Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Kinematic 3D Object Detection in Monocular Video [123.7]
運動運動を注意深く利用して3次元位置決めの精度を向上させるモノクロ映像を用いた3次元物体検出法を提案する。我々は、KITTI自動運転データセット内のモノクロ3次元物体検出とバードアイビュータスクの最先端性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 01:15:12 GMT)
Understanding Spatial Relations through Multiple Modalities [78.1]
オブジェクト間の空間的関係は、空間的前置詞として表されるか、移動、歩行、移動などの空間的動詞によって表される。画像中の2つの実体間の暗黙的・明示的な空間的関係を推定するタスクを導入する。本研究では、テキスト情報と視覚情報の両方を用いて空間関係を予測し、物体の位置情報と大きさ情報と画像埋め込みを利用するモデルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 01:35:08 GMT)
Effectiveness and Compliance to Social Distancing During COVID-19 [72.9]
われわれは、米国内での新型コロナウイルスの感染拡大に対する在宅勤務注文の影響を評価するために、詳細なモビリティデータを用いている。一方向性グランガー因果性(一方向性グランガー因果性)は、家庭で毎日過ごす時間の割合の中央値から、2週間の遅れを伴うCOVID-19関連死亡件数の日数までである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 22:55:57 GMT)
Three Approaches for Personalization with Applications to Federated Learning [68.2]
本稿では,パーソナライゼーションの体系的学習理論について述べる。学習理論の保証と効率的なアルゴリズムを提供し、その性能を実証する。全てのアルゴリズムはモデルに依存しず、任意の仮説クラスで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 21:02:14 GMT)
Fine-Grained Visual Classification via Progressive Multi-Granularity Training of Jigsaw Patches [67.5]
きめ細かい視覚分類(FGVC)は従来の分類よりもはるかに難しい。最近の研究は主に、最も差別的な部分の発見に焦点をあてることによってこの問題に対処している。本稿では,これらの問題に対処するための視覚的細粒度分類のための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 06:56:10 GMT)
Length-Controllable Image Captioning [67.2]
簡単な長さレベルの埋め込みを用いて,その能力を実現することを提案する。自己回帰的な性質のため、既存のモデルの計算複雑性は、生成されたキャプションの長さが大きくなるにつれて線形的に増加する。さらに,非自己回帰的画像キャプション手法を考案し,キャプションを時間的無関係な複雑さで生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 03:40:51 GMT)
Semantic Equivalent Adversarial Data Augmentation for Visual Question Answering [65.5]
ディープニューラルネットワーク(DNN)の急速な発展により、VQA(Visual Question Answering)は大きな成功を収めた。本稿では,画像と質問を直接操作する代わりに,画像と質問の両方に対して生成した逆例を拡張データとして使用する。 VQAv2の全体的な性能は向上するばかりでなく、敵攻撃に効果的に対応できることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 05:01:01 GMT)
From Spatial Relations to Spatial Configurations [64.2]
空間関係言語は、推論に不可欠な、大きく包括的な空間概念の集合を表現することができる。本稿では,既存の空間表現言語の機能を,セマンティクスのきめ細かい分解によって拡張する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 02:11:53 GMT)
Class-wise Dynamic Graph Convolution for Semantic Segmentation [63.1]
本稿では,情報を適応的に伝達するクラスワイド動的グラフ畳み込み (CDGC) モジュールを提案する。また、CDGCモジュールと基本セグメンテーションネットワークを含む2つの主要部分からなるCDGCNet(Class-wise Dynamic Graph Convolution Network)についても紹介する。我々は,Cityscapes,PASCAL VOC 2012,COCO Stuffの3つの一般的なセマンティックセマンティックセマンティクスベンチマークについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 15:26:50 GMT)
A Simple Approach to Case-Based Reasoning in Knowledge Bases [56.7]
我々は,古典人工知能(AI)におけるケースベース推論を想起させる,アンフノトレーニングを必要とする知識グラフ(KG)における推論に対する驚くほど単純かつ正確なアプローチを提案する。ソースエンティティとバイナリ関係が与えられたターゲットエンティティを見つけるタスクを考えてみましょう。我々の非パラメトリックなアプローチは、与えられた関係を通して類似したソースエンティティを接続する複数のテキストトグラフパスパターンを見つけることによって、クエリ毎にクレープな論理ルールを導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 01:26:35 GMT)
Beyond Single Stage Encoder-Decoder Networks: Deep Decoders for Semantic Image Segmentation [56.4]
セマンティックセグメンテーションのための単一エンコーダ-デコーダ手法は、セマンティックセグメンテーションの品質とレイヤー数あたりの効率の観点からピークに達している。そこで本研究では,より多くの情報コンテンツを取得するために,浅層ネットワークの集合を用いたデコーダに基づく新しいアーキテクチャを提案する。アーキテクチャをさらに改善するために,ネットワークの注目度を高めるために,クラスの再バランスを目的とした重み関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 18:44:34 GMT)
