RMM: Reinforced Memory Management for Class-Incremental Learning [102.2] クラスインクリメンタルラーニング(CIL)は、厳格な記憶予算の下で分類器を訓練する。
既存のメソッドは静的およびアドホックな戦略を使ってメモリ割り当てを行うが、これはしばしば準最適である。
本稿では,段階的な段階と異なるオブジェクトクラスに最適化された動的メモリ管理戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 00:07:47 GMT)
Reconfigurable Data Glove for Reconstructing Physical and Virtual Grasps [100.7] 本研究では,人間の手-物体相互作用の異なるモードを捉えるために,再構成可能なデータグローブの設計を提案する。
グローブは3つのモードで動作し、異なる特徴を持つ様々な下流タスクを実行する。
i)手の動きと関連力を記録し,(ii)VRの操作流速を改善するとともに,(iii)様々なツールの現実的なシミュレーション効果を生み出すことにより,システムの3つのモードを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 05:35:50 GMT)
Towards Spatial Equilibrium Object Detection [89.0] 本稿では,現代物体検出器の空間的不平衡問題について考察する。
本稿では,ゾーンにおける検出性能の測定により,この問題の定量化を提案する。
これは、より一般化された測度を設計する動機となり、空間平衡精度と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 17:33:26 GMT)
Drug Synergistic Combinations Predictions via Large-Scale Pre-Training
and Graph Structure Learning [82.9] 薬物併用療法は、より有効で安全性の低い疾患治療のための確立された戦略である。
ディープラーニングモデルは、シナジスティックな組み合わせを発見する効率的な方法として登場した。
我々のフレームワークは、他のディープラーニングベースの手法と比較して最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 15:07:43 GMT)
Thermal equilibrium in Gaussian dynamical semigroups [77.3] 定常解として熱ギブス状態を持つn-ボゾンモードの連続変数量子系におけるガウス力学半群を特徴づける。
また, ゲルファント・ナイマルク・セガル内積に基づくAlickiの量子詳細バランス条件は, 拡散・散逸行列の温度依存性を決定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 18:24:38 GMT)
End-to-End Page-Level Assessment of Handwritten Text Recognition [69.6] HTRシステムは、文書のエンドツーエンドのページレベルの書き起こしに直面している。
標準メトリクスは、現れる可能性のある不整合を考慮していない。
本稿では、転写精度とROの良さを別々に検討する2つの評価法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 15:43:07 GMT)
TikTalk: A Multi-Modal Dialogue Dataset for Real-World Chitchat [65.4] 本稿では,マルチモーダルな対話データセットTikTalkを提案する。
ビデオソーシャルアプリケーションでユーザが生成するビデオとそれに対応する対話で構成されている。
TikTalkには38K以上のビデオと367Kの対話が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 10:18:22 GMT)
Unveiling the Hidden Agenda: Biases in News Reporting and Consumption [59.6] イタリアのワクチン論争に関する6年間のデータセットを構築し、物語と選択バイアスを特定するためにベイジアン潜在空間モデルを採用する。
バイアスとエンゲージメントの間に非線形な関係が見られ、極端な位置へのエンゲージメントが高くなった。
Twitter上でのニュース消費の分析は、同様のイデオロギー的な立場のニュースメディアの間で、一般的なオーディエンスを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 18:58:42 GMT)
A Comprehensive Survey of Graph-level Learning [54.7] グラフレベルの学習は、比較、回帰、分類など、多くのタスクに適用されている。
グラフの集合を学習する伝統的なアプローチは、サブストラクチャのような手作りの特徴に依存する傾向がある。
深層学習は、グラフを自動的に抽出し、グラフを低次元表現にデコードすることで、グラフレベルの学習をグラフの規模に適応させるのに役立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 09:15:49 GMT)
World Models and Predictive Coding for Cognitive and Developmental
Robotics: Frontiers and Challenges [51.9] 我々は世界モデルと予測符号化の2つの概念に焦点を当てる。
神経科学において、予測符号化は、脳がその入力を継続的に予測し、その環境における自身のダイナミクスと制御行動のモデル化に適応するように提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 06:38:14 GMT)
Enabling Astronaut Self-Scheduling using a Robust Advanced Modelling and
