Learning from the Scene and Borrowing from the Rich: Tackling the Long
Tail in Scene Graph Generation [102.7] オブジェクト関係におけるロングテールの分布は、困難な問題である。
既存の手法は、この問題を軽減するために外部知識または統計バイアス情報に大きく依存している。
本稿では,(1)付加的な注意機構を通じてシーンから特定の知識を学習することを目的としたシーン・オブジェクト間相互作用,(2)頭部から学習した豊かな知識を尾に伝達しようとするロングテール知識伝達という2つの側面からこの問題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 07:43:40 GMT)
Fine-grained Image-to-Image Transformation towards Visual Recognition [102.5] 我々は,入力画像の同一性を保った画像を生成するために,微細なカテゴリで画像を変換することを目的としている。
我々は、画像のアイデンティティと非関連要因をアンハングルするために、生成的敵ネットワークに基づくモデルを採用する。
CompCarsとMulti-PIEデータセットの実験では、我々のモデルが生成した画像のアイデンティティを、最先端の画像-画像変換モデルよりもはるかによく保存していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 02:18:53 GMT)
A generative adversarial network approach to (ensemble) weather
prediction [91.4] 本研究では,500hPaの圧力レベル,2m温度,24時間の総降水量を予測するために,条件付き深部畳み込み生成対向ネットワークを用いた。
提案されたモデルは、2019年に関連する気象分野を予測することを目的として、2015年から2018年までの4年間のERA5の再分析データに基づいて訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 20:53:17 GMT)
Uncertainty-aware Score Distribution Learning for Action Quality
Assessment [91.1] 行動品質評価(AQA)のための不確実性認識スコア分布学習(USDL)手法を提案する。
具体的には、異なる評価スコアの確率を記述したスコア分布に関連する事例として、アクションを考察する。
微粒なスコアラベルが利用できる状況下では、多パス不確実性を考慮したスコア分布学習法(MUSDL)を考案し、スコアの不整合成分を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 15:41:29 GMT)
StyleRig: Rigging StyleGAN for 3D Control over Portrait Images [81.4] StyleGANは、目、歯、髪、コンテキスト(首、肩、背景)のある顔の肖像画を生成する
StyleGANには、顔ポーズ、表情、シーン照明といった3Dで解釈可能なセマンティックフェイスパラメータに対するrigのようなコントロールがない。
3DMMを用いて,事前に訓練された,固定されたStyleGANに対して,顔リグライクな制御を行うための最初の方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 09:40:33 GMT)
Rethinking Localization Map: Towards Accurate Object Perception with
Self-Enhancement Maps [78.3] 本研究は, カテゴリーラベルのみを監督として, 正確な対象位置分布マップと対象境界を抽出する, 新たな自己強調手法を提案する。
特に、提案されたセルフエンハンスメントマップは、ILSVRC上で54.88%の最先端のローカライゼーション精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 04:13:23 GMT)
Transform and Tell: Entity-Aware News Image Captioning [77.5] 本稿では,ニュース記事に埋め込まれた画像のキャプションを生成するエンドツーエンドモデルを提案する。
画像中の顔や物体とキャプション内の単語を関連付けることで,マルチモーダル・マルチヘッドアテンション機構によって,最初の課題に対処する。
本稿では、バイトペアエンコーディングを用いて単語部分の列としてキャプションを生成する、最先端のトランスフォーマー言語モデルによる第2の課題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 01:21:14 GMT)
DeeperGCN: All You Need to Train Deeper GCNs [66.6] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)はグラフ上での表現学習の力で注目されている。
非常に深いレイヤを積み重ねることのできる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは異なり、GCNはより深く進むと、勾配の消失、過度なスムース化、過度に適合する問題に悩まされる。
本稿では,非常に深いGCNを正常かつ確実に訓練できるDeeperGCNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 23:00:22 GMT)
How Far are We from Effective Context Modeling? An Exploratory Study on
Semantic Parsing in Context [59.1] 文法に基づく意味解析を行い,その上に典型的な文脈モデリング手法を適用する。
我々は,2つの大きなクロスドメインデータセットに対して,13のコンテキストモデリング手法を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 10:13:55 GMT)
