Learning a Unified Sample Weighting Network for Object Detection [114.0] 地域サンプリングや重み付けは、現代の地域ベースの物体検出器の成功に極めて重要である。
サンプル重み付けはデータ依存でタスク依存であるべきだと我々は主張する。
サンプルのタスク重みを予測するための統一的なサンプル重み付けネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 05:30:43 GMT)
DeepSIC: Deep Soft Interference Cancellation for Multiuser MIMO
Detection [98.4] 複数のシンボルが同時に送信されるマルチユーザマルチインプットマルチアウトプット(MIMO)設定では、正確なシンボル検出が困難である。
本稿では,DeepSICと呼ぶ反復ソフト干渉キャンセリング(SIC)アルゴリズムの,データ駆動による実装を提案する。
DeepSICは、チャネルを線形にすることなく、限られたトレーニングサンプルから共同検出を行うことを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 12:02:55 GMT)
Multi-Miner: Object-Adaptive Region Mining for Weakly-Supervised
Semantic Segmentation [96.9] オブジェクト領域のマイニングは、弱い教師付きセマンティックセグメンテーションにとって重要なステップである。
本稿では,多様なオブジェクトサイズに対応する領域マイニングプロセスを実現するための,新しいマルチマイニングフレームワークを提案する。
実験により, マルチマイニングにより, 地域マイニングの精度が向上し, セグメンテーション性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 08:00:42 GMT)
Classify and Generate Reciprocally: Simultaneous Positive-Unlabelled
Learning and Conditional Generation with Extra Data [84.4] クラスラベルデータの不足は、幅広い機械学習問題において、ユビキタスなボトルネックとなっている。
本稿では,この問題に対して,余分なラベル付きデータを用いた正のアンラベル付き(PU)分類と条件生成を活用することで対処する。
本稿では,PU分類と条件生成を併用した新たなトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 08:27:40 GMT)
Team RUC_AIM3 Technical Report at Activitynet 2020 Task 2: Exploring
Sequential Events Detection for Dense Video Captioning [63.9] 本稿では、イベントシーケンス生成のための新規でシンプルなモデルを提案し、ビデオ中のイベントシーケンスの時間的関係を探索する。
提案モデルでは,非効率な2段階提案生成を省略し,双方向時間依存性を条件としたイベント境界を直接生成する。
総合システムは、チャレンジテストセットの9.894 METEORスコアで、ビデオタスクにおける密封イベントの最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 13:21:37 GMT)
Span-based Localizing Network for Natural Language Video Localization [60.5] 非トリミングビデオとテキストクエリが与えられたとき、自然言語ビデオローカライゼーション(NLVL)は、クエリに意味的に対応するビデオからマッチングスパンを見つけることである。
NLVLに対処するビデオスパンローカライズネットワーク(VSLNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 08:49:07 GMT)
Adversarial Attacks and Detection on Reinforcement Learning-Based
Interactive Recommender Systems [47.7] 敵の攻撃は、早期にそれらを検出する上で大きな課題となる。
本稿では,強化学習に基づく対話型レコメンデーションシステムにおける攻撃非依存の検出を提案する。
まず, 多様な分布を示すために敵の例を作成し, 潜在的な攻撃を検知して推薦システムを強化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 15:41:47 GMT)
Non-local Policy Optimization via Diversity-regularized Collaborative
Exploration [46.0] 多様性規則化協調探索(DiCE)と呼ばれる新しい非局所的政策最適化フレームワークを提案する。
DiCEは異種エージェントのグループを利用して環境を同時に探索し、収集した経験を共有する。
このフレームワークをオン・ポリティクスとオフ・ポリティクスの両方で実装し、実験結果から、DCEがベースラインよりも大幅に改善できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 03:31:11 GMT)
Geodesic-HOF: 3D Reconstruction Without Cutting Corners [42.5] シングルビュー3Dオブジェクト再構成は、コンピュータビジョンの難しい根本的な問題である。
標準サンプリング領域から高次元空間への画像条件付き写像関数を学習する。
この学習された測地線埋め込み空間は、教師なしオブジェクト分解のようなアプリケーションに有用な情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 18:59:06 GMT)
Relative Pose Estimation for Stereo Rolling Shutter Cameras [38.8] ステレオローリングシャッター (RS) カメラの連続フレームから, 6DoF の相対的なポーズを推定する線形アルゴリズムを提案する。
本手法は,ステレオカメラがベースラインの中心付近で一定の速度で動き続けるという仮定に基づいて導出される。
推定カメラの動きと深度マップを用いて、RS画像を補正し、シーン構造を仮定することなく、歪みのない画像を取得できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 05:58:39 GMT)
