Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Weakly Supervised 3D Object Detection from Lidar Point Cloud [182.7]
高品質な3Dオブジェクト検出器をトレーニングするために、ポイントクラウドデータに手動でラベルをつけるのはむずかしい。本研究は、3次元物体検出のための弱教師付きアプローチを提案する。提案手法は,500の弱い注釈付きシーンと534の正確なラベル付き車両インスタンスを用いて,現在のトップリード型全監視検出器の性能を85～95%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 10:12:46 GMT)
Few-shot Visual Reasoning with Meta-analogical Contrastive Learning [141.3]
本稿では,類似推論に頼って,数ショット(または低ショット)の視覚推論問題を解くことを提案する。両領域の要素間の構造的関係を抽出し、類似学習と可能な限り類似するように強制する。 RAVENデータセット上での本手法の有効性を検証し, トレーニングデータが少ない場合, 最先端の手法より優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 14:00:34 GMT)
CLUB: A Contrastive Log-ratio Upper Bound of Mutual Information [105.7]
本稿では,相互情報の対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物対物 CLUBの特性とその変分近似に関する理論的解析を行う。この上限に基づいてMI最小化学習手法を導入し、さらに負のサンプリング戦略で加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 20:52:37 GMT)
CurveLane-NAS: Unifying Lane-Sensitive Architecture Search and Adaptive Point Blending [103.0]
CurveLane-NASは、レーンに敏感なアーキテクチャ検索フレームワークである。長距離コヒーレントと正確な短距離曲線情報の両方をキャプチャする。点ブレンディングによる曲線線予測において、アーキテクチャ探索と後処理の両方を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 17:23:26 GMT)
Accurate RGB-D Salient Object Detection via Collaborative Learning [101.8]
RGB-Dサリエンシ検出は、いくつかの課題シナリオにおいて素晴らしい能力を示している。本稿では,エッジ,深度,塩分濃度をより効率的に活用する新しい協調学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 04:33:36 GMT)
Differentiable Hierarchical Graph Grouping for Multi-Person Pose Estimation [95.7]
複数の人の身体のキーポイントを同時にローカライズするため、複数の人物のポーズ推定は困難である。ボトムアップ型多人数ポーズ推定タスクにおけるグラフグループ化を学習するための,新しい微分可能な階層グラフグループ化(HGG)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 08:46:22 GMT)
Online Invariance Selection for Local Feature Descriptors [93.3]
現在の特徴記述子の制限は、一般化と差別力のトレードオフである。本稿では,この制限を,局所的な記述子における不変性の分散と,その文脈に与えられた最も適切な不変性のオンライン選択によって克服することを提案する。提案手法は,現在のディスクリプタの性能を向上し,複数のマッチングタスクにおいて最先端のディスクリプタより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 15:16:23 GMT)
Hierarchical Verification for Adversarial Robustness [89.3]
正解点$ell_p$ロバスト性検証問題に対する新しいフレームワークを提案する。 LayerCertは、修正線形アクティベーション(ReLU)を用いたディープフィードフォワードネットワークの階層的幾何構造を利用する提案手法は,GeoCertに比べて,解決すべき凸プログラムの数とサイズを確実に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 07:03:05 GMT)
Whole-Body Human Pose Estimation in the Wild [88.1]
COCO-WholeBodyは、全体アノテーションでCOCOデータセットを拡張する。これは人体全体に手動のアノテーションがある最初のベンチマークである。 ZoomNetという名前のシングルネットワークモデルは、完全な人体の階層構造を考慮するために考案された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 08:35:26 GMT)
History Repeats Itself: Human Motion Prediction via Motion Attention [81.9]
注意に基づくフィードフォワードネットワークを導入し、人間の動きが自分自身を繰り返す傾向にあるという観察を明示的に活用する。特に,現在動きのコンテキストと過去の動きのサブシーケンスの類似性を捉えるために,動きの注意を抽出することを提案する。我々は,Human3.6M,AMASS,3DPWを用いて,周期的および非周期的両方の行動に対するアプローチの利点を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 02:12:27 GMT)
Implicit Latent Variable Model for Scene-Consistent Motion Forecasting [78.7]
本稿では,センサデータから直接複雑な都市交通のシーン一貫性のある動き予測を学習することを目的とする。我々は、シーンを相互作用グラフとしてモデル化し、強力なグラフニューラルネットワークを用いてシーンの分散潜在表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 14:31:25 GMT)
Collaborative Video Object Segmentation by Foreground-Background Integration [77.7]
本稿では,フォアグラウンド-バックグラウンド統合(CFBI)アプローチによる協調的ビデオオブジェクトセグメンテーションを提案する。我々のCFBIは、ターゲット前景オブジェクトとその対応する背景からの機能を暗黙的に強制し、それに応じてセグメンテーション結果を促進する。我々のCFBIは89.4%、81.9%、81.4%のパフォーマンスを達成し、他の最先端手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 11:31:22 GMT)
Through the Looking Glass: Neural 3D Reconstruction of Transparent Shapes [75.6]
屈折と反射によって誘導される複雑な光路は、従来の多視点ステレオと深いステレオの両方がこの問題を解決するのを妨げている。携帯電話カメラで取得したいくつかの画像を用いて透明物体の3次元形状を復元する物理ネットワークを提案する。 5-12個の自然画像を用いて, 複雑な透明形状に対する高品質な3次元形状の復元に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 05:54:49 GMT)
Structured Landmark Detection via Topology-Adapting Deep Graph Learning [75.2]
解剖学的顔と医学的ランドマーク検出のための新しいトポロジ適応深層グラフ学習手法を提案する。提案手法は局所像特徴と大域形状特徴の両方を利用するグラフ信号を構成する。 3つの公開顔画像データセット(WFLW、300W、COFW-68)と3つの現実世界のX線医学データセット(ケパロメトリ、ハンド、ペルビス)で実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 17:00:51 GMT)
Grale: Designing Networks for Graph Learning [68.2]
我々は,数十億のノードを持つグラフのグラフ設計問題に対処するために,スケーラブルなGraleを提案する。グレールは、(潜在的に弱い)類似性の異なる測度を融合して、そのノード間の高いタスク固有のホモフィリーを示すグラフを作成する。 Googleでは、数千億のノードを持つデータセットや、数十兆の潜在的なエッジを含む、20以上の異なる産業環境にGraleをデプロイしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 13:25:36 GMT)
MuCAN: Multi-Correspondence Aggregation Network for Video Super-Resolution [63.0]
