NTIRE 2020 Challenge on Image Demoireing: Methods and Results [111.7] この課題はCVPR 2020と共同で開かれたNTIRE(New Trends in Image Restoration and Enhancement)ワークショップの一部だった。
提案手法は, 地上の真理清浄画像と参加者の手法による復元画像とのピーク信号-雑音比(PSNR)を用いて, その忠実度を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 22:05:58 GMT)
Unsupervised Multimodal Neural Machine Translation with Pseudo Visual
Pivoting [105.5] 非教師なし機械翻訳(MT)は、最近モノリンガルコーパスのみを用いて印象的な結果を得た。
ソースターゲットの文を潜時空間で関連付けることは依然として困難である。
異なる言語が生物学的に類似の視覚システムを共有しているため、視覚的コンテンツを通してより良いアライメントを達成する可能性は有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 20:11:46 GMT)
Diagnosing the Environment Bias in Vision-and-Language Navigation [102.0] VLN(Vision-and-Language Navigation)は、エージェントが自然言語の指示に従い、与えられた環境を探索し、所望の目標地点に到達する必要がある。
VLNを研究する最近の研究は、目に見えない環境でのテストでは、顕著なパフォーマンス低下を観察しており、ニューラルエージェントモデルがトレーニング環境に非常に偏っていることを示している。
本研究では, この環境バイアスの原因を探るため, 環境再分割と機能置換による新しい診断実験を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 19:24:33 GMT)
Learning Adaptive Exploration Strategies in Dynamic Environments Through
Informed Policy Regularization [100.7] 本研究では,動的環境に効果的に適応する探索探索探索戦略の課題について検討する。
本稿では,各タスクにおける報酬を最大化するために訓練された情報ポリシを用いて,RNNベースのポリシーのトレーニングを規則化する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 16:14:48 GMT)
Mask Encoding for Single Shot Instance Segmentation [98.0] マスクエンコーディングに基づくインスタンスセグメンテーション(MEInst)と呼ばれる単純なシングルショットインスタンスセグメンテーションフレームワークを提案する。
二次元マスクを直接予測する代わりに、MEInstはそれをコンパクトで固定的な表現ベクトルに蒸留する。
よりシンプルでフレキシブルな一段階のインスタンスセグメンテーション手法は、競合性能も達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 12:44:26 GMT)
Harvesting and Refining Question-Answer Pairs for Unsupervised QA [95.9] 教師なし質問回答(QA)を改善するための2つのアプローチを提案する。
まず、ウィキペディアから語彙的・構文的に異なる質問を抽出し、質問応答対のコーパスを自動的に構築する(RefQAと名づけられる)。
第2に、より適切な回答を抽出するためにQAモデルを活用し、RefQA上でデータを反復的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 15:56:06 GMT)
Probabilistic Color Constancy [88.9] 我々は、異なる画像領域の寄与を重み付けすることで、シーンの照度を推定するためのフレームワークを定義する。
提案手法は,INTEL-TAUデータセット上での最先端技術と比較して,競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 11:03:05 GMT)
A Large-Scale, Open-Domain, Mixed-Interface Dialogue-Based ITS for STEM [84.6] Korbitは、大規模な、オープンドメイン、複合インターフェース、対話ベースのインテリジェントチューリングシステム(ITS)である。
機械学習、自然言語処理、強化学習を利用して、インタラクティブでパーソナライズされた学習をオンラインで提供する。
他のITSとは異なり、教師はKorbitの新しい学習モジュールを数時間で開発することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 02:45:43 GMT)
Improving Semantic Segmentation via Self-Training [75.1] 半教師付きアプローチ,特に自己学習パラダイムを用いて,最先端の成果を得ることができることを示す。
まず、ラベル付きデータに基づいて教師モデルを訓練し、次にラベルなしデータの大規模なセット上で擬似ラベルを生成する。
私たちの堅牢なトレーニングフレームワークは、人名と擬似ラベルを共同で消化し、Cityscapes、CamVid、KITTIデータセット上で最高のパフォーマンスを達成することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 16:57:02 GMT)
Time Dependence in Non-Autonomous Neural ODEs [74.8] 時変重みを持つニューラルODEの新しいファミリーを提案する。
我々は、速度と表現能力の両面で、従来のニューラルODEの変形よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 16:40:50 GMT)
Shape of synth to come: Why we should use synthetic data for English
surface realization [72.6] 2018年の共有タスクでは、追加で合成されたデータを使用してトレーニングされたシステムの絶対的なパフォーマンスにはほとんど差がなかった。
我々は、2018年の英語データセットの実験において、合成データの使用はかなりの効果があることを示した。
我々は、こうしたデータを活用するシステムについて、今後の研究努力が引き続き探求されるよう、禁止されるのではなく、その使用を奨励すべきであると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 10:00:55 GMT)
Design and Development of a Web-based Tool for Inpainting of Dissected
Aortae in Angiography Images [69.1] 提案した塗布ツールは、大動脈解離を塗布するタスクに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークを組み合わせたものである。
ツールをWebアプリケーションとして設計することにより、ニューラルネットワークの使用を簡素化し、初期学習曲線を小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 12:22:21 GMT)
Group Heterogeneity Assessment for Multilevel Models [69.0] 多くのデータセットは固有のマルチレベル構造を含む。
この構造を考慮に入れることは、そのようなデータ上で行われた統計分析の正確性と校正にとって重要である。
本稿では,データ内のグループ化変数のレベルの違いを効率的に評価するフレキシブルなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 12:42:04 GMT)
TAGNN: Target Attentive Graph Neural Networks for Session-based
Recommendation [66.0] セッションベースレコメンデーションのための新しいターゲット注意グラフニューラルネットワーク(TAGNN)モデルを提案する。
TAGNNでは、ターゲット・アウェア・アテンションは、様々なターゲット項目に関して異なるユーザ関心を適応的に活性化する。
学習した関心表現ベクトルは、異なる対象項目によって変化し、モデルの表現性を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 14:17:05 GMT)
Neural Networks and Value at Risk [59.9] リスクしきい値推定における資産価値のモンテカルロシミュレーションを行う。
株式市場と長期債を試験資産として利用し、ニューラルネットワークについて検討する。
はるかに少ないデータでフィードされたネットワークは、大幅にパフォーマンスが悪くなっています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 10:22:13 GMT)
Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using
