AvatarMe: Realistically Renderable 3D Facial Reconstruction
"in-the-wild" [105.3] AvatarMe は、1つの "in-the-wild" 画像から高精細度で光リアルな3D顔を再構成できる最初の方法である。
6K解像度の3D画像を1枚の低解像度画像から再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 22:17:54 GMT)
Density-Aware Graph for Deep Semi-Supervised Visual Recognition [102.9] 半教師付き学習(SSL)は、視覚認識のためのディープニューラルネットワークの一般化能力を改善するために広く研究されている。
本稿では,周辺情報を容易に活用できる新しい密度対応グラフを構築することでSSL問題を解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 02:52:40 GMT)
Fairness Evaluation in Presence of Biased Noisy Labels [84.1] 本稿では,グループ間の雑音の仮定がリスク評価モデルの予測バイアス特性に与える影響を評価するための感度分析フレームワークを提案する。
2つの実世界の刑事司法データセットに関する実験結果は、観測されたラベルの小さなバイアスでさえ、ノイズのある結果に基づく分析結果の結論に疑問を投げかけることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 20:47:00 GMT)
PointGMM: a Neural GMM Network for Point Clouds [83.9] 点雲は3次元形状の一般的な表現であるが、形状の先行や非局所的な情報を考慮せずに特定のサンプリングを符号化する。
本稿では,形状クラスの特徴であるhGMMの生成を学習するニューラルネットワークであるPointGMMを提案する。
生成モデルとして、PointGMMは既存の形状間の整合性を生成できる有意義な潜在空間を学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 10:34:59 GMT)
RPM-Net: Robust Point Matching using Learned Features [79.5] RPM-Netは、より敏感で、より堅牢なディープラーニングベースのアプローチである。
既存の方法とは異なり、我々のRPM-Netは、部分的な可視性を備えた対応や点雲の欠如を処理します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 13:45:27 GMT)
VaPar Synth -- A Variational Parametric Model for Audio Synthesis [78.3] 本稿では,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)を用いた変分パラメトリックシンセサイザVaPar Synthを提案する。
提案するモデルの性能は,ピッチを柔軟に制御した楽器音の再構成と生成によって実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 16:05:47 GMT)
Cross-modal Deep Face Normals with Deactivable Skip Connections [77.8] そこで本研究では,顔の幅内カラー画像から表面の正常度を推定する手法を提案する。
本稿では,ペアの有無にかかわらず,利用可能なすべての画像と通常のデータを活用できる手法を提案する。
提案手法は,自然な顔画像を用いて定量的,定性的に,大幅な改善を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 13:54:14 GMT)
Memory Aggregation Networks for Efficient Interactive Video Object
Segmentation [75.4] インタラクティブなビデオオブジェクトセグメンテーション(iVOS)は、ユーザインタラクションを備えたビデオにおいて、ターゲットオブジェクトの高品質なセグメンテーションマスクを効率よく回収することを目的としている。
これまでの最先端技術では、ユーザインタラクションと時間的伝搬を行う2つの独立したネットワークでiVOSに取り組みました。
メモリ集約ネットワーク(MA-Net)と呼ばれる統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 07:25:26 GMT)
Cross-Domain Document Object Detection: Benchmark Suite and Method [71.4] 文書オブジェクト検出(DOD)は、インテリジェントな文書編集や理解といった下流タスクに不可欠である。
我々は、ソースドメインからのラベル付きデータとターゲットドメインからのラベルなしデータのみを用いて、ターゲットドメインの検出器を学習することを目的として、クロスドメインDODを調査した。
各データセットに対して、ページイメージ、バウンディングボックスアノテーション、PDFファイル、PDFファイルから抽出されたレンダリング層を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 03:04:51 GMT)
A Privacy-Preserving Distributed Architecture for
Deep-Learning-as-a-Service [68.8] 本稿では,ディープラーニング・アズ・ア・サービスのための分散アーキテクチャを提案する。
クラウドベースのマシンとディープラーニングサービスを提供しながら、ユーザの機密データを保存できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 15:12:03 GMT)
Same Features, Different Day: Weakly Supervised Feature Learning for
Seasonal Invariance [65.9] 「夜も昼も」は2つのことが全く違うことを暗示するためによく使われる表現である。
本研究の目的は、局所化、スパースマッチング、画像検索に使用できる高密度特徴表現を提供することである。
Deja-Vuは、画素単位の地上真実データを必要としない季節不変の特徴を学習するための弱い教師付きアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 12:56:44 GMT)
DeFeat-Net: General Monocular Depth via Simultaneous Unsupervised
Representation Learning [65.9] DeFeat-Netは、クロスドメインの高密度な特徴表現を同時に学習するアプローチである。
提案手法は, 誤差対策を全て10%程度減らすことで, 最先端技術よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 13:10:32 GMT)
Weakly-Supervised Action Localization by Generative Attention Modeling [65.0] 弱教師付き時間的行動ローカライゼーションは、ビデオレベルの行動ラベルのみを利用できるアクションローカライゼーションモデルを学習する問題である。
条件付き変分自動エンコーダ(VAE)を用いたフレームアテンションのクラス非依存型条件付き確率をモデル化する。
注意に関する条件確率を最大化することにより、アクションフレームと非アクションフレームは適切に分離される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 14:36:48 GMT)
Coupling colloidal quantum dots to gap waveguides [63.0] 単一光子エミッタと集積フォトニック回路の結合は、量子情報科学や他のナノフォトニック応用に関係した新たな話題である。
我々は、コロイド量子ドットのハイブリッド系と窒化ケイ素導波路系のギャップモードとのカップリングについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 21:18:27 GMT)
Sign Language Transformers: Joint End-to-end Sign Language Recognition
and Translation [59.4] 本稿では,連続手話認識と翻訳を共同で学習するトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
RWTH-PHOENIX-Weather-2014Tデータセットの認識と翻訳性能の評価を行った。
我々の翻訳ネットワークは、動画を音声言語に、光沢を音声言語翻訳モデルに、どちらよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 21:35:09 GMT)
Learning Contextualized Sentence Representations for Document-Level
Neural Machine Translation [59.2] 文書レベルの機械翻訳は、文間の依存関係をソース文の翻訳に組み込む。
本稿では,ニューラルマシン翻訳(NMT)を訓練し,文のターゲット翻訳と周辺文の双方を予測することによって,文間の依存関係をモデル化するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 03:38:01 GMT)
LayoutMP3D: Layout Annotation of Matterport3D [59.1] Matterport3Dデータセットは、当初提供されていた深度マップ基底真理と共に検討し、さらにMatterport3Dのサブセットからレイアウト基底真理のアノテーションを公開します。
