Resource Allocation via Graph Neural Networks in Free Space Optical
Fronthaul Networks [119.8] 本稿では,自由空間光(FSO)フロントホールネットワークにおける最適資源割り当てについて検討する。
我々は、FSOネットワーク構造を利用するために、ポリシーパラメータ化のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を検討する。
本アルゴリズムは,システムモデルに関する知識が不要なモデルフリーでGNNを訓練するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 14:20:48 GMT)
Quantum Communication Complexity of Distribution Testing [114.3] 2人のプレーヤーが1つのディストリビューションから$t$のサンプルを受け取ります。
目標は、2つの分布が等しいか、または$epsilon$-far であるかどうかを決定することである。
この問題の量子通信複雑性が$tildeO$(tepsilon2)$ qubitsであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 09:05:58 GMT)
Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under
Covariate Shift [100.5] 後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。
前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 13:50:19 GMT)
Pre-training via Paraphrasing [96.8] 教師なし多言語パラフレージング目的を用いて学習した,事前学習されたシーケンス・ツー・シーケンスモデルであるMARGEを紹介する。
ランダムな初期化のみを前提として,検索と再構築を共同で行うことができることを示す。
例えば、追加のタスク固有のトレーニングがなければ、文書翻訳のBLEUスコアは最大35.8に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 14:43:43 GMT)
DDPG++: Striving for Simplicity in Continuous-control Off-Policy
Reinforcement Learning [95.6] 過大評価バイアスが制御される限り、単純な決定論的政策勾配は著しく機能することを示す。
第二に、非政治的なアルゴリズムの典型であるトレーニングの不安定性を、欲張りのポリシー更新ステップに向ける。
第3に、確率推定文学におけるアイデアは、リプレイバッファからの重要サンプル遷移や、性能劣化を防ぐためのポリシー更新に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 20:21:12 GMT)
Deep Residual 3D U-Net for Joint Segmentation and Texture Classification
of Nodules in Lung [91.4] 肺結節の分類法, そのテクスチャ分類, 肺CT像による後続の推奨について検討した。
提案手法は, 一般的なU-Netアーキテクチャファミリに基づくニューラルネットワークモデルと, 共同結節分割とそのテクスチャ分類タスクと, フォローアップレコメンデーションのためのアンサンブルベースモデルから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 05:08:18 GMT)
Learning Autoencoders with Relational Regularization [89.5] データ分散のオートエンコーダを学習するための新しいフレームワークを提案する。
エンフレレーショナル正規化によるモデルと対象分布の差を最小限にする
我々はこのフレームワークを2つのスケーラブルアルゴリズムで実装し、確率的および決定論的オートエンコーダの両方に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 01:05:36 GMT)
Domain Contrast for Domain Adaptive Object Detection [79.8] ドメインコントラスト(ドメインコントラスト、Domain Contrast、DC)は、ドメイン適応検出器の訓練のための対照的な学習にインスパイアされたアプローチである。
DCは画像レベルでも領域レベルでも適用可能で、検出器の転送性や識別性は一貫して改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 08:45:36 GMT)
Is 40 the new 60? How popular media portrays the employability of older
software developers [78.4] 我々は、雇用性問題と潜在的な緩和戦略のレンズを通して、人気のあるオンライン記事やHacker Newsに関する関連する議論を分析した。
我々は、最新の状態を維持することの重要性を強調し、特定のタスクや技術に特化し、ベテラン開発者にとっての道のりとして役割の移行を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 11:55:38 GMT)
Orthogonal Deep Models As Defense Against Black-Box Attacks [71.2] 攻撃者が標的モデルに類似したモデルを用いて攻撃を発生させるブラックボックス設定における深層モデル固有の弱点について検討する。
本稿では,深部モデルの内部表現を他のモデルに直交させる新しい勾配正規化手法を提案する。
様々な大規模モデルにおいて,本手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 08:29:05 GMT)
Stochasticity in Neural ODEs: An Empirical Study [68.8] ニューラルネットワークの正規化(ドロップアウトなど)は、より高度な一般化を可能にするディープラーニングの広範な技術である。
トレーニング中のデータ拡張は、同じモデルの決定論的およびバージョンの両方のパフォーマンスを向上させることを示す。
しかし、データ拡張によって得られる改善により、経験的正規化の利得は完全に排除され、ニューラルODEとニューラルSDEの性能は無視される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 17:02:20 GMT)
What can I do here? A Theory of Affordances in Reinforcement Learning [65.7] 我々はマルコフ決定過程の学習と計画を行うエージェントのための余裕の理論を開発する。
このケースでは、任意の状況で利用可能なアクションの数を減らすことで、アフォーダンスが二重の役割を担います。
本稿では,よりシンプルで一般化された遷移モデルを推定するために,余裕を学習し,それを利用するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 16:34:53 GMT)
Expandable YOLO: 3D Object Detection from RGB-D Images [64.1] 本稿では,ステレオカメラから深度とカラー画像を入力する軽量物体検出器の構築を目的とする。
YOLOv3のネットワークアーキテクチャを中央から3Dに拡張することにより、深さ方向の出力が可能となる。
領域抽出結果の精度を確認するため、3次元空間におけるユニノン(IoU)の切断を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 07:32:30 GMT)
Effects of Conical Intersections on Hyperfine Quenching of Hydroxyl OH
in collision with an ultracold Sr atom [62.6] Sr原子とヒドロキシルフリーラジカルOHの超低温衝突ダイナミクスを報告する。
