Retrosynthesis Prediction with Conditional Graph Logic Network [118.7] コンピュータ支援のレトロシンセシスは、化学と計算機科学の双方から新たな関心を集めている。
本稿では,グラフニューラルネットワーク上に構築された条件付きグラフィカルモデルであるConditional Graph Logic Networkを用いて,この課題に対する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 05:36:57 GMT)
Learning and Memorizing Representative Prototypes for 3D Point Cloud
Semantic and Instance Segmentation [117.3] 3Dポイントクラウドセマンティクスとインスタンスセグメンテーションは、3Dシーン理解にとって不可欠で基本である。
深層ネットワークは、学習過程における非支配的なケースを忘れやすく、不満足なパフォーマンスをもたらす。
本稿では,多様なサンプルを普遍的にカバーする代表プロトタイプを学習し,記憶するメモリ拡張ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 01:07:46 GMT)
Unpaired Multi-modal Segmentation via Knowledge Distillation [77.4] 本稿では,不対向画像分割のための新しい学習手法を提案する。
提案手法では,CTおよびMRI間での畳み込みカーネルの共有により,ネットワークパラメータを多用する。
我々は2つの多クラスセグメンテーション問題に対するアプローチを広範囲に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 20:03:17 GMT)
Chained Representation Cycling: Learning to Estimate 3D Human Pose and
Shape by Cycling Between Representations [73.1] 本稿では,教師なし,あるいは教師なしの学習を容易にする新しいアーキテクチャを提案する。
本研究では,非ペア画像と無注釈画像から3次元人物のポーズと形状を学習することにより,その手法を実証する。
人間をモデル化するための結果を示す一方で、私たちの定式化は一般的であり、他の視覚問題にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 14:54:00 GMT)
Stance Detection Benchmark: How Robust Is Your Stance Detection? [65.9] Stance Detection (StD) は、あるトピックやクレームに対する著者の姿勢を検出することを目的としている。
マルチデータセット学習環境において、さまざまなドメインの10のStDデータセットから学習するStDベンチマークを導入する。
このベンチマーク設定では、5つのデータセットに新しい最先端結果を表示することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 13:37:51 GMT)
Thermal coupling and effect of subharmonic synchronization in a system
of two VO2 based oscillators [55.4] 本稿では,二酸化バナジウムスイッチングデバイスを用いた振動型ニューラルネットワーク(ONN)の試作について検討する。
カップリングの効果的な作用半径RTCは、スイッチング中に放出される総エネルギーと平均出力に依存する。
強い熱カップリングの場合、振動が存在する供給電流パラメータの限界は10%拡大する。
サブハーモニック同期の効果は、分類とパターン認識への応用を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 03:26:53 GMT)
Direct estimation of quantum coherence by collective measurements [55.0] 量子状態におけるコヒーレンス量を推定するための集合的測定手法を提案する。
本手法は、トモグラフィーや適応計測に基づいて、他の推定方法よりも優れている。
本手法は,光子を用いて実験的に実装することで,今日の技術で利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 03:50:42 GMT)
Clustering Binary Data by Application of Combinatorial Optimization
Heuristics [52.8] 本稿では,2値データのクラスタリング手法について検討し,まず,クラスタのコンパクトさを計測するアグリゲーション基準を定義した。
近隣地域と人口動態最適化メタヒューリスティックスを用いた5つの新しいオリジナル手法が導入された。
準モンテカルロ実験によって生成された16のデータテーブルから、L1の相似性と階層的クラスタリング、k-means(メドイドやPAM)の1つのアグリゲーションの比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 23:33:31 GMT)
Domain Adaptation via Teacher-Student Learning for End-to-End Speech
Recognition [45.4] 教師学生(T/S)は,ハイブリッド音声認識システムにおけるディープニューラルネットワーク音響モデルのドメイン適応に有効であることが示されている。
我々はT/S学習を、注意に基づくエンドツーエンド(E2E)モデルの大規模非教師なし領域適応に拡張する。
ドメイン適応のために3400時間並列のクローズトークと遠距離のMicrosoft Cortanaデータを使用すると、T/SとAT/Sは6.3%と10.3%の単語エラー率の改善を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 22:30:33 GMT)
