SRFlow: Learning the Super-Resolution Space with Normalizing Flow [176.1] 超解像度は、与えられた低解像度画像の複数の予測を可能にするため、不適切な問題である。
出力の条件分布を学習できる正規化フローベース超解法SRFlowを提案する。
我々のモデルは、単一損失、すなわち負のログ類似度を用いて、原則的に訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 14:55:35 GMT)
LEMMA: A Multi-view Dataset for Learning Multi-agent Multi-task
Activities [119.9] LEMMAデータセットを導入し、細心の注意深い設定で、行方不明な次元に対処するための単一の家を提供する。
我々は、人間と物体の相互作用による原子間相互作用を密に注釈し、日常の活動の構成性、スケジューリング、割り当ての土台として提供する。
この取り組みにより、マシンビジョンコミュニティは、目標指向の人間活動を調べ、現実世界におけるタスクのスケジューリングと割り当てをさらに研究できることを期待します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 00:13:54 GMT)
Never Stop Learning: The Effectiveness of Fine-Tuning in Robotic
Reinforcement Learning [109.8] 本稿では,ロボットによるロボット操作ポリシーを,政治以外の強化学習を通じて微調整することで,新たなバリエーションに適応する方法を示す。
この適応は、タスクをゼロから学習するために必要なデータの0.2%未満を使用する。
事前訓練されたポリシーを適用するという私たちのアプローチは、微調整の過程で大きなパフォーマンス向上につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 13:43:53 GMT)
Side-Tuning: A Baseline for Network Adaptation via Additive Side
Networks [95.5] 適応は、トレーニングデータが少ない場合や、ネットワークのプリエンプションをエンコードしたい場合などに有効である。
本稿では,サイドチューニングという簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 00:44:06 GMT)
AttentionNAS: Spatiotemporal Attention Cell Search for Video
Classification [86.6] 本稿では,時間的注意のための新しい検索空間を提案する。これにより,検索アルゴリズムはセルの様々な設計選択を柔軟に探索することができる。
検出されたアテンションセルは既存のバックボーンネットワーク(例えばI3DやS3D)にシームレスに挿入することができ、Kinetics-600とMiTのデータセットでビデオの精度を2%以上改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 04:25:23 GMT)
DR-SPAAM: A Spatial-Attention and Auto-regressive Model for Person
Detection in 2D Range Data [81.1] 本研究では,異なるタイミングで得られたスキャンを組み合わせ,代替戦略を用いた人物検出ネットワークを提案する。
DR-SPAAMは、バックボーンネットワークから中間機能をテンプレートとして保持し、新しいスキャンが利用可能になったときにテンプレートをリカレントに更新する。
DROWデータセットでは,提案手法は既存の最先端技術よりも約4倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 16:43:53 GMT)
An Acoustic Segment Model Based Segment Unit Selection Approach to
Acoustic Scene Classification with Partial Utterances [70.7] 音響シーン分類(ASC)のためのほとんど情報を持たない録音音声の音響セグメントを除去する枠組みを提案する。
本手法は,全体の音響シーン空間を包含する音響セグメントユニットの普遍的集合の上に構築されている。
DCASE 2018データセットでは、シーン分類の精度が68%、全発話で72.1%、セグメント選択で上昇している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 23:01:53 GMT)
Fast Generation and Detection of Spatial Modes of Light using an
Acousto-Optic Modulator [63.0] 光の空間モードは、古典的情報と量子的情報の両方を符号化するのに使用できる高次元空間を提供する。
これらのモードを動的に生成および測定するための現在のアプローチは、高解像度のフェーズマスクを再構成する必要があるため、遅い。
我々は、二重パスAOMを用いて、5つの軌道角運動量状態のうちの1つを生成することにより、このアプローチを実験的に実現した。
我々は、平均96.9%の忠実度で、任意の状態を1ミリ秒未満で再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 14:58:30 GMT)
Long-term Human Motion Prediction with Scene Context [60.1] 人間の動きを予測するための新しい3段階フレームワークを提案する。
提案手法はまず,まず複数の人間の動作目標を抽出し,各目標に向けて3次元人間の動作経路を計画し,最後に各経路に続く3次元人間のポーズシーケンスを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 17:23:11 GMT)
SimulEval: An Evaluation Toolkit for Simultaneous Translation [59.0] テキストと音声の同時翻訳は、リアルタイムと低レイテンシのシナリオに焦点を当てている。