私たちのデータセットはレイアウト情報と深度情報の両方を提供しており、両方のキューを統合することで環境を探索する機会を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 14:40:56 GMT)
Single-Shot Secure Quantum Network Coding for General Multiple Unicast
Network with Free One-Way Public Communication [56.7] 複数のユニキャスト量子ネットワーク上でセキュアな量子ネットワークコードを導出する正準法を提案する。
我々のコードは攻撃がないときに量子状態を正しく送信する。
また、攻撃があっても送信された量子状態の秘密性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 09:25:13 GMT)
Unsupervised Model Personalization while Preserving Privacy and
Scalability: An Open Problem [55.2] 本研究では,非教師なしモデルパーソナライゼーションの課題について検討する。
この問題を探求するための新しいDual User-Adaptation Framework(DUA)を提供する。
このフレームワークは、サーバ上のモデルパーソナライズとユーザデバイス上のローカルデータ正規化に柔軟にユーザ適応を分散させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 09:35:12 GMT)
CurlingNet: Compositional Learning between Images and Text for Fashion
IQ Data [52.7] 本稿では,画像テキスト埋め込みの合成のセマンティック距離を計測できるCurlingNetという手法を提案する。
ファッション領域のデータに対して効果的な画像テキスト合成を学習するために,本モデルでは2つの重要な要素を提案する。
ICCV 2019では、私たちのモデルのアンサンブルが最高のパフォーマンスの1つを達成する最初のファッション-IQチャレンジに参加します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 04:35:16 GMT)
Stochastic Flows and Geometric Optimization on the Orthogonal Group [52.5] 直交群 $O(d)$ 上の幾何駆動最適化アルゴリズムの新しいクラスを示す。
提案手法は,深層,畳み込み,反復的なニューラルネットワーク,強化学習,フロー,メトリック学習など,機械学習のさまざまな分野に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 15:37:50 GMT)
Learning to Transfer Texture from Clothing Images to 3D Humans [50.8] そこで本稿では,SMPL上着の3D衣服に衣料画像のテクスチャを自動的にリアルタイムに転送する手法を提案する。
まず, 高精度だが遅い3D-3D登録法を用いて, 整列した3D衣料を用いて, 画像のトレーニングペアを計算した。
我々のモデルは仮想試行のような応用への扉を開き、学習に必要な多様なテクスチャを持つ3D人間を作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 23:35:26 GMT)
Deep Line Art Video Colorization with a Few References [49.7] そこで本稿では,対象の参照画像と同一のカラースタイルでラインアートビデオを自動的に色付けする深層アーキテクチャを提案する。
本フレームワークはカラートランスフォーメーションネットワークと時間制約ネットワークから構成される。
本モデルでは,少量のサンプルでパラメータを微調整することで,より優れたカラー化を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 07:34:55 GMT)
Domain Balancing: Face Recognition on Long-Tailed Domains [49.5] 本稿では,長期領域分散問題を扱うための新しいドメインバランス機構を提案する。
本稿では、まず、サンプルがヘッドドメインかテールドメインであるかを判断するために、ドメイン周波数指標(DFI)を提案する。
第2に、DFIに応じてネットワークを調整することにより、領域分布のバランスをとるために、軽量な残留バランスマッピング(RBM)ブロックを定式化する。
最後に、損失関数におけるドメインバランスマージン(DBM)を提案し、テール領域の特徴空間をさらに最適化し、一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 20:16:31 GMT)
Improving out-of-distribution generalization via multi-task
self-supervised pretraining [48.3] 我々は,自己教師付き学習を用いて得られた特徴が,コンピュータビジョンにおける領域一般化のための教師付き学習に匹敵するか,それより優れていることを示す。
本稿では,Gaborフィルタバンクに対する応答を予測するための自己教師型プレテキストタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 14:55:53 GMT)
Dataless Model Selection with the Deep Frame Potential [45.2] ネットワークをその固有の能力で定量化し、ユニークでロバストな表現を行う。
本稿では,表現安定性にほぼ関係するが,ネットワーク構造にのみ依存する最小限のコヒーレンス尺度であるディープフレームポテンシャルを提案する。
モデル選択の基準としての利用を検証するとともに,ネットワークアーキテクチャの多種多様な残差および密結合化について,一般化誤差との相関性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 23:27:25 GMT)
Lung Infection Quantification of COVID-19 in CT Images with Deep
Learning [41.4] 深層学習システムは、関心のある感染症領域を自動的に定量化するために開発された。
感染領域分割のための放射線科医を支援するためのループ内ヒト戦略
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 08:30:39 GMT)
Ginger Cannot Cure Cancer: Battling Fake Health News with a
Comprehensive Data Repository [40.8] インターネット上で拡散している偽の健康ニュースは、公衆衛生にとって深刻な脅威となっている。
我々は、豊富な特徴を持つニュースコンテンツ、詳細な説明を含むニュースレビュー、ソーシャルエンゲージメント、ユーザー・ユーザー・ソーシャルネットワークを含む包括的リポジトリ、FakeHealthを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 06:08:08 GMT)
When to Use Convolutional Neural Networks for Inverse Problems [40.6] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークを,畳み込みスパース符号問題に対する近似解とみなすことができることを示す。
ある種の逆問題に対して、CNN近似は性能の低下につながると論じる。
具体的には、JPEGアーチファクトの低減と非剛性軌道再構成をCNNの逆問題として同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 21:08:14 GMT)
Modeling the Background for Incremental Learning in Semantic
Segmentation [39.0] 深いアーキテクチャは破滅的な忘れ方に弱い。
本稿では,意味的セグメンテーションの文脈においてこの問題に対処する。
本稿では,このシフトを明示的に考慮した蒸留法に基づく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） (Mon, 30 Mar 2020 14:01:26 GMT)
Towards Stable and Comprehensive Domain Alignment: Max-Margin
Domain-Adversarial Training [38.1] 適応再構成ネットワーク(ARN)を設計し,MDAT(Max-margin Domain-Adversarial Training)を提案する。
ARNは、余分なネットワーク構造を伴わずに、機能レベルとピクセルレベルのドメインアライメントを実行する。
我々のアプローチは、他の最先端のドメインアライメント手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 07:48:52 GMT)
Non-exchangeable feature allocation models with sublinear growth of the
feature sizes [38.0] 指定された特徴を共有するオブジェクトの数がサブライン的に増加するような、交換不能な特徴割り当てモデルのクラスを示す。
我々はモデルの性質を導出し、そのようなモデルが様々なデータセットに対してより適合し、より良い予測性能を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 14:14:43 GMT)
Secure Metric Learning via Differential Pairwise Privacy [36.9] 本稿では,距離メトリック学習において,攻撃者に対してペアワイズ情報を漏洩させる方法について,初めて検討する。
我々は、標準微分プライバシーの定義を一般化し、安全な計量学習のための微分ペアプライバシー(DPP)を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 12:47:48 GMT)
