Reinforcement Learning for Safety-Critical Control under Model
Uncertainty, using Control Lyapunov Functions and Control Barrier Functions [96.6] 強化学習フレームワークは、CBFおよびCLF制約に存在するモデル不確実性を学ぶ。
RL-CBF-CLF-QPは、安全制約におけるモデル不確実性の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 17:07:52 GMT)
Towards Understanding Fast Adversarial Training [91.8] 高速対人訓練の振る舞いを理解するために実験を行う。
その成功の鍵は、過度な適合から弱い攻撃への回復能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 18:19:43 GMT)
The Importance of Prior Knowledge in Precise Multimodal Prediction [71.7] 道路にはよく定義された地形、地形、交通規則がある。
本稿では,構造的事前を損失関数として組み込むことを提案する。
実世界の自動運転データセットにおけるアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 03:56:11 GMT)
Extending XACC for Quantum Optimal Control [70.2] 量子コンピューティングベンダーは、直接パルスレベルの量子制御のためのアプリケーションプログラミングをオープンにし始めている。
本稿では,XACCシステムレベルの量子古典ソフトウェアフレームワークの拡張について述べる。
この拡張により、デジタル量子回路表現を等価なパルスシーケンスに変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 13:13:55 GMT)
Unsupervised clustering of Roman pottery profiles from their SSAE
representation [63.8] ローマン・コモンウェア・ポテリー(ROCOPOT)データベース(ROCOPOT)について紹介する。
この新しいデータベースにおける形状断片の部分性と手作りのばらつきは、教師なしクラスタリングを非常に難しい問題にしている。
結果は、それぞれのコミュニティにおける新しい研究の方向性を解き放つために、数学的および考古学的な観点からコメントされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 22:19:22 GMT)
Using Tabu Search Algorithm for Map Generation in the Terra Mystica
Tabletop Game [60.7] Tabu Search (TS)メタヒューリスティックは、アルゴリズムが局所最適点から逃れることによって、単純な局所探索アルゴリズムを改善する。
本稿では,TSの性能について検討し,タブリストのサイズと周辺地域のサイズが手続き的コンテンツ生成に与える影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 09:15:46 GMT)
Image Augmentations for GAN Training [57.7] 我々は,バニラGANとGANの両方のイメージを正規化して拡張する方法に関する洞察とガイドラインを提供する。
意外なことに、Vanilla GANsは、最近の最先端の結果と同等の世代品質を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 00:16:02 GMT)
Neuroevolutionary Transfer Learning of Deep Recurrent Neural Networks
through Network-Aware Adaptation [57.5] 本研究はN-ASTL(Network-Aware Adaptive Structure Transfer Learning)を導入する。
N-ASTLは、ソースネットワークのトポロジと重み分布に関する統計情報を利用して、新しい入力ニューロンと出力ニューロンが既存の構造にどのように統合されるかを伝える。
結果は、これまで不可能だった現実世界のデータセットを転送する機能など、従来の最先端よりも改善されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 06:07:30 GMT)
pyBART: Evidence-based Syntactic Transformations for IE [52.9] pyBARTは、英語のUD木を拡張UDグラフに変換するためのオープンソースのPythonライブラリである。
パターンに基づく関係抽出のシナリオで評価すると、より少ないパターンを必要としながら、より高精細なUDよりも高い抽出スコアが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 10:25:10 GMT)
Entangling logical qubits with lattice surgery [47.0] 10-qubit イオントラップ量子情報処理装置における2つのトポロジカル符号化量子ビット間の格子手術の実験的実現について述べる。
特に、2つの論理量子ビット間の絡み合いを示し、論理状態のテレポーテーションを実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 18:00:09 GMT)
Efficient Deployment of Conversational Natural Language Interfaces over
Databases [45.5] 本稿では、自然言語からクエリ言語への機械学習モデルを開発するためのトレーニングデータセット収集を高速化する新しい手法を提案する。
本システムでは,対話セッションを定義した対話型多言語データを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 19:31:14 GMT)
Syntactic Search by Example [44.7] 本稿では,依存グラフ上の構文パターンを用いて,言語的に注釈付けされた大規模コーパスを検索するシステムを提案する。
本稿では,下層の構文表現の詳細を知る必要のない軽量なクエリ言語を提案する。
探索は,効率的な言語グラフインデクシングと検索エンジンにより,対話的な速度で行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 16:59:01 GMT)
Embeddings of Label Components for Sequence Labeling: A Case Study of
Fine-grained Named Entity Recognition [41.6] モデルへの埋め込みとしてラベル成分情報を統合することを提案する。
提案手法は,特に低周波ラベルを持つ事例において,性能の向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 14:01:18 GMT)
Representation Bayesian Risk Decompositions and Multi-Source Domain
Adaptation [35.6] トレーニングとテストの分布が異なる表現学習(hypothesis class $mathcalH = MathcalFcircmathcalG$)を考える。
最近の研究は、ドメイン不変表現学習のヒントと失敗例を提供している。
我々は、よりきめ細かい説明を与え、潜在的な一般化問題を明確化するリスクの新たな分解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 02:25:37 GMT)
Description Based Text Classification with Reinforcement Learning [34.2] 本稿では,各カテゴリのラベルをカテゴリ記述に関連付ける,テキスト分類のための新しいフレームワークを提案する。
