Predicting Performance for Natural Language Processing Tasks [128.3] 実験条件を入力として,NLP実験の評価スコアを予測する回帰モデルを構築した。
9つの異なるNLPタスクを実験した結果、予測器は目に見えない言語や異なるモデリングアーキテクチャに対して有意義な予測を生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 16:02:18 GMT)
AVA: an Automatic eValuation Approach to Question Answering Systems [123.4] AVAはTransformerベースの言語モデルを使用して、質問、回答、参照テキストをエンコードする。
我々の解は、F1の74.7%のスコアを達成し、一つの答えに対する人間の判断を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 05:00:16 GMT)
Gender Bias in Multilingual Embeddings and Cross-Lingual Transfer [101.6] 多言語埋め込みにおけるジェンダーバイアスとNLPアプリケーションの伝達学習への影響について検討する。
我々は、バイアス分析のための多言語データセットを作成し、多言語表現におけるバイアスの定量化方法をいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 04:34:37 GMT)
Expertise Style Transfer: A New Task Towards Better Communication
between Experts and Laymen [88.3] そこで我々は,手動で注釈付きデータセットを手動で提供し,専門的なスタイルの転送を行う新しいタスクを提案する。
このタスクの解決は、プロの言語を単純化するだけでなく、レイメンの記述の正確さと専門性の向上にも寄与する。
スタイル転送とテキスト単純化のための5つの最先端モデルのベンチマーク性能を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 04:50:20 GMT)
CHiME-6 Challenge:Tackling Multispeaker Speech Recognition for
Unsegmented Recordings [87.4] 第6回CiME音声分離認識チャレンジ(CHiME-6)の開催
この課題は、従来のCHiME-5課題を再考し、遠隔マルチマイクロホン音声のダイアリゼーションと認識の問題をさらに検討する。
本稿では, セグメント化多話者音声認識と非セグメント化多話者音声認識におけるCHiME-6チャレンジのベースライン記述について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 11:04:49 GMT)
Improving Input-Output Linearizing Controllers for Bipedal Robots via
Reinforcement Learning [85.1] 入力出力線形化コントローラの主な欠点は、正確な力学モデルが必要であり、入力制約を考慮できないことである。
本稿では,強化学習技術を用いた二足歩行ロボット制御の具体例について,両課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 10:50:13 GMT)
Heterogeneous Knowledge Distillation using Information Flow Modeling [82.8] 教師モデルの様々な層を流れる情報の流れをモデル化して機能する新しいKD手法を提案する。
提案手法は, トレーニング過程の異なる段階において, 適切な監督手法を用いて, 上記の制限を克服することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 06:56:56 GMT)
The ILASP system for Inductive Learning of Answer Set Programs [79.4] 我々のシステムは、通常の規則、選択規則、厳しい制約を含むアンサーセットプログラムを学習する。
まず、ILASPの学習フレームワークとその機能の概要を説明します。
続いて、ILASPシステムの進化を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 19:04:12 GMT)
Towards Efficient Processing and Learning with Spikes: New Approaches
for Multi-Spike Learning [59.2] 各種タスクにおける他のベースラインよりも優れた性能を示すための2つの新しいマルチスパイク学習ルールを提案する。
特徴検出タスクでは、教師なしSTDPの能力と、その制限を提示する能力を再検討する。
提案した学習ルールは,特定の制約を適用せずに,幅広い条件で確実にタスクを解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 06:41:20 GMT)
Language Models as an Alternative Evaluator of Word Order Hypotheses: A
Case Study in Japanese [45.8] 本稿では,ニューラルネットワークモデル(LM)を用いて単語の順序を解析する手法について検討する。
本手法が単語の順序分析に有効かどうかを検討する。
LMは分析ツールとして使うのに十分な単語順の知識を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 14:32:40 GMT)
Benchmarking Multimodal Regex Synthesis with Complex Structures [45.4] 自然言語から正規表現(regex)を生成する既存のデータセットは、複雑さに制限されている。
従来のものと異なる新しい合成データセットであるStructuredRegexを3つの側面で紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 00:16:09 GMT)
