CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis [166.2] 本稿では,前向きと逆方向のカメラ画像パイプラインをモデル化するフレームワークを提案する。
リアルな合成データに基づいて新しい画像認識ネットワークをトレーニングすることにより、実際のカメラベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 15:20:25 GMT)
1st Place Solutions for OpenImage2019 -- Object Detection and Instance
Segmentation [116.3] この記事では,2つのチャンピオンチーム,検出トラックのMMfruit'とセグメンテーショントラックのMMfruitSeg'のソリューションについて,OpenImage Challenge 2019で紹介する。
一般に、対象検出器の場合、バックボーンの端の共有特徴は分類と回帰の両方に適さないことが知られている。
自己学習型最適特徴抽出によりオブジェクトの分類と回帰を分離するデカップリングヘッド(DH)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 06:45:07 GMT)
When Relation Networks meet GANs: Relation GANs with Triplet Loss [110.8] GAN(Generative Adversarial Network)の学習安定性はいまだに悩みの種である
本稿では,判別器のための関係ネットワークアーキテクチャについて検討し,より優れた一般化と安定性を実現する三重項損失を設計する。
ベンチマークデータセットの実験により、提案された関係判別器と新たな損失は、可変視覚タスクに大幅な改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 03:28:57 GMT)
Transferring Cross-domain Knowledge for Video Sign Language Recognition [103.9] 単語レベルの手話認識(WSLR)は手話解釈の基本課題である。
ドメイン不変の視覚概念を学習し、サブタイトルのニュースサインの知識を伝達することでWSLRモデルを肥大化させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 14:53:06 GMT)
Dynamic Multiscale Graph Neural Networks for 3D Skeleton-Based Human
Motion Prediction [103.0] 本研究では3次元骨格に基づく人体動作を予測するために,新しい動的マルチスケールグラフニューラルネットワーク(DMGNN)を提案する。
モデルはアクションカテゴリに依存しないもので、エンコーダ/デコーダフレームワークに従う。
提案したDMGNNは,短期および長期の予測において最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 02:49:51 GMT)
Weakly-Supervised 3D Human Pose Learning via Multi-view Images in the
Wild [101.7] 本稿では、3Dアノテーションを必要としない弱教師付きアプローチを提案し、ラベルのないマルチビューデータから3Dポーズを推定する。
提案手法を2つの大規模データセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 08:47:16 GMT)
DEPARA: Deep Attribution Graph for Deep Knowledge Transferability [91.1] 本稿では,PR-DNNから学んだ知識の伝達可能性を検討するために,DreP Attribution gRAph (DEPARA)を提案する。
DEPARAでは、ノードは入力に対応し、PR-DNNの出力に関してベクトル化された属性マップで表現される。
2つのPR-DNNの知識伝達性は、対応するDEPARAの類似性によって測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 02:07:50 GMT)
Augmented Parallel-Pyramid Net for Attention Guided Pose-Estimation [90.3] 本稿では、注意部分モジュールと微分可能な自動データ拡張を備えた拡張並列ピラミドネットを提案する。
我々は、データ拡張のシーケンスをトレーニング可能なCNNコンポーネントとして定式化する新しいポーズ検索空間を定義する。
特に,本手法は,挑戦的なCOCOキーポイントベンチマークとMPIIデータセットの最先端結果において,トップ1の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 03:52:17 GMT)
EventSR: From Asynchronous Events to Image Reconstruction, Restoration,
and Super-Resolution via End-to-End Adversarial Learning [75.2] イベントカメラは強度の変化を感知し、従来のカメラよりも多くの利点がある。
イベントストリームからの強度画像の再構成手法が提案されている。
出力は依然として低解像度(LR)、ノイズ、非現実的である。
本研究では、イベントストリームからLR画像を再構成し、画像品質を高め、EventSRと呼ばれる拡張イメージをアップサンプリングする、新しいエンドツーエンドパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 10:58:10 GMT)
3D medical image segmentation with labeled and unlabeled data using
autoencoders at the example of liver segmentation in CT images [58.7] 本研究では、畳み込みニューラルネットワークによるセグメンテーションを改善するために、オートエンコーダ抽出機能の可能性を検討する。
コンボリューション・オートエンコーダを用いてラベルのないデータから特徴を抽出し,CT画像における3次元肝セグメンテーションの目標タスクを実行するために,マルチスケールの完全畳み込みCNNを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 20:20:43 GMT)
Weakly-Supervised Salient Object Detection via Scribble Annotations [54.4] 本稿では,スクリブルラベルからサリエンシを学習するための弱教師付きサリエント物体検出モデルを提案する。
