Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Approximated Bilinear Modules for Temporal Modeling [116.7]
CNNの2層は補助ブランチサンプリングを追加することで、時間的双線形モジュールに変換できる。我々のモデルは、事前トレーニングなしで、Something v1とv2データセットの最先端メソッドよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 09:07:35 GMT)
TSIT: A Simple and Versatile Framework for Image-to-Image Translation [103.9]
画像間翻訳のためのシンプルで多用途なフレームワークを提案する。新たに提案した特徴変換を用いた2ストリーム生成モデルを提案する。これにより、マルチスケールのセマンティック構造情報とスタイル表現を効果的に捕捉し、ネットワークに融合させることができる。体系的な研究は、提案手法をいくつかの最先端タスク固有のベースラインと比較し、知覚的品質と定量的評価の両面での有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 11:20:38 GMT)
Learning Disentangled Representations with Latent Variation Predictability [102.4]
本稿では,潜在不整合表現の変動予測可能性について述べる。逆生成プロセス内では、潜時変動と対応する画像対の相互情報を最大化することにより、変動予測可能性を高める。本研究では,潜在表現の絡み合いを測るために,基礎的構造的生成因子に依存しない評価指標を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 08:54:26 GMT)
Creating Synthetic Datasets via Evolution for Neural Program Synthesis [77.3]
いくつかのプログラム合成手法は、ランダムに生成された例と異なるデータ分布によく一般化されていることを示す。本稿では, 合成データ分布のバイアスを制御し, 現在の手法より優れていることを示すための, 新たな敵対的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 01:04:06 GMT)
Graph Gamma Process Generalized Linear Dynamical Systems [60.5]
実マルチ変数時系列をモデル化するために,グラフガンマ過程(GGP)線形力学系を導入する。時間的パターン発見のために、モデルの下での潜在表現は、時系列を多変量部分列の同相集合に分解するために使用される。非零次ノード数が有限であるランダムグラフを用いて、潜時状態遷移行列の空間パターンと次元の両方を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 04:16:34 GMT)
Dynamic Multi-Robot Task Allocation under Uncertainty and Temporal Constraints [52.6]
本稿では,不確実性およびマルチエージェント協調の下での逐次意思決定における重要な計算課題を分離するマルチロボット割当アルゴリズムを提案する。都市におけるマルチアームコンベヤベルトピック・アンド・プレイスとマルチドローン配送ディスパッチの2つの異なる領域における広範囲なシミュレーション結果について検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 19:30:21 GMT)
Nonlinear ISA with Auxiliary Variables for Learning Speech Representations [52.0]
補助変数の存在下では非線型独立部分空間解析(ISA)の理論的枠組みを導入する。部分空間が独立な教師なし音声表現を学習するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 14:53:09 GMT)
Variance Reduction for Deep Q-Learning using Stochastic Recursive Gradient [51.9]
深層Q-ラーニングアルゴリズムは、過度な分散を伴う勾配推定に苦しむことが多い。本稿では、SRG-DQNと呼ばれる新しいアルゴリズムを実現するため、深層Q-ラーニングにおける勾配推定を更新するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 00:54:20 GMT)
MRGAN: Multi-Rooted 3D Shape Generation with Unsupervised Part Disentanglement [49.1]
本稿では, MRGANを提案する。MRGANは, パートベース形状の監視を伴わずに, 対角3次元点雲形状を生成するマルチルート対向ネットワークである。このネットワークは、点雲を生成する木構造グラフ畳み込み層の複数の枝を融合させ、木根での学習可能な定数入力を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 14:41:51 GMT)
AutoClip: Adaptive Gradient Clipping for Source Separation Networks [45.6]
AutoClipは、勾配クリッピングしきい値を自動的に適応的に選択する方法である。実験の結果,AutoClipの適用により,音源分離ネットワークの性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 20:59:39 GMT)
HATNet: An End-to-End Holistic Attention Network for Diagnosis of Breast Biopsy Images [39.8]
乳房生検画像の分類を行うために,新しい注意型ネットワークであるHATNetを導入する。自己注意を用いてグローバル情報をエンコードし、明示的な監督なしに臨床的に関係のある組織構造から表現を学習することができる。本分析の結果,HATNetは臨床的に関連のある構造から表現を学習し,ヒト病理学者の分類精度に適合していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 20:42:21 GMT)