Graph Hawkes Neural Network for Forecasting on Temporal Knowledge Graphs [38.6] ホークスプロセスは、異なるイベントタイプで自己励起イベントシーケンスをモデリングする標準的な方法となっている。
本稿では,進化するグラフ列のダイナミクスを捉えることができるグラフホークスニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 21:48:23 GMT)
Reinforcement Learning with Supervision from Noisy Demonstrations [38.0] 本研究では,環境と協調して対話し,専門家による実演を生かして政策を適応的に学習する新しい枠組みを提案する。
複数の人気強化学習アルゴリズムを用いた各種環境における実験結果から,提案手法はノイズの多い実演で頑健に学習可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 06:03:06 GMT)
Linformer: Self-Attention with Linear Complexity [36.6] 大規模なトランスモデルは、多くの自然言語処理アプリケーションにおいて最先端の結果を達成するのに極めて成功している。
Transformerの標準的な自己保持機構は、シーケンス長に対して$O(n2)$時間と空間を使用する。
そこで本研究では,時間と空間の両方において,全体の自己認識の複雑さを$O(n2)$から$O(n)$に削減する,新たな自己認識機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 08:15:54 GMT)
BabyWalk: Going Farther in Vision-and-Language Navigation by Taking Baby
Steps [35.3] 本研究では,短いコーパスからなるコーパスから学習する際に,エージェントが長い経路をナビゲートする方法について検討する。
我々は、長い命令を短い命令に分解することでナビゲートを学習する新しいVLNエージェントであるBabyWalkを提案する。
BabyWalkは、いくつかのメトリクス、特に長い命令をより良く追跡できる最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 22:02:05 GMT)
Adaptively Meshed Video Stabilization [32.7] 本稿では,すべての特徴軌跡と適応的ブロッキング戦略に基づいて,ゆるやかな映像を安定化するための適応的メッシュ化手法を提案する。
2段階最適化問題を解くことにより,各フレームのメッシュベースの変換を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 06:51:23 GMT)
Support Estimation with Sampling Artifacts and Errors [31.6] 人工物やエラーをサンプリングして推定する手法を最初に紹介する。
提案手法は,正規化重み付きチェビシェフ近似に基づく。
我々は,最先端のノイズレスサポート推定手法の適切な修正によって得られた手法と比較して,統合手法の大幅な改善を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 19:57:17 GMT)
RasterNet: Modeling Free-Flow Speed using LiDAR and Overhead Imagery [29.3] 道路自由流速は、低交通条件下での典型的な車両の速度をとらえる。
自由流速を推定するための従来の手法は、下層の道路セグメントの幾何学的特性を利用する。
我々は,明示的な幾何学的特徴を必要とせず,自由流速を推定するための完全自動アプローチであるRasterNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 21:03:52 GMT)
Alternating ConvLSTM: Learning Force Propagation with Alternate State
Updates [29.0] 本稿では, 変形可能な物体の力伝達機構をモデル化した交互畳み込み長短期記憶(Alt-ConvLSTM)を提案する。
数値PDE解法のフォワード法において,この手法が第1項と第2項の交互更新を模倣することを示す。
ヒト軟組織シミュレーションにおけるAlt-ConvLSTMの有効性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 06:43:33 GMT)
Dynamic Window-level Granger Causality of Multi-channel Time Series [28.3] マルチチャネル時系列データに対する動的ウィンドウレベルグランガー因果関係法(DWGC)を提案する。
本稿では,DWGC法における因果索引付け手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 03:53:42 GMT)
Hyper RPCA: Joint Maximum Correntropy Criterion and Laplacian Scale
Mixture Modeling On-the-Fly for Moving Object Detection [27.8] 移動物体検出は、多くの視覚関連タスクにおける自動ビデオ解析において重要である。
本稿では,高速で動く物体を検出するための新しいRPCAモデルHyper RPCAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 04:35:45 GMT)
Meta Approach to Data Augmentation Optimization [27.5] 本稿では,画像認識モデルとデータ拡張ポリシーを同時に最適化し,勾配勾配を用いた性能向上を提案する。
従来の手法とは異なり,提案手法はプロキシタスクの使用や検索スペースの削減を回避し,バリデーション性能を直接改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 18:11:52 GMT)
Geometry-Aware Instance Segmentation with Disparity Maps [24.1] ステレオカメラを利用するセンサフュージョンの新しい方向を探究する。
格差から得られる幾何学的情報は、同じまたは異なるクラスの重複するオブジェクトを分離するのに役立ちます。
マスク回帰は擬似ライダーと画像ベース表現を用いた2D,2.5D,3DROIに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 05:03:52 GMT)
Logsmooth Gradient Concentration and Tighter Runtimes for Metropolized
