Towards Understanding the Adversarial Vulnerability of Skeleton-based
Action Recognition [133.4] 骨格に基づく行動認識は、動的状況への強い適応性から注目を集めている。
ディープラーニング技術の助けを借りて、かなり進歩し、現在、良識のある環境で約90%の精度を達成している。
異なる対角的環境下での骨格に基づく行動認識の脆弱性に関する研究はいまだ研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 15:21:59 GMT)
Auxiliary Signal-Guided Knowledge Encoder-Decoder for Medical Report
Generation [107.4] 放射線技師の動作パターンを模倣する補助信号誘導知識デコーダ(ASGK)を提案する。
ASGKは、内的特徴融合と外部医療言語情報を統合して、医療知識の伝達と学習をガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 01:00:15 GMT)
When Wireless Communication Faces COVID-19: Combating the Pandemic and
Saving the Economy [93.1] 2020年は新型コロナウイルスのパンデミックにより、世界的な健康・経済危機に見舞われている。
世界中の国々は、この世界的な危機に対処するためにデジタル技術を使用しています。
これらの技術が、ウイルスの拡散をモニターするなど、このパンデミックに対抗するのにどのように役立つかを示す。
プライバシ、セキュリティ、誤情報など、無線技術が直面する課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 06:58:24 GMT)
Study of the usability of LinkedIn: a social media platform meant to
connect employers and employees [91.4] 本稿では,LinkedInのユーザビリティをユーザ評価と専門家評価の両方を用いて評価する。
LinkedInアプリケーションの全体的なユーザビリティは、SUS(System Usability Scale)を使用して測定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 18:19:45 GMT)
Doubly Robust Off-Policy Value and Gradient Estimation for Deterministic
Policies [80.4] 本研究では,行動継続時の非政治データから決定論的政策の政策値と勾配を推定する。
この設定では、密度比が存在しないため、標準重要度サンプリングとポリシー値と勾配の2倍の頑健な推定が失敗する。
異なるカーネル化アプローチに基づく2つの新しい頑健な推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 15:52:05 GMT)
A Simple Baseline to Semi-Supervised Domain Adaptation for Machine
Translation [73.4] State-of-the-art Neural Machine Translation (NMT)システムは、データハングリーであり、教師付きデータを持たない新しいドメインではパフォーマンスが良くない。
NMTの半教師付きドメイン適応シナリオに対する単純だが効果のあるアプローチを提案する。
このアプローチは、言語モデリング、バックトランスレーション、教師付き翻訳の3つのトレーニング目標を通じて、TransformerベースのNMTモデルを反復的にトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 02:45:10 GMT)
The Convergence Indicator: Improved and completely characterized
parameter bounds for actual convergence of Particle Swarm Optimization [68.8] 我々は、粒子が最終的に単一点に収束するか、分岐するかを計算するのに使用できる新しい収束指標を導入する。
この収束指標を用いて、収束群につながるパラメータ領域を完全に特徴づける実際の境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 19:08:05 GMT)
Scaling Equilibrium Propagation to Deep ConvNets by Drastically Reducing
its Gradient Estimator Bias [65.1] 実際には、EPによって提供される勾配推定によるネットワークのトレーニングは、MNISTよりも難しい視覚タスクにスケールしない。
有限ヌード法に固有のEPの勾配推定のバイアスがこの現象の原因であることを示す。
これらの手法を適用し、非対称な前方および後方接続を持つアーキテクチャをトレーニングし、13.2%のテストエラーを発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 09:36:07 GMT)
Enhancing Facial Data Diversity with Style-based Face Aging [60.0] 特に、顔データセットは、通常、性別、年齢、人種などの属性の観点からバイアスされる。
本稿では, 細粒度の老化パターンをキャプチャするデータ拡張のための, 生成スタイルに基づく新しいアーキテクチャを提案する。
提案手法は, 年齢移動のための最先端アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 21:53:44 GMT)
Almost Optimal Model-Free Reinforcement Learning via Reference-Advantage
Decomposition [59.3] 有限水平型マルコフ決定過程(MDP)における強化学習問題を,S$状態,A$動作,エピソード長$H$を用いて検討した。