我々は、幅広いテキスト分類タスクにおいて、強いベースラインよりも顕著なパフォーマンス向上を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 13:18:34 GMT)
Weight Pruning via Adaptive Sparsity Loss [32.0] 近年、最先端のディープニューラルネットワークを圧縮する手段として、プルーニングニューラルネットワークが注目を集めている。
本稿では,ネットワークパラメータを最小限の計算オーバーヘッドで効率的に学習する頑健な学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 10:55:16 GMT)
Solving Hard AI Planning Instances Using Curriculum-Driven Deep
Reinforcement Learning [31.9] SokobanはPSPACE完全計画タスクであり、現在のAIプランナーにとって最も難しいドメインの1つである。
カリキュラム駆動型手法で強化した深層強化学習に基づくアプローチは,1日以内のハードインスタンスを初めて解決する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 08:13:12 GMT)
A Report on the 2020 Sarcasm Detection Shared Task [30.4] サーカスム解析は自然言語処理における一般的な研究問題である。
サルカズム検出のための計算手法に取り組むコミュニティが増えている中、現状を解析することが不可欠である。
ACL 2020の第2回図式言語処理ワークショップ(2020年第2回)の一環として実施した皮肉検出の共有タスクについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 20:31:11 GMT)
Spatial Action Maps for Mobile Manipulation [30.0] 状態と同じドメインで定義された高密度なアクション表現で学習することが有利であることを示す。
本稿では,可能なアクションの集合をピクセルマップで表現する「空間的アクションマップ」を提案する。
空間行動マップで学習したポリシーは、従来の代替手段よりもはるかに優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 10:56:49 GMT)
SOLO: A Corpus of Tweets for Examining the State of Being Alone [27.5] 我々は,「孤独」,「孤独」,「孤独」で収集された400万以上のツイートのコーパスであるSOLO(State of Be Alone)を提示する。
孤独」という言葉は、より肯定的な高支配語(例えば、楽しむ、楽しむ)と共起する傾向にあり、一方「孤独」と「孤独」という言葉は、しばしば負の低支配語と共起する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 18:46:02 GMT)
Affinity and Diversity: Quantifying Mechanisms of Data Augmentation [25.4] 親和性と多様性(Affinity and Diversity)。
拡張性能は,いずれか単独で予測されるのではなく,共同最適化によって予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 19:04:48 GMT)
Embedding Directed Graphs in Potential Fields Using FastMap-D [24.5] 有向グラフに対するFastMapの効率的な一般化であるFastMap-Dを提案する。
FastMap-D は、有界場を用いて頂点を埋め込み、有向グラフの対距離の間の非対称性を捉える。
様々な種類の有向グラフの実験において、他のアプローチに対するFastMap-Dの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 19:50:04 GMT)
ColBERT: Efficient and Effective Passage Search via Contextualized Late
Interaction over BERT [24.3] ColBERTは、ディープLMを効率的な検索に適応させる新しいランキングモデルである。
我々は最近の2つの経路探索データセットを用いてColBERTを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 05:28:21 GMT)
SIDU: Similarity Difference and Uniqueness Method for Explainable AI [21.9] 本稿では,深層学習ネットワークにおける新たな視覚的説明法について述べる。
提案手法は,有望な視覚的説明が有望であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 20:33:40 GMT)
Deep Learning Tubes for Tube MPC [21.8] 深層学習を用いて、軌道の振舞いの表現的かつ柔軟なモデルを得る。
非線形モデル予測制御(MPC)に使用する。
非線形四元数系のシミュレーション実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 20:12:35 GMT)
Deep Sequential Feature Learning in Clinical Image Classification of
Infectious Keratitis [20.5] 感染性角膜炎(infectious keratitis)は、急速かつ正確な診断を必要とする救急疾患である。
本研究では,感染性角膜疾患の鑑別と微妙さを効果的に識別するシーケンシャルレベルの深層学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 06:45:15 GMT)
End-to-End Speech-Translation with Knowledge Distillation: FBK@IWSLT2020 [20.5] 本稿では,FBKによるIWSLT 2020オフライン音声翻訳(ST)タスクへの参加について述べる。
このタスクは、英語のTEDトーク音声をドイツ語のテキストに翻訳するシステムの能力を評価する。
本システムは音声データに対するTransformerの適応に基づくエンドツーエンドモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 15:47:47 GMT)
Visual Transfer for Reinforcement Learning via Wasserstein Domain
Confusion [18.3] 本稿では,強化学習における視覚伝達のための新しいアルゴリズムであるWAPPOについて紹介する。
WAPPOは、ソースとターゲットドメインからのフィーチャの分布の間のWasserstein-1距離を近似し、最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 16:31:26 GMT)
Sample Efficient Graph-Based Optimization with Noisy Observations [17.9] グラフのサイズに依存しない少数のクエリの後に、ベストアーム識別の変種が、ほぼ最適解を見つけることができることを示す。
グラフベース近傍分類の問題に対して,再起動によるグリーディアルゴリズムの有効性とシミュレーションアニーリングの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 07:22:28 GMT)
Integrating Machine Learning with Physics-Based Modeling [17.4] この記事では、幅広い関心事の1つに焦点を当てる。 機械学習と物理に基づくモデリングをどのように統合できるのか?