SimulEvalは、テキストと音声の同時翻訳のための、使いやすくて汎用的な評価ツールキットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 17:44:41 GMT)
Graph signal processing for machine learning: A review and new
perspectives [57.3] 本稿では,GSPの概念とツール,例えばグラフフィルタや変換による新しい機械学習アルゴリズム開発への重要な貢献について概説する。
本稿では,データ構造とリレーショナル事前の活用,データと計算効率の向上,モデル解釈可能性の向上について論じる。
我々は,応用数学と信号処理の橋渡しとなるGSP技術と,他方の機械学習とネットワーク科学の橋渡しとなる新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 13:21:33 GMT)
Saliency-driven Class Impressions for Feature Visualization of Deep
Neural Networks [55.1] 分類に欠かせないと思われる特徴を視覚化することは有利である。
既存の可視化手法は,背景特徴と前景特徴の両方からなる高信頼画像を生成する。
本研究では,あるタスクにおいて最も重要であると考えられる識別的特徴を可視化するための,サリエンシ駆動型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 06:11:06 GMT)
ETH-XGaze: A Large Scale Dataset for Gaze Estimation under Extreme Head
Pose and Gaze Variation [52.5] ETH-XGazeは100万以上の高解像度画像からなる新しい視線推定データセットである。
我々のデータセットは、異なる頭部ポーズと視線角度で視線推定手法のロバスト性を大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 04:15:53 GMT)
A Study on Effects of Implicit and Explicit Language Model Information
for DBLSTM-CTC Based Handwriting Recognition [51.4] 本稿では,DBLSTM-CTCを用いた手書き文字認識における暗黙的および明示的言語モデル情報の効果について検討する。
DBLSTMをトレーニングするために100万行のトレーニング文を使用しても、明示的な言語モデルを使用することは有用です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 08:23:37 GMT)
Relational Teacher Student Learning with Neural Label Embedding for
Device Adaptation in Acoustic Scene Classification [49.1] 音響シーン分類におけるデバイスミスマッチ問題に対処するドメイン適応フレームワークを提案する。
音響シーンのクラス間の構造的関係を考慮し、本提案手法は本質的にデバイスに依存しない関係を捉える。
トレーニング段階では、転写可能な知識はソースドメインからNLEに凝縮される。
適応段階では、ペアのソースターゲットデータを使用しずに適応対象モデルを学習するために、新しいRTSL戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 23:07:20 GMT)
DynaMiTe: A Dynamic Local Motion Model with Temporal Constraints for
Robust Real-Time Feature Matching [47.7] 本稿では,ディスクリプタ入力に非依存な軽量パイプラインDynaMiTeを提案する。
DynaMiTeは、マッチング精度とフレームレートの高いカメラポーズ推定の両方で優れた結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 12:18:18 GMT)
Adversarial Attacks with Multiple Antennas Against Deep Learning-Based
Modulation Classifiers [43.2] 敵の攻撃性能を改善するために、敵の複数のアンテナを利用する方法を示す。
シンボルレベルにおいて最大のチャネルゲインを持つチャネルを通して逆方向の摂動を伝達する攻撃を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 17:56:50 GMT)
A SUPER* Algorithm to Optimize Paper Bidding in Peer Review [40.0] 本稿では,この目的のために,A*アルゴリズムにインスパイアされたSUPER*というアルゴリズムを提案する。
類似性に関するコミュニティモデルでは、SUPER*がほぼ最適であるのに対して、人気のあるベースラインはかなり最適であることを示す。
ICLR 2018の実際のデータと合成データの実験では、SUPER*が既存のシステムにデプロイされたベースラインを大幅に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 17:47:45 GMT)
Deformation-Aware 3D Model Embedding and Retrieval [37.5] 与えられたクエリ形状に変形可能な3Dモデルを取得するという新しい問題を導入する。
位置依存型自我中心距離場を利用して非対称な関係を学習する新しいディープ埋め込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 05:10:25 GMT)
Peri-Diagnostic Decision Support Through Cost-Efficient Feature
Acquisition at Test-Time [37.2] CADxのサブプロブレムは、取得段階を含む、周辺診断ワークフロー全体を通して医師を導くことである。
