On Emergent Communication in Competitive Multi-Agent Teams [117.0] 外部のエージェントチームによるパフォーマンスの競争が社会的影響として作用するかどうかを検討する。
以上の結果から,外部競争の影響により精度と一般化が向上し,コミュニケーション言語が急速に出現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 04:15:59 GMT)
Optimal Robust Linear Regression in Nearly Linear Time [97.1] 学習者が生成モデル$Y = langle X,w* rangle + epsilon$から$n$のサンプルにアクセスできるような高次元頑健な線形回帰問題について検討する。
i) $X$ is L4-L2 hypercontractive, $mathbbE [XXtop]$ has bounded condition number and $epsilon$ has bounded variance, (ii) $X$ is sub-Gaussian with identity second moment and $epsilon$ is
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 06:44:44 GMT)
Learning to Restore a Single Face Image Degraded by Atmospheric
Turbulence using CNNs [93.7] このような条件下で撮影された画像は、幾何学的変形と空間のぼかしの組合せに悩まされる。
乱流劣化顔画像の復元問題に対する深層学習に基づく解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 15:25:08 GMT)
Improving 3D Object Detection through Progressive Population Based
Augmentation [91.6] 本稿では3次元オブジェクト検出のためのデータ拡張ポリシーの設計を自動化するための最初の試みを示す。
このアルゴリズムは,探索空間を狭め,過去の反復で発見された最良のパラメータを採用することで,拡張戦略の最適化を学習する。
PPBAは, 拡張のないベースライン3次元検出モデルよりも最大10倍のデータ効率が高く, ラベル付きモデルよりもはるかに少ない精度で3次元検出モデルが競合精度を達成できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 19:07:15 GMT)
PerMO: Perceiving More at Once from a Single Image for Autonomous
Driving [76.4] 単一画像から完全テクスチャ化された車両の3次元モデルを検出し,セグメント化し,再構成する新しい手法を提案する。
私たちのアプローチは、ディープラーニングの強みと従来のテクニックの優雅さを組み合わせています。
我々はこれらのアルゴリズムを自律運転システムに統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 05:02:45 GMT)
An Uncertainty-based Human-in-the-loop System for Industrial Tool Wear
Analysis [68.8] 人間のループシステムにおけるモンテカルロのドロップアウトに基づく不確実性対策により,システムの透明性と性能が向上することを示す。
シミュレーション研究により、不確実性に基づく「ループ内人間システム」は、様々なレベルの人間の関与に対する性能を高めることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 09:46:42 GMT)
6D Camera Relocalization in Ambiguous Scenes via Continuous Multimodal
Inference [67.7] あいまいさと不確かさを捉えるマルチモーダルカメラ再ローカライズフレームワークを提案する。
我々は、複数のカメラのポーズ仮説を予測し、それぞれの予測の不確実性も予測する。
あいまいな環境下でのカメラローカライゼーション研究を促進するための新しいデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 07:06:27 GMT)
PT2PC: Learning to Generate 3D Point Cloud Shapes from Part Tree
Conditions [66.9] 本稿では,シンボル部分木表現から3次元形状点雲の幾何を生成するという新しい問題について検討する。
構造的および幾何学的要因を乱す条件付きGAN "part tree"-to-point cloud"モデル(PT2PC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 01:28:18 GMT)
InfoFocus: 3D Object Detection for Autonomous Driving with Dynamic
Information Modeling [65.5] 動的情報モデリングを用いた新しい3次元オブジェクト検出フレームワークを提案する。
粗い予測は、ボクセルベースの領域提案ネットワークを介して第1段階で生成される。
大規模なnuScenes 3D検出ベンチマークで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 18:27:08 GMT)
Interactive Video Object Segmentation Using Global and Local Transfer
Modules [51.9] 我々はアノテーションネットワーク(A-Net)と転送ネットワーク(T-Net)からなるディープニューラルネットワークを開発する。
A-Netは、フレーム上のユーザ記述を前提として、エンコーダ-デコーダアーキテクチャに基づいたセグメンテーション結果を生成する。
ユーザスクリブルをエミュレートし,補助的な損失を生かして,ネットワーク全体を2段階に分けてトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 06:49:07 GMT)
Prediction of the onset of cardiovascular diseases from electronic
health records using multi-task gated recurrent units [51.1] 本稿では,電子カルテから心血管イベントを予測するための注意機構を備えたマルチタスク・リカレントニューラルネットワークを提案する。
提案手法は、NHS Foundation Trustの5年間のデータを用いて、標準的な臨床リスク予測器(QRISK)と機械学習の代替手段と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 17:43:13 GMT)
Vehicle Detection of Multi-source Remote Sensing Data Using Active
Fine-tuning Network [26.1] 提案するMs-AFtフレームワークは,移動学習,セグメンテーション,アクティブな分類を,自動ラベリングと検出のための統合されたフレームワークに統合する。
提案したMs-AFtは、未ラベルのデータセットから車両のトレーニングセットを最初に生成するために、微調整ネットワークを使用している。
2つのオープンISPRSベンチマークデータセットで実施された大規模な実験結果は、車両検出のための提案されたMs-AFtの優位性と有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 17:46:46 GMT)
A Smoothed Analysis of Online Lasso for the Sparse Linear Contextual
Bandit Problem [25.5] 簡単なオンラインのLassoは、残酷な$mathcalO(sqrtkTlog d)$で、疎線形コンテキストバンドリットをサポートすることを証明している。
この結果の特別な構造は、摂動が探査期間にどのように影響するかを明確に特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 18:48:45 GMT)
Kernelized Memory Network for Video Object Segmentation [22.9] 半教師付きビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)の問題を解決するために,カーネル型メモリネットワーク(KMN)を提案する。