機械学習に基づく物理モデルを開発する上で最も重要な2つの課題について論じる。
最終的には、この統合がどこに導くのか、そして機械学習が科学的モデリングにうまく統合された後、新たなフロンティアがどこにあるのか、という一般的な議論で終わります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 02:35:10 GMT)
Learning to Slide Unknown Objects with Differentiable Physics
Simulations [16.9] 本稿では,未知のオブジェクトを初期設定から目標設定にプッシュする手法を提案する。
提案手法は、最近の微分可能な物理モデルの進歩を利用して、押された物体の未知の力学的性質を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 01:07:23 GMT)
Pathological myopia classification with simultaneous lesion segmentation
using deep learning [16.5] 最近導入されたPathologicalal Myopiaデータセットのために開発された畳み込みニューラルネットワークの結果に関する調査報告
我々は,新しい視神経頭(ONH)による萎縮と葉のセグメンテーションの予測法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 12:21:06 GMT)
A Computational Model of Early Word Learning from the Infant's Point of
View [15.4] 本研究では,親との遊戯中に幼児の学習者から収集したエゴセントリックな映像と視線データを用いた。
次に、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて、幼児の視点から感覚データを処理し、スクラッチから名前とオブジェクトの関連を学習した。
本研究は,幼児期の単語学習をシミュレートするために生のエゴセントリックビデオを利用する最初のモデルとして,早期語学習の問題を解くことができるという原理の証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 12:08:44 GMT)
DASC: Towards A Road Damage-Aware Social-Media-Driven Car Sensing
Framework for Disaster Response Applications [15.2] 本稿では,道路被害を考慮したソーシャル・メディア駆動型自動車センシングフレームワークであるDASCについて紹介する。
DASCはソーシャルメディアから発信される信号を蒸留し、道路の損傷を発見し、自動車を目標エリアまで効果的に駆動し、緊急イベントを検証する。
実世界のアプリケーションの結果は、検出精度と効率性において、現在のVSNsベースのソリューションよりもDASCの方が優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 07:55:18 GMT)
LRNNet: A Light-Weighted Network with Efficient Reduced Non-Local
Operation for Real-Time Semantic Segmentation [15.0] 本稿では,高効率かつリアルタイムなセマンティックセマンティックセグメンテーションを実現するために,LRNNetを用いた軽量ネットワークを提案する。
実験では、軽量、スピード、計算、精度のトレードオフが優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 08:55:15 GMT)
Inject Machine Learning into Significance Test for Misspecified Linear
Models [14.7] 線形シナリオと非線形シナリオの両方において、線形近似の単純かつ効果的な仮定不要な手法を提案する。
実験結果から, この推定器は非線形基底真理関数の線形回帰を著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 23:22:04 GMT)
MLOS: An Infrastructure for Automated Software Performance Engineering [14.2] MLOSは,ソフトウェアパフォーマンスエンジニアリングを民主化する,MLベースのインフラストラクチャと方法論である。
MLOSは、継続的、インスタンスレベル、堅牢で、追跡可能なシステムの最適化を可能にする。
MLOSのコアインフラストラクチャをオープンソース化する過程で、私たちは学術機関と協業して、Software 2.0とMLOSのアイデアに関する教育プログラムを作成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 11:10:53 GMT)
Height estimation from single aerial images using a deep ordinal
regression network [13.0] 単体画像からの高度推定の曖昧で未解決な問題に対処する。
深層学習、特に深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の成功により、いくつかの研究は、単一の空中画像から高さ情報を推定することを提案した。
本稿では,高さ値を間隔増加間隔に分割し,回帰問題を順序回帰問題に変換することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 12:03:51 GMT)
Linguists Who Use Probabilistic Models Love Them: Quantification in
Functional Distributional Semantics [12.6] 厳密な量化器を曖昧な述語で用いた場合、以前の定式化が自明な真理値を与えることを示す。
本稿では,不明瞭な述語を正確な述語に対する分布として扱うことにより,この問題を回避するために,改良された説明法を提案する。
汎用量化器は, 精度の高い量化器よりも実用的に複雑であり, 計算的にもシンプルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 16:48:45 GMT)
Median regression with differential privacy [11.4] 第1のアルゴリズムは有限な滑らか化法に基づいており、第2のアルゴリズムは反復的な方法を提供し、最後のアルゴリズムはさらにグリーディ座標降下法を用いる。
これらのアルゴリズムの精度境界や収束特性も提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 16:14:39 GMT)
The SOFC-Exp Corpus and Neural Approaches to Information Extraction in
the Materials Science Domain [11.1] 我々は, 固体酸化物燃料電池に関する実験に関する情報を, 科学的出版物にマーキングするためのアノテーション・スキームを開発した。
コーパスとアノテーション間の合意研究は、提案されたエンティティ認識の複雑さを実証する。
我々は、新しいデータセットに基づいて対処できる様々なタスクに対して、強力なニューラルネットワークベースのモデルを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 17:49:34 GMT)
A Siamese Neural Network with Modified Distance Loss For Transfer
Learning in Speech Emotion Recognition [11.0] 本稿では,最もユビキタスで頻繁に使用される生物行動信号の1つである音声を用いた感情認識タスクを提案する。
