Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Worse WER, but Better BLEU? Leveraging Word Embedding as Intermediate in Multitask End-to-End Speech Translation [127.5]
音声翻訳(ST)は、ソース言語の音声からターゲット言語のテキストへの変換を学習することを目的としている。単語埋め込みを中間語として活用することでマルチタスクSTモデルを改善することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 01:04:58 GMT)
L$^2$-GCN: Layer-Wise and Learned Efficient Training of Graph Convolutional Networks [118.4]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、多くのアプリケーションで人気が高まっているが、大きなグラフデータセットをトレーニングするのは依然として難しい。本稿では,GCN (L-GCN) のための新しいレイヤワイドトレーニングフレームワークを提案する。実験の結果、L-GCNは少なくとも1桁の精度で最先端よりも高速であり、メモリ使用量はデータセットのサイズに依存しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 21:55:06 GMT)
Scalable Differentiable Physics for Learning and Control [99.4]
微分物理学は、物理的対象や環境を含む問題を学習し、制御するための強力なアプローチである。我々は、多数のオブジェクトとその相互作用をサポートすることができる微分可能物理学のためのスケーラブルなフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 19:07:51 GMT)
Local Grid Rendering Networks for 3D Object Detection in Point Clouds [98.0]
CNNは強力だが、全点の雲を高密度の3Dグリッドに酸化した後、点データに直接畳み込みを適用するのは計算コストがかかる。入力点のサブセットの小さな近傍を低解像度の3Dグリッドに独立してレンダリングする,新しい,原理化されたローカルグリッドレンダリング(LGR)演算を提案する。 ScanNetとSUN RGB-Dデータセットを用いた3次元オブジェクト検出のためのLGR-Netを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 13:57:43 GMT)
Inference Stage Optimization for Cross-scenario 3D Human Pose Estimation [97.9]
既存の3Dポーズ推定モデルは、目に見えないポーズを持つ新しいシナリオに適用する場合、パフォーマンス低下を被る。本稿では、3次元ポーズモデルの一般化性を改善するための新しいフレームワークである推論段階最適化(ISO)を提案する。注目すべきは、MPI-INF-3DHPで83.6%の最先端の3D PCKが得られることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 09:45:18 GMT)
Deep Bilateral Retinex for Low-Light Image Enhancement [96.2]
低照度画像は、低コントラスト、色歪み、測定ノイズによる視界の低下に悩まされる。本稿では,低照度画像強調のための深層学習手法を提案する。提案手法は最先端の手法と非常に競合し, 極めて低照度で撮影した画像の処理において, 他に比べて大きな優位性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 06:26:44 GMT)
Jointly Modeling Motion and Appearance Cues for Robust RGB-T Tracking [85.3]
我々はRGBと熱(T)の両モードの融合重量マップを推定する新しい後期融合法を開発した。外観キューが信頼できない場合には、動作キューを考慮に入れ、トラッカーを堅牢にする。最近の3つのRGB-T追跡データセットの多くの結果から、提案したトラッカーは他の最先端のアルゴリズムよりも大幅に性能が向上していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 08:11:33 GMT)
Self-Calibration Supported Robust Projective Structure-from-Motion [80.2]
本稿では,自己校正制約によってマッチングプロセスが支持される統合されたStructure-from-Motion (SfM)法を提案する。これらの制約を利用して,ロバストなマルチビューマッチングと正確なカメラキャリブレーションを示す実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 08:47:10 GMT)
Face Anti-Spoofing with Human Material Perception [76.5]
フェース・アンチ・スプーフィング(FAS)は、プレゼンテーション攻撃から顔認識システムを保護する上で重要な役割を担っている。我々は、顔の反偽造を物質認識問題として言い換え、それを古典的な人間の物質知覚と組み合わせる。本稿では,本質的な素材に基づくパターンをキャプチャ可能なバイラテラル畳み込みネットワーク(BCN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 18:25:53 GMT)
RDP-GAN: A R\'enyi-Differential Privacy based Generative Adversarial Network [75.8]