MetaFuse: A Pre-trained Fusion Model for Human Pose Estimation [31.4] 本稿では,Panopticデータセットの多数のカメラから学習した,事前学習型核融合モデルであるMetaFuseを紹介する。
このモデルは、少数のラベル付き画像を用いて、新しい一対のカメラに対して効率よく適応または微調整することができる。
我々は、MetaFuseが公開データセットで微調整した実験において、最先端技術よりも大きなマージンで優れていることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 06:54:50 GMT)
SiTGRU: Single-Tunnelled Gated Recurrent Unit for Abnormality Detection [29.5] 異常検出のための単一トンネルGRU(Single Tunnelled GRU)と呼ばれるGRU(Gated Recurrent Unit)の新規バージョンを提案する。
提案手法は,標準GRUとLong Short Term Memory(LSTM)ネットワークを,検出および一般化タスクのほとんどの指標で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 14:58:13 GMT)
DeepHammer: Depleting the Intelligence of Deep Neural Networks through
Targeted Chain of Bit Flips [29.3] 量子化ディープニューラルネットワーク(DNN)に対するハードウェアベースの最初の攻撃を実演する。
DeepHammerは、数分で実行時にDNNの推論動作を修正することができる。
私たちの研究は、将来のディープラーニングシステムにセキュリティメカニズムを組み込む必要性を強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 18:51:59 GMT)
Bundle Adjustment on a Graph Processor [28.9] Graphcoreのインテリジェンス処理ユニット(IPU)のようなグラフプロセッサは、AIのための新しいコンピュータアーキテクチャの大きな波の一部である。
グラフプロセッサにおいて,古典的コンピュータビジョン問題であるバンドル調整(BA)を極端に高速に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 16:59:24 GMT)
Investigating Language Impact in Bilingual Approaches for Computational
Language Documentation [28.8] 本稿では,翻訳言語の選択が後続文書作業に与える影響について検討する。
我々は56対のバイリンガルペアを作成し、低リソースの教師なし単語分割とアライメントのタスクに適用する。
この結果から,ニューラルネットワークの入力表現に手がかりを取り入れることで,翻訳品質とアライメント品質が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 10:30:34 GMT)
How to Find a Point in the Convex Hull Privately [28.8] 入力集合の凸包における点を、微分プライベートな方法で$mathbb Rd$の$S$ of $n$pointでどのように計算するかという問題を研究する。
本稿では、$n=Omega(d4log X)$と仮定して、$O(nd)$時間で実行される微分プライベートアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 02:42:48 GMT)
Temporal Network Representation Learning via Historical Neighborhoods
Aggregation [28.4] 本稿では,EHNAアルゴリズムによる埋め込みを提案する。
まず,歴史地区のノードを特定できる時間的ランダムウォークを提案する。
次に,ノード埋め込みを誘導するカスタムアテンション機構を用いたディープラーニングモデルを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 04:18:48 GMT)
Predicting Semantic Map Representations from Images using Pyramid
Occupancy Networks [27.9] 単一エンドツーエンドのディープラーニングアーキテクチャを用いて,単分子画像から直接マップを推定する,シンプルで統一的なアプローチを提案する。
提案手法の有効性を,NuScenesとArgoverseデータセット上のいくつかの挑戦的ベースラインに対して評価することで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 12:39:44 GMT)
Assessing Image Quality Issues for Real-World Problems [27.6] 視覚障害者が撮影した39,181枚の画像は、それぞれがコンテンツを認識するのに十分な品質かどうかを判定する。
これらのラベルは、以下のコントリビューションを行う上で、私たちにとって重要な基盤となります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 16:47:09 GMT)
3D-MPA: Multi Proposal Aggregation for 3D Semantic Instance Segmentation [26.2] 3D-MPAは、3Dポイントクラウド上のインスタンスセグメンテーションの方法である。
同じオブジェクトセンターに投票したグループ化されたポイント機能から提案機能を学びます。
グラフ畳み込みネットワークは、プロトゾス間関係を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 23:28:50 GMT)
Space-Time-Aware Multi-Resolution Video Enhancement [25.9] STARnetと呼ばれる提案されたモデルは、空間と時間で共同で解決される。
また,STARnetは,空間,空間,時間的ビデオの高解像度化を,公開データセットのかなりのマージンで実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 00:33:17 GMT)
Detecting Attended Visual Targets in Video [25.6] 実世界の視線行動の複雑な動的パターンを含む新しいアノテーション付きデータセットVideoAttentionTargetを導入する。
実験の結果,ビデオの動的注意を効果的に推測できることがわかった。
ウェアラブルカメラやアイトラッカーを使わずに臨床関連視線行動を自動的に分類する最初の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 23:38:48 GMT)
5G Security and Privacy: A Research Roadmap [24.8] 次世代のセルラーネットワークである5Gは、さまざまな技術を組み合わせて容量を増やし、レイテンシを低減し、省エネする。
本稿では,4G LTEおよび5Gプロトコルの系統的解析を支援する最近のアプローチとその防衛について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 16:36:43 GMT)
On the Ethics of Building AI in a Responsible Manner [22.8] 我々は、戦略とミスアライメントを区別しないAIアライメントの形式主義は役に立たないと論じる。
本稿では、戦略的AIアライメントの定義を提案し、現在実際に使用されているほとんどの機械学習アルゴリズムが、戦略的AIアライメントの問題に悩まされていないことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 04:11:08 GMT)
Context Based Emotion Recognition using EMOTIC Dataset [22.6] EMOTIC(エモティック)は, 感情に注意を喚起された人々のイメージのデータセットである。
EMOTICデータセットを使用して、感情認識のためのさまざまなCNNモデルをトレーニングする。
その結果,情緒状態を自動的に認識するためにシーンコンテキストが重要な情報を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 12:38:50 GMT)
RetinaTrack: Online Single Stage Joint Detection and Tracking [22.4] 両タスクがミッションクリティカルな自律運転におけるトラッキング・バイ・検出パラダイムに注目した。
本稿では、一般的な単一ステージのRetinaNetアプローチを改良したRetinaTrackと呼ばれる、概念的にシンプルで効率的な検出と追跡のジョイントモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 23:46:29 GMT)
Understanding the impact of mistakes on background regions in crowd
counting [22.3] 一般的な集団カウント手法による誤りの回数を定量化する。
i) 背景の誤りは重大であり, 総誤差の18～49%を負っていることを示す。
我々は、背景予測を抑えるために訓練されたセグメンテーションブランチを持つ典型的な群集カウントネットワークを豊かにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 19:16:18 GMT)
AliCoCo: Alibaba E-commerce Cognitive Concept Net [21.1] 我々は,大規模eコマース認知ネット「AliCoCo」の構築を提案する。