Hamiltonian Monte Carlo [23.8] これは1次関数情報のみを用いたログコンケーブ分布に対する最初の高精度混合時間結果である。
我々は、$kappa$への依存が標準のMetropolized firstorderメソッドであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 02:12:45 GMT)
Recurrent Distillation based Crowd Counting [23.4] 本稿では,様々な混み合った場面で最先端のパフォーマンスを達成できる,シンプルで効果的な群集カウントフレームワークを提案する。
実験では、提案したトレーニングアルゴリズムにより、単純な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャが強化され、我々のモデルは最先端の手法に匹敵するか、比較できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 01:04:52 GMT)
Synthetic Learning: Learn From Distributed Asynchronized Discriminator
GAN Without Sharing Medical Image Data [21.7] 我々は分散非同期識別器GAN(AsynDGAN)という名前の分散GAN学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 04:18:29 GMT)
Representative Committees of Peers [21.3] 投票者数に最適な社会的コストの1+O (1/k) の1+O (1/k) の範囲内で、k-sortitionが結果をもたらすことを示す。
大きな問題に対して、我々は、k-sortitionが委員会ベースの幅広いルールのファミリーの中で最悪のケース最適ルールであることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 08:20:47 GMT)
The Statistical Cost of Robust Kernel Hyperparameter Tuning [20.4] 対向雑音下での能動回帰の設定におけるカーネルハイパーパラメータチューニングの統計的複雑さについて検討した。
カーネルクラスの複雑性の増大がカーネルハイパーパラメータの学習の複雑さを増大させるのを特徴付け、この問題に対する有限サンプル保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 21:56:33 GMT)
PatchUp: A Regularization Technique for Convolutional Neural Networks [19.6] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のための隠れ状態ブロックレベルの正規化手法であるPatchUpを提案する。
提案手法は,MixupやCutMixといった他の最先端混合手法で発生する多様体侵入問題に対するCNNモデルのロバスト性を改善する。
また、PatchUpはサンプルのアフィン変換をより一般化し、敵攻撃に対してより堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 04:28:11 GMT)
On the Convergence of Stochastic Gradient Descent with Low-Rank
Projections for Convex Low-Rank Matrix Problems [19.2] 本研究では, 凸緩和に有効な凸最適化問題の解法として, SGD (Gradient Descent) の利用を再検討する。
我々は,SGDが低ランク行列回復問題の大規模凸緩和に実際に適用可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 14:26:36 GMT)
Critical heat current for operating an entanglement engine [19.1] 熱電流と絡み合いの相互作用を2キュービットの絡み合いエンジンで検討する。
我々は、強い量子間カップリングのレギュレーションは弱いレギュレーションに対して明確な優位性を与えないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 13:06:56 GMT)
FenceMask: A Data Augmentation Approach for Pre-extracted Image Features [18.3] 本稿では,FenceMaskという新しいデータ拡張手法を提案する。
様々なコンピュータビジョンタスクにおいて優れたパフォーマンスを示す。
提案手法は,細粒度視覚分類タスクとVisDroneデータセットにおいて,大幅な性能向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 12:16:16 GMT)
Proximal Mapping for Deep Regularization [15.5] ディープラーニングの成功を支えているのは、さまざまな事前データをモデル化できる効果的な正規化である。
本稿では, 直接的かつ明示的に正規化された隠蔽層出力を生成するディープネットワークに, 新しい層として近位写像を挿入することを提案する。
得られた技術はカーネルのワープとドロップアウトによく結びついており、堅牢な時間的学習とマルチビューモデリングのための新しいアルゴリズムが開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 07:04:14 GMT)
MixMOOD: A systematic approach to class distribution mismatch in
semi-supervised learning using deep dataset dissimilarity measures [13.8] MixMOODは、MixMatchを用いた半教師付きディープラーニング(SSDL)におけるクラス分布ミスマッチの効果を緩和するための体系的なアプローチである。
まず,90種類の分散ミスマッチシナリオにおいて,MixMatch精度の感度を解析した。
第2部では,ラベル付きデータセットと非ラベル付きデータセットを比較するために,DeDiM(Deep dataset Dissimilarity measures)と呼ばれる効率的かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 01:52:29 GMT)
ResOT: Resource-Efficient Oblique Trees for Neural Signal Classification [13.0] 本稿では,斜め決定木に基づく機械学習モデルを導入し,ニューラルネットワークを用いた資源効率の高い分類を実現する。