Deep Video Super-Resolution using HR Optical Flow Estimation [42.9] ビデオ超解像(SR)は、高解像度(HR)フレームを高解像度(LR)フレームから高解像度かつ時間的に一貫した細部で生成することを目的としている。
既存のディープラーニングに基づく手法は、一般的にLRフレーム間の光の流れを推定し、時間依存性を提供する。
我々は、光学フローと画像の両方を超解き放つ、エンドツーエンドのビデオSRネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 07:25:24 GMT)
Hyperspectral Super-Resolution via Coupled Tensor Ring Factorization [40.1] ハイパースペクトル超解像(HSR)は低分解能ハイパースペクトル像(HSI)と高分解能マルチスペクトル像(MSI)を融合して高分解能HSI(HR-HSI)を得る
本稿では,HSRのための新しいモデルである結合テンソルリング分解(CTRF)を提案する。
提案手法は,高分解能コアテンソルと高分解能コアテンソルをMSIから同時に学習し,HR-HSIをテンソルリング(TR)表現で再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 13:19:59 GMT)
Deceiving Image-to-Image Translation Networks for Autonomous Driving
with Adversarial Perturbations [30.3] 本稿では,自律運転のためのIm2Imフレームワークを騙しうる,様々な種類の逆方向摂動について検討する。
我々は,Im2Imモデルが予期せぬ結果をもたらすような,準物理的およびデジタル的対向的摂動を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 11:51:04 GMT)
Learning Reusable Options for Multi-Task Reinforcement Learning [27.9] 再利用可能な選択肢を学習することで、既存の体験を活用するためのフレームワークを提案する。
エージェントが少数の問題を解決するためのポリシーを学習した後、これらのポリシーから生成されたトラジェクトリを使って再利用可能な選択肢を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 13:49:31 GMT)
Improving Entity Linking by Modeling Latent Entity Type Information [25.3] 本稿では,事前学習したBERTに基づいて,潜在エンティティの型情報をエンティティ埋め込みに注入することを提案する。
さらに、BERTに基づくエンティティ類似度スコアを最先端モデルのローカルコンテキストモデルに統合し、潜在エンティティの型情報をよりよくキャプチャする。
我々のモデルは、標準ベンチマーク(AIDA-CoNLL)における最先端エンティティリンクモデルよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 09:18:29 GMT)
Plug-and-Play Rescaling Based Crowd Counting in Static Images [24.2] 我々は,新しいイメージパッチ再スケーリングモジュール (PRM) と3つの独立したPRMを用いたクラウドカウント手法を提案する。
提案するフレームワークは,PRMモジュールを用いて特別な処理を必要とする画像領域(パッチ)を再スケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 21:43:25 GMT)
Offline Contextual Bayesian Optimization for Nuclear Fusion [19.5] 核融合は、無限のクリーンエネルギーの可能性を示すため、未来のエネルギーと見なされている。
核融合を実現可能なエネルギー源として利用する際の障害の1つは、反応の安定性である。
本研究では,このようなコントローラを学習するための予備的なステップについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 22:12:18 GMT)
A Multi-oriented Chinese Keyword Spotter Guided by Text Line Detection [18.6] そこで我々は,Mask R-CNNにインスパイアされた,自然画像のための中国語のキーワードスポッターを提案する。
テキスト行検出によって導かれるキーワードマスクを予測することを提案する。
RCTW-17とICPR MTWI2018に基づく中国語のキーワードデータセットを作成し,提案手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 11:27:24 GMT)
TableNet: Deep Learning model for end-to-end Table detection and Tabular
data extraction from Scanned Document Images [18.0] 本稿では,テーブル検出と構造認識のための新しいエンドツーエンドディープラーニングモデルを提案する。
TableNetは、テーブル検出のツインタスクとテーブル構造認識の相互依存性を利用する。
提案手法は, ICDAR 2013 と Marmot Table のデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 10:25:32 GMT)
Elastic Bulk Synchronous Parallel Model for Distributed Deep Learning [17.8] 提案モデルでは、トレーニング期間中に、トレーニングモデルの精度を犠牲にすることなく、より柔軟性と適応性を提供する。
