Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Unsupervised Deep Representation Learning for Real-Time Tracking [137.7]
視覚追跡のための教師なし学習手法を提案する。教師なし学習の動機は、ロバストなトラッカーが双方向トラッキングに有効であるべきだということです。我々は,シームズ相関フィルタネットワーク上にフレームワークを構築し,教師なし学習を容易にするために,多フレーム検証方式とコスト感受性損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:23:12 GMT)
CATCH: Context-based Meta Reinforcement Learning for Transferrable Architecture Search [102.7]
CATCHは、転送可能なarChitecture searcHのための、Context-bAsed meTa強化学習アルゴリズムである。メタラーニングとRLの組み合わせにより、CATCHは検索空間に依存しないまま、新しいタスクに効率的に適応できる。また、ImageNet、COCO、Cityscapesの競合ネットワークとしてクロスドメインアーキテクチャサーチを扱うこともできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 05:39:31 GMT)
Adaptive Offline Quintuplet Loss for Image-Text Matching [102.5]
既存の画像テキストマッチングアプローチでは、オンラインのハードネガティブによるトリプルト損失を利用してモデルをトレーニングするのが一般的である。トレーニングセット全体からオフラインで負をサンプリングして解を提案する。我々は,MS-COCOとFlickr30Kデータセットを用いた3つの最先端画像テキストモデルに対するトレーニング手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 14:58:18 GMT)
Wasserstein Routed Capsule Networks [90.2]
複雑なタスクに対処できる新しいパラメータ効率の良いカプセルアーキテクチャを提案する。我々のネットワークはCIFAR-10で他のカプセルのアプローチを1.2%以上上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 14:38:05 GMT)
FLOT: Scene Flow on Point Clouds Guided by Optimal Transport [82.9]
本稿では,点雲上のシーンフローを推定するFLOT法を提案する。グラフマッチングに関する最近の研究に触発されて、最適な輸送手段からツールを借りてこれらの対応を見つける方法を構築した。私たちの主な発見は、FLOTは、合成および実世界のデータセット上で、最も優れた既存の方法と同様に、実行可能であることです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 00:15:30 GMT)
Coresets for the Nearest-Neighbor Rule [78.2]
最も近い隣の凝縮は、サブセット$R の部分集合 P$ を見つけることである。本稿では,最寄りの分類のためのコアセットの概念を紹介する。そこで我々は,選択した部分集合のサイズを上界として証明可能な2次時間近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 19:14:41 GMT)
InsideBias: Measuring Bias in Deep Networks and Application to Face Gender Biometrics [73.9]
この研究は、ディープニューラルネットワークアーキテクチャに基づく学習プロセスのバイアスについて検討する。一般的なディープニューラルネットワークに基づく2つの性別検出モデルを採用している。バイアスモデルを検出する新しい手法であるInsideBiasを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:24:18 GMT)
Multi-View Optimization of Local Feature Geometry [70.2]
本研究では,複数視点からの局所像の特徴の幾何を,未知のシーンやカメラの幾何を伴わずに精査する問題に対処する。提案手法は,従来の特徴抽出とマッチングのパラダイムを自然に補完する。本手法は,手作りと学習の両方の局所的特徴に対して,三角測量とカメラのローカライゼーション性能を常に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 15:23:43 GMT)
Optical Flow Distillation: Towards Efficient and Stable Video Style Transfer [67.4]
本稿では,知識蒸留パラダイムを用いて,軽量のビデオスタイル転送ネットワークを学習することを提案する。教師ネットワークは2つあり、そのうちの1つは推論中に光学的流れをとるが、もう1つはそうでない。これら2つの教師ネットワーク間の出力差は、光学的フローによる改善を強調し、対象の学生ネットワークを蒸留するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 07:24:29 GMT)
Spatial Attention Pyramid Network for Unsupervised Domain Adaptation [66.8]
教師なし領域適応は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて重要である。教師なし領域適応のための新しい空間注意ピラミッドネットワークを設計する。我々の手法は最先端の手法に対して大きなマージンで好適に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 14:50:31 GMT)
Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through machine learning and natural language processing [66.6]
重症急性呼吸器症候群2号(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。私たちは複数のデータソース、すなわちPubMedとArXivを使用し、現在のCOVID-19研究の風景を特徴づけるために、いくつかの機械学習モデルを構築しました。調査の結果,PubMedとArXivで利用可能な研究の種類は異なることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 18:02:39 GMT)
Noisy Adaptive Group Testing using Bayesian Sequential Experimental Design [63.5]
病気の感染頻度が低い場合、Dorfman氏は80年前に、人のテストグループは個人でテストするよりも効率が良いことを示した。本研究の目的は,ノイズの多い環境で動作可能な新しいグループテストアルゴリズムを提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:19:33 GMT)
Edge-aware Graph Representation Learning and Reasoning for Face Parsing [61.5]
顔解析は、最近注目されている各顔成分にピクセルワイズラベルを推論する。従来は顔解析における効率性を示してきたが, 異なる顔領域間の相関性を見落としている。本稿では,グラフ表現の学習による地域関係のモデル化と推論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 07:46:34 GMT)
Language Models are Few-Shot Learners [61.4]
言語モデルのスケールアップにより、タスクに依存しない、少数ショットのパフォーマンスが大幅に向上することを示す。我々は、1750億のパラメータを持つ自動回帰言語モデルであるGPT-3を訓練し、その性能を数ショットでテストする。 GPT-3は、翻訳、質問応答、クローズタスクを含む多くのNLPデータセットで高いパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 19:47:17 GMT)
Learning to predict metal deformations in hot-rolling processes [59.0]
ホットローリング(Hot-rolling)は、入力から一連の変形を通じて断面を生成する金属成形プロセスである。現状では、ロールの回転列と形状は、与えられた断面を達成するために必要である。そこで本研究では,一組のロールが与えられた形状を予測するための教師付き学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 13:33:44 GMT)
Cryptanalytic Extraction of Neural Network Models [56.7]
遠隔モデルのパラメータを浮動小数点精度まで効率的に盗むことができる差動攻撃を導入する。我々の攻撃は、ReLUニューラルネットワークが一括線形関数であるという事実に依存している。 220倍の正確さと100倍のクエリを必要とするモデルを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 16:58:14 GMT)
Analogical Reasoning for Visually Grounded Language Acquisition [55.1]
子どもたちは、周囲の世界を観察し、記述を聴いて、無意識に言語を習得する。本稿では,この能力をAIにもたらし,視覚的基盤を持つ言語習得の課題を研究する。類似推論のための新しい機構を付加したマルチモーダル変圧器モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 20:51:58 GMT)
Near-degenerate quadrature-squeezed vacuum generation on a silicon-nitride chip [54.9]
本報告では, 小型プリントシリコン窒化ケイ素マイクロ共振器と2重励起4波混合方式を用いて, 高周波キャリアサイドバンドの4相圧縮状態の生成を実証する。このシステムでは, ポンプの非線形挙動を考慮し, 発生可能なスクイーズを適切に予測することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 00:44:12 GMT)
Multi-Task Curriculum Framework for Open-Set Semi-Supervised Learning [54.9]
ラベル付きデータに制限がある場合に、ラベルなしデータを利用して強力なモデルをトレーニングする半教師付き学習(SSL)が提案されている。我々は、Open-set SSLと呼ばれるより複雑な新しいシナリオに対処する。提案手法は,OOD試料の効果を除去し,最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:33:55 GMT)
