Neural Bayes: A Generic Parameterization Method for Unsupervised
Representation Learning [175.3] 本稿ではニューラルベイズと呼ばれるパラメータ化手法を提案する。
これは一般に計算が難しい統計量の計算を可能にする。
このパラメータ化のための2つの独立したユースケースを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 22:28:53 GMT)
Expressing Objects just like Words: Recurrent Visual Embedding for
Image-Text Matching [102.6] 既存の画像テキストマッチングアプローチは、テキストと画像の各独立オブジェクト間の親和性をキャプチャして集約することにより、画像テキストペアの類似性を推測する。
本稿では,リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて画像と文を対称に処理するDual Path Recurrent Neural Network (DP-RNN)を提案する。
我々のモデルはFlickr30Kデータセットの最先端性能とMS-COCOデータセットの競合性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 00:51:01 GMT)
Enhanced Adversarial Strategically-Timed Attacks against Deep
Reinforcement Learning [91.1] 本稿では,DRLに基づくナビゲーションシステムに対して,選択した時間フレーム上の物理ノイズパターンを妨害することにより,タイミングに基づく逆方向戦略を導入する。
実験結果から, 対向タイミング攻撃は性能低下を引き起こす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 21:39:25 GMT)
A Case for Humans-in-the-Loop: Decisions in the Presence of Erroneous
Algorithmic Scores [85.1] 本研究では,児童虐待のホットラインスクリーニング決定を支援するアルゴリズムツールの採用について検討した。
まず、ツールがデプロイされたときに人間が行動を変えることを示します。
表示されたスコアが誤ったリスク推定である場合、人間はマシンの推奨に従わない可能性が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 06:13:16 GMT)
Automatic Gesture Recognition in Robot-assisted Surgery with
Reinforcement Learning and Tree Search [63.1] 共同手術におけるジェスチャー分割と分類のための強化学習と木探索に基づく枠組みを提案する。
我々のフレームワークは,JIGSAWSデータセットのサチューリングタスクにおいて,精度,編集スコア,F1スコアの点で,既存の手法よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 13:12:38 GMT)
Visually Guided Self Supervised Learning of Speech Representations [62.2] 音声視覚音声の文脈における視覚的モダリティによって導かれる音声表現を学習するためのフレームワークを提案する。
音声クリップに対応する静止画像をアニメーション化し、音声セグメントの実際の映像にできるだけ近いよう、生成した映像を最適化する。
我々は,感情認識のための技術成果と,音声認識のための競争結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 12:51:50 GMT)
Measuring Spatial Subdivisions in Urban Mobility with Mobile Phone Data [58.7] 2050年までに世界の人口の3分の2が都市部に住んでいる。
この成長は、都市が持続可能性を測定し計画する能力よりも速く、より複雑である。
都市がなぜ包括的になるのかを理解するために,空間分割を識別し特徴付ける手法を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 14:37:46 GMT)
Spatiotemporal Relationship Reasoning for Pedestrian Intent Prediction [57.6] 視覚データに対する推論は、ロボティクスとビジョンベースのアプリケーションにとって望ましい能力である。
本稿では,歩行者の意図を推論するため,現場の異なる物体間の関係を明らかにするためのグラフ上でのフレームワークを提案する。
歩行者の意図は、通りを横切る、あるいは横断しない将来の行動として定義され、自動運転車にとって非常に重要な情報である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 18:50:44 GMT)
Syndrome-aware Herb Recommendation with Multi-Graph Convolution Network [49.9] ハーブレコメンデーションは、中国伝統医学の治療過程において重要な役割を担っている。
ハーブ推薦を考慮した暗黙的シンドローム誘導法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 05:56:53 GMT)
Reliable Distributed Clustering with Redundant Data Assignment [48.4] 分散クラスタリングアルゴリズムは,複数のマシンにまたがる大規模データを扱うことができる。
本研究では,複数のマシンが割り当てられたローカルな計算結果に応答できない場合でも,データ全体のグローバルな情報を得ることのできる新しいデータ割当方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 17:44:37 GMT)
BatchEnsemble: An Alternative Approach to Efficient Ensemble and
Lifelong Learning [46.8] BatchEnsembleは、一般的なアンサンブルよりも計算コストとメモリコストが大幅に低いアンサンブル法である。
BatchEnsembleは、典型的なアンサンブルとして、競争の正確さと不確実性をもたらすことを示す。
また、生涯学習にBatchEnsembleを適用し、Split-CIFAR-100では、BatchEnsembleはプログレッシブニューラルネットワークと同等のパフォーマンスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 03:38:44 GMT)
Meta-learning for mixed linear regression [44.3] 現代の教師付き学習では、多数のタスクがあるが、それらの多くは少数のラベル付きデータにのみ関連付けられている。
小データの豊富なタスクは、ビッグデータのタスク不足を補うことができるだろうか?