Geometry Constrained Weakly Supervised Object Localization [55.2]
弱教師付きオブジェクトローカライゼーションのための幾何制約付きネットワークであるGC-Netを提案する。検出器は、幾何学的形状を記述する係数の集合によって定義された物体の位置を予測する。ジェネレータは、得られたマスクされた画像を入力として、オブジェクトとバックグラウンドの2つの補完的な分類タスクを実行する。従来のアプローチとは対照的に、GC-Netはエンドツーエンドでトレーニングされ、後処理なしでオブジェクトの位置を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 17:33:42 GMT)
Pairwise Similarity Knowledge Transfer for Weakly Supervised Object Localization [54.0]
弱教師付き画像ラベルを持つ対象クラスにおける局所化モデル学習の問題点について検討する。本研究では,対象関数のみの学習は知識伝達の弱い形態であると主張する。 COCOおよびILSVRC 2013検出データセットの実験では、ペアワイズ類似度関数を含むことにより、ローカライズモデルの性能が大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 14:09:18 GMT)
A Multi-Semantic Metapath Model for Large Scale Heterogeneous Network Representation Learning [52.8]
大規模不均一表現学習のためのマルチセマンティックメタパス(MSM)モデルを提案する。具体的には,マルチセマンティックなメタパスに基づくランダムウォークを生成し,不均衡な分布を扱うヘテロジニアスな近傍を構築する。提案するフレームワークに対して,AmazonとAlibabaの2つの挑戦的なデータセットに対して,体系的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 22:50:20 GMT)
A Generic Visualization Approach for Convolutional Neural Networks [48.3]
我々は、制約付き最適化問題として注意の可視化を定式化する。我々は、L2-Norm制約を注意フィルタ(L2-CAF)として利用し、分類と検索の双方で注意をローカライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 18:46:56 GMT)
Mapping in a cycle: Sinkhorn regularized unsupervised learning for point cloud shapes [47.5]
点雲形状間の密接な対応を見つけるための教師なし学習フレームワークを提案する。点クラウドデータから識別点的特徴を学習するために、シンクホーン正規化に基づく正規化項を定式化する。そこで本研究では, 部分分割性能を向上させるために, 教師付き手法により, 学習ポイントワイドな特徴を活用できることを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 05:21:33 GMT)
Exploiting vulnerabilities of deep neural networks for privacy protection [41.9]
画像に副次的摂動を加えることで、望ましくない推論からコンテンツを保護することができる。本報告では,視覚的コンテンツを未確認の分類者や既知の防御者から保護するために特別に設計された敵攻撃について述べる。そこで我々は,Places365-Standardデータセットのプライベートクラスにおけるターゲット設定と未ターゲット設定の両方において,提案した攻撃を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 20:03:42 GMT)
Deep Anomaly Detection for Time-series Data in Industrial IoT: A Communication-Efficient On-device Federated Learning Approach [41.0]
本稿では,IIoTにおける時系列データ検出のための,新しい通信効率の高いデバイス上でのフェデレーション学習(FL)に基づく深層異常検出フレームワークを提案する。まず、分散エッジデバイスが協調して異常検出モデルを訓練し、その一般化能力を向上させるためのFLフレームワークを導入する。次に,アテンションメカニズムに基づく畳み込みニューラルネットワーク-Long Short Term Memory (AMCNN-LSTM) モデルを提案し,異常を正確に検出する。第三に,提案したフレームワークを産業異常検出のタイムラインに適用するために,トップテキスト選択に基づく勾配圧縮機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 16:47:26 GMT)
PIoU Loss: Towards Accurate Oriented Object Detection in Complex Environments [33.3]
オブジェクト指向バウンディングボックス(OBB)は、背景領域との重なりを小さくすることで、回転オブジェクトをよりターゲットにすることができる。既存のOBBアプローチは主に、距離損失に最適化された追加次元を導入することで、水平境界ボックス検出器上に構築されている。新たな損失である Pixels-IoU (PIoU) Loss は、正確なOBB回帰のために角度とIoUの両方を利用するように定式化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 03:51:59 GMT)
PatchAttack: A Black-box Texture-based Attack with Reinforcement Learning [31.3]
パッチベースの攻撃は、誤分類を引き起こす入力に認識できるが局所的な変更をもたらす。提案したPatchAttackは、クエリ効率が高く、ターゲットと非ターゲットの両方の攻撃のモデルを壊すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 22:36:25 GMT)
Improving the Long-Range Performance of Gated Graph Neural Networks [29.8]
マルチリレーショナルグラフにおける長距離依存性の処理能力を改善した新しいGNNアーキテクチャを提案する。異なる合成タスクの実験的解析により、提案アーキテクチャがいくつかの一般的なGNNモデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 13:25:38 GMT)
