An Adaptive Deep RL Method for Non-Stationary Environments with
Piecewise Stable Context [109.5] 未知の環境コンテキストへの適応に関する既存の作業は、コンテキストが全エピソードで同じであると仮定するか、コンテキスト変数がマルコフ的であると仮定するかのどちらかである。
本稿では,textittextbfSegmented textbfContext textbfBelief textbfAugmented textbfDeep(SeCBAD) RL法を提案する。
提案手法は,潜在コンテキスト上の信念分布と後方セグメント長とを共同で推定し,観測データを用いたより正確な信念コンテキスト推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 13:43:39 GMT)
GraphCast: Learning skillful medium-range global weather forecasting [107.4] 機械学習(ML)に基づく気象シミュレーター「GraphCast」について紹介する。
GraphCastは、世界で最も正確な中距離気象予報システムより優れている。
Cloud TPU v4ハードウェア上で10日間の予測(35ギガバイトのデータ)を60秒以内に生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 18:15:39 GMT)
Phase Randomness in a Semiconductor Laser: the Issue of Quantum Random
Number Generation [83.5] 本稿では、利得スイッチングレーザーにおける位相ランダム化の程度を推定するための理論的および実験的手法について述べる。
干渉信号は、干渉計に古典的な位相ドリフトが存在する場合でも、自然界において量子のままであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 21:17:55 GMT)
Understanding the Complexity Gains of Single-Task RL with a Curriculum [83.5] 強化学習 (Reinforcement Learning, RL) の問題は, 十分に形が整った報酬なしでは困難である。
カリキュラムで定義されるマルチタスクRL問題として、シングルタスクRL問題を再構成する理論的枠組みを提供する。
マルチタスクRL問題における各タスクの逐次解法は、元の単一タスク問題の解法よりも計算効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 19:46:47 GMT)
Deep Latent State Space Models for Time-Series Generation [68.5] 状態空間ODEに従って進化する潜伏変数を持つ列の生成モデルLS4を提案する。
近年の深層状態空間モデル(S4)に着想を得て,LS4の畳み込み表現を利用して高速化を実現する。
LS4は, 実世界のデータセット上での限界分布, 分類, 予測スコアにおいて, 従来の連続時間生成モデルよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 15:17:42 GMT)
T2-GNN: Graph Neural Networks for Graphs with Incomplete Features and
Structure via Teacher-Student Distillation [65.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,様々な解析タスクをグラフデータ上で処理する手法として普及している。
本稿では,教師による蒸留に基づく一般GNNフレームワークを提案し,不完全グラフ上でのGNNの性能向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 13:49:44 GMT)
When Do Curricula Work in Federated Learning? [56.9] カリキュラム学習は非IID性を大幅に軽減する。
クライアント間でデータ配布を多様化すればするほど、学習の恩恵を受けるようになる。
本稿では,クライアントの現実的格差を生かした新しいクライアント選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 11:02:35 GMT)
On Realization of Intelligent Decision-Making in the Real World: A
Foundation Decision Model Perspective [54.4] 様々な意思決定タスクをシーケンスデコードタスクとして定式化することにより、基礎決定モデル(FDM)を確立することができる。
我々は、FDM、DigitalBrain(DB1)を120億のパラメータで実現し、453のタスクで人間レベルのパフォーマンスを実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 06:16:45 GMT)
GraffMatch: Global Matching of 3D Lines and Planes for Wide Baseline
LiDAR Registration [41.0] 線や平面のような幾何学的ランドマークを使用することで、ナビゲーションの精度を高め、マップストレージの要求を低減できる。
しかし、ループクロージャ検出のようなアプリケーションに対するランドマークベースの登録は、信頼できる初期推定ができないため、難しい。
3次元直線と平面を表すアフィングラスマン多様体を採用し、2つのランドマーク間の距離が回転と変換に不変であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 15:02:15 GMT)
DDH-QA: A Dynamic Digital Humans Quality Assessment Database [36.4] 多様な動作内容と複数の歪みを有する大規模動的デジタル人文品質評価データベース(DDH-QA)を構築した。
DDHを駆動するために10種類の共通運動が使用され、最後に合計800個のDDHが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 13:35:31 GMT)
Concentration of the Langevin Algorithm's Stationary Distribution [34.7] 任意の非自明な段数 $eta > 0$ に対して、$pi_eta$ はポテンシャルが凸であるときに部分指数であることを示す。
