Joint Training of Variational Auto-Encoder and Latent Energy-Based Model [112.8] 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)と潜時エネルギーベースモデル(EBM)を併用した共同学習手法を提案する。
VAEと潜伏ESMのジョイントトレーニングは、潜伏ベクトル上の3つの関節分布と画像との間の3つのクルバック・リーブラー分岐からなる目的関数に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 20:32:25 GMT)
Federated Learning in the Sky: Joint Power Allocation and Scheduling
with UAV Swarms [98.8] 無人航空機(UAV)は様々なタスクを実行するために機械学習(ML)を利用する必要がある。
本稿では,UAVスワム内に分散学習(FL)アルゴリズムを実装するための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 16:19:18 GMT)
Rendering Natural Camera Bokeh Effect with Deep Learning [95.9] ボケ(Bokeh)は、写真に焦点をあてる重要な芸術効果である。
モバイルカメラは、光学の直径が非常に小さいため、被写界深度が浅い写真を作ることができない。
本稿では,デジタル一眼レフカメラで撮影された写真から直接,現実的な浅層焦点技術を学ぶことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 07:28:06 GMT)
Syn2Real Transfer Learning for Image Deraining using Gaussian Processes [92.2] CNNに基づく画像デライニング手法は,再現誤差や視覚的品質の点で優れた性能を発揮している。
実世界の完全ラベル付き画像デライニングデータセットを取得する上での課題により、既存の手法は合成されたデータのみに基づいて訓練される。
本稿では,ガウス過程に基づく半教師付き学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 00:33:18 GMT)
Listen to What You Want: Neural Network-based Universal Sound Selector [80.4] 本稿では,ユーザが指定したAEクラスからAE音声を直接選択できる汎用音声選択ニューラルネットワークを提案する。
提案するフレームワークは、複数の希望するAEクラスから音を同時に選択するように明示的に最適化することができる。
本研究では,提案手法が有望なAE音声選択性能を実現することを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 08:06:02 GMT)
DenoiSeg: Joint Denoising and Segmentation [75.9] 我々は,いくつかの注釈付き基底真理セグメンテーションでエンドツーエンドに学習できる新しい手法であるDenoySegを提案する。
我々は、ノイズの多い画像だけで訓練できる自己教師付き遮音方式であるNoss2Voidを拡張して、密度の高い3クラスセグメンテーションを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 21:58:18 GMT)
Dynamic Refinement Network for Oriented and Densely Packed Object
Detection [75.3] 本稿では,機能選択モジュール (FSM) と動的改善ヘッド (DRH) の2つの新しいコンポーネントからなる動的精細化ネットワークを提案する。
我々のFSMは、ニューロンがターゲットオブジェクトの形状や向きに応じて受容野を調整できるのに対して、DRHはオブジェクト認識の方法で動的に予測を洗練させる。
我々は、DOTA、HRSC2016、SKU110K、および我々のSKU110K-Rデータセットを含むいくつかの公開ベンチマークで定量的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 23:59:58 GMT)
Towards Robust Fine-grained Recognition by Maximal Separation of
Discriminative Features [72.7] 本研究は, 粒度認識ネットワークにおけるクラス間の潜伏表現の近接性を, 敵攻撃の成功の鍵となる要因として同定する。
注意に基づく正規化機構を導入し、異なるクラスの識別潜在特徴を最大限に分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 18:34:45 GMT)
Extrapolation for Large-batch Training in Deep Learning [72.6] 我々は、バリエーションのホストが、我々が提案する統一されたフレームワークでカバー可能であることを示す。
本稿では,この手法の収束性を証明し,ResNet,LSTM,Transformer上での経験的性能を厳格に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 08:22:41 GMT)
Few-shot Slot Tagging with Collapsed Dependency Transfer and
Label-enhanced Task-adaptive Projection Network [61.9] 本稿では,現在最先端の少数ショット分類モデルであるTapNetに基づくラベル強化タスク適応プロジェクションネットワーク(L-TapNet)を提案する。
実験結果から,本モデルは1ショット設定で14.64点のF1スコアで最強の少ショット学習ベースラインを著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 07:50:44 GMT)
Scalable Backdoor Detection in Neural Networks [61.4] ディープラーニングモデルは、トロイの木馬攻撃に対して脆弱で、攻撃者はトレーニング中にバックドアをインストールして、結果のモデルが小さなトリガーパッチで汚染されたサンプルを誤識別させる。
本稿では,ラベル数と計算複雑性が一致しない新たなトリガリバースエンジニアリング手法を提案する。
実験では,提案手法が純モデルからトロイの木馬モデルを分離する際の完全なスコア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, 10 Jun 2020 04:12:53 GMT)
Misinformation Has High Perplexity [55.5] 疑似クレームを教師なしの方法でデバンクするために, 難易度を活用することを提案する。
まず,これらの主張に類似した文に基づいて,科学的およびニュースソースから信頼性のある証拠を抽出する。
第2に,抽出したエビデンスを言語モデルにプライマリし,難易度スコアに基づいて与えられたクレームの正当性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 08:49:30 GMT)
TubeTK: Adopting Tubes to Track Multi-Object in a One-Step Training
Model [51.1] マルチオブジェクトトラッキングは、長い間研究されてきた基本的な視覚問題である。
Tracking by Detection (TBD)の成功にもかかわらず、この2段階の手法はエンドツーエンドでトレーニングするには複雑すぎる。
本稿では,短いビデオクリップ中の物体の時間空間位置を示すために,バウンディングチューブを導入することで,一段階のトレーニングしか必要としない簡潔なエンドツーエンドモデルチューブTKを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 06:45:05 GMT)
What Matters In On-Policy Reinforcement Learning? A Large-Scale
Empirical Study [50.8] オンライン強化学習(RL)は、様々な連続制御タスクにうまく適用されている。
しかし、最先端の実装は、結果のエージェントのパフォーマンスに強く影響を与える、多数の低レベルかつ高レベルの設計決定を下します。
これらの選択は通常、文献で広く議論されることはなく、アルゴリズムの公開記述とそれらの実装の間に相違が生じている。
我々は,「50以上の選択肢」を統一型オンラインRLフレームワークに実装し,大規模な実証研究におけるその影響を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 17:59:03 GMT)
3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting [50.7] 本稿では、1枚のRGB-D入力画像を3D写真に変換する方法を提案する。
学習に基づく着色モデルでは,新しい局所的な色と深度を隠蔽領域に合成する。
結果の3D写真は、モーションパララックスで効率よくレンダリングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 14:21:03 GMT)
