ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders [104.1] 完全畳み込み型マスク付きオートエンコーダフレームワークと,新たなグローバル応答正規化層を提案する。
この自己教師付き学習技術とアーキテクチャ改善の共設計により、純粋なConvNetの性能を大幅に向上させるConvNeXt V2と呼ばれる新しいモデルファミリが生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 18:59:31 GMT)
NaQ: Leveraging Narrations as Queries to Supervise Episodic Memory [93.0] Narrations-as-Queries (NaQ)は、標準的なビデオテキストナレーションをビデオクエリのローカライゼーションモデルのためのトレーニングデータに変換するデータ拡張戦略である。
NaQが複数のトップモデルを大幅に改善(精度を2倍に)
また、ロングテールオブジェクトクエリのゲインや、ゼロショットおよび少数ショットNLQを実行する機能など、このアプローチのユニークな特性も示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 16:40:15 GMT)
Bayesian Interpolation with Deep Linear Networks [92.2] ガウス重み先行とMSE負の対数類似性損失は、予測後部とベイズ模型の証拠の両方を閉じた形で書くことができることを示す。
深部線形ネットワークにおけるデータ非依存の先行関係は,データ依存の先行関係を最大化する証拠を持つ浅部ネットワークと同一であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 17:46:31 GMT)
3DSGrasp: 3D Shape-Completion for Robotic Grasp [81.2] オブジェクトの完全な3Dポイントクラウドデータ(PCD)が利用可能であれば、現実のロボットの把握は堅牢に行うことができる。
実際に、PCDは、握る動作の前に、オブジェクトがほとんど見ていない、そしてまばらな視点から見られているとき、しばしば不完全である。
そこで我々は3DSGraspという新しい把握戦略を提案する。これは部分的なPCDから欠落した幾何を予測し、信頼性の高い把握ポーズを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 20:23:05 GMT)
Betrayed by Captions: Joint Caption Grounding and Generation for Open
Vocabulary Instance Segmentation [80.5] マスクアノテーションを使わずに、インスタンスレベルのオープン語彙セグメンテーションに焦点をあてる。
画像キャプションの助けを借りて, 字幕内の数千のオブジェクト名詞を活用して, 新規クラスの発見を目的とした, シンプルかつ効果的なフレームワークについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 18:52:12 GMT)
Follow the Timeline! Generating Abstractive and Extractive Timeline
Summary in Chronological Order [78.5] 時間順で抽象的かつ抽出的な時系列を生成できる統一タイムライン要約器(UTS)を提案する。
我々は、以前の中国の大規模タイムライン要約データセットを拡張し、新しい英語タイムラインデータセットを収集する。
UTSは、自動評価と人的評価の両方の観点から最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 20:29:40 GMT)
Multi-Stage Spatio-Temporal Aggregation Transformer for Video Person
Re-identification [78.1] 本稿では,2つの新しいプロキシ埋め込みモジュールを設計したMSTAT(Multi-Stage Space-Temporal Aggregation Transformer)を提案する。
MSTATは、属性関連、アイデンティティ関連、および属性関連情報をビデオクリップからエンコードする3つのステージから構成される。
MSTATは様々な標準ベンチマークで最先端の精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 05:17:31 GMT)
Scale-MAE: A Scale-Aware Masked Autoencoder for Multiscale Geospatial
Representation Learning [69.1] 本研究では,異なるスケールでデータ間の関係を明示的に学習する事前学習手法であるScale-MAEを提案する。
その結果,低周波画像と高周波画像の両方を再構成することで,リモートセンシング画像のマルチスケール表現が堅牢になることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 23:50:15 GMT)
Rethinking the Video Sampling and Reasoning Strategies for Temporal
Sentence Grounding [65.0] 時間的文グラウンドディング(TSG)は、特定のセグメントの時間的境界を文問合せによってビデオから識別することを目的としている。
本稿では,TSG のための新しいサイムズサンプリング・推論ネットワーク (SSRN) を提案し,シムズサンプリング機構を導入し,追加のコンテキストフレームを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 03:38:22 GMT)
Argoverse 2: Next Generation Datasets for Self-Driving Perception and
Forecasting [64.7] Argoverse 2(AV2)は、自動運転分野の研究の知覚と予測のための3つのデータセットの集合である。
Lidarデータセットには、ラベルなしのLidar点雲とマップ整列ポーズの2万のシーケンスが含まれている。
Motion Forecastingデータセットには、各ローカルシーンにおける自動運転車と他のアクター間の興味深い、挑戦的なインタラクションのために採掘された25万のシナリオが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 00:36:22 GMT)
PCRLv2: A Unified Visual Information Preservation Framework for
Self-supervised Pre-training in Medical Image Analysis [56.6] 本稿では,ピクセルレベルの情報を高レベルなセマンティクスに明示的にエンコードするための画素復元タスクを提案する。
また,画像理解を支援する強力なツールであるスケール情報の保存についても検討する。
提案されている統合SSLフレームワークは、さまざまなタスクで自己管理されたフレームワークを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 17:47:27 GMT)
STEPs: Self-Supervised Key Step Extraction from Unlabeled Procedural
Videos [56.4] 問題を表現学習とキーステップ抽出の2つのステップに分解する。
我々は、時間モジュールを用いて、市販のビデオ機能に適応するトレーニング戦略により、自己教師付き表現学習を採用する。
提案手法は,プロシージャビデオから抽出した表現をクラスタリングするチューナブルアルゴリズムを用いてキーステップを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 18:32:45 GMT)
Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican
legislative election [55.4] 選挙日前の6ヶ月の間に、1500万件の選挙関連ツイートのデータセットを使用します。
地理的属性を持つデータを用いたモデルが従来のポーリング法よりも精度と精度で選挙結果を決定することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 12:40:05 GMT)
Posterior Collapse and Latent Variable Non-identifiability [54.8] 柔軟性を犠牲にすることなく識別性を強制する深層生成モデルである,潜時同定可能な変分オートエンコーダのクラスを提案する。