これらの結果から,提案した距離損失は,シームズネットワークの微調整過程に大きく寄与することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 16:44:33 GMT)
An Improved LSHADE-RSP Algorithm with the Cauchy Perturbation:
iLSHADE-RSP [9.8] この手法は、コーシー分布の長い尾を持つ性質を採用することにより、探索を向上させることができる。
従来の手法と比較して,提案手法はジャンプ率に基づいて,突然変異ベクトルの代わりにターゲットベクトルを摂動する。
改良されたLSHADE-RSPの最適化性能を評価するために、30の異なる難解な最適化問題を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 00:03:34 GMT)
MHVAE: a Human-Inspired Deep Hierarchical Generative Model for
Multimodal Representation Learning [8.7] 表現学習のための階層型マルチモーダル生成モデルであるMHVAE(Multimodal Hierarchical Vari Auto-Encoder)をコントリビュートする。
人間の認知モデルにインスパイアされたMHVAEは、モダリティ固有の分布と、モダリティ間の推論に責任を持つ共同モダリティ分布を学習することができる。
本モデルは,任意の入力モダリティと相互モダリティ推定による共同モダリティ再構成に関する他の最先端生成モデルと同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 16:24:00 GMT)
How individual behaviors drive inequality in online community sizes: an
agent-based simulation [8.6] 我々の研究は、2つの影響力のある社会メカニズムが地域社会の大きさの分布を説明できるかどうかを調べることによって、分断を橋渡しする。
エージェント・ベース・シミュレーションを用いて、個人レベルの社会暴露プロセスと、個々の期待する利益に基づく意思決定が、Redditから経験的コミュニティサイズデータを再現するかどうかを評価する。
また,オンラインコミュニティの研究者が個人とグループレベルの理論を評価・ブリッジする上で,エージェント・ベース・シミュレーションが有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 20:20:43 GMT)
Response to LiveBot: Generating Live Video Comments Based on Visual and
Textual Contexts [7.9] LiveBotは最近、ALVC(Automatic Live Video Commenting)アプリケーションとして導入された。
LiveBotは、既存のビデオストリームと既存の視聴者コメントの両方からライブビデオコメントを生成する。
本稿では,これらの相違点を詳細に検討し,代替のベースライン実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 17:16:22 GMT)
Unionized Data Governance in Virtual Power Plants [7.0] 我々は、フレキシブル電力ネットワークにおける仮想発電所の中枢的役割に焦点を当てる。
仮想発電プラントを対象とした統合データガバナンスモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 09:03:26 GMT)
Differentiable Linear Bandit Algorithm [6.8] アッパー信頼境界は、線形多腕バンディット問題の最も一般的な方法である。
勾配上昇による信頼度を学習できる勾配推定器を導入する。
提案アルゴリズムは,腕の特徴の次元を$d$で,信頼度を$hatbeta$で学習したサイズを$tildemathcalO(hatbetasqrtdT)$上限とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 16:43:55 GMT)
Training Keyword Spotting Models on Non-IID Data with Federated Learning [6.8] そこで本研究では,フェデレート学習を用いて,高品質なキーワードスポッティングモデルをデバイス上でトレーニング可能であることを示す。
デバイス上のデータの適合に関するアルゴリズム上の制約を克服するため、最適化アルゴリズムの徹底的な実験研究を行う。
教師と学生のトレーニングを調査するために、サンプル(デバイス上のデータにゼロ可視性を持たせること)をラベル付けします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 17:52:52 GMT)
Image fusion using symmetric skip autoencodervia an Adversarial
Regulariser [6.6] 本稿では,より現実的な融合画像を生成するために,残差対向ネットワークによって正規化された残差自己エンコーダアーキテクチャを提案する。
残余モジュールはエンコーダ、デコーダ、および敵ネットワークの主要なビルディングとして機能する。
本稿では、融合画像と元の視覚画像の教師あり学習を行う対向正規化ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 07:33:25 GMT)
A Polynomial Neural network with Controllable Precision and
Human-Readable Topology II: Accelerated Approach Based on Expanded Layer [6.3] 制御可能で可読なニューラルネットワーク(Gang-PNN)は、ネットワークの形でテイラーの拡張である。
CR-PNNを最適化する拡張順序に基づく高速化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 17:56:24 GMT)
Robust Automatic Whole Brain Extraction on Magnetic Resonance Imaging of
Brain Tumor Patients using Dense-Vnet [5.7] 全身脳抽出(ひゃく脳きゅうがく、英: Whole brain extract)は、頭蓋骨、眼球、皮膚などの非脳組織を神経画像から除去する過程である。
文献では頭蓋骨を剥がすアプローチが多用されているにもかかわらず、病理像、特に脳腫瘍のMRIの処理に十分な精度のものは少ない。
脳腫瘍患者におけるT1-weighted with Gadolinium contrast (T1Gd) やT2-weighted fluid attenuated inversion recovery (FLAIR) などの腫瘍学における共通MRIシークエンシングのための深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 03:18:43 GMT)
COVID-19 Contact-Tracing Mobile Apps: Evaluation and Assessment for
Decision Makers [5.0] 新型コロナウイルスの感染拡大を受け、多くの団体が接触追跡プロセスの革新を迅速に進めている。
ここでは、グローバルなステージに現れる多くのコンタクトトレーディングアプリをレビューする際に、アプリの機能や計画について質問する質問を共有します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 02:08:02 GMT)
