FMA-ETA: Estimating Travel Time Entirely Based on FFN With Attention [88.3] フィードフォワードネットワーク(FFN, FFN, 複数要素自己認識(FMA-ETA)に基づく新しいフレームワークを提案する。
異なるカテゴリの特徴に対処し,情報を意図的に集約する,新しい多要素自己認識機構を提案する。
実験の結果、FMA-ETAは予測精度において最先端の手法と競合し、推論速度は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 08:10:47 GMT)
On Suboptimality of Least Squares with Application to Estimation of
Convex Bodies [74.4] 雑音支援関数の測定から得られる凸を次元$dgeq 6$で推定する際、最小広場の最適性に関するオープンな問題を解決した。
Least Squaresは準最適であり、$tildeTheta_d(n-2/(d-1))$であるのに対して、minimaxレートは$Theta_d(n-4/(d+3)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 05:19:00 GMT)
Few-Shot Open-Set Recognition using Meta-Learning [72.2] オープンセット認識の問題点を考察する。
新しいoPen sEt mEta LEaRning (PEELER)アルゴリズムが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 19:15:41 GMT)
VQVC+: One-Shot Voice Conversion by Vector Quantization and U-Net
architecture [71.5] 自動エンコーダベースのVC手法は、話者のアイデンティティを付与することなく、入力音声中の話者とコンテンツをアンタングルする。
自動エンコーダベースのVCシステムでは,U-Netアーキテクチャを用いて音質を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 14:01:16 GMT)
Towards Assessment of Randomized Smoothing Mechanisms for Certifying
Adversarial Robustness [51.0] 主な課題は、各ランダム化メカニズムの適切性を評価する方法である。
まず最初に、ガウスのメカニズムが$ell$-normを証明するための適切な選択肢であると結論付ける。
驚いたことに、ガウスのメカニズムは指数機構の代わりに$ell_infty$-normを証明するための適切な選択肢でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 18:39:33 GMT)
Optimally Combining Classifiers for Semi-Supervised Learning [43.8] 本稿では,Xgboostとトランスダクティブ支援ベクトルマシンの長所を適応的に組み合わせた半教師付き学習手法を提案する。
UCIデータセットと実商業データセットの実験結果から,提案手法の5つの最先端アルゴリズムよりも優れた分類性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 09:28:34 GMT)
Interactive Extractive Search over Biomedical Corpora [41.7] 本稿では,生命科学研究者が言語的に注釈付けされたテキストのコーパスを検索できるようにするシステムを提案する。
本稿では,下層の言語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） (Sun, 7 Jun 2020 13:26:32 GMT)
Skill Discovery of Coordination in Multi-agent Reinforcement Learning [41.7] 本稿では,複数のエージェントの協調パターンを識別する手法であるMASD(Multi-agent Skill Discovery)を提案する。
一般粒子マルチエージェント環境における協調のレベルにおける様々なスキルの出現を示す。
また,この「ボトルネック」は,一つのエージェントにスキルが崩壊するのを防ぎ,学習スキルの多様性を高めることも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 02:04:15 GMT)
Efficient AutoML Pipeline Search with Matrix and Tensor Factorization [41.2] 新しいパイプラインコンポーネントでは、選択肢の数が爆発的に増えます!