そこで本研究では,予測されたサリエンシマップの構造アライメントを測定するために,新しい尺度であるサリエンシ構造尺度を提案する。
我々の手法は、既存の弱教師付き/非教師付き手法よりも優れているだけでなく、いくつかの完全教師付き最先端モデルと同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 12:59:50 GMT)
Deliberation Model Based Two-Pass End-to-End Speech Recognition [52.5] 非ストリーミングのリステン・アテン・アンド・スペル(LAS)モデルを用いて、ストリーム仮説を再スコアする2パスモデルが提案されている。
このモデルは、第一パスのテキスト仮説のみを使用する神経矯正モデルのクラスとは対照的に、音響学で仮説を再評価する。
双方向エンコーダを用いて、ファーストパス仮説からコンテキスト情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 22:01:12 GMT)
Child Face Age-Progression via Deep Feature Aging [47.7] 本稿では,顔マーカによって出力される深層顔の特徴を経時変化させる機能老化モジュールを提案する。
提案手法は、ランク1の識別率95.91%で最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 23:03:46 GMT)
Simultaneous Navigation and Radio Mapping for Cellular-Connected UAV
with Deep Reinforcement Learning [46.6] 空のUAVに対して、ユビキタスな3Dコミュニケーションを実現するには、新しい課題だ。
本稿では,UAVの制御可能な移動性を利用して航法・軌道を設計する新しい航法手法を提案する。
そこで我々は,UAVの信号計測を深部Qネットワークのトレーニングに用いるSNARM (Concurrent Navigation and Radio Mapping) という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 08:16:14 GMT)
High-Accuracy and Low-Latency Speech Recognition with Two-Head
Contextual Layer Trajectory LSTM Model [46.3] 我々は,高精度かつ低遅延自動音声認識のための従来のハイブリッドLSTM音響モデルの改良を行った。
高い精度を達成するために、時間的モデリングとターゲット分類タスクを分離する文脈層トラジェクトリLSTM(cltLSTM)を用いる。
シーケンスレベルの教師学生学習による学習戦略をさらに改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 00:52:11 GMT)
M$^5$L: Multi-Modal Multi-Margin Metric Learning for RGBT Tracking [44.3] RGBT追跡の過程で混乱するサンプルを分類することは難しい問題である。
RGBT追跡のためのM$5$Lという新しいマルチモーダルマルチマージンメトリックラーニングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、追跡性能を向上し、最先端のRGBTトラッカーよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 11:37:56 GMT)
Geometric Approaches to Increase the Expressivity of Deep Neural
Networks for MR Reconstruction [41.6] 高速磁気共鳴画像(MRI)取得による画像再構成には,ディープラーニングのアプローチが広く研究されている。
ネットワークの複雑さとパフォーマンスのトレードオフをバランスさせるために、適切なネットワークアーキテクチャを選択する方法が明確ではない。
本稿では,ブートストラップとサブネットワークアグリゲーションを用いて,ニューラルネットワークの表現性を向上する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 14:18:37 GMT)
Feedback Graph Convolutional Network for Skeleton-based Action
Recognition [38.8] フィードバックグラフ畳み込みネットワーク(FGCN)という新しいネットワークを提案する。
これは、GCNとアクション認識にフィードバックメカニズムを導入する最初の作業である。
3つのデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 07:20:47 GMT)
Assessing Robustness of Deep learning Methods in Dermatological Workflow [37.6] 本稿では,特に皮膚科学に焦点をあてて,現在の臨床ワークフローにおける深層学習手法の適合性を評価することを目的とする。
深層学習法は皮膚科医の精度を高めるためにいくつかの個別の条件で試みられているが、一般的な臨床症状に対して厳密な検査は行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 13:51:35 GMT)
Learning to Optimize Autonomy in Competence-Aware Systems [32.4] 体験を通して学習し、オンラインで更新する自律の内省モデルを提案する。
我々は、さまざまなレベルの自律性と利用可能な人間のフィードバックにおいて、自身の習熟度を明示的にモデル化する能力認識システム(CAS)を定義する。
我々はCASの収束特性を解析し、ロボット配送と自律運転領域の実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 14:31:45 GMT)
A novel Deep Structure U-Net for Sea-Land Segmentation in Remote Sensing
Images [30.4] 本稿では,Residual Dense U-Net (RDU-Net) を用いた画素ワイド海面分割のための新しいディープニューラルネットワーク構造を提案する。
RDU-Netは、十分な結果を得るために、ダウンサンプリングとアップサンプリングの2つのパスの組み合わせである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 16:00:59 GMT)
Characterizing and Avoiding Problematic Global Optima of Variational
