StageNet: Stage-Aware Neural Networks for Health Risk Prediction [71.4] 患者データから病期情報を抽出し,リスク予測に組み込むためのStageNetモデルを提案する。
StageNetは、(1)健康ステージの変動を教師なしで抽出するLSTMモジュール、(2)ステージ関連進行パターンをリスク予測に組み込んだステージ適応畳み込みモジュールによって実現されている。
実世界の2つのデータセット上でStageNetを評価し,リスク予測タスクと患者サブタイプタスクにおいて,StageNetが最先端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） (Fri, 24 Jan 2020 17:50:36 GMT)
Temporal Pulses Driven Spiking Neural Network for Fast Object
Recognition in Autonomous Driving [65.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いた生時間パルスで直接物体認識問題に対処する手法を提案する。
各種データセットを用いて評価した結果,提案手法は最先端の手法に匹敵する性能を示しながら,優れた時間効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 22:58:55 GMT)
GTNet: Generative Transfer Network for Zero-Shot Object Detection [58.5] ゼロショットオブジェクト検出(ZSD)のための生成転送ネットワーク(GTNet)を提案する。
GTNetはオブジェクト検出モジュールと知識伝達モジュールで構成される。
Object Detection Moduleは、大規模に見られるドメイン知識を学習することができる。
Knowledge Transfer Moduleは、機能シンセサイザーを利用して見えないクラス機能を生成し、Object Detection Moduleの新しい分類層をトレーニングするために適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 13:27:36 GMT)
From Nesterov's Estimate Sequence to Riemannian Acceleration [53.0] 我々は、Nesterov氏の推定シーケンス手法の代替解析を開発し、これも独立性を持つ可能性がある。
そして、この解析をリーマン集合に拡張し、非ユークリッド構造による鍵的困難をある計量歪みに局所化する」。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 04:17:14 GMT)
SceneEncoder: Scene-Aware Semantic Segmentation of Point Clouds with A
Learnable Scene Descriptor [51.3] 本研究では,グローバル情報の効果を高めるために,シーン認識型ガイダンスを付加するSceneEncoderモジュールを提案する。
モジュールはシーン記述子を予測し、シーンに存在するオブジェクトのカテゴリを表現することを学習する。
また,同じラベルを持つ隣接点に対する特徴の識別を伝搬する領域類似度損失を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 16:53:30 GMT)
Progressive Local Filter Pruning for Image Retrieval Acceleration [44.0] 画像検索高速化のための新しいプログレッシブ・ローカルフィルタ・プルーニング(PLFP)法を提案する。
具体的には、各フィルタの局所的な幾何学的性質を分析し、隣人に置き換えられるものを選択する。
このように、モデルの表現能力は保持される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 04:28:44 GMT)
6D Object Pose Regression via Supervised Learning on Point Clouds [42.2] 本稿では,点雲で表される深度情報から,既知の3次元物体の6自由度ポーズを推定する作業について述べる。
我々は、深度ネットワークと幾何学に基づくポーズ改善の両方への入力として、点雲で表される深度情報を用いる。
我々の単純で効果的なアプローチは、YCB-ビデオデータセットにおける最先端の手法よりも明らかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 10:29:54 GMT)
Theoretically Expressive and Edge-aware Graph Learning [25.0] この分野における最近の進歩と組み合わせた新しいグラフニューラルネットワークを提案する。
我々は,このモデルがグラフ同型ネットワークやグラフニューラルネットワークよりも厳密に一般化されていることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 13:43:39 GMT)
Unsupervised Learning Methods for Visual Place Recognition in Discretely
and Continuously Changing Environments [23.0] 条件が1つのセット内で変化すると、同じ条件下にある異なる場所が、異なる条件下にある同じ場所よりも突然類似していることを示す。
本稿では,(1)インシーケンス変化のない,(2)個別のインシーケンス変化のない,(3)連続的なインシーケンス変化の階層を定義した。
本実験は, ディスクリプタの統計的標準化の重要性を強調し, 連続的な変化の場合の限界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 12:23:15 GMT)
Nonparametric Structure Regularization Machine for 2D Hand Pose
Estimation [21.3] 手ポーズ推定は, 重度調音, 自己閉塞, 器質性が高いため, 身体ポーズ推定よりも困難である。
2次元手振り推定のための新しい非パラメトリック構造正規化機械(NSRM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 03:27:32 GMT)
Runtime Performances of Randomized Search Heuristics for the Dynamic