我々は,$tildeOmega(k3/2)$ミディアムデータタスクと$tildeOmega(k1/2)$の例を使って,小さなデータタスクを効率的に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 18:34:28 GMT)
MaxUp: A Simple Way to Improve Generalization of Neural Network Training [41.9] emphMaxUpは、機械学習モデルの一般化性能を改善するための、恥ずかしいほどシンプルで、非常に効果的なテクニックである。
特に、ImageNetの分類を最先端のトップ-1の精度で85.5%$、追加データなしでは85.8%$に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 21:20:28 GMT)
Differentially Private ERM Based on Data Perturbation [41.4] 最終学習モデルにおける各種トレーニングデータインスタンスのコントリビューションを測定した。
本手法の鍵は各データインスタンスを別々に計測することであり,DP-ERMのための新しいデータ摂動(DB)パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 06:05:34 GMT)
Online high rank matrix completion [39.6] 行列補完の最近の進歩は、低次元(非線形)潜在構造を利用して、フルランク行列におけるデータ計算を可能にする。
我々は,高階行列補完のための新しいモデルと,そのモデルとサンプル外拡張に適合するバッチおよびオンライン手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 18:31:04 GMT)
oIRL: Robust Adversarial Inverse Reinforcement Learning with Temporally
Extended Actions [37.7] 与えられた環境に対する報酬関数の明示的エンジニアリングは、強化学習方法の大きな障害となっている。
本稿では,階層的不整合報酬を選択肢に対するポリシーで学習するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 22:21:41 GMT)
Regularized Autoencoders via Relaxed Injective Probability Flow [35.4] 非可逆フローベース生成モデルは、抽出可能な確率計算と推論を可能にしながら、サンプルを生成するための効果的な方法である。
本稿では, モデル上の単射性要件を回避し, 単射性のみを仮定する確率フローに基づく生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 18:22:46 GMT)
Computational Design with Crowds [34.8] 計算設計は、計算技術を用いて設計プロセスをサポートし、自動化することを目的としている。
有望なアプローチの1つは、人間の計算、すなわち、人間の入力をプロセスに組み込むことである。
本稿では,パラメータ処理系の領域における群集との計算設計について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 10:40:13 GMT)
Focus on Semantic Consistency for Cross-domain Crowd Understanding [34.6] いくつかのドメイン適応アルゴリズムは、合成データでモデルをトレーニングすることでそれを解放しようとする。
その結果,背景領域における推定誤差が既存手法の性能を阻害していることが判明した。
本稿では,ドメイン適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 08:51:05 GMT)
A Comparative Study of Western and Chinese Classical Music based on
Soundscape Models [34.1] 音環境モデルに基づいて、西洋と中国のクラシック音楽を分析・比較できるかどうかを検討する。
音声事象検出 (SED) モデルと音環境感情認識 (SER) モデルを用いて, 伝達学習を行い, 知覚された感情を予測する。
SERとSEDが中国古典音楽の感情認識に優れているという事実は、中国古典音楽とサウンドスケープ録音の間にある種の類似性が存在することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 21:16:27 GMT)
Detecting Code Clones with Graph Neural Networkand Flow-Augmented
Abstract Syntax Tree [30.5] フロー拡張抽象構文木(FA-AST)と呼ばれるプログラムのグラフ表現を構築する。
FA-ASTに2種類のグラフニューラルネットワークを適用し、コードペアの類似性を計測する。
当社のアプローチは,Google Code JamとBigCloneBenchタスクの両面で,最先端のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 10:18:37 GMT)
Object 6D Pose Estimation with Non-local Attention [29.9] 本研究では,オブジェクト検出フレームワークに6次元オブジェクトポーズパラメータ推定を組み込むネットワークを提案する。
提案手法は,YCB- VideoおよびLinemodデータセット上での最先端性能に到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 14:23:32 GMT)
Learning Object Scale With Click Supervision for Object Detection [29.4] 本稿では,CNN視覚化をクリック管理に組み込んで擬似地下構造を生成する,シンプルで効果的な手法を提案する。
これらの擬似グラウンドトラスカンは、完全に監視された検出器の訓練に使用される。
PASCAL VOC2007 とVOC 2012 データセットによる実験結果から,提案手法はオブジェクトのスケールを推定する上で,はるかに高い精度が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 03:59:46 GMT)
Alibaba Cloud Quantum Development Platform: Surface Code Simulations
with Crosstalk [28.7] Alibaba Cloud Quantum Development Platform (AC-QDP)について報告する。
AC-QDPは、量子コンピューティングアルゴリズムと量子プロセッサの両方の開発を支援する一連のツールを提供する。
平面回路QEDアーキテクチャにおけるトランモン量子ビットに対する実験ノイズパラメータを用いて、17-qubit曲面符号に符号化された距離3論理量子ビットをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 18:07:45 GMT)
Bi-directional Dermoscopic Feature Learning and Multi-scale Consistent
