Learning Enriched Features for Real Image Restoration and Enhancement [166.2] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像復元作業における従来のアプローチよりも劇的に改善されている。
ネットワーク全体を通して空間的精度の高い高解像度表現を維持することを目的とした,新しいアーキテクチャを提案する。
提案手法は,高解像度の空間的詳細を同時に保存しながら,複数のスケールからの文脈情報を組み合わせた豊富な特徴集合を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 12:58:28 GMT)
Designing and Training of A Dual CNN for Image Denoising [117.5] クリーンなイメージを復元するためのDual denoising Network(DudeNet)を提案する。
DudeNetは4つのモジュールで構成されている。機能抽出ブロック、拡張ブロック、圧縮ブロック、再構築ブロックである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 08:16:24 GMT)
Learning to Count in the Crowd from Limited Labeled Data [109.3] 我々は,限られた数のラベル付きサンプルから参加者を数えることを学ぶことで,アノテーションの努力を減らすことに重点を置いている。
具体的には,未ラベルデータに対する擬似地下真理推定を含むガウス過程に基づく反復学習機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 17:01:17 GMT)
Energy-Based Processes for Exchangeable Data [109.0] エネルギーベースモデルを交換可能なデータに拡張するために、エネルギーベースプロセス(EBP)を導入する。
EBPの鍵となる利点は、集合上のより柔軟な分布を、その濃度を制限することなく表現できることである。
本研究では,多種多様なタスクにおける最先端性能を実演する電子掲示板の効率的な訓練手順を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 15:54:29 GMT)
How benign is benign overfitting? [96.1] 深層ニューラルネットワークにおける敵対的脆弱性の2つの原因について検討する。
ディープニューラルネットワークは基本的にラベルノイズがある場合でも、トレーニングエラーをゼロにする。
我々は、ラベルノイズを敵対的脆弱性の原因の1つとみなしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 11:07:10 GMT)
Modeling Lost Information in Lossy Image Compression [72.7] ロスシー画像圧縮は、デジタル画像の最もよく使われる演算子の1つである。
Invertible Lossy Compression (ILC) と呼ばれる新しい非可逆的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 01:55:56 GMT)
Strong Generalization and Efficiency in Neural Programs [69.2] 本稿では,ニューラルプログラム誘導の枠組みを強く一般化する効率的なアルゴリズムを学習する問題について検討する。
ニューラルネットワークの入力/出力インターフェースを慎重に設計し、模倣することで、任意の入力サイズに対して正しい結果を生成するモデルを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 09:19:58 GMT)
A Data and Compute Efficient Design for Limited-Resources Deep Learning [68.6] 同変ニューラルネットワークは 深層学習コミュニティへの関心を高めています
医療分野では、データの対称性を効果的に活用して、より正確で堅牢なモデルの構築に成功している。
ディープ・ラーニング・ソリューションのモバイル・オン・デバイス実装は医療応用のために開発されている。
しかし、同変モデルは大規模で計算コストのかかるアーキテクチャを用いて一般的に実装されており、モバイルデバイス上では動作しない。
本研究では、MobileNetV2の同変バージョンを設計、テストし、さらにモデル量子化により最適化し、より効率的な推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 11:29:18 GMT)
Learning Speech Representations from Raw Audio by Joint Audiovisual
Self-Supervision [63.6] 生音声波形から自己教師付き音声表現を学習する手法を提案する。
音声のみの自己スーパービジョン(情報的音響属性の予測)と視覚的自己スーパービジョン(音声から発話顔を生成する)を組み合わせることで生音声エンコーダを訓練する。
本研究は,音声表現学習におけるマルチモーダル・セルフ・スーパービジョンの可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 14:07:06 GMT)
KiU-Net: Towards Accurate Segmentation of Biomedical Images using
Over-complete Representations [59.7] 本稿では,高次元にデータを投影するオーバーコンプリートアーキテクチャ(Ki-Net)を提案する。
このネットワークは、U-Netで拡張されると、小さな解剖学的ランドマークを分割する場合に大幅に改善される。
早期新生児の2次元超音波による脳解剖学的セグメント化の課題について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 21:20:48 GMT)
Simultaneous Estimation of X-ray Back-Scatter and Forward-Scatter using
Multi-Task Learning [59.2] 後方散乱は複雑な介入の際の患者(皮膚)の服用に大きく寄与する。
前方散乱放射線は投影画像のコントラストを低減し、3次元再構成でアーティファクトを導入する。
本稿では,従来の手法と学習に基づく手法を組み合わせて,検出器に到達した前方散乱を同時に推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 10:47:37 GMT)
Searching for Efficient Architecture for Instrument Segmentation in
Robotic Surgery [58.6] ほとんどのアプリケーションは、高解像度の外科画像の正確なリアルタイムセグメンテーションに依存している。
我々は,高解像度画像のリアルタイム推論を行うために調整された,軽量で高効率なディープ残差アーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 21:38:29 GMT)
Stochastic Hamiltonian Gradient Methods for Smooth Games [51.5] ハミルトンの手法のクラスに焦点をあて、滑らかなゲームのあるクラスに対する最初の収束保証を提供する。
最適化文献からのツールを用いて、SHGDは勾配の近傍に直線的に収束することを示す。
この結果から,一般ゲームのクラスに対して,非漸近的でない最後の収束保証を初めて提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 15:42:13 GMT)