Controllable Person Image Synthesis with Attribute-Decomposed GAN [27.3]
本稿では,制御可能な人物画像合成のための新しい生成モデルであるAttribute-Decomposed GANを紹介する。提案されたモデルの中核となる考え方は、人間の属性を独立したコードとして潜在空間に埋め込むことである。実験により,提案手法がポーズ伝達における技量よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 05:32:31 GMT)
ContactPose: A Dataset of Grasps with Object Contact and Hand Pose [27.2]
本研究では、手ポーズ、オブジェクトポーズ、RGB-D画像と組み合わせた、手オブジェクト接触の最初のデータセットであるContactPoseを紹介する。 ContactPoseは25の家庭用物体の2306のユニークな把握能力を持ち、50人の被験者による2つの機能的意図と2.9 M RGB-Dの把握画像を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 01:01:14 GMT)
Deep Residual Flow for Out of Distribution Detection [27.2]
本稿では,正規化フローに基づく表現密度モデルを活用することにより,最先端技術を改善する新しい手法を提案する。本稿では,ResNet および DenseNet アーキテクチャにおける提案手法の有効性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 17:44:12 GMT)
Contextual Bandit with Missing Rewards [27.1]
文脈に基づく決定に関連付けられた報酬が必ずしも観測されないような、文脈的包帯問題の新しい変種を考察する。この新しい問題は、臨床試験や広告レコメンデーションアプリケーションを含む特定のオンライン設定によって動機付けられている。本稿では,クラスタリングのような教師なし学習機構と,標準的な文脈的帯域幅アプローチを組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 00:16:49 GMT)
Generative Flows with Matrix Exponential [25.9]
生成フローモデルは、抽出可能な正確な確率と効率的なサンプリングの特性を享受する。行列指数を生成フローに組み込む。本モデルは, 生成フローモデル間の密度推定において高い性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 11:18:47 GMT)
Sat2Graph: Road Graph Extraction through Graph-Tensor Encoding [25.6]
本稿では,従来の2つのカテゴリの利点を統一的なフレームワークに組み合わせた新たな手法であるSat2Graphを提案する。 Sat2Graphのキーとなるアイデアは、道路グラフをテンソル表現にエンコードする新しいエンコーディングスキーム、グラフテンソルエンコーディング(GTE)である。 Sat2Graphは、TOPOとAPLSという2つの広く使われているメトリクスで、従来の手法を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 01:04:19 GMT)
Encoding Metal Mask Projection for Metal Artifact Reduction in Computed Tomography [21.6]
CT(Computerd tomography)における金属人工物還元(MAR)は、画像領域において人工物が構造化され非局所的であるため、非常に難しい課題である。そこで本研究では,(1)シングラム中の金属汚染領域の維持,(2)バイナライズされた金属の痕跡を金属マスク投影に置き換えることにより,この問題に対処することを提案する。我々の新しいネットワークは、特に金属オブジェクトが大きい場合、最先端のアプローチよりも、より正確な人工物再現画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 14:31:56 GMT)
Kernel Assisted Learning for Personalized Dose Finding [20.5]
個別化線量規則は、患者レベル情報に基づいて、連続した安全な線量範囲内の線量レベルを推奨する。本稿では,最適な個別化線量規則を推定するためのカーネル支援学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 23:03:26 GMT)
E$^2$Net: An Edge Enhanced Network for Accurate Liver and Tumor Segmentation on CT Scans [19.9]
2次元肝と腫瘍の分節のための2段階の枠組みを提案する。第1段階は粗い肝臓セグメンテーションネットワーク、第2段階はエッジ強化ネットワーク(E$2$Net)である。 E$2$Netは、補完的なオブジェクト(配信と腫瘍)とそのネットワーク内のエッジ情報を明示的にモデル化し、臓器と病変の境界を保存する。提案フレームワークは, 最先端の2D, 3D, 2D/3Dハイブリッドフレームワークと比較して, 肝および肝腫瘍のセグメンテーションにおいて優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 21:50:22 GMT)
Robust Hierarchical Graph Classification with Subgraph Attention [18.7]
本稿では,グラフに対するサブグラフアテンションの概念を紹介する。本稿では,SubGattPoolというグラフ分類アルゴリズムを提案する。 SubGattPoolは、最先端のグラフ分類データセットを改善することができるか、あるいは、複数の公開グラフ分類データセットで競争力を維持することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 10:03:06 GMT)
Character Region Attention For Text Spotting [18.7]
シーンテキストスポッターは、テキスト検出および認識モジュールからなる。典型的なアーキテクチャでは、検出モジュールと認識モジュールを別々のブランチに配置する。これは、2つのモジュールが共通のサブタスクを共有しており、文字領域の場所を見つけるためである。このアーキテクチャは、認識器内の検出出力を利用して、検出段階を通して認識損失を伝播することによって構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 09:12:23 GMT)
Adaptive Video Highlight Detection by Learning from User History [18.2]