提案されたKMNは、標準ベンチマークの最先端をかなりのマージン(DAVIS 2017 test-dev セットで+5%)で上回っている。
KMN のランタイムは DAVIS 2016 バリデーションセットで1フレーム当たり 0.12 秒であり、STM と比較して KMN が余分な計算を必要とすることは滅多にない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 11:44:12 GMT)
Accelerating 3D Deep Learning with PyTorch3D [22.8] 3Dへの拡張は、自動運転車、バーチャルおよび拡張現実、3Dコンテンツのオーサリング、さらには2D認識の改善など、多くの新しい応用を推し進める可能性がある。
PyTorch3Dは,3次元深層学習のためのモジュール型,効率的,微分可能な演算子ライブラリである。
メッシュとポイントクラウドの高速でモジュール化された差別化が可能で、分析バイシンセサイザーが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 17:53:02 GMT)
Fast Distributed Bandits for Online Recommendation Systems [22.4] コンテキスト帯域幅アルゴリズムは、コンテンツの人気が急速に変化するレコメンデーションシステムで一般的に使用される。
近年,ユーザ間のクラスタリングやソーシャル構造を学習するリコメンデーションアルゴリズムは,高いレコメンデーション精度を示した。
最先端の分散バンディットアルゴリズム(DCCB)は、分散ワーカー間で情報を共有するためにピアツーピアのネットワークに依存している。
本稿では,DistCLUBと呼ばれる分散帯域幅に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 01:18:08 GMT)
Benefiting Deep Latent Variable Models via Learning the Prior and
Removing Latent Regularization [22.3] 十分に表現力のある事前が学習された場合、潜時正規化は不要であり、画像の品質が問題となるため、実際は有害なインソファームとなる可能性がある。
さらに、コンピュータビジョンにおける2つの一般的な問題、潜伏変数の絡み合い、イメージ・ツー・イメージ翻訳における多様性に関する先行学習の利点についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 13:05:49 GMT)
Inductive Link Prediction for Nodes Having Only Attribute Information [21.7] 属性グラフでは、構造情報と属性情報の両方をリンク予測に利用することができる。
2つのノード埋め込みエンコーダと1つのアライメント機構からなるDEALモデルを提案する。
提案手法は,既存のインダクティブリンク予測手法よりも優れ,また,トランスダクティブリンク予測における最先端手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 00:51:51 GMT)
TUDataset: A collection of benchmark datasets for learning with graphs [21.2] グラフ分類と回帰のためのTUDatasetを紹介する。
コレクションは、広範囲のアプリケーションから、さまざまなサイズの120以上のデータセットで構成されている。
すべてのデータセットはwww.graphlearning.ioで入手できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 21:46:33 GMT)
LogiQA: A Challenge Dataset for Machine Reading Comprehension with
Logical Reasoning [20.8] 私たちは、人間の論理的推論をテストするための専門家による質問から得られた、LogiQAという名前の包括的なデータセットを構築します。
その結果、最先端のニューラルモデルでは、人間の天井よりもはるかにパフォーマンスが悪いことが判明した。
我々のデータセットは、ディープラーニングNLP設定下で論理AIを再調査するためのベンチマークとしても機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 05:52:16 GMT)
Transferred Energy Management Strategies for Hybrid Electric Vehicles
Based on Driving Conditions Recognition [16.3] エネルギー管理戦略(EMS)は、省エネルギーと排出削減の可能性を決定する。
本研究は, 強化学習法と駆動条件認識を組み合わせることで, 並列HEV用トランスポートEMSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 13:57:46 GMT)
Explainable Deep Learning for Uncovering Actionable Scientific Insights
for Materials Discovery and Design [15.4] 分析パイプラインにおいて、ドメイン固有の動作可能な属性を「ノブ」として注入することで、ディープラーニングモデルの振る舞いを探索する手法を提案する。
ブラックボックスモデルの振る舞いをよりよく理解するだけでなく、科学者に基本的な発見につながる可能性のある実用的な洞察を与えることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 20:53:40 GMT)
Iris Presentation Attack Detection: Where Are We Now? [14.7] 本研究は、アイリス提示攻撃検出領域における最も重要な進歩の概要を示す。
最近の文献は、伝統的な「手作り」の特徴抽出と分類、ディープラーニングベースのソリューション、ハイブリッドアプローチの3つのカテゴリに分けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 19:49:43 GMT)
Solving high-dimensional eigenvalue problems using deep neural networks:
A diffusion Monte Carlo like approach [14.6] 固有値問題は、演算子によって誘導される半群フローの固定点問題として再構成される。
この方法は拡散モンテカルロと同様の精神を持つが、ニューラル・ネットワーク・アンサッツによる固有関数への直接近似を増大させる。
我々の手法はいくつかの数値例で正確な固有値と固有関数の近似を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 03:34:03 GMT)
Mixture of Step Returns in Bootstrapped DQN [14.4] 異なるバックアップ長さで値関数を更新することは、異なる面で利点をもたらす。
ステップリターンをひとつのターゲットに統合することは、異なるステップリターンターゲットによって提供されるメリットの多様性を犠牲にする。
ブートストラップDQN上に構築されたMixture Bootstrapped DQN(MB-DQN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 10:00:16 GMT)
On Predicting Personal Values of Social Media Users using
Community-Specific Language Features and Personal Value Correlation [14.1] この研究は、シンガポールのユーザーの個人的価値を分析し、Facebookデータを用いて個人的価値を予測する効果的なモデルを開発することに焦点を当てている。
提案したスタックモデルには,基本モデルのタスク固有層とクロススティッチ層モデルからなる相関関係が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 04:36:13 GMT)
Negative Pseudo Labeling using Class Proportion for Semantic
Segmentation in Pathology [13.5] 我々は、弱いラベルを用いて連続するフレーム内の細胞を検出する共検出CNNを訓練する。