電子商取引におけるユーザニーズを正式に定義し,それをネットワーク内のノードとして概念化する。
我々は、AliCoが半自動で構築されているかの詳細と、電子商取引におけるその成功、進行中の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 05:42:03 GMT)
MetNet: A Neural Weather Model for Precipitation Forecasting [20.4] MetNetは1 km$2$の高空間解像度で、最大8時間の降水を予測するニューラルネットワークである。
種々の降水閾値におけるMetNetの性能を評価し,アメリカ大陸の規模で最大7時間から8時間の予測において,MetNetが数値的天気予報を上回っていることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 11:51:32 GMT)
Learning Texture Invariant Representation for Domain Adaptation of
Semantic Segmentation [19.6] 合成データで訓練されたモデルが実際のデータに一般化することは困難である。
我々はスタイル伝達アルゴリズムを用いて合成画像のテクスチャを多様性する。
我々は、ターゲットテクスチャを直接監視するために、自己学習でモデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 06:56:11 GMT)
Sideways: Depth-Parallel Training of Video Models [19.4] Sidewaysは、ビデオモデルのトレーニングのための近似バックプロパゲーションスキームである。
Sidewaysは、標準の同期バックプロパゲーションと比較して、より優れた一般化を示す可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 22:48:10 GMT)
Combining detection and tracking for human pose estimation in videos [18.9] 本稿では,ビデオにおける人物のポーズ推定とトラッキングの課題に対処する新しいトップダウン手法を提案する。
本手法は人体検知器の性能に制限されず, 局所化されていない人体のポーズを予測できる。
当社のアプローチでは,共同検出とトラッキングの両面で,PoseTrack 2017と2018のデータセット,トップダウンとボトムダウンの全アプローチに対して,最先端の結果が得られています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 18:45:31 GMT)
Learning to Learn Single Domain Generalization [18.7] 本稿では,このアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)一般化問題を解くために,逆領域拡張という新しい手法を提案する。
鍵となる考え方は、敵の訓練を活用して「現実的」だが「混み合う」人口を作り出すことである。
高速で望ましいドメイン拡張を容易にするため、メタラーニング方式でモデルトレーニングを行い、Wasserstein Auto-Encoder (WAE) を用いて、広く使われている最悪のケース制約を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 04:39:53 GMT)
A Pebble in the AI Race [17.7] ブータンのような小さな国は、このような変化に直面して何をしたいのか?
この嵐を天気予報するだけでなく、より住みやすい場所になるためには、国民は何をすべきなのか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 23:11:50 GMT)
The European Language Technology Landscape in 2020: Language-Centric and
Human-Centric AI for Cross-Cultural Communication in Multilingual Europe [17.3] 言語技術(LT)は、これらの障壁を壊すための強力な手段です。
本稿では,欧州のLTランドスケープを概観し,資金提供プログラム,活動,行動,課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 21:42:45 GMT)
A Corpus of Controlled Opinionated and Knowledgeable Movie Discussions
for Training Neural Conversation Models [15.8] 映画討論の分野において,各対話が事前に特定された事実や意見に基づいている新しいラベル付き対話データセットを導入する。
本研究は,参加者が与えられた事実と意見プロファイルに忠実に従属する上で,収集した対話を徹底的に検証し,この点の一般的な品質が高いことを確認する。
我々は、このデータに基づいて訓練されたエンドツーエンドの自己注意デコーダモデルをベースラインとして導入し、意見応答を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 11:17:31 GMT)
Agent57: Outperforming the Atari Human Benchmark [15.8] Atariゲームは強化学習における長年のベンチマークだ。
本稿では,Atari 57 ゲームにおいて,Atari 57 ゲームにおいてヒトの標準ベンチマークを上回り,初の深度 RL エージェントである Agent57 を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 11:33:16 GMT)
SHX: Search History Driven Crossover for Real-Coded Genetic Algorithm [15.3] 検索履歴によって駆動される単純だが効果的なクロスオーバーモデル(SHXと略される)を導入する。
基本的に、SHXは、探索履歴を利用して、子孫生成後の子孫選択を行うデータ駆動方式である。
4つのベンチマーク関数に対するSHXの有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 14:32:15 GMT)
European Language Grid: An Overview [14.0] 欧州言語グリッド(ELG)プロジェクトは、欧州における言語技術(LT)の主要プラットフォームとしてELGを確立している。
ELGはスケーラブルなクラウドプラットフォームであり、簡単に統合可能な方法で、ヨーロッパのすべての言語に対して、数百の商用および非商用LTへのアクセスを提供する。
ELGはMultilingual Digital Single Marketを欧州のLTコミュニティに拡大し、新たな雇用と機会を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 15:25:34 GMT)
Knowledge Graph Alignment using String Edit Distance [12.4] 本稿では,編集文字列距離に基づく新しい知識グラフアライメント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 00:31:35 GMT)
Supervised and Unsupervised Detections for Multiple Object Tracking in
Traffic Scenes: A Comparative Study [11.0] 我々はMF-Trackerと呼ばれる複数のオブジェクトトラッカーを提案し、そのトラッキングフレームワークに複数の古典的特徴(空間的特徴と色)と近代的特徴(検出ラベルと再識別機能)を統合する。
トラッカーは、教師なし・教師なしの物体検出装置のいずれからも検出できるため、教師なし・教師なしの検出入力の影響も調査した。
その結果,提案手法は異なる入力を持つ両方のデータセットで非常によく機能していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 17:27:04 GMT)
On Biased Random Walks, Corrupted Intervals, and Learning Under
Adversarial Design [10.8] 偏りのあるランダムウォークが最下点に達することを予測し、自然騒音モデルの下で整数点の間隔を検出できるかどうかを解析する。
これらの結果を,新たな学習モデルの下での学習しきい値と間隔の問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 15:35:21 GMT)
Image Generation Via Minimizing Fr\'echet Distance in Discriminator
Feature Space [10.6] Fr'echet-GAN と OT-GAN は,既存の代表的原始的および双対的GAN アプローチよりも画像生成能力に優れていた。
我々はFr'echet距離とその勾配を計算するための効率的で数値的に安定な手法を提案する。
さらに,Fr'echet-GAN と OT-GAN は,既存の代表的なプリミティブおよびデュアルGAN アプローチに比べて,画像生成能力が大幅に向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 20:35:11 GMT)
Physical Model Guided Deep Image Deraining [10.1] 降雨画像の劣化により、多くのコンピュータビジョンシステムが動作しないため、単一画像のデライン化は緊急の課題である。
本研究では, 物理モデルを用いた単一画像デライニングのための新しいネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 07:08:13 GMT)