この過程の量子力学的計算により、円錐交点付近で異常な分子動力学のため、クエンチングが効率的であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 23:27:25 GMT)
Policy-GNN: Aggregation Optimization for Graph Neural Networks [60.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、局所的なグラフ構造をモデル化し、隣人からの情報を集約することで階層的なパターンを捉えることを目的としている。
複雑なグラフとスパースな特徴を与えられた各ノードに対して効果的なアグリゲーション戦略を開発することは難しい課題である。
本稿では,GNNのサンプリング手順とメッセージパッシングを複合学習プロセスにモデル化するメタ政治フレームワークであるPolicy-GNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 17:03:06 GMT)
Understanding Notions of Stationarity in Non-Smooth Optimization [46.8] 信号処理や機械学習における現代の多くの応用は、構造化された非滑らかな非滑らかな最適化問題を引き起こす。
このような現象を理解するための鍵の1つは、専門家にとって非常に難しい難問の1つです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 10:38:23 GMT)
Interpretable Safety Validation for Autonomous Vehicles [44.4] この研究は、自律システムの解釈可能な障害を見つけるためのアプローチを説明する。
これらの失敗は、人間によって理解できる信号時相論理式によって記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 15:29:46 GMT)
AutoRec: An Automated Recommender System [44.1] エコシステムから拡張された、オープンソースの自動機械学習(AutoML)プラットフォームであるAutoRecを紹介します。
AutoRecはスパースとディープインプットの両方に対応可能な、非常にフレキシブルなパイプラインをサポートする。
ベンチマークデータセットで実施された実験によると、AutoRecは信頼性が高く、事前の知識なしに最高のモデルに似たモデルを特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 17:04:53 GMT)
Pushing the Limit of Unsupervised Learning for Ultrasound Image Artifact
Removal [41.1] ディープ・ラーニング・アプローチは超音波イメージングに成功している。
本稿では, 最適輸送駆動サイクルGAN (OT-cycleGAN) を用いた教師なし学習の最近の理論に着想を得て, 教師なしディープラーニングの適用性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 03:21:56 GMT)
Scalable Autonomous Vehicle Safety Validation through Dynamic
Programming and Scene Decomposition [37.6] 本稿では、近似動的プログラミングを用いて、自律的なポリシの障害に対する分布を推定する新しい安全性検証手法を提案する。
両実験とも, ベースラインアプローチと比較して, 故障数の増加が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 15:33:24 GMT)
Resisting Crowd Occlusion and Hard Negatives for Pedestrian Detection in
the Wild [36.4] 群衆と強烈なネガティブはいまだに最先端の歩行者探知機に挑戦している。
これらの課題に対処するために、一般的な地域ベースの検出フレームワークに基づく2つのアプローチを提案する。
Caltech-USAベンチマークとCityPersonsベンチマークで継続的にハイパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 01:28:31 GMT)
Leveraging Frequency Analysis for Deep Fake Image Recognition [35.2] ディープニューラルネットワークは驚くべきほどリアルな画像を生成することができるため、人間が実際の写真と区別するのはしばしば困難である。
これらの成果は主にGAN(Generative Adversarial Networks)によって実現されている。
本稿では、周波数空間において、GAN生成した画像は、容易に識別できる重いアーティファクトを示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 11:21:45 GMT)
On the Generalization Benefit of Noise in Stochastic Gradient Descent [34.1] ディープニューラルネットワークにおけるバッチ勾配勾配よりも、ミニバッチ勾配勾配がより一般化できるという主張は、長年にわたって議論されてきた。
小さいバッチサイズや中程度のバッチサイズは、テストセットにおいて非常に大きなバッチよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 16:18:54 GMT)
The huge Package for High-dimensional Undirected Graph Estimation in R [33.6] 本稿では,データから高次元の非方向グラフを推定するための使い勝手の良い関数を提供する「Big」というRパッケージについて述べる。
既存のグラフ推定パッケージのガラスと比較すると、巨大なパッケージは追加機能を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 03:36:47 GMT)
On the Relationship Between Probabilistic Circuits and Determinantal
Point Processes [30.1] TPMの最も顕著な2つのクラスは、決定点過程(DPP)と確率回路(PC)である。
本稿では,それらの関係に関する最初の体系的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 22:35:13 GMT)
CoronaSurveys: Using Surveys with Indirect Reporting to Estimate the
Incidence and Evolution of Epidemics [29.0] 参加者が接触者の健康状態について報告する(匿名)調査に基づく手法を提案する。
この間接的な報告手法は、文献ではネットワークスケールアップ法として知られており、参加者とその連絡先のプライバシーを保護している。
CoronaSurveysによって得られた結果は、このアプローチのパワーと柔軟性を示し、LMICの安価で強力なツールになり得ることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 12:18:50 GMT)
Continual Learning from the Perspective of Compression [28.9] ニューラルネットワークのようなコネクショニストモデルは破滅的な忘れ込みに悩まされる。
MLプラグインとベイズ混合符号を組み合わせた連続学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 16:15:49 GMT)
Train and You'll Miss It: Interactive Model Iteration with Weak
Supervision and Pre-Trained Embeddings [28.2] 私たちの目標は、機械学習システムをインタラクティブにトレーニングできるようにすることです。