Decision Fusion for Skin Lesion Segmentation [28.3] 本稿では,皮膚病変と情報的文脈との複雑な相関をモデル化する,新しい双方向皮膚機能学習(biDFL)フレームワークを提案する。
また,複数の分類層から発生する情報的決定に選択的に集中できるマルチスケール一貫した決定融合(mCDF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 12:00:24 GMT)
A Convolutional Baseline for Person Re-Identification Using Vision and
Language Descriptions [24.8] 現実世界の監視シナリオでは、クエリされた人に関する視覚的な情報は頻繁に提供されない。
クロスエントロピー損失によって制御される2つのストリームディープ畳み込みニューラルネットワークフレームワークを示す。
学習した視覚表現は、単一のモダリティシステムと比較して、より堅牢で、検索時に22%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 10:12:02 GMT)
Balancing Cost and Benefit with Tied-Multi Transformers [24.7] シーケンス・ツー・シーケンス・モデリングでは、N層エンコーダの最後の層の出力をM層デコーダに供給し、最後のデコーダ層の出力を用いて損失を算出する。
提案手法はNxM損失からなる単一損失を計算し,各損失をNエンコーダ層に接続されたMデコーダ層の出力から算出する。
このようなモデルは、エンコーダ層とデコーダ層の数が異なるNxMモデルを仮定し、エンコーダ層とデコーダ層の最大数より少ないデコードに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 08:20:52 GMT)
Efficient Trainable Front-Ends for Neural Speech Enhancement [22.3] 本稿では,高速フーリエ変換を演算するバタフライ機構に基づく,効率的で訓練可能なフロントエンドを提案する。
我々はその精度と効率の利点を低計算型ニューラル音声強調モデルに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 01:51:15 GMT)
Optimizing Black-box Metrics with Adaptive Surrogates [20.8] ブラックボックスとハード・トゥ・オプティマイズ・メトリクスを用いたトレーニングモデルの課題を,少数の簡易・最適化サロゲートの単調関数として表現することで解決する。
トレーニング問題を緩和された代理空間上の最適化として、計量の局所勾配を推定し、不正確な凸射影を実行することで解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 07:52:08 GMT)
Reliable coherent optical memory based on a laser-written waveguide [18.9] フェムトレーザーマイクロ加工による2型導波路の製作について報告する。
導波路は単モード繊維と互換性があり、挿入損失は4.95dB$である。
スピン波原子周波数コム(AFC)法とサイレントエコー(ROSE)法を用いて、オンデマンド光蓄積を導波路で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 14:57:37 GMT)
Deep Fusion of Local and Non-Local Features for Precision Landslide
Recognition [17.9] 本稿では,局所的特徴と非局所的特徴を融合して文脈問題を克服する効果的な手法を提案する。
リモートセンシングコミュニティで広く採用されているU-Netアーキテクチャを基盤として,さらに2つのモジュールを利用する。
実験により,提案手法は最先端の汎用的セマンティックセグメンテーション手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 03:18:59 GMT)
Measuring Social Biases in Grounded Vision and Language Embeddings [17.8] 社会的バイアスの概念を言語埋め込みから接地型視覚と言語埋め込みへと一般化する。
一般化の空間(Grounded-WEAT と Grounded-SEAT )を導入し、3つの一般化がバイアス、言語、視覚の相互作用について異なるが重要な疑問に答えることを示した。
これらのメトリクスは、COCO、Conceptual Captions、Google Imagesの10,228イメージで、標準言語バイアスベンチマークを拡張して作成した、グラウンドドバイアスの最初のデータセットである、新しいデータセットで使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 17:54:46 GMT)
Unsupervised Pre-trained, Texture Aware And Lightweight Model for Deep
Learning-Based Iris Recognition Under Limited Annotated Data [17.2] 虹彩認識のためのテクスチャ対応軽量ディープラーニングフレームワークを提案する。
ラベル付き虹彩データの変形に対処するために,教師なし事前訓練段階の再建損失を導出する手法を提案する。
次に、虹彩テクスチャをよりよく活用するために、畳み込みニューラルネットワーク内のいくつかのテクスチャを意識した即興性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 22:30:38 GMT)
Input Perturbation: A New Paradigm between Central and Local
Differential Privacy [15.9] 我々は,DP-ERMにおけるテキスト入力摂動法について検討した。
最終モデルでは差分プライバシー(epsilon$,$delta$)を、オリジナルのデータには何らかのプライバシーを達成しています。
当社の手法は,プライバシ保護の強化を図った従来手法とほぼ同じ(あるいはそれ以上の)パフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 05:20:02 GMT)
Cross-stained Segmentation from Renal Biopsy Images Using Multi-level
Adversarial Learning [13.3] クロスステンドセグメンテーションのための堅牢で柔軟なモデルを設計する。
対象の染色画像のセグメンテーション性能を改善し、ラベルなしデータを用いてラベル付きデータと類似の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 06:49:48 GMT)
Diversity sampling is an implicit regularization for kernel methods [13.1] 多様なランドマークを持つNystrのカーネルレグレッションにより,データセットのスペーサー領域におけるレグレッションの精度が向上することを示す。
正確な DPP サンプリングが現実的に実現不可能な場合, 大規模なデータセット内で大きなサイズのサンプルを選択するために, グリーディも提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 08:24:42 GMT)