本稿では,入力層でのドロップアウトと,テスト時にトレーニングネットワークの統合勾配を動的に考慮し,特徴量の重要性を評価できる新しいアプローチを提案する。
その結果,提案手法は従来手法よりもコスト効率が高く,全体の精度も高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 12:24:07 GMT)
Multi-label Zero-shot Classification by Learning to Transfer from
External Knowledge [36.0] マルチラベルゼロショット分類は、入力画像に対する複数の未知のクラスラベルを予測することを目的としている。
本稿では,外部知識の伝達を学習することで,新たなゼロショット分類フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 01:29:56 GMT)
An Investigation on Deep Learning with Beta Stabilizer [32.0] ベータ安定化器と呼ばれる新しいパラメータを導入し、初期学習率の感度を下げた。
ベータ安定化器を長期記憶(LSTM)に拡張し,ベータ安定化器パラメータが異なるモデルに与える影響を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 08:27:31 GMT)
Generative Adversarial Training Data Adaptation for Very Low-resource
Automatic Speech Recognition [31.8] 我々は、CycleGANベースの非並列音声変換技術を用いて、テスト話者の音声に近いラベル付きトレーニングデータをフォージする。
AinuとMboshiの2つの低リソースコーパスに対する話者適応手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 08:38:46 GMT)
Utterance-Wise Meeting Transcription System Using Asynchronous
Distributed Microphones [27.1] 本稿では,非同期マイクロホンを用いた新しい音声書き起こしフレームワークを提案する。
音声同期、話者ダイアリゼーション、誘導音源分離を用いた発話音声強調、自動音声認識、重複低減で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 06:50:04 GMT)
A Novel Global Spatial Attention Mechanism in Convolutional Neural
Network for Medical Image Classification [26.4] 医用画像分類のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における新しいグローバルな空間的注意機構を提案する。
提案手法により、4つの強力なCNNの性能を向上できるだけでなく、有意義な参加領域も得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 08:24:34 GMT)
From Data to Knowledge to Action: A Global Enabler for the 21st Century [26.3] コンピュータと数理科学の進歩が相まって、真の証拠に基づく意思決定を可能にする前例のない能力がもたらされた。
これらの機能は、データの大規模なキャプチャと、そのデータの洞察とレコメンデーションへの変換を可能にする。
商業、科学、教育、芸術、エンターテイメントのWebへの移行により、人間の活動に関する構造化された、非構造化されたデータベースが、これまで例のない量で利用可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 19:19:42 GMT)
A Differentiable Recurrent Surface for Asynchronous Event-Based Data [19.6] 本研究では,Long Short-Term Memory (LSTM) セルのグリッドであるMatrix-LSTMを提案する。
既存の再構成手法と比較して,学習した事象表面は柔軟性と光フロー推定に優れていた。
N-Carsデータセット上でのイベントベースのオブジェクト分類の最先端性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 08:56:34 GMT)
Computer-aided Tumor Diagnosis in Automated Breast Ultrasound using 3D
Detection Network [18.3] 良性腫瘍145例,悪性腫瘍273例の418例を対象に,本ネットワークの有効性を検証した。
実験により, ネットワークの感度は97.66%, 1.23偽陽性 (FPs) であり, 曲線(AUC) 値0.8720以下の領域を有することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 15:25:07 GMT)
Representation Learning of Graphs Using Graph Convolutional Multilayer
Networks Based on Motifs [17.8] mGCMNはノードの特徴情報とグラフの高階局所構造を利用する新しいフレームワークである。
グラフニューラルネットワークの学習効率を大幅に改善し、新たな学習モードの確立を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 04:18:20 GMT)
Monocular Camera Localization in Prior LiDAR Maps with 2D-3D Line
Correspondences [16.3] 直接2D-3D線対応を用いた先行LiDARマップにおける一眼レフカメラの効率的な位置推定法を提案する。
VIOからのポーズ予測により、粗い2D-3D線対応を効率的に得ることができる。