合成および実データ全体にわたって、潜在識別可能な変分オートエンコーダは、後方崩壊を緩和し、データの有意義な表現を提供する既存の方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 06:16:56 GMT)
Delving into Semantic Scale Imbalance [45.3] クラスの特徴的多様性を測定するために使用されるクラスの意味的スケールを定義し,定量化する。
本稿では、一般的な損失改善スキームと動的再重み付けトレーニングフレームワークを含む意味尺度バランス学習を提案する。
総合的な実験により、動的セマンティック・スケール・バランス・ラーニングにより、大規模で長い尾を持つ非長い尾を持つ自然および医学的なデータセットにおいて、モデルが優れたパフォーマンスを発揮することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 10:18:08 GMT)
Knockoffs-SPR: Clean Sample Selection in Learning with Noisy Labels [44.8] 雑音ラベルを用いた学習のための,理論的に保証されたクリーンサンプル選択フレームワークを提案する。
Knockoffs-SPRは、標準的な教師付きトレーニングパイプラインのサンプル選択モジュールと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 07:13:28 GMT)
On the Challenges of using Reinforcement Learning in Precision Drug
Dosing: Delay and Prolongedness of Action Effects [42.8] 薬物投与にRLを使用する2つの大きな課題は、薬物投与の遅延と長期的効果である。
PAE-POMDPをMDPに変換するための簡便で効果的な手法を提案する。
本研究は,おもちゃの課題に対する提案手法と,臨床に着想を得た報酬関数を考案したグルコース制御課題について検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 03:16:59 GMT)
Model-Driven Deep Learning for Non-Coherent Massive Machine-Type
Communications [37.4] 大規模機械型通信(mMTC)における1相非コヒーレント方式を用いた共同装置の動作とデータ検出について検討した。
非コヒーレント伝送方式によって導入された相関した疎結合パターンのため、従来のAMPアルゴリズムでは良好な性能が得られない。
本稿では,パイロット活動相関を効果的に活用して検出性能を向上させる深層学習改良AMPネットワーク(DL-mAMPnet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 04:02:32 GMT)
Massive Language Models Can Be Accurately Pruned in One-Shot [29.3] 大規模生成事前学習型トランスフォーマー(GPT)ファミリーモデルが1ショットで少なくとも50%の間隔で切断できることを初めて示す。
これはSparseGPTと呼ばれる新しいプルーニング手法によって実現され、特に大規模GPTファミリーモデルにおいて効率的かつ正確に動作するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 17:48:56 GMT)
Towards Modeling and Influencing the Dynamics of Human Learning [27.0] 私たちは、ロボットが持つ影響を理解し、それを活用して人々をよりよく支援し、人間のモデルが現実とより迅速に一致できるようにするための一歩を踏み出します。
我々のキーとなる考え方は、人間の学習を、新しい観察によって人間の内部モデルを進化させる非線形力学系としてモデル化することである。
次に、人間の学習力学モデルをロボット計画問題に組み込むことで、ロボットが人間の学習にどう影響するかを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 23:59:45 GMT)
CLIP-Driven Universal Model for Organ Segmentation and Tumor Detection [23.4] 本稿では,CLIP(Contrastive Language-Driven Pre-training)から学んだ埋め込みを,CLIP-Driven Universal Modelと呼ばれるセグメンテーションモデルに導入する。
Universal Modelは、腹部構造間の意味的関係を利用して、25の臓器と6種類の腫瘍をよりよく分類することができる。
データセット固有のモデルと比較すると、Universal Modelは計算効率が良く(6倍高速)、様々なサイトからのCTスキャンに優れ、新しいタスクにおいてより強力な転送学習性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 18:07:44 GMT)
Analysing Discrete Self Supervised Speech Representation for Spoken
Language Modeling [21.2] この研究は、生成音声言語モデリングの目を通して、個別の自己教師付き音声表現を深く分析する。
GSLMの離散ユニットの実用的改善を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 10:36:40 GMT)
Understanding Political Polarisation using Language Models: A dataset
and method [18.4] 本稿では,言語モデルを用いた米国の政治システムにおける政治的分極の分析を目的とする。
主なコントリビューションは、過去120年間に渡りWikipediaから抽出されたデータセットです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 22:15:04 GMT)
A RL-based Policy Optimization Method Guided by Adaptive Stability
Certification [16.4] ポリシとリアプノフ関数を共同で学習することは、最近、システム全体の安定性を保証するための有望なアプローチとなっている。
本稿では,適応安定認証(ASC)を提案する。
提案手法は,従来の研究よりも蓄積コストの低減と安定性制約違反の低減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 04:19:56 GMT)
Efficient Online Learning with Memory via Frank-Wolfe Optimization:
Algorithms with Bounded Dynamic Regret and Applications to Control [15.6] 動的後悔を最小限に抑えるメモリ付きプロジェクションフリーなメタベース学習アルゴリズムを提案する。
私たちは、自律的なエージェントが時間によって変化する環境に適応する必要がある人工知能アプリケーションによって動機付けられています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 01:12:29 GMT)
Data-Driven Optimization of Directed Information over Discrete Alphabets [15.4] 方向性情報(DI)は、逐次解析モデルの研究と分析のための基本的な尺度である。
離散入力空間上でのDIのための新しい推定最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 12:25:40 GMT)
MAUD: An Expert-Annotated Legal NLP Dataset for Merger Agreement
Understanding [15.2] MAUDは、アメリカバー協会の2021年のパブリックターゲット・ディール・ポイント・スタディに基づく、専門家による注釈付き読解データセットである。
我々の微調整されたTransformerベースラインは、多くの質問において、モデルがランダムよりもはるかに高いパフォーマンスで、有望な結果を示している。
MAUDは法律専門家とNLPコミュニティの両方にとって重要なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 21:08:27 GMT)
Learning Invariance from Generated Variance for Unsupervised Person