これは、大量の手書きデータなしで、よく動作し、迅速にトレーニングするモデルを必要とする。
我々は、手書きデータの代わりにノイズの多い信号源でモデルを訓練することができる、弱い監督(WS)から一歩前進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 18:46:21 GMT)
Constant-Expansion Suffices for Compressed Sensing with Generative
Priors [26.4] 我々は、ベシッツではなく、リピート理論性の緩和された概念を満たすようなランダム関数に対する新しい一様濃度を証明した。
WDCは、この問題に関するすべての理論的保証の基本的な集中不等式であるため、我々の既知のすべての改善は、1つ、低ビットリカバリなど、先行した結果に結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 16:08:09 GMT)
On the convergence of the Metropolis algorithm with fixed-order updates
for multivariate binary probability distributions [25.2] メトロポリスのアルゴリズムはおそらく最も基本的なマルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) 法である。
しかし、このアルゴリズムは多変量二元分布の場合、所望の分布に収束することが保証されていない。
ほぼ常に標準のメトロポリス作用素と同一動作するメトロポリス遷移演算子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 14:11:54 GMT)
Self-Supervised Joint Learning Framework of Depth Estimation via
Implicit Cues [24.7] 深度推定のための自己教師型共同学習フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,KITTIおよびMake3Dデータセット上での最先端(SOTA)よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 07:11:18 GMT)
Dialog as a Vehicle for Lifelong Learning [24.4] 本稿では,生涯学習が可能な対話システムを設計する際の問題点について述べる。
この方向への先行作業の例を含み、対処すべき課題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 03:08:33 GMT)
Storing Encoded Episodes as Concepts for Continual Learning [22.4] 継続的な学習アプローチで直面する2つの大きな課題は、データの保存における破滅的な忘れとメモリ制限である。
本稿では,ニューラルスタイルトランスファーを用いたオートエンコーダを訓練し,画像のエンコードと保存を行う,認知にインスパイアされたアプローチを提案する。
ベンチマークデータセットの最先端手法に比べて,分類精度は13～17%向上し,ストレージスペースは78%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 04:15:56 GMT)
PAC-Bayesian Bound for the Conditional Value at Risk [20.9] Conditional Value at Risk (CVaR) は、伝統的な数学的な予測を一般化する「コヒーレントなリスク尺度」のファミリーである。
本稿では,経験的損失のCVaRを最小化する学習アルゴリズムの一般化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 02:55:24 GMT)
Few-Shot Anomaly Detection for Polyp Frames from Colonoscopy [20.2] 特徴埋め込みと正規画像の相互情報を最大化するために訓練されたエンコーダに基づく,新しい数発の異常検出手法を提案する。
大腸内視鏡画像からポリープを含むフレームを検出する際の臨床的問題点について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 06:08:46 GMT)
Online learning with Corrupted context: Corrupted Contextual Bandits [19.7] 我々は文脈的盗賊問題の新しい変種を考える。
この問題は、臨床試験や広告レコメンデーションなどのオンライン設定によって動機付けられている。
本稿では,従来のマルチアームバンディット機構と標準的なコンテキスト的バンディットアプローチを組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 19:53:26 GMT)
RPM-Net: Recurrent Prediction of Motion and Parts from Point Cloud [19.5] RPM-Netは同時に可動部を推測し、その動きを1つの、未分節でおそらく部分的な3D点雲の形から幻覚させる。
様々な部位の可動性を示す3次元物体の同時動作と実物スキャンによる部分予測の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 08:51:11 GMT)
Stochastic Differential Equations with Variational Wishart Diffusions [18.6] 回帰タスクと連続時間力学モデリングの両方に対して微分方程式を推論する非パラメトリックな方法を提案する。
この研究は微分方程式の一部(拡散とも呼ばれる)に重点を置いており、ウィッシュアート過程を用いてモデル化している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 10:21:35 GMT)
Incremental inference of collective graphical models [16.3] 特に、ノイズの多い集合観測からマルコフ鎖の集合限界を推定する問題に対処する。
直近の雑音集合観測のスライディングウインドウフィルタを用いたスライディングウインドウSinkhorn belief propagation (SW-SBP)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 15:04:31 GMT)
Covariance-engaged Classification of Sets via Linear Programming [16.1] 集合分類は、個々の観察を別々に分類するのではなく、一連の観察を全体として分類することを目的としている。
ベイズリスクのバウンディングにおいて,集合内の観測回数が重要な役割を担っていることを示す。
本枠組みでは,集合分類の新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 07:20:15 GMT)
End-to-end training of deep kernel map networks for image classification [16.0] 深層カーネルマップネットワークは画像アノテーションを含む様々な分類問題において優れた性能を示した。
本稿では,カーネルの近似品質と識別能力のバランスをとる,深層カーネルマップ学習のための新しい「エンドツーエンド」設計を提案する。
提案手法は,まず階層的にSVDを適用して初期深層カーネルマップの近似を構築し,次に「エンドツーエンド」教師付き学習を用いて識別能力を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 16:37:41 GMT)
A GRU-based Mixture Density Network for Data-Driven Dynamic Stochastic
Programming [15.5] 本稿では、時系列決定問題に対する革新的なデータ駆動動的プログラミング(DD-DSP)フレームワークを提案する。