Planning in Markov Decision Processes with Gap-Dependent Sample
Complexity [49.0] マルコフ決定過程における計画のための新しいトラジェクトリに基づくモンテカルロ木探索アルゴリズム MDP-GapE を提案する。
我々は, MDP-GapE に要求される生成モデルに対する呼び出し回数の上限を証明し, 確率の高い準最適動作を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 15:05:51 GMT)
Real-time single image depth perception in the wild with handheld
devices [45.3] 主な2つの問題は、電球内のハンドヘルドデバイスからの深さ推定を制限している。
適切なネットワーク設計とトレーニング戦略を採用する上で,どちらも対処可能な方法を示す。
実時間深度認識型拡張現実とスマートフォンによる画像ぼやけに関する実験結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 08:30:20 GMT)
Jointly Predicting Job Performance, Personality, Cognitive Ability,
Affect, and Well-Being [42.7] 本研究では,身体的および生理的行動,心理的状態と特徴,職能を統合した個人予測分析のためのベンチマークを作成する。
我々は、データマイニング技術をベンチマークとして設計し、ウェアラブルセンサから得られた真のノイズと不完全なデータを用いて、12の標準化された精確なテストに基づいて19の構造を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 14:30:29 GMT)
X-Stance: A Multilingual Multi-Target Dataset for Stance Detection [42.5] スイスの選挙候補者によるコメントから大規模な姿勢検出データセットを抽出する。
データセットはドイツ語、フランス語、イタリア語のテキストで構成されており、姿勢検出の言語横断的な評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 15:05:11 GMT)
MultiResolution Attention Extractor for Small Object Detection [40.7] 小さい物体は解像度が低く、小さいため検出が難しい。
人間の視覚の「注意」メカニズムにインスパイアされ、我々は2つの特徴抽出手法を利用して、小さな物体の最も有用な情報をマイニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 16:47:56 GMT)
Understanding Points of Correspondence between Sentences for Abstractive
Summarization [39.7] 本稿では,文書から引き出された文の融合について,対応点の概念を導入して検討する。
我々は、文書、ソースおよび融合文、および文間の対応点の人間のアノテーションを含むデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 02:42:38 GMT)
AutoDNNchip: An Automated DNN Chip Predictor and Builder for Both FPGAs
and ASICs [36.5] AutoDNNchipはFPGAおよびASICベースのDNNチップの実装を、指定されたアプリケーションとデータセットのために自動生成するチップジェネレータである。
我々のチップ予測器の予測性能は実測値と検証時に10%異なる。
当社のAutoDNNchipによって生成されたアクセラレータは、専門家による最先端アクセラレータよりも優れた(最大3.86倍の改善)パフォーマンスを実現できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 23:50:57 GMT)
Dual-level Semantic Transfer Deep Hashing for Efficient Social Image
Retrieval [35.8] ソーシャルネットワークは膨大な量のユーザ共有画像を保存し、配布する。
ディープハッシュは、大規模社会画像検索をサポートする効率的なインデックス化技術である。
既存の手法は、大量のディープニューラルネットワークパラメータを最適化する際に、深刻なセマンティックな不足に悩まされる。
本稿では,DSTDH(Dual-level Semantic Transfer Deep Hashing)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 01:03:09 GMT)
Learning to Play Table Tennis From Scratch using Muscular Robots [34.3] この研究は、(a)人為的ロボットアームを用いた安全クリティカルな動的タスクを初めて学習し、(b)PAM駆動システムで精度の高い要求問題を学び、(c)本物のボールなしで卓球をするようにロボットを訓練する。
ビデオとデータセットは muscleTT.embodied.ml で入手できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 16:43:27 GMT)
Fitted Q-Learning for Relational Domains [29.9] 本稿では,値関数とベルマン残差を表現したQ-ラーニングアルゴリズムを開発した。
本稿では,Bellman演算子の2つのステップについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 01:18:47 GMT)
UHH-LT at SemEval-2020 Task 12: Fine-Tuning of Pre-Trained Transformer
Networks for Offensive Language Detection [28.7] BERTのような事前訓練されたトランスフォーマーネットワークの微調整により、テキスト分類タスクの最先端結果が得られる。
私たちのRoBERTaベースの分類器は、英語のSemEval 2020 Task12で公式に第1位にランクされています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 20:48:08 GMT)
Recent Advances in 3D Object and Hand Pose Estimation [27.9] 3Dオブジェクトと手ポーズ推定は拡張現実にとって大きな可能性を秘めており、具体的なインターフェイス、自然なインターフェイス、現実世界と仮想世界の境界の曖昧化を可能にしている。
本章では, カメラを用いた3次元物体・手動ポーズ推定の最近の展開について述べるとともに, その能力, 限界, 今後の発展について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 16:25:28 GMT)
Contextual Policy Transfer in Reinforcement Learning Domains via Deep
Mixtures-of-Experts [24.5] そこで本稿では,タスクのダイナミクスに関する状態依存的信念を学習するための,新しいミックス・オブ・エキスパートの定式化について紹介する。
我々は、このモデルを標準ポリシー再利用フレームワークに組み込む方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 08:11:44 GMT)
Bayesian Experience Reuse for Learning from Multiple Demonstrators [24.5] デモンストレーション(LfD)からの学習は、専門家によるデモンストレーションを取り入れることで、学習エージェントの探索効率を向上させる。
本研究では、正規逆ガンマ前駆体を用いて、ソースおよびターゲットタスク関数の不確かさをモデル化することで、この問題に対処する。
我々は、この学習された信念を用いて、解がエキスパートモデルに確率分布をもたらす二次的プログラミング問題を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 08:32:39 GMT)
Predicting Engagement in Video Lectures [24.4] 本稿では,文脈に依存しないエンゲージメントを予測するための,ビデオ講義の大規模データセットを提案する。
この課題を達成するために、クロスモーダルとモダリティ固有の特徴セットを提案する。
データ不足の場合、我々のアプローチを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 15:33:02 GMT)
Composite Logconcave Sampling with a Restricted Gaussian Oracle [23.8] dpi(x) propto exp(-f(x) - g(x)dx)$ for well-conditioned $f$ and convex (しかし、おそらくは非滑らか) $g$ である。
for $f$ with condition number $kappa$, our algorithm run in $O left(kappa2 d log2tfrackappa depsilonright)$, each querying a gradient of $f$