ビデオ超解像(VSR)は、複数の低解像度フレームを使用して、各フレームに対して高解像度の予測を生成することを目的としている。フレーム間およびフレーム内は、時間的および空間的情報を利用するための鍵となるソースである。 VSRのための効果的なマルチ対応アグリゲーションネットワーク(MuCAN)を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 05:41:27 GMT)
Targeted Attack for Deep Hashing based Retrieval [57.6]
本研究では, ディープ・ハッシュ・ターゲット・アタック (DHTA) と呼ばれる新たな手法を提案し, 対象とする攻撃を探索する。まず、対象の攻撃を点対セットの最適化として定式化し、敵のサンプルのハッシュコードと対象のラベルを持つ対象の集合の平均距離を最小化する。性能と知覚性のバランスをとるために,摂動に対する$ellinfty$制限の下で,逆例のハッシュコードとアンカーコードとのハミング距離を最小化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 08:24:04 GMT)
BATS: Binary ArchitecTure Search [56.9]
ニューラルアーキテクチャ検索をバイナリドメインに直接適用すると、非常に貧弱な結果が得られることを示す。具体的には、新しいバイナリ指向検索空間を導入し、設計する。また、CIFAR10、CIFAR100、ImageNetデータセット上に、バイナリニューラルネットワークのための新しい最先端技術も設定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 21:57:18 GMT)
End-to-End Optimization of Scene Layout [56.8]
シーングラフに条件付きシーンレイアウト合成のためのエンド・ツー・エンド変分生成モデルを提案する。シーングラフを抽象的だが汎用的な表現として使用し、多様なシーンレイアウトの合成を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 01:35:55 GMT)
Learning Noise-Aware Encoder-Decoder from Noisy Labels by Alternating Back-Propagation for Saliency Detection [55.0]
本稿では,ノイズを考慮したエンコーダ・デコーダ・フレームワークを提案する。提案モデルはニューラルネットワークによってパラメータ化された2つのサブモデルから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 18:47:36 GMT)
Federated Learning in the Sky: Aerial-Ground Air Quality Sensing Framework with UAV Swarms [53.4]
空気質は人間の健康に大きく影響し、空気質指数(AQI)の正確かつタイムリーな予測がますます重要になっている。本稿では, 精密な3次元空気質モニタリングと予測を行うための, 新たなフェデレーション学習型地上空気質検知フレームワークを提案する。地中センシングシステムでは, グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いたLong Short-Term Memory (GC-LSTM) モデルを提案し, 高精度, リアルタイム, 将来的なAQI推論を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 13:32:47 GMT)
Comprehensive Image Captioning via Scene Graph Decomposition [51.7]
本稿では,画像シーングラフの表現を再検討することにより,画像キャプションの課題に対処する。我々の手法の核となるのは、シーングラフをサブグラフの集合に分解することである。我々は,重要な部分グラフを選択し,選択した各サブグラフを1つのターゲット文にデコードするディープモデルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 00:59:21 GMT)
Are Visual Explanations Useful? A Case Study in Model-in-the-Loop Prediction [49.3]
画像に基づく年齢予測課題における視覚的満足度に基づく説明について検討する。モデル予測の提示により,人間の精度が向上することが判明した。しかし、様々な種類の説明は、人間の正確さやモデルの信頼を著しく変えることができない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 20:39:40 GMT)
Clustering of Social Media Messages for Humanitarian Aid Response during Crisis [47.2]
近年のDeep Learning and Natural Language Processingの進歩は,情報度を分類する作業において,事前のアプローチよりも優れていることを示す。本稿では,これらの手法を2つのサブタスクに拡張し,Deep Learning法も有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 02:18:05 GMT)
SBAT: Video Captioning with Sparse Boundary-Aware Transformer [45.4]
バニラ変換器は機械翻訳などの一様言語生成タスクに対して提案される。ビデオキャプションはマルチモーダルな学習の問題であり、ビデオ機能には異なる時間ステップの間に多くの冗長性がある。本稿では,ビデオ表現における冗長性を低減するために,スパース境界対応トランス (SBAT) と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 09:57:25 GMT)
Fast electrical modulation of strong near-field interactions between erbium emitters and graphene [42.6]
エルビウムエミッタのナノ層とグラフェン間の近接場相互作用の高速全電気変調を示す。我々は,エミッタの25%に対して,1,000倍以上の崩壊速度の強い相互作用を示す。これは、集合プラズモン放出または制御波形による光子放出による量子絡み合い生成への経路を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 09:50:48 GMT)
PointTriNet: Learned Triangulation of 3D Point Sets [40.8]
本研究は幾何学的深層学習における新しい課題について考察する。 PointTriNetは,3次元学習パイプラインのレイヤとしてポイントセット三角測量を可能にする,微分可能かつスケーラブルなアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 12:37:01 GMT)
Sound2Sight: Generating Visual Dynamics from Sound and Context [36.4]
本稿では,オーディオと過去のフレームの結合埋め込みに先立って,フレーム単位の学習をトレーニングする,深い変動の枠組みであるSound2Sightを紹介する。生成したフレームの品質とコヒーレンスを改善するために,マルチモーダル判別器を提案する。実験の結果,Sound2Sightは生成した映像の画質において,映像の状態を著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 16:57:44 GMT)
Anatomy-Aware Siamese Network: Exploiting Semantic Asymmetry for Accurate Pelvic Fracture Detection in X-ray Images [36.4]
本研究では,空間トランス層で強化されたシームズネットワーク上に構築された新しいフラクチャー検出フレームワークを提案する。提案法は, 特発性患者2,359例のPXRに対して広範囲に評価されている。これは最先端の骨折検出方法の中でも最高であり、臨床症状の改善がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 14:30:38 GMT)
Online Boosting with Bandit Feedback [36.3]
学習者が限られた情報しか入手できない場合、回帰タスクのオンライン強化の問題を考える。ノイズの多いマルチポイント帯域フィードバックを持つオンラインブースティングアルゴリズムと、勾配のある新しいオンライン凸最適化アルゴリズムという、2つの意味を持つ効率的な後悔の最小化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 12:40:57 GMT)
Attacking Recommender Systems with Augmented User Profiles [35.5]