本研究では,この課題に対処するために,教師付き学習パイプラインを設計する自動システムであるAutoMLシステムを設計する。
これらのモデルでは,新しいデータセットに関する情報を効率よく収集する,グリージーな実験設計プロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 18:08:48 GMT)
EnK: Encoding time-information in convolution [38.8] 本稿では,CNNにおける畳み込み操作における時間情報の増加を考慮した,新しい時間符号化カーネル(EnK)手法を提案する。
EnKによるエンコードされた情報により、CNNはローカルおよびグローバル機能への付加的な時間依存機能を学ぶことができる。
認知コンフリクト(CC)、物理的人間ロボット協調(pHRC)、P300視覚誘発電位、運動関連大脳皮質電位(MRCP)といった脳波データを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 16:43:07 GMT)
Average Sensitivity of Spectral Clustering [31.3] 入力グラフにおけるエッジ摂動に対するスペクトルクラスタリングの安定性について検討する。
その結果,入力グラフにクラスタ構造が存在する場合,スペクトルクラスタリングはエッジ摂動に対して安定であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 09:14:44 GMT)
Sharp Thresholds of the Information Cascade Fragility Under a Mismatched
Model [27.8] 我々は、意思決定者自身のプライベート情報と以前の意思決定者の行動に基づいて意思決定を行うシーケンシャルな意思決定モデルを分析する。
カスケードは、一部のプレイヤーが自身のプライベート情報を放棄し、以前のプレイヤーの行動を模倣するのが合理的であるように見えるときに発達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 11:15:08 GMT)
Self-Representation Based Unsupervised Exemplar Selection in a Union of
Subspaces [27.2] 表現係数の $ell_1$ ノルムによって測定されたすべてのデータポイントを最もよく再構成する部分集合を探索する新しい指数選択モデルを提案する。
データセットが独立部分空間の和から引き出されるとき、我々の方法は各部分空間から十分な数の代表を選択できる。
また,不均衡なデータに対して頑健で,大規模データに対して効率の良い,模範的なサブスペースクラスタリング手法も開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 19:43:33 GMT)
Implications of Human Irrationality for Reinforcement Learning [26.8] 人間の意思決定は、機械学習の問題がどのように定義されているかを制限するためのアイデアのより良い源であるかもしれない、と私たちは主張する。
ある有望なアイデアは、選択コンテキストの明らかに無関係な側面に依存する人間の意思決定に関するものである。
本研究では,文脈選択タスクのための新しいPOMDPモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 07:44:53 GMT)
Learning Structured Distributions From Untrusted Batches: Faster and
Simpler [26.6] 本稿では,Qiao と Valiant [QV17] が導入した信頼できないバッチから学ぶことの問題点を再考する。
我々は,[JO19] と [CLM19] の技法を合成して両世界の長所を与える,魅力的な方法を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 17:50:33 GMT)
Learning Behaviors with Uncertain Human Feedback [26.0] 本稿では,人間のフィードバックの不確実性を考慮した新しいフィードバックモデルを提案する。
人工シナリオと実世界のシナリオの双方において,提案手法の優れた性能を示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 16:51:48 GMT)
Enabling Incremental Knowledge Transfer for Object Detection at the Edge [25.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いたオブジェクト検出には、膨大な量の計算が必要になる。
浅いニューラルネットワーク(SHNN)は、観察環境内のオブジェクトを検出するために、エンドユーザデバイスにデプロイされる。
SHNNの知識は、LANまたはWi-Fiを介してユーザ端末に接続された強力なエッジデバイスから得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 13:31:22 GMT)
CDL: Curriculum Dual Learning for Emotion-Controllable Response
Generation [22.5] カリキュラムデュアルラーニング(CDL)という新しいフレームワークを提案する。
CDLは、感情制御可能な応答生成を2つのタスクに拡張し、代わりに感情応答と感情クエリを生成する。
CDLは、コヒーレンス、多様性、および感情要因との関係において、ベースラインを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 12:54:28 GMT)
Deep-URL: A Model-Aware Approach To Blind Deconvolution Based On Deep