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 17:43:55 GMT)
Balancing Efficiency and Flexibility for DNN Acceleration via Temporal
GPU-Systolic Array Integration [22.9] 本稿では,新しいアーキテクチャ設計・実行モデルである同時多モードアーキテクチャ(SMA)を提案する。
SMAは、エンドツーエンドのアプリケーションを高速化するために、DNNアクセラレーターに汎用的なプログラマビリティを提供する。
SMAは最大63%のパフォーマンス向上を実現し、Volta-Coreのベースラインアーキテクチャよりも23%少ないエネルギーを消費する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 10:27:55 GMT)
Low Rank Directed Acyclic Graphs and Causal Structure Learning [22.8] DAG因果モデルの(重み付けされた)隣接行列に関する低階仮定を利用する方法を示す。
また、低階アルゴリズム、特にスパースではないグラフの有効性に関する実証的な証拠も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 07:11:12 GMT)
Regret Minimization for Causal Inference on Large Treatment Space [22.0] 本稿では,偏りのある観測データから偏りのある表現を抽出するネットワークアーキテクチャと正規化器を提案する。
提案した損失は、アクションが個々のターゲットに対して比較的良いかどうかの分類誤差を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 02:19:48 GMT)
Embedding Task Knowledge into 3D Neural Networks via Self-supervised
Learning [21.9] 自己教師付き学習(SSL)は、アノテーション付きデータの潜在的な解決策である。
我々は,3次元医用画像分類,すなわちタスク関連コントラスト予測符号化(TCPC)のための新しいSSL手法を提案する。
TCPCは、タスク知識を3Dニューラルネットワークのトレーニングに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 12:37:39 GMT)
Gender in Danger? Evaluating Speech Translation Technology on the
MuST-SHE Corpus [20.8] 英語のような生産的な文法的なジェンダーのない言語からジェンダーマーク付き言語に翻訳することは、機械にとってよく知られた困難である。
ジェンダーバイアスを減らすために、オーディオは追加情報を提供できるか?
本稿では、音声翻訳における性差に関する最初の徹底的な調査を行い、将来の研究に役立つベンチマークのリリースに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 09:55:38 GMT)
Robust Estimation of Tree Structured Ising Models [20.2] 我々は、異なる確率変数の符号が、おそらく不等で未知の確率で独立に反転するときに、イジングモデルを学習するタスクを考える。
しかし, この不同一性は, 葉ノードが近傍と位置を交換して形成する小さな同値類に限られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 01:32:45 GMT)
VecQ: Minimal Loss DNN Model Compression With Vectorized Weight
Quantization [19.7] 我々は、最小の直接量子化損失とモデル精度を保証できるVecQと呼ばれる新しい量子化ソリューションを開発した。
また,学習中に提案した量子化過程を高速化するために,パラメータ化推定と確率ベース計算を用いて量子化過程を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 07:09:15 GMT)
Speech Fusion to Face: Bridging the Gap Between Human's Vocal
Characteristics and Facial Imaging [19.3] 音声の発声特性に基づく顔画像生成は重要な課題である。
speech2faceの問題に対する既存の解決策は、限られた画像品質をレンダリングし、顔の類似性を維持するのに失敗する。
本稿では,顔への音声融合(SF2F)を提案し,音声特徴領域と現代画像生成モデルとの接続性の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 15:19:31 GMT)
Adversarial Training Based Multi-Source Unsupervised Domain Adaptation
for Sentiment Analysis [19.1] 感情分析のためのマルチソース領域適応手法に基づく2つの伝達学習フレームワークを提案する。
最初のフレームワークは、新しいWeighting Schemeベースのunsupervised Domain Adaptation framework (WS-UDA)で、ソース分類器を組み合わせてターゲットインスタンスの擬似ラベルを取得する。
2つめのフレームワークは、2段階トレーニングベースの教師なしドメイン適応フレームワーク(2ST-UDA)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 01:41:00 GMT)
Towards Unified Dialogue System Evaluation: A Comprehensive Analysis of
Current Evaluation Protocols [17.1] 現状では、チャット指向対話管理システムを評価するための様々な評価プロトコルが提案されている。
本稿では,対話システムにおける自動評価手法と人的評価手法の総合的な合成について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 23:29:05 GMT)
At-Most-One Constraints in Efficient Representations of Mutex Networks [16.0] At-Most-One (AMO) 制約は、TRUEにセットされるブール変数の集合から少なくとも1つの変数を必要とする濃度制約の特別なケースである。
様々なエンコーディングを用いたAMO制約で表されるミューテックスネットワークにおけるSATベースの問題解決の比較を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 17:21:06 GMT)
Adversarial Attacks on Brain-Inspired Hyperdimensional Computing-Based
Classifiers [15.8] 超次元コンピューティング(HDC)は、脳の認知を模倣し、ランダムなハイパーベクターを利用して特徴を表現し、分類タスクを実行する。
それらは、デバイス分類における従来のディープニューラルネットワーク(DNN)の魅力ある代替品として、あるいは代替品として認識されている。
しかし、HDC分類器の最先端の設計は、主にセキュリティに配慮したものであり、敵の入力に対する安全性と免疫に疑問を呈している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 01:09:30 GMT)
Report from the NSF Future Directions Workshop, Toward User-Oriented
Agents: Research Directions and Challenges [15.6] このUSERワークショップは、急成長する知的エージェント研究コミュニティのための将来の研究方向性を定義することを目的として招集された。
27名の参加者が個人研究の関心と個人研究の目標を提示した。
その後のブレイクアウトセッションでは、参加者は知的エージェントの領域内の主要な研究領域を定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 18:32:35 GMT)
Do RNN and LSTM have Long Memory? [15.1] RNN と LSTM は,統計的観点から長いメモリを持たないことが証明された。
長期記憶ネットワークの新しい定義を導入し、モデル重みを一定速度で減衰させる必要がある。
この理論を検証するため、RNNとLSTMを最小限の修正を行うことで長期記憶ネットワークに変換し、その優位性を様々なデータセットの長期依存をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 07:28:18 GMT)
Searching Learning Strategy with Reinforcement Learning for 3D Medical
Image Segmentation [15.1] 本稿では,強化学習を用いた最適学習戦略のための自動探索手法を提案する。