提案手法は, ドリフトを蓄積することなく, カメラのポーズを効率的に推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 17:22:35 GMT)
Opportunities and Challenges for Next Generation Computing [15.4] ムーアの法則はムーアの法則と呼ばれる1チップあたりのトランジスタを2倍にした。
Denson Scalingは、これらのパフォーマンスの倍増を、ほぼ一定のパワーで可能にしていますが、見てほしいのは、両方のトレンドが課題に直面しています。
同様の性能のコンピュータがポケットに収まり、10ワット未満の電力を消費する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 18:16:49 GMT)
Neural Language Generation: Formulation, Methods, and Evaluation [13.6] ニューラルネットワークに基づく生成モデリングの最近の進歩は、人間とシームレスに会話できるコンピュータシステムの実現への期待を再燃させた。
大規模データセットでトレーニングされた高容量ディープラーニングモデルは、明示的な監視信号の欠如にもかかわらず、データのパターンを学習する非並列的な能力を示している。
これらの生成モデルが生成するテキストの品質を評価する標準的な方法は存在しないため、フィールドの進行に深刻なボトルネックが生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 00:08:28 GMT)
Safety, Security, and Privacy Threats Posed by Accelerating Trends in
the Internet of Things [13.3] IoT(Internet of Things)はすでに、産業や都市、家庭を変革している。
すべての産業におけるこの変革の経済的価値は1兆ドルと見積もられている。
相互接続型スマートデバイスの潜在的なメリットに加えて、リスクと悪用の可能性も高まる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 18:04:20 GMT)
Utilising Visual Attention Cues for Vehicle Detection and Tracking [13.2] 物体の検出と追跡に視覚的注意(透明性)を用いる可能性を探究する。
本稿では,物体を同時に検出し,対象性と主観性マップを生成し,計算力を節約するニューラルネットワークを提案する。
実験はKITTIとDETRACのデータセットを用いて行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 23:00:13 GMT)
Learning what they think vs. learning what they do: The
micro-foundations of vicarious learning [10.6] 我々は、活気ある学習の基礎となる2つの基本的なプロセス、すなわち、行動の観察(彼らが何をするかを学ぶ)と信念の共有(彼らが何を考えているかを学ぶ)を理論化し、モデル化する。
私たちのモデルの分析は、3つの重要な洞察を示します。
これら3つの結果は、活気ある学習が自己確認された偏見の信念にどのように影響するかの結果であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 00:50:20 GMT)
Variational approximations of empirical Bayes posteriors in
high-dimensional linear models [9.9] 実験的なベイズアプローチが提案されており、データ駆動中心を持つ細い共役前駆体が特徴的である。
共役前駆体は計算負担の一部を緩和するが、マルコフ連鎖モンテカルロ法は依然として必要である。
実験的なベイズ後部への変分近似を開発し, 計算が高速で, 原点の最適な濃度速度特性を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 09:50:01 GMT)
Weakly supervised one-stage vision and language disease detection using
large scale pneumonia and pneumothorax studies [9.3] 我々は,MIMIC-CXRデータセット上に,新しい放射線学者のペア境界ボックスと自然言語アノテーションを提案する。
また、弱教師付きトランスフォーマー層選択型ワンステージデュアルヘッド検出アーキテクチャ(LITERATI)を提案する。
アーキテクチャの変更は、3つの障害に対処する - 教師付き視覚と言語検出を弱教師付きで実装し、臨床参照表現自然言語情報を取り入れ、マップ確率の高い忠実度検出を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 00:04:14 GMT)
Proactive Tasks Management based on a Deep Learning Model [9.3] 要求に基づいて,知的かつ積極的なタスク管理モデルを提案する。
私たちはDeep Machine Learning(DML)モデル、より具体的にはLong Short Term Memory(LSTM)ネットワークに依存しています。
提案手法は,最も効率的なアロケーションを導出しながら,ハエを決定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 14:27:47 GMT)
Identifying meaningful clusters in malware data [8.7] マルウェアデータは、幅広い濃度の異なる重なり合うクラスタを含む傾向にある。
正規化は、クラスタリングに類似したコントリビューションを持つために、異なる範囲の値で機能を設定することを目的としている。
本稿では,上記の問題に正確に対処する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 12:36:08 GMT)
