Pseudo-LiDAR Point Cloud Interpolation Based on 3D Motion Representation
and Spatial Supervision [68.4] 我々はPseudo-LiDAR点雲ネットワークを提案し、時間的および空間的に高品質な点雲列を生成する。
点雲間のシーンフローを活用することにより,提案ネットワークは3次元空間運動関係のより正確な表現を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 03:11:04 GMT)
A Robust Functional EM Algorithm for Incomplete Panel Count Data [66.1] 完全無作為な仮定(MCAR)の下での数え上げ過程の平均関数を推定する機能的EMアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、いくつかの一般的なパネル数推定手法をラップし、不完全数にシームレスに対処し、ポアソン過程の仮定の誤特定に頑健である。
本稿では, 数値実験による提案アルゴリズムの有用性と喫煙停止データの解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 02:34:52 GMT)
Greedy Policy Search: A Simple Baseline for Learnable Test-Time
Augmentation [65.9] 我々は,テスト時間拡張のポリシーを学習するための簡易かつ高性能な方法として,greedy Policy Search (GPS)を導入した。
画像分類問題においてGPSで学習した拡張ポリシーが優れた予測性能を実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 13:10:23 GMT)
Feedback-induced instabilities and dynamics in the Jaynes-Cummings model [63.0] 時間遅延コヒーレントフィードバックを受けるJaynes-Cummingsモデルのコヒーレンスと定常状態特性について検討する。
導入されたフィードバックは、システムの動的応答と定常量子特性を質的に修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 10:07:01 GMT)
Speaker Independent and Multilingual/Mixlingual Speech-Driven Talking
Head Generation Using Phonetic Posteriorgrams [58.6] そこで本研究では,音声後部グラフを用いた新しい手法を提案する。
我々の手法は手作りの特徴を必要とせず、近年の手法に比べてノイズに強い。
本モデルは,複数言語/混合言語音声を説得力のある入力としてサポートした最初のモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 16:32:43 GMT)
Lightweight Multi-View 3D Pose Estimation through Camera-Disentangled
Representation [57.1] 空間校正カメラで撮影した多視点画像から3次元ポーズを復元する手法を提案する。
我々は3次元形状を利用して、入力画像をカメラ視点から切り離したポーズの潜在表現に融合する。
アーキテクチャは、カメラプロジェクション演算子に学習した表現を条件付け、ビュー当たりの正確な2次元検出を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 08:35:57 GMT)
Distributed Sketching Methods for Privacy Preserving Regression [54.5] ランダム化されたスケッチを利用して、問題の次元を減らし、プライバシを保ち、非同期分散システムにおけるストラグラーレジリエンスを改善します。
従来のスケッチ手法に対する新しい近似保証を導出し、分散スケッチにおけるパラメータ平均化の精度を解析する。
大規模実験によるサーバレスコンピューティングプラットフォームにおける分散スケッチのパフォーマンスについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 00:36:01 GMT)
Driver Intention Anticipation Based on In-Cabin and Driving Scene
Monitoring [52.6] 本稿では,車内映像と交通シーン映像の両方に基づいて運転者の意図を検出する枠組みを提案する。
本フレームワークは,83.98%,F1スコア84.3%の精度で予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 11:56:32 GMT)
Video Playback Rate Perception for Self-supervisedSpatio-Temporal
Representation Learning [45.1] 学習時間表現のための自己教師型手法として,ビデオ再生率知覚(PRP)を提案する。
PRPは拡張サンプリング戦略に根ざし、表現学習のためのビデオ再生率に関する信号を生成する。
PRPは、アクション認識やビデオ検索を含む典型的なビデオタスクに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 02:26:07 GMT)
List-Decodable Mean Estimation via Iterative Multi-Filtering [44.8] 未知の$alpha$-fraction of points in $T$は未知の平均と有界な共分散分布$D$から引き出される。
仮説ベクトルの小さなリストを出力し、その中の少なくとも一方が$D$に近いようにする。