実験により,提案したELASTICBSPモデルは従来のBSPよりも高速かつ高精度に収束することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 01:05:50 GMT)
Advancing machine learning for MR image reconstruction with an open
competition: Overview of the 2019 fastMRI challenge [17.4] MR画像再構成のための機械学習分野の研究をオープンチャレンジで進める。
対象者は1,594回の膝臨床検査から得られた生のk-spaceデータである。
この課題の目標は、これらのデータからイメージを再構築することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 23:00:56 GMT)
Simulation of topological phases with color center arrays in phononic
crystals [16.9] 本研究では,シリコン空孔(SiV)中心アレーを用いた音速結晶のトポロジカル位相のシミュレーション手法を提案する。
特定の周期マイクロ波駆動の下では、バンドギャップを介するスピンスピン相互作用は、ス=シュリーファー・ヘーガー(SSH)ハミルトニアン(英語版)の形でさらに設計することができる。
運動量空間において、SSHモデルの位相特性を調べ、周期的駆動場を変調することで位相的非自明位相が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 04:59:53 GMT)
High-speed Autonomous Drifting with Deep Reinforcement Learning [15.8] 明示的な運動方程式を伴わない頑健なドリフト制御器を提案する。
私たちのコントローラーは、車両をさまざまな鋭い角を素早く、安定して、目に見えない地図に流すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 03:05:52 GMT)
MCMLSD: A Probabilistic Algorithm and Evaluation Framework for Line
Segment Detection [14.7] 両手法の利点を融合した確率論的アルゴリズムを提案する。
第1段階では、大域的確率的ハフアプローチを用いて線を検出する。
第2段階では、検出された各線を画像領域で解析し、Houghマップのピークを発生した線分をローカライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 21:51:45 GMT)
Deeper Insights into Weight Sharing in Neural Architecture Search [13.9] 最近の研究は、重量共有を利用してモデル評価手順を高速化している。
ウェイトシェアリングは理論的保証がなく、その影響は以前にも十分に研究されていない。
重量共有の影響を明らかにするために包括的実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 07:50:08 GMT)
Social Media Attributions in the Context of Water Crisis [13.5] ソーシャルメディアデータとAIによるアプローチを使って、従来の調査を補完し、帰属要因を自動的に抽出する方法について検討する。
我々は,地域問題として始まった最も近年のチェンナイ水危機に焦点を合わせながら,急速に議論の話題へと発展していった。
本稿では,危機の原因となる要因を識別する属性関係検出の新たな課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 18:20:09 GMT)
Implementation of the VBM3D Video Denoising Method and Some Variants [11.9] VBM3Dは、よく知られたBM3D画像の拡張である。
その単純さにもかかわらず、アルゴリズムは性能と計算複雑性を区別する良いトレードオフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 22:37:37 GMT)
The Pedestrian Patterns Dataset [11.2] データセットは、異なる特定のタイムスロットから1週間、同じ3つのルートを繰り返すことで収集された。
データセットの目的は、横断するルートに沿って異なる時間に、社会的および歩行者の行動パターンをキャプチャすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 23:58:39 GMT)
Meta-modal Information Flow: A Method for Capturing Multimodal Modular
Disconnectivity in Schizophrenia [11.1] 統合失調症(SZ)における解離と機能不全の仮説に対処するための多モードデータを活用する手法を提案する。
マルチモーダルデータセットを通して精神疾患に関連するリンクを特定するために,GGMに適用可能なモジュール性に基づく手法を提案する。
シミュレーションと実データにより,本手法は単一モダリティに焦点をあてて欠落する疾患関連ネットワーク破壊に関する重要な情報を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 18:46:41 GMT)
Investigation and Analysis of Hyper and Hypo neuron pruning to
selectively update neurons during Unsupervised Adaptation [8.8] プルーニングアプローチは、モデルの決定に寄与しない低塩性ニューロンを求める。
