Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Feature Pyramid Grids [140.1]
本稿では,深い多経路特徴ピラミッドであるFeature Pyramid Grids (FPG)を提案する。 FPGは、同様の計算コストで性能を大幅に向上させることで、シングルパスの特徴ピラミッドネットワークを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 17:59:52 GMT)
Repulsive Mixture Models of Exponential Family PCA for Clustering [127.9]
指数関数型家族主成分分析(EPCA)の混合拡張は、従来のEPCAよりもデータ分布に関する構造情報を符号化するように設計された。従来のEPCAの混合は、モデルの冗長性、すなわち混合成分間の重なりが問題であり、データクラスタリングの曖昧さを引き起こす可能性がある。本稿では, 混合成分間での反発性増感前処理を導入し, ベイズ式に分散EPCA混合(DEPCAM)モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 04:07:29 GMT)
Unsupervised Person Re-identification via Softened Similarity Learning [122.7]
人物再識別(re-ID)はコンピュータビジョンにおいて重要なトピックである。本稿では,ラベル付き情報を必要としないre-IDの教師なし設定について検討する。 2つの画像ベースおよびビデオベースデータセットの実験は、最先端のパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 17:16:41 GMT)
Semantic Image Manipulation Using Scene Graphs [105.0]
本稿では,星座変更や画像編集を直接監督する必要のないシーングラフネットワークを提案する。これにより、追加のアノテーションを使わずに、既存の実世界のデータセットからシステムをトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 20:02:49 GMT)
Dense Regression Network for Video Grounding [97.6]
地上の真理の中のフレームと開始(終了)フレームの間の距離を高密度の監督として利用し、映像のグラウンド化精度を向上させる。具体的には、各フレームからビデオセグメントの開始(終了)フレームまでの距離を抑えるために、新しい高密度回帰ネットワーク(DRN)を設計する。また,グラウンドリング結果の局所化品質を明示的に考慮するために,単純だが効果的なIoU回帰ヘッドモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 17:15:37 GMT)
Improved Code Summarization via a Graph Neural Network [96.0]
一般に、ソースコード要約技術はソースコードを入力として使用し、自然言語記述を出力する。これらの要約を生成するために、ASTのデフォルト構造によくマッチするグラフベースのニューラルアーキテクチャを使用するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 06:29:30 GMT)
Salience Estimation with Multi-Attention Learning for Abstractive Text Summarization [86.5]
テキスト要約のタスクでは、単語、フレーズ、文のサリエンス推定が重要な要素である。本稿では,サラレンス推定のための2つの新しい注目学習要素を含むマルチアテンション学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 02:38:56 GMT)
Depth Sensing Beyond LiDAR Range [84.2]
小型の視野カメラを用いた3カメラシステムを提案する。我々のシステムは、計量深度を計算するための新しいアルゴリズムとともに、完全な事前校正を必要としない。遠距離のシーンや物体に対して、事実上許容できる精度で密集した深度マップを出力することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 00:09:51 GMT)
Regularizing Class-wise Predictions via Self-knowledge Distillation [80.8]
類似サンプル間の予測分布を解析する新しい正規化法を提案する。これにより、単一のネットワークの暗黒知識(すなわち誤った予測に関する知識)を規則化する。画像分類タスクにおける実験結果から, 単純だが強力な手法が一般化能力を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 05:28:07 GMT)
A Brief Prehistory of Double Descent [75.4]
Belkin et al. は、現代の複雑度学習者の文脈におけるリスク曲線の形状を説明し、議論する。 N$が増加すると、リスクは最初減少し、最小値に達した後、N$が$n$に等しいまで増加し、トレーニングデータが完全に適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 09:41:24 GMT)
WaveTTS: Tacotron-based TTS with Joint Time-Frequency Domain Loss [74.1]
Tacotron-based text-to-speech (TTS) システムはテキスト入力から直接音声を合成する。本稿では2つの損失関数を持つタコトロン型TS(WaveTTS)の新たなトレーニング手法を提案する。 WaveTTSは、音響特性と結果の音声波形の両方の品質を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 01:24:14 GMT)
SketchyCOCO: Image Generation from Freehand Scene Sketches [71.9]
本稿では,シーンレベルのフリーハンドスケッチから画像の自動生成手法を提案する。主要なコントリビューションは、EdgeGANと呼ばれる属性ベクトルをブリッジしたGeneversarative Adrial Networkである。我々はSketchyCOCOと呼ばれる大規模複合データセットを構築し、ソリューションをサポートし評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 10:15:39 GMT)
Review of Artificial Intelligence Techniques in Imaging Data Acquisition, Segmentation and Diagnosis for COVID-19 [71.4]
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックは世界中に広がっている。 X線やCT(Computerd Tomography)などの医用画像は、世界的な新型コロナウイルス対策に欠かせない役割を担っている。最近登場した人工知能(AI)技術は、画像ツールの力を強化し、医療専門家を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 08:18:43 GMT)
Towards High Performance Relativistic Electronic Structure Modelling: The EXP-T Program Package [68.8]
並列計算機用に設計されたFS-RCC方式の新たな実装を提案する。実装のパフォーマンスとスケーリングの特徴を分析した。開発されたソフトウェアは、重い超重核を含む原子や分子の性質を予測するための全く新しいレベルの精度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 20:08:30 GMT)
A Corpus Study and Annotation Schema for Named Entity Recognition and Relation Extraction of Business Products [68.3]
製品エンティティのアノテーションと企業-製品関係の言及のためのコーパススタディ、アノテーションスキーマおよび関連ガイドラインを提示する。積の言及はしばしば名詞句として認識されるが、境界の曖昧さのため、その正確な範囲を定義することは困難である。提案ガイドラインに準じて,英文Webおよびソーシャルメディア文書の事前コーパスを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 11:45:22 GMT)
Temporally Distributed Networks for Fast Video Semantic Segmentation [64.5]
TDNetは、高速かつ正確なビデオセマンティックセグメンテーションのために設計された時間分散ネットワークである。我々は,深層CNNの特定の高層層から抽出した特徴を,より浅いサブネットワークから抽出した特徴の合成により近似することができることを観察した。 Cityscapes, CamVid, NYUD-v2 の実験により,本手法が高速かつ低レイテンシで最先端の精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 00:44:51 GMT)
A German Corpus for Fine-Grained Named Entity Recognition and Relation Extraction of Traffic and Industry Events [63.1]