Re-identification [15.1] 従来のデータ拡張をGAN(Generative Adversarial Network)に置き換えることを提案する。
3次元メッシュガイド型人物画像生成器は、人物画像をID関連およびID非関連の特徴に分解するために提案される。
生成モジュールとコントラストモジュールを共同でトレーニングすることにより、主流の大規模ベンチマーク上で、最先端の非教師なしのReID性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 15:40:14 GMT)
Diffusion Probabilistic Models for Scene-Scale 3D Categorical Data [14.6] 我々は拡散モデルを学び、シーンスケールで3Dデータを生成する。
本研究は, シーンスケールの3次元分類データに対して, 離散的, 潜時拡散を適用した最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 05:00:11 GMT)
Low-rank tensor decompositions of quantum circuits [14.5] 我々はMPOを用いて量子状態、量子ゲート、量子回路全体を低ランクテンソルとして表現する方法を示す。
これにより、古典コンピュータ上の複雑な量子回路の解析とシミュレーションが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 11:10:31 GMT)
Holistic Network Virtualization and Pervasive Network Intelligence for
6G [14.4] ネットワークアーキテクチャの進化と展望を考察し,第6世代(6G)ネットワークのための新しい概念アーキテクチャを提案する。
提案したアーキテクチャは2つの鍵となる要素、すなわち全体論的ネットワーク仮想化と広範人工知能(AI)を持つ。
我々は6Gの潜在的なアーキテクチャに関するさらなる議論と開発を刺激することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 04:15:33 GMT)
Dynamically Modular and Sparse General Continual Learning [14.0] リハーサルに基づく一般連続学習のための動的モジュラリティと疎度(ダイナモス)を導入する。
本手法は,ニューロンのサブセットを活性化し,刺激の類似性に応じて重なり合うことで再利用性を維持しつつ,モジュラーと特殊性のある表現を学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 12:24:24 GMT)
Learning to Maximize Mutual Information for Dynamic Feature Selection [13.8] 本稿では,現在利用可能な情報に基づいてモデルを逐次クエリする動的特徴選択(DFS)問題を考察する。
条件付き相互情報に基づいて,特徴を欲求的に選択する,よりシンプルなアプローチについて検討する。
提案手法は,最適性を訓練した際の欲求を回復し,既存の特徴選択法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 08:31:56 GMT)
Task-specific Scene Structure Representations [13.8] 本研究では,シーンのタスク固有の構造ガイダンスを抽出する単一汎用ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
我々の主な貢献は、このような単純なネットワークが、いくつかの低レベル視覚アプリケーションに対して最先端の結果を得ることができることを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 08:25:47 GMT)
A Concept Knowledge Graph for User Next Intent Prediction at Alipay [12.3] 本稿では,概念知識グラフを用いたユーザ次の意図予測技術について述べる。
本稿では、知識グラフから専門家ルールを統合し、オンラインユーザの次の意図を推測するTransformerベースのモデルを提案する。
実験の結果,提案システムは,説明可能性を維持しつつ,下流タスクの性能を効果的に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 02:10:18 GMT)
Learning Road Scene-level Representations via Semantic Region Prediction [11.5] 自動走行システムにおける2つの重要な課題、すなわち運転意図予測と自我中心画像からの危険物体識別に取り組む。
我々は、シーンレベルの表現は、エゴ車両周辺の交通シーンの高レベルな意味的および幾何学的表現を捉える必要があると論じる。
本稿では,新しい意味領域予測タスクと自動意味領域ラベリングアルゴリズムを用いてシーンレベルの表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 15:13:30 GMT)
State and parameter learning with PaRIS particle Gibbs [11.3] 非線形状態空間モデルは統計機械学習においてユビキタスである。
PaRISはモンテカルロのシーケンシャルな手法であり、加算関数の期待値の効率的なオンライン近似を可能にする。
我々はパリの粒子Gibbs PPGサンプリングアルゴリズムを,条件付きSMC移動によって駆動されるPaRISアルゴリズムとして設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 23:27:33 GMT)
Tsetlin Machine Embedding: Representing Words Using Logical Expressions [10.8] 本稿では,論理節を自己教師する自動エンコーダについて紹介する。
節は、"black"、"cup"、"hot"のような文脈的な単語からなり、"coffee"のような他の単語を定義する。
我々は,GLoVeを6つの分類タスクで上回り,いくつかの内在的および外在的ベンチマークに対する埋め込み手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 15:02:45 GMT)
Fusing Models for Prognostics and Health Management of Lithium-Ion
Batteries Based on Physics-Informed Neural Networks [9.8] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)に基づくモデル融合方式を提案する。
半経験的半物理偏微分方程式(PDE)を開発し、Liイオン電池の劣化ダイナミクスをモデル化する。
発見されたダイナミクス情報は、PINNフレームワークのサロゲートニューラルネットワークがマイニングしたものと融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 17:51:23 GMT)
On Bilevel Optimization without Lower-level Strong Convexity [9.0] 局所最適性は、最も穏やかな連続性条件または望ましくない結果への規則化を測定する。
次に,両レベル問題の解法としてIGFM(Inexact-Free Method)を提案する。
非漸近解析により,提案手法は二段階問題の定常点を見つけることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 15:09:12 GMT)
Urban Visual Intelligence: Studying Cities with AI and Street-level
Imagery [8.6] 本稿では,都市の外観と機能に関する文献を概観し,その理解に視覚情報がどのように使われているかを説明する。
概念的フレームワークであるUrban Visual Intelligenceは、新しい画像データソースとAI技術が、研究者が都市を知覚し、測定する方法をどう変えているか、詳しく説明するために導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 10:00:26 GMT)
Quantum Atomic Matter Near Two-Dimensional Materials in Microgravity [7.8] グラフェンや遷移金属ジアルコゲナイドのような2次元(2次元)原子平らな材料は、非伝統的なディラック電子スペクトルを示す。
