.9] 変分量子アルゴリズムを用いて暗黙の微分を計算に活用する方法を示す。
凝縮物質物理学、量子機械学習、量子情報における応用を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 19:00:19 GMT)
Question Answering and Question Generation for Finnish [0.8] フィンランド語で動作する最初のニューラルQAモデルとQGモデルを提示する。
モデルをトレーニングするために、SQuADデータセットを自動的に翻訳する。
合成データとTyDi-QAデータセットのフィンランド分割を用いて、いくつかのトランスフォーマーベースのモデルをQAとQGの両方に微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 20:40:00 GMT)
Multi-Template Temporal Siamese Network for Long-Term Object Tracking [0.7] シームズネットワークベースのトラッカーは、第1フレームをオブジェクトの真理として使用し、次のフレームでターゲットの外観が著しく変化するとフェールする。
両問題を解くための2つの考えを提案する。
このトラッカーは、成功率を15%の大差で向上させることで、長期追跡データセットUAV20Lの最先端性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 22:07:33 GMT)
On Pitfalls of Measuring Occlusion Robustness through Data Distortion [0.6] 提案するアーティファクトを考慮せずに画像を歪みさせることは,咬合堅牢性を確立する際のバイアスのある結果をもたらすことを示す。
モデルが現実のシナリオで期待通りに振る舞うようにするためには、評価に付加された成果物が与える影響を除外する必要があります。
我々は,オクローダが未知のアプリケーションに対して,より公平な代替手段として,新しいアプローチiOcclusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:51:48 GMT)
Explainable Artificial Intelligence (XAI) from a user perspective- A
synthesis of prior literature and problematizing avenues for future research [0.5] この結果は、フォーマット、完全性、正確性、および通貨である、AI説明を形成する4つの次元を示している。
説明の自動表現に加えて、ユーザーは必要に応じて追加情報を要求することができる。
また、XAI効果の5つの次元として、信頼、透明性、理解可能性、ユーザビリティ、公平性を見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 20:15:59 GMT)
Undesirable biases in NLP: Averting a crisis of measurement [0.3] 我々は,NLPモデルバイアスの問題を心理測定のレンズを用いて議論するための学際的アプローチを提案する。
我々は、心理学的語彙と方法論を採用することで、NLPバイアス研究をより効率的かつ透明にすることができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 16:53:18 GMT)
Physics-Informed Multi-Stage Deep Learning Framework Development for
Digital Twin-Centred State-Based Reactor Power Prediction [0.3] 本研究は, 原子炉・プラントにおける過渡的反応器の最終定常電力を決定するための多段階予測モデルを開発する。
4つの回帰モデルを開発し、第1段階モデルからの入力を用いて、原子炉出力を表す単一の値を予測する。
組み合わせモデルでは、第1段階の分類精度が96%、第2段階の絶対予測精度が92%となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 16:10:31 GMT)
Roboflow 100: A Rich, Multi-Domain Object Detection Benchmark [0.2] Roboflow-100は100のデータセット、7のイメージドメイン、224,714のイメージと、11,170以上のラベル付き時間を持つ805のクラスラベルで構成されている。
RF100は、研究者が実際のデータでモデルの一般化可能性をテストするのに役立つデータセットのマルチドメインベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 10:44:06 GMT)
Co-Design quantum simulation of nanoscale NMR [0.2] ノイズの多い中間スケール量子コンピュータは、ナノスケールNMR共鳴をシミュレートすることができる。
本稿では、SWAPゲートの数を90%以上削減する超伝導アプリケーション固有のCo-Design量子プロセッサを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:22:42 GMT)
Tensor Decomposition of Large-scale Clinical EEGs Reveals Interpretable
Patterns of Brain Physiology [0.1] 本稿では,人口レベルの脳波パターンの相似集合を発見するためのテンソル分解手法を提案する。
認知障害のさまざまな段階を含む患者のコホートを用いて臨床評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 20:39:22 GMT)
Quality Assurance in MLOps Setting: An Industrial Perspective [0.1] 機械学習(ML)は、産業において、プロダクションシステムのコア機能を提供するために広く使われている。
生産需要と時間の制約のため、自動化されたソフトウェアエンジニアリングプラクティスは高い適用性を持つ。
本稿では,産業MLOpsにおけるQA課題について検討し,データ整合性とデータ品質を扱うためのモジュール戦略を概念化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 19:29:46 GMT)
Collaborative Training of Medical Artificial Intelligence Models with