解析の鍵となるのは、Langevinアルゴリズムの定常力学を研究するために回転不変モーメント生成関数を使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 01:39:02 GMT)
GOOD: Exploring Geometric Cues for Detecting Objects in an Open World [33.3] 最先端のRGBベースのモデルは、トレーニングクラスの過度な適合に悩まされ、新しいオブジェクトの検出に失敗することが多い。
汎用単分子推定器により予測される深度や正規度などの幾何学的手法を取り入れることを提案する。
我々のGeometry-Guided Open World Object Detector (GOOD)は、新しいオブジェクトカテゴリの検出リコールを大幅に改善し、いくつかのトレーニングクラスですでにうまく機能している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 02:03:21 GMT)
Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey [24.9] 本稿では,ディープラーニング技術に着目した株式市場予測に関する研究の概要について概説する。
株式市場予測の詳細なサブタスクを4つ提示し、最先端モデルを要約する新しい分類法を提案する。
さらに、株式市場でよく使われるデータセットと評価指標について詳細な統計情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 11:32:17 GMT)
Real or Fake Text?: Investigating Human Ability to Detect Boundaries
Between Human-Written and Machine-Generated Text [23.6] 我々は、テキストが人間の書き起こしから始まり、最先端のニューラルネットワークモデルによって生成されるようになる、より現実的な状況について研究する。
この課題でアノテータはしばしば苦労するが、アノテータのスキルにはかなりのばらつきがあり、適切なインセンティブが与えられると、アノテータは時間とともに改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 06:40:25 GMT)
Towards Blind Watermarking: Combining Invertible and Non-invertible
Mechanisms [20.0] ブラインド透かしは、著作権保護、画像認証、および改ざん識別の強力な証拠を提供する。
強い騒音攻撃に対して高い知覚力と堅牢性を持つ透かしモデルを設計することは依然として課題である。
Invertible and Non-invertible (CIN) 機構を組み合わさって,高い非受容性と堅牢性を実現する枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、ノイズフリー条件下で平均99.99%の精度と67.66dBのPSNRを達成でき、96.64%と39.28dBは強いノイズアタックを組み合わせている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 07:51:09 GMT)
DiP: Learning Discriminative Implicit Parts for Person Re-Identification [18.9] 我々は,明示的な身体部分から分離された識別的暗黙的部分(DiP)を学習することを提案する。
また、各DiPに対して幾何学的解釈を与えるために、新しい暗黙的位置を提案する。
提案手法は,複数人のReIDベンチマーク上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 17:59:01 GMT)
Streaming Traffic Flow Prediction Based on Continuous Reinforcement
Learning [17.8] 交通流予測はスマート交通の重要な部分である。
目標は、センサと交通ネットワークが記録した履歴データに基づいて、将来の交通状況を予測することである。
本稿では,センサパターンを模倣する自律エージェントを指導する,シミュレーションに基づく新しい基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 16:34:10 GMT)
Iterative regularization in classification via hinge loss diagonal
descent [17.7] 反復正規化(英: Iterative regularization)は、最近機械学習で人気になった正規化理論における古典的な考え方である。
本稿では,分類の文脈における反復正則化に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 07:15:26 GMT)
Hybrid Representation Learning for Cognitive Diagnosis in Late-Life
Depression Over 5 Years with Structural MRI [17.2] 晩期うつ病(LLD)は高齢者に多くみられる気分障害であり、認知障害(CI)を伴うことが多い。
我々は,T1重み付きsMRIデータに基づいて,認知診断を5年間にわたって予測するためのハイブリッド表現学習フレームワークを開発した。
我々の知る限り、これはタスク指向および手作りMRIの特徴に基づくLDDの複雑な異種進行を研究する最初の試みの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 19:53:11 GMT)
Hyperspherical Quantization: Toward Smaller and More Accurate Models [17.2] ベクトル量子化は、モデルウェイトを高精度な埋め込みでインデックス化することで、モデルサイズを減らすことを目的としている。
バイナリや他の低精度量子化法は、モデルのサイズを32$times$まで削減できるが、かなりの精度低下を犠牲にすることができる。
より小型で高精度な圧縮モデルを生成するために, 3次量子化のための効率的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 04:42:15 GMT)
Rank-LIME: Local Model-Agnostic Feature Attribution for Learning to Rank [16.8] Rank-LIMEは、モデルに依存しない局所的、ポストホック的特徴属性法である。