Weighted Vertex Cover Problem [20.6] 古典的重み付き頂点被覆問題の動的モデルを提案する。
本研究では,Randomized Local Search と (1+1) EA の性能解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 07:10:15 GMT)
Weakly Supervised Lesion Co-segmentation on CT Scans [18.6] 本稿では、まずRECISTスライスから擬似マスクを生成する弱教師付きコセグメンテーションモデルを提案する。
次に、これらを注意に基づく畳み込みニューラルネットワークのトレーニングラベルとして使用し、一対のCTスキャンから共通の病変を分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 19:39:33 GMT)
Plant Stem Segmentation Using Fast Ground Truth Generation [18.2] 本稿では,深層学習がトマトの茎を正確に分割できることを示す。
また,深層学習のためのトレーニングデータセット作成に必要な資源を大幅に削減する,制御点に基づく基底真理法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 00:22:14 GMT)
When Wireless Security Meets Machine Learning: Motivation, Challenges,
and Research Directions [14.0] 無線システムは、無線媒体の共有やブロードキャストの性質のため、ジャミングや盗聴などの様々な攻撃に対して脆弱である。
攻撃戦略と防御戦略の両方をサポートするため、機械学習(ML)は、無線通信特性から学習し、適応するための自動化された手段を提供する。
本稿では,MLと無線セキュリティを橋渡しする研究のモチベーション,背景,範囲について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 05:07:39 GMT)
End-to-End Vision-Based Adaptive Cruise Control (ACC) Using Deep
Reinforcement Learning [12.1] 本稿では,Double Deep Q-networksという深層強化学習手法を提案し,エンドツーエンドの視覚ベースの適応クルーズ制御(ACC)システムを設計した。
強化学習モデルでは, 後続距離とスロットル/ブレーキ力に付随するよく設計された報酬関数が実装された。
提案システムは, 先行車両の異なる速度軌跡に適応し, リアルタイムに動作可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 20:02:50 GMT)
Character-independent font identification [11.9] 2文字が同一フォントであるか否かを判定する手法を提案する。
我々は様々なフォントイメージペアで訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。
次に、ネットワークに見つからないフォントの異なるセットでモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 05:59:53 GMT)
Low-rank Gradient Approximation For Memory-Efficient On-device Training
of Deep Neural Network [9.8] モバイルデバイス上で機械学習モデルをトレーニングすることは、モデルのプライバシと精度の両方を改善する可能性がある。
この目標を達成する上での大きな障害のひとつは、モバイルデバイスのメモリ制限である。
本稿では,低ランクパラメータ化を用いた深層ニューラルネットワークの勾配行列の近似手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 05:12:18 GMT)
Capturing Evolution in Word Usage: Just Add More Clusters? [9.2] 我々は、最近NLP分野に革命をもたらしたセマンティックモデリングの一種である文脈的埋め込みに依存した新しい手法に焦点をあてる。
本研究では,変換器をベースとしたBERTモデルを用いて,単語の意味的変化を時間とともに検出できる文脈的埋め込みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 01:58:05 GMT)
Machine Understandable Policies and GDPR Compliance Checking [9.0] SPECIAL H2020プロジェクトは、個人データ共有が、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、かつ、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、かつ、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、自動的に検証できる一連のツールを提供することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 09:41:47 GMT)
Imputation for High-Dimensional Linear Regression [8.8] LASSOは乱数設定において最小推定率を保持することを示す。
この設定では、共同根源は未成年のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 19:54:09 GMT)
Kernel of CycleGAN as a Principle homogeneous space [8.8] 正確な解空間は、基礎となる確率空間の自己同型に対して不変であることを示す。
ニューラルネットワークが予期せぬ結果と望ましくない結果でこれらの自己同型を学習できるという実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 15:47:12 GMT)
Joint Geographical and Temporal Modeling based on Matrix Factorization
for Point-of-Interest Recommendation [6.3] POI(Point-of-Interest)レコメンデーションは,POIを推奨するユーザの好みやモビリティパターンを学習する重要なタスクとなっている。