GAN(Generative Adversarial Network)は,プライバシ保護の高い現実的なサンプルを生成する能力によって,近年注目を集めている。しかし、医療記録や財務記録などの機密・私的な訓練例にGANを適用すると、個人の機密・私的な情報を漏らしかねない。本稿では、学習中の損失関数の値にランダムノイズを慎重に付加することにより、GAN内の差分プライバシー(DP)を実現するR'enyi-differentially private-GAN(RDP-GAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 09:51:02 GMT)
Shape-aware Meta-learning for Generalizing Prostate MRI Segmentation to Unseen Domains [68.7]
前立腺MRIのセグメント化におけるモデル一般化を改善するために,新しい形状認識メタラーニング手法を提案する。実験結果から,本手法は未確認領域の6つの設定すべてにおいて,最先端の一般化手法を一貫して上回っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 07:56:02 GMT)
Accelerating Nonconvex Learning via Replica Exchange Langevin Diffusion [67.7]
ランゲヴィン拡散は非最適化のための強力な方法である。本稿では,Langevin拡散を異なる温度で置き換えるレプリカ交換を提案する。レプリカ交換Langevin拡散を離散化することにより、離散時間アルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 02:52:11 GMT)
On Connections between Regularizations for Improving DNN Robustness [67.3]
本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)の対角的ロバスト性を改善するために最近提案された正規化条件を解析する。入力勾配正則化,ジャコビアン正則化,曲率正則化,クロスリプシッツ関数など,いくつかの有効な方法間の接続性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 23:43:32 GMT)
Simple and Deep Graph Convolutional Networks [63.8]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ構造化データに対する強力なディープラーニングアプローチである。その成功にもかかわらず、現在のGCNモデルは、エムの過度に滑らかな問題のため、ほとんどが浅くなっている。本稿では,2つの単純かつ効果的な手法を用いて,バニラGCNモデルを拡張したGCNIIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 16:18:06 GMT)
Deep 3D Capture: Geometry and Reflectance from Sparse Multi-View Images [59.9]
本稿では,任意の物体の高品質な形状と複雑な空間変化を持つBRDFを再構成する学習に基づく新しい手法を提案する。まず、深層多視点ステレオネットワークを用いて、ビューごとの深度マップを推定する。これらの深度マップは、異なるビューを粗く整列するために使用される。本稿では,新しい多視点反射率推定ネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 07:48:28 GMT)
SplitFusion: Simultaneous Tracking and Mapping for Non-Rigid Scenes [57.5]
SplitFusionは、シーンの厳密なコンポーネントと非厳密なコンポーネントの両方のトラッキングと再構築を同時に実行する、新しいフレームワークである。提案手法は, 正確な環境マップだけでなく, 移動する人間など, 十分に再構成された非剛体目標も提供できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 14:27:16 GMT)
Stable Polarization Entanglement based Quantum Key Distribution over Metropolitan Fibre Network [55.4]
我々は、Oバンドで発生する偏光共役光子を配置したダークテレコムファイバ上での量子鍵分布実装を実証する。対の光子のうちの1つが10kmの繊維で伝播し、もう1つは局所的に検出される。これにより、QBERの平均は6.4%、最後のキーレートは109ビット/秒で連続的で安定したQKD動作が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 02:36:57 GMT)
Fairness by Learning Orthogonal Disentangled Representations [50.8]
不変表現問題に対する新しい非絡み合い手法を提案する。エントロピーによりセンシティブな情報に依存しない有意義な表現を強制する。提案手法は5つの公開データセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 09:04:10 GMT)
Deep Fashion3D: A Dataset and Benchmark for 3D Garment Reconstruction from Single Images [50.3]
Deep Fashion3Dは、これまでで最大の3D衣料品のコレクションだ。 3D機能ライン、3Dボディポーズ、対応するマルチビューリアルイメージなど、リッチなアノテーションを提供する。一つのネットワークであらゆる種類の衣服を学習できる新しい適応型テンプレートが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 12:43:49 GMT)
Neuro-Symbolic Generative Art: A Preliminary Study [47.7]
