Dense Non-Rigid Structure from Motion: A Manifold Viewpoint [162.9] Non-Rigid Structure-from-Motion (NRSfM) 問題は、複数のフレームにまたがる2次元特徴対応から変形物体の3次元形状を復元することを目的としている。
提案手法は,ノイズに対する精度,スケーラビリティ,堅牢性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 09:15:54 GMT)
NTIRE 2020 Challenge on Video Quality Mapping: Methods and Results [131.1] ビデオ品質マッピング(VQM)におけるNTIRE 2020の課題を概観する。
この課題には、2つのベンチマークデータセットに対して、教師付きトラック(トラック1)と弱い教師付きトラック(トラック2)の両方が含まれる。
トラック1では、合計7チームが最終テストフェーズに出場し、問題に対する新しい効果的な解決策を実証した。
トラック2では、いくつかの既存手法が評価され、弱教師付きビデオ品質マッピング問題に対する有望な解決策が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 22:12:40 GMT)
Temporal Pyramid Network for Action Recognition [129.1] 本稿では,2次元あるいは3次元のバックボーンネットワークに柔軟に統合可能な汎用時間ピラミッドネットワーク(TPN)を提案する。
TPNは、いくつかのアクション認識データセット上で、他の困難なベースラインよりも一貫して改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 02:05:13 GMT)
Meta-Reinforcement Learning Robust to Distributional Shift via Model
Identification and Experience Relabeling [126.7] 本稿では,テスト時にアウト・オブ・ディストリビューション・タスクに直面した場合に,効率よく外挿できるメタ強化学習アルゴリズムを提案する。
我々の手法は単純な洞察に基づいており、動的モデルが非政治データに効率的かつ一貫して適応可能であることを認識している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:34:23 GMT)
NP-PROV: Neural Processes with Position-Relevant-Only Variances [113.2] 位置関連性オンリーバリアース(NP-PROV)を有するニューラルプロセスと呼ばれる新しいメンバーを提案する。
NP-PROVは、その位置の関数値に関係なく、コンテキストポイントに近いターゲットポイントが小さな不確実性を持つという仮説を立てている。
我々は, NP-PROVが有界分散を維持しつつ, 最先端の可能性を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 06:11:21 GMT)
Neural Certificates for Safe Control Policies [108.5] 本稿では,安全かつ目標達成の両立が保証される動的システムの方針を学習するためのアプローチを開発する。
本手法の有効性は, 振り子, カートポール, UAVなどの各種システムにおいて, 安全かつ目標達成的な政策を学習するための手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 15:14:18 GMT)
Evidence-Aware Inferential Text Generation with Vector Quantised
Variational AutoEncoder [104.3] 本稿では,大規模なテキストコーパスからイベントの証拠を自動的に発見し,その証拠を利用して推論テキストの生成を導く手法を提案する。
このアプローチは、Event2MindとATOMICの両方のデータセットで最先端のパフォーマンスを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 02:59:52 GMT)
Temporal Phenotyping using Deep Predictive Clustering of Disease
Progression [97.9] 我々は、時系列データをクラスタリングするためのディープラーニングアプローチを開発し、各クラスタは、同様の将来的な結果を共有する患者から構成される。
2つの実世界のデータセットに対する実験により、我々のモデルは最先端のベンチマークよりも優れたクラスタリング性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 20:48:43 GMT)
Binary DAD-Net: Binarized Driveable Area Detection Network for
Autonomous Driving [94.4] 本稿では,二項化駆動型領域検出ネットワーク(バイナリDAD-Net)を提案する。
エンコーダ、ボトルネック、デコーダ部分の2重みとアクティベーションのみを使用する。
パブリックデータセット上で、最先端のセマンティックセグメンテーションネットワークより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 07:09:01 GMT)
Uncertainty quantification for nonconvex tensor completion: Confidence
intervals, heteroscedasticity and optimality [92.4] 本研究では,不完全かつ破損した観測によって与えられる低ランクテンソルを推定する問題について検討する。
改善不可能なレートをell-2$の精度で達成できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 17:47:13 GMT)
Learning for Dose Allocation in Adaptive Clinical Trials with Safety
Constraints [84.1] 新しい化合物の有効性と毒性の関係がより複雑になるにつれて、第1相線量測定試験はますます困難になっている。
最も一般的に使われている方法は、毒性事象のみから学習することで、最大許容量(MTD)を特定することである。
本稿では, 毒性安全性の制約を高い確率で満たしつつ, 累積効果を最大化することを目的とした, 適応型臨床試験手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:41:45 GMT)
Best Arm Identification for Cascading Bandits in the Fixed Confidence
Setting [81.7] CascadeBAIを設計し、分析する。これは、$K$アイテムのベストセットを見つけるアルゴリズムである。
CascadeBAIの時間的複雑さの上限は、決定的な分析課題を克服することによって導かれる。
その結果,カスケードBAIの性能は,時間的複雑性の低い境界の導出により,いくつかの実践的状況において最適であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:26:18 GMT)
Quantitatively Assessing the Benefits of Model-driven Development in
Agent-based Modeling and Simulation [80.5] 本稿では,MDD とABMS プラットフォームの利用状況と開発ミスについて比較する。
その結果、MDD4ABMSはNetLogoと類似した設計品質のシミュレーションを開発するのに、より少ない労力を必要とすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 23:29:04 GMT)
The Limit of the Batch Size [79.9] 大規模バッチトレーニングは、現在の分散ディープラーニングシステムにとって効率的なアプローチである。
本稿では,バッチサイズの限界について検討する。
ステップ・バイ・ステップ比較のための詳細な数値最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:18:05 GMT)
Infinite Feature Selection: A Graph-based Feature Filtering Approach [78.6] グラフ内の経路として特徴のサブセットを考慮したフィルタリング機能選択フレームワークを提案する。
無限に進むことで、選択プロセスの計算複雑性を制限できる。
Inf-FSはほとんどどんな状況でも、つまり、保持するフィーチャの数が優先順位に固定されているときに、より良く振る舞うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 07:20:40 GMT)
Machine Common Sense [77.3] 機械の常識は、人工知能(AI)において広範で潜在的に無拘束な問題のままである
本稿では、対人インタラクションのようなドメインに焦点を当てたコモンセンス推論のモデル化の側面について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 13:59:47 GMT)
Towards practical differentially private causal graph discovery [74.8] 因果グラフ発見は、純粋な観測データから因果関係グラフを発見する過程を指す。
そこで本稿では,Priv-PCによる個人用因果グラフ探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:30:41 GMT)
Seeing the World in a Bag of Chips [73.6] ハンドヘルドRGBDセンサによる新しいビュー合成と環境再構築の二重問題に対処する。
提案するコントリビューションは,1)高スペクトル物体のモデリング,2)反射間およびフレネル効果のモデリング,3)形状のみを再構築するために必要な同じ入力で表面光場再構成を可能にすることを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:15:06 GMT)
FANOK: Knockoffs in Linear Time [73.5] 本稿では,ガウスモデル-Xノックオフを効率的に実装し,大規模特徴選択問題における誤発見率を制御するアルゴリズムについて述べる。
当社のメソッドは、最大50,000ドルという問題でテストしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 21:55:34 GMT)
Total Deep Variation: A Stable Regularizer for Inverse Problems [71.9] 本稿では,データ駆動型汎用全深度変動正規化器について紹介する。
コアでは、畳み込みニューラルネットワークが複数のスケールや連続したブロックで局所的な特徴を抽出する。
我々は多数の画像処理タスクに対して最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 21:54:15 GMT)
Coherent Reconstruction of Multiple Humans from a Single Image [68.3] 本研究では,1枚の画像から多人数の3Dポーズ推定を行う問題に対処する。
この問題のトップダウン設定における典型的な回帰アプローチは、まずすべての人間を検出し、それぞれを独立して再構築する。
我々のゴールは、これらの問題を回避し、現場のすべての人間のコヒーレントな3D再構成を生成するために学習する単一のネットワークをトレーニングすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 17:51:45 GMT)
Learning to map source code to software vulnerability using
code-as-a-graph [67.6] セキュリティの観点からソースコードのニュアンス学習におけるグラフニューラルネットワークの適用性について検討する。
我々は,既存のコード・アズ・フォトや線形シーケンスの符号化手法よりも,脆弱性検出に有効なコード・アズ・グラフの符号化法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:05:27 GMT)
