Estimating Counterfactual Treatment Outcomes over Time Through
Adversarially Balanced Representations [114.2] 時間とともに治療効果を推定するためにCRN(Counterfactual Recurrent Network)を導入する。
CRNは、患者履歴のバランスの取れた表現を構築するために、ドメイン敵のトレーニングを使用する。
本モデルでは, 正解率の予測と適切な治療時期の選択において, 誤差の低減を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 20:47:36 GMT)
Self-Supervised Linear Motion Deblurring [112.8] 深層畳み込みニューラルネットワークは、画像の劣化の最先端技術である。
本稿では,自己監督型動作遅延に対する識別可能なreblurモデルを提案する。
我々の実験は、自己監督された単一画像の劣化が本当に実現可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 20:15:21 GMT)
What Changed Your Mind: The Roles of Dynamic Topics and Discourse in
Argumentation Process [78.5] 本稿では,議論の説得力において重要な要因を自動的に分析する研究について述べる。
議論的会話における潜在トピックや談話の変化を追跡できる新しいニューラルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 04:27:48 GMT)
I love your chain mail! Making knights smile in a fantasy game world:
Open-domain goal-oriented dialogue agents [69.7] 我々は、模倣学習したチトチャットモデルに対して強化学習を施した目標指向モデルを訓練する。
両モデルが逆モデルベースラインより優れており,目標を達成するために対話相手と自然に会話できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 20:45:20 GMT)
Pre-training Tasks for Embedding-based Large-scale Retrieval [68.0] 本稿では,大規模クエリ文書検索問題について考察する。
クエリ(例えば質問)が与えられたら、関連するドキュメントのセットを大きなドキュメントコーパスから返します。
本稿では, 組込み型トランスフォーマーモデルの学習の鍵となる要素が, 事前学習作業のセットであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 16:44:00 GMT)
Real-Time target detection in maritime scenarios based on YOLOv3 model [65.4] ウェブスクレイピングによって収集された56k以上の海洋船舶の画像からなる、新しい船舶データセットが提案されている。
Keras APIをベースとしたYOLOv3シングルステージ検出器がこのデータセット上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 15:25:19 GMT)
Feynman Propagator for a System of Interacting Scalar Particles in the
Fokker Theory [63.0] 一般化位相空間上の函数積分は、量子論における初期積分として定義される。
世界粒子線の一般化構成空間における積分の尺度を決定する。
ミンコフスキー空間の粒子の時間座標によって独立時間パラメータの役割を取られるプロパゲータの修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 09:09:45 GMT)
End-to-End Facial Deep Learning Feature Compression with Teacher-Student
Enhancement [57.2] 本稿では,ディープニューラルネットワークの表現と学習能力を活用することで,エンドツーエンドの特徴圧縮手法を提案する。
特に、抽出した特徴量を、レート歪みコストを最適化することにより、エンドツーエンドでコンパクトに符号化する。
提案モデルの有効性を顔の特徴で検証し, 圧縮性能を高いレート精度で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 10:08:44 GMT)
Deep Multi-task Multi-label CNN for Effective Facial Attribute
Classification [53.6] DMM-CNN(ディープ・マルチタスク・マルチラベル・CNN)による効果的な顔属性分類(FAC)を提案する。
具体的には、DMM-CNNは、2つの密接に関連するタスク(顔のランドマーク検出とFAC)を共同で最適化し、マルチタスク学習を活用することにより、FACの性能を向上させる。
2つの異なるネットワークアーキテクチャは2つの属性のグループの特徴を抽出するために設計され、トレーニング中に各顔属性に損失重みを自動的に割り当てる新しい動的重み付け方式が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 12:34:16 GMT)
Supervised Learning: No Loss No Cry [51.1] 教師付き学習は最小化するために損失関数の仕様を必要とする。
本稿では,Kakade et al. (2011)のSLIsotronアルゴリズムを新しいレンズで再検討する。
損失を学習するための原則的な手順をいかに提供するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 05:30:52 GMT)
Combining Machine Learning with Knowledge-Based Modeling for Scalable
Forecasting and Subgrid-Scale Closure of Large, Complex, Spatiotemporal
Systems [48.8] 我々は、過去のデータを予測に組み込む上で、機械学習を必須のツールとして活用しようと試みる。
i)並列機械学習予測手法と(ii)ハイブリッド手法の2つの手法を組み合わせて,知識ベースコンポーネントと機械学習ベースコンポーネントからなる複合予測システムを提案する。
i) と (ii) を組み合わせることで、非常に大規模なシステムに優れた性能を与えることができるだけでなく、並列機械学習コンポーネントを訓練するのに必要となる時系列データの長さが、並列化なしで必要なものよりも劇的に少ないことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 23:21:50 GMT)
From Anchor Generation to Distribution Alignment: Learning a
Discriminative Embedding Space for Zero-Shot Recognition [46.5] ゼロショット学習(ZSL)では、分類されるサンプルは通常、属性などのサイド情報テンプレートに投影される。
