Global-Local Bidirectional Reasoning for Unsupervised Representation
Learning of 3D Point Clouds [109.0] 局所構造とグローバル形状の双方向推論による点雲表現を人間の監督なしに学習する。
本研究では, 実世界の3次元オブジェクト分類データセットにおいて, 教師なしモデルが最先端の教師付き手法を超越していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 08:26:08 GMT)
Learning a Weakly-Supervised Video Actor-Action Segmentation Model with
a Wise Selection [98.0] 弱教師付きビデオアクターアクションセグメンテーション(VAAS)について検討する。
トレーニングサンプルのワイズ選択とモデル評価基準(WS2)を併用した汎用弱弱化フレームワークを提案する。
WS2は、弱い教師付きVOSとVAASタスクの両方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） (Sun, 29 Mar 2020 21:15:18 GMT)
Disturbance-immune Weight Sharing for Neural Architecture Search [96.9] 本稿では,モデル更新のための乱れ免疫更新戦略を提案する。
我々は,パフォーマンス障害リスクを軽減するための戦略の有効性を理論的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 17:54:49 GMT)
Deep Face Super-Resolution with Iterative Collaboration between
Attentive Recovery and Landmark Estimation [92.9] 本稿では,2つの繰り返しネットワーク間の反復的協調による深層面超解像(FSR)手法を提案する。
各繰り返しステップにおいて、リカバリブランチは、ランドマークの事前の知識を利用して、高品質な画像を生成する。
新しい注意融合モジュールはランドマークマップのガイダンスを強化するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 16:04:48 GMT)
GPS-Net: Graph Property Sensing Network for Scene Graph Generation [91.6] シーングラフ生成(SGG)は、画像内のオブジェクトとそれらのペア関係を検出することを目的としている。
GPS-Netは、エッジ方向情報、ノード間の優先度の差、長期にわたる関係の分布という、SGGの3つの特性を網羅している。
GPS-Netは、VG、OI、VRDの3つの一般的なデータベース上での最先端のパフォーマンスを、さまざまな設定とメトリクスで大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 07:22:31 GMT)
Structure-Preserving Super Resolution with Gradient Guidance [87.8] 単一画像超解像(SISR)の構造
最近のGAN(Generative Adversarial Network)による研究は、SISRの開発を促進している。
しかし、復元された画像には常に望ましくない構造歪みがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 17:26:58 GMT)
Mutual Learning Network for Multi-Source Domain Adaptation [73.3] ML-MSDA(Multial Learning Network for Multiple Source Domain Adaptation)を提案する。
相互学習の枠組みのもと,提案手法は対象ドメインと各ソースドメインをペアリングし,条件付き対向ドメイン適応ネットワークを分岐ネットワークとして訓練する。
提案手法は, 比較手法より優れ, 最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 04:31:43 GMT)
Multi-Path Region Mining For Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation
on Point Clouds [67.1] 本稿では,3次元点雲上の弱ラベルを用いた点レベルの予測のための弱教師付きアプローチを提案する。
私たちの知る限りでは、これは、クラウドレベルの弱いラベルを生の3D空間で使用して、ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションネットワークをトレーニングする最初の方法です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 14:13:29 GMT)
ClusterVO: Clustering Moving Instances and Estimating Visual Odometry
for Self and Surroundings [54.3] ClusterVOはステレオビジュアルオドメトリーで、エゴと周囲の固いクラスタ/オブジェクトの両方の動きを同時にクラスタし、推定する。
以前のソリューションでは、バッチ入力やシーン構造や動的オブジェクトモデルへの事前の指示に頼っていたが、ClusterVOは一般的にオンラインであり、屋内のシーン理解や自律運転など、さまざまなシナリオで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 09:06:28 GMT)
Deep Learning for Radio Resource Allocation with Diverse