Distributed No-Regret Learning in Multi-Agent Systems [12.1] 標準ゲームモデルに挑戦する4つの新興ゲーム特性について検討した。
これら4つの特徴のそれぞれについて,ゲームモデリング,後悔の概念,実現可能なゲーム結果,分散学習アルゴリズムの設計と解析を照らし出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 22:30:17 GMT)
Roto-Translation Equivariant Convolutional Networks: Application to
Histopathology Image Analysis [11.6] 畳み込みネットワークにおける特殊ユークリッド運動群SE(2)の幾何学的構造を符号化する枠組みを提案する。
提案手法を用いることで,一貫した性能向上が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 13:44:29 GMT)
Multi-label Sound Event Retrieval Using a Deep Learning-based Siamese
Structure with a Pairwise Presence Matrix [11.5] 最先端の音声イベント検索モデルは、シングルラベル音声記録に重点を置いている。
本稿では,シームズ構造とPairwise Presence Matrixを用いたDeep Learningアーキテクチャを提案する。
ネットワークはSONYC-USTデータセットを用いて訓練・評価され、シングルラベルとマルチラベルのサウンドスケープが記録される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 21:33:07 GMT)
Predictions of 2019-nCoV Transmission Ending via Comprehensive Methods [11.5] 本研究では,多モデル常微分方程式集合ニューラルネットワーク(MMODEs-NN)と,中国本土における国間伝送予測のためのモデルフリー手法を提案する。
数値実験と現実に拠れば、一部の地域では、この病気を治めるための特別な政策が成功している。
提案された数学的および人工知能の手法は、2019-nCoV終了の一貫性と合理的な予測を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 06:08:07 GMT)
Stochastic Optimization for Regularized Wasserstein Estimators [10.2] ワッサーシュタイン推定器勾配の正規化版を、自然次元のサブ線形なステップ毎の時間で解くアルゴリズムを導入する。
このアルゴリズムは他のタスクにも拡張可能であることを示し、その中にはWasserstein Barycentersの推定も含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 12:04:05 GMT)
Real-Time Optimal Guidance and Control for Interplanetary Transfers
Using Deep Networks [10.2] 最適な例の模倣学習は、ネットワークトレーニングパラダイムとして使用される。
G&CNETは、宇宙船の最適誘導制御システムの実装をオンボードでリアルタイムに行うのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 23:37:43 GMT)
Domain Adaptive Adversarial Learning Based on Physics Model Feedback for
Underwater Image Enhancement [10.1] 物理モデルに基づくフィードバック制御と,水中画像の高機能化のための領域適応機構を用いた,新しい頑健な対角学習フレームワークを提案する。
水中画像形成モデルを用いてRGB-Dデータから水中訓練データセットをシミュレーションする新しい手法を提案する。
合成および実水中画像の最終的な改良結果は,提案手法の優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 07:50:00 GMT)
Learning Style-Aware Symbolic Music Representations by Adversarial
Autoencoders [9.9] 我々は,文脈情報を用いた変動型オートエンコーダを組み込むための,フレキシブルで自然な手段として,逆正則化を活用することに注力する。
第1回音楽Adversarial Autoencoder(MusAE)について紹介する。
我々のモデルは、標準変分オートエンコーダに基づく最先端モデルよりも高い再構成精度を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 14:44:50 GMT)
MREC: a fast and versatile framework for aligning and matching point
clouds with applications to single cell molecular data [9.1] 我々は,データセット間のマッチングを計算するための分解アルゴリズムであるMRECを紹介し,研究する。
このフレームワークは、マッチングの品質の絶対値を用いて、パーティショニング手順やマッチングアルゴリズムを含むパラメータの最適化をサポートする。
単細胞分子データの解析において生じる多数のアライメント問題に適用することにより、いつうまく機能するかを記述し、その柔軟性とパワーを実証する手順を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 22:17:02 GMT)
KaoKore: A Pre-modern Japanese Art Facial Expression Dataset [9.0] 近代日本美術品から抽出された顔からなる新しいデータセットKaoKoreを提案する。
画像分類のためのデータセットとしての価値と、生成モデルを用いて探索する創造的で芸術的なデータセットとしての価値を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 07:22:13 GMT)
APTER: Aggregated Prognosis Through Exponential Reweighting [8.7] 本稿では,マイクロアレイの表現レベルに基づいて患者の予後を学習する作業について考察する。
この手法は、理論機械学習に関する文献で最近提案されたアグリゲーション手法の応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 13:53:05 GMT)
Semantic Web Environments for Multi-Agent Systems: Enabling agents to
use Web of Things via semantic web [6.9] マルチエージェントシステム(MAS)技術は、分散化されたオープンなWebアプリケーションを開発するための適切な抽象化である。
プロジェクトの目的は、"Agent"を変換し、"Agent and A&A"をインラインWebフォーマットでWeb可読フォーマットに変換するアプローチを提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 11:18:29 GMT)