我々は,DAGDA(Distriminative Anchor Generation and Distribution Alignment Model)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
まず, 拡散型グラフ畳み込みネットワークを用いて, クラス情報と側情報の相互作用を明示的にモデル化し, 識別的アンカーを生成する手法を提案する。
第二に、アンカー空間におけるサンプルと対応するアンカーとをさらに整合させるため、細粒度に分布を洗練させることを目的として、意味的関係正則化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 05:25:33 GMT)
Regularized Submodular Maximization at Scale [45.9] 亜モジュラリティは本質的に多様性、カバレッジ、代表性の概念に関係している。
正規化部分モジュラ函数 $f = g ell$ を行列式部分モジュラ関数 $g$ とモジュラ関数 $ell$ の差分として最大化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 02:37:18 GMT)
Adaptive Online Learning with Varying Norms [45.1] オンライン凸最適化アルゴリズムは、あるドメインで$w_t$を出力する。
この結果を用いて新しい「完全行列」型後悔境界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 17:22:08 GMT)
REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training [37.3] 言語モデルの事前学習を潜伏知識検索システムで強化し,ウィキペディアのような大規模コーパスから文書を検索し,出席できるようにする。
本研究では,このような知識検索を教師なしで事前学習する方法を初めて示す。
オープンドメイン質問回答(Open-QA)の課題を微調整し,検索型言語モデル事前学習(REALM)の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 18:40:59 GMT)
A New Perspective for Flexible Feature Gathering in Scene Text
Recognition Via Character Anchor Pooling [32.8] 本稿では,キャラクタアンコリングモジュール (CAM) とアンカープールモジュール (APM) と呼ばれる結合モジュールのペアを提案する。
CAMは、文字を個別にアンカーすることで、字型非感受性の方法でテキストをローカライズする。APMは、文字アンカーに沿って柔軟に機能を補間して収集し、シーケンス学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 03:01:23 GMT)
Submodular Maximization Through Barrier Functions [32.4] 連続最適化における障壁関数に着想を得た制約付き部分モジュラーの新しい手法を提案する。
提案するアルゴリズムを実世界の複数のアプリケーションに対して広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 03:32:49 GMT)
The Tensor Brain: Semantic Decoding for Perception and Memory [25.5] 我々は知識グラフとテンソルの数学的モデルを用いて知覚と記憶を分析する。
知覚と記憶の生物学的実現は情報処理に制約を課すと主張する。
特に,明示的な認識と宣言的記憶は意味的デコーダを必要とすることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 08:41:03 GMT)
Collaborative Training of Balanced Random Forests for Open Set Domain
Adaptation [25.0] 本稿では、ドメイン適応タスクのための畳み込みニューラルネットワークを用いたバランスのとれたランダム森林の協調学習アルゴリズムを提案する。
ラベル付きソースデータの情報ゲインとラベル付き対象データ分布のエントロピーを協調的に最適化することにより,提案したCoBRFアルゴリズムは最先端手法よりもはるかに優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 10:43:20 GMT)
Ultra High Fidelity Image Compression with $\ell_\infty$-constrained
Encoding and Deep Decoding [24.8] 我々は,新しいCNNベースのソフト $ell_infty-constrained decoding法を開発した。
新しい方法は、$ell_inftymbox-SDNetと呼ばれる復元CNNを使用して圧縮欠陥を修復する。
この手法の独特な強みは、1ピクセルあたりの厳密な誤差を強制できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 00:33:39 GMT)
A Study of Human Summaries of Scientific Articles [23.5] これらのプラットフォームのうちの1つで共有されている要約を分析します。
目的は、科学的論文の人間の要約を特徴づけ、既存の自動要約システムの改善と適応のために得られた洞察を利用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 08:53:27 GMT)
Co-Exploration of Neural Architectures and Heterogeneous ASIC
Accelerator Designs Targeting Multiple Tasks [21.8] 複数のDNNアーキテクチャとそれに関連する異種ASICアクセラレータ設計を同時に識別できるフレームワークであるNASAICを提案する。
その結果、NASAICは設計仕様を17.77%、2.49倍、および2.32倍の遅延、エネルギー、面積が減少し、精度が0.76%低下することが保証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 22:22:19 GMT)
RePose: Learning Deep Kinematic Priors for Fast Human Pose Estimation [17.1] 本稿では,1つの画像から人間のポーズ推定を行うための,効率的で軽量なモデルを提案する。
本モデルは,様々な最先端手法のパラメータ数と計算コストのごく一部で競合する結果を得るように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 16:44:45 GMT)
Hierarchical Gaussian Process Priors for Bayesian Neural Network Weights [16.5] 望ましい事前分類は、重みをコンパクトに表現し、重み間の相関を捉え、事前知識を含ませることである。