Scheduling system: an assessment during a Mars analogue mission [44.6] アナログ宇宙飛行士の乗組員によるコンピュータ意思決定支援ツールの使用について検討した。
提案されたツールはRomieと呼ばれ、Robost Advanced Modelling and Scheduling (RAMS)システムの新しいカテゴリに属している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 21:10:05 GMT)
Poisoning Attacks and Defenses in Federated Learning: A Survey [37.7] フェデレートラーニング(FL)は、トレーニングデータセットのプライバシを損なうことなく、分散クライアント間のモデルのトレーニングを可能にする。
クライアントデータセットとトレーニングプロセスの可視性は、さまざまなセキュリティ脅威を引き起こします。
本調査は, 毒性攻撃の分類と, FLの必要性を議論するための実験的評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 00:25:59 GMT)
Desbordante: from benchmarking suite to high-performance
science-intensive data profiler (preprint) [36.5] Desbordanteは、オープンソースのコードを持つ高性能な科学集約型データプロファイラである。
類似のシステムとは異なり、マルチユーザ環境での産業的応用に重点を置いて構築されている。
効率的で、クラッシュに対して回復力があり、スケーラブルです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 19:14:51 GMT)
Who Should I Trust: AI or Myself? Leveraging Human and AI Correctness
Likelihood to Promote Appropriate Trust in AI-Assisted Decision-Making [36.5] AIによる意思決定では、人間の意思決定者がいつAIを信頼するか、いつ自分自身を信頼するかを知ることが重要である。
我々は、意思決定モデルを近似し、同様の事例で潜在的なパフォーマンスを計算することで、人間のCLをモデル化した。
我々は,AIによる意思決定プロセスにおいて,ユーザの信頼を明確かつシンプルに調整するための3つのCL活用戦略を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 02:51:01 GMT)
NCP: Neural Correspondence Prior for Effective Unsupervised Shape
Matching [31.6] 我々は3次元形状間の対応を計算するための新しいパラダイムであるニューラル対応優先(NCP)を提案する。
我々のアプローチは完全に教師なしであり、挑戦する場合でも高品質な対応に繋がる可能性がある。
NCPは、多くのタスクにおいて、データ効率、高速、そして最先端の結果であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 07:22:18 GMT)
Recent advances in artificial intelligence for retrosynthesis [29.3] 再合成は有機化学の基盤であり、化学者が物質や医薬品の製造に不慣れで新しい分子にアクセスできるようにしている。
人工知能による最近のブレークスルーは、レトロシンセシスに革命をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 09:29:39 GMT)
Compress Then Test: Powerful Kernel Testing in Near-linear Time [27.7] カーネルの2サンプルテストは、$n$のサンプルポイントに基づいたディストリビューションのペアを識別するための強力なフレームワークを提供する。
我々は,サンプル圧縮に基づく高性能カーネルテストのための新しいフレームワークであるCompress Then Test (CTT)を紹介する。
CTTは、各$n$の点サンプルを小さいが証明可能な高忠実度コアセットに圧縮することで、高価な試験を安価に近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 21:02:58 GMT)
PRUDEX-Compass: Towards Systematic Evaluation of Reinforcement Learning
in Financial Markets [27.6] 金融市場(FinRL)における強化学習は、有益な投資決定を行うエージェントを訓練するための有望な方向として現れます。
多くのFinRL手法の評価は、実践者が実際の金融市場にこれらの手法を展開するのに十分ではない利益に関する措置にのみ焦点が当てられている。
PRUDEX-は, 生産性, リスクコントロール, 普遍性, 多様性, rEliability, eXplainabilityの6つの軸を持ち, 総合的な評価のための計17の尺度を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 06:39:03 GMT)
CrysGNN : Distilling pre-trained knowledge to enhance property
prediction for crystalline materials [25.6] 本稿では結晶材料のための新しいトレーニング済みGNNフレームワークであるCrysGNNについて述べる。
これは、未ラベルの材料データを用いて、結晶グラフのノードレベルとグラフレベルの構造情報をキャプチャする。
我々は、事前訓練されたモデルから知識を抽出することで、全てのSOTAアルゴリズムがベニラバージョンを良好なマージンで上回ることができることを示す広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 08:12:01 GMT)