Unfolded Richardson-Lucy Network [22.4] 本稿では,ぼやけた画像からぼやけたカーネルとシャープなイメージの両方を復元できる,モデル対応のディープアーキテクチャを提案する。
我々の数値的な研究は、最先端のアルゴリズムと比較して著しく改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 21:19:09 GMT)
Probing Neural Dialog Models for Conversational Understanding [21.8] ニューラルオープンドメインダイアログシステムで学習した内部表現を解析する。
この結果から,標準のオープンドメインダイアログシステムでは解答が困難であることが示唆された。
また、ダイアログのダイアログ的ターンテイク性は、これらのモデルによって完全に活用されていないことも判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 17:32:00 GMT)
A Multitask Learning Approach for Diacritic Restoration [21.3] アラビア語のような多くの言語では、発音と意味を区別するためにダイアクリティカルが用いられる。
このようなダイアクリティカル語はテキストで省略されることが多く、単語の発音や意味の数が増加する。
我々は、共同モデリングにおいて考慮すべきタスクに十分なデータ資源があるため、ケーススタディとしてアラビア語を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 01:20:40 GMT)
Deep Fusion Siamese Network for Automatic Kinship Verification [20.4] 本研究では,2個体間の相対的類似性を定量化するディープサイムズネットワークを提案する。
2つのディープ・サイムズ・ネットワークは3つのオブジェクト(すなわち父、母、子)の親子関係検証のためのディープ・トリプルト・ネットワークに統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 12:19:00 GMT)
Generating Realistic Stock Market Order Streams [18.9] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づいて,現実的で高忠実な株式市場データを生成する手法を提案する。
我々のストック-GANモデルは、注文の履歴依存を捉えるために条件付きワッサースタインGANを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 17:32:42 GMT)
Every Action Based Sensor [18.5] エルドマンのアクションベースセンサーの理論は、基本的な情報要求を特徴づける古典的なアプローチである。
このようなセンサをバックチェーン計画を用いて取得する以前の方法は、いくつかのセンサを見落としている。
既存の治療が不十分な計画においても、アクションベースのセンサーの作り方を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 00:30:54 GMT)
Constructions of $k$-uniform states from mixed orthogonal arrays [18.4] 局所次元が混合された異種系における$k$一様状態について検討する。
ヘテロジニアス系における2$一様状態の構成を2つ提示する。
いくつかの$k$-uniform基底は、局所的な操作や古典的な通信では区別できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 08:35:22 GMT)
SharinGAN: Combining Synthetic and Real Data for Unsupervised Geometry
Estimation [18.3] 本稿では,学習ネットワークにおける合成画像と実画像を組み合わせる新しい手法を提案する。
両画像の型を1つの共有ドメインにマッピングする方法を提案する。
本実験は,2つの重要な領域における最先端技術に対する顕著な改善を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 02:45:33 GMT)
RoeNets: Predicting Discontinuity of Hyperbolic Systems from Continuous
Data [17.4] 本稿では,短期的不連続かつ連続的なトレーニングデータに基づいて,双曲保存法則(HCL)の不連続性を予測できるRoe Neural Networks(RoeNets)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 15:28:00 GMT)
Reinforcement Learning for Multi-Product Multi-Node Inventory Management
in Supply Chains [17.3] 本稿では,サプライチェーンにおける多製品在庫管理への強化学習(RL)の適用について述べる。
実験の結果,提案手法は製品販売の最大化と商品の無駄を最小化する多目的報酬を処理可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 04:02:59 GMT)
Multi-Task Reinforcement Learning based Mobile Manipulation Control for
Dynamic Object Tracking and Grasping [17.2] 汎用的な動的物体追跡と把握を実現するために,マルチタスク強化学習に基づく移動体操作制御フレームワークを提案する。
実験の結果、トレーニングされたポリシーは、約0.1mの追跡誤差と75%の達成率で、目に見えないランダムなダイナミックな軌道に適応できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 21:18:36 GMT)