モデルフリーアルゴリズム UCB-Advantage を提案し、$T = KH$ および $K$ が再生すべきエピソード数である場合に $tildeO(sqrtH2SAT)$ regret を達成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 13:35:38 GMT)
Deep Mining External Imperfect Data for Chest X-ray Disease Screening [57.4] 我々は、外部のCXRデータセットを組み込むことで、不完全なトレーニングデータにつながると論じ、課題を提起する。
本研究は,多ラベル病分類問題を重み付き独立二分課題として分類する。
我々のフレームワークは、ドメインとラベルの相違を同時にモデル化し、対処し、優れた知識マイニング能力を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 06:48:40 GMT)
EPARS: Early Prediction of At-risk Students with Online and Offline
Learning Behaviors [55.3] リスク・アット・リスク(STAR)の早期予測は、ドロップアウトや自殺にタイムリーに介入するための有効かつ重要な手段である。
既存の作業は主に、学習プロセス全体を捉えるのに十分な包括的でないオンラインまたはオフラインの学習行動に依存する。
オンラインおよびオフライン学習行動のモデル化により,STARを1学期で早期に予測できる新しいアルゴリズム(EPARS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 12:56:26 GMT)
A Cross-Task Analysis of Text Span Representations [52.3] 最適なスパン表現はタスクによって異なり、個々のタスクの異なる側面でも異なることが分かる。
また、スパン表現の選択は、微調整エンコーダよりも、固定された事前訓練エンコーダによる影響が大きいことも判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 13:37:51 GMT)
MixML: A Unified Analysis of Weakly Consistent Parallel Learning [38.5] 弱い一貫した並列機械学習の収束を解析するフレームワークであるMixMLを提案する。
本フレームワークは,(1)並列作業者間の通信プロセスの統一的なモデリング方法,(2)通信プロセスが収束に与える影響を定量化する混合時間tmix,(3)逐次アルゴリズムの収束証明をtmixのみに依存する並列バージョンに変換する原理的方法を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 19:12:55 GMT)
Visual Prediction of Priors for Articulated Object Interaction [37.8] 人間は先行体験を迅速かつ効率的に構築することができる。
大人は台所などの新しい空間に入る際にもこの行動を示す。
我々は、視覚を通して、類似したドメイン間の相互作用間で知識を伝達する手段を提供する、コンテキスト優先予測法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 21:17:03 GMT)
Ensemble Network for Ranking Images Based on Visual Appeal [36.4] 短時間で同じイベントで撮影された画像(特にグループ写真)のランク付けを行うための計算フレームワークを提案する。
ランキングは、画像の全体的な魅力に対する人間の認識と一致することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 15:51:38 GMT)
An Analysis of the Utility of Explicit Negative Examples to Improve the
Syntactic Abilities of Neural Language Models [32.2] ニューラルネットワークモデルのトレーニングにおいて、明示的なネガティブな例の有用性について検討する。
直接学習の合図があっても、モデルはオブジェクト相対的な節をまたいだ合意の解決に苦しむ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 07:41:21 GMT)
Discriminative Dictionary Design for Action Classification in Still
Images and Videos [29.9] 本稿では,ロバストな局所特徴とカテゴリ固有の局所特徴を識別する新たな識別手法を提案する。
フレームワークは静止画像とビデオに基づいて、アクション認識データセット上で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 17:36:11 GMT)
No-Reference Image Quality Assessment via Feature Fusion and Multi-Task
Learning [29.2] ブラインドまたはノン参照画像品質評価(NR-IQA)は基本的な問題であり、未解決であり、難しい問題である。
マルチタスク学習に基づく簡易かつ効果的な汎用的ノンリフレクション(NR)画像品質評価フレームワークを提案する。
このモデルでは、歪み型と主観的な人間のスコアを用いて画質を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 05:04:10 GMT)
Instance segmentation of buildings using keypoints [26.2] 本稿では,高分解能リモートセンシング画像におけるセグメンテーションを構築するための新しいインスタンスセグメンテーションネットワークを提案する。
検出されたキーポイントはその後、建物のセマンティック境界である閉ポリゴンとして再構成される。
我々のネットワークは、幾何学的詳細をよく保存できるボトムアップのインスタンスセグメンテーション手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 13:11:37 GMT)
Reinforcement Learning in Factored MDPs: Oracle-Efficient Algorithms and
