Fugu-MT 論文翻訳(概要): QUBO-inspired Molecular Fingerprint for Chemical Property Prediction

論文の概要: QUBO-inspired Molecular Fingerprint for Chemical Property Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10179v1
Date: Fri, 17 Mar 2023 04:40:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-21 21:02:00.840821
Title: QUBO-inspired Molecular Fingerprint for Chemical Property Prediction
Title（参考訳）: 化学特性予測のためのQUBO分子指紋
Authors: Koichiro Yawata, Yoshihiro Osakabe, Takuya Okuyama, Akinori Asahara
Abstract要約: 我々は,より効果的な指紋を用いた予測性能がよいという仮定に基づいて,新しい指紋を生成する。複数のベース指紋の産物である効果的な相互作用指紋を生成する。そこで本研究では,QM9データセットを用いた効果的なインタラクションフィンガープリントについて検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5161531917413708
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Molecular fingerprints are widely used for predicting chemical properties, and selecting appropriate fingerprints is important. We generate new fingerprints based on the assumption that a performance of prediction using a more effective fingerprint is better. We generate effective interaction fingerprints that are the product of multiple base fingerprints. It is difficult to evaluate all combinations of interaction fingerprints because of computational limitations. Against this problem, we transform a problem of searching more effective interaction fingerprints into a quadratic unconstrained binary optimization problem. In this study, we found effective interaction fingerprints using QM9 dataset.
Abstract（参考訳）: 分子指紋は化学特性の予測に広く用いられており、適切な指紋を選択することが重要である。より効果的な指紋を用いた予測性能が良いという仮定に基づいて,新たな指紋を生成する。複数のベース指紋の産物である効果的な相互作用指紋を生成する。相互作用指紋の全ての組み合わせを計算上の限界から評価することは困難である。この問題に対して,より効果的なインタラクションフィンガープリントを探索する問題を,二分最適化問題に変換する。そこで本研究では,QM9データセットを用いた効果的な相互作用指紋を発見した。

関連論文リスト

Deep Learning-Based Approaches for Contactless Fingerprints Segmentation and Extraction [1.2441902898414798]
我々は,非接触指紋の局所化とセグメンテーションのためのディープラーニングベースのセグメンテーションツールを開発した。評価では,30ピクセルの平均絶対誤差(MAE),5.92度の角度予測誤差(EAP),97.46%のラベル付け精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-26T01:56:10Z)
Hierarchical Perceptual Noise Injection for Social Media Fingerprint Privacy Protection [106.5308793283895]
ソーシャルメディアからの指紋漏洩は画像を匿名化したいという強い欲求を喚起します指紋漏洩を保護するために、画像に知覚不能な摂動を加えることにより、敵攻撃が解決策として現れる。この問題を解決するために,階層型パーセプティカルノイズ注入フレームワークであるFingerSafeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-23T02:20:46Z)
FIGO: Enhanced Fingerprint Identification Approach Using GAN and One Shot Learning Techniques [0.0]
本稿では,生成逆数ネットワークとワンショット学習技術に基づく指紋識別手法を提案する。まず,低画質の指紋画像を,指紋強調層に直接画素を向けて高レベルの指紋画像に変換するPix2Pixモデルを提案する。第2に,指紋識別プロセスにおいて,各指紋を他の指紋と区別するために,ワンショット学習アプローチを用いた完全自動指紋特徴抽出モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-11T02:45:42Z)
A review of schemes for fingerprint image quality computation [66.32254395574994]
本稿では,指紋画像品質計算における既存手法について概説する。また、9000個の指紋画像を含むMCYTデータベースを用いて、それらの選択を実装し、テストし、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-12T10:34:03Z)
On the vulnerability of fingerprint verification systems to fake fingerprint attacks [57.36125468024803]
中規模の偽指紋データベースを記述し、2つの異なる指紋認証システムを評価する。光およびサーマルスイーピングセンサの結果が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-11T12:22:52Z)
FingerGAN: A Constrained Fingerprint Generation Scheme for Latent Fingerprint Enhancement [23.67808389519383]
拘束指紋生成問題として潜伏指紋強調法を定式化する手法を提案する。 2つの公開潜伏指紋データベースによる実験結果から,本手法が芸術の状態を著しく上回ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-26T14:05:21Z)
Mobile Behavioral Biometrics for Passive Authentication [65.94403066225384]
本研究は, 単モーダルおよび多モーダルな行動的生体特性の比較分析を行った。 HuMIdbは、最大かつ最も包括的なモバイルユーザインタラクションデータベースである。我々の実験では、最も識別可能な背景センサーは磁力計であり、タッチタスクではキーストロークで最良の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:05:59Z)
Synthesis and Reconstruction of Fingerprints using Generative Adversarial Networks [6.700873164609009]
本稿では,StyleGan2アーキテクチャに基づく新しい指紋合成・再構成フレームワークを提案する。また,生成した指紋の属性を同一性を保ちながら修正する計算手法も提案する。提案手法は, 指紋合成と復元の両面において, 現代的手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-17T00:18:00Z)
Fingerprint Matching using the Onion Peeling Approach and Turning Function [0.0]
フィンガープリントは最も人気があり、丈夫な生体計測特性の1つである。ほとんどの指紋マッチングアルゴリズムはミツバチをベースとしている。本論文は,タマネギの剥離法を用いた新しいミナミアン系指紋照合法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-03T09:10:44Z)
Responsible Disclosure of Generative Models Using Scalable Fingerprinting [70.81987741132451]
深層生成モデルは質的に新しいパフォーマンスレベルを達成した。この技術がスプーフセンサーに誤用され、ディープフェイクを発生させ、大規模な誤情報を可能にするという懸念がある。最先端のジェネレーションモデルを責任を持って公開することで、研究者や企業がモデルに指紋を刻むことができます。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-16T03:51:54Z)
Latent Fingerprint Registration via Matching Densely Sampled Points [100.53031290339483]
既存の潜伏指紋登録手法は、主にミツバチ間の対応を確立することに基づいている。本研究では,一対の指紋間の空間的変換を推定する,最小限の潜伏指紋登録手法を提案する。提案手法は,特に挑戦的な条件下で,最先端の登録性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-12T15:51:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。