対戦相手が多数のユーザプロファイルを注入し、ターゲットアイテムの宣伝やデモを行う、永続的で利益率の高い攻撃であるシリング攻撃について検討する。本稿では,Augmented Shilling Attack framework (AUSH) を提案する。 AUSHは、特定のユーザーグループをターゲットにするなど、予算や複雑な攻撃目標に応じてRSに対する攻撃を調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 14:22:49 GMT)
End-to-end Learning of Compressible Features [35.4]
事前訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、市販の機能ジェネレータである。 CNNは、市販の強力な機能ジェネレータであり、様々なタスクで非常によく機能することが示されている。残念ながら、生成された機能は高次元であり、保存するのにコストがかかる。そこで本稿では, 圧縮性とタスク目標を協調的に最適化する学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 05:17:33 GMT)
Orthant Based Proximal Stochastic Gradient Method for $\ell_1$-Regularized Optimization [35.2]
スパーシリティを誘発する正規化問題は、機械学習アプリケーションではユビキタスである。本稿では,新しい手法として-Orthanximal Gradient Method (OBProx-SG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 04:54:42 GMT)
H3DNet: 3D Object Detection Using Hybrid Geometric Primitives [32.6]
H3DNetは、無色の3Dポイントクラウドを入力として取り、オブジェクト指向オブジェクト境界ボックス(BB)とそのセマンティックラベルのコレクションを出力する。オブジェクトと幾何学的プリミティブ間の距離関数を定義することにより、予測された幾何学的プリミティブをオブジェクト提案に変換する方法を示す。本モデルでは,ScanNetとSUN RGB-Dの2つの大規模データセットに対して,最先端の3D検出結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 19:16:39 GMT)
Leveraging Bottom-Up and Top-Down Attention for Few-Shot Object Detection [31.2]
オブジェクト検出は、アノテーションの少ない例でオブジェクトを検出することを目的としていない。本稿では、トップダウンとボトムアップの両方の利点を生かした、注意深い複数ショットオブジェクト検出ネットワーク(AttFDNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 16:12:04 GMT)
CAD-Deform: Deformable Fitting of CAD Models to 3D Scans [30.5]
本稿では,検索したCADモデルを用いて,より高精度なCAD-to-Scanマッチングを実現するCAD-Deformを提案する。一連の実験により,本手法はより厳密なスキャン・トゥ・CAD適合性を実現し,スキャンした実環境のより正確なデジタル複製を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 12:30:20 GMT)
Randomized Smoothing of All Shapes and Sizes [29.4]
最適」ノルムの適切な概念に対して、任意の「ニッチ」ノルムに対する最適な滑らか化はノルムの *Wulff Crystal* によって与えられるレベル集合を持つことを示す。ここでは、*バナッハ空間コタイプ*の理論を通して、現在のランダム化平滑化技術に基本的な限界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 21:20:51 GMT)
ADER: Adaptively Distilled Exemplar Replay Towards Continual Learning for Session-based Recommendation [28.2]
セッションベースのレコメンデーションは最近、プライバシーの懸念が高まり、注目を集めている。本稿では,従来のトレーニングサンプルを定期的に再生することで,ADER(Adaptively Distilled Exemplar Replay)と呼ばれる手法を提案する。 ADERは他のベースラインを一貫して上回り、更新サイクル毎にすべての履歴データを使用してメソッドを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 13:19:53 GMT)
Group-Fair Online Allocation in Continuous Time [27.3]
公平性を考慮した継続的オンライン学習問題を考察する。この定式化は、報酬最大化、最大値フェア、比例値アロケーションルールを回復させる。本稿では,時間平均に対する二段階最適化に基づく新しいオンライン学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 19:07:54 GMT)
Guided Deep Decoder: Unsupervised Image Pair Fusion [27.0]
提案ネットワークは,誘導画像のマルチスケール特徴を利用するエンコーダデコーダネットワークと,出力画像を生成するディープデコーダネットワークとから構成される。提案するネットワークは,様々な画像融合問題において最先端の性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 03:06:06 GMT)
Real-time CNN-based Segmentation Architecture for Ball Detection in a Single View Setup [23.2]
本稿では,ボールがプレーヤと頻繁に対話する困難な場合において,球を単一視点から検出する作業について考察する。本稿では,効率的なCNNアーキテクチャによって解決されたセグメンテーションタスクとして問題を定式化し,新しいアプローチを提案する。我々の推論モデルは、時間的解析によって引き起こされる遅延を伴わずにリアルタイムに実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 09:31:32 GMT)
ProxyNCA++: Revisiting and Revitalizing Proxy Neighborhood Component Analysis [22.2]
ProxyNCAを再検討し、いくつかの拡張を加えます。私たちのモデルは、ProxyNCA++と呼ばれ、Recall@1の22.9%のポイント平均改善を実現しています。 CUB200、Cars196、Sop、InShopのデータセットで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 14:21:13 GMT)
Pixel-Pair Occlusion Relationship Map(P2ORM): Formulation, Inference & Application [20.6]
2次元画像における幾何学的閉塞に関する概念(意味論を無視する)を定式化する。本稿では, 画素対閉塞関係を用いて, 閉塞境界と閉塞方向の両方を統一的に定式化することを提案する。各種データセットの実験により,本手法が既存の手法よりも優れていることが示された。また,最新のモノクル深度推定法の性能を一貫して向上する新しい深度マップの改良手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 15:52:09 GMT)
C-MI-GAN : Estimation of Conditional Mutual Information using MinMax formulation [20.6]
我々は,条件付き相互情報(CMI)推定を,その定式化をミニマックス最適化問題として利用して検討する。提案した推定器は,様々なシミュレーションデータセットに対する既存手法よりも優れた推定値を提供する。 CMI推定の応用として、実データ上での条件付き独立テスト(CI)のための推定器をデプロイし、最先端のCIテスタよりも優れた結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 06:02:58 GMT)
Learning to Collide: An Adaptive Safety-Critical Scenarios Generating Method [20.3]
本稿では,タスクアルゴリズム評価のための安全クリティカルなシナリオを作成するための生成フレームワークを提案する。提案手法は,グリッド探索や人的設計手法よりも安全クリティカルなシナリオを効率的に生成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 02:08:13 GMT)
Illumination invariant hyperspectral image unmixing based on a digital surface model [20.2]