Tighter Regret Bounds for the Non-Episodic Setting [24.9] 非等化因子マルコフ決定過程(FMDP)における強化学習の研究
FMDPに対する2つの近似およびオラクル効率アルゴリズムを提案する。
我々のオラクル効率のアルゴリズムは、コンピュータネットワーク管理シミュレーションにおいて、これまで提案されていた近似アルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 03:30:47 GMT)
Exploiting Temporal Coherence for Multi-modal Video Categorization [24.6] 本稿では,マルチモーダルアプローチによる映像分類の問題に焦点をあてる。
我々は,新しい時間的コヒーレンスに基づく正規化手法を開発し,異なるタイプのモデルに適用した。
本研究では,時間的コヒーレンスによるマルチモーダルビデオ分類モデルが,最先端のベースラインモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 00:17:11 GMT)
Cross-modal Learning for Multi-modal Video Categorization [24.6] マルチモーダル機械学習(ML)モデルは、複数のモーダルでデータを処理できる。
本稿では,マルチモーダルML技術を用いたビデオ分類の問題に焦点をあてる。
本稿では,クロスモーダル学習によるマルチモーダルビデオ分類モデルが,最先端のベースラインモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 00:36:52 GMT)
FA-GANs: Facial Attractiveness Enhancement with Generative Adversarial
Networks on Frontal Faces [23.4] 本稿では,幾何学的側面と外見的側面の両方において,顔の魅力を高めるためのGAN(Generative Adversarial Networks)を提案する。
FA-GANは2つの枝を含み、顔の幾何学と顔の外観という2つの視点で顔の魅力を高める。
その結果,我々のFA-GANは幾何学的構造と顔の外観の両方において説得力のある知覚結果が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 00:58:07 GMT)
Deep Octree-based CNNs with Output-Guided Skip Connections for 3D Shape
and Scene Completion [21.6] 入力ノイズや不完全な形状やシーンを完了するための,単純かつ効果的な深層学習手法を提案する。
ネットワークはO-CNN(O-CNN)上に構築され,U-Netのような構造を持つ。
これらの単純な適応 -- 出力誘導スキップ接続と深いO-CNN -- により、我々のネットワークは3次元形状の完成とセマンティックシーンの計算において最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 02:51:26 GMT)
Path Imputation Strategies for Signature Models of Irregular Time Series [15.5] 不規則時系列データにシグネチャベースのニューラルネットを適用する際の様々な計算方法の影響について検討する。
命令の選択が浅いシグネチャモデルに大きく影響を与えるのに対して、より深いアーキテクチャはより堅牢である。
従来のGPアダプタを用いた不確実性認識訓練と比較しても,不確実性認識予測は予測性能に有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 13:05:35 GMT)
Multi-organ Segmentation over Partially Labeled Datasets with
Multi-scale Feature Abstraction [14.9] 完全な注釈付きデータセットの短縮は、ディープラーニングベースのイメージセグメンテーションアルゴリズムを開発する上で、制限要因となっている。
本稿では,新しいマルチスケールディープニューラルネットワークを複数の部分ラベル付きデータセット上でトレーニング可能な統合トレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 14:44:25 GMT)
Grafted network for person re-identification [14.4] 畳み込みニューラルネットワークは、人物再同定(re-ID)において顕著な効果を示した
本稿では,高精度根茎と軽量シオンをグラフトした新しいグラフトネットワーク(GraftedNet)を提案する。
実験の結果、GraftedNetはランキング1で93.02%、85.3%、76.2%、mAPで81.6%、74.7%、71.6%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 05:25:28 GMT)
A Safety Framework for Critical Systems Utilising Deep Neural Networks [13.8] 本稿では,ディープニューラルネットワークを利用したクリティカルシステムのための新しい安全引数フレームワークを提案する。
このアプローチは、例えば、ある要求をパスする将来の信頼性、あるいは必要な信頼性レベルへの信頼など、様々な形の予測を可能にする。
運用データを用いたベイズ解析と,近年のディープラーニングの検証と検証技術によって支援されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 10:49:23 GMT)
Unique properties of adversarially trained linear classifiers on
Gaussian data [13.4] 対人学習研究コミュニティは 対人摂動の根本原因を理解するために 顕著な進歩を遂げています
現実のデータセットに洞察が移ることを期待して、単純な問題に対する逆向きに頑健な学習理論を開発することが一般的である。
特に線形分類器を用いて、任意のレベルの逆汚職の下でガウスデータの二項分類問題を解くことは常に可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 14:06:38 GMT)