Predicting Temporal Sets with Deep Neural Networks [50.5] 本稿では,時間集合予測のためのディープニューラルネットワークに基づく統合解を提案する。
ユニークな視点は、セットレベルの共起グラフを構築することで要素関係を学ぶことである。
我々は,要素や集合の時間依存性を適応的に学習するアテンションベースのモジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 01:58:42 GMT)
A Critical Evaluation of Open-World Machine Learning [46.9] オープンワールド機械学習(ML)は、分布内データに基づいてトレーニングされたクローズドワールドモデルと分布外検出(OOD)を結合する。
我々は,OOD検出性能に,分布内データ,モデルアーキテクチャ,OODデータの選択が強い影響を与えることを示す。
OOD入力が22の意図しない汚職や敵対的摂動によって、オープンワールドのMLシステムは、100%の偽陽性率で利用できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 19:40:07 GMT)
AlignShift: Bridging the Gap of Imaging Thickness in 3D Anisotropic
Volumes [39.6] 従来の芸術では、薄いスライスに3Dアプローチ、厚いスライスに2Dアプローチを使う傾向がある。
理論上,任意の2次元事前学習ネットワークを太さ対応の3Dネットワークに変換するためのパラメータフリー演算子であるAlignShiftを提案する。
広汎な病変検出のための32K病変からなる大規模DeepLesionベンチマークの実験を行い,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 10:03:05 GMT)
Meta Learning in the Continuous Time Limit [36.2] モデルAメタラーニング(MAML)の学習力学の基礎となる常微分方程式(ODE)を確立する。
本稿では,既存のMAMLトレーニング手法に関連する計算負担を大幅に軽減するBI-MAMLトレーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 01:26:40 GMT)
On Linear Identifiability of Learned Representations [26.3] 表現学習の文脈における識別可能性について検討する。
微分モデルの大きな族は、函数空間において、線形不確定性まで識別可能であることを示す。
我々は,線形識別可能性の十分な条件を導出し,実世界のシミュレーションデータと実世界のデータの両方で結果に対する実証的支援を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 03:51:28 GMT)
Sensor Fusion of Camera and Cloud Digital Twin Information for
Intelligent Vehicles [26.0] クラウドからカメラ画像とDigital Twinの知識を統合する新しいセンサ融合手法を提案する。
最適なマッチング結果は、0.7インターセクション・オーバー・ユニオン(IoU)閾値以下で79.2%の精度で得られ、奥行き画像が付加的な特徴源として提供される。
ゲームエンジンをベースとしたシミュレーションの結果、視覚誘導システムにより運転安全性が向上し、クラウドのDigital Twinシステムと大幅に協調することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 18:09:54 GMT)
Emergence of Separable Manifolds in Deep Language Representations [26.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、様々な認知的モダリティをまたいだ知覚的タスクの解決において、非常に経験的な成功を示している。
最近の研究では、タスク最適化DNNから抽出された表現と脳内の神経集団の間にかなりの類似性が報告されている。
DNNは後に、複雑な認知機能の基礎となる計算原理を推論する一般的なモデルクラスとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 22:10:19 GMT)
Efficient and Phase-aware Video Super-resolution for Cardiac MRI [23.5] 我々は,CMRビデオの超解像問題を解決するために,新しいエンドツーエンドのトレーニング可能なネットワークを提案する。
心的知識をモデルに組み込んで時間的情報の利用を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 14:35:54 GMT)
A Study of Compositional Generalization in Neural Models [22.7] 本稿では,合成概念や関係概念から画像を生成するConceptWorldを紹介する。
我々は、合成論と関係を一般化する標準ニューラルネットワークの能力をテストする実験を行う。
単純な問題に対して、すべてのモデルは閉じた概念によく一般化するが、より長い構成的連鎖に苦しむ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 15:50:41 GMT)
Streaming End-to-End Bilingual ASR Systems with Joint Language
Identification [19.1] 本稿では,ASRと言語識別の両方を実行するストリーミング,エンドツーエンド,バイリンガルシステムを提案する。
提案手法は、アメリカ合衆国で話される英語とスペイン語、インドで話される英語とヒンディー語という2つの言語対に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 05:00:25 GMT)
Marginal loss and exclusion loss for partially supervised multi-organ
segmentation [18.1] このようなデータセットの結合から単一のマルチ組織セグメンテーションネットワークを学習する方法を検討する。
本研究は, (i) 限界損失と (ii) 排除損失の2種類の新規損失関数を提案する。
新たに提案した損失関数を用いることで、余分な計算を導入することなく、最先端のメソッドに顕著な性能改善がもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 02:59:21 GMT)
Robust Bayesian Classification Using an Optimistic Score Ratio [18.0] クラス条件、文脈、分布に関する情報が限られている場合に、楽観的なスコア比を頑健なバイナリ分類に使用します。
楽観的なスコアは、テストサンプルの観察結果を説明するのに最も有効な分布を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 22:25:29 GMT)
Attacking Split Manufacturing from a Deep Learning Perspective [13.5] 本研究では,様々なレイアウトレベルの配置と経路ヒントをベクトルおよび画像に基づく特徴として定式化することにより,分割製造のセキュリティ保証に挑戦する。
我々は、BEOL接続の欠如を高精度に推測できる洗練されたディープニューラルネットワークを構築した。
一般に公開されているネットワークフロー攻撃と比較して、M1で分割すると1.21倍、M3で1%以下の動作時間で分割すると1.12倍の精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 09:50:00 GMT)
Quantifying and Leveraging Predictive Uncertainty for Medical Image