本研究では,ユーザの履歴を,ユーザが以前に作成したハイライト形式で活用することで,ハイライト検出をユーザに適用するフレームワークを提案する。我々のフレームワークは2つのサブネットワークで構成されている。完全な時間的畳み込みハイライト検出ネットワーク$H$は、入力ビデオのハイライトを予測し、履歴エンコーダネットワーク$M$は、ユーザ履歴のためのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 05:52:20 GMT)
An Overview of Natural Language State Representation for Reinforcement Learning [17.3]
適切な状態表現は、強化学習における学習プロセスの基本的な部分である。この調査は、自然言語の状態表現を構築するために文献で使用される戦略の概要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 20:15:55 GMT)
Visualizing Classification Structure of Large-Scale Classifiers [16.9]
本稿では,予測スコアに基づく大規模分類において,クラス類似度を計算する尺度を提案する。クラス類似度行列の可視化によって階層構造やクラスを統治する関係が明らかになることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 01:58:03 GMT)
AWR: Adaptive Weighting Regression for 3D Hand Pose Estimation [15.8]
本稿では, 適応重み付け回帰法(AWR)を提案する。手の関節座標は、適応重み写像によって導かれる濃密表現におけるすべてのピクセルの離散積分として推定される。提案手法は,4つの公開データセットにおいて,他の最先端手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 04:57:13 GMT)
Leveraging Seen and Unseen Semantic Relationships for Generative Zero-Shot Learning [14.3]
新たな意味正規化損失(SR-Loss)を取り入れた知識伝達を明示的に行う生成モデルを提案する。 7つのベンチマークデータセットの実験は、従来の最先端アプローチと比較してLsrGANの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 01:25:53 GMT)
Self-similarity Student for Partial Label Histopathology Image Segmentation [14.2]
ギガピクセル全スライド画像(WSI)における癌領域の描写は,デジタル病理学において重要な診断方法である。教師-学生モデルパラダイムと類似性学習を組み合わせた自己相似性学生を提案する。提案手法は,最先端のノイズ認識学習手法を5$%,教師付きベースラインを10$%,様々なノイズの度合いで大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 07:34:18 GMT)
Learning Error-Driven Curriculum for Crowd Counting [13.7]
そこで本研究では,本ネットワークのトレーニングを補助する追加のネットワークを用いて,エラー駆動型カリキュラムを学習するための新しい学習戦略を提案する。 TutorNetと呼ばれるチューターネットワークは、メインネットワークの致命的なエラーを反復的に示すために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 14:18:55 GMT)
Federated Generative Adversarial Learning [13.5]
GAN(Generative Adversarial Network)は、様々な現実世界のアプリケーションにおいて進歩を遂げている。 GANは実際のケースでデータ制限の問題に悩まされている。本稿では,フェデレート学習フレームワークを用いた新しい生成学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 05:02:05 GMT)
Predicting risk of late age-related macular degeneration using deep learning [12.1]
年齢関連黄斑変性症(AMD)は2040年までに世界中で約2億8800万人に影響を与える。深層学習は、カラーファンドス写真を用いたAMDの診断・スクリーニングにおいて有望であることを示している。我々は,3,298人の参加者を用いて,深層学習と生存分析が後期AMDの進行確率を予測することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 01:32:09 GMT)
Multi-Principal Assistance Games [11.9]
社会的選択論や投票理論における不合理性定理はそのようなゲームに適用できる。我々は特に、人間がまず腕の好みを示すために行動するバンディットの見習いゲームを分析する。本稿では,選好推論と社会福祉最適化を組み合わせるために,システムの共有制御を用いた社会的選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 00:23:25 GMT)
Meta-learning for Few-shot Natural Language Processing: A Survey [10.4]
Few-shot Natural Language Processing (NLP) は、ラベル付き例のごく一部に付随するNLPタスクを指す。本稿では,NLP領域,特に少数ショットアプリケーションに焦点をあてる。メタラーニングを数ショットNLPに適用する際の、より明確な定義、進捗の概要、一般的なデータセットを提供しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 06:36:41 GMT)
Supervised clustering of high dimensional data using regularized mixture modeling [10.4]
CSMRと呼ばれるペナル化混合回帰モデルを用いて,高次元分子特徴と表現型との異種関係を解析する手法を提案する。このアルゴリズムはクラスタリング問題に対する新しい教師付きソリューションを提供する分類予測アルゴリズムから適応された。シミュレーションされたベンチマークデータセットの実験的評価により、CSMRは応答変数に対して特徴のサブセットが説明可能な部分空間を正確に識別できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 17:04:07 GMT)
Deep Representation Learning For Multimodal Brain Networks [9.6]