Deep Multiple-Instance Learning [59.7] パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。
PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。
本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 09:02:30 GMT)
A Multi-Perspective Architecture for Semantic Code Search [58.7] テキストマッチングのための新しい多言語間ニューラルネットワークを提案する。
CoNaLaデータセットを用いた実験により,提案したモデルでは,従来の手法よりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 04:46:11 GMT)
On the Optimality of Randomization in Experimental Design: How to
Randomize for Minimax Variance and Design-Based Inference [58.4] 条件平均値が与えられたセットで異なる場合の2本腕制御実験のミニマックス最適設計について検討する。
最適設計はカラスの混合戦略最適設計(MSOD)であることが示されている。
そこで,このような制約を受けるすべての設計において,最小値が最適である推論制約MSODを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 21:43:50 GMT)
PeTra: A Sparsely Supervised Memory Model for People Tracking [51.0] メモリスロット内のエンティティを追跡するように設計されたメモリ拡張ニューラルネットワークであるPeTraを提案する。
我々は、重要なモデリング選択を経験的に比較し、強い性能を維持しながら、メモリモジュールの設計のいくつかの側面を単純化できることを見出した。
PeTraは両方の評価に非常に効果的で、限られたアノテーションで訓練されているにもかかわらず、メモリ内の人々を追跡できる能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 17:45:35 GMT)
Joint Multi-Dimensional Model for Global and Time-Series Annotations [48.2] クラウドソーシングは、ラベルのないデータインスタンスのアノテーションを収集する一般的なアプローチである。
その中には、複数のデータインスタンスから大量のアノテーションを集め、多くの場合、訓練されていないアノテータを各データインスタンスに集め、それらを組み合わせて基礎的な真実を見積もる。
しかし、ほとんどのアノテーション融合スキームはこの側面を無視し、各次元を別々にモデル化する。
本稿では,多次元アノテーション融合の生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 20:08:46 GMT)
Diagnosis of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) with Structured Latent
Multi-View Representation Learning [48.1] 最近、コロナウイルス病2019(COVID-19)の流行は世界中で急速に広まっている。
多くの患者と医師の重労働のために、機械学習アルゴリズムによるコンピュータ支援診断が緊急に必要である。
本研究では,CT画像から抽出した一連の特徴を用いて,COVID-19の診断を行うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 15:19:15 GMT)
Seeing voices and hearing voices: learning discriminative embeddings
using cross-modal self-supervision [44.9] 私たちは、ユニモーダルな下流タスクに対してより差別的な埋め込みをトレーニングするための、以前の作業の上に構築しています。
本稿では,モダリティ間のメトリクスを最適化するだけでなく,各モダリティ内でクラス内特徴分離を実施する新しいトレーニング戦略を提案する。
本手法の有効性は,音声-視覚同期で訓練された特徴を用いた唇読解と,クロスモーダルバイオメトリックマッチングで訓練された特徴を用いた話者認識の2つの下流課題において実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 14:56:36 GMT)
EDD: Efficient Differentiable DNN Architecture and Implementation
Co-search for Embedded AI Solutions [40.3] 本稿では,完全同時かつ効率的なDNNアーキテクチャと実装共同研究手法を提案する。
探索変数とハードウェア実装変数を1つの解空間に融合させることにより,共同探索問題を定式化し,アルゴリズムの精度とハードウェア実装品質を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 02:37:48 GMT)
Exploratory Analysis of Covid-19 Tweets using Topic Modeling, UMAP, and
DiGraphs [36.3] 本稿では,Covid19 ツイートのトピック,キーワード,特徴,情報拡散の速度,ネットワーク行動の5つの異なる評価手法について述べる。
米国のケースに特有なトピックは、ホワイトハウスのコロナウイルス対策部隊のブリーフィングの後すぐに上昇し始めるだろう。
この分析の最も単純な特徴の1つは、正規表現のような初期記述的手法がハイレベルなテーマをうまく識別できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 19:16:38 GMT)
Generative Memorize-Then-Recall framework for low bit-rate Surveillance
Video Compression [29.7] グループ・オブ・ピクチャー(GoP)のサーベイランス・ビデオ機能(メモリ)と各フレーム(キュー)のスケルトン
メモリは、GoPの内部に現れるオブジェクトの外観を記述するために、GoP内部のフレームを逐次、繰り返しのニューラルコーディングに入力することで得られる。
実験結果から,本手法は外観と骨格に基づく現実的な再構築を効果的に行うことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 14:28:58 GMT)
Boosting Naturalness of Language in Task-oriented Dialogues via
Adversarial Training [29.5] 我々は、より人間的な反応を生み出すために、敵の訓練を統合することを提案する。
RNN-LGレストランデータセットでは、我々のモデルAdvNLGは、BLEUの3.6%で過去の最先端結果を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 04:44:38 GMT)
Extracting Headless MWEs from Dependency Parse Trees: Parsing, Tagging,
and Joint Modeling Approaches [26.0] 興味深い、頻繁なマルチワード式(MWE)は、ヘッドレスMWEである。
現在の依存性アノテーション方式では、内部ヘッドのように平らな構造を扱わなければならない。
我々は、フラットなMWEを予測するために、これらの2つの一般的な戦略、パーシングとタグ付けを経験的に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 18:00:04 GMT)
The More the Merrier?! Evaluating the Effect of Landmark Extraction
Algorithms on Landmark-Based Goal Recognition [25.6] 古典的計画領域を用いた目標認識と計画認識への近年のアプローチは、認識時間と精度の両面から、技術結果の状態を達成している。
このような高速な認識時間を達成するために、これらの手法は効率的だが不完全であり、ドメインや問題を計画するためのランドマークのサブセットだけを抽出するアルゴリズムを使用する。
本稿では,各計画問題に対して,ランドマークの大部分を抽出できる種々のランドマーク抽出アルゴリズムを用いることによる影響と効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 17:41:19 GMT)
Towards the Role of Theory of Mind in Explanation [23.8] 心の理論とは、精神状態(信念、目標など)を自分自身や他者に与える能力である。
以前の研究は、心の理論が他のエージェントに説明を提供する中心にあることを観察してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 17:13:46 GMT)
Gradual Relation Network: Decoding Intuitive Upper Extremity Movement