我々は,新しい相関に基づく摂動,微分可能なランキング損失関数を導入し,ランキングに基づく付加的特徴帰属モデルを評価するための新しい指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 12:14:32 GMT)
Mantis: Enabling Energy-Efficient Autonomous Mobile Agents with Spiking
Neural Networks [14.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、スパース計算と効率的なオンライン学習による低消費電力/エネルギー消費を提供する。
本稿では,自律型移動エージェントにSNNを体系的に採用するマンティス手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 00:00:53 GMT)
Revealing inherent quantum interference and entanglement of a Dirac
Fermion [13.6] ディラック・フェルミオンのZitterbewegungは、古典的な類似を持たないより根本的で普遍的な干渉行動によって引き起こされることを示す。
基本的な重要性に加えて、実証された非古典的効果は量子技術において有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 17:45:14 GMT)
Towards Long-term Autonomy: A Perspective from Robot Learning [13.4] サービスロボットは、人間の介入なしに長期にわたって自律的に動作できることが期待されている。
本稿では,ロボット学習の観点から長期的自律性の問題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 18:32:14 GMT)
Author Name Disambiguation via Heterogeneous Network Embedding from
Structural and Semantic Perspectives [13.3] 名前の曖昧さは、複数の著者が同じ名前を持つなど、学術的なデジタル図書館で一般的である。
提案手法は主に異種ネットワークとクラスタリングのための表現学習に基づいている。
意味表現はNLPツールを使用して生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 11:22:34 GMT)
HandsOff: Labeled Dataset Generation With No Additional Human
Annotations [13.1] 本稿では,任意の数の合成画像と対応するラベルを生成する技術であるHandsOffフレームワークを紹介する。
顔、車、フルボディの人間のポーズ、都市運転シーンなど、複数の挑戦的な領域において、リッチなピクセルワイズラベルを持つデータセットを生成します。
提案手法は,従来のデータセット生成手法と比較して,セマンティックセグメンテーション,キーポイント検出,深さ推定における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 03:37:02 GMT)
Pruning On-the-Fly: A Recoverable Pruning Method without Fine-tuning [12.9] 本稿では,超球面学習と損失ペナルティ項に基づく再学習不要プルーニング手法を提案する。
提案された損失ペナルティ項は、モデルの重みのいくつかをゼロから遠ざけ、残りの重みの値は0に近いように押し付ける。
提案手法は,プルーンド値を平均値に置き換えることで,プルーンドモデルの精度を即座に回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 04:33:03 GMT)
Linguistic Elements of Engaging Customer Service Discourse on Social
Media [12.7] 我々は,共感,心理言語的特徴,対話タグ,メトリクスなどの言語内容とスタイル的側面を分析した。
本稿では,初期顧客とブランド投稿を用いてエンゲージメントを予測できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 18:49:03 GMT)
A Marker-based Neural Network System for Extracting Social Determinants
of Health [12.7] 健康の社会的決定因子(SDoH)は、患者の医療の質と格差を左右する。
多くのSDoHアイテムは、電子健康記録の構造化形式でコード化されていない。
我々は,臨床ノートから自動的にSDoH情報を抽出する,名前付きエンティティ認識(NER),関係分類(RC),テキスト分類手法を含む多段階パイプラインを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 18:40:23 GMT)
Intelligent Feature Extraction, Data Fusion and Detection of Concrete
Bridge Cracks: Current Development and Challenges [10.8] 亀裂は橋梁構造物の健康評価にとって重要な指標である。
知的特徴抽出・データ融合・き裂検出のための知的理論・方法論に関する現状研究について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 17:40:05 GMT)
A Comprehensive Study of Gender Bias in Chemical Named Entity
Recognition Models [10.7] 我々は,化学NERモデルにおける性別バイアスを測定する枠組みを開発した。
我々は、最先端のバイオメディカルNERモデルを適用し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 18:35:35 GMT)
Unsupervised Instance and Subnetwork Selection for Network Data [10.4] ネットワークデータは一般的に高次元(ノード数が多い)であり、しばしば外部スナップショットインスタンスとノイズを含んでいる。
ネットワークデータに対する差別的作業と代表的事例を、監督なしで共同で選択するにはどうすればよいか?