Quality-of-Service Requirements in 5G [53.2] 本研究では,基地局の最適資源配分ポリシーを近似するディープラーニングフレームワークを開発する。
完全接続ニューラルネットワーク(NN)は,近似誤差とサブキャリア数の量子化誤差により,要求を完全に保証できないことがわかった。
無線チャネルの分布と無線ネットワークにおけるサービスのタイプが定常的でないことを考慮し,非定常的無線ネットワークにおけるNNの更新にディープトランスファー学習を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 04:48:22 GMT)
Fast-MVSNet: Sparse-to-Dense Multi-View Stereo With Learned Propagation
and Gauss-Newton Refinement [46.9] 本稿では,MVSにおける高速かつ高精度な深度推定のための,スパース・トゥ・ディエンス・サース・トゥ・ファインメント・フレームワークであるFast-MVSNetを提案する。
具体的には、Fast-MVSNetにおいて、スパース深度マップと高分解能深度マップを学習するためのスパースコストボリュームを最初に構築する。
最終的に、深度マップをさらに最適化するために、単純だが効率的なガウスニュートン層が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 13:31:00 GMT)
High-Order Residual Network for Light Field Super-Resolution [39.9] 可視光カメラは通常、異なる視点から情報を取得するために、SAIの空間分解能を犠牲にする。
そこで本稿では,光場から階層的に幾何学的特徴を学習するための新しい高次残差ネットワークを提案する。
提案手法は,挑戦的領域においても高品質な再構成が可能であり,定量化と視覚的評価の両面から,最先端の単一画像やLF再構成よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 18:06:05 GMT)
Learning Interactions and Relationships between Movie Characters [37.3] 我々は、相互作用、関係、および関係する一対のキャラクタを学習し、共同で予測するニューラルネットワークを提案する。
ビデオ中の対話的文字のペアをローカライズすることは時間を要するプロセスであり、クリップレベルの弱いラベルから学習するためにモデルをトレーニングする。
我々は、MovieGraphsデータセット上でモデルを評価し、モダリティの影響、関係を予測するための時間的コンテキストの使用、弱いラベルを用いたパフォーマンス向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 23:11:24 GMT)
Unsupervised Deep Learning for MR Angiography with Flexible Temporal
Resolution [35.1] Time-resolved MR angiography (tMRA) はダイナミックコントラスト造影MRI (DCEMRI) に広く用いられている。
tMRAでは、k空間データの周辺をサンプル化し、隣接するフレームをマージして1つの時間フレームを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 18:08:59 GMT)
A Set-Theoretic Study of the Relationships of Image Models and Priors
for Restoration Problems [35.0] 画像復元における各画像モデルの有効性について検討する。
分析結果と一致するデノイング結果を比較した。
モデルに基づく手法を用いて,深層学習法で不必要に活用される画像特性を定量的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 09:33:47 GMT)
Optimized Directed Roadmap Graph for Multi-Agent Path Finding Using
Stochastic Gradient Descent [33.3] 我々はODRM(Optimized Directed Roadmap Graph)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
ODRMは、マルチロボットナビゲーションにおける衝突回避を可能にする有向ロードマップグラフを構築する方法である。
実験の結果,単純な集中型プランナさえあれば,他のマルチエージェントプランナでは解決できない,多数のエージェントで解決できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 02:18:31 GMT)
Superpixel Segmentation with Fully Convolutional Networks [32.9] 本稿では,通常の画像グリッド上でのスーパーピクセルの予測に完全畳み込みネットワークを用いる新しい手法を提案する。
ベンチマーク・データセットによる実験結果から,提案手法は最先端のスーパーピクセル・セグメンテーション性能を実現することが示された。
ステレオマッチングのための人気のあるネットワークアーキテクチャを改良し、スーパーピクセルと格差を同時に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 02:42:07 GMT)
Detecting Deficient Coverage in Colonoscopies [24.2] 大腸内視鏡は大腸癌を予防するためのツールである。
しかし内視鏡検査は、内科医が通常22-28%のポリープを欠いているという事実によって妨げられている。
