SideInfNet: A Deep Neural Network for Semi-Automatic Semantic
Segmentation with Side Information [83.0] 本稿では,新たなディープニューラルネットワークアーキテクチャであるSideInfNetを提案する。
画像から学習した機能とユーザアノテーションから抽出したサイド情報を統合する。
提案手法を評価するために,提案したネットワークを3つのセマンティックセグメンテーションタスクに適用し,ベンチマークデータセットに対する広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 12:59:56 GMT)
Learning to Discretely Compose Reasoning Module Networks for Video
Captioning [81.8] ビデオキャプションのための新しい視覚的推論手法であるReasoning Module Networks (RMN)を提案する。
RMNには3つの高度なRM時間的推論と,Gumbel近似を用いた言語的損失によって訓練された動的かつ離散的なモジュールセレクタが採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 15:27:37 GMT)
Placepedia: Comprehensive Place Understanding with Multi-Faceted
Annotations [79.8] Placepediaは、240万のユニークな場所から3500万枚以上の写真を集めた大規模な場所データセットです。
写真に加えて、各場所にはGDP、人口など、膨大な多面的な情報も付属している。
このデータセットは大量のデータと豊富なアノテーションを持ち、様々な研究を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 08:56:05 GMT)
SimAug: Learning Robust Representations from Simulation for Trajectory
Prediction [78.9] 本研究では,シミュレーション学習データの拡張により,ロバスト表現を学習する新しい手法を提案する。
我々は,SimAugが実世界の3つのベンチマークで有望な結果を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 20:43:29 GMT)
The Devil is in the Details: Self-Supervised Attention for Vehicle
Re-Identification [75.3] 車両識別のための自己監督的注意(SAVER)は、車両固有の識別特徴を効果的に学習するための新しいアプローチである。
我々は,SAVERがVeRi, VehicleID, Vehicle-1M, VERI-Wildのデータセットに挑戦する際の最先端性を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 06:08:17 GMT)
Bach or Mock? A Grading Function for Chorales in the Style of J.S. Bach [74.1] 本稿では,J.S.バッハ様式の4パート合唱曲を重要な音楽的特徴とともに評価するグレーディング機能を提案する。
この機能は,Bach合唱曲とモデル生成の合唱曲を区別する上で,人間専門家より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 16:25:28 GMT)
Learn to Propagate Reliably on Noisy Affinity Graphs [70.0] 近年の研究では,ラベル伝搬によるラベル付きデータの利用により,ラベル付けコストを大幅に削減できることが示されている。
ラベルを確実に伝播する方法、特に未知の外れ値を持つデータセットでは、依然として未解決の問題である。
本稿では,大規模実世界のデータ上でラベルを確実に伝播させる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 07:55:59 GMT)
Generating Person Images with Appearance-aware Pose Stylizer [66.4] 本稿では,人物のポーズや外見に基づいてリアルな人物画像を生成する,新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。
本フレームワークのコアとなるのは、ターゲットポーズと条件付き人物の外観を段階的に結合して人体画像を生成する、APS(Appearance-aware Pose Stylizer)と呼ばれる新しいジェネレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 15:58:05 GMT)
Being Bayesian, Even Just a Bit, Fixes Overconfidence in ReLU Networks [65.2] 我々は、ReLUネットワーク上の不確実性に対する十分条件が「少しベイズ校正される」ことを示す。
さらに,これらの知見を,共通深部ReLUネットワークとLaplace近似を用いた各種標準実験により実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 15:04:19 GMT)
Understanding and Diagnosing Vulnerability under Adversarial Attacks [62.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の攻撃に弱いことが知られている。
本稿では,潜在変数の分類に使用される特徴を説明するために,新しい解釈可能性手法であるInterpretGANを提案する。
また、各層がもたらす脆弱性を定量化する最初の診断方法も設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 01:56:28 GMT)
EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object
Detection [60.1] 我々は,複数のセンサの活用を含む,3次元検出タスクにおける2つの重要な課題に対処することを目指している。
本稿では,画像アノテーションを使わずに,意味的な画像特徴をポイントワイズで拡張する新たな融合モジュールを提案する。
これら2つのコンポーネントを統合するために,EPNetというエンドツーエンドで学習可能なフレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 09:33:05 GMT)
BigNAS: Scaling Up Neural Architecture Search with Big Single-Stage
Models [60.0] 予測精度を高めるためには,重みの処理後処理が必要であるという従来の知恵に挑戦するアプローチであるBigNASを提案する。
発見されたモデルファミリーであるBigNASModelsは76.5%から80.9%の範囲でトップ1の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 02:00:22 GMT)
SumGraph: Video Summarization via Recursive Graph Modeling [59.0] 本稿では、関係グラフを表すために、SumGraphと呼ばれるビデオ要約のためのグラフモデリングネットワークを提案する。
教師なしと教師なしの両方の方法で、映像要約のためのいくつかのベンチマークで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, 17 Jul 2020 08:11:30 GMT)
Constructing a Family Tree of Ten Indo-European Languages with
Delexicalized Cross-linguistic Transfer Patterns [57.9] 我々は,デレクシカル化転送を,解釈可能なツリー・ツー・ストリングパターンとツリー・ツー・ツリーパターンとして定式化する。
これにより、言語間移動を定量的に探索し、第二言語習得の問い合わせを拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 15:56:54 GMT)
Text Recognition -- Real World Data and Where to Find Them [36.1] 本稿では,弱い注釈付き画像を利用してテキスト抽出パイプラインを改善する手法を提案する。
このアプローチでは、任意のエンドツーエンドのテキスト認識システムを使用して、テキスト領域の提案と、おそらく誤った書き起こしを取得する。
シーンテキストのほとんどエラーのないローカライズされたインスタンスを生成し、これが"擬似基底真理"(PGT)として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 15:07:40 GMT)