Analyzing analytical methods: The case of phonology in neural models of
spoken language [44.0] 本稿では,音声言語のニューラルネットワークモデルにおける音韻表現の事例について検討する。
我々は2つの一般的な分析手法を用いて、音素配列と音素シーケンスを符号化するニューラルアクティベーションパターンの程度を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 07:59:40 GMT)
Do Neural Models Learn Systematicity of Monotonicity Inference in
Natural Language? [41.6] 本稿では,ニューラルネットワークが自然言語の単調推論の体系性を学習できるかどうかを評価する手法を提案する。
単調性推論の4つの側面を考察し、モデルが異なるトレーニング/テスト分割における語彙的および論理的現象を体系的に解釈できるかどうかを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 12:35:41 GMT)
Single Model Ensemble using Pseudo-Tags and Distinct Vectors [41.2] モデルアンサンブルの効果を1つのモデルで再現する手法を提案する。
提案手法は,K-識別疑似タグとK-識別ベクトルを用いて,単一のパラメータ空間内でK-仮想モデルを生成する。
いくつかのデータセットにおけるテキスト分類とシーケンスラベリングタスクの実験は、我々の手法が従来のモデルアンサンブルをエミュレートし、性能を1/K時間で低下させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 16:23:47 GMT)
Hard-Coded Gaussian Attention for Neural Machine Translation [39.6] 学習パラメータを含まない「ハードコード」アテンションバリアントを開発する。
エンコーダとデコーダの学習したすべての自己注意ヘッドを、固定された入力に依存しないガウス分布に置き換えることで、4つの異なる言語ペア間のBLEUスコアに最小限の影響を与える。
このBLEUドロップの多くは、1つの学習されたクロスアテンションヘッドをハードコードされたトランスフォーマーに追加することで回収できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 08:16:13 GMT)
Clue: Cross-modal Coherence Modeling for Caption Generation [38.1] 談話の計算モデルにインスパイアされたコヒーレンス関係を用いて,画像キャプションにおける情報ニーズと目標について検討する。
画像とテキストで推論を学習するための新しいタスクを導入し、これらのコヒーレンスアノテーションを利用して関係分類器を中間的なステップとして学習することができることを示す。
その結果,コヒーレンス関係によって規定される情報ニーズに対して,生成したキャプションの一貫性と品質が劇的に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 19:28:52 GMT)
Are Emojis Emotional? A Study to Understand the Association between
Emojis and Emotions [37.9] 絵文字と感情の関連性について,人間同士の関連付けによる新たなデータセットを用いて検討する。
また,類似の関連がより大きな絵文字集合に対して予測できるような,既存のデータからそのような関連がどの程度推測できるかを評価する実験も行なっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 04:04:42 GMT)
Learning to Autofocus [37.0] Autofocusはデジタルカメラにとって重要なタスクである。
本稿では,この問題に対する学習に基づくアプローチを提案し,効果的な学習のための十分な大きさの現実的なデータセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 23:23:12 GMT)
Comparing SNNs and RNNs on Neuromorphic Vision Datasets: Similarities
and Differences [36.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)は、ニューロモルフィックデータに基づいてベンチマークされる。
本研究では,SNNとRNNをニューロモルフィックデータと比較するための系統的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 10:19:37 GMT)
Decision Support for Intoxication Prediction Using Graph Convolutional
Networks [34.7] 本稿では,患者の症状とメタ情報をグラフ畳み込みネットワークを用いて融合する新しい機械学習CADx法を提案する。
ミュンヘンのPCCと10種類の毒素の有毒化を経験した10名の医師に対して,本法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 14:20:32 GMT)
PAMTRI: Pose-Aware Multi-Task Learning for Vehicle Re-Identification
Using Highly Randomized Synthetic Data [34.7] 車両ReIDは、(形状・外観の相違による)高いクラス内変動、(異なるメーカーによる車両間の形状・外観の類似性による)小さいクラス間変動により困難である。
本稿では,Pose-Aware Multi-Task Re-Identification (PAMTRI) フレームワークを提案する。
これは、キーポイント、ヒートマップ、およびポーズ推定からのセグメントを介して車両のポーズと形状を明示的に推論することで、視点依存性を克服する。