EARL: An Elliptical Distribution aided Adaptive Rotation Label
Assignment for Oriented Object Detection in Remote Sensing Images [24.7] アダプティブ・ラベル・アサインメント (EARL) は、配向検出器の品質の高い正のサンプルを選択するために提案される。
ADSを強化するために、動的楕円分布(DED)に従って正のサンプルが選択され、ターゲットの配向と形状特性をさらに活用することができる。
DOTAやHRSC2016のような一般的なリモートセンシングデータセットの実験は、提案したEARLの有効性と優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 08:32:16 GMT)
Semantic and Effective Communication for Remote Control Tasks with
Dynamic Feature Compression [23.4] ロボットの群れの調整と産業システムのリモート無線制御は、5Gおよびそれ以上のシステムの主要なユースケースである。
本研究では,タスクを制御するアクターに知覚データを伝達しなければならないプロトタイパルシステムについて考察する。
本稿では,量子化レベルを動的に適応させるために,アンサンブルベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)を符号化し,深層強化学習(DRL)エージェントを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 11:43:56 GMT)
Dyna-DepthFormer: Multi-frame Transformer for Self-Supervised Depth
Estimation in Dynamic Scenes [19.8] シーン深度と3次元運動場を協調的に予測する新しいDyna-Depthformerフレームワークを提案する。
まず,多視点の相関を一連の自己・横断的層を通じて活用し,深度特徴表現の強化を図る。
第2に,動的物体の運動場をセマンティック・プレセプションを使わずに推定するワーピングに基づく運動ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 09:43:23 GMT)
Generalized Invariant Matching Property via LASSO [19.8] 本研究では,内在空間の高次元問題を定式化することにより,不変マッチング特性を一般化する。
本稿では,Lassoの変種を利用して,より堅牢で計算効率の良いアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 21:09:30 GMT)
Transferring Fairness under Distribution Shifts via Fair Consistency
Regularization [15.4] 本研究では,分散シフトの下でモデルフェアネスを伝達する方法について検討する。
ドメインシフトの下での転送精度の自己学習の成功に触発されて、グループフェアネスの転送に十分な条件が導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 21:15:42 GMT)
Learning Trajectory-Conditioned Relations to Predict Pedestrian Crossing
Behavior [14.8] 本研究では,歩行者の歩行者軌道とシーンフレームの依存性を組み込む枠組みを開発する。
筆者らはまず,歩行者と周囲の地域的共同情報を時間とともに特徴マップベクトルに符号化する。
大域的関係表現は、過去の軌跡条件で目的を推定するために、ペアワイズ特徴写像ベクトルから抽出される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 00:42:05 GMT)
Knowledge is Power, Understanding is Impact: Utility and Beyond Goals,
Explanation Quality, and Fairness in Path Reasoning Recommendation [12.9] パス推論は、高次のユーザ-製品関係をモデル化する注目すべきレコメンデーションアプローチである。
トップ階層の会議で提案された3つの最先端のパス推論レコメンデーション手法を再現した。
我々は,推奨効用,目的,品質の説明,消費者および提供者の公正性を満足する程度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 16:18:46 GMT)
Leveraging Large Language Models to Power Chatbots for Collecting User
Self-Reported Data [12.1] 大きな言語モデル(LLM)は、自然言語のプロンプトを受け入れてチャットボットを構築する新しい方法を提供する。
我々は,チャットボットが自然に会話し,データを確実に収集する上で,プロンプトの設計要因について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 07:29:36 GMT)
Survey of Knowledge Distillation in Federated Edge Learning [11.3] 我々は、KD が FEL に適用した作業について検討し、既存の KD ベースの FEL アプローチの限界とオープンな問題について議論し、実際の展開のガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 08:08:29 GMT)
Efficient Evaluation Methods for Neural Architecture Search: A Survey [10.9] ニューラル・アーキテクチャ・サーチ (NAS) は、ディープ・ニューラル・ニューラルネットワーク (DNN) アーキテクチャの設計を自動化した際、例外的なメリットにより注目を集めている。