Autoencoders [28.4] 変分自動エンコーダ(VAEs)は、深部生成潜在変数モデルである。
最近の研究は、伝統的な訓練手法がデシダラタに反する解決策をもたらす傾向があることを示している。
どちらの問題も、VAEトレーニング目標のグローバルな最適度が望ましくない解決策とよく一致するという事実に起因していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 15:14:25 GMT)
KPNet: Towards Minimal Face Detector [27.7] そこで本研究では, 顔の外観の特徴を識別することで, 小さくて浅いニューラルネットワークが背景から検証できることを示す。
提案したKPNetはボトムアップ方式で顔全体の代わりに小さな顔のキーポイントを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 05:37:45 GMT)
Revisiting the Sibling Head in Object Detector [24.8] 本稿では,兄弟頭部の2つの対象関数間の空間的不整合がトレーニング過程を著しく損なうことを観察する。
分類と回帰を考えると、TSDは2つの非絡み合った提案を生成することによって空間次元からそれらを分離する。
驚いたことに、このシンプルなデザインは、MS COCOとGoogle OpenImageの両方のバックボーンとモデルを、一貫して3%のmAPで強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 05:21:54 GMT)
Partial Multi-label Learning with Label and Feature Collaboration [21.3] 部分的マルチラベル学習(PML)は、各トレーニングインスタンスに候補ラベルのセットをアノテートするシナリオをモデル化する。
PMLデータに対する信頼性のある予測器を実現するため,PML-LFC (Partial Multi-label Learning with Label and Feature Collaboration)を提案する。
PML-LFCは、ラベルと特徴空間の両方から類似性を用いて、各インスタンスの関連ラベルの信頼性値を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 08:34:45 GMT)
Catch the Ball: Accurate High-Speed Motions for Mobile Manipulators via
Inverse Dynamics Learning [20.7] 移動マニピュレータは、スローモーションコラボレーティブロボットシナリオにデプロイされる。
本稿では,高精度な高速動作を必要とするシナリオについて考察する。
2つの主要コンポーネントを含むこのタスク体制のためのフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 01:33:07 GMT)
A Novel Online Action Detection Framework from Untrimmed Video Streams [19.9] 本稿では,時間的に順序付けられたサブクラスの集合として行動を検出する新しいオンライン行動検出フレームワークを提案する。
提案手法は,映像の長さを変化させることで,人間の行動における高いクラス内変動を学習できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 14:11:24 GMT)
SAR Tomography at the Limit: Building Height Reconstruction Using Only
3-5 TanDEM-X Bistatic Interferograms [18.8] 本研究は,超小型スタックで動作する新しいSARトモグラフィ処理フレームワークを提案する。
このアルゴリズムの適用性は、ドイツのミュンヘン市全域に5つのバイスタティック・インターフェログラムを持つTandDEM-Xマルチベースラインスタックを用いて実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 16:37:33 GMT)
Getting to 99% Accuracy in Interactive Segmentation [18.2] 最近のディープラーニングに基づくインタラクティブセグメンテーションアルゴリズムは、複雑な画像の処理に大きな進歩をもたらした。
しかし、この荒削りな選択が達成されれば、深層学習技術は台頭する傾向にある。
ユーザ・ワークフローをよりうまく活用するための新しいインタラクティブ・アーキテクチャと新しいトレーニング・スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 20:50:22 GMT)
Rat big, cat eaten! Ideas for a useful deep-agent protolanguage [18.0] 独自の言語ライクなコミュニケーションプロトコルを開発するディープエージェントコミュニティは、AIのホット(あるいは少なくとも暖かい)トピックである。
このようなエージェントは、人間の言語のように複雑なプロトコルが進化するずっと前から、機械機械と人間機械の相互作用シナリオにおいて非常に有用である。
ディープエージェントが有用なプロトランゲージを話すステージにできるだけ早く到達したいなら、焦点を合わせるべき優先順位の小さなセットを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 18:41:26 GMT)
Verification of Neural Networks: Enhancing Scalability through Pruning [15.6] 我々は、最先端の検証ツールが実際に関心のあるニューラルネットワークを扱えるようにすることに重点を置いている。
本稿では,ネットワークプルーニングに基づく新しいトレーニングパイプラインを提案する。
プルーニングアルゴリズムと検証ツールのポートフォリオを用いた実験の結果、我々のアプローチが考慮すべきネットワークの種類に対して成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 10:54:08 GMT)
Refinements in Motion and Appearance for Online Multi-Object Tracking [11.2] 統合された動きモデルは、カメラの動きのエンテンションを用いて設計されている。
スケール、ポーズ、可視性を考慮して、外観特徴を適応的に融合させ、特徴の不一致を克服する。
MIFベースのトラッカー(MIFT)は,MOT16と17の課題に対して60.1 MOTAで最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 08:15:51 GMT)
