SoftCorrect: Error Correction with Soft Detection for Automatic Speech
Recognition [135.8] 我々は,明示的かつ暗黙的な誤り検出の限界を回避するため,ソフトエラー検出機構を備えたSoftCorrectを提案する。
暗黙的な誤り検出とCTC損失と比較すると、SoftCorrectはどの単語が誤りであるかを明示的な信号を提供する。
AISHELL-1とAidatatangデータセットの実験では、SoftCorrectはそれぞれ26.1%と9.4%のCER削減を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:11:32 GMT)
Nonparametric Masked Language Modeling [113.7] 既存の言語モデル(LM)は、有限語彙上のソフトマックスでトークンを予測する。
NPMは,このソフトマックスを参照コーパス内の各フレーズの非パラメトリック分布に置き換える最初の非パラメトリックマスク付き言語モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:10:42 GMT)
AGRO: Adversarial Discovery of Error-prone groups for Robust
Optimization [109.9] 群分散ロバスト最適化(G-DRO)は、トレーニングデータに対する事前定義されたグループのセットに対する最悪の損失を最小限にすることができる。
本稿では、分散ロバスト最適化のためのAGRO -- Adversarial Group Discoveryを提案する。
AGROは、既知の最悪のグループの平均モデルパフォーマンスを8%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 00:57:03 GMT)
Semantic Role Labeling Meets Definition Modeling: Using Natural Language
to Describe Predicate-Argument Structures [104.3] 本稿では,離散ラベルの代わりに自然言語定義を用いて述語-代名詞構造を記述する手法を提案する。
PropBankスタイルおよびFrameNetスタイル、依存性ベースおよびスパンベースSRLに関する実験と分析は、解釈可能な出力を持つフレキシブルモデルが必ずしも性能を犠牲にしないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 11:19:16 GMT)
3D-TOGO: Towards Text-Guided Cross-Category 3D Object Generation [104.3] 3D-TOGOモデルは、良好なテクスチャを持つニューラルレージアンスフィールドの形で3Dオブジェクトを生成する。
最大3Dオブジェクトデータセット(ABO)の実験を行い、3D-TOGOが高品質な3Dオブジェクトをより良く生成できることを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 11:31:49 GMT)
Improving Simultaneous Machine Translation with Monolingual Data [94.1] 同時機械翻訳(SiMT)は通常、全文ニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルからシーケンスレベルの知識蒸留(Seq-KD)によって行われる。
本稿では,Sq-KD で蒸留した外部モノリンガルデータとバイリンガルデータを組み合わせて,SiMT の学生を訓練する SiMT の改善のためにモノリンガルデータを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:13:53 GMT)
Counting Like Human: Anthropoid Crowd Counting on Modeling the
Similarity of Objects [92.8] メインストリームの群衆計数法は 密度マップを補強して 計数結果を得るために統合する。
これに触発された我々は,合理的かつ人為的な集団カウントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 07:00:53 GMT)
UniKGQA: Unified Retrieval and Reasoning for Solving Multi-hop Question
Answering Over Knowledge Graph [90.0] KGQA(Multi-hop Question Answering over Knowledge Graph)は、自然言語の質問で言及されているトピックエンティティから、複数のホップを持つ回答エンティティを見つけることを目的としている。
我々は、モデルアーキテクチャとパラメータ学習の両方において、検索と推論を統合することで、マルチホップKGQAタスクの新しいアプローチであるUniKGQAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 04:08:09 GMT)
Neural Radiance Fields for Manhattan Scenes with Unknown Manhattan Frame [85.3] 暗黙のニューラルネットワーク表現を用いたビュー合成と3次元モデリングは、マルチビューカメラに非常に効果的である。
追加の監視を利用する既存の方法の多くは、高密度のピクセルワイドラベルや、ローカライズされたシーン先行を必要とする。
本研究では,マンハッタンのシーンの幾何学的先行性を活用し,暗黙的ニューラルラディアンス場表現を改善することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 17:46:55 GMT)
Compound Batch Normalization for Long-tailed Image Classification [77.4] 本稿では,ガウス混合に基づく複合バッチ正規化法を提案する。
機能空間をより包括的にモデル化し、ヘッドクラスの優位性を減らすことができる。
提案手法は,画像分類における既存の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 07:31:39 GMT)
Two-body Coulomb problem and $g^{(2)}$ algebra (once again about the
Hydrogen atom) [77.3] 3次元系の対称性が $(r, rho, varphi)$ であれば、変数 $(r, rho, varphi)$ は変数 $varphi$ と固有函数の分離を可能にする。
これらは水素原子に対するゼーマン効果の研究で起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 20:11:17 GMT)
Navigating to Objects in the Real World [76.2] 本稿では,古典的,モジュール的,エンド・ツー・エンドの学習手法と比較した,意味的視覚ナビゲーション手法に関する大規模な実証的研究について述べる。
モジュラー学習は実世界ではうまく機能し、90%の成功率に達しています。
対照的に、エンド・ツー・エンドの学習は、シミュレーションと現実の間の画像領域の差が大きいため、77%のシミュレーションから23%の実際の成功率へと低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 01:10:47 GMT)
Discovering Class-Specific GAN Controls for Semantic Image Synthesis [73.9] 本稿では,事前訓練されたSISモデルの潜在空間において,空間的に不整合なクラス固有方向を求める新しい手法を提案する。
提案手法によって検出される潜在方向は,セマンティッククラスの局所的な外観を効果的に制御できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 21:39:26 GMT)
Video-based Pose-Estimation Data as Source for Transfer Learning in
Human Activity Recognition [71.9] オンボディデバイスを用いたヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、制約のない環境での特定の人間の行動を特定する。
これまでの研究は、トランスファーラーニングが、少ないデータでシナリオに対処するための良い戦略であることを実証した。
本稿では,人為的位置推定を目的としたデータセットを伝達学習の情報源として用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:19:36 GMT)
AL-iGAN: An Active Learning Framework for Tunnel Geological
Reconstruction Based on TBM Operational Data [71.0] 地下トンネル掘削機 (TBM) では, トンネル内に分布する岩盤のタイプを正確に記述することで, 建設リスクを低減できる。
TBM操作データに基づくトンネル地質復元のためのアクティブラーニングフレームワークAL-iGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 04:39:58 GMT)
Fast Non-Rigid Radiance Fields from Monocularized Data [68.9] 本稿では,非剛性なシーンの360度新鮮ビュー合成のための新しい手法を提案する。
提案手法のコアとなるのは, 空間情報と時間情報の処理を分離した効率的な変形モジュールである。
我々は,全半球からランダムにサンプリングされた時間フレーム当たりの単一分子ビューからの効率的な再構成を可能にする,確立された合成D-NeRFベンチマークに対する提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:51:10 GMT)
Global Learnable Attention for Single Image Super-Resolution [68.2] 本稿では,非局所的なテクスチャの類似度スコアを適応的に修正するグローバル学習型注意(GLA)を提案する。
GLAは、低相似性を持つ非局所的なテクスチャを探索できるが、より正確なディテールにより、深刻な損傷のあるテクスチャを修復することができる。
GLAに基づいて、SISRタスクの最先端性能を実現するためのDLSN(Deep Learnable similarity Network)を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:47:21 GMT)
Spectral Feature Augmentation for Graph Contrastive Learning and Beyond [64.8] グラフ(および画像)におけるコントラスト学習のための新しいスペクトル特徴論法を提案する。
各データビューに対して,特徴写像毎の低ランク近似を推定し,その近似を地図から抽出して補数を求める。
これは、2つの価値ある副産物(単に1つまたは2つのイテレーション)を楽しむ非標準パワーレジームである、ここで提案された不完全パワーイテレーションによって達成される。
グラフ/画像データセットの実験では、スペクトルフィーチャの増大がベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 08:48:11 GMT)
Geometry-Aware Network for Domain Adaptive Semantic Segmentation [64.0] 本稿では,ドメイン間のギャップを小さくするために,ドメイン適応のための幾何学的ネットワーク(GANDA)を提案する。
我々は、RGB-D画像から生成された点雲上の3Dトポロジを利用して、対象領域における座標色歪みと擬似ラベルの微細化を行う。
我々のモデルは,GTA5->CityscapesとSynTHIA->Cityscapesの最先端技術より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 00:48:44 GMT)
Robustness in Fatigue Strength Estimation [61.9] 本稿では,疲労強度推定のためのモジュール型機械学習によるアプローチについて検討する。
その可能性が高いにもかかわらず、現実の研究室に新しいアプローチを配置するには、理論的な定義とシミュレーション以上のものが必要である。
我々は、その適用性と最先端手法に対する有利な振る舞いを特定し、コストのかかる実験の数を減少させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:30:29 GMT)
NFT Wash Trading in the Ethereum Blockchain [59.1] 我々は,1つのエンティティがNFTを複数回取引して人工的に体積を増加させる市場操作である洗剤取引について検討した。
洗濯物取引の影響を受けるコレクションは全コレクションの5.66%であり, 総生産量は3,406,110,774ドルであった。
以上の結果から,ブロックチェーンエコシステムにおけるウォッシュトレーディングは頻繁なイベントであり,報酬トークンシステムによって市場操作が促進され,市場が対策を導入できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 15:03:35 GMT)
General Framework for Self-Supervised Model Priming for
Parameter-Efficient Fine-tuning [54.5] 本稿では,パラメータ効率の高い手法の少数ショット適応とクロスドメイン一般化能力を高めるための汎用フレームワークを提案する。
本フレームワークでは,パラメータ効率向上のための自己教師型モデルを用いて,下流の諸課題に迅速に適応する。
我々は160種類のNLPタスクを含む数ショットのクロスドメインベンチマークで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 08:56:53 GMT)
Continual Learning for On-Device Speech Recognition using Disentangled
Conformers [54.3] 本稿では,LibriVoxオーディオブックから派生した話者固有領域適応のための連続学習ベンチマークを提案する。
本稿では,DistangledCLと呼ばれる計算効率のよい連続学習アルゴリズムを提案する。
実験の結果, DisConformer モデルは一般的な ASR のベースラインよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:58:51 GMT)
Event knowledge in large language models: the gap between the impossible
and the unlikely [52.7] 計算言語学者はこの事実を利用して、言語コーパスから共起に基づく知識を取得する大きな言語モデル(LLM)を構築している。
LLMは現実世界の出来事に関する一般的な知識を獲得しますか?
