Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Video Prediction via Example Guidance [156.1]
ビデオ予測タスクでは、将来のコンテンツとダイナミクスのマルチモーダルな性質を捉えることが大きな課題である。本研究では,有効な将来状態の予測を効果的に行うための,シンプルで効果的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 14:57:24 GMT)
PraNet: Parallel Reverse Attention Network for Polyp Segmentation [155.9]
大腸内視鏡画像の高精度なポリープ分割のための並列リバースアテンションネットワーク(PraNet)を提案する。並列部分復号器(PPD)を用いて,まず高層層に特徴を集約する。さらに,エリアとバウンダリの関連性を確立するために,リバースアテンション(RA)モジュールを用いて境界キューをマイニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 13:14:44 GMT)
Weakly Supervised Temporal Action Localization with Segment-Level Labels [140.7]
時間的アクションローカライゼーションは、テストパフォーマンスとアノテーション時間コストのトレードオフを示す。ここでは、アノテーションがアクションを観察するときにセグメントがラベル付けされる。我々は、ラベル付きセグメントから積分的な動作部分を学ぶために、損失サンプリングと見なされる部分的なセグメント損失を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 10:32:19 GMT)
Collaborative Learning for Faster StyleGAN Embedding [127.8]
本稿では,効率的な埋め込みネットワークと最適化に基づくイテレータからなる新しい協調学習フレームワークを提案する。埋め込みネットワークを1つのフォワードパスで効率よく高品質の潜伏コードを得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 15:27:37 GMT)
Rethinking Distributional Matching Based Domain Adaptation [111.2]
ドメイン適応(DA)は、ラベル付きソースドメインでトレーニングされた予測モデルをラベル付きターゲットドメインに転送するテクニックである。最も一般的なDAアルゴリズムは、分散マッチング(DM)に基づいている。本稿では,まずDMに基づく手法の限界を体系的に分析し,さらに現実的なドメインシフトを持つ新しいベンチマークを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 07:00:54 GMT)
Disentangled Graph Collaborative Filtering [100.3]
Disentangled Graph Collaborative Filtering (DGCF)は、インタラクションデータからユーザとアイテムの情報表現を学ぶための新しいモデルである。ユーザ・イテムのインタラクション毎に意図を超越した分布をモデル化することにより、インテント・アウェアなインタラクショングラフと表現を反復的に洗練する。 DGCFはNGCF、DisenGCN、MacridVAEといった最先端モデルよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 15:37:25 GMT)
Bridging Mode Connectivity in Loss Landscapes and Adversarial Robustness [97.7]
我々は、モード接続を用いて、ディープニューラルネットワークの対角的堅牢性を研究する。実験では、異なるネットワークアーキテクチャやデータセットに適用される様々な種類の敵攻撃について取り上げる。以上の結果から,モード接続は,敵の強靭性を評価・改善するための総合的なツールであり,実用的な手段であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 03:49:28 GMT)
Task-agnostic Temporally Consistent Facial Video Editing [84.6]
タスクに依存しない、時間的に一貫した顔画像編集フレームワークを提案する。 3次元再構成モデルに基づいて,本フレームワークはより統一的で不整合な方法で複数の編集タスクを処理するように設計されている。現状の顔画像編集法と比較すると,本フレームワークはより写実的で時間的に滑らかな映像像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 02:49:20 GMT)
Egocentric Action Recognition by Video Attention and Temporal Context [83.6]
我々は,Samsung AI Centre Cambridge を CVPR 2020 EPIC-Kitchens Action Recognition Challenge に提出する。この課題では、入力トリミングされたビデオクリップが与えられた1つの動詞と名詞のクラスラベルを同時に予測する問題として、行動認識が提案される。我々のソリューションは、オブジェクト固有の推論や余分なトレーニングデータを用いることなく、課題メトリクスの強力なパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 18:00:32 GMT)
Regulation conform DLT-operable payment adapter based on trustless - justified trust combined generalized state channels [77.3]
物の経済(EoT)は、ピアツーピアの信頼性のないネットワークで動作するソフトウェアエージェントに基づいています。基本的価値と技術的可能性が異なる現在のソリューションの概要を述べる。我々は,暗号ベースの分散型の信頼できない要素の強みと,確立された,十分に規制された支払い手段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, 3 Jul 2020 10:45:55 GMT)
Complexity Guarantees for Polyak Steps with Momentum [77.0]
そこでは,この知識を最適な値である$f_*$で置き換える。まず、Polyak ステップによる単純な勾配勾配の古典的な場合よりも若干改善された収束境界を示し、その後、収束保証とともに、Polyak ステップと運動量を持つ加速勾配法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 15:31:22 GMT)
AutoFIS: Automatic Feature Interaction Selection in Factorization Models for Click-Through Rate Prediction [75.2]
自動特徴相互作用選択(AutoFIS)と呼ばれる2段階のアルゴリズムを提案する。 AutoFISは、目標モデルを収束させるためにトレーニングするのと同等の計算コストで、因子化モデルに対する重要な特徴的相互作用を自動的に識別することができる。 AutoFISはHuawei App Storeレコメンデーションサービスのトレーニングプラットフォームにデプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 14:19:47 GMT)
Dynamic Parameter Allocation in Parameter Servers [74.3]
本稿では,パラメータサーバに動的パラメータ割り当てを組み込んで,Lapse と呼ばれるパラメータサーバの効率的な実装を提案する。 Lapseはニアリニアなスケーリングを提供しており、既存のパラメータサーバよりも桁違いに高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 12:52:13 GMT)
SCAN: Learning to Classify Images without Labels [73.7]
機能学習とクラスタリングを分離する2段階のアプローチを提唱する。表現学習からの自己教師型タスクを用いて意味論的意味のある特徴を得る。我々は、ImageNet上で有望な結果を得、低データ体制下では、いくつかの半教師付き学習方法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 15:25:54 GMT)
A Similarity Inference Metric for RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-identification [66.5]
IRとRGBの相違が大きいため、モダリティの人物再識別(re-ID)は難しい課題である。既存のメソッドはこの課題に対処するため、典型的には、特徴分布やイメージスタイルをモダリティ間で整列させることで対処する。本稿では,モダリティ内サンプルの類似性を利用して,モダリティ間の相違を回避する新しい類似度推定指標(SIM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 05:28:13 GMT)
Segment as Points for Efficient Online Multi-Object Tracking and Segmentation [66.0]
本稿では,コンパクトな画像表現を非秩序な2次元点クラウド表現に変換することで,セグメントに基づくインスタンス埋め込みの学習に有効な方法を提案する。本手法は,画像ではなく,ランダムに選択された点から識別インスタンスの埋め込みを学習する,新たなトラッキング・バイ・ポイントのパラダイムを生成する。 PointTrackという名前のオンラインMOTSフレームワークは、最先端のすべてのメソッドを大きなマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 08:29:35 GMT)
MPLP: Learning a Message Passing Learning Protocol [63.9]