Learning Variational Data Assimilation Models and Solvers [34.2]
データ同化のためのエンドツーエンドニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。提案するエンドツーエンド学習アーキテクチャの重要な特徴は、教師なし戦略と教師なし戦略の両方を用いてNNモデルをトレーニングできることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 14:28:48 GMT)
Convex Representation Learning for Generalized Invariance in Semi-Inner-Product Space [32.4]
本研究では, 半ノルムにおける多種多様な一般化表現のアルゴリズムを開発し, 先頭の表現子を定式化し, 境界を定式化する。これにより、正確な予測とともに、我々の実験で確認されているように、表現を効率的かつ効果的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 17:06:53 GMT)
From Boltzmann Machines to Neural Networks and Back Again [31.6]
制限ボルツマンマシン(Restricted Boltzmann Machines)は、おそらく最もよく研究されている潜在変数モデルのクラスである。我々の結果は、$ell_infty$bounded inputの下で二層ニューラルネットワークを学習するための新しい接続に基づいている。次に,分散仮定を使わずに,関連するネットワークのクラスに対して可能なものよりも,より優れたランタイムで教師付きRAMの自然なクラスを学習するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 00:42:50 GMT)
A Partially Observable MDP Approach for Sequential Testing for Infectious Diseases such as COVID-19 [29.8]
本研究では,制約付き逐次学習に基づく資源配分問題として,テスト問題をキャストできることを示す。そして、感染した個体数を最小化する効率的な学習戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 22:13:37 GMT)
DD-CNN: Depthwise Disout Convolutional Neural Network for Low-complexity Acoustic Scene Classification [29.3]
本稿では,都市音響シーンの検出と分類を行うために,Depthwise Disout Convolutional Neural Network (DD-CNN)を提案する。ネットワークの入力に音響信号の特徴表現としてlog-melを用いる。提案したDD-CNNでは,ネットワークの複雑さを軽減するために,深度的に分離可能な畳み込みが用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 06:02:20 GMT)
Learning Attribute-Structure Co-Evolutions in Dynamic Graphs [28.8]
本稿では動的属性グラフシーケンスをモデル化するCoEvoGNNという新しいフレームワークを提案する。これは、シーケンスを通じて生成を埋め込むことで、現在のグラフに対する以前のグラフの影響を保っている。進化における長距離依存をモデル化するための時間的自己認識機構を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 20:07:28 GMT)
Addressing Missing Labels in Large-Scale Sound Event Recognition Using a Teacher-Student Framework With Loss Masking [27.5]
音響イベント認識におけるラベルノイズの研究は,大規模でノイズの多いデータセットの出現によって近年注目されている。この研究は、ラベルの欠如、大規模なオーディオデータセットの大きな弱点の1つ、およびAudioSetの最も顕著な問題に対処する。そこで本研究では,損失マスキングを用いた教師学習フレームワークをベースとした簡易かつモデルに依存しない手法を提案し,まず最も重要なラベル候補を識別し,学習過程においてその貢献を無視する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 14:50:11 GMT)
Gradient Regularized Contrastive Learning for Continual Domain Adaptation [26.2]
本研究では、ラベル付きソースドメインとラベルなしターゲットドメインのシーケンスをモデルに提示する連続的なドメイン適応の問題について検討する。本研究では,これらの障害を解決するために,グラディエント正規化コントラスト学習を提案する。本手法は,ラベル付きソースドメインとラベル付きターゲットドメインを併用することにより,意味的識別性とドメイン不変性の両方を共同で学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 14:30:03 GMT)
Jointly Optimizing Preprocessing and Inference for DNN-based Visual Analytics [24.6]
本研究では,現代のアクセラレータ上での視覚分析システムにおけるエンドツーエンドDNNの実行について検討する。プリプロセッシングのボトルネックに対処するために、エンド・ツー・エンドのビジュアル・アナリティクス・システムに2つの最適化を導入する。この最適化により,近年のビジュアル分析よりも,エンドツーエンドのスループットを最大5.9倍の精度で向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 20:26:05 GMT)