i) 相関重み構造を柔軟にエンコード可能な単位埋め込みに基づくネットワーク重みのプロセスベース階層モデルと,(ii) 関数空間の規則化に便利な入力依存型の重み前のモデルを提案する。
これらのモデルは、分布外データに基づいて望ましいテスト時間不確実性推定を提供し、カーネルを用いたニューラルネットワークの帰納バイアスをモデル化する事例を示し、アクティブラーニングベンチマークで競合予測性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 07:19:52 GMT)
Super-efficiency of automatic differentiation for functions defined as a
minimum [16.0] min-min最適化では、最小値として定義される関数の勾配を計算する必要がある。
本稿では,これらの推定器による誤差を最適化誤差の関数として検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 13:23:01 GMT)
The l1 Norm of Coherence of Assistance [14.2] 我々は,理論上も運用上も,援助の一貫性のl1ノルムについて検討する。
2次元および3次元の量子状態に対しては、補助のコヒーレンス(英語版)の l1 ノルムの解析的表現が与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 14:51:39 GMT)
Classification Algorithm of Speech Data of Parkinsons Disease Based on
Convolution Sparse Kernel Transfer Learning with Optimal Kernel and Parallel
Sample Feature Selection [14.1] スパースカーネル転送学習に基づく新しいPD分類アルゴリズムを提案する。
スパース伝達学習は公共データセットからPD音声の特徴構造情報を抽出するために用いられる。
提案アルゴリズムは、分類精度が明らかに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 13:20:21 GMT)
Distributed Bayesian Matrix Decomposition for Big Data Mining and
Clustering [13.5] 本稿では,ビッグデータマイニングとクラスタリングのための分散行列分解モデルを提案する。
具体的には, 1) 加速度勾配降下, 2) 乗算器の交互方向法, 3) 統計的推論の3つの方法を採用する。
我々のアルゴリズムは、ビッグデータによく対応し、他の分散手法と比較して優れた、あるいは競合する性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 13:10:53 GMT)
On the Communication Latency of Wireless Decentralized Learning [13.0] 我々は、半径$R$の円形領域内に位置する$n$ノードからなる無線ネットワークを考える。
ネットワーク間の勾配交換を可能にするために、各ノードは隣接するノードの集合とのみ通信すると仮定する。
ネットワーク全体のリンク上の1ラウンドのグラデーションを交換する通信遅延は、$mathcalOleft(fracn2-3betabetalog nright)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 20:10:07 GMT)
Machine learning approaches for identifying prey handling activity in
otariid pinnipeds [12.8] 本稿では,アザラシの捕食行動の同定に焦点をあてる。
考慮すべきデータは、アザラシに直接取り付けられたデバイスによって収集された3D加速度計と深度センサーのストリームである。
機械学習(ML)アルゴリズムに基づく自動モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 15:30:08 GMT)
Sparse and Smooth: improved guarantees for Spectral Clustering in the
Dynamic Stochastic Block Model [12.5] 動的ブロックモデル(DSBM)におけるスペクトルクラスタリング(SC)アルゴリズムの古典的変種を解析する。
既存の結果から、予測次数がノード数と対数的に増加する比較的スパースなケースでは、静的ケースの保証が動的ケースにまで拡張可能であることが分かる。
DSBMの疎度と滑らかさの新たなリンクを描画することで,これらの結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 15:46:24 GMT)
Community Detection on Mixture Multi-layer Networks via Regularized
Tensor Decomposition [12.2] マルチ層ネットワークにおけるコミュニティ検出の問題について検討し,複数のモードでノードのペアを関連付ける方法を提案する。
本稿では,ノードのグローバル/ローカルなメンバシップとレイヤのメンバシップの両方を明らかにするためのテンソルベースアルゴリズム(TWIST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 06:19:50 GMT)
Cross-modal variational inference for bijective signal-symbol
translation [11.4] 本稿では,この問題を密度推定タスクに変換することで,信号・記号変換の手法を提案する。
この結合分布を2つの異なる変分オートエンコーダで推定する。
本稿では,音符,オクターブ,ダイナミクスの記号を用いたモデル実験を行い,音楽の書き起こしとラベル制約による音声生成の基本的なステップを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 15:25:48 GMT)
Modeling Musical Onset Probabilities via Neural Distribution Learning [11.1] 音楽のオンセット検出は、TTE(Time-to-event)またはTSE(Time-since-event)予測タスクとして定式化することができる。
本稿では, 逐次密度予測モデルを導入して, オンセットの確率をモデル化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 05:38:51 GMT)
Deep HyperNetwork-Based MIMO Detection [10.4] 従来のアルゴリズムは複雑すぎて実用的すぎるか、パフォーマンスが悪いかのどちらかだ。
最近のアプローチでは、ディープニューラルネットワークとして検出器を実装することで、これらの課題に対処しようとした。