より詳しくは、本アルゴリズムはサンプリングと計算効率が良く、情報理論上の準最適誤差を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 18:34:16 GMT)
On the Divergence of Decentralized Non-Convex Optimization [44.7] 局所関数 $nabla f_iilons 上の局所条件 (LLC) が満たされない場合、既存の分散アルゴリズムのほとんどは分岐する。
特に,提案アルゴリズムは特定の$epsilon-stationary 解に部分収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 21:42:06 GMT)
Domain Embedded Multi-model Generative Adversarial Networks for
Image-based Face Inpainting [44.6] そこで本研究では,大規模刈り取り領域で顔画像の塗布を行うためのドメイン組込み多モデル生成逆数モデルを提案する。
CelebAとCelebA-HQの両方の顔データセットに対する実験により、提案手法が最先端の性能を達成したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 05:47:05 GMT)
Estimating Model Uncertainty of Neural Networks in Sparse Information
Form [39.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)におけるモデル不確実性のスパース表現について述べる。
我々の研究の重要な洞察は、情報行列はそのスペクトルにおいてスパースである傾向があることである。
DNNにおけるモデル不確実性を表すために,情報形式が適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 18:09:59 GMT)
An Optimal Elimination Algorithm for Learning a Best Arm [37.2] 古典的な問題である$(epsilon,delta)$-PAC学習をベストアームとみなす。
本稿では,$(epsilon,delta)$-PAC学習を最適なアームとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 20:21:33 GMT)
Visual-Inertial Telepresence for Aerial Manipulation [35.3] 本稿では,航空操作能力向上のための新しいテレプレゼンスシステムを提案する。
触覚デバイスだけでなく、リアルタイムに遠隔地の遠隔操作者に3D視覚フィードバックを提供するバーチャルリアリティーも含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 17:41:40 GMT)
Scalable Identification of Partially Observed Systems with
Certainty-Equivalent EM [33.5] この研究は、部分的に観察された非線形系のオフライン同定について考察する。
一定の等価な予測-最大化をブロック座標として定式化する。
また, エアロバティックヘリコプターの動力学の同定にも本手法が用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 16:46:26 GMT)
Exact Partitioning of High-order Planted Models with a Tensor Nuclear
Norm Constraint [30.6] 高次プラントモデルでは、いくつかの基盤となるクラスタ構造を仮定し、ノード間にハイパーエッジを配置することで高次相互作用をシミュレートする。
計算効率のよい凸最適化問題を核ノルム制約で解くことにより,高次植立モデルの正確な分割が達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 22:14:12 GMT)
Revisiting Convolutional Neural Networks for Citywide Crowd Flow
Analytics [27.4] 本稿では,街中における様々なクラウドフロー分析問題に対処するために,DeepLGRという新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークは,1)各領域の表現を学習する局所的特徴抽出モジュール,2)グローバルなコンテキスト先行を抽出し,それらを増幅してグローバルな特徴を生成するグローバルコンテキストモジュール,3)テンソル分解に基づく地域固有の予測器により各領域にカスタマイズされた予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 06:34:48 GMT)
Rethinking Zero-shot Video Classification: End-to-end Training for
Realistic Applications [27.0] ゼロショット学習(ZSL)はモデルを一度トレーニングし、トレーニングデータセットにクラスが存在しない新しいタスクに一般化する。
ビデオ分類におけるZSLの最初のエンドツーエンドアルゴリズムを提案する。
トレーニング手順は,最近の映像分類文献の知見に基づいて,学習可能な3D CNNを用いて視覚的特徴を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 08:22:45 GMT)
Unsupervised Vehicle Re-identification with Progressive Adaptation [27.0] 車両再識別(reID)は、異なる重複しないカメラビューで車両を特定することを目的としている。
そこで本研究では,アノテーションを使わずに豊富なデータから推測する,PAL(Pal)と呼ばれる車両用reIDの進化的適応学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 03:59:41 GMT)