Are you wearing a mask? Improving mask detection from speech using augmentation by cycle-consistent GANs [24.2]
本稿では,音声からのマスク検出のための新しいデータ拡張手法を提案する。提案手法は (i) GAN(Geneversarative Adrial Networks) の学習に基づく。我々のデータ拡張アプローチは、他のベースラインや最先端の拡張手法よりも優れた結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 21:52:21 GMT)
Automated Database Indexing using Model-free Reinforcement Learning [19.6]
我々は、強化学習を用いて、データベースの生涯を通してデータをインデックス化することでクエリを最適化することで、データベースの自動インデックス化問題を解決するアーキテクチャを開発する。実験により,本アーキテクチャは強化学習と遺伝的アルゴリズムの関連研究よりも優れた性能を示し,ほぼ最適インデックス構成を維持し,大規模データベースへの効率的なスケーリングを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 14:36:55 GMT)
GP-Aligner: Unsupervised Non-rigid Groupwise Point Set Registration Based On Optimized Group Latent Descriptor [15.9]
GP-Aligner という新しい手法を提案する。従来の非学習手法と比較して,提案手法はディープニューラルネットワークのパワーを活用することで,競争上の優位性を得る。 GP-Alignerは,グループワイズ・ポイント・セット登録のための最先端手法と比較して,精度と計算効率を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 17:09:53 GMT)
SOTERIA: In Search of Efficient Neural Networks for Private Inference [15.7]
マシンラーニング・アズ・ア・サービス(ML-as-a-service)は、クラウドサーバがトレーニングされたモデルをホストし、ユーザに対して予測(推論)サービスを提供することで人気が高まっている。この設定では、ユーザの入力クエリと、サーバのモデルパラメータの両方の機密性を保護することが目的である。本稿では,個人推論に効率的に設計できるモデルアーキテクチャを構築するための訓練手法であるSOTERIAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 13:53:02 GMT)
Multi-stream RNN for Merchant Transaction Prediction [15.0]
これらの要求に合わせたマルチステップ商取引予測のためのマルチストリームRNNモデルを提案する。実験の結果,提案手法は既存の最先端手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 01:20:48 GMT)
Data and Model Dependencies of Membership Inference Attack [14.0]
我々は、データとMLモデル特性の両方がMIAに対するML手法の脆弱性に与える影響を実証分析する。この結果から,MIAの精度とデータセットの特性と使用中のトレーニングモデルとの関係が明らかになった。我々は,これらのデータとモデル特性をレギュレータとして利用し,MLモデルをMIAに対して保護することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 06:25:58 GMT)
Crowdsourced 3D Mapping: A Combined Multi-View Geometry and Self-Supervised Learning Approach [10.6]
本稿では,意味的意味のあるランドマークの3次元位置を,カメラ固有の知識を仮定せずに推定するフレームワークを提案する。交通標識の位置推定には,多視点幾何と深層学習に基づく自己校正,深度,エゴモーション推定を利用する。我々はそれぞれ39cmと1.26mの平均単方向相対位置と絶対位置の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 12:10:16 GMT)
Adding Location and Global Context to the Google/Apple Exposure Notification Bluetooth API [10.5]
2人のユーザーの間でコンテキストを伝搬する方法は4つある。このような2つの方法は、アプリ内の位置情報履歴を明らかにすることなく、プライベートな位置情報ログを可能にする。他の2つは暗号化方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 18:04:51 GMT)
Deep Kernel Survival Analysis and Subject-Specific Survival Time Prediction Intervals [8.8]
カーネルサバイバル分析で使用するカーネル関数を学習する最初のニューラルネットワークフレームワークを提案する。実験対象に類似した個人に対して統計的に有効である生存時間推定の予測間隔を構築するためにカーネル関数を使用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 16:55:16 GMT)
Federated Self-Supervised Learning of Multi-Sensor Representations for Embedded Intelligence [8.1]