組込みポーズ表現によるマルチタスク学習を通じて、ReIDの実行中にセマンティックな車両属性(色と型)を共同で分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 01:29:09 GMT)
Towards Occlusion-Aware Multifocal Displays [33.5] 多焦点ディスプレイは、複数の焦点面に仮想コンテンツを配置し、それぞれが希薄な深さに配置する。
新たなConeTilt演算子は、ディスプレイパネルの各ピクセルで出力される光円錐を傾けるという、さらなる自由度を提供する。
位相のみの空間光変調器で容易に実装できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 23:51:11 GMT)
Examining Citations of Natural Language Processing Literature [31.9] AAの論文の約56%が10回以上引用されている。
CL Journalは最も引用された論文があるが、近年は引用の優位性が低下している。
感情分類、アナフォラ分解能、およびエンティティ認識に関する論文は、最も中央値の引用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 20:01:59 GMT)
Multi-Modality Generative Adversarial Networks with Tumor Consistency
Loss for Brain MR Image Synthesis [30.6] 1つのMRモードT2から3つの高品質MRモード(FLAIR, T1, T1ce)を同時に合成する多モード生成対向ネットワーク(MGAN)を提案する。
実験結果から, 合成画像の品質は, ベースラインモデル, pix2pixで合成した画像より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 21:33:15 GMT)
Simultaneous Translation Policies: From Fixed to Adaptive [29.7] 我々は,一組の固定ポリシーの簡単な構成で適応ポリシーを実現するアルゴリズムを設計する。
我々のアルゴリズムは、同じレイテンシで最大4つのBLEUポイントを上回ります。
グレディモードでは、BLEUのフル文翻訳のスコアを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 07:18:51 GMT)
Opportunistic Decoding with Timely Correction for Simultaneous
Translation [28.9] 本稿では,時間的補正能力を持つ機会論的復号手法を提案する。
実験の結果,中国語と英語と中国語の翻訳では8%以下で,レイテンシの大幅な低減とBLEUの+3.1増加を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 01:41:02 GMT)
Enhancing Text-based Reinforcement Learning Agents with Commonsense
Knowledge [28.0] テキストベースの環境とゲームによる強化学習技術の進歩を評価する最近の傾向を評価環境として検討する。
本研究では,コンセプションネットからコモンセンス知識を用いて2つのテキストベースの環境において有望な性能を示すエージェントのインスタンス化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 12:07:02 GMT)
Rationalizing Medical Relation Prediction from Corpus-level Statistics [27.6] 本稿では、人間の記憶の動作に関する既存の理論、例えばリコールと認識の理論に着想を得た、新しい解釈可能なフレームワークを提案する。
実世界の公的な臨床データセットで実験を行い、我々のフレームワークは、神経ベースラインモデルの包括的なリストに対して、競争力のある予測性能を達成するだけでなく、その予測を正当化する根拠も提示できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 17:39:40 GMT)
Contrastive Self-Supervised Learning for Commonsense Reasoning [26.7] 本稿では,プロ名詞の曖昧さとウィノグラードの課題を解決するための自己指導手法を提案する。
提案手法は,いわゆる「トリガー」単語に関連する訓練コーパスの特徴的構造を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 00:39:09 GMT)
SAMP: Shape and Motion Priors for 4D Vehicle Reconstruction [25.4] 形状を3次元符号付き距離関数で表現し、それらを低次元多様体に埋め込む。
我々は、軌道を可塑性物体運動に規則化するために運動モデルを用いる。
形状復元とポーズ推定の精度を両立させた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 21:23:54 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Intelligent Transportation Systems: A
Survey [23.3] データ駆動型アプリケーションと輸送システムを組み合わせることは、近年の輸送アプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
深部強化学習(RL)に基づく交通制御アプリケーションについて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 22:44:50 GMT)
DQI: Measuring Data Quality in NLP [22.5] データ品質指標(DQI)の一般的な式を導入し、データセット作成者が望ましくないバイアスのないデータセットを作成するのを支援する。