Explicit Regularization of Stochastic Gradient Methods through Duality [9.1] ランダム化された双対座標の上昇に基づくランダム化されたDykstraスタイルのアルゴリズムを提案する。
座標降下を高速化するために、補間系における既存の勾配法よりも収束特性がよい新しいアルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 20:44:56 GMT)
Optimizing Geometry Compression using Quantum Annealing [9.0] 本稿では, 構成的ソリッドジオメトリ (CSG) モデル表現に基づく, 量子可能な3dクラウド圧縮パイプラインを提案する。
パイプラインのキー部分はNP完全問題にマッピングされ、量子アニール上での実行に適した効率的なIsing定式化が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 07:56:34 GMT)
Can Deep Learning Recognize Subtle Human Activities? [8.1] 本稿では,人間による行動分類の課題を提案するが,最先端のディープラーニングモデルでは不十分である。
原則の証明として、飲酒、読書、座りという3つの模範的なタスクについて考察する。
最新のコンピュータビジョンモデルで到達した最良の精度は、それぞれ61.7%、62.8%、76.8%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 22:45:43 GMT)
Using VERA to explain the impact of social distancing on the spread of
COVID-19 [7.5] 我々は、対話型AIツールVERAを紹介し、新型コロナウイルスの拡散に対するソーシャルディスタンシングの影響の概念モデルを特定する。
新型コロナウイルス感染拡大のためのSIRモデルの開発と、その医療能力との関係について、VERAを用いて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 19:22:07 GMT)
REST: A Thread Embedding Approach for Identifying and Classifying
User-specified Information in Security Forums [7.2] セキュリティの専門家に対する関心のスレッドを特定することに重点を置いています。
a) a、おそらく不完全な単語の袋に基づいて興味あるスレッドを識別し、(b)これらを上記の4つのクラスのうちの1つに分類する。
164kの投稿と21Kのスレッドを持つ3つのセキュリティフォーラムの実際のデータを用いて本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 19:14:16 GMT)
Quantum Stochastic Walk Models for Quantum State Discrimination [6.9] 量子ウォーク(QSW)は、量子ウォークと古典的ランダムウォークの両方の一般化を可能にする。
このようなシステムにおける量子状態判別の問題を考慮し、ネットワークトポロジの重みを最適化することで解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 08:07:12 GMT)
Computer Aided Detection for Pulmonary Embolism Challenge (CAD-PE) [6.5] 最良アルゴリズムは1回のスキャンで75%、偽陽性で2回(fps)、あるいは1回(fps)で70%を達成し、術式よりも優れていた。
ディープラーニングのアプローチは従来の機械学習よりも優れており、トレーニングケースの数によってパフォーマンスが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 13:05:07 GMT)
Stop Tracking Me Bro! Differential Tracking Of User Demographics On
Hyper-partisan Websites [5.7] 我々は、特定のパーティーラインのウェブサイトを訪問する際に、光を遮り、ユーザに与えるトラッキングの潜在的な違いを計測する第一歩を踏み出します。
この手法により、性別や年齢などの特定の属性を持つユーザペルソナを作成し、閲覧行動を自動化することができる。
我々は、556の超党派ウェブサイトで9人のペルソナをテストし、右派ウェブサイトは左派ウェブサイトよりもユーザーを強く追跡する傾向にあることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 19:07:44 GMT)
Enhancing the robustness of dynamical decoupling sequences with
correlated random phases [5.6] 本稿では,最近開発されたランダム化動的デカップリングパルス列への相関位相の追加により,量子センシングの性能が向上することを示す。
特に、動的デカップリング配列における基本パルス単位の相対位相を相関させることにより、$pi$パルスの不完全性と有限幅$pi$パルスによる刺激応答による信号歪みの抑制を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 13:14:27 GMT)
Span-based discontinuous constituency parsing: a family of exact
chart-based algorithms with time complexities from O(n^6) down to O(n^3) [5.2] 本研究では,ブロック次数2の不連続な構成木をスパンベースで解析する新しいアルゴリズムを提案する。
より小さな検索空間と、$mathcal O(n6)$ down から $mathcal O(n3)$ までの時間複雑度を持つ変種を構築できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 19:54:20 GMT)
DynamicSLAM: Leveraging Human Anchors for Ubiquitous Low-Overhead Indoor
Localization [5.2] DynamicSLAM は室内でのローカライゼーション技術であり、キャリブレーションの手間を省く。
我々は,携帯電話の慣性センサーを用いてユーザの進路を追跡する。
DynamicSLAMは、環境内の他のユーザとの遭遇に基づいて、モバイルヒューマンアンカーという新しい概念を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 19:49:31 GMT)
Seeing without Looking: Contextual Rescoring of Object Detections for AP
Maximization [4.3] 任意の検出器の出力を後処理することで、コンテキストをオブジェクト検出に組み込むことを提案する。
再現は、検出の集合全体からコンテキスト情報を条件付けすることで行われる。
検出信頼度を簡易に再割り当てすることでAPを改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 16:09:20 GMT)
A Robotic 3D Perception System for Operating Room Environment Awareness [3.8] 手術室(OR)のシーン理解とコンテキスト認識を可能にするダ・ヴィンチ手術システムのための3次元多視点認識システムについて述べる。
このアーキテクチャに基づいて、マルチビュー3Dシーンセマンティックセマンティックセグメンテーションアルゴリズムを作成する。
提案アーキテクチャは、登録エラー(3.3%pm1.4%のオブジェクトカメラ距離)を許容し、シーンセグメンテーション性能を安定的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 17:20:29 GMT)
Optimised Convolutional Neural Networks for Heart Rate Estimation and
Human Activity Recognition in Wrist Worn Sensing Applications [3.8] 低サンプリングレートで心拍数と人的活動認識を同時に行う。
これにより、ハードウェア設計が簡単になり、コストと電力予算が削減される。
深層学習パイプラインを2つ適用し,1つは人間の活動認識用であり,1つは心拍数推定用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 11:44:58 GMT)
Difference Attention Based Error Correction LSTM Model for Time Series
Prediction [3.8] 本稿では,差分注意型LSTMモデルと誤り訂正型LSTMモデルをそれぞれカスケード方式で組み合わせた時系列予測モデルを提案する。
新たな特徴と新たな原則学習フレームワークにより,時系列の予測精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 16:48:30 GMT)
QRMine: A python package for triangulation in Grounded Theory [3.4] グラウンドド理論(GT)は、データにグラウンドドされた理論を構築するための定性的研究手法である。
自然言語処理(NLP)を含む機械学習(ML)技術は、コーディングプロセスの研究者を支援することができる。
本稿では,GTにおけるコーディングと三角測量をサポートするため,さまざまなMLおよびNLPライブラリをカプセル化したオープンソースのpythonパッケージ(QRMine)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 14:45:51 GMT)