本研究では、チャネル行列を入力とし、ニューラルネットワークベースの検出器の重みを生成するハイパーネットワークと呼ばれる追加のニューラルネットワーク(NN)をトレーニングすることで、両方の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 07:45:45 GMT)
Thermal to Visible Face Recognition Using Deep Autoencoders [9.8] 視覚的顔認識システムは、ディープラーニングを用いてほぼ完璧な認識精度を達成する。
この問題に対処する1つの方法は、熱から可視的なクロスドメイン顔マッチングである。
可視化画像とサーマルフェース画像のマッピングを学習するためのディープオートエンコーダに基づくシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 11:58:36 GMT)
Model adaptation and unsupervised learning with non-stationary batch
data under smooth concept drift [8.1] ほとんどの予測モデルは、トレーニングとテストデータは定常的なプロセスから生成されると仮定する。
我々は、データソースの非定常性に起因する段階的な概念の漂流のシナリオを考察する。
予測モデルの教師なし適応のための新しい反復アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 21:29:09 GMT)
On Reward Shaping for Mobile Robot Navigation: A Reinforcement Learning
and SLAM Based Approach [7.5] 本研究では,未知環境下を走行する移動ロボットを対象とした,深層強化学習(DRL)に基づくマップレス経路計画アルゴリズムを提案する。
プランナーは、トレーニング環境の地図のオンライン知識に基づいて、報酬関数を用いて訓練される。
シミュレーション環境で訓練されたポリシーを直接、実際のロボットに転送し、成功させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 22:00:16 GMT)
Beyond Trolling: Malware-Induced Misperception Attacks on Polarized
Facebook Discourse [7.5] 本稿では,ユーザが真正なコンテンツをどう認識するかを操作することによって,ソーシャルメディアの言論を喚起し,サイレンシングする代替手法を提案する。
マン・イン・ザ・ミドル(Man-in-the-middle)というマルウェアは、真正なソーシャルメディア投稿とコメントの言語コンテンツを隠蔽的に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 15:55:23 GMT)
Validation and Optimization of Multi-Organ Segmentation on Clinical
Imaging Archives [7.0] 2015年のMICCAIチャレンジは、多臓器性腹部CTセグメンテーションの大幅な革新を引き起こした。
近年のディープメソッドの革新は、臨床翻訳が魅力的であるレベルにパフォーマンスを誘導している。
オープンデータセットのクロスバリデーションは間接的な知識汚染のリスクを示し、円形の推論をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 21:49:42 GMT)
Outlier Guided Optimization of Abdominal Segmentation [7.0] 腹部多臓器分割のための訓練済み3次元U-Netモデルを構築した。
私たちは、データセットを、外れ値データ(例えば、ベースラインアルゴリズムが失敗した例)または不一致値(例えば、ベースラインアルゴリズムが動作した例)で拡張します。
余剰値の追加の限界値は、余剰値の追加の限界値よりも高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 21:41:52 GMT)
Learning Interpretable Models in the Property Specification Language [6.9] IEEE標準時相論理PSLにおける公式の学習アルゴリズムを開発した。
私たちの研究は、n番目の点ごとに起こる事象のような多くの自然の性質が、言葉で表現できないという事実に動機づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 11:42:50 GMT)
On Approximation Capabilities of ReLU Activation and Softmax Output
Layer in Neural Networks [6.9] 我々は、ReLUアクティベーション関数を用いた十分に大きなニューラルネットワークが任意の精度でL1$の任意の関数を近似できることを証明した。
また、非線形ソフトマックス出力層を用いた十分大きなニューラルネットワークは、任意の指標関数を$L1$で近似することも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 19:48:47 GMT)
Explainable Deep RDFS Reasoner [6.8] 本稿では,入力グラフをグラフ単語のシーケンスとして取得するニューラルニューラルネットワークモデルと,推定三重項の符号化を行い,推定三重項の導出を出力する。
我々は、合成データセットと実世界のデータセットの2つのデータセット上で、正当性モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 03:20:31 GMT)
3D compact photonic circuits for realizing quantum state tomography of
qudits in any finite dimension [6.8] この作業で選択されたPOVM(Positive Operator-Valued Measure)は、奇数次元の場合、そのようなプロセスが最小限であることを保証する。
選択されたPOVMの対称性に基づいて、初期量子系に作用する干渉計は、3つの異なるユニタリ演算の列に分割することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 19:13:50 GMT)
Locality-sensitive hashing in function spaces [6.3] 我々は、$mathbbRN$上のLSH関数を$Lp$空間に拡張できる2つの方法を提案する。
提示されたハッシュスキームを用いて、1次元連続確率分布上のワッサーシュタイン距離のLSH族を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 16:16:26 GMT)
Deep Convolutional Neural Networks with Spatial Regularization, Volume
and Star-shape Priori for Image Segmentation [6.3] CNNの既存のネットワークアーキテクチャにおける分類機能は単純であり、重要な空間情報を扱う能力に欠ける。
我々は,多くの空間的先行情報をDCNNに簡単に統合できる,新しいソフト・スレッショルド・ダイナミクス(STD)フレームワークを提案する。