多くの効率的な評価手法 (EEM) が提案されている。
本稿では,これらの脳波を網羅的に調査し,研究方向性のさらなる発展を動機付けるための詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 13:43:27 GMT)
Risk-Averse Reinforcement Learning via Dynamic Time-Consistent Risk
Measures [10.2] 本稿では,マルコフ決定過程(MDP)における報酬列の動的リスクを最大化する問題について考察する。
予測と条件付きリスクリスク(CVaR)の凸結合を特別な一段階の条件付きリスク尺度として用いて、我々は、リスク回避型MDPを、強化されたアクション空間を持つリスク中立型として再構成し、即時報酬の操作を行う。
本研究は,リスク・アバース・セッティングが分散を低減し,その結果のロバスト性を高めることを示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 21:43:18 GMT)
Robust Remote Sensing Scene Classification with Multi-View Voting and
Entropy Ranking [9.4] 本稿では,画像の部分的誤分類に対して安全な課題に対する頑健な学習手法を提案する。
具体的には,反復的多視点投票とエントロピーランキングによってラベルの誤りを段階的に除去し,訂正する。
本稿では,WHU-RS19データセットとAIDデータセットにおいて提案手法の優位性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 08:49:33 GMT)
Model-based Transfer Learning for Automatic Optical Inspection based on
domain discrepancy [9.0] 本研究は、モデルベースTLをドメイン類似性により適用し、ターゲットドメインとソースドメインの両方における全体的なパフォーマンスとデータ拡張を改善する。
我々の研究は、ベンチマークデータセットを用いたTLと比較してF1スコアとPR曲線が最大20%増加することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 11:32:39 GMT)
First Three Years of the International Verification of Neural Networks
Competition (VNN-COMP) [9.0] VNN-COMPでは、参加者が入力出力動作を記述する仕様を満たすニューラルネットワークを解析するソフトウェアツールを提出する。
我々は、重要なプロセス、ルール、成果を要約し、過去3年間に観察されたトレンドを概説し、将来の発展の可能性について展望を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 04:04:12 GMT)
Jointly Learning Consistent Causal Abstractions Over Multiple
Interventional Distributions [8.8] 抽象化は、同じシステムを表す2つの構造因果モデルを異なる解像度で関連付けるために使用できる。
リシェルが最近提案した抽象化の形式化に基づく,SCM間の因果的抽象化学習のための第1のフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 11:22:16 GMT)
An Order-Complexity Model for Aesthetic Quality Assessment of Symbolic
Homophony Music Scores [8.8] AIが生み出す音楽の質は、人間の作曲家が生み出すものに比べれば比較的劣っている。
本稿では,ホモフォニー楽譜の美的品質評価のための客観的定量的評価法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 12:30:16 GMT)
On the role of Model Uncertainties in Bayesian Optimization [8.7] 本稿では,BO性能(regret)と一般的なサロゲートモデルの不確実性校正の関係について検討する。
本研究は, 校正誤差と後悔の関連性を示すが, 興味深いことに, 解析におけるモデルの種類を制御した場合に, この関連は消失する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 21:45:17 GMT)
Failure Tolerant Training with Persistent Memory Disaggregation over CXL [7.7] 本稿では,分散メモリのプール内で大規模レコメンデーションデータセットを効率的に処理できるTRAININGCXLを提案する。
この目的のために、永続メモリ(PMEM)とGPUをキャッシュコヒーレントなドメインにType-2として統合する。
評価の結果,TRAININGCXLはPMEMベースの推薦システムと比較して5.2倍のトレーニング性能向上と76%の省エネを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 05:59:07 GMT)
Deep-Reinforcement-Learning-based Path Planning for Industrial Robots
using Distance Sensors as Observation [7.7] 本稿では,ロボットマニピュレータのための深部強化学習型モーションプランナを提案する。
いくつかの実験で、最先端のサンプリングベースプランナに対して、我々のモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 21:42:17 GMT)