この研究は、微粒な地理的要素で注釈付けされたドイツ語文書のコーパスを記述する。また、15の交通・産業関連n-aryリレーションシップやイベントもアノテートされている。コーパスは、ニュースワイヤーのテキスト、Twitterメッセージ、ラジオ局、警察、鉄道会社からの交通報告で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 11:39:50 GMT)
Human Motion Transfer from Poses in the Wild [61.6]
人間の動き伝達の問題に対処し、基準映像からの動きを模倣する対象人物のための新しい動き映像を合成する。推定ポーズを用いて2つのドメインをブリッジするビデオ間翻訳タスクである。トレーニング中に見つからない線内ポーズシーケンスであっても、時間的に一貫性のある高品質なビデオを生成するための新しいポーズ・ツー・ビデオ翻訳フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 05:59:53 GMT)
On the Role of Conceptualization in Commonsense Knowledge Graph Construction [59.4]
アトミックやASERのような常識知識グラフ(CKG)は、従来のKGと大きく異なる。本稿では, CKG の概念化手法を紹介し, テキストに記述されたエンティティを特定の概念のインスタンスとみなすか, あるいはその逆を例に紹介する。提案手法は, 可塑性三重項を効果的に同定し, 新たなノードの3重項と, 多様性と新規性の両端項によってKGを拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 17:31:10 GMT)
Exploring 2D synthetic quantum Hall physics with a quasi-periodically driven qubit [58.7]
準周期的に駆動される量子系は、量子化された位相的性質を示すと予測される。合成量子ホール効果を2トーン駆動で実験的に研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 15:00:41 GMT)
DOPS: Learning to Detect 3D Objects and Predict their 3D Shapes [54.2]
LIDARデータに対する高速な1段3次元物体検出法を提案する。我々の手法の中核となる新規性は高速かつシングルパスアーキテクチャであり、どちらも3次元の物体を検出し、それらの形状を推定する。提案手法は,ScanNetシーンのオブジェクト検出で5%,オープンデータセットでは3.4%の精度で結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 00:40:57 GMT)
Multimodal Image Synthesis with Conditional Implicit Maximum Likelihood Estimation [54.2]
我々はImplicit Maximum Likelihood Estimation (IMLE)に基づく新しい一般条件画像合成法を開発した。我々は,シーンレイアウトからの単一画像超解像と画像合成という,2つのタスクにおけるマルチモーダル画像合成性能の改善を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 03:06:55 GMT)
Disp R-CNN: Stereo 3D Object Detection via Shape Prior Guided Instance Disparity Estimation [51.2]
ステレオ画像から3次元物体を検出するための新しいシステムDisp R-CNNを提案する。我々は、LiDAR点雲を必要とせずに、統計的形状モデルを用いて、密度の異なる擬似地下構造を生成する。 KITTIデータセットの実験によると、LiDARの基盤構造がトレーニング時に利用できない場合でも、Disp R-CNNは競争性能を達成し、平均精度で従来の最先端手法を20%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 17:48:45 GMT)
Efficient long-distance relation extraction with DG-SpanBERT [46.1]
自然言語処理では、関係抽出は非構造化テキストを合理的に理解しようとする。本稿では,SpanBERTに基づくグラフ畳み込みネットワーク(DG-SpanBERT)を提案する。我々のモデルは既存の依存性ベースモデルやシーケンスベースモデルよりも優れており、TACRED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, 7 Apr 2020 18:21:47 GMT)
Efficient Domain Generalization via Common-Specific Low-Rank Decomposition [41.0]
ドメイン一般化とは、トレーニング中に見えない新しいドメインに一般化するモデルを訓練するタスクである。我々は、共通コンポーネント(新しいドメインに一般化する)とドメイン固有コンポーネント(トレーニングドメインに過度に適合する)を共同で学習するCSD(Common Specific Decomposition)を提案する。このアルゴリズムは非常に単純で、任意のニューラルネットワークアーキテクチャの最終線形分類層を変更するだけでよい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 04:28:06 GMT)
3D Human Pose Estimation using Spatio-Temporal Networks with Explicit Occlusion Training [40.9]
近年の大きな進歩にもかかわらず、モノラルなタスクから3Dのポーズを推定することは依然として難しい課題である。頑健な3次元ポーズ推定のための時間的ビデオネットワークを提案する。本研究では,各フレームに2次元関節やキーポイントの予測,および3次元関節やキーポイントを推定するために,多段階の時間的畳み込みネットワーク(TCN)を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 09:12:12 GMT)
Learning Individual Models for Imputation (Technical Report) [40.6]
欠落する値は、例えば、不均一なソース間の信頼性の低いセンサの読み取り、収集、送信などにより、一般的である。有限領域上の分類されたデータ計算とは異なり、数値値には2つの問題がある:(1)スパーシリティ問題(英語版)、不完全性(英語版)は、(ほぼ)無限領域のために同じ/類似の値を共有する十分な完全隣人(英語版)を持たないかもしれない;(2)不均一性問題(英語版)、および異なるモデルが同じ(回帰)モデルに適合しないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 14:36:54 GMT)
Trying AGAIN instead of Trying Longer: Prior Learning for Automatic Curriculum Learning [39.5]
Deep RL(DRL)コミュニティにおける大きな課題は、見えない状況に対して汎用的なエージェントを訓練することである。そこで本研究では,(1)教師アルゴリズムがDRLエージェントを高探索カリキュラムで学習し,(2)初回から学習した前処理を蒸留して「専門カリキュラム」を生成する2段階のACLアプローチを提案する。本研究の目的は,最先端技術に対する平均50%の改善を示すことに加えて,複数の学習者を対象としたACL技術の改良を指向した新たな研究方向性の第一の例を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 07:30:27 GMT)
PatchVAE: Learning Local Latent Codes for Recognition [38.8]
VAEによって学習された教師なしの表現は、教師なしの学習によって認識のために学習された表現によって著しく優れています。我々の仮説は、モデルを認識する上で有用な表現を学ぶためには、データ内の反復パターンと一貫したパターンについて学ぶことを奨励する必要がある、というものである。実験により,本手法で学習した表現は,バニラVAEで学習した表現よりも,認識タスクにおいて優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 18:01:26 GMT)
Cumulant-free closed-form formulas for some common (dis)similarities between densities of an exponential family [38.1]
本研究では、累積関数の明示的使用を回避した(dis)相似性公式を報告する。提案手法では, 指数関数列の密度を部分的に分解するだけでよい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 04:11:00 GMT)
Ultrasound-Guided Robotic Navigation with Deep Reinforcement Learning [38.1]
本稿では,超音波(US)画像を入力として利用する,RLに基づくロボットナビゲーション手法を提案する。提案したモデルをテストすると,165の異なるスタート位置から正常に仙骨へ移動する確率82.91%を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 06:37:13 GMT)
Predicting Camera Viewpoint Improves Cross-dataset Generalization for 3D Human Pose Estimation [32.6]
特定のデータセットに存在する多様性とバイアスと、それがデータセット間の一般化に与える影響について検討する。我々は,視点を協調的に予測し,体系的にデータ間の一般化を著しく改善したモデルを見いだした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 06:06:20 GMT)