我々の重要な前提は、CNNは検出に加えて暗黙的に関連を学習するということである。
実験により, 共検出CNNを解析することにより, 提案手法が位置と一致できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 00:28:07 GMT)
One Size Fits All: Can We Train One Denoiser for All Noise Levels? [13.5] 1つのニューラルネットワーク推定器を訓練し、それを全てのノイズレベルに適用することが好ましい。
事実上のプロトコルは、ノイズが均一に分散されたノイズサンプルで推定器を訓練することである。
本稿では,ミニマックスリスク最適化の観点から,サンプル問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 20:25:19 GMT)
SiamParseNet: Joint Body Parsing and Label Propagation in Infant
Movement Videos [13.0] 乳児運動ビデオ(IMV)の一般運動評価(GMA)は、乳幼児の脳性麻痺(CP)の早期発見に有効な方法である。
半教師付きボディパーシングモデルSiamParseNet(SPN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 21:14:25 GMT)
When deep learning meets causal inference: a computational framework for
drug repurposing from real-world data [12.7] 既存の薬物精製法は、ヒトに適用した場合に翻訳上の問題が存在する可能性がある。
薬物再資源化のための複数の候補の生成と試験を行うための,効率的かつ簡便なフレームワークを提案する。
本研究の枠組みは, 冠動脈疾患(CAD)の症例研究において, 55の薬剤候補が各種疾患の予後に及ぼす影響を評価することで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 21:30:56 GMT)
Explaining Deep Neural Networks using Unsupervised Clustering [12.6] 本稿では、教師なしクラスタリングを用いて、訓練された深層ニューラルネットワーク(DNN)を代理モデルに蒸留することで、新しい説明法を提案する。
提案手法はDNNアーキテクチャの任意のレイヤに柔軟に適用可能であり,低レベルかつ高レベルな情報を組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 00:50:15 GMT)
A New Look at Ghost Normalization [12.3] いくつかのデータセットでは、ゴースト正規化(GhostNorm)がBatchNormで改善されていることが示されている。
i) 単にBatchNormの拡張ではなく、GhostNorm特有の正規化のソースを発見し、(ii) 3種類のGhostNorm実装について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 18:23:52 GMT)
Comparison of Different Methods for Time Sequence Prediction in
Autonomous Vehicles [12.0] 本稿では,自動運転車の時系列を予測するための異なる手法を提案する。
提案手法の性能,メリット,欠点を分析し,考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 14:32:46 GMT)
FTRANS: Energy-Efficient Acceleration of Transformers using FPGA [11.0] 本稿では,変換器をベースとした大規模言語表現のための高速化フレームワークFtransを提案する。
本フレームワークは,NLPモデルのモデルサイズを最大16倍に削減する。
FPGA設計は、CPUと比較して27.07倍、81倍の性能向上とエネルギー効率の向上を実現し、GPUと比較して最大8.80倍のエネルギー効率向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 18:58:31 GMT)
Facets of Fairness in Search and Recommendation [11.0] 本稿は、関連性、多様性、および関連する概念を定義するための最近の研究について述べる。
次に、様々なレコメンデーション設定でフェアネスという新たな概念を説明することに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 16:14:08 GMT)
DRIFT: Deep Reinforcement Learning for Functional Software Testing [11.0] DRIFTという関数型ソフトウェアテストのための強化学習フレームワークを提案する。
DRIFTはユーザインタフェースのシンボル表現で動作する。
DRIFTは、完全に自動化された方法で、望まれるソフトウェア機能を強力にトリガーできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 09:46:59 GMT)
Re-weighting and 1-Point RANSAC-Based PnP Solution to Handle Outliers [10.8] 実用的なアプリケーションにおいて、視点-n-pointアプローチを実行するためには、アウトレーヤを扱う能力が不可欠である。
ソフト再重み付け機構と 1-point RAN スキームを用いた高速解 R1P を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 19:28:17 GMT)
A high fidelity synthetic face framework for computer vision [10.7] 本稿では, 合成データを用いて, 一貫性とスケールの両立を図りながら, 地中真理アノテーションを含む顔データを合成することを提案する。
パラメトリックな顔モデルと手作りの資産を使って、前例のない品質と多様性でトレーニングデータを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 14:40:28 GMT)
Lifted Inference in 2-Variable Markov Logic Networks with Function and
Cardinality Constraints Using Discrete Fourier Transform [10.6] 本稿では,2変数マルコフ論理ネットワーク(MLN)における濃度と関数の制約による推論がドメインリフト可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 13:15:21 GMT)
Real-time Dense Reconstruction of Tissue Surface from Stereo Optical
Video [10.2] 立体光学ビデオから組織表面の高密度3次元モデル(3次元)をリアルタイムに再構成する手法を提案する。
まずステレオマッチングを用いてビデオフレームから3D情報を抽出し,再構成した3Dモデルをモザイクする。
2mm未満の精度で高分解能テクスチャを有する復元3Dモデルについて, 生体内および生体内データによる実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 19:14:05 GMT)
The Unpopularity of the Software Tester Role among Software
Practitioners: A Case Study [10.0] この作業は、テストのキャリアを引き継ぎ、維持するソフトウェア実践者のモチベーション/モチベーションを理解しようとするものです。
キューバのソフトウェアインスティチュート(insti-tutes)のソフトウェア実践者104名を対象に調査を行った。
個人はPros(アドバンテージまたはモチーフ)とCons(デアドバンテージまたはデモチベータ)にソフトウェアテストのキャリアとそれを行う機会を尋ねられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 14:52:36 GMT)
Reinforcement Learning-Enabled Decision-Making Strategies for a