本研究では, 微小重力下での低温原子との相互作用を効果的に設計し, 複雑な電子・原子集団量子相と現象の相乗効果をもたらすことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 00:36:49 GMT)
Russia-Ukraine war: Modeling and Clustering the Sentiments Trends of
Various Countries [7.7] 本稿では、ロシア・ウクライナ戦争に関する英語のつぶやきを分析し、紛争に関するユーザの意見や感情を反映した傾向を分析する。
BERTモデルを用いて、ツイートの肯定的感情と否定的感情を分析し、様々な国における肯定的感情と否定的感情の頻度に関連する時系列を算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 11:32:47 GMT)
Large-Scale Traffic Signal Control by a Nash Deep Q-network Approach [7.2] 本稿では,完全集中型とMARLの両アプローチの弱点を緩和する,非政治的な深いQ-Network (OPNDQN) アルゴリズムを提案する。
OPNDQNの主な利点の1つはマルチエージェントマルコフ過程の非定常性を緩和することである。
平均キュー長,エピソードトレーニング報酬,平均待ち時間の観点から,既存のMARLアプローチよりもOPNDQNの方が優位であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 12:58:51 GMT)
Information Rates with Non Ideal Photon Detectors in Time-Entanglement
Based QKD [7.2] 我々は、光子検出タイミングジッタ、検出器ダウンタイム、および光子ダークカウントに対処し、それぞれが異なる方法で達成可能な最大秘密鍵レートを減らす方法を示す。
我々の主な成果の1つは、検出器の仕様から、実験者がシステムの達成可能な秘密鍵レートを予測するためのツールを提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 23:38:21 GMT)
Credible Remote Sensing Scene Classification Using Evidential Fusion on
Aerial-Ground Dual-view Images [6.8] マルチビュー(マルチソース、マルチモーダル、マルチパースペクティブなど)データはリモートセンシングタスクで頻繁に使用される。
データ品質の問題はさらに明確になり、マルチビューデータの潜在的なメリットが制限される。
深層学習は空中二視点リモートセンシングシーン分類の課題に導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 12:27:55 GMT)
Edge Enhanced Image Style Transfer via Transformers [6.7] 任意のイメージスタイルの転送が ますます注目を集めています
コンテンツの詳細とスタイル機能のトレードオフを同時に維持することは困難です。
画像スタイルの転送とエッジロスのための新しい変換器ベースのSTTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 10:39:31 GMT)
P3DC-Shot: Prior-Driven Discrete Data Calibration for Nearest-Neighbor
Few-Shot Classification [6.6] P3DC-Shotは、事前駆動型データキャリブレーションによって強化された、隣り合う近距離数ショット分類法である。
それぞれのベースクラスを表すプロトタイプを先行として扱い、異なるベースプロトタイプとの類似性に基づいて各サポートデータを校正する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 16:26:16 GMT)
Noise-resistant quantum memory enabled by Hamiltonian engineering [6.6] 量子ドットの核スピンは、高速でスケーラブルな量子メモリの候補として有望である。
ハミルトン工学を通して高速かつ高忠実な量子メモリを実現するための耐雑音プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 09:31:08 GMT)
Non-intrusive Water Usage Classification Considering Limited Training
Data [5.9] 家電の使用状況を連続的に監視するための家庭内水消費のスマート測定は, 人々の水環境保全に対する行動に影響を及ぼすことが示されている。
現在、各家電をモニタする複数のセンサの設置は、初期コストが高く、その結果、センサを使用して異なる家電の消費を監視することは、費用対効果が低い。
そこで本研究では,家庭内水消費の総量を用いて,単一および重なり合う家庭用水利用イベントを分類するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 11:57:36 GMT)
Quantum speed limit for complex dynamics [5.3] 量子速度制限(OQSL)の操作的定義が提案され、時間に依存しないハミルトンの固有最小時間を明らかにした。
ここでは、ある時間依存ハミルトニアンに対してOQSL表現を提供し、三段階(分類-回帰-校正)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 08:59:22 GMT)
Eigenstate thermalization and disappearance of quantum many-body scar
states in interacting fermion systems [5.2] サブボリュームスケーリング法則を満たす絡み合いエントロピーを持つ多体スカー状態の確率は,システムサイズとともに指数関数的に減少することを示す。
この結果は,相互作用するフェルミオン系における傷痕状態の消失を定量的に論じるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 17:41:10 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Asset Allocation: Reward Clipping [4.9] 本稿では,各モデルのキャラクタを分析して,リワードクリッピングモデル(Reward clipping model)と呼ばれる高度なアルゴリズムを導入する。
Reward Clippingモデルは金融分野の既存のモデル、特にポートフォリオ最適化よりも優れているようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 03:54:43 GMT)
Towards The Creation Of The Future Fish Farm [3.8] 魚の養殖環境は、管理された環境の中で魚介類の世話と管理を支援する。
このセクターでは、効率を高めるために新しい技術が常に実装されている。
本研究は,将来の養殖施設の効率性と利用性を示す概念実証である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 21:41:06 GMT)
What is Cognitive Computing? An Architecture and State of The Art [3.7] 認知コンピューティング(COC)は、リアルタイムに応答する計算資源の少ない高い認知マシンを構築することを目的としている。
本稿では,COCに関する文献を無数の統計的解析手法を用いて分析し,COCのアーキテクチャを提案する。
研究によると、認知計算の構造を包括的に補完する、Von-Neuman、Neuromorphic Engineering、Quantum Computingの3つの下層コンピューティングパラダイムが存在することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 21:45:52 GMT)
SAFEMYRIDES: Application of Decentralized Control Edge-Computing to
Ridesharing Monitoring Services [3.7] この研究は、ほとんどの計算と決定がモノのインターネットに移動される分散制御エッジモデルを導入している。
このモデルはまた、セキュリティとプライバシのリスクを引き起こすデータ転送を避ける。
モデルを検討するため,シーン認識型ライドシェアリング監視システムであるSAFEMYRIDESを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 21:54:32 GMT)