LLMは可能な事象と不可能事象を体系的に区別するが、起こりうる事象とありそうもない事象を区別する際には人間のパフォーマンスに欠けることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 23:43:18 GMT)
SLMT-Net: A Self-supervised Learning based Multi-scale Transformer
Network for Cross-Modality MR Image Synthesis [52.4] 磁気共鳴(MR)画像合成は、既存の画像から欠落したモダリティを作り出すことを目的としている。
完全にペア化されたマルチモーダルトレーニングデータを大量に取得することは依然として困難である。
本稿では,多次元MR画像合成のための自己教師付き学習ベースマルチスケールトランスフォーマネットワーク(SLMT-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 11:40:40 GMT)
SumREN: Summarizing Reported Speech about Events in News [51.8] 本稿では,各話者の反応を,それぞれの発言によって表現された反応を,ある事象に要約する新しい課題を提案する。
我々は,多文書要約ベンチマークSUMRENを作成し,様々な公開人物からの報告文の745の要約を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:51:39 GMT)
Layout-aware Dreamer for Embodied Referring Expression Grounding [49.3] 本研究では,エージェントがこれまで見つからなかった環境で移動する必要のある,身体的参照表現接地の問題について検討する。
我々はLayout-aware Dreamer(LAD)と呼ばれる自律エージェントを設計した。
LADは、粗いレイアウト推定のための経路に沿って、近隣の未探索領域の部屋カテゴリー分布を推定することを学ぶ。
効果的な環境探査を学ぶために、ゴールドリーマーは事前に目的地を想像する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 16:00:40 GMT)
Embedding Synthetic Off-Policy Experience for Autonomous Driving via
Zero-Shot Curricula [48.6] 我々は、データの10%サブセットのみを使用してトレーニングされたエージェントが、データセット全体に対してトレーニングされたエージェントと同様に動作することを示す。
次に、この難易度スコアをゼロショット転送に使用して、模倣学習に基づく計画エージェントのカリキュラムを生成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:57:21 GMT)
Activating the Discriminability of Novel Classes for Few-shot
Segmentation [48.5] 本稿では,特徴符号化段階とセグメンテーションの予測段階の両方において,新規クラスの識別可能性を明示的に活性化することを提案する。
セグメンテーションの予測段階では、クエリ画像の高信頼画素を用いて自分自身を洗練できる自己修正オンラインフォアグラウンド分類器(SROFB)を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:22:36 GMT)
Protecting the quantum interference of cat states by phase-space
compression [45.8] 独自の位相空間干渉特性を持つキャット状態は、量子力学を理解するための理想的な候補である。
これらは光子損失に非常に敏感であり、必然的にガウスの量子的非ガウス的特徴を減少させる。
ここでは,猫状態の位相空間分布を圧縮することにより,これらの非ガウス的特徴を保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 16:06:40 GMT)
Improving Training and Inference of Face Recognition Models via Random
Temperature Scaling [45.3] ランダム温度スケーリング(RTS)は,信頼度の高い顔認識アルゴリズムを学習するために提案される。
RTSは、顔認識とアウト・オブ・ディストリビューション検出タスクの両方で最高のパフォーマンスを達成することができる。
提案されたモジュールは軽量であり、モデルに無視できるコストしか加えない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 08:00:03 GMT)
CC-3DT: Panoramic 3D Object Tracking via Cross-Camera Fusion [45.1] 本研究では,CC-3DTと呼ばれるパノラマ3次元物体追跡手法を提案する。
本手法は、複数のカメラから3次元検出を融合させ、同一性スイッチを大幅に低減し、モーションモデリングを改善する。
我々は,競合するNuScenes 3Dトラッキングベンチマークにおいて,カメラベースのすべての手法の中で,平均マルチオブジェクトトラッキング精度(AMOTA)を12.6%改善した新しい最先端技術を設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 15:43:55 GMT)
LatentSwap3D: Semantic Edits on 3D Image GANs [44.9] LatentSwap3Dは、事前訓練された3D対応GANの潜在空間における属性編集を可能にするために設計されたモデルに依存しないアプローチである。
我々は,pi-GAN,GIRAFFE,StyleSDF,MVGAN,EG3D,VolumeGANなどの3D認識生成モデルに対する意味編集アプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:59:51 GMT)
Calibration of Drive Non-Linearity for Arbitrary-Angle Single-Qubit
Gates Using Error Amplification [44.0] キュービットドライブラインコンポーネントの非線形性は、単一キュービットゲートの忠実性に制限を与える。
我々は、コヒーレンス制限エラーが2～4ドル、リークが6～5ドル以下の任意の角度のシングルキュービットゲートを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 10:34:43 GMT)
StructVPR: Distill Structural Knowledge with Weighting Samples for
Visual Place Recognition [43.0] 視覚的位置認識(VPR)は通常、特定の画像検索問題と見なされる。
我々は、RGBグローバル機能における構造的知識を高めるために、VPRのための新しいトレーニングアーキテクチャであるStructVPRを提案する。
計算コストを低く保ちながら最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 02:52:01 GMT)
On the Energy and Communication Efficiency Tradeoffs in Federated and
Multi-Task Learning [42.4] マルチタスク学習(MTL)は、従来の伝達学習手法と比較して、タスク間の共通性を利用して効率を向上させる。
本稿では,MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)パラダイムによって駆動され,分散無線ネットワークに実装されるMTLプロセスのエネルギーコストについて,初めて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:40:17 GMT)
Feature Aggregation and Propagation Network for Camouflaged Object
Detection [42.3] カモフラージュされたオブジェクト検出(COD)は、環境に埋め込まれたカモフラージュされたオブジェクトを検出し、分離することを目的としている。
いくつかのCOD法が開発されているが, 前景オブジェクトと背景環境との固有の類似性により, 依然として不満足な性能に悩まされている。
カモフラージュされた物体検出のための新しい特徴集約・伝播ネットワーク(FAP-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 05:54:28 GMT)
Designing Ecosystems of Intelligence from First Principles [41.9] 本稿は,今後10年間の知能分野における研究開発のビジョンを概説する。
適応行動の定式化である能動推論を前提とした。
このようなエコシステムを実現するために開発する必要がある通信プロトコルの種類について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:24:06 GMT)
Stable Learning via Sparse Variable Independence [41.6] 共変量シフト一般化問題に対するSVI(Sparse Variable Independence)を提案する。
有限サンプル設定下でのサンプル再加重の不完全性を補うために、スペーサ性制約を導入する。
合成データセットと実世界のデータセットの両方の実験は、SVIの改良を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 05:59:30 GMT)
Learning Disentangled Label Representations for Multi-label
Classification [40.0] One-Shared-Feature-for-Multiple-Labels (OFML) は識別ラベルの特徴を学習するのに役立ちません。
我々は,One-specific-Feature-for-One-Label(OFOL)機構を導入し,新しいアンタングル付きラベル特徴学習フレームワークを提案する。
8つのデータセットで最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 21:49:34 GMT)
Fair Generative Models via Transfer Learning [39.1] 公平な生成モデルを学ぶための伝達学習手法である FairTL を提案する。
i) 複数フィードバック, (ii) 線形プロブリング, 次いでファインチューニングの2つの改良点を紹介した。
大規模な実験により、fairTLとfairTL++は、生成されたサンプルの品質と公平性の両方において最先端を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 01:44:38 GMT)
Model and Data Agreement for Learning with Noisy Labels [37.2] 本稿では,モデルとデータの両方の観点から,ノイズラベル学習における誤りの蓄積に対処する。
モデルの観点から、より堅牢な損失関数と、未選択サンプルからのより多くの情報を活用するために平均点アンサンブルを導入し、誤差の蓄積を減らす。
本手法は, ラベルノイズのレベルが異なる, 最先端の雑音ラベル学習法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:46:26 GMT)
UIU-Net: U-Net in U-Net for Infrared Small Object Detection [36.7] 本稿では,U-NetフレームワークにおけるU-Netの簡易かつ効果的なUIU-Netを提案する。
名前が示すように、UIU-Netは小さなU-Netを大きなU-Netバックボーンに組み込み、オブジェクトのマルチレベルおよびマルチスケールの表現学習を可能にする。
提案したUIU-Netは、ビデオシーケンス赤外線小オブジェクトデータセットの強力な一般化性能も生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 04:52:26 GMT)
Compound Tokens: Channel Fusion for Vision-Language Representation
Learning [36.2] 質問応答タスクに視覚・言語表現を融合させる効果的な方法を提案する。
チャネルを融合させることで、標準的な方法と比較してトークンを効果的に整列させることができる。
オープン語彙設定において,エンド・ツー・エンドで訓練されたエンコーダ・デコーダ・ビジョン言語モデルを用いて複合トークンの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 21:09:52 GMT)
ClipFace: Text-guided Editing of Textured 3D Morphable Models [33.8] ClipFaceはテクスチャ化された顔の3次元形態素モデルのテキスト誘導編集のための新しい自己教師型アプローチである。
ユーザフレンドリーな言語プロンプトを用いて表現の制御と3D顔の出現を可能にする。
我々のモデルは、事前訓練されたCLIPモデルに基づいて、差別化可能なレンダリングと損失を利用して、自己教師型で訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 19:01:08 GMT)
FedALA: Adaptive Local Aggregation for Personalized Federated Learning [33.5] 連合学習(FL)における鍵となる課題は、各クライアントにおけるグローバルモデルの一般化を損なう統計的不均一性である。
本稿では,FedALA(Adaptive Local Aggregation)を用いたFedALA(Federated Learning with Adaptive Local Aggregation)を提案する。
FedALAの有効性を評価するため、コンピュータビジョンと自然言語処理領域における5つのベンチマークデータセットを用いて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:24:53 GMT)
Moving Beyond Downstream Task Accuracy for Information Retrieval
Benchmarking [32.6] 我々は、IRシステムの最適選択が、効率の考慮事項の選択と測定方法によってどのように異なるかを示す。
一般的なIRベンチマークMS MARCOとXOR-TyDiでは、これらの効率の考慮事項がどう選択され、重み付けされるかによって、IRシステムの最良の選択がどう変化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 17:57:06 GMT)
Flow to Control: Offline Reinforcement Learning with Lossless Primitive
Discovery [31.5] オフライン強化学習(RL)により、エージェントはログデータから効果的に学習することができる。
提案手法はポリシーの表現能力に優れ,多くのタスクにおいて優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 11:35:51 GMT)
A Bayesian Framework for Digital Twin-Based Control, Monitoring, and
Data Collection in Wireless Systems [30.6] デジタルツイン(DT)プラットフォームは、ソフトウェアベースのオープンな通信システムを制御、監視、分析するための有望なパラダイムと見なされている。
DTシステムのデプロイにおける重要な課題は、DTにおける仮想制御の最適化、監視、分析が安全で信頼性の高いものであることを保証することである。
本稿では,DTにおけるモデル不確実性の定量化と解析を目的とした一般ベイズフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:13:48 GMT)