本稿では,C2D2 (Colonoscopy Coverage Deficiency via Depth)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 09:42:05 GMT)
Realistic Face Reenactment via Self-Supervised Disentangling of Identity
and Pose [23.2] 本研究では,大量の未収録映像を自然に再現する自己教師型ハイブリッドモデル(DAE-GAN)を提案する。
提案手法は,2つのデフォーミングオートエンコーダと条件生成の最新の進歩を組み合わせたものである。
実験の結果,再現された画像の良好な品質と,同一性間での顔の動きの伝達の柔軟性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 06:45:17 GMT)
AutoTrack: Towards High-Performance Visual Tracking for UAV with
Automatic Spatio-Temporal Regularization [19.4] 識別相関フィルタ(DCF)に基づく既存のトラッカーのほとんどは、対象オブジェクトの学習を改善するために予め定義された正規化項を導入しようとする。
本研究は,オンラインおよび自動学習時正則化項に対する新しいアプローチを提案する。
4つのUAVベンチマーク実験は、最先端のCPUおよびGPUベースのトラッカーと比較して、我々の手法の優位性を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 05:02:25 GMT)
Proximity-Based Active Learning on Streaming Data: A Personalized Eating
Moment Recognition [18.0] 本稿では,身近な身近な身近な行動認識モデルである,ストリーミングデータに基づくプロクシミティベースのアクティブラーニングを提案する。
制御および制御されていない設定の両方で収集されたデータから、PLASのFスコアは10から60のクエリの予算に対して22%から39%の範囲であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 18:17:29 GMT)
A Comprehensive Benchmark Framework for Active Learning Methods in
Entity Matching [17.1] 本稿では,EMのための統合型アクティブラーニングベンチマークフレームワークを構築する。
このフレームワークの目的は、積極的学習の組み合わせがEMにどのような効果をもたらすかについて、実践者のための具体的なガイドラインを可能にすることである。
また、F1スコアの観点から学習モデルの品質を約9%向上し、モデルの品質に影響を与えることなく、サンプル選択のレイテンシを最大10倍削減する新しい最適化も含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 19:08:03 GMT)
Data-Driven Neuromorphic DRAM-based CNN and RNN Accelerators [13.5] ハードウェアアクセラレーター上で大きなディープニューラルネットワーク(DNN)を実行することで消費されるエネルギーは、状態と重みの両方を保存するために大量の高速メモリを必要としている。
DRAMは高価で低コストなメモリ(DRAMより20倍安い)であるが、長いランダムアクセスレイテンシはスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の予測不可能なアクセスパターンにとって悪い。
本稿では,SNNと同様の空間的あるいは時間的間隔を生かしながら,SOAスループット,電力効率,レイテンシを実現する深層ニューラルネットワークハードウェアアクセラレータの過去5年間の展開について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 11:45:53 GMT)
Defect segmentation: Mapping tunnel lining internal defects with ground
penetrating radar data using a convolutional neural network [13.5] 本研究では, トンネル内部欠陥の非破壊検出のための地中貫入レーダ(GPR)データ処理手法を提案する。
この手法では、内部欠陥構造をGPR合成データにマッピングするために、Segnetと呼ばれるCNNとLov'aszソフトマックス損失関数を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 19:30:59 GMT)
Experience Selection Using Dynamics Similarity for Efficient
Multi-Source Transfer Learning Between Robots [12.1] 不適切な知識伝達は、負の伝達や安全でない振る舞いをもたらすことがある。
本稿では,2組のロボットシステム間の類似性を推定するデータ効率アルゴリズムを提案する。
提案した類似度尺度に基づく選択経験が,対象の4乗算の学習を効果的に促進することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 22:22:34 GMT)
Abstractive Summarization with Combination of Pre-trained
Sequence-to-Sequence and Saliency Models [11.4] 本稿では,テキストの重要部分と事前学習したSeq-to-seqモデルとの相性モデルの有効性について検討する。
組み合わせモデルは、CNN/DMとXSumの両方のデータセット上で、単純な微調整のSeq-to-seqモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 14:00:25 GMT)