本稿では,マルチモーダル脳ネットワークを融合させるために,エンドツーエンドの深層グラフ表現学習(Deep Multimodal Brain Networks - DMBN)を提案する。脳構造ネットワークから機能ネットワークへの高階ネットワークマッピングはノード領域で学習される。実験結果は,提案手法が他の最先端の深層脳ネットワークモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 20:32:05 GMT)
An Energy Ontology for Global City Indicators (ISO 37120) [7.7]
このワーキングペーパーは,ISO 37120インジケータの17の異なるテーマのセマンティックWebベースの表現の作成に対処するシリーズである。エネルギーテーマインジケータの一般的な知識を表す標準を定義し,エネルギーインジケータを導出するための定義とデータの両方を表す標準を定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 15:13:00 GMT)
Data-Driven Prediction of Route-Level Energy Use for Mixed-Vehicle Transit Fleets [7.3]
公共交通機関は電気自動車(EV)による燃費削減を目指している EVの先行コストが高いため、ほとんどの機関は内燃機関と電気自動車の混成車しか手に入らない。混合車両輸送車両における経路レベルのエネルギー利用に関するデータ駆動予測のための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 16:31:34 GMT)
Disentangling Multiple Features in Video Sequences using Gaussian Processes in Variational Autoencoders [6.5]
ビデオシーケンスにおける非教師なし表現学習のための潜在空間をモデル化するためにガウス過程(GP)を用いる変分オートエンコーダであるMGP-VAEを導入する。分数的ブラウン運動 (fBM) とブラウンブリッジ (BB) を用いて, 各独立チャネルにおけるフレーム間相関構造を強制し, この構造の変化によって, データの変動の異なる要因を捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 14:31:01 GMT)
Scientific Discovery by Generating Counterfactuals using Image Translation [5.8]
本稿では,説明手法から発見機構へ予測を変換する枠組みを提案する。ブラックボックス予測器と組み合わせた生成モデルを用いて、批判的に検証できる仮説を生成する方法を示す。提案手法は,モデルの性能と人間の理解のギャップを埋めるため,基礎となる科学的メカニズムを説明することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 23:38:22 GMT)
Simulation of memristive synapses and neuromorphic computing on a quantum computer [5.6]
経験的挙動を示すユニタリ量子ゲートを提案する。量子相と量子状態を符号化する長期可塑性に依存するヒステリシスが観測される。結果は、脳にインスパイアされた量子コンピューティングへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 03:15:25 GMT)
Hybrid Collaborative Filtering Models for Clinical Search Recommendation [5.4]
患者との出会いと検索項情報を用いたハイブリッド協調フィルタリングモデルを構築した。各患者に対して、このモデルは、最新のICDコードと高い共起周波数を持つか、または、この患者の最新の検索条件に非常に関連がある用語を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 19:25:00 GMT)
UiO-UvA at SemEval-2020 Task 1: Contextualised Embeddings for Lexical Semantic Change Detection [5.1]
本稿では,時とともに意味的ドリフトの度合いで単語をランク付けするSubtask 2に焦点を当てた。最も効果的なアルゴリズムは、平均的なトークン埋め込みとトークン埋め込み間のペア距離のコサイン類似性に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 01:44:32 GMT)
A Flexible Optimization Framework for Regularized Matrix-Tensor Factorizations with Linear Couplings [5.1]
行列とテンソルの分解を結合するフレキシブルなアルゴリズムフレームワークを提案する。このフレームワークは、様々な制約、損失関数、線形変換との結合の使用を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 06:49:59 GMT)
Generative Adversarial Stacked Autoencoders for Facial Pose Normalization and Emotion Recognition [4.6]
本稿では,表情のマッピングを学習するジェネレーティブ・アドバイサル・スタックド・オートエンコーダを提案する。野生で採集された顔の感情認識コーパスについて,最先端のパフォーマンスを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 21:47:16 GMT)
Prediction Intervals: Split Normal Mixture from Quality-Driven Deep Ensembles [4.5]
本稿では,ニューラルネットワークのアンサンブルからの点推定値とともに予測間隔を生成する手法を提案する。本稿では,予測間隔と点推定に関する品質指標を融合した多目的損失関数と,結果のセマンティックな整合性を実現するペナルティ関数を提案する。この結果から, 品質駆動型損失関数と集約法の両方が, 精度のよい予測間隔と点推定に寄与することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 13:46:34 GMT)
DBQ: A Differentiable Branch Quantizer for Lightweight Deep Neural Networks [4.4]