Assessment [13.3] 本稿では,分類の確率的推定だけでなく,明確な不確実性も学習するシステムを提案する。
我々は,異なる放射線検査による医用画像のあいまいさを考慮に入れることが重要であると論じる。
本実験では, 予測不確実性に基づくサンプルの拒絶が, 様々なタスクにおけるROC-AUCを大幅に改善できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 16:47:55 GMT)
Flexible and Efficient Long-Range Planning Through Curious Exploration [13.3] The Curious Sample Planner can realize temporallyextended plan for a wide range of really 3D task。
対照的に、標準的な計画と学習の方法は、多くの場合、これらのタスクを全く解決しなかったり、膨大な数のトレーニングサンプルでのみ実行できなかったりします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 06:32:15 GMT)
Deep Placental Vessel Segmentation for Fetoscopic Mosaicking [12.9] 本稿では, 胎盤血管のセグメンテーションを行うためにU-Netアーキテクチャを利用する手法を提案する。
6種類のin vivo fetoscopic videoの実験では、血管の強度に基づく登録は画像の強度に基づく登録方法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 18:09:40 GMT)
Path Integral Based Convolution and Pooling for Graph Neural Networks [12.8] グラフの分類と回帰処理のための経路積分に基づくグラフニューラルネットワーク(PAN)を提案する。
PANは、さまざまなサイズと構造を持つ異なるグラフデータ用に調整可能な、汎用的なフレームワークを提供する。
実験結果から,PANは様々なグラフ分類/回帰タスクにおいて最先端の性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 15:03:01 GMT)
Guided Fine-Tuning for Large-Scale Material Transfer [12.2] 本稿では, SVBRDFの外観を類似材料を表す対象画像に転送する手法を提案する。
私たちのソリューションは非常にシンプルで、提供された例の深い外観キャプチャーネットワークを微調整します。
この単純なアプローチの強みを示す2つの新しい材料キャプチャーとデザインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 17:12:21 GMT)
Deep Graph Random Process for Relational-Thinking-Based Speech
Recognition [12.1] リレーショナルシンキングは、新しい感覚信号と事前知識の関係に関する無数の無意識の知覚に依存している。
本稿では,深部グラフランダムプロセス (DGP) と呼ばれるベイズ的非パラメトリック深層学習手法を提案する。
我々の手法は、訓練中に関係データを用いることなく、発話間の関係を推測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 09:03:55 GMT)
Distributed Training of Deep Learning Models: A Taxonomic Perspective [11.9] 分散ディープラーニングシステム(DDLS)は、クラスタの分散リソースを利用することで、ディープニューラルネットワークモデルをトレーニングする。
私たちは、独立したマシンのクラスタでディープニューラルネットワークをトレーニングする際の、作業の基本原則に光を当てることを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 08:56:58 GMT)
Multi-Manifold Learning for Large-scale Targeted Advertising System [11.7] Messengerの広告(広告)は、直接的および個人的ユーザー体験を提供し、高いコンバージョン率と売上をもたらす。
本稿では,ハイパーボリック空間におけるユーザと広告の階層構造を効果的に学習するフレームワークを提案する。
提案手法を,公開ベンチマークデータセットと大規模商用メッセンジャーシステムLINE上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 04:34:59 GMT)
Auto-MAP: A DQN Framework for Exploring Distributed Execution Plans for
DNN Workloads [11.6] Auto-MAPはワークロードの分散実行計画を探索するフレームワークである。
ディープラーニングモデルのIRレベルの強化学習を通じて、高速な並列化戦略を自動的に発見することができる。
評価の結果,Auto-MAPは複数のNLPおよび畳み込みモデルにおいて,より優れたスループットを実現しつつ,最適解を2時間以内に見つけることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 12:38:03 GMT)
Investigation into Open-Ended Fitness Landscape through Evolutionary
Logical Circuits [11.1] 我々は、オープンエンドフィットネスランドスケープをモデル化したArthur and Polak (2006) によるシミュレーションを修正した。
集団規模の増加により,文化の蓄積速度が向上するかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 03:35:16 GMT)
Public discourse and sentiment during the COVID-19 pandemic: using
Latent Dirichlet Allocation for topic modeling on Twitter [10.9] この研究は、Twitterユーザーの新型コロナウイルスに対する言論と心理的反応を理解することを目的としている。
私たちは、2020年1月23日から3月7日までに収集された新型コロナウイルスに関連する約190万のツイートを分析するために、機械学習技術を使用します。
結果は、Twitterで一般的なトピックとして、治療や症状に関連するメッセージを明らかにしない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 13:52:36 GMT)
Graph2Kernel Grid-LSTM: A Multi-Cued Model for Pedestrian Trajectory
Prediction by Learning Adaptive Neighborhoods [10.6] 本稿では,歩行者地区がデザインに適応しうることを提案することによって,インタラクションモデリングの新しい視点を示す。
我々のモデルは、いくつかの公開テストされた監視ビデオに類似した特徴を照合する最先端のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 08:48:41 GMT)
A Multi-Level Approach to Waste Object Segmentation [10.2] カラー画像とオプションの深度画像から廃棄物を局所化する問題に対処する。
本手法は,複数の空間的粒度レベルでの強度と深度情報を統合する。