Co-occurrence Background Model with Superpixels for Robust Background
Initialization [11.0] 超画素セグメンテーションを用いた共起背景モデルを開発した。
挑戦的ベンチマーク(SBMnet)のデータセットから得られた結果は、さまざまな課題の下でパフォーマンスを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 02:48:41 GMT)
DCMD: Distance-based Classification Using Mixture Distributions on
Microbiome Data [10.2] 混合分布(DCMD)を用いた距離ベース分類のための革新的な手法を提案する。
このアプローチはサンプルデータの混合分布を推定することによりスパース数に固有の不確実性をモデル化する。
結果は、既存の機械学習や距離ベースのアプローチと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 23:30:20 GMT)
A Semi-Dynamic Bus Routing Infrastructure based on MBTA Bus Data [9.2] 本稿では,データ駆動型で,バス輸送における関連するパラメータに応答する半動的バスルーティングフレームワークを提案する。
このアプローチは、既存のシステムよりも賢く、よりダイナミックな、非常に有望なルーティングインフラストラクチャを生み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 13:07:37 GMT)
Assessing Robustness to Noise: Low-Cost Head CT Triage [6.9] 我々は頭部CTをトリアージするモデルを開発し、受信機動作特性曲線(AUROC)の0.77の範囲を報告する。
AUROCは、管電流を16倍減らした画像に対してわずか0.65%、投射を8倍減らした画像に対して0.22%減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 03:51:08 GMT)
Clickbait Detection using Multiple Categorization Techniques [6.4] 本稿では,クリックベイトとノンクリックベイトを分離するためのハイブリッド分類手法を提案する。
提案するハイブリッドモデルは, 個々の分類手法よりも堅牢で信頼性が高く, 効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 07:16:41 GMT)
Neurals Networks for Projecting Named Entities from English to Ewondo [6.1] 本稿では、リッチ言語から低リソース言語へ名前付きエンティティを投影するための新しい単語分布表現を提案する。
提案手法は良好な結果を得たが, 使用したニューラルネットワークのサイズが大きすぎた。
本稿では,より小さなニューラルネットワークを用いて,同じ結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 22:05:30 GMT)
Sequential Transfer Machine Learning in Networks: Measuring the Impact
of Data and Neural Net Similarity on Transferability [4.6] 同様の予測タスクに直面する独立したエンティティのネットワークでは、トランスファー機械学習はニューラルネットの再使用と改善を可能にする。
本研究では、6つの異なるレストランの売り上げデータからなる実世界のユースケースについて実証的研究を行った。
我々は,データのばらつき,データ投影,ニューラルネットの類似性に関する新しい指標に基づいて,転送可能性の潜在的指標を算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 16:41:15 GMT)
Abstractive Text Summarization based on Language Model Conditioning and
Locality Modeling [4.5] BERT言語モデルに基づいてTransformerベースのニューラルモデルをトレーニングする。
さらに,BERTウィンドウサイズよりも長いテキストのチャンクワイズ処理が可能なBERTウィンドウ方式を提案する。
我々のモデルの結果は、CNN/Daily Mailデータセットのベースラインと最先端モデルと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 14:00:17 GMT)
Accelerography: Feasibility of Gesture Typing using Accelerometer [3.9] 我々は、英語アルファベット全体のジェスチャーを構築し、連続的に構築された場合でも、そのジェスチャーを識別するアルゴリズムを提供する。
英語のアルファベットでの平均精度は97.33%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 20:12:46 GMT)
Seeing The Whole Patient: Using Multi-Label Medical Text Classification
Techniques to Enhance Predictions of Medical Codes [2.2] 18,50,155ラベルの多ラベル医療用テキスト分類問題について報告する。
不均衡なデータに対して、頻繁に発生するラベルは、埋め込みに組み込まれた追加機能から最も恩恵を受けることを示す。