I-SPEC: An End-to-End Framework for Learning Transportable, Shift-Stable
Models [6.8] 開発とデプロイメントの間の環境の変化により、古典的な教師あり学習は、新たなターゲット分布への一般化に失敗するモデルを生成する。
我々は、データを用いて部分祖先グラフ(PAG)を学習することで、この欠点に対処するエンドツーエンドフレームワークであるI-SPECを提案する。
我々は、I-SPECを死亡予測問題に適用し、完全な因果DAGの事前知識を必要とせずに、シフトに頑健なモデルを学ぶことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 18:56:04 GMT)
Audio-video Emotion Recognition in the Wild using Deep Hybrid Networks [6.2] 実験の結果,提案したハイブリッドネットワークはベースライン法よりも大きなマージンで優れていた。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニュートラネット(RNN)が顔画像で訓練されるのに加え、ハイブリッドネットワークは、全体音響特徴ベクトルで訓練された1つのSVM分類器、短期特徴系列で訓練された1つの長期記憶ネットワーク(LSTM)、イメージライクな地図で訓練された1つのInception(v2)-LSTMネットワークを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 21:18:17 GMT)
Strategy to Increase the Safety of a DNN-based Perception for HAD
Systems [6.1] 安全は自動運転システムにとって最も重要な開発目標の1つである。
そのため、従来の安全プロセスや要件の大部分は、完全には適用できないし、十分ではない。
本稿では,DNN障害の説明と緩和,および関連する安全メカニズムの導出のための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 18:32:53 GMT)
SummerTime: Variable-length Time SeriesSummarization with Applications
to PhysicalActivity Analysis [6.0] textitSummerTimeは、グローバルな時系列信号の要約を目指している。
可変長時系列の固定長で頑健な要約を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 20:20:06 GMT)
Deep Multi-Facial Patches Aggregation Network For Facial Expression
Recognition [5.7] 深層多面的パッチアグリゲーションネットワークに基づく顔表情認識(FER)のアプローチを提案する。
ディープ機能は、ディープサブネットワークを使用して顔のパッチから学習され、表現分類のために1つのディープアーキテクチャに集約される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 17:57:06 GMT)
Pulsars Detection by Machine Learning with Very Few Features [5.6] パルサー検出のための機械学習(ML)手法に基づくスキームの検討は活発なトピックである。
検出性能を向上させるためには,MLモデルへの入力特徴を具体的に検討する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 01:26:42 GMT)
Learn to Design the Heuristics for Vehicle Routing Problem [5.4] 本稿では,車両問題 (VRP) の解法を反復的に改善する局所探索の学習手法を提案する。
ローカルサーチは、候補解をデストラクトするデストラクト演算子と、デストラクトされたものを新しいものに再構築する後続のリカバリ演算子とから構成される。
提案されたニューラルネットワークは、アクター批判フレームワークによってトレーニングされたもので、Graph Attention Networkの修正版としてエンコーダで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 02:39:02 GMT)
Contextual Lensing of Universal Sentence Representations [4.8] 本研究ではコンテキスト指向の普遍文ベクトルを誘導する手法であるContextual Lensingを提案する。
我々は,言語類似性の概念を,コアとなる普遍行列表現を与えられた少数のレンズパラメータに焦点を合わせることが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 17:06:27 GMT)
Federated pretraining and fine tuning of BERT using clinical notes from
multiple silos [4.8] 本研究では,データを移動せずに異なるサイロからの臨床テキストを用いて,BERTモデルの事前訓練と微調整を行うことが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 04:14:35 GMT)
Information Condensing Active Learning [4.8] 本稿では,Deep Bayesian Active Learningを対象としたバッチモードアクティブラーニング(AL)手法である,情報凝縮型アクティブラーニング(ICAL)を紹介する。
ICALはヒルベルト・シュミット独立基準(HSIC)を用いて、候補となる点とラベルなし集合の間の依存性の強さを測定する。
深層学習のためのアートバッチモードAL手法の状態と比較して,複数の画像データセット上でのモデル精度と負のログ可能性(NLL)の面では,大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 02:52:05 GMT)
Deep Learning-Based Feature Extraction in Iris Recognition: Use Existing
Models, Fine-tune or Train From Scratch? [4.7] 最適なトレーニング戦略は、アイリス認識領域に既製の重量セットを微調整することである。
このアプローチは、既製の重量とスクラッチから訓練されたモデルの両方よりも精度が高い。
我々は,36万枚以上の虹彩画像を微調整したResNet-50モデルを,本論文とともに公開している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 18:00:33 GMT)
Are Gabor Kernels Optimal for Iris Recognition? [4.7] Gaborカーネルは虹彩認識のための支配的なフィルタとして広く受け入れられている。
我々は,オープンソースのアイリス認識ソフトウェアに容易に移植可能なデータ駆動カーネルを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 17:51:11 GMT)