A Corrective View of Neural Networks: Representation, Memorization and
Learning [26.9] 我々はニューラルネットワーク近似の補正機構を開発する。
ランダム・フィーチャー・レギュレーション(RF)における2層ニューラルネットワークは任意のラベルを記憶できることを示す。
また、3層ニューラルネットワークについても検討し、その補正機構がスムーズなラジアル関数に対する高速な表現率をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 02:37:48 GMT)
Recovering Accurate Labeling Information from Partially Valid Data for
Effective Multi-Label Learning [23.7] Partial Multi-label Learning (PML) は、ノイズの多い教師付きデータセットからマルチラベル予測器を誘導することを目的としている。
本研究では,2段階PML法,すなわちエンファンダーラインのアンダーラインMulti-underlineLabelアンダーラインLabelを開発した。
実験の結果、赤ちゃんは最先端のPML法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 04:13:24 GMT)
Toward a Controllable Disentanglement Network [23.0] 本稿では, 画像編集における歪みの程度を制御し, 歪み強度と復元品質のバランスをとることにより, 歪み画像表現を学習する2つの重要な問題に対処する。
ソフトターゲット表現の実際の値空間を探索することにより、指定された特性を持つ新規な画像を合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 04:02:22 GMT)
On Addressing the Impact of ISO Speed upon PRNU and Forgery Detection [22.5] Photo Response Non-Uniformity (PRNU) は画像偽造検出のための強力なデバイス指紋として使われている。
本研究は,ISO速度に対するPRNU相関の依存性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 10:23:54 GMT)
MALOnt: An Ontology for Malware Threat Intelligence [19.6] マルウェアの脅威情報により、マルウェア、脅威アクター、およびそれらの戦術に関する詳細な情報が明らかにされる。
MALOntは構造化された情報抽出と知識グラフ生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 00:25:07 GMT)
Learning Objective Boundaries for Constraint Optimization Problems [18.5] タイトバウンダリは、探索空間をプルークしたり、問題特性を推定するのに役立ちます。
最適値を正しく過小評価する近接境界を見つけることは、COPを解くことなくほぼ不可能である。
本稿では,以前に解決されたCOPの事例から学習した境界推定のための新しい手法であるBionを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 12:09:49 GMT)
The Importance of Category Labels in Grammar Induction with
Child-directed Utterances [17.7] この研究は、ラベル付き評価指標RHを用いて、文法の空間性に関する言語的に動機付けられた予測を示し、カテゴリの使用はラベル付き評価によってのみ明らかにすることができる。
さらに、文法インデューサにおける人間のメモリ制約の実装としての奥行き制限は、多言語転写子指向発話に対するラベル付き評価においても有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 20:21:17 GMT)
FaceHack: Triggering backdoored facial recognition systems using facial
characteristics [16.9] 機械学習の最近の進歩は、現実世界のアプリケーションに広く使われるための新しい道を開いた。
近年の研究では、顔認識システムで一般的に使用されるディープニューラルネットワーク(DNN)が、バックドア攻撃の影響を受けやすいことが示されている。
本研究は,MLモデルにおいて,顔の特徴の特定の変化が悪意ある行動を引き起こすことを実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 17:39:23 GMT)
Deep Double-Side Learning Ensemble Model for Few-Shot Parkinson Speech
Recognition [16.2] 音声データに基づくパーキンソン病の診断と治療効果の評価は非常に重要である。
ディープラーニングは自動的な特徴抽出に長けており、数発の学習問題に悩まされている。
本稿では、音声特徴やサンプルを深く同時に再構成できる深層二面学習アンサンブルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 15:14:41 GMT)
Fast Rates for Online Prediction with Abstention [16.0] 学習者が$frac 12$よりも極端に小額の費用を支払うことによって予測を控えることによって、時間的地平から独立して期待される後悔の限界を達成できることが示される。