提案手法は,3次元医用画像分割の課題に対して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 14:24:06 GMT)
Is the Skip Connection Provable to Reform the Neural Network Loss
Landscape? [14.4] 残余ネットワークは、現在、ディープラーニングにおいて最も効果的な構造の1つである。
スキップ接続が学習能力を向上させるかどうかは不明である。
これらのローカルミニマの深さは最大$O(meta-1)/n)$であり、$n$は入力、$eta1$である。
これは、ディープラーニングにおけるスキップ接続の有効性に関する理論的説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 16:46:19 GMT)
Scalable Partial Explainability in Neural Networks via Flexible
Activation Functions [13.7] ディープニューラルネットワーク(NN)によって与えられる高次元の特徴と決定は、そのメカニズムを公開するために新しいアルゴリズムと方法を必要とする。
現在の最先端のNN解釈手法は、NN構造や操作自体よりも、NN出力と入力との直接的な関係に重点を置いている。
本稿では,スケーラブルなトポロジの下でのアクティベーション関数(AF)の役割を象徴的に説明することにより,部分的に説明可能な学習モデルを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 20:30:15 GMT)
Contrastive Multi-View Representation Learning on Graphs [13.4] 本稿では,グラフの構造的ビューを対比することで,ノードとグラフレベルの表現を学習するための自己教師型アプローチを提案する。
我々は8ノード中8ノードの自己教師型学習とグラフ分類のベンチマークで、最先端の新たな結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 00:49:15 GMT)
Physics informed deep learning for computational elastodynamics without
labeled data [13.1] ラベル付きデータに頼らずにエラストダイナミックス問題をモデル化するために,混合可変出力を持つ物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を提案する。
その結果,計算力学応用の文脈におけるPINNの有望性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 19:05:08 GMT)
Deep Learning for Change Detection in Remote Sensing Images:
Comprehensive Review and Meta-Analysis [12.5] まず,変化検出に頻繁に採用される深層学習法の基本について紹介する。
そこで本研究では,リモートセンシング画像の深層学習に基づく変化検出手法に着目し,既存の手法の概要を概説する。
これらの調査の結果、今後の研究のために、将来有望な新たな方向性が特定された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 02:14:08 GMT)
PeopleMap: Visualization Tool for Mapping Out Researchers using Natural
Language Processing [12.1] PeopleMapは、研究の才能を要約し、人びとが新しいつながりを発見するための、新しいエンゲージメントな方法を提供する。
PeopleMapは、公開アクセス可能なリポジトリと詳細なドキュメントを使用して、任意の機関で簡単に採用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 23:06:25 GMT)
Pandemic Pulse: Unraveling and Modeling Social Signals during the
COVID-19 Pandemic [12.1] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが米国に与える影響の一部を表わす、社会データの収集を提示し、調査を始めます。
このデータは、様々な情報源から収集され、ニューストピック、ソーシャルディスタンシング行動、コミュニティモビリティの変化、Web検索などの経年的傾向を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 17:55:44 GMT)
Variational Optimization for the Submodular Maximum Coverage Problem [11.7] この問題に対する最初の変分近似は、ネムハウザーの発散に基づくものである。
いくつかの公開データセットといくつかのアプリケーションタスクでそれを実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 00:50:25 GMT)
Internet of Things for Elderly and Fragile People [11.4] 本稿では、高齢者や脆弱な人々の生活支援の観点から、モノのインターネット(IoT)パラダイムの可能性について論じる。
私たちは、技術受容性やユーザビリティなど、技術コミュニティによって無視されることが多いいくつかの側面を強調します。
本稿では,システム設計プロセスにおける最終ユーザの積極的な関与を示唆する,現在の共同設計アプローチの枠組みとフェーズについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 07:56:59 GMT)
Robustified Multivariate Regression and Classification Using
Distributionally Robust Optimization under the Wasserstein Metric [11.4] 我々は多変量線形回帰(MLR)と多クラスロジスティック回帰(MLG)のための分布ロバスト最適化(DRO)の定式化を開発する。
我々は DRO の定式化を、正則化が係数行列のノルムである正規化学習問題に緩和する。
実験の結果, MLRは37%, MLGは100%, 予測誤差は37%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 22:16:50 GMT)
Robust Grouped Variable Selection Using Distributionally Robust
Optimization [11.4] 摂動下での群付き変数選択のための不確実性セットを用いた分布ロバスト最適化(DRO)の定式化を提案する。
我々は,サンプル外損失と推定バイアスの確率的境界を証明し,推定器の群化効果を確立する。
我々の定式化は,群レベルでの空間性を促進する解釈可能で同相なモデルを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 22:32:52 GMT)
Deep Learning-based Aerial Image Segmentation with Open Data for
Disaster Impact Assessment [11.4] セグメンテーションニューラルネットワークを利用したフレームワークは、災害後のシナリオで影響のある地域やアクセス可能な道路を特定するために提案されている。
航空画像セグメンテーションにおけるImageNetの事前訓練の有効性について検討した。
インドネシアのパウル島を襲った2018年の津波のデータから、提案された枠組みの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 00:19:58 GMT)
CNN-Based Semantic Change Detection in Satellite Imagery [11.0] タイムリーな災害リスク管理には正確な道路地図が必要である。
現在、これは被災地域の衛星画像を手動でマークするボランティアによって行われている。
災害後の画像からアクセス可能な道路を特定するためのCNNベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 01:06:03 GMT)
Heterogeneous Graph Attention Networks for Early Detection of Rumors on
Twitter [9.4] ソーシャルメディアに関する偽の噂は、大衆のパニックを招き、個人的評判を損なう可能性がある。
我々は、テキストの内容と噂の発信元であるツイートの伝搬に基づいて、ツイートワードを利用する異種グラフを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 14:49:08 GMT)
Modeling Human Driving Behavior through Generative Adversarial Imitation
Learning [7.4] 本稿では、学習に基づくドライバモデリングにおけるGAIL(Generative Adversarial Imitation Learning)の使用について述べる。