Adapting Deep Learning Methods for Mental Health Prediction on Social
Media [10.1] メンタルヘルスは、個人の幸福のために重要な課題となる。
深層学習モデルを用いてソーシャルメディア利用者の精神状態を検出するという課題に取り組む。
ユーザが9つの異なる障害のうちの1つに苦しむかどうかを予測するバイナリ分類タスクでは、階層的な注意ネットワークが以前設定された4つの障害のベンチマークを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 10:49:03 GMT)
Cytology Image Analysis Techniques Towards Automation: Systematically
Revisited [8.6] 細胞学(英: Cytology)は、がんや炎症の診断のための細胞の顕微鏡検査を扱う病理学の分野である。
高い計算能力と改良された標本収集技術を持つインテリジェントな技術ユニットの流入は、その技術の高さを達成するのに役立った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 04:56:19 GMT)
Semi-Supervised Learning on Graphs with Feature-Augmented Graph Basis
Functions [7.6] 教師なし学習システムにおける初期カーネルを、既知の事前情報や教師なし学習出力から追加情報で拡張する方法について検討する。
正定値カーネルの生成元として、グラフの幾何学的情報を含むグラフ基底関数(GBF)に焦点を当てる。
機械学習において、正規化最小二乗(RLS)アプローチを用いて、グラフ上のデータの分類のために、導出した拡張カーネルをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 11:21:43 GMT)
The Value of Nullspace Tuning Using Partial Label Information [7.6] 半教師付き学習では、他のラベルのない例から部分ラベル情報を推測することができる。
最新かつ最先端のMixMatchメソッドに対するNullspace Tuningは,テストエラーを最大1.8倍まで削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 20:08:02 GMT)
Anomaly Detection in Video Data Based on Probabilistic Latent Space
Models [7.3] 可変オートエンコーダ(VAE)は、ビデオフレームの寸法を小さくするために用いられる。
離散的および連続的推論レベルで定義される適応マルコフジャンプ粒子フィルタを用いて、以下のフレームを予測する。
本手法は,半自律車両が閉じた環境下で一連のタスクを実行する場合の様々なビデオシナリオで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 10:32:22 GMT)
The Engagement-Diversity Connection: Evidence from a Field Experiment on
Spotify [7.0] Spotifyにおけるランダムフィールド実験の結果を報告する。
平均してポッドキャストのストリーム数は28.90%増加した。
しかし, ポッドキャストストリームの平均個体レベルの多様性も11.51%減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 16:49:59 GMT)
Author2Vec: A Framework for Generating User Embedding [5.8] 本稿では,エンド・ツー・エンドのニューラルネットワークを用いたユーザ埋め込みシステムである Author2Vec を提案する。
このモデルは、BERTが生成した文表現と、教師なし事前学習目標、著者分類を含む。
Author2Vecは有用なユーザ属性をエンコードし、生成されたユーザ埋め込みは下流の分類タスクでうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 23:31:11 GMT)
Segmentation and Optimal Region Selection of Physiological Signals using
Deep Neural Networks and Combinatorial Optimization [5.1] 後処理段階の最適セグメントを自動的に選択するアルゴリズムを提案する。
ニューラルネットワークを用いて各サンプルの出力状態確率分布を算出する。
このフレームワークは2つのアプリケーションでテストされ、検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 23:15:15 GMT)
Virtual staining for mitosis detection in Breast Histopathology [5.0] 本稿では,乳がん組織の病理組織像をマッピングするために,ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークに基づく仮想染色手法を提案する。
得られた合成画像を用いて、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を構築し、有糸分裂図形の自動検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 16:33:34 GMT)
On the Use of Quantum Entanglement in Secure Communications: A Survey [4.1] ハイゼンベルクの不確実性原理は、量子暗号やセキュア通信における究極のフロンティアの背後にある主要な科学的原理である可能性がある。
量子コンピュータで実証された驚くべきスピードで、暗号鍵を解読するのは、今後10年ほどで大変な作業にならないかもしれない。
セキュアな通信における究極のフロンティアとしての量子暗号は、それほど遠くないアイデアではないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 19:32:40 GMT)
Shannon-Limit Approached Information Reconciliation for Quantum Key
Distribution [3.9] 情報整合(IR)は、正解鍵の誤りを補正し、量子鍵分布(QKD)システムの正しさを保証する。
極符号ベースのIRスキームは高い整合効率を実現することができるが、偶発的な高フレーム誤り率によりQKDシステムのセキュアな鍵レートは低下する。