本稿では,照明不変スペクトルアンミキシング (IISU) という未混合モデルを提案する。 IISUは、放射光ハイパースペクトルデータとLiDAR由来のデジタル表面モデル(DSM)を用いて、アンミックスフレームワークにおける可変照明と影を物理的に説明するための最初の試みを行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 03:27:02 GMT)
Stochastic Frequency Masking to Improve Super-Resolution and Denoising Networks [20.2]
超解像におけるカーネルオーバーフィッティングの周波数領域における解析について述べる。本稿では,トレーニングに使用される画像の周波数マスキングを提案し,ネットワークを正規化し,過度に適合する問題に対処する。本手法は, 異なる合成カーネル, 実超解像, ブラインド・ガウス・デノナイジング, 実像デノナイジングによるブラインド・スーパーレゾリューションの最先端手法を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 15:26:52 GMT)
METEOR: Learning Memory and Time Efficient Representations from Multi-modal Data Streams [19.2]
本稿では,Memory and Time Efficient Online Representation Learning(METEOR)について紹介する。従来のメモリ集約型埋め込みと比較して,METEORはメモリ使用量を約80%削減しつつ,表現の質を保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 08:18:02 GMT)
Regularization of Building Boundaries in Satellite Images using Adversarial and Regularized Losses [17.4]
本稿では,逆方向と正規化損失の組み合わせで学習した完全畳み込みニューラルネットワークを用いて,衛星画像における境界補正と正規化を構築する手法を提案する。純粋なMask R-CNNモデルと比較して、全体的なアルゴリズムは精度と完全性の観点から同等のパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 08:07:55 GMT)
Intermittent Inference with Nonuniformly Compressed Multi-Exit Neural Network for Energy Harvesting Powered Devices [17.2]
この研究は、EH(Energy-harvesting)駆動デバイスに対して、永続的でイベント駆動のセンシングと意思決定機能を実現することを目的としている。我々は,マルチ出口ニューラルネットワークをEHマイクロコントローラに圧縮・展開するためのパワートレース認識および出口誘導型ネットワーク圧縮アルゴリズムを開発した。実験は最先端技術と比較して精度とレイテンシが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 17:18:03 GMT)
A Study on Evaluation Standard for Automatic Crack Detection Regard the Random Fractal [15.8]
ディープラーニングに基づく自動き裂検出装置は、明らかに広く使われている平均精度(mAP)基準によって過小評価されている。その結果, き裂検出の過小評価を補正するために, CovEval というフラクタル利用評価基準を提案する。オブジェクト検出にいくつかの一般的なフレームワークを使用した実験では、CovEvalによると、モデルの方がクラック検出のスコアがはるかに高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 15:46:29 GMT)
Quantum Go Machine [15.3]
偏光度に絡み合った相関光子対を用いたGoの量子バージョンを実験的に実証した。コヒーレンスや絡み合いのようないくつかの量子資源は、量子石の状態を表すために符号化することもできる。この結果から,量子可能困難を伴う新たなゲーム開発パラダイムが確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 18:00:01 GMT)
Efficient Residue Number System Based Winograd Convolution [15.2]
Winogradアルゴリズムは、浮動小数点で表現される重みとアクティベーションを持つ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の計算複雑性を低減することができる。我々の研究はWinogradアルゴリズムをResidue Number System (RNS)に拡張した。最小の複雑性畳み込みは、大きな変換タイル上で正確に計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 19:07:06 GMT)
DPDist : Comparing Point Clouds Using Deep Point Cloud Distance [12.7]
本稿では,ポイントクラウド比較のための新しいディープラーニング手法を提案する。我々のアプローチはディープ・ポイント・クラウド・ディスタンス (DPDist) と呼ばれ、1つのクラウド内の点と、もう1つのクラウドがサンプリングされる推定表面との間の距離を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 07:46:09 GMT)
Deep Learning Based Equalizer for MIMO-OFDM Systems with Insufficient Cyclic Prefix [11.1]
特に、信号検出性能は、キャリア間干渉(ICI)とシンボル間干渉(ISI)によって著しく損なわれている。この問題に対処するために,最大確率検出を近似するために,深層学習に基づく等化器を提案する。その結果,提案手法は従来の2つのベースライン方式と比較して,大幅な性能向上を実現可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 02:21:24 GMT)
Discovering Traveling Companions using Autoencoders [10.2]
本稿では,オートエンコーダ,すなわちATTN-MEANを用いた,旅行相手の発見のための汎用的な深層表現学習モデルを提案する。実験結果から,ATTN-MEANは旅行仲間を見つける上で,最先端のアルゴリズムよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 01:16:38 GMT)
Product Title Generation for Conversational Systems using BERT [9.5]
入力されたWebタイトルから、短時間で自然な音声言語タイトルを生成するためのシーケンス・ツー・シーケンス手法を提案する。 BERTの要約は、実世界の業界データセットでの実験において、同等のベースラインモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 03:15:19 GMT)
Zero-Shot Recognition through Image-Guided Semantic Classification [9.3]
ゼロショット学習(ZSL)のための新しい埋め込み型フレームワークを提案する。複数ラベル分類のための2値関係法により,画像と意味分類器のマッピングを逆学習する手法を提案する。 IGSCは概念的には単純であり、分類のための既存のディープアーキテクチャをわずかに拡張することで実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 06:22:40 GMT)
Interpreting the Latent Space of GANs via Correlation Analysis for Controllable Concept Manipulation [9.2]
GAN(Generative Adversarial Nets)は、画像生成、塗装、超解像、薬物発見など、多くの分野で成功している。本稿では,生成画像中の潜伏変数と対応する意味内容との相関を解析することにより,GANの潜伏空間を解釈する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 15:07:58 GMT)
Inherent Adversarial Robustness of Deep Spiking Neural Networks: Effects of Discrete Input Encoding and Non-Linear Activations [9.1]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、敵対的攻撃に対する固有の堅牢性の候補である。本研究では、勾配に基づく攻撃によるSNNの対向精度が、非スパイク攻撃よりも高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 21:05:40 GMT)