スマートフォン、ウェアラブル、IoT(Internet of Things)デバイスは、教師付きモデルを学習するための集中リポジトリに蓄積できない豊富なデータを生成する。本稿では,ウェーブレット変換に基づくテキストカルグラム・信号対応学習という自己教師付きアプローチを提案し,ラベルなしセンサ入力から有用な表現を学習する。さまざまなパブリックデータセットのマルチビュー戦略を用いて,学習機能の品質を広範囲に評価し,すべての領域で高いパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 21:59:17 GMT)
Towards Game Design via Creative Machine Learning (GDCML) [5.3]
我々は、ゲームのためのコンテンツデザインにこのような創造的手法を活用・再利用し、クリエイティブML(GDCML)によるゲームデザインのアプローチとして言及する。我々は、GDCMLを可能にする既存のシステムを強調し、サンプルアプリケーションと提案システムを介して、クリエイティブMLがいかに新しいシステムに通知できるかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 21:15:55 GMT)
Using a Lindbladian approach to model decoherence in two coupled nuclear spins via correlated phase-damping and amplitude damping noise channels [5.1]
2つの結合核スピン系に存在する異なる秩序のコヒーレンスの緩和ダイナミクスについて検討した。いくつかの2スピン系において、ゼロ、シングル、ダブルの量子コヒーレンスを実験的に生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 16:40:03 GMT)
Landmark Guidance Independent Spatio-channel Attention and Complementary Context Information based Facial Expression Recognition [5.1]
現代の顔表情認識(FER)アーキテクチャは、注意を定義するためにランドマーク検出器のような外部ソースに依存している。本研究では,空間的位置当たりのチャネルごとの局所的および大域的注目度を求める FER のエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。提案したモデルのロバスト性と優れた性能は,組込みデータセットと組込みデータセットの両方で実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 14:50:25 GMT)
Corona-Warn-App: Tracing the Start of the Official COVID-19 Exposure Notification App for Germany [5.0]
2020年6月16日、ドイツはSARS-CoV-2感染連鎖の追跡を支援する、オープンソースのスマートフォン接触追跡アプリ「Corona-Warn-App」をローンチした。ホストインフラストラクチャに直接キャプチャされたNetflowトレースを使用して、アプリの早期採用を特徴付けます。このアプリはドイツ全土からトラフィックを発生させています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 22:00:43 GMT)
Identifying Audio Adversarial Examples via Anomalous Pattern Detection [4.6]
音声処理システムに対する最近の敵攻撃の2つが、一部のノードにおいて、予測以上のアクティベーションをもたらすことを示す。我々はこれらの攻撃を、良性サンプルの性能を低下させることなく、最大0.98のAUCで検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 06:25:22 GMT)
Multi-theorem (Malicious) Designated-Verifier NIZK for QMA [4.3]
マルチセオラムセキュリティを備えたQMAのための非対話型ゼロ知識引数システムを提案する。我々の技術は古典的だが量子プロトコルに向いており、QMAのための再利用可能なMDV-NIZKの構築を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 13:14:49 GMT)
Modal Uncertainty Estimation via Discrete Latent Representation [4.2]
本稿では,インプットとアウトプットの1対1マッピングを,忠実な不確実性対策とともに学習するディープラーニングフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、現在の最先端手法よりもはるかに正確な不確実性推定を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 05:29:34 GMT)
Dynamically Extracting Outcome-Specific Problem Lists from Clinical Notes with Guided Multi-Headed Attention [4.0]
問題リストは、臨床医に患者の医療問題に関する関連的な要約を提供することを目的としている。その重要性にもかかわらず、問題リストは解決された、あるいは現在無関係な条件で混乱することが多い。臨床ノートから診断と治療情報を抽出する新しいエンドツーエンドフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 21:03:50 GMT)
A Bounded Measure for Estimating the Benefit of Visualization [3.8]
情報理論は、可視化プロセスの費用対効果を分析するのに使うことができる。現在の利益の尺度には、見積もりが簡単でなく、直感的に解釈できない非有界な用語が含まれている。本稿では,非有界項を有界項に置き換えることで,既存の費用便益措置の見直しを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 20:33:33 GMT)
Few-Shot Keyword Spotting With Prototypical Networks [3.7]