提案手法は一般的な数学的枠組みであり,どの意味的セグメンテーションDCNNにも適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 18:03:44 GMT)
Improving Deep Learning For Airbnb Search [5.5] ディープラーニングの検索ランク付けへの応用は、Airbnbで最も影響力のあるプロダクト改善のひとつだ。
Aはアーキテクチャ、Bはバイアス、Cはコールドスタートです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 18:47:59 GMT)
Automatic detection and counting of retina cell nuclei using deep
learning [5.4] 老化関連黄斑変性症(AMD)のような眼疾患において、網膜細胞やその他の生物学的物体のサイズ、数、品位を自動的に検出し、分類し、計算する能力は重要である
本稿では, 深層学習技術とMask R-CNNモデルに基づく自動ツールを開発し, 透過電子顕微鏡(TEM)画像の大規模なデータセットを分析し, 高速かつ高精度に網膜細胞を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 05:49:10 GMT)
iDCR: Improved Dempster Combination Rule for Multisensor Fault Diagnosis [5.4] Dempster-Shafer Theory of Evidence(英語版)とDempsters Combination Rule(英語版)は、マルチセンサー融合の非常に一般的な方法である。
しかし、異なるセンサーから得られる情報が衝突が大きい場合、古典的なDempsters Combination Ruleは反直感的な結果をもたらす可能性がある。
本稿では,マルチセンサデータ融合のための組合せ法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 10:37:38 GMT)
Quantum embeddings for machine learning [5.2] 量子分類器は、機械学習モデルとして使用されるトレーニング可能な量子回路である。
我々は、ヒルベルト空間におけるデータクラスを最大限に分離することを目的として、回路の最初の部分(埋め込み)を訓練することを提案する。
このアプローチは量子機械学習のための強力な分析フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 14:11:29 GMT)
Coherence Concurrence for X States [5.1] 我々は、キュービット状態に対するコヒーレンスコンカレンスを達成するための最適純粋状態分解を与える。
直和演算におけるコヒーレンス収束の付加性を証明する。
我々はコヒーレンス共起がシュミット相関状態の凸屋根拡張負性率の2倍であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 14:58:02 GMT)
Noise Sensitivities for an Atom Shuttled by a Moving Optical Lattice via
Shortcuts to Adiabaticity [4.9] 異なる光学格子パラメータ,トラップ深さ,位置,格子周期性に影響を与える雑音について考察する。
任意の雑音スペクトルに対する感度の一般表現は見いだすが,基本基準として白色雑音制限に着目する。
非ゼロ相関時間の影響を考慮に入れたオルンシュタイン-ウレンベック雑音について
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 17:05:31 GMT)
Localized Flood DetectionWith Minimal Labeled Social Media Data Using
Transfer Learning [4.0] ソーシャルセンシングモデル(Twitter)を用いた局所的な洪水検出の問題点について検討する。
本研究は,緊急意思決定や救助活動,早期警戒等のために,洪水関連のアップデートや通知を市当局に提供する上で極めて有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 20:17:34 GMT)
Proof of Sarkar-Kumar's Conjectures on Average Entanglement Entropies
over the Bures-Hall Ensemble [3.8] 上記の予想公式を本研究で証明する。
この証明の鍵となる要素は、フォレスターとキーブルクがバートーラ、ゲフトマン、シミゲルスキらによって研究されたバーレス=ハルのアンサンブルとコーシー=ラゲーレのバイオアルトゴンのアンサンブルの関連について発見したことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 20:53:48 GMT)
Iterative energy-based projection on a normal data manifold for anomaly
localization [3.8] 本稿では,オートエンコーダを学習した正規データ多様体上で異常データを投影する手法を提案する。
オートエンコーダの入力を反復的に更新することにより、オートエンコーダボトルネックに起因する高周波情報の損失を回避できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 13:35:41 GMT)
Unsupervised Adaptive Neural Network Regularization for Accelerated
Radial Cine MRI [3.6] 本研究では,浅部畳み込みニューラルネットワークの非教師なし学習に基づく2次元放射状シネMRIの反復的再構成手法を提案する。
ネットワークは、再構築中の解の現在の推定値のパッチを近似するように訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 14:47:20 GMT)
Finding manoeuvre motifs in vehicle telematics [3.4] 運転行動を分析する一般的な方法は、運転している運転者について有用な情報を提供するように、操作者に焦点を移すことである。
本稿では,車載テレマティクスデータから,時系列におけるモチーフ検出を通じて,新たな操作を識別する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 23:07:53 GMT)
3DPIFCM Novel Algorithm for Segmentation of Noisy Brain MRI Images [3.4] 3DPIFCMは、よく知られたIFCM(Improved Fuzzy C-Means)アルゴリズムの拡張である。
ファジィセグメンテーションを行い、ボクセルの近接によって影響を受けるフィットネス機能を導入する。
3DPIFCMアルゴリズムはPSO(Particle Swarm Optimization)を用いてフィットネス機能を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 19:22:59 GMT)
