A Survey on Complex Question Answering over Knowledge Base: Recent
Advances and Challenges [71.5] 知識ベース(KB)に対する質問回答(QA)は、自然言語の質問に自動的に答えることを目的としている。
研究者は、よりKBのトリプルと制約推論を必要とする単純な質問から複雑な質問へと注意を移した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 07:13:32 GMT)
Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic
Training [70.3] ラベル割り当て基準と回帰損失関数の形状を調整するための動的R-CNNを提案する。
我々はResNet-50-FPNベースラインを1.9%のAPと5.5%のAP$_90$で改善し、余分なオーバーヘッドを伴わない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 07:28:39 GMT)
OASIS: A Large-Scale Dataset for Single Image 3D in the Wild [48.8] 我々は,140,000枚の画像に対して,詳細な3D形状のアノテーションを付加したワンイメージ3DのデータセットであるOpen s of Single Image Surfaces (OASIS)を提示する。
我々は、様々な単一画像の3Dタスクで先行モデルを訓練し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 20:46:41 GMT)
UIAI System for Short-Duration Speaker Verification Challenge 2020 [45.8] 本稿では,ショートデュレーション話者検証(SdSV)のためのUIAIエントリのシステム記述について述べる。
自動話者検証(ASV)と発話検証(UV)の異なる特徴抽出とモデリング手法について検討する。
この課題に対する主な提案は、7つのサブシステムの融合であり、これは0.072の正規化最小検出コスト関数(minDCF)と2.14%の等価エラー率(EER)をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 12:32:34 GMT)
Deep Embedded Multi-view Clustering with Collaborative Training [42.3] マルチビュークラスタリングは、近年、複数のビューからの情報を活用することで注目を集めている。
既存のマルチビュークラスタリング手法は高い計算量と空間の複雑さを持つか、表現能力の欠如がある。
本稿では,協調学習(DEMVC)を用いたディープエンベッド型マルチビュークラスタリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 06:51:57 GMT)
Trapped Rydberg ions: a new platform for quantum information processing [27.8] トラップされたRydbergイオンはいくつかの重要な性質を特徴とする。
イオンの内部状態と運動状態の両方の高忠実度状態の準備が実証されている。
強い双極子相互作用は、ライドベルク状態のイオン間で実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 15:00:42 GMT)
Defining Digital Quadruplets in the Cyber-Physical-Social Space for
Parallel Driving [27.3] 本稿では,並列運転におけるディジタル四重項の定義を目的とする。
デジタル四脚の名前は最初に与えられ、説明的、予測的、規範的、実車である。
3台の仮想デジタル車両の目的は、実際の車両と対話し、誘導し、シミュレーションし、改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 23:07:42 GMT)
Rich-Item Recommendations for Rich-Users: Exploiting Dynamic and Static
Side Information [20.2] ユーザや推奨項目が複数のエンティティタイプを持つリッチなデータ構造であるレコメンデーションシステムの問題について検討する。
我々は、現代の現実世界のレコメンデーションの複雑さを捉えた問題に対する一般的な定式化を提供する。
本稿では,我々の定式化とMEDRESアーキテクチャの2つの実世界のケーススタディを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 12:34:37 GMT)
High Performance Sequence-to-Sequence Model for Streaming Speech
Recognition [19.5] 標準的な音声認識タスクにおいて、シーケンス・ツー・シーケンスのモデルが最先端のパフォーマンスを達成するようになった。
しかし、音声データの入力ストリーム上でランオン認識を行う場合、これらのモデルはいくつかの課題に直面している。
注意機構の不確実性を制御する追加の損失関数、部分的、安定な仮説を識別するビーム探索、エンコーダにおけるBLSTMの動作方法、チャンクされたBLSTMの使用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 21:32:22 GMT)
To BERT or Not To BERT: Comparing Speech and Language-based Approaches
for Alzheimer's Disease Detection [18.0] 自然言語処理と機械学習はアルツハイマー病(AD)を確実に検出するための有望な技術を提供する
最近のADReSSチャレンジデータセットにおいて、AD検出のための2つのアプローチのパフォーマンスを比較し、比較する。