Imaginations Based on Few-Shot EEG Learning [23.7] リアルタイム脳-コンピュータインタフェース(BCI)環境では、ユーザとセッション毎に校正手順が必要である。
この問題を回避するために、直感的な上肢運動想像力(MI)の復号化にメートル法に基づく少ショット学習アプローチを採用する。
さらに,実時間ロボットアーム制御のシナリオにおいて,数ショット方式による直感的MIデコーディングの実現可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 05:55:49 GMT)
Drosophila-Inspired 3D Moving Object Detection Based on Point Clouds [22.9] 我々はショウジョウバエの浅部視覚神経経路に基づく運動検出装置を開発した。
この検出器は物体の動きに敏感であり、背景雑音を十分に抑制することができる。
次に、改良された3Dオブジェクト検出ネットワークを用いて、各提案の点雲を推定し、3D境界ボックスとオブジェクトカテゴリを効率的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 10:04:23 GMT)
Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection [22.5] 特徴ピラミッドは、異なるスケールで特徴を抽出する効率的な方法である。
このことに触発されて、ピラミッドレベルの畳み込みが提案され、これはピラミッド畳み込みと呼ばれ、修正された3次元畳み込みである。
積み重ねられたピラミッド畳み込みは直接3次元(スケールと空間)の特徴を抽出し、細心の注意を払って設計された他の特徴融合モジュールより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 19:34:56 GMT)
Low-Rank Nonlinear Decoding of $\mu$-ECoG from the Primary Auditory
Cortex [21.3] 本稿では,第1の隠蔽層に低ランク構造を有するニューラルネットワークデコーダを提案する。
低ランクの制約はデコーダ内のパラメータ数を劇的に減少させ、なおもリッチな非線形デコーダマップを可能にする。
提案する低ランクデコーダは, 標準次元低減技術を用いて, モデルの性能を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 05:51:08 GMT)
Exploiting Inter-Frame Regional Correlation for Efficient Action
Recognition [20.4] 注意的関連時間特徴(ACTF)と呼ばれる新しい時間的特徴抽出法を提案する。
ACTFは、地域レベルで連続するフレーム間の双線型および線形の相関を利用する。
本手法は,光学的フローベース手法に匹敵する性能が得られるという利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 04:28:00 GMT)
UST: Unifying Spatio-Temporal Context for Trajectory Prediction in
Autonomous Driving [20.0] 時間と空間の次元をモデル化・時間的文脈で等しく扱うための統一的なアプローチを提案する。
提案手法は, 従来の最先端手法より大幅に優れ, 単純さを保ちながら性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 13:02:57 GMT)
On the Learnability of Possibilistic Theories [19.9] 本研究では,Angluinの正確な学習モデルに基づき,確率論的理論の学習可能性について検討する。
正確なモデルにおける時間学習性は、メンバシップクエリで拡張された古典的おそらくほぼ正しいモデルに転送可能であるため、本モデルではそのような結果も確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 22:08:32 GMT)
TAG : Type Auxiliary Guiding for Code Comment Generation [19.8] コードコメント生成タスクのためのType Auxiliary Guiding-Decoderフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、ソースコードの適応的な要約を可能にするType-associated encoderとType-restricted Decoderを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 14:04:13 GMT)
Subdomain Adaptation with Manifolds Discrepancy Alignment [19.4] 各サブドメインでは2つのドメインが互いに異なる場合がある。
サブドメインを表現するために低次元多様体を用い,各多様体における局所的なデータ分布の相違を整列する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 04:18:47 GMT)
Collective Loss Function for Positive and Unlabeled Learning [19.1] 本稿では,正と未ラベルのデータのみから学習する集合的損失関数を提案する。
その結果,cPU は現状の PU 学習方法より一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 03:30:22 GMT)
An Empirical Study of Multi-Task Learning on BERT for Biomedical Text
Mining [17.1] 複数のデコーダを用いたマルチタスク学習モデルについて,生物医学的および臨床的自然言語処理タスクの多様性について検討した。
実験結果から,MTL微調整モデルが最先端トランスモデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 13:25:21 GMT)
Stochastic Bottleneck: Rateless Auto-Encoder for Flexible Dimensionality
Reduction [16.4] 本稿では、フレキシブルな潜在次元を実現するために、レートレスオートエンコーダ(RL-AE)という新しい概念を提案する。
提案したRL-AEは低歪みを達成しつつ, 可変次元の低減を実現可能であることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 14:47:42 GMT)
Fast Geometric Surface based Segmentation of Point Cloud from Lidar Data [15.9] LIDARは、地図構築に役立つ環境の高速で正確な3Dポイントクラウドマップを提供する。
本稿では,3次元オブジェクトのモデリングにおいて,分割面をリアルタイムで生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 10:17:16 GMT)
On the role of features in vertex nomination: Content and context
together are better (sometimes) [15.5] ネットワーク情報検索手法におけるコンテンツとコンテキストの二重の役割について検討する。
我々は、コンテンツとコンテキストの両方を活用するスキームと、コンテンツとコンテキストのみを別々に活用するコンテントとコンテクストの両方を活用するスキームの必要十分条件を提供する。
本稿では,ネットワークの特徴とトポロジの相補的役割を理解するための新しい理論的基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 13:01:43 GMT)
Lake Ice Detection from Sentinel-1 SAR with Deep Learning [15.5] 本稿では,深層ニューラルネットワークを用いたSentinel-1 Synthetic Aperture Radar(SAR)データの自動解析に基づく湖氷モニタリングシステムを提案する。
氷検出を2クラス(凍結・非凍結)の意味問題とし,最先端の深部畳み込みネットワーク(CNN)を用いて解いた。
2016年-17年-2017年-18年と3回の冬のスイスのアルペン湖について報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 23:01:15 GMT)
Provenance for the Description Logic ELHr [13.9] 我々は、最近導入されたデータアクセスの設定を、古典的なデータアクセスの証明と拡張に基づいて検討する。
公理の存在は証明を扱うのに様々な困難を伴い、その一部は半環の乗法的イデオロポシーを仮定することによって緩和される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 22:16:35 GMT)
End-to-End Lane Marker Detection via Row-wise Classification [13.8] 自律運転では、信頼性が高く正確な車線マーカーの位置を検出することが重要な課題である。
レーンマーカー検出問題に対する従来のアプローチは、ピクセルレベルの高密度予測タスクを実行し、その後に洗練された後処理を行う。