SNLIデータセットを用いてトレーニングしたモデルが,分散タスクの外部に一般化できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 12:34:17 GMT)
DeFormer: Decomposing Pre-trained Transformers for Faster Question
Answering [22.2] トランスフォーマーベースのQAモデルは、質問と入力通路の両方にわたる入力ワイド自己アテンションを使用する。
DeFormerを導入し、下層層における全自己注意を質問全体および横断的自己注意に置き換える。
BERTとXLNetのDeFormerバージョンは、QAを4.3倍高速化するために使用でき、単純な蒸留に基づく損失は1%の精度でしか得られない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 04:28:22 GMT)
GenericsKB: A Knowledge Base of Generic Statements [18.7] 我々はNLPコミュニティのための新しいリソース、すなわち*ジェネリックステートメントの大きな(3.5M+文)知識ベースを提示する*。
これは、抽出またはクラウドソースされた三つ組とは対照的に、*自然に発生する*ジェネリック文を含む最初の大きなリソースである。
すべてのジェネリックKB文は、その話題用語、周囲の文脈(文)、そして(学習された)信頼によって注釈付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 00:08:42 GMT)
Sources of Transfer in Multilingual Named Entity Recognition [17.9] ポリグロット認識モデルにおける多言語移動の源泉について検討する。
ポリグロットモデルは言語間で効率的に多くのパラメータを共有できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 15:00:02 GMT)
On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization [17.3] 我々は抽象文書要約のためのニューラルテキスト生成モデルの制約を解析した。
これらのモデルは、入力文書に反するコンテンツを幻覚させる傾向にあることがわかった。
テキスト・エンタテインメントの指標は,標準指標よりも忠実度と相関性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 00:09:16 GMT)
Lagrangian Neural Style Transfer for Fluids [17.1] ラグランジアンの観点から画像から3次元流体へのニューラルスタイルの変換手法を提案する。
スタイル転送に粒子を用いることは、グリッドベースの手法と比較して、独特な利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 11:53:05 GMT)
Supportive Actions for Manipulation in Human-Robot Coworker Teams [16.0] 我々は、将来の干渉を減らすことで相互作用を支援する行動を、支援ロボット行動と表現する。
1)タスク指向: ロボットは自身のタスク目標をさらに進めるためにのみ行動を取るし、(2)支援的: ロボットはタスク指向のタスクよりも支援的行動を好む。
シミュレーション実験では, 人体モデルを用いて, エージェント間の干渉を軽減し, 作業の完了に要する時間が長いことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 09:37:10 GMT)
Stochastic Neighbor Embedding of Multimodal Relational Data for
Image-Text Simultaneous Visualization [15.5] t-stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) は低次元の特徴ベクトルを計算し、観測されたデータベクトルの類似性を維持する。
MR-SNEは、単一のデータ領域のみを対象として設計されているが、マルチモーダルデータには向いていない。
FlickrとAnimal with Attributes 2データセットの可視化を通じて、提案したMR-SNEは他のグラフ埋め込みベースのアプローチと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 00:39:29 GMT)
Online Learning and Optimization for Revenue Management Problems with
Add-on Discounts [14.8] 我々は、この問題を最適化問題として定式化し、異なる商品の価格とアドオン割引商品の選択を決定する。
所望の精度にほぼ近い精度で問題を解くことができる効率的なFPTASアルゴリズムを提案する。
我々の学習アルゴリズムは、真の需要関数にアクセスできる最適なアルゴリズムに収束できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 23:54:17 GMT)
Understanding and Improving Information Transfer in Multi-Task Learning [14.4] すべてのタスクに対して共有モジュール,各タスクに対して別個の出力モジュールを備えたアーキテクチャについて検討する。
タスクデータ間の不一致が負の転送(または性能の低下)を引き起こし、ポジティブな転送に十分な条件を提供することを示す。
理論的洞察から着想を得た結果,タスクの埋め込みレイヤの整合がマルチタスクトレーニングやトランスファー学習のパフォーマンス向上につながることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 23:43:52 GMT)
SimPropNet: Improved Similarity Propagation for Few-shot Image
Segmentation [14.4] 最近のディープニューラルネットワークに基づくFSS法は,サポート画像の前景特徴とクエリ画像特徴との高次元的特徴類似性を生かしている。