non-uniform Labels [0.1] 医用画像データの協調学習のためのフレキシブル・フェデレート・ラーニング(FFL)を提案する。
我々は、FFLで1つの大きなAIモデルをトレーニングするために、大きく、均一にラベル付けされたデータセットを使用することができることを示す。
これは、既存のすべてのデータを効率的に活用する真に大規模なAIモデルのトレーニングの道を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:48:54 GMT)
Probabilistic Time Series Forecasting for Adaptive Monitoring in Edge
Computing Environments [0.1] 本稿では,重要なインフラをモニタリングするためのサンプリングベースおよびクラウドロケーションアプローチを提案する。
公開されているストリーミングデータセット上で,モニタリングパイプラインのプロトタイプ実装を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:35:14 GMT)
Using Natural Language Processing to Predict Costume Core Vocabulary of
Historical Artifacts [0.0] 本稿では,NLP(Natural Language Processing)を用いて,歴史項目の自由形式のテキスト記述を,コスチュームコアが提供する制御語彙にマッピングする手法を提案する。
提案手法,設計選択,アプローチ開発について述べるとともに,不明瞭な記述に対するコストコア予測の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 02:13:55 GMT)
Topological dynamics of adiabatic cat states [0.0] 本システムの初期分離状態は, 総じてアディバティック猫状態へと進化する。
そのような状態は、キュービットがモード間で絡み合っている2つの断熱状態の重ね合わせである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 09:44:16 GMT)
To be or not to be stable, that is the question: understanding neural
networks for inverse problems [0.0] 線形逆問題解におけるニューラルネットワークの安定性と精度のトレードオフを理論的に解析する。
我々は,ネットワークの安定性を向上させるために,教師なしと教師なしの異なるソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 16:16:40 GMT)
The intersection of machine learning with forecasting and optimisation:
theory and applications [0.0] 我々はこれらの2つの分野の統合を提唱し、不確実性に対処するために予測と最適化の両方を必要とするいくつかの問題を探求する。
本研究では,機械学習と予測・最適化の交点にある方法論について検討し,実世界の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:12:17 GMT)
The GA-cal software for the automatic calibration of soil constitutive
laws: a tutorial and a user manual [0.0] GA-calは遺伝的アルゴリズム(GA)最適化を用いて法則を自動調整するソフトウェアである。
提案手法は、キャリブレーション問題を回帰として設定し、GA最適化を用いてモデルパラメータを数値モデルが実験データと一致するように調整する。
実装されたサブルーチンは、異なるテストやモデルを含む他の回帰や最適化問題を解決するために容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 15:08:55 GMT)
The Category of Linear Optical Quantum Computing [0.0] 本稿では,フォトニック回路が生成する計算モデルについて概説する。
回路モデルは、多モード光子のボゾンフォック空間上のユニタリ行列の対称モノイド圏の表現として抽象化される。
フォーマリズムの実証として、ボソンサンプリングスキームとKnill, Laflamme, Milburnのプロトコルがシングルレールフォトニックコンピュータ上で開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 21:23:02 GMT)
Sub-system self-consistency in coupled cluster theory [0.0] 本稿では,標準的な単一参照結合クラスタ (CC) エネルギーを,そのコピーブック定義に代えて計算可能であることを示す。
極端な場合、CCエネルギーは1つの電子からなる半系を記述する効果的なハミルトンの対角化によって再現できるという数値的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 22:19:19 GMT)
Steering-based randomness certification with squeezed states and
homodyne measurements [0.0] 本稿では,量子ステアリングに基づく量子ランダム性認証方式を提案する。
このプロトコルは、一方的なデバイス独立であり、高いセキュリティを提供するが、量子光学プラットフォームで実現しやすい状態と測定だけを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 21:00:12 GMT)
State retrieval beyond Bayes' retrodiction and reverse processes [0.0] 状態検索マップの概念から最適逆写像構築を特徴付けることが可能かどうかを考察する。
ベイズにインスパイアされた逆は、可能な選択のクラス全体の1つのケースに過ぎず、ベイズ則よりも正確に初期状態を取得する写像を与えるように最適化できる。
実際、ペッツ回収写像を含む逆変換のクラスを特定の場合として発見し、ベイズ検索の量子類似体として解釈を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 16:38:42 GMT)