Convergence Guarantees of Policy Optimization Methods for Markovian Jump
Linear Systems [3.3] ガウスニュートン法は, 閉ループ力学を平均的に安定化させる制御器において, 線形速度で MJLS の最適状態フィードバック制御器に収束することを示す。
我々の理論を支持する一例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 21:13:42 GMT)
Unsupervised Learning of Audio Perception for Robotics Applications:
Learning to Project Data to T-SNE/UMAP space [2.9] 本論文は,接地構造データにアクセスすることなく,触覚の知覚を構築するための重要なアイデアを基礎にしている。
我々は、古典的な信号処理のアイデアを活用して、高い精度で興味のある音の大量のデータを得る方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 20:33:25 GMT)
Unconstrained Periocular Recognition: Using Generative Deep Learning
Frameworks for Attribute Normalization [2.5] 本稿では,ディープラーニング生成フレームワークに基づく属性正規化戦略を提案する。
これは、識別性を低下させることなく、ペア比較で使用されるサンプルの変動を減少させる。
実験は2つの異なるデータセットで実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 17:55:55 GMT)
How well do U-Net-based segmentation trained on adult cardiac magnetic
resonance imaging data generalise to rare congenital heart diseases for
surgical planning? [2.3] 先天性心疾患(TOF)患者における肺弁置換術の適応時期は, 主に心室容積と機能に基づく。
過去数年間のいくつかの大きな課題において、U-Netアーキテクチャは提供されたデータに対して印象的な結果を示している。
しかし、臨床実践においては、個々の病理や異なるスキャナー特性から派生した画像特性を考えると、データセットはより多様である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 08:50:51 GMT)
Geometric Formulation of Universally Valid Uncertainty Relation for
Error [1.7] 統計的性質の量子的測定に有効な不確実性関係の新しい幾何学的定式化を提案する。
その単純さと有形性から、我々の関係は普遍的に有効であり、実験的に可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 18:31:54 GMT)
A Framework for Semi-Automatic Precision and Accuracy Analysis for Fast
and Rigorous Deep Learning [1.6] 多くの論文は、ディープニューラルネットワーク(DNN)が驚くほど低い精度で正常に動作可能であることを実験的に観察している。
本論文は、DNNのFP精度が低いFP精度のために高いままである理由について、理論的光を当てる。
ディープラーニングの推論フェーズにおけるFPエラー解析のためのソフトウェアフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 15:33:19 GMT)
Semi-Implicit Back Propagation [1.6] ニューラルネットワークトレーニングのための半単純バック伝搬法を提案する。
ニューロンの差は後方方向に伝播し、パラメータは近位写像で更新される。
MNISTとCIFAR-10の両方の実験により、提案アルゴリズムは損失減少とトレーニング/検証の精度の両方において、より良い性能をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 03:26:09 GMT)
First Directions for Using Gamification to Motivate for Open Access [0.8] 我々は、研究者がオープンアクセスのトピックに対処するためのインセンティブを生み出す新しい機会を探している。
本研究では,2つのゲームデザイン要素が,制御群と比較して解答数に対して統計的に有意な増加をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 12:29:12 GMT)
Playing to Learn Better: Repeated Games for Adversarial Learning with
Multiple Classifiers [0.6] 逆学習環境において,学習者と呼ばれる機械学習アルゴリズムによる予測の問題を考える。
本稿では,反復ベイズシーケンスゲーム(Repeated Bayesian Sequential Game)と呼ばれるゲーム理論に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 16:33:42 GMT)
Exploring Chemical Space using Natural Language Processing Methodologies
for Drug Discovery [0.5] テキストに基づく化学物質やタンパク質の表現は、ドメイン固有の知識を記述するために人間がコード化した非構造言語と考えることができる。
本総説では、これらの進歩が薬物発見に与える影響を概説し、薬理学者とコンピュータ科学者との対話をさらに進めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 21:02:05 GMT)
WibsonTree: Efficiently Preserving Seller's Privacy in a Decentralized
Data Marketplace [0.4] WibsonTreeは、ユーザのプライバシを保護するために設計された暗号プリミティブである。
販売者のプライバシーを維持しながら、プライベート情報の交換を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 14:39:16 GMT)
Vision based body gesture meta features for Affective Computing [0.0] 動作のメタ情報を表す新しいタイプの特徴について述べる。
これは、全体的な振る舞いを、集約されたメタ機能の小さなセットとして表現することで、既存の作業とは異なる。
自己評価された苦悩、人格、人口統計のラベルを持つインタビューの65件のビデオ記録のデータセットを新たに紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 14:38:16 GMT)