ドライバモデリングは本質的にマルチエージェント問題であるため,PS-GAILと呼ばれるGAILのパラメータ共有拡張について述べる。
本稿では、報酬信号を変更し、エージェントにドメイン固有の知識を提供するReward Augmented Imitation Learning (RAIL)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 05:47:39 GMT)
A survey on deep hashing for image retrieval [7.2] 本稿では,既存のハッシュ手法のボトルネックを突破しようとするシャドウリカレントハッシュ(SRH)手法を提案する。
具体的には、画像の意味的特徴を抽出するCNNアーキテクチャを考案し、類似した画像を近接に投影するロス関数を設計する。
データセットCIFAR-10のいくつかの実験は、SRHの満足な性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 03:01:59 GMT)
Thermodynamics of a Quantum Annealer [6.9] 熱力学的観点からD波量子アニールの特性について検討する。
我々はオープンアクセスクラウドサーバ Leapを通じて、D-Wave 2000Qで多数の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 09:42:23 GMT)
Proceedings of the Artificial Intelligence for Cyber Security (AICS)
Workshop 2020 [6.7] ワークショップは、サイバーセキュリティの問題に対する人工知能の応用に焦点を当てる。
AICS 2020は、サイバーセキュリティ問題における人間と機械のコラボレーションに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 22:03:20 GMT)
Affective Movement Generation using Laban Effort and Shape and Hidden
Markov Models [6.2] 本稿では,1)ラベル移動解析(LMA)と2)隠れマルコフモデリングという2つの運動抽象化を用いた自動感情運動生成手法を提案する。
LMAは運動の運動的特徴と表現的特徴を抽象的に表現するための体系的なツールを提供する。
特定された動作のHMM抽象化を取得し、所望の動作経路を用いて、対象の感情を伝達する新たな動きを生成する。
評価された自動認識モデルとユーザスタディを用いて、認識可能な目標感情を持つ動きを生成するための提案手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 21:24:26 GMT)
Diagnosing Rarity in Human-Object Interaction Detection [6.1] ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(HOI)検出はコンピュータビジョンにおける中核的なタスクである。
目標は、すべての人間と物体のペアをローカライズし、それらの相互作用を認識することである。
動詞「名詞」によって定義される相互作用は、長い尾の視覚的認識課題につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 08:35:29 GMT)
Long-lived and multiplexed atom-photon entanglement interface with
feed-forward-controlled readouts [5.9] フォトニックとスピンウェーブ(原子メモリ)量子ビット間の絡み合いを生成する量子インターフェース(QI)は、量子リピータのためのビルディングブロックである。
最大3つの長寿命スピン波量子ビットを格納する多重QIを提案する。
提案した研究は、ファイバベースの長距離量子通信を実現するための重要な一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 03:12:17 GMT)
A novel sentence embedding based topic detection method for micro-blog [5.8] マイクロブログデータセットのトピックを検出するニューラルネットワークに基づく新しいアプローチを提案する。
ブログを埋め込み空間にマッピングするために、教師なしのニューラル文埋め込みモデルを使用します。
さらに,関係対応DBSCAN (RADBSCAN) と呼ばれる改良されたクラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 09:58:57 GMT)
WasteNet: Waste Classification at the Edge for Smart Bins [5.8] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークに基づく廃棄物分類モデルであるWasteNetを提案する。
本モデルは,テストデータセット上での予測精度を97%向上させる。
これは、リサイクル汚染など、一般的なスマートビンの問題を軽減するのに役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 14:57:58 GMT)
Data Augmentation for Training Dialog Models Robust to Speech
Recognition Errors [5.5] Amazon Alexa、Google Assistant、Apple Siriなどの音声ベースのバーチャルアシスタントは、通常、ユーザーの音声信号を自動音声認識(ASR)を通じてテキストデータに変換する。
ASR出力はエラーを起こしやすいが、下流のダイアログモデルはしばしばエラーのないテキストデータに基づいて訓練され、推論時間中にASRエラーに敏感になる。
我々は、ASRエラーシミュレータを利用して、エラーのないテキストデータにノイズを注入し、その後、拡張データでダイアログモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 03:18:15 GMT)
STONNE: A Detailed Architectural Simulator for Flexible Neural Network
Accelerators [5.3] STONNEはサイクル精度が高く、高度にモジュール化され、高度に拡張可能なシミュレーションフレームワークである。
一般に公開されているBSV符号化MAERIの実装の性能結果にどのように近づくかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 19:20:52 GMT)
Improving Dependability of Neuromorphic Computing With Non-Volatile
Memory [5.3] 本稿では,機械学習アプリケーションをニューロモーフィックハードウェアにマップする信頼性指向アプローチであるRENEUを提案する。
RENEUの基本は、異なる故障機構を考慮したニューロモルフィックハードウェアにおけるCMOSベースの回路の老化の新たな定式化である。
その結果,回路の老化は平均38%減少し,ハードウェアの寿命は現行と比較して平均18%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 14:50:28 GMT)
A Bayesian Framework for Nash Equilibrium Inference in Human-Robot
Parallel Play [4.4] 我々は、並列プレイと呼ばれる独立した目標を達成するために行動する人間やロボットとのワークスペースシナリオの共有を検討する。
我々は、Nash平衡解の概念を利用して、計画中の双方のエージェントの対話的効果を考察する枠組みを構築した。
平衡を推定するためにベイズ的手法を用いることで、ロボットは衝突回数の半分未満でタスクを完了できると同時に、最高のベースラインと比較してタスク実行時間を短縮できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 08:38:49 GMT)
Benchmarking a $(\mu+\lambda)$ Genetic Algorithm with Configurable
Crossover Probability [4.3] 我々は、突然変異またはランダムに選択された2人の親の再結合によって子孫を生成する、$(mu+lambda)$ Genetic Algorithms (GAs)の家系を調査する。
クロスオーバー確率を拡大することにより、完全突然変異のみのアルゴリズムから完全クロスオーバーベースGAへの補間が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 15:22:44 GMT)
Methodology for Realizing VMM with Binary RRAM Arrays: Experimental
Demonstration of Binarized-ADALINE Using OxRAM Crossbar [4.2] OxRAMクロスバー上に二値化ADALINE(Adaptive Linear)分類器を実験的に示す。
シミュレーションでは,VMMを用いたバイナライズ-ADALINEネットワークが78%,実験では67%の分類精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 05:18:13 GMT)