認知障害検出における言語学の重要性を考えると,細調整BERTモデルはAD検出タスクにおいて特徴に基づくアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 04:50:47 GMT)
Data Techniques For Online End-to-end Speech Recognition [17.6] ドメイン内データに制限があるため、多くの場合、新しいユースケースのためのASRシステムを短時間で構築する必要がある。
最近開発されたエンドツーエンドのメソッドは、モデリングパイプラインを大いに単純化するが、それでもデータ空間の問題に悩まされている。
本稿では,オンラインASRシステムをエンド・ツー・エンドで構築するための簡単な実装手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 22:58:12 GMT)
Iterative Boosting Deep Neural Networks for Predicting Click-Through
Rate [15.9] クリックスルーレート(CTR)は、特定の項目のクリックの比率を、そのビューの総数に反映する。
XdBoostは、従来の機械学習の強化メカニズムの影響を受け、反復的な3段階ニューラルネットワークモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 09:41:16 GMT)
A Text-based Deep Reinforcement Learning Framework for Interactive
Recommendation [15.7] インタラクティブレコメンデータシステム(IRS)のためのテキストベースのDeep Deterministic Policy Gradient Framework(TDDPG-Rec)を提案する。
具体的には,テキスト情報を利用してアイテムやユーザを特徴空間にマッピングすることで,空間性の問題を大幅に軽減する。
TDDPG-Recは,複数のベースラインに対して,時間効率で最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 13:03:21 GMT)
A hierarchy in Majorana non-abelian tests and hidden variable models [15.4] マヨラナ系の鍵特性を捉えるために,古典的隠れ変数モデルを導入する。
これらのモデルは、Majoranaプロパティを分類し、Majorana非アーベルテストの境界と制限を設定するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 11:48:51 GMT)
Beyond the Worst-Case Analysis of Algorithms (Introduction) [14.0] 最悪のケース分析では、与えられたサイズの入力に対して、アルゴリズムのパフォーマンスプロファイルを最悪のパフォーマンスで要約する。
この章では、本書の後半で詳細に議論されている最悪のケース分析のいくつかの選択肢について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 23:18:19 GMT)
Learning and aggregating deep local descriptors for instance-level
recognition [11.7] トレーニングは、正と負のイメージペアの例のみを必要とする。
推論では、ローカルディスクリプタはネットワークの内部コンポーネントのアクティベートによって提供される。
バックボーンネットワークがResNet18ほど小さい場合もあります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 16:30:56 GMT)
Virtual Multi-view Fusion for 3D Semantic Segmentation [11.3] 仮想ビューにより,従来のマルチビュー手法よりも2次元セマンティックセグメンテーションネットワークを効果的に学習できることを示す。
画素ごとの2次元予測を3次元面に集約すると,仮想多視点融合法により,より優れた3次元セマンティックセマンティックセマンティクス結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 14:46:55 GMT)
An Uncertainty-aware Transfer Learning-based Framework for Covid-19
Diagnosis [10.8] 本稿では,医療画像を用いたCOVID-19検出のための深層不確実性認識型トランスファー学習フレームワークを提案する。
4つの一般的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて胸部X線画像とCT画像から深い特徴を抽出する。
抽出された機能は、さまざまな機械学習と統計モデリング技術によって処理され、新型コロナウイルスの症例を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 20:15:01 GMT)
Synthetic and Real Inputs for Tool Segmentation in Robotic Surgery [10.6] 腹腔鏡画像と組み合わせたロボットキネマティックデータを用いてラベル付け問題を緩和できる可能性が示唆された。
腹腔鏡画像とシミュレーション画像の並列処理のための新しい深層学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 08:27:20 GMT)
U2-ONet: A Two-level Nested Octave U-structure with Multiscale Attention
Mechanism for Moving Instances Segmentation [9.4] 本論文では,U2-ONetと呼ばれるマルチスケールアテンション機構を備えた2層ネスト型Ocave U構造ネットワークを提案する。
実験結果から,本手法は複数の一般的な移動物体セグメンテーションデータセットにおいて,最先端の性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 10:12:42 GMT)