FLAMBE: Structural Complexity and Representation Learning of Low Rank MDPs [53.7]
この研究は、表現学習の問題に焦点を当てている。基礎となる(未知の)力学が低階遷移行列に対応するという仮定の下で、表現学習問題と特定の非線形行列分解問題との関連性を示す。低階遷移モデルにおけるRLの探索と表現学習を行うFLAMBEを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 16:49:17 GMT)
Learning to learn generative programs with Memoised Wake-Sleep [52.4]
本研究では,ニューラルネットワークをシンボル型データ生成プログラムの前提として,推論と先行の両方に使用するニューロシンボリック生成モデルのクラスについて検討する。そこで本研究では,Wake Sleepを拡張したMemoised Wake-Sleep(MWS)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 22:36:04 GMT)
Provably Good Batch Reinforcement Learning Without Great Exploration [51.5]
バッチ強化学習(RL)は、RLアルゴリズムを多くの高利得タスクに適用するために重要である。最近のアルゴリズムは将来性を示しているが、期待された結果に対して過度に楽観的である。より保守的な更新を行うため、ベルマンの最適性と評価のバックアップに小さな修正を加えることで、はるかに強力な保証が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:48:10 GMT)
Operation-Aware Soft Channel Pruning using Differentiable Masks [51.0]
本稿では,データ駆動型アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,操作特性を利用して,ディープニューラルネットワークを異なる方法で圧縮する。我々は大規模な実験を行い、出力ネットワークの精度で優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 02:33:59 GMT)
SIZER: A Dataset and Model for Parsing 3D Clothing and Learning Size Sensitive 3D Clothing [50.6]
SizerNetを導入し、人体形状と衣服サイズパラメータに基づいて3D衣服を予測する。また、入力メッシュから1パスの個人的詳細を持つ衣服の下で、衣服のメッシュと形状を推測するためにNetを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 18:13:24 GMT)
Unsupervised Shape and Pose Disentanglement for 3D Meshes [49.4]
本研究では,非教師付き環境において,非教師付き形状とポーズ表現を学習するための,シンプルで効果的なアプローチを提案する。自己整合性と相互整合性の制約を組み合わせて、登録メッシュからポーズと空間の形状を学ぶ。ポーズ転送や形状検索などのタスクを通じて,学習した表現の有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 11:00:27 GMT)
Instance-aware Self-supervised Learning for Nuclei Segmentation [47.1]
本稿では,核インスタンス分割タスクにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の能力を活用するための,新たな自己教師型学習フレームワークを提案する。提案するアプローチには、2つのサブタスクが含まれており、ニューラルネットワークは、核の大きさと量の事前知識を暗黙的に活用することができる。公開されているMoNuSegデータセットの実験結果から、提案した自己教師付き学習手法は、核インスタンスのセグメンテーション精度を著しく向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 03:37:14 GMT)
Photorefractive effect in LiNbO$_3$-based integrated-optical circuits for continuous variable experiments [45.8]
光屈折効果は、オンチップ量子フォトニクス実験の成功を損なう可能性がある。波長1550nmの非古典的な光の発生の文脈において,775nmの光によって誘起される光屈折効果に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 12:37:45 GMT)
Attend and Segment: Attention Guided Active Semantic Segmentation [44.3]
本研究では,部分的な観察の順序を考慮に入れたシーンを段階的に分割する手法を提案する。本手法は,空間記憶マップの保守と活用を目的とした,自己監視型アテンション機構と特化アーキテクチャを含む。私たちはCityScapes、CamVid、Kittiのデータセットで78.1%、80.9%、76.5%の平均画素精度に達しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 17:09:13 GMT)
Depthwise Spatio-Temporal STFT Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition [42.4]
従来の3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は計算コストが高く、メモリ集約性があり、過度に適合する傾向がある。本稿では,3次元CNNにおける3次元畳み込み層の代替として機能する新しい畳み込みブロックのクラスを提案する。 Some-something v1, v2, Jester, Diving Kinetics-400, UCF 101, HMDB 51を含む7つの行動認識データセットについて,STFTブロックをベースとした3D CNNが,現状と比較して同等以上の性能で達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 12:26:04 GMT)
Learning Disentangled Feature Representation for Hybrid-distorted Image Restoration [42.0]
本稿では,ハイブリッド歪みの特徴レベル分割処理を実現するために,Distangled Feature Learningの概念を導入する。具体的には,異なる歪みの特徴表現を異なるチャネルに分散するFDM(Feature Disentanglement Module)を提案する。また,歪み表現を適応的にフィルタリングする機能集約モジュール (FAM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 13:43:40 GMT)
Meta-Learning with Network Pruning [40.1]
本稿では,ネットワークのキャパシティを明示的に制御することで,ネットワークプルーニングに基づくメタラーニング手法を提案する。我々はDense-Sparse-Dense (DSD) と Iterative Hard Thresholding (IHT) の2つのネットワークプルーニングルーチンを組み込んだReptile上でのアプローチを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 14:15:19 GMT)
Comparing to Learn: Surpassing ImageNet Pretraining on Radiographs By Comparing Image Representations [39.1]
そこで本研究では,手動のアノテーションを使わずに700kのラジオグラフから学習する事前学習手法を提案する。画像表現を比較して頑健な特徴を学習するため,本手法をC2L(Comparing to Learn)と呼ぶ。実験結果から,C2L は ImageNet の事前学習と過去の最先端アプローチを大きく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 03:00:56 GMT)
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for HVAC Control in Commercial Buildings [38.3]
商業ビルでは、総電力の約40%-50%が暖房、換気、空調システムによるものである。本稿では, ゾーンの占有, 熱的快適さ, 室内空気質の快適さをともなう動的価格の下で, マルチゾーンビルにおけるHVACシステムのエネルギーコスト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） (Wed, 22 Jul 2020 06:07:03 GMT)
Adapting Object Detectors with Conditional Domain Normalization [38.1]
条件付きドメイン正規化(CDN)は、異なるドメイン入力を共有潜在空間にエンコードするように設計されている。対象検出器の様々な畳み込み段階にCDNを組み込み、異なるレベルの表現の領域シフトに適応的に対処する。テストの結果、CDNは実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実のベンチマークにおいて、既存の手法よりも著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 04:18:13 GMT)
Attention based Multiple Instance Learning for Classification of Blood Cell Disorders [38.1]
血液細胞障害患者の血液サンプルを分類するために,注意に基づく多症例学習法を提案する。各細胞から抽出された特徴により、患者サンプルを4つの血液細胞障害のうち1つに分類する。注意機構は、各セルの全体的な分類への貢献度を測定し、ネットワークの分類精度と医療専門家に対する解釈可能性を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 19:29:40 GMT)
Improving Deep Learning with Differential Privacy using Gradient Encoding and Denoising [36.9]
本稿では,差分プライバシー保証を伴う深層学習モデルの学習を目的とした。我々の鍵となる手法は勾配をエンコードしてより小さなベクトル空間にマッピングすることである。我々のメカニズムは最先端のDPSGDよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 16:33:14 GMT)
Interpretable Foreground Object Search As Knowledge Distillation [34.9]