TableQA: a Large-Scale Chinese Text-to-SQL Dataset for Table-Aware SQL
Generation [3.4] 既存のNL2データセットは、条件値が自然言語の質問に正確に現れるべきであり、クエリはテーブルから答えられると仮定する。
6,000のテーブル上で64,891の質問と20,311のユニークなsqlクエリからなる中国語の大規模クロスドメイン自然言語データセットであるTableQAを提案する。
問題を軽減するために2つのテーブル認識アプローチを提案し、エンドツーエンドアプローチでは条件値と論理形式タスクにおいて51.3%と47.4%の精度が得られ、それぞれ4.7%と3.4%が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 03:49:08 GMT)
Machine Learning and Control Theory [3.4] 我々は、強化学習とマルコフ決定過程の関連性を開発する。
第3部では、勾配降下と平均場理論の関連について述べる。
第4部と第5部では、問題を制御する機械学習アプローチをレビューし、決定論的なケースに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 01:47:34 GMT)
MP Twitter Abuse in the Age of COVID-19: White Paper [2.8] 英国では、英国がロックダウンに陥る恐れがあるという認識について、議会議員に悪質なツイートがあった。
ボリス・ジョンソン首相が新型コロナウイルス(COVID-19)で重篤な病気を患ったことで、ツイッター上での支持反応は異常にピークを迎えた。
ジョンソン氏の回復後、経済的懸念が高まり、影響力のある人物によるロックダウン違反に対する怒りが高まり、5月に乱用レベルが上昇し始めた。
調査期間中に1,902人の議員への回答が、ウイルスの存在を否定するハッシュタグや用語を含むことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 16:21:42 GMT)
On the Maximum Mutual Information Capacity of Neural Architectures [2.8] ニューラルネットワークアーキテクチャの幅広いファミリに対する最大相互情報のクローズドフォーム表現を導出する。
この量は、機械学習理論と実践のいくつかの分野に必須である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 19:20:12 GMT)
Exploiting the Solar Energy Surplus for Edge Computing [2.5] クラウドサービスをプライベート、分散、ソーラーパワーのコンピューティング施設に移行する機会コストについて検討する。
我々は、コンピューティングリソースをクラウドプールにリースする潜在的収益と、余剰エネルギーをグリッドに販売することで得られる収益とを比較した。
結果は、このモデルが経済的に実現可能であり、技術的に実現可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 07:52:28 GMT)
A gaze driven fast-forward method for first-person videos [2.4] 我々は、入力ビデオの高速化版を作成し、重要な瞬間をレコーダーに強調することにより、ファースト・パーソン・ビデオにおける関連情報へのアクセスの問題に対処する。
本手法は,映像の各フレームのセマンティックスコアを提供する,視線と視覚的シーン分析によって駆動される注目モデルに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 00:08:42 GMT)
Deep Learning with Attention Mechanism for Predicting Driver Intention
at Intersection [2.2] 提案手法は、高度運転支援システム(ADAS)および自動運転車のアクティブ安全システムの一部として適用されることを約束している。
提案手法の性能評価を行い,本手法が他の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 16:12:00 GMT)
AdaSense: Adaptive Low-Power Sensing and Activity Recognition for
Wearable Devices [2.0] AdaSenseは、人間活動認識のためのセンシング、特徴抽出、分類を併用したフレームワークである。
このフレームワークは、精度とエネルギートレードオフのパレットフロンティアを表す構成を選択する。
提案手法は, センサの消費電力を69%削減し, 動作認識精度は1.5%以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 15:17:11 GMT)
Topological Anderson insulators in two-dimensional non-Hermitian
disordered systems [1.8] 非エルミート乱れチャーン絶縁体モデルにおける2種類の非ハーミティティーの相互作用について検討した。
非相互ホッピング(ゲイン・アンド・ロス効果)はトポロジカル領域を拡大(還元)することができる。
障害によって誘導されるトポロジカルアンダーソン絶縁体は、どちらの種類の非ハーモニティでも存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 01:23:48 GMT)
Interlocking nodal chains and their examples in carbon networks [1.7] そこで我々は,2組の結節鎖を相互に相互に連動させる,新しい位相相を提案する。
2Dと3Dの介在する結節連鎖は、二重同心孤立(または交差)結節環、共存する結節鎖、孤立(または交差)結節環など、いくつかの相へと進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 09:49:14 GMT)
Cross-Sensor Adversarial Domain Adaptation of Landsat-8 and Proba-V
images for Cloud Detection [1.6] 同様の特徴を持つ光学センサーを搭載した地球観測衛星の数は、常に増え続けている。
抽出された放射能の差は精度を著しく低下させ、センサー間の知識と情報共有を損なう。
本稿では,2つの衛星センサ間の画像の統計的差異を低減し,転送学習モデルの性能を向上させるための領域適応を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 16:16:01 GMT)
Data-Driven Methods to Monitor, Model, Forecast and Control Covid-19
Pandemic: Leveraging Data Science, Epidemiology and Control Theory [1.5] この文書は、コビッドウイルスのパンデミックにおけるデータ駆動手法の役割を分析する。
3M分析: モニタリング、モデリング、意思決定。
その焦点は、パンデミックによって引き起こされたさまざまな課題に対処する、よく知られたデータ駆動型スキームの可能性にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 15:25:14 GMT)
Combining the band-limited parameterization and Semi-Lagrangian
Runge--Kutta integration for efficient PDE-constrained LDDMM [1.4] Gauss--Newton--Krylov最適化とRunge--Kutta積分の最初の組み合わせは、優れた数値精度と高速収束率を示している。
しかし、その最も重要な制限は計算の複雑さである。
この極限は、帯域制限ベクトル場とセミ・ラグランジュ積分の空間における問題定式化によって独立に扱われている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 07:12:18 GMT)
Toward a standardized methodology for constructing quantum computing use
cases [1.3] 本研究の目的は,量子コンピューティングの研究者とエンドユーザのコミュニティ内で,現実のユースケースを開発する上で,どのような疑問を問うべきなのか,という対話を開始することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 14:23:37 GMT)
Toward Building Safer Smart Homes for the People with Disabilities [1.1] SafeAccessは、状況認識を提供することで、より安全なスマートホームを構築するためのエンドツーエンドの支援ソリューションである。
我々は、人物を検出して認識し、画像記述を生成し、スマートドアのプロトタイプを設計するための堅牢なモデルの構築に注力する。
このシステムは、来訪者の名前や「未知」のシーンイメージ、顔の描写、文脈情報を含むMMSをユーザに通知する。