Health, Psychosocial, and Social issues emanating from COVID-19 pandemic based on Social Media Comments using Natural Language Processing [8.2]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界の健康危機を引き起こし、多くの人の生活に影響を与えている。ソーシャルメディアのデータは、政府や保健機関がパンデミックにどう対処しているかに対する大衆の認識を明らかにすることができる。本稿は、新型コロナウイルスのパンデミックが世界規模でソーシャルメディアデータを利用した人々に与える影響を調査することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 17:19:50 GMT)
Garment Design with Generative Adversarial Networks [7.6]
本稿では,デザイン概念の属性レベルの自動編集におけるGAN(Generative Adversarial Network)の機能について検討する。これらの実験は、設計概念の属性レベルの編集のために、GANの仮定されたポテンシャルをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 00:59:37 GMT)
A Novel Ensemble Deep Learning Model for Stock Prediction Based on Stock Prices and News [7.6]
本稿では、感情分析を用いて、複数のテキストデータソースから有用な情報を抽出し、将来のストックムーブメントを予測することを提案する。ブレンディングアンサンブルモデルには、2つのレベルがある。第1レベルには、2つのリカレントニューラルネットワーク(RNN)、1つのLong-Short Term Memory Network(LSTM)、1つのGated Recurrent Units Network(GRU)が含まれる。完全に接続されたニューラルネットワークは、予測精度をさらに向上するために、複数の個々の予測結果をアンサンブルするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 15:25:37 GMT)
Multi-Complementary and Unlabeled Learning for Arbitrary Losses and Models [6.2]
本稿では,新しい多言語学習フレームワークを提案する。まず、複数の相補ラベルを持つサンプルから、分類リスクの偏りのない推定を行う。次に,未ラベルのサンプルをリスク定式化に組み込むことにより,予測器をさらに改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 17:18:42 GMT)
Spheroidal-structure-based multi-qubit Toffoli gate via asymmetric Rydberg interaction [6.2]
非対称なRydbergブロッキングによるエキゾチックなマルチキュービットToffoliゲートプロトコルを提案する。球状構造の利点は、全ての制御ターゲット原子対間の強い遮断エネルギーの保存にある。我々の発見は、特殊な高次元アレイにおけるスケーラブルな中原子量子計算に光を当てるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 11:30:26 GMT)
Clinical Recommender System: Predicting Medical Specialty Diagnostic Choices with Neural Network Ensembles [6.0]
本稿では,患者の最新の臨床記録に基づいて,必要な診断手順のセットを推奨するデータ駆動モデルを提案する。これにより、医療システムは、患者の初期医療専門性診断ワークアップへのタイムリーなアクセスを拡大できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 17:50:15 GMT)
Testing the Robustness of AutoML Systems [5.9]
本稿では,3つのAutoMLシステム,TPOT,H2O,AutoKerasで生成された機械学習パイプラインの堅牢性について検討する。特に、汚いデータによる精度への影響について検討し、汚いトレーニングデータの使用がより堅牢なソリューションの創出にどう役立つかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 01:32:38 GMT)
Musical Word Embedding: Bridging the Gap between Listening Contexts and Music [5.9]
我々は、一般的なテキストデータと音楽固有のデータの組み合わせを用いて、単語の分散表現を訓練する。聴取コンテキストと楽曲の関連性の観点からシステムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 06:42:45 GMT)
Show, Describe and Conclude: On Exploiting the Structure Information of Chest X-Ray Reports [5.6]
胸部X線像(CXR)は臨床検診や診断に一般的に用いられる。レポートのセクションと内部の複雑な構造は、自動レポート生成に大きな課題をもたらします。本稿では,CXRイメージングレポートを生成するために,レポートセクション間の構造情報を利用す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） (Thu, 23 Jul 2020 17:44:44 GMT)
Applying GPGPU to Recurrent Neural Network Language Model based Fast Network Search in the Real-Time LVCSR [5.1]
リカレントニューラルネットワーク言語モデル (RNNLM) は音声認識の様々な分野で使われ始めている。 RNNLMの計算複雑性は、RNNLMをリアルタイムな大語彙連続音声認識に適用する上でハードルとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 05:15:14 GMT)
The expressive power of kth-order invariant graph networks [4.4]
我々は、kth-次不変(線形)グラフネットワーク(k-IGN)の表現力を考える。 k-IGN はWeisfeiler-Leman (k-WL) グラフ同型テストをシミュレートするのに十分な表現であることが知られている。 k-IGN は k-WL によって表現力で有界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 14:30:51 GMT)
Providing early indication of regional anomalies in COVID19 case counts in England using search engine queries [4.1]
COVID19は2020年1月末にイギリスで初めて報告され、6月中旬までに15万件以上が報告された。イングランドの利用者からBingの検索を解析し、特定の地域で予期せぬ症状検索が発生した事例を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 06:47:17 GMT)
Temporal Information Processing on Noisy Quantum Computers [3.4]
複素散逸型量子力学を利用する量子貯水池計算を提案する。遠隔アクセスされたクラウドベースの超伝導量子コンピュータに関する実証実験は、小さくノイズの多い量子貯水池が高次非線形時間的タスクに対処できることを実証している。本研究は, 量子誤り訂正を伴わず, 忠実度を増大させるような, 短期ゲートモデル量子コンピュータの魅力的な時間的処理手法の道筋をたどるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 04:04:39 GMT)
Enhanced Transfer Learning for Autonomous Driving with Systematic Accident Simulation [3.2]
シミュレーションデータセット上での伝達学習は、より優れた一般化と衝突回避をもたらすことを示す。シミュレーションデータに基づいてトレーニングされたモデルから得られた情報は,実世界のデータに基づいてトレーニングされたモデルに推測可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 17:27:00 GMT)
Short-term forecasting of Amazon rainforest fires based on ensemble decomposition model [3.1]
最近、アマゾンの熱帯雨林は、気候変動と公衆衛生の問題の両方に関わる火災の件数が過去最高に達している。そこで本研究では,ロースに基づく季節・トレンド分解を用いた異種分解・アンサンブルモデルを開発した。提案した分解アンサンブルモデルにより, 性能評価により, より正確な予測が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 14:48:07 GMT)
Dipolar evaporation of reactive molecules to below the Fermi temperature [3.0]