Graph Anomaly Detection via Multi-Scale Contrastive Learning Networks
with Augmented View [30.1] グラフ異常検出(GAD)は、グラフベースの機械学習において重要なタスクであり、多くの現実世界のアプリケーションに広く応用されている。
最近の手法は、GAD、すなわちノード-サブグラフとノード-ノードコントラストの様々なコントラスト戦略に注意を払っている。
本稿では,まず,サブグラフ・サブグラフ・コントラストを用いたマルチビューマルチスケールコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 02:32:20 GMT)
QFF: Quantized Fourier Features for Neural Field Representations [28.8] 我々は、QFF(Quantized Fourier Features)を用いることで、モデルのサイズが小さくなり、トレーニングが速くなり、複数のアプリケーションの品質が向上することを示した。
QFFは簡単にコーディングでき、高速に計算でき、多くのニューラルネットワーク表現に加えてシンプルなドロップインとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 00:11:22 GMT)
BEV-SAN: Accurate BEV 3D Object Detection via Slice Attention Networks [28.0] Bird's-Eye-View (BEV) 3D Object Detectionは自律運転システムにとって重要なマルチビュー技術である。
本研究では,BEVスライス注意ネットワーク (BEV-SAN) という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 15:14:48 GMT)
Learning Temporal Logic Properties: an Overview of Two Recent Methods [27.9] 正あるいは負とラベル付けされた例から線形時間論理(LTL)公式を学習することで、システムの振る舞いの記述を推測することが可能になる。
2つの異なる問題設定における例から公式を学習する2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 00:32:09 GMT)
On the Limit of Explaining Black-box Temporal Graph Neural Networks [27.4] TGNN(Temporal Graph Neural Network)は、時間発展するグラフ関連タスクをモデル化する能力のため、近年注目を集めている。
グラフニューラルネットワークと同様に、TGNNによる予測をブラックボックスの性質から解釈するのは簡単ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 03:39:57 GMT)
NarraSum: A Large-Scale Dataset for Abstractive Narrative Summarization [26.8] NarraSumは大規模な物語要約データセットである。
これには122Kの物語文書が含まれており、様々なジャンルの映画やテレビドラマのプロット記述や、それに対応する抽象的な要約から集められている。
実験の結果,NarraSumにおける人間と最先端の要約モデルの間には大きなパフォーマンスギャップがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 22:51:51 GMT)
SMARTQUERY: An Active Learning Framework for Graph Neural Networks
through Hybrid Uncertainty Reduction [25.8] 本稿では,ハイブリッド不確実性低減関数を用いて,ラベル付きノードの少ないグラフニューラルネットワークを学習するフレームワークを提案する。
ごく少数のラベル付きデータを用いた最先端技術に対する本手法の競合性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 20:49:38 GMT)
Adaptive Robust Model Predictive Control via Uncertainty Cancellation [25.7] 本稿では,動的に重要な不確かさを補う学習に基づく頑健な予測制御アルゴリズムを提案する。
我々は、一定の等価な「推定とキャンセル」制御法に着想を得た、非線形フィードバックポリシーのクラスを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:54:23 GMT)
D2DF2WOD: Learning Object Proposals for Weakly-Supervised Object
Detection via Progressive Domain Adaptation [25.4] D2DF2WODは完全な監視対象検出フレームワークである。
自然なイメージターゲットドメインを補うために、正確なオブジェクトローカライゼーションを付加した合成データを使用する。
提案手法は,最先端手法と比較してオブジェクト検出と局所化を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:58:03 GMT)
Zero-Shot Rumor Detection with Propagation Structure via Prompt Learning [24.7] 従来の研究では、アノテートされたリソースが不足しているため、少数言語で提示される噂は見つからないことが判明した。
本稿では,異なるドメインで発生する噂や,異なる言語で提示される噂を検出するための,素早い学習に基づく新しいフレームワークを提案する。
提案手法は最先端手法よりも優れた性能を実現し,早期に噂を検出する能力に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:04:48 GMT)
Joint Open Knowledge Base Canonicalization and Linking [24.2] オープンナレッジベースにおける名詞句(NP)と関係句(RP)は正規化されていない。
本稿では,因子グラフモデルに基づく新しいフレームワークJOCLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:38:58 GMT)
3D Segmentation of Humans in Point Clouds with Synthetic Data [23.1] 現実的な3Dシーンで仮想人間を合成するための枠組みを提案する。
我々は,Human3Dと呼ばれる3次元多次元物体分割の最初のエンドツーエンドモデルを提案する。
注目すべきは、Human3Dは従来のタスク固有の最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 16:53:10 GMT)
FECAM: Frequency Enhanced Channel Attention Mechanism for Time Series
Forecasting [21.9] 時系列予測は、実世界の情報が様々なシナリオにあるため、長年にわたる課題である。
モデルが、実世界のデータセットに豊富に含まれている周波数情報をキャプチャする能力に欠けているのは、そのためだと私たちは考えています。
離散コサイン変換に基づく周波数相互依存性を適応的にモデル化する新しい周波数強調チャネルアテンションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:40:55 GMT)
Are Straight-Through gradients and Soft-Thresholding all you need for
Sparse Training? [21.9] ニューラルネットワークのトレーニング時に重みをゼロにすることは、推論時の計算複雑性を低減するのに役立つ。
トレーニング中に急激な重量不連続を生じさせることなく,ネットワーク内の空間密度比を徐々に高めるために,ソフトスレッディングとストレートスルー勾配推定を組み合わせる。
提案手法は,ストレートスルー/ソフトスレッショルド/スパーストレーニングのためのST-3と命名され,精度/スパース性および精度/FLOPSトレードオフの両面からSoA結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 10:32:44 GMT)
Private Multiparty Perception for Navigation [21.9] 本稿では,複数のカメラを接続することで,乱雑な環境をナビゲートするフレームワークを提案する。
環境の複数のカメラビューを考慮し,ナビゲーションにのみ使用可能なマルチビューシーン表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 00:00:47 GMT)
Avoiding spurious correlations via logit correction [21.3] 実証的研究は、経験的リスクで訓練された機械学習モデルは、しばしばクラスラベルと突発的に相関する可能性のある属性に依存していることを示唆している。
本研究では,学習データの大部分に潜在的に急激な相関が存在する状況について考察する。
サンプルロジットを補正するために,ソフトマックスクロスエントロピー損失の簡易かつ効果的な改善であるロジット補正(LC)損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 20:30:59 GMT)
EBHI-Seg: A Novel Enteroscope Biopsy Histopathological Haematoxylin and
Eosin Image Dataset for Image Segmentation Tasks [21.2] 大腸癌は一般的な致死性悪性腫瘍であり、男性では4番目に多いがんであり、世界でも3番目に多いがんである。
直腸がんの組織学的画像分割のためのデータセットが欠如しており、診断にコンピュータ技術を使用する場合、しばしば評価精度を損なう。
このデータセットは、大腸癌の診断のための新しいセグメンテーションアルゴリズムを研究者に提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 08:26:21 GMT)
Towards Diverse, Relevant and Coherent Open-Domain Dialogue Generation
via Hybrid Latent Variables [20.7] 連続潜伏変数と離散潜伏変数の両方の利点を組み合わせて、ハイブリッド潜伏変数(HLV)法を提案する。
HLVは、離散潜伏変数を通して応答のグローバルな意味を制約し、連続潜伏変数で応答を豊かにする。
さらに, HLV と変換器を併用して対話生成を行うための条件付きハイブリッド変分変換器 (CHVT) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:48:01 GMT)
Learning Combinatorial Structures via Markov Random Fields with Sampling
through Lov\'asz Local Lemma [20.7] Lov'asz Local Lemma (LLL) に基づくニューラルネットワーク NEural Lovasz Sampler (Nelson) を開発した。
制約付きマルコフランダム場モデル(MRF)の分布から制約を満たすサンプルを生成することを保証する。
また、制約付きMRF(Nelson-CD)上で、完全に微分可能なコントラスト分割に基づく学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 20:22:48 GMT)
Cloud-Device Collaborative Adaptation to Continual Changing Environments
in the Real-world [20.5] 本稿では,クラウドとデバイス間の協調を促進するクラウドデバイス協調型継続的適応の新たな学習パラダイムを提案する。
また、クラウド上の大規模モデルの一般化能力をデバイスモデルに転送するための教師学生モデルとして、不確実性に基づくVisual Prompt Adapted (U-VPA)を提案する。
提案するU-VPA教師学生フレームワークは,従来の最先端テスト時間適応とデバイスクラウド協調手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 05:02:36 GMT)
Matching DNN Compression and Cooperative Training with Resources and
Data Availability [20.3] MLモデルをどの程度、いつ圧縮し、どこでトレーニングを実行するべきかをエミュレートするかは、難しい決定です。
我々はDNNの訓練に焦点をあてたネットワークシステムをモデル化し、多次元問題を定式化し、近似動的プログラミング問題を定式化する。
我々は、PACTの解が所望の最適値に近づくことができることを証明し、時間的複雑さの増大を犠牲にして証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:52:18 GMT)
MHCCL: Masked Hierarchical Cluster-wise Contrastive Learning for
Multivariate Time Series [20.0] Masked Hierarchical Cluster-wise Contrastive Learning modelを示す。
時系列の複数の潜在パーティションからなる階層構造から得られる意味情報を利用する。
教師なし時系列表現学習における最先端の手法よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:42:53 GMT)
A Noise-tolerant Differentiable Learning Approach for Single Occurrence
Regular Expression with Interleaving [19.7] 本研究では,音のある文字列の集合からインターリービング(SOIRE)を用いて単一発生正規表現を学習する問題について検討する。
従来の研究のほとんどは制限されたSOIREしか学習せず、ノイズの多いデータでは堅牢ではない。
本稿では,SOIREのための耐雑音性差分学習手法SOIREDLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 10:34:23 GMT)
Olive Branch Learning: A Topology-Aware Federated Learning Framework for
Space-Air-Ground Integrated Network [19.1] SAGINの助けを借りてAIモデルをトレーニングすることは、高度に制約されたネットワークトポロジ、非効率なデータ転送、プライバシー問題といった課題に直面している。
まず,SAGINのための新しいトポロジ対応フェデレーション学習フレームワーク,すなわちOlive Branch Learning (OBL)を提案する。
我々はOBLフレームワークとCNASAアルゴリズムを拡張し、より複雑なマルチ軌道衛星ネットワークに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:51:42 GMT)
A Multi-Stream Fusion Network for Image Splicing Localization [18.5] 本稿では,複数のエンコーダストリームからなるエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
各ストリームは、改ざんされた画像または手作りの信号で供給され、個別に処理され、各ストリームから関連する情報を分離して取得する。