人工ニューラルネットワークの重みを学習する新しい手法として,メッセージパッシング学習プロトコル(MPLP)を提案する。 ANNで発生したすべての操作を独立したエージェントとして抽象化する。各エージェントは、他のエージェントからやってくる多次元メッセージを取り込み、内部状態を更新し、近隣エージェントに渡される多次元メッセージを生成する責任がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 10:28:35 GMT)
PointTrack++ for Effective Online Multi-Object Tracking and Segmentation [63.8]
マルチオブジェクトトラッキングとセグメンテーション(MOTS)は、複数オブジェクト追跡(MOT)とインスタンスセグメンテーションを共同で行うことを目的とした、新しいコンピュータビジョンタスクである。私たちは、最近提案したPointTrackフレームワークを著しく拡張した、MOTSのオンラインフレームワークであるPointTrack++を紹介します。このフレームワークは第5BMTT MOTChallenge上での最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 08:28:37 GMT)
HDR-GAN: HDR Image Reconstruction from Multi-Exposed LDR Images with Large Motions [62.4]
マルチ露光LDR画像からHDR画像を合成するための新しいGANモデルHDR-GANを提案する。本手法は,敵対学習を取り入れることで,欠落したコンテンツのある領域に忠実な情報を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 11:42:35 GMT)
Temporal-Logic-Based Reward Shaping for Continuing Learning Tasks [57.2]
継続タスクにおいて、平均回帰強化学習は、より一般的な割引報酬の定式化よりも適切な問題定式化である可能性がある。本稿では,平均回帰学習のための最初の報酬形成フレームワークを提案する。これは、標準的な仮定の下では、元の報酬関数の下での最適ポリシーを復元できることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 05:06:57 GMT)
A Brief Look at Generalization in Visual Meta-Reinforcement Learning [56.5]
メタ強化学習アルゴリズムの一般化性能を評価する。これらのアルゴリズムは、困難なタスクで評価された場合、強いオーバーフィッティングを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 13:55:03 GMT)
Security Limitations of Classical-Client Delegated Quantum Computing [54.3]
クライアントは、古典的なチャネルを使用して量子状態をリモートで準備する。サブモジュールとして$RSP_CC$を採用することで生じるプライバシ損失は、不明である。特定の$RSP_CC$プロトコルは、少なくともいくつかのコンテキストにおいて量子チャネルを置き換えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 13:15:13 GMT)
Modeling from Features: a Mean-field Framework for Over-parameterized Deep Neural Networks [54.3]
本稿では、オーバーパラメータ化ディープニューラルネットワーク(DNN)のための新しい平均場フレームワークを提案する。このフレームワークでは、DNNは連続的な極限におけるその特徴に対する確率測度と関数によって表現される。本稿では、標準DNNとResidual Network(Res-Net)アーキテクチャを通してフレームワークを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 01:37:16 GMT)
Climbing the WOL: Training for Cheaper Inference [50.6]
我々は、MIPSサブルーチンは、大きな内部積を高いリコールで回収するために調整されているため、準最適であると主張している。提案手法はより効率的で,高い推論精度を実現するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 03:11:54 GMT)
Supervised Quantile Normalization for Low-rank Matrix Approximation [50.4]
我々は、$X$ の値と $UV$ の値を行ワイズで操作できる量子正規化演算子のパラメータを学習し、$X$ の低ランク表現の質を改善する。本稿では,これらの手法が合成およびゲノムデータセットに適用可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 18:48:33 GMT)
Successfully Applying the Stabilized Lottery Ticket Hypothesis to the Transformer Architecture [47.4]
安定化された宝くじのプルーニングは, スパシティレベルが最大85%の場合に, マグニチュードプルーニングと同じような性能を示すことを示す。パラメータの初期符号が具体的ではなく,その値がトレーニングを成功させる主要な要因であることを確認し,獲得した宝くじを見つけるために,等級プルーニングが有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 15:22:02 GMT)
Learning Parities with Neural Networks [45.7]
本質的に非線形であるモデルのリーン性を示すための一歩を踏み出します。特定の分布下では、疎パリティは深さ2のネットワーク上で適切な勾配によって学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 11:38:47 GMT)
ODE-CNN: Omnidirectional Depth Extension Networks [43.4]
本研究では,全方位カメラとキャリブレーションされた投影深度カメラを組み合わせた低コスト3Dセンシングシステムを提案する。欠損した深度を正確に回復するために,一方向の深度拡張畳み込みニューラルネットワークを設計する。 ODE-CNNは、他の最先端(SoTA)手法よりもかなり優れている(相対的に33%の深度誤差の低減)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 03:14:09 GMT)
Finite-Sample Analysis of Proximal Gradient TD Algorithms [43.0]
アルゴリズムの勾配時間差分学習(GTD)ファミリーの収束速度を解析する。また、GTD2とGTD2-MPという2つの修正アルゴリズムも提案されている。理論解析の結果,GTDファミリーのアルゴリズムは,非政治的な学習シナリオにおける既存のLSTD手法と同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 14:51:47 GMT)
Self-supervised Neural Architecture Search [41.1]
本稿では,ラベル付きデータを必要とせず,新たなネットワークモデルを見つけることができる自己教師型ニューラルネットワークサーチ(SSNAS)を提案する。このような検索は,NASを用いた教師あり学習に匹敵する結果となり,自己教師あり学習の性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 05:09:30 GMT)
Waveguide Quantum Electrodynamics with Giant Superconducting Artificial Atoms [40.5]
我々は、小さな原子を導波路に複数の、しかしよく分離された離散的な位置で結合することで、巨大原子を実現する代替アーキテクチャを採用する。我々の巨大原子の実現は、デバイス設計によって設計できる大きなオンオフ比と結合スペクトルを持つ可変原子-導波路結合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 13:55:18 GMT)
Age-Oriented Face Synthesis with Conditional Discriminator Pool and Adversarial Triplet Loss [39.9]
本稿では,強い恒常性を持つ高合成精度を実現するために,年齢指向の顔合成タスクを提案する。本手法は,複数の識別器からなる新しいコンディションディスクリミネータプール(CDP)を用いて,モード崩壊問題に対処する。高い恒常性を実現するために,本手法では,新しい逆三重項損失を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 23:31:58 GMT)
Swoosh! Rattle! Thump! -- Actions that Sound [38.6]
この研究は、音とロボットの動きの相互作用に関する最初の大規模な研究である。ロボットプラットフォームであるTilt-Botを使って、60のオブジェクト上で15,000のインタラクションが可能な、利用可能な最大のサウンドアクションビジョンデータセットを作成します。例えば、音は金属のドライバーと金属のレンチを区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 17:57:54 GMT)
Generating Informative Dialogue Responses with Keywords-Guided Networks [38.4]
単純だが効果的なキーワード誘導列列列モデル(KW-Seq2Seq)を提案する。 KW-Seq2Seqはまずキーワードデコーダを使用していくつかのトピックキーワードを予測する。実験により、KW-Seq2Seqモデルはより情報的、一貫性があり、流動的な応答を生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 12:47:13 GMT)
Variance reduction for Riemannian non-convex optimization with batch size adaptation [36.8]
分散実験はバッチ降下を加速する技術として人気がある。この戦略は,有限サム条件とオンライン条件の両方で,全収束関数の低次複雑度を実現することができることを示す。具体的には、R-SRG が R-IDER とほぼ同値であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 04:34:39 GMT)
Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding [36.1]
分散グラフ埋め込みは、グラフトポロジとノード特徴からベクトル表現を学ぶ。本稿では,新しい属性グラフ埋め込みフレームワークであるAdaptive Graph(AGE)を提案する。 4つの公開ベンチマークデータセットを用いてノードクラスタリングとリンク予測タスクのAGEを検証する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 10:20:34 GMT)
Transfer Learning for EEG-Based Brain-Computer Interfaces: A Review of Progress Made Since 2016 [35.7]
脳コンピュータインタフェース(BCI)は、脳信号を用いてコンピュータと直接通信することができる。 EEGはノイズ/アーティファクトに敏感で、オブジェクト間/オブジェクト間非定常性に悩まされる。脳波に基づくBCIシステムでは,様々な被験者に最適なパターン認識モデルを構築することは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 23:34:11 GMT)
AdvAug: Robust Adversarial Augmentation for Neural Machine Translation [34.8]
ニューラルマシン翻訳(NMT)のための新しい逆数拡張法を提案する。主な考え方は、2つの近傍分布からサンプリングされた仮想文に対するビジナルリスクを最小化することである。次に、シーケンス・ツー・シーケンス学習における仮想文の埋め込みを用いたNMTモデルのトレーニングを行うAdvAugについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 02:45:27 GMT)
FR-Train: A Mutual Information-Based Approach to Fair and Robust Training [33.4]
本稿では,公正でロバストなモデルトレーニングを行うFR-Trainを提案する。我々の実験では、FR-Trainは、データ中毒の存在下での公正さと正確さのほとんど低下を示さなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 07:46:37 GMT)
Detecting Replay Attacks Using Multi-Channel Audio: A Neural Network-Based Method [30.1]
本稿では,ニューラルネットワークを用いたリプレイ攻撃検出モデルを提案する。本稿では,ニューラルネットワークを用いたリプレイアタック検出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 19:37:34 GMT)
Deep interpretability for GWAS [29.3]
アソシエーションテストは変種ごとに行われる。ディープネットワークはこれらの相互作用をモデル化するのに利用できるが、大規模な遺伝的データセットをトレーニングし解釈することは困難である。本稿では,DeepLIFTという勾配に基づく深層解析技術を用いて,糖尿病の遺伝的リスク因子を,新たな関連性とともに深層モデルを用いて同定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 06:49:31 GMT)
(Locally) Differentially Private Combinatorial Semi-Bandits [26.5]
我々は,従来のマルチアーマッド・バンド(MAB)の拡張であるコンビニアル・セミバンド(CSB)と,より強力なローカル・ディファレンシャル・プライバシ(LDP)設定について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 10:52:42 GMT)
An Autonomous Free Airspace En-route Controller using Deep Reinforcement Learning Techniques [24.6]
航空機の任意の数の航空機を3次元非構造空域に誘導する航空交通制御モデルが提示される。その結果,航空交通管制モデルが現実的な交通密度で良好に機能していることが示唆された。潜在的な衝突の100%を回避し、潜在的な衝突の89.8%を防止して、空域を管理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 10:37:25 GMT)
Reconstructing Sinus Anatomy from Endoscopic Video -- Towards a Radiation-free Approach for Quantitative Longitudinal Assessment [23.5]
内視鏡画像から直接洞解剖の正確な3次元表面モデルを再構築することは,断面解析と縦断解析に有望な道である。本研究は, 内視鏡的ビデオのみを用いて, 副鼻腔表面解剖の3次元再構成を行うための, 患者固有の学習的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 03:34:07 GMT)
On Tractable Representations of Binary Neural Networks [23.5]
我々は、二項ニューラルネットワークの決定関数を、順序付き二項決定図(OBDD)や意味決定図(SDD)などの抽出可能な表現にコンパイルすることを検討する。実験では,SDDとしてニューラルネットワークのコンパクトな表現を得ることが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 03:22:47 GMT)
Ethical Analysis on the Application of Neurotechnology for Human Augmentation in Physicians and Surgeons [23.4]
我々は、医師や外科医に神経テクノロジーを応用すれば、不正を生じさせ、彼らや患者に害を与える可能性があると論じている。まず、医師や外科医の関連強化を達成するために使用できる強化と神経技術について説明する。次に、文献内で議論された倫理的関心事について検討し、神経テクノロジーを増強目的に活用することの背景にある神経工学について考察し、医療・外科の実践において、神経テクノロジーによる人為的な強化を行うことの成果と倫理的問題について分析して結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 16:58:58 GMT)
Prediction of Spatial Point Processes: Regularized Method with Out-of-Sample Guarantees [23.2]
本研究では,正規化基準を用いて空間モデルを学習し,予測強度間隔を推定する手法を開発した。提案手法は,空間モデルが誤特定された場合でも,標準推定値と異なり有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 10:11:59 GMT)
On Symbolically Encoding the Behavior of Random Forests [21.8]
近年の研究では、いくつかの機械学習システムの入力出力挙動を象徴的に捉えることができることが示されている。我々は離散化された連続変数を含む離散的な入力と出力を持つシステムに対処する。満足度向上のためのエンコーディングと重要な違いをいくつか示し,与えられたタスクに対して完全かつ健全なエンコーディングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 04:21:47 GMT)
Increasing Trustworthiness of Deep Neural Networks via Accuracy Monitoring [20.5]
ディープニューラルネットワーク(DNN)の推論精度は重要なパフォーマンス指標であるが、実際のテストデータセットによって大きく異なる可能性がある。これにより、特に安全クリティカルなアプリケーションにおいて、DNNの信頼性に関する重要な懸念が持ち上がっている。本稿では、DNNのソフトマックス確率出力のみを入力とするニューラルネットワークに基づく精度監視モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 03:09:36 GMT)
A Unifying View of Optimism in Episodic Reinforcement Learning [18.7]
本稿では,楽観的な強化学習アルゴリズムの設計,解析,実装のためのフレームワークを提供する。楽観的なMDPを構成する任意のモデル最適化アルゴリズムは、値最適化動的プログラミングアルゴリズムとして等価な表現を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 18:10:30 GMT)
Monocular Depth Estimation Based On Deep Learning: An Overview [16.3]
単一の画像から深度情報(眼深度推定)を推定することは不適切な問題である。ディープラーニングは最近広く研究され、精度で有望なパフォーマンスを達成した。深度推定の精度を向上させるために,様々な種類のネットワークフレームワーク,損失関数,トレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 11:41:20 GMT)
Domain Adaptive Object Detection via Asymmetric Tri-way Faster-RCNN [16.0]
対象ドメインがラベルに依存しない状態で、ソースドメインがラベルリッチであるドメイン間の格差を低減するために、教師なしドメイン適応オブジェクト検出を提案する。主ネットと独立補助ネットからなる非対称構造は、本質的に、刺激されたソースリスク崩壊のパラメータを共有することを克服する。提案したAFF検出器の適応が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 09:30:18 GMT)
Demographic Bias in Presentation Attack Detection of Iris Recognition Systems [15.2]