Predictive modeling approaches in laser-based material processing [59.0] 本研究の目的は,レーザー加工が材料構造に及ぼす影響を自動予測することである。
その焦点は、統計的および機械学習の代表的なアルゴリズムのパフォーマンスに焦点を当てている。
結果は、材料設計、テスト、生産コストを削減するための体系的な方法論の基礎を設定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 17:28:52 GMT)
Attribute-aware Identity-hard Triplet Loss for Video-based Person
Re-identification [51.1] ビデオベースの人物識別(Re-ID)は重要なコンピュータビジョンタスクである。
属性認識型ID-hard Triplet Loss (AITL) と呼ばれる新しいメトリクス学習手法を提案する。
ビデオベースのRe-IDの完全なモデルを実現するために,Attribute-driven Spatio-Temporal Attention (ASTA) 機構を備えたマルチタスクフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 09:15:38 GMT)
Consistent Semi-Supervised Graph Regularization for High Dimensional
Data [45.5] 半教師付きラプラシア正規化(英語版)は、最近、非ラベルデータに対して重要な高次元学習効率を持つことが実証された。
中心演算を含む新たな正則化手法が解法として提案され、理論的解析と経験的結果の両方が支持される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 06:42:12 GMT)
Temporal Fusion Network for Temporal Action Localization:Submission to
ActivityNet Challenge 2020 (Task E) [45.3] 本稿では,Activitynet Challenge 2020で開催されているHACSコンペティションで使用した時間的行動ローカライズ手法について分析する。
課題は、未トリミングビデオ中のアクションの開始時刻と終了時刻を特定し、アクションカテゴリを予測することである。
提案手法は,複数のモデルの結果を融合することにより,検証セットで40.55%,mAPで40.53%を獲得し,この課題においてランク1を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 00:33:00 GMT)
Online Hyper-parameter Tuning in Off-policy Learning via Evolutionary
Strategies [41.1] 本稿では,進化的戦略のオンライン・ハイパーパラメータ・チューニングへの応用をオフ政治学習に適用するフレームワークを提案する。
我々の定式化はメタ・グラディエントに密接なつながりを持ち、比較的低次元の探索空間を持つブラックボックス最適化の強みを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 03:54:26 GMT)
Follow the Perturbed Leader: Optimism and Fast Parallel Algorithms for
Smooth Minimax Games [33.9] オンライン学習の問題点とそのミニマックスゲームへの応用について考察する。
オンライン学習の問題に対して、Follow Perturbed Leaderは、最も優れたレスポンスを計算する、広く摂動されたオラクル設定である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 02:55:41 GMT)
Interpretable Super-Resolution via a Learned Time-Series Representation [28.2] 我々は、時系列解析のための超解二次信号表現を生成する、解釈可能で学習可能なウィグナー・ヴィル分布を開発した。
まず、既知の時間周波数表現(TFR)を補間することで、時間と周波数の分解能の増大とともに超解像に達することができる。
提案手法は高度に適応したTFRを学習し,様々な大規模分類タスクに対処できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 20:32:21 GMT)
Salienteye: Maximizing Engagement While Maintaining Artistic Style on
Instagram Using Deep Neural Networks [27.5] 我々は、画像Netデータセット上で訓練されたオブジェクト認識のモデルであるXceptionをエンゲージメント予測のタスクに適用するために、トランスファーラーニングを使用する。
また、スタイル類似度測定のタスクとして、ImageNetでトレーニングされたもう1つのオブジェクト認識モデルであるVGG19から生成されたグラム行列を使用する。
私たちのモデルは、個別のInstagramアカウントでトレーニングして、パーソナライズされたエンゲージメント予測とスタイルの類似性モデルを作成することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 01:58:02 GMT)
High-contrast "gaudy" images improve the training of deep neural network
models of visual cortex [21.2] 視覚系の感覚変換を理解する上で重要な課題は、視覚皮質ニューロンからの応答の予測モデルを得ることである。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、そのようなモデルの有望な候補を提供する。