A Novel Incremental Clustering Technique with Concept Drift Detection [2.8] 従来の静的クラスタリングアルゴリズムは動的データセットには適していない。
UIClustと呼ばれる効率的なインクリメンタルクラスタリングアルゴリズムを提案する。
我々は、UIClustの性能を、最近発表された高品質なインクリメンタルクラスタリングアルゴリズムと比較することで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 05:20:35 GMT)
Parallelization of Monte Carlo Tree Search in Continuous Domains [2.7] Monte Carlo Tree Search (MCTS)は、Goやチェス、Atariといったドメインの課題を解決できることが証明されている。
私たちの仕事は既存の並列化戦略に基づいており、それらを継続的ドメインに拡張しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 18:43:59 GMT)
Autonomous discovery in the chemical sciences part II: Outlook [2.6] この2部構成のレビューは、自動化が化学科学における発見のさまざまな側面にどのように貢献したかを検証している。
科学プロセスにおいて、自動化と計算の役割が何であるかを明確にすることがますます重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 19:11:35 GMT)
Autonomous discovery in the chemical sciences part I: Progress [2.6] この2部構成のレビューは、自動化が化学科学における発見のさまざまな側面にどのように貢献したかを検証している。
まず,物理物質の発見の分類と,それらが探索問題として一体化されているかについて述べる。
次に、自律性の評価に関する一連の質問と考察を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 19:11:31 GMT)
Cryptocurrency Address Clustering and Labeling [2.5] 匿名性はブロックチェーン技術の最も重要な品質のひとつです。
一般に、暗号通貨のアドレスの背後にある真のアイデンティティは分かっていない。
いくつかのアドレスは、行動パターンを分析することによって、その所有権に応じてクラスタ化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 12:34:11 GMT)
Stochastic Proximal Gradient Algorithm with Minibatches. Application to
Large Scale Learning Models [2.4] 非滑らかな成分を持つ汎用合成対象関数に対する勾配アルゴリズムのミニバッチ変種を開発し解析する。
我々は、最小バッチサイズ$N$に対して、$mathcalO(frac1Nepsilon)$$epsilon-$subityが最適解に期待される二次距離で達成されるような、定数および変数のステップサイズ反復ポリシーの複雑さを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 10:43:56 GMT)
Low resource language dataset creation, curation and classification:
Setswana and Sepedi -- Extended Abstract [2.4] SetswanaとSepediのニュースの見出しに焦点を当てたデータセットを作成します。
分類のためのベースラインを提案し,低リソース言語に適したデータ拡張手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 18:03:15 GMT)
Weakly-supervised land classification for coastal zone based on deep
convolutional neural networks by incorporating dual-polarimetric
characteristics into training dataset [2.0] 本研究では, 空間偏光合成開口レーダ(PolSAR)を用いた意味的セグメンテーションにおけるDCNNの性能について検討する。
PolSARデータを用いたセマンティックセグメンテーションタスクは、SARデータの特徴とアノテート手順が考慮されている場合、弱い教師付き学習に分類することができる。
次に、SegNet、U-Net、LinkNetを含む3つのDCNNモデルが実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 17:32:49 GMT)
ActGAN: Flexible and Efficient One-shot Face Reenactment [1.8] ActGANは、ワンショット顔再現のための新しいエンド・ツー・エンドな生成的敵ネットワーク(GAN)である。
我々は、ソースとターゲットの両方に任意の人が追加のトレーニングを受けることなく、"many-to-Many"アプローチを導入します。
また、深層顔認識領域における最先端のアプローチを採用することにより、合成された人物と対象人物の同一性を維持するためのソリューションも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 22:03:16 GMT)
Assistive robots for the social management of health: a framework for
robot design and human-robot interaction research [1.7] 社会支援ロボットは、健康状態の人が社会生活をポジティブに維持するのに役立つかもしれない。
ロボットが行うことのできるソーシャルメディエーション機能の枠組みを開発する。
我々は、人間と人間の相互作用を支援するロボットに関する既存の文献を整理し、レビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 03:06:00 GMT)
Model-Reference Reinforcement Learning Control of Autonomous Surface
Vehicles with Uncertainties [1.7] 提案した制御は,従来の制御手法と深層強化学習を組み合わせたものである。
強化学習により,不確かさのモデリングを補うための制御法を直接学習することができる。
従来の深層強化学習法と比較して,提案した学習に基づく制御は安定性を保証し,サンプル効率を向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 22:02:13 GMT)
OCmst: One-class Novelty Detection using Convolutional Neural Network
and Minimum Spanning Trees [1.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を深部特徴抽出器とし,最小スパンニング木(MST)に基づくグラフベースモデルを用いた新規性検出問題に対する1クラス最小スパンニング木(OCmst)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
新規検出シナリオでは、トレーニングデータは、外れ値(異常なクラス)によって汚染されず、テストインスタンスが正常なクラスに属しているか、または異常なクラスに属しているかを認識することが目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 14:55:39 GMT)
Initial Design Strategies and their Effects on Sequential Model-Based
Optimization [0.9] 逐次モデルベース最適化(英: Sequential model-based optimization, SMBO)は、計算や高価な関数評価を必要とする問題を解くアルゴリズムである。
本研究では,初期サンプルのサイズと分布が,効率的なグローバル最適化(EGO)アルゴリズムの全体的な品質に与える影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 21:25:41 GMT)
Making Metadata Fit for Next Generation Language Technology Platforms:
The Metadata Schema of the European Language Grid [0.8] メタデータは、デジタル資産の要素管理と利用を促進する重要な要素として現れてきた。
European Language Grid Platformは、ヨーロッパにおけるLanguage Technologyの主要なマーケットプレースとハブを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 06:46:35 GMT)
Amharic Abstractive Text Summarization [0.7] テキスト要約は、長いテキストをほんの一握りの文に凝縮するタスクである。
本稿では、カリキュラム学習とディープラーニングを組み合わせた新しいアプローチの一つとして、スケジューリングサンプリング(Schduled Smpling)というモデルについて論じる。
我々はこの研究を、アフリカンNLPコミュニティをトップノートのディープラーニングアーキテクチャで豊かにしようとする中で、Amharic Language(英語版)と呼ばれる最も広く話されているアフリカの言語に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 18:15:32 GMT)