まず、交換可能なフォアグラウンドのラベルを含むパターンレベルのFoSデータセットを構築するパイプラインを提示する。そして、パイプラインに続くさらなるトレーニングとテストのためのベンチマークデータセットを構築します。提案手法は, 平均平均精度 (mAP) で評価し, 絶対差が10.42%, 相対改善が24.06%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 03:33:16 GMT)
JRMOT: A Real-Time 3D Multi-Object Tracker and a New Large-Scale Dataset [34.6]
我々は,RGB画像と3Dポイントクラウドの情報を統合し,リアルタイムトラッキング性能を実現する新しい3DMOTシステムJRMOTを提案する。我々の研究の一環として、新しい大規模2D+3DデータセットとベンチマークであるJRDBデータセットをリリースしました。提案する3D MOTシステムは,一般的な2DトラッキングKITTIベンチマークにおいて,競合する手法に対する最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 07:29:39 GMT)
VFlow: More Expressive Generative Flows with Variational Data Augmentation [33.4]
トラクタビリティは生成フローにアーキテクチャ上の制約を課し、他の生成モデルよりも表現性が低い。この制約に対処するために、いくつかの余分な次元でデータを拡大し、拡張データのための生成フローを共同で学習する。我々のアプローチであるVFlowは、生成フローの一般化であり、従って常により良い性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 15:27:12 GMT)
DLow: Diversifying Latent Flows for Diverse Human Motion Prediction [32.2]
本研究では,事前学習した深部生成モデルから多種多様なサンプル群を生成するために,新しいサンプリング手法であるDLow(Diversifying Latent Flows)を提案する。トレーニング中、DLowはサンプルの多様性を改善するために潜伏マッピングを最適化する目的として、サンプルよりも多様性を優先する。実験の結果,DLowはサンプルの多様性と精度で最先端のベースライン法より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 17:53:24 GMT)
A simple way to make neural networks robust against diverse image corruptions [29.2]
加法ガウスノイズとスペククルノイズを用いた簡易だが適切に調整されたトレーニングが、予期せぬ汚職に対して驚くほどうまく一般化することを示す。非相関な最悪の雑音に対する認識モデルの逆トレーニングは、さらなる性能向上につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 12:25:10 GMT)
IBM Federated Learning: an Enterprise Framework White Paper V0.1 [28.2]
Federated Learning(FL)は、トレーニングデータを単一の場所で集中化せずに機械学習を実行するアプローチである。このフレームワークは、最も一般的な機械学習ライブラリに対する従来のアプローチと同様に、Deep Neural Networksにも適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 05:32:00 GMT)
Leveraging Undiagnosed Data for Glaucoma Classification with Teacher-Student Learning [28.2]
適切なラベル付き画像だけでなく,緑内障のラベルのない未診断画像も活用できる緑内障分類フレームワークを提案する。提案フレームワークは教師-学生-学習パラダイムに適応する。実験により, 緑内障の予測性能を向上させるために, 未診断データを効果的に活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 12:05:26 GMT)
Learning User-Preferred Mappings for Intuitive Robot Control [28.2]
そこで本研究では,ロボットのクエリから,人間の好みのマッピングや事前認識のマッピングを学習する手法を提案する。我々は、人間の地図に強い先行性があることを認識して、このアプローチをデータ効率良くする。シミュレーションおよび実験結果から,入力とロボット動作のマッピングを学習することで,客観的および主観的パフォーマンスが向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 18:54:35 GMT)
Text-Based Ideal Points [27.0]
著者の政治的立場を定量化するためにテキストを解析する教師なし確率的トピックモデルであるテキストベース理想点モデル(TBIP)を導入する。 TBIPは政党ごとに議員を分離し、解釈可能な政治トピックを学び、古典的な投票に基づく理想点に近い理想的な点を推測する。非投票者を含む政治的テキストを執筆する人の理想的なポイントを見積もることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 00:16:52 GMT)
Editable Neural Networks [25.9]
多くのアプリケーションにおいて、単一のモデルエラーは、経済的、評判、さらには生命を脅かす結果をもたらす可能性がある。本稿では,学習モデルの高速な編集を支援するモデルに依存しない訓練手法であるEditable Trainingを提案する。大規模画像分類と機械翻訳における本手法の有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:00:15 GMT)
Co-occurrence Based Texture Synthesis [25.5]
本稿では,共起統計に基づいて局所的に条件付けされた完全畳み込み生成対向ネットワークを提案し,任意に大きな画像を生成する。本手法はテクスチャ合成のための安定的で直感的で解釈可能な潜在表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 19:34:09 GMT)
Better Early than Late: Fusing Topics with Word Embeddings for Neural Question Paraphrase Identification [24.6]
質問文識別のためのニューラルアーキテクチャにおいて,話題と単語の埋め込みを融合する2つの方法を提案する。我々のシステムは,複数のCQAデータセット上での神経ベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:09:26 GMT)
TreeRNN: Topology-Preserving Deep GraphEmbedding and Learning [24.0]
本研究では,グラフを木に転送する手法について検討し,特徴統合を局所的からグローバル的へと導くための明確な順序を学習する。グラフツリー画像からパターンを最もよく学習するために,2次元RNNアーキテクチャであるTreeRNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 13:45:36 GMT)
Integrating Image Captioning with Rule-based Entity Masking [23.8]
本稿では,画像キャプションを明示的なオブジェクト(知識グラフエンティティなど)で選択するための新しいフレームワークを提案する。モデルでは、まず、人解釈マスクに従ってキャプションに含まれるどのローカルエンティティを明示的に選択し、選択したエンティティに出席して適切なキャプションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 21:27:12 GMT)
Simplex-Structured Matrix Factorization: Sparsity-based Identifiability and Provably Correct Algorithms [21.7]
単純なx構造行列因数分解に対する識別可能性を保証する新しいアルゴリズムを提案する。本稿では,合成データセットとハイパースペクトル画像に対するアプローチの有効性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 14:01:58 GMT)
Improving Monocular Depth Estimation by Leveraging Structural Awareness and Complementary Datasets [21.7]
視覚特徴の空間的関係を利用するために,空間的注意ブロックを有する構造認識ニューラルネットワークを提案する。第2に,一様点対に対する大域的局所的相対損失を導入し,予測における空間的制約を増大させる。第3に、先行手法の障害事例の分析に基づいて、挑戦シーンの新たなHard Case (HC) Depthデータセットを収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:21:02 GMT)
MEUZZ: Smart Seed Scheduling for Hybrid Fuzzing [21.3]
機械学習によるハイブリッドfUZZシステム(MEUZZ) MEUZZは、過去の種スケジューリング決定から学んだ知識に基づいて、どの新しい種がより良いファジィング収量をもたらすと期待されているかを決定する。結果: MEUZZ は最先端のグレーボックスとハイブリッドファジィよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 03:27:51 GMT)
Understanding Multi-Modal Perception Using Behavioral Cloning for Peg-In-a-Hole Insertion Tasks [21.3]
本稿では,実世界の組立作業における制御器を学習するために,複数のセンサモードが組み合わさった場合の利点について検討する。動作クローン法の性能を向上させるために, マルチステップ・アヘッド・ロス関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 19:46:51 GMT)
An Uncoupled Training Architecture for Large Graph Learning [20.8]
グラフデータをグリッドライクなデータに埋め込むための、柔軟なアンカップリングトレーニングフレームワークであるNode2Gridsを紹介します。各ノードの影響を次々にランク付けすることで、Node2Gridsは最も影響力のある1階と、中央ノードの融合情報を持つ2階の隣人を選択する。下流タスクの効率をさらに向上するために、単純なCNNベースのニューラルネットワークを使用して、マッピングされたグリッドのようなデータから重要な情報をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 03:32:29 GMT)
