IMRAM: Iterative Matching with Recurrent Attention Memory for
Cross-Modal Image-Text Retrieval [105.8] 既存の手法は、注意機構を利用して、そのような対応をきめ細かな方法で探索する。
既存の手法でこのような高度な対応を最適に捉えるのは難しいかもしれない。
本稿では,複数段階のアライメントで対応を捉えるIMRAM法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 12:24:41 GMT)
Regret Minimization in Partially Observable Linear Quadratic Control [91.4] モデル力学が未知の先行性を持つ場合、部分的に観測可能な線形二次制御系における後悔の問題を考察する。
本稿では, 部分的に観測可能な線形二次制御のために, 後悔を分解し, 終端から終端までの後悔の上限を与える新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 02:35:18 GMT)
Unifying Specialist Image Embedding into Universal Image Embedding [84.0] 画像の様々な領域に適用可能な普遍的な深層埋め込みモデルを持つことが望ましい。
本稿では,複数の専門家の知識を普遍的な埋め込みに融合させてこの問題を解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 02:51:11 GMT)
Paraxial wave function and Gouy phase for a relativistic electron in a
uniform magnetic field [68.8] 外場におけるディラック粒子に対して、量子力学と同軸方程式の接続を確立する。
一様磁場における相対論的電子に対するランダウ固有関数の同軸形式を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 13:14:44 GMT)
Adaptive Semantic-Visual Tree for Hierarchical Embeddings [67.0] 本稿では,商品カテゴリのアーキテクチャを記述するために,階層型適応型セマンティックビジュアルツリーを提案する。
この木は、異なる意味レベルと同じ意味クラス内の視覚的類似度を同時に評価する。
各レベルにおいて、セマンティック階層に基づいて異なるマージンを設定し、それらを事前情報として組み込んで、きめ細かい機能埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 03:36:42 GMT)
Better Captioning with Sequence-Level Exploration [60.6] 課題の字幕化における現在のシーケンスレベルの学習目標の限界を示す。
理論的には、現在の目的はキャプションセットの精度側だけを最適化することである。
実証的な結果は、この目的によって訓練されたモデルは、リコール側で低いスコアを得る傾向があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 09:08:03 GMT)
Xtreaming: an incremental multidimensional projection technique and its
application to streaming data [58.9] Xtreamingは、視覚表現を連続的に更新して新しい構造やパターンを反映し、複数の多次元データにアクセスすることなく、新たなインクリメンタルプロジェクション技術である。
実験の結果,Xtreamingは,他のストリーミングやインクリメンタル技術と比較して,グローバルな距離保存の点で競争力があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 04:53:16 GMT)
ProGen: Language Modeling for Protein Generation [47.3] タンパク質工学のための生成モデリングは、合成生物学、医学、物質科学における根本的な問題を解決する鍵となる。
コストのかかる構造アノテーションが欠如しているタンパク質の指数関数的に増加する集合を活用するために、タンパク質工学を教師なしシーケンス生成問題として採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 04:27:16 GMT)
Transferable Task Execution from Pixels through Deep Planning Domain
Learning [46.9] 階層モデルを学ぶために,DPDL(Deep Planning Domain Learning)を提案する。
DPDLは、現在の象徴的世界状態からなる論理述語セットの値を予測する高レベルモデルを学ぶ。
これにより、ロボットが明示的に訓練されていなくても、複雑なマルチステップタスクを実行できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 05:51:04 GMT)
A General Approach for Using Deep Neural Network for Digital
Watermarking [45.2] 本稿では,この目的を達成するために,汎用ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく透かし手法を提案する。
我々の知る限り、我々は初めてDNNを用いて透かしを行う一般的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 06:22:04 GMT)
Reinforcement Learning Based Cooperative Coded Caching under Dynamic
Popularities in Ultra-Dense Networks [38.4] 小規模基地局(SBS)のキャッシュ戦略は、膨大なデータレート要求を満たすために重要である。
我々は、強化学習(RL)を利用して、最大距離分離可能(MDS)符号化による協調的なキャッシュ戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 10:45:45 GMT)
A Benchmark for Temporal Color Constancy [34.1] 時間的カラー一貫性(CC)は、最近提案されたアプローチであり、従来の単フレームカラー一貫性に挑戦するものである。
時間CCでは、ビューファインダーシーケンスから複数のフレームを使用して色を推定する。