また,留置コストの順序が時間とともに任意に変化するような設定を含む,モデルのさまざまな拡張についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 19:07:38 GMT)
Unified Analysis of Stochastic Gradient Methods for Composite Convex and
Smooth Optimization [15.8] 本稿では、滑らかで凸な損失と凸正則化器を最小化するための勾配アルゴリズムの収束解析のための統一定理を提案する。
我々は、Gorbunov, Hanzely & Richt'arik (2020) の統一解析を拡張し、損失関数が強く凸であるという要求を下げる。
我々の統一解析は、近位SGD、分散還元法、量子化、およびいくつかの座標降下型法などの既存のアルゴリズムのホストに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 13:40:27 GMT)
Optimising Monotone Chance-Constrained Submodular Functions Using
Evolutionary Multi-Objective Algorithms [15.4] 本稿では、確率制約付き部分モジュラー関数に対する進化的多目的アルゴリズムの最初の実行時解析について述べる。
本稿では,GSEMOアルゴリズムが最近解析されたgreedyアルゴリズムと同等の性能保証が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 00:17:44 GMT)
Policy Evaluation and Seeking for Multi-Agent Reinforcement Learning via
Best Response [15.1] 多エージェント強化学習におけるメタレベルでの利己的な振る舞いをモデル化するために、厳密なベストレスポンスダイナミクスを採用する。
我々のアプローチは、弱い応答に依存するアルファランクよりもシングルエージェント強化学習と互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 04:22:47 GMT)
Representation via Representations: Domain Generalization via
Adversarially Learned Invariant Representations [14.8] 複数の「研究」(または領域)から不変表現を学習するための敵対的検閲手法について検討する。
医学的な予測のような多くの文脈において、人口の多い地域での研究からの領域の一般化は、アルゴリズム的公正性に関する以前の研究では予想されていなかった、異なる風味の公平性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 02:35:03 GMT)
Seq2Seq and Joint Learning Based Unix Command Line Prediction System [13.4] UNIXベースのプラットフォームは、アマチュアエンドユーザーからの圧倒的な受信を達成できなかった。
UNIXベースのシステムで人気が低い理由の1つは、それらに対応する急勾配学習曲線である。
この研究はUNIXのコマンドライン予測システムを補助的、適応的、動的に拡張する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 11:57:01 GMT)
Towards Adaptive Benthic Habitat Mapping [9.9] 本研究では,効率的な自律下水車両(AUV)探査計画に生息環境モデルを用いる方法を示す。
ベイズニューラルネットワークは、広範囲な水量測定データを与えられたとき、視覚的に派生した生息地クラスを予測するために使用される。
これらの構造的不確実性推定が、より少ないサンプルでモデルを改善するためにどのように利用できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 01:03:41 GMT)
AraDIC: Arabic Document Classification using Image-Based Character
Embeddings and Class-Balanced Loss [7.7] 本稿では,アラビア文書イメージベース分類器 (AraDIC) を新たに提案する。
AraDICは画像ベースの文字エンコーダと分類器から構成される。長期データ分散問題に対処するために、クラスバランス損失を用いてエンドツーエンドで訓練される。
我々の知る限りでは、アラビア文字分類の問題に対処する最初の画像ベースの文字埋め込みフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 14:25:06 GMT)
Ancilla-assisted frequency estimation under phase covariant noises with
Greenberger-Horne-Zeilinger states [6.9] 本稿では、マルコフ共変位相雑音の存在下での一般の場合の量子フィッシャー情報によって束縛された究極の周波数感度について述べる。
また, 特定の物理的騒音に悩まされる周波数感度を維持するために, アンシラ支援方式の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 05:16:57 GMT)
Measure-resend authenticated semi-quantum key distribution with single
photons [5.6] 本稿では,ASQKDプロトコルを提案する。
セキュリティ証明は、集団攻撃下で提案されたプロトコルの堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 05:03:07 GMT)
How do SGD hyperparameters in natural training affect adversarial