性能,メモリ,ハードウェアの要件を評価するため,3つのニューラル分類タスクに対して,電力効率の正則化を施した資源効率木を訓練した。
提案モデルは,リアルタイム神経疾患検出および運動復号のための低消費電力メモリ効率な分類器の実装を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 13:29:02 GMT)
Multi-view Low-rank Preserving Embedding: A Novel Method for Multi-view
Representation [11.9] 本稿では,MvLPE(Multi-view Low-rank Preserving Embedding)という新しい多視点学習手法を提案する。
異なるビューを1つのセントロイドビューに統合し、インスタンス間の距離や類似性行列に基づいて、不一致項を最小化する。
6つのベンチマークデータセットの実験では、提案手法がそれよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 12:47:25 GMT)
Meta-Meta Classification for One-Shot Learning [11.3] メタメタ分類(メタメタ分類)と呼ばれる,小さなデータ設定で学習する新しい手法を提案する。
このアプローチでは、学習者の集合を設計するために大量の学習問題を使用し、各学習者は高いバイアスと低い分散を持つ。
本研究では,一対一で一対一の分類課題に対するアプローチの評価を行い,従来のメタラーニングやアンサンブルアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 01:02:11 GMT)
Protecting Quantum Superposition and Entanglement with Photonic
Higher-Order Topological Crystalline Insulator [10.8] 本稿では,フォトニック高次トポロジカル結晶絶縁体の実験的観察と2次元格子における量子重ね合わせと絡み合いに対するトポロジ的保護について述べる。
単一光子ダイナミクスと保護された絡み合いは、拡散誘起デコヒーレンスから多部量子状態を分離する固有の位相保護機構を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 18:03:28 GMT)
ReLGAN: Generalization of Consistency for GAN with Disjoint Constraints
and Relative Learning of Generative Processes for Multiple Transformation
Learning [9.9] 画像変換を改良するための2つの新しい概念である変換学習(TL)と相対学習(Relative Learning)を紹介する。
我々の新しいアーキテクチャは、画像のための改良されたニューラル画像変換バージョンを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 06:03:30 GMT)
Loss Rate Forecasting Framework Based on Macroeconomic Changes:
Application to US Credit Card Industry [9.3] 本稿では,マクロ経済指標を用いたクレジットカード業界における損失予測の専門家システムを提案する。
アート機械学習モデルの状況は、提案されたエキスパートシステムフレームワークの開発に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 14:22:59 GMT)
Learning Stable Nonparametric Dynamical Systems with Gaussian Process
Regression [9.1] データからガウス過程回帰に基づいて非パラメトリックリアプノフ関数を学習する。
非パラメトリック制御Lyapunov関数に基づく名目モデルの安定化は、トレーニングサンプルにおける名目モデルの挙動を変化させるものではないことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 11:17:17 GMT)
GP3: A Sampling-based Analysis Framework for Gaussian Processes [8.4] 本稿では,既存の問題の多くを効率的に解けるGP3という新しいフレームワークを提案する。
計算は完全に並列化可能であるので、GPU処理の計算上の利点を多分解能サンプリングと組み合わせて利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 11:32:44 GMT)
Disentanglement for Discriminative Visual Recognition [8.0] この章では、有害な要因を、タスク関連/非関連なセマンティックなバリエーションと、特定されていない潜伏的なバリエーションとして体系的に要約する。
統合された2つの完全に接続されたレイヤブランチフレームワークにおいて、ディープメトリックロスとソフトマックスロスを組み合わせることで、より優れたFER性能を実現することができる。
このフレームワークは、照明、化粧、変装耐性顔認証、顔属性認識など、一連のタスクにおいて最高のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 06:10:51 GMT)
Cityscapes 3D: Dataset and Benchmark for 9 DoF Vehicle Detection [7.5] 我々はCityscapes 3Dを提案し、Cityscapesのオリジナルのデータセットを拡張し、あらゆる種類の車両に対して3Dバウンディングボックスアノテーションを提供する。
既存のデータセットとは対照的に、3DアノテーションはステレオRGB画像のみを使用してラベル付けされ、9自由度をすべてキャプチャしました。
さらに、我々はCityscapesベンチマークスイートを、新しいアノテーションに基づく3D車両検出と、この研究で提示されたメトリクスで補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 10:56:27 GMT)
BatVision with GCC-PHAT Features for Better Sound to Vision Predictions [6.0] 我々は,音から可塑性深度マップとグレースケールレイアウトを予測するために,生成的対向ネットワークを訓練する。