Measurement operator for quantum nondemolition measurements [6.1] 原子アンサンブルの量子非破壊(QND)測定に対応する測定演算子を導出する。
量子測度演算子は正の演算子値測度(POVM)の形を取る
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 12:40:50 GMT)
CEDAS: A Compressed Decentralized Stochastic Gradient Method with
Improved Convergence [6.0] 通信制限条件下でのマルチエージェントネットワークにおける分散最適化問題の解法を検討する。
本研究では,DAS法が適応凸関数と滑らかな非対象関数の両方を実現することを示す。
提案手法の有効性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 09:49:15 GMT)
Detecting Stance of Authorities towards Rumors in Arabic Tweets: A
Preliminary Study [5.2] 我々は、当局からのツイートがうわさに同意するか、同意するか、反対するか、あるいはそのうわさと無関係であるかの、つぶやきに対する当局のスタンスを検出するタスクを定義する。
われわれは、アラビアのTwitterのオーソリティ・タイムラインから証拠を回収する、最初のOAuthor STance towards Rumorsデータセットを構築し、リリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 09:28:43 GMT)
${S}^{2}$Net: Accurate Panorama Depth Estimation on Spherical Surface [4.6] 単球面上の単分子パノラマ深度推定のためのエンドツーエンドのディープネットワークを提案する。
具体的には、等方形画像から抽出した特徴写像を一様分散格子でサンプリングした単位球面に投影する。
本研究では,機能マップをスキップ接続から解き放ち,グローバルコンテキストの獲得能力を高めるために,グローバルなクロスアテンションベースの融合モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 07:39:15 GMT)
Music Playlist Title Generation Using Artist Information [4.2] 本稿では,一連の楽曲からプレイリストのタイトルを生成するエンコーダ・デコーダモデルを提案する。
トラックIDとアーティストIDを入力シーケンスとして比較した結果, 単語重複, 意味的関連性, 多様性の観点から, アーティストベースアプローチが性能を著しく向上させることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 00:19:39 GMT)
Hand Gesture Recognition through Reflected Infrared Light Wave Signals [3.5] 人体から反射される非コヒーレント光波信号のみを用いた無線(非接触)ジェスチャー認識法を提案する。
手のジェスチャー認識の結果は平均96%の精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 17:09:07 GMT)
Evaluating the Spectral Bias of Coordinate Based MLPs [2.9] 我々は,座標のスペクトルバイアスを,その活性化領域と勾配降下ダイナミクスに基づいて系統的に解析する。
これにより、ネットワークの表現能力と、様々な周波数の成分に対して勾配降下が収束する速度を関連付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 04:21:25 GMT)
$\texttt{tasksource}$: Structured Dataset Preprocessing Annotations for
Frictionless Extreme Multi-Task Learning and Evaluation [2.9] 400以上の英語タスクのためのデータセットアノテーションフレームワークとデータセットアノテーションをリリースする。
これらのアノテーションは、すべてのデータセットのインプットやラベルとして使用されるべき列の名前のようなメタデータを提供します。
タスクソースのタスクに対してマルチタスクのテキストエンコーダを微調整し、外部評価において同等の大きさの公開可能なテキストエンコーダよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 16:38:04 GMT)
Salient Sign Detection In Safe Autonomous Driving: AI Which Reasons Over
Full Visual Context [2.8] 運転シーンにおける様々な交通標識は、運転者の判断に不平等な影響を及ぼす。
そこで我々は,有能な標識の性能を重視した交通信号検出モデルを構築した。
本研究では,Salience-Sensitive Focal Lossで訓練したモデルが,無訓練で訓練したモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 01:47:09 GMT)
Safe Control Transitions: Machine Vision Based Observable Readiness
Index and Data-Driven Takeover Time Prediction [2.8] 2つのメトリクスを予測する機械学習モデルは、複数のカメラビューに対して堅牢であることを示す。
また、テイクオーバイベント後の制御遷移の質を評価するための2つの指標も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 01:53:48 GMT)