メソッド評価のために、現実的な大規模な時間的色の一貫性データセットは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 11:17:18 GMT)
On the Robustness of Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [32.9] 協力的マルチエージェント強化学習(c-MARL)では、エージェントはチームとして協力的に行動し、チーム全体の報酬を最大化する。
我々は,チーム内のエージェントを攻撃できる敵に対するc-MARLのロバスト性を分析する。
一つのエージェントを攻撃することで、我々の攻撃方法はチーム全体の報酬に非常に悪影響を及ぼし、それを20から9.4に減らします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 05:12:13 GMT)
ESBM: An Entity Summarization BenchMark [20.3] 私たちはEntity Summarization BenchMark(ESBM)を作成し、既存のベンチマークの制限を克服し、ベンチマークの標準的なデシラタを満たします。
これらのシステムはすべて教師なしであるので、参照のための教師付き学習ベースシステムの実装と評価も行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 07:12:20 GMT)
DeepLENS: Deep Learning for Entity Summarization [19.7] DeepLENSは単純だが効果的なディープラーニングモデルであり、テキストのセマンティクスを利用してトリプルを符号化し、他のトリプルへの相互依存に基づいて各候補のトリプルをスコアする。
DeepLENSは、公開ベンチマークで既存のメソッドを著しく上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 07:15:48 GMT)
Pseudo Labeling and Negative Feedback Learning for Large-scale
Multi-label Domain Classification [18.2] 大規模ドメイン分類では、発話は重複する複数のドメインで処理できる。
本稿では,訓練発話毎に1つの基礎構造ドメインが与えられた場合,最も信頼度の高い領域をトレーニングのための追加の擬似ラベルとして常に予測する。
誤った擬似ラベルによる予測誤差を低減するために、負のシステム応答による発話を利用して、誤った予測領域の信頼度を下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 06:00:15 GMT)
Improving Training on Noisy Stuctured Labels [17.8] 本稿では,細粒度アノテーションにおける構造化誤りの有無を学習する上での課題を解決するために,誤り訂正ネットワーク(ECN)の新たなフレームワークを提案する。
ECNは、ノイズの多いデータに対するトレーニングのための標準的なアプローチと比較して、きめ細かいアノテーションの予測を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 22:55:11 GMT)
Bandgap Control in Two-Dimensional Semiconductors via Coherent Doping of
Plasmonic Hot Electrons [16.5] 2次元(2D)半導体において、格子をプラズモンホット電子とコヒーレントにドーピングすることで、広範に調整可能なバンドギャップ(室温で650 meVまで再正規化)を初めて示す。
本研究は,2次元半導体の光応答を設計し,光電子デバイスと光電子デバイスの設計と最適化の柔軟性を高めるために,革新的な有効手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 01:10:11 GMT)
Investigating the Decoders of Maximum Likelihood Sequence Models: A
Look-ahead Approach [16.1] 我々は,k段までのロールアウトの可能性を考慮した「k段ルックアヘッド」モジュールを提案する。
様々な難易度を持つ3つのデータセットに対して、ルックアヘッドモジュールを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 04:36:04 GMT)
Inverse Feature Learning: Feature learning based on Representation
Learning of Error [12.8] 本稿では,新しい教師付き特徴学習手法としての逆特徴学習を提案し,誤り表現アプローチに基づく分類のための高レベル特徴セットを学習する。
提案手法は,いくつかの一般的なデータセットに対する最先端の分類手法と比較して,性能が著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 00:22:26 GMT)
DFVS: Deep Flow Guided Scene Agnostic Image Based Visual Servoing [11.0] 既存のディープラーニングベースのビジュアルサーボアプローチは、画像間の相対カメラのポーズを後退させる。
我々は、深層ニューラルネットワークを用いて予測される視覚的特徴として光学的流れを考察する。
2cm以下と1度以下の正確な位置を維持しながら3m以上40度以上の収束性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 11:42:36 GMT)
Crowdsourced Smartphone Sensing for Localization in Metro Trains [10.3] MLocは、地下鉄の中でモバイルユーザーを見つけるための、インフラのない新しいローカライゼーションシステムである。
スマートフォン上で加速度計、磁力計、気圧計を収集し、これらのセンサデータを解析してパターンを抽出する。
我々は,M-Locの精度,スケーラビリティ,ロバスト性を実証するためにフィールドスタディを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 06:22:03 GMT)
Finding Angles for Quantum Signal Processing with Machine Precision [8.0] 本稿では,量子信号処理における角度列を求めるアルゴリズムについて述べる。
我々は,新しいアルゴリズムの性能を示す理論的および実験的結果の両方を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 07:03:08 GMT)