従来の研究では、POI勧告を改善するためには、地理的影響や時間的影響などの文脈情報を取り入れることが必要であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 12:25:37 GMT)
On the Resilience of Biometric Authentication Systems against Random
Inputs [6.2] 我々は,一様ランダム入力を送信した攻撃者に対して,機械学習に基づく生体認証システムのセキュリティを評価する。
特に, 平均FPR0.03の再構成バイオメトリックシステムでは, 成功率は0.78であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 03:00:27 GMT)
Normalization of Input-output Shared Embeddings in Text Generation
Models [6.0] 埋め込み重み行列の正規化法は、最先端ニューラルネットワークモデル上で最高の性能を示す。
Transformer-Bigモデルの場合、正規化技術はWMT'16 En-Deデータセットのオリジナルのモデルと比較すると、最大で0.6 BLEUの改善が得られる。
DynamicConvモデルでは、WMT'16 En-Deデータセットで0.5BLEUの改善が達成され、IWSLT 14' De-En翻訳タスクで0.41BLEUの改善が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 04:42:13 GMT)
Perception as prediction using general value functions in autonomous
driving applications [5.1] 予測としての知覚は、エージェントが世界に対する認識に与える影響に関連するデータ駆動予測を学習する。
エージェントの前部安全と後部安全をGVFで予測することを学ぶことにより,予測として認識を実証する。
これらの予測は、適応的なクルーズ制御問題において、LQRベースのコントローラに類似した制御動作を生成するために使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 17:33:06 GMT)
Case Study: Predictive Fairness to Reduce Misdemeanor Recidivism Through
Social Service Interventions [4.7] ロサンゼルス市検事局は、新しいRecidivism Reduction and Drug Diversion Unit (R2D2)を創設した。
本稿では,機械学習に基づく意思決定に予測的株式を組み込むケーススタディとして,この新しいユニットとのコラボレーションについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 23:52:55 GMT)
Discrete graphical models -- an optimization perspective [4.1] グラフィカルモデルに対する最大後部推論を、純粋に最適化問題とみなす。
整数線型プログラミングの定式化と、その線形プログラミング、ラグランジュおよびラグランジュ分解をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 14:01:50 GMT)
Detection of Thin Boundaries between Different Types of Anomalies in
Outlier Detection using Enhanced Neural Networks [4.0] 我々は,集合正規異常(Collective Normal Anomaly)と集合点異常(Collective Point Anomaly)と呼ばれる新しい種類の異常を導入する。
ドメインに依存しない基本的な手法は、教師なしデータセットと教師なしデータセットの両方で定義された異常を検出するために導入された。
多層パーセプトロンニューラルネットワークは遺伝的アルゴリズムを用いて拡張され、より高精度に新たに定義された異常を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 21:52:02 GMT)
Towards a Framework for Certification of Reliable Autonomous Systems [3.4] 計算システムは、人間の監督や制御なしに独自の決定を下したり、独自の行動を取ることができる場合、自律的である。
例えば、無人航空システムを民間空域で自律的に使用するために、どうやって認定できるのか?
ここでは、自律システムの信頼性の高い動作を提供するために、何が必要なのかを分析する。
我々は、研究者、技術者、規制当局への挑戦を含む規制ガイドラインの策定に向けたロードマップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 18:18:35 GMT)
Distributed Gaussian Mean Estimation under Communication Constraints:
Optimal Rates and Communication-Efficient Algorithms [2.8] 通信コストと統計的精度のトレードオフを特徴付ける収束の最小値が確立される。
通信効率と統計的に最適な手順が開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 04:19:47 GMT)
Small, Accurate, and Fast Vehicle Re-ID on the Edge: the SAFR Approach [2.7] 本研究では,様々な計算環境下でのフレキシブルな車両再設計のための小型・高精度・高速リID(SAFR)設計を提案する。
大規模計算資源を持つクラウド型環境のためのSAFR-Large、いくつかの計算制約のあるモバイルデバイス向けのSAFR-Small、厳しいメモリと計算制約のあるエッジデバイス向けのSAFR-Micro。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 06:07:17 GMT)
A Hybrid Approach to Temporal Pattern Matching [2.5] 本稿では,構造と時間に基づく潜在的マッチングを効果的にフィルタリングするハイブリッド手法を提案する。
提案手法の効率性を示す実データを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 11:22:10 GMT)
Learning a distance function with a Siamese network to localize