Neural Vortex Method: from Finite Lagrangian Particles to Infinite
Dimensional Eulerian Dynamics [15.5] ニューラル渦法(Neural Vortex Method, NVM)を提案する。
NVMはラグランジアン渦構造とその相互作用力学をニューラルネットワークで記述する。
これら2つのネットワークを渦対速度ポアソン解法で埋め込むことで、正確な流体力学を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 15:12:25 GMT)
Translating Diffusion, Wavelets, and Regularisation into Residual
Networks [15.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はよく機能するが、安定性はよく分かっていない。
我々は、古典的アプローチが証明可能な安定性を保証する信号の復号化という単純な問題を考える。
我々は、これらの古典的手法の数値近似を、特定の残留ネットワークアーキテクチャとして解釈する。
これにより、微分、縮退関数、正規化関数をアクティベーション関数に変換する辞書が作られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 08:51:13 GMT)
Extensions and limitations of randomized smoothing for robustness
guarantees [13.4] 平滑化対策の相違が最終ロバスト性保証にどのように影響するかを検討する。
我々は,任意の$ell_p$$pinmathbbN_>0$に対するロバスト性を証明する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 17:22:32 GMT)
Mitigating Query-Flooding Parameter Duplication Attack on Regression
Models with High-Dimensional Gaussian Mechanism [12.0] 差分プライバシー(DP)はこの攻撃を緩和する有望な手法と考えられている。
提案手法では,クエリフローディングパラメータ重複(QPD)攻撃によってモデル情報を推測できることを示す。
未承認情報開示を防止するための新しい高次元ガウス(HDG)機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 01:40:09 GMT)
Analysis and Synthesis of Hypo and Hyperarticulated Speech [11.5] 本稿では,HMMに基づく音声合成の枠組みにおいて,仮説および高調波音声の分析と合成に焦点をあてる。
我々のニーズに合致する新しいフランス語データベースが作成され、中性、偽、高調音音声の3つの異なる音階で発音される3つの同一セットが含まれた。
調音度は声道特性と声門特性の両方に有意な影響を与え,また発話速度,音声持続時間,電話の変動,声門停止の有無に有意な影響を及ぼすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 12:21:16 GMT)
Analysis of Random Perturbations for Robust Convolutional Neural
Networks [11.3] 最近の研究は、ニューラルネットワークのランダムな摂動が敵の攻撃に対する堅牢性を改善することを広く示している。
トレーニング中にこれらの摂動が観察されない限り,摂動をベースとした防御は適応攻撃に対する堅牢性をほとんど示さない。
元の入力の近辺における逆の例は、第1および第2次解析における摂動に対する高い感度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 19:25:31 GMT)
Siamese Keypoint Prediction Network for Visual Object Tracking [11.3] これらの課題に対処するために,シームズキーポイント予測ネットワーク(SiamKPN)を提案する。
SiamKPNは粗大な予測モデルのためのカスケード熱マップ戦略の恩恵を受ける。
4つのベンチマークデータセット上で、ビジュアルオブジェクトトラッキングのための最先端のトラッカーに対してうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 08:11:06 GMT)
Analogy as Nonparametric Bayesian Inference over Relational Systems [10.7] 本稿では,従来の関係構造からの予測を類似的に重み付けすることで,関係知識を新しい環境に一般化するベイズモデルを提案する。
この学習者は, 環境経験が小さい場合に, ランダム・ウィキペディア・システムから派生した関係データに基づいて, ナイーブな理論に基づく学習者より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 14:07:46 GMT)
Parametric Representation for Singing Voice Synthesis: a Comparative
Evaluation [10.4] まず,統計的パラメトリック合成に適した4つの既存手法に対して比較主観評価を行う。
ハイピッチ音声で発生するアーティファクトについて論じ,それを克服するためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 13:06:30 GMT)
ADMP: An Adversarial Double Masks Based Pruning Framework For
Unsupervised Cross-Domain Compression [9.5] 本研究では,このようなクロスドメイン圧縮のためのADMP(Adversarial Double Masks based Pruning)を提案する。