Gated Self-supervised Learning For Improving Supervised Learning [1.8] 本稿では,複数の局所化可能な拡張法とゲーティング手法を組み合わせることで,画像分類のための自己教師型学習手法を提案する。
我々のアプローチでは、回転に加え、フリップとシャッフルのチャネル拡張を使用し、モデルがデータからリッチな特徴を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 09:32:12 GMT)
Reinforcement Learning for Protocol Synthesis in Resource-Constrained
Wireless Sensor and IoT Networks [1.5] 本稿では、メディアアクセス制御(MAC)におけるRLとMulti Armed Bandit(MAB)の使用について紹介する。
次に、ランダムアクセスとタイムスロットネットワークの両方において、メディアアクセスの特定の困難と制限に対処する、新しい学習ベースのプロトコル合成フレームワークを導入する。
ノードによる独立したプロトコル学習の能力により、システムはネットワークや交通条件の変化に対して堅牢で適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 03:28:26 GMT)
Multi-armed Bandit Learning for TDMA Transmission Slot Scheduling and
Defragmentation for Improved Bandwidth Usage [1.5] 本稿では,無線センサネットワークとIoT(Internet of Things)において,効率的な帯域幅利用が可能なTDMA(Time Division Multiple Access)MACスロット割り当てプロトコルを提案する。
開発したプロトコルは, 衝突自由伝送のためのMAB(Multi-Armed Bandits)ベースのスロットアロケーション機構と, 帯域幅効率向上のための分散デフラグメンテッドスロットバックシフト操作の2つの主要コンポーネントを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 03:41:15 GMT)
Exact Density Functional and Uncertainty Principle [1.3] ホヘンベルクとコーンの定理は、固定相互作用を持つ多体系に対して、エネルギーの普遍密度汎関数が存在することを述べる。
一般論として、密度汎函数の解析形式は決して知られないと考えられている。
我々はハイゼンベルクの不確実性原理を、任意の物理観測値の集合における期待値の関係に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 14:01:41 GMT)
Adiabatic light propagation in nonlinear waveguide couplers with
longitudinally varying detunings via resonance-locked inverse engineering [0.8] 誘導ラマン断熱路(STIRAP)に基づく共振同期逆エンジニアリングによる非線形導波路カプラの光の断熱進化について検討する。
非線形状態においても, 完全な光伝達, 光分割, 光の帰還といった異なる光の進化が, 適切な設計選択と相反して実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 06:54:30 GMT)
Experimental demonstration of Quantum Overlapping Tomography [0.7] 量子オーバーラップトモグラフィーを実験的に実証するためにベイズ状態推定法を開発し,応用する。
重なり合うトモグラフィーは、フルステートトモグラフィーよりもはるかに少ない状態測定でシステムの正確な情報を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 01:29:24 GMT)
Conceptual Framework and Documentation Standards of Cystoscopic Media
Content for Artificial Intelligence [0.6] 概念的枠組みは、シストスコープを標準化された方法で文書化するように設計された。
品質管理と根本原因分析のためのスイスチーズモデルが提案された。
このフレームワークは、FAIRの原則に従ってうまく実装されました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 23:56:20 GMT)
Day-Ahead PV Power Forecasting Based on MSTL-TFT [0.5] 日頭PV予測のためのMSTL-TFT法を提案する。
その結果は、DKASC PV予測で行った他のどの調査よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 12:51:10 GMT)
Frustration shapes multi-channel Kondo physics: a star graph perspective [0.3] 最近開発されたユニタリ・リノーマライゼーション・グループ(URG)を用いたマルチチャネル・コンド(MCK)モデルについて検討した。
以上の結果から, 様々な重要な特性を説明する上で, 基底状態の縮退の重要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 15:54:53 GMT)
The Role of Heuristics and Biases During Complex Choices with an AI
Teammate [0.0] 古典的な実験手法は、AIヘルパーによる複雑な選択を研究するには不十分である、と我々は主張する。
我々は、フレーミングとアンカー効果が、人々がAIヘルパーと一緒に働く方法に影響を与え、選択結果を予測することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 20:06:43 GMT)