我々は, この領域における今後の研究を促進するために, 新たなRGBD廃棄物分節MJU-Wasteを作成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 16:49:25 GMT)
AVP-SLAM: Semantic Visual Mapping and Localization for Autonomous
Vehicles in the Parking Lot [10.1] 我々はロバストなセマンティックな特徴を利用して地図を構築し、駐車場で車両をローカライズする。
我々は4つのサラウンドビューカメラを用いて知覚範囲を拡大する。
我々は,システムの精度とリコールを分析し,実実験で他の手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 14:13:25 GMT)
Audio-Visual Understanding of Passenger Intents for In-Cabin
Conversational Agents [9.5] 車両内状況における多モード対話理解機能の構築は、自律走行車(AV)インタラクションシステムにおける乗客の快適性を高めるために重要である。
本研究では,車内および車外からの言語/言語入力と非言語/音響的・視覚的手がかりを組み込むことにより,車内発話のマルチモーダル理解のメリットについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 03:31:03 GMT)
Are Ensemble Classifiers Powerful Enough for the Detection and Diagnosis
of Intermediate-Severity Faults? [9.2] 中間重度(IS)障害は、重度断層よりも軽度の症状を呈する。
トレーニングデータにIS故障例がないことは、FDD法に深刻なリスクをもたらす可能性がある。
本稿では,IS故障の検出と診断のためのより効果的なアンサンブルモデルの設計方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 23:48:06 GMT)
Words as Art Materials: Generating Paintings with Sequential GANs [8.2] 大規模な分散データセット上での芸術画像の生成について検討する。
このデータセットには、形状、色、内容など、バリエーションのあるイメージが含まれている。
本稿では,逐次生成適応型ネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 19:17:14 GMT)
Enable an Open Software Defined Mobility Ecosystem through VEC-OF [5.6] VEC-OF(VehicleEdge-Cloud Open Framework)は、より安全で効率的でコネクテッドで信頼性の高いMaaSを実現する、新しいデータおよびAI中心の車両ソフトウェアフレームワークである。
本稿では、より安全で、より効率的で、コネクテッドで、信頼性の高いMaaSを実現する新しいデータおよびAI中心の車載ソフトウェアフレームワークであるVEC-OFについて、協調車両インフラとクラウド機能およびインテリジェンスを通して紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 03:38:38 GMT)
Robust Market Making via Adversarial Reinforcement Learning [5.5] 敵の強化学習は、敵対的かつ適応的な市場条件に頑健な市場マーキングエージェントを作成するのに有効であることを示す。
我々はARL法が一貫して収束していることを示し、単純化された単一ステージゲームにおいて、収束するプロファイルがナッシュ平衡に対応することをいくつかの特別なケースで証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 15:15:09 GMT)
Am I Building a White Box Agent or Interpreting a Black Box Agent? [5.5] 規則抽出文学は忠実度精度ジレンマの概念を含んでいる。
私は、現代の説明可能な人工知能の分野におけるこのジレンマの関連性を再確認します。
私は、ホワイトボックスエージェントの構築とブラックボックスエージェントの解釈という、2つの独立した研究方針について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 15:06:14 GMT)
A Natural Actor-Critic Algorithm with Downside Risk Constraints [5.5] 我々は、その非線型性を回避するために、下の部分モーメントを上界とする新しいベルマン方程式を導入する。
我々は、この部分モーメントのプロキシが収縮であることを証明し、分散分解によるアルゴリズムの安定性の直感を与える。
提案手法を自然政策勾配に拡張し,リスクに敏感な強化学習のための3つのベンチマーク問題に対するアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 15:44:33 GMT)
Differentially Private Health Tokens for Estimating COVID-19 Risk [5.4] 多くの政府や企業は、いわゆる免疫パスポートを評価し、試行し、実施している。
抗体や健康証明書としても知られており、他の人を危険にさらすことなく仕事や混雑した場所に戻れる技術には明確な需要がある。
このようなシステムに対する主要な批判の1つは、免疫のない人々に対して不公平に差別するために悪用される可能性があり、免疫特権を持つ人々の集団の形成を可能にすることである。
少人数の利用者による集団感染リスクを推定する上で,健康トークンは免疫に基づく差別を緩和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 12:09:01 GMT)
Lightweight Temporal Self-Attention for Classifying Satellite Image Time
Series [5.1] リモートセンシングの時系列を分類するためのマルチヘッド自己注意機構を構築し,時間的注意の修正を提案する。
我々の手法は、オープンアクセス衛星画像データセット上で、他の最先端の時系列分類アルゴリズムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 13:36:34 GMT)
Automatic Probe Movement Guidance for Freehand Obstetric Ultrasound [4.9] このシステムは、プローブに取り付けられた慣性測定ユニット(IMU)の超音波ビデオ信号と運動信号を受信する人工ニューラルネットワークを用いる。
US-GuideNetと呼ばれるネットワークは、標準的な平面位置への移動(ゴール予測)または、専門家のソノグラフィーが実行する次の動きを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 23:58:41 GMT)
Listen carefully and tell: an audio captioning system based on residual
learning and gammatone audio representation [4.6] 音声を入力として受け入れ、テキスト記述として出力する際には、自動的な音声キャプションシステムを実装する必要がある。
本研究では,エンコーダ位相に基づく残差学習に基づく自動音声キャプションを提案する。
その結果,本研究で提案したフレームワークは,課題結果のベースラインシステムを超えていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 06:13:10 GMT)
Human Assisted Artificial Intelligence Based Technique to Create Natural