本稿では,前方和解フェーズと承認和解フェーズの2つのフェーズを主成分とするSLA(Shannon-limit approached)IRスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 01:59:58 GMT)
Foundations of Explainable Knowledge-Enabled Systems [3.7] 本稿では,説明可能な人工知能システムの歴史的概要を紹介する。
我々は、エキスパートシステム、認知アシスタント、セマンティックアプリケーション、機械学習ドメインにまたがる知識対応システムに焦点を当てる。
説明可能な知識対応システムと説明可能な知識対応システムについて,新たな定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 04:18:48 GMT)
Directions for Explainable Knowledge-Enabled Systems [3.7] 我々は、人工知能と密接に関連する分野における説明文献の調査を活用して、一連の説明型を生成する。
それぞれの型を定義し、このスタイルの説明の必要性を動機付けるサンプル質問を提供します。
この一連の説明型は、将来のシステム設計者が要求の生成と優先順位付けに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 04:34:29 GMT)
Human Activity Recognition from Wearable Sensor Data Using
Self-Attention [2.9] 本稿では,身体のセンサデータから行動認識のための自己認識型ニューラルネットワークモデルを提案する。
一般に公開されている4つのHARデータセット、PAMAP2、Opportunity、Skoda、USC-HADについて実験を行った。
ベンチマークテスト対象とLeave-out-subject評価の両方において,最近の最先端モデルよりも高い性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 14:16:57 GMT)
Nonlinear system identification with regularized Tensor Network
B-splines [2.8] The TNBS-NARX model is confirmed by the identified of the cascaded Watertank benchmark regular system。
標準的なデスクトップコンピュータ上で16次元のBスプライン面を4秒で識別しながら、最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 09:22:20 GMT)
AutoCogniSys: IoT Assisted Context-Aware Automatic Cognitive Health
Assessment [2.8] AutoCogniSysは、コンテキスト対応の自動認知ヘルスアセスメントシステムである。
我々は,高齢者の生活環境における認知的健康度自動評価システムを開発した。
AutoCogniSysのパフォーマンスは、高齢者の認知健康度を評価する際の精度の最大93%を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 01:44:59 GMT)
Task-Independent Spiking Central Pattern Generator: A Learning-Based
Approach [2.7] 中央パターンジェネレータは、人間や一部の動物の移動に責任があると考えられているニューラルネットワークである。
本稿では,タスクに依存しない,生物学的に妥当な,学習方法に依存した,中央パターン生成システムを構築するための新しい汎用フレームワークを提案する。
使用済みのロボットは、異なる速度で安定した歩行をし、同じ歩行サイクルで速度を変えることができたため、非常に有望だ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 00:01:38 GMT)
Can Celebrities Burst Your Bubble? [2.7] 偏光の度合いを定量化する最先端技術モデルを用いて、この論文はまず、この疑問に実証的に答える試みである。
議論の的になっている話題にセレブが関わったとき、どのように反応するかをケーススタディで分析し、研究の方向性をリストアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 01:03:04 GMT)
Synthesis of Brain Tumor MR Images for Learning Data Augmentation [2.4] 深層ニューラルネットワークは、データ学習によって訓練される。
医用画像では十分な患者データを取得することは困難である。
一方、健康なボランティアの医療画像を容易に取得することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 04:43:20 GMT)
Hyperplane Arrangements of Trained ConvNets Are Biased [2.4] 畳み込み層のプレアクティベーション空間における訓練されたConvNetsによって学習された関数の幾何学的性質について検討する。
我々は、訓練されたConvNetsが通常の超平面構成に対して有意な統計バイアスを示すことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 16:22:17 GMT)
Statistically Guided Divide-and-Conquer for Sparse Factorization of
Large Matrix [2.3] 統計的問題をスパース係数回帰として定式化し、分割コンカレントアプローチでそれに取り組む。
第1段階分割では、タスクを1組の同時並列推定(CURE)問題に単純化するための2つの潜時並列アプローチについて検討する。
第2段階分割では、CUREの全解を効率的に追跡するために、一連の単純な増分経路からなる段階学習手法を革新する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 19:12:21 GMT)
iNALU: Improved Neural Arithmetic Logic Unit [2.3] 最近提案されたNeural Arithmetic Logic Unit (NALU)は、ネットワークのユニットによって数学的関係を明確に表現し、和、減算、乗算などの操作を学ぶことができる新しいニューラルネットワークである。
本稿では,本モデルが安定性の問題を解き,算術精度と収束性により元のNALU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） (Tue, 17 Mar 2020 10:37:22 GMT)
Heat and Blur: An Effective and Fast Defense Against Adversarial