DVI: Depth Guided Video Inpainting for Autonomous Driving [35.9] 本稿では,ビデオからトラヒックエージェントを除去する自動インペイントアルゴリズムを提案する。
縫合された点雲から密集した3Dマップを構築することで、ビデオ内のフレームは幾何学的に相関する。
われわれは、ビデオのインペイントのために複数のビデオを融合した最初の人物だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 09:29:53 GMT)
Learning Surrogates via Deep Embedding [35.1] 本稿では,目標評価基準を近似した代理損失を最小限に抑え,ニューラルネットワークのトレーニング手法を提案する。
認識タスクでは、編集距離メートル法を近似したサロゲートを用いてモデルを調整し、編集距離の相対的な改善を39%以上達成する。
検出タスクでは、サロゲートは回転した有界箱のユニオン計量の交叉を近似し、F_1$スコアにおいて最大4.25%の相対的な改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 12:39:16 GMT)
3D Human Shape Reconstruction from a Polarization Image [34.2] 本稿では, 単偏光2次元画像から衣服の3次元体形状を推定する問題に対処する。
専用2段階のディープラーニングアプローチであるSfPが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 22:36:02 GMT)
Impact of base dataset design on few-shot image classification [33.3] 本研究では,異なる画像集合上で訓練された深部特徴を,数ショットの分類設定で評価することにより,トレーニングデータの変動の影響を系統的に研究する。
簡単なベースラインをアートアルゴリズムの先進的な状態に置き換えるよりも,数ショットの分類において,ベースデータセット設計がパフォーマンスを劇的に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 09:58:50 GMT)
Calendar Graph Neural Networks for Modeling Time Structures in
Spatiotemporal User Behaviors [32.7] 本稿では,行動データからユーザ表現を学習するためのグラフニューラルネットワークに基づく新しいモデルを提案する。
動作ログはシーケンスセッションを含み、セッションは場所、開始時間、終了時間、採用項目のシーケンスを有する。
我々のアプローチは、欠落する人口特性を予測するために、強いベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 18:48:24 GMT)
Superpixel-Guided Label Softening for Medical Image Segmentation [32.0] 医用画像分割のためのスーパーピクセルベースのラベルソフト化を提案する。
本手法は, 3次元および2次元の医用画像に対して, ベースラインと比較法に対して総合的に優れたセグメンテーション性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 10:55:59 GMT)
Deep multi-metric learning for text-independent speaker verification [31.9] テキスト非依存話者検証の目的は、与えられた2つの制御されていない発話が同一話者に由来するか否かを判断することである。
深層多次元学習を用いてこの問題に対処し、三重項損失、n対損失、角損失という3つの異なる損失を導入する。
6,000ドル以上の話者からの100万以上の発話を含む大規模なtexttVoxCeleb2データセットで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 13:19:44 GMT)
PAC Bounds for Imitation and Model-based Batch Learning of Contextual
Markov Decision Processes [31.8] 本稿では,コンテキスト記述子を用いたマルチタスク強化学習のバッチ化の問題点について考察する。
直接政策学習(DPL)、専門家の軌道から学習する模倣学習に基づくアプローチ、モデルに基づく学習という2つの一般的な学習アルゴリズムについて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 19:04:11 GMT)
RobustScanner: Dynamically Enhancing Positional Clues for Robust Text
Recognition [31.6] 文字レベルのシーケンスデコーダは文脈情報だけでなく位置情報も利用することを示す。
本稿では,新たな位置強調分岐を提案し,シーンテキスト認識のためのデコーダアテンションモジュールと出力を動的に融合する。
提案手法はemphRobustScannerと呼ばれ、文脈と位置の手がかりの動的比で個々の文字を復号する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 07:16:45 GMT)
A Differential Game Theoretic Neural Optimizer for Training Residual
Networks [29.8] 本稿では、残差接続と畳み込み層の両方を受け入れる一般化微分動的プログラミング(DDP)ニューラルアーキテクチャを提案する。
得られた最適制御表現は、トレーニング残余ネットワークを、状態拡張システム上での協調的軌道最適化と解釈できるゲーム論的視点を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 10:19:17 GMT)
Fast Variational Learning in State-Space Gaussian Process Models [29.6] 我々は共役計算変分推論と呼ばれる既存の手法に基づいて構築する。
ジャスト・イン・タイムのコンパイルを利用する効率的なJAX実装を提供しています。
我々の手法は、何百万ものデータポイントを持つ時系列にスケールできる状態空間GPモデルにおいて、高速かつ安定した変分推論をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 10:46:44 GMT)
Revisiting Rubik's Cube: Self-supervised Learning with Volume-wise
Transformation for 3D Medical Image Segmentation [27.8] 本稿では,ボリューム医療画像のための新しい自己教師型学習フレームワークを提案する。
具体的には,Rubikの立方体++を事前学習した3Dニューラルネットワークに対して,コンテキスト復元タスクを提案する。
ゼロからトレーニングする戦略と比較すると、Rubikの立方体++の事前トレーニングによる微調整により、パフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 08:53:53 GMT)
Bandits for BMO Functions [27.7] 本稿では,BMO(Bunded Mean Oscillation)関数が期待される帯域幅問題について検討する。
我々は,BMO盗賊のためのツールセットを開発し,ポリログ$delta$-regretを達成するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 00:46:30 GMT)
Knowledge-Based Video Question Answering with Unsupervised Scene
Descriptions [27.6] 知識に基づくビデオストーリー質問応答モデルであるROLLを設計する。
ROLLでは,各タスクが,1)シーン対話処理,2)教師なし映像シーン記述生成,3)弱い教師付き方式で外部知識を取得することによって,リッチで多様な情報を抽出する役割を担っている。
与えられた質問に正しく答えるために、各インスパイアされた認知タスクによって生成された情報はトランスフォーマーを介して符号化され、モダリティ重み付け機構を介して融合される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 04:26:38 GMT)
JSSR: A Joint Synthesis, Segmentation, and Registration System for 3D