後処理のステップを使わずに,エンドツーエンドで直接車線マーカー予測を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 12:48:46 GMT)
A Multifactorial Optimization Paradigm for Linkage Tree Genetic
Algorithm [13.1] マルチファクター木遺伝的アルゴリズム (MF-LTGA) を導入し, 同時に複数の最適化課題に取り組む。
MF-LTGAは複数の最適化タスクを同時にこなすことができ、各タスクは共有表現から問題変数間の依存関係を学習する。
LTGAや既存の手法と比較して、MF-LTGAはソリューションの品質や時間に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 19:28:39 GMT)
What are the Goals of Distributional Semantics? [12.6] 私は、現在のモデルが様々なセマンティックな課題にいかにうまく対処できるかを、幅広い言語学的視点で見ていく。
言語的な洞察はモデルアーキテクチャの設計を導くことができるが、将来の進歩には言語表現性と計算的トラクタビリティの相反する要求のバランスが必要である、と私は結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 17:36:16 GMT)
Estimating Individual Treatment Effects through Causal Populations
Identification [11.9] 隠れ変数からの推測としてこの問題を定式化し、4つの排他的因果集団のモデルに基づいて因果制約を強制する。
本稿では,EMアルゴリズムの新たなバージョンを提案する。これは期待値最大化 (ECM) アルゴリズムと呼ばれ,軽度条件下での収束のヒントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 11:12:37 GMT)
Deep Divergence Learning [11.9] 本稿では,ニューラルネットワークを用いた関数型ブレグマン発散の学習とパラメータ化に基づくディープブレグマン発散について紹介する。
特に、分布を比較するために、ディープメトリックラーニング、カーネルメトリックラーニング、マハラノビスメトリックラーニング、モーメントマッチング機能がどのように現れるかを示す。
次に、一般関数型Bregman分散学習のためのディープラーニングフレームワークを説明し、この手法がベンチマークデータセット上で優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 06:43:25 GMT)
Enhancing Intrinsic Adversarial Robustness via Feature Pyramid Decoder [11.7] 本稿では,ニューラルネットワークの本質的堅牢性を高めるための攻撃非依存型防御フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、すべてのブロックベースの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に適用されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 01:40:26 GMT)
Ego-motion and Surrounding Vehicle State Estimation Using a Monocular
Camera [11.3] 単眼カメラを用いて,エゴモーションと周囲の車両状態を推定する新しい機械学習手法を提案する。
提案手法は3つのディープニューラルネットワークを組み合わせて,画像列から3次元車両境界ボックス,深度,光学的流れを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 00:52:46 GMT)
Weakly-Supervised Neural Response Selection from an Ensemble of
Task-Specialised Dialogue Agents [11.2] 異種対話エージェントが生成する応答の集合から最適な応答を選択するという問題をモデル化する。
提案手法は,カリキュラム学習機構を用いて,一対一の会話における一貫性のある応答のセットを予測することを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 18:40:26 GMT)
AutoScale: Optimizing Energy Efficiency of End-to-End Edge Inference
under Stochastic Variance [11.1] AutoScaleは、カスタム設計の強化学習アルゴリズムに基づいて構築された、適応的で軽量な実行スケーリングエンジンである。
本稿では,エッジでの高精度かつエネルギー効率の高いディープラーニング推論を実現するためのAutoScaleを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 00:30:29 GMT)
Mimicking Evolution with Reinforcement Learning [10.4] 人工的な人間のような知性を発達させる道は、自然のシミュレーションで進化の過程を模倣することでもたらされると我々は主張する。
この研究は、進化的リワード(EvER)を通じて進化的リワード(Evolutionary Reward)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 16:08:43 GMT)
Generating Memorable Images Based on Human Visual Memory Schemas [10.0] 本研究では,GAN(Generative Adversarial Networks)を用いて,記憶に残る場面や記憶できない場面の画像を生成することを提案する。
生成した画像の記憶性は、人間の観察者がイメージをメモリにエンコードするために使用する精神的表現に対応する視覚記憶(VMS)をモデル化することによって評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 17:23:44 GMT)
Safe Reinforcement Learning through Meta-learned Instincts [9.4] 深層強化学習では、通常、活動空間にノイズを注入することで探索を行う。
メタラーニング・インスティクティカル・ネットワーク(MLIN)と呼ばれる新しいアプローチを導入する。
MLINは、潜在的に有害な状態を避けながら、エージェントが生涯にわたって安全に学習することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 17:31:53 GMT)
Ensuring Fairness under Prior Probability Shifts [8.1] 本研究では,事前確率シフトの存在下での公平な分類の問題について検討する。
この現象は、いくつかの実世界のデータセットの年次記録に見ることができる。
本稿では,CAPE が PE-fairness を保証するために最小化を試みている Prevalence difference (PD) と呼ばれる指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 13:07:05 GMT)
Mood of India During Covid-19 -- An Interactive Web Portal Based on
Emotion Analysis of Twitter Data [7.8] このWebポータルは、リアルタイムのTwitterデータに基づいて、Covid-19中のインドのムードを表示することを目的としている。
2020年5月6日現在、このウェブポータルには194370のツイートがあり、それぞれのツイートは7つのカテゴリに分類されている。
トリガーイベントのリストも指定されており、Covid-19の期間中にインドで発生した特定のイベントについて、インドのムードを見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 17:04:43 GMT)
Automated Transcription for Pre-Modern Japanese Kuzushiji Documents by
Random Lines Erasure and Curriculum Learning [6.7] 従来の手法のほとんどは、認識プロセスを文字分割と認識に分割していた。
本稿では,従来の人間に触発された認識システムを複数行からクズシジ文書の全ページに拡張する。
トレーニングデータの欠如に対して,テキスト行をランダムに消去し,文書を歪ませるランダムテキスト行消去手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 09:17:28 GMT)
On-board Deep-learning-based Unmanned Aerial Vehicle Fault Cause
Detection and Identification [6.6] 本稿では,センサデータに基づいてドローンの誤操作を検出し,分類する新しいアーキテクチャを提案する。
提案したディープラーニングアーキテクチャを,実機でのシミュレーションと実験により検証する。
我々のソリューションは90%以上の精度で検出でき、様々な種類のドローンの誤動作を分類できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 18:55:28 GMT)