我々はニューラル・シンボリック・ジェネレーション・アートという新しいハイブリッド・ジャンルを提案する。予備研究として,シンボリックアプローチによるサンプルから生成型ディープニューラルネットワークをトレーニングする。我々は、被験者が最終人工物と、私たちの神経-象徴的アプローチを使用して、それぞれ61%と82%の時間で象徴的アプローチよりも創造的になるプロセスを見つけることを、人間の研究を通して実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 19:40:00 GMT)
DessiLBI: Exploring Structural Sparsity of Deep Networks via Differential Inclusion Paths [45.9]
逆スケール空間の差分包摂に基づく新しい手法を提案する。 DessiLBIが早期に「優勝チケット」を発表することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 04:40:16 GMT)
Multi-Sensor Next-Best-View Planning as Matroid-Constrained Submodular Maximization [42.2]
複数のロボットのチームが捉えた深度画像を用いて3次元モデルを作成することの問題点を考察する。次回のビュープランニングでは、現在のシーンモデルを使用して次の視点を選択します。このユーティリティ関数を用いたマルチセンサの次ベクタービュープランニングは,マットロイド制約の下でのサブモジュラーの例であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 12:28:18 GMT)
Variational Policy Gradient Method for Reinforcement Learning with General Utilities [38.5]
近年,累積報酬の合計を超える総合目標を持つ強化学習システムが注目を集めている。本稿では,一般的な凹凸ユーティリティ関数を対象とする決定問題におけるポリシーについて考察する。汎用性を持つRLの新しい変分ポリシー勾配定理を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 17:51:53 GMT)
Graph Structural-topic Neural Network [35.3]
Graph Convolutional Networks(GCNs)は、ノードのローカル機能を効果的に収集することで、大きな成功を収めた。本稿では,グラフのトピックモデルを利用したGCNモデルであるGraphSTONEを提案する。ノードの特徴と構造的トピックの特徴を統一する多視点GCNを設計し、構造的トピックを利用して集約を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 15:11:41 GMT)
Speckle2Void: Deep Self-Supervised SAR Despeckling with Blind-Spot Convolutional Neural Networks [30.4]
切り離しはシーン分析アルゴリズムの重要な予備段階ですディープラーニングの最近の成功は、新しい世代の非仕様化技術が想定されている。本稿では,自己教師型ベイズ解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 11:38:48 GMT)
Let's be Humorous: Knowledge Enhanced Humor Generation [26.9]
関連する知識をセットして、パンチラインを生成する方法について検討する。我々の知る限り、これは知識強化モデルでパンチラインを生成する最初の試みである。実験結果から,本手法は知識を生かして,流動的で面白いパンチラインを生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 03:04:14 GMT)
Modality Shifting Attention Network for Multi-modal Video Question Answering [23.8]
本稿では,Multimodal Video Question Answering (MVQA) タスクのための Modality Shifting Attention Network (MSAN) と呼ばれるネットワークについて考察する。 MSANはタスクを,(1)質問に関連する時間的モーメントの局所化,(2)回答の局所化モーメントに基づく正確な予測の2つのサブタスクに分解する。実験の結果、MSANはTVQAベンチマークデータセットで71.13%のテスト精度を達成し、従来の最先端技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 08:01:10 GMT)
Discount Factor as a Regularizer in Reinforcement Learning [23.6]
低い割引係数でRLアルゴリズムを適用することは、レギュレータとして機能し、限られたデータ構造の性能を向上させることが知られている。削減割引係数を用いることと、アルゴリズムの損失に明示的な正規化項を追加することの間には、明らかな等価性を示す。等価性によって動機付けられたこの手法を、標準の$L$正規化と比較して実証的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 08:10:09 GMT)
A Novel Multi-Step Finite-State Automaton for Arbitrarily Deterministic Tsetlin Machine Learning [22.8]
本稿では,TM学習におけるTsetlin Automataに代わる新しい有限状態学習オートマトンを提案する。新しいオートマトンは、多段階決定論的状態ジャンプを使用してサブパターンを強化する。エネルギー面では、乱数生成はTMのスイッチングエネルギー消費を構成し、より大きなデータセットに対して最大11mWの電力を節約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 14:56:05 GMT)
Regularization via Structural Label Smoothing [22.7]