Progressive Growing of Neural ODEs [7.6] 本研究では,長期連続予測のためのNODEの漸進的学習パラダイムを提案する。
具体的には、カリキュラム学習の原則に従って、トレーニングが進むにつれて、データとネットワーク容量の複雑さが徐々に増大する。
合成データと実交通データ(PeMSベイエリア交通データ)を併用した実験により,バニラノードの性能を64%以上改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 01:15:01 GMT)
Neighborhood Information-based Probabilistic Algorithm for Network
Disintegration [7.5] 本稿では,近隣情報とノードの重要度に基づく確率的アプローチを提案する。
新たな中心性に基づく重要度尺度(IM)も定義する。
実験の結果,提案したNIPAは4つの手法の中で最も有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 15:09:25 GMT)
Influence of Initialization on the Performance of Metaheuristic
Optimizers [7.5] 本稿では、微分進化(DE)、粒子群最適化(PSO)、カッコウ探索(CS)、人工蜂コロニー(ABC)、遺伝的アルゴリズム(GA)の22種類のアルゴリズムを系統的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 14:58:04 GMT)
Adversarial Attacks on Probabilistic Autoregressive Forecasting Models [7.3] 我々は、単一値の列ではなく確率分布の列を出力するニューラルネットワークに対する効果的な逆攻撃を生成する。
提案手法は,2つの課題において,入力摂動の少ない攻撃を効果的に生成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 13:08:34 GMT)
Long-lasting Molecular Orientation Induced by a Single Terahertz Pulse [4.2] 単一THzパルスで励起された非線形極性分子の熱アンサンブルに現れる,未報告の現象について述べる。
対称トップ分子の場合、アンサンブル平均配向はパルスの後に無期限に一定であり、非対称トップ分子の場合、その配向はパルスの終了後長い時間持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 14:08:30 GMT)
Nature-Inspired Optimization Algorithms: Challenges and Open Problems [3.8] 科学と工学の問題は、複雑な非線形制約の下で最適化問題として定式化することができる。
非常に非線形な問題の解は通常、洗練された最適化アルゴリズムを必要とし、伝統的なアルゴリズムはそのような問題に対処するのに苦労する。
現在のトレンドは、柔軟性と有効性から自然にインスパイアされたアルゴリズムを使用することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 13:00:04 GMT)
Salient Facial Features from Humans and Deep Neural Networks [2.5] 顔の分類に人間や畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)が利用する特徴について検討する。
我々は、特定の個人を特定する際に最もConvNetの出力に影響を与える顔の特徴を可視化するために、ガイドバックプロパゲーション(GB)を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 22:41:04 GMT)
Quantum fluctuation of entanglement for accelerated two-level detectors [1.9] 相対論的条件下で,Unruh-Dewitt検出器間の絡み合いの量子揺らぎについて検討した。
相対論的効果は非無視的なQFE効果をもたらすことが判明した。
重力場の影響下でのQFEの動態について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 13:43:57 GMT)
Hardware Architecture Proposal for TEDA algorithm to Data Streaming
Anomaly Detection [1.4] 本論文では、FPGA(Field Programmable Gate Arrays)上に実装された、典型性と偏心性データ分析(TEDA)アルゴリズムのためのハードウェアアーキテクチャを提案する。
TEDAは、データストリームコンテキストにおける外れ値検出の新しいアプローチに基づいている。
このプロジェクトは、ターゲットFPGAとしてXilinx Virtex-6 xc6vlx240t-1ff1156を目標としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 19:28:53 GMT)
Implementation of Deep Neural Networks to Classify EEG Signals using
Gramian Angular Summation Field for Epilepsy Diagnosis [1.3] 本稿では、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いたてんかん診断における脳波などの画像時系列データのアプローチについて検討する。
トランスファーラーニングアプローチに基づくてんかん検出には,3つの事前学習したディープニューラルネットワークが有効である。
GASF画像からのてんかん診断のために, バッチ正規化, マックスプール層, デンス層という3つのCNN層を持つカスタム畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 17:30:14 GMT)
Reduction of Surgical Risk Through the Evaluation of Medical Imaging
Diagnostics [1.2] 近年,乳腺癌 (BRCA) 画像のコンピュータ支援診断 (CAD) が研究の活発な領域となっている。
BRCA患者のMRIおよびマンモグラフィー画像に応用したCAD法の現状について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 17:06:57 GMT)