Generative Adversarial Zero-shot Learning via Knowledge Graphs [32.4]
本稿では,知識グラフ(KG)にリッチセマンティクスを組み込むことにより,KG-GANという新たな生成ZSL手法を提案する。具体的には、グラフニューラルネットワークに基づいて、クラスビューと属性ビューの2つのビューからKGをエンコードする。各ノードに対してよく学習されたセマンティックな埋め込み(視覚圏を表す)を用いて、GANを活用して、目に見えないクラスの魅力的な視覚的特徴を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 03:55:26 GMT)
Cars Can't Fly up in the Sky: Improving Urban-Scene Segmentation via Height-driven Attention Networks [32.0]
本稿では,都市景観画像の本質的な特徴を活かし,ハイトドリブンアテンションネットワーク(HANet)と呼ばれる汎用アドオンモジュールを提案する。画素の垂直位置に応じて情報的特徴やクラスを選択的に強調する。提案手法は,ResNet-101をベースとしたセグメンテーションモデルにおいて,Cityscapesベンチマークにおける新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 02:34:31 GMT)
Context-Aware Group Captioning via Self-Attention and Contrastive Features [31.9]
本稿では,他の参照画像のコンテキスト内で対象画像のグループを記述することを目的とした,コンテキスト対応型グループキャプションを提案する。そこで本研究では,自己認識機構とコントラスト的特徴構成を組み合わせたフレームワークを提案する。私たちのデータセットは、パブリックなConceptual Captionsデータセットと、新しいStock Captionsデータセットの上に構築されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 20:59:53 GMT)
Consistent and Complementary Graph Regularized Multi-view Subspace Clustering [31.2]
本研究では,複数のビューが一貫した情報を含み,それぞれのビューが相補的な情報を含むマルチビュークラスタリングの問題について検討する。本稿では、一貫したグラフ正規化マルチビューサブスペースクラスタリング(GRMSC)を含む手法を提案する。目的関数は多視点クラスタリングを実現するために拡張ラグランジアン乗算法により最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 03:48:08 GMT)
Causal Relational Learning [29.1]
因果的背景知識と仮定を捉えるために,CaRLという宣言型言語を提案する。 CaRLは、関係ドメインにおける複雑な介入の影響を因果関係と推論する基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 18:33:05 GMT)
Adaptive Multiscale Illumination-Invariant Feature Representation for Undersampled Face Recognition [29.0]
本稿では,アンダーサンプ型顔認識における照明特性の変動を解消するために,照明不変の特徴表現手法を提案する。入力画像の照明レベルを判定するために,Singular Value Decomposition (SVD)に基づく新しい照明レベル分類手法を提案する。実験の結果,JLEF-featureとAJLEF-faceは,様々な照明下でのアンダーサンプル顔認識において,他の関連手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 06:48:44 GMT)
Towards Efficient Unconstrained Palmprint Recognition via Deep Distillation Hashing [28.4]
効率的なパームプリント認識のためのベンチマークとして、ディープ蒸留ハッシュ (DDH) が提案されている。パームプリント識別の精度は最大11.37%向上し、パームプリント検証のEER(Equal Error Rate)は最大3.11%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 12:15:04 GMT)
Training End-to-end Single Image Generators without GANs [27.4]
AugurOneは、単一画像生成モデルをトレーニングするための新しいアプローチである。提案手法は,入力画像の非アフィン強化を用いて,アップスケーリングニューラルネットワークを訓練する。制御画像合成が可能なコンパクト潜在空間を共同で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 17:58:03 GMT)
CSRN: Collaborative Sequential Recommendation Networks for News Retrieval [26.9]
ニュースアプリが紙ベースのメディアの人気を引き継ぎ、パーソナライゼーションの絶好の機会となった。リカレントニューラルネットワーク(RNN)ベースのシーケンシャルレコメンデーションは、ユーザの最近のブラウジング履歴を利用して将来のアイテムを予測する一般的なアプローチである。本稿では、RNNに基づくシーケンシャルレコメンデーションとUserCFのキーアイデアを統合するためのディープニューラルネットワークのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 13:25:21 GMT)
Deep Attentive Generative Adversarial Network for Photo-Realistic Image De-Quantization [25.8]
減量子化は、高ビット深度画面に表示するための低ビット深度画像の視覚的品質を改善することができる。本稿では,画像強度分解能の超解像を実現するためのDAGANアルゴリズムを提案する。 DenseResAttモジュールは、自己保持機構を備えた密集した残留ブロックで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 06:45:01 GMT)
MUXConv: Information Multiplexing in Convolutional Neural Networks [25.3]
MUXConvは、ネットワーク内のチャンネルと空間情報を段階的に多重化することで、情報の流れを増大させるように設計されている。 ImageNetでは、MUXNetsと呼ばれる結果のモデルが、MobileNetV3のパフォーマンス(75.3%のトップ-1精度)と乗算演算(218M)に一致している。 MUXNetは、転送学習やオブジェクト検出に適応する際にもよく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 17:27:20 GMT)
ReADS: A Rectified Attentional Double Supervised Network for Scene Text Recognition [22.4]
一般的なシーンテキスト認識のためのRectified Attentional Double Supervised Network (ReADS) を精巧に設計する。 ReADSはエンドツーエンドでトレーニングすることができ、ワードレベルのアノテーションのみが必要とされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 01:44:17 GMT)
Iconify: Converting Photographs into Icons [21.4]
CycleGANはアイコンのような画像を生成するための十分な抽象化と単純化能力を学ぶ。いくつかの画像データセットを用いた実験により、CycleGANはアイコンのような画像を生成するのに十分な抽象化と単純化能力があることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 08:01:47 GMT)
Pedagogical Agents for Fostering Question-Asking Skills in Children [21.2]
子どもの好奇心の特徴は、散発的思考エージェントの下での質問に対して仲介効果がある。子どもの好奇心の特徴は、散発的思考エージェントの下での質問に対して仲介効果がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 15:18:58 GMT)
RPN: A Residual Pooling Network for Efficient Federated Learning [20.4]
我々はResidual Pooling Network(RPN)と呼ばれる新しい圧縮戦略を提案する。 RPNはデータ転送を効果的に削減するが、標準のフェデレート学習と比べてほぼ同じ性能を達成する。我々の新しいアプローチはエンドツーエンドのプロシージャとして機能し、CNNベースのモデルトレーニングシナリオにも容易に適用できるはずです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 00:15:52 GMT)
pAElla: Edge-AI based Real-Time Malware Detection in Data Centers [20.0]