Chromatic Learning for Sparse Datasets [12.9] スパースで高次元のデータを学習するための、高度にスケーラブルな代替手法を設計する。
我々はこれをクロマティックラーニング(CL)と呼び、特徴の共起グラフ上でグラフカラー化を行うことにより、低次元の高密度特徴表現を得る。
共起グラフの構造特性を活用することで、CLはKDDカップ2012のような5000万以上の特徴を含むスパースデータセットを1024まで圧縮することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 04:32:58 GMT)
Learning to Model Opponent Learning [11.6] マルチエージェント強化学習(MARL: Multi-Agent Reinforcement Learning)は、一組の共存エージェントが相互とその環境と相互作用する設定を考える。
これは、通常、収束が定常環境の仮定に依存する値関数ベースのアルゴリズムにとって大きな課題となる。
我々は、モデルポンポント学習(LeMOL)と呼ばれる、対戦者の学習力学をモデル化するための新しいアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 17:19:04 GMT)
Sparse representation for damage identification of structural systems [11.4] モデル更新とスパース損傷識別のための2段階感度解析に基づく新しいフレームワークを提案する。
次に、準$ell法上に構築されたスパース表現パイプラインを、損傷と局所化定量化のために提示する。
提案手法は, 構造損傷の局所化と定量化の両方を高精度に行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 18:04:35 GMT)
Computationally Tractable Riemannian Manifolds for Graph Embeddings [10.4] 我々は、ある曲面リーマン空間におけるグラフ埋め込みを学習し、最適化する方法を示す。
我々の結果は、機械学習パイプラインにおける非ユークリッド埋め込みの利点の新たな証拠として役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 14:04:49 GMT)
GATCluster: Self-Supervised Gaussian-Attention Network for Image
Clustering [9.7] 画像クラスタリングのための自己教師型クラスタリングネットワーク(GATCluster)を提案する。
まず中間機能を抽出し、次に従来のクラスタリングを実行する代わりに、GATClusterセマンティッククラスタラベルを後処理なしで実行します。
大規模画像のクラスタリングにメモリ効率のよい2段階学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 20:09:39 GMT)
Long distance adiabatic wireless energy transfer via multiple coils
coupling [9.7] 無線エネルギー伝達はコヒーレントな量子制御技術によって設計することができる。
本稿では, 長距離, 効率, 頑健な電力伝達図式を得る無線エネルギー転送の設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 17:12:47 GMT)
Link Prediction for Temporally Consistent Networks [7.0] リンク予測は、動的ネットワークにおける次の関係を推定する。
動的に進化するネットワークを表現するための隣接行列の使用は、異種、スパース、またはネットワーク形成から解析的に学習する能力を制限する。
時間的パラメータ化ネットワークモデルとして不均一な時間進化活動を表現する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 07:28:03 GMT)
MAGNet: Multi-Region Attention-Assisted Grounding of Natural Language
Queries at Phrase Level [6.5] 画像レベルの視覚・テキスト融合に空間的注意ネットワークを活用することを提案する。
In-network Region Proposal Network (RPN) でリージョン提案を洗練し、フレーズクエリに対して単一または複数リージョンを検出する。
このような参照式データセットであるReferItでは、マルチリージョンアテンション支援基盤ネットワーク(MAGNet)が最先端技術よりも12%以上の改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 04:14:15 GMT)
An Efficient Semi-smooth Newton Augmented Lagrangian Method for Elastic
Net [5.6] 超高次元設定における弾性ネットの解法として, 半平滑なニュートン拡張ラグランジアン法を提案する。
我々の新しいアルゴリズムは、弾性ネットペナルティによって引き起こされる空間と、拡張ラグランジアンの第2次情報による空間の両方を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 20:42:53 GMT)
A Multi-step and Resilient Predictive Q-learning Algorithm for IoT with
Human Operators in the Loop: A Case Study in Water Supply Networks [5.0] 障害のあるコンポーネントが存在する場合、IoTネットワークに対してレジリエントで予測可能なアクションを推奨する問題を考察する。
我々はバージニア州アーリントン郡の匿名化データを用いて、スマート給水システムのための予測的かつレジリエントなスケジューリングポリシーを計算します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 15:51:52 GMT)
Knowledge-Based Learning through Feature Generation [4.8] 補助データセットの集合に基づいて特徴を生成する新しいアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムはトレーニングセットと補助データセットに共通する特徴を見つける。