本稿では, 効率的な3成分系ドット製品エンジンにシームレスにマッピングできる新しい非一様量子化器を提案する。提案する量子化器 (DBQ) は,MobileNetV1, MobileNetV2, ShuffleNetV2 などの軽量ネットワークを積極的に定量化するという,突進的な課題に対処する。 DBQは、トレーニングオーバーヘッドを最小限に抑えながら、最先端の成果を達成し、最適な(最適に最適化された)精度/複雑さのトレードオフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 23:50:09 GMT)
Deep Neural-Kernel Machines [4.2]
本章では,近年のディープ・ニューラル・カーネル・アーキテクチャの進展に関する文献について概説する。我々は、異なるプーリング層を備えたより深いモデルのためのコアモジュールとして機能するニューラルカーネルアーキテクチャを導入する。特に,平均,最大,畳み込み層を有する3つのニューラルカーネルマシンについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 11:03:51 GMT)
On Actual Preparation of Dicke State on a Quantum Computer [4.1]
回路構成を改善するために,部分的に定義されたユニタリ変換の簡潔な実現の重要性について検討する。我々は、CNOTおよび単一キュービットゲート数の観点から、最も効率的な決定論的ディック状態準備回路を提供する。我々は、回路内のCNOTゲートの分配方法と、誘導誤差への影響について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 16:14:56 GMT)
QHSL: a quantum hue, saturation, and lightness color model [3.8]
量子色調,彩度,明度(QHSL)のカラーモデルを提案し,色割り当て特性の整理と概念化を行った。提案するカラーモデルを用いて,2次元QHSL画像の表現を定義し,そのデータ記憶,色変換,擬似色への応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 12:26:52 GMT)
Political Framing: US COVID19 Blame Game [3.5]
フレーミングは政治的に活発なユーザーにとって顕著な選挙運動の道具になっています新型コロナウイルスのパンデミックは公衆衛生上の問題というよりはむしろ、その周辺の政治的レトリックは、主に非難の枠組みによって形作られています。フレーミングがユーザーの思考を肯定的あるいは否定的に補強するためにどのように使われるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 12:00:25 GMT)
Unified cross-modality feature disentangler for unsupervised multi-domain MRI abdomen organs segmentation [3.4]
我々の貢献は、多領域画像翻訳と複数の臓器セグメント化のための、一貫したクロスモダリティ特徴分離アプローチである。ラベル付きソースドメインとしてCTを用いることで,ラベル付きデータを持たないマルチモーダルMRI(T1重み,T2重み)を抽出する。提案手法により,T1wでは0.85,T2wMRIでは0.90のDice類似係数が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 13:33:41 GMT)
Autonomy and Unmanned Vehicles Augmented Reactive Mission-Motion Planning Architecture for Autonomous Vehicles [3.2]
本書は、内外の状況意識におけるUVの自律性とその関連性に関する包括的調査を提供することを目的としている。人間の監督への依存を最小限に抑えるためには、先進的なインテリジェンスレベルが不可欠である。自律的なシステムには、境界を自律的な構造へと押し上げるための堅牢なミッション管理戦略が必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 02:34:48 GMT)
Sequential Domain Adaptation through Elastic Weight Consolidation for Sentiment Analysis [3.1]
我々はSDA(Sequential Domain Adaptation)というモデルに依存しないフレームワークを提案する。提案手法は,CNNのようなシンプルなアーキテクチャが,感情分析(SA)の領域適応において,複雑な最先端モデルより優れていることを示す。さらに、ソースドメインのより難しい第1次反計算機的順序付けの有効性が最大性能に繋がることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 08:50:19 GMT)
Learning to Play Cup-and-Ball with Noisy Camera Observations [2.7]
球技に対する学習モデルに基づく制御戦略を提案する。 Universal Robots UR5eのマニピュレータアームは、ケンダマのカップの1つでボールをキャッチすることを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 02:22:36 GMT)
Deformable spatial propagation network for depth completion [2.5]
本稿では,各画素に対して異なる受容場と親和性行列を適応的に生成する変形可能な空間伝搬ネットワーク(DSPN)を提案する。これにより、ネットワークは伝播のためのより少ないがより関連性の高い情報を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 09:52:56 GMT)
Parts of Speech Tagging in NLP: Runtime Optimization with Quantum Formulation and ZX Calculus [2.4]
本稿では,自然言語処理における音声タグ付けの最適化について,量子コンピューティングによる定式化を提案する。我々の量子定式化は古典的よりも2次的な速度を示し、さらにZX計算の助けを借りて実装可能な最適化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 23:55:35 GMT)
NeuroMAX: A High Throughput, Multi-Threaded, Log-Based Accelerator for Convolutional Neural Networks [2.3]
畳み込みニューラルネットワークのための高スループット、マルチスレッド、ログベースのPEコアを導入する。設計されたコアは、PEカウント当たりのピークスループットを200%向上させる。また,PEコアのマルチスレッド特性を利用した2次元重み付き放送データフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 03:37:41 GMT)