本システムでは,Fスコア0.97の人物を識別し,Fスコア0.97の平均画像記述を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 15:50:32 GMT)
Training with Multi-Layer Embeddings for Model Reduction [0.9] 複数層埋め込み学習アーキテクチャを導入し, 一連の線形層を通して埋め込みを訓練する。
その結果,メモリフットプリントの精度が向上し,dを4～8倍削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 02:47:40 GMT)
A systematic review on the role of artificial intelligence in
sonographic diagnosis of thyroid cancer: Past, present and future [0.7] 本総説は甲状腺癌の診断に利用できるテクニックの方法論に基づく分類である。
甲状腺悪性腫瘍の超音波診断分野の動向と課題を考察する。
マシンラーニングは、将来の甲状腺癌診断フレームワークの開発において、引き続き基本的な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 14:38:05 GMT)
Fully-automated deep learning slice-based muscle estimation from CT
images for sarcopenia assessment [0.1] この振り返り研究は、公開画像とプライベート画像のコレクションを用いて行われた。
方法はCTボリュームからのスライス検出と単スライスCTセグメンテーションの2段階からなる。
アウトプットはL3椎骨のCTスライスに分節した筋量であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 12:05:55 GMT)
Using an expert deviation carrying the knowledge of climate data in
usual clustering algorithms [0.0] 風速と累積降雨データセットのクラスタリング解析を用いて,時間的アルゴリズムを同定する。
従来のクラスタリング手法でL2ノルムを用いることで、望ましくない効果がもたらされることを示す。
我々は、Euclidean distanceL (2) をExpert Cluster Deviation (ED) という異種度尺度で置き換えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 01:42:40 GMT)
Unique Faces Recognition in Videos [0.0] 本稿では,距離学習法と類似度ランキングモデルを用いたビデオの顔認識に取り組む。
使用されるデータセットは、ビデオにおける顔認識の問題を調べるために設計されたYouTube Face Databaseである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 08:08:26 GMT)
Uncovering the Underlying Physics of Degrading System Behavior Through a
Deep Neural Network Framework: The Case of Remaining Useful Life Prognosis [0.0] 本稿では、ディープニューラルネットワークフレームワークを用いて、劣化の物理を探索するオープンボックスアプローチを提案する。
フレームワークには3つのステージがあり、システムの状態を表す潜伏変数と対応するPDEを見つけることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 21:05:59 GMT)
Superconducting quantum many-body circuits for quantum simulation and
computing [0.0] 超伝導回路が様々な相互作用の工学にどのように貢献するかを論じる。
特に非線形要素を介する強い光子-光子相互作用に着目する。
量子コンピューティングプラットフォームにおける量子ゲートの連結時に開放される超伝導量子シミュレーションの今後の展望について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 19:47:48 GMT)
Simulating Tariff Impact in Electrical Energy Consumption Profiles with
Conditional Variational Autoencoders [0.0] 本稿では,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)を用いて,消費者の日常消費プロファイルを生成する手法を提案する。
この方法の主な貢献は、生成した消費プロファイルにおけるリバウンドと副作用を再現する能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 08:05:35 GMT)
Rinascimento: using event-value functions for playing Splendor [0.0] 本稿では,イベントログに基づく新しい手法を提案する。
ゲーム状態は、その機能の1つが変更されるたびにイベントをトリガーする。
実験によると、このような手法はポイント報酬の不足を軽減し、AIのパフォーマンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 15:28:11 GMT)
Proof of the Peres conjecture for contextuality [0.0] 簡単に言えば、量子力学は理想的な測度に対して非コンテキストの古典的なモデルと整合できない。
コーシェン・スペクターの定理の最小のハーディ型とグリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガー型(GHZ型)を求める体系的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 11:51:40 GMT)
Privacy by Design in Value-Exchange Systems [0.0] 本稿では、電子決済システムにおけるプライバシに関する最も論争的な問題、特に中央銀行のデジタル通貨に関する提案された解決策の現世論者について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 15:25:43 GMT)
Observing the fate of the false vacuum with a quantum laboratory [0.0] 量子場理論の動的過程を実験的に観察・研究するための量子実験室を設計・実装する。
自由に選択された量子場理論において、インスタントン過程を実験的に測定できるのは、これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 18:00:05 GMT)
No Paradox in Wave-Particle Duality [0.0] Afsharらによる実験がボーアの相補性原理の違反を証明しているという主張は、二重スリット干渉実験における一方の情報が将来の測定から遡及的に決定できるという誤った仮定に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 14:05:15 GMT)
Mutual assistance between the Schwinger mechanism and the dynamical
Casimir effect [0.0] 強電界下での2つの振動板間に閉じ込められた真空からの帯電粒子の生成について検討した。
我々はFurry図の摂動理論に基づく生産数の公式を解析的に導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 22:18:26 GMT)
Loss-of-entanglement prediction of a controlled-PHASE gate in the
framework of steepest-entropy-ascent quantum thermodynamics [0.0] 予測される絡み合いの損失は、非自明な方法での不可逆性と関連していることを示す。
この結果は、非平衡熱力学の観点から量子プロトコルにおけるこの損失を理解する手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 22:26:52 GMT)
Interferometric Graph Transform: a Deep Unsupervised Graph
Representation [0.0] Interferometric Graph Transform (IGT)は、グラフ表現を構築するための深層無教師グラフ畳み込みニューラルネットワークの新しいクラスである。
我々の学習表現は差別的特徴と不変特徴の両方から成り立っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 08:27:53 GMT)
Image Enhancement and Object Recognition for Night Vision Surveillance [0.0] 従来のカメラを用いた夜間監視システムの性能は夜間に比べて非常に優れている。