この研究は、プルーニングアプローチが、高塩分(主に活性または超活性)または低塩分(ほとんど活性または偽)のニューロンを検出することに成功しているかどうかを調査する。
これは、まず特定のニューロン(高次ニューロンと低次ニューロンからなる)を選択的に適応させ、次にフルネットワークの微調整を行うことが可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 19:46:57 GMT)
Fracton Phases of Matter [7.7] フラクトンは新しいタイプの準粒子であり、孤立して動くが、しばしば境界状態を形成することによって動く。
過去数年間、これらのエキゾチック粒子への関心が高まり、現代の凝縮物質理論の最前線に到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 19:00:00 GMT)
How neural networks find generalizable solutions: Self-tuned annealing
in deep learning [7.4] すべてのSGD学習アルゴリズムに対して,重み分散とランドスケープ平坦度との間には,頑健な逆関係が認められる。
本研究は,SGDが,地形の平らなミニマで一般化可能な解を見つけるために,自己調整型ランドスケープ依存型アニーリング戦略を実現することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 17:35:54 GMT)
Variational Bayesian Methods for Stochastically Constrained System
Design Problems [7.3] 本稿では,パラメータ化プログラムとして表現されるシステム設計問題について,確率制約セットを用いて検討する。
後続予測積分を近似的に計算するための変分ベイズ法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 05:21:39 GMT)
Self learning robot using real-time neural networks [7.3] 本稿では,ロボットの腕に実装されたニューラルネットワークの研究,開発,実験的解析を行う。
ニューラルネットワークは、グラディエントDescentとバックプロパゲーションのアルゴリズムを用いて学習する。
ニューラルネットワークの実装とトレーニングは、Raspberry pi 3上のロボット上でローカルに行われ、学習プロセスは完全に独立している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 13:13:21 GMT)
Classification of Large-Scale High-Resolution SAR Images with Deep
Transfer Learning [7.0] 衛星が取得した大規模高解像度SARランドカバー画像の分類は難しい課題である。
高度に不均衡なクラス,地理的多様性,ラベルノイズなどのSAR画像を自動的に解釈する上での3つの課題に対処する。
同様の注釈付き光土地被覆データセットに基づいて深層移動学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 07:22:28 GMT)
Using Deep Learning to Explore Local Physical Similarity for
Global-scale Bridging in Thermal-hydraulic Simulation [4.4] 現在の熱水和コードでは、実際の植物条件をシミュレートする際の信頼性が制限されている。
本稿では,これらの課題を克服するためのデータ駆動型特徴類似度測定FFSMを提案する。
深層学習は局所的な物理的特徴とシミュレーションエラーの関係の構築と探索に応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 20:14:46 GMT)
ARA : Aggregated RAPPOR and Analysis for Centralized Differential
Privacy [4.3] 我々は、局所的なアプローチであるアートスタンダードRAPPORの状態を検証し、このギャップを支持した。
我々のモデルは、毎回主要な真理値を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 15:03:35 GMT)
Experimental entropic test of state-independent contextuality via single
photons [3.9] 本研究では, 単一光子による不等式違反を実験的に実証する。
我々の実験は、情報理論の観点から、量子的相関と古典的相関を区別する手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 11:37:34 GMT)
Regression and Learning with Pixel-wise Attention for Retinal Fundus
Glaucoma Segmentation and Detection [3.8] 緑内障検出のための深層学習に基づく2つの自動アルゴリズムと光ディスクとカップセグメンテーションを提案する。
我々は、注意機構を利用して、正確な予測のためにピクセルワイドな特徴を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 23:54:27 GMT)
Exploring Benefits of Transfer Learning in Neural Machine Translation [3.8] 本稿では,ハイリソース言語ペア上で事前学習したモデルを再利用するために,いくつかのトランスファー学習手法を提案する。
本手法は低リソース言語の特定の問題にどのように対処するかを示し,高リソース変換学習にも適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 15:11:59 GMT)