Multi-Modal Image Alignment of Large-scale Pathological CT Scans [27.2] 本稿では,エンドツーエンドの3D畳み込みニューラルネットワークに基づく新しいマルチタスク学習システムJSSRを提案する。
システムは、教師なしの方法で異なるタスク間の暗黙の制約を満たすように最適化されている。
従来型のマルチモーダル登録法よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 18:00:31 GMT)
Asynchronous Federated Learning with Reduced Number of Rounds and with
Differential Privacy from Less Aggregated Gaussian Noise [27.0] 本稿では,待ち時間を削減し,ネットワーク全体の通信時間を短縮する非同期フェデレーション学習のための新しいアルゴリズムを提案する。
強凸目的関数に対する厳密な理論的解析とシミュレーション結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 19:47:16 GMT)
A new method for parameter estimation in probabilistic models: Minimum
probability flow [26.3] パラメトリックモデルに適用可能なパラメータフィッティング手法として,MPF(Minimum Probability Flow)を提案する。
連続状態空間モデルとイジングスピンガラスの2つのケースでMPFを用いたパラメータ推定を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 21:19:44 GMT)
Privacy-Preserving Distributed Learning in the Analog Domain [23.7] 計算サーバからデータをプライベートに保ちながら、データよりも分散学習の問題を考察する。
本稿では,アナログ領域にデータが存在する場合の問題を解くための新しいアルゴリズムを提案する。
本研究では,浮動小数点数を用いてデータを表す場合の計算処理に,提案フレームワークをどのように適用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 07:56:39 GMT)
GMNet: Graph Matching Network for Large Scale Part Semantic Segmentation
in the Wild [23.3] 課題に対処するために,より高いオブジェクトレベルのコンテキスト条件と部分レベルの空間関係を組み合わせたフレームワークを提案する。
オブジェクトレベルの曖昧性に取り組むために、クラスレベルのセマンティクスを保持するためにクラスコンディショニングモジュールが導入される。
また,地中真実と予測部分との相対空間関係のマッチングを目的とした,新しい隣接グラフベースモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 15:53:40 GMT)
Finite-key analysis for twin-field quantum key distribution based on
generalized operator dominance condition [23.0] 量子鍵分布(QKD)は、物理学の法則によって保証される秘密鍵ビットを共有するのに役立つ。
近年、ツインフィールド(TF)QKDは、速度-距離制限に打ち勝つことができるため、熱心に研究されている。
演算子支配条件によるTF-QKDの有限鍵解析の改善を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 09:41:06 GMT)
JNR: Joint-based Neural Rig Representation for Compact 3D Face Modeling [22.6] 関節型顔リグとニューラルスキンネットワークを用いた3次元顔モデル学習手法を提案する。
結合型表現のおかげで、我々のモデルは以前のブレンドシェープモデルよりもいくつかの大きな利点を享受できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 23:35:13 GMT)
Personalized Face Modeling for Improved Face Reconstruction and Motion
Retargeting [22.2] 本稿では、ユーザごとのパーソナライズされた顔モデルとフレームごとの顔の動きパラメータを共同で学習するエンドツーエンドフレームワークを提案する。
具体的には、パーソナライズされた修正を予測することによって、ユーザ固有の表現と動的(表現固有の)アルベドマップのブレンドを学習する。
実験結果から, 顔の微細な動態を広範囲の状況で正確に把握できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 23:08:43 GMT)
CASNet: Common Attribute Support Network for image instance and panoptic
segmentation [22.0] 本稿では,共通属性の予測とクラスタリングによってインスタンスセグメンテーションを実現する共通属性支援ネットワーク(CASNet)を紹介する。
CASNetは完全な畳み込み方式で設計されており、エンドツーエンドのトレーニングと推論を実装することができる。
少ないオーバーヘッドで小さな修正をすることで、容易に単視のセグメンテーションに拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 06:23:52 GMT)
Leveraging both Lesion Features and Procedural Bias in Neuroimaging: An
Dual-Task Split dynamics of inverse scale space [21.1] 病変の予測と選択は、ボクセルによる神経画像解析において2つの重要な課題である。
本稿では, 神経画像データの特徴/語彙は, 病変特徴, 手続きバイアス, ヌル特徴の3つの部分から構成されることを示す。
病変の特徴を安定的に選択し,手続き的バイアスを予測に活用するために,反復アルゴリズム(GSplit LBI)を提案する。
本モデルの有効性とメリットは,予測結果の改善と,視覚化された手続きバイアスと病変の特徴の解釈可能性によって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 03:41:48 GMT)
CovidCare: Transferring Knowledge from Existing EMR to Emerging Epidemic
for Interpretable Prognosis [20.7] 新興感染症患者の予後を高めるための深層学習型アプローチであるCovidCareを提案する。
CovidCareは、トランスファーラーニングを通じて、大量の既存のEMRデータに基づいて、新型コロナウイルス関連の医療機能を組み込むことを学ぶ。
実際のCOVID-19データセット上で、患者に対する滞在予測実験の期間を延ばす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 09:20:56 GMT)
Computing stable resultant-based minimal solvers by hiding a variable [20.4] コンピュータビジョンアプリケーションは、最小数の入力データ測定からカメラ幾何学を頑健に推定する必要がある。
本稿では,1つの変数を隠蔽することにより,方程式のスパース系を解くための興味深い代替スパース法について検討する。
研究結果から,提案手法は現状のGr"オブザーバベースの解法よりも安定な解法に導かれることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 07:40:10 GMT)
Computing the Dirichlet-Multinomial Log-Likelihood Function [19.7] 我々は、ガンマ関数の数学的性質を用いて、DMN対数類似関数の閉形式式を導出する。
既存の手法と比較して、閉じた形式の計算は計算の複雑さが小さく、計算精度を比較せずにはるかに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 20:31:01 GMT)
Hierarchical Deep Reinforcement Learning Approach for Multi-Objective
Scheduling With Varying Queue Sizes [19.5] MERLINは、多目的タスクスケジューリングのための頑健でモジュール的で、ほぼ最適のDRLベースのアプローチである。
MERLINは、個々のタスクの処理のための1つのニューラルネットワークと、全体のキューのスケジューリングのためのもう1つのニューラルネットワークを作成することで、MOTS問題に階層的なアプローチを適用する。