UISSと呼ばれるネットワークデータの協調サブネットワークとインスタンス選択のための、教師なしのフレームワークにおいて、これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 16:40:56 GMT)
Optimizing Deep Transformers for Chinese-Thai Low-Resource Translation [9.3] CCMT 2022中国語-タイ低リソース機械翻訳タスクにおけるDeep Transformer変換モデルの利用について検討する。
レイヤ数が増加すると、新しいモデルパラメータの正規化も増加するので、最高のパフォーマンス設定を採用するが、Transformerの深さを24層に増やす。
本研究は,中国語-タイ語翻訳におけるSOTA性能を制約付き評価で取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 05:35:04 GMT)
Frequency Regularization for Improving Adversarial Robustness [8.9] 対人訓練(AT)は効果的な防御方法であることが証明されている。
スペクトル領域の出力差を調整するために周波数正則化(FR)を提案する。
本手法は,PGD-20,C&W,オートアタックによる攻撃に対する強靭性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 13:14:45 GMT)
Unitarity estimation for quantum channels [7.3] ユニタリティ(英: Unitarity)とは、量子チャネルがどれだけユニタリーであるかに関する情報を提供する尺度である。
コヒーレントアクセスでは、学習アルゴリズムに制限はない。
非コヒーレントアクセスでは、非適応的、非アンシラ支援アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 06:39:00 GMT)
A Labelled Sample Compression Scheme of Size at Most Quadratic in the VC
Dimension [6.5] 本稿では,任意の有限概念クラスに対して,サイズ$O(VCD2)$の固有かつ安定なラベル付きサンプル圧縮スキームを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 01:56:02 GMT)
COLT: Cyclic Overlapping Lottery Tickets for Faster Pruning of
Convolutional Neural Networks [6.0] 本研究の目的は、抽選チケットの集合から当選した宝くじを発生させることである。
本稿では,スクラッチからプルーンドネットワークをスクラッチに分割し,周期的再学習を行うことにより,Cyclic Overlapping Lottery Ticket (COLT) と呼ばれる新しい当選チケットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 16:38:59 GMT)
Improving Uncertainty Quantification of Variance Networks by
Tree-Structured Learning [5.6] 本研究では,不確実性に基づいて特徴空間を複数の領域に分割する木構造局所ニューラルネットワークモデルを提案する。
提案したUncertainty-Splitting Neural Regression Tree (USNRT)は、新しいスプリッティング基準を採用している。
USNRTは、バニラ分散ネットワーク、ディープアンサンブル、ドロップアウトベースの方法、ツリーベースモデルなど、最近の一般的な分散予測手法と比較して、優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 05:25:09 GMT)
A Bayesian Robust Regression Method for Corrupted Data Reconstruction [5.3] 我々は適応的敵攻撃に抵抗できる効果的なロバスト回帰法を開発した。
まず TRIP (hard Thresholding approach to Robust regression with sImple Prior) アルゴリズムを提案する。
次に、より堅牢なBRHT (robust Bayesian Reweighting regression via Hard Thresholding) アルゴリズムを構築するためにベイズ再重み付け(Bayesian reweighting)というアイデアを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 17:25:53 GMT)
Meta-Learning for Color-to-Infrared Cross-Modal Style Transfer [5.2] 赤外線(IR)画像に対する最近の物体検出モデルは、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づいており、大量のラベル付きトレーニング画像を必要とする。
この問題に対処するために,大規模で多様なカラー画像データセットを活用するためのクロスモーダル・スタイル・トランスファー(CMST)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 22:38:16 GMT)
Differentiable Rendering for Pose Estimation in Proximity Operations [4.3] 微分レンダリングは、レンダリングパラメータに関する画像レンダリング関数の微分を計算することを目的としている。
本稿では,6-DoFポーズ推定のための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 06:12:16 GMT)
Out-of-Distribution Detection with Reconstruction Error and
Typicality-based Penalty [3.7] 正規化フロー(NF)を用いた再構成誤りに基づく新しい手法を提案する。