我々は,サポート機能とクエリ機能との共有を強制するために,サポートとクエリマスクを共同で予測することを提案する。
提案手法は,PASCAL-5iデータセット上での1ショットと5ショットのセグメンテーションに対して,最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 08:00:15 GMT)
Social Biases in NLP Models as Barriers for Persons with Disabilities [13.6] 本稿では、障害の言及に対する望ましくない偏見の証拠として、毒性予測と感情分析の2つの異なる英語モデルについて述べる。
次に、ほとんどのNLPパイプラインにおいて重要な第一歩である神経埋め込みが、障害の言及に対する望ましくないバイアスを含むことを実証する。
最終的に、観察されたモデルバイアスに寄与する可能性のある障害に関する談話の中で、トピックのバイアスを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 12:16:54 GMT)
Predicting the Path Loss of Wireless Channel Models Using Machine
Learning Techniques in MmWave Urban Communications [13.0] 従来の無線通信チャネルモデリングは、決定論的およびチャネル手法を用いて行われる。
機械学習(ML)は、5G以降のシステム設計に革命をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 08:19:18 GMT)
A Girl Has A Name: Detecting Authorship Obfuscation [12.5] 著者の属性は、テクストの分析に基づいてテキストの著者を特定することを目的としている。
著者の難読化は、テキストのスタイルを変更することによって著者の帰属を防ぐことを目的としている。
我々は、敵の脅威モデルの下で、最先端のオーサシップ難読化手法のステルス性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 04:52:55 GMT)
Treebank Embedding Vectors for Out-of-domain Dependency Parsing [12.2] ツリーバンク埋め込みベクタは、特定の言語に対するすべてのツリーバンクをトレーニングデータとして使用すると同時に、モデルが1つのツリーバンクからのトレーニングデータを他のものよりも好むことを可能にする。
この考え方は,(1)訓練で使用する木バンクから来ない文に対して木バンクベクトルを予測する手法を導入すること,(2)テスト中に埋もれた木バンクベクトルから離れて移動するときに何が起こるのかを探索することによる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 11:33:41 GMT)
Personalized Federated Learning for Intelligent IoT Applications: A
Cloud-Edge based Framework [12.2] IoT(Internet of Things)は、現代生活のさまざまな側面に広く浸透している。
この記事では、インテリジェントなIoTアプリケーションのためのクラウドエッジアーキテクチャにおいて、パーソナライズされたフェデレーション付き学習フレームワークを推奨します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 08:44:54 GMT)
A Novel GDP Prediction Technique based on Transfer Learning using CO2
Emission Dataset [11.7] 最も繁栄している州は、温室効果ガス(特にCO2)の放出量が最も高い州である。
本稿では、GDP予測のためのドメイン適応トランスファーラーニングと呼ばれる、新しいトランスファーラーニングに基づくGDP予測手法について報告する。
その結果, 一般化回帰ニューラルネットワーク, エクストリーム学習マシン, サポートベクトル回帰の3つのよく知られた回帰手法について比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 15:30:03 GMT)
Neural Differential Equations for Single Image Super-resolution [11.6] 単一画像の超解像上で,ニューラルDsとバックプロパゲーション手法のいくつかの形態をベンチマークする。
我々の実験では、微分モデルは最先端の超解像モデルの性能と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 15:46:45 GMT)
Projection Inpainting Using Partial Convolution for Metal Artifact
Reduction [11.6] コンピュータ断層撮影では、患者体内に金属インプラントがあるため、再構成された画像は金属加工物に悩まされる。
この研究において、部分的畳み込みは、有効なピクセル値のみに依存する射影インペイントに適用される。
実験により、部分的な畳み込みを伴うU-Netは、従来の畳み込みよりも金属の破損した領域をよりよく塗ることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 09:32:35 GMT)
Computing With Words for Student Strategy Evaluation in an Examination [11.5] 本稿では,学生戦略評価のための新しいPer Cベースのアプローチについて報告する。
試験で採用した戦略を総合的に評価するための数値スコアを生成する。
また,本システムから,学生の戦略を記述した言語的評価も得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 15:57:54 GMT)
An Information-theoretic Visual Analysis Framework for Convolutional