Features for OpenStreetMap [3.8] 我々は、LandsatやSentinelのような無償で利用可能な衛星画像を用いて、OSM上の自然的特徴を作成するAIベースの手法を提案する。
我々は、画像のスペクトルシグネチャを使用してクラスを抽出するために、エディタとループ内の機械学習パイプラインを使用するボトムアップアプローチを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 18:33:35 GMT)
Evaluation of Adversarial Training on Different Types of Neural Networks
in Deep Learning-based IDSs [3.8] 我々は、異なる回避攻撃の有効性と、レジリエンス深層学習に基づくIDSの訓練方法に焦点をあてる。
我々は min-max アプローチを用いて、敵の例に対して頑健なIDSを訓練する問題を定式化する。
異なるディープラーニングアルゴリズムと異なるベンチマークデータセットに関する実験により、敵の訓練に基づくmin-maxアプローチによる防御が、よく知られた5つの敵の攻撃方法に対する堅牢性を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 23:33:30 GMT)
Predicting the Accuracy of a Few-Shot Classifier [3.6] まず,一般化性能の変動要因を解析する。
我々は,検討された分類器の一般化能力と実証的に相関する合理的な尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 16:31:28 GMT)
A Quick Review on Recent Trends in 3D Point Cloud Data Compression
Techniques and the Challenges of Direct Processing in 3D Compressed Domain [3.2] オブジェクトの検出、追跡、セグメンテーションのための3Dポイントクラウドデータの自動処理は、AIとデータサイエンスの分野における最新のトレンド研究である。
3Dポイントクラウド(LiDAR)の形で作成されているデータの量は、非常に大きいです。
研究者たちは現在、生成した大量のデータを処理するために、新しいデータ圧縮アルゴリズムを発明しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 12:56:58 GMT)
Segmentation of Pulmonary Opacification in Chest CT Scans of COVID-19
Patients [3.1] 胸部CT(CT)スキャンにおける肺不透明化パターンのセグメンテーションのためのオープンソースモデルについて検討した。
世界中の医療センターで663個の胸部CT検査を行った。
本研究の最適モデルは,テストセットで0.76オパシティ・インターセクション・オーバー・ユニオンスコアを達成し,ドメイン適応を成功させ,専門家の1.7%以内のオパシティの容積を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 21:26:06 GMT)
An Efficient Data Imputation Technique for Human Activity Recognition [3.0] 本研究では,データセットの欠落したサンプルを抽出し,人間の日常生活活動をよりよく認識する手法を提案する。
提案手法は,k-Nearest Neighbors (KNN) 計算技術を用いて,データキャプチャを効率的に前処理する。
提案手法は,実際のデータセットと同じような活動パターンをエレガントに外挿する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 22:05:38 GMT)
Quantifying Susceptibility to Spear Phishing in a High School
Environment Using Signal Detection Theory [2.9] スピアフィッシング(英:spear phishing)は、社会工学を用いて標的の被害者を標的とした機密情報を取得する詐欺攻撃である。
ピアフィッシングへのレジリエンスに関するこれまでの研究は、学生に不公平な焦点をあてて、利便性のサンプルに焦点を当ててきた。
我々は、信号検出理論(SDT)を用いた研究の参加者として、57人の高校生と教員を雇用した。
その結果, 技術的背景に関わらず, 自己判定における自信の過剰な偏りが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 12:02:05 GMT)
PrivacyFL: A simulator for privacy-preserving and secure federated
learning [2.6] フェデレートラーニング(Federated Learning)とは、分散クライアントが共同で機械学習モデルを学ぶことを可能にするテクニックである。
PrivacyFLはプライバシ保護とセキュアなフェデレーション学習シミュレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 03:30:36 GMT)
AutoLR: An Evolutionary Approach to Learning Rate Policies [2.4] この研究は、特定のニューラルネットワークアーキテクチャのためのラーニングレートスケジューリングを進化させるフレームワークであるAutoLRを提示する。
その結果, 確立された基準線よりも, 特定の政策を用いて実施した訓練が効率的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 16:03:44 GMT)
Machine Unlearning: Linear Filtration for Logit-based Classifiers [2.2] 最近制定された法律では、個人が自分の個人データがどんな風に使用されるかを決める権利を付与している。
これは、個人がデータの使用許可を取り除いた場合、どのように進むかという機械学習に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 06:30:40 GMT)
Using Online Implicit Association Tests in Opinion Polling [2.1] 我々は、現代の不正確な世論調査の理由の一つとして、社会的に望ましい反応(shy voting)の現象を分析した。
我々は,従来の世論調査にIATを取り入れることについて論じるとともに,これらがオンラインで正確に実施可能であることを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 15:16:15 GMT)
BlockFLow: An Accountable and Privacy-Preserving Solution for Federated
Learning [2.1] BlockFLowは、完全な分散化とプライバシ保護を備えた、説明可能なフェデレーション学習システムである。
その主な目標は、基盤となるデータセットのプライバシ保護と悪意のある敵に対する耐性を確保しながら、コントリビューションの品質に比例するエージェントに報酬を与えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 02:24:26 GMT)
Learning from DPPs via Sampling: Beyond HKPV and symmetry [2.0] 行列点過程(DPP)の線形統計量の分布関数を近似する方法を示す。
我々のアプローチはスケーラブルであり、従来の対称カーネルを超えて非常に一般的なDPPに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 17:33:45 GMT)