複数のストリームから抽出された特徴は、アーキテクチャのボトルネックに融合し、出力のローカライゼーションマップを生成するデコーダネットワークに伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:17:53 GMT)
DiffRF: Rendering-Guided 3D Radiance Field Diffusion [18.2] 本稿では,拡散確率モデルに基づく3次元放射場合成の新しい手法であるDiffRFを紹介する。
2次元拡散モデルとは対照的に、我々のモデルは多視点一貫した先行情報を学習し、自由視点合成と正確な形状生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:37:20 GMT)
Generalizable Human-Robot Collaborative Assembly Using Imitation
Learning and Force Control [17.3] 本稿では,実演から学び,ポーズ推定を用いたロボット協調組立システムを提案する。
提案システムでは, ロボット組立シナリオにおいて, 物理的6DoFマニピュレータを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 20:35:55 GMT)
Sparse SPN: Depth Completion from Sparse Keypoints [17.3] 長期的なゴールは、画像ベースの深度補完を使用して、スパースポイントクラウドから3Dモデルを作成することである。
我々は、CSPNをマルチスケールの予測と拡張カーネルで拡張し、キーポイントサンプリング深度をより良くする。
また、NYUv2でトレーニングされたモデルが、スパースSfM点を完結させることで、驚くほど良い点雲をETH3D上で生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 05:45:04 GMT)
On the Capacity Region of a Quantum Switch with Entanglement
Purification [17.1] 量子スイッチは将来の絡み合い分布ネットワークの不可欠なコンポーネントとして想定される。
我々は、ノイズチャネル伝送と不完全な量子演算の下で、そのような量子スイッチの容量領域を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 21:55:02 GMT)
An Information-Theoretic Analysis of Compute-Optimal Neural Scaling Laws [17.0] 大規模ニューラルネットワークにおけるモデルとトレーニングデータセットサイズ間の計算-最適トレードオフについて検討する。
以上の結果から,チンチラの実証分析で裏付けられる線形関係が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:46:41 GMT)
PROB: Probabilistic Objectness for Open World Object Detection [15.6] Open World Object Detection (OWOD)は、従来のオブジェクト検出(OD)ベンチマークと現実世界におけるオブジェクト検出のギャップを埋める新しいコンピュータビジョンタスクである。
本稿では,対象物の確率分布推定と対象度推定を交互に行う,対象度推定のための新しい確率的フレームワークを提案する。
Probabilistic Objectness-based open-world detector, PROBは、私たちのフレームワークを従来のオブジェクト検出モデルに統合します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 20:04:24 GMT)
A Geometric-Relational Deep Learning Framework for BIM Object
Classification [14.7] 本稿では,2分岐の幾何学的関係深層学習フレームワークを導入し,従来の幾何学的分類手法を関係情報で強化する。
また,BIM オブジェクトデータセット IFCNet++ も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 03:04:48 GMT)
FedCoCo: A Memory Efficient Federated Self-supervised Framework for
On-Device Visual Representation Learning [14.6] We propose a Federated on-device Contrastive Learning framework with Coreset selection, we called FedCoCo, to automatically select a coreset。
視覚表現学習における提案手法の有効性と意義について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 07:22:00 GMT)
Exploring Faithful Rationale for Multi-hop Fact Verification via
Salience-Aware Graph Learning [13.7] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)とサリエンス対応グラフ学習を用いて,マルチホップ事実の検証を行う。
その結果,従来の最先端手法に比べて有理抽出法と事実検証法の両方において有意な利得が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:54:05 GMT)
Thread With Caution: Proactively Helping Users Assess and Deescalate
Tension in Their Online Discussions [13.5] オンラインディスカッションプラットフォームにとって、インキュビティは依然として大きな課題だ。
伝統的に、プラットフォームはモデレーターを -- アルゴリズムの支援の有無に関わらず -- 頼りにしており、コメントの削除やユーザー禁止といった修正措置を取っている。
本研究では,会話における既存の緊張感に対する意識を積極的に高め,ユーザに直接力を与える補完的パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 19:00:03 GMT)
DeepFT: Fault-Tolerant Edge Computing using a Self-Supervised Deep
Surrogate Model [12.3] 本稿では,システム過負荷とその悪影響を積極的に回避するためにDeepFTを提案する。
DeepFTは、システム内の障害を正確に予測し、診断するために、ディープサロゲートモデルを使用している。
モデルのサイズが1ユニットあたりわずか3～1%のスケールで、アクティブなタスクやホストの数が増えるため、非常にスケーラブルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 16:51:58 GMT)
PASTA: Proportional Amplitude Spectrum Training Augmentation for
Syn-to-Real Domain Generalization [12.3] そこで我々は,PASTA(Proportional Amplitude Spectrum Training Augmentation)を提案し,合成-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実
セマンティックセグメンテーション(GTAV to Real)、オブジェクト検出(Sim10K to Real)、オブジェクト認識(VisDA-C Syn to Real)のタスクでは、PASTAはより複雑な最先端の一般化手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 05:18:54 GMT)
High-Res Facial Appearance Capture from Polarized Smartphone Images [11.9] 単一スマートフォンを用いたRGB画像から高品質な顔のテクスチャ再構築手法を提案する。
修正されたスマートフォンを用いて,光偏光の異なる暗黒環境での2つの短いシーケンスをフラッシュ照明下で記録する。
次に、カメラと光のコロケーションを利用して、分析バイシンセシスアプローチを用いて顔のテクスチャを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 13:34:56 GMT)
Prediction of Scene Plausibility [11.6] 可塑性は、物理的性質の項と、機能的および典型的な配置の項の両方で定義することができる。
合成画像のデータセットを構築し, 可視・可視の両方のシーンを合成する。
妥当性を認識し理解するタスクにおいて,様々な視覚モデルの成功を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 22:22:16 GMT)
Improving Iterative Text Revision by Learning Where to Edit from Other
Revision Tasks [11.5] 反復的テキストリビジョンは文法的誤りの修正、読みやすさの向上や文脈的適切性の向上、文書全体の文構造の再編成によってテキスト品質を改善する。
近年の研究では、人間によるテキストからの反復的な修正プロセスにおいて、様々な種類の編集の理解と分類に焦点が当てられている。
我々は,編集可能なスパンを対応する編集意図で明示的に検出することにより,有用な編集を反復的に生成するエンド・ツー・エンドテキスト・リビジョン・システムの構築を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:10:43 GMT)
Bayesian Physics Informed Neural Networks for Data Assimilation and
Spatio-Temporal Modelling of Wildfires [11.0] PINNは、ニューラルネットワークの最適化損失関数に微分方程式を統合するアプローチである。
外部条件の極端に変化した火災の物理的特性を学習するためのPINNの俊敏性を示す。
これは、レベルセット法が自然にこの機能を提供していないため、ワイルドファイアモデリングに重要な貢献である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 05:00:41 GMT)
Deterministic joint remote state preparation with a non-maximally
entangled channel [10.4] 我々は,非最大絡み合わされた状態を直接生成した新しい決定論的共同状態作成手法を設計した。
非最大超多角形量子チャネルによる2次元量子状態の決定論的遠隔合成プロトコルが考案された。
共有絡み合いがどれほど弱いにせよ、コミュニケーションの成功確率は、存在すればすぐに100%に維持される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 11:18:35 GMT)
Cross-Modal Mutual Learning for Cued Speech Recognition [10.2] マルチモーダルインタラクションを促進するためのトランスフォーマーに基づく相互学習フレームワークを提案する。
我々のモデルは、モダリティ固有の異なるモダリティの情報に、モダリティ不変のコードブックを通らせるよう強制する。
中国語のための大規模多話者CSデータセットを新たに構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 10:45:33 GMT)
Topological Data Analysis for Speech Processing [10.0] このような特徴の上に構築された単純な線形分類器は、微調整された分類ヘッドよりも優れていることを示す。
また、トポロジカルな特徴は、音声トランスフォーマーヘッドの機能的役割を明らかにすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:24:06 GMT)
A General Framework for Saliency Detection Methods [9.6] 解像度検出は、画像解析とコンピュータビジョンにおいて最も難しい問題の1つである。
多くのアプローチは、人間の視覚的注意体系の心理的・生物学的性質に基づいて異なるアーキテクチャを提案する。
このフレームワークは,前処理,特徴抽出,サリエンシマップ生成,サリエンシマップの組み合わせ,後処理という5つの主要なステップから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 00:01:42 GMT)
Quantum NETwork: from theory to practice [9.5] 我々は,理論と実験の両方の観点から,量子ネットワークの分野の最新のレビューを行うことを目標としている。
本稿では,革新的なアイデアの探索と評価を容易にするために,新たに開発された量子ネットワークツールキットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 15:05:25 GMT)
Launchpad: Learning to Schedule Using Offline and Online RL Methods [9.5] 既存のRLスケジューラは、過去のデータから学び、カスタムポリシーを改善することの重要性を見落としている。
オフライン強化学習は、オンライン環境の相互作用のない事前記録されたデータセットからポリシー最適化の見通しを示す。
これらの手法は、データ収集と安全性のコスト、特にRLの現実的な応用に関連する問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:43:48 GMT)
Knowledge Graph Quality Evaluation under Incomplete Information [9.5] 不完全情報に基づく知識グラフ品質評価フレームワーク(QEII)を提案する。
品質評価問題を敵ゲームに変換し、勝者と敗者に応じて相対的な品質を評価する。
2組のKGの実験結果から、QEIIは、第三者評価者の観点から、合理的な品質評価を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 06:12:10 GMT)
Sonus Texere! Automated Dense Soundtrack Construction for Books using
Movie Adaptations [9.4] 書籍に密集したサウンドトラックを構築するための,最初の完全自動手法を提案する。
本研究では,章中のシーンの文脈と情緒的構成を決定する,ユニークなテキスト処理と音楽織りパイプラインを用いている。
本書のサウンドトラックは、映画の作曲家の職人技に頼って、専門家が作ったモチーフや、その他のシーン固有の音楽的特徴を取り入れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 08:57:20 GMT)
Automatic Depth-Optimized Quantum Circuit Synthesis for Diagonal Unitary
Matrices with Asymptotically Optimal Gate Count [9.2] 特定のタスクのために量子回路を設計する際には、深さ/ゲート数を最適化することが非常に重要である。
本稿では,任意の対角ユニタリ行列に対する量子回路を自動生成する深度最適化合成アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 06:58:26 GMT)
SolarDK: A high-resolution urban solar panel image classification and
localization dataset [9.1] 本稿では,デンマークにおけるソーラーパネルアレイの分類とローカライズのための2つの新しいベンチマークデータセットを紹介する。