正規化は機械学習モデルの一般化性能を促進する効果的な方法である。本稿では,ニューラルネットワークの過度な適合を防止するための出力分布正規化の一形態であるラベル平滑化に着目した。このようなラベルの平滑化はトレーニングデータのベイズ誤り率に定量的なバイアスを与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 23:22:56 GMT)
Topological Insights into Sparse Neural Networks [16.5]
本稿では,グラフ理論の観点から,スパースニューラルネットワークトポロジの理解と比較を行うアプローチを提案する。まず、異なるスパースニューラルネットワーク間の距離を測定するために、NNSTD(Neural Network Sparse Topology Distance)を提案する。適応的なスパース接続は、高密度モデルよりも優れた非常に異なるトポロジを持つスパースサブネットワークを常に顕在化することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 17:11:12 GMT)
Autonomous Driving with Deep Learning: A Survey of State-of-Art Technologies [12.8]
これはディープラーニング手法を用いた自動運転技術のサーベイである。本稿では,認識,マッピングとローカライゼーション,予測,計画と制御,シミュレーション,V2X,安全性など,自動運転システムの主要な分野について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 04:38:43 GMT)
A Generalized Kernel Risk Sensitive Loss for Robust Two-Dimensional Singular Value Decomposition [11.2]
2次元特異分解(2DSVD)は、画像再構成、分類、クラスタリングなどの画像処理タスクに広く用いられている。従来の2DSVDは平均二乗誤差(MSE)損失に基づいており、これは外れ値に敏感である。本稿では,雑音と外乱の一般化されたカーネルリスクに基づくロバストDSVDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 04:20:50 GMT)
Multi-Head Attention based Probabilistic Vehicle Trajectory Prediction [10.9]
マルチヘッドアテンションに基づく簡単なエンコーダ・デコーダアーキテクチャを提案する。提案モデルでは,複数の車両に対して並列に予測された軌道の分布を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 09:47:35 GMT)
End-to-end Learning of a Fisher Vector Encoding for Part Features in Fine-grained Recognition [10.4]
部分的手法は局所的な特徴の欠如に悩まされていると仮定する。本稿では、部分特徴のフィッシャーベクトル符号化を畳み込みニューラルネットワークに統合することを提案する。 CUB-200-2011の鳥種分類の最先端の精度は90.40%から90.95%、NA-Birdsは89.20%から90.30%、Birdsnapは84.30%から86.97%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 12:17:25 GMT)
Low Rank Fusion based Transformers for Multimodal Sequences [9.5]
CMU-MOSEI, CMU-MOSI, IEMOCAPデータセットを用いたマルチモーダル知覚と感情認識の2つの手法を提案する。我々のモデルはより少ないパラメータを持ち、より速く訓練し、多くの大規模な核融合ベースのアーキテクチャと相容れない性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 08:05:40 GMT)
Lale: Consistent Automated Machine Learning [8.0]
Laleは、自動化された機械学習を一貫した方法で単純化し統一する、ハイレベルなPythonインターフェースのライブラリである。本稿では,自動機械学習を一貫した方法で単純化・統一する,ハイレベルPythonインタフェースのライブラリであるLaleを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 00:55:41 GMT)
Birds of a Feather Flock Together: Satirical News Detection via Language Model Differentiation [7.6]
風刺的なニュースでは、文脈の語彙的・実践的な属性が読者を楽しませる上で重要な要素である。本稿では,風刺ニュースと真のニュースを区別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 18:46:36 GMT)
Nested Subspace Arrangement for Representation of Relational Data [6.6]
表現学習のための包括的フレームワークであるNested SubSpace (NSS)アレンジメントを導入する。 NSSアレンジメントの概念に基づいて,汎用グラフの再生に特化した表現学習手法を実装した。数値実験により、DANCAR は WordNet を $mathbb R20$ に埋め込むことに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 04:07:14 GMT)
Graph modelling approaches for motorway traffic flow prediction [6.4]
本稿では,シドニーの人気のある自動車道に沿って,正確な短期予測を構築するための2つの新しい時空間的アプローチを提案する。提案手法は, 道路沿いの各目標カウントステーションに対して, 直近で最も近い交通流情報を用いて, バックトラックと近接性を示す近接手法に基づいて構築される。その結果,10分以内の短期予測では,提案手法は最先端のディープラーニングモデルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 05:28:58 GMT)