Office31とImageCLEF-DAデータセットでは、提案されたADMPは、それぞれ0.2%と0.3%の精度で60%のチャンネルをプーンすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 11:44:43 GMT)
Maximum Phase Modeling for Sparse Linear Prediction of Speech [9.4] 本研究の目的は,音声の最大位相寄与のモデル化を取り入れた新しい手法を提案することである。
提案手法は,LP残差信号の空間性を大幅に向上させるとともに,2つの図示的応用に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 12:34:20 GMT)
Tensors over Semirings for Latent-Variable Weighted Logic Programs [9.3] この概念の一般化として、潜在変数半環解析を提案する。
我々のフレームワークでは、任意の半環重み付き論理プログラムは、半環からランクn配列へ重みを変換することで遅延化できる。
この一般化は、その表現性を厳格に増大させながら、元の半環フレームワークのすべての所望の性質を保っていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 18:52:58 GMT)
When Do Drivers Concentrate? Attention-based Driver Behavior Modeling
With Deep Reinforcement Learning [9.0] 本研究では,運転者の行動を観察に基づいて近似し,運転者の注意度を計測するアクタ批判手法を提案する。
反応時間を考慮してアクターネットワークにアテンション機構を構築し,連続した観測の時間的依存性を捉える。
実世界の車両軌道データを用いて実験を行い,提案手法の精度が7つのベースラインアルゴリズムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 06:09:55 GMT)
Growing Together: Modeling Human Language Learning With n-Best
Multi-Checkpoint Machine Translation [8.9] 我々は、MTモデルを様々な訓練段階において、異なるレベルの人間の学習者とみなす。
我々は同じモデルから複数のチェックポイントのアンサンブルを用いて、様々なレベルの流速で翻訳シーケンスを生成する。
我々は、ポルトガル語の共有タスクテストデータに対して、公式英語の6つのチェックポイントモデルアンサンブルで37.57マクロF1を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 05:46:15 GMT)
Data augmentation with Mobius transformations [8.6] モダス変換(Mobius transformation)は、画像変換を一般化してピクセル空間の複素反転を演算する共形写像である。
トレーニング中にMobius変換を組み込むことで,従来のサンプルレベルのデータ拡張技術よりも高度な一般化が可能になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 08:00:04 GMT)
Uncertainty-Aware Deep Classifiers using Generative Models [7.5] ディープニューラルネットワークは、しばしば、彼らが知らないことについて無知であり、インフォームド予測を行うときに過信する。
最近のアプローチでは、クラス境界に近いデータサンプルやトレーニング分布の外側から、モデルに高い不確実性を出力するようにトレーニングすることで、不確実性を直接定量化している。
本研究では,アレータ性およびてんかん性不確実性の両方を表現し,決定境界と分布外領域を識別できる新しいニューラルネットワークモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 15:38:35 GMT)
DAugNet: Unsupervised, Multi-source, Multi-target, and Life-long Domain
Adaptation for Semantic Segmentation of Satellite Images [6.5] 衛星画像の教師なし・マルチソース・マルチターゲット・生涯領域適応のための新しいアプローチであるDAugNetを提案する。
浅層ネットワークであるデータ拡張器は、教師なしの方法で複数の衛星画像間のスタイル転送を行うことができる。
実験の結果,DAugNetは既存のアプローチよりも,新たな地理的位置への一般化が著しく進んでいることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 11:48:20 GMT)
Making Logic Learnable With Neural Networks [5.9] ニューラルネットワークと論理回路の利点を組み合わせた新しい論理学習パイプラインを提案する。
私たちのパイプラインはまず、分類タスクでニューラルネットワークをトレーニングし、次にこれをランダムな森林に、次に AND-Inverterロジックに翻訳します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 18:07:58 GMT)
Medical Concept Normalization in User Generated Texts by Learning Target
Concept Embeddings [5.3] 最近の研究は、テキスト分類またはテキストマッチングとして、正規化の概念を定めている。
提案モデルでは,入力概念の参照とターゲット概念の表現を共同で学習することで,これらの欠点を克服する。
我々のモデルは、精度を2.31%向上させることで、3つの標準データセットにまたがる既存のメソッドをすべて上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 01:17:18 GMT)