Decentralization in Digital Societies -- A Design Paradox [3.4] デジタル社会にはデザインパラドックスがある。
一方、テクノロジーは私たちの日常生活の相互接続デバイスに分散したローカルインテリジェンスを可能にする。
一方、ビッグデータの収集とストレージは、高度に集中した方法で管理されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 12:10:59 GMT)
An Automatic Relevance Determination Prior Bayesian Neural Network for
Controlled Variable Selection [2.8] モデル-xノックオフフィルタの特徴量として,ベイズニューラルネットワーク(BNN-ARD)の重み l2-norm を用いた自動相関決定法を提案する。
シミュレーションデータとノルウェーの風力発電データを用いて,提案した特徴量の重要性が統計的に有意な改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 20:12:58 GMT)
Robust Semantic Segmentation of Brain Tumor Regions from 3D MRIs [2.5] マルチモーダル脳腫瘍セグメンテーションチャレンジ(BraTS)は、3次元MRI脳腫瘍セグメンテーションの自動化方法を改善するために研究者を結集させる。
この手法をBraTS 2019の課題として評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 07:47:42 GMT)
Optimal Options for Multi-Task Reinforcement Learning Under Time
Constraints [0.6] 強化学習は、反復的な振る舞いを符号化し、探索を促進する方法としてオプションを使うことの恩恵を受けることができる。
エージェントが各タスクを学習するための限られた時間予算を持つ設定において、選択肢の最適性に影響を与える条件について検討する。
得られた選択肢は、利用可能な学習時間予算や、得られた選択肢が人気のある選択肢世代よりも優れているという要因によって大きく異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 15:08:46 GMT)
Estimation of the spatial weighting matrix for regular lattice data --
An adaptive lasso approach with cross-sectional resampling [0.4] 正規格子データに対するスパース空間依存構造の推定について検討する。
空間依存構造を復元するために,ランダムなプロセスが交換可能であると仮定して断面再サンプリングを提案する。
断面再サンプリングを用いた2段階適応型ラッソ法をモンテカルロシミュレーションを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 12:51:02 GMT)
q-Deformation and free statistics for interaction of a field and a
particle [0.0] 量子場はガウス状態(例えば温度)とみなす。
体と粒子の相互作用を記述する絡み合った作用素は、q-変形極限を満たす自由統計量を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 14:23:06 GMT)
Wave-Particle Duality Controlled by Single-Photon Self-Entanglement [0.0] 単一光子の量子双対性は、3方向の量子コヒーレンスID$V2+D2+C2=1$で自己絡み合いによって制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 19:20:09 GMT)
Topic Extraction of Crawled Documents Collection using Correlated Topic
Model in MapReduce Framework [0.0] MapReduceフレームワークにおいて,変分期待最大化アルゴリズムを用いた関連トピックモデルを実装した。
提案手法では,パブリックデジタルライブラリからクロールしたデータセットを利用する。
評価から,提案手法はMapReduceフレームワークに実装されたLDAとトピックコヒーレンスの観点から比較した性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 17:09:21 GMT)
Study of the sextic and decatic anharmonic oscillators using an
interpolating scale function [0.0] この方法では、ポテンシャルパラメータを制約することなく、性および十進振動子のエネルギー固有値と固有関数の両方の高精度な値が得られる。
本手法では, 解の収束が非常に高速であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 09:43:39 GMT)
Semi-supervised Anomaly Detection using AutoEncoders [0.0] 異常検出(英: Anomaly detection)とは、通常のデータから際立った異常なインスタンスを見つけるタスクである。
本稿では,異常検出のための畳み込み自動エンコーダアーキテクチャを提案する。
このアプローチは2つのデータセットでテストされ、平均F1スコア0.885を達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 23:06:28 GMT)
Particle states are equidistant to wave and fully-entangled states in an