CardioLearn: A Cloud Deep Learning Service for Cardiac Disease Detection from Electrocardiogram [5.7]
CardioLearnというECGの心臓疾患検出のためのクラウド深層学習サービスの構築,トレーニング,運用について,我々の研究成果を実演する。実用的な例として、我々は、いつでもどこでも心電図を収集し、心疾患を検出できるインタラクティブなモバイルプログラムとともに、ポータブルなスマートハードウェアデバイスを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 18:48:24 GMT)
Registration of Histopathogy Images Using Structural Information From Fine Grained Feature Maps [5.7]
本稿では,事前学習したセグメンテーションネットワークから抽出した自己教師付きセグメンテーション特徴写像を用いた登録フレームワークにおけるセグメンテーション情報の統合手法を提案する。実験の結果,手動セグメンテーションマップを効果的に置き換え,手動セグメンテーションマップが利用できない実環境において,手動セグメンテーションマップの精度が向上する可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 12:05:03 GMT)
General description for nonequilibrium steady states in periodically driven dissipative quantum systems [5.6]
フロッケ工学は、光-物質相互作用の量子物理学の最前線である。フロック工学が様々な材料に拡張されるためには、周期的な駆動とエネルギー散逸のバランスで生じる量子状態を理解することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 00:55:20 GMT)
Towards Incorporating Contextual Knowledge into the Prediction of Driving Behavior [5.3]
外部条件による予測の影響について検討する。より正確には、横方向の動作予測に対する最先端のアプローチが、ある選択された外部条件、すなわち交通密度の影響について検討する。本研究は,自動走行車への情報統合に向けた第一歩となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 14:41:43 GMT)
Wind speed prediction using multidimensional convolutional neural networks [5.2]
本稿では,風速予測タスクのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくモデルを提案する。従来のCNNモデルと比較して,提案モデルでは風速データより優れた特徴付けが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 20:48:41 GMT)
Lazy Greedy Hypervolume Subset Selection from Large Candidate Solution Sets [5.2]
超体積インジケータのサブモジュラー特性を利用した新しい遅延グリードアルゴリズムを提案する。実験結果から,提案アルゴリズムは元のグレディ包摂アルゴリズムよりも数百倍高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 09:19:45 GMT)
Coronavirus Knowledge Graph: A Case Study [4.6]
我々は、新型コロナウイルス関連の専門家やバイオエンティティを特定するために、機械学習、ディープラーニング、知識グラフの構築とマイニング技術をいくつか使用しています。関連疾患,薬物候補,遺伝子,遺伝子変異,関連化合物の予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 03:55:31 GMT)
Interpretation of Disease Evidence for Medical Images Using Adversarial Deformation Fields [4.3]
本稿では,病状証拠の空間的説明を定式化し提示する手法を提案する。逆行訓練されたジェネレータは、疾患患者の画像を変更する変形場を生成し、健康な患者の画像に類似させる。慢性閉塞性肺疾患(COPD)の胸部X線(CXR)およびアルツハイマー病(AD)の脳MRI所見について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 00:51:54 GMT)
An encoder-decoder-based method for COVID-19 lung infection segmentation [3.6]
本稿では,CTスキャン画像を用いた多タスク深層学習による肺感染症セグメンテーションを提案する。提案手法は,データやラベル付き画像が不足していても,肺感染症を高いパフォーマンスで分離することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 20:00:32 GMT)
Deep brain state classification of MEG data [2.9]
本稿では、Human Connectome Project(HCP)が提供するMEGデータと、様々な深層ニューラルネットワークモデルを組み合わせて脳復号を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 19:28:11 GMT)
DRDr: Automatic Masking of Exudates and Microaneurysms Caused By Diabetic Retinopathy Using Mask R-CNN and Transfer Learning [2.1]