Solving Bilevel Knapsack Problem using Graph Neural Networks [0.0] グラフニューラルネットワークを用いた深層学習手法を提案し,二段階クナップサック問題の解法を提案する。
我々のモデルは、最適ギャップが1.7%の正確なアルゴリズムの約500倍高速な実現可能な解を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 06:36:45 GMT)
Sampling strategies for the Herman-Kluk propagator of the wavefunction [0.0] 我々は波動関数自体を進化させるためにHerman-Klukプロパゲータを用いる。
モンテカルロの二次函数は、初期フシミ密度またはその平方根に基づいて考える。
いずれの場合も、フシミ密度の平方根からのサンプリングは波動関数の高速収束をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 15:30:44 GMT)
Reliability and Robustness analysis of Machine Learning based Phishing
URL Detectors [0.0] MLPU(ML-based Phishing URL)検出器は、ユーザーや組織がフィッシング攻撃の犠牲者になることを防ぐための、最初の防御レベルとして機能する。
本稿では,50種類の最先端モデルの信頼性とロバスト性について検討する手法を提案する。
ボックスプロットとヒートマップを用いてその堅牢性と信頼性を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 09:51:12 GMT)
Quantum Adversarial Learning in Emulation of Monte-Carlo Methods for
Max-cut Approximation: QAOA is not optimal [0.0] 変分量子アニーリングと量子近似最適化(QAOA)にエミュレーションの概念を適用する。
我々の変分量子アニーリングスケジュールは、同じ物理成分を用いて、QAOAと同様の勾配のない方法で最適化できる新しいパラメータ化に基づいている。
アンス・アッツ型の性能を比較するため,モンテカルロ法の統計的概念を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 19:02:50 GMT)
Purity decay rate in random circuits with different configurations of
gates [0.0] 我々は、様々なジオメトリの作用の下で、純度減衰(二部体の絡み合いの尺度)を$n$の連鎖で研究する。
ほとんどの回路において、純度は2つの段階においてその値に減衰する: 初期の熱力学的に関係した崩壊は$sim lambda_mathrmeffeff$であり、$lambda_mathrmeff$は必ずしも転移行列のスペクトルにあるとは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 12:32:07 GMT)
Possibility of detecting gravity of an object frozen in a spatial
superposition by the Zeno effect [0.0] ゼノ効果によって所望の状態でソースを凍結することでデコヒーレンスと戦うことを提案する。
提案を行うために必要なパラメータの値を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 08:38:23 GMT)
Polynomial Equivalence of Complexity Geometries [0.0] 本稿では、量子計算複雑性の幅広い定義の同値性を証明する。
ユニタリ群における右不変測度について検討する。
量子回路と同じ計算能力を持つ測定値の同値類を列挙する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 06:13:34 GMT)
On the Linguistic and Computational Requirements for Creating
Face-to-Face Multimodal Human-Machine Interaction [0.0] ビデオ記録では、34人の人間とアバターのインタラクションを録画し、ビデオの抜粋で完全な言語的マイクロアナリシスを行い、マルチモーダル行動やイベントの発生を全て記録した。
このデータは、対面会話中に二重ループフィードバックが確立されていることを示す。
本稿では,会話分析(CA)や認知科学,心の理論(ToM)などの知識を,人間と機械のマルチモーダル相互作用を記述するための知識に組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 21:17:36 GMT)
On The Complete Description Of Entangled Systems Part I: Hidden
Variables And The Context Communication Cost of Simulating Quantum
Correlations [0.0] 量子型確率と相関の古典的なシミュレーションのいくつかの形態は、ブールの可能な経験の条件に違反することができる。
これは測定コンテキストを符号化する単一ビットを通信することで実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 18:36:45 GMT)
Non-stationarity and Dissipative Time Crystals: Spectral Properties and
Finite-Size Effects [0.0] 我々は、実験的に観測可能な量子周期力学をもたらす散逸機構の例を示す。
2粒子損失とゲインを含む無秩序なハバードモデルでは、長時間の極限でGHZ状態間のダークハミルトニアン駆動振動が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 16:04:46 GMT)
Neural Network Complexity of Chaos and Turbulence [0.0] 猫や犬のカオス流体,騒音,実世界の画像から乱流を識別するネットワーク分類タスクについて検討する。
我々はこれらの分類タスクの相対的困難さを分析し、中間段階と最終段階の計算の複雑さを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:21:36 GMT)