プレゼンテーションアタック検出(PAD)アルゴリズムにおける人口統計バイアスについて検討し分析する。差分性能と差分結果の概念をPAD問題に適用する。実験の結果、女性の利用者は男性に比べてPADによって保護されることが著しく少なくなることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 10:02:30 GMT)
Privacy Threats Against Federated Matrix Factorization [14.9]
連合学習フレームワークにおける行列因数分解手法のプライバシ・脅威について検討する。本研究は,連合学習フレームワークにおける行列因数分解手法のプライバシ・脅威に関する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 09:58:52 GMT)
Suggestive Annotation of Brain Tumour Images with Gradient-guided Sampling [14.1]
本稿では,脳腫瘍画像に対する効率的なアノテーションフレームワークを提案する。実験によると、BraTS 2019データセットから、わずか19%の注釈付き患者スキャンでセグメンテーションモデルをトレーニングすることは、腫瘍セグメンテーションタスク全体のデータセット上でモデルをトレーニングするのと同等のパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 11:34:10 GMT)
3D Pipe Network Reconstruction Based on Structure from Motion with Incremental Conic Shape Detection and Cylindrical Constraint [13.7]
単眼内視鏡カメラで撮影した連続画像を用いた3次元管再構築システムを提案する。我々の研究は、目標形状から与えられる事前制約をバンドル調整に組み込むために、最先端のStructure-from-Motion (SfM) 法を拡張した。実験では,単眼カメラからより高精度でロバストなパイプマッピングを実現するシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 04:52:21 GMT)
A Mean-Field Theory for Learning the Sch\"{o}nberg Measure of Radial Basis Functions [13.5]
トレーニングサンプルから放射基底関数のシュンベルク積分表現の分布を学習する。スケーリング限界において、ランゲヴィン粒子の経験的測度が、反射的イオ拡散ドリフト過程の法則に収束することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 13:43:31 GMT)
Knowledge Distillation Beyond Model Compression [13.0]
知識蒸留(KD)は、より大規模な事前訓練されたモデルや(教師)モデルのアンサンブルの監督の下で、コンパクトモデル(学生)を訓練する効果的なモデル圧縮技術として一般的に考えられている。本研究では,9つの異なるKD手法について広範な研究を行い,知識の獲得と伝達に関する幅広いアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 19:54:04 GMT)
PrimA6D: Rotational Primitive Reconstruction for Enhanced and Robust 6D Pose Estimation [11.9]
本稿では,1つの画像を入力として,回転プリミティブに基づく6次元オブジェクトポーズ推定を提案する。変分オートエンコーダ(VAE)を利用して、基礎となるプリミティブとその関連するキーポイントを学習する。公開データセットに対して評価すると,LINEMOD,Occlusion LINEMOD,およびY誘発データセットよりも顕著な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 10:39:13 GMT)
On-The-Fly Information Retrieval Augmentation for Language Models [10.0]
我々は、事前訓練された言語モデルの強化として情報検索を利用する。情報検索によるGPT 2.0の強化により,Gigaword corpus におけるパープレキシティの相対的な低下を,再学習なしでゼロショット15%達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 07:31:14 GMT)
Evaluating Uncertainty Estimation Methods on 3D Semantic Segmentation of Point Clouds [10.0]
我々はDarkNet21Seg 3Dセマンティックセグメンテーションモデル上で,Deep Ensembles, MC-Dropout, MC-DropConnectの3つの不確実性定量化手法を評価する。 Deep Ensemblesは、パフォーマンスと不確実性の両方で、他の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 16:22:34 GMT)
Exploration and Discovery of the COVID-19 Literature through Semantic Visualization [9.7]
我々は,大規模な関係データセット上での探索と発見を可能にする意味可視化技術を開発している。私たちの希望は、そうでなければ気づかないような複雑なデータの関連性に関する新しい推論を発見できることです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 16:40:37 GMT)
Balanced Symmetric Cross Entropy for Large Scale Imbalanced and Noisy Data [8.9]
ディープ畳み込みニューラルネットワークは、大規模視覚分類タスクにおいて多くの注目を集めている。本稿では,大規模製品認識タスクのための多種多様な深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 11:24:43 GMT)
CICLAD: A Fast and Memory-efficient Closed Itemset Miner for Streams [8.8]
頻繁にクローズドアイテムセット(FCI)は効率的な第1ステップを実現するが、現在のFCIストリームマイナはリソース消費に最適ではない。より優れたストレージ効率トレードオフを探すために,我々は,交差点をベースとしたスライディングウインドウFCI採掘機であるCicladを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 21:50:35 GMT)
Surrogate-assisted Particle Swarm Optimisation for Evolving Variable-length Transferable Blocks for Image Classification [8.4]
畳み込みニューラルネットワークを自動進化させるために,新しい有効サロゲート支援粒子群最適化アルゴリズムを提案する。提案手法は、CIFAR-10データセットで3.49%、CIFAR-100データセットで18.49%、SVHNデータセットで1.82%の競合エラー率を達成することにより、その効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 08:48:21 GMT)
Learning to Prune in Training via Dynamic Channel Propagation [8.0]
我々は「動的チャネル伝搬」と呼ばれる新しいネットワーク学習機構を提案する。各畳み込み層内の特定のチャネル群を抽出し、トレーニング時間内に前方伝播に参加する。トレーニングが終了すると、ユーティリティ値の高いチャネルは保持され、ユーティリティ値の低いチャネルは破棄される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 04:02:41 GMT)
A Deep-Generative Hybrid Model to Integrate Multimodal and Dynamic Connectivity for Predicting Spectrum-Level Deficits in Autism [7.6]
我々のフレームワークの生成部分は、構造的に規則化された動的辞書学習(sr-DDL)モデルである。本フレームワークの深部はLSTM-ANNブロックであり,Sr-DDL負荷の経時的変化をモデル化し,多次元的臨床的重症度を予測する。自閉症スペクトラム障害(ASD)と診断された57例のマルチスコア予測課題における枠組みの検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 20:18:09 GMT)
Dalek -- a deep-learning emulator for TARDIS [6.7]
超新星のスペクトル時系列は、これらのエネルギティック事象の先駆者および爆発過程に関する豊富な情報を含んでいる。これらのデータのモデリングには、高価な放射転写符号を用いた非常に高次元の後方確率の探索が必要である。ニューラルネットワークのトレーニングのための広く利用可能なライブラリの出現と、ほぼ任意の関数を高精度で近似する能力を組み合わせることで、この問題に対する新たなアプローチが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 18:00:00 GMT)
MIRA: Leveraging Multi-Intention Co-click Information in Web-scale Document Retrieval using Deep Neural Networks [6.0]
産業Web検索におけるディープリコールモデルの問題について検討する。ウェブスケールのマルチインテンション共同クリック文書グラフを提案する。また,Bertとグラフアテンションネットワークに基づく符号化フレームワークMIRAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 06:32:48 GMT)
Integrating Neural Networks and Dictionary Learning for Multidimensional Clinical Characterizations from Functional Connectomics Data [5.4]