Brain Age Estimation Using LSTM on Children's Brain MRI [4.5] 脳MRIの3次元容積を2次元画像の系列とみなし,脳年齢推定に再帰的ニューラルネットワークを用いた新しい枠組みを提案する。
提案手法は2D-ResNet18+Long短期メモリ(LSTM)と命名され,2次元画像の特徴抽出用2D ResNet18,シーケンス上の特徴低減用プール層,LSTM層,最終回帰層からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 22:27:52 GMT)
Deep Graph Mapper: Seeing Graphs through the Neural Lens [4.4] 我々はMapperとグラフニューラルネットワーク(GNN)の表現力を組み合わせることで、グラフの階層的でトポロジカルな視覚化を生成する。
これらの視覚化は、複雑なグラフの構造を識別するだけでなく、様々なタスクを解くためにそれらに適用されたモデルを理解する手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 12:03:17 GMT)
Designing Fair AI for Managing Employees in Organizations: A Review,
Critique, and Design Agenda [2.9] 労働者に対する不公平さは、労働者の努力の減少と労働者の転職の増加と関連している。
AIの不公平に関する関心にもかかわらず、デザインアジェンダを開発するための理論的かつ体系的なアプローチは存在していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 22:52:43 GMT)
Deep Learning Estimation of Multi-Tissue Constrained Spherical
Deconvolution with Limited Single Shell DW-MRI [2.9] 深層学習は、第8次制約付き球面デコンボリューション(CSD)によって得られた情報内容を推定するために用いられる。
2つのネットワークアーキテクチャについて検討する: 中央に残留ブロックを持つ完全連結層からなる逐次ネットワーク(ResDNN)と、残ブロックを持つパッチベースの畳み込みニューラルネットワーク(ResCNN)。
繊維配向分布関数 (fODF) はマルチシェルDW-MRIの取得から得られたMT-CSTの基底的真実と比較して高い相関で復元できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 15:59:03 GMT)
Concentration inequality using unconfirmed knowledge [2.5] 確率変数が特定の領域内で値を取るという前提に基づいて濃度不等式を与える。
我々の不等式は他のよく知られた不等式よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 09:21:48 GMT)
sKPNSGA-II: Knee point based MOEA with self-adaptive angle for Mission
Planning Problems [2.2] いくつかの問題には、多くの非支配的な解をもたらす多くの目的がある。
本稿では,最も重要な解を得るために設計された新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは無人航空機(UAV)ミッション計画問題における実世界の応用に応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 17:07:08 GMT)
Identification of networking quantum teleportation on 14-qubit IBM
universal quantum computer [1.7] Nノード量子ネットワークを介して量子ビットを伝送するための2つのプロトコルを提案する。
プロトコルは任意の有限数 N に対してスケーラブルであり、任意のサイズの加群に適用できる。
ボックスクラスタ状態に基づくプロトコルは、14量子ビットのIBM量子コンピュータ上で、最大12まで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 11:02:02 GMT)
The Benefits of Pairwise Discriminators for Adversarial Training [1.7] ペアワイズ判別器を活用することで目的のファミリーを導入し、生成元のみを収束させる必要があることを示す。
我々は局所収束のための十分な条件を提供し、判別器と生成器の選択を導く能力バランスを特徴付ける。
提案手法により,より高解像度な画像を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 08:43:59 GMT)
Learning Intermediate Features of Object Affordances with a
Convolutional Neural Network [1.5] 我々は深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練し、画像から手当を認識し、その基盤となる特徴や手当の寸法を知る。
我々は、この表現分析を、人間がどのように環境を知覚し、どのように相互作用するかを、よりフォーマルに説明するための第一歩であると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 19:04:40 GMT)
Aspect Term Extraction using Graph-based Semi-Supervised Learning [1.0] 本稿では,アスペクト項抽出のためのグラフに基づく半教師付き学習手法を提案する。
レビュー文書内の識別されたトークンはすべて、ラベル付きトークンの小さなセットからアスペクトまたは非アスペクトの用語に分類される。
提案手法は, 認識されたアスペクト項に関連付けられた意見語の極性を決定するために, さらに拡張された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 13:11:02 GMT)
Exact three-colored quantum scars from geometric frustration [0.8] 重み付けされた相互作用を持つ単純二体ハミルトン群における量子スカー固有状態の存在を示す。
また、この効果を実材料で見られるような将来の実験の道も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 19:00:06 GMT)
Optimal Transfer Learning Model for Binary Classification of Funduscopic
Images through Simple Heuristics [0.8] 深層学習ニューラルネットワークを用いて、眼内画像の視覚的表現を診断する。
本稿では, 病原体が健康であるか, 病原体なのかを, 低コストで推定する, 病原体分類の統一モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 21:41:36 GMT)
Uncovering Coresets for Classification With Multi-Objective Evolutionary