Probing the Natural Language Inference Task with Automated Reasoning
Tools [6.4] 自然言語推論(NLI)タスクは、現在のNLPにおいて重要なタスクである。
我々はNLIタスクの論理構造を調べるために他の手法を用いる。
我々は、機械指向の自然言語がNLI文のパースにどの程度うまく利用できるか、また、自動定理証明器が結果の式に対していかにうまく推論できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 03:18:11 GMT)
An Annotated Dataset of Stack Overflow Post Edits [6.4] Stack Overflowに700万以上のコードとテキストの編集を含む注釈付きデータセットを提示する。
予備的な研究は、これらの編集がきめ細かいパッチに関する情報をマイニングするための宝庫である可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 00:36:16 GMT)
Robotic Arm Control and Task Training through Deep Reinforcement
Learning [6.2] 我々は,信頼地域政策最適化と正規化アドバンテージ関数を用いたディープQ-ネットワークが,Deep Deterministic Policy GradientやVanilla Policy Gradientよりも優れていることを示す。
実際の実験では、我々の警察がシミュレーションで正しく訓練されたとしても、ほとんど変化なしに実際の環境に移動して実行できることが示されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 07:34:28 GMT)
Towards Frequency-Based Explanation for Robust CNN [6.2] 本稿では,入力データセットにおける周波数成分の分布とモデルがデータから学習する推論プロセスとの関連性について述べる。
モデルが小さな歪みに対して脆弱であることは、そのモデルが高周波特性に依存している結果であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 21:22:35 GMT)
Online Parameter Estimation for Human Driver Behavior Prediction [5.9] インテリジェントドライバモデルに適用されたオンラインパラメータ推定は、衝突のない軌道を提供しながら、ニュアンスな個人運転行動をキャプチャすることを示す。
本研究は,運転モデルの真理データ実証における近接性を評価し,その結果の緊急運転行動の安全性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 05:15:23 GMT)
Community-Based Service Ecosystem Evolution Analysis [4.8] サービスエコシステムは、継続的進化を伴う複雑な動的システムです。
サービスエコシステムの進化に関する既存の研究は、プログラマがサービスを使うのを促進するためのものだ。
本稿では,サービスコミュニティの観点からサービスエコシステムの進化パターンを分析する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 11:00:04 GMT)
A comparative study of system size dependence of the effect of
non-unitary channels on different classes of quantum states [4.3] 異なるタイプの非単位量子チャネルがマルチキュービット量子システムに与える影響について検討する。
n$-qubitシステムと特定のチャネルに対して、与えられたチャネルの下で多数のランダムに生成された状態を進化させる。
与えられた$n$に対して、我々は絡み合った状態の特定のサブクラス、すなわちGHZ型およびW型状態の研究に自分自身を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 17:28:59 GMT)
Automatic Detection and Recognition of Individuals in Patterned Species [4.2] 我々は,異なるパターンの個体の自動検出と認識のための枠組みを開発する。
我々は最近提案したFaster-RCNNオブジェクト検出フレームワークを用いて画像中の動物を効率的に検出する。
我々は,シマウマおよびジャガー画像の認識システムを評価し,他のパターンの種への一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 15:29:21 GMT)
Seeing the Forest and the Trees: Detection and Cross-Document
Coreference Resolution of Militarized Interstate Disputes [3.8] テキスト中の特定の政治事象を識別し、共有イベントに基づいて関連テキストを相互にリンクする手法を評価するためのデータセットを提供する。
データセットであるHeadlines of Warは、Militarized Interstate Disputesデータセットに基づいて構築され、問題ステータスとコア参照インジケータでラベル付けされた見出しペアによって分類された見出しを提供する。
このマルチタスク畳み込みニューラルネットワークは,見出しのテキストや出版日時からイベントやイベントのコアを認識できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 17:20:14 GMT)
Multitask Models for Supervised Protests Detection in Texts [3.8] これら2、3つのタスクの予測を同時に生成できるマルチタスクニューラルネットワークを適用します。
本稿では,自動政治イベント符号化における最先端技術に近い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 17:00:46 GMT)
AVAC: A Machine Learning based Adaptive RRAM Variability-Aware
Controller for Edge Devices [3.7] 本稿ではAVAC(Adaptive RRAM Variability-Aware Controller)を提案する。
AVACにより、Edgeデバイスは異なるアプリケーションとそのステージに適応し、パフォーマンスを改善し、エネルギー消費を減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 19:06:51 GMT)
Introducing a framework to assess newly created questions with Natural
Language Processing [3.4] 本稿では,新たに作成された複数質問の難易度と差別度を推定するためのモデルを訓練し,評価する枠組みを提案する。
このフレームワークを使って1つのモデルを実装し、CloudAcademyが提供する実世界のデータセットでテストします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 09:06:57 GMT)
Federated learning with hierarchical clustering of local updates to
improve training on non-IID data [3.4] 一つのジョイントモデルを学ぶことは、特定の種類の非IDデータが存在する場合に最適ではないことがよく示される。
階層的クラスタリングステップ(FL+HC)を導入することでFLに修正を加える。
FL+HCは,クラスタリングを伴わないFLに比べて,より少ない通信ラウンドでモデルトレーニングを収束させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 16:28:10 GMT)
Topological Descriptors for Parkinson's Disease Classification and
Regression Analysis [3.3] 我々は,パーキンソン病の分類と重症度評価のプロセスを自動化するために,TDA(Topological Data Analysis)と機械学習ツールを併用することを提案する。
本稿では,パーキンソン病の姿勢変化解析にTDAを取り入れた手法を提案する。
本稿では, パーキンソン病データセットを健康高齢者, 健常若年者, パーキンソン病患者に応用することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 04:09:16 GMT)
Towards Concise, Machine-discovered Proofs of G\"odel's Two
Incompleteness Theorems [3.2] 我々は、特異な論理に容易に適応したり、新たな推論プロセスを統合するように設計された、自動定理のための新しいフレームワークMATRを提案する。
我々はMATRの高レベル設計と実装の詳細について説明する。