我々は、高解像度電力消費におけるAI駆動エッジコンピューティングを含むDC/SCのセキュリティを高めるための新しいアプローチについて報告する。 pAEllaと呼ばれるこの方法は、リアルタイムマルウェア検出(MD)をターゲットにしており、DC/SC用のアウトオブバンドIoTベースの監視システムで動作し、電力測定のパワースペクトル密度を含む。 F1スコアは1に近づき、False AlarmとMalware Missは0%に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 19:48:57 GMT)
Learning to Detect Head Movement in Unconstrained Remote Gaze Estimation in the Wild [19.8]
本稿では,視線推定に異なるレベルの頭部表現をより堅牢に組み込むことができるエンドツーエンドの視線推定手法を提案する。提案手法は,画像品質の低い実世界のシナリオ,照明の異なるシナリオ,直接目的情報を利用できないシナリオに一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 22:38:49 GMT)
Towards Evaluating the Robustness of Chinese BERT Classifiers [19.1]
BERTをベースとした分類器に対して,中国における新たなチャレベル攻撃法を提案する。実験の結果、中国のニュースデータセットの分類精度は91.8%から0%に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 23:02:37 GMT)
Real-time Classification from Short Event-Camera Streams using Input-filtering Neural ODEs [17.8]
イベントベースのカメラは、人間の視覚システムにインスパイアされた、新しくて効率的なセンサーである。本稿では,DVSカメラからのイベント,強度変化ストリーム,空間座標の直接利用を提案する。このシーケンスは、新しいエンプレ同期RNN様アーキテクチャ、入力フィルタリングニューラルネットワーク(INODE)の入力として使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 06:58:38 GMT)
Towards Non-task-specific Distillation of BERT via Sentence Representation Approximation [17.6]
本稿では,事前学習したBERTを簡単なLSTMモデルに抽出できる文表現近似指向蒸留フレームワークを提案する。我々のモデルは,任意の文レベル下流タスクに適応するために,微調整による伝達学習を行うことができる。 GLUEベンチマークによる複数のNLPタスクの実験結果から,本手法が他のタスク固有蒸留法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） (Tue, 7 Apr 2020 03:03:00 GMT)
Query-controllable Video Summarization [16.5]
本稿では,テキストベースの問合せを入力とし,それに対応する映像要約を生成する手法を提案する。提案手法は,映像要約制御器,映像要約生成器,映像要約出力モジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 19:35:04 GMT)
Fine-Grained Named Entity Typing over Distantly Supervised Data Based on Refined Representations [16.3]
Fine-Grained Named Entity Typing (FG-NET) は自然言語処理(NLP)の鍵となるコンポーネントである本稿では,コーパスレベルの文脈的手がかりをエンド分類に先立ち,ノイズの多い参照表現を洗練させるエッジ重み付き注意グラフ畳み込みネットワークを提案する。実験により,提案モデルではマクロf1とマイクロf1の相対スコアが10.2%,マクロf1が8.3%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 17:26:36 GMT)
Entity Linking via Dual and Cross-Attention Encoders [16.2]
同一空間における参照やエンティティ表現を学習するデュアルエンコーダエンティティ検索システムを提案する。次に、ターゲット参照と候補エンティティのそれぞれに対して、クロスアテンションエンコーダを使用してエンティティをリランクする。 TACKBP-2010データセットでは,92.05%の精度で最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 17:28:28 GMT)
Learning from Imperfect Annotations [15.3]
現在、多くの機械学習システムは、大量の人間の注釈付きデータに基づいて訓練されている。モデルトレーニングとアグリゲーションステップをマージすることを可能にする新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。アノテーションを集約する現在の最先端アプローチに比べて、精度が最大25%向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 15:21:08 GMT)
Hierarchical Opacity Propagation for Image Matting [15.3]
ピクセル間のより直接的アルファマット伝播のための新しい構造が要求されている。 HOPマッティングは最先端のマッティング法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 10:39:55 GMT)
Interference Classification Using Deep Neural Networks [15.0]
本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた干渉分類手法を提案する。我々は、5種類の干渉信号を生成し、入力信号のパワースペクトル密度(PSD)と循環スペクトルの両方をネットワークへの入力特徴として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 02:32:36 GMT)
Automatically Assessing Quality of Online Health Articles [14.1]
現在、広範囲にわたるオンライン健康情報の品質を評価する汎用的な自動化ツールは存在しない。データマイニング手法を適用し,10項目の品質基準に基づいてオンライン健康記事の品質を自動評価した。我々の発見は、高品質な健康記事の特定に役立ち、ユーザーが正しい選択をするために意見を形成するのに役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 02:57:35 GMT)
A Method for Curation of Web-Scraped Face Image Datasets [13.9]
データセットを集める際には、さまざまな問題が発生する。何百万もの画像が存在しているため、手作業によるクリーニングは不可能である。本稿では,顔認識手法をテストするためのクリーンなデータセットを提供することを目標とする半自動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 01:57:32 GMT)
Sample Efficient Ensemble Learning with Catalyst.RL [13.7]
本稿では,再現性およびサンプル高効率強化学習(RL)研究のためのオープンソースフレームワークであるCatalyst.RLを提案する。 Catalyst.RLの主な特徴は、大規模非同期分散トレーニング、様々なRLアルゴリズムの効率的な実装、nステップの戻り値、値分布、双曲強化学習などの補助的なトリックである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 22:17:13 GMT)
The Russian Drug Reaction Corpus and Neural Models for Drug Reactions and Effectiveness Detection in User Reviews [13.4]
ロシア・ドラッグ・リアクション・コーパス (RuDReC) は、ロシアにおける医薬品製品に関する消費者レビューを部分的に注釈付けした新しいコーパスである。生の部分には、さまざまなインターネットソースから収集された14万件の健康関連ユーザー生成テキストが含まれている。ラベル付き部は、薬物および疾患関連情報による薬物療法に関する500の消費者レビューを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 19:26:13 GMT)
Online Constrained Model-based Reinforcement Learning [13.4]
主要な要件は、限られた時間とリソース予算内に留まりながら、継続的な状態とアクションスペースを扱う能力である。本稿では,ガウス過程回帰と回帰水平制御を組み合わせたモデルに基づくアプローチを提案する。本研究では,自動走行作業におけるオンライン学習のメリットを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 15:51:34 GMT)
Machine Translation with Unsupervised Length-Constraints [12.4]
翻訳が与えられたフォーマットで表示される必要がある場合、私たちは長さの制約に焦点を合わせます。テキスト圧縮をまず翻訳し、次に文章圧縮を実行する従来の方法と比較して、テキスト圧縮は完全に教師なしである。制約の下で翻訳品質を大幅に改善することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 07:55:41 GMT)