Generating Diverse and Consistent QA pairs from Contexts with
Information-Maximizing Hierarchical Conditional VAEs [62.7] 非構造化テキストを文脈として与えられたQAペアを生成するための条件付き変分オートエンコーダ(HCVAE)を提案する。
我々のモデルは、トレーニングにわずかなデータしか使わず、両方のタスクの全てのベースラインに対して印象的なパフォーマンス向上が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 02:55:11 GMT)
Fine-Grained Analysis of Stability and Generalization for Stochastic
Gradient Descent [55.9] 我々は,SGDの反復的リスクによって制御される新しい境界を開発する,平均モデル安定性と呼ばれる新しい安定性尺度を導入する。
これにより、最良のモデルの振舞いによって一般化境界が得られ、低雑音環境における最初の既知の高速境界が導かれる。
我々の知る限りでは、このことはSGDの微分不能な損失関数でさえも初めて知られている安定性と一般化を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 06:30:19 GMT)
Deep Autoencoding Topic Model with Scalable Hybrid Bayesian Inference [55.4] 我々は、ガンマ分布の階層構造を用いて、その多確率層生成ネットワークを構築するディープ・オートエンコーディング・トピック・モデル(DATM)を開発した。
Weibull上向き変分エンコーダを提案する。このエンコーダは深層ニューラルネットワークを介して情報を上向きに伝播し,次いで下向き生成モデルを提案する。
大規模コーパス上での教師なしおよび教師なしの学習タスクにおいて,モデルの有効性とスケーラビリティを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 22:22:56 GMT)
Nearly Linear Row Sampling Algorithm for Quantile Regression [54.8] データの次元にほぼ線形なサンプル複雑性を持つ量子化損失関数の行サンプリングアルゴリズムを提案する。
行サンプリングアルゴリズムに基づいて、量子レグレッションの最も高速なアルゴリズムと、バランスの取れた有向グラフのグラフスペーシフィケーションアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 13:40:07 GMT)
Look Locally Infer Globally: A Generalizable Face Anti-Spoofing Approach [53.9] 最先端のスプーフ検出方法は、トレーニング中に見られるスプーフタイプに過度に適合し、未知のスプーフタイプに一般化できない傾向にある。
顔画像から局所的な識別的手がかりを自己監督的に学習するために訓練された自己監督型地域完全畳み込みネットワーク(SSR-FCN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 19:04:10 GMT)
A Multi-Agent Primal-Dual Strategy for Composite Optimization over
Distributed Features [52.9] 目的関数を滑らかな局所関数と凸(おそらく非滑らか)結合関数の和とするマルチエージェント共有最適化問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 19:40:24 GMT)
Why Normalizing Flows Fail to Detect Out-of-Distribution Data [51.6] 正規化フローは、イン・オブ・ディストリビューションデータとアウト・オブ・ディストリビューションデータの区別に失敗する。
フローは局所的な画素相関と画像からラテンス空間への変換を学習する。
フロー結合層のアーキテクチャを変更することで、ターゲットデータのセマンティック構造を学ぶためのフローに偏りがあることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 17:00:01 GMT)
APQ: Joint Search for Network Architecture, Pruning and Quantization
Policy [49.3] 本稿では,リソース制約のあるハードウェア上での効率的なディープラーニング推論のためのAPQを提案する。
ニューラルアーキテクチャ、プルーニングポリシー、量子化ポリシーを別々に検索する従来の方法とは異なり、我々はそれらを共同で最適化する。
同じ精度で、APQはMobileNetV2+HAQよりもレイテンシ/エネルギーを2倍/1.3倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:09:17 GMT)
DreamCoder: Growing generalizable, interpretable knowledge with
wake-sleep Bayesian program learning [47.9] 本稿では,プログラム記述による問題解決学習システムであるDreamCoderを紹介する。
ニューラルネットワークとともに、ドメイン概念を表現するためのプログラミング言語を作成することで、専門知識を構築する。
ウェイクスリープの学習アルゴリズムは、新しいシンボル抽象化で言語を交互に拡張し、想像と再生の問題でニューラルネットワークをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 13:06:29 GMT)
Cross-scale Attention Model for Acoustic Event Classification [45.2] 我々は,異なるスケールの特徴を明示的に統合して最終表現を形成する,クロススケールアテンション(CSA)モデルを提案する。
提案したCSAモデルは,現在最先端のディープラーニングアルゴリズムの性能を効果的に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 21:10:38 GMT)
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization [42.3] 3重項の損失とソフトマックスとクロスエントロピーの損失を含む、ほとんどの損失関数が見つかる。
円の損失はより明確な収束目標に対してより柔軟な最適化アプローチを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 08:15:47 GMT)
Generating Master Faces for Use in Performing Wolf Attacks on Face
Recognition Systems [40.6] 顔認証はますます主流になり、攻撃者にとって主要なターゲットとなっている。
これまでの研究では、指紋認証と指紋認証はオオカミの攻撃の影響を受けやすいことが示されている。
我々は最先端の顔生成器であるStyleGANを用いて高品質な顔を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 12:59:49 GMT)
Knowing your FATE: Friendship, Action and Temporal Explanations for User
Engagement Prediction on Social Apps [40.6] 本稿では,ソーシャルネットワークアプリにおけるユーザエンゲージメント予測の新たな課題について検討する。
エンド・ツー・エンドのニューラルネットワークフレームワークであるFATEを設計し、ユーザエンゲージメントに影響を与えるために識別する3つの重要な要素を組み込んだ。
FATEは、テンソルベースのグラフニューラルネットワーク(GNN)、LSTM、混合アテンション機構に基づいており、(a)異なる特徴カテゴリにわたる学習重みに基づく予測的説明、(b)ネットワークの複雑さの低減、(c)予測精度とトレーニング/推論時間の両方のパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 21:47:35 GMT)
Estimation of Skill Distributions [39.3] トーナメントにおけるペアゲームの観察から,エージェント集団のスキル分布を学習する問題について検討する。
ほぼ最適の最小値平均二乗誤差スケーリングでスキル密度を学習する,単純かつトラクタブルなアルゴリズムを提案する。
我が国の結果は、2008年の大恐慌以前の低品質ファンドの多さと、金融危機後のより熟練した資金による業界支配に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 07:35:37 GMT)
Improved Conditional Flow Models for Molecule to Image Synthesis [37.9] Mol2Imageは、分子から細胞への画像合成のためのフローベース生成モデルである。
セル特徴を異なる解像度で生成し,高解像度画像にスケールするために,我々は新しいマルチスケールフローアーキテクチャを開発した。
生成した画像と分子介入の相互情報を最大化するために,コントラスト学習に基づくトレーニング戦略を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:39:50 GMT)
Lower Bounds and a Near-Optimal Shrinkage Estimator for Least Squares
using Random Projections [37.3] ガウススケッチを用いた最小二乗解に対する改良された推定器を導出する。
経験的に、この推定器はシミュレーションと実際のデータセットの誤差を小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 06:42:18 GMT)
Extracting N-ary Cross-sentence Relations using Constrained Subsequence
Kernel [36.9] 本稿では,関係が文内関係よりも一般的である関係抽出タスクの新たな定式化を提案する。
このような関係のインスタンスを特徴付ける新しいシーケンス表現を提案する。
バイオメディカルドメインとジェネラルドメインという2つの領域にまたがる3つのデータセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 07:23:58 GMT)
A dissymmetric [Gd$_{2}$] coordination molecular dimer hosting six
addressable spin qubits [35.0] 我々は、1つまたは2つのGd(III)イオンを担持する不斉分子二量体を設計し、合成し、完全に特徴付ける。
LaGd] と [GdLu] 錯体は、異なる$d = 8$ スピン四重項の実現を提供する。
実験により、異なるスピン状態間の関連する共鳴遷移をコヒーレントに制御できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:35:31 GMT)
ESL: Entropy-guided Self-supervised Learning for Domain Adaptation in
Semantic Segmentation [35.0] より正確な擬似ラベルを生成するための信頼性指標としてエントロピーを利用したエントロピー誘導型自己教師学習を提案する。
異なるUDAベンチマークでは、ESLは強いSSLベースラインを一貫して上回り、最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:10:09 GMT)
PCNN: Pattern-based Fine-Grained Regular Pruning towards Optimizing CNN
Accelerators [35.0] スペーサリティパターンマスク(SPM)と呼ばれる新しいインデックスフォーマットがPCNNのスペーサリティを符号化するために提示される。
55nmプロセスでパターン認識アーキテクチャを実装し,最大9.0Xの高速化と28.39TOPS/W効率を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 02:05:01 GMT)