分類とセグメンテーションのための人間の注釈付きデータセットと、デンマークの国家建築登録簿から自己報告されたデータを使用して取得された分類データセット。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 15:56:56 GMT)
Meta-Shop: Improving Item Advertisement For Small Businesses [9.1] 既存のRecommender Systems (RS) は、いくつかの販売履歴を持つ中小企業には効果がなかった。
本稿では,中小企業や店舗の広告パフォーマンス向上を目的としたメタラーニングに基づくRSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 19:24:49 GMT)
Role of Audio in Audio-Visual Video Summarization [8.8] 本稿では,GRUとアテンションベースネットワークを融合した4種類の音声・視覚情報の統合を目的とした,新しい音声・視覚映像要約フレームワークを提案する。
視聴覚映像要約のためのF1スコアとKendall-tauスコアの改善を実現するTVSumデータセットの実験的検討
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:11:49 GMT)
On the Change of Decision Boundaries and Loss in Learning with Concept
Drift [8.7] 概念ドリフト(concept drift)とは、観測データを生成する分布が時間とともに変化する現象を指す。
ドリフトで学習するための多くの技術は、モデル一般化誤差を近似する量としてインターリーブテストトレイン誤差(ITTE)に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:58:13 GMT)
STL-Based Synthesis of Feedback Controllers Using Reinforcement Learning [8.7] 深層強化学習(DRL)は、未知の力学を持つ様々な複雑なシステムに対するフィードバックコントローラ(エージェント)の合成に使用される可能性がある。
RLでは、報酬関数はこれらのエージェントの望ましい振る舞いを特定する上で重要な役割を果たす。
信号時間論理(STL)の量的意味論を用いて,リアルタイムに報酬を生成する体系的な方法を提案する。
我々は,STLに基づく強化学習機構をいくつかの複雑な連続制御ベンチマーク上で評価し,STLのセマンティクスと文献で利用可能なセマンティクスを,制御エージェントの合成における有効性の観点から比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 08:31:46 GMT)
Predict-and-Critic: Accelerated End-to-End Predictive Control for Cloud
Computing through Reinforcement Learning [8.6] 本稿では,予測によってパラメータ化されたソフト制約を持つMILPとして,産業用VMパッキング問題の近似定式化を導入する。
予測と最適化(PnO)を2段階の水平線で上回る予測と批判(PnC)フレームワークを提案する。
PnCは、最適化問題が現実の完全な表現ではない場合でも、PnCがPnOよりも決定品質を著しく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:07:56 GMT)
Hybrid adiabatic quantum computing for tomographic image reconstruction
-- opportunities and limitations [8.4] 臨床画像では、患者の快適さを改善し、放射線曝露を減らすのに役立つ。
本稿では,アディアバティックな量子コンピュータとそれに関連するハイブリッド手法を用いて再構成問題を解くことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 17:11:48 GMT)
Generative Data Augmentation for Non-IID Problem in Decentralized
Clinical Machine Learning [8.2] SL-GANと呼ばれるスワムラーニングにおける生成的拡張フレームワークを提案する。
SL-GANは、参加者から合成データを生成することにより、非IIDデータを増強する。
SLGANは結核、白血病、COVID-19を含む3つの臨床データセットにおいて、最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 11:46:09 GMT)
NETpred: Network-based modeling and prediction of multiple connected
market indices [8.1] 我々は、複数の関連指標とその在庫を表す新しいグラフを生成する、NETpredというフレームワークを紹介した。
次に、状態空間の異なる部分をカバーし、価格の動きを正確に予測できる多様な代表ノードの集合を徹底的に選択する。
得られたモデルを使用して、最終的に集約されたストックラベルを予測し、グラフ内のすべてのインデックスノードのラベルを推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 17:23:09 GMT)
Extracting Quantum Many-body Scarred Eigenstates with Matrix Product
States [8.0] 量子多体散乱系は、熱の海に浸漬された非熱的励起固有状態を持つ。
本稿では,DMRG-Sと呼ばれる行列生成物状態(MPS)アルゴリズムを提案する。
運動的に制約されたスピンおよびクロックモデルにおいて、正確なMPS表現を持つ新しいスカーレッド固有状態がいくつか見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 15:29:22 GMT)
PGFed: Personalize Each Client's Global Objective for Federated Learning [8.0] 本稿では,各クライアントが自身のグローバルな目的をパーソナライズ可能な,パーソナライズされたFLフレームワークを提案する。
膨大な(O(N2)$)通信オーバーヘッドと潜在的なプライバシー漏洩を避けるため、各クライアントのリスクは1次近似によって推定される。
実験の結果,PGFは比較した最先端の代替品よりも一貫した改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 21:16:39 GMT)
VeriX: Towards Verified Explainability of Deep Neural Networks [7.3] We present VeriX, a first step to confirmed explanationability of machine learning model in safety- critical applications。
具体的には、音と最適な説明は、有界摂動に対する予測不変性を保証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:43:21 GMT)
Coevolutionary Framework for Generalized Multimodal Multi-objective
Optimization [7.2] CoMMEAは、グローバルPSとローカルPSの両方をよりよく取得するために提案されている。
これは、54の複素MMOP上の7つの最先端MMEAと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:54:22 GMT)
Single-shot ToF sensing with sub-mm precision using conventional CMOS
sensors [7.1] 動的物体の高精度な3次元計測を目的とした,新しい単発干渉計ToFカメラを提案する。
従来のToFカメラとは対照的に、当社のデバイスは市販のCCD/CMOS検出器のみを使用し、ネイティブチップの解像度で動作する。
我々は,2Mp点の雲の分解能を持つ小型(cmサイズの)物体の3次元計測を行い,その深さを2mm以下の精度で測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 01:50:36 GMT)
Improved Representation Learning Through Tensorized Autoencoders [7.1] オートエンコーダ(AE)は、教師なし表現学習において広く使われている。
本稿では,任意のAEアーキテクチャをテンソル化バージョン(TAE)に拡張するメタアルゴリズムを提案する。
我々は,TAEが標準AEによって回収されたデータ全体の原理成分とは対照的に,異なるクラスタの原理成分を復元できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:29:48 GMT)
Covariance Estimators for the ROOT-SGD Algorithm in Online Learning [7.0] ROOT-SGDのアルゴリズム共分散に対する2つの推定器を開発した。
最初の推定器はプラグインの考え方を採用し, 共分散公式の未知の要素ごとに, 経験的手法で置き換える。
2つ目の推定器は、制限を克服するヘッセン自由推定器である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 15:55:52 GMT)
AGO: Boosting Mobile AI Inference Performance by Removing Constraints on
Graph Optimization [6.4] AGOは、ディープモデルの推論性能を高めるために任意の構造を持つグラフ最適化のためのフレームワークである。
本稿では,複数の複雑な演算子を縫合し,より高性能な演算子融合を提案する。
本研究では,最先端のディープコンパイラと比較して,推論性能を最大3.3倍向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 07:16:49 GMT)
RGB-D based Stair Detection using Deep Learning for Autonomous Stair
Climbing [6.4] 本稿では,RGBマップと深度マップの両方の入力を持つニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
具体的には,RGBマップと深度マップの相補関係をネットワークが学習できるように,選択モジュールを設計する。
提案手法は,従来の最先端深層学習法と比較して精度の向上とリコールが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 11:22:52 GMT)
On Solution Functions of Optimization: Universal Approximation and
Covering Number Bounds [6.3] 線形目標性(1)(LP)と近似可能なQP近似パワーの凸最適化関数解関数の表現可能性について検討する。
この結果から,制約付きプログラミングの特性の厳密な解析と,アルゴリズム設計や性能保証への示唆が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 17:16:04 GMT)
SARAS-Net: Scale and Relation Aware Siamese Network for Change Detection [6.1] 変化検出(CD)は、異なるタイミングで2つの画像の違いを見つけ、その領域が変化したか否かを表す変更マップを出力することを目的としている。
多くのState-of-The-Art(SoTA)メソッドは、強力な識別能力を持つディープラーニングモデルを設計する。
本稿では,この問題に対処するためのネットワークであるスケール・アンド・リレーション・アウェア・シームズ・ネットワーク(SARAS-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 16:30:33 GMT)
Guaranteed Conformance of Neurosymbolic Models to Natural Constraints [6.1] 安全クリティカルな応用においては、データ駆動モデルは自然科学の確立した知識に適合することが重要である。
我々はこの適合性を保証する方法を提案する。
我々は制約付きニューロシンボリックモデルが特定の$M$モデルに適合していることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:03:37 GMT)
Programming Is Hard -- Or at Least It Used to Be: Educational
Opportunities And Challenges of AI Code Generation [5.5] コミュニティは、どんな機会を利用できるか、活用すべきかを素早く決める必要がある、と私たちは主張します。
私たちは、この議論をコンピューティング教育コミュニティにシードすることを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 08:14:11 GMT)
Ripple: Concept-Based Interpretation for Raw Time Series Models in
Education [5.4] 時系列は、教育予測タスクにおいて最も一般的な入力データである。
本稿では,グラフニューラルネットワークを用いた不規則な多変量時系列モデリングを用いて,同等あるいはより良い精度を実現する手法を提案する。
教育領域におけるこれらの進歩を分析し,早期学生のパフォーマンス予測の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:26:00 GMT)
QC-StyleGAN -- Quality Controllable Image Generation and Manipulation [5.4] 本稿では,制御可能な画質で画像を生成する新しいGAN構造を提案する。
ネットワークは、様々な画像劣化を合成し、品質制御コードを介してシャープな画像を復元することができる。
また、ノイズ、ぼかし、圧縮アーティファクト、それらの混合物など、さまざまな劣化を処理できる画像復元ソリューションを無償で提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 05:24:08 GMT)
Identifying Heterogeneous Treatment Effects in Multiple Outcomes using
Joint Confidence Intervals [5.3] 不均一治療効果(HTEs)はランダム化対照試験(RCTs)において一般的に同定される
共同CIに基づいて,複数の結果にまたがるサブグループを同定する枠組みを提案する。
我々は,2つの結果が存在する合成データと半合成データを用いて本アルゴリズムを検証し,両結果が同時にHTEを捕捉できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 20:43:47 GMT)
Investigating certain choices of CNN configurations for brain lesion
segmentation [5.1] 深層学習モデル、特にCNNは、脳腫瘍セグメンテーションを含む医療画像解析の多くの応用において、選択の方法論となっている。
我々はMRIを用いた脳腫瘍セグメント化の特定の課題に対するCNNモデルの主設計側面について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 15:24:44 GMT)
Fast Algorithm for Constrained Linear Inverse Problems [5.1] 我々は、ある原子ノルムが2次制約の下で最小化される制約付き線形逆問題(LIP)を考える。