The Parametric Generalized Fractional Nikiforov-Uvarov Method and Its
Applications [0.0] 結果は、拡張コーネルポテンシャル、ペスドハーモニックポテンシャル、ミーポテンシャル、クラッツァー・フューズポテンシャル、ハーモニック振動子ポテンシャル、モースポテンシャル、ウッズ・サクソンポテンシャル、ハルトヘンポテンシャル、変形したローゼン・モースポテンシャル、ポシュル・テラーポテンシャルに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 11:10:37 GMT)
Static, dynamic and stability analysis of multi-dimensional functional
graded plate with variable thickness using deep neural network [0.0] 本研究の目的は,多方向機能グレード(FG)プレートの中央偏向,自然周波数,臨界座屈荷重の解析と予測である。
材料特性はプレートの3方向を通してスムーズかつ連続的に変化すると仮定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 11:37:01 GMT)
Special core tensors of multi-qubit states and the concurrency of three
lines [0.0] 多部状態の分類は、操作的に有用で有限な絡み合いクラスを得ることを目的としている。
提案手法はマルチキュービットシステムに限られるが,大規模マルチキュービットシステムでは十分に拡張可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 16:59:17 GMT)
R\'{e}nyi entanglement entropy after a quantum quench starting from
insulating states in a free boson system [0.0] 量子クエンチ後の時間依存性R'enyiエンタングルメントエントロピーについて検討する。
我々は前例のない大規模なシステムにおけるR'enyiエンタングルメントエントロピーの時間発展を計算する。
我々は,非相互作用ボソニック系のリアルタイム力学への本研究の応用の可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 05:37:42 GMT)
Quantum entanglement generation on magnons assisted with microwave
cavities coupled to a superconducting qubit [0.0] 本稿では,イットリウム鉄ガーネット(YIG)球,マイクロ波キャビティ,超伝導(SC)量子ビットからなるハイブリッドシステムにおいて,非局所マグノンの量子絡み合いを生成するためのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 05:29:14 GMT)
Quantum diamond microscopy with sub-ms temporal resolution [0.0] ロックイン検出を用いた量子ダイヤモンド磁気センサは、ニューロン、生きた哺乳類の筋肉、生きたマウスの心臓から弱い生体磁場を検出することに成功した。
これにより、生体磁場の微視的分布を可視化する量子ダイヤモンド磁気センサの可能性が開ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 08:14:38 GMT)
Quantum Simulations in Effective Model Spaces (I): Hamiltonian
Learning-VQE using Digital Quantum Computers and Application to the
Lipkin-Meshkov-Glick Model [0.0] 我々は、反復型ハイブリッド古典量子アルゴリズム、ハミルトン学習変分量子固有解法(HL-VQE)を導入する。
HL-VQEはLipkin-Meshkov-Glickモデル計算において指数関数的改善をもたらす。
この研究は、核システムの記述のための絡み合い駆動量子アルゴリズムの開発におけるステップを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 21:10:02 GMT)
Object Detection performance variation on compressed satellite image
datasets with iquaflow [0.0] iquaflowは、画像データセットを変更することで、画質とモデルパフォーマンスの変化を研究するように設計されている。
公開画像データセットを用いたオブジェクト検出モデルの導入に関する展示研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 11:20:27 GMT)
High temperature spectroscopy of nitrogen vacancy centers in diamond [0.0] 光磁気共鳴(ODMR)によるスピン共鳴の研究
光分光法は放射遷移の研究に用いられる。
さらに、ODMR共鳴周波数は減少し、フォノン線放射は高波長にシフトした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 10:37:10 GMT)
Functional Neural Networks: Shift invariant models for functional data
with applications to EEG classification [0.0] 我々は、データのスムーズさを保ちながら不変な新しいタイプのニューラルネットワークを導入する:関数型ニューラルネットワーク(FNN)
そこで我々は,多層パーセプトロンと畳み込みニューラルネットワークを機能データに拡張するために,機能データ分析(FDA)の手法を用いる。