Semi-supervised and Unsupervised Methods for Heart Sounds Classification
in Restricted Data Environments [4.7] 本研究は、PhyloNet/CinC 2016 Challengeデータセット上で、様々な教師付き、半教師付き、教師なしのアプローチを用いる。
GANをベースとした半教師付き手法が提案され,非ラベルデータサンプルを用いてデータ分散の学習を促進できる。
特に、1D CNN Autoencoderと1クラスSVMを併用した教師なし特徴抽出は、データラベル付けなしで優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 02:07:35 GMT)
Properties of Spin and Orbital Angular Momenta of Light [4.3] 角運動量のスピン部分が連続固有値を持つことが判明した。
特に、同軸極限、および光子に対するラゲール-ガウスモードの定義に注意が向けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 07:28:23 GMT)
Stopwords in Technical Language Processing [4.1] 一般的なテキストの停止語以外のエンジニアリングテキストにおいて、汎用的で、重要で、非形式的な停止語を識別する。
代替データ駆動型アプローチの合成に基づいて、技術的言語処理アプリケーションに適したストップワードリストをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 03:52:59 GMT)
Rates of Convergence for Laplacian Semi-Supervised Learning with Low
Labeling Rates [3.9] グラフに基づくラプラシアン半教師付き学習を低ラベリングレートで研究する。
ラベルレートが非常に低い場合、ラプラシアン学習は縮退し、その解はラベル付き各データポイントのスパイクとほぼ一定となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 10:46:01 GMT)
Sparsity in Reservoir Computing Neural Networks [3.6] Reservoir Computing(RC)は、トレーニングの大幅な効率を特徴とするリカレントニューラルネットワークを設計するための戦略である。
本稿では,発達した時間表現の豊かさの観点から,RCネットワーク設計における空間性の役割を実証的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 15:38:17 GMT)
Refined Continuous Control of DDPG Actors via Parametrised Activation [3.3] 提案手法により、強化学習アクターは、アクチュエータの応答関数の相違を許容するより堅牢な動作を生成できる。
これは、アクチュエータが負荷や環境との相互作用に応じて異なる応答関数を示す現実のシナリオで特に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 12:27:46 GMT)
Scaling Distributed Training with Adaptive Summation [2.6] 本稿では,従来の作業よりも早く収束するAdasum(適応和)と呼ばれる勾配を結合する新しい手法を提案する。
Adasumは実装が容易で、グラデーションを要約するのと同じくらい効率的で、オープンソースのツールキットHorovodに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 15:08:20 GMT)
Deep learning of free boundary and Stefan problems [2.5] 本稿では,Stefan問題と呼ばれる,前方および逆自由境界問題の一般的なクラスに対処するために,物理インフォームドニューラルネットワークに基づくマルチネットワークモデルを提案する。
具体的には、未知の解と2つのディープニューラルネットワークによる任意の移動境界を近似する。
さらに,スパースおよびノイズ測定から直接解と自由境界を再構築することを目的とした,新しい逆ステファン問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 21:14:15 GMT)
A Topos Theoretic Notion of Entropy [1.8] トポス形式論においてエントロピーの概念をどのように定義するかを示す。
この構成がシャノンとフォン・ノイマンのエントロピーと古典的および量子的レニイエントロピーを一体化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 21:37:29 GMT)
Image Completion and Extrapolation with Contextual Cycle Consistency [1.8] 本稿では,相互に利益を得ながら,補完ネットワークと外挿ネットワークを同時に訓練する手法を提案する。
本手法は, 大規模な欠損領域の完成における効率を実証し, アートベースラインの現代的状態との比較を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 02:40:04 GMT)
Intrinsic sign problem in fermionic and bosonic chiral topological
matter [1.8] 物質のギャップ、キラル、トポロジ的位相の広いクラスにおいて、本質的な符号問題を見いだす。
我々は、ボソン(または「クイディット」)に対する確率的ハミルトニアンの可能性を排除し、フェルミオンに対する符号プロブレムフリーなモンテカルロ行列アルゴリズムを除外する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 11:42:37 GMT)
Constrained Reinforcement Learning for Dynamic Optimization under
Uncertainty [1.6] 動的リアルタイム最適化(DRTO)は、最適動作条件をリアルタイムに計算する必要があるという事実から難しい課題である。
DRTOの産業応用における主要なボトルネックは、不確実性の存在である。
これらの課題に対応するために,制約付き強化学習(RL)に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 10:17:35 GMT)
Efficient refinements on YOLOv3 for real-time detection and assessment
of diabetic foot Wagner grades [1.2] 現在、ワグナーの糖尿病性足(DF)の検診はプロのポジアトリストに依存している。
本研究では,Wagnerグレードのリアルタイム検出と位置推定法について,YOLOv3の改良に基づく提案を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 01:22:04 GMT)
A Preliminary Study for a Quantum-like Robot Perception Model [1.1] 量子ライクな(QL)アプローチは、状態重畳や確率的干渉行動のような記述的な機能を提供する。
本研究では,限定的な知覚能力を持つロボットにおけるQL知覚モデルの実現可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 11:03:48 GMT)
Higher-Order Nonclassicality in Photon Added and Subtracted Qudit States [0.9] キュディ状態の高次非古典的性質を設計するために、光子の付加と減算がどのように使用できるかを示す。