Vehicle-Cyber-Physical-System in Connected Environment [9.6] 本稿では,コネクテッド環境における自動運転車の意思決定戦略について論じる。
2つの古典的強化学習(RL)アルゴリズム、Q-learningとDynaを利用して、DM戦略を導出する。
DMポリシーの安全性と効率の制御性能を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 14:37:50 GMT)
Dueling Deep Q Network for Highway Decision Making in Autonomous
Vehicles: A Case Study [9.6] 本研究は、深部強化学習(DRL)を用いた自動運転車の高速道路意思決定戦略を最適化するものである。
最適制御問題として、自動車両のオーバーテイク決定問題を定式化する。
シミュレーションの結果,エゴ車両は学習および訓練後の運転課題を安全かつ効率的に達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 14:09:20 GMT)
3D CNN-PCA: A Deep-Learning-Based Parameterization for Complex Geomodels [9.5] 本研究では,複雑な3次元地形モデルのための深層学習に基づく地質パラメータ化アルゴリズムCNN-PCAを開発した。
CNN-PCAは、ジオモデルの低次元主成分分析表現のための後処理として畳み込みニューラルネットワークを使用する。
CNN-PCAはバイモーダルチャネル化システムにおけるESMDAとの履歴マッチングに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 17:25:14 GMT)
Super-Resolution Remote Imaging using Time Encoded Remote Apertures [9.2] 1つの空間画素または空間平均だけを用いて、波面の時間プロファイルからスパースシーンを再構成することができる。
波動の時間プロファイルは、理論的には、現場からの距離によらず、波長スケールの分解能を達成できる回折によって影響を受けない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 21:55:09 GMT)
Modern Hopfield Networks and Attention for Immune Repertoire
Classification [8.5] 変換器アーキテクチャの注意機構は,現代のホップフィールドネットワークの更新規則であることを示す。
計算生物学におけるMIL(Multiple Case Learning)の課題を解決するために,この高ストレージ容量を活用している。
本稿では,トランスフォーマーのような注目,すなわちホップフィールドネットワークをディープラーニングアーキテクチャに統合する新しい手法であるDeepRCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 20:35:46 GMT)
An Experimental Study of The Effects of Position Bias on Emotion
CauseExtraction [8.4] 本研究では,感情原因抽出に対する単純なランダム選択手法が,ベースラインと同じような性能を実現することを示す。
感情的原因位置の不均衡がベンチマークに存在し、ほとんどの原因節が中心的感情節の直前にある。
ECEにおけるこれらの深層学習モデルの精度を高くする要因となったのは,このベンチマークの生まれつきのバイアスである,と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 08:02:36 GMT)
Transfer Deep Reinforcement Learning-enabled Energy Management Strategy
for Hybrid Tracked Vehicle [8.3] 本稿では、深部強化学習(DRL)と伝達学習(TL)を組み合わせたハイブリッド電気自動車の適応エネルギー管理戦略を提案する。
退屈なトレーニング時間でDRLの欠陥に対処することを目的としている。
DRLおよびTL対応制御ポリシは、エネルギー効率を向上し、システム性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 23:39:34 GMT)
Active Fuzzing for Testing and Securing Cyber-Physical Systems [8.2] パケットレベルのCPSネットワーク攻撃のテストスイートを見つけるための,能動ファジィングを提案する。
私たちのソリューションの鍵は、ペイロードをサンプリングすることでモデルを反復的に更新するオンラインアクティブラーニングを使用することです。
本研究は,水浄化プラントテストベッドに実装した活性ファジィングの有効性を評価し,フロー,プレッシャ,オーバー/アンダーフロー攻撃の試験スイートを自動的に検出できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 08:15:48 GMT)
Random Forest for Dissimilarity-based Multi-view Learning [8.2] 本研究では、ランダムフォレスト近接測度を用いて、相似性表現を構築することができることを示す。
次に、ビュー固有の相似性表現をよりうまく組み合わせるための動的ビュー選択法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 14:52:52 GMT)
SLK-NER: Exploiting Second-order Lexicon Knowledge for Chinese NER [8.1] 文中の各文字の2次語彙知識(SLK)に関する新たな知見を提示し,より語彙的な単語情報を提供する。
提案モデルは,グローバルコンテキストの助けを借りて,より識別可能な語彙情報を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 15:53:02 GMT)
Bias-free source-independent quantum random number generator [8.0] 真空揺らぎの測定に基づくバイアスのないソース非依存の量子乱数生成手法を提案する。
このシステムは4.2Gbpsのバイアスのないソース非依存乱数生成をサポートすることが実験的に実証された。
このスキームは、ソース非依存の量子乱数生成器をコンパクトチップに統合することを容易にする全光学的手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 00:32:58 GMT)
Advances in Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis--Addressing
Challenges Arising in Practical Imaging Scenarios [7.4] 我々は,強靭なハイパースペクトル画像解析にディープラーニングを活用するコミュニティの進歩を概観する。
課題は 地上の真実と データの高次元的な性質です
具体的には,画像解析における教師なし,半教師付き,アクティブな学習手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 19:51:02 GMT)
Translate Reverberated Speech to Anechoic Ones: Speech Dereverberation
with BERT [6.9] 本研究では,単一チャンネル音声の残響について考察する。
自然言語処理(NLP)領域における双方向変換モデル(BERT)の成功に触発され,そのバックボーンシーケンスモデルとしての適用性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 00:45:27 GMT)
Human-Expert-Level Brain Tumor Detection Using Deep Learning with Data
Distillation and Augmentation [6.8] 深層学習の医学的診断への応用は、しばしば2つの問題によって妨げられる。
第一に、診断対象の患者数によって制限されるため、トレーニングデータの量が少ない場合がある。
第2に、トレーニングデータは様々な種類のノイズによって破損する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 12:32:26 GMT)