Finding Your (3D) Center: 3D Object Detection Using a Learned Loss [18.8]
3Dシーンは、都市レベルのスケールでレンジスキャナーによって取得できるが、セマンティックラベルでははるかに少ない。オブジェクトラベルの5%をわずかに使用しながら、生の3Dスキャンによる3D検出のトレーニングを可能にする新しい最適化手法を提案する。評価では, 同等の監督において, より低い監督レベルで, より高い品質で競争力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 17:39:27 GMT)
Learning the Latent Space of Robot Dynamics for Cutting Interaction Inference [17.9]
複素力学モデルの低次元表現を捉える潜在空間について検討する。ターゲットとなる用途は、複雑な環境相互作用タスクを実行するロボットマニピュレータ、特に木製の物体を切断することである。我々は, 変分オートエンコーダの2つの風味-標準およびベクトル量子化-を訓練し, カット操作の特定の特性を推測するために使用する潜時空間を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 02:29:33 GMT)
Effects of Language Relatedness for Cross-lingual Transfer Learning in Character-Based Language Models [17.5]
低リソースのシナリオでは、キャラクタとマルチキャラクタのNNLMはデータの分散に悩まされる。低音源自動音声認識に適用した文字NNLMの言語間変換を提案する。我々は,NNLMの言語間事前学習において,ソース言語の関連性が重要な役割を担っていることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 19:52:34 GMT)
Experimental demonstration of complementarity relations between quantum steering criteria [17.3]
2光子ベル状態と3つのパウリ作用素を用いて量子ステアリング基準の相補関係を実験的に検証した。以上の結果から,コヒーレンスのスクリュー情報に基づく操舵基準は,量子状態の操舵性を検出する上でより強いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:17:02 GMT)
S-ADDOPT: Decentralized stochastic first-order optimization over directed graphs [17.0]
有向ネットワークノード上に分散する関数のスムーズかつ高コストな関数の和を最小化するために,分散凸最適化を提案する。特に,各ノードに1次オラクルを仮定するtextbftextttS-ADDOPTアルゴリズムを提案する。崩壊するステップサイズ$mathcalO (1/k)$に対して、textbfttS-ADDOPT が$mathcalO (1/k)$ で正解に達し、その収束はネットワーク非依存であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 19:15:28 GMT)
Learning to Exploit Multiple Vision Modalities by Using Grafted Networks [16.6]
新しい視覚センサーは、従来の強度カメラから入手できない情報を提供する。現在の強力なディープニューラルネットワークでこれらのセンサーを使用するための障害は、大きなラベル付きトレーニングデータセットがないことである。本稿では,非伝統的な視覚入力によって駆動される新しいフロントエンドネットワークが,インテンシティフレームを処理する事前訓練されたディープネットワークのフロントエンドネットワークを置き換えるネットワークグラフ化アルゴリズム(NGA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 11:35:18 GMT)
An Accurate Model for Predicting the (Graded) Effect of Context in Word Similarity Based on Bert [15.5]
我々は、文脈が類似した単語の人間の知覚に与える影響を分析し、SemEval 2020の3番目の課題である。我々のチームはフィンランド語トラックのsubtask1で1位を獲得し、英語トラックのsubtask1で2位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 03:03:51 GMT)
Resource-Efficient Speech Mask Estimation for Multi-Channel Speech Enhancement [15.4]
ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくマルチチャンネル音声強調のための資源効率の高い手法を提案する。特に、低精度DNNを用いて、ノイズの多いマルチチャネルマイクロホン観測から音声マスクを推定する。 2重みの極端な場合と精度の低下により、実行時間とメモリフットプリントの大幅な削減が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 14:58:29 GMT)
Learning Directional Feature Maps for Cardiac MRI Segmentation [13.4]
本稿では,クラス間の差分とクラス内の類似度を同時に強化する指向性特徴写像を利用する新しい手法を提案する。具体的には,最寄りの心臓組織の境界から各ピクセルに向けられた方向のフィールドを学習する。学習方向のフィールドに基づいて、元のセグメンテーション機能を改善するために、特徴修正と融合(FRF)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 11:31:04 GMT)
PhishZip: A New Compression-based Algorithm for Detecting Phishing Websites [12.5]
PhishZipは、圧縮アルゴリズムを用いてウェブサイト分類を行う新しいフィッシング検出手法である。また,機械学習に基づくフィッシング検出を大幅に改善する新しい機械学習機能として圧縮比を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 00:32:06 GMT)
End-to-End Trainable Deep Active Contour Models for Automated Image Segmentation: Delineating Buildings in Aerial Imagery [12.4]
Trainable Deep Active Contours (TDAC)は、CNN(Convolutional Networks)とACM(Active Contour Models)を結合した自動イメージセグメンテーションフレームワークである。 TDACは、画像中の多くの建物を高速で、正確で、完全に自動で同時に配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 21:27:17 GMT)
Massive Multi-Document Summarization of Product Reviews with Weak Supervision [11.5]
製品レビュー要約は、MDS(Multi-Document Summarization)タスクの一種です。レビューの小さなサンプルを要約すると、重要な情報が失われる可能性がある。本稿では,標準的な要約アルゴリズムに基づいて,大量のレビューを要約するスキーマを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 11:22:57 GMT)
Darwin's Neural Network: AI-based Strategies for Rapid and Scalable Cell and Coronavirus Screening [10.8]
機械学習アルゴリズムは、顕微鏡およびナノスコープイメージングデータの解釈と分析を変換している。これらの進歩により、これまで計算が不可能と考えられていたリアルタイム実験を研究者が実行できるようになった。本稿では,コンピュータビジョンと機械認識の分野における適合性理論を応用し,多クラスインスタンスセグメンテーション深層学習の新しい枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 20:11:06 GMT)
Deep-VFX: Deep Action Recognition Driven VFX for Short Video [10.6]
本稿では,従来のテンプレートマッチングの代わりに動作駆動によるVFX合成を変更することを目的とする。このシステムでは骨格抽出が不可欠である。また,行動認識によるユーザの意図の把握を目的としたLSTMの新たな形態を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:27:52 GMT)
Quantum Anonymity for Quantum Networks [10.4]
第1次量子匿名通知プロトコル(QAN)を提案する。 QANプロトコルは、量子ネットワークにおける匿名セキュアな量子通信の道を開く。我々は、匿名の量子プライベート比較プロトコルを$n$-node量子ネットワークで提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 02:59:32 GMT)
Towards Social & Engaging Peer Learning: Predicting Backchanneling and Disengagement in Children [10.3]
社会ロボットと対話型コンピュータアプリケーションは、ピアラーニング仲間として振る舞うことで、幼児の早期言語発達を促進する可能性がある。我々は、リスナーが注意を失うかどうかを予測するためのモデルを開発する(リスナー拡張予測, LDP)。実験の結果, 瞳孔拡張, 瞬き速度, 頭部運動, 顔面動作単位など, これまでに使用したことのない多モード機能の有用性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 11:16:42 GMT)
Time-aware Graph Embedding: A temporal smoothness and task-oriented approach [9.7]
本稿では,時間的滑らかさを取り入れたロバストな時間認識グラフ埋め込み(RTGE)手法を提案する。まず、RTGEは時間認識グラフ埋め込みの学習過程における時間的滑らかさの尺度を統合する。第2に、RTGEは時間的情報に関連する一般的なタスク指向のネガティブサンプリング戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 02:20:25 GMT)
Semi-Supervised Learning Approach to Discover Enterprise User Insights from Feedback and Support [9.7]