Uncertainty Estimation for End-To-End Learned Dense Stereo Matching via
Probabilistic Deep Learning [0.0] 重極補正ステレオ画像対からの結合深さと不確実性推定のタスクに対して,新しい確率的ニューラルネットワークを提案する。
ネットワークは、予測毎にパラメータがサンプリングされる確率分布を学習する。
推定深度と不確実性情報の質を3つの異なるデータセットで広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 11:27:52 GMT)
Preventing Clean Label Poisoning using Gaussian Mixture Loss [0.0] CLPA(Clear Labeling poisoning attack)とよばれる中毒発作について検討する。
CLPAの目標は、Deep Neural Networksの決定境界を大幅に変更できる、一見良質なインスタンスを注入することだ。
我々は、訓練中にCLPAに対する強力な防御をモデルに組み込むことができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 20:51:59 GMT)
Predicting star formation properties of galaxies using deep learning [0.0] 本稿では、恒星質量、星形成速度、塵の3つの重要な星形成特性を予測するための深層学習手法を提案する。
我々は,標準星群合成符号の出力との比較により,ディープラーニングモデルの性能を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 07:04:21 GMT)
Pairwise Neural Networks (PairNets) with Low Memory for Fast On-Device
Applications [0.0] 従来の人工ニューラルネットワーク(ANN)は通常、バックプロパゲーションアルゴリズムのような勾配降下アルゴリズムによってゆっくりと訓練される。
Pairwise Neural Network"(PairNet)と呼ばれる,高速な非漸進的ハイパーパラメータ最適化を備えた,幅広で浅い4層ANNを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 02:12:59 GMT)
Optimization of Retrieval Algorithms on Large Scale Knowledge Graphs [0.0] 本稿では,2つの最適化手法を提案し,グラフデータベースを直接クエリする単純な手法と比較する。
私たちの研究の目的は、Neo4jのようなグラフデータベースの制限要因を決定することです。
テキストマイニングデータに富んだ知識グラフに基づくバイオメディカルパブリッシングデータを含むテストシステムに対する最適化手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 12:37:03 GMT)
On operator growth and emergent Poincar\'e symmetries [0.0] 有限温度での一般大Nゲージ理論に対する作用素成長を考察する。
これらのモードの代数は、初期作用素が時間とともに混合する作用素の簡単な解析を可能にする。
これらのアプローチはすべて、ゲルファント・ナイマルク・セガル(GNS)の構成の観点から自然な定式化を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 15:29:50 GMT)
Novel Machine Learning Algorithms for Centrality and Cliques Detection
in Youtube Social Networks [0.0] 本研究プロジェクトは、機械学習技術を用いて、ソーシャルネットワークのダイナミクスを分析することを目的とする。
ブロン・ケルボッシュアルゴリズムは, 最大傾きの探索に有効である。
実験結果から,中央ノードの集中度と緯度集中度を両立させることで,中央ノードの発見に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 16:05:09 GMT)
Network-based models for social recommender systems [0.0] この章では、リコメンデーションのための主要なアプローチを上回る厳格なネットワークベースモデルについて検討する。
アイテムに対する個々のユーザの嗜好の正確な予測は、異なる方法論によって達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 13:06:22 GMT)
Macroscopic approach to N-qudit systems [0.0] クイディットのマクロ特性を最適に特徴づける集合可観測器を提案する。
次に、全マクロ情報を含む$N$quditシステムに対して、$tildeQ$-functionsをプロジェクションする。
N$-qutritの例は詳細に分析され、$N$-qubitの場合と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 14:46:37 GMT)
Knowledge Distillation for Brain Tumor Segmentation [0.0] 本研究では,学習過程におけるモデルの性能とデータ量との関係について検討する。
追加データでトレーニングされた単一のモデルは、複数のモデルのアンサンブルに近いパフォーマンスを達成し、個々のメソッドより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 12:44:07 GMT)
Feature-level Malware Obfuscation in Deep Learning [0.0] 我々は、良性およびマルウェアサンプルの特徴を用いて、マルウェア分類のためのディープニューラルネットワーク分類器を訓練する。
マルウェアに良質なアプリの機能をランダムに追加することで、偽陰性率(つまり、攻撃が成功する)の急激な増加を示す。
API呼び出しでは、IntentsやPermissionsの使用があまり成功しない攻撃の大部分を拒否することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 00:47:23 GMT)
Extreme points of the set of quantum states with bounded energy [0.0] 任意のエネルギーに対して、有界エネルギーを持つ量子状態の集合の極端点が純粋な状態であることを示す。
有限エネルギーを持つ任意の量子状態が、同じエネルギーを持つ純状態の連続凸結合として表されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 17:30:43 GMT)
Evaluating Sequence-to-Sequence Learning Models for If-Then Program
Synthesis [0.0] プロセス自動化のビルディングブロックは、if-thenプログラムです。