CNN based Road User Detection using the 3D Radar Cube [6.6] 移動道路利用者(歩行者、サイクリスト、車)を対象とした新しいレーダーによる単フレームマルチクラス検知手法を提案する。
この方法は、レーダー目標レベルとオブジェクトレベルの両方に関するクラス情報を提供する。
実生活データセットを用いた実験では,本手法がターゲットとオブジェクトの両面で最先端の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 10:06:15 GMT)
Improving rigid 3D calibration for robotic surgery [6.4] 本稿では,ダ・ヴィンチロボットを用いた手術シナリオのキャリブレーション手法を提案する。
我々の校正技術はRGB-Dカメラに向いている。
我々の校正法は, 標準的な内視鏡に容易に拡張することができ, 実際の手術シナリオでの使用を急ぐことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 16:06:26 GMT)
Decision-making Strategy on Highway for Autonomous Vehicles using Deep
Reinforcement Learning [6.3] 高速道路のオーバーテイク行動に対処するため、自動車の深層強化学習(DRL)対応意思決定ポリシーを構築した。
これらの車両を制御するために階層的な制御フレームワークが提示され、上層部が運転決定を管理することを示す。
DDQNをベースとしたオーバーテイク政策は、ハイウェイ運転のタスクを効率的かつ安全に達成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 23:41:48 GMT)
Deep Learning in Protein Structural Modeling and Design [6.3] ディープラーニングは、ビッグデータ、アクセシブルツールキット、強力な計算リソースによって刺激される科学的革命を触媒している。
タンパク質構造モデリングは、生物学的システムを分子レベルで理解し、設計するために重要である。
このレビューは、計算生物学者がタンパク質モデリングに適用される深層学習法に精通するのを助けることを目的としており、コンピュータ科学者は深層学習技術から恩恵を受ける可能性のある生物学的に有意義な問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 14:59:38 GMT)
Gradient Descent over Metagrammars for Syntax-Guided Synthesis [6.0] 文法を構築するためのルールセット、メタ文法を構築します。
より多くのベンチマークを解き、平均的に高速なメタ文法を見つけることを目指している。
CVC4は300秒のタイムアウトでデフォルトの文法よりも26%多くのベンチマークを解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 18:31:10 GMT)
Camera Bias in a Fine Grained Classification Task [6.0] 画像取得に使用されるカメラと画像のクラスラベルとの相関関係は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって利用することができる
カメラとラベルの相関関係を持つデータセット上で訓練されたモデルは、それらの相関関係が欠如している画像や、未知のカメラの画像によく当てはまらないことを示す。
本実験は,大域的な色統計,レンズ収差,色変形の重要性,および,カメラに内蔵された画像処理アルゴリズムによって導入される高周波数特性の証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 19:18:49 GMT)
Learn to Earn: Enabling Coordination within a Ride Hailing Fleet [5.0] UberやLyftといった多面的な配車プラットフォーム上での社会福祉目標の最適化の問題について検討する。
都市全体の需要満足度と供給利用率を同時に維持しつつ、各超ローカル乗車要求に対する応答時間を最小化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 17:07:58 GMT)
Deep Small Bowel Segmentation with Cylindrical Topological Constraints [4.9] そこで本研究では,小腸の内筒を予測するために,枝を追加してネットワークを強化することを提案する。
インナーシリンダにはタッチ問題がなく、この拡張ブランチに印加された円筒形状制約がネットワークを案内し、トポロジカルに正しいセグメンテーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 22:28:27 GMT)
Radial basis function kernel optimization for Support Vector Machine
classifiers [4.9] OKSVMはRBFカーネルハイパーパラメータを自動的に学習し、SVM重みを同時に調整するアルゴリズムである。
合成データおよび実データに基づく分類において,従来のSVMに対するアプローチの性能を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 10:09:15 GMT)
Looking back to lower-level information in few-shot learning [4.9] 本稿では,隠れたニューラルネットワーク層の特徴埋め込みを低レベル支援情報として活用し,分類精度を向上させることを提案する。
筆者らは,MiniImageNet と tieredImageNet という2つの人気の数点学習データセットを用いた実験を行い,この手法がネットワークの低レベル情報を利用して最先端の分類性能を向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 02:32:21 GMT)
Solving Random Parity Games in Polynomial Time [4.7] パリティゲームは高い確率で時間$O(cal V|)$で解けることを示す。
また、非スパースゲームは高い確率で時間$O(cal V|)$で解けることを示し、$d=2$の場合の硬さに関する予想を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 15:05:51 GMT)
A review: Deep learning for medical image segmentation using
multi-modality fusion [4.4] マルチモダリティは、ターゲットについてのマルチ情報を提供することができるため、医用画像に広く用いられている。
ディープラーニングベースのアプローチでは、画像分類、セグメンテーション、オブジェクト検出、トラッキングタスクにおける最先端のパフォーマンスが提示されている。
本稿では,マルチモーダルな医用画像分割作業における深層学習に基づくアプローチの概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 15:33:31 GMT)
Deep Learning for Abstract Argumentation Semantics [3.8] 本稿では,いくつかの抽象的論証セマンティクスの下での議論の受け入れを決定するための学習に基づくアプローチを提案する。
本稿では,議論が受け入れられる確率を予測するために,メッセージパスアルゴリズムを学習する議論グラフニューラルネットワーク(AGNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 09:48:06 GMT)
Starting with data: advancing spatial data science by building and
sharing high-quality datasets [2.9] 近年,空間データ科学が学際分野として登場している。
本稿では,空間データ科学のための高品質データセットの構築と共有の重要性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 03:15:56 GMT)
Large scale analysis of generalization error in learning using margin
based classification methods [2.4] サンプルサイズ$n$と次元$p$の両方の極限で、大マルジン分類器の族を一般化誤差とする式を導出する。