具体的には、GRUとガウス混合モデル(GMM)を統合するディープニューラルネットワークを考案する。
我々のフレームワークはLSTMに基づくデータ駆動最適化よりも優れており、車両の平均はLSTMよりも低い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 15:42:59 GMT)
Poisoning Attacks on Algorithmic Fairness [14.2] 本稿では,アルゴリズムの公正性に対する攻撃を害する最適化フレームワークを提案する。
我々は,データ中の異なるグループ間の分類格差の導入を目的とした,勾配に基づく中毒攻撃を開発した。
我々の発見は、異なるシナリオにおけるアルゴリズムフェアネスをターゲットとした、全く新しい敵攻撃セットの定義への道を開いたと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 08:17:44 GMT)
Does the $\ell_1$-norm Learn a Sparse Graph under Laplacian Constrained
Graphical Models? [13.5] 本稿では,スパークグラフの制約付きグラフィカルモデルによる学習の問題点について考察する。
ペナル化サブプロブレムの列を解くことによって非推定法を提案する。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックや金融市場からの合成および実世界のデータセットを含む実験は、提案手法の有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 12:06:10 GMT)
BoXHED: Boosted eXact Hazard Estimator with Dynamic covariates [13.3] 本稿では,非パラメトリックな危険関数推定のためのソフトウェアパッケージBoXHEDを紹介する。
BoXHEDはIshwaranのLee Chenのために公開された最初のソフトウェア実装である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 00:39:57 GMT)
Perception-Prediction-Reaction Agents for Deep Reinforcement Learning [12.6] 本稿では,長期記憶を必要とするタスクにおける強化学習を改善するために,新しいリカレントエージェントアーキテクチャを提案する。
新しい補助的損失は、3つのコアすべてから引き出されたポリシーを互いに規則化し、ポリシーが最近の記憶と長期記憶の両方から表現できることを前倒しする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 21:53:47 GMT)
A Two stage Adaptive Knowledge Transfer Evolutionary Multi-tasking Based
on Population Distribution for Multi/Many-Objective Optimization [12.5] 本稿では,人口分布に基づく2段階適応型知識伝達進化型マルチタスク最適化アルゴリズムを提案する。
EMT-PDは確率モデルから抽出した知識に基づいてタスクの収束性能を加速し改善することができる。
マルチタスク多目的最適化テストスイートの実験結果から,EMT-PDは他の6つの進化的マルチ/シングルタスクアルゴリズム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） (Fri, 26 Jun 2020 08:56:26 GMT)
An Advert Creation System for 3D Product Placements [12.1] 本稿では,ビデオ配置統合(Adverts)フレームワークを提案する。
シーンの3D幾何学とカメラの動きを認識して、ビデオに3D仮想オブジェクトをブレンドし、現実の錯覚を作り出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 17:41:50 GMT)
Superpixel Segmentation via Convolutional Neural Networks with
Regularized Information Maximization [11.7] ランダムd畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を推論時間で最適化し,教師なしのスーパーピクセルセグメンテーション手法を提案する。
提案手法は,スーパーピクセルセグメンテーションの目的関数を最小化することにより,ラベルのない単一画像からCNNを介してスーパーピクセルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 14:02:13 GMT)
An Interactive Data Visualization and Analytics Tool to Evaluate
Mobility and Sociability Trends During COVID-19 [11.4] C2研究チームは、新型コロナウイルスが移動性と社会性に与える影響を調査している。
ニューヨーク(NYC)とシアトルは、米国内の新型コロナウイルスに最も影響された2つの都市のうちの1つです。
本稿では、ニューヨークとシアトルにおける、COVID-19関連モビリティデータダッシュボードのアーキテクチャと、予備的なモビリティと社会性メトリクスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 09:27:53 GMT)
EVA: An Encrypted Vector Arithmetic Language and Compiler for Efficient
Homomorphic Computation [11.0] 本稿では,EVA(Encrypted Vector Arithmetic)と呼ばれる新しいFHE言語を提案する。
EVAには、正しいセキュアなFHEプログラムを生成する最適化コンパイラが含まれている。
プログラマは、EVAで直接、効率的な汎用FHEアプリケーションを開発できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 16:15:19 GMT)
Interpretable Factorization for Neural Network ECG Models [10.2] 我々は、ディープニューラルネットワークをブラックボックス変数からなる階層式に分解する方法を示す。
この選択は、ECGサンプルの視覚的合成スケッチで識別された解釈可能なコンポーネントモデルが得られることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 19:32:05 GMT)
Deep Networks as Logical Circuits: Generalization and Interpretation [10.2] 本稿では、Deep Neural Networks (DNN) の離散分類マップを中間(True/False)分類器の論理的(AND/OR)組合せに階層的に分解する。
学習された内部的論理的計算は、平易な英語でDNN記述を許容する意味論的意味のあるカテゴリに対応していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 15:29:28 GMT)
High Resolution Zero-Shot Domain Adaptation of Synthetically Rendered
Face Images [10.0] 本稿では,非フォトリアリスティックな合成画像と事前学習したStyleGAN2モデルの潜在ベクトルとをマッチングするアルゴリズムを提案する。
これまでのほとんどの研究とは対照的に、私たちは合成トレーニングデータを必要としない。
このアルゴリズムは、1Kの解像度で作業する最初のアルゴリズムであり、視覚リアリズムにおける大きな飛躍を表している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 15:00:04 GMT)