Examples [2.3] 特徴可視化と入力修正を組み合わせた簡易な防御法を提案する。
我々はこれらの熱マップを防衛の基盤として利用し、敵効果は巨大なぼやけによって損なわれる。
また,攻撃と防御の効果をより徹底的かつ記述的に捉えることのできる,新たな評価指標も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 08:11:18 GMT)
Ford Multi-AV Seasonal Dataset [2.0] 本稿は,Fordの自動運転車が2017-18年の間に異なる日数で収集した,多エージェントの季節データセットについて述べる。
車両はミシガン州で平均66kmのルートを走行し、運転シナリオが混在していた。
動的都市環境で経験した気象・照明・建設・交通条件の季節変動について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 22:33:38 GMT)
A Simulation Study of Bandit Algorithms to Address External Validity of
Software Fault Prediction [1.8] 我々は,様々な人工断層予測モデルを開発し,帯域幅アルゴリズムを用いて動的に予測する。
トムソンサンプリングアルゴリズムは, 一つの予測モデルを用いた場合と比較して, 最良または第2の予測性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 10:08:17 GMT)
Deep Active Learning for Remote Sensing Object Detection [1.6] そこで本研究では,アノテーションを付加した画像選択が可能な,不確実性に基づく能動学習を提案する。
本手法は,物体の分類の不確かさを分析し,不確かさを判定するだけでなく,不確かさを判定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 15:57:36 GMT)
Quantum mechanics is *-algebras and tensor networks [1.5] 情報理論の観点から量子力学の体系的アプローチを提供する。
我々の定式化はただ一つの種類の対象、いわゆる正の *-テンソルしか必要としない。
リアルタイム進化やサーマルシステムなど,さまざまなタイプのモデルが,*テンソルネットワークに変換可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 22:46:00 GMT)
A new paradigm for accelerating clinical data science at Stanford
Medicine [1.4] Stanford Medicineは、私たちの学術研究コミュニティがより良い臨床データサイエンスを行うための、新しいデータプラットフォームを構築している。
病院には大量の患者データがあり、研究者はそのデータとAIアプローチを再利用できることを実証している。
私たちは、データにアクセスし分析する時間を短縮することを目的とした、新しいセキュアなビッグデータプラットフォームを構築しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 16:21:42 GMT)
FakeYou! -- A Gamified Approach for Building and Evaluating Resilience
Against Fake News [0.9] この研究は、消費者のフェイクニュースに対するレジリエンスを強化するための、ゲーミフィケーションなアプローチに焦点を当てている。
ゲームFakeYouは、プレーヤーが自分の信頼性に関する見出しを批判的に分析する動機となっている。
ゲーム自体と基盤となる技術基盤を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 09:24:22 GMT)
Sensitive Data Detection and Classification in Spanish Clinical Text:
Experiments with BERT [0.8] 本稿では、BERTに基づくシーケンスラベリングモデルを用いて、スペイン語で匿名化実験を行う。
実験により、汎用ドメイン事前学習を用いた単純なBERTモデルが、ドメイン固有の機能工学を使わずに、非常に競争力のある結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 13:16:41 GMT)
An End-to-end Framework For Low-Resolution Remote Sensing Semantic
Segmentation [0.5] 超解像とセマンティックセグメンテーションモジュールを結合したエンドツーエンドフレームワークを提案する。
これにより、セマンティックセグメンテーションネットワークが再構成プロセスを実行し、入力されたイメージを便利なテクスチャで修正することができる。
その結果,本フレームワークは,ネイティブな高解像度データに近いセグメンテーション性能を実現することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 21:41:22 GMT)
Cooperative Object Detection and Parameter Estimation Using Visible
Light Communications [0.4] 可視光通信システムは将来の屋内アクセスとピアツーピアネットワークの候補として期待されている。
これらのシステムの性能は、室内のオブジェクトによるライン・オブ・ヴィジュア・リンク・ブロック(LOS)に弱い。
LOSリンクのブロック状態を利用した確率的オブジェクト検出法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 04:40:33 GMT)
Deep Object Detection based Mitosis Analysis in Breast Cancer
Histopathological Images [0.2] 提案モデルの性能は, TUPAC16データセット上の2段階検出モデル(Fスコア0.701)と比較して, 有意な精度(0.86)を有する有糸分裂核の識別能力の向上(Fスコア0.86)を示す。
実験結果から, 深部物体検出に基づくモデルでは, 弱い注釈付きデータから有糸分裂核の特徴を学習できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 00:51:16 GMT)
Towards Rapid and Robust Adversarial Training with One-Step Attacks [0.0] 敵の訓練は、敵の攻撃に対するニューラルネットワークの堅牢性を高める最も成功した方法である。