Using Deep Convolutional Neural Networks to Diagnose COVID-19 From Chest X-Ray Images [2.2]
このプロジェクトでは、COVID-19-CXR-Datasetという名称の、COVID-19 CXRのオープンソースデータセットを提示し、深い畳み込みニューラルネットワークモデルを導入する。このモデルは740枚のテスト画像に検証を行い、精度87.3%、精度89.67パーセント、リコール84.46%を達成し、テストセットで100個のCOVID-19 X線画像のうち98個を正しく分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 15:47:37 GMT)
On Controllability of AI [1.4]
我々は、高度なAIを完全に制御できないことを示す証拠だけでなく、議論も提示する。人類の未来とAI研究、そしてAIの安全性とセキュリティについて、AIの制御不能な結果について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 02:49:41 GMT)
Mono vs Multilingual Transformer-based Models: a Comparison across Several Language Tasks [1.3]
BERT (Bidirectional Representations from Transformers) と ALBERT (A Lite BERT) は、言語モデルの事前学習方法である。ポルトガルでトレーニングされたBERTとAlbertモデルを利用可能にしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 19:13:20 GMT)
EPGAT: Gene Essentiality Prediction With Graph Attention Networks [1.2]
グラフ注意ネットワーク(GAT)に基づく本質性予測手法であるEPGATを提案する。本モデルでは,PPIネットワークから遺伝子必須性のパターンを直接学習し,ノード属性として符号化されたマルチオミクスデータから追加のエビデンスを統合する。ヒトを含む4種の生物に対するEPGATをベンチマークし、AUCスコア0.78から0.97の範囲で遺伝子本質を正確に予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 13:47:15 GMT)
Reinforcement Communication Learning in Different Social Network Structures [0.9]
ソーシャルネットワークのグローバル接続は、共有および対称通信システムにおける集団の収束を促進する。エージェントの学位は、通信規約の使用の一貫性と逆関係である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 23:57:30 GMT)
One-Shot Learning for Language Modelling [0.7]
NLPタスクにおけるワンショット学習の課題は、機械学習の最近の発展からアイデアを取り入れることによって解決される。我々は,kショット学習における異なる距離測定値の有効性について検討し,kショット学習に最適な距離測定値が存在しないことを示す。公開データセットで言語タスクを1、2、3ショットで学習するベンチマークを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 14:33:03 GMT)
Coherence measures with respect to general quantum measurements [0.5]
まず、ブロックコヒーレンスのための代替フレームワークを構築し、いくつかのブロックコヒーレンス対策を提供する。次に、POVM測定に関するいくつかのコヒーレンス測度を示し、$l_1$-norm関連POVMコヒーレンス測度に対する予想を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 04:21:18 GMT)
An unsupervised learning approach to solving heat equations on chip based on Auto Encoder and Image Gradient [0.4]
チップ上での熱伝達方程式を解くことは、今後の5GおよびAIチップパッケージシステムにおいて非常に重要になる。データ駆動方式はデータ飢餓に対処するため,物理情報ニューラルネットワーク(PINN)が提案されている。本稿では,データを用いずにチップ上での熱伝達方程式を解くための教師なし学習手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 15:01:01 GMT)
Full Quaternion Representation of Color images: A Case Study on QSVD-based Color Image Compression [0.4]
カラー画像を四元数で表現する手法を提案する。オートエンコーダニューラルネットワークを用いて、カラー画像をフル四元行列に変換するグローバルモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 19:13:21 GMT)
Survey on Deep Learning-based Kuzushiji Recognition [0.0]
古文書の書写に用いる筆跡の高精度検出と認識は、深層学習を用いて実現されている。本研究では, 深層学習を用いた葛西寺認識の最近の研究動向, 現状, 今後の展望について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 09:46:46 GMT)
Strong superadditivity relations for multiqubit systems [0.0]
一般的な超加法的不等式は、多ビット状態に対して示される。我々の結果は、特定の例によって、既存のものよりも厳密であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 00:43:16 GMT)
Semi Conditional Variational Auto-Encoder for Flow Reconstruction and Uncertainty Quantification from Limited Observations [0.0]
このモデルは条件付き変分自動エンコーダ(CVAE)のバージョンである本モデルでは, 完全な流れデータから測定値の条件付けを行うと, デコーダのみが測定値に依存するCVAEが発生することを示す。ベルゲン海モデルによるシリンダーまわりの2次元流れと底流のシミュレーションから得られた速度データから, 手法, 再構成, 関連する不確実性推定について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 10:15:56 GMT)