Self-Supervised Domain Mismatch Estimation for Autonomous Perception [34.9] 本稿では,自己教師型で訓練されたオートエンコーダを,監視対象のセマンティックセグメンテーションと同じトレーニングデータに基づいて提案する。
オンライン推論におけるオートエンコーダのイメージ再構成性能(PSNR)は,すでに高い予測力を示す。
DM測度が機能範囲内の意味的セグメンテーションと強いランク順序相関を持つことを実験により示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 09:22:03 GMT)
Learning Diverse and Discriminative Representations via the Principle of
Maximal Coding Rate Reduction [32.2] 本稿では、データセット全体と各クラスの和との符号化レート差を最大化する情報理論尺度である最大符号化レート削減(textMCR2$)の原理を提案する。
我々は,クロスエントロピー,情報ボトルネック,情報ゲイン,契約的・コントラスト的学習など,既存のフレームワークとの関係を明らかにするとともに,多様かつ差別的な特徴を学習するための理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 17:23:55 GMT)
Distributed Newton Can Communicate Less and Resist Byzantine Workers [31.3] 本研究では,作業機械のビザンチン故障に対して頑健かつ通信効率のよい分散二階最適化アルゴリズムを開発した。
我々はCOMRADEの収束の線形二乗速度を確立し、通信の節約とビザンチンのレジリエンスが任意の凸損失関数に対して小さな統計的誤差率しか得られないことを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 20:16:15 GMT)
Timely Detection and Mitigation of Stealthy DDoS Attacks via IoT
Networks [30.7] Internet of Things(IoT)デバイスは、妥協される可能性があり、Mongon DDoSと呼ばれる、新たなタイプのステルスなDistributed Denial of Service(DDoS)攻撃の一部である。
本研究は,この出現するDDoS攻撃をタイムリーに検出・緩和できる,新しい異常検出システム(IDS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 00:54:49 GMT)
3D-ZeF: A 3D Zebrafish Tracking Benchmark Dataset [28.9] 我々は3D-ZeFと呼ばれる多目的ゼブラフィッシュ追跡のための新しいステレオベース3D RGBデータセットを提案する。
提案したデータセットは,15～120秒から1-10自由移動ゼブラフィッシュの8つの配列から構成される。
ビデオには86,400点の注釈とバウンディングボックスが付されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 15:15:20 GMT)
Hypergraph Clustering Based on PageRank [28.3] ハイパーグラフは3次関係や高次関係をモデル化するのに有用なオブジェクトである。
ハイパーグラフに基づくパーソナライズされたPageRankに基づく2つのクラスタリングアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 11:50:18 GMT)
The Power Spherical distribution [27.2] パワー球面分布は、主な欠点に対処しながら、von Mises-Fisher (vMF) 分布の重要な側面を保持する。
数値実験により,パワー球面分布の安定性を実証し,さらにMNISTで訓練された変分オートエンコーダに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 10:42:27 GMT)
Sky Optimization: Semantically aware image processing of skies in
low-light photography [26.4] 本稿では,カメラパイプラインの一部として動作し,正確なスカイアルファマスクを作成する自動化手法を提案する。
本手法は,モバイル端末上での1枚の画像あたり50秒未満で,エンドツーエンドの空の最適化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 20:19:12 GMT)
To Pretrain or Not to Pretrain: Examining the Benefits of Pretraining on
Resource Rich Tasks [25.1] トレーニングサンプルの数が数百万に増加するにつれ,細粒化BERTモデルと訓練用バニラLSTMとの精度のギャップは,スクラッチ狭さから1%以内に拡大した。
その結果,教師付きデータのサイズが大幅に大きくなるにつれて,事前学習したモデルではリターンポイントが低下する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:18:59 GMT)
Learning Smooth and Fair Representations [24.3] 本稿では,特徴量と感性属性との相関関係を,公平な表現空間にマッピングすることで事前に除去する能力について検討する。
実験により,表現分布の平滑化は公平性証明の一般化保証を提供することがわかった。
表現分布の平滑化は、表現学習における最先端手法と比較して下流タスクの精度を低下させるものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 21:51:50 GMT)
Pessimism About Unknown Unknowns Inspires Conservatism [24.1] 我々は,世界モデルに対する最悪の期待報酬を最大化する政策に従う理想的なベイズ強化学習者を定義する。
スカラーパラメータは、考慮された世界モデルのセットのサイズを変更することでエージェントの悲観をチューニングする。
悲観主義は探究を妨げるため、各段階においてエージェントは、人間または既知の安全政策であるかもしれないメンターを軽蔑することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 20:46:33 GMT)
A Gentle Introduction to Deep Learning for Graphs [23.8] この作品は、グラフのディープラーニング分野のチュートリアルとして設計されている。
構造化情報処理に対する局所的および反復的アプローチに基づくグラフ表現学習の一般的な定式化を導入する。
グラフの新規かつ効果的なニューラルモデルを設計するために組み合わせられる基本的なビルディングブロックを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 07:29:38 GMT)
Problem-Complexity Adaptive Model Selection for Stochastic Linear
Bandits [20.2] 2つの一般的な線形バンディット設定におけるモデル選択の問題について考察する。
まず、[K]$におけるarm $iの平均的な報酬は、$mu_i+ langle alpha_i,t,theta*|$である。
我々は、ALBが$O(|theta*|sqrtT)$の後悔のスケーリングを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:55:38 GMT)
HyperFlow: Representing 3D Objects as Surfaces [20.0] 本稿では,ハイパーネットを利用した新しい生成モデルを提案する。
我々は、競合するアプローチよりも質的な結果が得られる連続的なメッシュベースのオブジェクト表現を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 19:18:02 GMT)
Robust Federated Recommendation System [19.2] フェデレートされたレコメンデーションシステムは、ユーザのプライベートデータを収集することなく、優れたパフォーマンスを提供できる。
それらは、パフォーマンスを低下させるような、低コストの毒殺攻撃の影響を受けやすい。
我々は、ビザンツのクライアントが優勢な毒殺攻撃に対して頑健な、新しいフェデレーションレコメンデーション技術を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 09:54:23 GMT)
Incorporating Uncertain Segmentation Information into Chinese NER for
Social Media Text [18.5] セグメンテーションエラーの伝播は、中国のエンティティ認識システムにとっての課題である。
中国のソーシャルメディアテキストからエンティティを識別するモデル(UIcwsNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 09:10:35 GMT)
Differentiable Forward and Backward Fixed-Point Iteration Layers [18.4] 本稿では、より複雑な操作をディープネットワークで容易に行える固定点反復(FPI)層と呼ばれる新しいレイヤの定式化を提案する。
バックプロパゲーションには、リカレントバックプロパゲーション(RBP)アルゴリズムによって動機付けられたバックプロパゲーションも提案されている。
実際のアプリケーションでは、前方と後方の両方のFPI層を計算グラフのノードとして扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 02:36:24 GMT)
Self-supervised Fine-tuning for Correcting Super-Resolution
Convolutional Neural Networks [17.9] 完全自己教師型微調整アプローチにより、SR結果のトレーニングや修正を回避できることが示される。
我々は,複数の画像とビデオのSR CNNに微調整アルゴリズムを適用し,準最適SR解に対して精度良く修正可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 12:11:14 GMT)
Multi-Image Summarization: Textual Summary from a Set of Cohesive Images [17.7] 本稿では,マルチイメージ要約の新しい課題を提案する。
入力画像のコヒーレントな集合から簡潔で記述的なテキスト要約を生成することを目的としている。
密度の高い平均画像特徴集約ネットワークにより、モデルは属性のコヒーレントなサブセットに集中することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:45:35 GMT)
A Journey into Ontology Approximation: From Non-Horn to Horn [17.2] 非Horn記述論理(DL)で定式化されたオントロジーの完全近似について検討する。
我々は必然的に無限となる具体的な近似スキームを提供し、$mathcalELU$-to-$mathcalEL$ において、実際には有限近似が存在する傾向があることを観察する。
対照的に、これらはいずれも$mathcalELU_bot$-to-$mathcalEL_bot$と$mathcalALC$-to-$mathcalEL_bot$の場合ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 20:01:03 GMT)
COPT: Coordinated Optimal Transport for Graph Sketching [15.1] COPTは最適化ルーチンで定義されたグラフ間の新しい距離メートル法である。
提案手法は,グラフ上の重要なグローバルな構造情報を保存していることを示す。
COPTは、合成データセットと実データセットの両方のグラフ分類において、アート手法の状態を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:21:17 GMT)
Classifying degraded images over various levels of degradation [14.9] 本稿では,復元ネットワークとアンサンブル学習を用いて劣化画像の分類を行う畳み込みニューラルネットワークを提案する。