Combined Cleaning and Resampling Algorithm for Multi-Class Imbalanced Data with Label Noise [11.9]
本稿では,新しいオーバーサンプリング手法であるマルチクラス・コンバインド・クリーニングとリサンプリングのアルゴリズムを提案する。提案手法は, オーバーサンプリングに適した領域をモデル化するためのエネルギーベース手法を用いて, SMOTEよりも小さな解離や外れ値の影響を受けない。重なり合うクラス分布が学習アルゴリズムの性能に与える影響を低減することを目的として, 同時クリーニング操作と組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 13:59:35 GMT)
Interview: A Large-Scale Open-Source Corpus of Media Dialog [11.3]
本稿では,ニュースインタビューの書き起こしから収集した大規模(105Kの会話)メディアダイアログデータセット「Interview」を紹介する。既存の会話データに対する大規模プロキシと比較して、我々のデータセットでトレーニングされた言語モデルは、ドメイン外のゼロショットのパフォーマンスが向上する。「インタービュー」には各ターンの話者ロールアノテーションが含まれており、エンゲージメント・レスポンシブ・ダイアログシステムの開発を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 02:44:50 GMT)
Challenges in Vessel Behavior and Anomaly Detection: From Classical Machine Learning to Deep Learning [10.6]
本稿では,従来の機械学習と深層学習の課題と機会について論じる。これらの課題に対処することは、実際のインテリジェントな海上監視システムにとって重要なステップであり、新しい方法やツールの研究を動機づけたいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 21:25:12 GMT)
Adversarial Genetic Programming for Cyber Security: A Rising Application Domain Where GP Matters [10.3]
サイバーセキュリティのための敵対的遺伝的プログラミングは、サイバー敵の行動と彼らのエンゲージメントのダイナミクスを研究する研究トピックである。これは、GPで異なる抽象化を表現することによって、複雑な振る舞いの進化に関する研究の疑問を喚起する。本稿では、RIVALSと呼ばれるネットワークセキュリティアームレースの研究を支援するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 00:13:14 GMT)
BlackBox Toolkit: Intelligent Assistance to UI Design [9.7]
人工知能(AI)によるUI設計プロセスの変更を提案する。我々は,デザイナが創造プロセスの指揮を執りながら,デザイナに対して反復的なタスクを実行できるようにすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 13:30:41 GMT)
Increasing the Inference and Learning Speed of Tsetlin Machines with Clause Indexing [9.4]
Tsetlin Machine (TM) は、古典的なTsetlin Automaton (TA) とゲーム理論に基づいて開発された機械学習アルゴリズムである。我々は,MNISTとFashion-MNISTの画像分類とIMDbの感情分析を最大15倍,学習速度が3倍に向上したことを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 08:16:07 GMT)
Manifold-driven Attention Maps for Weakly Supervised Segmentation [9.3]
本稿では,視覚的に有意な領域を強化するために,多様体駆動型注意ネットワークを提案する。提案手法は,余分な計算を必要とせずに,推論中により優れた注意マップを生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 00:03:28 GMT)
Data Dieting in GAN Training [9.2]
我々は、より少ないデータでジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク、GANを訓練する。データ削減がジェネレータのパフォーマンスにどの程度影響するかを問う。我々は、Redux-Lipizzanerという進化的GANトレーニングフレームワークにおけるデータトレーニングの削減を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 00:39:42 GMT)
Multi-Task Learning via Co-Attentive Sharing for Pedestrian Attribute Recognition [8.9]
Co-Attentive Sharing (CAS)モジュールは、マルチタスク学習においてより効果的な特徴共有のために、識別チャネルと空間領域を抽出する。我々のモジュールは従来の共有ユニットよりも優れており、多くのメトリクスを用いた最先端の手法と比較して優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 07:24:22 GMT)
Dense Residual Network for Retinal Vessel Segmentation [8.8]
走査型レーザー眼鏡視下網膜像において,血管の分画を効果的に行う方法を提案する。 U-Net,「機能マップの再利用」,残差学習に触発され,DRNetと呼ばれる高密度残差ネットワーク構造を提案する。本手法は,データ拡張を伴わずとも最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 20:42:13 GMT)
Weighted Aggregating Stochastic Gradient Descent for Parallel Deep Learning [8.4]
解決策には、ニューラルネットワークモデルにおける最適化のための目的関数の修正が含まれる。本稿では,地方労働者のパフォーマンスに基づく分散型重み付けアグリゲーション方式を提案する。提案手法を検証するため,提案手法をいくつかの一般的なアルゴリズムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 23:38:29 GMT)
Feature Partitioning for Robust Tree Ensembles and their Certification in Adversarial Scenarios [8.3]
モデルが安全な環境でトレーニングされ、テスト時に攻撃にさらされる、回避攻撃に焦点を当てます。我々は,与えられたデータセットの特徴に基づく分割に基づいて基本モデルをトレーニングすることにより,堅牢なアンサンブルを構築するモデルに依存しない戦略を提案する。我々のアルゴリズムは、アンサンブルのほとんどのモデルが攻撃者の影響を受けないことを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 12:00:40 GMT)
A Few Topical Tweets are Enough for Effective User-Level Stance Detection [8.1]
我々は2つのアプローチを用いて声帯Twitterユーザーのスタンス検出に取り組む。第1のアプローチでは、コンテキスト化埋め込みを用いてツイートを表現することで、ユーザレベルのスタンス検出を改善する。第2のアプローチでは、あるユーザのつぶやきをTwitterのタイムラインのつぶやきを使って拡張し、ユーザを教師なしで分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 15:35:55 GMT)
A Neural Architecture Search based Framework for Liquid State Machine Design [7.7]
Liquid State Machine (LSM) はスパイキングニューラルネットワーク (SNN) のリカレントバージョンである。最近の研究は、LSMモデルの精度を低複雑性で向上させる大きな可能性を示している。脳構造の多様性と特異性を考えると、LSMモデルの設計は可能な限り最大の探索空間で検討されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 10:55:05 GMT)
Automatic, Dynamic, and Nearly Optimal Learning Rate Specification by Local Quadratic Approximation [7.4]
ディープラーニングタスクでは、学習率が各イテレーションの更新ステップサイズを決定する。局所二次近似(LQA)に基づく新しい最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 10:55:12 GMT)
Learning ergodic averages in chaotic systems [6.9]
本稿では,カオス的アトラクションの時間平均を予測する機械学習手法を提案する。この手法はハイブリッドエコー状態ネットワーク(hESN)に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 11:50:08 GMT)
Characterizing and Modeling Distributed Training with Transient Cloud GPU Servers [6.6]