KIT MOMA: A Mobile Machines Dataset [1.9] KIT MOMAデータセットを公開し、一般的なモバイルマシンの8つのクラスを含む。
データセットは、モバイル建設機械を検出するためのSOTAアルゴリズムを評価するベンチマークとして使用することができる。
KIT MOMAのイメージのほとんどは実際のシーンにあるが、一部の画像は建設機械メーカーの公式ウェブサイトにある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 15:39:04 GMT)
Strategic Evaluation in Optimizing the Internal Supply Chain Using
TOPSIS: Evidence In A Coil Winding Machine Manufacturer [1.6] 本研究は、内部サプライチェーンの性能に影響を及ぼす要因について批判的に考察する。
その結果、サプライヤー関係と在庫計画が、製品のオンタイムデリバリに肯定的な影響を及ぼす主な要因であったことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 12:46:42 GMT)
A study of Neural networks point source extraction on simulated
Fermi/LAT Telescope images [1.5] 本稿では,我々の人工データセットに基づいて学習した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた点源抽出手法を提案する。
これらの画像は1から10GeVのエネルギーをカバーする10×10度の原数光子マップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 17:47:31 GMT)
Multi-image Super Resolution of Remotely Sensed Images using Residual
Feature Attention Deep Neural Networks [1.4] 本研究は,マルチイメージ超解像課題に効果的に取り組む新しい残像注意モデル(RAMS)を提案する。
本研究では,3次元畳み込みによる視覚特徴の注意機構を導入し,意識的なデータ融合と情報抽出を実現する。
我々の表現学習ネットワークは、冗長な低周波信号を流すためにネストした残差接続を広範囲に利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 10:02:13 GMT)
Incorporating prior knowledge about structural constraints in model
identification [1.4] このような部分的情報を利用してより良い推定値を生成するモデル同定手法を提案する。
具体的には,PCAなどの既存手法を即興的に活用する構造主成分分析(SPCA)を提案する。
提案手法の有効性は, 合成ケーススタディおよび工業ケーススタディを用いて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 11:09:59 GMT)
Approximation with Neural Networks in Variable Lebesgue Spaces [1.0] 本稿では、可変ルベーグ空間におけるニューラルネットワークによる普遍近似特性について述べる。
空間の指数関数が有界となると、任意の所望の精度で全ての関数を浅いニューラルネットワークで近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 14:52:48 GMT)
Accelerated Sparse Bayesian Learning via Screening Test and Its
Applications [1.0] 線形系では、過度に完備な特徴の辞書を具備した最小の解を求めるのは通常NPハードである。
本稿では,解の空間性を促進するためにパラメータ化を事前に用いた疎ベイズ学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 10:21:56 GMT)
Automatic Detection of Sexist Statements Commonly Used at the Workplace [1.0] 職場で言うことが多い性差別的発言のデータセットを提示する。
また,最先端の成果を得られる深層学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 15:14:29 GMT)
A Decade of Social Bot Detection [0.9] 2016年のアメリカ合衆国大統領選挙の余波で、世界はソーシャルメディアで広範囲にわたる詐欺の重大さを認識し始めた。
このソーシャルボットのパンデミックを阻止するためには、どのような戦略を強制すべきだろうか?
2016年以降、社会的、政治的、経済的なアナリストが脳卒中を起こしたのは、少なくとも2010年以降、コンピュータ科学者にとって、詐欺と自動化が問題となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 07:55:22 GMT)
Estimation of Ground Contacts from Human Gait by a Wearable Inertial
Measurement Unit using machine learning [0.8] 本稿では,健常者歩行における左右足の推定と分類について,胸部および腰部のIMUセンサデータに基づく検討を行った。
胸部・下肢に2台のスマートフォン,右足首に1台のスマートウォッチを用いて,48名の被験者のIMUデータを収集した。
分類タスクでは、SVMとRFの2つの機械学習分類器を10倍のクロス検証法で訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 18:05:41 GMT)
AUSN: Approximately Uniform Quantization by Adaptively Superimposing
Non-uniform Distribution for Deep Neural Networks [0.7] 既存の一様および非一様量子化法は、表現範囲と表現解像度の間に固有の矛盾を示す。
重みとアクティベーションを定量化する新しい量子化法を提案する。
鍵となる考え方は、複数の非一様量子化値、すなわち AUSN を適応的に重ね合わせることで、ユニフォーム量子化を近似することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 05:10:53 GMT)
Active learning of timed automata with unobservable resets [0.6] 時間付き言語の能動的学習は、観察された単語からの時間付きオートマトンの推定に関係している。
このフレームワークの最大の難しさは、時間付きオートマトンの中心となるクロックリセットの推論である。
我々は、このフレームワークを、リセットなしイベント記録オートマトンと呼ばれる新しいクラスに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 07:30:20 GMT)
Temporal aggregation of audio-visual modalities for emotion recognition [0.5] 本研究では,時間的オフセットの異なる時間的オフセットと時間的ウィンドウからの音声・視覚的モダリティを組み合わせた感情認識のためのマルチモーダル融合手法を提案する。
提案手法は,文献と人間の精度評価から,他の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 18:44:15 GMT)
Winning with Simple Learning Models: Detecting Earthquakes in Groningen,