2層ニューラルネットワークでは、最近開発された2重降下現象をいくつかの分類モデルで再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 20:31:26 GMT)
An Efficient Mixture of Deep and Machine Learning Models for COVID-19
and Tuberculosis Detection Using X-Ray Images in Resource Limited Settings [2.4] 最前線の臨床医は、症状のある患者が本当に新型コロナウイルスに感染しているかどうかを迅速に判断する必要がある。
この作業の難しさは、バイオテクノロジーテストにアクセスできない可能性のある低い資源設定で悪化する。
胸部X線画像から深部特徴(DF)を抽出し,その後の機械学習手法を用いて分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 09:49:49 GMT)
Human-like Energy Management Based on Deep Reinforcement Learning and
Historical Driving Experiences [1.9] ハイブリッド電気自動車の開発は、高度かつ効率的なエネルギー管理戦略(EMS)に依存している
本稿では, 深部強化学習法と過去の運転データに基づいて, ハイブリッド電気自動車の人為的なエネルギー管理の枠組みについて述べる。
燃料経済と収束率の改善は、構築された制御構造の有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 14:15:35 GMT)
Enhanced detection of fetal pose in 3D MRI by Deep Reinforcement
Learning with physical structure priors on anatomy [1.9] MRIで胎児のポーズをリアルタイムで推定することは、胎児の運動アーティファクトを検出し、緩和するための先進的な方法の恩恵を受ける。
深部強化学習(DRL)の最近の進歩は胎児のランドマーク検出に新しいアプローチを提供する。
このタスクでは、DRLにより15のランドマークを同時に検出するために15のエージェントが配置される。
生体内データの3mm解像度のレポジトリにおけるこの手法の評価は、10mmの地中真理の範囲内におけるランドマーク推定の平均精度が87.3%、平均誤差が6.9mmであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 07:10:21 GMT)
Image Processing and Quality Control for Abdominal Magnetic Resonance
Imaging in the UK Biobank [1.8] 最初の38,971人の参加者に対して,英国バイオバンクで使用される腹部MRIプロトコルについて,エンドツーエンドの画像解析パイプラインを提示する。
2点のディクソン買収の約98.1%が順調に処理され、品質管理に合格した。
参加者の1.8%で少なくとも1つの脂肪水スワップが検出された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 07:29:04 GMT)
Neuro-Endo-Trainer-Online Assessment System (NET-OAS) for
Neuro-Endoscopic Skills Training [1.8] Neuro-Endo-Trainer(ニューロ・エンド・トレーナー)は、ビデオによるオフライン評価システムを用いた内鼻経皮的外科的スキルトレーニング用に開発されたボックストレーナーである。
初級者15名を対象にした検証研究は, 選別・選別活動を行いながら, 神経内視鏡とツールの取扱いにおける技術力の向上を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 14:54:09 GMT)
HyperTune: Dynamic Hyperparameter Tuning For Efficient Distribution of
DNN Training Over Heterogeneous Systems [1.5] 本稿では,計算記憶装置(CSD)におけるディープニューラルネットワーク(DNN)の分散トレーニングについて述べる。
CSDベースの分散アーキテクチャは、パフォーマンスのスケーラビリティ、レジリエンス、データプライバシといった面で、フェデレーション学習の利点を取り入れている。
また、既存の分散トレーニングフレームワークの欠点を改善するDNNトレーニングフレームワークであるStannisについても説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 02:12:44 GMT)
How to reduce computation time while sparing performance during robot
navigation? A neuro-inspired architecture for autonomous shifting between
model-based and model-free learning [1.4] 本稿では,性能とコストを明示的に測定する学習システム間の新たな調停機構を提案する。
ロボットは,学習システム間の切り替えによって環境変化に適応し,高い性能を維持することができる。
タスクが安定すると、ロボットは自律的に最もコストのかかるシステムに移行し、高い性能を維持しながら計算コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 14:48:56 GMT)
Elicitation of SME Requirements for Cybersecurity Solutions by Studying
Adherence to Recommendations [1.1] 中小企業(中小企業)がサイバー攻撃の弱点となっている。
多くの中小企業がサイバーセキュリティを採用していない理由の1つは、サイバーセキュリティソリューションの開発者が中小企業の文脈をほとんど理解していないことである。
本ポスターでは,サイバーセキュリティに関する中小企業の課題について解説し,サイバーセキュリティソリューションの要件を満たすためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 08:36:40 GMT)
Evaluating Community Detection Algorithms for Progressively Evolving
Graphs [0.4] 本稿では,進化するコミュニティ構造を植え込んだ動的グラフの生成手法を提案する。
記述言語を通じて、望まれるコミュニティ構造を指定できる。
動的コミュニティ検出のための6つの既存アルゴリズムを実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 20:58:23 GMT)
Using Data Mining for Infrastructure and Safety Violations Discovery in
Cities [0.3] 本研究では, ビーアシェバ市における消火栓, 爆弾シェルター, その他の公共施設の公的な記録に基づく分析研究を行う。
分析の結果をインタラクティブな探索ツールとともに提示し,規制を活気づける都市周辺の様々な施設の探索と識別を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 20:50:44 GMT)
Kafka-ML: connecting the data stream with ML/AI frameworks [0.2] 機械学習(ML)と人工知能(AI)は、アルゴリズムを通じてトレーニング、改善、予測を行うデータソースに依存している。
K Kafka-MLは、データストリーム(Apache Kafka)を通じてML/AIパイプラインの管理を可能にするオープンソースのフレームワークである。
K Kafka-ML自体とそのデプロイされたコンポーネントは、コンテナ化テクノロジを通じて完全に管理されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 14:27:06 GMT)
Vibration Analysis in Bearings for Failure Prevention using CNN [0.0] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて軸受の摩耗レベルを推定する手法を提案する。
提案した戦略の有効性は優れたものであり、最先端の他の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 15:52:55 GMT)