提案するネットワークは, 劣化の度合いに応じて, 劣化画像の分類をうまく行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 05:43:07 GMT)
Measurement-Based Evaluation Of Google/Apple Exposure Notification API
For Proximity Detection in a Commuter Bus [14.7] Google/Apple Exposure Notification APIを用いてアイルランドのダブリンの通勤バスで実施した測定結果について報告する。
GAEN APIによって報告される減衰レベルは,ハンドセット間の距離によって増大する必要はない。
一対のハンドセットを持っている人の位置を変えると、GAEN APIによって報告される減衰レベルにおける+/-10dBの変動を引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:54:33 GMT)
Anomalous Motion Detection on Highway Using Deep Learning [14.6] 本稿では,新しい異常検出データセットであるハイウェイ交通異常(HTA)データセットを提案する。
我々は、最先端のディープラーニング異常検出モデルを評価し、これらの手法に新しいバリエーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 05:40:11 GMT)
Causal intersectionality for fair ranking [14.6] 我々は、公正な機械学習における交差性の適用を明確化し、重要な実世界効果とドメイン知識に結びつき、技術的な制限を透明化します。
我々は、実データと合成データセットに対する我々のアプローチを実験的に評価し、その振る舞いを異なる構造的仮定の下で探索した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:57:46 GMT)
Sparse Gaussian Process Based On Hat Basis Functions [14.3] 制約のない回帰問題を解くために,新しいスパースガウス法を提案する。
提案手法は, 計算複雑性を正確なガウス過程において$O(n3)$から$O(nm2)$に減らし, $m$のハット基底関数と$n$のトレーニングデータポイントを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 03:55:38 GMT)
Mel-spectrogram augmentation for sequence to sequence voice conversion [14.2] 本研究は,Mel-spectrogram augmentationが連続連続音声変換モデルの訓練に及ぼす影響を実験的に検討した。
実験の結果,時間軸整合に基づくポリシ(時間長制御と時間整合)は,他のポリシよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 09:39:47 GMT)
Do Neural Ranking Models Intensify Gender Bias? [13.4] まず、IRモデルのランキングリストにおいて、性別関連概念の非バランスの存在度を定量化するための2つの指標を含むバイアス測定フレームワークを提供する。
これらのクエリをMS MARCOパッセージ検索コレクションに適用し、BM25モデルと最近のニューラルランキングモデルの性別バイアスを測定する。
結果は、すべてのモデルが男性に対して強く偏りを呈する一方で、神経モデル、特に文脈化された埋め込みモデルに基づくモデルは、性バイアスを著しく強めていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 13:11:59 GMT)
A systematic review and taxonomy of explanations in decision support and
recommender systems [13.2] 我々は,勧告システムにおける説明に関する文献を体系的にレビューする。
我々は、説明施設を設計する際に考慮すべき側面の包括的分類法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:19:20 GMT)
Symbolic Logic meets Machine Learning: A Brief Survey in Infinite
Domains [12.5] 推論と帰納の緊張は、おそらく哲学、認知、人工知能といった分野において最も根本的な問題である。
本稿では,論理の限界に対する見解に挑戦する結果について報告し,無限領域での学習において論理が果たす役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 15:29:49 GMT)
Cardiac Segmentation with Strong Anatomical Guarantees [12.4] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は医療画像において前例のない成功を収めた。
CNNは、以前の形状の上に構築された場合でも、解剖学的に不正確なセグメンテーションを生成することに免疫を持たない。
本稿では,予め定義された解剖学的基準を尊重することが保証される心臓画像分割マップを作成するための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 23:38:31 GMT)
Deep Multi-attributed Graph Translation with Node-Edge Co-evolution [12.2] 画像および言語翻訳から一般化されたグラフ変換は、入力グラフをソース領域に条件付けすることで、対象領域内のグラフを生成することを目的としている。
既存の作業は、固定トポロジを持つグラフのノード属性を単に予測することや、ノード属性を考慮せずにグラフトポロジのみを予測することに限定されている。
本稿では,ノード翻訳とエッジ翻訳をシームレスに統合する新しいフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 20:03:54 GMT)
Systematically designing better instance counting models on cell images
with Neural Arithmetic Logic Units [11.9] 我々は、細胞カウントのためのより良い一般化システムを構築することを目指している。
数値バイアスのある単位は、数値を学習し、より優れた一般化結果を得るのに役立ちます。
以上の結果から, モデルが数値量学習に役立ち, より優れた一般化結果が得られることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 07:44:46 GMT)
Generalized SHAP: Generating multiple types of explanations in machine
learning [11.9] 一般的な数学的によく理解された説明手法であるShapley Additive Explanationsを一般化する。
我々の新しい手法は、多くの追加的な説明を生み出す。
我々はこれらのタイプの説明を正式に定義し、実データにおけるそれらの実践的利用を例証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 12:12:00 GMT)
Now that I can see, I can improve: Enabling data-driven finetuning of
CNNs on the edge [11.8] 本稿では,構造化プルーニングに基づくエッジデバイス上でCNNの微調整を可能にするための第一歩を提供する。
パフォーマンスの向上とコストについて検討し、そのようなアプローチの展開を可能にするオープンソースフレームワークを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 17:16:45 GMT)
On Adversarial Bias and the Robustness of Fair Machine Learning [11.6] 異なるサイズと分布の群に同じ重要性を与えることで、トレーニングデータにおけるバイアスの影響を防止できることが、ロバストネスと矛盾する可能性があることを示す。
少数のトレーニングデータのサンプリングやラベル付けを制御できる敵は、制約のないモデルで達成できる以上のテスト精度を著しく削減することができる。
我々は、複数のアルゴリズムとベンチマークデータセットに対する攻撃の実証的な評価を通じて、公正な機械学習の堅牢性を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:17:44 GMT)
Ordering Dimensions with Nested Dropout Normalizing Flows [11.4] 正規化フローの潜在空間は、出力空間と同じ次元でなければならない。
データ空間でフルサポートされたフローを、順序付き潜在変数で検討する。
フローのパラメータ化に応じて,フロー可能性と順序付けの品質のトレードオフについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 21:23:24 GMT)
Integrating global spatial features in CNN based Hyperspectral/SAR
imagery classification [11.4] 本稿では,リモートセンシング画像の情報,すなわち地理緯度-経度情報を利用する新しい手法を提案する。
デュアルブランチ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)分類法は,画像の画素特徴をマイニングするためのグローバル情報と組み合わせて設計されている。
高スペクトル画像(HSI)とポラリメトリック合成開口レーダ(PolSAR)画像(PolSAR)の2つのリモートセンシング画像を用いて本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 09:00:59 GMT)
Ferromagnetically shifting the power of pausing [10.9] 本研究は,アニール内の特定の時間窓の舗装が成功の可能性を改善することを実証する。
量子ビット結合強度$J$の問題を非対称な範囲で変換する手法を提案する。
また、最適停止位置が強磁性結合の大きさに変化を示すことも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:34:34 GMT)
Classification and Recognition of Encrypted EEG Data Neural Network [10.2] ニューラルネットワークに基づく暗号化脳波データの分類と認識手法を提案する。
EEGデータを暗号化するためにPaillier暗号化アルゴリズムを採用し、浮動小数点演算の問題を解決する。
我々の提案は、他のソリューションと比較して十分な精度、効率、実現可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 04:21:23 GMT)
Learning Expected Reward for Switched Linear Control Systems: A
Non-Asymptotic View [10.1] スイッチング線形力学系に対する不変エルゴード測度の存在を示す。
我々は、期待される報酬を学習するために、非漸近的境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 03:13:17 GMT)
FedGAN: Federated Generative Adversarial Networks for Distributed Data [9.8] 我々は,非独立分散データソースの分散ソース間でGANをトレーニングするためのフェデレーション・ジェネラル・アドバイサル・ネットワーク(FedGAN)を提案する。
ローカルジェネレータとディスクリミネータを使用し、インターメディアを介して定期的に同期し、ジェネレータとディスクリミネータパラメータを平均化しブロードキャストします。
我々は、FedGANが収束し、一般的な分散GANと同等の性能を持つことを示したが、通信の複雑さは減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 06:38:12 GMT)