そこで本研究では,DNNを極力少ないトレーニングデータで訓練する画像を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 20:05:16 GMT)
Learning Sparse Graphons and the Generalized Kesten-Stigum Threshold [21.0] 本論文は,一定の期待次数条件下でグラノンを学習するための効率的なアルゴリズムを提供する。
このアルゴリズムは、グラフンの上位$k$固有値が一般化ケステン・スティグム条件を満たす場合、$L$計量におけるグラフンのランク-$k$射影を推定することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 18:38:05 GMT)
Least squares binary quantization of neural networks [19.8] 値が-1と1にマップされる二項量子化に焦点を当てる。
2ビット対1ビット量子化のパリト最適性に触発されて、証明可能な最小二乗誤差を持つ新しい2ビット量子化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 07:23:03 GMT)
Explicit Best Arm Identification in Linear Bandits Using No-Regret
Learners [17.2] 線形パラメータ化マルチアームバンドにおけるベストアーム識別の問題について検討する。
そこで本研究では,この問題を解決するために,明示的に実装可能かつ証明可能な順序-最適サンプル-複雑度アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 05:00:01 GMT)
Auditing Differentially Private Machine Learning: How Private is Private
SGD? [16.8] 我々は、差分的プライベートSGDが、最先端の分析によって保証されているものよりも、実際に優れたプライバシーを提供するかどうかを調査する。
われわれは、新しいデータ中毒攻撃を通じて、現実的なプライバシー攻撃に対応している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 20:00:18 GMT)
Named Entity Recognition as Dependency Parsing [16.5] グラフベースの依存性解析を使用して、バフィンモデルによる入力のグローバルビューをモデルに提供します。
このモデルは,8コーパスの評価とSoTA性能の達成により,最大2.2ポイントの精度向上を達成し,ネスト型NERと平坦型NERの両方で良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 10:55:10 GMT)
An Efficient Accelerator Design Methodology for Deformable Convolutional
Networks [16.4] FPGA上での変形可能な畳み込みを高速化する新しい手法を提案する。
受容場を最適化することにより、受容場の最大サイズを12.6倍に圧縮することができる。
我々の加速器は最先端の加速器で最大17.25倍のスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 10:40:25 GMT)
Real-time Human Activity Recognition Using Conditionally Parametrized
Convolutions on Mobile and Wearable Devices [14.3] ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、さまざまなHARデータセットで最先端のパフォーマンスを達成した。
深い傾きの操作の多さは計算コストを増大させ,モバイルおよびウェアラブルセンサを用いたリアルタイムHARには適さない。
本研究では,モバイルおよびウェアラブルデバイス上でのリアルタイムHARのための条件パラメタライズド・コンボリューションを用いた効率的なCNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 07:55:34 GMT)
Sensorless Freehand 3D Ultrasound Reconstruction via Deep Contextual
Learning [13.8] フリーハンドUSスキャンからの3次元ボリューム再構成の現在の方法は、フレーム毎に空間的位置を提供するために外部追跡装置を必要とする。
本稿では,DCL-Net(Deep contextual learning network)を提案する。このネットワークは,米国フレーム間の画像特徴関係を効率的に活用し,トラッキング装置を使わずに3DUSボリュームを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 18:37:30 GMT)
Modeling bike counts in a bike-sharing system considering the effect of
weather conditions [13.5] サンフランシスコベイエリア自転車共有システムにおいて,天気条件が自転車の駅数予測に与える影響を定量的に評価する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 05:32:32 GMT)
Analyzing the Impact of Foursquare and Streetlight Data with Human
Demographics on Future Crime Prediction [11.6] 本研究では,将来の犯罪発生予測を改善するために,街灯インフラとFoursquareデータと人口統計特性を併用することを提案する。
提案手法はカナダ・ハリファックスの最小の地域について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 00:11:20 GMT)