Preは分布内多様体の外側にあるテスト入力を検出するため、OODの例と同様に敵の例を効果的に検出する。
自然画像データセット, CIFAR-10, TinyImageNet, ILSVRC2012 を用いて,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 03:10:28 GMT)
Entanglement-efficient bipartite-distributed quantum computing with
entanglement-assisted packing processes [3.4] ノイズの多い中間規模量子コンピューティングでは、量子プロセッサユニット(QPU)のスケーラビリティが制限される。
本稿では,複数の制御単位ゲートを実装可能な,絡み合い支援型パッキングプロセスに基づく新しいプロトコルを提案する。
エンタングルメントの効率は、2つの非逐次分散プロセスをマージする埋め込みプロセスによって向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 08:45:44 GMT)
Partial-Norm of Entanglement: Entanglement Monotones That are not
Monogamous [3.2] 量子エンタングルメントは単ガマスであることが知られており、多部系間での量子エンタングルメントの分散に関する強い制約に従う。
ここでは、減少する関数が凹凸であるような絡み合いモノトンの族を探索するが、厳密に凹凸ではないが、それらは一夫一婦制ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 04:49:08 GMT)
Energy Efficiency Maximization in IRS-Aided Cell-Free Massive MIMO
System [2.9] 本稿では、入射点におけるビームフォーミングとIRSにおける位相シフトを共同最適化してエネルギー効率(EE)を最大化する、インテリジェント反射面(IRS)を用いたセルレス大規模マルチインプット多重出力システムについて考察する。
EE問題を解くために,2次変換とラグランジアン双対変換を用いて最適ビームフォーミングと位相シフトを求める反復最適化アルゴリズムを提案する。
さらに,共同ビームフォーミングと位相シフト設計のための深層学習に基づくアプローチを提案する。具体的には,教師なし学習方式を用いて2段階の深層ニューラルネットワークをオフラインでトレーニングし,オンラインに展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 14:58:15 GMT)
Risk assessment and mitigation of e-scooter crashes with naturalistic
driving data [2.9] 本稿では,e-scooterと自動車の遭遇に着目した自然主義的運転研究を提案する。
目標は、衝突シナリオのモデリングを容易にするために、異なる出会いの中でe-Scooterライダーの振る舞いを定量的に測定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 05:28:31 GMT)
Context-Aware Target Classification with Hybrid Gaussian Process
prediction for Cooperative Vehicle Safety systems [2.9] 自動運転車の堅牢性と安全性を改善するための潜在的な解決策として、V2X通信が提案されている。
協調車両安全(CVS)アプリケーションは、下層データシステムの信頼性に強く依存している。
本稿では,CVSシステムのためのコンテキスト認識ターゲット分類(CA-TC)モジュールとハイブリッド学習に基づく予測モデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 22:03:08 GMT)
Utilizing Priming to Identify Optimal Class Ordering to Alleviate
Catastrophic Forgetting [2.4] 本稿では,人間に見られるプライミングの様々な方法と,生涯の機械学習においてどのように模倣されるかの関連について検討する。
ヒトに見られる様々なプライミングの方法と、それらがどのように模倣されるかは、生涯にわたる機械学習では説明できないままであるので、本論文は、我々の生物学的システムと合成システムとの類似性についてよりよく理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 03:22:26 GMT)
Forecasting through deep learning and modal decomposition in multi-phase
concentric jets [2.4] この研究は、正確で効率的な流体力学予測のために特別に設計されたニューラルネットワーク(NN)モデルを示す。
本稿では、高次動的モード分解と呼ばれるモーダル分解手法により、データ複雑性を低減し、ニューラルネットワークのトレーニングを改善する方法を示す。
また,提案したNNモデルでは,トレーニングフェーズと推論フェーズの両方において,計算コストの低さを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 12:59:41 GMT)
Analysis of the Single Reference Coupled Cluster Method for Electronic
Structure Calculations: The Full Coupled Cluster Equations [2.3] 本稿では,CC導関数の可逆性に基づく単一参照結合クラスタ法に対して,新しいウェルポッドネス解析を導入する。
予備的な数値実験により、我々の推定値に現れる定数は、局所的な単調性アプローチから得られる定数よりも大幅に改善されていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 17:29:43 GMT)
Visualizing Information Bottleneck through Variational Inference [2.0] 我々は、MNIST分類に基づくディープニューラルネットワークのグラディエントDescentトレーニング過程を解析する。