robustness? [5.4] 学習速度、バッチサイズ、運動量は、SGDアルゴリズムにおいて3つの重要なハイパーパラメータである。
本稿では,SGDハイパーパラメータが未飽和試料を用いてトレーニングしたネットワークの精度と対角的ロバスト性に及ぼす影響を実証的に観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 16:04:44 GMT)
A network perspective on intermedia agenda-setting [4.8] 我々は、あるトピックに対して異なるニュースソース間の影響のネットワークを推論する方法論を提示することで、メディア間アジェンダ設定を運用する。
同じニュースソースが特定のトピックに対してアジェンダ・セッターとして機能し、他のトピックに対してフォロワーとして機能する。
同時に、ほとんどのトピックに関連する影響ネットワークは、小さな世界特性を示しており、ネットワーク内のニュースソースによって表現される感情の全体的多様性に重要な役割を担っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 08:43:32 GMT)
Model family selection for classification using Neural Decision Trees [4.3] 本稿では,タスクに必要な探索範囲を削減する手法を提案する。
その考え方は、厳格な決定境界を持つ特定のファミリー、参照モデル(RM)の訓練されたインスタンスから、どのくらいの費用を逸脱する必要があるかの定量化である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 01:27:01 GMT)
A3T-GCN: Attention Temporal Graph Convolutional Network for Traffic
Forecasting [4.1] A3T-GCN(A3T-GCN)トラヒック予測手法を提案した。
A3T-GCNモデルはゲートリカレントユニットを用いて時系列の短時間傾向を学習し,道路ネットワークのトポロジに基づいて空間依存性を学習する。
実世界のデータセットにおける実験結果は,提案したA3T-GCNの有効性とロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 14:12:01 GMT)
AM-DCGAN: Analog Memristive Hardware Accelerator for Deep Convolutional
Generative Adversarial Networks [3.5] 我々は180nm CMOS技術を用いてシミュレーションしたCMOS-memristive convolutional and deconvolutional networkに基づくDeep Convolutional GAN(DCGAN)の完全なアナログハードウェア設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 15:37:29 GMT)
Regularisation Can Mitigate Poisoning Attacks: A Novel Analysis Based on
Multiobjective Bilevel Optimisation [3.3] 機械学習(ML)アルゴリズムは、アルゴリズムのパフォーマンスを意図的に劣化させるためにトレーニングデータの一部が操作される、中毒攻撃に対して脆弱である。
2レベル問題として定式化できる最適毒殺攻撃は、最悪のシナリオにおける学習アルゴリズムの堅牢性を評価するのに役立つ。
このアプローチはアルゴリズムの堅牢性に対する過度に悲観的な見方をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 13:44:48 GMT)
Learning aligned embeddings for semi-supervised word translation using
Maximum Mean Discrepancy [3.3] 本稿では,単語ペアを必要としない単語埋め込みアライメントのためのエンドツーエンドアプローチを提案する。
本手法は, 文章翻訳訓練において, 局所的な最大平均離散性(MMD)制約を用いて整列した埋め込みを学習する。
提案手法は,教師なしの手法だけでなく,既知の単語翻訳を訓練する教師付き手法にも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 13:57:55 GMT)
MDR Cluster-Debias: A Nonlinear WordEmbedding Debiasing Pipeline [3.2] 単語埋め込みの既存の手法は、しばしば表面的には、特定の性別とステレオタイプに結びついている単語は、デバイアスされた空間で一緒にクラスタ化される。
本稿では、この残差クラスタリングがなぜ存在するのか、どのように対処されるのかを考察する。
残留バイアスが存在する2つの潜在的な理由を特定し、このバイアスを軽減するために新しいパイプラインであるMDR Cluster-Debiasを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 20:03:07 GMT)
Performance Evaluation of t-SNE and MDS Dimensionality Reduction
Techniques with KNN, ENN and SVM Classifiers [1.8] t-distributed Neighbor Embedding (t-SNE) と Multidimensional Scaling (MDS) は9つの異なるデータセットに適用される。
t-SNEアルゴリズムとMDSアルゴリズムを適用することで、各データセットは不要な特徴を排除して元の次元の半分に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 08:13:42 GMT)