本稿では,計算コストの低いFast Gradient Sign Methodを用いて,敵対的学習を可能にする2つのアイデアを提案する。
FGSMをベースとした対向訓練と併用したノイズ注入は、PGDによる対向訓練に匹敵する結果が得られ、より高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 07:52:57 GMT)
The Shape of the Electric Dipole Function Determines the Sub-Picosecond
Dynamics of Anharmonic Vibrational Polaritons [0.0] 振動偏光子波束のフェムト秒ダイナミクスにおける永久双極子モーメントの本質的役割を初めて述べる。
ナノスケール赤外線アンテナとUV-vis光化学または電子トンネルを用いた非断熱的状態生成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 15:55:09 GMT)
TACO: Trash Annotations in Context for Litter Detection [0.0] TACOは、リッター検出とセグメンテーションのためのオープンイメージデータセットである。
本稿では,このデータセットとそれをサポートするために開発されたツールについて述べる。
TACOの現行バージョンにおけるMask R-CNNを用いたインスタンスセグメンテーション性能について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 04:09:13 GMT)
Segmentation of brain tumor on magnetic resonance imaging using a
convolutional architecture [0.0] 深層学習アーキテクチャを用いた脳腫瘍セグメンテーションによる腫瘍セグメンテーションの問題点を考察する。
提案されたアーキテクチャは単純で計算が容易だが、$IoU$レベル0.95に達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 20:55:48 GMT)
Potential in the Schrodinger equation: estimation from empirical data [0.0] 最近の株式市場モデルでは、無限ポテンシャル井戸に閉じ込められた量子粒子の波動関数として、株式の将来の価格分布を計算する。
シュロディンガー方程式を解くのに必要な古典的ポテンシャルをどのように見積もるかという問題が発生した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 20:43:50 GMT)
Optimal operation of a three-level quantum heat engine and universal
nature of efficiency [0.0] 本研究では,最大効率で動作可能な3レベル量子熱エンジンについて検討する。
我々は効率の一般的な表現を見つけ、最大電力と最大効率で効率の普遍的な性質を確立する。
我々は, 最大出力と最大効率の電力系統における三段量子熱エンジンの性能を比較し, 最大出力の8.89%以上を最大出力とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 10:07:18 GMT)
Optimal Image Smoothing and Its Applications in Anomaly Detection in
Remote Sensing [0.0] ラプラス作用素の離散化とオイラー・ラグランジュ法の使用により、最適スムーズ化のための重み付き平均スキームが得られる。
イランのQom地域では、真の異常検出問題が検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 07:26:14 GMT)
On the low-energy description for tunnel-coupled one-dimensional Bose
gases [0.0] 硬壁境界条件を持つ2つのトンネル結合型1次元ボース気体のモデルを考える。
量子クエンチにおける初期状態における空間的不均一性の役割に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 18:05:13 GMT)
Multi-label natural language processing to identify diagnosis and
procedure codes from MIMIC-III inpatient notes [0.0] 米国では、医療用コードや請求書を含む管理費として、病院支出の25%以上を計上している。
自然言語処理は、構造化されていない臨床ノートからコードやラベルの抽出を自動化することができる。
我々のモデルは、87.08%、F1スコア85.82%、AUC91.76%をトップ10コードで達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 02:56:27 GMT)
Longitudinal spin relaxation model applied to point defect qubit systems [0.0] 核スピンと電子スピンの希薄浴によって誘導される関連する緩和過程を記述できる手法を開発した。
提案手法は, 固体欠陥量子ビット系, 特にダイヤモンド中のNV中心を, 様々な磁場やひずみで正確に記述できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 15:38:42 GMT)
Localization anisotropy and complex geometry in two-dimensional
insulators [0.0] 局在テンソルは絶縁体と金属の区別可能性の尺度である。
これは運動量空間の占有バンドに関連する量子計量テンソルと関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 17:00:44 GMT)
Learning of signaling networks: molecular mechanisms [0.0] 非神経細胞の学習機構は分子レベルで完全には理解されていない。
我々は、プロセスがシグナルネットワークの学習を構成し、単一非神経細胞のヘビアン学習プロセスに対応していると仮定する。
我々は、細胞学習が創薬における新たな方向性を開き、新しい人工知能手法を創り出す方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 09:18:48 GMT)
Inverse Design of Potential Singlet Fission Molecules using a Transfer