本稿では,Deep Learning と Topic Modeling を利用した,革新的なセミスーパーバイザラーニング手法を提案する。このアプローチは、教師付き学習と新しい確率的・セマンティックハイブリッドトピック推論(PSHTI)モデルを組み合わせたBERTベースのマルチクラス化アルゴリズムである。本システムは,Webクローリングを通じて製品に関するドメイン知識を活用することで,トップワードを自己ヘルプ問題にマッピングすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 00:20:23 GMT)
Multi-Objective level generator generation with Marahel [8.4]
我々は,多目的最適化アルゴリズムNSGA-IIを用いて,3つの異なる問題に対するジェネレータの探索を行う。我々は、より効率的なジェネレータを見つけるために進化を推し進めるために、この表現をマラヘル言語のサブセットに制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 00:03:10 GMT)
Learning One Class Representations for Face Presentation Attack Detection using Multi-channel Convolutional Neural Networks [7.7]
プレゼンテーションアタック検出(PAD)メソッドは、目に見えないアタックを一般化するのに失敗することが多い。マルチチャネル畳み込みニューラルネットワーク(MCCNN)で学習する一クラス分類器を用いたPADのための新しいフレームワークを提案する。新たな損失関数が導入されたため、ネットワークは攻撃の表現から遠ざかって、ボナフィドクラスのコンパクトな埋め込みを学習せざるを得なくなった。提案フレームワークは,ボナフィドおよび(既知の)攻撃クラスから堅牢なPADシステムを学習するための新しいアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 14:19:33 GMT)
Deep Learning for Vision-based Prediction: A Survey [6.8]
ビジョンベースの予測アルゴリズムには、自律運転、監視、人間とロボットのインタラクション、天気予報など、幅広い応用がある。本稿では,過去5年間の分野の概要を述べるとともに,深層学習のアプローチに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 15:33:06 GMT)
Deep Models and Shortwave Infrared Information to Detect Face Presentation Attacks [6.7]
畳み込みニューラルネットワークに基づく最近のモデルを用いて顔提示攻撃検出を行う。実験は、様々な種類の攻撃を含む、新しいパブリックで無償のデータベースで実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 14:41:14 GMT)
How different age groups responded to the COVID-19 pandemic in terms of mobility behaviors: a case study of the United States [6.4]
高齢者のコミュニティは、若いコミュニティに比べて流行に対する反応が早く、パンデミック時のパフォーマンスの整合性も向上した。本研究は,高齢者コミュニティが,行動変化の観点から若年コミュニティより優れていたことを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 03:44:29 GMT)
Multi-agent model for risk prediction in surgery [6.0]
手術室を構成する異なる要素の動作と状態から生じるリスク管理は、外科手術において大きな関心事である。エージェントベースのシミュレーションは、異なるシミュレーターエンティティの相互作用の概念、相互作用性、自律性を通じて興味を示す。本研究では,エージェントのシミュレータに適用されるさまざまな設定の進化を聴くために,警告発生器を実装したい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 13:39:15 GMT)
Assistive VR Gym: Interactions with Real People to Improve Virtual Assistive Robots [5.7]
本稿では,現実の人が仮想支援ロボットと対話できるAVR Gymについて紹介する。 Gym以前、私たちは4つのロボット介護タスクのシミュレーションのみにロボット制御ポリシー(Original Policies)を訓練しました。 Gymで、私たちはRevised Policiesを開発しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 13:11:42 GMT)
Refined Belief Propagation Decoding of Sparse-Graph Quantum Codes [4.3]
本稿では,2進BPとほぼ同程度の複雑性を持つ量子符号に対する改良されたBP復号アルゴリズムを提案する。与えられたエラーシンドロームに対して、このアルゴリズムは従来の4次BPと同じ出力にデコードするが、渡されるノード間メッセージは単一値である。メッセージ強度の正規化は、パフォーマンスを改善するために、これらの単一値のメッセージに自然に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:25:26 GMT)
Multi-task learning for natural language processing in the 2020s: where are we going? [4.3]
マルチタスク学習(MTL)は深層学習時代をかなり前倒しにしており、ここ数年で復活している。本稿では,近年のMLLの自然言語処理分野への貢献を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 13:44:57 GMT)
Abstract Interpretation in Formal Argumentation: with a Galois Connection for Abstract Dialectical Frameworks and May-Must Argumentation (First Report) [3.7]
ラベリングに基づく形式的議論は、一般に3つのラベルのうちの1つを、受け入れ、拒絶、その他決定に至らないいずれかを示すように割り当てるラベリング関数に依存している。抽象弁証法フレームワーク (ADF) は、このカテゴリーに属するよく知られた議論形式主義である。我々は,MMA と ADF との間にガロア接続が存在することを証明し,MMA と MMA が ADF の抽象化であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 04:26:15 GMT)
Multi-Metric Evaluation of Thermal-to-Visual Face Recognition [3.0]
我々は、機械学習を用いて、赤外線画像から視覚スペクトル面を合成する異種・横断的な顔認識の課題に対処することを目的とする。我々は、顔画像合成にGAN(Geneversarative Adrial Networks)を使用する能力について検討し、これらの画像の性能を事前学習した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて検討する。 CNNを用いて抽出した特徴を顔認証と検証に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:18:34 GMT)
CNN+RNN Depth and Skeleton based Dynamic Hand Gesture Recognition [3.0]
本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)の2つのディープラーニング技術のパワーを組み合わせることを提案する。全体的な精度は85.46%で、ダイナミックハンドジェスチャ14/28データセットで達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:25:19 GMT)
Evolving Multi-label Classification Rules by Exploiting High-order Label Correlation [3.0]
マルチラベル分類タスクでは、各問題インスタンスは同時に複数のクラスに関連付けられている。ラベル間の相関は、ペアワイズ相関の取得や高次相関の活用など、様々なレベルで利用することができる。本稿では,教師付き学習分類器システムを用いて,ラベルのサブセット内での高次ラベル相関を利用することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 18:13:12 GMT)
Classical and quantum time crystals in a levitated nanoparticle without drive [2.9]
静磁場中における浮遊荷電ナノ粒子を駆動しない時間結晶モデルを提案する。熱平衡の古典的時間結晶と基底状態の量子時間結晶の両方がスピン回転モードで現れる。初めて、エンファンタイム多結晶が定義され、このモデルに自然に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 05:39:23 GMT)
MetAL: Active Semi-Supervised Learning on Graphs via Meta Learning [2.9]
分類モデルの将来の性能を直接改善する未ラベルのインスタンスを選択するためのALアプローチであるMetALを提案する。我々は、MetALが既存の最先端ALアルゴリズムより効率良く優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 06:59:49 GMT)
A Self-Integration Testbed for Decentralized Socio-technical Systems [2.8]
本稿では,モノのインターネット上で動作する分散型社会技術システムのための新しいテストベッドアーキテクチャを提案する。これは、IoTアプリケーションによるアプリケーション非依存の分散サービスのシームレスな再利用と、同じ分散サービスによる異なるIoTアプリケーションのために設計されている。数週間にわたる継続的運用中の圧力テストとクラッシュテストでは、80K以上のネットワーク結合とエージェントの離脱、2.4Mパラメータの変更、100Mの通信メッセージにより、テストベッドアーキテクチャの堅牢性と実用性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 09:25:48 GMT)
Bounding the expected run-time of nonconvex optimization with early stopping [2.8]
本研究は,検証関数に基づく早期停止を用いた勾配に基づく最適化アルゴリズムの収束性について検討する。我々は、この停止規則が適切に定義されていることを保証する条件を導出し、この基準を満たすのに必要なイテレーション数と勾配評価の期待値のバウンダリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 17:56:23 GMT)