Neural Networks [11.2] CNNモデルから抽出可能なデータを整理するデータモデルを提案する。
次に、異なる状況下でエントロピーを計算する2つの方法を提案する。
我々は,モデル内の情報変化量をインタラクティブに探索する視覚解析システムCNNSlicerを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 21:36:50 GMT)
Large-scale Uncertainty Estimation and Its Application in Revenue
Forecast of SMEs [10.4] 中小企業の経済と銀行の重要性は、現代社会においてよく認識されている。
信頼できる収益予測モデルを構築することは非常に有益である。
本稿では,実装が容易で,容易に並列化可能で,解釈可能で,高品質な予測不確実性の推定値が得られるスケーラブルな自然グラディエントブースティングマシンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 06:17:44 GMT)
A Comprehensive Survey of Grammar Error Correction [10.3] 文法誤り訂正(GEC)は自然言語処理技術の重要な応用分野である。
過去10年間、機械学習とディープラーニングの普及のために、ECCで大きな進歩を遂げてきた。
本研究は,本分野の文献を総合的に考察するための第1回調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 04:46:52 GMT)
Type-2 fuzzy reliability redundancy allocation problem and its solution
using particle swarm optimization algorithm [9.8] ファジィ多目的信頼性冗長配置問題 (FMORRAP) を提案する。
FMORRAPはシステムの信頼性を最大化し、同時にシステムコストを最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 15:39:54 GMT)
Electrically-Tunable Stochasticity for Spin-based Neuromorphic Circuits:
Self-Adjusting to Variation [8.2] エネルギー効率のよい方法は、ニューロモルフィックアーキテクチャー内の低エネルギーバリアナノ磁気デバイスを活用するために対処される。
磁気ジャンクションのエネルギー障壁を低減させる効果を,学習システムに存在する結果に対して評価し,最適化する。
これにより、エネルギー障壁がほぼゼロkTを超えると、急降下するDBNのプロセス変動感度が軽減される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 21:26:10 GMT)
Zero-Shot Transfer Learning with Synthesized Data for Multi-Domain
Dialogue State Tracking [8.2] 合成データによるデータ拡張により、ゼロショット学習の精度が向上することを示す。
ドメインごとの平均的なゼロショット学習状態を21%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 18:00:48 GMT)
Practical Perspectives on Quality Estimation for Machine Translation [6.4] 機械翻訳(MT)のための文レベル品質推定(QE)は、MT出力の修正に必要な後編集作業の翻訳編集率(TER)コストを予測しようとする。
MT出力の利用者はバイナリ品質の指標に主に興味を持っている:翻訳文は適当か、それとも後編集が必要か?
従来のQE回帰モデルは、このタスクでは不十分であったが、出力回帰層をバイナリ分類に置き換えて、90%の精度で50-60%のリコールを達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 01:50:10 GMT)
SVM-Lattice: A Recognition & Evaluation Frame for Double-peaked Profiles [5.3] SVM-Latticeと呼ばれる新しい格子構造は、SVMとFCLに基づいて設計されている。
SVM-Latticeは、二重ピークプロファイルを持つ希少スペクトルの認識と評価に特に応用される。
その結果,従来の手法との整合性が良好であり,分類結果の精度が高く,検索効率も他の類似手法よりも高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 01:56:18 GMT)
Enhancing network forensics with particle swarm and deep learning: The
particle deep framework [4.8] 自動化と生産性への影響により、IoTスマートなものの人気が高まっている。
IoTデバイスは、確立された新しいIoT固有の攻撃ベクタの両方に脆弱性があることが証明されている。
本稿では,Particle Deep Frameworkを利用したIoTネットワークのための新しいネットワーク法医学フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 06:39:33 GMT)
Imputation of missing sub-hourly precipitation data in a large sensor
network: a machine learning approach [4.6] 本研究では,30分間隔で採取した降水データを計算するために,現在の機械学習技術を利用した2段階解析手法を提案する。
英国の37の気象観測所を調査し、この機械学習プロセスは降水データをより正確に予測する。
弱相関データセットから複雑な非線形関係をキャプチャすることは、時間以下の解像度でデータリカバリに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 09:11:03 GMT)