Fairness Guaranteed and Auction-based x-haul and Cloud Resource
Allocation in Multi-tenant O-RANs [3.5] 本稿では,min-max Fairness と Vickrey-Clarke-Groves (VCG) オークションベースの x-haul と DU-CU リソース割り当て機構の性能を比較検討する。
min-max Fairアプローチは、RUの最大OPEXを、彼らの要求に比例したコスト共有によって最小化するが、VCGオークションベースのアプローチは、利用しているすべてのリソースの合計OPEXを最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 11:03:50 GMT)
Optimal photon budget allocation in E91 protocol [2.9] 我々は、セキュリティを損なうことなく、標準化されたE91 QKDシステムにおける生のキーレートの改善に焦点を当てる。
226.22%$生の鍵レートが83%$、10%$、7%$の3種類の光子予算で上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 18:51:59 GMT)
Point Cloud-based Proactive Link Quality Prediction for Millimeter-wave
Communications [2.9] 本研究は,mmWaveリンクの品質予測法を設計し,LiDARと深度カメラの異なる種類の点雲を用いて2つの実験を行った。
提案手法は,人体による妨害によるmWaveリンクの品質低下を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 16:51:40 GMT)
Epitaxially Driven Phase Selectivity of Sn in Hybrid Quantum Nanowires [2.8] ハイブリッド半導体/超伝導ナノワイヤは、ゲート可変超伝導の研究のための広汎なプラットフォームを構成する。
InSb,InAsSb,InAsナノワイヤ上でのSn成長の広範な最適化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 10:47:02 GMT)
A contrastive learning approach for individual re-identification in a
wild fish population [2.6] 本稿では,個人識別のための対照的な学習モデルを提案する。
コントラスト学習を用いて、一様写真のコレクションから類似画像や異種画像のペアを見つける。
モデルでは,1ショット精度0.35,5ショット精度0.56,100ショット精度0.88をデータセット上で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 11:03:39 GMT)
Learning and interpreting asymmetry-labeled DAGs: a case study on
COVID-19 fear [2.4] 非対称性ラベル付きDAGは、独立性の対称仮定を緩和することによってベイズネットワークのクラスを拡張することが提案されている。
本稿では,このモデルに対する構造学習アルゴリズムについて紹介する。このアルゴリズムは,効率的ではあるが,基礎となる依存構造を直接解釈することができる。
イタリアで収集されたFear of COVID-19 Scaleのデータを使用した実世界のデータアプリケーションでは、実際に使用されていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 12:48:17 GMT)
DMOps: Data Management Operation and Recipes [2.3] データ中心のAIは、機械学習(ML)パイプライン内のデータの重要性に光を当てている。
「データ・マネジメント・オペレーション・レシピ」は、業務やドメインに関係なく業界をガイドします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 09:46:53 GMT)
Generating Approximate Ground States of Molecules Using Quantum Machine
Learning [2.1] 本稿では、生成量子機械学習モデルを用いて、ポテンシャルエネルギー表面上の任意の点における量子状態を作成することを提案する。
我々のアプローチでは、古典的なニューラルネットワークを用いて分子の核座標を変動量子回路の量子パラメータに変換する。
勾配評価は効率的であり,水素鎖,水および水酸化ベリリウムのPES上での波動関数の調製能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 05:37:45 GMT)
Statistical Machine Translation for Indic Languages [1.9] 本稿では,バイリンガル統計機械翻訳モデルの開発について論じる。
このシステムを構築するために,MOSES オープンソース SMT ツールキットについて検討した。
本実験では, BLEU, METEOR, RIBESなどの標準指標を用いて, 翻訳の質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 06:23:12 GMT)
Training Differentially Private Graph Neural Networks with Random Walk
Sampling [1.8] 異なるプライベートな降下は、トレーニングデータに関する機密情報を漏らすことなく、ニューラルネットワークをトレーニングするための事実上の標準である。
実際には、これはグラフ上のプライバシー保護のディープラーニングを、非常に浅いグラフニューラルネットワークに制限する。
本稿では、与えられたトレーニンググラフの非結合部分グラフ上でグラフニューラルネットワークをトレーニングすることで、この問題を解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 16:14:50 GMT)
Chains of Autoreplicative Random Forests for missing value imputation in
high-dimensional datasets [1.5] データサイエンスと機械学習では、欠落値が一般的な問題である。
我々は,多ラベル分類問題として価値計算の欠落を考慮し,自己複製的ランダム林の連鎖を提案する。
提案アルゴリズムは,データセットの情報のみに基づいて,欠落した値を効果的に解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 10:53:52 GMT)
Interactive Control over Temporal-consistency while Stylizing Video
Streams [1.5] スタイリゼーションテクニックをビデオに拡張する便利な方法は、フレーム単位で適用することである。
時間的一貫性を強制するための既存のアプローチの多くは、以下の欠点の1つ以上に悩まされている。
本稿では、インタラクティブな一貫性制御を提供しながら、ビデオストリームをスタイリングできるアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 16:49:48 GMT)
IRT2: Inductive Linking and Ranking in Knowledge Graphs of Varying Scale [1.4] 産業用ユースケースのためのドメイン固有の知識モデルを構築するという課題に対処する。
我々の焦点は、実用的なツールの基礎となる帰納的リンク予測モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 15:19:21 GMT)
An Event-based Algorithm for Simultaneous 6-DOF Camera Pose Tracking and
Mapping [1.0] イベントカメラは、各画素位置の強度の変化に基づいて、非同期にコンパクトなビジュアルデータを出力することができる。
我々は、その機能を評価するために、イベントのみのパイプラインの慣性バージョンを提案する。
地図推定が信頼できるならば、同等あるいはより正確な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 12:16:18 GMT)
Environmental-induced work extraction [1.0] 測定は、絡み合った、例えば2モードシステムから作業を引き出すことができる。