コンシューマの世界では、IFTTTのようなサイトでは、グラフィカルインターフェースを使用してif-Thenプログラムを定義することで、ユーザが自動化を作成することができる。
Seq2Seqアプローチは(シーケンスのレシピに強く依存する)高いポテンシャルを持ち、より複雑なプログラム課題を合成するための有望なアプローチとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 00:45:03 GMT)
Electron Spin Resonance spectroscopy with femtoliter detection volume [0.0] 最大$sim 3kHz$までの光子結合強度が観察された。
シングルショット感度は120 pm 24$spins/Hahn echoで、繰り返し取得するために$approx 12 pm 3$spins$/sqrttextHz$に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 11:43:20 GMT)
Efficient sideband cooling protocol for long trapped-ion chains [0.0] トラップイオンは大規模量子計算の有望な候補である。
本稿では,個々のイオンを平行に運動モードを冷却する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 23:32:41 GMT)
Dynamic Impact for Ant Colony Optimization algorithm [0.0] 本稿では,動的インパクト (Dynamic Impact) と呼ばれるAnt Colony Optimization (ACO) アルゴリズムの拡張手法を提案する。
動的インパクトは、最適化されたソリューションの他の部分とリソース消費と適合性の間に非線形な関係を持つ挑戦的な最適化問題の解決を目的としている。
アルゴリズムの実装は、小さくて大きなデータセットとスパース最適化の問題で優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 21:46:32 GMT)
Design of a Single-Shot Electron detector with sub-electron sensitivity
for electron flying qubit operation [0.0] 本研究では,電子飛行量子ビットの飛行中検出が可能な単一電荷検出器の設計と検討を行う。
その準電子感度は、分数帯電された量子ホール効果のフライング・エニオンの検出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 17:01:35 GMT)
Deep Representation Learning for Dynamical Systems Modeling [0.0] 本稿では,動的システムモデリングに適用可能な最先端トランスフォーマーモデルの適応性を提案する。
このモデルはトラジェクトリ生成において有望な結果を示すとともに,一般アトラクタの特性近似においても有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 13:57:16 GMT)
Convolutional Neural Networks as a Model of the Visual System: Past,
Present, and Future [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、生物学的視覚の研究の初期の発見に触発された。
CNNはその後、コンピュータビジョンと、視覚タスクにおける神経活動と行動の両方の最先端モデルにおいて、成功したツールとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 11:37:16 GMT)
Composable finite-size effects in free-space CV-QKD systems [0.0] 本稿では,2つの古典的後処理戦略,すなわち高透過性データの選択とデータクラスタ化について検討し,チャネルのゆらぎに起因したノイズを低減させる。
これらの戦略は、個人攻撃と集団攻撃の両方に対して、有限サイズの鍵レートを高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 00:22:30 GMT)
Coherence times of Ce$^{3+}$ spin states in CaWO$_{4}$ crystal [0.0] タングステート結晶中における三価セリウムイオンのコヒーレンス時間と最低エネルギー状態の操作について検討した。
位相記憶時間は14.2mu$sに達し、コヒーレント操作の時間は低温限界で0.3mu$sに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 16:39:37 GMT)
Cloudifying the Curriculum with AWS [0.0] クラウドは過去10年間でコンピューティングの主要なパラダイムとなり、コンピュータサイエンスのカリキュラムは、その現実を反映して更新されなければならない。
本稿では,Amazon Web Services(AWS)をコンピュータサイエンスやビジネス,コミュニケーション,数学などの分野に適用して,カリキュラムのクラウド化を実現するための簡単な方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 18:47:35 GMT)
Autoencoder-based time series clustering with energy applications [0.0] 時系列クラスタリングは、データの特定の性質のため、難しい作業である。
本稿では,畳み込み型オートエンコーダとk-メノイドアルゴリズムの組み合わせによる時系列クラスタリングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 10:04:29 GMT)
A Novel Kuhnian Ontology for Epistemic Classification of STM Scholarly
Articles [0.0] クーニアン・サイクル・オブ・サイエンス(Kuhnian cycle of science)は、異なる段階の研究を記述している。
モジュールオントロジーは、パラダイム中心の知識への貢献に応じて記事を分類することができる。
著者たちにとって、これはクーン人の科学のパラダイム観に基づく学術論文を記述するためのオントロジーを作る最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 04:00:07 GMT)
A Deeper Look into Hybrid Images [0.0] 最初のハイブリッド画像の導入により、2つの画像をハイパスフィルタとローパスフィルタと組み合わせることで、ブレンドされた画像を遠くから見ると、ハイパスフィルタが消え、ローパスフィルタが顕著になることを示す。
我々の主な目的は、特定のパラメータを変更して、それらが生成したブレンド画像の品質にどのように影響するかを確認することで、元の論文を研究・レビューすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Feb 2020 15:54:20 GMT)