これらの特徴と補助データセットからの例に基づいて、補助データセットから新機能の予測器を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 14:13:36 GMT)
Tuning a variational autoencoder for data accountability problem in the
Mars Science Laboratory ground data system [3.9] $Delta$-MADSは、欠落したパッチでデータを検出するために訓練された変分オートエンコーダのアーキテクチャをチューニングするために、デリバティブフリーの最適化手法である。
Delta$-MADSは、パッチを欠いたデータを検出するために訓練された変分オートエンコーダのアーキテクチャをチューニングするために、デリバティブフリーの最適化手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 20:25:07 GMT)
UMLS-ChestNet: A deep convolutional neural network for radiological
findings, differential diagnoses and localizations of COVID-19 in chest
x-rays [3.7] 胸部X線からの放射線所見,その位置,鑑別診断の方法を提案する。
我々は,Unified Medical Language System (UMLS) の用語にマッピングされた階層型分類を用いて,189の放射線学的所見,22の鑑別診断,122の解剖学的位置を同定した。
本システムでは,92,594個の前立腺X線 (AP, PA, 立位, 背部, 対数, 対数, 対数, 対数, 対数, 対数, 対数, 対数, 対数, 対数, 対数, 対数, 対数, 対数, 対数, 対数) と, 少なくとも1つの正のポリメラーゼ連鎖反応 (PCR) で同定された2,065個の前立腺画像からなる第2のデータベースを用いて訓練を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 19:24:35 GMT)
BHN: A Brain-like Heterogeneous Network [3.7] 我々は,多くの分散表現と1つのグローバルアテンション表現を協調的に学習できる脳様ヘテロジニアスネットワーク(BHN)を提案する。
ミニマックス方式で、分散、自己監督、勾配分離された目的関数を最適化することにより、実験中の画像やビデオのフレームのパッチから生成された表現を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 09:07:15 GMT)
SONIA: A Symmetric Blockwise Truncated Optimization Algorithm [3.0] 本研究は, 経験的リスクに対する新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、一部分空間における二階探索型更新を計算し、1階探索法と2階探索法の間のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 19:28:14 GMT)
Machine learning and AI-based approaches for bioactive ligand discovery
and GPCR-ligand recognition [2.8] ディープラーニングは、従来の機械学習だけでなく、高度に専門化されたツールよりも優れていることが示されている。
我々は、GPCR生物活性分子の発見に繋がった最新のAIベースの研究を強調した。
このレビューは、ディープラーニングの最近の研究動向を浮き彫りにした、短い展望で締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 04:08:39 GMT)
Antenna Optimization Using a New Evolutionary Algorithm Based on
Tukey-Lambda Probability Distribution [2.6] そこで我々は,Tukeyの対称分布に基づく新しい進化的最適化アルゴリズムを提案する。
チューキー突然変異演算子を用いた進化的プログラミング(EP)アルゴリズムは、多くの最適化問題においてよく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 22:47:37 GMT)
One-Class Graph Neural Networks for Anomaly Detection in Attributed
Networks [2.6] One Class Graph Neural Network (OCGNN) は、グラフ異常検出のための一級分類フレームワークである。
OCGNNは、グラフニューラルネットワークの強力な表現能力と古典的な一流の目的を組み合わせるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 11:28:03 GMT)
Simple Primary Colour Editing for Consumer Product Images [2.3] 色補正と色ブレンディングにより、痛みを伴う色編集作業を自動化することができることを示す。
予備実験は、最先端の手法と人間の編集と比較して有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 00:24:56 GMT)
Advances in Deep Space Exploration via Simulators & Deep Learning [2.3] StarLightプログラムは、小さなウェハ衛星(ウェハサット)による恒星間高速移動を概念化する
これらのウェハ衛星の主な目標は、深宇宙旅行で有用な画像を集めることである。
機器が故障し、データレートが遅いため、人間にとって最も重要な画像がデータ転送に優先されるものであることを保証する方法が必要である。
これら3つの問題を解決するために,人工知能を主にコンピュータビジョンの形で活用するシミュレーターベースの手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 19:21:36 GMT)