Deeply Uncertain: Comparing Methods of Uncertainty Quantification in Deep Learning Algorithms [2.6]
最も一般的な不確実性定量化手法の3つは、標準的な解析誤差伝播と比較される。この結果から,これらのUQ手法を用いた場合の落とし穴が浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 17:21:41 GMT)
IITK at the FinSim Task: Hypernym Detection in Financial Domain via Context-Free and Contextualized Word Embeddings [2.5]
FinSim 2020の課題は、財務用語を外部オントロジーにおいて最も関連性の高いハイパーネム(またはトップレベル)概念に分類することである。我々は、文脈に依存しない単語埋め込みと文脈に依存しない単語埋め込みの両方を分析に活用する。我々のシステムは、平均的なランクと精度の両方に基づいて、第1位にランク付けします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 04:56:23 GMT)
Risk Assessment in the Face-based Watchlist Screening in e-Border [2.3]
ウォッチリスト技術の主な課題は、誤識別と偽造の影響を緩和することである。この問題に対処するため,旅行者リスク評価の新しいコストベースモデルを開発した。本研究の結果は、ウォッチリスト技術で使用されるあらゆる生体計測モダリティに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:20:22 GMT)
When Classical Chinese Meets Machine Learning: Explaining the Relative Performances of Word and Sentence Segmentation Tasks [2.2]
我々は,古典中国語で書かれたテキストを分割することを目的とした実験において,中国の唐に関する3つの主要な文献を考察する。深層学習手法を用いて,良好なセグメンテーション結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 02:42:01 GMT)
Blind hierarchical deconvolution [2.0]
デコンボリューション(deconvolution)は、信号処理における基本的な逆問題であり、ノイズ測定から信号を取り戻すためのプロトタイプモデルである。本稿では,正規性と未知のカーネルサイズの異なる関数の正確な再構成を可能にする,ブラインド階層的デコンボリューションの枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 12:54:19 GMT)
Fast Training of Deep Networks with One-Class CNNs [1.9]
提案されたアプローチは、この方向への実行可能な取り組みである。クラスごとに1つのCNNを訓練し、クラスごとに1つのCNNを訓練する。このアプローチの利点は一般的に、従来のマルチクラスディープネットワークのトレーニング時間のほぼ半分または2分の2を取る一方で、より優れた認識精度である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 11:51:16 GMT)
A Fourier State Space Model for Bayesian ODE Filters [1.5]
ガウスODEフィルタリングは常微分方程式(ODE)を解く確率的数値法である ODEに対するフーリエ状態空間モデルとテイラー(ブラウン運動)とフーリエ状態空間モデルを組み合わせたハイブリッドモデルを構築する。実験によって、ハイブリッドモデルは、時間領域の終了まで、安価に予測するのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 12:04:02 GMT)
Dog Identification using Soft Biometrics and Neural Networks [1.3]
ペットの身元を決定するため,ペットの写真にディープニューラルネットワークなどの高度な機械学習モデルを適用した。我々は,ペットの顔写真などの「硬い」バイオメトリックスと融合する際に,品種,身長,性別などの異なるタイプの「軟い」バイオメトリックスを使用することの可能性を探る。提案したネットワークは,2種の犬種間の相違により,90.80%と91.29%の精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:22:46 GMT)
Regulating human control over autonomous systems [1.3]
より自律的なシステムの利用は、人間のコントロールの方針によって誘導されるべきである、と論じられている。本稿では、米国における防衛と輸送の2つの領域における人的制御の概念について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 06:05:41 GMT)
Endo-Sim2Real: Consistency learning-based domain adaptation for instrument segmentation [1.1]
内視鏡的ビデオにおける外科的ツールセグメンテーションは、コンピュータによる介入システムの重要な構成要素である。完全教師付きディープラーニングアプローチを用いた画像ベースソリューションの最近の成功は、大きなラベル付きデータセットの収集によるものである。計算機シミュレーションは手動ラベリング問題を緩和するが、シミュレーションデータで訓練されたモデルは実際のデータに一般化しない。本研究では,シミュレーションおよび実(ラベルなし)内視鏡データの共同学習のための一貫性に基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 16:18:11 GMT)
A Novel Spatial-Spectral Framework for the Classification of Hyperspectral Satellite Imagery [1.1]
本研究では,土地被覆分類データに含まれるスペクトル情報と空間情報の両方を考慮に入れた新しい枠組みを提案する。提案手法は,パヴィア大学とインド・パインズのデータセットでそれぞれ99.52%,98.31%の精度を達成し,従来の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 16:12:08 GMT)
Complex Sequential Data Analysis: A Systematic Literature Review of Existing Algorithms [1.0]
本稿では、不規則なパターンを持つデータセットの分析にディープラーニングフレームワークを使うことに対する過去のアプローチについてレビューする。従来のディープラーニング手法は、これらのデータセットを解析しようとすると、パフォーマンスが悪く、あるいは失敗する。ディープラーニングフレームワークの性能は,平均絶対誤差とルート平均二乗誤差精度の指標を用いて評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 17:53:00 GMT)
When to (or not to) trust intelligent machines: Insights from an evolutionary game theory analysis of trust in repeated games [0.9]
繰り返しゲームにおける信頼に基づく戦略の実現可能性について検討する。これらは、他のプレイヤーが協力していると見られる限り協力する相互戦略である。これにより、共同プレイヤのアクションが実際に協調的であるかどうかを検証する機会コストを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:53:49 GMT)
Deep Learning Based Segmentation of Various Brain Lesions for Radiosurgery [0.8]
臨床定位放射線治療データセットに最先端のディープラーニングセグメンテーションアルゴリズムをベンチマークした。特に, サンプリング手法, モデルアーキテクチャ, 損失関数の選択について, モデル性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 09:35:04 GMT)
Feature based Sequential Classifier with Attention Mechanism [0.7]
病理組織学的スライスを用いた骨盤内上皮内腫瘍評価は, 骨盤間変動が考慮される。本稿では,高分解能上皮像を階層的に解析するネットワークパイプラインであるDeepCINを提案する。実験により、DeepCINは病理学レベルのCIN分類精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 12:54:30 GMT)
Online Monitoring of Global Attitudes Towards Wildlife [0.7]
野生生物の認識の世界的な傾向を監視するための体系的な取り組みは存在しない。従来の報道がオンライン化されている今、インターネットは種に対する世界的態度を監視する強力な手段を提供する。我々は,GDELT(Global Database of Events, Language, and Tone)を用いて,グローバルニュースメディアをスキャンする手法を開発した。教師付き機械学習技術を適用して、無関係な記事をフィルタリングし、7つの分類群に対して継続的に更新されたグローバルなニュースカバレッジデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 15:59:41 GMT)
Fracton hydrodynamics [0.6]
我々は、最近発見された量子物質のフラクトン相から着想を得た流体力学理論の新しいクラスを導入する。我々のフレームワークは、制約量子回路による力学結果や、傾斜光学格子における超低温原子による最近の実験を自然に説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 14:57:14 GMT)
Fragments-Expert: A Graphical User Interface MATLAB Toolbox for Classification of File Fragments [0.4]
Fragments-Expertは、ファイルフラグメントの分類のためのグラフィカルなユーザーインターフェイスツールボックスである。ファイルフラグメントから抽出された22のカテゴリをユーザに提供する。 7つの機械学習アルゴリズムで様々なファイルフォーマットの分類を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:03:02 GMT)
Multi-modality imaging with structure-promoting regularisers [0.3]