Algorithms [0.8] coresetはトレーニングセットのサブセットであり、機械学習アルゴリズムが元のデータ全体にわたってトレーニングされた場合の成果と同じようなパフォーマンスを取得する。
候補コルセットは反復的に最適化され、サンプルの追加と削除が行われる。
多目的進化アルゴリズムは、集合内の点数と分類誤差を同時に最小化するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 09:59:56 GMT)
Technical Background for "A Precision Medicine Approach to Develop and
Internally Validate Optimal Exercise and Weight Loss Treatments for
Overweight and Obese Adults with Knee Osteoarthritis" [0.7] 精度医学の背景、価値関数のジャックニフェ推定器の導出とその推定分散について詳しく述べる。
変形性膝関節症に対する最適なITRの臨床的応用と解釈について,Jiangらに紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 20:20:44 GMT)
A Road Map to Strong Intelligence [0.5] テクノロジーは人々の生活を本当に改善できるので、私はこの記事を書いた。それを使えば、私たちは健康な体に長く住み、効率と自動化を向上し、より良い意思決定をすることができる。
次のレベルに達するには、より広い視点からインテリジェンスに注目し始め、国際学際的なコラボレーションを促進する必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 22:22:50 GMT)
NAttack! Adversarial Attacks to bypass a GAN based classifier trained to
detect Network intrusion [0.3] 機械学習の台頭以前、攻撃を示唆するネットワーク異常は、巧妙なルールを用いて検出された。
ネットワーク異常に対する機械学習の進歩により、人間がサイバー防御システムをバイパスする方法を理解することは容易ではない。
本稿では, 分類器を構築し, ネットワークデータの逆例で訓練しても, 敵攻撃を利用でき, システムを破壊することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 01:54:45 GMT)
Do you comply with AI? -- Personalized explanations of learning
algorithms and their impact on employees' compliance behavior [0.1] AI説明のパーソナライズは、コンプライアンスや従って従業員タスクのパフォーマンスに影響を与えるための手段であるかもしれない。
予備的な結果は、産業環境におけるパーソナライズされた説明の重要性をすでに示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 14:55:20 GMT)
Using Machine Learning to predict extreme events in the H\'enon map [0.0] 古典的パラメータにおける2次元H'enonマップにおける極端な事象の予測のための1つのアルゴリズムの性能を解析する。
力学の内在的なカオス特性とMLパラメータの類似関係は、他の系でも観測可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 15:56:20 GMT)
Two-dimensional confined hydrogen: An entropy and complexity approach [0.0] 2次元閉じ込められた水素原子の電子分布の位置と運動量拡散を数値的に研究した。
これらのエントロピーと複雑性の量は、2つの空間における電子閉じ込め度の豊富な性質を反映していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 10:54:35 GMT)
The Problem with Metrics is a Fundamental Problem for AI [0.0] メトリクスの過剰な強調は、操作、ゲーム、短期的な目標に焦点を合わせることにつながる。
本稿では,AIにおけるメトリクスの過度の強調による害を軽減するための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 00:56:11 GMT)
The Fluidity of Concept Representations in Human Brain Signals [0.0] 我々はfMRIデータにおける具体的な概念と抽象概念の識別可能性を分析する。
我々は流体概念の表現が人間の言語処理のより現実的なモデルに繋がると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 17:31:04 GMT)
Stochastic Runge-Kutta methods and adaptive SGD-G2 stochastic gradient
descent [0.0] 本研究では,2次ランゲ・クッタ法を導入し,損失関数の最小化のための一貫した手順を導出することを示す。
さらに、適応的なフレームワークに結合して、SGDの学習率を自動的に調整するグラディエントDescent(SGD)を組み込むことができる。
適応型SGDはSGD-G2と呼ばれ、標準データセット上でうまくテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 15:45:53 GMT)
Robust Marine Buoy Placement for Ship Detection Using Dropout K-Means [0.0] そこで我々は, ブイ破壊に対する配置を改善するために, ドロップアウトk平均およびドロップアウトk中間体を提案する。
5ブイでは, 古典的k平均, ドロップアウトk平均, 古典的k中間, ドロップアウトk中間で計算したブイ配置が38%, 45%, 48%, 52%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 19:44:57 GMT)
Recovery of eigenvectors from eigenvalues in systems of coupled harmonic
oscillators [0.0] 結合共振器の1次元配列は、この公式を実際に適用可能な単純な物理系を提供することを示す。
エルミートの場合、これらの推定値は共鳴スペクトルのみからシステムパラメータの知識なしで得られる。
完全な非エルミート固有ベクトル集合がスペクトルのみから得られる条件を見つけることは、物理関係の興味深い問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 14:25:45 GMT)
Quantum Theory of Multisubband Plasmon-Phonon Coupling [0.0] 本稿では、縦型光フォノンと2次元電子ガスの集合励起の結合に関する理論的記述を示す。
我々は, フォノンエネルギーの最大40%を占める結合エネルギーを特徴とする多バンドポーラロン, 混合状態, 部分的にフォノンおよび部分多バンドプラズモンの形成を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 11:10:17 GMT)