本稿では,変分推論によるディープニューラルネットワークの相互情報を推定するためのセットアップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 06:02:42 GMT)
Single atom trapping in a metasurface lens optical tweezer [1.9] 本研究では, 3mmのレンズから長い作業距離を持つ単一中性原子を捕捉し, 画像化するために, 効率的な誘電体メタサーフェスレンズを用いることを実証する。
我々は、閉じ込められた原子を用いて高開口光ツイーザを特徴付け、メタサーフェスレンズの性能の数値計算と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 07:16:53 GMT)
SarDub19: An Error Estimation and Reconciliation Protocol [1.5] 本稿では,SarDub19エラー鍵推定・照合プロトコルを提案する。
公開チャネルを通じて実現され、量子鍵分布プロセスの通信を支配している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 21:16:21 GMT)
Multi-step-ahead Stock Price Prediction Using Recurrent Fuzzy Neural
Network and Variational Mode Decomposition [1.1] 本研究は, 概説した課題に基づいて, 多段階株価予測のための2つの新しい手法を提案する。
離散コサイン変換(DCT)と多機能リカレントファジィニューラルネットワーク(MFRFNN)に基づくDCT-MFRFNNは、DCTを用いて時系列の変動を低減し、その構造とMFRFNNを単純化し、株価を予測する。
VMD-MFRFNNは平均35.93%、24.88%、RMSEは34.59%減少している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 08:17:14 GMT)
Data-Driven Linear Complexity Low-Rank Approximation of General Kernel
Matrices: A Geometric Approach [0.9] K_ij = kappa(x_i,y_j)$ ここで $kappa(x,y)$ は核関数であり、$X=x_i_i=1m$ と $Y=y_i_i=1n$ は点の集合である。
本稿では,X$ および$Y$ の点集合が大小であり,十分に分離されていないカーネル行列に対する低ランク近似を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 07:15:00 GMT)
Improving Metrology with Quantum Scrambling [0.5] 量子スクランブル(Quantum scrambling)は、多体量子系の多くの自由度に量子情報の高速な拡散を記述する。
我々は,Lipkin-Meshkov-Glick (LMG)多体ハミルトニアンの指数的揺らぎ特性を探索する。
我々の実験は、制御されたテーブルトップ実験における量子カオスとスクランブルの研究への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 20:00:52 GMT)
Automatic stabilization of finite-element simulations using neural
networks and hierarchical matrices [0.3] 最適なテスト関数を持つペトロフ・ガレルキンの定式化は有限要素シミュレーションの安定化を可能にする。
低ランク近似を用いて最適試験関数の係数の行列を圧縮する。
このプロセスを加速するために、ニューラルネットワークをトレーニングし、圧縮アルゴリズムの重要なボトルネックを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 09:20:30 GMT)
Reconstructing Kernel-based Machine Learning Force Fields with
Super-linear Convergence [0.2] 我々は、プレコンディショナーを構築するためのNystr"om-typeメソッドの幅広いクラスについて考察する。
本研究は, ランダムサンプリングからスコア推定の活用に至るまで, アプローチの全スペクトルを網羅する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 13:45:50 GMT)
Tightrope-walking rationality in action: Feyerabendian insights for the
foundations of quantum mechanics [0.0] Feyerabendが実際に量子力学について書いたことを出発点としています。
我々は本分析を、現実主義、客観性、多元主義、物理と哲学の関係に関する一般的な見解にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 17:17:31 GMT)
The Prediction of Anyons: Its History and Wider Implications [0.0] 本稿では、中間交換統計値を持つ2次元空間における量子粒子の可能性が、ボソンやフェルミオンが理解されてからしばらくの間、物理学者を除いた理由について論じる。
私は、科学的成果を正確に評価するために失敗に対処することで締めくくります。このような行為は、物理学における女性やマイノリティを不当に傷つけ、科学に有害です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 02:12:23 GMT)
Solvable model of deep thermalization with distinct design times [0.0] 有限サブシステム上での量子状態の普遍的均一分布の出現について検討する。
この現象は、常温化よりも強い量子多体系における平衡の形式を表している。