Term Revealing: Furthering Quantization at Run Time on Quantized DNNs [9.2] 本稿では,従来の量子化手法で既に定量化されているディープニューラルネットワーク(DNN)の性能向上のために,実行時の量子化を促進させる新しい手法である Term Revealing (TR) を提案する。
TRは値のバイナリ表現において2項のパワーで動作する。
本稿では、少数の制御ビットを用いて従来の量子化とTR対応量子化を無視可能な遅延で切り替えるFPGAの実装を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 19:24:51 GMT)
An Extention of Entanglement Measures for Pure States [8.0] 本稿では,純状態の測度から絡み合う測度を構築する方法を提案する。
また、この測度は 2otimes 2otimes d 系に対して単ガムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 16:14:16 GMT)
Exploiting Neuron and Synapse Filter Dynamics in Spatial Temporal
Learning of Deep Spiking Neural Network [7.5] 空間的時間特性を持つ生物解析可能なSNNモデルは複雑な力学系である。
ニューロン非線形性を持つ無限インパルス応答(IIR)フィルタのネットワークとしてSNNを定式化する。
本稿では,最適シナプスフィルタカーネルと重みを求めることにより,時空間パターンを学習できる学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 03:39:24 GMT)
Joint reconstruction and bias field correction for undersampled MR
imaging [7.4] k空間をMRIでアンサンプすることで、貴重な取得時間を節約できるが、結果として不適切な逆転問題が発生する。
ディープラーニングのスキームは、トレーニングデータと、テスト時に再構成される画像の違いに影響を受けやすい。
本研究は,再建問題のバイアス場に対する感度に対処し,再設計において明確にモデル化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 12:58:34 GMT)
Uniformizing Techniques to Process CT scans with 3D CNNs for
Tuberculosis Prediction [5.3] 深部2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたボリュームデータにおける医用画像解析への共通アプローチ
個々のスライスを2D CNNで独立に扱うと、意図したタスクのパフォーマンスが低下する深度情報を意図的に破棄する。
上記の問題に対処するためのボリューム均一化手法のセットを評価する。
画像情報のみを活用する全手法に勝るテストセットに対して,曲線下面積 (AUC) と二分分類精度 (ACC) を67.5%と報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 21:53:47 GMT)
Dimensionality Reduction for $k$-means Clustering [3.7] 本稿では,$k$-meansクラスタリング問題の次元を効果的に削減し,精度の高い近似を求める方法を提案する。
4つのアルゴリズムが提示され、2つのtextitfeature selectionと2つのtextitfeature extract based algorithmがランダム化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 17:31:44 GMT)
The Electromagnetic Balance Game: A Probabilistic Perspective [3.1] バランスを使って視覚的に同一のコインのセットとは異なる重さの偽造コインを見つけることは、干渉的で刺激的な問題である。
本稿では、特に確率論的観点から、バランスゲームの一部の変種を減弱する。
我々は,プレイヤーがバランスの取れた結果を観察することなく戦略を調整しなければならない,所定の設定に集中する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 14:24:33 GMT)
Do recommender systems function in the health domain: a system review [2.4] 我々は、関心、方法、評価、今後の課題、トレンド問題を含む健康推奨システムの側面をレビューする。
1) 健康レコメンデーションシステムには、食事レコメンデーションのような、より控えめなレコメンデーションに焦点を合わせるための、独自の健康上の問題がある。
このレビューは、ドメイン研究者の助けとなり、ヘルスレコメンデーションシステムの次のステップに進むだろうと考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 04:58:47 GMT)
Digital Surveillance Systems for Tracing COVID-19: Privacy and Security
Challenges with Recommendations [1.5] 新型コロナウイルスの大量感染防止のため、社会的距離を保つよう公衆衛生措置を講じている。
ソーシャル・ディスタンシングの監視と送信の痕跡の維持のために,我々は様々なタイプのデジタル監視システムの開発を義務付けている。
本稿では,最近開発されたデジタル監視システムアプリケーションについて,そのプロトコルを世界中のいくつかの国に展開して論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 17:09:58 GMT)