A Comparative Analysis of E-Scooter and E-Bike Usage Patterns: Findings
from the City of Austin, TX [5.1] 本研究では,平日と日時によって平均走行速度がどう変化するかを検討する。
ユーザーは、通勤目的で乗車する時と比べて、レクリエーション目的で平均速度が遅いeバイクやeスクーターに乗る傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 03:27:44 GMT)
Feature Interaction based Neural Network for Click-Through Rate
Prediction [5.1] 本稿では,3次元関係テンソルを用いて特徴相互作用をモデル化可能な特徴相互作用ベースニューラルネットワーク(FINN)を提案する。
我々のディープFINNモデルは、PNNやDeepFMのような最先端のディープモデルよりも優れていることを示す。
また、我々のモデルは、機能相互作用を効果的に学習し、実世界のデータセットでより良いパフォーマンスを達成することができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 03:53:24 GMT)
Ethics, Data Science, and Health and Human Services: Embedded Bias in
Policy Approaches to Teen Pregnancy Prevention [4.3] 本研究の目的は、政策中立および政策重視のアプローチによるシカゴティーン妊娠予防イニシアチブのデリバリ最適化結果を評価することである。
我々の政策中立的アプローチは、過去の傾向や成果に関係なく、学校やセンターに資金と資源を均等に分配する。
政策に焦点を当てたアプローチは、まず歴史的データからの予測モデルに基づく資金モデルと、経済と社会の成果に基づく資金モデルという2つのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 03:04:50 GMT)
Translating Natural Language Instructions for Behavioral Robot
Navigation with a Multi-Head Attention Mechanism [4.2] 本稿では,自然言語を屋内ロボットナビゲーションのための高レベル行動言語に変換するニューラルネットワークモデルにおけるブレンディング層としてのマルチヘッドアテンション機構を提案する。
その結果,これまで見つからなかった環境における命令の翻訳では,性能が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 23:00:47 GMT)
Unsupervised Learning for Subterranean Junction Recognition Based on 2D
Point Cloud [3.9] 本稿では, 獲得した2次元点雲に基づいて地下環境におけるトンネル接合数を検出するための, 教師なし学習フレームワークを提案する。
我々は,複数の現実的なシミュレーションや地下環境の実際の飛行から収集した複数のデータセットを用いて,開発フレームワークを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 18:36:56 GMT)
HRINet: Alternative Supervision Network for High-resolution CT image
Interpolation [3.8] 我々は,高分解能CT画像の生成を目的とした,新しいネットワークであるHigh Resolution Interpolation Network (HRINet)を提案する。
本稿では,ACAI と GAN のアイデアを組み合わせて,教師なしと教師なしのトレーニングを適用して,代替監督手法の新たなアイデアを提案する。
実験の結果,2562,5122画像の定量的,定性的に大きな改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 19:13:08 GMT)
An Algorithm for Fuzzification of WordNets, Supported by a Mathematical
Proof [3.7] 任意の言語のWLDのファジィバージョンを構築するアルゴリズムを提案する。
英語WordNet(FWN)のファジフィケーション版をオンラインで公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 04:47:40 GMT)
BUDS: Balancing Utility and Differential Privacy by Shuffling [3.6] シャッフルやtextitBUDS によるユーティリティと差分プライバシーのバランスをとることは、クラウドソースの統計データベースへのアプローチである。
損失推定法とリスク最小化法を併用したワンホット符号化と反復シャッフル法により,新しいアルゴリズムを提案する。
バランスのとれたユーティリティとプライバシの実証テストの間、BUDSは$epsilon = 0.02$を生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 11:39:13 GMT)
Finger Texture Biometric Characteristic: a Survey [2.1] フィンガーテクスチャ(FT)は生体特性として注目されている。
FTは、すべての指の内面に沿って分布する、見かけの線、しわ、尾根の異なる人間特有の特徴を持っている。
FTのみに基づいて効率的な生体認証システムを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 16:33:59 GMT)
Economic and Business Dimensions Cloud Computing and Electricity: Beyond
the Utility Model [1.6] ユーティリティモデルへの過度に単純化された依存は、クラウドコンピューティングの本当の機会と課題に盲目するリスクがあります。