Sequence Information Channel Concatenation for Improving Camera Trap
Image Burst Classification [1.9] カメラトラップは、生態系を乱すことなく、野生生物を自然の生息地で観察するために広く使用されている。
現在、世界中の様々な生態保護地域に大量のカメラトラップが配備されており、数十年にわたってデータを収集している。
既存のシステムは、画像が動物を含むかどうかを単一の画像から判断する分類を行う。
本研究では, チャネル間の3次元バースト画像とシーケンス情報を含むコンカレントマスクを用いて, ROC AUCを未知のカメラサイトからテストセットで20%改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 02:57:41 GMT)
Learning Diagnosis of COVID-19 from a Single Radiological Image [1.9] 条件付き単一画像から学習可能な新しい条件生成モデルCoSinGANを提案する。
我々のCoSinGANは、新型コロナウイルス感染症の視覚所見の条件付き分布を捉え、さらに多様な高解像度の放射線画像の合成を可能にします。
CoSinGANから合成されたサンプルに基づいて訓練された深層分類とセグメンテーションネットワークは、新型コロナウイルス感染の顕著な検出精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 07:41:28 GMT)
DeepCOVIDExplainer: Explainable COVID-19 Diagnosis Based on Chest X-ray
Images [1.7] 我々は、CXR画像から新型コロナウイルスの症状を自動的に検出するための説明可能なディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく手法を提案する。
15,854例のCXR画像15,959例を使用し,正常例,肺炎例,COVID-19例を対象とした。
当社のアプローチでは、新型コロナウイルスを確実に91.6%、92.45%、96.12%の正の予測値(PPV)で識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 20:31:13 GMT)
LiSSS: A toy corpus of Spanish Literary Sentences for Emotions detection [1.5] このコーパスは,愛,恐怖,幸福,怒り,悲しみ/痛みという感情のセットで,文章を手作業で分類することで構成する。
LISSSコーパスは、CCライクなアルゴリズムの評価や作成のための無料リソースとして、コミュニティに提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 10:30:11 GMT)
Lowering the T-depth of Quantum Circuits By Reducing the Multiplicative
Depth Of Logic Networks [1.5] 本稿では,論理ネットワークにおける乗算深度を低減するために,プログラミングに基づく論理合成アルゴリズムについて述べる。
我々のアルゴリズムは暗号や量子コンピューティングに応用されており、乗法深さの減少は対応する量子回路のより低いT$-depthへと直接変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 11:08:06 GMT)
Privacy threats in intimate relationships [0.7] この記事では、家族内で起こりうるプライバシーの脅威、ロマンチックなパートナーシップ、親密な友情、介護関係のクラスについて概観する。
様々な親密な関係を調査し、共通の特徴について述べる。
これらの特徴に基づいて、技術的なプライバシ設計とポリシーの両方に影響を及ぼすものを検討し、親密なプライバシリスクを改善するための設計推奨を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 16:21:14 GMT)
The Bitter Truth About Quantum Algorithms in the NISQ Era [0.6] 本稿では,アルゴリズムの実装のノイズだけでなく,深さや幅にも寄与する要因について論じる。
私たちのコントリビューションは、実行可能実装の実現において、そのようなマシン上でアルゴリズムを実現する責任を負う上で役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 09:46:05 GMT)
Compressive analysis and the Future of Privacy [0.6] これにはデータ圧縮、データエンコーディング、データ暗号化、ハッシュが含まれる。
本稿では、カスタマイズ可能な個人のプライバシーを実現するための技術の可能性について分析する。
私たちは、プライバシー保護フレームワークとポリシーを確立するための大胆なニーズと、直感的なデジタルサービスアンサンブルの快適さとプライバシとのトレードオフを個人がどうやって達成できるかを列挙します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 10:33:35 GMT)
Robust watermarking with double detector-discriminator approach [0.5] 透かしのための新しいディープフレームワーク - コピーからメッセージを取り出す方法として、透過的なメッセージをイメージに埋め込むテクニックを提供する。
我々のフレームワークは、攻撃スペクトルに対する堅牢性という文脈において、近年の手法より優れています。
また、画像に埋め込みメッセージが含まれているか否かを検知し、識別する手法である二重検出器-識別器のアプローチも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 17:15:45 GMT)
StackOverflow vs Kaggle: A Study of Developer Discussions About Data
Science [0.0] 本稿では,StackOverflowとKaggleの197836ポストの特性について実験を行った。
主な発見は、StackOverflowで最も多いトピックに関するものだ。