Multipartite entanglement generation in coupled microcavity arrays [0.0] 我々は、光結合マイクロキャビティにおける量子エミッタを用いたフォトニックアレイを、絡み合い生成のためのプラットフォームとして考える。
これらは、サイト選択型光学励起の可能性を伴って、大きなチューニング性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 14:40:38 GMT)
Microscopic picture of superfluid $^4$He [0.0] 超流動ヘリウム4の微視的量子像は、その多体レベルの隠れた性質を明らかにする助けとなる。
遷移点以下では、システムの低層レベルがグループ構造を形成し、各レベルが1つの特定のグループにのみ属していることが示される。
我々は, ヘリウム4スーパーフローが, 速度に応じてかなりの熱エネルギーを消費していることを確認する4ドルHeスーパーフローの反直感的自己加熱効果を実験的に観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 03:10:31 GMT)
Measuring the Quantum State of Dark Matter [0.0] ボソニックダークマター(DM)の探索から得られた時系列を用いて、コヒーレントな量子状態か非コヒーレントな量子状態であるかを判断する。
この発見は、DM質量10-17text eVlesssim mlesssim 10-11text eV$の観測に関係しており、CASPEr、DMRadio、AIONなどの実験で調べることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:41:35 GMT)
Manipulating Non-Abelian Anyons in a Chiral Multichannel Kondo Model [0.0] ギャップレス電子モデルにおいて、非アベリア・エノンが独立した存在として現れるという最初の数値的証拠を提供する。
カイラルエッジを持つマルチチャネル・コンドシステムの実現に向けた印象的な進歩は,予想よりも早く実現できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 20:08:52 GMT)
MP-GELU Bayesian Neural Networks: Moment Propagation by GELU
Nonlinearity [0.0] 本稿では,BNNにおける第1モーメントと第2モーメントの高速な導出を可能にする,モーメント伝搬・ガウス誤差線形単位(MP-GELU)という非線形関数を提案する。
MP-GELUは、ReLUベースのBNNよりも高速な実行で予測精度が高く、不確実性の品質も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 03:37:29 GMT)
ML Interpretability: Simple Isn't Easy [0.0] 本稿では,「解釈可能性スペクトル」の他端に着目し,解釈可能性の性質を明らかにすることを目的とする。
いくつかのモデル、線形モデルと決定木が高度に解釈可能な理由について検討する。
また、MARSやGAMといった一般的なモデルは、ある程度の解釈可能性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 14:07:02 GMT)
Limitations of Quantum Measurements and Operations of Scattering Type
under the Energy Conservation Law [0.0] 本研究は, 保存法により, 達成可能な測定精度とユニタリ操作の精度が制限されていることを示す。
エネルギー保存則を満たす散乱過程を用いた量子測定の誤差に対する下界について述べる。
また、制御されたユニタリゲートのゲート忠実度の上界と系のエネルギー変動との関係を定量的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 06:28:57 GMT)
Kernel PCA for multivariate extremes [0.0] カーネルPCAはクラスタリングと次元削減のための強力なツールであることを示す。
極端サンプルに基づくカーネルPCAの性能に関する理論的保証を与える。
本手法の有限性能を実証する数値実験により,本研究の成果を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 02:58:34 GMT)
Joint eavesdropping on the BB84 decoy state protocol with an arbitrary
passive light-source side channel [0.0] 操作自由度と受動的側流の両面から,共同盗聴を考慮に入れた方法について述べる。
提案手法は,BB84デコイ状態プロトコルに適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 15:34:57 GMT)
Instantaneous tunneling of relativistic massive spin-0 particles [0.0] 相対論的でない時限演算子は、トンネル時間は即時であると予測した。
このことは、即時トンネル時間が非相対論的理論を用いた結果であるかどうかという問題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 08:14:18 GMT)
Improving quantum measurements by introducing "ghost" Pauli products [0.0] 一般的な戦略の1つは可観測空間を相互に可換なパウリ積の線型結合(フラグメント)に分割することである。
本研究では,観測可能な総期待値を変更することなく,個々のフラグメントの分散を低減させる手法を提案する。
いくつかの分子電子ハミルトニアン予想値の試験は、"ゴースト"パウリアルゴリズムにおける測定回数を数倍削減することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 20:08:22 GMT)
Improved bounds on Lorentz violation from composite-pulse Ramsey
spectroscopy in a trapped ion [0.0] 我々は、ミッチェルソン・モーリー型実験において、原子軌道の比較により低エネルギー限界におけるローレンツ違反を探索する。