Online Self-Supervised Learning for Object Picking: Detecting Optimum
Grasping Position using a Metric Learning Approach [0.8] 個々の対象物の最適な把握位置は、その把握スコアから決定される。
提案するオンライン自己教師型学習手法では,2つのディープニューラルネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 04:36:24 GMT)
Blind Image Restoration without Prior Knowledge [0.2] 本稿では, 自己Normalization Side-Chain (SCNC) について述べる。
SCNCは既存のCNNトポロジに追加することができ、ネットワークの他の部分とエンドツーエンドでトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 18:36:09 GMT)
Utilizing Deep Learning to Identify Drug Use on Twitter Data [0.0] サポートベクトルマシン(SVM)、XGBoost、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく分類器を含む複数の手法の分類能力を比較した。
精度は76.35%と82.31%で、AUCは0.90と0.91である。
合成されたセットはスコアを増やし、分類能力を改善し、この方法論の価値を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 07:52:40 GMT)
Understanding correlation between two bound state electrons using a
simple model [0.0] 一般に、分離不能なシュル「オーディンガー方程式」は解析的には解けない。
本稿では,2つの電子間のディラックデルタ関数反発を用いた電子相関問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 05:18:01 GMT)
Quantum versus classical approach of dechanneling and incoherent
electromagnetic processes in aligned crystals [0.0] 配向結晶中を移動する粒子は、連続的なリンドハルトポテンシャルによって操縦される。
高エネルギーでは粒子運動は準古典的である。
原子の位置や結晶の電子の位置の時間依存性のゆらぎは残留ポテンシャルを生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 17:38:42 GMT)
PUMiner: Mining Security Posts from Developer Question and Answer
Websites with PU Learning [0.0] 本稿では,Q&A サイトからセキュリティポストを自動的にマイニングする新しい学習フレームワーク PUMiner を提案する。
PUMinerは、投稿の特徴を抽出するためにコンテキスト対応の埋め込みモデルを構築し、セキュリティコンテンツを識別するための2段階のPUモデルを開発する。
私たちはPUMinerをStack Overflowの1720万以上の投稿とSecurity StackExchangeの52,611の投稿で評価しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 08:11:10 GMT)
Hybrid Machine Learning Models for Crop Yield Prediction [0.0] 本研究では,ハイブリッド機械学習に基づく新たな収量予測モデルを提案する。
結果は、食品安全保障の実践者、研究者、あるいは政策立案者によって利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 12:01:27 GMT)
Coherent x-ray-optical control of nuclear excitons with zeptosecond
phase-stability [0.0] オスバウアー核は狭い核共鳴を特徴とする。
近接共鳴X線場を用いた原子核のコヒーレント制御は未解決の課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 10:09:06 GMT)
BUSU-Net: An Ensemble U-Net Framework for Medical Image Segmentation [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は医療画像解析に革命をもたらした。
基礎となるU-Netフレームワークを用いたアンサンブルディープニューラルネットワークを提案する。
このアンサンブルネットワークは,いくつかの評価指標において,最近の最先端ネットワークよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 11:51:51 GMT)
A Tracking System For Baseball Game Reconstruction [0.0] 本研究では, ピッチャー, バッター, ボールの動きを, 高精細度で捉えるシステムを提案する。
我々は,従来のシステムと同等の結果が得られるビデオの大規模データベースを実演する。
さらに、選手、コーチ、チーム、ファンが利用できる情報の量を増やすために、最先端のAI技術が組み込まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 8 Mar 2020 22:04:54 GMT)
A Comparative Study on Parameter Estimation in Software Reliability
Modeling using Swarm Intelligence [0.0] 本研究は、Cuckoo Search(CS)とFirefly Algorithm(FA)の2つのよく知られたSwarmアルゴリズムの性能の比較に焦点を当てる。
全てのアルゴリズムは実際のソフトウェア故障データに基づいて評価され、テストを行い、得られた結果を比較して、使用する各アルゴリズムの性能を示す。
実験結果から、CSはSRGMのパラメータを推定する上でより効率的であり、選択したデータセットおよび採用モデルに対するPSOおよびACOに加えて、FA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） (Sun, 8 Mar 2020 16:35:42 GMT)