Supervised Visualization for Data Exploration [9.7] 本稿では,無作為な森林確率と拡散に基づく次元減少に基づく新しい可視化手法について述べる。
我々のアプローチはノイズやパラメータのチューニングに頑健であり、データ探索のための信頼性の高い可視化を作成しながら、簡単に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 19:10:17 GMT)
Nearly nondestructive thermometry of labeled cold atoms and application
to isotropic laser cooling [9.7] 我々は非破壊熱測定の形でのアップグレードを開発した。
我々は、最近開発された光学的構成を、中空ビームの形で冷却レーザー注入で適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 03:47:49 GMT)
Emotion Recognition in Audio and Video Using Deep Neural Networks [9.7] ディープラーニング技術の進歩により、音声認識が大幅に向上した。
音声から感情を認識することは重要な側面であり、ディープラーニング技術により、感情認識は精度とレイテンシが向上した。
本研究では、感情認識の精度を向上させるために、異なるニューラルネットワークを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 04:50:18 GMT)
Deep unfolding of the weighted MMSE beamforming algorithm [9.5] MISOダウンリンクチャネルに対するWMMSEアルゴリズムに対する深部展開の新たな適用法を提案する。
深層展開は、自然に専門家の知識を取り入れており、即時かつしっかりとしたアーキテクチャ選択の利点、トレーニング可能なパラメータの少ないこと、説明可能性の向上がある。
シミュレーションにより、ほとんどの設定において、展開されたWMMSEは、一定回数の反復に対して、WMMSEよりも優れているか、等しく動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 14:51:20 GMT)
A VIKOR and TOPSIS focused reanalysis of the MADM methods based on
logarithmic normalization [9.4] 本研究は、対数正規化に基づく古典的MADM法の解析に焦点をあてる。
LNに基づく古典的手法と斬新な手法の両方に基づいて, 2つの数値例を両手法で検証した。
その結果,2つのアプローチに違いがあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 06:08:31 GMT)
Optimal approximations of available states and a triple uncertainty
relation [8.4] 利用可能な状態の集合に対する量子状態の最適凸近似について検討する。
量子ビット混合状態の分解のための簡潔な不等式基準を示す。
我々のモデルと手法は、高次元およびマルチパーティイトシナリオにおける同様の問題を解決するために適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 23:31:51 GMT)
Visibility Guided NMS: Efficient Boosting of Amodal Object Detection in
Crowded Traffic Scenes [8.0] 現代の2Dオブジェクト検出フレームワークは、NMS(Non-Maximum-Suppression)を使用して洗練されたオブジェクトごとの複数のバウンディングボックスを予測し、1つのバウンディングボックスを除くすべてのバウンディングボックスを抑圧する。
我々の新しいVisibility Guided NMS(vg-NMS)は、ピクセルベースとアモーダルオブジェクト検出パラダイムの両方を活用し、特に計算オーバーヘッドの少ない高いオブジェクトに対して検出性能を向上させる。
我々は、KITTI、VIPER、Synscapesデータセットを用いてvg-NMSを評価し、現在の最先端NMSよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 17:03:23 GMT)
Formal Verification of End-to-End Learning in Cyber-Physical Systems:
Progress and Challenges [8.0] コンピュータチェックによる正式な正当性を構築することで、自律システムの安全性を確保することができるかもしれない。
本稿では,既存の形式的検証手法に基づく3つの仮定について述べる。
形式的検証による証拠の強度向上に向けた予備的な研究を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:50:47 GMT)
Solution Subset Selection for Final Decision Making in Evolutionary
Multi-Objective Optimization [7.7] 最終的な意思決定の観点から,サブセットの選択について論じる。
定式化関数はIGD+インジケータと同じであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 06:26:58 GMT)
On the Multi-Property Extraction and Beyond [7.7] WikiReading情報抽出と機械読解データセットを用いたDual-source Transformerアーキテクチャについて検討する。
WikiReading Recycled - 新しく開発されたパブリックデータセットで、複数プロパティ抽出のタスクをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 11:07:52 GMT)
Towards Understanding the Effect of Leak in Spiking Neural Networks [7.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、人間の脳の能力をエミュレートするために研究されている。
様々なスパイキングニューロンモデルが生物学的神経機能に類似するように提案されている。
生体密度の異なるモデルでは、しばしば膜電位と呼ばれる内部状態の漏れ経路を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 20:56:31 GMT)
Exponential Tilting of Generative Models: Improving Sample Quality by
Training and Sampling from Latent Energy [6.8] 本手法は,事前学習した生成モデルにより生成した標本上でエネルギー関数を生成する潜在変数空間上のエネルギー関数を構築する。
提案手法を用いることで,一般的な確率に基づく生成モデルのサンプル品質を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 02:58:43 GMT)
The statistical effect of entropic regularization in optimal
transportation [6.3] 統計的枠組みから正則化の効果をよりよく理解することのできる正則化最適輸送のための閉形式を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 12:49:28 GMT)
Survey on Deep Multi-modal Data Analytics: Collaboration, Rivalry and
Fusion [6.2] マルチモーダルまたはマルチビューデータは、各モーダル/ビューがデータオブジェクトの個々のプロパティをエンコードする、ビッグデータの主要なストリームとして急増している。
既存の最先端技術のほとんどは、より優れたパフォーマンスを実現するために、マルチモーダル空間からのエネルギーや情報を融合する方法に重点を置いている。
ディープニューラルネットワークは、高次元マルチメディアデータの非線形分布をうまく捉えるための強力なアーキテクチャとして現れてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 06:42:04 GMT)
Mitigating Errors in Local Fermionic Encodings [6.0] 局所フェルミオン作用素の低ウェイト表現を持つフェルミオン符号化は依然として誤差緩和特性を示すことを示す。
特に、検出不能な誤りが「自然」フェルミオンノイズに対応する場合。
これは、低重量のフェルミオン符号化を用いる場合でも、高速符号と同じような方法で誤り率を抑えることができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:32:08 GMT)
Black-Box Optimization with Local Generative Surrogates [6.0] 物理学や工学などの分野において、多くのプロセスは難易度を持つ非微分可能シミュレータでモデル化される。
本稿では,パラメータ空間の局所的近傍におけるシミュレータを近似するために,深部生成モデルを導入する。
パラメータ空間に対するシミュレータの依存性が低次元部分多様体に制約されている場合、本手法はベースライン法よりも高速にミニマを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 19:49:24 GMT)
Oblivious and Semi-Oblivious Boundedness for Existential Rules [5.9] 正存在規則の文脈における有界性の概念について考察する。
難解なチェイス変種と半報知なチェイス変種に注意を集中させることで、有界性の特徴づけを与える。
ルールの集合が複数のクラスに束縛されているかどうかを判断し、問題の複雑さを概説することが決定可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 15:18:57 GMT)
Gating creates slow modes and controls phase-space complexity in GRUs
and LSTMs [5.7] ゲートの追加がGRUとLSTMの動的および訓練性に与える影響について検討した。
GRUの更新ゲートとLSTMの忘れゲートは、動的に遅いモードが蓄積される可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 23:14:05 GMT)
Exact and Metaheuristic Approaches for the Production Leveling Problem [5.5] 本稿では,生産水準問題(Product Leveling Problem)と呼ぶ生産計画分野における新たな問題を紹介する。
タスクは、各期間の負荷と各生産資源のバランスが取れ、容量制限が越えられず、注文の優先順位が考慮されるように、生産期間に注文を割り当てることである。
問題の公式モデルを提案し、Bin Backingからの還元によりNP硬度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 20:04:59 GMT)
Robust Locality-Aware Regression for Labeled Data Classification [5.4] 本稿では,ロバスト局所性認識回帰(RLAR)という特徴抽出フレームワークを提案する。
本モデルでは,クラス間の平均差を使わずに,適応的に境界表現学習を行うために再ターゲット回帰を導入する。
外れ値の乱れを緩和し、過度な適合を防止するため、L2,1ノルムによる正規化項とともに回帰項と局所性を考慮した項を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 11:36:59 GMT)
DynE: Dynamic Ensemble Decoding for Multi-Document Summarization [5.2] 異なる入力に対して同一モデルの複数のインスタンスの出力をアンサンブルする単純な復号法を提案する。
我々は,複数の文書要約データセットの最先端結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 20:40:06 GMT)