我々は,2つのプロセスが異なる時間スケールで発生することを示すカオス力学の,正確に解けるモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 19:54:31 GMT)
Signatures of the Optical Stark Effect on Entangled Photon Pairs from
Resonantly-Pumped Quantum Dots [0.0] 量子ドットにおけるバイエクシトン-エクシトンカスケードの2光子共鳴励起は、高偏光-絡み合った光子対を生成する。
レーザー誘起AC-Stark効果がスペクトル放出特性および絡み合いに及ぼす影響を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 11:36:21 GMT)
Partition "large" black holes into seven inequivalent families [0.0] 3つの量子ビットの局所ユニタリ作用素(LU)エンタングルメント分類を用いた「大きい」ブラックホールの分類について検討した。
4つの非消滅電荷を持つ2つのブラックホールの間に$q_0$, $p1$, $p2$, $p3$が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 03:34:03 GMT)
Multi-duplicated Characterization of Graph Structures using Information
Gain Ratio for Graph Neural Networks [0.0] グラフデータのための機械学習において、ノード分類タスクを解決するために、様々なグラフニューラルネットワーク(GNN)が提案されている。
GNN(MSI-GNN)のための情報ゲイン比(IGR)を用いたグラフ構造の多重重複特性評価法を提案する。
MSI-GNNがGCN, H2GCN, GCNIIをベンチマークグラフデータセットの平均精度で上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 08:56:21 GMT)
Momentum Gauge Fields and Non-Commutative Space-Time [0.0] 位置作用素の運動量空間表現(hat x_i = i hbar fracpartial p_i$)から始まるゲージ原理を示す。
非可換な時空パラメータは運動量に依存することができ、低運動量で時空が可換であるが高運動量で非可換となるモデルを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 00:20:14 GMT)
Long-lived qubit entanglement by surface plasmon polaritons in a Weyl
semimetal [0.0] ワイル半金属中における非相互表面プラズモン偏光子(SPP)を介する2つの量子ビットの自然絡み合いについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 01:34:57 GMT)
LMFLOSS: A Hybrid Loss For Imbalanced Medical Image Classification [0.0] 提案した損失関数は,ベースラインモデルと比較して2%～10%のマクロf1の改善と相反する性能を示した。
我々は,医用画像分類に対するより一般化されたアプローチに向けた新たな研究を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 14:19:44 GMT)
Kannudi -- A Reference Editor for Kannada [0.0] Kannudiは、OKOK!とOKOK!の原則とドメイン知識に基づいた、Kannadaのリファレンスエディタである。
これは、Ottu Haku Ottu Kodu!というカンナダの入力方法を紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 01:40:56 GMT)
Extraction of entanglement from quantum fields with entangled particle
detectors [0.0] 当初、2つのアンルー・デウィット粒子検出器が絡み合っていた。
衝撃波は弱絡み検出器の最初の絡み合いを高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 19:00:00 GMT)
Extracting perfect GHZ states from imperfect weighted graph states via
entanglement concentration [0.0] フォトニックGHZ状態は、量子情報科学における多くの重要な応用の中心となる。
完全GHZ状態を生成することができる絡み合い集中プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 15:58:09 GMT)
Extending the coherence time of spin defects in hBN enables advanced
qubit control and quantum sensing [0.0] この研究は、剥離性材料中のスピン欠陥を用いたナノスケールセンシングの基礎を築いた。
量子センサーや量子ネットワークへの有望な道を開き、超薄型構造に統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 23:00:12 GMT)
Directionality between driven-dissipative resonators [0.0] 本稿では,コヒーレントカップリングと非コヒーレントカップリングの相対位相差が非対称性を誘導する,一対の駆動散逸型量子共振器を記述するモデルを提案する。
多様な散逸的な風景(本質的な損失と散逸的な結合の両方を含む)と、コヒーレントな相互作用の間の相互作用は、いくつかの顕著な結果をもたらす。
我々の研究は、フォトニクスやキャビティ・マグノニクスのような領域において、散逸によって引き起こされる量子方向を観測する、という具体的な可能性を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 17:00:13 GMT)