次に、G"odelの不完全性定理の証明に適した形式化されたメタロジックを記述し、MATRにおける我々のメタロジックを用いて、第一不完全性定理と第二不完全性定理の両方の証明を半自動生成する進捗について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 03:29:34 GMT)
BigO: A public health decision support system for measuring obesogenic
behaviors of children in relation to their local environment [3.2] BigOは、子どもや思春期の若者やその環境から客観的な行動データを集めるために設計されたシステムである。
本稿では,BigO システムのデータ取得,インジケータ抽出,データ探索,分析コンポーネントについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 16:06:54 GMT)
Entity Type Prediction in Knowledge Graphs using Embeddings [2.8] オープンナレッジグラフ(DBpedia、Wikidata、YAGOなど)は、データマイニングと情報検索の分野における多様なアプリケーションのバックボーンとして認識されている。
これらのKGのほとんどは、スナップショットからの自動情報抽出またはユーザーが提供する情報蓄積によって作成されるか、ウィキペディアを用いて作成される。
これらのKGの型情報は、しばしばうるさい、不完全、不正確である。
KG埋め込みを用いたエンティティタイピングのためのマルチラベル分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 14:16:54 GMT)
Cell Type Identification from Single-Cell Transcriptomic Data via
Semi-supervised Learning [2.4] シングルセルRNAシークエンシング(scRNAseq)データ解析の共通の目的は、シングルセル転写データからの細胞型同定である。
ラベルなしの scRNAseq 細胞とラベル付き scRNAseq 細胞を限定的に使用して細胞識別を行う半教師付き学習モデルを提案する。
提案手法は, ラベル付きcRNAseq細胞を極端に限定して学習することで, 高い性能を達成できることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 19:15:43 GMT)
Building A User-Centric and Content-Driven Socialbot [2.1] 我々は,ソーシャルボット会話用に設計した対話戦略を収容できるシステムアーキテクチャを開発した。
このアーキテクチャは、ユーザ発話を分析するための多次元言語理解モジュールで構成されている。
様々な情報源からソーシャルチャットコンテンツを収集し,ソーシャルボットを支える新しい知識基盤を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 07:11:57 GMT)
Number of quantum measurement outcomes as a resource [1.9] 資源としての測定結果の数について検討する。
その二重問題により、ある測定値がより少ない結果の集合によってシミュレートできない場合、状態判別タスクが存在することが確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 10:47:29 GMT)
Maximum Likelihood Methods for Inverse Learning of Optimal Controllers [1.9] 本稿では,制約付き最適制御問題に対する目的関数の逆学習のためのフレームワークを提案する。
異なるモデル仮定と計算複雑性に対応する3つの変種について論じる。
本研究の主な貢献は,KKT条件と最大推定値を組み合わせた2つの学習手法の提案である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 12:27:22 GMT)
A Survey Study to Understand Industry Vision for Virtual and Augmented
Reality Applications in Design and Construction [1.7] 本研究の主な目的は、AR/VR技術の導入における業界動向を理解し、AEC研究と産業実践のギャップを特定することである。
この結果は、2017年から2018年までの1年間で、AEC産業におけるAR/VR利用が著しく増加したことを示している。
業界の専門家はまた、今後5年から10年の間にAR/VR技術の利用が強く成長すると予想している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 13:16:05 GMT)
Preprint: Using RF-DNA Fingerprints To Classify OFDM Transmitters Under
Rayleigh Fading Conditions [1.6] IoT(Internet of Things)は2020年までにおよそ500億のデバイスで構成される。
IoTデバイスの約70%は、暗号化の形式を使用していないと推定されている。
これまでの研究では、暗号化などのビットレベルのセキュリティメカニズムを増強する手段として、特定エミッタ識別(SEI)が用いられてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 13:53:25 GMT)
Mathematical foundations of stable RKHSs [1.5] 再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)は、線形システム識別にも人気を博している機械学習の鍵となる空間である。
本稿では, 安定なRKHSの構造特性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 17:25:23 GMT)
A deep learning framework for solution and discovery in solid mechanics [1.5] 本稿では,物理情報ニューラルネットワーク(PINN)と呼ばれるディープラーニングのクラスを,固体力学の学習と発見に応用する。
本稿では, 運動量バランスと弾性の関係をPINNに組み込む方法について解説し, 線形弾性への応用について詳細に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 20:42:15 GMT)
Redundant poles of the $S$-matrix for the one dimensional Morse
potential [1.4] 散乱行列である$S(k)$の構造を1次元モースポテンシャルに対して解析する。
有限個の有界状態極と無限個の反有界極に加えて、正の虚数軸上には無限個の冗長極が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 11:27:32 GMT)
Tensor completion using enhanced multiple modes low-rank prior and total
variation [1.3] 本稿では,2つの核ノルム正規化低ランク行列因数分解を,基礎となるテンソルの全モード行列化に同時に実行することにより,低ランクテンソルを復元する新しいモデルを提案する。
アルゴリズムの逐次収束性を確立し,軽度条件下で座標最小化器に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 00:57:57 GMT)
A Model for Image Segmentation in Retina [0.8] 周期性網膜スパイク列車の同期が文脈情報を伝達できるという仮説を考察した。
位相相互作用を考慮に入れたネットワークは, 特徴的類似性だけでなく, 受容場間の幾何学的距離も考慮し, セグメンテーション性能をベースラインよりかなり上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 02:58:18 GMT)
Graph Spectral Feature Learning for Mixed Data of Categorical and
Numerical Type [0.7] 混合データ空間における単純な近傍クエリでは、数値変数と分類変数を別々に考えるのが標準的な方法である。
本研究では,変数の混合型間の確率的依存構造を非方向性グラフで明示的にモデル化する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 13:36:59 GMT)
Unsupervised Neural Aspect Search with Related Terms Extraction [0.4] 本稿では,畳み込み型マルチアテンション機構を備えた新しい教師なしニューラルネットワークを提案する。
マルチアスペクト抽出の品質向上を目的とした特別な損失を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 12:39:45 GMT)
Catch Me If You Can: Using Power Analysis to Identify HPC Activity [0.4] 本稿では,HPCプラットフォームからの電力消費データを用いて,実行プログラムを特定する方法を示す。