夜間の監視の主な問題は、従来のカメラが捉えた物体が背景に対して低いコントラストを持つことである。
本稿では,異なる拡張アルゴリズムの実装後の分類精度を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 11:57:56 GMT)
Generalized Uncertainty Principle, Classical Mechanics, and General
Relativity [0.0] 一般化不確実性原理(英: Generalized Uncertainty Principle, GUP)は、ある時空上の(マクロ的な)試験体の運動に直接適用される。
GUPは、GUP修正ホーキング温度を背景距離の変形に関連付けることで、重力源にも間接的に適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 20:32:15 GMT)
Exploring Quality and Generalizability in Parameterized Neural Audio
Effects [0.0] ディープニューラルネットワークは、音楽オーディオ信号処理アプリケーションへの期待を示している。
これまでの結果は、低サンプリング率、ノイズ、信号タイプの狭い領域、および/またはパラメータ化制御の欠如によって制約される傾向にあった。
本研究は、非線形時間依存信号処理効果のモデル化に関する先行研究を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 00:52:08 GMT)
Entropic Uncertainty Relations in a Class of Generalized Probabilistic
Theories [0.0] エントロピーの不確実性関係は、量子論の基礎と応用の両方において重要な役割を果たす。
本研究は,2種類のエントロピー不確実性関係,準備および測定不確実性関係について検討する。
これは量子論における不確実性関係のエントロピー構造がより普遍的であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 06:11:03 GMT)
Entanglement-Embedded Recurrent Network Architecture: Tensorized Latent
State Propagation and Chaos Forecasting [0.0] カオス的時系列予測は、はるかに理解されていない。
従来の統計/ML法は非線形力学系におけるカオスを捉えるのに非効率である。
本稿では,LSTM(Long-term-Memory)ベースのリカレントアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 23:03:33 GMT)
Enhancing quantum vacuum signatures with tailored laser beams [0.0] 調整されたレーザービームは、実験で強い電磁場で量子真空シグネチャを作る強力な手段を提供する。
本研究の主な目的は、駆動レーザビームの遠方界特性を変更して、その中心にフィールドフリーホールを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 09:30:19 GMT)
Dirac's Classical-Quantum Analogy for the Harmonic Oscillator: Classical
Aspects in Thermal Radiation Including Zero-Point Radiation [0.0] ディラックのPoisson-bracket-to-commutatorアナログは、多くの系において古典系と量子系が同じ構造を持つことを保証している。
古典理論における任意の温度での物理量の値は位相空間確率分布に依存すると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 21:30:31 GMT)
Development of A Stochastic Traffic Environment with Generative
Time-Series Models for Improving Generalization Capabilities of Autonomous
Driving Agents [0.0] 我々は,実生活軌跡データに基づいてGAN(Generative Badrial Network)を訓練し,データ駆動交通シミュレータを開発した。
シミュレータは、車両間の実生活の交通相互作用に似たランダムな軌跡を生成する。
GANに基づく交通シミュレーターで訓練されたRLエージェントは、単純なルール駆動シミュレーターで訓練されたRLエージェントと比較して、より強力な一般化能力を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 13:14:34 GMT)
Data science on industrial data -- Today's challenges in brown field
applications [0.0] 本論文は,ストックマシンの現場での作業における技術の現状と今後の展望について述べる。
この論文の主な焦点はデータ収集であり、ほとんどの人が予想するよりも扱いにくい。
機械学習アプリケーションのデータ品質は、実験室を去ると問題になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 10:05:16 GMT)
Criticality in amorphous topological matter -- beyond the universal
scaling paradigm [0.0] アモルファスチャーン絶縁体における臨界輸送の理論は、量子ホール転移によってエピトミー化された現在の位相臨界性のパラダイムを越えていることを示す。
我々の研究は、最近発見されたアモルファス・トポロジカル・システムがどのように、従来の研究対象と異なる現象を示すかを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 15:19:03 GMT)
Critical Theory for the Breakdown of Photon Blockade [0.0] 光子遮断は、光の量子化された性質と強い光非線形性の間の相互作用の結果である。
理論的には、光場に結合した1つの原子を理論的に研究する。
この遷移は、反単体PT対称性の自発的破壊と関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 01:09:21 GMT)
Calibration of the von Wolffersdorff model using Genetic Algorithms [0.0] 本稿では、フォン・ヴォルフフェルスドルフの法則を校正するための遺伝的アルゴリズム(GA)に基づく最適化フレームワークを提案する。
提案手法は, 実測値と3軸ドレイン圧縮試験の結果から, これらのパラメータを自動的に適合させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 20:07:55 GMT)
Balancing Fairness and Efficiency in an Optimization Model [0.0] 公平性と効率性のトレードオフは多くの実践的な決定の重要な要素である。
最適化モデルにおいて、これらの2つの基準のバランスをとるための原則的で実践的な手法を提案する。
本稿では,医療資源の配分と災害対策を含む現実的な規模の問題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 17:24:42 GMT)
Analyzing Power Grid, ICT, and Market Without Domain Knowledge Using
Distributed Artificial Intelligence [0.0] エネルギーインフラのようなサイバー物理システムは、ますます複雑になりつつある。
本稿では,分散人工知能を自己適応分析ツールとして応用するための概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 21:32:39 GMT)
Agrupamento de Pixels para o Reconhecimento de Faces [0.0] この研究は、顔認識が画像収縮による影響が低いという観察から始まった。
我々はPixel Clustering法を提案し、画像内のピクセルが互いに非常によく似ている領域を定義した。
実験では3つの顔データベースを使用し、512が高精細画像認識に必要な機能の最大数であることに気付いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 04:42:07 GMT)
A dissipative time crystal with or without $\mathbb Z_2$ symmetry
breaking [0.0] 相互作用する2つのボソニックモードからなる創発的半古典的時間結晶について検討する。
この系は離散的な$mathbb Z$空間対称性を持ち、駆動の強さによらず、時間結晶相で破壊されるか不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jun 2020 16:48:01 GMT)