Cyber Threat Intelligence for Secure Smart City [1.1] 本研究は,サイバー脅威インテリジェンス(CTI)のためのハイブリッドディープラーニング(DL)モデルを提案する。
QRNNを使ってリアルタイムの脅威分類モデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 22:39:33 GMT)
KUISAIL at SemEval-2020 Task 12: BERT-CNN for Offensive Speech
Identification in Social Media [0.2] 我々は,CNNとBERTを組み合わせる方が,BERTを単独で使用するよりも優れていることを示す。
本稿では、アラビア語のための事前訓練されたトランスフォーマー言語モデルであるアラビアBERTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 17:26:20 GMT)
Deep CHORES: Estimating Hallmark Measures of Physical Activity Using
Deep Learning [0.2] 手首の加速度計の人気が高まる中、PA型を認識し、寿命にわたってエネルギー消費(EE)を推定するための厳密な評価が必要である。
時系列データから空間的・時間的表現を抽出する深層学習ネットワークを構築し,PA型認識とEE推定に利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 12:15:50 GMT)
What Government by Algorithm Might Look Like [0.0] 本稿では、階層型社会機械の創出に有用な技術を要約し、その応用の理想主義的な例を示す。
特に、スマートコントラクトとその実装、行動マイニングと予測の課題、およびメカニズム設計に対するゲーム理論とAIアプローチについて説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 13:27:05 GMT)
Unveiling shape resonances in H + HF collisions at cold energies [0.0] 低温ではHF(j=1,2)とHの回転焼成が共鳴の存在に強く影響されていることを示す。
これらの共鳴は、星間媒質の低温特性における熱速度係数を2倍に上昇させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 09:51:18 GMT)
Unsupervisedly Learned Representations: Should the Quest be Over? [0.0] 教師なし学習表現を生成する最良の方法と、人間が達成した正確度との間には、およそ20%の分類精度ギャップが存在する。
強化学習スキームは,分類などのパターン認識タスクに使用できる表現を学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 08:14:00 GMT)
Quantum Coherence in Ergodic and Many-Body Localized Systems [0.0] 相互作用する乱れハミルトニアンの励起固有状態における異なる量子コヒーレンスの測度を数値的に計算する。
量子コヒーレンス(英語版)は、よく研究されたエルゴディックから多体局在相転移を検出する秩序パラメータとして利用できることを示す。
次に,測定に基づく局所化可能なコヒーレンスを計算し,熱的および多体的局所化位相を解析するプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 14:26:03 GMT)
Optimizing Block-Sparse Matrix Multiplications on CUDA with TVM [0.0] 我々は、ディープラーニングコンパイラであるTVMを利用して、動作のスケジュール空間を探索し、効率的なコードを生成する。
クロススレッドリダクションベースの実装は、他の最先端フレームワークと比較して、競争力やパフォーマンスが向上しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 04:50:51 GMT)
Approaches of large-scale images recognition with more than 50,000
categoris [0.0] 本稿では,従来のCV技術を用いて,大規模種のデータセットを分類するための有効なソリューションを提供する。
我々は50,000以上のカテゴリを持つデータセットを使用し、すべての操作は、l 6GB RAMとCPUが3.OGHzの一般的なコンピュータ上で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 07:33:22 GMT)
Analysis of Bayesian Networks via Prob-Solvable Loops [0.0] 様々なBNが自然に Prob-solvable loop として符号化可能であることを示す。
我々はBN関連のいくつかの問題を自動で解くことができ、正確に推測、感度分析、フィルタリング、そして期待される拒絶サンプル数を計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 08:03:08 GMT)
A Preliminary Exploration into an Alternative CellLineNet: An
Evolutionary Approach [0.0] 本稿では,上皮性乳癌細胞株の分類に有効な畳み込みニューラルネットワークであるCellLineNetの進化的アプローチについて検討する。
EvoCELLの約束は、与えられたタスクに最適なモデルアーキテクチャを生成する機能抽出ブロックの組み合わせや配置を予測することである。
最終進化モデルであるCellLineNet V2は、2つのヒト癌細胞株、2つの正常不死化線、1つの不死化線からなる5種類の上皮性乳房細胞株を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jul 2020 02:36:56 GMT)