この記事はもともと『アトランティック』に掲載されていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 19:40:39 GMT)
An Empirical Meta-analysis of the Life Sciences (Linked?) Open Data on
the Web [1.3] LSLOD(Life Sciences Linked Open Data)クラウドについて検討する。
80以上の公開バイオメディカルリンクデータグラフからスキーマを抽出する。
我々は,複数のSLODソースが,他のソースと相互接続されていないスタンドアロンデータソースとして存在していることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 14:26:32 GMT)
Engineering Framework for Optimizing Superconducting Qubit Designs [1.0] フラックス状態における一般化超伝導量子ビットモデルに基づく工学的枠組みを提供する。
本研究では,高調波時間と長い量子コヒーレンス時間の両方を有する特殊パラメータ機構を実験的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 11:48:45 GMT)
Learning pose variations within shape population by constrained mixtures
of factor analyzers [0.7] 人口の形状変動のマイニングと学習は、パラメトリック形状モデリング、3Dアニメーション、画像セグメント化などの応用の恩恵を受けている。
本稿では、ポーズ学習問題を因子分析器の混合として定式化する。
提案手法に基づいて,所定の形状の個体群からポーズのバリエーションを自動的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 15:06:01 GMT)
Learn-Apply-Reinforce/Share Learning: Hackathons and CTFs as General
Pedagogic Tools in Higher Education, and Their Applicability to Distance
Learning [0.3] 本稿では,コンピュータ科学でますます普及しつつある2つの教科/学習手法について述べる。
それぞれのケーススタディを解析し、そのアンダーピンニング類似性を抽出する。
フレームワークは学習・応用・強化・共有学習に一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 18:41:39 GMT)
What needles do sparse neural networks find in nonlinear haystacks [0.0] 人工ニューラルネットワーク(ANN)におけるスパーシリティ誘導ペナルティは、特にノイズが高く、トレーニングセットが小さい状況において、過度な適合を避ける。
線形モデルの場合、そのようなアプローチは、適切なコセンのペナルティパラメータに対するレギュレーションにおいて高い確率で重要な特徴を確実に回復する。
簡単なモデルを用いてモンテカルロシミュレーションを行い,提案手法の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 04:46:55 GMT)
Simulation of integrated photonic gates [0.0] 統合フォトニクスは、有望で開発が早いプラットフォームだ。
我々は、$n$モード変換$U$から始まり、$U$を実装したフォトニックデバイスを設計するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 05:40:51 GMT)
Relativistic frame-dragging and the Hong-Ou-Mandel dip $-$ a primitive
to gravitational effects in multi-photon quantum-interference [0.0] 一般相対論的フレームドラッグは、香港・ウー・マンデル・ディップの観測可能なシフトを誘導する。
そこで提示された形式主義は、一般相対論的効果を局所多光子量子干渉実験に符号化する基礎を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 18:27:07 GMT)
Realistic text replacement with non-uniform style conditioning [0.0] 本研究では,画像中のテキストをユーザが提供するテキストに置き換えることを目的として,現実的なテキスト置換の可能性について検討する。
提案手法は, 現実的なテキスト置換を実現し, ICDAR MLTにおける既存手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 15:05:42 GMT)
Quantum Optical Response of a Hybrid Optomechanical Device embedded with
a Qubit [0.0] 2つの光結合マイクロキャビティからなるハイブリッド量子光学系における光応答について検討する。
システムパラメータを適切に調整することにより、コヒーレント完全伝送(CPT)、コヒーレント完全合成(CPS)、光誘起吸収(OMIA)を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 12:15:17 GMT)
Proximity-based Networking: Small world overlays optimized with particle
swarm optimization [0.0] 小規模世界のネットワークは、インターネットネットワーク内の情報の拡散とルックアップにおいて、信じられないほど有用である。
本稿では,各ノードの分割鍵空間内のピアの配置に,コード内の地理的位置を組み込んだネットワーク方式を提案する。