凸正則性を改善した制約付きLIPの2つの等価な再構成を提案する。
FLIPSはシャンブル・ポックとC-SALSAのアルゴリズムより一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 10:12:14 GMT)
Frequency Measurement with Superradiant Pulses of Incoherently Pumped
Calcium Atoms: Role of Quantum Measurement Backaction [5.0] 我々は、超ラジアントディック状態間の集合スピンベクトルの回転と非コヒーレント量子ジャンプの観点から、対応する原子アンサンブルダイナミクスを理論的に解析する。
我々は、定常超放射光信号を用いたモデル周波数測定にも適用可能な平均場理論を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:33:42 GMT)
Few-Shot Nested Named Entity Recognition [4.9] 本論文は,数発のネストNERタスクを研究対象とする最初の論文である。
本稿では、コンテキスト依存を学習し、ネストしたエンティティを識別するためのBiaffine-based Contrastive Learning (BCL)フレームワークを提案する。
BCLはF1スコアで1ショットと5ショットの3つのベースラインモデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 03:42:23 GMT)
A Hybrid Deep Learning Anomaly Detection Framework for Intrusion
Detection [4.7] 本稿では,3段階のディープラーニング異常検出に基づくネットワーク侵入攻撃検出フレームワークを提案する。
このフレームワークは、教師なし(K平均クラスタリング)、半教師付き(GANomaly)、および教師付き学習(CNN)アルゴリズムの統合を含む。
そして、3つのベンチマークデータセット上で実装したフレームワークの性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 04:40:54 GMT)
CT-DQN: Control-Tutored Deep Reinforcement Learning [4.4] Control-Tutored Deep Q-Networks (CT-DQN)は、制御チューターを利用して学習時間を短縮するDeep Reinforcement Learningアルゴリズムである。
我々は,OpenAI Gymの逆振り子,月面着陸機,カーレースの3つのシナリオに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 17:59:43 GMT)
Tackling Low-Resourced Sign Language Translation: UPC at WMT-SLT 22 [4.4] 本稿では,機械翻訳ワークショップ2022手話翻訳タスクのためにカタルーニャ大学ポリテシカ校で開発されたシステムについて述べる。
本研究では、Fairseqモデリングツールキットで実装されたTransformerモデルを用いる。
我々は,語彙サイズ,データ拡張手法,ENIX-14Tデータセットを用いた事前学習実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:42:24 GMT)
Barren plateaus from learning scramblers with local cost functions [4.3] ヴァレン台地は、最近ランダムなユニタリのグローバルな性質を学ぶ際に存在することが示されている。
局所コスト関数がランダムなユニタリ特性の学習において不規則なプラトーに遭遇することを示すノーゴー定理を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:25:53 GMT)
Pseudo-Riemannian Embedding Models for Multi-Relational Graph
Representations [4.2] シングルリレー擬リーマングラフ埋め込みモデルをマルチリレーショナルネットワークに一般化する。
生物領域における知識グラフの完成と知識発見の両面での利用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 20:37:30 GMT)
Empirical Asset Pricing via Ensemble Gaussian Process Regression [4.1] 我々のアンサンブル学習アプローチは、GPR推論に固有の計算複雑性を著しく減少させる。
本手法は,統計的,経済的に既存の機械学習モデルを支配している。
これは不確実な投資家にアピールし、S&P500を上回る等級と重み付けの予測対象ポートフォリオを圧倒的に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:37:29 GMT)
Legal Prompting: Teaching a Language Model to Think Like a Lawyer [4.1] CoT(Chain-of-Thought)プロンプトは算術や常識タスクを大幅に改善することができる。
ゼロショット・ファウショット・ファウショット・ファインチューニング・アプローチをテストするため,日本バー試験に基づくCOLIEE精細化タスクを受講した。
以上の結果から, CoT のプロンプトおよび微調整は改善を示すが, 特定の法的推論手法から導かれるプロンプトにより最良の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 17:41:22 GMT)
SimpleMind adds thinking to deep neural networks [3.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)はデータのパターンを検出し、多くのコンピュータビジョンアプリケーションで汎用性と強力なパフォーマンスを示している。
DNNだけでは、単純で常識的な概念に反する明らかな誤りに陥り、明確な知識を使って探索と意思決定を導く能力に制限がある。
本稿では,医療画像理解に焦点を当てたCognitive AIのためのオープンソースソフトウェアフレームワークであるSimpleMindを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 03:38:20 GMT)
Subword-Delimited Downsampling for Better Character-Level Translation [3.7] サブワードレベルのモデルはNLPにおいて支配的なパラダイムとなっている。
キャラクタレベルのモデルは、個々のキャラクタを個別に見る利点がある。
ダウンサンプリングコンポーネントを持つキャラクタレベルのモデルは、これを緩和するが、品質の犠牲になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 16:56:50 GMT)
Investigation of Proper Orthogonal Decomposition for Echo State Networks [3.6] 本研究では,Echo State NetworksにおけるPOD手法の性能を調査・解析し,その有効性を検証した。
その結果,オリジナルのESNとPODを再現したESNとの比較では性能がほとんど損なわれず,PODを再現したESNの性能は,同じ大きさの通常のESNよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 15:23:37 GMT)
Crowd Density Estimation using Imperfect Labels [3.3] 深層学習モデル(アノテータ)を用いて不完全ラベルを自動的に生成するシステムを提案する。
提案手法は,2つのクラウドカウントモデルと2つのベンチマークデータセットを用いて解析した結果,完全ラベルで訓練したモデルに近い精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 21:21:40 GMT)
CLIP: Train Faster with Less Data [3.3] ディープラーニングモデルは、トレーニングに膨大な量のデータを必要とします。
近年、機械学習はモデル中心のアプローチからデータ中心のアプローチへとシフトしている。
CLIP(CLIP, Curriculum Learning with Iterative data Pruning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 21:29:48 GMT)
Achieving Heisenberg Scaling on Measurement of A Three-Qubit System via
Quantum Error Correction [3.2] 3ビットTavis-Cummingモデルを用いて,Heisenbergスケーリングを長期にわたって実現可能であることを示す。
任意の数の原子の場合への一般化についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 21:41:26 GMT)
Credit Assignment for Trained Neural Networks Based on Koopman Operator
Theory [3.1] ニューラルネットワークのクレジット割り当て問題は、最終的な出力に対する各ネットワークコンポーネントのクレジットを評価することを指す。
本稿では,ニューラルネットワークの信頼割当問題に対する線形力学の代替的視点について述べる。
典型的なニューラルネットワークを用いた実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 06:34:27 GMT)
Dunhuang murals contour generation network based on convolution and
self-attention fusion [3.1] 本研究では,ダンファン壁画の線画を生成するために,自己注意と畳み込みを組み合わせた新しいエッジ検出器を提案する。
既存のエッジ検出手法と比較して、まず、特徴写像の局所的特徴とグローバル的特徴を融合させるために、新しい残差自己注意と畳み込み混合モジュール(Ramix)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 02:47:30 GMT)
Utilizing Prior Solutions for Reward Shaping and Composition in
Entropy-Regularized Reinforcement Learning [3.1] エントロピー規則化RLにおける報酬形成とタスク構成のための一般的なフレームワークを開発する。
エントロピー規則化RLにおいて、導出関係が報酬形成の一般的な結果をもたらすことを示す。
次に、この手法を一般化し、エントロピー規則化RLにおける複数のタスクの構成に対して最適な値関数を接続する正確な関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 13:57:53 GMT)
Learning a Pedestrian Social Behavior Dictionary [3.0] 歩行者行動の学習辞書を探索し,歩行者軌跡のセマンティックな記述を求める。
代わりに、特定の空間で観察される歩行者行動の分類を作成するために、新しい教師なしの枠組みを利用する。
本稿では, 歩行者行動図の作成, 空間利用パターンの可視化, 行動分布の計算のための辞書の有用性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 20:16:16 GMT)
Quantum median filter for Total Variation image denoising [2.3] 本研究は、量子環境下でのトータル変分(TV)モデルのような強力な画像復号化手法の挑戦的開発を提案する。
量子デバイスの現在の能力の自然な制限にもかかわらず、実験結果は競争力のあるデノイング性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:13:27 GMT)
Simultaneous approximation of a smooth function and its derivatives by
deep neural networks with piecewise-polynomial activations [2.2] 我々は、H'olderノルムの所定の近似誤差まで、任意のH'older滑らかな関数を近似するために、ディープニューラルネットワークに必要な深さ、幅、間隔を導出する。
後者の機能は、多くの統計および機械学習アプリケーションにおける一般化エラーを制御するために不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 10:01:35 GMT)
Clustering individuals based on multivariate EMA time-series data [2.1] エコロジー・モメンタリー・アセスメント(EMA)の方法論は、時間集約的、反復的、個人内測定の新たな機会を提供する。
高度な機械学習(ML)手法は、データ特性を理解し、基礎となる複雑な心理的プロセスに関する意味のある関係を明らかにするために必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 13:33:36 GMT)
COmic: Convolutional Kernel Networks for Interpretable End-to-End
Learning on (Multi-)Omics Data [1.9] 我々は、Convolutional Omics Kernel Networks(COmic)という、新しいタイプの人工ニューラルネットワークを提案する。
畳み込み型カーネルネットワークと経路誘導型カーネルを組み合わせることで,オミクスデータセット上での堅牢かつ解釈可能なエンドツーエンド学習を実現する。
経路誘起ラプラシア核の使用がニューラルネットワークのブラックボックスの性質をいかに開放するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:54:27 GMT)
New Probabilistic-Dynamic Multi-Method Ensembles for Optimization based
on the CRO-SL [1.7] 本稿では,CRO-SLアルゴリズムを用いたサンサンブル生成手法を提案する。
第1の戦略は確率的CRO-SLであり、CRO-SL集団の基質を各個体に関連付けられたエムタグで置換する。
第2の戦略は動的確率 CRO-SL であり、タグ割り当ての確率はアルゴリズムの進化中に修正される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:25:24 GMT)
Accelerating Inverse Learning via Intelligent Localization with
Exploratory Sampling [1.6] 逆問題の解決は 物質と薬物発見の 長年の課題です
近年,逆問題の解法として深部生成モデルが提案されている。
逆学習を高速化する新しい手法(iPage)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 08:00:04 GMT)
Multiscale Graph Neural Networks for Protein Residue Contact Map
Prediction [1.4] マルチスケール・グラフ・ニューラルネット(GNN)を用いたマルチスケール物理シミュレーション手法を提案する。
提案したマルチスケール RNN+GNN アプローチを用いて,すべての領域の接触点の精度を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 05:30:59 GMT)
Device Interoperability for Learned Image Compression with Weights and