anomalies in videos [2.1] 本研究は,監視ビデオ中の異常をローカライズするための新しいアプローチを導入する。
主な特徴は、ビデオパッチ間の距離関数を学習するために、シームズ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用することである。
学習距離関数は、対象の動画に固有のものではなく、テストビデオの各ビデオパッチと通常のトレーニングビデオに見られるビデオパッチの間の距離を測定するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 20:47:05 GMT)
Advaita: Bug Duplicity Detection System [2.0] 重複バグ率(重複バグの%)は、製品の成熟度、コードのサイズ、プロジェクトに取り組んでいるエンジニアの数に基づいて、1桁(1～9%)から2桁(40%)の範囲にある。
重複の検出は、2つのバグが同じ意味を持つかどうかを識別する。
このアプローチでは、基本的なテキスト統計的特徴、意味的特徴、文脈的特徴など、複数の機能セットを考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 04:48:39 GMT)
MT-BioNER: Multi-task Learning for Biomedical Named Entity Recognition
using Deep Bidirectional Transformers [1.7] 異なるスロットタイプをカバーする複数のデータセットを用いたスロットタグの訓練をマルチタスク学習問題として検討する。
生物医学領域における実験結果から,提案手法は従来のスロットタグシステムよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 07:16:32 GMT)
Design optimisation of a multi-mode wave energy converter [1.3] カーネギークリーンエナジーが開発したCETOシステムに類似した波動エネルギー変換器(WEC)を設計最適化として検討する。
最適化のための設計パラメータは、ブイ半径、ブイ高さ、テザー傾斜角、および制御変数(減衰と剛性)である。
その結果、このようなシステムの製造コストを考慮せずに、エネルギー生産を最大化することに関心があるなら、ブイをできるだけ大きなものにすべきであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 12:46:36 GMT)
Comparison of Syntactic and Semantic Representations of Programs in
Neural Embeddings [1.1] プログラム埋め込みのタスクにおいて、異なるグラフ表現を用いてグラフ畳み込みネットワークを比較する。
制御フローグラフの空間性やグラフ畳み込みネットワークの暗黙の集約は、これらのモデルがナイーブモデルよりも悪い結果をもたらすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 21:30:03 GMT)
Trapped-ion Fock state preparation by potential deformation [0.0] 本研究では, 捕捉されたイオンの高励起エネルギー固有状態を高調波トラップで生成するプロトコルを提案する。
プロトコルは、シングルウェルとダブルウェル構成の間のトラップポテンシャルを円滑に変形させることに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 11:29:22 GMT)
The Enron Corpus: Where the Email Bodies are Buried? [0.0] 我々は、金融記録と電子メールを用いて、関心のある人物(POI)を特定し、ピーク精度は95.7%である。
第2に、公開されている個人識別情報(PII)を見つけ、以前に報告されていない5万件のインスタンスを発見する。
第三に、カリフォルニアの電気ブラックアウト訴訟で人間の専門家が集めた、法的に応答するメールを自動的にフラグ付けし、最高99%の正確性を見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 13:59:54 GMT)
Teaching Performance Modeling in the era of millennials [0.0] パフォーマンスモデリング(PM)の教育は70年代初頭に始まり、80年代にピークに達した。
この時代から今日に至るまで、コンピューティングシステムは深く変化してきた。
この論文は、回答を提供する目的ではなく、主にリフレクションや議論への道を開くことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 11:33:51 GMT)
Stochastic Optimization of Plain Convolutional Neural Networks with
Simple methods [0.0] 我々は、より優れたパフォーマンスを得るために協調して機能する正規化手法の組み合わせを示す。
5つの有名なデータセットにモデルを適用することにより,これらの手法を検証・評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 01:20:59 GMT)
Steady-state Fano coherences in a V-type system driven by polarized
incoherent light [0.0] 偏光不整合光によって連続的に励起される3レベルV系で発生する定常ファノコヒーレンスの性質について検討する。
本研究は, 定常的なファノコヒーレンスの増加が, 個々の不連続励起の破壊的干渉の環境抑制に起因していると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 23:43:11 GMT)
Relating quantum incoherence, entanglement and superluminal signalling [0.0] 同一密度行列で記述されるが、異なる純状態を用いて生成される粒子のアンサンブルを識別する方法が現れれば、絡み合いの特性を利用してFTL信号装置を作成することができる。
我々は、FTLシグナリングが可能であると主張するのではなく、これまで明らかになっていない現在の物理理論の上記の性質の間の論理的関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 03:00:16 GMT)