抽出された作業は、低温における熱エネルギー全体の交絡度倍になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 09:23:00 GMT)
Using meaning instead of words to track topics [0.8] 現在、既存のトピックトラッキング手法はすべて、単語使用量に合わせて語彙情報を使用している。
単語埋め込みを用いた意味に基づく新しい手法について検討する。
本結果から,トピックトラッキングに対する意味論的アプローチは語彙的アプローチと同等であるが,異なる誤りを犯すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 08:55:55 GMT)
Resonance Fluorescence from a two-level artificial atom strongly coupled
to a single-mode cavity [0.7] 単モードキャビティ場に強く結合した2レベル人工原子の共鳴蛍光を実験的に実証した。
この効果は理論上、30年前にサヴェージによって予測された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 04:12:21 GMT)
Spectral Bandwidth Recovery of Optical Coherence Tomography Images using
Deep Learning [0.7] 取得速度を向上する技術開発は、しばしばスペクトル帯域幅が狭くなり、したがって軸方向分解能が低くなる。
従来,OCTのサブサンプルデータを再構成するために画像処理技術が用いられてきた。
本研究では,スペクトル領域におけるガウスウィンドウ化による軸方向スキャン(Aスキャン)分解能の低下をシミュレートし,画像特徴再構成のための学習的アプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 02:18:32 GMT)
Local Differential Privacy for Sequential Decision Making in a Changing
Environment [0.7] 我々は、変化する環境において、シーケンシャルな意思決定シナリオにおいて高いユーティリティを提供しながら、プライバシ保護の問題を研究する。
高いユーティリティを提供しながら、所望の局所差分プライバシーレベルを保証できる、証明可能な最適メカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 08:49:00 GMT)
Sparse neural networks with skip-connections for nonlinear system
identification [0.5] ニューラルネットワークのようなデータ駆動モデルは、安全クリティカルなアプリケーションにますます適用されています。
この文脈では、これらのモデルの安全性と、潜在的に高価な大量のデータの必要性が依然として懸念されている。
本研究では, 反応器の内部状態の測定に要する時間とコストを考慮したアルミニウム抽出プロセスについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 10:13:33 GMT)
Improved Error Scaling for Trotter Simulations through Extrapolation [0.2] トロッターの公式に直面する大きな問題は、誤差耐性で多対数スケーリングを達成できないことである。
我々は、トロッター・鈴木シミュレーションからデータを取得し、トロッターステップサイズがゼロとなる極限で見られる値を推定する、よく条件付き外挿スキームを提供する。
これは、既知の最もよく知られていないトロッターの公式よりも、エラー耐性によるスケーリングが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 15:00:20 GMT)
Denoising Diffusion Probabilistic Models for Generation of Realistic
Fully-Annotated Microscopy Image Data Sets [0.1] 細胞構造を模擬したスケッチに基づいて2次元および3次元の現実的な顕微鏡画像データを生成する方法を示す。
複数のデータセットは、異なるセル構造のスケッチをシミュレートするためのインスピレーションとして使用され、完全な注釈付き画像データセットを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 14:17:08 GMT)
Using Active Learning Methods to Strategically Select Essays for
Automated Scoring [0.0] 本研究の目的は,3つのアクティブラーニング手法を記述し,評価することである。
3つのアクティブな学習方法は不確実性に基づく、トポロジに基づく、ハイブリッドな方法である。
これら3つの手法はいずれも強い結果をもたらし、トポロジカルな手法は最も効率的な分類を生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 12:46:10 GMT)
Transformer Based Geocoding [0.0] 我々は,自由テキストからの位置情報をシーケンス・ツー・シーケンス問題として予測する問題を定式化する。
我々は、自由テキストを入力として、位置情報を出力として、T5エンコーダ・デコーダ変換モデルを訓練することで、ジオコーディングモデルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 10:13:32 GMT)
Transferable Energy Storage Bidder [0.0] エネルギー貯蔵資源は、電力市場に参加する際に、価格の不確実性と、その物理的運用特性の両方を考慮する必要がある。
本稿では, モデルベース最適化と畳み込み長短期記憶ネットワークを組み合わせた, エネルギー貯蔵のための新しい, 汎用的, 転送可能なアプローチを提案する。
我々は、トレーニングされた入札モデルを新しい市場環境に適用するために、ConvLSTMネットワークに転送学習を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 01:04:02 GMT)
The Undesirable Dependence on Frequency of Gender Bias Metrics Based on
Word Embeddings [0.0] 単語埋め込みに基づく偏見定量化手法を用いて,男女差の測定における周波数の影響について検討した。
その結果,Skip-gramとGloVeは高頻度語で男性バイアスを検出する傾向があり,GloVeは低頻度語で女性バイアスを返す傾向にあることがわかった。
このことは、未シャッフルコーパスで観測される周波数に基づく効果は、単語の関連性からではなく、計量の性質に由来することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 18:27:10 GMT)
Stochastic Variable Metric Proximal Gradient with variance reduction for
non-convex composite optimization [0.0] 3P-SP-IDERは、有限和非逆ロジスティック方程式を解くために設計された新しいアルゴリズムである。
我々は, 3P-SP-IDER が事前条件付きを拡張し, ケースフォワード演算子へのインクリメンタル最大化アルゴリズムをクローズド形式で計算できないことを示す。
また、3P-SP-IDERの設計パラメータがランダムな効果を持つ回帰モデルにおける推論に果たす役割についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 12:49:48 GMT)
Segmentation based tracking of cells in 2D+time microscopy images of
macrophages [0.0] 本稿では,時間分解顕微鏡マクロファージデータにおけるセルの自動追跡を実現するアルゴリズムを提案する。
提案された追跡は、困難な状況下でマクロファージデータの精度の97.4%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 17:34:56 GMT)
Rotational Abstractions for Verification of Quantum Fourier Transform
Circuits [0.0] 本稿では,量子フーリエ変換(QFT)回路を対象とした新しい形式検証手法を提案する。