Optical Phase Measurement Using a Deterministic Source of Entangled
Multi-photon States [0.0] 絡み合った多光子状態は、ショットノイズ限界を大幅に超える精度でそのような測定を行うために提案されている。
ここでは、半導体量子ドットを用いて、決定論的に絡み合った多光子状態を生成する。
こうして、300MHzを超えるレートで光子を1つずつ絡み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 13:04:07 GMT)
Justifying Kubo's formula for gapped systems at zero temperature: a
brief review and some new results [0.0] まず,ゼロ温度でのギャップ付き拡張ハミルトン量子系における輸送係数に関する久保の公式の厳密な正当性に関する問題を概説する。
次に、非平衡準定常状態に基づく線形応答論へのアプローチを強調する。
論文の第2部では、[51]の結果を熱力学の限界に乗じて無限系に引き上げる方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 10:59:42 GMT)
Forecasting the Intra-Day Spread Densities of Electricity Prices [0.0] 日内価格のスプレッドは、電気取引業者、蓄電業者、電気自動車事業者に特に関心がある。
本稿では, スクイードtおよび類似表現に基づく動的密度関数を定式化し, ドイツの電力価格を1日の異なる時間間隔でモデル化し, 予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 19:57:07 GMT)
Emergent conservation laws and nonthermal states in the mixed-field
Ising model [0.0] 本稿では、断熱継続の概念を用いた積分可能性破壊モデルの近似保存則と固有状態の計算方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 19:00:04 GMT)
Electron cascade for spin readout [0.0] クーロン反発は初期電荷遷移を許容し、その後の電荷遷移を誘導し、電子ホップのカスケードを誘導することを示す。
カスケードは、直接クーロン反発の影響から遠く離れた距離に量子ドットアレイに沿って情報を伝達することができる。
We achieve > 99.9% spin readout fidelity in 1.7 $mathrmmu$s。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 18:20:00 GMT)
Dirac Particle with Memory: Proper Time Non-Locality [0.0] 外電磁界におけるディラック粒子の標準模型の一般化を提案する。
適切な時刻における粒子の挙動は、現在だけでなく、有限時間間隔における変化の歴史にも依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 20:14:01 GMT)
Diagnosing Imperfections in Quantum Sensors via Generalized Cram\'er-Rao
Bounds [0.0] 3階の絶対モーメントは、標準的な手法と比較して、推定におけるバイアスを明らかにする能力に優れていることを示す。
本研究は,高精度センサの正確な動作をモニタリングする上で,代替戦略の同定が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 11:02:33 GMT)
Complete Endomorphisms in Computer Vision [0.0] 点の k-タプル間の対応は、複数のビュー幾何学と運動解析において重要である。
正規変換は、画像の構造モデルとして機能する2つの射影平面の間のホモグラフによって引き起こされる。
本稿では、正規変換の同変によって与えられる空間間の双線型写像の完備化を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 20:28:08 GMT)
Comparing Different Deep Learning Architectures for Classification of
Chest Radiographs [0.0] 胸部ラジオグラフィーを分類するほとんどのモデルは、大きな画像データセットに基づいて訓練されたディープニューラルネットワークに由来する。
より小さなネットワークでは、胸部X線写真はより深いニューラルネットワークと正確に分類できる可能性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 19:47:16 GMT)
Bimodal Distribution Removal and Genetic Algorithm in Neural Network for
Breast Cancer Diagnosis [0.0] 本稿では,BDR (Bimodal Distribution removal) の目的癌診断分類問題に対する効果について検討する。
BDRプロセスは実際には分類性能に悪影響を及ぼす。
本稿では,遺伝的アルゴリズムを特徴選択のための効率的なツールとして検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 13:51:40 GMT)
Better coverage, better outcomes? Mapping mobile network data to
official statistics using satellite imagery and radio propagation modelling [0.0] 公開衛星画像から抽出した人的決済情報と無線伝搬モデリング技術を組み合わせることで、それを説明する。
セネガルの失業推定に関するシミュレーション研究と実世界の応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 14:19:19 GMT)
A Model-Based, Decision-Theoretic Perspective on Automated Cyber
Response [0.0] 本稿では,これらの線に沿って設計された自動サイバー応答に対するアプローチについて述べる。
我々は,保護対象システムのシミュレーションをオンラインプランナーと組み合わせて,部分的に観察可能なマルコフ決定問題(POMDP)を特徴とするサイバー防御問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 15:30:59 GMT)
A Graph-Based Platform for Customer Behavior Analysis using
Applications' Clickstream Data [0.0] クリックストリームデータは、異なるレベルのWeb/アプリ使用量で収集されたログイベントのシーケンスと見なすことができる。
グラフ構造に基づくシーケンスの表現と保存が、顧客行動分析のためのプラットフォームをいかに引き起こすかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2020 13:57:29 GMT)