Learning predictive representations in autonomous driving to improve
deep reinforcement learning [9.9] 新たな予測表現を用いた強化学習を自律運転に適用する。
新たな予測表現は、一般値関数(GVF)によって学習され、将来の車線中心性と道路角度の予測を提供する。
シミュレーションと実世界の両方の実験では、強化学習における予測表現が学習効率、制御の滑らかさ、およびエージェントが訓練中に表示されなかった道路への一般化を改善することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 17:17:47 GMT)
Security Analysis of Measurement-device-independent Quantum Secure
Direct Communication [9.9] 量子セキュアダイレクト通信(QSDC)は、暗号化と復号化を使わずに、秘密メッセージを量子チャネルに直接送信する。
近年,不完全な測定装置を用いた不信任者による測定を行う計測デバイス非依存(MDI)QSDCプロトコルが構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 04:13:45 GMT)
Transfer Learning via $\ell_1$ Regularization [9.4] 本稿では,ソースドメインからターゲットドメインへの知識伝達手法を提案する。
提案手法は推定値自体と推定値の変化の両方に対して空間性を与える。
実験結果から, 本手法は安定性と塑性のバランスを効果的に保っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 07:42:03 GMT)
Meta Deformation Network: Meta Functionals for Shape Correspondence [8.9] 変形による3次元形状マッチングのための「メタ変形ネットワーク」という新しい手法を提案する。
深層ニューラルネットワークは、学習されたテンプレートとクエリ形状との対応性を変形を介して与えることを目的とした第2のニューラルネットワークのパラメータに参照形状をマッピングする。
実験では,メタ変形ネットワークが,非動的パラメータを持つ従来のデコーダ設計を用いたMPI-FAUSTインターチャレンジの改善につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 02:28:51 GMT)
Acoustic Scene Classification with Squeeze-Excitation Residual Networks [4.6] 残差学習に基づくCNNベースのASCフレームワークの精度を向上させるために,2つの新しい圧縮励起ブロックを提案する。
このような演算子を実装したブロックの振舞いは、ブロックへの入力に応じてニューラルネットワーク全体を変更することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 09:10:47 GMT)
E3-targetPred: Prediction of E3-Target Proteins Using Deep Latent Space
Encoding [4.5] 提案するフレームワークは、k-spaced amino acid pairs (CKSAAP) の組成を利用して、E3リガーゼと標的タンパク質の関係を学習する。
CKSAAPの最適ギャップサイズと、E3-ターゲット関係をうまく表現できる潜伏変数の数を特定するために、徹底的なアブレーション研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 17:21:30 GMT)
Semi-analytic approximate stability selection for correlated data in
generalized linear models [3.4] そこで本研究では,繰り返しのフィッティングを行なわずに安定選択を行うことのできる,新しい近似推論アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは,情報理論の統計力学とベクトル近似メッセージパッシングの複製法に基づく。
数値実験により, このアルゴリズムは, 合成データと実世界のデータの両方に対して, 高速収束と高い近似精度を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 03:10:40 GMT)
Deep Learning-Based Solvability of Underdetermined Inverse Problems in
Medical Imaging [3.2] 本研究は,ディープラーニングに適したトレーニングデータの構造に関する因果関係を学習し,高度に過小評価された逆問題を解決することに焦点を当てた。
医用画像における未決定線形システムの解法のほとんどは非線形である。
さらに、トレーニングデータから所望の再構成マップを学習可能かどうか、および過小判定システムから分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 00:17:55 GMT)
Computing Light Transport Gradients using the Adjoint Method [3.0] 本稿では,光の輸送理論が支配する勾配量を計算するために,連続随伴理論から新しい方程式を提案する。
この論文の重要な洞察は、輸送理論における計算勾配は、その重要性の計算に類似しているということである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 15:38:14 GMT)
Approximating Euclidean by Imprecise Markov Decision Processes [3.0] 我々は、ユークリッド過程が有限状態近似によって近似されるとき、どのような近似保証が得られるかを検討する。
有限時間地平線上のコスト関数について、近似が任意に正確になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 11:58:04 GMT)
The Ramifications of Making Deep Neural Networks Compact [2.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)をコンパクトにすることは、よく理解されていない間接的かつ微妙な意味を持つことを示す。
我々は、Tesla P100 GPU上で最近提案されたコンパクトDNNを評価し、その"パラメータ比へのアクティベーション"は1.4から32.8の範囲であることを示す。
これは、より多くのアクティベーションが大きなメモリフットプリントを引き起こし、オンチップ/オフチップのデータ移動が増加することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 17:03:53 GMT)
Adversarial Validation Approach to Concept Drift Problem in User
Targeting Automation Systems at Uber [2.6] 本稿では,ユーザターゲティング自動化システムにおけるドリフト問題に対する逆検証手法を提案する。
提案手法では,仮説作成前に概念ドリフトを検出し,モデルを訓練し,新しいデータに適応した予測を生成する。
提案手法は,AutoML3 Lifelong Machine Learning Challengeデータを用いて,概念のドリフトに効果的に対処することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 06:23:09 GMT)
Could regulating the creators deliver trustworthy AI? [2.6] AIは広く普及しており、私たちの知識なしに日々のテクノロジー、デバイス、サービスにデプロイされることが多い。
恐怖は、信頼できるAIの源を指し示すことができないことによって複雑化している。
信頼できるAIは、関連する法律に準拠するものだと考える人もいる。