我々は、サウンド・ツー・ビジョン・モデルと自己収集されたデータセットからなるBatVisionを使った以前の研究に基づいて構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 19:49:58 GMT)
Synergetic Learning Systems: Concept, Architecture, and Algorithms [4.6] 総合学習システム(Synergetic Learning Systems)」という人工知能システムについて述べる。
本システムは,協調的・競争的な相乗学習を通じて,与えられた環境におけるインテリジェントな情報処理と意思決定を実現する。
設計基準の下では,提案システムは長期的にの共進化を通じて,最終的には汎用的な人工知能を実現することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 10:19:17 GMT)
Examining the Role of Mood Patterns in Predicting Self-Reported
Depressive symptoms [4.6] うつ病は世界中で障害の主な原因である。
ソーシャルメディア投稿からうつ病信号を検出する最初の試みは、有望な結果を示している。
本研究では,ソーシャルメディア利用者を対象とした「ムードプロファイル」を構築し,うつ病の症状を検出するための現在の技術を強化することを試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 12:48:43 GMT)
Transfer of Manure as Fertilizer from Livestock Farms to Crop Fields:
The Case of Catalonia [4.1] 家畜生産は、大量の畜産を生産することで、環境に悪影響を及ぼす可能性がある。
畜産が近くの作物畑に輸出され、有機肥料として使用される場合、汚染を軽減できる。
本稿では,この問題を解決するための3つの方法を提案する。中央集権的最適アルゴリズム (COA) と,アリの捕食行動に基づく分散自然着想協調手法 (AIA) と,カタルーニャの非協調的手法で今日使用されている既存の慣行を構成するナイーブ隣りの手法 (NBS) である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 18:33:13 GMT)
Categorical anomaly detection in heterogeneous data using minimum
description length clustering [3.9] 異種データを扱うため,MPLに基づく異常検出モデルの拡張のためのメタアルゴリズムを提案する。
実験の結果, 離散混合モデルを用いることで, 従来の2つの異常検出アルゴリズムと比較して, 競合性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 14:48:37 GMT)
Active Imitation Learning from Multiple Non-Deterministic Teachers:
Formulation, Challenges, and Algorithms [3.7] 我々は,対話コストを最小に抑えつつ,複数の非決定論的教師を模倣する学習の問題を定式化する。
まず,教師の方針の連続表現を学習することで,そのような分布を効率的にモデル化し,推定する一般的な枠組みを提案する。
次に,学習者と教師のインタラクションコストを削減するための能動的学習アルゴリズムである,能動的パフォーマンスに基づく模倣学習(APIL)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 03:06:27 GMT)
Vietnamese Word Segmentation with SVM: Ambiguity Reduction and Suffix
Capture [2.8] 本稿では,2つの特徴抽出手法を提案する。1つは,重なりあいさを減らし,もう1つは,接尾辞を含む未知語を予測する能力を高める方法である。
提案手法では, 従来手法よりもF1スコアが向上し, RDRセグメンタ, UETセグメンタ, RDRセグメンタが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 05:19:46 GMT)
Quantum homeopathy works: Efficient unitary designs with a system-size
independent number of non-Clifford gates [2.4] 指数的資源を用いて、フル$n$-qubit 群から引き出されたハールランダムなユニタリを生成する。
Unitary $t-designsはHaar-$-thの瞬間を模倣する。
ランダムなクリフォード回路の収束時間から、クリフォード群上の一様分布の$t$-番目のモーメントを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 10:58:15 GMT)
A Deep Neural Network for Audio Classification with a Classifier
Attention Mechanism [2.3] 我々は、Audio-based Convolutional Neural Network (CAB-CNN)と呼ばれる新しいアテンションベースニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。
このアルゴリズムは、単純な分類器のリストと、セレクタとしてアテンションメカニズムからなる、新しく設計されたアーキテクチャを使用する。
我々のアルゴリズムは最先端のアルゴリズムと比較して、選択したテストスコアに対して10%以上の改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 21:29:44 GMT)
LSTM-TrajGAN: A Deep Learning Approach to Trajectory Privacy Protection [2.2] データ共有と公開のためのプライバシー保護型合成軌道データを生成するエンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルを提案する。
本モデルは,実世界のセマンティック・トラジェクトリ・データセット上でのトラジェクトリ・ユーザ・リンクタスクに基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 03:04:19 GMT)
Fake Reviews Detection through Ensemble Learning [1.6] いくつかの機械学習ベースのアプローチは、偽レビューや偽レビューを自動的に検出する。