より小さく、トレーニング時間の短縮に加えて、結果として得られるアーキテクチャは、アイテムがキュー内の位置に関わらず、同じ方法で処理されることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 21:59:06 GMT)
LIIR at SemEval-2020 Task 12: A Cross-Lingual Augmentation Approach for
Multilingual Offensive Language Identification [19.2] 我々は、英語と非英語でそれぞれGoogle AIが利用可能なBERTとMultilingual Bertモデルを適応し、微調整する。
英語では2つの細調整されたBERTモデルの組み合わせを使用します。
他の言語に対して、トレーニングデータを豊かにするための言語間拡張手法を提案し、多言語BERTを用いて文表現を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 11:55:25 GMT)
Attacks to Federated Learning: Responsive Web User Interface to Recover
Training Data from User Gradients [19.0] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、個々のユーザーデータを保護するための新たなプライバシ標準である。
本稿では,ローカルな差分プライバシーのパワーを示す対話型Webデモを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 12:30:42 GMT)
Standing on the Shoulders of Giants: Hardware and Neural Architecture
Co-Search with Hot Start [19.0] 特定のデータセットから人工知能(AI)ソリューションを自動的に生成するハードウェアとニューラルネットワークの共同研究は、AIの民主化を促進することを約束している。
現在の共同研究フレームワークで必要とされる時間は、1つのターゲットハードウェアに対して数百時間のGPU時間である。
本稿では,既存の事前学習モデルを基にした,ホットナット状態から始まる新しいフレームワークであるHotNASを提案する。
HotNASは5.79%のTop-1と3.97%のTop-5の精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 16:09:06 GMT)
Incremental Bayesian tensor learning for structural monitoring data
imputation and response forecasting [18.9] 本稿では,欠損センサデータの時間的・構造的応答を再現するためのベイズテンソル学習法を提案する。
コンクリート橋の連続フィールドセンシングデータに提案手法の有効性を検証した。
提案手法は, ランダム欠落, 構造化欠落, 組み合わせが多数存在する場合でも, 正確かつ堅牢であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 01:12:38 GMT)
DeepNetQoE: Self-adaptive QoE Optimization Framework of Deep Networks [17.2] 本稿では、ディープネットワークのトレーニングをガイドするために、自己適応型クオリティ・オブ・エクスペリエンス(QoE)フレームワークであるDeepNetQoEを提案する。
自己適応型QoEモデルを設定し、モデルの精度とトレーニングに必要なコンピューティングリソースを関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 01:37:43 GMT)
Precision measurements with cold atoms and trapped ions [16.5] 冷たい原子と閉じ込められたイオンの量子制御の最近の進歩は、精密測定の応用を大きく前進させた。
これらの巨大量子系の異常な制御性と汎用性のおかげで、時計、磁力計、寒冷原子とイオンに基づく干渉計では前例のない感度が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 15:43:49 GMT)
Always-On 674uW @ 4GOP/s Error Resilient Binary Neural Networks with
Aggressive SRAM Voltage Scaling on a 22nm IoT End-Node [16.0] バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、ランダムなビットレベルのノイズに対して堅牢であることが示され、アグレッシブな電圧スケーリングが魅力的である。
ハードウェアアクセラレーションBNNを超低電圧で実行可能な,初の完全プログラム可能なIoTエンドノードシステムオンチップを提案する。
CIFAR-10データセットの4Gop/s(15.4Inference/s)を最大13ops/pJまで計算し,ピーク電力エンベロープ674uWで22.8Inference/s/mWを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 12:56:58 GMT)
G-LBM:Generative Low-dimensional Background Model Estimation from Video
Sequences [15.3] ノイズや疎外値の存在下で実世界のデータを表現するための非線形低次元生成モデルを提案する。
G-LBMは、ビデオシーケンスからの背景シーンモデル推定に直接応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 16:18:47 GMT)
FSpiNN: An Optimization Framework for Memory- and Energy-Efficient
Spiking Neural Networks [14.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、スパイクタイピング依存の可塑性(STDP)ルールのために教師なし学習機能を提供する。
しかし、最先端のSNNは高い精度を達成するために大きなメモリフットプリントを必要とする。
トレーニングおよび推論処理のためのメモリ効率とエネルギー効率のよいSNNを得るための最適化フレームワークFSpiNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 09:40:26 GMT)
Train Your Data Processor: Distribution-Aware and Error-Compensation
Coordinate Decoding for Human Pose Estimation [14.8] 本研究では,予測過程を通じて導入された誤差に着目して,熱マップ復号処理について検討する。
そこで,DAEC(Distributed-Aware and Error-Compensation Coordinate Decoding)を提案する。
DAECは、トレーニングデータから復号戦略を学び、最先端の人間のポーズ推定モデルの性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 04:03:25 GMT)
Counting Query Answers over a DL-Lite Knowledge Base (extended version) [14.5] 知識ベース(KB)上での問合せ応答の複雑さについて検討する。
我々はPTIMEとcoNPの下位境界と、PTIMEとLOGSPACEの上位境界を提供することで既存の結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 05:23:03 GMT)
Visual Explanation for Identification of the Brain Bases for Dyslexia on
fMRI Data [13.7] ネットワーク可視化技術を用いて、高レベルの特徴を学習するために必要な畳み込みニューラルネットワーク層において、分類された条件に対する専門家が支援する洞察に意味のあるイメージを提供することができることを示す。
以上の結果から,脳画像のみによる発達障害の正確な分類だけでなく,同時代の神経科学的知識と一致する特徴の自動可視化も可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 22:11:30 GMT)
AutoCount: Unsupervised Segmentation and Counting of Organs in Field
Images [12.0] 植物器官などの密集物を数えるための,教師なしの手法を提案する。