Learning Based Approach [0.0] 我々は、伝達学習に基づくアプローチを用いて、可能な一重項核分裂分子の逆設計を推し進めた。
我々は、構造的に類似した分子のより大きなChEMBLデータセットを使用して、学習した特性を単一核分裂データセットに転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 12:37:54 GMT)
Improving predictions by nonlinear regression models from outlying input
data [0.0] 機械学習/統計手法を環境科学に適用する場合、非線形回帰(NLR)モデルはリニア回帰(LR)よりもわずかに良く、時には悪いだけである。
連続的非有界変数は環境科学において広く使われており、新しい入力データがトレーニング領域のはるかに外にあることは珍しくない。
異常値については、信頼できないNLR予測をNLR$_mathrmor$またはLR予測に置き換えるか、あるいは"信頼できない予測"警告を発行することで置き換えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 20:28:21 GMT)
Identification and Classification of Phenomena in Multispectral
Satellite Imagery Using a New Image Smoother Method and its Applications in
Environmental Remote Sensing [0.0] 衛星画像の新しい画像平滑化法について述べる。
カスピ海の一部をカバーするイラン北部のケーススタディが提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 07:34:43 GMT)
High-order exceptional points in supersymmetric arrays [0.0] 我々は、任意の大きさの超対称性(SUSY)配列を合成するために、干渉演算子技術を用いている。
合成されたSUSY系は、有効磁場下でのスピン-$(N-1)/2$と等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 03:15:43 GMT)
Giving Up Control: Neurons as Reinforcement Learning Agents [0.0] モデルニューロンを強化学習エージェントとして導入する。
このように学習をフレーミングすることで、インテリジェントなシステムを構築するためのまったく新しいアプローチへの扉を開くのです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 04:47:40 GMT)
Fair inference on error-prone outcomes [0.0] 提案手法では, エラー発生時プロキシターゲットを用いた場合, 正当性基準の評価と校正を行う既存の手法が, 真の対象変数に拡張されないことを示す。
本稿では,統計的文献から見いだされる公正なML手法と測定モデルの組み合わせから得られる枠組みを提案する。
医療決定問題では,測定誤差を考慮に入れた潜伏変数モデルを用いることで,これまで検出された不公平さを排除できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 10:31:59 GMT)
Enhancing the Monte Carlo Tree Search Algorithm for Video Game Testing [0.0] 我々は,モンテカルロ木探索 (MCTS) エージェントを拡張し,ゲームテスト用にいくつかの改良を加えた。
提案した修正は, エージェントのバグ発見性能に対する影響評価, 2つの異なる計算予算下での成功度の測定, 人型エージェントの人間的類似度に対する影響評価の3つの部分で分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 16:52:53 GMT)
Dynamic Kibble-Zurek scaling framework for open dissipative many-body
systems crossing quantum transitions [0.0] 多数体の量子力学を,キブルズレークプロトコルの下で,散逸の存在下で研究する。
我々は、リンドブラッドマスター方程式によって力学を確実に記述できる散逸機構のクラスに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 10:01:39 GMT)
Dispersive Readout of Room Temperature Spin Qubits [0.0] 室温高品位マイクロ波共振器における窒素空力中心のスピンの分散再生
スピン状態の時間依存性追跡を実証し、スピンアンサンブルのT1緩和時間を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 07:14:22 GMT)
Deep connections between learning from limited labels & physical
parameter estimation -- inspiration for regularization [0.0] PDE制約最適化におけるモデルパラメータの明示的な正規化は、ネットワーク出力の正規化に変換されることを示す。
ハイパースペクトルイメージングの例は、最適正規化パラメータのクロスバリデーションと共に最小の事前情報がセグメンテーション精度を高めることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 19:33:50 GMT)
Construe: a software solution for the explanation-based interpretation
of time series [0.0] 本稿では,帰納的推論に基づく時系列解釈のための汎用フレームワークのソフトウェア実装について述べる。
概念実証として、心電図(ECG)領域の総合的な知識ベースが提供され、心電図解析のツールとして直接使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 09:26:55 GMT)
A comprehensive study on the prediction reliability of graph neural
networks for virtual screening [0.0] 本稿では,モデルアーキテクチャ,正規化手法,損失関数が分類結果の予測性能および信頼性に与える影響について検討する。
その結果,高い成功率を達成するためには,正則化と推論手法の正しい選択が重要であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Mar 2020 10:13:31 GMT)