Understanding Global Loss Landscape of One-hidden-layer ReLU Networks,
Part 2: Experiments and Analysis [5.0] まず、1次元ガウスデータの局所最小値の確率と、それが重量空間全体においてどのように変化するかを分析する。
次に、真の局所ミニマの存在を判断するための線形プログラミングに基づくアプローチを設計、実装する。
隠れた神経細胞がサンプルによって活性化されると、ほとんどどこにでも重量空間で識別可能な局所性ミニマが存在しないことがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 10:50:47 GMT)
Epidemiologically and Socio-economically Optimal Policies via Bayesian
Optimization [4.9] 大量検疫(英: Mass public quarantining)、通称ロックダウン(英: lock-down)は、病気の拡散を検査するための薬品以外の介入である。
本稿では,ベイズ最適化を用いたアクティブな機械学習手法の新たな応用であるESOPについて述べる。この手法は,ロックダウン期間における公衆衛生上の利益と経済活動の減少という社会的・経済的な欠点を最適にバランスするロックダウンスケジュールに到達するための,疫学モデルと相互作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 03:44:27 GMT)
A Critical and Moving-Forward View on Quantum Image Processing [4.9] 量子画像処理(QIMP)は、画像やビデオから視覚情報を保存、処理、検索する能力を強化することを目的としている。
期待されているのは、量子力学系の性質をQIMPで活用することで、先進的な技術の実現がもたらされるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 20:38:25 GMT)
A study of the effect of the illumination model on the generation of
synthetic training datasets [4.2] レンダリングソフトウェアで使用される照明モデルが生成した画像の品質に与える影響について検討する。
私たちは8つのトレーニングセットを作成しました。それぞれが異なる照明モデルで、それらを3つの異なるネットワークアーキテクチャでテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 23:22:24 GMT)
A Machine Learning-Based Migration Strategy for Virtual Network Function
Instances [3.8] 我々は、VNFインスタンスのマイグレーション戦略であるVNNIM(VNF Neural Network for Instance Migration)を開発した。
VNNIMは、移行後のサーバを99.07%の精度で予測するのに非常に効果的である。
しかし、VNNIMの最大の利点は、ランタイム分析によって強調される実行時の効率である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 15:03:27 GMT)
Differentiable Neural Architecture Transformation for Reproducible
Architecture Improvement [3.8] 再現可能で効率のよい、微分可能なニューラルアーキテクチャ変換を提案する。
CIFAR-10とTiny Imagenetの2つのデータセットに対する大規模な実験により、提案手法はNATよりも確実に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 09:03:48 GMT)
Parametric amplifier for Bell measurement in continuous-variable quantum
state teleportation [3.4] 四相振幅の場合、パラメトリック増幅器はビームスプリッタを交換してミキサーの役割を担えることを示す。
本稿では,ベル測定における損失耐性を示すとともに,量子計測への応用において,BSよりもPAの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 05:05:33 GMT)
Fine-grained Human Evaluation of Transformer and Recurrent Approaches to
Neural Machine Translation for English-to-Chinese [3.3] 我々は,Multidimensional Quality Metrics (MQM) フレームワークに準拠した誤り分類法を開発した。
次に、このカスタマイズされたエラー分類法を用いて、最先端のリカレントおよびトランスフォーマーベースのMTシステムの出力に対してエラーアノテーションを実行する。
得られたアノテーションは、最高の再帰システムと比較して、最適なトランスフォーマーシステムはエラーの総数を31%削減することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 11:47:00 GMT)
Ramsey interferometry through coherent $X^2\Sigma_g^+ - A^2\Pi_u -
B^2\Sigma_u^+$ coupling and population transfer in N$^+_2$ air laser [3.3] 強い800nmポンプレーザーと弱い400nmシードレーザーにより照射されたN$$ガスからの391nmのレーザー様コヒーレント発光を理論的に検討した。
最近の実験では、N$+$の391nm信号の時間プロファイル、光学利得、周期変調など、よくシミュレートされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 08:01:34 GMT)
Efficient Reasoning in Regular Boardgames [2.9] 本稿では,通常のボードゲーム(RBG)言語における推論の技術的側面について述べる。
RBGは知識推論、分析、生成、学習、ゲームのための一般化されたアルゴリズムの開発を支援する研究ツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 11:42:08 GMT)
Iterative Nadaraya-Watson Distribution Transfer for Colour Grading [2.9] そこで本研究では,N次元分布を,対応情報を考慮した別のN次元分布にマッピングする手法を提案する。
重なり合うデータポイントの近傍を符号化することで, 2次元/3次元問題を高次元に拡張し, 1次元空間における高次元問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 00:14:03 GMT)
On the use of human reference data for evaluating automatic image
descriptions [2.8] 私は、視覚障害者のニーズを考慮に入れたより詳細なガイドラインが必要であると論じています。
画像記述システムの評価は参照記述を用いることができるが、代替案も探すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 21:57:27 GMT)
Behind the Mask: A Computational Study of Anonymous' Presence on Twitter [2.3] ハクティビストグループAnonymousは、公の場では珍しい存在だ。
他のサイバー犯罪組織とは異なり、AnonymousはTwitterというソーシャルメディアサイトで人気がある。
過去の小規模定性的研究で報告されたいくつかの重要な知見を再検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 10:26:12 GMT)
Enhanced optical nonlinearities under strong light-matter coupling [2.1] N$アンハーモニック・マルチレベル・システムからなるモデルの非線形光学について検討する。
マイクロキャビティ内の分子系は、偏光子共鳴の高品質のため、非線形現象が著しく高められる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:21:58 GMT)
Evolution of Group-Theoretic Cryptology Attacks using Hyper-heuristics [2.1] 従来,多環群上でのアンシェル・アンシェル・ゴールドフェルト(AAG)鍵交換プロトコルをランダムに解くための1つの進化的アルゴリズム(EA)を開発した。
本研究は,グループ理論暗号学における超ヒューリスティックスの利用を初めて探求することによって,これを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 15:03:57 GMT)
Explainable AI for a No-Teardown Vehicle Component Cost Estimation: A
Top-Down Approach [1.4] 本稿では、機械学習とゲーム理論の概念を組み合わせることで、自動車価格のモデリングと部品価格の推定にデータ駆動によるアプローチを提案する。
製造元が提案する小売価格で部品価格と車両価格を推定するための一般的な分解手法と調査手法の代替方法を示す。
この新たなエクササイズは、顧客レベルでの技術の正確な価格設定を提供するだけでなく、製造業者間の価格戦略に大きなギャップがあることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 23:47:19 GMT)
Extreme Gradient Boosted Multi-label Trees for Dynamic Classifier Chains [1.4] 動的分類器チェーン(DCC)は、手元にある各インスタンスに応じて、各予測に対してラベル順序が動的に選択される。
我々は、この概念を、効果的でスケーラブルな最先端技術である極度の勾配押し上げ木(XGBoost)の強化と組み合わせる。
正のラベルのみを予測し、通常は少数であるので、トレーニングコストを大幅に削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 02:35:32 GMT)
Comparative Analysis of Economic Instruments in Intersection Operation:
A User-Based Perspective [1.2] 旅行者の懸念は、新しい楽器が習得し、操作しやすいかどうかに反する。
第二価格オークションは高いVOT車両にしか利益が得られない。
技術展開と導入の観点からは、旅行者にとって信用制度の習得と運用は容易ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 21:11:26 GMT)
Equitable multiparty quantum communication without a trusted third party [1.1] 本稿では、信頼できる第三者がいなくとも、通信相手間の情報バランスが達成できる等価なマルチパーティ量子通信を提案する。
提案手法は,空間的局所化ではなく,すべての通信相手が対称に参加するように実装されたGHZ状態測定に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 02:25:23 GMT)
A cyanine dye rotaxane porphyrin nanoring complex as a model light
harvesting system [1.1] ナノリングの軸に沿って糸を張ったCy7シアニン染料を用いたナノリング-ロタキサン超分子組立体は、紫の細菌光合成において光収穫複合体LH1と反応中心との間のエネルギー移動のモデルとして合成されている。
本稿では,ナノリングの吸収スペクトルを再現し,ナノリングと中央染色との励起結合を定量化する理論モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 12:36:40 GMT)
Modeling and Simulation of COVID-19 Pandemic for Cincinnati Tri-State