interferometer [0.0] 二腕干渉計では、完全経路微分可能性(粒子)の純粋量子状態は、一定経路微分可能性Dを持つ全ての状態と幾何的に等しく一致する。
この性質は、完全フリンジ可視性(波)や最大絡み合った量子状態(アンタングロン)など、他の状態では共有されない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 03:02:50 GMT)
Motivic clustering schemes for directed graphs [0.0] ネットワークモチーフの概念によって動機づけられた私たちは、与えられたモチーフ(または代表者)の集まりによってパラメータ化される特定のクラスタリングメソッド(ファンクタ)を構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 16:37:03 GMT)
Modeling Musical Structure with Artificial Neural Networks [0.0] 音楽構造モデリングのさまざまな側面に対する人工知能の適用について検討する。
Gated Autoencoder(GAE)というコネクショナリストモデルを用いて,楽曲の断片間の変換を学習する方法を示す。
本稿では,ポリフォニック・ミュージックを区間の連続として表現するGAEの特別な予測訓練を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 18:35:57 GMT)
Granular Learning with Deep Generative Models using Highly Contaminated
Data [0.0] 品質問題のある実世界の画像データセット上で, 微粒な意味での異常検出のための深部生成モデルの最近の進歩を活用するためのアプローチを詳述する。
このアプローチは完全に教師なし(アノテーションは使用できない)だが、質的に画像の正確なセマンティックラベリングを提供するために示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 23:22:17 GMT)
Express Wavenet -- a low parameter optical neural network with random
shift wavelet pattern [0.0] Express Wavenetは改良された光回折ニューラルネットワークである。
ウェーブレットのようなパターンを使って光波の位相を変調する。
MNISTデータセットでは、92%の精度を得るためには1229のパラメータしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 09:45:20 GMT)
Development, Demonstration, and Validation of Data-driven Compact Diode
Models for Circuit Simulation and Analysis [0.0] 機械学習技術は、コンパクトモデルの開発を自動化し、大幅に高速化する可能性がある。
MLは、特定の回路ステージに合わせて調整されたコンパクトモデルの階層を開発するために使用できる様々なモデリングオプションを提供する。
これらの「データ駆動型」コンパクトモデルの性能を,(1)実験室データと電圧電流特性を比較し,(2)これらの装置を用いたブリッジ回路の構築により評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 18:25:32 GMT)
Detection of quantum non-Markovianity close to the Born-Markov
approximation [0.0] 本研究では, ボゾン浴中における2レベル系の崩壊ダイナミクスに対する条件付き過去-未来相関を計算した。
システムプロパゲータ特性のみに基づく量子メモリ測定とは対照的に、ここでのメモリ効果は、2つのシステムプロパゲータと環境相関を含む畳み込み構造と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 19:01:11 GMT)
Classification of human activity recognition using smartphones [0.0] モバイルデバイス上でのヒューマンアクティビティ認識は、組み込みセンサーによって可能であり、ユーザアクティビティを予測してモバイルデバイス上でのユーザ動作を管理するために利用することができる。
この目的を達成するために, 活動特性の保存, 分類, および学習アルゴリズムへのマッピングについて検討した。
本研究では,深層信仰ネットワークによる分類をデータテストとトレーニングに応用し,トレーニングデータでは98.25%,テストデータでは93.01%の精度で正しい診断を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 16:08:07 GMT)
An extended quantum process algebra (eQPAlg) approach for distributed
quantum systems [0.0] 我々はプロセス代数を用いて量子システムの通信手順を説明した。
我々の研究の主な目的は、分散量子システム間の通信を正式に表現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 11:02:35 GMT)
A Note on Portfolio Optimization with Quadratic Transaction Costs [0.0] 2次トランザクションコストの導入は、線形トランザクションコストを使用するよりも最適化問題を難しくすることを示す。
この問題を解決するための数値アルゴリズムを提供し、トランザクションコストが最適化されたポートフォリオの期待したリターンにどのように影響するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jan 2020 14:52:17 GMT)