この研究の高次元埋め込みは公共用途に利用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 02:19:30 GMT)
Topological Data Analysis in Text Classification: Extracting Features
with Additive Information [2.1] 位相データ解析は高次元数値データに適用することが困難である。
トポロジカルな特徴は、従来のテキストマイニングでは捉えられていない独占的な情報を持っている。
アンサンブルモデルにおける従来の特徴に位相的特徴を加えることで、分類結果が改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 21:02:09 GMT)
Quantum coherence and correlation measures based on affinity [1.4] コヒーレンスと相関は量子系の重要な特徴である。
2つの状態間の近接性を定量化する親和性に基づく計量を同定する。
親和性尺度に基づく二部量子相関測度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 17:03:52 GMT)
A Hybrid Residual Dilated LSTM end Exponential Smoothing Model for
Mid-Term Electric Load Forecasting [1.2] このモデルは指数的平滑化(ETS)、高度なLong Short-Term Memory(LSTM)とアンサンブルを組み合わせたものである。
欧州35か国における月次電力需要時系列のシミュレーション研究により,提案モデルの高性能性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 10:53:50 GMT)
Iterative Pre-Conditioning to Expedite the Gradient-Descent Method [1.0] 本稿では,マルチエージェント分散最適化の問題について考察する。
そこで本研究では,勾配差分法による収束速度に対する問題条件付けの影響を大幅に軽減できる反復的事前条件付け手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 04:04:42 GMT)
Named Entities in Medical Case Reports: Corpus and Experiments [0.6] 本稿では, PubMed Centralのオープンアクセスライブラリを起源とする, 症例報告における医療機関のアノテーションを含む新しいコーパスを提案する。
症例報告では, 症例, 状況, 所見, 要因, 否定修飾剤を注記する。
この種のコーパスは、英語の科学コミュニティで利用可能となった最初のコーパスである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 14:08:43 GMT)
A Dataset of German Legal Documents for Named Entity Recognition [0.4] データセットは約67,000の文と200万以上のトークンで構成されています。
リソースには54,000のアノテーション付きエンティティが含まれており、19のきめ細かいセマンティッククラスにマッピングされている。
さらに、法的文書には35,000以上のTimeMLベースの時間表現が自動的に注釈付けされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 13:20:43 GMT)
Best Practices for Implementing FAIR Vocabularies and Ontologies on the
Web [0.3] 本稿では,セマンティックWeb語彙の作成,理解,再利用のためのガイドラインとベストプラクティスについて述べる。
このガイドラインを具体例で説明し、研究者がこれらの実践を語彙で実施するのを手助けする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 17:40:04 GMT)
Parallel Knowledge Transfer in Multi-Agent Reinforcement Learning [0.3] 本稿では,MARL(Parallel Attentional Transfer)における新しい知識伝達フレームワークを提案する。
PAT,学生モード,自己学習モードの2つの動作モードを設計する。
エージェントが環境に不慣れな場合、学生モードにおける共有注意機構は、エージェントの行動を決定するために、他のエージェントからの学習知識を効果的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 17:42:00 GMT)
SuperNet -- An efficient method of neural networks ensembling [0.0] ニューラルネットワークアンサンブルの主な欠点は、計算的に非常に要求されていることである。
マスター論文の目標は、アンサンブル生成に必要な実行時間を短縮することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 13:47:13 GMT)
Prediction of properties of steel alloys [0.0] 本研究は, 主産業用鋼の4つの機械的特性を予測するための4つの教師付き機械学習モデルに基づく予測器に関する研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 00:45:01 GMT)
Predict the model of a camera [0.0] 画像の4レベル高速ウェーブレット分解を適用した離散ウェーブレット領域(DWD)から抽出した特性集合と、画像のアフターフィルタノイズから局所二元パターン(LBP)特徴集合の2つの特徴集合を用いる。