Activations Quantization [1.4] 本稿では,最先端の画像圧縮ネットワークのデバイス相互運用性問題を解決する手法を提案する。
本稿では,クロスプラットフォームの符号化と復号化を保証し,高速に実装できる簡易な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 17:45:29 GMT)
Recursive Methods for Synthesizing Permutations on Limited-Connectivity
Quantum Computers [1.3] 量子コンピュータ上での量子ビットの置換を限定的な量子ビット接続で合成する手法の一群について述べる。
我々のアルゴリズムは、一般的な接続制約、スケール、そして多くの場合、最適に近い性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 20:33:12 GMT)
Initial Results for Pairwise Causal Discovery Using Quantitative
Information Flow [1.3] ペアワイズ因果発見(Pairwise Causal Discovery)は、因果関係、反因果関係、反因果関係、対の変数から独立性を決定するタスクである。
システムから攻撃者への情報漏洩を計測するために通常使用される量的情報フロー(QIF)は,タスクの特徴として有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 16:14:29 GMT)
Gibbs-Helmholtz Graph Neural Network: capturing the temperature
dependency of activity coefficients at infinite dilution [1.3] 我々は,Gibs-Helmholtz Graph Neural Network (GH-GNN) モデルを構築し,温度の異なる分子系の$ln gamma_ijinfty$を予測する。
本稿では,GH-GNNの性能を連続的かつ離散的に解析し,モデルの適用性領域と予測精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:25:58 GMT)
Optical tweezers throw and catch single atoms [0.7] ある場所から別の場所へ可動する単一の原子は、量子通信や量子コンピューティングに使用できる空飛ぶ量子メモリを可能にする。
ガイド原子(例えば光ツイーザー)は部分解を提供するが、誘導手段と相互作用する場合、飛行量子ビットの利点は失われる可能性がある。
ここでは、誘導されるのではなく、代わりに光ツイーザーによって投げられ、捕獲される自由飛行する原子を実験的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:08:40 GMT)
Integrated tool-set for Control, Calibration and Characterization of
quantum devices applied to superconducting qubits [0.5] 本稿では,量的精度の高いシステムモデル,高忠実度ゲート,近似誤差予算を求める手法を提案する。
校正を必要とせずに99.6%の忠実度を達成するコヒーレンス限定共振ゲートを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 10:56:11 GMT)
Topic Modeling on Clinical Social Work Notes for Exploring Social
Determinants of Health Factors [0.3] ソーシャルワーカーによる臨床ノートは、健康決定因子(SDoH)に関するより豊富なデータソースを提供するかもしれない
我々は、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の181,644人の患者から、0.95万の臨床ソーシャルワークノートを多種多様に同定したコーパスを回収した。
ソーシャルワークノートには、個人のSDoHについて、豊かで、ユニークで、その他に持続不可能な情報が含まれていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 21:54:55 GMT)
Quantum error mitigation for rotation symmetric bosonic codes with
symmetry expansion [0.3] 雑音のない対称部分空間に仮想的に状態を投影する量子誤差緩和のクラスを提案する。
対称展開は光子損失の影響を劇的に抑制することを示す。
我々の新しい誤差軽減手法は、短期ボゾン量子コンピューティングパラダイムにおける計算精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:35:34 GMT)
Safe machine learning model release from Trusted Research Environments:
The AI-SDC package [0.2] 我々は、公開リリース前に機密データに基づいてトレーニングされた機械学習(ML)モデルの統計開示制御(SDC)を容易にするために、オープンソースのPythonツールの統合スイートであるAI-SDCを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 15:23:15 GMT)
Gaussian Process regression over discrete probability measures: on the
non-stationarity relation between Euclidean and Wasserstein Squared
Exponential Kernels [0.2] ワッサーシュタイン型2乗指数核とユークリッド型指数核の非定常性関係について検討した。
入力空間をユークリッドとして非定常およびワッサーシュタインに基づくガウス過程モデルに変換するために変換が用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 17:09:52 GMT)
Improving Pareto Front Learning via Multi-Sample Hypernetworks [0.2] 多様なトレードオフの選好から複数のソリューションを生成するために,ハイパーネットワークを用いた新しいPFLフレームワーク,すなわち我々のモデルを提案する。
複数のMOO機械学習タスクの実験結果から,提案手法がベースラインを著しく上回ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:19:12 GMT)
Architecture of a First-Generation Commercial Quantum Network [0.1] 第一世代の商用量子ネットワークにおけるアーキテクチャと短期的ユースケースについて述べる。
ネットワークの運用と管理に必要な基盤となるハードウェアとソフトウェア要素を定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 17:20:06 GMT)
Is bound entanglement Lorentz invariant? [0.1] 励起された観測者は、スピン状態が有界、分離可能、あるいは自由な絡み合いであることを示す。
これはまた、絡み合う性質の一般的な測度を見つけるのが難しい理由を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 16:30:28 GMT)
Interaction in Remote Peddling Using Avatar Robot by People with
Disabilities [0.1] 本研究では,モバイルフリーズドリンクマシンとアバターロボット「OriHime」を用いたモバイル販売システムを提案する。
ビデオアノテーションの結果をもとに,システムによるペドリングが顧客に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 08:55:51 GMT)
Wave-packet and entanglement dynamics in a non-Hermitian many-body
system [0.0] いわゆる波多野-ネルソン型の非エルミートハミルトニアンによって記述される一次元量子系について研究する。
障害や粒子間相互作用の影響は、特に共存する場合には、あまり理解されないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 06:47:18 GMT)
Vector Symbolic Finite State Machines in Attractor Neural Networks [0.0] 本研究では,アトラクタネットワークが任意の有限状態マシンを実装可能であることを示す。
モデルが不正確でノイズの多い重み付けに頑健であることを示し、高密度だが信頼性の低いデバイスによる実装の第一候補となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:23:29 GMT)
Twitter Data Analysis: Izmir Earthquake Case [0.0] 本研究では,2020年10月に発生したイズミル地震のTwitter投稿を分析した。
この分析にはデータマイニングと自然言語処理(NLP)手法が用いられている。
被災者の希望を共有し,地震後の支援活動に貢献することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 21:30:34 GMT)
Topological Entanglement Stabilization in Superconducting Quantum
Circuits [0.0] 量子系のトポロジカルな性質は、凝縮物質物理学において最も興味深い現象の1つである。
完全に絡み合った量子状態の安定化にトポロジカルモードを用いるという概念を提案する。
本研究では, トポロジカルな非自明な状態におけるパラメータ変動に対して, 絡み合いは安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 13:40:59 GMT)
Thermodynamics of quantum switch information capacity activation [0.0] 第二法則が疑問視されている新しい環境、すなわち因果順序の量子的重ね合わせにおける熱化に対処する。
この重ね合わせは、チャネルの通信能力の増大と関連していることが示されている。
情報容量の増大が熱力学とどのように相容れないかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 01:59:17 GMT)
Stabilizer subsystem decompositions for single- and multi-mode
Gottesman-Kitaev-Preskill codes [0.0] 我々はGKP符号に対する新しいサブシステム分解を導入する。
非論理安定化器部分系上の部分的トレースは、論理状態の理想的な復号化と等価である。
我々は、安定化器サブシステム分解を用いて、単一モードGKP符号に作用する雑音を効率的にシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:02:52 GMT)
Small animal biomagnetism applications [0.0] 光ポンピング磁気センサを用いた動物モデルにおける生体磁気記録の話題を概観する。
摘出モルモット心臓におけるカエル坐骨神経と心臓拍動における神経インパルスの検出実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:22:43 GMT)
Single-Spin Readout and Quantum Sensing using Optomechanically-Induced
Transparency [0.0] 本稿では, このひずみ結合を, 光学的に誘起される透明度測定により, 機械的に媒介する単発スピンリードアウトに利用することを提案する。
意外なことに、ダイヤモンド中の負電荷のシリコン空孔欠陥の測定時間は、単発光蛍光の読み出しよりも桁違いに短い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 23:01:08 GMT)
Selecting Mechanical Parameters of a Monopode Jumping System with
Reinforcement Learning [0.0] 脚付きシステムは車輪付きシステムに比べて多くの利点がある。
極端に不均一な地形を移動することができる。
しかし、特にシステムの非線形性をモデル化することの難しさにも欠点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 16:53:33 GMT)
Quantum tomography under perturbed Hamiltonian evolution and scrambling
of errors -- a quantum signature of chaos [0.0] 連続計測量子トモグラフィーをパラダイムとして用いてこの問題を考察する。
本研究では、乱れと乱れのないシステム力学の下での2つの演算子間の時間外順序付き相関器(OTOC)であるエラーのスクランブルを捉える量を定義する。
この結果から,ロシミットエコーとOTOCが捉えた誤差のスクランブルの基本的な関係だけでなく,量子情報処理においてそのようなリンクが動作に影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 06:15:26 GMT)
Quantum Physics in Connected Worlds [0.0] 多体量子系は小さくて単純な単位セルを持ち、消滅する少数の構成成分が直接相互作用する。
多体シミュレータにおける対相互作用の制御の進歩により、より一般的な任意のグラフ上のスピン系の運命が決定される。
我々の研究は、一意に複雑な物質相を宿ることのできる全種類のジオメトリーの発見と利用の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 20:30:18 GMT)
Quantum Neural Networks for a Supply Chain Logistics Application [0.0] 複数のトラックと複雑な需要構造を備えたサプライチェーンロジスティクスのための車両ルーティングという,重要な問題に関する1つのハイブリッドアルゴリズムについて検討する。
量子回路を組み込んだニューラルネットワークを用いて強化学習を行う。
人間のトラックの割り当てに匹敵する結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 16:11:45 GMT)
Progress and Challenges for the Application of Machine Learning for
Neglected Tropical Diseases [0.0] ネグレクト熱帯病(NTD)は、東南アジアや西太平洋地域の国々の個体の生活に影響を与え続けている。
世界の人口の17億人が毎年1人以上のNTDを患っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 08:48:22 GMT)
Planogram Compliance Control via Object Detection, Sequence Alignment,
and Focused Iterative Search [0.0] 提案手法は,オブジェクト検出,計画図コンプライアンス制御,集中的かつ反復的な探索手順に基づく。
これらの結果をもとに,提案手法の長所と短所を要約した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 07:10:57 GMT)
P(Expression|Grammar): Probability of deriving an algebraic expression