我々は、畳み込みネットワークに基づく教師なしセグメンテーション法と、ポストホック最適化の2つのステップを用いる。
提案手法は,ソルガム (S. bicolor) とコムギ (T. aestivum) の臓器計数作業において,データセット依存のチューニングや修正を伴わない競争的カウント性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 18:27:47 GMT)
Learning Posterior and Prior for Uncertainty Modeling in Person
Re-Identification [11.7] 我々は、潜在空間におけるサンプル後部分布とクラス先行分布を学習し、代表的特徴だけでなく、モデルによって不確実性を構築することができる。
Market1501、DukeMTMC、MARS、ノイズデータセットでも実験が行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 07:20:39 GMT)
Probabilistic Future Prediction for Video Scene Understanding [11.2] 本稿では,ビデオからの確率論的未来予測のための新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
我々は、未来の意味論、複雑な現実世界の都市シーンの動きを予測し、この表現を使って自動運転車を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 10:07:40 GMT)
End-to-end Deep Prototype and Exemplar Models for Predicting Human
Behavior [10.4] 我々は古典的なプロトタイプと模範モデルを拡張し、生入力から刺激とカテゴリー表現を併用して学習する。
この新しいモデルのクラスは、ディープニューラルネットワーク(DNN)とトレーニングされたエンドツーエンドによってパラメータ化できる。
典型的なDNNと比較して、認知にインスパイアされた両者が、人間の行動により良い本質的な適応と、地道的分類の改善をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 02:32:17 GMT)
Can Learned Frame-Prediction Compete with Block-Motion Compensation for
Video Coding? [10.3] プレトレーニングされた深度モデルを用いて,次のフレーム予測を行う場合,ブロックモーション補償に基づく標準的なビデオコーデックと競合するかどうかを検討する。
また,10MPEGテストビデオのx264に比べて,対称的複雑性を持つ単純さの速度歪み性能は平均的に優れているが,x265のレベルには達していないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 11:54:30 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation of NIR Images
through Generative Latent Search [9.6] 近赤外画像からの皮膚のセグメンテーションの問題点を考察する。
ディープラーニングに基づく最先端セグメンテーション技術は、現在の問題では利用できない大量のラベル付きデータを必要とする。
本稿では,ソース領域のみにトレーニングされたセグメンテーションネットワークにおいて,対象画像の「アレストクローン」を探索し,プロキシとして利用する,ターゲット非依存セグメンテーションの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 12:07:42 GMT)
Federated Visual Classification with Real-World Data Distribution [9.6] 我々は,FedAvg(Federated Averaging)アルゴリズムのベンチマークを用いて,実世界のデータ分布が分散学習に与える影響を特徴付ける。
種別とランドマーク分類のための2つの新しい大規模データセットを導入し,ユーザ毎のデータ分割を現実的に行う。
また、2つの新しいアルゴリズム(FedVC、FedIR)も開発しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 14:25:27 GMT)
People as Scene Probes [9.4] 我々は、高度な自動化とリアリズムで、新しいオブジェクトを同じシーンに合成する方法を示す。
特に、ユーザが画像に新しい物体(2Dカットアウト)を配置すると、自動的に再スケールされ、信頼され、隠蔽され、太陽に対して正しい方向に現実的な影を放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 19:50:42 GMT)
Empirical Analysis of Zipf's Law, Power Law, and Lognormal Distributions
in Medical Discharge Reports [8.5] 本論文は、ジップフの法則に従えば、医学的退院報告のテキストが従うかどうかを実証的に分析する。
MIMIC-IIIデータセットによる2万件の退院報告について検討した。
その結果, 排出報告は停電電力法則や対数正規分布に最も適していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 01:35:40 GMT)
A Federated F-score Based Ensemble Model for Automatic Rule Extraction [7.8] 本稿では,Fed-FEAREという自動ルール抽出のためのFスコアベースアンサンブルツリーモデルを提案する。
Fed-FEAREは、中国全土の金融ホールディングスグループにおいて、反詐欺や精密マーケティングを含む複数のビジネスにすでに適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 15:59:01 GMT)
PointAR: Efficient Lighting Estimation for Mobile Augmented Reality [7.6] 本稿では,現代のモバイルデバイス上での動作に適した効率的な照明推定パイプラインを提案する。
PointARは、モバイルカメラから撮影した1枚のRGB-D画像と、その画像中の2D位置を取得し、2次球面高調波係数を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 20:13:40 GMT)
Wavelet Scattering Networks for Atomistic Systems with Extrapolation of
Material Properties [7.6] 物質科学における機械学習の夢は、モデルが原子系の基礎となる物理学を学ぶことである。
本研究では、トレーニングセットに含まれていないプロパティに対する$textLi_alphatextSi$ Energy predictorの一般化性をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 01:34:36 GMT)
Visualizing the Finer Cluster Structure of Large-Scale and
High-Dimensional Data [7.4] 一般化されたシグモイド関数を用いて高次元空間と低次元空間の距離類似性をモデル化する。
本研究では,シミュレーションと実世界の両方のデータセットを用いて,一様多様体の近似と投影に匹敵する可視化結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 01:36:45 GMT)
Explanation-based Weakly-supervised Learning of Visual Relations with
Graph Networks [7.2] 本稿では,最小画像レベルの述語ラベルに依存した視覚的関係検出手法を提案する。
グラフニューラルネットワークは、検出されたオブジェクトのグラフ表現から画像中の述語を分類するように訓練され、ペア関係の帰納バイアスを暗黙的に符号化する。
本稿では,3つの多種多様かつ難解なデータセットに対して,最新の完全および弱教師付き手法に匹敵する結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 21:01:44 GMT)
Contextualizing Enhances Gradient Based Meta Learning [7.0] 本稿では,メタラーニング手法を文脈解析器と組み合わせることで,いくつかのショットラーニングデータセットの性能を著しく向上させることができることを示す。
オーバーフィットすることなくパラメータを更新することが困難である低データ環境に対して,我々のアプローチは特に適しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 04:01:56 GMT)