分子衝突における非弾性損失は、低エントロピー分子系の工学を著しく妨げている。ここでは、光学格子閉じ込めを伴う外部電場を用いて、スピン偏極カリウム-ルビジウム(KRb)極性分子の2次元(2次元)フェルミガスを生成する。トラップ内の分子間の直接熱化は効率的な双極子冷却をもたらし、相空間密度が急速に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 22:02:59 GMT)
Evaluation metrics for behaviour modeling [2.6]
模倣学習を用いて学習した行動生成モデルの評価と比較のための指標を提案し,検討する。これらの基準は、行動におけるより長い時間的関係を考察し、振る舞いが本質的に予測不可能な性質を持つ場合と関係し、モデルによって生成された行動の全体分布におけるバイアスを強調する。提案手法は, 生物学者の行動に関する直観と一致し, モデルの評価, バイアスの理解, 新たな研究方向性の提案を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 23:47:24 GMT)
Signal Enhancement for Magnetic Navigation Challenge Problem [2.1]
本稿では,地磁気信号と航空機磁気信号を分離してクリーンな信号を導出し,磁気ナビゲーションを実現することを目的とする。データセットのベースラインテストでは、機械学習(ML)を用いて全磁場から地球磁場を抽出できることが示されている。課題は、訓練されたニューラルネットワークを用いて、航空機の磁場を全磁場から除去することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 17:44:02 GMT)
On a Bernoulli Autoregression Framework for Link Discovery and Prediction [1.9]
本稿では,自己回帰過程のベルヌーイ一般化に基づく二項列の動的予測フレームワークを提案する。本稿では,さらに多くの補助的ネットワークを介し,付加的な情報を利用する新たな問題を提案する。既存の作業とは対照的に、勾配に基づく推定アプローチは非常に効率的で、数百万のノードを持つネットワークにスケールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 05:58:22 GMT)
WiFi-based Crowd Monitoring and Workspace Planning for COVID-19 Recovery [1.9]
この記事では、ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)によるWiFiアクセスポイントを24/7センサーとして使用して、物理空間の使用を監視し、分析する、新しいIoTクラウド監視ソリューションを紹介します。プロトタイプと群衆の行動モデルは、大学キャンパスで5億以上の記録を用いて開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 20:45:44 GMT)
Parkinson's Disease Detection with Ensemble Architectures based on ILSVRC Models [1.9]
磁気共鳴(MR)T1画像を用いたパーキンソン病の同定のためのニューラルネットワークアーキテクチャの検討提案手法はすべてMR画像からPDを検出する既存の手法より優れており、最大95%の精度で検出できる。我々の発見は、トレーニングデータがない、あるいは不十分な場合には、有望な方向を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 05:40:47 GMT)
Deep Network Ensemble Learning applied to Image Classification using CNN Trees [1.9]
本稿では,複数の深層ネットワークを用いた簡易,逐次,効率的,アンサンブル学習手法を提案する。アンサンブルで使用されるディープネットワークはResNet50である。当社のアプローチは、ImageNetデータセット上のすべての実験において、ベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 07:58:25 GMT)
Fictitious Play Outperforms Counterfactual Regret Minimization [1.7]
マルチプレイヤーゲームにおけるナッシュ均衡の近似において, ファクトプレイと反ファクト後悔最小化という2つの人気アルゴリズムの性能を比較した。本研究では,様々なゲームクラスやサイズに対して,架空のプレイによってナッシュ均衡近似が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 19:02:20 GMT)
Estimating Stochastic Poisson Intensities Using Deep Latent Models [1.5]
我々は,深層ニューラルネットワークを用いた新しいシミュレーション手法を開発し,その強度過程によって引き起こされる経路測定を近似する。シミュレーション実験により,本手法はサンプル内推定とサンプル外性能予測の両方において極めて正確であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 02:07:59 GMT)
AI4D -- African Language Dataset Challenge [1.5]
この作業では、AI4D - African Language dataset Challengeの組織について詳述する。これは、アフリカの言語データセットの作成、組織化、発見をインセンティブ化するための取り組みである。我々は特に、タスク固有の教師付き機械学習モデルのトレーニングに使用できる注釈付きデータセットの提出を奨励した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 08:48:06 GMT)
IIT Gandhinagar at SemEval-2020 Task 9: Code-Mixed Sentiment Classification Using Candidate Sentence Generation and Selection [1.2]
コードミキシングは、非標準の書き込みスタイルのためにテキストの感情を分析することの難しさを増す。本稿では,Bi-LSTMに基づくニューラル分類器上での文生成と選択に基づく提案手法を提案する。提案手法は,Bi-LSTMに基づくニューラル分類器と比較して,システム性能の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 05:03:02 GMT)
Fine-grained Conflict Detection of IoT Services [0.6]
マルチレジデントスマートホームにおけるIoTサービス間の競合を検出する新しいフレームワークを提案する。 IoTサービスの機能的および非機能的特性を考慮した、きめ細かい競合モデルが提案されている。我々は時間的近接に基づく新しいアルゴリズムを用いて競合を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 11:15:57 GMT)
Deep Dynamic Factor Models [0.5]
我々はディープ・ダイナミック・ファクター・モデル(D2FM)と呼ばれる新しいディープ・ニューラルネット・フレームワークを提案する。本稿では,高次元・混合周波数と非同期に発行される時系列データを扱う上で,このフレームワークの可能性を示す。米国のデータによる完全リアルタイムのアウト・オブ・サンプル・エクササイズでは、D2FMは最先端のDFMの性能よりも改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 09:54:52 GMT)
The societal and ethical relevance of computational creativity [0.4]
我々は創造性を、自然的、実在的、社会的創造的なプロセスを含む、非常に広い哲学的な用語で特徴づける。創造性は、長期的に人間の幸福を促進するのに欠かせない理由を説明する。倫理は、創造性をもたらすAIに対してよりホスピタブルである、という議論がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 12:39:10 GMT)
Efficient Evaluation of the Partition Function of RBMs with Annealed Importance Sampling [0.3]
Annealed Importance Smpling(AIS)メソッドは、システムのパーティション関数を推定するツールを提供する。我々は,小・大の両問題におけるAISの性能を解析し,どちらの場合も計算コストが少なく,良好なZ推定が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 10:59:04 GMT)
[not Rp] Reproducibility of 'Poincare dodecahedral space parameter estimates' [0.0]