本稿では、ニューラルネットワークと辞書学習を組み合わせた統合フレームワークを提案し、静止状態機能MRIと行動データの間の複雑な相互作用をモデル化する。自閉症スペクトラム障害(ASD)52例を用いたマルチスコア予測課題における組み合わせモデルの評価を行った。統合されたフレームワークは,3種類の臨床重症度を予測するために,10倍のクロス・コンフィグレーション・セッティングにおいて最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 20:14:45 GMT)
CyRes -- Avoiding Catastrophic Failure in Connected and Autonomous Vehicles (Extended Abstract) [5.4]
本稿では,運用型サイバーレジリエンス手法であるCyResを紹介する。 CyResの方法論自体は、裁判所や公的に指名された規制当局によってテストすることができる。オペレータがどのエビデンスを生成すべきかを理解し、そのエビデンスの品質を計測できるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 10:54:33 GMT)
A Coupled Manifold Optimization Framework to Jointly Model the Functional Connectomics and Behavioral Data Spaces [5.4]
本稿では,コホートに共通する低次元行列多様体にfMRIデータを投影する結合多様体最適化フレームワークを提案する。患者固有の負荷は、同時に第2の非線形多様体を介して、興味の行動尺度にマップされる。自閉症スペクトラム障害58例の安静時fMRIの枠組みを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 20:12:51 GMT)
Dueling Deep Q-Network for Unsupervised Inter-frame Eye Movement Correction in Optical Coherence Tomography Volumes [5.4]
オプティカルコヒーレンス・トモグラフィー(OCT)では、個々のスライスを連続的に取得することで、運動アーティファクトにこのモダリティが生じる。この画像モダリティの特徴であるスペックルノイズは、従来の登録技術が採用されている際に不正確となる。本稿では、深層強化学習を用いて、フレーム間の動きを教師なしで補正することで、これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 07:14:30 GMT)
LOOC: Localize Overlapping Objects with Count Supervision [5.2]
オーバーラップオブジェクトをカウント・インスペクタで局所化する手法であるLOOCを提案する。最初の段階では、LOOCは擬似的なポイントレベルのアノテーションを半教師付きで生成することを学ぶ。第2段階では、LOOCはこれらの擬似ラベルをトレーニングする完全に教師付きローカライゼーション手法を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 17:44:13 GMT)
Feedback Neural Network based Super-resolution of DEM for generating high fidelity features [4.7]
低分解能DEMに繰り返し高頻度の詳細を追加することを学習する新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。我々のネットワークDSRFBは、4つの異なるデータセットにわたるRMSEの0.59から1.27を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 21:10:19 GMT)
Deep-PowerX: A Deep Learning-Based Framework for Low-Power Approximate Logic Synthesis [4.1]
本稿では,Deep Learning, Approximate Computing, Low Power Designという3つの強力な技術を統合する。深層学習の進歩を利用して、近似論理合成エンジンを誘導し、与えられたデジタルCMOS回路の動的消費電力を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 02:47:58 GMT)
On Sufficient and Necessary Conditions in Bounded CTL: A Forgetting Approach [3.9]
計算木論理(CTL)における忘れ書きに基づくアプローチを導入する。本研究では, 与えられたモデルの下で, 与えられたシグネチャ上で, 最強必要条件 (SNC) と最弱十分条件 (WSC) を計算できることを示す。また, その理論的性質について考察し, 忘れることの概念が, 知識を忘れることの本質的な仮定を満足させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 13:44:36 GMT)
CacheNet: A Model Caching Framework for Deep Learning Inference on the Edge [3.4]
CacheNetは、マシン認識アプリケーションのためのモデルキャッシングフレームワークである。エンドデバイス上の低複雑さモデルと、エッジまたはクラウドサーバ上の高複雑性(あるいはフル)モデルをキャッシュする。エンドデバイスまたはエッジサーバ単独で推論タスクを実行するベースラインアプローチよりも58-217%高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 16:32:14 GMT)
Detecting Signatures of Early-stage Dementia with Behavioural Models Derived from Sensor Data [3.4]
本稿では, 軽度認知障害 (MCI) とアルツハイマー病 (AD) のテクステアリー段階における行動徴候を特徴付けることを目的とする。本稿では,MCI と AD の患者から得られた縦型センサデータのデータセットに,行動モデルと重要な症状の分析を導入し,それらを展開する。予備的な知見は、認知症早期の患者と健康な共生制御において、睡眠の質と歩行の関係が微妙に異なることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 18:46:49 GMT)
LSTM and GPT-2 Synthetic Speech Transfer Learning for Speaker Recognition to Overcome Data Scarcity [3.1]
音声認識問題において、データの不足は、学習と分類のために大量のデータを提供する人間の意志によってしばしば問題となる。本研究では、7人の被験者から5つのハーバードの文章を抽出し、そのMFCC属性について考察する。文字レベルLSTMとOpenAIの注意に基づくGPT-2モデルを用いて、合成MFCCは、オブジェクト単位のデータから学習することによって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 17:02:31 GMT)
Improved Preterm Prediction Based on Optimized Synthetic Sampling of EHG Signal [3.1]
子宮収縮と電気活動の相互関係は、子宮電気ヒステグラム(EHG)を早期発見と予測のための有望な方向へと導く。 EHGシグナルの不足、特に短期患者の信号の不足により、合成アルゴリズムを適用して、事前型の人工的なサンプルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 01:12:31 GMT)
Deep Learning for Image Search and Retrieval in Large Remote Sensing Archives [2.8]
本章は、リモートセンシング(RS)におけるコンテンツベース画像検索(CBIR)システムの最近の進歩について述べる。まず,手作りのRS画像記述子に依存する従来のCBIRシステムの限界を分析する。次に,ディープラーニング(DL)モデルが最前線にあるRS CBIRシステムの進歩に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 08:52:07 GMT)
Reading Comprehension in Czech via Machine Translation and Cross-lingual Transfer [2.8]
この研究は、手動で注釈付けされたチェコのトレーニングデータを必要とせずに、チェコ語で読みやすいシステムを構築することに焦点を当てている。我々はSQuAD 1.1とSQuAD 2.0データセットをチェコ語に自動翻訳し、トレーニングと開発データを作成しました。その後,複数のBERTおよびXLM-RoBERTaベースラインモデルの訓練と評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 13:09:37 GMT)
Abstractive and mixed summarization for long-single documents [2.8]
本稿では、異なるモデルが訓練されたデータセットとして、科学的論文を用いる。この研究では、6つの異なるモデルを比較した。2つはRNNアーキテクチャ、もう1つはCNNアーキテクチャ、もう1つはTransformerアーキテクチャ、もう1つは強化学習を組み合わせたTransformerアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 19:30:28 GMT)
Deep learning for scene recognition from visual data: a survey [2.6]
この研究は、視覚データから深層学習モデルを用いて、シーン認識における最先端の技術をレビューすることを目的としている。シーン認識は依然としてコンピュータビジョンの新たな分野であり、単一の画像と動的な画像の観点から対処されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 16:53:18 GMT)
Stochastic Variational Bayesian Inference for a Nonlinear Forward Model [2.6]