A Review of Meta-level Learning in the Context of Multi-component,
Multi-level Evolving Prediction Systems [6.8] データから有用なパターンを抽出する自動的あるいは半自動的な方法の調査の必要性が高まっている。
与えられた問題に対する学習方法の最も適切なマッピングを見つけるには、深い専門家の知識と広範な計算資源が必要である。
データセットに最適な学習アルゴリズムをアドバイスできるインテリジェントなレコメンデーションエンジンが必要だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 14:14:37 GMT)
Sequential Segment-based Level Generation and Blending using Variational
Autoencoders [5.3] 生成されたセグメントが論理的に先行セグメントから従うようなセグメント生成のシーケンシャルモデルを学ぶために、VAEを訓練する。
これら4つの方向のいずれかで進行する任意の長レベルを任意に生成できるパイプラインを得る。
非固定長のよりコヒーレントなレベルを生成することに加えて、この方法は別のゲームからレベルを暗黙にブレンドすることを可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 04:11:51 GMT)
Iterative Label Improvement: Robust Training by Confidence Based
Filtering and Dataset Partitioning [5.1] 最先端、高容量のディープニューラルネットワークは、大量のラベル付きトレーニングデータを必要とする。
また、このデータにエラーをラベル付けする可能性も高い。
本稿では,安価な非競合データを使用することのできる新しいメタトレーニング・ラベリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 10:13:54 GMT)
Image De-Quantization Using Generative Models as Priors [4.5] De-quantizationは、量子化効果を反転させ、元のマルチクロマティックレベルのイメージを復元するタスクである。
我々は,古典的統計的推定理論に基づく厳密な数学的解析により,非量子化機構を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 21:40:45 GMT)
Adaptive Hierarchical Decomposition of Large Deep Networks [4.3] データセットが大きくなるにつれて、既存のディープラーニングアーキテクチャが一般的な人間によって認識可能な50以上のクラスを扱うように拡張できるかどうかという自然な疑問がある。
本稿では,単一大規模ネットワークの代替として,より小さなディープネットワーク群を自動解析し,構成するフレームワークを提案する。
結果として、より小さなネットワークは、高度にスケーラブルで、並列であり、訓練もより実践的であり、より高い分類精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 21:04:50 GMT)
Constraint-Based Software Diversification for Efficient Mitigation of
Code-Reuse Attacks [3.1] 本稿では,ソフトウェア多様化に対する制約ベースのコンパイラアプローチであるDiversity by Construction (DivCon)を紹介する。
重要なイネーブルは、Large Neighborhood Search (LNS)を使用して、高度に多様なアセンブリコードを効率的に生成することである。
実験によると、DivConは、ほぼ最適のコードを配信しながら、コード再利用攻撃を効果的に軽減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 13:01:44 GMT)
Proactive Network Maintenance using Fast, Accurate Anomaly Localization
and Classification on 1-D Data Series [2.9] PNM(Proactive Network maintenance)は、ネットワークからのデータを使用してネットワークの障害を特定し、特定する概念である。
本稿では,Deep Convolutional Neural Networksを利用して,データ系列上の異常や事象を効率的かつ正確に検出するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 04:27:20 GMT)
Can we Estimate Truck Accident Risk from Telemetric Data using Machine
Learning? [2.3] 道路事故は社会的コストが高く、機械学習を用いたリスク予測の改善によって削減される可能性がある。
本研究では,長距離トラックで収集した遠隔計測データを用いて,運転者の事故発生リスクを予測できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 18:12:32 GMT)
Latent Instrumental Variables as Priors in Causal Inference based on
Independence of Cause and Mechanism [2.3] 因果図形構造における潜時楽器変数や隠蔽共通原因などの潜時変数の役割について検討する。
2つの変数間の因果関係を推論する新しいアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 08:18:19 GMT)
Tracking the Untrackable [2.0] 人間は、ターゲットが見えない場合でも、ターゲットの軌道を予測して、ターゲットをキャッチアップすることができる。
近年の心理学では、人類が未来の精神像を造ることも示されている。
将来のフレームの視覚的特徴埋め込みを予測できるHAllucinating Features to Trackモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 16:17:21 GMT)
Identification of Tree Species in Japanese Forests based on Aerial
Photography and Deep Learning [1.9] 本研究では,UAV画像と深層学習を用いて,日本の混交林の樹木種を分類することを目的とした。
62.6%のTrue Positives (TP) と98.1%のTrue Negatives (TN) を持つ黒葉樹を同定することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 11:26:38 GMT)
Full-polaron master equation approach to dynamical steady states of a
driven two-level system beyond the weak system-environment coupling [1.7] フルポーラロンマスター方程式と弱カップリング非マルコフマスター方程式を適用し、駆動二層系の定常特性を記述する。
我々のフルポーラロン方程式アプローチは、弱結合理論法で用いられる特別な再正規化スキームを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 17:21:01 GMT)
Senior Living Communities: Made Safer by AI [1.4] 高齢者のほとんどのサービスは「ハイタッチ」であり、訓練された介護者と密接な接触を必要としている。
AI対応の広汎な自動化では、緊急ではないとしても、ハイタッチから"ほとんどタッチ"に移行する機会がある、と私たちは主張する。
私たちのビジョンは現在の現実を超えていますが、私たちはCaspar AI対応のシニアプロパティの測定を引用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 03:00:45 GMT)
Optimal quantum phase estimation in an atomic gyroscope based on
Bose-Hubbard model [0.9] 3サイトBose-Hubbardモデルに基づく原子ジャイロスコープの最適量子状態について検討する。
エンタングルド・エクスプレスド・ステート(EESS)は、適度な損失率の精度を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 11:43:29 GMT)