本論文は,2008年に発表された宇宙トポロジ観測論文を再現する試みである。再生ステップは、無償ライセンスのgitリポジトリパッケージ "0807.4260" で正式に定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 21:56:21 GMT)
Word Embeddings: Stability and Semantic Change [0.0]
本稿では,過去10年で最も影響力のある埋め込み技術である word2vec, GloVe, fastText のトレーニングプロセスの不安定性について実験的に検討する。本稿では,埋め込み手法の不安定性を記述する統計モデルを提案し,個々の単語の表現の不安定性を測定するための新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 16:03:50 GMT)
Two-loop virtual light-by-light scattering corrections to the bound-electron $g$ factor [0.0]
水素のようなイオンの$g$係数の補正は、核結合場の膨張なしで計算される。この研究で考慮された全ての図から得られる$g$因子の総補正は、高電荷のイオンを持つ基礎物理学の実験実験に非常に関係があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 20:35:10 GMT)
Toward Campus Mail Delivery Using BDI [0.0]
我々は、カールトン大学のトンネルシステムにおいて、キャンパスでの郵便配達のために、現実世界で使用するBDIエージェントを構築しようとした。ロボットは、モバイルアプリケーション経由で配達注文を受け取り、駅でメールを受け取り、目的地の駅までトンネルをナビゲートし、受信者に通知する。ハードウェアとソフトウェアの統合のループを閉じ、システム全体に必要なユースケースのサブセットを実装した現在の実装を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 01:33:10 GMT)
The interplay between local and non-local master equations: exact and approximated dynamics [0.0]
時間局所記述と積分微分記述の正確な関係を導出し、可換力学のクラスに焦点をあてる。我々は、正確な積分微分方程式を、粗粒度を経時的に経時的に変化させる、レッドフィールドのような近似について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 13:16:26 GMT)
Stiffness of Probability Distributions of Work and Jarzynski Relation for Initial Microcanonical and Energy Eigenstates [0.0]
時間依存ハミルトニアンによって駆動される閉量子系を考える。いくつかのエネルギーにおけるマイクロカノニカル状態の系では、結果として生じる仕事の確率(ワーク-PDF)は、これらの特定の初期エネルギーとは独立である。以上のマイクロカノニカル初期状態に対するJarzynski関係(JR)の有効性について,この「剛性」の仮定は十分だが必要ではないことを解析的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 07:12:07 GMT)
Shakin' All Over: Proving Landauer's Principle without neglect of fluctuations [0.0]
ランダウアーの原理は計算の熱力学に関する文献で広く受け入れられている。マイクロスケールのゆらぎはランダウアー境界を超える散逸を伴うと論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 01:52:50 GMT)
Semi-supervised Learning From Demonstration Through Program Synthesis: An Inspection Robot Case Study [0.0]
本稿では,実証実験から解釈可能なモデルと検証可能なモデルを学習できるハイブリッドセミ教師システムを提案する。本システムは、逐次重要サンプリングを用いて没入型デモンストレーションから学習することで、コントローラプログラムを誘導する。我々は、無人地上車両が特定の順序で環境の異なる領域を検査しなければならない検査シナリオからハイブリッドシステムの学習に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 01:32:21 GMT)
Scalable Initialization Methods for Large-Scale Clustering [0.0]
K平均クラスタリングのための2つの新しい手法を提案する。提案手法はスケーラブルであり、並列で実行できる。実験の結果,提案手法は最先端技術と良好に比較できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 11:29:53 GMT)
Relative Entropy as a Measure of Difference Between Hermitian and Non-Hermitian Systems [0.0]
相対エントロピー (relative entropy) は、楕円型光学マイクロキャビティにおけるエルミート系と非エルミート系の固有モードの差の尺度である。集団ラムシフトの範囲における相対エントロピーの平均値は大きいが、自己エネルギーの範囲では小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 14:44:32 GMT)
Real or Not Real that is the question [0.0]
ベルは「量子ジャンプ」に対する強い嫌悪感を持ち、量子力学の表現において明確であると主張した。ベル型実験と自然がどう反応したのかを議論し、検討された物理量への影響について議論した。現実の議論を「仮想性(virtuality)」という概念と、場の量子論で生じる仮想粒子の意味とで拡張し、対比したいと思います。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 18:41:38 GMT)
Practical Quantum Key Distribution Secure Against Side-Channels [0.0]
我々はコヒーレント光の伝送に基づく計測デバイス非依存(MDI)QKDプロトコルを提案する。送信側のデバイス不完全および/またはサイドチャネルに対するセキュリティを証明します。プロトコルの性能は、複数のサイドチャネルの影響を無視した他のMDI-QKDプロトコルに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 09:44:41 GMT)
Polylidar3D -- Fast Polygon Extraction from 3D Data [0.0]
3Dポイントクラウド処理によってキャプチャされたフラットな表面は、ローカライゼーションやモデリングにしばしば使用される。屋上マッピング,道路面検出,壁面検出のためのRGBDカメラにおいて,自律型マルチス・スピードセグメンテーションを実証する。結果は常に優れた精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 15:22:43 GMT)
Measurement-dependence cost for Bell nonlocality: causal vs retrocausal models [0.0]
ベル非局所性に基づくデバイス独立プロトコル、例えば量子鍵分布やランダムネス生成は、相手が測定結果について事前の知識を持っていないことを保証しなければならない。測定の選択は、測定結果に影響を与える他の根底にある変数とは無関係である。基礎となる変数と測定設定との間の相互情報によって測定される最も効率的なシミュレーションを構築した。このシミュレーションを実装するために構築された任意の物理デバイスは、敵がCHSH不等式に違反したデバイス独立プロトコルによって生成される暗号鍵や乱数を完全に知ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 10:16:44 GMT)
Improving Competence for Reliable Autonomy [0.0]
本稿では,システム展開の過程での能力向上手法を提案する。具体的には,能力認識システムと呼ばれる半自律システムに着目する。本手法は,システムの初期モデルから欠落している重要な状態の特徴を特定するために,そのようなフィードバックを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 01:31:28 GMT)
Harnessing spatial homogeneity of neuroimaging data: patch individual filter layers for CNNs [0.0]
ニューラルネットワークにおける階層的抽象化の考え方と、ニューロイメージングデータの空間的均一性に先立って、新しいCNNアーキテクチャを提案する。重みを共有せずに個々の画像領域(パッチ)でフィルタを学習することにより、PIF層は抽象的特徴をより早く、より少ないサンプルで学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 10:11:43 GMT)