癌と認知症の理解と早期診断のための重要なツールはPET-MRであり、ポジトロン放射トモグラフィーと磁気共鳴イメージングスキャナーを組み合わせたものである。本章では,複数の画像モダリティからの情報を組み合わせる数学的アプローチについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 21:26:37 GMT)
Sensor-Based Continuous Hand Gesture Recognition by Long Short-Term Memory [0.2]
本稿では,Long Short-term memory (LSTM) を用いたセンサを用いた連続手動作認識アルゴリズムを提案する。スマートフォンをベースとしたプロトタイプシステムを試作し,性能評価を行った。実験結果から,提案アルゴリズムは頑健かつ正確な手の位置認識の有効な代替手段であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:40:40 GMT)
An Intelligent QoS Algorithm for Home Networks [0.2]
ホームネットワークのための新しいQuality of Service (QoS)管理アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは計算オーバーヘッドの少ないホームネットワークに対して信頼性の高い管理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:46:56 GMT)
Watchlist Risk Assessment using Multiparametric Cost and Relative Entropy [0.0]
リスク検知器として多パラメータコスト評価と相対エントロピー尺度を提案する。様々な監視リストスクリーニングシナリオと制約下での誤識別と偽造の効果を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:27:53 GMT)
Using local dynamics to explain analog forecasting of chaotic systems [0.0]
本研究では,システムのダイナミクスを局所的に近似することで,様々なアナログ予測手法の特性について検討する。アナログ予測性能はフローマップの局所ヤコビ行列と強く関連していることがわかった。提案手法は、アナログ予測誤差を推定し、異なるアナログ手法の比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:43:11 GMT)
Unruh effect for detectors in superposition of accelerations [0.0]
ウンルー効果(英: Unruhh effect)は、慣性観測者が真空状態を経験したとしても、加速された観測者が粒子を検出する現象である。ここでは、ミンコフスキー空間における異なる軌道の量子超時空を励起する検出器に対するウンルー効果を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:37:05 GMT)
Ultrafast critical ground state preparation via bang-bang protocols [0.0]
外部調整可能なパラメータの2つの異なる値の下での時間進化からなるバンバンプロトコルにより,高忠実度基底状態の準備が可能となることを示す。本研究では,Landau-ZenerモデルとLipkin-Meshkov-Glickモデルという2つのパラダイムモデルを用いて,そのような手法の性能をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 01:39:52 GMT)
To Be or Not To Be a Verbal Multiword Expression: A Quest for Discriminating Features [0.0]
この事実を利用して、教師付き分類設定で使用できる最適な特徴セットを決定する。驚いたことに、単純な周波数ベースの特徴選択法は他の標準手法よりも効率的であることが証明される。 6つの機能しか持たない最適セットを用いたSVM分類器は、フランスで見られるデータに対する最近の共有タスクから最高のシステムよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 12:47:11 GMT)
The impact of small changes in thoroughfare connectivity on the potential for student walking [0.0]
学校と学生の住居の間の距離は、学生の歩行の障壁としてしばしば報告されている。本研究の目的は,学校ウォーキングゾーン内を歩行する学生に対して,網羅的接続性を高めることの潜在的メリットを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 18:24:41 GMT)
Supervised learning on heterogeneous, attributed entities interacting over time [0.0]
グラフ機械学習の現在の状態は依然として不十分であり、空間と時間の包括的な機能エンジニアリングパラダイムで拡張する必要がある。この提案は、グラフ機械学習の現在の状態が不適切なままであり、空間と時間の包括的な機能エンジニアリングパラダイムで拡張する必要があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 14:19:11 GMT)
State-dependent phonon-limited spin relaxation of nitrogen-vacancy centers [0.0]
我々は、$|m_s=-1rangle leftrightarrow |m_s=+1rangle$ transitionの緩和は、$|m_s=0rangle leftrightarrow |m_s=pmの緩和の約2倍の速さで起こることを示した。 295 K における NV の最大コヒーレンス時間は 6.8(2) ms に制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 16:38:51 GMT)
Spontaneous emission in anisotropic dielectrics [0.0]
まず、量子化された電磁場演算子を導出し、一軸媒体の放射率を計算する。より一般的な二軸媒体の場合に対して,一軸媒体の制限事例間の近似式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:02:14 GMT)
SBI -- A toolkit for simulation-based inference [0.0]
シミュレーションベースの推論 (SBI) は、a) が先行知識と互換性があり、b) が経験的観察と一致するパラメータ集合を識別しようとする。ニューラルネットワークに基づくSBIアルゴリズムを実装したPyTorchベースのパッケージであるtextttsbi$を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 15:43:36 GMT)
Quaternionic quantum theory admits universal dynamics only for two-level systems [0.0]
四元数量子論は、四元数次元が少なくとも2の系に対してのみ時間発展が認められることを証明している。同じ戦略を標準複素量子論に適用することにより、シュル「オーディンガー方程式」によって規定される対応が唯一の選択肢であることを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 18:45:57 GMT)
Quantifying Tri-partite Entanglement with Entropic Correlations [0.0]
実験相関から導出したエントロピーを用いて,三部構成の絡み合いを定量化する方法を示す。我々は,三部体の絡み合いのエントロピー的証人を開発し,その度合いが三部体の絡み合いの限界を低くすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 18:12:12 GMT)
Procedural generation using quantum computation [0.0]
量子計算は多くの分野で強力なツールとなることを約束する新興技術である。この技術の発展は、様々な貴重な資源を生み出した。これには、量子ハードウェアのプロトタイプ、小さな量子プログラムのための高度なシミュレータ、プログラミングフレームワークが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 16:05:55 GMT)
Polynomial algebras from $su(3)$ and the generic model on the two sphere [0.0]
リー代数に基づく超可積分系の構築は、長年にわたって導入されてきた。これはまた、一般に有限生成二次代数の形式をとるそれらの関連対称性代数の構成のケースでもある。 2次元球面上の一般超可積分系の場合を再検討する新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 02:20:10 GMT)
Optomechanical entanglement at room temperature: a simulation study with realistic conditions [0.0]
我々は、絡み合いの定量的評価のための絡み合い尺度(対数的負性率)を数値的に計算する。この研究は、機動式エンタングルメント装置の開発において重要な役割を果たしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 21:01:45 GMT)
Off-Policy Estimation of Long-Term Average Outcomes with Applications to Mobile Health [0.0]
医療介入は、ストレスや身体活動などの近位、近位的な結果に影響を与えるように設計されている。ジャスト・イン・タイム適応的介入(ジャスト・イン・タイム・アダプティブ・介入)と呼ばれるmHealthの介入ポリシーは、個人の現在の状態をマッピングする決定ルールである。我々は,異なる政策の下で収集された歴史的データを用いて,そのような政策の性能に関する推論を行うアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 18:00:48 GMT)
Nanomagnonic cavities for strong spin-magnon coupling [0.0]
このようなナノキャビティ内の磁場は、ナノ粒子の近傍に位置する孤立スピンエミッタ(スピン量子ビット)と効率的に結合できることを示す。これはマグノンベースの量子ネットワークとマグノンを介する量子ゲートへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 18:00:04 GMT)
Multi-Spectral Facial Biometrics in Access Control [0.0]