倫理や基準に従う必要性を指摘する者もいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 01:32:53 GMT)
E2GC: Energy-efficient Group Convolution in Deep Neural Networks [2.5] グループ畳み込み(GConv)における$g$の選択は、計算複雑性とデータの再利用度との間に不均衡をもたらすことを示す。
我々は、GConvの以前の実装とは異なり、グループサイズ(G$)が一定である「エネルギー効率のよいグループ畳み込み(E2GC)」モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 17:04:49 GMT)
3D Object Detection on Point Clouds using Local Ground-aware and
Adaptive Representation of scenes' surface [1.9] 新規で適応的な地上認識と費用対効果の高い3次元物体検出パイプラインを提案する。
2段Lidar物体検出パイプラインにおける最先端3次元物体検出性能について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 22:13:24 GMT)
Mapping the South African health landscape in response to COVID-19 [1.7] このプロジェクトの今後の展望は、医療従事者だけでなく、一般向けにもこの情報を活用するプログレッシブWebアプリケーションに関連している。
利用可能な情報は時代遅れで、複数のプラットフォームにまたがって断片化されていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 21:14:06 GMT)
Blind Image Deconvolution using Student's-t Prior with Overlapping Group
Sparsity [1.4] ブラインド画像のデコンボリューション問題は、ぼかしカーネルの知識を必要とせず、信号劣化画像のぼかしを除去することである。
問題は正しくないため、画像の先行は正確なブラインド・デコンボリューションにおいて重要な役割を果たす。
提案手法は、他の最先端アルゴリズムよりも優れた効果的なブラインドデコンボリューションアルゴリズムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 03:34:44 GMT)
GINNs: Graph-Informed Neural Networks for Multiscale Physics [1.1] Graph-Informed Neural Network (GINN)は、ディープラーニングと確率的グラフィカルモデル(PGM)を組み合わせたハイブリッドアプローチである。
GINNは、厳密な信頼区間を持つ関連する非ガウスススキュードQoIのカーネル密度推定を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 05:47:45 GMT)
Trust-by-Design: Evaluating Issues and Perceptions within Clinical
Passporting [1.0] 本稿では,エディンバラ王立医科大学(RCPE)におけるデザインワークショップの合成と,その後の医療専門家へのインタビューについて述べる。
主な研究課題は、これらのプロセスがデジタル技術、特にセルフソブリンアイデンティティを使って再想像できるかどうかである。
この論文の重要な貢献は、医療で使用されるアイデンティティシステムのための、ユーザ主導の要件と設計原則の開発である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 08:49:44 GMT)
Transformer based Grapheme-to-Phoneme Conversion [0.9] 本稿では,G2P変換へのトランスアーキテクチャの適用について検討する。
我々は、その性能を、繰り返しおよび畳み込みニューラルネットワークに基づくアプローチと比較する。
その結果, 変圧器をベースとしたG2Pは, 単語誤り率の点で, 畳み込みに基づくアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 21:09:53 GMT)
Nearest Neighbour Based Estimates of Gradients: Sharp Nonasymptotic
Bounds and Applications [0.6] 勾配推定は統計学と学習理論において重要である。
ここでは古典的な回帰設定を考えると、実値の正方形可積分 r.v.$Y$ が予測される。
代替推定法で得られた値に対して, 漸近的境界が改良されることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 15:19:43 GMT)
Fast Multi-Level Foreground Estimation [0.5] 得られたアルファマットは、合成画像の色にどれだけの額のフォアグラウンドと背景色が寄与するかをピクセル単位で記述する。
文献のほとんどの方法はアルファマットの推定に重点を置いているが、入力された画像とそのアルファマットが与えられた前景の色を推定する過程は無視されることが多い。
アルファマットを用いた前景推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 13:16:13 GMT)
2D Image Relighting with Image-to-Image Translation [0.3] 我々は、光源の方向を任意の方向から、前述の8つのうちの1つに変更できるように、8つのニューラルネットワークを訓練する。
ツールとして、画像中の光源の方向を識別する訓練を施した単純なCNNを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 23:35:24 GMT)
Text Detection on Roughly Placed Books by Leveraging a Learning-based
Model Trained with Another Domain Data [0.3] 本稿では,本書におけるテキスト領域の把握に適したバウンディングボックスの生成方法に焦点をあてる。
我々は,学習に基づく手法の結果を改善し,活用することで,境界ボックスを構築するアルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは、異なる学習に基づくアプローチを用いてシーンテキストを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 05:53:23 GMT)
Two-photon spontaneous emission in atomically thin plasmonic
nanostructures [0.0] 2光子状態は重要な量子資産であるが、個々のエミッターでそれらを達成することは困難である。
我々は原子的に薄いプラズモンナノ構造が2光子自然放出を利用することを示した。
これは、オンチップの量子情報処理と自由空間の量子通信のための、代替の効率的な光物質絡み合わせへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 21:31:51 GMT)
Truncated moment sequences and a solution to the channel separability
problem [0.0] システムとアンシラ間の切り離しの異なる3種類の分離性について検討する。
我々は,Choi状態の座標を切り刻まれたモーメントシーケンスにマッピングした解を提供する。
2量子チャネルと1量子チャネルのファミリーの分離性を数値的に解析するために,このアルゴリズムを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 14:16:56 GMT)
Towards an automated repository for indexing, analysis and