我々はローレンス・バークレー国立研究所のHPCラックで、様々な科学的ベンチマークを用いてアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 20:57:41 GMT)
Weighted Cheeger and Buser Inequalities, with Applications to Clustering
and Cutting Probability Densities [0.3] 確率密度関数のスパースあるいは等尺カットが、その主固有関数のチーガーカットとどのように関係しているかを示す。
Alon-Milman の正規化グラフ Laplacian に類似した Cheeger と Buser の型不等式を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 15:40:42 GMT)
COVID-19 identification in chest X-ray images on flat and hierarchical
classification scenarios [0.1] 新型コロナウイルスは重篤な肺炎を引き起こす可能性があり、医療システムに高い影響を与えると推定されている。
本研究の目的は、CXR画像のみを用いて、他のタイプや健康な肺から新型コロナウイルスによる肺炎を同定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 14:15:00 GMT)
Evaluation, Tuning and Interpretation of Neural Networks for
Meteorological Applications [0.0] ニューラルネットワークは、気象学でリモートセンシングされた画像を利用する多くの新しい機会を開いた。
一般的な用途としては、例えば、画像が熱帯のサイクロンを含むかどうかを決定するための画像分類や、受動チャネルのみを持つ衛星のレーダーレーダーをエミュレートする画像翻訳などがある。
本稿では,まだ気象社会ではあまり注目されていないニューラルネットワーク開発に対するいくつかの戦略と実践的考察を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 20:46:10 GMT)
Wave-particle duality using the Compton effect [0.0] 本研究では,光子通過時のビームスプリッタリコイルの干渉パターンに対する影響について検討した。
幸いなことに、理想的なビームスプリッターと光子との相互作用を記述するために使われたモデルは、コンプトン効果に基づく干渉計が波動-粒子の双対性を研究するために構築できることを明確に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 16:23:56 GMT)
Vehicle Routing and Scheduling for Regular Mobile Healthcare Services [0.0] 本稿では、車両のルーティングとスケジューリングの分野における、特定の実践的な問題に対する解決策を提案する。
このプロジェクトは、現在ルーマニアを欧州連合(EU)で最も幼児死亡率の高い国としてランク付けしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 07:06:28 GMT)
Tri-Partite entanglement in Neutrino Oscillations [0.0] ネガティビティの観点からの一夫一婦制の不等式が残留な絡み合いを招き、3つのニュートリノ系における真の三人組の絡み合いを示唆することを示す。
これにより、量子光学において一般化されたW状態のクラスを持つ3つのニュートリノ状態のアナロジーが導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 02:58:41 GMT)
Towards Building Knowledge by Merging Multiple Ontologies with CoMerger:
A Partitioning-based Approach [0.0] オンロジは、Webでデータを整理する一番の方法です。
既存のオノロジーのマージアプローチは、主にバイナリマージを実装している。
スケーラブルな多重マージ手法であるCoMergeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 08:45:00 GMT)
Time evolution of entanglement negativity across a defect [0.0] 欠陥を介して2つの同種半鎖を結合することで、自由フェルミオン鎖のクエンチを考える。
エンタングルメント負性率の時間進化は、欠陥を取り巻く隣接セグメント間で研究される。
また、密度行列再正規化群法によるXXZスピン鎖の類似のクエンチについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 06:57:29 GMT)
Search for developments of a box having multiple ways of folding by SAT
solver [0.0] ポリオミノ(英: polyomino)は、ポリオミノを形成する単位正方形の端を折り畳んで箱を作ることができる場合の展開である。
本研究では,SATソルバを用いたコンピュータ検索を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 08:15:07 GMT)
Relativistic electron spin dynamics in a strong unipolar laser field [0.0] 電子スピン射影の変化とパルスの電界領域との比例性を示す。
Foldy-Wouthuysen演算子を用いて古典相対論的予測を正確に再現できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 14:10:09 GMT)
Quantum pattern matching Oracle construction [0.0] 本稿では,Groverの探索アルゴリズムを用いて,正確なパターンマッチングと部分的なパターンマッチングを決定的に行うことができることを示す。
もう一方は一致したインデックスも指すが、主に検索されるパターンと入力文字列の全ての可能な部分文字列の間のハミング距離を生成する手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 11:57:55 GMT)
Prediction of Human Empathy based on EEG Cortical Asymmetry [0.0] 特定の周波数帯における脳振動の側方化は、自己申告された共感スコアの重要な予測因子である。
結果は、感情の表現や認識が困難である人々を支援する脳-コンピュータインターフェースの開発に利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 13:49:56 GMT)
Optical frequency analysis on dark state of a single trapped ion [0.0] 単一トラップ40Ca+イオンから放射される蛍光光子の検出時間のフーリエ変換を用いた光周波数解析法を実証した。
最大1MHzの変調偏差と最大100kHzの変調周波数の達成可能な高信号対雑音比は、提案した結果の適用性を幅広い光学分光学的応用で保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 08:35:09 GMT)
Neural translation and automated recognition of ICD10 medical entities
from natural language [0.0] 自然言語からの医療機関の認識は、医療分野におけるユビキタスな問題である。
人工知能の最近の進歩、特にディープラーニングの手法の進歩により、コンピュータは効率的な意思決定が可能になった。
本稿では,自然言語問題からの医学的実体認識へのディープニューラルネットワークモデルの応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 10:30:24 GMT)
Measurement-Driven Phase Transition within a Volume-Law Entangled Phase [0.0] 本研究では,非局所的かつ少数身体的ユニタリダイナミクスにおける2種類のボリュームロー絡み合い相の遷移について検討する。
一相では、有限分数は完全に絡み合った状態に属し、二相では、定常状態は広範囲に多くの有限部分系上の積状態である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 18:01:32 GMT)
MatriVasha: A Multipurpose Comprehensive Database for Bangla Handwritten
Compound Characters [0.0] MatrriVashaは、Banglaを認識でき、複数の複合文字を手書きするプロジェクトである。
提案したデータセットは、現在までにバングラ複合文字の最も広範なデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 07:59:45 GMT)
Machine Learning and Deep Learning methods for predictive modelling from