the Netherlands [0.0] 近年、地震学者は低等級地震の検出における深層学習アルゴリズムの有効性を実証している。
ここでは, 特徴抽出を伴うロジスティック回帰モデルを用いて, 地震イベント検出の問題点を再検討する。
訓練可能なパラメータを5つしか持たない単純な学習モデルを用いて,グローニンゲンガス田からの低マグニチュード誘導地震を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 07:06:09 GMT)
When we can trust computers (and when we can't) [0.0] 理論上は比較的単純でしっかりと根ざした科学と工学の分野において、これらの手法は確かに強力である。
ビッグデータと機械学習の台頭は、真の説明力に欠けながら、計算に新たな課題をもたらす。
長期的には、デジタル計算に現在置かれている過度な信頼を誘惑するために、アナログ手法に重点を置く必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 08:55:53 GMT)
The UU-Net: Reversible Face De-Identification for Visual Surveillance
Video Footage [0.0] 低解像度映像データに対する可逆顔識別法を提案する。
我々のソリューションは、データ保護規則を満たすリアルな非識別ストリームを生成することができる。
提案手法はランドマークフリーであり、条件付き生成対向ネットワークを用いて合成顔を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 16:34:25 GMT)
Superpixel Segmentation using Dynamic and Iterative Spanning Forest [0.0] 以下に、Dynamic ISF(DISF)について述べる。
他のシードベースのスーパーピクセル法と比較すると、DIFは関連する種子を見つける傾向が強い。
また、より効果的なスーパーピクセルデライン化のために、ISFフレームワークに動的アーク重み推定を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 16:46:58 GMT)
Study on Computational Thinking as Problem-solving Skill: Comparison
Based on Students Mindset in Engineering and Social Science [0.0] 計算思考(Computational Thinking)は、この10年で広く採用され、研究された問題解決技術である。
本研究は, 計算思考の手法を用いて, 生徒の問題解決能力について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 12:19:04 GMT)
Strong spin-orbit interaction and $g$-factor renormalization of hole
spins in Ge/Si nanowire quantum dots [0.0] Ge/Siコア/シェルナノワイヤのホールスピンは、強く電気的に調整できると予測されたスピン軌道相互作用を経験する。
Ge/Siナノワイヤの二重量子ドットに閉じ込められたホールスピンのスピン-軌道相互作用の強度を実験的に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 17:54:49 GMT)
Quantum channels with quantum group symmetry [0.0] 任意のコンパクト量子群が量子チャネルの対称性群として使用できることを示す。
そして、同変チャネルの凸集合の構造を探索する。
群対称性とは対照的な量子群対称性の存在が強調される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 05:02:33 GMT)
Quadrupole absorption rate and orbital angular momentum transfer for
atoms in optical vortices [0.0] 線形偏光渦によるOAM転送に伴う吸収率の評価を行った。
その結果、中程度の光強度の吸収速度は、四重極自発放出速度よりも小さいが、現代の分光技術では測定能力に留まることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 10:49:37 GMT)
Proof of monotonic increase in the cost function for Krotov algorithm
for open quantum systems [0.0] 多くの量子制御論文は、クロトフの単調収束変分制御アルゴリズムの変種の一つである。
本稿では、オープン量子システムのためのKrotovアルゴリズムを実行する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 13:48:08 GMT)
Petz reconstruction in random tensor networks [0.0] ペッツ再構成写像は, 複製手法を用いて, 境界データからバルク演算子を得るのにどう機能するかを示す。
また、粗粒化とランダムプロジェクションの違いについてコメントする機会を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 05:51:35 GMT)
Parametric machines: a fresh approach to architecture search [0.0] 単純な機械がより複雑な機械にどのように組み合わされるかを示す。
ニューラルネットワークとニューラル常微分方程式を一般化する有限・無限深度機械について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 16:24:55 GMT)
On-the-fly ab initio semiclassical evaluation of vibronic spectra at
finite temperature [0.0] アブ・イニチオはゼロ温度で 振動分解スペクトルを計算するために ガウス近似を拡張した
新しいアプローチは、スペクトルに対する有限温度、非調和性、ヘルツベルク・テラー効果の明確な区別を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 14:00:29 GMT)
Observing Quasiparticles through the Entanglement Lens [0.0] 我々は、量子数、局所性、分数化を含む準粒子の健全な特徴が、絡み合いスペクトルや相互情報に反映されていると論じる。
これらのアイデアを、積分可能性破壊摂動を持つ$d=1$横場イジングモデルの特定の文脈で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 18:00:00 GMT)
Non-Hermitian Floquet phases with even-integer topological invariants in
a periodically quenched two-leg ladder [0.0] 周期的に駆動される非エルミート系は、独自のトポロジカル、動的、輸送特性を持つエキゾチックな非平衡相を持つことができる。
本研究では, 周期的クエンチと非エルミート効果の両方を考慮し, 実験的に実現可能な2脚ラグモデルを提案する。
そこで本研究では,新たなタイプの非エルミート的フロケトポロジカルマターを導入し,駆動開系におけるトポロジとダイナミクスの豊かさを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 02:20:07 GMT)
Noise-adaptive test of quantum correlations with quasiprobability