Precision in estimating Unruh temperature [0.0] 相対論的量子気象学のシナリオにおけるウンルー温度の推定について考察する。
スカラー量子場と相互作用する単一の検出器は、一定時間一定加速度を受ける。
我々は、2つの初期絡み合った検出器を考え、そのうちの1つは慣性であり、もう1つは加速している。
以上の結果から, クラムエル・ラオ境界による最大精度を特徴付けるフィッシャー情報の最大値は, 小さい加速度でのみ発生することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 16:51:47 GMT)
Position-dependent mass systems: Classical and quantum pictures [0.0] 古典的および量子的画像における位置依存質量系への代数的アプローチ
ポーランドのビャロヴィエザにある、幾何学と物理に関する第8学派(VIII School on Geometry and Physics)の著者による3つの講義のシリーズ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 18:47:32 GMT)
PairNets: Novel Fast Shallow Artificial Neural Networks on Partitioned
Subspaces [0.0] 我々は、"Pairwise Neural Network"(PairNet)と呼ばれる、浅い4層ANNを作成する。
各入力の値は複数の間隔に分割され、n-次元空間は M n-次元部分空間に分割される。
M 局所 PairNet は M 分割局所 n-次元部分空間で構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 05:23:47 GMT)
On the Performance of Metaheuristics: A Different Perspective [0.0] 我々は,遺伝的アルゴリズム (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony (ABC), Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO), Cuckoo Optimization Algorithm (COA) のいくつかの基本的な進化的およびスワム知能メタヒューリスティックスについて検討した。
異なる特性を持つ20種類の最適化ベンチマーク関数について多数の実験が行われており、これらのメタヒューリスティックスの中での次の順位の他に、いくつかの基本的な結論が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 09:34:10 GMT)
Estimation for Compositional Data using Measurements from Nonlinear
Systems using Artificial Neural Networks [0.0] 人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた提案手法は,線形システムの最適境界と競合する。
多数の非線形系を設計し,広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 14:50:13 GMT)
Equivalence of the effective non-hermitian Hamiltonians in the context
of open quantum systems and strongly-correlated electron systems [0.0] 開量子系と強相関系の両方において非エルミート現象が観測可能であることを示す。
ポストセレクションを必要とせずに非エルミタン特性を解析する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 14:59:15 GMT)
Efficient molecule discrimination in electron microcopy through an
optimized orbital angular momentum sorter [0.0] 電子顕微鏡における高分子構造を識別する問題について考察する。
我々のアプローチは、各電子の状態から抽出された分子情報の最大化に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 08:55:40 GMT)
Casimir energy due to inhomogeneous thin plates [0.0] 非均一性を持つ2つの平行ミラーに結合した量子実スカラー場によるカシミールエネルギーについて検討する。
特定の場合において、非平面完全鏡に対するカシミール相互作用エネルギーは平面鏡上の不均一性によって再現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 16:53:07 GMT)
Axion search with a quantum-limited ferromagnetic haloscope [0.0] 強磁性軸索ハロスコープは、電子スピンとの相互作用を利用して、銀河の形でダークマターを探索する。
その結果,約120MHzの周波数帯におけるDM-アキションと電子カップリング定数の最適値が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 10:27:44 GMT)
An Overview of Fingerprint-Based Authentication: Liveness Detection and
Beyond [0.0] 我々は,生きた人間がシステム上で認証しようとしていることを確実にするための技術として定義されている,身体の活力を検出する方法に焦点をあてる。
我々は、悪意ある人物が指紋認証システムを騙して偽の指を本物として受け入れようとする攻撃を防ぐのに、これらの手法がいかに効果的かを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 20:07:53 GMT)
A geometric look at the objective gravitational wave function reduction [0.0] ref [1] において、Shr"odinger-Newton 方程式による目的波動関数の減少のための基準が導出された。
第一に、波動関数の減少問題に関する幾何学的視点を提供し、第二に、還元過程における量子力と重力の役割を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2020 17:24:40 GMT)