QFTは、多くの量子コンピューティングアプリケーションの基礎となる基本的な量子アルゴリズムである。
提案手法は1万量子ビットと5000万量子ゲートを持つQFT回路の検証に拡張可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 16:13:39 GMT)
Resource-Efficient Quantum Simulation of Lattice Gauge Theories in
Arbitrary Dimensions: Solving for Gauss' Law and Fermion Elimination [0.0] このようなシミュレータの開発を難しくする2つの重要なボトルネックに焦点を当てる。
ヒルベルト空間の冗長性は実験資源の無駄につながり、ゲージ理論の局所的な制約を課し、監視する必要が生じる。
これらの問題に対処するための別の手順を示し、これは物質対称性空間を排除し、より高い空間次元に対して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 18:43:16 GMT)
Quantum generalized Calogero-Moser systems from free Hamiltonian
reduction [0.0] 1/x2$の反発ポテンシャルを持つ粒子の1次元系は、カロジェロ・モーサー系(Calogero-Moser system)として知られている。
一般化された量子カロジェロ・モーゼル・ハミルトンの詳細な、厳密な導出を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 13:40:08 GMT)
Quantum Annealing vs. QAOA: 127 Qubit Higher-Order Ising Problems on
NISQ Computers [0.0] QAOA(Quantum Alternating Operator Ansatz)は、最適化問題の最適解を目的とした量子アルゴリズムである。
我々は、D-Waveハードウェア上のQAとIBMQハードウェア上のQAOAの厳密な比較を実装した。
QAがすべての問題インスタンスでQAOAを上回っていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 04:19:46 GMT)
Preface: Characterisation of Physical Processes from Anomalous Diffusion
Data [0.0] 異常拡散データからの物理過程のキャラクタライゼーション」特集号によせて
特別号に含まれる記事のリストはhttps://iopscience.iop.org/journal/1751-8121/page/Characterisation-of-Physical-Processes-from-Anomal ous-Diffusion-Dataで参照することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 18:44:50 GMT)
Precisely Modeling the Potential of a Surface Electrode Ion Trap [0.0] 本研究では,多目的最適化に基づく手法を提案することにより,電極による空間場強度と成層電界を正確に評価できることを示す。
予測される世俗周波数と平均イオン位置の誤差は、それぞれpm 0.5%$と1.2$mu$m未満であり、既存の方法よりはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 08:44:41 GMT)
PauliComposer: Compute Tensor Products of Pauli Matrices Efficiently [0.0] パウリ行列のテンソル積を効率的に計算する簡単なアルゴリズムを導入する。
これは計算をこの特定のケースに合わせることで行われ、不要な計算を避けることができる。
副産物として、量子シミュレーションにおける1つの重要な計算に対して最適化された方法、すなわち、ハミルトニアンのパウリ基底分解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 08:48:47 GMT)
Observational entropic study of Anderson localization [0.0] 一次元Aubrey-Andr'eモデルにおける局所化・非局在化遷移の文脈における観測エントロピーの挙動について検討する。
粗粒化では、非局在化相のシステムサイズと対数的に増加し、局所化相の領域法則に従う。
また、観測エントロピーの増加に続き、量子クエンチは非局在化相および遷移点における対数であり、局所化相では発振する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 04:32:19 GMT)
Objective trajectories in hybrid classical-quantum dynamics [0.0] 古典量子のハイブリッド進化を研究するための玩具モデルをいくつか紹介する。
本稿では,力学を計算し,数値シミュレーションのためのコードを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 07:18:15 GMT)
Non-local order parameters for fermion chains via the partial transpose [0.0] 本稿では,反単位対称性によって定義される非局所順序パラメータを提案する。
行列積状態に対しては、これらの不変量の解釈が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 18:40:02 GMT)
Neural source/sink phase connectivity in developmental dyslexia by means
of interchannel causality [0.0] ディプレクシック学習者と制御者の違いを特定するために,チャネル間のグラガー因果関係を測定する。
因果関係が両方の方向に進むにつれて、チャネルのアクティビティをソースとして、シンクとして、合計で3つのシナリオを探索する。
いずれのシナリオにおいても,確立した右横型セタサンプリングネットワーク異常の確認が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 07:56:03 GMT)
Mixed moving average field guided learning for spatio-temporal data [0.0] 一般化ベイズアルゴリズムを用いて予測を行う理論誘導型機械学習手法を提案する。
因果予測を実行することは、短距離および長距離依存データへの潜在的な応用として、我々の方法論のハイライトである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 16:11:05 GMT)
Measuring nonlocal three-body spatial correlations with Rydberg trimers
in ultracold quantum gases [0.0] ボゾン(84$Sr)およびスピン偏極フェルミオン(87$Sr)ストロンチウム(87$Sr)の非縮退超低温気体中の非局所的な3次空間相関を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 20:52:48 GMT)
Lost in Algorithms [0.0] このプロジェクトの目的は、現在のハードウェアの状態と合わせて得られた情報をオーバーレイして、将来のアルゴリズムの今後の方向性を判断できるかどうかを確かめることである。
この論文では、古典的でない計算をわずかにカバーしているが、私たちの主な焦点は古典的コンピューティング(すなわち、デジタルコンピュータ)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 16:09:05 GMT)
In Quest of Ground Truth: Learning Confident Models and Estimating
Uncertainty in the Presence of Annotator Noise [0.0] 本稿では,ノイズラベルの存在下での信頼度モデル学習手法を提案する。
これは、複数のアノテータの不確かさを推定すると共に行われる。
我々はMNIST, CIFAR-10, FMNISTデータセットのノイズバージョンについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 04:27:25 GMT)