我々は,2F_7/2$状態の本質的感受性を高く評価し,その極めて長い寿命を生かした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 14:29:25 GMT)
Identification of different types of high-frequency defects in
superconducting qubits [0.0] 寄生性2レベル系(TLS)欠陥は超伝導量子ビットのコヒーレンス時間を制限する主要な要因の1つである。
本稿では、強い量子ビット駆動を用いたTLS欠陥分光の実験手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 21:56:22 GMT)
How to predict and optimise with asymmetric error metrics [0.0] 本稿では,IEEE計算情報学会の第3回技術課題に言及して,予測と最適化の問題の概念を検討する。
この大会では、参加者は6つの建物と6つのソーラー施設で建設エネルギーの使用と発電を予測し、1ヶ月にわたってクラスとバッテリーをスケジューリングしながらエネルギーコストを最適化するためにその予測を利用するよう求められた。
予測・最適化フェーズにおける損失関数の異なる性質について検討し,最適化コストの向上のために最終予測を調整することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:16:45 GMT)
Hand Guided High Resolution Feature Enhancement for Fine-Grained Atomic
Action Segmentation within Complex Human Assemblies [0.0] 本稿では,手指位置案内高解像度機能強化モデルを提案する。
また,実時間動作セグメンテーションのためのオフライン訓練行動認識モデルを簡易かつ効果的に展開する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 16:19:22 GMT)
German Phoneme Recognition with Text-to-Phoneme Data Augmentation [0.0] 本研究では,ドイツ語の音素認識モデルにおいて,最も頻度の高いn音素ビッグラムを基本語彙に加えることの効果について検討した。
その結果,母音30モデルとconst20モデルではBLEUスコアが1点以上増加し,合計30モデルではBLEUスコアが20点以上低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 19:32:49 GMT)
From Hermitian critical to non-Hermitian point-gapped phases [0.0] 非エルミート点ギャップ位相を持つ臨界系における位相不変量の同値性を示す。
この対応は、トポロジカル不変量以外の他の特徴に受け継がれるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 17:16:20 GMT)
Failure of the geometric approach prediction of excess work scaling for
open and isolated quantum systems [0.0] ギャップのあるシステムでは、巨大な$tau$の余剰作業の1/tau2$のスケーリングが見られます。
この結果は、最適化に対する幾何学的アプローチの1/tau$予測と矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 14:20:48 GMT)
Exact one-particle density matrix for SU($N$) fermionic matter-waves in
the strong repulsive limit [0.0] リング状電位に閉じ込められた$N$成分フェルミオンの気体を有効磁場下で検討する。
大きな反発強度を得るために、二点相関行列と一粒子密度行列を計算するBethe ansatzスキームを考案する。
冷間原子の文脈では、リングトラップから冷間原子を放出することによって生じる干渉パターンを決定するための相関行列の正確な計算を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 12:10:22 GMT)
Engineering non-Markovianity from defect-phonon interactions [0.0] 1次元格子におけるフォノンモードと相互作用する2つのスピン=1/2$粒子からなる欠陥に対する第一原理計算を開発する。
本稿では,ベルに作用する純粋減音チャネルによって誘起される欠陥フォノンダイナミクスのマルコフ的特徴に関する理論的,数値的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 20:00:00 GMT)
Electrical control of uniformity in quantum dot devices [0.0] 本稿では,本質的なポテンシャル景観における高次均一性を電気的に得る方法を提案する。
数百ミリボルト以上の量子ドットデバイスにおけるピンチオフ電圧のチューニングを実演する。
この作業は量子ドットデバイスのチューニングのための新しいツールを提供し、スケーラブルなスピン量子ビットアレイの実装のための新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 09:32:06 GMT)
Double Deep Q-Learning in Opponent Modeling [0.0] 競合するアジェンダを持つ二次エージェントがメソッドを変更するマルチエージェントシステムも、反対のモデリングを必要とする。
本研究では、Double Deep Q-Networks (DDQN) を用いて、メインエージェントとセカンダリエージェントの戦術をシミュレートする。
対戦型モデリング設定では、様々な対戦型戦略パターンを特定するためにMixture-of-Expertsアーキテクチャが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 06:07:47 GMT)
Disentangling the sources of ionizing radiation in superconducting
qubits [0.0] 放射能は超伝導量子プロセッサの現実的な実装におけるデコヒーレンスと相関誤差の源として最近発見された。
我々は、典型的な実験室環境(自然発生の放射性同位体によって放出されるミューオン、中性子、ガンマの放射能レベル)と、最先端の超伝導量子ビットの組み立てと操作に最もよく用いられる材料を測定する。