Understanding Learning Dynamics of Binary Neural Networks via
Information Bottleneck [11.2] バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、重みとアクティベーションの両方を2つのレベル(+1, -1$)に制限することで、極端にコンパクト化する。
我々は、Information Bottleneck原則を用いてBNNトレーニングを分析し、BNNのトレーニングダイナミクスがDeep Neural Networks(DNN)とはかなり異なることを観察する。
BNNは表現力に乏しいため、ラベルフィッティングと並行して効率的な隠れ表現を見つける傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 00:39:25 GMT)
HRDNet: High-resolution Detection Network for Small Objects [10.8] 小物体検出は、小物体に詳細な情報が含まれておらず、深層ネットワークで消える可能性があるため、困難である。
本稿では,高分解能画像の利点を新たな問題を生じさせないよう,高分解能画像検出ネットワーク(HRDNet)を提案する。
本稿では,MD-IPN(Multi-Depth Image Pyramid Network)とMS-FPN(Multi-Scale Feature Pyramid Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 10:25:35 GMT)
Nonlocal Correlation of Spin in High Energy Physics [10.5] 我々は、特に量子力学的介入のない高エネルギー物理過程に関連する一般化されたクレーター・ホルン不等式を開発する。
擬スカラークォーコニウム排他的崩壊の過程において、LambdabarLambda$ペアは不等式に反し、BES III や BELLE II のような高エネルギー実験で検証可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 08:04:09 GMT)
Accurate Anchor Free Tracking [9.8] 本稿では,Anchor Free Siamese Network (AFSN) を開発した。
対象オブジェクトは、バウンディングボックスセンター、オフセットのトラッキング、オブジェクトサイズによって定義される。
AFSNを最高のアンカーベースのトラッカーと比較し、各ベンチマークで利用可能なソースコードを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 04:42:32 GMT)
Words ranking and Hirsch index for identifying the core of the hapaxes
in political texts [8.2] 我々は、米国大統領が発音する約1000の講演について調査する。
稀な単語の関連性、すなわち、各スピーチで一度だけ述べた単語の関連性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 15:48:15 GMT)
Distant Transfer Learning via Deep Random Walk [8.0] 本稿では,DeEp Random Walk basEd distaNt Transfer (DERWENT) 法を提案する。
データグラフ上のランダムウォーク手法によって同定されたシーケンスに基づいて、提案したDERWENTモデルは、類似した配列内の隣接データポイントを強制する。
いくつかのベンチマークデータセットに関する実証研究は、提案したDERWENTアルゴリズムが最先端の性能をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 11:31:24 GMT)
Unbiased Auxiliary Classifier GANs with MINE [7.9] 本研究では,MINE(Mutual Information Neural Estorimat)を用いたUnbiased Auxiliary GAN(UAC-GAN)を提案する。
UAC-GANは3つのデータセット上でAC-GANやTACGANより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 05:51:51 GMT)
Self-Supervised Discovery of Anatomical Shape Landmarks [5.7] 画像中のランドマークを自動的に位置決めし、検出し、その後の分析に使用できる自己教師型ニューラルネットワークアプローチを提案する。
本稿では,一組の入力画像のみを取り込み,統計的形状解析に即時に利用できるランドマークを生成する,完全なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 00:56:33 GMT)
ML-driven Malware that Targets AV Safety [5.7] 我々は、攻撃モデル、スマートマルウェアの形で攻撃を展開する方法、およびプロダクショングレードの自動運転ソフトウェアに対するその影響を実験的に評価する。
攻撃開始までの時間間隔を決定することは、高い成功率で安全上の危険を引き起こすために極めて重要である。
例えば、スマートマルウェアは、ランダムな攻撃よりも33倍の緊急ブレーキを引き起こし、運転シミュレーションの52.6%で事故が発生した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 01:42:56 GMT)
Quota-based debiasing can decrease representation of already
underrepresented groups [5.1] 1つの属性に基づくクォータに基づくデバイアスは、すでに表現されていないグループの表現を悪化させ、選択の全体的公正性を低下させる可能性があることを示す。
以上の結果から,不平等の根本原因の排除により多くの努力が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 14:26:42 GMT)