Cross-View Image Retrieval -- Ground to Aerial Image Retrieval through
Deep Learning [3.3] 我々は,クロスビュー画像検索CVIRと呼ばれる,多視点画像を対象とした新しいクロスモーダル検索手法を提案する。
本研究の目的は,ストリートビュー画像からのサンプルを衛星ビュー画像と直接比較する,特徴空間と埋め込み空間を見出すことである。
この比較のために、DeepCVIRという新しい深層学習ソリューションが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 06:52:16 GMT)
An Intelligent and Low-cost Eye-tracking System for Motorized Wheelchair
Control [3.3] 本論文は、運動障害者が効果的かつ努力的に動く能力を回復させることで、運動障害者を支援するシステムを提案する。
システム入力は、視線方向を推定するために処理されたユーザの目の画像であり、車椅子はそれに応じて移動された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 23:08:33 GMT)
Towards Deep Learning Methods for Quality Assessment of
Computer-Generated Imagery [2.6] 従来のビデオコンテンツとは対照的に、ゲームコンテンツはいくつかのゲームにおいて非常に高い動きのような特別な特徴を持つ。
本稿では,ゲーム品質評価のためのディープラーニングベースの品質指標を構築する計画について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 14:08:39 GMT)
A language score based output selection method for multilingual speech
recognition [2.3] 対象言語に対する全ての候補を生成するために,言語モデル再構成手法を適用する。
入力言語の識別子モデルや言語仕様を使わずに出力を自動的に選択する単純なスコアを提案する。
さらに,ベトナム語における英語の借用語の精度向上のためのソリューションとして,言語間話者の問題に対処する英語とベトナム語をエンド・ツー・エンドに設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 15:07:14 GMT)
Learning Model Predictive Control for Competitive Autonomous Racing [2.0] この論文の目標は、学習モデル予測コントローラ(LMPC)を設計し、複数のエージェントが事前に定義されたレーストラックでリアルタイムに競い合うようにすることである。
この論文は、既存の単一エージェントの定式化における2つの欠点に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 13:05:31 GMT)
SS3D: Single Shot 3D Object Detector [1.6] シングルショット3Dオブジェクト検出(Single Shot 3D Object Detection、SS3D)は、シングルステージの3Dオブジェクト検出アルゴリズムである。
提案手法は, 直接, 統計的に計算された入力表現と単一ショット検出器を組み合わせる。
AVODやF-PointNetのような一般的な3Dオブジェクト検出器よりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 12:33:08 GMT)
Cryogenic microwave-to-optical conversion using a triply-resonant
lithium niobate on sapphire transducer [1.6] サファイア基板上に低損失のニオブ酸リチウムフォトニックと超伝導マイクロ波共振器を組み合わせた集積型電気光学変換器を提案する。
この三重共振装置は希釈冷凍機で動作し、マイクロ波光子をオンチップ効率6.6タイム10-6ドル、変換帯域幅20MHzの光子に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 18:26:18 GMT)
Weyl's problem: A computational approach [1.2] ワイルの問題は、有界領域における波動方程式の固有値の分布である。
本稿では,累積状態数に関連するいくつかのプロジェクトについて述べる。
このプロジェクトは統計力学に応用できるが、量子力学、核物理学、計算物理学のコースに統合することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 20:11:46 GMT)
DroTrack: High-speed Drone-based Object Tracking Under Uncertainty [0.2] DroTrackは、ドローンがキャプチャしたビデオシーケンスのための高速なビジュアル単一オブジェクト追跡フレームワークである。
ファジィC平均に基づく効果的なオブジェクトセグメンテーションを実装した。
また、幾何角運動を利用して信頼度の高い物体スケールを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 13:16:16 GMT)
wisardpkg -- A library for WiSARD-based models [0.0] このライブラリはMITライセンスのオープンソースパッケージで、GitHubにライセンスでホストされている。
WiSARDベースのモデルによるコード生成を容易にするため、LabZeroは、wisardと呼ばれるMLライブラリC++/Pythonを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 17:03:40 GMT)
Universal Error Bound for Constrained Quantum Dynamics [0.0] 一般ギャップ量子系における制約力学近似の観測可能な誤差境界を確立する。