キーワードスポッティングは、AmazonのAlexaやGoogle Homeなど、多くの音声インターフェースで広く使用されている。まず、この問題を数発のキーワードスポッティングとして定式化し、メートル法学習を用いてアプローチする。そこで我々は,ネットワーク上の時間的および拡張的畳み込みを用いたプロトタイプ的な数ショットキーワードスポッティング問題に対する解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 20:17:56 GMT)
A deep learning based multiscale approach to segment cancer area in liver whole slide image [3.7]
本稿では,癌領域のセグメント化のためのエンド・ツー・エンド・エンド・ディープ・ニューラルネットワークの自動アルゴリズムに基づくマルチスケール画像処理手法を提案する。提案手法は、7段階の様々な解像度(ピラミダルサブサンプリング)に適用されたU-Netに基づく。その結果,提案手法の有効性が,最先端技術と比較すると,より優れたスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 13:54:01 GMT)
The Case for Strong Scaling in Deep Learning: Training Large 3D CNNs with Hybrid Parallelism [3.4]
大規模3次元畳み込みニューラルネットワークを学習するためのスケーラブルなハイブリッド並列アルゴリズムを提案する。提案したトレーニングアルゴリズムを,CosmoFlowと3D U-Netの2つの挑戦的な3D CNNを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 05:06:06 GMT)
Joint Featurewise Weighting and Lobal Structure Learning for Multi-view Subspace Clustering [3.1]
マルチビュークラスタリングは複数の機能セットを統合し、データの異なる側面を明らかにし、相互に補完情報を提供する。既存のマルチビュークラスタリング手法の多くは、各ビューの局所構造を無視しながら、すべてのビューの一貫性を探求することのみを目的としている。本稿では、異なる特徴に対する重みを同時に割り当て、ビュー固有の自己表現特徴空間におけるデータの局所的情報を取得することで、新しいマルチビューサブスペースクラスタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 01:57:57 GMT)
Quantum Fisher information-based detection of genuine tripartite entanglement [2.7]
遺伝的多部絡み合いは量子情報処理において重要な役割を果たす。本稿では, 量子フィッシャー情報に基づく任意の次元三部体状態の真の三部体絡み検出基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 15:33:36 GMT)
Style is a Distribution of Features [2.4]
ニューラルスタイル転送(Neural style transfer)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して、ある画像の内容を他の画像のスタイルとマージする画像生成技術である。本稿では,特徴量分布間のワッサーシュタイン距離としてスタイル損失を再定義することにより,特徴量からスタイルを完全抽出するスタイル転送アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 21:17:51 GMT)
Improving Robustness on Seasonality-Heavy Multivariate Time Series Anomaly Detection [2.3]
本稿では,時系列データにおけるロバスト異常検出(AD)の課題について考察する。本稿では,季節・汚染データに対するロバスト性向上に向けた新たなアプローチを提案する。我々は、このモデルが複雑な季節パターンに対してより堅牢な振る舞いを示すだけでなく、トレーニングデータ汚染に対する抵抗も増大する広範囲な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 01:32:00 GMT)
Information Fusion on Belief Networks [1.9]
本稿では,信念の価値観の主観的「強さ」とは対照的に,客観的に測定できる量を支持する。本論文の新たな側面は,特定の種類の干潟を用いた融合モデルの分類である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 18:10:45 GMT)
Interpretabilit\'e des mod\`eles : \'etat des lieux des m\'ethodes et application \`a l'assurance [1.6]
データは、今日の多くのモデルの原材料であり、デジタルサービスの品質とパフォーマンスを向上させることができる。モデル利用者は、モデルが差別されないようにし、その結果を説明することも可能であることを保証する必要がある。予測アルゴリズムのパネルを広げると、科学者はモデルの使用について警戒するようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 12:18:07 GMT)
Insightful Assistant: AI-compatible Operation Graph Representations for Enhancing Industrial Conversational Agents [1.6]
本稿では,新しい演算グラフ表現に基づくパイプラインの概念であるInsightful Assistantを提案する。業界データセットには,それぞれ4つの異なるバリエーションが予想される,869のリクエストをクラウドソースで収集しています。本データセットにおける概念実証プロトタイプの評価は,その実現可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 13:46:58 GMT)