例として、新しい一般化二項状態として命名された特定のタイプのキューディット状態を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 06:19:38 GMT)
NewB: 200,000+ Sentences for Political Bias Detection [0.9] 我々は、ドナルド・トランプに関する11のニュースソースから20万文以上のテキストコーパスであるNewspaper Biasデータセット(NewB)を提示する。
NewBは、11の人気のあるメディアソースの政治的見解を取り上げ、従来の二項分類システムよりも、より微妙な政治的視点を捉えている。
我々は、11の新聞から与えられた文のニュースソースを予測するために、最先端の2つのディープラーニングモデルをトレーニングし、反復ニューラルネットワークがそれぞれ33.3%、61.4%、77.6%のトップ1、トップ3、トップ5のアキュラシーを達成したことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 18:21:50 GMT)
A Common Operating Picture Framework Leveraging Data Fusion and Deep
Learning [0.7] 本稿では,処理,爆発,拡散のソリューションを高速化するためのデータ融合フレームワークを提案する。
私たちのプラットフォームは、ディープラーニングやその他の処理手段を活用することで、複数のデータソースから情報を抽出するサービスの集合体です。
最初のイテレーションでは、ビジュアルデータ(FMV, WAMI, CCTV/PTZ-Cameras, オープンソースビデオなど)とAISデータストリーム(衛星と地上ソース)に焦点を当てました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 15:13:47 GMT)
Learning DAGs without imposing acyclicity [0.7] 本研究では,非巡回性制約を課すことなく,データから有向非巡回グラフ(DAG)を学習可能であることを示す。
このアプローチは計算効率が良く、古典的な構造学習アルゴリズムのような複雑性の爆発の影響を受けない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 16:52:01 GMT)
A Novel Update Mechanism for Q-Networks Based On Extreme Learning
Machines [0.6] EQLM(Extreme Q-Learning Machine)は、勾配に基づく更新と同じ方法で強化学習問題に適用される。
我々はその性能を、カートポールタスクにおける典型的なQ-Networkと比較する。
EQLMはQ-Networkと同様の長期学習性能を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 16:16:13 GMT)
The growth and form of knowledge networks by kinesthetic curiosity [0.4] ネットワーク科学、統計物理学、哲学が、特定の多様性と知覚的な好奇心の心理学的側面を統一し拡張するアプローチにどのように統合できるかを示す。
好奇心の審美的モデルは、モデルに基づく強化学習の熟考的予測と相容れない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 15:30:41 GMT)
Framework for an Integrated Learning Block with CDIO-led Engineering
Education [0.3] メカニカル・アンド・エレクトロニック・エンジニアリング・シェリダン学校は、スキルベースの学習、経験的学習、エンジニアリングデザインに深く根ざしたカリキュラムを維持している。
学生の知識獲得を妨げている重要な課題は、プログラムコースが学習結果に相容れないという認識である。
この教育的課題に取り組むための実現可能なアプローチの1つは、様々なコースを統一されたミッションと目的を持つ統合学習ブロック(ILB)に組み合わせることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 22:00:58 GMT)
2D Image Features Detector And Descriptor Selection Expert System [0.2] 本稿では,階層的分類に基づく産業部品の物体認識に関する特定のケーススタディの解決法を提案する。
本手法は,ORB,SIFT,FREAKなどの1つの手法よりもかなり遅いにもかかわらず,性能がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 15:18:18 GMT)
Personalizing Grammatical Error Correction: Adaptation to Proficiency
Level and L1 [0.0] 文法誤り訂正(GEC)システムは、様々なソフトウェアアプリケーションで広く使われている。
本稿では,汎用型ニューラルGECシステムに習熟度と書き手の第一言語の両方を適応させるための最初の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 15:47:29 GMT)
What's Sex Got To Do With Fair Machine Learning? [0.0] フェアネス」に対する多くのアプローチでは、データ生成プロセスの因果モデルを指定する必要がある、と我々は主張する。
因果モデルにおけるモジュラリティの形式的な仮定を探求することによって、これを実証する。
我々は、この存在論的なイメージは誤りであると主張する。セックスが「原因」であるとされる「影響」の多くは、実際には、社会的地位としての性の特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 22:54:18 GMT)
Two-body quantum absorption refrigerators with optomechanical-like
interactions [0.0] 量子冷凍機は、高温貯水池からの入力熱を利用して、冷水浴から自動的に熱を抽出し、温水浴に投棄する。
作業媒体における光学的結合に基づく2体QARモデルの提案と検討を行う。
内部散逸のない理想的な場合、実験的に実現可能なパラメータの中で、我々のモデルはカルノー境界に任意に近い性能係数を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 13:50:51 GMT)
Transfer matrix for long-range potentials [0.0] 我々は、ポテンシャル散乱の伝達行列の概念を、大きな長距離ポテンシャルのクラス$v(x)$に拡張する。
十分大きな$|x|$に対して、$v(x)$ を短距離ポテンシャルと正確に解ける長距離ポテンシャルの和として表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 16:21:13 GMT)
The face generated by a point, generalized affine constraints, and
quantum theory [0.0] 一般化アフィン関数のサブレベルあるいはレベルセットと凸集合を交差させることで、点によって生成される面の次元が少なくとも1つ減少することを示した。
結果は、分離可能なヒルベルト空間上の量子状態の集合に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 21:56:15 GMT)
The Platonic solids and fundamental tests of quantum mechanics [0.0] プラトン固体は伝統的な境界を超越し、様々な分野の段階に入った。