characterization of municipal e-government websites in Mexico [0.0] 本稿では,自治体のE- Government Webサイトについて,集中的かつ更新された情報ソースの必要性に対処する。
全てのメキシコの自治体がそれを持っているわけではなく、多くの自治体が現在の政府に該当する情報を提示していない。
自治体のウェブサイトの進化的発展レベルは、様々な理論的・実践的な目的に活用できる貴重な情報である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 01:20:20 GMT)
The GraphNet Zoo: An All-in-One Graph Based Deep Semi-Supervised
Framework for Medical Image Classification [0.0] ラベルが限られている場合、医療画像データセットを分類する問題を考える。
半教師付き学習を用いることで、ラベル付きデータの量を大幅に削減して正確な分類を行うことができる。
本稿では,グラフに基づくアプローチに着目した,深い半教師付き分類のためのオールインワンフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 18:19:25 GMT)
The Basic Geometric Structures of Electromagnetic Digital Information:
Statistical characterization of the digital measurement of spatio-Doppler and
polarimetric fluctuations of the radar electromagnetic wave [0.0] 電磁波の状態の時間的および分極的測定の統計値を定義するための新しい幾何学的アプローチについて述べる。
私はMaurice Frechet、Jean-Louis Koszul、Jean-Marie Souriauの著作を使い、特にこの測定の「平均」状態は計量空間におけるデジタル・フレシェ・バリセントルとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 07:47:18 GMT)
Stochastic Online Optimization using Kalman Recursion [0.0] 定数力学における拡張カルマンフィルタについて検討し、ベイズ的最適化の視点を提供する。
制約のない環境で累積余剰リスクの確率境界を求める。
EKFはパラメータフリーなオンラインアルゴリズムとして出現し、1イテレーションあたりのO(d2)コストは制約のない最適化問題を最適に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 08:15:29 GMT)
Signatures of avoided energy-level crossings in entanglement indicators
obtained from quantum tomograms [0.0] 避けられたエネルギーレベルの交差に近い多部構造の研究は、絡み合いの過渡化のような興味深い特徴を明らかにしている。
数値的に生成された断層図から直接計算できる絡み合い指標の挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 13:11:38 GMT)
Quantum walk on a graph of spins: magnetism and entanglement [0.0] グラフ上に量子ウォークのモデルを導入し、隣接するノード間で粒子がジャンプし、エッジに座る独立スピンと相互作用する。
絡み合いは歩行者と伝播します。
このモデルを1次元格子の場合に適用し,その磁気的および絡み合い特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 09:32:57 GMT)
Proposal to measure out-of-time-ordered correlations using Bell states [0.0] 無限温度外秩序相関(OTOC)を実験的に測定するためのプロトコルを提案する。
OTOCは、システム内で衝突する量子情報のプローブである。
2つの絡み合ったシステムを用意してOTOCが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 16:51:32 GMT)
Person Re-identification by analyzing Dynamic Variations in Gait
Sequences [0.0] 本稿では,動的な動きの変動を分析し,予測された変化のデータベースを使わずに人物を識別する,新たなアプローチを提案する。
CASIA-B Gait Databaseは実験分析の主要なデータセットとして使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 17:16:37 GMT)
Investor Emotions and Earnings Announcements [0.0] 特に、決算発表の直前にソーシャルメディアに投稿された企業固有のメッセージの感情的内容が、収益と発表のリターンを予測するかどうかを検証します。
投資家は通常、期待を上回る会社に興奮していると思いますが、彼らの熱意は発表のリターンを下げます。
その結果,企業の短期的価値を評価する上で,投資家の感情を考えることが重要であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 01:23:16 GMT)
Homogeneous electron gas in arbitrary dimensions [0.0] 任意の次元に対して Wigner-Seitz 半径 $r_s の関数として交換エネルギーと相関エネルギーを計算する。
大きな$D$の極限では、$c_D$の値は次元に線形に依存する。
この極限において、交換と相関の概念は融合し、共通の1/r_s$依存を共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 21:48:29 GMT)
Generating multi-partite entanglement from the quantum vacuum with a
finite-lifetime mirror [0.0] ミンコフスキー真空中の慣性観測者は、ミラーの寿命の始まりと終わりに、半分のヌル線に沿って粒子を検出する。
これらの粒子分布は複数粒子の絡み合いを示し、真空相関の中に新しい構造が現れる。
相互作用は非摂動回路モデルを用いてモデル化され、エネルギーのばらつきに悩まされない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 06:03:38 GMT)
From Simple Features to Moving Features and Beyond? [0.0] 本稿では,移動データ科学のユニバーサルAPIに向けた現状と課題について述べる。
我々は,OGCの移動機能標準にまつわる標準化の取り組みについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 08:02:41 GMT)
Fairness by Explicability and Adversarial SHAP Learning [0.0] 本稿では,外部監査役の役割とモデル説明可能性を強調するフェアネスの新たな定義を提案する。
逆代理モデルのSHAP値から構築した正規化を用いてモデルバイアスを緩和するフレームワークを開発する。
合成データセット、UCIアダルト(国勢調査)データセット、実世界の信用評価データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 08:28:06 GMT)
Exact Solution of Schr\"odinger Equation in (Anti-)de Sitter Spaces for
Hydrogen Atom [0.0] ド・ジッター空間と反ド・ジッター空間のクーロンポテンシャルに対してシュル「オーディンガー方程式」を記述する。
我々は方程式の解法としてニキフォフ・ウバロフ法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 20:55:01 GMT)