CM-DAREを用いて,多様なクラスタ構成下での分散トレーニング性能を解析する。私たちの経験的データセットには、3つのGPUタイプ、6つの地理的領域、20の畳み込みニューラルネットワーク、数千のGoogle Cloudサーバからの計測が含まれています。また、回帰モデルを用いてトレーニング速度とオーバーヘッドを予測することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 01:49:58 GMT)
RYANSQL: Recursively Applying Sketch-based Slot Fillings for Complex Text-to-SQL in Cross-Domain Databases [6.3]
我々は、ドメイン間データベースのテキスト・トゥ・スケッチタスクを解決するために、RYANと呼ばれるニューラルネットワークアプローチを提案する。 RYANは挑戦的なスパイダーベンチマークで58.2%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 04:51:04 GMT)
A Generalized Multi-Task Learning Approach to Stereo DSM Filtering in Urban Areas [5.9]
都市のモデルと高さマップは、災害管理や都市計画といった多くの応用のための貴重なデータ源となっている。既存のアプローチを一般化したフレームワークに統合するモジュール型マルチタスク学習の概念を提案する。本手法は, 定量的, 定性的に, 共通データ上での手法の状態を常に上回り, 独立研究領域の新しいデータセットによく当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 15:33:46 GMT)
Learning Hidden States in a Chaotic System: A Physics-Informed Echo State Network Approach [5.8]
我々は,非測定状態(隠れ状態)のカオスシステムにおける進化を再構築するために,Physical-Informed Echo State Network (PI-ESN) フレームワークを拡張した。ノイズのないデータセットやノイズのないデータセットも考慮されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 11:56:40 GMT)
Geomstats: A Python Package for Riemannian Geometry in Machine Learning [5.4]
非線形方程式の計算と統計のためのオープンソースのPythonツールボックスであるGeomstatsを紹介した。オブジェクト指向で広範な単体テスト実装を提供しています。微分幾何学と統計学の研究を促進するため,Geomstatsは信頼性の高いビルディングブロックを提供する。ソースコードはMITライセンスのもと、urlgeomstats.aiで無料で入手できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 20:41:50 GMT)
Windowing Models for Abstractive Summarization of Long Texts [4.2]
長文の抽象的要約のためのウィンドウ化モデルを提案する。我々は、ポインタジェネレータネットワークで拡張されたシーケンス・ツー・シーケンスモデルを拡張する。実証的な結果は、私たちのモデルを意図したユースケースで効果的に表現します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 13:01:26 GMT)
On the Complexity of Learning from Label Proportions [4.1]
ラベル付学習データを用いてラベル比率で学習する問題について検討する。この学習モデルは、投票者による政治選挙における候補者の投票数を予測することを含む、幅広い設定に適用できる。意外なことに、有限VCクラスでは、LPPが効率的に学習できることは、PACで効率的に学習できることの厳密なサブセットであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 16:15:22 GMT)
Quantum Chaos on Complexity Geometry [3.8]
カオスシステムの初期条件の摂動に応答して,複雑性が指数関数的感度を示すことを示す。複素線型応答行列は古典的極限におけるリャプノフ指数を完全に回復するスペクトルを生じさせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 15:53:57 GMT)
Beer Organoleptic Optimisation: Utilising Swarm Intelligence and Evolutionary Computation Methods [2.8]
本稿では、製造工程が柔軟であるクラフトビールの特定の場合におけるビール特性の計算について述べる。我々は、3つのSwarmインテリジェンスと進化的手法を用いて、醸造者が物理化学的性質をマッピングし、有機懐疑的な性質をターゲットとして特定の醸造を設計することができるようにします。提案手法は、新しいレシピの発見、パーソナライゼーション、および既存のレシピの代替的な高忠実度再生を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 14:39:11 GMT)
Improving Fluency of Non-Autoregressive Machine Translation [2.8]
機械翻訳(MT)のための非自己回帰(nAR)モデルは、自己回帰(AR)モデルと比較して、より優れた復号速度を示す。我々は,ビーム探索復号時に使用するスコアリングモデルに付加的な特徴を生かして,接続性時間分類(CTC)によるnARモデルの流速を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 09:40:54 GMT)
A Network Percolation-based Contagion Model of Flood Propagation and Recession in Urban Road Networks [2.6]
都市道路網は公共サービスの提供や緊急対応に不可欠である。本研究では,都市道路網における洪水水の時空間拡散・後退過程を数学的に記述する。提案モデルの適用は,2017年のハリケーン・ハーベイにおけるハリス郡の道路洪水の高解像度履歴データを用いて検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 17:25:41 GMT)
How Do You Act? An Empirical Study to Understand Behavior of Deep Reinforcement Learning Agents [2.3]
深層強化学習エージェントの意思決定プロセスの透明性向上への需要はこれまで以上に大きい。本研究では,エージェントのポリシーネットワークの活性化空間を通じて学習した表現を特徴付ける。本研究は,ネットワークの層活性化と実行動作の相関パターンを特徴とする健康エージェントの挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 10:08:55 GMT)
From text saliency to linguistic objects: learning linguistic interpretable markers with a multi-channels convolutional architecture [2.1]
本稿では,分類プロセスを利用したテキストから解釈可能な言語オブジェクトを抽出するために,実装されたCNNの隠れ層を検査する手法を提案する。我々は、英語とフランス語の2つの異なる言語からのコーパスに対するアプローチの効率を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 10:46:58 GMT)
Measuring non-Markovianity via incoherent mixing with Markovian dynamics [2.0]
非マルコフ性の測定は、非コヒーレント混合によるプロセスに付加しなければならない余剰マルコフ雑音の最小量に基づくものである。任意の次元における偏極展開の集合と、量子ビットに対する退化進化の集合を考慮し、この測定方法を評価する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 23:01:51 GMT)
GGA-MG: Generative Genetic Algorithm for Music Generation [2.0]
メロディを自動生成する生成遺伝的アルゴリズム(GGA)を提案する。実験結果から,GGA法は自然遷移とリズム誤差を伴わないメロディを生成可能であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 22:45:42 GMT)
On Random Matrices Arising in Deep Neural Networks. Gaussian Case [1.6]
本稿では,深部ニューラルネットワークの解析において生じるランダム行列の積の特異値の分布を扱う。この問題は、近年の研究では、自由確率論の技術を用いて検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 15:11:44 GMT)
Multi-modality super-resolution loss for GAN-based super-resolution of clinical CT images using micro CT image database [1.5]
本稿では,GANに基づく超解像のための多モード損失関数を提案する。臨床CTおよびマイクロCTボリュームの未整備のトレーニングデータセット上で、画像構造と強度を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 11:06:05 GMT)