我々は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスファーラーニングを用いて,高品質なセグメンテーションマスクの探索と生成を行っている。我々はe-ophtha EXとe-ophtha MAから正規化されたデータベースを作成し、Mask R-CNNを調整して小さな病変を検出する。本モデルは, 臨床医や眼科医が悪名高いDRを検出・治療する過程において, 有望なmAPである0.45を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 07:20:03 GMT)
Choosing a sampling frequency for ECG QRS detection using convolutional networks [1.7]
本研究では,6種類のサンプル周波数が4種類の畳み込みネットワークモデルに与える影響について検討した。畳み込みネットワークに基づくディープラーニングモデルは、100Hzまたは250Hzの周波数でサンプリングされたECG信号に対して高いレベルの検出精度を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 09:30:49 GMT)
Classical and quantum analysis of the parametric oscillator with Morse-like time-dependent frequency [1.5]
我々は、$omega(t)2$がMorseポテンシャルのように振る舞う場合に焦点を当て、$(t,omega2)$ planeの符号の反転と変換を可能にする。量子状態の進化に関するより洗練された洞察は、位置モメンタムのハイゼンベルクの不確実性原理と、数型状態に対する二階相関関数によって示唆される統計的側面に注意を払って得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 17:37:36 GMT)
Efficient and accurate object detection with simultaneous classification and tracking [1.5]
本稿では,ポイントストリーム内の同時分類と追跡に基づく検出フレームワークを提案する。このフレームワークでは、トラッカーが点雲のシーケンスでデータアソシエーションを行い、冗長な処理を避けるために検出器を誘導する。ベンチマーク・データセットを用いて実験を行い,提案手法が従来のトラッキング・バイ・ディテクト・アプローチより優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 10:22:33 GMT)
Characterizing Online Vandalism: A Rational Choice Perspective [0.9]
ウィキペディアの混合メソッド分析を用いて、私は、ソーシャルコンピューティングと破壊主義に関する犯罪学的視点を組み合わせて、オンラインコンテンツコミュニティに破壊主義のオントロジーを提案する。破壊的な行為の性格は、破壊者の相対的なアイデンティティ、ウィキペディアとの政策史、破壊に必要な努力によって異なります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 22:29:22 GMT)
A Case for Lifetime Reliability-Aware Neuromorphic Computing [0.3]
我々は,ニューロモルフィックハードウェア上での最先端機械学習タスクの実行による長期的,すなわち寿命の信頼性への影響を評価する。ニューロモルフィック回路の周期的緩和により得られる信頼性と性能のトレードオフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 23:53:13 GMT)
Single-Atom Verification of the Information-Theoretical Bound of Irreversibility at the Quantum Level [0.1]
量子力学的な方法で、エントロピー生成に関する情報理論境界の第一の理論予測と実験的探索を報告する。我々の発見は、あらゆる量子熱力学過程の基本であり、従来の古典的熱力学に対する量子熱力学の多くの違いと複雑さを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 07:20:31 GMT)
Scalable Role-based Access Control Using The EOS Blockchain [0.0]
ロールベースのアクセス制御(RBAC)ポリシーは、リソースにアクセスする役割の観点で主題の権利を表す。本研究では,EOSブロックチェーンプラットフォームを用いたスケーラブルでフレキシブルで監査可能なRBACシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 18:45:14 GMT)
Ramsey interferometry of non-Hermitian quantum impurities [0.0]
我々は,非エルミート的ハミルトニアン自身と時間的に進化する一般状態のLoschmidtエコーをインターフェロメトリーにより測定するプロトコルを提案する。強い消散のために、量子多体ゼノ効果の現象論を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 10:57:50 GMT)
Quantum simulations with complex geometries and synthetic gauge fields in a trapped ion chain [0.0]
本稿では、イオン鎖に沿った外部磁場勾配と、大域的に均一な駆動場を用いて、量子シミュレータの到達範囲を大幅に拡張する手法を提案する。この技術は、トラップされたイオンの線形鎖における静的および時間変化の合成ゲージ場を生成するために使用できる。これは、周期境界条件や高次元ハミルトニアンを含む様々な結合と位相の幾何学の連続的なシミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 16:48:09 GMT)
Playing Chess with Limited Look Ahead [0.0]