Automate Obstructive Sleep Apnea Diagnosis Using Convolutional Neural
Networks [4.9] 本稿では,1次元畳み込み層とFCN層を有するCNNアーキテクチャについて述べる。
提案した1次元CNNモデルはPSG信号を手動で前処理することなく優れた分類結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 15:35:18 GMT)
A New Algorithm for Tessellated Kernel Learning [4.3] カーネルの理想的な集合として、線形パラメータ化(トラクタビリティ)を認めること、(堅牢性のために)すべてのカーネルの集合に密着すること、(正確性のために)普遍的であること、がある。
最近提案されたTesselated Kernels (TK) は、3つの基準を満たす唯一の既知のクラスである。
対照的に、提案した2ステップのアルゴリズムは1万個のデータポイントにスケールし、回帰問題にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 18:33:31 GMT)
Many-Body Topological and Skin States without Open Boundaries [3.8] 実物界の代わりに、多体効果がロバストな状態のアナログを誘導できることが示される。
開境界のない2フェルミオンホッピングモデルにおけるトポロジカルキラルモードの出現を実証する。
我々の多体皮膚状態は熱力学の限界で直接一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 17:23:52 GMT)
High-Dimensional Similarity Search with Quantum-Assisted Variational
Autoencoder [3.7] 量子機械学習は、量子優位性を示す潜在的アプローチとして評価されている。
QVAEの潜在空間表現に基づいて、空間効率の高い検索インデックスを構築する方法を示す。
線形探索と比較して現実のスピードアップを見つけ、メモリ効率のスケーリングを5億のデータポイントに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 16:55:23 GMT)
Generalization by Recognizing Confusion [3.0] 自己適応型トレーニング技術は、トレーニングラベルをオンザフライで調整することで、現代のニューラルネットワークを強化する。
自己適応目標とミキシングアップを組み合わせることで、画像認識のための自己適応モデルの精度をさらに向上する。
これらのアルゴリズムのラデマチャー複雑性は低く、証明可能な一般化への新たな道のりが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 22:49:51 GMT)
Structure learning for CTBN's via penalized maximum likelihood methods [3.0] 我々は,より困難な課題である構造学習問題について検討し,その課題に関する既存の研究は限られている。
我々のアルゴリズムは、穏やかな規則性条件下で、高い確率でグラフの依存構造を認識することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 14:28:19 GMT)
Machine learning as a model for cultural learning: Teaching an algorithm
what it means to be fat [2.0] ニューラルワード埋め込みは、自然言語から学習した表現の同義的で認知的に妥当なモデルを提供することを示す。
肥満を性、不道徳、不健康、低社会経済的階級に結びつけるいくつかの文化的スキーマを同定する。
我々の発見は、機械学習が有害な人間のバイアスをコード化し、再現できるという、現在進行中の懸念を補強する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 22:58:22 GMT)
3DFCNN: Real-Time Action Recognition using 3D Deep Neural Networks with
Raw Depth Information [1.4] 本稿では,RGB-Dカメラによる生深度画像系列からのリアルタイム人行動認識手法について述べる。
この提案は、3DFCNNという名前の3D完全畳み込みニューラルネットワークをベースとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 23:24:07 GMT)
Test of Nonlocal Hidden Variable Theory by Leggett Inequality in High
Energy Physics [0.5] 我々はLeggettの不等式を一般化し、非シャープで偏りのない測定を組み込む。
自然界におけるパリティ違反は、超音速スピンのアンシャープ測定を自発的に実施することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 01:12:44 GMT)
Through the Twitter Glass: Detecting Questions in Micro-Text [0.0] 別の調査では、Twitter上での人々のQ&A習慣を理解することに興味がありました。
Twitter内で質問を見つけることは難しい課題であることが判明したので、従来のNLPアプローチを問題に適用することを検討しました。
この研究はまだ予備的ですが、本稿では、私たちが使ったテクニックと学んだ教訓について論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 22:34:01 GMT)
The Demand Side of Open Government Data: A Case Study of Kingdom of