Decentralized Deep Reinforcement Learning for Network Level Traffic
Signal Control [0.9] 本稿では,交通信号制御における高速かつリアルタイムな性能を実現するために,完全分散型深層マルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムのファミリーを提案する。
各交差点は、他の交差点ノードに対してマルコフゲームを行うエージェントとしてモデル化される。
実験結果から,S2R2Lはトレーニング過程において,IDQLやS2RLよりも高速に収束し,収束性能が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 23:15:45 GMT)
Knowledge Distillation in Deep Learning and its Applications [0.7] ディープラーニングモデルは比較的大きく、リソース制限されたデバイスにそのようなモデルをデプロイすることは困難である。
1つの解決策は知識蒸留であり、より小さなモデル(学生モデル)がより大きなモデル(教師モデル)からの情報を利用して訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 14:43:52 GMT)
A Systematic Review of Natural Language Processing for Knowledge
Management in Healthcare [0.6] 本研究の目的は,NLPの可能性,特にNLPが医療領域における知識管理プロセスをどのようにサポートするかを明らかにすることである。
本稿では、医療分野における知識の創出、獲得、共有、適用の方法について、最先端のNLP研究を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 17:50:50 GMT)
Anomaly Detection in Unsupervised Surveillance Setting Using Ensemble of
Multimodal Data with Adversarial Defense [0.4] 本稿では,実時間画像とIMUセンサデータの異常度を推定するアンサンブル検出機構を提案する。
提案手法は,IEEE SP Cup-2020データセットで97.8%の精度で良好に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 20:03:02 GMT)
Network Learning Approaches to study World Happiness [0.3] 国連は2011年の決議で、幸福の追求を基本的目標として宣言し、幸福を中心とした公共政策と経済政策を提案した。
予測モデリングとベイズネットワーク(BN)を用いて、2012年以降に国連が発行した156カ国の歴史的幸福指数データをモデル化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 18:29:49 GMT)
Performance Analysis of Semi-supervised Learning in the Small-data
Regime using VAEs [0.3] そこで本研究では,データ空間の潜在空間表現を事前学習した既存のアルゴリズムを用いて,データ構造入力の低次元の特徴を抽出する手法を提案する。
微調整された潜在空間は、分類に有用な一定の重みを与える。
ここでは、半教師付き学習において、遅延空間サイズが異なるVAEアルゴリズムの性能解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 19:50:39 GMT)
OBA: An Ontology-Based Framework for Creating REST APIs for Knowledge
Graphs [0.3] 知識グラフをポップアップして作成するオントロジーエンジニアとWeb開発者は、これらの知識グラフを理解し、アクセスし、クエリする必要があるが、API、RDF、SPARQLに精通していない。
本稿では、おなじみのWeb開発者からREST APIを自動生成するOntology-Based API framework(OBA)について説明する。
OBAにはフレームワークの機能を示す3つの例があります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 19:46:18 GMT)
U-Net Based Architecture for an Improved Multiresolution Segmentation in
Medical Images [0.0] 我々は,マルチレゾリューション・フレームワークを用いた画像分割のための完全畳み込みニューラルネットワークを提案している。
提案したアーキテクチャ(mrU-Net)では、入力画像とそのダウンサンプルバージョンをネットワーク入力として使用した。
ネットワークを4つの異なる医療データセットでトレーニングし、テストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 06:17:20 GMT)
Two-stream Fusion Model for Dynamic Hand Gesture Recognition using
3D-CNN and 2D-CNN Optical Flow guided Motion Template [0.0] 動き手の適切な検出と追跡が困難になるのは 手の形状や大きさの異なるためです
本研究は,手動認識のための2ストリーム融合モデルと,光学的フローに基づくコンパクトで効率的な動作テンプレートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 09:20:20 GMT)
Training with reduced precision of a support vector machine model for
text classification [0.0] 本研究は, 縮小精度を用いて訓練したSVMモデルの効率性と, 原型との比較に重点を置いている。
量子化を使用する主な利点は、専用ハードウェアプラットフォームにおける計算時間とメモリフットプリントの削減である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 11:59:30 GMT)
The quantum character of buckling instabilities in thin rods [0.0] 軸力による非伸縮性ロッドの座屈は、非相対論的で時間に依存しない量子力学の 1d にマッピングされる。
2dに制限されたロッドの教育的ケースに着目し、マッピングのシンプルで物理的に実現可能な3つの応用が与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 15:02:17 GMT)
The Effect of Top-Down Attention in Occluded Object Recognition [0.0] 本研究は,物体認識のタスクにおけるトップダウン視覚処理の利点について考察する。
部分的に隠蔽された物体の認識に対する文脈情報の整合性の影響を調査する心理物理学実験を設計・実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 09:09:41 GMT)
Spectral properties of correlated quantum wires and carbon nanotubes
within the Generalized Kadanoff-Baym Ansatz [0.0] 一般カダノフ・バイム・アンサッツ(GKBA)マスター方程式を解くことによりオープン相互作用系のスペクトル特性を解明する。
我々は、GKBA内で得られる解とダイソン方程式の解(同様にフルカダノフ・バイム方程式)を比較する。
この結果から, プロパゲータがHartree-Fockレベルである場合でも, GBKA溶液は使用する自己エネルギーの主なスペクトル特性を保っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 11:09:09 GMT)
Spatial Resolution Enhancement of Remote Sensing Mine Images using Deep
Learning Techniques [0.0] 深層学習技術は、ギリシャのプトレマイダにあるアミルンテ鉱山を描写したセンチネル2衛星画像の空間分解能を高めるために応用された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 07:30:13 GMT)
Plots of the cumulative differences between observed and expected values
of ordered Bernoulli variates [0.0] 信頼性図」("calibration plots"とも呼ばれる)は、予測と結果の重大な相違を検出し、診断するのに役立つ。