Area [0.6] シンシナティ三州地域では、SIRモデルを用いて新型コロナウイルスのパンデミックをシミュレートしている。
職場に戻ると第2波が出現し、店頭でパニックに遭うと、感染が著しく増加することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:33:10 GMT)
Detecting unusual input to neural networks [0.5] 本研究では,学習パラメータと比較して情報内容を評価することによって,入力の特異性を判定する手法を提案する。
この手法は、ある入力を処理するのにネットワークが適しているかどうかを判断し、予期せぬ振る舞いが先延ばしになるような赤い旗を掲げるために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 10:48:43 GMT)
Exact solutions of a damped harmonic oscillator in a time dependent
noncommutative space [0.3] 時間依存非可換空間における2次元減衰調和振動子の正確な固有状態を得た。
エネルギーの期待値は Ermakov-Pinney 方程式の解の時間によって異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 08:30:25 GMT)
p-d-Separation -- A Concept for Expressing Dependence/Independence
Relations in Causal Networks [0.0] p-d-分離(部分依存性分離)の概念を利用してパールd-分離の導出を証明する。
また、利用可能な独立情報を含む有向非巡回グラフ(ダグ)を全て構築するためのアルゴリズムも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 09:30:12 GMT)
Wigner and Bell Inequalities relationships and Kolmogorov's Axioms [0.0] ベルの不等式違反は,不等式の発生に課される条件が理想化実験に適用される際には尊重されないという事実から生じることを示す。
また、ウィグナーの不平等が一定の方法で侵害された場合にのみそのような違反が可能であること、そして両者の違反がコルモゴロフの公理の違反に関係していることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 01:01:08 GMT)
Voltage-tunable superconducting resonators: a platform for random access
quantum memory [0.0] 超伝導量子ビットプラットフォームと互換性のあるスケーラブルな電圧可変量子メモリ(QuMem)の設計法を提案する。
提案した設計は、計算ゲート操作間の量子情報の記憶のためのランダムアクセスメモリの実装を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:34:42 GMT)
Unruh-like effects: Effective temperatures along stationary worldlines [0.0] 4次元ミンコフスキー時空における静止・一様加速世界線に沿って記録された詳細なバランス温度について検討した。
測定装置としては、真空状態の無質量クライン・ゴードン場と長時間相互作用する量子ビットとしてモデル化されたUnruh-DeWitt検出器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 19:48:06 GMT)
Towards a conceptual framework of direct and indirect environmental
effects of co-working [0.0] ICTにより、従業員は雇用主オフィス以外の場所から働くことができ、通勤関連環境効果(在宅勤務)を低減できる
在宅勤務の形で、地域空間から働くことは通勤を著しく減少させる可能性があり、在宅勤務の赤字とは無関係である。
しかし、コワーキングスペースのセットアップと運用に必要なインフラや、潜在的なリバウンド効果により、コワーキングによって環境負荷が増大する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 08:54:22 GMT)
The role of surrogate models in the development of digital twins of
dynamic systems [0.0] デジタルツイン技術は、幅広い応用可能性の約束、関連性、可能性を秘めている。
デジタルツインはデータと計算手法を活用することが期待されている。
我々は,デジタルツイン技術における代理モデルの利用の可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 16:44:50 GMT)
The Social Contract for AI [0.0] AIにとって、この社会的契約の期待を満たすことが重要であることを忘れてはならない。
本稿では,この新技術の採用と導入に社会内で十分な合意が得られた場合に,社会契約が生じることを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 05:30:48 GMT)
Super-Klein tunneling of Dirac fermions through electrostatic gratings
in graphene [0.0] We use the Wick-rotated time-dependent supersymmetric to construct model of two-dimensional Dirac fermions in presence of an electrostatic grating。
我々は、特定のエネルギーで格子を通して全方位の完全透過が見られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 08:17:29 GMT)
Selection of an Integrated Security Area for locating a State Military
Organization (SMO) based on group decision system: a multicriteria approach [0.0] 本稿では,集団意思決定技術とツールを用いて,警察大隊の配備に最適なISAを特定することを目的とする。
この作業のために、GRoUp Support(GRUS)と呼ばれるグループ決定支援システム(GDSS)が2つの主要な投票手法であるCondorcetとBordaから使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 06:20:32 GMT)
Root Cause Analysis in Lithium-Ion Battery Production with FMEA-Based
Large-Scale Bayesian Network [0.0] 生産増進における専門家の知識獲得を含む,新たな手法が提示される。
専門家が提供するパラメータ間の不整合を検出し、解決する特別なアルゴリズムが提示される。
大規模でクロスプロセスなベイズ故障ネットワークを構築することで,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 13:49:52 GMT)
Resolution of the Co-Location Problem in Satellite Quantum Tests of the
Universality of Free Fall [0.0] UFFの宇宙搭載量子テストにおける原点準備要求を緩和するための2倍の緩和戦略を提案する。
本研究では、専用の衛星ミッションにおける原子間干渉実験において、重力勾配による不確実性を低減させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 19:57:21 GMT)
Quantum trimer models and topological SU(3) spin liquids on the kagome
lattice [0.0] 量子トリマーモデルおよびカゴメ格子上のSU(3)シンガレットモデルについて検討する。
モデルによって最終的に示される量子秩序は、異なるタイプのトリマーに割り当てられる相対重みに依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:00:25 GMT)
PrivyTRAC: Privacy and Security Preserving Contact Tracing System [0.0] 従来の労働集約型接触追跡手法の代替として,スマートフォンの位置情報に基づく手法が提案され,実装されている。
多くの社会で広く普及するのを妨げる深刻なプライバシーとセキュリティの懸念がある。
PrivyTRACと呼ばれる新しいシステムコンセプトは、ユーザのプライバシを保護し、セキュリティを高め、スマートフォンの接触追跡の精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 17:32:38 GMT)
Optomechanical non-reciprocity and its equivalence to antiresonance:
Control of isolation frequency using mechanical drive [0.0] 光学的非相互性は反共振と等価であることを示す。
入力信号の特定の周波数(いわゆる孤立周波数)に対して、最大非相互性を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 09:00:56 GMT)
On the Preservation of Spatio-temporal Information in Machine Learning
Applications [0.0] 機械学習アプリケーションでは、各データ属性は他のものと仮定される。
Shift vectors-in $k$meansはスパース表現の助けを借りて、新しいフレームワークで提案されている。
実験により、浅層ニューラルネットワークのシミュレーションとしての特徴抽出はガボラル辞書学習よりも若干優れた性能が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 12:22:36 GMT)
Non-locality and time-dependent boundary conditions: a Klein-Gordon
perspective [0.0] 膨張キャビティ中の粒子の動力学をクライン・ゴードンの枠組みで研究した。
この膨張はキャビティ全体の電流密度に非局所的な効果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 08:10:02 GMT)
Monte Carlo estimators of first-and total-orders Sobol' indices [0.0] 本研究は,1次および全次差分に基づく感度指標(ソボの指数)の同時サンプリングのための2つのサンプリングベース戦略の性能の比較である。
2組の推定器の漸近的正規推定が確立され、それらの精度が理論的および数値的に比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 09:07:04 GMT)
Modified Bohmian quantum potential due to the second quantization of
Schrodinger equation [0.0] 我々は、シュロディンガーの第二量子化とその粒子の経路への影響に対処した。
この一般化は、修正された量子ポテンシャルと連続性方程式の新しい項を通じて粒子に影響を与える修正シュロディンガーをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 15:05:34 GMT)
Measuring the thermodynamic cost of timekeeping [0.0] 何らかの形では、全ての時計は時間経過を定量化するために高エントロピー状態への自然の進化を利用する。
理論的には、この古典時計の可能な最大精度は、ギット当たりのエントロピーに比例する。
精度とエントロピーの間に線形な関係があることと、クロックが理論的境界の桁数内で動作していることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:17:44 GMT)