MNIST-NET10: A heterogeneous deep networks fusion based on the degree of certainty to reach 0.1 error rate. Ensembles overview and proposal [1.5]
MNIST-NET10は、確信の度合いに基づく複雑なヘテロジニアス融合アーキテクチャである。データ、モデル、融合戦略の観点からの2つの異種スキームを組み合わせる。 MNIST-NET10はMNISTで10の誤分類画像で新記録に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 15:19:48 GMT)
Super-resolution of clinical CT volumes with modified CycleGAN using micro CT volumes [1.5]
本稿では,臨床CTおよびマイクロCTボリュームのトレーニングデータセットを欠いた超解像(SR)法を提案する。そこで我々はCycleGANをベースとしたSRアプローチを提案し,臨床CTのSRを$mu$CTレベルにすることができる。実験の結果,肺がん患者の臨床CT容積のSRを$mu$CTレベルに向上させる方法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 11:12:24 GMT)
Magnetic Field Fingerprinting of Integrated Circuit Activity with a Quantum Diamond Microscope [1.0]
アクティブ集積回路(IC)における電流密度分布は、ICに関する構造的および機能的な情報を含む磁場のパターンをもたらす。磁場は半導体産業が使用する標準材料を通り抜け、セキュリティおよび故障解析アプリケーションにICアクティビティをフィンガープリントする強力な手段を提供する。そこで,我々は,高空間分解能,広視野,ベクトル磁場イメージングにより,量子ダイヤモンド顕微鏡を用いて,ICからの静的(DC)磁場エマニュエーションを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 20:58:56 GMT)
The theory of the quantum kernel-based binary classifier [0.8]
量子干渉を利用して量子ヒルベルト空間を特徴付けるカーネル法は、量子強化機械学習の膨大な機会を開放した。この研究は量子カーネルベースの分類器の一般理論を拡張した。量子状態間の二乗重なりを類似度尺度として注目し、量子二項分類に必須かつ最小の成分について検討した。正定値で対称な核として純粋状態の2乗重なりとなるヒルベルト・シュミット内積の妥当性が明確に示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 15:39:36 GMT)
$\text{A}^3$: Activation Anomaly Analysis [0.8]
隠れアクティベーション値には,正常標本と異常標本の識別に有用な情報が含まれていることを示す。我々のアプローチは、純粋にデータ駆動のエンドツーエンドモデルで3つのニューラルネットワークを組み合わせる。異常ネットワークのおかげで、我々の手法は厳密な半教師付き設定でも機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 11:45:14 GMT)
Multilingual enrichment of disease biomedical ontologies [0.7]
バイオメディカル・ナレッジ・ベースを翻訳するためにオープンソース・ナレッジ・ベースを利用する可能性について検討する。我々は、9つのヨーロッパ言語におけるウィキデータに関する2つの病気のカバレッジについて考察する。 Wikidataのおかげで得られた翻訳の質を、商用機械翻訳ツールと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 08:04:21 GMT)
Exemplar Auditing for Multi-Label Biomedical Text Classification [0.5]
我々は、最近提案されたゼロショットシーケンスラベリング手法「畳み込み分解による教師付きラベリング」を一般化する。この手法は"イントロスペクション(introspection)"と分類され、推論時間予測のきめ細かい特徴を最も近い隣人に関連付ける。提案手法は,医療従事者に対して,モデルの予測を駆動する健全な特徴を理解する上で,競争力のある分類モデルと尋問メカニズムの両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 02:54:20 GMT)
Efficient quantum memory for single photon polarization qubits [0.2]
量子メモリは、長距離量子通信と大規模量子計算を実現するための重要なインターフェースである。本稿では, 単一光子偏光量子ビットに対する量子メモリの実証を85%, 忠実度99%で報告する。単一チャネル量子メモリでは、単一光子時間波形の保存と取得に最適化された効率は、90.6%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 04:39:54 GMT)
Resource speed limits: Maximal rate of resource variation [0.0]
資源理論は、与えられたプロトコルにおいて重要な物理的特徴の役割を定式化する。我々は、与えられたリソースが固定的な増分によって変化するのに必要な最小時間に基づいて境界を構築する。いくつかの例を考慮すると、導出した境界がきついことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 02:13:17 GMT)
QSystem: bitwise representation for quantum circuit simulations [0.0]
本稿では,量子回路シミュレーションのためのオープンソースプラットフォームであるQSystemを紹介する。我々は、量子状態とゲートを格納するHashmapデータ構造をビットワイズで扱うことに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 17:35:15 GMT)
Prediction of COVID-19 Disease Progression in India : Under the Effect of National Lockdown [0.0]
本研究では, 疫学SIRを用いて, 基本再生数を全国レベル, 州レベルで推定する。また,過去の事例を予測するための統計的機械学習モデルも開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 06:35:41 GMT)
Precision Gravity Tests and the Einstein Equivalence Principle [0.0]
一般相対性理論は現在、幅広い現象に対処する重力の最良の理論である。等価原理(Equivalence Principle)は、アインシュタインの重力理論の核である。重力に関する相対論的理論の最近の進歩は、ダークマターやダークエナジーといった新しい問題を考慮する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 17:21:07 GMT)
Position- and momentum-squeezed quantum states in micro-scale mechanical resonators [0.0]
メカニカル発振器とレアアースイオンドーパントを結合させることにより,低フォノン数状態の共振器を調製できることを実証した。ここでは、運動量および位置制限状態を作成するために、このプロトコルを拡張する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 16:45:44 GMT)
Pooling in Graph Convolutional Neural Networks [0.0]
グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)は、グラフ構造化データ問題に対するディープラーニング技術の強力な拡張である。我々は,GCNNの複数のプーリング手法と,これらのグラフプーリング手法とGCN,TAGCN,GraphSAGEの3つの異なるアーキテクチャの組み合わせを経験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 16:19:52 GMT)
Persistent oscillations after quantum quenches: The inhomogeneous case [0.0]
初期翻訳の不変性を損なうクエンチについて検討する。クエンチが単一準粒子モードを励起すると、準粒子質量の周波数による振動は、クエンチ間隔の長さとともに増加するまで無害のままであり、その後$t-1/2$として崩壊する。減衰のない翻訳不変の場合、区間の長さが無限大になるにつれて復元される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 12:42:01 GMT)
Optimal synthesis of the Fredkin gate in a multilevel system [0.0]
3キュービットのフレドキンゲートの最適コストは5つの2キュービットのエンタングゲートであり、オーバーヘッドはコントロールノーゲート(CNOT)に制限された場合に8に上昇する。我々は3ビットのフレドキンゲートのコストを8個のCNOTから隣の5個のCNOTに削減する。非決定論的3ビットフレドキンゲートのコストはさらに4つの近接CNOTに削減され、そのようなゲートの成功は単光子検出器によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 05:36:34 GMT)