How human judgment impairs automated deception detection performance [0.6] 教師付き機械学習と人間の判断を組み合わせることで、偽造検出精度が向上するかどうかを検証した。
ハイブリッドオーバールール決定による人間の関与は、精度をチャンスレベルに戻した。
人間の意思決定戦略は、真実の偏見(相手が真実を語る傾向)が有害な影響を説明できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 10:06:36 GMT)
Gossip and Attend: Context-Sensitive Graph Representation Learning [0.5] グラフ表現学習(GRL)は、高次元かつしばしばスパースグラフの低次元ベクトル表現を学習する強力な手法である。
本稿では,Gossip通信にインスパイアされた文脈依存型アルゴリズムGOATと,グラフの構造上の相互注意機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 18:23:26 GMT)
A Roadmap for Automating the Selection of Quantum Computers for Quantum
Algorithms [0.4] いくつかの量子アルゴリズムは、最もよく知られた古典的アルゴリズムと比較して理論的なスピードアップを示す。
入力データは、例えば量子アルゴリズムに必要な量子ビット数とゲート数を決定する。
アルゴリズムの実装は、使用可能な量子コンピュータのセットを制限する使用済みのソフトウェア開発キットにも依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 12:44:10 GMT)
Deep reinforcement learning for large-scale epidemic control [0.4] 本研究では,パンデミックインフルエンザの予防戦略を自動学習するための深層強化学習手法について検討する。
我々のモデルは、強化学習技術が実現できるように、複雑さと計算効率のバランスをとる。
この実験により, 大規模状態空間を持つ複雑な疫学モデルにおいて, 深層強化学習を用いて緩和策を学習できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 17:57:09 GMT)
Repository for Reusing Artifacts of Artificial Neural Networks [0.3] GitHubは広く利用されている再利用ツールとしてよく知られている。
GitHubは機械学習アプライアンス向けに開発されていない。
GitHubはプラットフォーム上で直接コードを実行することを許可していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 16:49:23 GMT)
Health Information Standardisation as a basis for Learning Health
Systems [0.2] 電子的な健康記録が医療のあらゆる面でユビキタスになるまでに30年以上を要した。
この論文は、標準化の欠如が電子健康記録によって継承されたと主張している。
臨床文書の標準化は、電子健康記録の問題を緩和するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 12:42:29 GMT)
Weighted Random Search for CNN Hyperparameter Optimization [0.0] 本稿では、ランダム探索(RS)と確率的欲求を組み合わせた重み付きランダム探索(WRS)手法を提案する。
基準は、ハイパーパラメーター値の試験された組み合わせの同じ数内で達成される分類精度である。
我々の実験によると、WRSアルゴリズムは他の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 09:40:14 GMT)
Waveguide platform for quantum anticentrifugal force [0.0] この研究は、量子架空の反遠心力を観測する実験プラットフォームの提案である。
ここで提示される枠組みは、量子反遠心力の現象を解析するために直接適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 20:25:10 GMT)
Towards Deep Learning Models Resistant to Large Perturbations [0.0] 敵対的堅牢性は、機械学習アルゴリズムの必須特性であることが証明されている。
とよばれるアルゴリズムは、大きくても合理的で摂動のマグニチュードが与えられたディープニューラルネットワークのトレーニングに失敗することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 12:03:09 GMT)
Single-Photon Nanoantenna with in Situ Fabrication of Plasmonic Ag
Nanoparticle at an hBN Defect Center [0.0] 結合型単一量子エミッタ-プラズモンナノアンテナシステムのための実用的新しい手法を提案する。
六方晶窒化ホウ素(hBN)多層膜に埋没した単一欠陥中心の発光特性をプラズモンナノアンテナを用いて修正した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 21:21:24 GMT)
Quantum Godwin's Law [0.0] 今後の量子インターネットにおける量子ゴッドウィン法則の出現をシミュレートするための数値実験について報告する。
量子計算のスピードアップとは異なり、量子ゴッドウィン効果はノイズに対して強固であるだけでなく、デコヒーレンスによって実際に強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 18:03:03 GMT)
Probing surface charge densities on optical fibers with a trapped ion [0.0] トラップイオン近傍に置かれた光ファイバの表面電荷密度を測定する新しい方法について述べる。
表面電荷はトラップ電位を歪ませ、繊維が変位すると、イオンの平衡位置と世俗運動周波数が変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 14:21:16 GMT)
Primary thermometry of propagating microwaves in the quantum regime [0.0] トランスモン型超伝導回路を用いてマイクロ波伝播の熱測定を実験的に提案する。
私たちのデバイスは継続的に動作し、感度は10-4$ Photons/$sqrtmboxHz$、帯域幅は40MHzまで低下します。
この熱測定スキームは、低温マイクロ波セットアップのベンチマークと評価、ハイブリッド量子系の温度測定、量子熱力学に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 14:48:30 GMT)
Partial Traces and the Geometry of Entanglement; Sufficient Conditions
for the Separability of Gaussian States [0.0] 還元状態の共分散楕円体の幾何学的性質を強調した。
すべてのガウス状態の分離性に対して、新しく容易に実装可能な十分な条件を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 02:22:08 GMT)
On Geometry of Information Flow for Causal Inference [0.0] 本稿では, グラガー・コーサリティに関するノーベル賞受賞作品を含む情報の流れを考察する。
我々の主な貢献は、伝達エントロピーによって示される因果推論として情報フローの幾何学的解釈を可能にする分析ツールを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 16:53:45 GMT)
Machine Learning String Standard Models [0.0] 教師なしと教師なしの学習が検討されています
固定コンパクト化多様体の場合、比較的小さなニューラルネットワークは正しいゲージ群と一貫した線束モデルを区別することができる。
非トポロジ的特性、特にヒッグス多重数の学習は、より困難であることが判明したが、ネットワークのサイズと特徴強化されたデータセットを使用することで可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 11:14:14 GMT)
Lesion Conditional Image Generation for Improved Segmentation of
Intracranial Hemorrhage from CT Images [0.0] データ拡張のためのCT画像を生成するために,病変条件付きジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークLcGANを提案する。
病変条件画像(segmented mask)は、訓練中にジェネレータとLcGANの判別器の両方に入力される。
完全畳み込みネットワーク(FCN)スコアと曖昧さを用いて画像の品質を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 23:32:54 GMT)
Increasing negotiation performance at the edge of the network [0.0] IoT(Internet of Things)デバイスのプライバシやスマートグリッドの電力分配など,さまざまな分散設定で自動交渉が使用されている。
これらのエージェントが交渉する最も一般的なプロトコルは Alternating Offers Protocol (AOP) である。
AOPの拡張であるAlternating Constrained Offers Protocol(ACOP)を紹介します。