Raman spectra in bioprocessing [0.0] 本研究は,機械学習と深層学習を用いた回帰作業の円滑化のためのラマンスペクトルの前処理手法に焦点を当てた。
ほとんどの場合、このロバスト性は予測誤差と予測ロバスト性の観点から従来のラマンモデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 16:15:08 GMT)
Learning, transferring, and recommending performance knowledge with
Monte Carlo tree search and neural networks [0.0] 本稿では,プログラムに推奨される変更を見つけるためのAI支援を提供する学習システムを提案する。
モンテカルロ木探索フレームワークを用いて,評価的フィードバック,遅延回帰性能プログラミングドメインを効果的に定式化する方法を示す。
そこで,木探索計算を高速化するために学習ゲームから確立された手法を,コンピュータが推奨するプログラム変更を高速化するために適用できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 18:26:03 GMT)
Insider Threat Detection Based on Stress Recognition Using Keystroke
Dynamics [0.0] 本稿では,キーストロークダイナミクスを用いたストレス認識に基づく非侵襲的インサイダー脅威検出手法を提案する。
結果が示すように、ストレスはインサイダー脅威検出に非常に価値のある情報を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 14:43:12 GMT)
Holographic quantum algorithms for simulating correlated spin systems [0.0] 相関スピン系の効率的な基底状態準備と動的進化のための「ホログラフィック」量子アルゴリズムスイートを提案する。
このアルゴリズムは、行列生成状態(MPS)と量子チャネルの等価性、および部分的な測定と量子ビット再使用を利用する。
潜在的な資源貯蓄の実証として,トラップイオン量子コンピュータ上での反強磁性ハイゼンベルク鎖のホロVQEシミュレーションを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 18:00:01 GMT)
Groupwise Multimodal Image Registration using Joint Total Variation [0.0] このようなマルチモーダル画像登録のための統合総量変動に基づくコスト関数を導入する。
シミュレーション脳スキャンと実脳スキャンの両方を厳密に整列させるアルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 16:11:32 GMT)
From entanglement certification with quench dynamics to multipartite
entanglement of interacting fermions [0.0] 我々は、量子フィッシャー情報(QFI)を測定するための実験的にフレンドリーなプロトコルを提案する。
熱状態からのクエンチの後、単純な観測装置の短時間のダイナミクスを記録することに依存している。
これは、ハミルトニアン系を時間的に制御する標準的な冷原子実験やその他のプラットフォームで実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 18:00:58 GMT)
Experimental implementation of arbitrary entangled operations [0.0] 局所演算のコヒーレントな重ね合わせに基づいて任意の絡み合った演算を実現する手法を提案する。
フォトニックシステムにおいて、興味深い2ビットの絡み合った操作を実験的に実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 08:01:23 GMT)
Evaluating text coherence based on the graph of the consistency of
phrases to identify symptoms of schizophrenia [0.0] テキストコヒーレンス推定に基づく統合失調症症状検出の最先端手法について検討した。
文のセマンティック・コヒーレンスと凝集度を評価するために,句の一貫性のグラフに基づく手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 08:38:20 GMT)
Do we know the operating principles of our computers better than those
of our brain? [0.0] 本稿は, 従来の原理, 構成要素, コンピューティングに対する考え方が, 生体系を模倣する制限をいかに限定するかを論じる。
我々は、生物学的ニューラルネットワークの驚くほど効率的な操作に近づくために、コンピューティングパラダイムにおいてどのような変化が必要なのかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 20:41:23 GMT)
Differentially Private Generation of Small Images [0.0] プライバシとユーティリティのトレードオフを$epsilon$-$delta$差分プライバシーと開始スコアのパラメータを用いて数値的に測定する。
われわれの実験では、プライバシー予算の増大が生成画像の品質にはほとんど影響しない飽和トレーニング体制が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 09:38:10 GMT)
DeepRacing: Parameterized Trajectories for Autonomous Racing [0.0] 現実的なF1環境での高速自律レースの課題を考察する。
DeepRacingは、新しいエンドツーエンドフレームワークであり、自律レースのためのアルゴリズムのトレーニングと評価のための仮想テストベッドである。
この仮想テストベッドは、スタンドアロンのC++ APIと人気のあるRobot Operating System 2 (ROS2)フレームワークへのバインディングの両方として、オープンソースライセンスでリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 21:35:48 GMT)
DeepHist: Differentiable Joint and Color Histogram Layers for
Image-to-Image Translation [0.0] We present the DeepHist - a novel Deep Learning framework for a network by histogram layer。
我々は、入力(ソース)の構造的外観(コンテンツ)と参照の色との出力画像を生成することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 20:07:58 GMT)
Comment on "Relaxation theory for perturbed many-body quantum systems
versus numerics and experiment" [0.0] この不一致は、実験で測定された準局所観測可能値がハーモニックトラップ電位に影響されているためである、と私は主張する。
並列時間進化ブロックデミネーションアルゴリズムを用いて計算した準エクサクサクタ数値による主張を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 09:29:41 GMT)
City limits in the age of smartphones and urban scaling [0.0] 都市計画は、都市システム全体にわたる都市境界を定義するための適切な基準をまだ欠いている。
ICTは、都市システムのより正確な記述を記述する可能性を提供する。
都市境界を定義するため,大量の携帯電話記録に計算手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 17:31:21 GMT)
CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation
via Global and Local Refinement [0.0] 最先端のセマンティックセグメンテーション手法は、固定解像度範囲内の画像にのみ訓練された。
本稿では,高分解能トレーニングデータを用いることなく,高分解能セグメンテーション問題に対処する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 01:38:03 GMT)
A Note on the Disentanglement of Gaussian Quantum States by Symplectic
Rotations [0.0] すべてのガウス混合量子状態はシンプレクティック回転に付随するメタプレクティック作用素との共役により解離可能であることを示す。
私たちが使用する主なツールは、共分散行列上のヴェルナー・ウルフ条件とワイル量子化のシンプレクティック共分散である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 May 2020 17:09:08 GMT)