変分ベイズ(VB)は、データから非線形モデルの文脈における後部分布の計算を容易にするために用いられる。以前は、加法ガウス雑音を伴うデータに対する非線形モデル推論のために、VBの分析的定式化が導出されてきた。ここでは、解析的定式化に必要な近似の一部を回避した解が導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 13:30:50 GMT)
DynNet: Physics-based neural architecture design for linear and nonlinear structural response modeling and prediction [2.6]
本研究では,線形および非線形な多自由度系の力学を学習できる物理に基づくリカレントニューラルネットワークモデルを提案する。このモデルは、変位、速度、加速度、内部力を含む完全な応答のセットを推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 17:05:35 GMT)
Ground Truth Free Denoising by Optimal Transport [2.5]
任意の種類のデータに対して学習した教師なしの復調法を提案する。トレーニングはノイズデータのサンプルとノイズの例に基づいて行われる。この方法は Wasserstein Generative Adversarial Network の設定に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 09:39:25 GMT)
Numerical detection of Gaussian entanglement and its application to the identification of bound entangled Gaussian states [2.4]
分離性問題は、線形行列の不等式の集合の実現可能性を決定する等価問題としてキャストできることを示す。提案手法は量子光学において証明可能なほど単純であるような有界なガウス状態の同定に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 14:53:58 GMT)
Deep image prior for 3D magnetic particle imaging: A quantitative comparison of regularization techniques on Open MPI dataset [2.2]
MPIは、医療応用の可能性を継続的に増加させている。これらの応用における性能向上の前提条件は、画像再構成問題に対する適切な解法である。本稿では,ディープニューラルネットワークによる解の表現を基盤とした,より深い画像に基づく新しい再構成手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 10:13:10 GMT)
Reliable Covariance Estimation [2.0]
タイラーの推定器は楕円族内における分布自由であり、計算が容易であることで際立っている。散乱行列が不明な場合, 楕円性に対する全ての代替品に対して一貫した, 容易に適用可能な適合性試験を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 16:06:25 GMT)
Opportunities and Challenges in Deep Learning Adversarial Robustness: A Survey [1.9]
本稿では,機械学習アルゴリズムの安全性を保証するために,強靭に訓練されたアルゴリズムを実装するための戦略について検討する。我々は、敵の攻撃と防衛を分類し、ロバスト最適化問題をmin-max設定で定式化し、それを3つのサブカテゴリに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 20:10:20 GMT)
Image-based Vehicle Re-identification Model with Adaptive Attention Modules and Metadata Re-ranking [1.5]
本稿では,ラベルアノテーションの少ないアダプティブアテンションモジュールを用いたモデルを提案する。提案手法はCVPR AI City Challenge 2020データセットで評価され,トラック2で37.25%のmAPを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 17:14:18 GMT)
Lightme: Analysing Language in Internet Support Groups for Mental Health [1.5]
手法:自然言語処理と機械学習技術が用いられた。結果: 主に語彙資源の特徴に基づくソリューションで, 危機投稿の分類性能が最も高い(52%)。我々の量的および質的な発見を特徴に翻訳するためには、さらなる研究が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 00:45:15 GMT)
Deep Fence Estimation using Stereo Guidance and Adversarial Learning [1.5]
人々は、しばしばフェンスとしてゆるやかに呼ばれるワイヤーメッシュによって遮られるイベントや展示の記憶に残るイメージをキャプチャします。フェンスを除去する最近の作業は、初期フェンスセグメンテーションの難しさにより、性能が制限されている。本研究の目的は,ステレオ画像対から生成された新しいフェンス誘導マスクを用いて,フェンスを正確に分割することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 14:46:30 GMT)
RSAC: Regularized Subspace Approximation Classifier for Lightweight Continuous Learning [0.9]
継続的学習は、時々来るデータについて学習を行おうとする。本研究では,軽量な連続学習を実現するために,新たなトレーニングアルゴリズムである正規化部分空間近似分類器(RSAC)を提案する。大規模な実験により、RSACは従来の継続的学習よりも効率的であることが示され、様々な実験環境下での作業よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 03:38:06 GMT)
Three-dimensional Human Tracking of a Mobile Robot by Fusion of Tracking Results of Two Cameras [0.9]
OpenPoseは人間の検出に使われる。この問題に対処するための新しいステレオビジョンフレームワークが提案されている。提案手法の有効性を目標追跡実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 06:46:49 GMT)
Real-Time Monitoring and Driver Feedback to Promote Fuel Efficient Driving [0.7]
本稿では, リアルタイム自動監視とドライバフィードバックにより, 燃費効率の高い運転行動を促進する新しい枠組みを提案する。歴史的データを用いたランダムフォレスト型分類モデルを用いて, 燃料非効率運転行動の同定を行う。不効率な運転動作が検出されると、ファジィ論理推論システムを使用して、燃料効率の運転動作を維持するために運転者がすべきことを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 09:23:53 GMT)
LOL: Lidar-Only Odometry and Localization in 3D Point Cloud Maps [0.6]
都市部を走行するライダー搭載車両の軌道計測と位置推定の問題に対処する。オンライン3Dポイントクラウドと事前オフラインマップとの間の幾何学的に類似した位置を検出するために,位置認識手法を適用した。異なる長さと環境の複数のKittiデータセット上で,提案するLOLシステムの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 10:20:53 GMT)
Multigrid for Bundle Adjustment [0.5]
本稿では,既存手法のスケール不足を補うグローバルモードを正確に表現する,非平滑なアグリゲーション・マルチグリッドプレコンディショナーを提案する。我々は、大規模で挑戦的な問題セットにおいて、最先端技術よりも最大13倍高速な解を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 21:14:35 GMT)
Reconstructing quantum molecular rotor ground states [0.4]
本研究では,高次元ヒルベルト空間からのデータに基づいて,制限されたボルツマンマシンを用いて,双極子ローターの鎖の基底状態の再構築を行う。サンプリング手順における対称性の付与が困難であることから,RBMが達成できる精度の基本的な限界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 16:53:03 GMT)
Users' Concern for Privacy in Context-Aware Reasoning Systems [0.2]
人々は、環境センサーによって収集されたデータに第三者がアクセスすることを心配している。参加者は、慣れ親しんだ第三者とは対照的に、不慣れな第三者に対して大きな懸念を示した。これらの懸念は予測され、(より少ない程度まで)この種のデータからどれだけの量の推定が可能かについての人々の信念に因果的に影響される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 09:13:57 GMT)
Qualitative Analysis of Monte Carlo Dropout [0.1]
ニューラルネットワーク(NN)モデルにおけるモデル不確実性を測定するために,モンテカルロ(MC)ドロップアウト法を定性的に解析する。実験の結果から,典型的なNNモデルにおけるMCドロップアウトの潜在的なメリットと関連するコストが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 14:40:56 GMT)
El Departamento de Nosotros: How Machine Translated Corpora Affects Language Models in MRC Tasks [0.1]
大規模言語モデル(LM)の事前学習には大量のテキストコーパスが必要である。下流自然言語処理タスクの微調整に直接翻訳コーパスを適用する際の注意点について検討する。後処理に伴う慎重なキュレーションにより,性能が向上し,LM全体の堅牢性が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 22:22:44 GMT)