提案手法の柔軟性により,様々なSwarmモデルとエージェントが利用可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 00:07:12 GMT)
Power-law growth of time and strength of squeezing near quantum critical
point [0.0] 2つの基本モデルにおける量子相転移のスキーズ運動のダイナミクスについて検討した。
スクイーズ時間に対する臨界指数は、どちらのモデルにおいても1/2である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 06:19:12 GMT)
Optimal exploitation of the resource in remote state preparation [0.0] プロトコルの符号化と復号戦略は、射影演算子とユニタリ演算子の物理的に関連するクラスに制限される。
完全に最適化されたシナリオにおいて、線形および二次両方の忠実度の観点からプロトコルのTEを評価する。
このシナリオでは、TEは、積状態に対してのみゼロとなる資源状態の2乗相関行列の2つの最大の固有値の和でスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 23:31:28 GMT)
Machine learning dynamics of phase separation in correlated electron
magnets [0.0] 両交換系における電子位相分離の大規模動的シミュレーションを機械学習により実現した。
本研究は,機械学習モデルを用いて相関電子系の大規模動的シミュレーションを行う方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 17:01:06 GMT)
Imaging spatio-temporal Hong-Ou-Mandel interference of bi-photon state
of extremely high Schmidt number [0.0] 1500の空間モードと3x106以上の時間モードの2光子干渉を測定する。
2光子干渉HOMsは2光子状態の時間-次元偶然特性とよく一致して、30%と幅の2次元空間的振動性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 13:13:07 GMT)
Facial Expression Recognition using Deep Learning [0.0] 表情を認識する能力は多くの新しい応用の道を開くだろう。
コントロールされた環境での従来のアプローチの成功にもかかわらず、これらのアプローチは部分的な顔からなる挑戦的なデータセットで失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 06:32:05 GMT)
Exact WKB analysis and TBA equations for the Mathieu equation [0.0] 弱い結合領域におけるマチュー方程式の正確なWKB周期に対する熱力学ベテ・アンザッツ方程式(TBA)を導出する。
我々は、強い結合における$mathcalN = 2$ $SU(2)$ Super Yang-Mills理論の量子周期と見なされるWKB周期に対する量子補正を計算するために、TBA方程式を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 04:44:44 GMT)
Ensemble Learning with Statistical and Structural Models [0.0] 本稿では,予測と因果推論を改善するために,統計モデルと構造モデルを組み合わせた新しい手法を提案する。
最初の提案した推定器は、統計モデルまたは構造モデルのいずれかの正しい仕様しか必要としないという二重頑健性特性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 13:36:50 GMT)
Comment on "Cosmic Microwave Background Constraints Cast a Shadow On
Continuous Spontaneous Localization Models" [0.0] ほとんどの自然選択に対して、連続自発局所化(CSL)理論のインフレーションケースへの直接的な適用は、観測データによって除外されていると論じる。
このような結果は、宇宙論的な文脈に理論を適用するための、より狭い選択の集合を考えることに基づいていると指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 00:44:25 GMT)
Bayesian Hidden Physics Models: Uncertainty Quantification for Discovery
of Nonlinear Partial Differential Operators from Data [0.0] データから微分方程式のような物理法則を発見するために機械学習モデルを使うことへの関心が高まっている。
ニューラルネットワークとして機能データを管理することを学習する「リーフモジュール」からなる新しいモデルを提案する。
提案手法は,演算子に対する後続分布の観点から学習物理の信頼性を定量化し,この不確実性を新しい初期有界値問題インスタンスの解に伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 18:48:43 GMT)
Architectural Resilience to Foreground-and-Background Adversarial Noise [0.0] 正常な画像の知覚不能な摂動の形でのアドリサイドアタックが広く研究されている。
本稿では,異なるネットワークアーキテクチャのレジリエンスとロバスト性を検討するために,画像の異なるモデルに依存しないベンチマーク摂動を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jun 2020 05:28:09 GMT)