静的評価関数として機能するために、ディープニューラルネットワークをトレーニングする。我々は,我々の静的評価関数が,先見的な知識をコード化していることを示す。先見深度に厳格な制限があるにもかかわらず、我々のエンジンはサンプル位置の約83%で同等の強度の移動を推奨している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 16:02:43 GMT)
Investigating the Requirements for Building a Blockchain- Based Achievement Record System [0.0]
信頼された達成記録は、重要な学習活動や成果だけでなく、証明書を記録し、認証することを目的としたセキュアなシステムである。本稿では,ブロックチェーンとスマートコントラクト技術を用いた達成記録システムにおいて,利害関係者の考えや展望を収集することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 18:44:14 GMT)
Induced interactions and quench dynamics of bosonic impurities immersed in a Fermi sea [0.0]
フェルミオン環境に浸漬された2つのボゾン不純物の非平衡量子力学を解明する。基底状態では、不純物とフェルミ海は、強い不純物-ナトリウム反発のために相分離されている。両符号の不純物-ナトリウムカップリングに宿主が介在する魅力的な誘導相互作用の存在を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 18:50:57 GMT)
Healing Spaces: Feasibility of a Multisensory Experience for Older Adults with Advanced Dementia and their Caregivers [0.0]
ヒーリングスペースズは、高齢者の進行性認知症の行動症状と心理的症状を改善する可能性を示す、多感的介入に対する新しいアプローチを提案する。スマートテクノロジーを使って、このプロジェクトはデジタルと物理の両方のコンポーネントを組み合わせて空間を変換し、統一されたキュレートされた感覚体験を作り出す。介護施設の介護者, 認知症進行段階の居住者を対象に, 介護施設におけるフル体験の具体的評価を行い, ヒーリングスペースアプリの利用性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 12:27:19 GMT)
Generation and dynamics of entangled fermion-photon-phonon states in nanocavities [0.0]
我々は、量子化された電磁場に結合したフェルミオン量子エミッタに対する絡み合った量子状態の生成と進化を記述する解析理論を開発する。この理論は、キャビティ量子光学の幅広い問題や、単一分子や他の量子エミッタと結合したプラズモンナノキャビティの研究に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 18:41:25 GMT)
Electronic Properties of Graphene Quantum Ring with Wedge Disclination [0.0]
グラフェン量子環幾何に閉じ込められた電荷キャリアのエネルギースペクトルと持続電流について検討する。結晶対称性が、六角形を五角形、四角形、八角形、八角形に置き換えることで局所的に変化する場合を考える。また、量子環に現れる永続電流と、ウェッジの偏差が異なる量子輸送量にどのように影響するかについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 16:46:33 GMT)
Discovering Drug-Drug and Drug-Disease Interactions Inducing Acute Kidney Injury Using Deep Rule Forests [0.0]
急性腎臓損傷(AKI)における薬物と薬物の相互作用と薬物と薬物の相互作用本稿では,多層木モデルから薬物使用量と疾患適応の組合せとしてルールを発見する新しい学習アルゴリズムであるDeep Rule Forests (DRF)を提案する。実験の結果,DRFモデルは,予測精度とモデル解釈可能性の観点から,通常の木に基づく他の最先端アルゴリズムよりも比較的優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 14:10:28 GMT)
Building a Competitive Associative Classifier [0.0]
本稿では, ノイズ, 冗長性, 興味のないルールのほとんどを具現化した, 新規な2段階プルーニング戦略であるSigD2を提案する。分類精度を損なうことなく、分類のための統計学的に重要なルールの最小セットを得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 00:20:27 GMT)
Blockchain-Based Trusted Achievement Record System Design [0.0]
本論文の主な目的は,ブロックチェーンベースのシステムの設計を提供することである。証明可能な成果の記録は、学生が信頼できる枠組みの中で、雇用主に学術的な成果を提示することを可能にする。提案システムは,大学学生の学外活動の向上と非学力向上を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 18:43:47 GMT)
A Modern Non-SQL Approach to Radiology-Centric Search Engine Design with Clinical Validation [0.0]
本稿では,Radiologyの文脈において,文書ベース,セキュア,効率的,高精度な検索エンジンを開発するためのデノボプロセスを提案する。効率的なデータベースアーキテクチャ、検索能力、臨床思考を活用することで、放射線学者は医療データのパワーを活用する最前線にいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jul 2020 15:21:49 GMT)