SECure: A Social and Environmental Certificate for AI Systems [0.0]
この研究は、社会技術と技術を組み合わせたESGにインスパイアされたフレームワークを提案し、社会に責任を負うAIシステムを構築する。このフレームワークには、計算効率のよい機械学習、フェデレーション付き学習、データ主権、LEEDesque証明書の4つの柱がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 12:39:45 GMT)
Quantum annealing approach to Ionic Diffusion in Solid [0.0]
既存の手法では、物理的に非現実的なモデルの場合、相関係数を解析的にしか計算できない。我々はこの問題をイジング・ハミルトンによって記述された量子スピン系にマッピングした。我々は,様々な計算手法を用いて,その相関係数を既知の正確な結果を持つ単純なケースで計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 14:18:52 GMT)
Optimal verification of stabilizer states [0.0]
パウリ測定による絡み合った安定化状態の系統的最適検証について検討した。実験者にとって、最小設定数の最適なプロトコルとプロトコルは、最大7キュービットまでの安定化状態の全ての等価クラスに対して明示的に提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 16:49:01 GMT)
Monogamy of Logarithmic Negativity and Logarithmic Convex-Roof Extended Negativity [0.0]
本稿では, 絡み合いの指標として, 対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数否定性(LCREN)が重要である。また,対数ネガティビティのモノガミー関係とLCRENの関係を凸性なく検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 03:15:16 GMT)
Measurement-free error correction with coherent ancillas [0.0]
そこで本研究では, 余剰シンドローム抽出によるコヒーレントな誤差補正が, アシラ量子ビットの現実的誤りモデルを用いても実現可能であることを示す。これは、保守的エラーモデルに好適なエラーしきい値を持つフォールトトレラント回路によって行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 22:32:38 GMT)
Limitations of Hartree-Fock with quantum resources [0.0]
ハートリー・フォック問題(Hartree-Fock problem)は、量子化学の大部分の概念的および数学的基盤を提供する問題である。量子技術の取り組みは計算化学アルゴリズムを強化することを目的としており、基本的なハートリー・フォック問題は自然の標的である。この事実は、計算複雑性、実例、簡単なシステムのためのエネルギー景観の完全な特徴など、多くの観点から強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 22:44:25 GMT)
Kinematics of motion tracking using computer vision [0.0]
本稿では,コンピュータビジョンで使用される手法と命名法を,マルチボディ・システム・ダイナミクスで使用されるものに適応させる。ここで示される方程式は、例えば、選択された物体の運動追跡によって駆動される逆力学多体シミュレーションに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 18:02:13 GMT)
Expected Utilitarianism [0.0]
私たちは、人工知能(AI)が役に立つことを望んでいる。これは、AI研究に対するほとんどの態度の根拠となる仮定である。 AIは人間を邪魔するのではなく、助けてもらいたい。しかし、この理論と実際が本当に関係しているものは、すぐには明らかではない。このことから生じる結論が2つある。まず第一に、有益なAIが倫理的なAIであると信じているなら、"相応しい"と仮定するフレームワークは、最も多くの人にとって最も良いものへのタンタマウントである、というものである。第2に、AIがRLに依存している場合、それ自身、環境、および他のエージェントの理由となる方法です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 15:44:04 GMT)
Entanglement-Coherence and Discord-Coherence analytical relations for X states [0.0]
我々はエンタングルメントとコヒーレンスとDiscordとCoherenceの相関関係をベル対角状態とX状態に対して導出し、ビットフリップ、位相減衰、脱分極といった複数のノイズチャネルの作用の下で進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 21:55:10 GMT)
Dirac quantum walks with conserved angular momentum [0.0]
空間極格子上に平坦なディラックEqを模擬する量子ウォーク(QW)を構築する。また、QWと任意の電磁場との結合についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 05:36:31 GMT)
Deep learning achieves perfect anomaly detection on 108,308 retinal images including unlearned diseases [0.0]
眼科医は、世界中の多くの地域で網膜OCT像を診断できるほど多くありません。深層学習に基づくバイナリ分類器(正常または異常)は,2次元網膜CT画像108,308枚に完全分類された。眼科医支援」から「眼科医非独立診断システム」への網膜CT画像の自動診断技術導入の可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 13:38:07 GMT)
Complex Hadamard Diagonalisable Graphs [0.0]
複素アダマール対角グラフの大規模なクラスは、同値な分割を形成する集合を持つことを示す。複素アダマール対角グラフの例と構成を提供する。本稿では,$(alpha, beta)$-Laplacian分数復元と完全状態移動に必要な条件について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jul 2020 19:22:05 GMT)