本研究では,マルチスペクトルセンサを用いて取得した顔バイオメトリックスが,自動および半自動アクセスシステムのユーザ認証プロセスにおいて,データの蓄積を支援する方法を示す。我々は、安価なRGB-Dセンサーを用いて、被写体の頭部ポーズを見つけるために採取した深度データを利用する。正面視フレームの使用により、顔認識の効率が向上する一方、対応する赤外線ビデオフレームは、興味のある顔領域のより効率的な温度推定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:16:05 GMT)
Human-Centered Unsupervised Segmentation Fusion [0.0]
K-Modesクラスタリングに基づく新しいセグメンテーション融合モデルを提案する。人的真実セグメントを用いた公開データセットから得られた結果は、我々のモデルが人間のセグメンテーションの最先端よりも優れていることを明らかに示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 12:18:31 GMT)
Greenhouse Segmentation on High-Resolution Optical Satellite Imagery using Deep Learning Techniques [0.0]
本稿では,光衛星アゼルスキー (SPOT-7) が取得した画像の画素ワイズ分類のための音響手法を提案する。 U-Netのようなアーキテクチャのカスタマイズされたバリエーションは、温室を特定するために使用される。拡張畳み込みとスキップ接続を独自に組み込んだ2つのモデルが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 06:12:57 GMT)
Fused-Lasso Regularized Cholesky Factors of Large Nonstationary Covariance Matrices of Longitudinal Data [0.0]
大きな共分散行列のコレスキー因子のサブ対角線の滑らかさは、時系列および長手データに対する自己回帰モデルの非定常度の度合いと密接に関連している。行ごとに分離するColesky因子のスパース推定アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 02:38:16 GMT)
Exploratory Search with Sentence Embeddings [0.0]
本稿では,階層クラスタと文書要約に基づく探索探索システムを提案する。文書をその埋め込み文の平均として表現し、この文書表現に近い文を含む要約を抽出し、文書表現に近いキーフレーズを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 04:46:54 GMT)
Evolution equations for quantum semi-Markov dynamics [0.0]
オープン量子系力学の局所的記述と非局所的記述の関係について検討する。このクラスの量子進化は、数学的によく定義されたマスター方程式を保証する。このような近似は、常に考慮された力学のクラスに対するマルコフ的進化につながると結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:57:45 GMT)
Cooking Is All About People: Comment Classification On Cookery Channels Using BERT and Classification Models (Malayalam-English Mix-Code) [0.0]
我々は、英語とマラヤラムの異なる組み合わせの混合であるコメントを分類するために、トップパフォーマンスの分類モデルを評価した。以上の結果から,K-Nearest Neighbors(KNN),SVM(Support Vector Machine),ランダムフォレスト(Random Forest),決定木(Decision Trees)がコメント分類において同様の精度を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:40:09 GMT)
Controllable non-Markovianity in phase relaxation [0.0]
量子デバイスは、動作するために非常に低温のような極端な条件を必要とすることが多い。このような状況では、力学は非マルコフ的であり、高温状態のマルコフ力学とは対照的である。 1)単純だが非自明な理論モデルの厳密な解法と,2)NMR実験によるこのモデルの実証である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 12:48:31 GMT)
Consciousness and Automated Reasoning [0.0]
本稿では,一階述語論理推論システムと大きな知識ベースの組み合わせを人工意識システムとして理解する方法について述べる。このようなシステムは意識的なマインドキャッシングをうまく行うことができることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:08:33 GMT)
Coinduction Plain and Simple [0.0]
コインダクション(Coinduction)とは、無限のストリームを定義する手法、いわゆるコデータ、およびコインダクテッド指定コデータの等価性を証明する技術である。本稿では、まず、宣言型プログラミングにおける造語をレビューする。次に、コデータを特定するためによく使われる形式主義をレビューし、少し拡張する。第三に、元々は等式述語のみに規定されていた造語証明の原理を他の述語に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:23:10 GMT)
Classification using a two-qubit quantum chip [0.0]
実際のアーリーステージ量子ハードウェアを用いた距離に基づく分類に着目する。本稿では,2つの量子ビットのみを用いた距離ベース分類アルゴリズムを提案し,理論的に期待される結果に類似していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 10:19:05 GMT)
Classification of Equation of State in Relativistic Heavy-Ion Collisions Using Deep Learning [0.0]
畳み込みニューラルネットワークを用いてUrQMDモデル内で発生する重イオン衝突現象の状態の方程式を分類する。 Au+Auイベントの98%の分類精度は、$sqrts_NN = 11$ GeVである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 09:57:17 GMT)
Backtesting the predictability of COVID-19 [0.0]
我々は,2020年1月22日から6月22日までの253地域でのCOVID-19感染の歴史的データを用いている。パンデミックの初期段階では予測誤差が著しく高く、データ不足によるものである。いずれにせよ国が示すような確認ケースが多ければ多いほど、将来の確認ケースを予想するエラーは少なくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 13:18:00 GMT)
Asymptotic relative submajorization of multiple-state boxes [0.0]
状態ペア(Pairs of state)は、非対称微分可能性(Wang and Wilde, 2019)の資源理論の基本的な対象であり、自由操作はどちらの状態にも適用される任意の量子チャネルである。一定数の有限状態のボックスを考察し、そのような対象に対する相対的な部分整合の事前順序の拡張について検討する。この事前順序は、単純な代替仮説に対して合成ヌル仮説をテストする場合のエラー確率と、状態判別におけるある種のエラー確率を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 08:29:52 GMT)
Algebraic derivation of Kramers-Pasternack relations based on the Schrodinger factorization method [0.0]
クラマース・パステルナック関係は水素原子のすべての放射エネルギー固有関数の r のモーメントを計算するために用いられる。ほとんどの導出は第2の逆モーメントを決定するためにファインマン・ヘルマンの定理またはブルートフォース積分を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 01:55:09 GMT)
A Transfer Learning End-to-End ArabicText-To-Speech (TTS) Deep Architecture [0.0]
既存のアラビア音声合成ソリューションは低品質であり、合成音声の自然性は英語の合成者より劣っている。この研究は、エンドツーエンドのニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、高品質で自然な、人間に似たアラビア語の音声を生成する方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 17:03:18 GMT)
A Parallel Evolutionary Multiple-Try Metropolis Markov Chain Monte Carlo Algorithm for Sampling Spatial Partitions [0.0]
本研究では,空間状態空間内に存在する空間分割をサンプリングする進化的マルコフ連鎖モンテカルロ法(EMCMC)を提案する。提案アルゴリズムは, 大規模かつ複雑な状態空間トラバーサルとしての進化的アルゴリズム(EA)の利点と, 未知分布からのサンプリングのためのマルコフ・チェイン・モンテカルロアルゴリズムの理論的収束特性を組み合わせたものである。我々は,大規模並列アーキテクチャによる計算能力を活用して,EMCMCアルゴリズムの到達範囲をさらに拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 14:28:44 GMT)
A Novel adaptive optimization of Dual-Tree Complex Wavelet Transform for Medical Image Fusion [0.0]
複合ウェーブレット変換(DT-CWT)と適応粒子群最適化(APSO)に基づくマルチモーダル画像融合アルゴリズムを提案する。実験の結果,提案手法は粒子群最適化に基づく手法よりも著しく優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 15:34:01 GMT)
$\kappa$-Deformed quantum and classical mechanics for a system with position-dependent effective mass [0.0]
Kappa-statisticsによって動機付けられた$kappa$-algebraにおける位置依存質量を持つ粒子の定式化について述べる。無限ポテンシャル井戸に閉じ込められた粒子とマシューズ・ラクシュマナン振動子との定式化を図示し、変形による不確実性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jul 2020 03:32:46 GMT)