Interaction Networks: Using a Reinforcement Learner to train other
Machine Learning algorithms [0.0] 脳内のニューロンの配線は、現代の人工ニューラルネットワークにおける接続の配線よりも柔軟である。
インタラクションネットワークは、従来のニューラルネットワークのコレクション、メモリ位置のセット、強化学習者で構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 15:03:53 GMT)
Intelligent Decision Support System for Updating Control Plans [0.0] 本稿では,品質管理計画のためのインテリジェントDSSを提案する。
提案したRSは、実際のプロセス品質に適応するために、制御計画の継続的な更新を可能にする。
実ケーススタディにおいて,提案DSSの実現可能性と実用性を示す数値計算を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 06:16:51 GMT)
Implementation of Google Assistant & Amazon Alexa on Raspberry Pi [0.0] 本稿では,Raspberry Pi上での音声対応Google AssistantとAmazon Alexaの実装について検討する。
音声対応システムは基本的に、音声を入力として処理し、その入力の意味を理解し、適切な音声出力を生成するシステムを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 08:46:48 GMT)
Group Decision Support for agriculture planning by a combination of
Mathematical Model and Collaborative Tool [0.0] 農業領域における意思決定は複雑な作業である。
集中最適化モデルのおかげで、支配的でないソリューションのセットを生成します。
次に, GRUSと呼ばれるグループ意思決定支援システムを用いて, 農家群に最適な解決策を選定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 06:12:04 GMT)
Fundamental bound for time measurements and minimum uncertainty clocks [0.0] これは重力場における不確実性原理と時間拡張にのみ依存する。
これは、時間を測定する試みが根本的な不確実性を持つことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 20:01:38 GMT)
Filter design for small target detection on infrared imagery using
normalized-cross-correlation layer [0.0] 赤外線小ターゲット検出フィルタの設計問題に対する機械学習手法を提案する。
ニューラルネットワークの畳み込み層と同様に、正規化された相互相関層が提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 06:46:08 GMT)
FastPET: Near Real-Time PET Reconstruction from Histo-Images Using a
Neural Network [0.0] 本稿では,アーキテクチャ的にシンプルで,メモリ空間の効率の良い,新しい直接再構成畳み込みニューラルネットワークであるFastPETを提案する。
FastPETは、原データのヒストイメージ表現で動作し、3D画像ボリューム67倍の高速な再構成を可能にする。
以上の結果から, 再現は非常に高速であるだけでなく, 画像は反復的再構成よりも高品質で低ノイズであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 15:07:59 GMT)
Dynamic Vehicle Routing Problem: A Monte Carlo approach [0.0] 動的車両問題(DVRP)における着信要求の動的性質に直接アプローチするモンテカルロ法(MCTree)を提案する。
また,従来の2相マルチスワーム粒子群最適化 (2MPSO) アルゴリズムを用いてMCTree+PSOをハイブリダイズした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 23:10:00 GMT)
Does it matter how well I know what you're thinking? Opponent Modelling
in an RTS game [0.0] 実時間戦略ゲームにおいて,モンテカルロ木探索 (MCTS) とローリング水平進化アルゴリズム (RHEA) の対戦者のモデリング精度に対する感度について検討した。
我々は、未知の相手と低い計算予算に直面して、RHEAで明示的なモデルを使用しず、MCTSアルゴリズムの一部としてツリー内の相手の動作をモデル化した方がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 18:10:22 GMT)
Designing high-fidelity multi-qubit gates for semiconductor quantum dots
through deep reinforcement learning [0.0] シリコンの量子ドットに基づく量子プロセッサのための高忠実度マルチキュービットゲートを設計するための機械学習フレームワークを提案する。
我々は,高忠実度マルチキュービットゲートを実現するために,深部強化学習法を用いて最適制御パルスを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 23:08:46 GMT)
DeshuffleGAN: A Self-Supervised GAN to Improve Structure Learning [0.0] 我々は、GAN性能を改善する上で重要なポイントの1つは、データ内の空間構造を学習する能力を備えたモデルを提供することであると主張している。
ランダムにシャッフルされた画像タイルのパズルを解くデシャッフルタスクを導入し、デシャッフルGANが空間構造と現実的な外観の表現能力を向上させるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 19:06:07 GMT)
Dermatologist vs Neural Network [0.0] 1年間に123,000件の悪性黒色腫が検出されている。
ディープラーニングは、素晴らしい結果をもたらす方法のひとつです。
7種類の皮膚疾患に属する10015枚の画像を提供するHAM10000データセットでモデルをトレーニングした。
提案したモデルでは89%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 09:44:57 GMT)
Deep covariate-learning: optimising information extraction from terrain
texture for geostatistical modelling applications [0.0] 測地モデルでは,デジタル標高モデルからできるだけ多くのタスク関連情報を抽出することが望ましい。
本稿では,標準SRTM 90m格子デジタル標高モデル(DEM)からタスク固有の地形テクスチャを自動抽出するディープラーニング手法の形でこの問題の解決法を提案する。
対象変数については, 河川堆積物中のカリウム, カルシウム, ヒ素の濃度について, 英国地質調査所の地化学データを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 11:19:48 GMT)
Cryptotree: fast and accurate predictions on encrypted structured data [0.0] ホモモルフィック暗号化(HE)は、入力と出力の両方が暗号化される暗号化データ上での計算を可能にする能力で認められている。
線形回帰と比較して非常に強力な学習手法であるランダムフォレスト(RF)の利用を可能にするフレームワークであるCryptotreeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 11:48:01 GMT)
Continuity equations for entanglement [0.0] 連続変数系の純状態に対して複素純度密度とその関連する電流を導入する。
このスキームは確率密度と確率電流の概念と類似して構成される。
量子相関のグローバルな側面と局所的な側面の関係に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 12:59:53 GMT)
Causal Inference with Deep Causal Graphs [0.0] パラメトリック因果モデリング技術は、カウンターファクト推定の機能を提供することはめったにない。
Deep Causal Graphsは、因果分布をモデル化するニューラルネットワークに必要な機能の抽象的な仕様である。
複雑な相互作用をモデル化する上で,その表現力を示し,機械学習の説明可能性と公正性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 13:03:33 GMT)
Can AI help in screening Viral and COVID-19 pneumonia? [0.0] 本研究の目的は,デジタル胸部X線画像からCOVID-19肺炎を自動的に検出するためのロバストな手法を提案することである。
このデータベースには423のCOVID-19、1485のウイルス性肺炎、1579の正常な胸部X線画像が含まれている。
両者の分類精度、精度、感度、特異性はそれぞれ99.7%、99.7%、99.55%、97.9%、97.95%、97.9%、98.8%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 08:43:36 GMT)
Assumption-lean inference for generalised linear model parameters [0.0] 主効果推定と効果修正推定の非パラメトリックな定義を提案する。
これらのモデルが正しく指定されたとき、一般化された線形モデルにおける標準の主効果と効果の修正パラメータに還元される。
これらの推定値に対する仮定リーン推論を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 13:49:48 GMT)
Algebraic Ground Truth Inference: Non-Parametric Estimation of Sample
Errors by AI Algorithms [0.0] 非パラメトリックなパフォーマンス推定器は、自律的な設定において魅力的なソリューションである。
基礎的真理を持つ実験における精度推定器は100分の1よりも優れていることを示す。
本手法の実用性は,オンライン広告キャンペーンによる実世界のデータセットと,一般的な分類ベンチマークのサンプルに示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 12:04:47 GMT)
A practical model of twin-beam experiments for sub-shot-noise absorption
measurements [0.0] 量子強度関係のツインビームは、古典的なショットノイズ限界を超える精度で吸収を測定するために用いられる。
実験パラメータを組み込んだツインビーム実験の解析モデルを構築した。
これは吸収分光法とイメージング実験の設計と最適化に応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 14:33:41 GMT)
A Particle Swarm Optimization hyper-heuristic for the Dynamic Vehicle
Routing Problem [0.0] 本稿では,動的車両ルーティング問題に基づく粒子群最適化手法を提案する。
このアルゴリズムは、そのデータに基づいて訓練された線形モデルによる予測に基づいて選択される。
得られた結果は、そのようなモデルが超ヒューリスティックなアプローチで使用できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jun 2020 22:34:17 GMT)