どちらのコミュニティでも、DSに関する議論は劇的なペースで増えている。
アンサンブルアルゴリズムはKaggleで最も言及されているML/DLアルゴリズムであるが、StackOverflowではほとんど議論されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 06:51:11 GMT)
Simulating artificial one-dimensional physics with ultra-cold fermionic
atoms: three exemplary themes [0.0] 我々は、奇妙な1次元のフェルミオンの量子世界を探究する、現在の実験的な進歩を乗り越える。
我々は、奇妙な1次元のフェルミオンの量子世界を探究する、現在の実験的な進歩を乗り越える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 12:04:06 GMT)
Regularization of Inverse Problems by Neural Networks [0.0] 逆問題は、計算トモグラフィー、非破壊検査、リモートセンシングを含む様々な画像アプリケーションで発生する。
逆問題の特徴は、解の非特異性と不安定性である。
ディープラーニング技術とニューラルネットワークは、逆問題に対する古典的解法を大幅に上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 20:49:12 GMT)
Quantum transport in the flux rhombic lattice [0.0] 粒子間相互作用を消滅させるためには、流束が増加して厳密にゼロになるにつれて、電流は単調に減少することが示される。
非ゼロ相互作用はこの依存を変化させ、中程度の相互作用強度のために、電流はフラックス値とは独立である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 04:58:39 GMT)
Quantum computation of silicon electronic band structure [0.0] 量子プロセッサ上で分子をシミュレートするために設計された量子化学における前例のない手法は、周期的な固体の性質を計算するために拡張可能であることを示す。
特に,変分量子固有解法アルゴリズムを実装した最小深度回路を提案し,シリコンのバンド構造を量子マシン上で初めて計算することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 07:45:06 GMT)
Quantum Metamaterials: Applications in quantum information science [0.0] メタマテリアルは、例外的な光学特性を持つ人工的に設計された周期構造である。
制御可能な量子状態を示し、電磁信号よりもはるかに高い時間量子コヒーレンスを維持する。
量子情報処理における量子メタマテリアルの利用は、まだ新しく、急速に成長している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 02:20:48 GMT)
New Fusion Algorithm provides an alternative approach to Robotic Path
planning [0.0] 本稿では,カスタム2次元環境における経路計画問題の解法として,新しい,効率的な融合アルゴリズムを提案する。
新しい融合アルゴリズムは、スムーズな性能で実現可能であり、従来の経路計画のA*戦略に代わる、時間効率で安価な代替手段として満足できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 17:52:00 GMT)
Multivariate Functional Singular Spectrum Analysis Over Different
Dimensional Domains [0.0] 多変量特異スペクトル解析(MSSA)の機能拡張である異なる次元領域上のMSSSAを開発する。
MFSSAはRfssa Rパッケージを通じて利用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 18:33:29 GMT)
Magnetic field influence on the discrete spectrum of locally deformed
leaky wires [0.0] 磁気シュリンガー作用素 $H=(i nabla +A)2-alpha delta_Gamma$ は魅力的な特異な相互作用を持つ。
本質的なスペクトルが$[-frac14alpha2,infty)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 14:27:41 GMT)
Learning and Optimization of Blackbox Combinatorial Solvers in Neural
Networks [0.0] この研究は、一次損失関数を最適化することで既存の技術の改善を試みる。
また,ブラックボックスソルバが使用するブラックボックスパラメータや,特定のソルバの関数などのブラックボックスパラメータを学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 18:58:44 GMT)
Inverse design of environment-induced coherence [0.0] 本稿では,3次元フォトニック環境をアルゴリズムで設計できる計算ツールボックスについて述べる。
例の実行は、単純な平面幾何学を用いて見つかるコヒーレンス(英語版)の度合いをおよそ2倍にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 09:15:53 GMT)
Impact of the transverse direction on the many-body tunneling dynamics
in a two-dimensional bosonic Josephson junction [0.0] 多体系のトンネルは、量子物理学の新たな意味の1つとして現れる。
理論的には、2次元対称二重井戸ポテンシャルの閉系におけるいくつかの複雑なボゾン雲のトンネル現象の量子力学を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 13:51:14 GMT)