Interactive Text Graph Mining with a Prolog-based Dialog Engine [8.7] テキスト文書から抽出したランキングファクトデータベースを対話的に探索するPrologベースのダイアログエンジンを設計する。
我々は、依存リンクとWordNetが主観動詞オブジェクト、is-a、part-of関係という形でもたらす暗黙のセマンティック情報を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 03:29:49 GMT)
Quantum phase transition of the Bose-Hubbard model on cubic lattice with
anisotropic hopping [7.4] 量子多体系において、次元性は量子相転移のタイプにおいて重要な役割を果たす。
異方性ホッピングを有する立方体格子上でのボース・ハッバードモデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 09:50:08 GMT)
Improving NER's Performance with Massive financial corpus [6.9] 大規模なディープニューラルネットワークのトレーニングには、大量の高品質なアノテーションデータが必要だが、その時間と労働コストは、小規模ビジネスには高すぎる。
企業名の認識タスクを,小規模かつ低品質なトレーニングデータを用いて開始し,モデルトレーニング速度の向上と最低労働コストによるパフォーマンスの予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 07:00:34 GMT)
Neural Contraction Metrics for Robust Estimation and Control: A Convex
Optimization Approach [6.6] 本稿では,ニューラル・コントラクト・メトリック(NCM)の概念を用いて,ロバストな非線形推定と制御のための新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
NCMは、最適な収縮距離を大域的に近似するために、ディープロング短期記憶リカレントニューラルネットワークを使用する。
そこで本稿では,NCMを用いた非線形システムの最適推定器と制御器の設計について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 03:27:26 GMT)
Phase Space Quantum Mechanics as a Landau Level Problem [6.2] 量子ホール効果の研究で広く用いられている最低ランダウレベル波動関数は、この文脈で実際に位相空間波動関数であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 17:47:39 GMT)
What Would You Ask the Machine Learning Model? Identification of User
Needs for Model Explanations Based on Human-Model Conversations [5.8] 本研究は,対話的かつ反復的な対話探索から人間の操作者のニーズを予測モデルから収集するために,会話システムを用いた最初の試みである。
我々は、タイタニック号の生存確率を予測するために訓練された機械学習モデルについて話すためにDr_antを開発した。
1000以上の対話のコーパスを収集した上で、ユーザが聞きたいと思う最も一般的な質問を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 13:49:43 GMT)
Discretize-Optimize vs. Optimize-Discretize for Time-Series Regression
and Continuous Normalizing Flows [5.7] ニューラルネットワークを用いた時系列回帰と連続正規化フロー(CNF)に対する離散化最適化(Disc-Opt)と最適化分散(Opt-Disc)アプローチの比較を行った。
Disc-Optは、トレーニング時間を39%から97%に減らし、Disdis-Optはトレーニングを9日から1日未満に減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 00:28:12 GMT)
Applications of Quantum Computing for Investigations of Electronic
Transitions in Phenylsulfonyl-carbazole TADF Emitters [5.3] フェニルフェニル-カルバゾール化合物の最初の一重項 (S1) と三重項 (T1) の励起状態の量子化学的研究を行った。
これらの化合物は有機発光ダイオード(OLED)用途に有用な熱活性遅延蛍光(TADF)エミッタとして提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 01:34:09 GMT)
Meta-SAC: Auto-tune the Entropy Temperature of Soft Actor-Critic via
Metagradient [5.1] 提案手法は,元のタスク報酬とポリシエントロピーのバランスをとる「エントロピー温度」を用いたソフトアクタ・クリティカル(SAC)アルゴリズムに基づいている。
我々は,Meta-SACがいくつかのMujocoベンチマークタスクで有望なパフォーマンスを達成し,最も困難なタスクの1つでSAC-v2を10%以上上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 04:34:20 GMT)
Residual-CycleGAN based Camera Adaptation for Robust Diabetic
Retinopathy Screening [5.0] リアルタイムスクリーニングにおいて、自動糖尿病網膜症(DR)検出モデルを適用すると、精度低下が観察される。
カメラブランドが1つしか持たないが、他のブランドのカメラで撮られたイマージで優れたパフォーマンスを実現している、ラベル付きファンドイメージの分類モデルをどうやってトレーニングできるのか?