Bollyrics: Automatic Lyrics Generator for Romanised Hindi [1.5]
我々は,ロマライズされたヒンディー語曲の自動歌詞生成装置であるボリュリクスを提案する。ヒンディー語におけるモデル学習前後の韻律パターンを捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 12:02:26 GMT)
Towards 3D Visualization of Video from Frames [1.5]
理論的には、連続するフレームから3Dシーンを再構成して、映像を3Dで見る方法を説明する。これを実現するために、3次元の剛体物体の移動に関連する特徴をフレームで抽出しマッチングする。移動物体の3次元構造の3次元位置決めには、移動物体の方向に対応するフレームで計算された消滅点を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 13:37:42 GMT)
Epidemic contact tracing with smartphone sensors [0.9]
そこで本研究では,スマートフォンのセンサを6つ組み合わせたモデルを提案する。さまざまな現実的環境における我々のアプローチを実証的に検証し、最大95%の偽陽性率、Bluetoothのみのシステムよりも62%の精度で達成できたことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 13:50:29 GMT)
3D Neural Network for Lung Cancer Risk Prediction on CT Volumes [0.7]
肺がんはアメリカ合衆国で最も多いがん死の原因である。肺がんCT検査は、死亡率を40%まで下げることが示されている。放射線診断の基準が採用されているにもかかわらず, 経年変化が持続的であり, 包括的画像所見の不完全な特徴が現在の方法の限界として残っている。本稿では,肺がんリスク予測のための最先端ディープラーニングアルゴリズムを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 10:01:22 GMT)
Constructing a Testbed for Psychometric Natural Language Processing [0.6]
心理測定自然言語処理(NLP)のためのコーパス構築への取り組みについて述べる。我々は,ユーザテキストを調査に基づく回答項目と整合させる多段階プロセスについて論じる。本稿では,ユーザの調査回答ラベルを分類・予測するためのテキストの使用に関する予備的な結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 16:29:24 GMT)
Discrete Hilbert Space, the Born Rule, and Quantum Gravity [0.2]
量子重力効果はプランク距離の最小長(時空間隔)を示唆している。このことは、ヒルベルト空間自体が連続ではなく離散的であることを示唆する。これを量子重力の文脈で議論し、離散モデルが極小ノルムを持つ離散ヒルベルト空間を実際に示唆していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 14:13:04 GMT)
Spectral and statistical properties of high-gain parametric down-conversion [0.0]
SPDC(Spontaneous PDC)は、様々な量子状態がSPDCを介して生成されるため、量子光学において非常に重要な役割を果たす。このような状態になると、ほとんどすべての非線形光学的相互作用や光-物質相互作用がより効率的になる。高利得のPDCはSPDCと同じアプリケーションで利用できるだけでなく、新しいアプリケーションも提供できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 19:11:47 GMT)
Simulation Based Algorithms for Markov Decision Processes and Multi-Action Restless Bandits [0.0]
我々は,多次元状態空間と多動作バンドイットモデルを備えたレスレスマルチアームバンドイット(RMAB)を考える。まず、標準的なインデックス可能なRMAB(2アクションモデル)を分析し、インデックスベースのポリシーアプローチについて議論する。モンテカルロロールアウトポリシを用いた近似インデックスアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 13:50:08 GMT)
Quantum nonlocality in networks can be demonstrated with an arbitrarily small level of independence between the sources [0.0]
量子非局所性は、すべてのパーティが単一の測定しかできない場合であっても、ネットワークで観測することができる。この効果は、ネットワーク内のすべてのソースが互いに完全に独立であるという仮定の下で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 15:04:59 GMT)
NoPropaganda at SemEval-2020 Task 11: A Borrowed Approach to Sequence Tagging and Text Classification [0.0]
本稿では,SemEval-2020 Task 11: Detection of Propaganda Techniques in News Articlesについて述べる。簡単なLSTMベースラインから始まり、自動回帰変換器デコーダに移行し、最初のサブタスクで長い連続プロパガンダ幅を予測する。また,2番目のプロパガンダ手法分類のための特別なトークンを付して,上述のスパンを包み込み,関係抽出からのアプローチを採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 11:35:57 GMT)