Bright single photon sources in lateral silicon carbide light emitting diodes [0.1]
炭化ケイ素p-i-n-ダイオード内で単一光子エミッタを駆動できることが示される。我々は、VISおよびNIR領域で非古典的な光を発する様々な新しい色中心を見出した。 1種類のエミッタは電気的に励起され、炭化ケイ素が電気的に制御可能な単一光子源の理想的なプラットフォームとして機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 16:23:24 GMT)
WordPress on AWS: a Communication Framework [0.0]
AWSとWordPressは、企業がWeb上でプレゼンスを維持するための魅力的な、効果的で安価な方法を提供する。インターネットのWebページの約1/3はWordPressを使っており、約100万の企業が自社のITインフラストラクチャをAWSクラウドに移行している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 17:20:45 GMT)
Visual Question Answering as a Multi-Task Problem [0.0]
本稿では,視覚質問応答をマルチタスク問題とみなすべきであるという仮説を提示する。一般的な2つのVisual Question Answeringデータセットをマルチタスク形式に再構成することでこれを実証する。その結果,視覚質問応答に対するマルチタスクアプローチは,シングルタスクフォーマットに対して5～9%の性能向上をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 16:07:13 GMT)
Universal dimerized quantum droplets in a one-dimensional lattice [0.0]
1次元光学格子における2成分ボソニック混合物の基底状態特性について検討した。我々は、量子液体の形成を実証するために、魅力的な成分間および反発的な成分間相互作用を持つ微視的なハミルトニアンを頼りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 16:22:29 GMT)
Tree Optimization Based Heuristics and Metaheuristics in Network Construction Problems [0.0]
本稿では,建設作業員が交通ネットワークのエッジを構築する必要のある,近年導入されたネットワーク構築問題について考察する。各種の利害関係が動作した時の非減少機能を最小限に抑える建設スケジュールを見つける必要がある。木質効率のよいネットワーク構築問題の解法として,汎用的な局所探索手法と2つのメタヒューリスティック手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 18:40:45 GMT)
Training of Deep Learning Neuro-Skin Neural Network [0.0]
Deep Learning Neuro-Skin Neural Networkは、著者らが最近発表した新しいタイプのニューラルネットワークである。神経骨格は有限要素を用いてモデル化される。有限要素の各要素は細胞を表す。神経骨格は望ましい反応を提示できないが、徐々に所望のレベルに改善することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 18:51:45 GMT)
Susy for non-Hermitian Hamiltonians, with a view to coherent states [0.0]
ガゼウ・クラウダー型の両コヒーレントな状態が構築され、その性質が解析される。ブラックスコールズ方程式への応用など、いくつかの例も議論されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 13:37:31 GMT)
Surpassing the resistance quantum with a geometric superinductor [0.0]
スーパーインダクタは抵抗量子$R_textQ approx 6.45textkOmega$を超える特性インピーダンスを持ち、基底状態電荷の変動を抑制する。特性インピーダンスが30.9$textkOmega$の104平面アルミコイル共振器を5.6GHzでモデル化・製作・特性評価する。幾何学的スーパーインダクタは、制御されていないトンネル現象をなくし、高い線形性と磁気的に結合する能力を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 12:22:44 GMT)
Strong magnon-photon coupling within a tunable cryogenic microwave cavity [0.0]
磁気スピンに強く結合した高温マイクロ波空洞を実現する。このシステムは、すべての周波数で強い結合状態にあり、約800の協調性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 19:42:01 GMT)
Stroboscopic quantum optomechanics [0.0]
本研究では, 機械的消散の存在下でも, 地中冷却と機械的スクイーズを実現できることを示す。我々は、ストロボスコープのバックアクション回避測定の完全な量子力学的処理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 09:43:36 GMT)
Strategies for Using Proximal Policy Optimization in Mobile Puzzle Games [0.0]
本研究は, カジュアルなモバイルパズルゲームにおいて, 人気のRL手法であるPPO(Proximal Policy Optimization)の適用戦略を調査し, 評価する。我々は,現実のモバイルパズルゲームに対して,さまざまな戦略を実装し,テストしてきた。このゲームジャンルにおけるアルゴリズムのより安定した動作を保証するためのいくつかの戦略を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 08:03:45 GMT)
Selecting Regions of Interest in Large Multi-Scale Images for Cancer Pathology [0.0]
顕微鏡スライドの高解像度スキャンは、がん病理学者が、複数のスケールと解像度でスライド画像内の特徴の測定に基づいて、がんの存在、サブタイプ、および重症度に関する結論に達するのに十分な情報を提供する。肝癌,肝細胞癌 (HCC) と胆管癌 (CC) の2種類の1種を含む肝病理組織スライドにおいて,WSIを段階的に拡大して興味領域(ROI)を検出するための強化学習とビームサーチに基づくアプローチを検討する。これらのROIは病理医に直接提示され、測定と診断を助けるか、または使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 15:27:41 GMT)
Quantum Pricing with a Smile: Implementation of Local Volatility Model on Quantum Computer [0.0]
本稿では,基本資産価格のボラティリティが価格と時間に依存する局所的ボラティリティ(LV)モデルについて考察する。実装には2つの種類がある。ひとつはRN方式のレジスタ・パー・RN方式であり、これは以前の論文のほとんどで採用されている。もう1つは PRN-on-a-Register 方式で、著者の以前の研究で提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 02:54:25 GMT)
PsychFM: Predicting your next gamble [0.0]
人間の行動そのものは選択予測問題にモデル化できる。行動は個人に依存しているため、個人ごとに選択を予測するモデルを構築する必要がある。機械学習や心理学理論といった概念を取り入れた,新たなハイブリッドモデル「サイコFM」が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 17:41:14 GMT)
Playing with Words at the National Library of Sweden -- Making a Swedish BERT [0.0]
本稿では,スウェーデン国立図書館(KB)のデータ駆動研究のためにKBLabが開発したスウェーデンのBERT(KB-BERT)を紹介する。スウェーデン語以外の言語のためのトランスフォーマーベースのBERTモデルを作成するための最近の取り組みに基づいて、KBのコレクションを使用して、スウェーデン語向けの新しい言語固有のBERTモデルを作成およびトレーニングする方法を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 12:53:39 GMT)
Online publication of court records: circumventing the privacy-transparency trade-off [0.0]
法律データへの大規模なアクセスに対処するには,現在のプラクティスが不十分である,と我々は主張する。本稿では,プライバシ保護法定データパブリッシングシステムへの道を切り開く,ストローマンマルチモーダルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 13:58:01 GMT)
On the application of transfer learning in prognostics and health management [0.0]
データ可用性は、研究者や業界の実践者がデータベースの機械学習に頼ることを奨励している。ディープラーニング、障害診断と診断のためのモデル。これらのモデルにはユニークな利点がありますが、そのパフォーマンスはトレーニングデータと、そのデータがテストデータをどのように表現しているかに大きく依存しています。トランスファーラーニング(Transfer Learning)は、前回のトレーニングから学んだことの一部を新しいアプリケーションに転送することで、この問題を改善できるアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 23:35:18 GMT)