Calibration of Model Uncertainty for Dropout Variational Inference [1.8] 本稿では,モデルの不確実性を再検討するために,異なるロジットスケーリング手法を拡張し,変動予測をドロップアウトに拡張する。
実験の結果,ロジットスケーリングはUCEによる誤校正を著しく低減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 14:12:55 GMT)
Weakly-correlated synapses promote dimension reduction in deep neural
networks [1.8] シナプス相関が神経相関にどのように影響し、絡み合った隠された表現を生み出すかは、いまだ解明されていない。
本稿では,シナプス間の相互相関を考慮した次元縮小モデルを提案する。
我々の理論は、数学的自己整合性のみを必要とするシナプス相関スケーリング形式を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 13:11:37 GMT)
A Nearest Neighbor Network to Extract Digital Terrain Models from 3D
Point Clouds [1.6] 本稿では,3Dポイントのクラウド上で動作し,エンド・ツー・エンドのアプローチを用いてシーンの基盤となるDTMを推定するアルゴリズムを提案する。
我々のモデルは近隣情報を学習し、これをポイントワイドでブロックワイドなグローバルな特徴とシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 19:51:13 GMT)
One-hundred step measurement-based quantum computation multiplexed in
the time domain with 25 MHz clock frequency [1.2] 25MHzのクロック周波数で時間領域に多重化された基本量子演算を実演する。
単一ステップ量子演算における入力状態とその非古典性の変換を検証するとともに、最大100ステップまでのマルチステップ量子演算を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 10:12:30 GMT)
Optimal Mutation Rates for the $(1+\lambda)$ EA on OneMax [1.1] 我々は、最適な突然変異率の分析を、OneMax問題の2つの変種に拡張する。
すべての集団サイズを2i mid 0 le i le 18$で計算します。
我々の結果は、一般的な進化的アプローチを測ることのできる低い境界を提供するばかりではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 01:23:14 GMT)
Mitigating Bias in Online Microfinance Platforms: A Case Study on
Kiva.org [0.3] 我々は,借主国の経済的要因に対する貸主の認識を,異なるセクターに関連付けられたローンに対する嗜好と関連づけて検討する。
経済要因や融資属性の影響は、資金提供の迅速化において、異なる分野において、大きく異なる役割を担っていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 00:22:49 GMT)
Use of Machine Learning for unraveling hidden correlations between
Particle Size Distributions and the Mechanical Behavior of Granular Materials [0.0] データ駆動型フレームワークを用いて多分散粒子の高密度充填体のマクロ力学的挙動を予測した。
数百のDEMシミュレーションでトレーニングされた人工ニューラルネットワークスキームは、これらのPSDのモデルパラメータの値を予測することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 18:49:30 GMT)
Time resolved multi-photon effects in the fluorescence spectra of
two-level systems at rest and in motion [0.0] 入射コヒーレント場と相互作用する2レベル系の時間分解蛍光スペクトルについて検討した。
2レベル系における2次高調波信号の増加は、キャビティ設定における複数の2レベル系に対する超輝度様の増強を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 23:07:11 GMT)
Studying Attention Models in Sentiment Attitude Extraction Task [0.0] 我々は,(i)特徴ベース,(ii)自己ベースという2種類の注意的文脈エンコーダを適応する。
ロシアの分析テキストRuSentRelのコーパスによる実験では、注意的エンコーダで訓練されたモデルは、それらを使わずに訓練されたモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 16:09:24 GMT)
Sarcasm Detection in Tweets with BERT and GloVe Embeddings [0.0] 本稿では,BERTとGloVeの埋め込みを用いた機械学習手法を用いて,ツイートの皮肉を検出することを提案する。
提案モデルでは,ユーザが実際の応答に合わせて反応するコンテキストも利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 07:36:06 GMT)
One PLOT to Show Them All: Visualization of Efficient Sets in