本稿では,アンサンブル学習に基づくオンライン情報識別手法の性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 14:24:02 GMT)
DNS Tunneling: A Deep Learning based Lexicographical Detection Approach [1.4] DNS Tunnelingは、マルウェアに感染したマシンとの双方向通信を確立するためにそれを利用するハッカーにとって魅力的なものだ。
本稿では,アーキテクチャの複雑さを最小限に抑えた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく検出手法を提案する。
単純なアーキテクチャにもかかわらず、結果として得られたCNNモデルは、0.8%に近い偽陽性率でトンネル領域全体の92%以上を正しく検出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 23:28:51 GMT)
Detection of Coincidentally Correct Test Cases through Random Forests [1.3] そこで本研究では,アンサンブル学習と教師付き学習アルゴリズム,すなわちランダムフォレスト(RF)を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。
また、偶然の正しいテストケースを、テスト状態の反転やトリミング(すなわち、計算から排除)のコスト効率良く解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 15:01:53 GMT)
Multi-Purchase Behavior: Modeling and Optimization [1.0] 本稿では,BundleMVL-Kファミリーと呼ばれる,同種の選択モデルのマルチ購入ファミリを提案する。
このモデルに対して最適化されたレコメンデーションを効率的に計算するバイナリ検索に基づく反復戦略を開発する。
複数の購入行動のモデリングと収益の獲得との間には,最初の定量的な関連性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 23:47:14 GMT)
Road Mapping in Low Data Environments with OpenStreetMap [0.3] 道路の地理的分布の包括的かつ最新のマッピングは、広範な経済発展の指標として機能する可能性がある。
本研究は,OpenStreetMapのような高解像度衛星画像とクラウドソーシングリソースの,そのようなマッピング構築における可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 19:39:57 GMT)
Multiclass Disease Predictions Based on Integrated Clinical and Genomics
Datasets [0.1] 我々は臨床データとゲノムデータの両方から情報を利用する予測モデルを構築した。
出力クラス数が75であるマルチクラス分類には,革新的だがシンプルな方法が採用されている。
結果は、他の分類モデルと比較して一貫性があり、有能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 12:23:49 GMT)
HausaMT v1.0: Towards English-Hausa Neural Machine Translation [0.0] 英語・ハウサ語機械翻訳のベースラインモデルを構築した。
ハーサ語は、アラビア語に次いで世界で2番目に大きいアフロ・アジア語である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 04:35:37 GMT)
Working with scale: 2nd place solution to Product Detection in Densely
Packed Scenes [Technical Report] [0.0] 本報告では,CVPR 2020 Retail-Visionワークショップにおける検出課題の2番目の解決方法について述べる。
信頼性と結果の到達には、一般的なオブジェクト検出ツールボックスであるMMDetectionを組み込むことで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 07:17:21 GMT)
Universal consistency of the $k$-NN rule in metric spaces and Nagata
dimension [0.0] 近接学習規則$k$は、長田の意味でのシグマ有限次元であるすべての距離空間$X$において普遍的に整合である。
有限次元ユークリッド空間における$k$-NN分類器の普遍的整合性について、Charles J. Stone (1977) の原定理と同じ直線に沿って直接証明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 17:57:08 GMT)
Transfer learning based multi-fidelity physics informed deep neural
network [0.0] 支配微分方程式は、近似的な意味では知られていないか、知られているかのどちらかである。
本稿では,深部ニューラルネットワーク(MF-PIDNN)を用いた多要素物理について述べる。
MF-PIDNNは、転送学習の概念を用いて、物理情報とデータ駆動型ディープラーニング技術をブレンドする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 05:17:32 GMT)
Tightening the tripartite quantum memory assisted entropic uncertainty
relation [0.0] 量子情報理論において、シャノンエントロピーは不確実性関係を表現するための適切な尺度として用いられてきた。
二部量子メモリ支援エントロピー不確実性関係と三部量子メモリ支援不確実性関係を拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 16:24:00 GMT)
TURB-Rot. A large database of 3d and 2d snapshots from turbulent
rotating flows [0.0] 乱流速度場の3dおよび2dスナップショットの新しいオープンデータベースであるTURB-Rotを提案する。
目的は、データ同化やコンピュータビジョンに関心のあるコミュニティに、約300Kの複雑な画像とフィールドからなる新しいテストグラウンドを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 15:52:43 GMT)