脳波(EEG)データの分類にFNNをうまく利用し,FDAのベンチマークモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 09:41:21 GMT)
Exploring integrability-chaos transition with a sequence of independent
perturbations [0.0] 1つの粒子を除く全ての粒子が一般の位置に固定されているとしても、運動粒子の励起状態はカオスである。
この効果は、観測可能なゆらぎのばらつきの崩壊として光子や冷たい原子を用いた実験で観察することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 11:45:04 GMT)
Discovery of 2D materials using Transformer Network based Generative
Design [0.0] トランスフォーマーをベースとした自己学習型ニューラルネットワークモデルを用いて,2つの2次元材料合成ジェネレータを訓練する。
その後、モデルは多数の候補となる2D合成を生成するために使用され、結晶構造予測のために既知の2D材料テンプレートに供給される。
我々は,NiCl$_4$,IrSBr,CuBr$_3$,CoBrClの4つの新しいDFT認定安定2D材料について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 05:59:38 GMT)
Diatom-inspired architected materials using language-based deep
learning: Perception, transformation and manufacturing [0.0] 本稿では, トランスニューラルネットを応用した, 生物にインスパイアされた新規な珪藻構造の設計について報告する。
本報告では, 新規な珪藻系設計を概説するとともに, 添加剤製造法を用いて製造した試料を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 10:02:51 GMT)
Deepfake Detection using Biological Features: A Survey [0.0] 本研究は, ディープフェイクの歴史, 発達と検出, 生理的測定に基づく課題について述べる。
ディープフェイクは個人を脅迫し、テロ攻撃を計画し、偽情報を広め、個人を非難し、政治的混乱を防いだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 05:07:46 GMT)
Deep Learning Provides Rapid Screen for Breast Cancer Metastasis with
Sentinel Lymph Nodes [0.0] 本研究は, 転移に対して陽性あるいは陰性で, センチネルリンパ節からの小さな画像パッチのみを用いた乳癌検診に焦点をあてる。
我々は、この目的のために診断モデルを構築するために、Python言語で畳み込みニューラルネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 15:57:00 GMT)
Contrasting pseudo-criticality in the classical two-dimensional
Heisenberg and $\mathrm{RP}^2$ models: zero-temperature phase transition
versus finite-temperature crossover [0.0] 2次元の古典的ハイゼンベルクと$mathrmRP2$モデルを比較する。
ハイゼンベルクモデルでは、有限温度相転移の兆候は見つからない。
MathrmRP2$モデルでは、スケーリング動作の突然の開始を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 17:13:35 GMT)
CT or P Problem and Symmetric Gapped Fermion Solution [0.0] 1+1d アーベル U(1) の異常なキラルフェルミオン/ゲージ理論は対称質量生成機構によって解けることを示す。
1つの解は、キラルフェルミオンによって誘導されるヒッグス平均場質量をSMGによって誘導される非平均場質量に置き換える。
別のソリューションは、標準モデルを超えたいくつかの新しい物理を導入することで、このおもちゃモデルを豊かにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 02:02:02 GMT)
CHAMP: Crowdsourced, History-Based Advisory of Mapped Pedestrians for
Safer Driver Assistance Systems [0.0] CHAMP (Crowdsourced, History-based Advisories of Mapped Pedestrians) は歩行者ゾーンを学習し、車両が歩行者に近づいているときに助言通知を生成する。
我々はカリフォルニア州ラ・ジョラで歩行者データを収集し、慎重にアノテートし、歩行者位置のトレーニングとテストセットを構築した。
この手法は、実験データセット上で最大100%の精度と75%のリコールを達成するように調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 07:28:05 GMT)
(Safe) SMART Hands: Hand Activity Analysis and Distraction Alerts Using
a Multi-Camera Framework [0.0] 機械学習を用いたカメラビューのアンサンブルを用いた手作業分類のためのアルゴリズムフレームワークSMART Handsを導入する。
このフレームワークの有効性を4カメラで説明し、様々な場所の分類精度98%に達し、運転者の両手にオブジェクトを保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Jan 2023 07:22:12 GMT)