そこで我々は,次世代量子ビットの無線処理環境における動作の緩和戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:33:21 GMT)
Detecting Anomalies using Generative Adversarial Networks on Images [0.0] 本稿では,新しいGANに基づく異常検出モデルを提案する。
通常の(非非正則な)画像を使用して、入力画像が異常/脅威オブジェクトを含むかどうかを検知する正常性について学習する。
CIFAR-10、MVTec AD(産業応用用)、SIXray(X線バッグセキュリティ用)の3つのデータセットで実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 21:52:25 GMT)
Design of Turing Systems with Physics-Informed Neural Networks [0.0] 反応拡散系の重要なパラメータを推論する手段として,物理インフォームドニューラルネットワークの利用について検討する。
提案手法は,10%未満の誤差で,異なるパターンモードや型に対してパラメータを推論できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 08:01:22 GMT)
Cutting Medusa's Path -- Tackling Kill-Chains with Quantum Computing [0.0] 本稿では,量子コンピューティングで重要なサイバーセキュリティ問題を解くための背景理論と方法を提案する。
その結果、量子コンピュータの解時間はほぼ一定であり、期待される実世界の密度の脆弱性グラフに対する古典的解時間を指数関数的に増加させることと比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 18:03:02 GMT)
Cross-domain Transfer of defect features in technical domains based on
partial target data [0.0] 多くの技術的ドメインでは、不十分に表現されているのは欠陥やデファクトクラスのみである。
提案手法は,CNNエンコーダをベースとして,そのような条件に対処する。
技術的および非技術的領域でベンチマークされ、合理的な分類結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 15:23:58 GMT)
Contrastive pretraining for semantic segmentation is robust to noisy
positive pairs [0.0] 対照的学習のドメイン固有の変種は、2つの異なる画像から正のペアを構成することができる。
下流のセマンティックセグメンテーションはノイズの多いペアに対して堅牢か、あるいはそれらから恩恵を受けるかのどちらかである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 18:59:01 GMT)
Comparing Singlet Testing Schemes [0.0] 2つのパーティが2ビットのシングルレット状態を共有するかどうかをテストするためのスキームを比較する。
最初の標準的なスキームテストはブラウンシュタイン・ケーブの不等式で、固定有限集合から引き出された局所的な測定と一重項の量子予測との相関を比較したものである。
2つ目は、Bloch球上で$theta$-区切られた値の集合からランダムに引き出された局所的な測定の相関を、量子予測に対してテストする手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 18:38:53 GMT)
Characterisation of a single photon event camera for quantum imaging [0.0] 単一光子イベントカメラの1画素あたりの量子効率と時間分解能を特徴付ける方法を示す。
本研究では,TPX3CAMを付加画像強調器で評価し,平均効率7.4%,時間分解能7.3nsを測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 20:16:18 GMT)
Calculation of the moscovium ground-state energy by quantum algorithms [0.0] 量子コンピュータ上での原子系の基底状態エネルギーを計算する可能性について検討する。
我々は, 繰り返し位相推定と変分量子固有解法を用いて, モスコビウム原子の最低結合エネルギーを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 09:37:05 GMT)
Automated Quantification of Traffic Particulate Emissions via an Image
Analysis Pipeline [0.0] 交通画像を利用して車両数を求める統合機械学習パイプラインの提案と実装を行う。
シンガポールのロケーションで取得した交通画像のオープンソースデータセット上で,このパイプラインの有用性と精度を検証する。
路側粒子放出は、得られた車両数と0.93の相関係数とをよく相関させ、この方法が粒子放出の迅速かつ効果的な相関として有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 07:48:29 GMT)
Are there any problem for large values of the action like there were for
small ones ? [0.0] 数年前に提案された量子化法は、ゼロに近い作用の値の系を研究することと等価であることを示す。
本稿では, ダークエネルギーやダークマターを誘発する機構として, 動作が非常に大きくなった場合の挙動についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 13:30:56 GMT)
Analysis on English Vocabulary Appearance Pattern in Korean CSAT [0.0] テキストマイニングに基づく単語クラス分類法とLSTMに基づく語彙パターン予測法を導入する。
まず,簡単なテキスト出現頻度分析に基づく事前処理手法について述べる。
また,語彙出現パターン予測法としてLSTM深層学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Nov 2022 12:44:26 GMT)