HCMS at SemEval-2020 Task 9: A Neural Approach to Sentiment Analysis for Code-Mixed Texts [0.0]
本稿では,コードミックステキストの感情分類を含むSentimix Hindi-Englishタスクについて述べる。 F1のスコア67.1%で、単純な畳み込みと注意が合理的な結果をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 15:39:53 GMT)
General and complete description of temporal photon correlations in cavity-enhanced spontaneous parametric down-conversion [0.0]
本稿では,連続波励起キャビティ付自然パラメトリックダウンコンバージョンにより発生する光子の信号-イドラー,信号-シグナー,信号-シグナー・シグナー・イドラーの時間的相関について理論的に述べる。これにより、多光子相関関数を詳細に解き、解析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 12:34:44 GMT)
Frequency Domain-based Perceptual Loss for Super Resolution [0.0]
単一画像超解像(SR)の損失関数である周波数領域知覚損失(FDPL)を導入する。 FDPLは単一画像超解像(SR)の損失関数である
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 23:35:22 GMT)
Exploratory Experiments on Programming Autonomous Robots in Jadescript [0.0]
本稿ではエージェント指向プログラミング言語を用いた自律型ロボットのプログラミングの可能性を検証する実験について述べる。エージェント指向プログラミングパラダイムは、イベントの処理やアクチュエータのコマンドに言語レベルの抽象化を提供するため、関連性がある。 Jadescriptと呼ばれる最近のエージェント指向プログラミング言語は、イベントを処理するために特別に設計された新機能とともに、この論文で紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 01:31:46 GMT)
Evolved Neuromorphic Control for High Speed Divergence-based Landings of MAVs [0.0]
小型航空機の着陸制御のためのスパイクニューラルネットワークを開発した。得られたニューロモルフィックコントローラは,シミュレーションから実世界への堅牢な移動を示す。私たちの知る限りでは、この研究は現実世界の飛行ロボットの制御ループにスパイクするニューラルネットワークを統合する最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 17:13:23 GMT)
Dynamic residential load scheduling based on an adaptive consumption level pricing scheme [0.0]
適応消費水準(ACLPS)に基づく家電の最適スケジューリング手法としてDRLSを提案する。提案する負荷スケジューリングシステムでは,省エネ化を実現するため,提案したDR料金体系の可利用消費許諾(CA)内でのエネルギー消費の管理が促進される。ケーススタディでは, ACLPSに基づく住宅負荷スケジューリングシステムにより, 顧客はエネルギー料金を最大53%削減し, ピーク負荷を最大35%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 11:14:39 GMT)
Deep Learning based, end-to-end metaphor detection in Greek language with Recurrent and Convolutional Neural Networks [0.0]
本稿では,ギリシャ語におけるメタファ検出のための,エンドツーエンドのDeep Learningベースモデルを多数提示し,ベンチマークする。畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークと表現学習を組み合わせることで,ギリシャ語のメタファ検出問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 12:02:40 GMT)
Coherent control of quantum and entanglement dynamics via periodic modulations in optomechanical semi-conductor resonator coupled to quantum-dot excitons [0.0]
入力レーザー強度と量子ドット共鳴の同時変調が平均場力学に及ぼす影響について検討する。 QD周波数だけを変調することで、非常に高い絡み合いを実現することができる。本研究は、最適制御戦略の新たな可能性を開き、量子通信プラットフォームにおけるデータ信号転送と記憶に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 11:47:07 GMT)
Characterization and Identification of Cloudified Mobile Network Performance Bottlenecks [0.0]
この研究は、5Gモバイルネットワークが経験できるパフォーマンスボトルネックの範囲を実験的に調査する最初の試みである。特に,分散分析はボトルネック識別精度と帰納的計算・通信オーバーヘッドの両方において合理的に機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 08:27:02 GMT)
Challenging common bolus advisor for self-monitoring type-I diabetes patients using Reinforcement Learning [0.0]
自己モニタリングを行う糖尿病患者は、食事の直前にインスリンの摂取量を決定する必要がある。 FDAが承認したシミュレータであるT1DMでシミュレーションしたデータに強化学習技術を適用することに挑戦した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 09:38:54 GMT)
Archipelagos of Total Bound and Free Entanglement. II [0.0]
我々は、すべての有意な未成年者が非負であることを保証するために、よく知られた必要十分条件を用いる。 $frac23 left(sqrt2-1right) approx 0.276142$, $frac14 left(3-2 log 2(2)-log (4)right) approx 0.1632$, $frac12-frac23pi 2 approx 0.432453$
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 00:55:39 GMT)
Adma: A Flexible Loss Function for Neural Networks [0.0]
私たちは、現在利用可能な損失関数が静的なプラグインではなく、デフォルトでは柔軟であるべきだという考えを思いついた。フレキシブルな損失関数は、より高い収束率につながるニューラルネットワークのより洞察に富んだナビゲータになり得る。ニューラルネットワークに新しいフレキシブル・ロス関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 02:41:09 GMT)
Adaptable and Verifiable BDI Reasoning [0.0]
動的環境の変化に適応可能なBDI自律エージェントのシステムアーキテクチャについて述べる。具体的には,エージェントが保持する自己モデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 01:32:53 GMT)
ARC 3.0: An expanded Python toolbox for atomic physics calculations [0.0]
ARC 3.0はデータとアルゴリズムを組み合わせたモジュール型のオブジェクト指向Pythonライブラリである。これはアルカリ原子と二価原子の様々な性質の計算を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 13:54:57 GMT)
A Non-Intrusive Load Monitoring Approach for Very Short Term Power Predictions in Commercial Buildings [0.0]
本稿では,3相のアクティブアグリゲーションパワー測定から,非教師なしのデバイスプロファイルを抽出するアルゴリズムを提案する。抽出したデバイスプロファイルを、粒子群最適化を用いた集約電力測定の分解に適用する。最後に,このデアグリゲーションデータを用いた短期電力予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jul 2020 06:37:55 GMT)