Development of a Thermodynamics of Human Cognition and Human Culture [0.0] 我々は,「エネルギー」と「エントロピー」の概念が,人間の言語や文化において一貫して導入可能であることを示す。
我々は「人間の認知と文化のための非古典的熱力学理論」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 18:19:05 GMT)
Degeneracies and symmetry breaking in pseudo-Hermitian matrices [0.0] 擬エルミート行列の固有空間を分類し、反対種のモードが実軸上で衝突した場合に限り、そのような対称性の破れが発生することを示す。
我々は、フォトニクス、凝縮物質物理学、メカニクスの例を挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 02:26:51 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Heat Pump Control [0.0] 本研究は, 模擬環境下でのヒートポンプ制御に深部強化学習を適用した。
MPCのような性能を実現するためにDRLをモデルフリーで適用できることが示せる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 11:24:08 GMT)
Coherent states with minimum Gini uncertainty for finite quantum systems [0.0] 不確実性関係 $Delta(rho)ge eta_d$ をジーニ指数の観点から研究する。
Giniの不確かさ定数'$eta_d$を数値的に推定し、上限の$tilde eta_dge eta_d$と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 15:34:42 GMT)
Bounding Real Tensor Optimizations via the Numerical Range [0.0] 行列の数値範囲は、実テンソル積ベクトル上での最適化問題の最適値の有界化にどのように利用できるかを示す。
我々の境界は固有値に基づく自明な境界よりも強く、半定プログラミング緩和によって得られる境界よりもはるかに高速に計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 20:03:06 GMT)
Automated Gadget Discovery in Science [0.0] シークエンスマイニングとクラスタリングに基づくポストホック解析により,RLエージェントの学習行動に関する洞察を得る。
具体的には、与えられたタスクを解くためにエージェントが使用する頻繁でコンパクトなサブルーチンを、ガジェットとして蒸留し、様々なメトリクスでグループ化する。
学習エージェントのポリシーを分析するこのアプローチはエージェントと環境非依存であり、エージェントのポリシーに関する興味深い洞察を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 14:52:22 GMT)
Artificial Pupil Dilation for Data Augmentation in Iris Semantic
Segmentation [0.0] 現代の虹彩認識のアプローチでは、深層学習を用いて虹彩の有効部分を眼の他の部分から切り離す。
本稿では,新しいデータ拡張手法を導入することにより,虹彩意味分節システムの精度を向上させることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 13:31:56 GMT)
An optimized fuzzy logic model for proactive maintenance [0.0] ITTFLMは5msで出力を生成でき、このモデルでは、トラペゾイダルのメンバーシップ関数に基づくモデルが高精度に故障状態を識別することを示した。
ITTFLMは、植物機械からリアルタイムで収集されたファンデータに基づいてテストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 15:49:46 GMT)
Algebraic approach to a two-qubit quantum thermal machine [0.0] 2つの結合したqビットからなるエンジンの熱力学特性について検討し,オットーサイクルを実行する。
結合について、1-d等方的ハイゼンベルクモデルを考える。
本稿では,Rabi周波数の時間変化でエンジン効率を数値的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 23:37:40 GMT)
Agent-based Modeling and Simulation of Human Muscle For Development of
Software to Analyze the Human Gait [0.0] 人体運動の分析に使用できる人体筋のエージェントモデルを提案する。
また、リバースエンジニアリングソリューションを用いて歩行周期における人間の筋肉の強度を計算する方法も考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 15:57:31 GMT)
AI-enabled exploration of Instagram profiles predicts soft skills and
personality traits to empower hiring decisions [0.0] 我々は、Instagramのプロフィールから、16のオンデマンドソフトスキルからなる幅広い行動能力を自動的に予測できることを示した。
モデルは、オンラインアンケートに回答し、Instagramのユーザー名を提供した400人のイランのボランティアユーザーのサンプルに基づいて構築された。
ディープラーニングモデルは、それぞれ2レベルと3レベルの分類において、70%と69%の平均精度を示すことで、主にパフォーマンスを向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 07:09:53 GMT)