数学の美しさと豊富な歴史に動機付けられ、現代の量子力学の文脈でプラトン固体を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 12:59:51 GMT)
The Jahn-Teller effect and spin--orbit coupling: friends or foes? [0.0] スピン軌道結合によるスピンと軌道自由度の量子絡み合いは、ヤーン・テラー効果に強く影響を及ぼすことを示す。
ある状況では、ジャーン・テラー効果とスピン軌道結合の相互作用は、様々な量子現象を促進する「メキシコの帽子」エネルギー表面の形成を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 18:47:41 GMT)
The Importance of Open-Endedness (for the Sake of Open-Endedness) [0.0] 最近のArtificial Life Journal Special Issue on Open-ended Evolution (OEE) に掲載された論文は、単純な進化型計算システムを示している。
私は、OEEがそれ自体で価値のある研究トピックではないという提案を熱心に拒否します。
オープン・エンディネスを勉強することの重要性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 18:02:31 GMT)
Seq2Seq AI Chatbot with Attention Mechanism [0.0] ディープラーニングの台頭に伴い、これらのモデルはすぐにエンドツーエンドのトレーニング可能なニューラルネットワークに置き換えられた。
ディープラーニングの台頭に伴い、これらのモデルはすぐにエンドツーエンドのトレーニング可能なニューラルネットワークに置き換えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 10:54:43 GMT)
SOS -- Self-Organization for Survival: Introducing fairness in emergency
communication to save lives [0.0] 災害が町を孤立させ、救助が遅れたとき、コミュニケーションが重要となる。
救助チームは、特に最初の72時間で、信頼できるコミュニケーションを必要とします。
これらの課題を満たすピアツーピア通信ネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 12:55:52 GMT)
Recommending Influenceable Targets based on Influence Propagation
through Activity Behaviors in Online Social Media [0.0] OSNプラットフォームでは、ターゲットユーザに到達することが、ほとんどの企業や他の組織にとって、主要な焦点の1つです。
本稿では,エゴセントリックOSNにおいて,効率的なインフルエンス計測レコメンデーションシステムを導入することで,効果的なモデルについて論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 20:53:20 GMT)
Quantum evolution with a large number of negative decoherence rates [0.0] 恒常的に負のデコヒーレンス率を持つ非マルコフ的進化は、マルコフ半群の単純な混合から生じる。
$(d-1)2$は常に$d2-1$の負の速度を持つことができ、量子進化は依然として正当である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 11:40:42 GMT)
Quantum Teleportation with Imperfect Quantum Dots [0.0] 効率的な全フォトニック量子テレポーテーションは、高度に区別不能で絡み合った光子の高速かつ決定論的源を必要とする。
平均テレポーテーションの忠実度は、サブパーエンタングルメントと光子不特定性を持つ量子ドットを用いて、古典的な極限から0.842(14)まで引き上げることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 09:46:42 GMT)
Quantum Markov Chain Semantics for Quip-E Programs [0.0] 量子プログラミング言語Quip-Eの断片であるQuip-EからQPMCモデルチェッカーのセマンティクスへのマッピングを提案する。
主な結果として、量子マルコフ連鎖に対応するQuip-E言語の構造的操作意味論を定義する。
量子プログラムをQPMCモデルチェッカーで解析する基盤として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 13:37:11 GMT)
Overcoming Overfitting and Large Weight Update Problem in Linear
Rectifiers: Thresholded Exponential Rectified Linear Units [0.0] TEELU(Thresholded Indexic rectified linear unit)活性化関数は, オーバーフィッティングの軽減に有効である。
我々は,他のアクティベーションデータセットと比較して,TERELUアクティベーション手法を考慮し,ニューラルネットワークを用いて様々な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 11:55:47 GMT)
Measuring the tangle of three-qubit states [0.0] 本稿では,未知の3量子状態から正準状態へと変換する量子回路について述べる。
回路は3つの単一量子ビットパラメタライズド量子ゲートで構成され、パラメータの最適値は変分的に学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 13:49:32 GMT)
Improving Train Track Safety using Drones, Computer Vision and Machine
Learning [0.0] 世界中の列車事故によって引き起こされた数百万人の死者は、非効率で手動の線路検査によって引き起こされる。
政府機関は鉄道産業の安全運用を真剣に懸念している。
軌道欠陥による損失は、公的および民間投資における数十億ドルの損失と、ダウンタイムによる収益の損失をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 23:17:23 GMT)
Handling missing data in model-based clustering [0.0] 欠損データの存在下でガウス混合体を適合させる2つの方法を提案する。
どちらの手法もデータ拡張のためにモンテカルロ予測最大化アルゴリズムの変種を用いる。
提案手法はクラスタ同定と密度推定の両面で多重計算手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 15:36:31 GMT)
Fusion of Real Time Thermal Image and 1D/2D/3D Depth Laser Readings for
Remote Thermal Sensing in Industrial Plants by Means of UAVs and/or Robots [0.0] 本稿では,暗黒・GPSを用いた熱赤外リモートセンシングの高速化について述べる。
この手法は、1次元LIDARレーザーまたは2次元北陽レーザーから得られる深さ推定の組み合わせに基づいている。
これらのセンサーとカメラの組み合わせは、無人航空機(UAV)やロボットに搭載されるのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 10:22:23 GMT)