On super-Poissonian behavior of the Rosenzweig-Porter model in the non-ergodic extended regime [0.0]
Rosenzweig-Porterモデルでは、エルゴード拡張金属相と局在相の間の非エルゴード拡大相を示す。この位相は波動関数のフラクタル挙動とエネルギースペクトルの相関したミニバンド構造によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 15:11:56 GMT)
Noise2Filter: fast, self-supervised learning and real-time reconstruction for 3D Computed Tomography [0.0]
X線ビームラインでは、物体の内部の3Dトモグラフィー画像の達成可能な時間分解能が1秒に短縮された。本研究では,実測データのみを用いて学習可能なフィルタ手法であるNoss2Filterを提案する。トレーニングデータの追加によるトレーニングと比較して,精度の低下は限定的であり,標準フィルタ法と比較して精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 12:12:10 GMT)
Multimodal Container Planning: a QUBO Formulation and Implementation on a Quantum Annealer [0.0]
マルチモーダル・コンテナ・プランニングの応用について述べる。本稿では,この問題をQUBO問題定式化にマップする方法と,D-Wave Systems が生成する量子アニール上での実用化方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 14:51:41 GMT)
Mathematical Perspective of Machine Learning [0.0]
我々は、関数近似としての機械学習の理論的課題、デフォルト最適化アルゴリズムとしての勾配降下、固定長と幅ネットワークの制限、数学的観点からのRNNに対する異なるアプローチについて詳しく検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 05:26:02 GMT)
Impact of COVID-19 on Forecasting Stock Prices: An Integration of Stationary Wavelet Transform and Bidirectional Long Short-Term Memory [0.0]
著者らは、新型コロナウイルスが世界経済に与える影響を調査している。提案する商品・株価予測システムは, 定常ウェーブレット変換(SWT)と双方向長短期記憶(BDLSTM)ネットワークを統合している。その結果,BDLSTM+WT-ADAは5日間の原油価格予測で良好な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 14:03:39 GMT)
Experimental investigations of the problem of the quantum jump with the help of superconductor nanostructures [0.0]
量子論の創始者間の論争の主題の1つは、量子ジャンプであった。我々は、量子超伝導体ナノ構造を用いてこの問題を実験的に研究する可能性に注意を向ける。実験の最初の結果が提示され、そのパラドキカル性は問題の関連性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 17:46:50 GMT)
Examining Redundancy in the Context of Safe Machine Learning [0.0]
本稿では,MNISTデータベース上のニューラルネットワーク分類器を用いた実験について述べる。本報告では,MNISTデータベースを用いて,安全かつ信頼性の高いシステムにおいて,NN分類器を使用する際の期待される困難さを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 18:23:56 GMT)
Ensemble Regression Models for Software Development Effort Estimation: A Comparative Study [0.0]
本研究は,どの手法がより優れた作業予測精度を持つかを判定し,より優れた見積もりを提供するための組み合わせ手法を提案する。その結果,提案したアンサンブルモデルでは,ソフトウェアプロジェクトの取り組み推定に最適な応答が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 14:40:41 GMT)
Eliminating Catastrophic Interference with Biased Competition [0.0]
本稿では,複雑なデータセットのマルチタスク特性を活用するモデルを提案する。このモデルは,新たに作成したデータセット上でのタスク間の破滅的な干渉を排除し,視覚質問応答空間における競合的な結果をもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 16:15:15 GMT)
Dynamic Logic of Quantum Field Theory [0.0]
動的論理の観点を導入することでQFTの論理を定式化する。我々は、QFTにおけるフェルミオン、いわゆる真空状態、ゼロベクトルおよびプロパゲータの動的論理的解釈を与える。我々は,QFTの動的論理から,アハロノフ・ボーム効果を自然に説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 12:33:47 GMT)
Dissipative Adiabatic Measurements: Beating the Quantum Cram\'{e}r-Rao Bound [0.0]
物理パラメータの測定で達成可能な精度が、量子クラム・ラオバウンド(QCRB)によって根本的に制限されているのは、最近になってである。そこで本研究では,散逸的断熱測定(dissipative adiabatic measurement)と呼ばれる革新的な測定手法を提案し,QCRBに打ち勝つことができることを理論的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 03:07:05 GMT)
Discrete aspects of continuous symmetries in the tensorial formulation of Abelian gauge theories [0.0]
U(1)$対称性を持つ格子モデルの標準恒等性と定理が離散的に再表現されることを示す。運動の連続格子方程式とテンソルの離散選択規則の間の幾何学的類似について説明する。我々は、大域的、局所的、連続的、離散的アベリア対称性に対するネーターの定理を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 14:50:47 GMT)
Consistent analytical solution for the response of a nanoscale circuit to a mode-locked laser [0.0]
電子マンフリー経路が金属中の68.2nmまで長くなるため、ナノスケール回路を通して波動関数がコヒーレントになる可能性があるため、新しいアプローチが求められている。回路パラメータの異なる集合で固有値を決定するアルゴリズムをいくつか提示する。また,ナノスケール回路の完全な解を求めるアルゴリズムも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 14:57:09 GMT)
Complex Network Construction for Interactive Image Segmentation using Particle Competition and Cooperation: A New Approach [0.0]
ネットワーク構築段階では、特徴集合における各要素の重要性を定義するために重みベクトルが必要である。本稿では,ネットワーク構築フェーズの変更による重みベクトルの除去を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 11:42:07 GMT)
Bound states in semi-Dirac semi-metals [0.0]
一方の方向に線形な分散と他方の方向に二次的な分散を有するナノ構造の輸送特性について検討した。この分析の最も興味深い特徴の1つは、弱い結合状態にある系の明らかなスペクトル不安定性である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 12:22:19 GMT)
Autonomous Maxwell's demon in a cavity QED system [0.0]
マクスウェルの魔術師。原子は空洞と相互作用するクビットと、クビット状態に関する情報を運ぶデーモンの両方をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 06:27:37 GMT)
A switching approach for perfect state transfer over a scalable and routing enabled network architecture with superconducting qubits [0.0]
完全状態伝達(PST)のためのハイパーキューブスイッチングアーキテクチャを提案する。任意の次元の任意のハイパーキューブに誘導されたハイパーキューブを見つけることは、常に可能であることを証明している。次に、このスイッチングスキームを任意の数の量子ビット上で一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 15:20:02 GMT)
A Generalized Flow for B2B Sales Predictive Modeling: An Azure Machine Learning Approach [0.0]
ビジネス・トゥ・ビジネス(B2B)の売上の予測はビジネス・マネジメントの成功の中核をなす。クラウドベースのコンピューティングプラットフォームであるMicrosoft Azure ML上でのデータ駆動機械学習(ML)ワークフローを提案する。その結果、ML予測に基づく意思決定はより正確であり、より高い金融価値をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jul 2020 01:00:22 GMT)