Local Search is a Remarkably Strong Baseline for Neural Architecture Search [0.0]
ニューラルネットワーク探索(NAS)のための簡単な局所探索(LS)アルゴリズムを初めて検討する。我々は、2つの確立された画像分類タスクに対して200Kのネットワーク評価を含む2つのベンチマークデータセット、MacroNAS-C10とMacroNAS-C100をリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 11:04:47 GMT)
Lagrangian Duality in Reinforcement Learning [0.0]
本稿では,TRPO,A3C,GAILなど,多種多様な強化学習作業に双対性がどのように関与しているかを示す。特に、価値反復や動的プログラミングが使われる場合、強化学習では双対性は珍しくないことが示されます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 01:17:10 GMT)
Fair Marriage Principle and Initialization Map for the EM Algorithm [0.0]
論文は、EMアルゴリズムの一般的な収束理論は間違っていると主張している。局所極大Qは収束速度に影響を与えるが、大域収束をブロックすることはできない。改良されたEMアルゴリズムはChannel Matching (CM) EMアルゴリズムと呼ばれ、世界収束を加速することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 03:23:49 GMT)
Effect of Text Processing Steps on Twitter Sentiment Classification using Word Embedding [0.0]
本稿では,7つのテキスト処理シナリオが特定のテキストドメイン(Twitter)とアプリケーション(感性分類)に与える影響について検討する。スキップグラムベースの単語埋め込みは、従来の文献コーパスでは利用できないためにしばしば削除されるTwitterの口語、絵文字、ハッシュタグキーワードを含むように開発されている。 1)非ASCII絵文字文字,2)単語埋め込みから単語の重要度を測定すること,3)ツイート埋め込みに単語ベクトルを集約すること,4)感情分類パイプラインを最適化するために線形分離可能な特徴空間を開発することなどが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 22:44:00 GMT)
Duluth at SemEval-2020 Task 12: Offensive Tweet Identification in English with Logistic Regression [0.0]
本稿では,Duluth SemEval--2020 Task 12, Multilingual Offensive Language Identification in Social Media (OffensEval--2020)に参加するシステムについて述べる。私たちは、タスクオーガナイザが利用可能な遠方の教師付きトレーニングデータに基づいてモデルをトレーニングし、他のリソースを使用しませんでした。予想通り,タスクAでは85の79位,タスクBでは43の34位,タスクCでは39の24位であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 14:49:31 GMT)
Duluth at SemEval-2019 Task 6: Lexical Approaches to Identify and Categorize Offensive Tweets [0.0]
本稿では,SemEval-2019 Task 6, Identification and Categorizing Offensive Language in Social Media (OffensEval)に参加するシステムについて述べる。これらのシステムのほとんどは、手動でラベル付けされたトレーニングデータに見られる語彙的特徴から分類器を構築する従来の機械学習アプローチを採用していた。課題Aでは103位,課題Bでは39位,課題Cでは65位,課題Cでは44位であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 14:56:10 GMT)
Coupling of Light and Mechanics in a Photonic Crystal Waveguide [0.0]
フォトニック結晶導波路(PCW)の熱駆動横振動を観測した。長期目標は、振動の個々のフォノンと、PCWの誘導モードで伝播する単一光子との間の強い原子を介するリンクを実現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 10:06:57 GMT)
Applying Semantic Segmentation to Autonomous Cars in the Snowy Environment [0.0]
本稿では,自動運転技術のバックボーンを形成する雪環境における環境認識に焦点を当てた。目的のために、セマンティックセグメンテーションは、車両が自律的に駆動されている間にオブジェクトを分類するために使用される。我々は、自身のデータセット上でFCN(Fully Convolutional Networks)をトレーニングし、実験結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 07:07:23 GMT)
A Novel Approach to the Diagnosis of Heart Disease using Machine Learning and Deep Neural Networks [0.0]
本研究の目的は、機械学習(ML)とディープニューラルネットワーク(DNN)アルゴリズムを用いた心臓疾患診断のためのアプリケーションを開発することである。このアプリケーションは、Frask上で動作し、DNNを使用してBootstrapを利用するように開発され、Random Forest MLモデルよりも92%の精度で実行された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jul 2020 19:08:04 GMT)