分類に用いられるアルゴリズムは、ロジスティック回帰、K-NN、ニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 02:08:11 GMT)
On the spectra of coupled harmonic oscillators [0.0] 調和振動子の集合に対する一般ハミルトン作用素の対角化について議論する。
このモデルの初期処理で省略された後者の例において、境界状態の条件を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 17:30:41 GMT)
Long-term spin state storage using ancilla charge memories [0.0] バルクダイアモンド中の窒素空孔(NV)中心の小さなアンサンブルにスピン・ツー・チャージ変換を実装した。
我々は,この観測に基づいて,時間分解型NVスピン操作とアンシラ帯電型NVスピン状態検出を統合計測により示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 21:57:11 GMT)
Extending Automated Deduction for Commonsense Reasoning [0.0] 本論文は,古典的な一階述語論理を自動推論する手法とアルゴリズムを,コモンセンス推論に拡張できると主張している。
提案された拡張は主に通常の証明木に依存しており、不整合、デフォルトルール、トピックの操作、関連性、信頼性、類似度などを含む常識知識ベースを扱うように設計されている。
機械学習はコモンセンスの知識ベースを構築するのに最適であり、拡張された論理ベースの手法はこれらの知識ベースからのクエリに実際に答えるのに適している、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 23:17:16 GMT)
Ensemble Forecasting of Monthly Electricity Demand using Pattern
Similarity-based Methods [0.0] パターン類似性に基づく予測手法(PSFM)を用いた月次電力需要のアンサンブル予測について述べる。
本研究で適用されたPSFMには、$k$-nearest 近傍モデル、ファジィ近傍モデル、カーネル回帰モデル、一般回帰ニューラルネットワークなどがある。
実験的なイラストは、ヨーロッパの35か国における月次電力需要予測と比較するために、アンサンブルモデルと個々のPSFMを適用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 17:26:58 GMT)
Computing the renormalization group flow of two-dimensional $\phi^4$
theory with tensor networks [0.0] 2次元における$phi4$理論の再正規化群フローについて検討する。
空間をきめ細かい格子にし、制御された方法でスカラー場を離散化することで、理論の分割関数をテンソルネットワークとして書き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 10:31:26 GMT)
Comment on: "The asymptotic iteration method revisited" [J. Math. Phys.
61, 033501 (2020)] [0.0] 提案手法により最近得られた準調和振動子の固有値が,著者らが主張するほど正確でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 17:37:37 GMT)
BERT Fine-tuning For Arabic Text Summarization [0.0] 我々のモデルは多言語BERTで動作する(アラビア語は独自の事前訓練されたBERTを持っていないため)。
本研究は、アラビア語コーパスに適用する前に、英語コーパスにおいて、抽出タスクと抽象タスクの両方でその性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 20:23:14 GMT)
Are Direct Links Necessary in RVFL NNs for Regression? [0.0] 直接リンクと出力ノードバイアスがRVFLの回帰特性に及ぼす影響について検討する。
意外なことに、直リンクと出力ノードバイアスは典型的な非線形回帰問題に対するRVFL精度向上に重要な役割を果たさないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 17:55:35 GMT)
A hybrid optimization procedure for solving a tire curing scheduling
problem [0.0] 目的は、需要を満たすのに十分なタイヤを製造するのに必要な最低限のメースパンを見つけることである。
提案手法は,まず,仮定値を得るために適用し,次に最小値を決定するために数学的モデルを解くハイブリッドアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 18:37:02 GMT)
A bibliometric analysis of research based on the Roy Adaptation Model: a
contribution to Nursing [0.0] 1970年代にSor Callista Royが提唱した看護モデルであるRoy Adaptation Modelに基づく研究の現代の文献分析を行う。
Web of ScienceとSCOPUSという2つの主要な科学データベースからの情報を使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Mar 2020 14:02:16 GMT)