Multi-Objective Landscapes [0.0] 連続多目的最適化問題 (MOP) の可視化技術は研究に乏しい。
本稿では,局所的および大域的最適性を表現するために,両手法の利点を組み合わせた新しいハイブリッド可視化手法を提案する。
このPLOT(Plot of Landscapes with Optimal Trade-offs)は,多目的景観可視化技術として最も有用なものの一つである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 11:03:11 GMT)
Named Entity Extraction with Finite State Transducers [0.0] 最小限の言語知識を必要とする名前付きエンティティタグシステムについて述べる。
このシステムはBrillのタグのアイデアに基づいており、非常にシンプルです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 11:09:04 GMT)
Initial quantum coherence in the thermodynamic work [0.0] いくつかのパラメータの外部制御によって生成されるコヒーレント過程における初期量子コヒーレンスの役割について検討する。
我々は、初期量子コヒーレンスの影響について、仕事の統計を考慮に入れる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 11:14:33 GMT)
Dynamical invariants and quantization of the one-dimensional
time-dependent, damped, and driven harmonic oscillator [0.0] 時間依存周波数,時間依存駆動力,時間依存散逸項を有する一次元高調波発振器の量子化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 19:20:07 GMT)
Collective photon routing improvement in a dissipative quantum emitter
chain strongly coupled to a chiral waveguide QED ladder [0.0] 本研究では, 強いDDIから生じる集団効果が, 自然発生損失からルーティングスキームを保護していることを示す。
典型的な散逸性キラル光マターインタフェースでは,ルータの動作が58%$から95%$に改善できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 07:07:17 GMT)
Collective Learning by Ensembles of Altruistic Diversifying Neural
Networks [0.0] 本稿では,対話型ニューラルネットワークの集合による協調学習モデルを提案する。
相互作用するネットワークのアンサンブルは独立したネットワークよりも優れており、ネットワーク間の結合が多様性を高め、個々のネットワークの性能を低下させるときに最適なアンサンブル性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 22:53:32 GMT)
Chaos may enhance expressivity in cerebellar granular layer [0.0] ゴルジ細胞間のギャップ接合を通した拡散結合を有する小脳顆粒層のモデルを構築した。
拡散結合によって引き起こされるカオス力学は、幅広い周波数成分を含む複雑な出力パターンをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 09:46:28 GMT)
An investigation into the energy transfer efficiency of a two-pigment
photosynthetic system using a macroscopic quantum model [0.0] 本研究では,2つの色素系のマクロ量子挙動が輸送現象に及ぼす影響について検討する。
以上の結果から, 量子効率は, マクロ度パラメータhに対してのみ頑健であることが示唆された。
顔料-顔料相互作用エネルギーに対するマクロ度の比は、所定の時間におけるエネルギー伝達効率を制御するパラメータとして考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 12:59:02 GMT)
Affordable Modular Autonomous Vehicle Development Platform [0.0] 毎年125万人が道路事故で死亡し、アフリカは道路事故の死亡率が最も高い。
財政的な制約は、アフリカにおける実験や自動運転技術の研究を妨げている。
本稿では,手頃なモジュール型自動運転車開発プラットフォームであるRollEの設計について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 22:51:48 GMT)
A Josephson phase battery [0.0] 位相電池は、量子回路の波動関数に永続的な位相バイアスを与える量子装置である。
ここでは, ハイブリッド超電導回路における位相電池の試作について報告する。
この相互作用は、トポロジカル量子技術、超伝導回路、および回路量子力学の高度なスキームへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 06:18:26 GMT)
A Diffractive Neural Network with Weight-Noise-Injection Training [0.0] 重み付きノイズインジェクショントレーニングに基づく強靭性を有する拡散型ニューラルネットワークを提案する。
回折層は一定の表面形状誤差を有する一方で、正確で高速な光学ベースの分類を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jun 2020 10:09:27 GMT)