IP Geolocation Underestimates Regressive Economic Patterns in MOOC Usage [0.0] 大規模なオープンオンラインコース(MOOC)は、厳格な高等教育を誰でも利用できるようにすることを約束している。
以前の研究では、登録者は高い社会経済的地位の背景から来る傾向があることが示されている。
2012年から2018年にかけて、約600のHarvardXとMITxのコースにおいて、米国における約76,000の登録において、地理的に粒度の細かい経済パターンを調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 21:13:14 GMT)
Gordon decomposition of the magnetizability of the relativistic
hydrogenlike atoms in an arbitrary discrete energy state [0.0] 離散エネルギー固有状態$Ze$におけるディラック1電子原子の磁化可能性のゴードン分解について述べる。
原子状態が摂動する外部磁場は弱く、静的で、均一であると仮定される。
また,1leqslant Z leqslant 137を含む選択水素様イオンの励起状態に対して,相対的なダイアモンドおよび常磁性が磁化性に寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 15:33:29 GMT)
Generative Adversarial Phonology: Modeling unsupervised phonetic and
phonological learning with neural networks [0.0] 音声データにおけるよく理解された依存関係に基づくディープニューラルネットワークのトレーニングは、内部表現の学習方法に関する新たな洞察を提供することができる。
本稿では, 音声の獲得を, 生成適応型ネットワークアーキテクチャにおけるランダム空間と生成した音声データ間の依存性としてモデル化することができることを論じる。
本稿では,音韻的・音韻的特性に対応するネットワークの内部表現を明らかにする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 20:31:23 GMT)
Frank-Wolfe optimization for deep networks [0.0] フランク=ウルフ最適化は、勾配降下と比較して、小さなディープネットワークに適用される。
最適化は収束するが、緩やかに、勾配降下の速度に近づかない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 20:20:18 GMT)
Extracting Cellular Location of Human Proteins Using Deep Learning [0.0] このモデルでは、毎分4500枚の画像を63.07%の精度で分類することができ、人間のパフォーマンス(35%)とスピードを上回ります。
ヒトのタンパク質の位置情報から、医師は細胞の異常な挙動を容易に検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 07:15:11 GMT)
Engineering the Cost Function of a Variational Quantum Algorithm for
Implementation on Near-Term Devices [0.0] 変分型ハイブリッド量子古典アルゴリズムは、誤り訂正のない短期量子コンピュータにとって最も有望なワークロードの一つである。
本稿では,今日の小型量子ビットシステムにおいて,ある種の変分アルゴリズムの性能向上を図るため,工学的コスト関数に対する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 01:17:34 GMT)
Elastic Coupled Co-clustering for Single-Cell Genomic Data [0.0] シングルセル技術により、前例のない解像度でゲノム機能をプロファイルできるようになった。
データ統合はクラスタリングアルゴリズムのパフォーマンスを向上させる可能性がある。
本研究では,教師なしの移動学習フレームワークで問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 03:28:35 GMT)
Deterministic Quantum Mechanics: the Mathematical Equations [0.0] 我々は、決定論的システムと数学的に等価な量子系をレンダリングするための量子系のハミルトニアンの条件を書き留める。
様々な例が研究され、続いて古典的進化法則と全く同じ量子ハミルトニアンを生成する体系的な手順が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 20:47:43 GMT)
Challenges and Thrills of Legal Arguments [0.0] 最先端の注目に基づくモデルは、主にトランスフォーマーアーキテクチャを中心に、いわゆるスケールドドット製品アテンションを用いたシーケンス・ツー・シーケンス変換の問題を解決する。
本稿では,局所的に訓練された変換器を用いて連続的な文脈的引数生成を行う拡張HumBERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 03:43:15 GMT)
Approach to realizing nonadiabatic geometric gates with prescribed
evolution paths [0.0] 非断熱幾何学相は制御誤差に対して堅牢である。
非断熱幾何学位相に基づく量子計算は制御誤差に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 10:37:18 GMT)
A Mathematical Picture Language Project [0.0] 数学と物理学の分野を指摘し、将来有益であることが証明されることを願っている。
2016年に始まった数学的図形言語プロジェクトは、すでに興味深い成果を上げています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jun 2020 19:41:04 GMT)