標準信頼性図は、予測の観測値と期待値のヒストグラムに基づく。
標準信頼性図のいくつかの変種は、硬いヒストグラムをソフトカーネル密度推定に置き換えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 01:49:14 GMT)
On the Effectiveness of Richardson Extrapolation in Machine Learning [0.0] Richardson は数値解析の手法であり、推定法の近似誤差を改善することができる。
リチャードソン補間法は性能に大きな損失を伴わず、時には大きな利益をもたらすことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 14:38:05 GMT)
Multi-Perspective Semantic Information Retrieval in the Biomedical
Domain [0.0] 情報検索(Information Retrieval、IR)とは、特定のクエリやニーズに関連するデータ(ドキュメントなど)を取得するタスクである。
現代のニューラルアプローチは、古典的なアプローチと比べて一定の利点がある。
この研究は、バイオメディカルセマンティック情報検索ドメインのいくつかの側面に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 21:05:44 GMT)
Mixing Real and Synthetic Data to Enhance Neural Network Training -- A
Review of Current Approaches [0.0] 文献で利用可能なさまざまなテクニックをレビューし比較し、付加的な注釈付き実世界のデータを取得することなく、トレーニング結果を改善する。
この目標は主に、アノテーションを保存する変換を既存のデータに適用することや、さらに多くのデータを合成することによって達成されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 07:12:31 GMT)
Low-dimensional Interpretable Kernels with Conic Discriminant Functions
for Classification [0.0] カーネルはしばしば、その高次元の特徴空間表現による印象的な予測力を示す暗黙のマッピング関数として開発される。
本研究では,解釈可能な低次元カーネルの集合に繋がる,一連の単純な特徴写像を徐々に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 13:58:54 GMT)
Local gradient optimization of leakage-suppressing entangling sequences [0.0] 我々は、勾配に基づく最適化手法を用いて、ノイズの多い論理的2量子エンタングゲートの時間ステップ間に1量子回転を織り込む。
本稿では, 単一ビット演算における不完全性や, 論理的およびリーク的雑音の相対的強度の影響について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 14:17:26 GMT)
Latent Poisson models for networks with heterogeneous density [0.0] 経験的ネットワークは、ネットワークの総サイズと比較すると、ノード当たりの平均接続数が少ないため、グローバルに疎結合であることが多い。
隠れた多グラフを生成する潜在ポアソンモデルがこの密度を捉えるのにいかに効果的かを示すとともに、単純なグラフを直接モデル化するいくつかの選択肢よりも数学的に計算可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 14:43:43 GMT)
Initializing Successive Linear Programming Solver for ACOPF using
Machine Learning [0.0] 本稿では,SLP-ACOPFソルバを初期化するために,Scikit-Learnライブラリで利用可能な機械学習(ML)アルゴリズムについて検討する。
我々は,各機械学習アルゴリズムの品質評価を行い,電力流解に必要な変数を予測する。
このアプローチは、混雑している3つのバスシステムでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 20:01:55 GMT)
Generic singularity of general relativity and its quantum fate [0.0] しかし、このシナリオの量子化は、通常の量子進化に繋がる。
宇宙論やブラックホールの特異点の量子的運命のような問題に対処するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 04:27:12 GMT)
Evaluating energy differences on a quantum computer with robust phase
estimation [0.0] 量子コンピュータを用いた2つの固有状態間のエネルギー差の評価にロバスト位相推定アルゴリズムを適用した。
概念実証として、基底状態のエネルギーと水素分子の低い電子励起を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 00:15:19 GMT)
Estimating COVID-19 cases and reproduction number in Mexico [0.0] メキシコの新型コロナウイルス(COVID-19)流行を説明するため、半機械的ベイズ階層モデルに適合する。
感染数と再生数という2つの疫学的指標を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 17:12:38 GMT)
Enterprise Architecture in Healthcare Systems: A systematic literature
review [0.0] エンタープライズアーキテクチャ(EA)は1980年代から科学文献に存在してきた。
EAは、ビジネス目標を達成するためのポリシーやプロジェクトを調整するための推奨事項をビジネスとICTのリーダーに提示することで価値を提供する。
本研究は、医療システムにおける現在のEA実践を実証する研究を選定するために、体系的な文献レビューを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 11:18:38 GMT)
EZLDA: Efficient and Scalable LDA on GPUs [0.0] LDAは、幅広い応用を持つトピックモデリングの統計的アプローチである。
EZLDAは、メモリ消費を抑える最先端の試みよりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 02:40:03 GMT)
Dynamical blockade in a bosonic Josephson junction using optimal
coupling [0.0] 時間依存性のジョゼフソン結合を用いて、2つの結合非線形ボソニックモードの系における非伝統的な光子遮断を強化する。
1モードの2光子占有を最小限に抑えつつ、同じモードでゼロでない1光子占有を維持できる最適結合を求める。
より早く得られた2階相関関数の値が定数結合よりも低い値を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 16:48:02 GMT)
Deep Learning Based Traffic Surveillance System For Missing and
Suspicious Car Detection [0.0] 本稿では,盗難・盗難車検出のためのディープラーニングに基づく自動交通監視システムを提案する。
Select-Detector, Image Quality Enhancer, Image Transformer, Smart Recognizerの4つの部分で構成されている。
提案手法の有効性は、政府のCCTVカメラの映像で検証され、盗難・盗難車両を87%の精度で識別する結果となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 07:18:12 GMT)
Creating ensembles of dual unitary and maximally entangling quantum
evolutions [0.0] 最大絡み合った二部ユニタリ演算子やゲートは、量子情報から多体量子カオスの最小モデルの構築ブロックへの様々な応用を見つける。
我々は、絡み合った状態から生じる絡み合いの分布を通して、2つのユニタリ作用素と2つのユニタリ演算子を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jul 2020 08:15:01 GMT)