On quantum channels and operations preserving finiteness of the von Neumann entropy [0.0]
有限エントロピーを持つ状態から有限エントロピーを持つ状態への量子チャネルのクラスを記述する。 2種類の量子チャネルの出力エントロピーに対する普遍連続性境界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 18:41:24 GMT)
Nonnegativity-Enforced Gaussian Process Regression [0.0]
本稿では,GP回帰フレームワークの下で,物理制約を確率論的に強制する手法を提案する。この新しいアプローチは、結果のGPモデルの分散を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 00:43:46 GMT)
Mobile-Based Deep Learning Models for Banana Diseases Detection [0.0]
タンザニアの小規模農家は、バナナの病気を早期に検出するための道具が不足していることに異議を唱えている。本研究の目的は,深層学習を用いたフサリウム・ウィットレース1およびブラックシガトカバナナ病の早期発見のためのモバイルアプリケーションの開発である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 21:17:45 GMT)
Methods for Accelerating Geospatial Data Processing Using Quantum Computers [0.0]
本稿では,畳み込みニューラルネットワークに対する普遍量子エンハンスメントを用いた衛星画像分類手法について述べる。この領域では、これまでの量子的取り組みよりもパフォーマンスが向上し、最終的に量子的優位性につながる可能性のある潜在的な改善が特定できる。 SAT-4衛星画像データセットを用いてこれらのネットワークをベンチマークし、宇宙産業における機械学習技術の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 02:14:51 GMT)
Learning Unsplit-field-based PML for the FDTD Method by Deep Differentiable Forest [0.0]
有限差分時間領域 (FDTD) に対するABC(un-split-filed-based boundary condition) のアプローチを, 深部微分可能な森林に基づいて効率的に提案する。計算過程において、従来の完全整合層(PML)ABCを置き換えるために、Deep Differentiable Forest (DDF)モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 10:05:49 GMT)
Hybrid 2-stage Imperialist Competitive Algorithm with Ant Colony Optimization for Solving Multi-Depot Vehicle Routing Problem [0.0]
本稿では,2つの集団ベースアルゴリズムに基づくハイブリッド2段階アプローチを提案する。提案したハイブリッドアルゴリズムでは、ICAがデポへの顧客の割り当てを担当し、ACOが顧客のルーティングとシークエンシングを行っている。その結果、単純なACOやICAよりも明らかに改善され、他の競合アルゴリズムと比較して非常に競争力のある結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 17:43:06 GMT)
Efficient time-bin encoding for practical high-dimensional quantum key distribution [0.0]
高次元量子鍵分布(QKD)は、情報理論の安全な通信を実現する。ファイバーベース4次元QKDの時間と位相エンコーディングと1次元デコイ状態技術を用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 15:51:29 GMT)
DiagNet: towards a generic, Internet-scale root cause analysis solution [0.0]
我々は、インターネット規模の根本原因分析において、異なる機械学習技術がどのように使用できるかを示す。当社のソリューションであるDiagNetは、画像処理研究の概念を応用して、ネットワークおよびシステムメトリクスを処理する。推定時にのみ導入される原因を含む73.9%のリコールで有望な根本原因解析能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 13:21:32 GMT)
Deep Multi-Shot Network for modelling Appearance Similarity in Multi-Person Tracking applications [0.0]
本稿では、人の観察における外観類似度(MS-DoAS)の測定のためのディープマルチショットニューラルモデルを提案する。モデルは故意に訓練され、以前のアイデンティティスイッチの存在を管理し、処理されたトラックでの観察を見逃すことができる。これは、新しい観測が特定の軌道に対応するときの識別能力の高さを示し、ハードテストで97%の分類精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 16:43:35 GMT)
DataFed: Towards Reproducible Research via Federated Data Management [0.0]
DataFedは軽量で分散した科学データ管理システムである。それは、ゆるやかに結合された科学施設のネットワーク内のストレージシステムの連合にまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 21:05:22 GMT)
DCT-Conv: Coding filters in convolutional networks with Discrete Cosine Transform [0.0]
スペクトル選択成分をオフにすることで、ネットワークのトレーニングされた重みの数を減らし、その性能にどのように影響するかを分析する。実験により、訓練されたDCTパラメータでフィルタをコーディングすると、従来の畳み込みよりも改善されることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 10:59:07 GMT)
Coronavirus (COVID-19) Classification using Deep Features Fusion and Ranking Technique [0.0]
新型コロナウイルスを早期に検出するために, 深部特徴を融合・ランク付けする手法が提案された。提案手法は, 98.27%の精度, 98.93%の感度, 97.60%の特異性, 97.63%の精度, 98.28%のF1スコア, 96.54%のマシューズ相関係数(MCC)測定値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 20:43:44 GMT)
Computers in Secondary Schools: Educational Games [0.0]
本項では、中学校での教育ゲームについて紹介する。教育ゲームには、デジタル技術に支えられた遊び心のある学習意図を持つ3つの主要な教育活動が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 08:23:32 GMT)
Bayesian aggregation improves traditional single image crop classification approaches [0.0]
1つの衛星画像で作物を分類するための古典的MLアプローチとU-Net NNの比較を示す。単一の衛星画像の作物分類の最良の結果は、全体的な精度77.4%、マクロF1スコア0.66の勾配上昇のために達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 15:14:03 GMT)
Automated Smartphone based System for Diagnosis of Diabetic Retinopathy [0.0]
糖尿病網膜症の早期診断は、農村部に住む糖尿病患者に届かなかった。専門の眼科医の不足、医療センターの不足、診断機器の高価さなどがその理由である。深層学習に基づく糖尿病網膜症の自動診断が本研究で実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 14:01:36 GMT)
A Structural Approach to Dynamic Migration in Petri Net Models of Structured Workflows [0.0]
本稿では,ペトリネットモデルのクラスにおける過大評価問題を解析する。また, 従来のプロセスと新しいプロセスの構造的特性の観点から, 同じ計算方法についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 07:05:09 GMT)
A Paul Trap with Sectored Ring Electrodes for Experiments with Two-Dimensional Ion Crystals [0.0]
このトラップは、リング電極を平らにし、8つの同一セクターに分割したポールトラップを改造したもので、その2つのエンドキャップ電極は、レーザーと撮像光学へのアクセスのために切り出された円錐形になっている。最大30Ba+イオンの冷却2D結晶をトラップしドップラーし、結晶面と横方向の両方でトラップ電位のチューニング性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Apr 2020 18:36:07 GMT)