Spintronics meets nonadiabatic molecular dynamics: Geometric spin torque
and damping on noncollinear classical magnetism due to electronic open
quantum system [0.0] 我々は、緩やかな古典的局所化磁気モーメントを着実に先行する量子古典ハイブリッドシステムを分析する。
電子は、金属線の中に存在し、マクロな貯水池に接続されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 19:18:54 GMT)
Spin coherence and depths of single nitrogen-vacancy centers created by
ion implantation into diamond via screening masks [0.0] 10-keVのN+イオンを薄いSiO$$の層でダイヤモンドに注入することで生成した窒素空孔(NV)センターをスクリーニングマスクとして特徴付ける。
表面近傍のNV中心を作るのに使われる標準の5keVに比べて比較的高い加速エネルギーにもかかわらず、スクリーニングマスクはダイヤモンド表面でピークとなるN$+$イオンの分布を変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 01:31:07 GMT)
Simulation free reliability analysis: A physics-informed deep learning
based approach [0.0] 本稿では,信頼性解析問題を解くためのシミュレーションフリーフレームワークを提案する。
第一の考え方は、問題の物理からニューラルネットワークパラメータを直接学習することである。
シミュレーションとデータ生成の必要性は完全に排除されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 05:22:59 GMT)
Segmentation task for fashion and apparel [0.0] グローバリゼーションは、ファストファッション、消費者のショッピング嗜好の急激なシフト、競争の激化、ファッションショップや小売店の多さをもたらした。
本稿では,46種類の衣服とアパレルのカテゴリを持つ45,000の画像からなるiMaterialistデータセットを用いて,Deep Learning Architectureを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 03:44:58 GMT)
Quantum teleportation, entanglement, and Bell nonlocality in Unruh
channel [0.0] ウンルー効果は量子チャネルとして作用し、これをウンルーチャネルと呼ぶ。
本研究では,Unruhチャネルの量子テレポーテーション,絡み合い,およびディラック場不等式に対するベル違反など,量子相関の様々な面に対する効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 10:21:31 GMT)
Pruning via Iterative Ranking of Sensitivity Statistics [0.0] トレーニング前の小さなステップで、感度基準を反復的に適用することで、実装が難しいことなしにパフォーマンスを向上させることができることを示す。
次に、構造化プルーニングと非構造化プルーニングの両方に適用可能であり、かつ、最先端のスペーサリティ・パフォーマンストレードオフを達成可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 16:41:20 GMT)
PlumeNet: Large-Scale Air Quality Forecasting Using A Convolutional LSTM
Network [0.0] 本稿では, 主汚染物質の濃度が健康に悪影響を及ぼすことを予測できるエンジンについて述べる。
予測は、畳み込みLSTMブロックを含むニューラルネットワークを備えた正規グリッド上で実行される。
エンジンの貴重な利点は、計算能力があまり必要ないことだ。予測は標準GPU上で数分で構築できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 22:50:51 GMT)
PCAAE: Principal Component Analysis Autoencoder for organising the
latent space of generative networks [0.0] 潜在空間が2つの性質を検証できる新しいオートエンコーダを提案する。
潜在空間の成分は統計的に独立である。
形状の合成例と最先端のGANについて結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 07:40:45 GMT)
Optimization of Fuzzy Controller of a Wind Power Plant Based on the
Swarm Intelligence [0.0] 専門家によるファジィ規則は、常に風力発電所の最大出力を提供するとは限らない。
本研究では,様々な専門家が作成したファジィルールベースを最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 05:20:56 GMT)
On the evolution of quantum non-equilibrium in expanding systems [0.0] 我々は、生まれつきの法則が最初に違反された量子アンサンブル(量子非平衡)を研究する。
このようなアンサンブルの例は、標準粗粒H関数によって測定されるように、量子平衡近くから始まるが、時間とともに発散する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 08:25:29 GMT)
Numerical Simulation of Exchange Option with Finite Liquidity:
Controlled Variate Model [0.0] 私たちの市場モデルでの取引は、資産の価格に直接的な影響を与えます。
2次元ミルスタインスキームは、資産の対の価格をシミュレートするために実装されている。
これらの数値スキームの時間的複雑さを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 02:19:18 GMT)
Multidimensional Wavelets for Scalable Image Decomposition: Orbital