High-temporal-resolution event-based vehicle detection and tracking [0.0] イベントベースのビジョンは、その高時間分解能(1us)、高ダイナミックレンジ(>120dB)、わずか数マイクロ秒の出力遅延によって、近年急速に成長している。
この研究は、最先端のフレームベースの検出器とイベントベースの手法を活用する、オブジェクト検出と追跡のためのハイブリッドでマルチモーダルなアプローチを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 07:15:02 GMT)
Generalized Uncertainty Principle Impact on Nonextensive Black Hole
Thermodynamics [0.0] 一般不確実性原理(GUP)がブラックホールに適用される非膨張熱力学に及ぼす影響について検討した。
GUPはホーキング温度の空間パラメータと比較して各ケースの空間パラメータの値を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 11:50:36 GMT)
Game of Intelligent Life [0.0] この分野の最近の進歩は、CAと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせて自己再生画像を実現している。
このプロジェクトの目的は、ニューラルセルオートマトンの概念を使って予測機械を成長させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 23:06:26 GMT)
G-CEALS: Gaussian Cluster Embedding in Autoencoder Latent Space for
Tabular Data Representation [0.0] データビジュアライゼーションのために提案された近傍埋め込みの概念に着想を得たクラスタリングアルゴリズムを用いて、t分散埋め込みを共同学習することにより、画像データのクラスタリングのために、オートエンコーダの潜時空間が改善された。
本稿では,t分布を多変量ガウスクラスタに置き換えることで,自動エンコーダ遅延空間(G-CEALS)におけるガウスクラスタ埋め込みを提案する。
学習されたG-CEALSモデルは、未確認試験データの品質埋め込みを抽出し、埋め込みクラスタリング精度に基づいて、提案したG-CEALS法の平均ランクは1.4(0.7)であり、8つのベースラインクラスタリングよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 18:45:53 GMT)
Equations of motion governing the dynamics of the exceptional points of
parameterically dependent nonhermitian Hamiltonians [0.0] 非エルミート的ハミルトニアン$hatH(lambda,delta)$の例外点(EP)を研究する。
トラジェクトリ $lambda_k(delta)$ に対して、自己を含む運動方程式の集合を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 23:12:15 GMT)
EmoGator: A New Open Source Vocal Burst Dataset with Baseline Machine
Learning Classification Methodologies [0.0] EmoGatorデータセットは、365人のスピーカーから32,040人のサンプルと16.91時間のオーディオで構成されている。
各サンプルは、話者によって30の異なる感情カテゴリーの1つに分類された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 03:02:10 GMT)
Deep reinforcement learning for irrigation scheduling using
high-dimensional sensor feedback [0.0] 本フレームワークの有効性は, オーストラリアの生産地で栽培された水稲のケーススタディを用いて実証した。
フレームワークは汎用的で、現実的な最適化問題のある広範囲の収穫システムに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 23:13:20 GMT)
DNA Unzipping as PT-Symmetry Breaking Transition [0.0] 古典的なDNAの解離遷移は、一般化パリティ (P) 時間逆転 (T) 対称性の破れ遷移によってもたらされることを示す。
また,有限サイズ格子上の単一不純物および準周期ポテンシャルの存在下では,Hatano-Nelsonモデルの1次元離散化バージョンも検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 10:05:05 GMT)
Chattering Phenomenon in Quantum Optimal Control [0.0] 本稿では,おしゃべり現象を示す量子最適制御問題を提案する。
局所最適合成を特徴付け、適切な数値アルゴリズムによりグローバル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 13:28:00 GMT)
Causal Inference (C-inf) -- closed form worst case typical phase
transitions [0.0] 因果推論(C-inf)と低ランク回復(LRR)の数学的に厳密な関係を確立する。
ランダム二重性理論(RDT)の概念を[46,48,50]で発展させ、自由確率論に関連する新しい数学的戦略を用いて、正確な最悪のケース位相遷移(PT)を得る。
これらのPTは、LRRによる因果推論が可能なシナリオと、そうでないシナリオとを正確に分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 18:32:29 GMT)
Calibrating the Classical Hardness of the Quantum Approximate
Optimization Algorithm [0.0] スケールのためのトレーディング忠実さは、近似古典的シミュレーターが正確な方法を超える量子回路を走らせることを可能にする。
最小化を目指すコスト関数の期待値を用いて、量子近似最適化アルゴリズムの忠実度を特徴付ける。
現実的な設定で量子ハードウェアの性能をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 09:02:42 GMT)
Avoiding barren plateaus via transferability of smooth solutions in
Hamiltonian Variational Ansatz [0.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、現在の量子デバイス上で計算スピードアップを達成するための主要な候補である。
2つの大きなハードルは、低品質な局所最小値の増殖と、コスト関数のランドスケープにおける勾配の指数的な消失である。
ここでは、反復探索方式を用いることで、パラダイム的量子多体モデルの基底状態を効果的に作成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 11:18:46 GMT)
A Generic Topological Criterion for Flat Bands in Two Dimensions [0.0] グラフェンの相互に歪んだ層は、モワールパターンと様々な非自明な現象を引き起こす。
このクラスのモデルの連続極限は、2つの古典ゲージ場に結合したディラックフェルミオンの(2+1)次元場理論と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 19:00:02 GMT)
A Concurrent CNN-RNN Approach for Multi-Step Wind Power Forecasting [0.0] 風力予測は、意思決定において高い確実性を持つことによって、電力システムの計画を支援する。
この課題を解決するための1つのアプローチは、地理的グリッドを横断する複数の地点からの気象情報を利用して、風力発電所の以前の出力からの時間情報とともに、風のパターンの全体像を得ることである。
提案したCNN-RNNアーキテクチャは,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と繰り返しニューラルネットワーク(RNN)を組み合わせて,多次元入力データから空間的および時間的情報を抽出し,日々の予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Jan 2023 15:31:16 GMT)