Emergence of chaos and controlled photon transfer in a cavity-QED
network [0.0] キャビティ-QEDネットワークにおける光子転送の効率化のための最適プロトコルを開発する。
本稿では,光・光の結合による動的カオスについて検討する。
我々は、モデルのオープン量子システム拡張と同様に、Hermitianを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 17:46:08 GMT)
Dynamical pairwise entanglement and two-point correlations in the
three-ligand spin-star structure [0.0] 均質ハイゼンベルク相互作用(XXX-3LSSS)による三配位子スピンスター構造の検討
中心量子ビットの「1粒子」状態の時間進化は、周期的な瞬間に量子W状態の生成をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 09:53:40 GMT)
Developing Excel Thought Leadership [0.0] イングランドとウェールズのチャータード会計士協会が開発した3つの「思想的リーダーシップ」論文の歴史を概観する。
これらの論文作成プロセスがICAEWのこの分野における立場向上にどう貢献したかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 20:19:29 GMT)
Deep Learning for Posture Control Nonlinear Model System and Noise
Identification [0.0] 本稿では,人間の姿勢制御モデルのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくシステム識別手法を提案する。
ヒューマノイド法の可能性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 19:34:24 GMT)
Characterizing the Weight Space for Different Learning Models [0.0] ディープラーニングは、インテリジェントマシンの開発において、主要な研究領域の1つになっている。
本稿では,3つのサブセットの観点から,ディープニューラルネットワークの解空間を特徴付ける。
敵の攻撃は一般にディープニューラルネットワークよりも連想記憶モデルに対して成功していないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 09:30:29 GMT)
COVID-19 diagnosis by routine blood tests using machine learning [0.0] 新型コロナウイルスの診断のための機械学習予測モデルを構築した。
発熱、うっ血、筋痛、その他の症状のある患者は、最初の定期的な血液検査を受けられるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 14:57:17 GMT)
Arbitrary Scale Super-Resolution for Brain MRI Images [0.0] 近年, 医療画像の超解像化の試みは, 様々な因子に一般化できないことから制約されている。
これは、すべての整数スケール係数が別々のニューラルネットワークを含むため、高いストレージとエネルギーコストを伴う。
我々は,この手法を最先端のGANアーキテクチャであるSRGANと組み合わせて,任意のスケールで高忠実な超解法を実現する新しいネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 02:34:44 GMT)
Anomalous Magneto Optic Effects from an Antiferromagnet
Topological-Insulator Heterostructure [0.0] TI膜とAFM膜が近接結合しているときに、磁気光学カー効果(MOKE)が生じる。
この単純な構造は、材料成長誤差の5%に容易に回復できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 10:18:33 GMT)
Affective Conditioning on Hierarchical Networks applied to Depression
Detection from Transcribed Clinical Interviews [0.0] 抑うつは、被験者の気分だけでなく、言語の使用にも影響を及ぼす精神障害である。
我々は階層的注意ネットワークを用いて抑うつ者のインタビューを分類する。
我々は,情緒的レキシカから抽出した言語的特徴の条件付け機構により,モデルの注意層を増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 20:55:22 GMT)
A liquid nitrogen cooled superconducting transition edge sensor with
ultra-high responsivity and GHz operation speeds [0.0] ナノ構造超伝導薄膜に基づく光検出器は、最も感度の高い量子センサの1つであり、量子情報、量子計算、ラジオ天文学といった幅広い領域において重要な技術である。
本稿では, 77K以上の超伝導検出器の性能向上を図った窒素冷却超伝導遷移端センサについて紹介する。
高温超伝導体Bi2Sr2CaCu2O8のファンデルワールスヘテロ構造に基づいており、極小形状のナノワイヤになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 21:00:11 GMT)
A combinatorial conjecture from PAC-Bayesian machine learning [0.0] 第二著者のPh.D.論文からの予想の証明を示す。
この証明は二項和と多項和の恒等性に依存する。
PAC-Bayesian 機械学習の文脈における予測の関連性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 21:02:29 GMT)
A Scalable Method for Scheduling Distributed Energy Resources using
Parallelized Population-based Metaheuristics [0.0] 分散エネルギー資源のユニットコミットメントのための新しい汎用的かつ高並列な手法を提案する。
この新しい手法はクラスタやクラウドの並列化性を提供し、多数の分散エネルギーリソースを相互に扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 13:02:27 GMT)
A Linear Algebraic Approach to Model Parallelism in Deep Learning [0.0] ネットワークのサイズと複雑さが大きくなるにつれて、大規模クラスタコンピューティング環境でのディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングがますます必要になる。
深層学習における並列性をモデル化するための線形代数的手法を提案し,DNNにおけるテンソルの並列分布を実現する。
本研究では,これらの並列プリミティブを用いて分散DNN層を構築し,PyTorchおよびMPIベースの分散ディープラーニングツールキットであるDistDLを用いて分散DNNを構築し,訓練することにより,それらのアプリケーションを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Jun 2020 19:38:05 GMT)