Bahrain [0.0] 現在の研究は、バーレーン王国におけるオープン・ガバメント・データの利用と再利用に関するローカルな状況に投資することを目的としている。
本研究は、OGDに対する市民意識のレベルを評価し、OGDの市民要求を判断し、OGDの使用・再利用における重要な課題と障害を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 11:15:50 GMT)
Projection based adiabatic elimination of bipartite open quantum systems [0.0] 断熱除去法は、系の力学を記述するのに必要な空間次元の減少を可能にする。
オープン量子系では、ほぼ瞬時に定常状態に到達したと仮定して、高速な部分を取り除く。
本手法を分散結合型2ビット系に適用し,オープンなRabiモデルの場合に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 01:33:47 GMT)
Phase behaviour of the quantum Lennard-Jones solid [0.0] 我々はhcpおよびfccレナード-ジョーンズ固体の相安定性について検討した。
hcp相はPIMDの量子効果によって安定化され、fccは格子動力学によって好ましいことが示されている。
ヘリウムに等しいパラメータについて、ゼロ点振動による膨張は量子融解と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 16:22:12 GMT)
NoPeopleAllowed: The Three-Step Approach to Weakly Supervised Semantic
Segmentation [0.0] 弱教師付きセマンティックセグメンテーションにおける3つのステップからなる新しい手法を提案する。
最初の2つのステップは、画像レベルの注釈付きデータから高品質な擬似マスクを抽出し、3番目のステップでセグメンテーションモデルをトレーニングするために使用される。
提案されたアプローチは、データの2つの問題、すなわちクラス不均衡とラベルの欠如にも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 09:56:18 GMT)
Exploiting the ConvLSTM: Human Action Recognition using Raw Depth
Video-Based Recurrent Neural Networks [0.0] 本稿では,畳み込み長短期記憶ユニット,すなわちConvLSTMに基づく2つのニューラルネットワークを提案し,比較する。
提案モデルは,最先端手法と比較して,計算コストの低い競合認識精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 23:35:59 GMT)
Ethical Considerations for AI Researchers [0.0] 人工知能の利用は、人々の生活に影響を与えるアプリケーションへと成長し、拡大しています。
害の可能性を秘めており、すでに世界中でその例が見られます。
AIの倫理は明確なものではないが、私たちが導入する影響を最小限に抑えるためのガイドラインがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 04:31:42 GMT)
Deformation quantization and the tomographic representation of quantum
fields [0.0] 変形量子化形式における量子場のトモグラフィー表現を構築する。
ループ量子宇宙論とループ量子重力に関するフォーマリズムのいくつかの応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 17:43:02 GMT)
Data-driven determination of the spin Hamiltonian parameters and their
uncertainties: The case of the zigzag-chain compound KCu$_4$P$_3$O$_{12}$ [0.0] KCu$_4$P$_3$O$_12$の有効モデルは, 実験的に観察された磁化率と磁化曲線から決定される。
得られた有効モデルは, スピンギャップ, 基底状態におけるスピン配置, 磁気比熱, 磁気エントロピーなどの硬度測定特性の予測に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 00:47:14 GMT)
Creating Experience value to build student satisfaction in higher
education [0.0] 高等教育は、学生や卒業生との強い結びつきを生かして、学生に焦点を当てるべきである。
調査はインドネシアの南スマトラ州にある32の大学で行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 15:29:41 GMT)
Confinement in Gapped Graphene with Magnetic Flux [0.0] 磁気束$phi$のグラフェンの円錐量子ドットにおける電子の伝播について検討した。
我々は、入射電子エネルギー、ポテンシャル障壁、量子ドットの半径、ギャップ、および$phi$といった物理パラメータの関数として異なる散乱状態を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 12:17:30 GMT)
Bayesian inference of infected patients in group testing with prevalence
estimation [0.0] グループテスト(グループテスト)は、患者から採取された検体を検査することで、感染した患者を特定する方法である。
本研究は,各患者の点推定の信頼区間を考慮し,真陽性率の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jun 2020 02:28:03 GMT)