我々の研究は、非平衡量子力学に関する普遍的で厳密な結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 07:37:30 GMT)
Quantum scrambling and the growth of mutual information [0.0] 量子情報のスクランブル(quantum information scrambling)とは、量子情報の局所的な回復可能性を失うことを指す。
相互情報によって定量化される絡み合いの増大は、時間依存のOut-Of-Time-Ordered Correlatorの変化により低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 16:37:01 GMT)
Quantum scars as embeddings of weakly "broken" Lie algebra
representations [0.0] PXPモデルは、不足固有状態の異なる族に対応するリー代数の「ルース」埋め込みをサポートすることを示す。
我々は、PXPモデルに存在するリー代数のゆるい埋め込みと、関連するモデルにおけるスカーレッド状態の最近の正確な構成との関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 15:26:57 GMT)
On Learning Combinatorial Patterns to Assist Large-Scale Airline Crew
Pairing Optimization [0.0] 本稿では,飛行接続データ中の可視パターンを学習するための変分グラフオートエンコーダの新たな適応法を提案する。
結果として生じる飛行接続予測は、新しいペアリングを生成するために小説を使ってオンザフライで組み合わせられる。
提案手法の実用性は、複数のハブ・アンド・スポーク・ワークスと複数のクルー・ベースを特徴とする、大規模(4200以上のフライト)、実世界、アメリカの航空会社の複雑なフライト・ネットワーク上で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 11:46:35 GMT)
Minerva: A Portable Machine Learning Microservice Framework for
Traditional Enterprise SaaS Applications [0.0] 従来のエンタープライズアプリケーションでは、再設計は機械学習(ML)モデルをうまくデプロイするための重要な要素である。
ここでは、従来のレガシーアプリケーションスイートにおけるインテリジェントなモジュール化とデプロイの効率的な方法として、ポータブルなMLマイクロサービスフレームワークであるMinervaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 15:53:33 GMT)
How deep the machine learning can be [0.0] 機械学習は、主に従来のコンピューティング(プロセッサ)に基づいている。
本稿では,AIソリューションの計算性能のスケールアップについて,いくつかの問題点を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 16:06:31 GMT)
Error bounds for constrained dynamics in gapped quantum systems:
Rigorous results and generalizations [0.0] 孤立量子系のエネルギーバンドに制約付きユニタリ力学の普遍的誤差を導入する。
我々は、局所シュリーファー・ヴォルフ変換を用いて、孤立量子多体系に結果を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 07:39:50 GMT)
Deep Convolutional Neural Networks to Diagnose COVID-19 and other
Pneumonia Diseases from Posteroanterior Chest X-Rays [0.0] 最高のパフォーマンスネットワークはVGG16で、3つのクラス(COVID-19, No Finding, Other Pneumonia)でトレーニングされた最後の30ドル%のドロップアウトだ。
内部検定精度は93.9(pm3.4)$%、COVID-19感受性は87.7(-1.9,+2)$%、No Finding感受性は96.8(pm0.8)$%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 14:42:50 GMT)
Anisotropic Spin-Acoustic Resonance in Silicon Carbide at Room
Temperature [0.0] 室温における炭化ケイ素の原子スケール中心における音波誘起スピン共鳴について報告する。
その結果、シリコン炭化物はオンチップスピン-オプトメカニカル量子制御のための高生産性ハイブリッドプラットフォームとして確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 10:51:50 GMT)
Algebra for Fractional Statistics -- interpolating from fermions to
bosons [0.0] この記事では、代数 $alpha beta - eitheta beta alpha = 1 $ のヒルベルト空間を構築し、クリフォード代数とハイゼンベルク代数の間の連続性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 18:04:47 GMT)
A neural network walks into a lab: towards using deep nets as models for
human behavior [0.0] ディープニューラルネットワークモデルが人間の行動の興味深いモデルになり得る理由を論じる。
我々はそのポテンシャルがより完全に実現される方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 May 2020 11:17:36 GMT)