これにより、エージェントは可能性空間をより効率的に探索し、より早く不可能な状況を認識することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 17:52:59 GMT)
High-dimensional mixed-frequency IV regression [0.0] 本稿では,混合周波数でサンプリングしたデータに対する高次元線形IV回帰法を提案する。
オーストラリアの電気スポット市場における供給のリアルタイム価格弾力性を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 13:41:02 GMT)
Half-empty or half-full? A Hybrid Approach to Predict Recycling Behavior
of Consumers to Increase Reverse Vending Machine Uptime [0.0] Binフルイベントは、RVM市場における世界リーダーにおけるリバース自動販売機(RVM)のダウンタイムの主要な理由である。
本稿では,機械学習と統計的近似に基づく一括イベントの予測手法を開発し,評価する。
トレース駆動シミュレーションにより、予測に基づくアプローチは、空白戦略よりもダウンタイムとコストの削減につながることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 09:48:53 GMT)
Geometric phase of very slow neutrons [0.0] 中性子が均一な磁場を通過することによって得られる幾何学的位相は、その空間的自由度とスピン的自由度の間の微妙な相互作用を解明する。
熱中性子を用いた標準設定では、運動エネルギーは典型的なゼーマン分裂よりもはるかに大きい。
これによりスピンは磁場の軸の周りでほぼ完全に沈降し、GPは対応する円錐角のみの関数となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 18:39:40 GMT)
General corner states in 2D SSH model with intracelluar
next-nearest-neighbour hopping [0.0] コーナー・ステートは 角の周りにあるが コーナー・ポイントにはない だから 一般・コーナー・ステートと呼ぶ
我々は,一般コーナー状態がセルラーNNNホッピングによって誘導され,エッジ状態帯から分離されることを解析的に確認した。
我々の研究は、長距離相互作用によってユニークなコーナー状態を誘導する簡単な方法を示し、新しいフォトニックデバイスを設計する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 12:38:03 GMT)
FusedProp: Towards Efficient Training of Generative Adversarial Networks [0.0] 本稿では,識別器と共通GANの生成器を同時に訓練するために,融合伝搬アルゴリズムを提案する。
本稿では,FusedPropが従来のGANのトレーニングの1.49倍のトレーニング速度を達成したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 06:46:29 GMT)
Functorial evolution of quantum fields [0.0] 我々は、相対性理論と量子因果関係のよく知られた概念が、純粋に順序論的にどのように復元されるかを示す。
我々は、因果順序に関する場の理論に依存しない概念を、構成的、函手的方法で定式化する。
本稿では, 対称性とセルオートマトンの概念を導入し, 既存の量子セルオートマトンの定義を仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 08:39:22 GMT)
From Patterson Maps to Atomic Coordinates: Training a Deep Neural
Network to Solve the Phase Problem for a Simplified Case [0.0] 10個のランダムに配置された原子の単純な場合、ニューラルネットワークはパターソン写像から原子座標を推測するように訓練することができる。
ネットワーク出力はランダムに位置付けられた原子の3Dマップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 19:34:39 GMT)
Extending BrainScaleS OS for BrainScaleS-2 [0.0] 我々はBrainScaleS-2アーキテクチャのために導入されたソフトウェア拡張について紹介し、紹介する。
BrainScaleS OSはBrainScaleSアーキテクチャのユーザフレンドリーな操作のために設計されたソフトウェアスタックである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 18:58:55 GMT)
Excited state search using quantum annealing [0.0] 本稿では、ハミルトニアン問題の任意の励起状態を探索するQAスキームを提案する。
我々のスキームでは、自明なハミルトニアンの$n$-th励起状態が最初に準備され、ターゲットハミルトニアンの$n$-th励起状態にメタバティカルに変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 10:03:27 GMT)
Detecting Symmetries with Neural Networks [0.0] ニューラルネットワークの埋め込み層における構造を広範囲に活用する。
我々は、対称性が存在するかどうかを特定し、入力中の対称性の軌道を特定する。
この例では、グラフの観点で新しいデータ表現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 17:58:24 GMT)
Critical Limits in a Bump Attractor Network of Spiking Neurons [0.0] バンプアトラクターネットワークは、入力源に関連するスパイクパターンから生じる競合する神経プロセスを実装するモデルである。
本稿では,様々な正および負の重み付けと,入力スパイク源の大きさの増大によるパラメータ空間の限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 11:54:33 GMT)
Confined systems associated with the discrete Meixner polynomials [0.0] 我々は、空間に完全に閉じ込められた量子系を研究し、離散マイクナーと関連する。
それらのポテンシャル関数を導出し、それらの有界状態のいくつかをプロットする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 00:40:01 GMT)
Concerning Quantum Identification Without Entanglement [0.0] 我々はZawadzkiによる量子ID認証に関する最近の提案についてコメントする。
そこで本研究では,単純なストラテジアン相手を用いて,共有された識別秘密に関する非無視情報を得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 14:29:45 GMT)
Computing quantum dynamics in the semiclassical regime [0.0] シュル・オーディンガー方程式(シュル・オーディンガーりょう、英: Schr "odinger equation)は、分子中の核の量子力学を記述した方程式である。
これは高振動と高次元の計算上の課題を併せ持つ。
本稿では,小半古典的パラメータに頑健な数値的アプローチをレビューし,検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 17:35:58 GMT)
Bifurcation-based quantum annealing with nested spins [0.0] 我々はシュレーディンガー方程式を数値的に解き、分岐型量子アニール(BQA)がうまく機能し、基底状態が効率的に見つかることを確かめる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 13:04:52 GMT)
Adaptation of Engineering Wake Models using Gaussian Process Regression
and High-Fidelity Simulation Data [0.0] 本稿では,9基の風力発電所のヨー制御入力の最適化について検討する。
高忠実度シミュレータSOWFAを用いて風力発電を模擬する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 10:22:57 GMT)
A Hierarchical Transformer for Unsupervised Parsing [0.0] 階層的な表現を学習できるようにすることで、トランスモデルを拡張します。
言語モデリングの新しいモデルをトレーニングし、教師なし構文解析のタスクに適用する。
我々は、約50%のF1スコアで、WSJ10データセットの無償サブセットに対して妥当な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 22:07:22 GMT)
A Framework for Online Investment Algorithms [0.0] 我々は,アルゴリズムポートフォリオ管理のための統合的かつオンラインなフレームワークについて,その結果を提示し報告する。
この記事では、プロセスレベルの学習フレームワークにインターンで組み込むことができるワークフローを提供します。
以上の結果から,我々のフレームワークと再サンプリング手法を併用して,市場資本化ベンチマークを上回り得ることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Mar 2020 11:41:53 GMT)