functions [0.0] 本稿では,雑音の存在下での準確率関数の観点から量子相関をテストする手法を提案する。
本研究では, 測定の不完全性および熱環境が量子相関に与える影響を解析し, 一般準確率関数の次数パラメータの変化に対して, そのノイズ効果が十分にカプセル化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 04:59:07 GMT)
NERD: Neural Network for Edict of Risky Data Streams [0.0] サイバーインシデントは、単純な接続損失から断続的な攻撃まで、幅広い原因を持つ可能性がある。
このシステムには侵入検知システムや監視ツールなど,複数の情報ソースが組み込まれている。
シンクパッケージ比のような20以上の重要な属性を使用して、潜在的なセキュリティインシデントを特定し、データを異なる優先順位カテゴリに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 14:24:48 GMT)
London superconductivity approach in a time-dependent background [0.0] 我々は、ルイス・アンド・リースフェルト不変作用素法に基づく超伝導体内部の電荷の新しい量子化スキームを導入する。
得られた波動関数から,時間依存の不確かさとシステムの平均エネルギーを計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 16:16:55 GMT)
Higher energy triplet-pair states in polyenes and their role in
intramolecular singlet fission [0.0] 一重項励起(21A_g-$、11B_u-$、31A_g-$、$cdots)の族が一重項核分裂に関与していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 17:51:37 GMT)
Fast Training of Deep Neural Networks Robust to Adversarial
Perturbations [0.0] 対人訓練に対する迅速な近似は、トレーニング時間を短縮し、堅牢性を維持することを約束することを示す。
高速敵トレーニングは、機械学習アプリケーションにおけるセキュリティと説明可能性の向上を提供する、有望なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 00:35:39 GMT)
Electric field imaging using polarized neutrons [0.0] 実験により, 電磁中性粒子, 中性子は, 標的体積内の静電場を直接可視化することができることを示した。
感度偏光法による多色・スピン偏光中性子ビームを用いて電界画像を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 20:27:18 GMT)
Effects of postselected von Neumann measurement on nonclassicality of
single-photon-added coherent state [0.0] フォン・ノイマンが選択した単光子付加コヒーレント状態(SPACS)の非古典性の測定
SPACSの様々なフィールド特性に対する明示的な表現と解析結果について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 10:26:06 GMT)
Effective triangular ladders with staggered flux from spin-orbit
coupling in 1D optical lattices [0.0] 1次元光学格子におけるスピン軌道結合型ボースガスは、スタガー付きフラックスを持つ2脚三角形のはしごにマッピング可能であることを示す。
本研究では, ハードコアボソン近似が成立するパラメータのある種の構造を同定し, 可変フラックスを有するフラストレーション付き三角形のスピンはしごを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 15:07:39 GMT)
COVID-ABS: An Agent-Based Model of COVID-19 Epidemic to Simulate Health
and Economic Effects of Social Distancing Interventions [0.0] SARS-CoV-2による新型コロナウイルスのパンデミックは、世界中の公衆衛生と経済に直接影響を与えている。
本稿では、パンデミックのダイナミクスをシミュレートする新しいSEIR(Susceptible-Exposed-Infected-Recovered)エージェントモデルであるCOVID-ABSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 23:12:59 GMT)
Analysis of Predictive Coding Models for Phonemic Representation
Learning in Small Datasets [0.0] 本研究では,音素識別タスクにおける2つの予測符号化モデル,自動回帰予測符号化とコントラスト予測符号化の挙動について検討した。
実験の結果, 自己回帰損失と音素識別スコアとの間には, 強い相関関係が認められた。
CPCモデルは、トレーニングデータを渡した後既に急速に収束しており、平均すると、その表現は両方の言語でのAPCよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 15:46:13 GMT)
Agile Approach for IT Forensics Management [0.0] 本稿では,アジャイル手法を用いた新しいフラワーモデルと,新たな法医学的管理手法を提案する。
このような攻撃の法医学的な調査では、分析が必要なデータ量のために、ビッグデータの問題は解決されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 13:48:50 GMT)
A Vision-based Social Distancing and Critical Density Detection System
for COVID-19 [0.0] 感染性コロナウイルス病2019(COVID-19)の感染拡大に対する効果的な対策として、社会的距離が証明されている。
個人間の距離を検知し、警告できるアクティブ監視システムは、致命的な病気の拡散を遅らせることができる。
本稿では,4つの重要な倫理的要因を考慮したAIに基づくリアルタイムソーシャルディスタンシング検出・警告システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 22:53:16 GMT)
A Quantum Finite Automata Approach to Modeling the Chemical Reactions [0.0] 量子計算モデルを用いた化学情報処理の研究は自然な目標である。
線形時間で停止する2方向量子有限オートマトンを用いた化学反応をモデル化した。
化学アクセプション/リジェクトシグネチャと量子オートマトンモデルを組み合わせることで、計算の汎用性を向上できることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 09:15:33 GMT)
A Generalized Nachtmann Theorem in CFT [0.0] ユニタリ量子場理論の相関子は、ある解析性と正の性質に従う。
2次元以上のユニタリ CFT の相互作用について、これらの性質が極小ツイスト作用素の族に一般の制約を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jul 2020 22:39:09 GMT)