Wavelets [0.0] 原子軌道の出現と同様に、反対称ウェーブレットを軌道ウェーブレットに結合させることが提案されている。
静止画像の分解に新たな軌道2次元ウェーブレットを導入し、2つの異なるスケールで同時に解析を行うことが可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 14:55:55 GMT)
Machine learning based digital twin for dynamical systems with multiple
time-scales [0.0] デジタルツイン技術は、インフラ、航空宇宙、自動車といった様々な産業分野で広く応用される可能性がある。
ここでは、2つの異なる運用時間スケールで進化する線形単一自由度構造力学系のためのデジタルツインフレームワークに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 05:12:55 GMT)
Identification of main factors affecting trust and determination of
their importance in electronic businesses in Iran [0.0] 電子購入の3段階における潜在顧客に影響を与える要因の重要性を判断する。
購入前段階での重要度85.97%、取引の安全、商品の配達時期85.67%、購入中盤における重要度85.67%、購入後期の重要度89.55%の欠陥のない未損傷製品が最重要度3つとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 18:17:57 GMT)
Force and pressure in many-particle quantum dynamics [0.0] 拡張量子系の部分間の量子運動力は、2つのサブシステムの境界に作用する演算子によって記述できることを示す。
短距離粒子相互作用による力への寄与も同じように扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 18:49:04 GMT)
FinEst BERT and CroSloEngual BERT: less is more in multilingual models [0.0] うち1つはフィンランド語、エストニア語、英語で、もう1つはクロアチア語、スロベニア語、英語で訓練します。
多言語BERTとXLM-Rをベースラインとして,NER,POSタグ,依存性解析などの下流タスクの性能評価を行った。
新しいFinEst BERTとCroSloEngual BERTは、ほとんどのモノリンガルおよびクロスランガルな状況において、すべてのタスクの結果を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 12:54:01 GMT)
CompressNet: Generative Compression at Extremely Low Bitrates [0.0] スイッチ予測ネットワーク(SAESPN)によるスタックドオートエンコーダを拡張したCompressNetと呼ばれる新しいネットワークを提案する。
これにより、これらの低解像度(0.1bpp)で視覚的に喜ぶイメージの再構築に役立ちます。
特に0.07の時点で、CompressNetは深層学習SOTA法に比べて知覚障害が22%低く、Frechet Inception Distance(FID)が55%低い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 20:03:12 GMT)
Comment on "Bidimensional bound states for charged polar nanoparticles'' [0.0] カステラノス・ヤラミロとカステラノス・モレノは、適切な周期境界条件で角固有値方程式を解けなかった。
このような誤差は、考慮された$left( GaAsright)_3$システムに対するアインシュタイン係数の結果を無効にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 22:07:01 GMT)
Approximate recovery and relative entropy I. general von Neumann
subalgebras [0.0] 固定参照状態に対する相対エントロピーの変化が小さいとき、V. Neumann subalgebra 上の状態をほぼ回復する普遍回復チャネルの存在を証明します。
我々の結果は、ある解析ベクトルの構築とそれらのアラキ・マスダ$L_p$ノルムの計算・推定に焦点をあてている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 20:00:38 GMT)
Application of Data Science to Discover Violence-Related Issues in Iraq [0.0] イラクでは社会問題を発見するための政府の公開データが不足している。
我々の貢献は、イラクにおける暴力に関連する社会問題を発見するために、非政府的なビッグデータをオープンするためのデータサイエンスの応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 18:58:25 GMT)
Adversarial Attacks and Defense on Texts: A Survey [0.0] 近年、深層学習モデルは、モデルに誤分類を強いるノイズに弱いことが示されている。
本書では,より包括的アイデアを提供するために,様々な攻撃手法と様々な防御モデルを蓄積,分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 04:58:10 GMT)
A group-theoretic approach to elimination measurements of qubit
sequences [0.0] このような測定を設計するために群論をどのように利用できるかを示す。
このタイプの測定は量子基盤や量子暗号において有用であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 15:21:59 GMT)
A category theoretical argument for causal inference [0.0] 本研究の目的は,因果的要因間の複雑な相互作用を考慮した因果的推論手法を設計することである。
提案手法は, 従属変数, 独立変数, 潜伏変数の定義をカテゴリー論的に再定義することに依存する。
本稿では,遺伝子学分野のゲノムワイド・アソシエーション・アルゴリズムを設計するために,提案手法をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jun 2020 21:43:32 GMT)