Using LSTM and SARIMA Models to Forecast Cluster CPU Usage [0.0] この研究は、1つのリソース、CPU使用量、短期的および長期的両方のタイムスケールを予測することを目指している。
これらのモデルを、短期タスクの次の1時間、長期タスクの次の3日間の使用を予測することを目的として、データポイントあたり20分に再サンプリングしたAzureデータに適用する。
SARIMAモデルはLSTMの長期予測タスクよりも優れていたが、短期的なタスクでは性能が劣った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 03:29:13 GMT)
Upper bounds on the private capacity for bosonic Gaussian channels [0.0] 一般ガウス雑音の場合を含むボソニックガウス流路の私的容量の上限を導出する。
この研究は量子エントロピーパワー不等式(quantum entropy power inequality)と呼ばれる技術を用いて、謎の量子チャネル容量問題に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 08:03:27 GMT)
Unsupervised machine learning via transfer learning and k-means
clustering to classify materials image data [0.0] 本稿では,画像分類のための高性能な教師なし機械学習システムの構築,利用,評価について述べる。
我々は、自然画像のImageNetデータセット上に事前訓練されたVGG16畳み込みニューラルネットワークを用いて、各マイクログラフの特徴表現を抽出する。
このアプローチは、99.4% pm 0.16%$の精度を実現し、結果として得られたモデルは、再トレーニングせずに、新しい画像の分類に使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 14:36:04 GMT)
Understanding the Relationship between Social Distancing Policies,
Traffic Volume, Air Quality, and the Prevalence of COVID-19 Outcomes in Urban
Neighborhoods [0.0] 政策実施の3つの期間におけるソーシャル・ディスタンシング・ポリシーの影響について検討した。
我々は、より富裕でより白いジップ符号が、交通と大気汚染の減少を経験することを発見した。
また,社会経済的地位の低下と新型コロナウイルス陽性率の相関が強いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 00:05:21 GMT)
The role of collider bias in understanding statistics on racially biased
policing [0.0] 同じデータを使った非武装の白人よりも、非武装の黒人が警察に撃たれる可能性が高いかどうかについては、反対の結論が出ている。
我々はこのバイアスを説明するために因果ベイズネットワークモデルを提供し、これはコライダーバイアスまたはバークソンのパラドックスと呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 15:26:23 GMT)
Symplectic Coarse-Grained Classical and Semi-Classical Evolution of
Subsystems: New Theoretical Aspects [0.0] ハミルトン系のサブシステムの古典的および半古典的時間進化を研究する。
我々の研究の鍵となるツールは、N. Dias と J. Prata の協力によって得られたグロモフの「シンプレクティックの原理」の拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 10:29:08 GMT)
Stationary and dynamical properties of two harmonically trapped bosons
in the crossover from two dimensions to one [0.0] 2次元の異方性調和トラップに閉じ込められた2つのボソンの定常特性と相互作用クエンチダイナミクスを解明する。
2次元散乱長と1次元散乱長とタン接触の関係を確立する。
相互作用クレンチ力学は, 魅力的な値から反発値へ, およびその逆も, 様々な異方性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 13:27:17 GMT)
Selecting the Number of Clusters $K$ with a Stability Trade-off: an
Internal Validation Criterion [0.0] 優れたクラスタリングは安定していなければならないし、各クラスタには安定したパーティションが存在しなければならない。
サンプルベース摂動と比較して,付加雑音による構造発見の優れた性能を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 14:40:46 GMT)
SMEs Confidentiality Issues and Adoption of Good Cybersecurity Practices [0.0] 中小企業(SME)はサイバー攻撃に対してより脆弱であると考えられている。
我々はCYSEC(Do-it-Yourself(DIY)セキュリティアセスメントと能力改善手法)を設計している。
本稿では,ダイナミックコンセンサスの重要性と中小企業の信頼感と情報共有への影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 09:24:51 GMT)
Robust control of an ensemble of springs: Application to Ion Cyclotron
Resonance and two-level Quantum Systems [0.0] 本研究では, 異なる周波数のバネのアンサンブルの同時制御について, 断熱, 断熱, 最適プロセスを用いて検討した。
イオンサイクロトロン共鳴では、電場を用いてイオンを最適に制御する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 15:24:51 GMT)
Performance Evaluation of Adiabatic Quantum Computation via Quantum
Speed Limits and Possible Applications to Many-Body Systems [0.0] 断熱状態と時間進化状態の間の忠実度の境界を見いだす。
この境界は反断熱的ハミルトン多様体によって特徴づけられる。
熱力学の限界を取るときでも意味のある異なる種類の量子速度制限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 02:16:54 GMT)
Loss-tolerant quantum key distribution with a twist [0.0] 混合信号状態を利用するMDI QKDプロトコルに対して,QKDのセキュリティを解析するための主要な証明手法である損失耐性プロトコル(Phys. A 90, 052314 (2014)))の拡張を提供する。
混合状態はアリスとボブに秘密鍵に関するイヴの知識を減らすために使える仮想シールドシステムを提供するものとして解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 12:37:43 GMT)
Leveraging the Self-Transition Probability of Ordinal Pattern Transition
Graph for Transportation Mode Classification [0.0] 本稿では,交通モード分類における自己遷移の確率という,通常のパターン遷移グラフから保持される特徴の利用を提案する。
提案手法は,これらを組み合わせた場合であっても,置換エントロピーや統計的複雑度よりも精度がよい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 23:25:09 GMT)
Kane-Mele with a twist: Quasicrystalline higher-order topological