with a probabilistic context-free grammar [0.0] 与えられた文法で表現を導出する確率を計算する問題は一般には決定不可能であることを示す。
次に、線形、有理、双曲表現を生成するための具体的な文法を示す。
これらの文法に対して、任意の精度で正確な確率と効率的な近似を計算するアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 08:59:59 GMT)
Operator inference with roll outs for learning reduced models from
scarce and low-quality data [0.0] 本稿では、演算子推論によるデータ駆動モデリングと、ニューラル常微分方程式のロールアウトによる動的トレーニングを組み合わせることを提案する。
実験では,データのサンプル化やノイズの最大10%の汚染があっても,ロールアウトによる演算子推論が学習軌跡からの予測モデルを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 19:41:31 GMT)
Off-the-grid prediction and testing for mixtures of translated features [0.0] 付加的なガウス雑音過程で信号(離散あるいは連続)が観測されるモデルを考える。
我々は,スケールパラメータが変化する可能性を考慮して,オフ・ザ・グリッド推定器の過去の予測結果を拡張した。
本稿では,本モデルに対する適合性テストを提案し,テストリスクとミニマックス分離率の非漸近的上限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 13:48:45 GMT)
NISQ algorithm for the matrix elements of a generic observable [0.0] 我々は、与えられたハミルトンのエネルギー固有ベイジで観測可能なジェネリックオブザーバブルの対角行列要素と対角行列要素を推定するためのノイズのある中間スケール量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:32:07 GMT)
Modeling Wind Turbine Performance and Wake Interactions with Machine
Learning [0.0] SCADAとオンショアウィンドファームで収集された気象データに基づいて異なる機械学習モデル(ML)を訓練する。
データ品質制御と事前処理のためのML手法を調査対象のデータセットに適用する。
風力タービンのパワーキャプチャーをモデル化するために,ハイブリッドモデルが高精度であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 23:07:05 GMT)
MeshDQN: A Deep Reinforcement Learning Framework for Improving Meshes in
Computational Fluid Dynamics [0.0] MeshDQNは、反復的に粗いメッシュに対する汎用的な深層強化学習フレームワークとして開発されている。
グラフニューラルネットワークに基づくディープQネットワークを使用して、除去のためのメッシュを選択し、高価なシミュレーションをバイパスするためにソリューションを使用する。
MeshDQNは2つの2D翼のメッシュの改善に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 20:22:15 GMT)
Measuring Competency of Machine Learning Systems and Enforcing
Reliability [0.0] 機械学習エージェントの能力に及ぼす環境条件の影響について検討する。
機械学習エージェントの戦略と性能に影響を与える条件の表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 19:37:37 GMT)
Loss shaping enhances exact gradient learning with EventProp in Spiking
Neural Networks [0.0] より広範な損失関数をサポートするためのEventPropの拡張と、GPU拡張ニューロンネットワークフレームワークの実装について述べる。
EventPropはいくつかのタスクでうまく機能しますが、他のタスクでは学習が遅くなり、完全に失敗する問題があります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 15:20:58 GMT)
Initial experimental results on a superconducting-qubit reset based on
photon-assisted quasiparticle tunneling [0.0] 量子回路冷凍機(QCR)に基づく量子ビットリセット方式に関する最近の結果を示す。
超伝導体-絶縁体-金属-絶縁体-超伝導接合体を通した光子支援準粒子トンネルを用いて、量子ビットのエネルギー緩和時間を制御している。
我々は、最初の励起状態から始まる80nsのパルスで、約97%の量子基底状態の確率に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 10:01:00 GMT)
Identifying Hamiltonian manifold in neural networks [0.0] メタ学習アルゴリズムを用いて、ハミルトン方程式を表すニューラルネットワークの一般多様体を同定する。
メタトレーニングモデルでは,メタトレーニングの段階では見えなかった物理系に順応することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 13:47:21 GMT)
Fitting a Collider in a Quantum Computer: Tackling the Challenges of
Quantum Machine Learning for Big Datasets [0.0] グリッドサーチが行われ、量子機械学習モデルが訓練され、古典的な浅層機械学習手法に対してベンチマークされた。
量子アルゴリズムの性能は、大規模なデータセットを使用しても、古典的なアルゴリズムに匹敵することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:17:29 GMT)
Fake detection in imbalance dataset by Semi-supervised learning with GAN [0.0] 本稿では,より少ないラベルを配置し,SGANを分類器として適用する。
精度は、100個のラベル付きサンプルを使用して偽アカウントを検出する場合に91%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 10:22:18 GMT)
Existence of minimizers for the Dirac-Fock Model of Crystals [0.0] 結晶の平均場相対論的エネルギーを周期密度行列で導入する。
細胞1個当たりの電子数があまり多くない場合、基底状態の存在が証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:44:03 GMT)
Evaluation of FEM and MLFEM AI-explainers in Image Classification tasks
with reference-based and no-reference metrics [0.0] 画像と映像の分類タスクにおけるCNNの説明のために設計された,最近提案されたポストホック説明器 FEM と MLFEM を思い出させる。
基準ベースおよび非参照メトリクスを用いて評価を行う。
非参照計量として、Alvarez-Melis と Jaakkola によって提案された「安定」計量を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:55:31 GMT)
Engineering and probing non-Abelian chiral spin liquids using
periodically driven ultracold atoms [0.0] そこで本研究では,北エフのハニカムモデルと低温原子を周期的(フロッケ)駆動に基づいて実装する手法を提案する。
実効ハミルトニアンを逆周波数展開の先行順序に導出し、その駆動がスペクトルの位相的ギャップを開くことを示す。
マヨラナフェルミオンの物理を探索する上での課題に対処する一方で、元の合成スピン度にしかアクセスできない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 09:25:45 GMT)
Downscaling Extreme Rainfall Using Physical-Statistical Generative
Adversarial Learning [0.0] 我々は,降雨の詳細な空間的詳細を学習するために,物理と統計を生成フレームワークに組み込んだデータ駆動型ダウンスケーリング(スーパーレゾリューション)手法を開発した。
本手法は, 粗解(0.25円×0.25円)の気候モデルを高分解能(0.01円×0.01円)の降雨場に変換し, 不確実性を効果的に定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 21:04:32 GMT)
Deep Active Learning for Multi-Label Classification of Remote Sensing
Images [0.0] リモートセンシング(RS)画像のマルチラベル分類(MLC)において,深層ニューラルネットワーク(DNN)の文脈におけるアクティブラーニング(AL)のためのクエリ関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 13:41:21 GMT)
Continual Learning with Distributed Optimization: Does CoCoA Forget? [0.0] タスクが順次到着する継続的学習問題に着目する。
目指すのは、新しく到着したタスクに対して、以前見たタスクのパフォーマンスを低下させることなく、うまく機能することである。
確立された分散学習アルゴリズムCoCoAについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 13:49:14 GMT)
Clustering through Feature Space Sequence Discovery and Analysis [0.0] 本稿では,特徴空間の各点を反復なく動的に探索するデータ変換シーケンス解析(DCSA)を提案する。
4次元から20531次元の異なる分野の実世界のデータセットに対する実験により、本研究の手法が堅牢であり、結果解析に視覚的解釈性があることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 06:20:04 GMT)
Average-Case Verification of the Quantum Fourier Transform Enables
Worst-Case Phase Estimation [0.0] この結果から,QFTの平均ケース性能は,最悪ケース性能を達成するためにのみ必要であることが判明した。
我々は,このQFTの要求された平均ケース動作を検証するための極めて効率的な手順を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 21:58:50 GMT)
Asymmetric adaptive LDPC-based information reconciliation for industrial
quantum key distribution [0.0] 本研究では,非対称なLDPC情報調停のための新しい手法を開発し,現在のチャネル状態に適応する。
新たな方式は、LDPC符号の利点、優先誤差率推定、レート適応型およびブラインド情報照合技術を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 12:09:09 GMT)
Assessing Anonymized System Logs Usefulness for Behavioral Analysis in
RNN Models [0.0] システムログは、コンピュータシステムの振る舞いを分析するための監視データの一般的な情報源である。
匿名化手法は、分析の前にモニタリングデータのクリーン化に使用することができる。
PaRSのようなコンテンツ対応匿名化機構は、匿名化後もシステムログの相関を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 11:27:03 GMT)
Algebraic construction of associated functions of nondiagonalizable
models with anharmonic oscillator complex interaction [0.0] 基底を完備化するために必要となる励起状態波動関数の関連関数の構成を提供する。
我々は、次の3つの励起状態を考慮するか、ハミルトニアンに立方体あるいはセクシュアル項を加えることによって、以前の結果を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 14:21:04 GMT)
A Systematic Literature Review of Game-based Assessment Studies: Trends
and Challenges [0.0] ゲームベースアセスメント(ゲームベースアセスメント、GBA)とは、学習者の能力、スキル、知識を評価するゲームである。
本稿では, GBA分野の現状を, 実証的な GBA 研究に関する最初の体系的な文献レビューによって分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 16:30:47 GMT)
A Domain-Knowledge-Inspired Music Embedding Space and a Novel Attention
Mechanism for Symbolic Music Modeling [0.0] バイアス調整された正弦波符号化に基づく記号音楽のための基本音楽埋め込み(FME)を提案する。
提案するFMEを利用して, 相対指数, ピッチ, オンセット埋め込みに基づく新しいアテンション機構を提案する。
RIPO変圧器は最先端の変圧器よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 05:04:31 GMT)
A Deep Learning Architecture for Passive Microwave Precipitation
Retrievals using CloudSat and GPM Data [0.0] 本稿では,降雨のマイクロ波を受動的に検索するために,一連の高密度ニューラルネットワークと深層ニューラルネットワークを利用するアルゴリズムを提案する。
ニューラルネットワークは、GPM (Global Precipitation Measurement) Microwave Imager (GMI) から輝度温度の一致から学習する
アルゴリズムはまず降水の発生とフェーズを検出し、その結果をいくつかの重要な補助情報に条件付けながらその速度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 18:25:42 GMT)
A Dataset with Multibeam Forward-Looking Sonar for Underwater Object
Detection [0.0] マルチビーム前方ソナー (MFLS) は水中検出において重要な役割を担っている。
MFLSを用いた水中物体検出の研究にはいくつかの課題がある。
本稿では,Tritech Gemini 1200ikソナーを用いて,9000枚以上のMFLS画像からなる新しいデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Dec 2022 01:38:51 GMT)