Dirac Particles in Transparent Quantum Graphs: Tunable transport of
relativistic quasiparticles in branched structures [0.0] 透明分岐点を持つ量子グラフにおける相対論的スピン半粒子のダイナミクスを考察する。
このシステムは、量子グラフの概念と、計量グラフ上のディラック方程式に適用された透明な境界条件の1つを組み合わせることによってモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 14:16:31 GMT)
Denoising IMU Gyroscopes with Deep Learning for Open-Loop Attitude
Estimation [0.0] 本稿では,慣性計測ユニット(IMU)のジャイロスコープを地中真実データを用いて識別する学習手法を提案する。
得られたアルゴリズムは、(目に見えない)テストシーケンスで最先端の処理を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 07:43:00 GMT)
Deepfake Detection using Spatiotemporal Convolutional Networks [0.0] ディープフェイク検出法は個々のフレームのみを使用し、時間情報から学習することができない。
我々はCeleb-DFデータセットを用いて性能のベンチマークを作成した。
提案手法は,最先端のフレームベース検出法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 01:32:31 GMT)
Deep Residual Network based food recognition for enhanced Augmented
Reality application [0.0] カメラ画像から現状の物体の特徴を検出できるシステムを用いて、拡張現実の応用を強化することができる。
本研究の目的は、より健康的な生活選択を促進するために、食事に関する栄養情報を提供することで、利用者を支援するために低レイテンシ支援ARを作成するのに最適なモデルを決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 17:47:47 GMT)
Constrained-optimization Approach Delivers Superior Classical
Performance for Graph Partitioning via Quantum-ready Method [0.0] グラフ分割は計算インテリジェンス(NP-hard)グラフ問題の重要な集合である。
我々は2つの異なる量子可読法を用いて問題の解をサンプリングした。
どちらのアプローチも、目的的に構築された古典的なグラフパーティショナよりも優れたパーティショナを提供することがよくあります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 15:55:12 GMT)
CheXpert++: Approximating the CheXpert labeler for
Speed,Differentiability, and Probabilistic Output [0.0] CheXpert(チェXpert)は、胸部X線診断レポートの診断ラベルを作成するラベルである。
CheXpertは差別化できないため、ラベルを流れるために勾配を必要とするアプリケーションでは使用できない。
$texttCheXpert++$はCheXpertと99.81%のパリティを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 22:14:11 GMT)
Cascaded Convolutional Neural Networks with Perceptual Loss for Low Dose
CT Denoising [0.0] 低線量CT(low Dose CT Denoising)研究は、患者への放射線曝露のリスクを低減することを目的としている。
平均二乗誤差(MSE)を用いた最近のアプローチでは、画像の低コントラスト領域における微細構造の詳細が失われる傾向にある。
提案手法は,画像の低コントラスト領域における細かな構造的細部をより効果的に再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 00:35:26 GMT)
Born's rule from almost nothing [0.0] 確率分布は自由度の関数であってはならない。
この議論は確率分布が自由度数の関数であってはならないという要求に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 13:05:37 GMT)
Biologically Plausible Learning of Text Representation with Spiking
Neural Networks [0.0] 我々は、文書をスパイクスパイク列車に変換する方法を示し、スパイクニューラルネットワーク(SNN)のトレーニングプロセスにおいて入力として使用される。
トレーニング後、SNNはテキスト/文書分類に適した低次元スパイクベースのテキスト表現を生成するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 10:14:25 GMT)
Application of Neuroevolution in Autonomous Cars [0.0] 我々は、トレーニングにデータを必要としないシステムを提案する。進化モデルは、フィットネス機能に向けて最適化する能力を持つだろう。
我々は、Unreal Engine 4の助けを借りて、シミュレーション仮想環境で自動運転車を訓練・進化させるための遺伝的アルゴリズムであるNeuroevolutionを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 19:06:32 GMT)
An Automatic Reader of Identity Documents [0.0] 本稿では,ID文書の自動読解システムの試作について述べる。
このシステムは、許容できる品質の写真から、主要なイタリアのアイデンティティー文書のデータを抽出すると考えられている。
文書はまず写真内でローカライズされ、次に分類され、最後にテキスト認識が実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 08:22:40 GMT)
An Analysis of Academic Performance of University Students in Namibia [0.0] ナミビアの大学生のかなりの割合は、その学業成績を高める必要があると思われる。
本研究は,ナミビアの大学生の学業成績に関連する重要な要因について検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 19:11:08 GMT)
A Szeg\H{o} type theorem and distribution of symplectic eigenvalues [0.0] 定常G鎖の性質を生成関数の観点から検討する。
定常量子ガウス過程のエントロピー率の式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 07:44:45 GMT)
A Novel and Reliable Deep Learning Web-Based Tool to Detect COVID-19
Infection from Chest CT-Scan [0.0] コロナウイルスは すでに多くの国で 世界中に広がり 命を落としています
この実験では、746人の参加者を含む最大規模の公共胸部CTスキャンデータベースが使用された。
Densely Connected Convolutional Network(DenseNet)とNu-SVMを併用して、新型コロナウイルスと健康管理を区別した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2020 13:26:14 GMT)