insulators with fractional mass kinks [0.0] HOTIの特徴である角の局所化モードは、従来の質量反転とは無関係であることを示す。
また,二層構造におけるコーナーモードと,一層構造におけるディスクリレーションモードの関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 10:01:07 GMT)
Is the Moon there if nobody looks: Bell Inequalities and Physical
Reality [0.0] 様々なベルの不等式違反は、量子非局所性を正当化したり、原子、電子、その他の目に見えない素粒子の存在を疑うことを許さないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 21:29:25 GMT)
In search of the weirdest galaxies in the Universe [0.0] ワイド銀河(Werd galaxy)は、未知または非常に珍しい特徴を持つ外層であり、通常の試料と異なる。
本研究では、2つの異なる外周検出技術を用いて、奇妙な外周銀河を探索する。
両手法ともデータから重要な特徴を抽出し,様々な種類の外れ値を見つけるために利用できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 18:00:01 GMT)
Experimental quantification of the entanglement of noisy twin beams [0.0] 絡み合いは、非古典性深さと非古典性カウントパラメータによって定量化される。
解析された多モード双対ビームの強度モーメントを単一モードビームに減少させることで、エンタングルメントの別の定量化器として負性を決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 12:56:37 GMT)
Enhanced realignment criterion vs. linear entanglement witnesses [0.0] 強化(非線形)配向基準は相関テンソルに基づく線形基準の族と同値であることが示されている。
適正な制限手順が提案され、それによって証人の新しい階級が生まれ、それは高次認識基準に匹敵するほど強力である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 16:24:13 GMT)
Direct measurement of electron intervalley relaxation in a Si/SiGe
quantum dot [0.0] シリコン中の非縮退したバレー状態は、シリコン系ヘテロ構造における電子力学に大きな影響を与える。
我々は、Si/SiGe量子ドットにおける励起谷状態から基底状態への緩和の観測をゼロ磁場で報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 22:55:29 GMT)
Data Stream Clustering: A Review [0.0] クラスタリングはリアルタイムデータストリーム処理に最も適した手法の1つである。
我々は、最近のデータストリームクラスタリングアルゴリズムをレビューし、ベースクラスタリング手法、計算複雑性、クラスタリング精度の観点から分析する。
一般的なデータストリームレポジトリとデータセット、ストリーム処理ツール、プラットフォームを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 20:35:09 GMT)
Conservative AI and social inequality: Conceptualizing alternatives to
bias through social theory [0.0] 社会的な問題は、これらのシステムが人間の生活に与える影響を考えると、もはやAIと機械学習の範囲外にはならない。
保守主義(Conservatism)とは、現状を再現し、強化する支配的な傾向のことであり、急進的なアプローチは、制度的な不平等を乱すために働く。
これは、不平等を永続する構造化された方法を分析するために偏見のあるデータを超えた、AI奨学金の増大組織との関わりを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 21:52:13 GMT)
Conceptual Modeling of Time for Computational Ontologies [0.0] モデルは、システムをポップアップさせるオブジェクトやプロセスの記述を指す。
焦点は、変化、イベント、時間といった概念に焦点を当てています。
その結果,TMはこれらの存在論的問題に対処するための有用なツールであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 20:11:18 GMT)
Computational power of matchgates with supplementary resources [0.0] 我々は,Matchgate(MG)計算の弱感と強感の両方において,古典的なシミュレーション複雑性について検討した。
リソースを再ブランドした後、Clifford回路の既知の結果と顕著な類似性を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 10:07:02 GMT)
Bohm, Penrose, and the Search for non-Local Causality [0.0] 彼らが会う前に、デビッド・ボームとロジャー・ペンローズは時間の矢のパラドックスに困惑した。
彼らが出会った後、射影的物理空間のケースはより明確になった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 12:16:04 GMT)
An Autoencoder Based Approach to Simulate Sports Games [0.0] 我々は過去6年間に行われたUEFAチャンピオンズリーグの試合の詳細情報を含むデータセットUCLDataを提案する。
また、新しいオートエンコーダベースの機械学習パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 16:10:13 GMT)
Absentee and Economic Impact of Low-Level Fine Particulate Matter and
Ozone Exposure in K-12 Students [0.0] 大気汚染に伴う不在の経済的コストは、病院訪問や薬品などの間接的なコストを除いてもかなり大きい。
我々は,2015年7月から2018年6月までの36校のPM2.5およびオゾン濃度を,密度の高い研究グレードのセンサネットワークのデータを用いてモデル化した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 01:27:27 GMT)
A quantum enhanced finite-time Otto cycle [0.0] 高速周期制御を用いて量子優位性を示す有限時間オットーサイクルを実現する。
熱化ストローク中の中間体-浴間の相互作用であるこのような周期的な変調は、非マルコフ反ゼノ力学を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 15:56:49 GMT)
A non-algorithmic approach to "programming" quantum computers via
machine learning [0.0] 機械学習はアルゴリズムを構築するための体系的な手法、すなわちアルゴリズムを非アルゴリズム的に「プログラム」量子コンピュータに利用できることを示す。
量子状態の絡み合いを実験的に推定する、基本的な非古典的な計算を用いてこれを実証する。
この結果、IBMハードウェアへの移植に成功し、ハイブリッド強化学習法を用いて訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 13:36:21 GMT)
A Genetic Algorithm for Obtaining Memory Constrained Near-Perfect
Hashing [0.0] 本稿では,検索時の比較回数の最小化と,総コレクションサイズを最小化することに焦点を当てたハッシュテーブルに基づくアプローチを提案する。
論文は、ほぼ完全なハッシュはバイナリ検索よりも高速であるが、完全なハッシュよりも少ないメモリを使用することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Jul 2020 12:57:15 GMT)