カメラ指向残差GANを提案し、ドメイン適応によりカメラブランドの差異を緩和し、ターゲットカメラ画像の分類性能を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 07:10:21 GMT)
Traffic Control Gesture Recognition for Autonomous Vehicles [4.3] 本稿では,3Dボディスケルトン入力に基づくデータセットを導入し,時間ステップ毎に交通制御のジェスチャー分類を行う。
私たちのデータセットは、複数のアクターから250のシーケンスで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 13:40:41 GMT)
Bracketing brackets with bras and kets [4.1] 全ての航空機で数百から数千のユニークなブラケットが使用されている。
多くのいわゆる「微分ブラケット」は、実際には非常によく似ているか、全く同じである。
本稿では,比較的小さな代表括弧群を構築するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 22:19:00 GMT)
Sequential Drift Detection in Deep Learning Classifiers [4.0] ニューラルネットワーク埋め込みを用いて、適切な逐次決定フレームワーク内でドリフト検出を定式化することにより、データのドリフトを検出する。
本稿では,この2つの関心事のバランスをとるアルゴリズムの能力を評価する損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 14:46:21 GMT)
Predicting heave and surge motions of a semi-submersible with neural
networks [4.0] 半潜水艇のヒーブ動作とサージ動作を予測するために,LSTM(Long Short-term memory)に基づく機械学習モデルを開発した。
測定波の助けを借りて、予測は46.5秒を将来まで延長し、平均精度は90%近くになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 11:24:46 GMT)
Phases of two-dimensional spinless lattice fermions with first-quantized
deep neural-network quantum states [3.4] 格子上の強結合フェルミオン系を解析するために, 第一量子化ディープニューラルネットワーク技術を開発した。
我々は、畳み込み残差ブロックを持つディープ残差ネットワークを利用するSlater-Jastrowインスパイアされたアンサッツを使用する。
ニューラルネットワークアンサッツの柔軟性は、小さなシステムにおける正確な対角化結果と比較して高い精度をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 23:43:52 GMT)
Object Detection and Tracking Algorithms for Vehicle Counting: A
Comparative Analysis [3.1] 著者は、さまざまな種類の車両を検出し、追跡するために、アートオブジェクトの検出と追跡アルゴリズムのいくつかの状態をデプロイする。
モデルの組み合わせを検証し、手動で数えた9時間以上の交通映像データと比較する。
その結果,CentralNet,Deep SORT,Deuterron2,Deep SORT,YOLOv4,Deep SORTの組み合わせは全車種で最高の総計数率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 17:49:27 GMT)
HMCNAS: Neural Architecture Search using Hidden Markov Chains and
Bayesian Optimization [2.7] HMCNASは、特定のタスクに関する人間的な知識を必要とせずに、競争モデルを作成する方法を提供することによって、NASを一般化するステップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 16:04:08 GMT)
Diet deep generative audio models with structured lottery [2.3] 本研究では,深層再生音声モデルにおける抽選チケット仮説について検討する。
モデル重量の最大95%を精度を著しく低下させることなく除去できることを示す。
本稿では,組込みプラットフォーム上でのディープ・ジェネレーティブ・オーディオ・モデルの実装の可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 16:43:10 GMT)
DeepCOVIDNet: An Interpretable Deep Learning Model for Predictive
Surveillance of COVID-19 Using Heterogeneous Features and their Interactions [2.3] 今後の新型コロナウイルス感染者の増加範囲を予測するための深層学習モデルを提案する。
様々なソースから収集したデータを用いて、米国全郡で7日以内に感染が拡大する範囲を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 23:37:38 GMT)
Fast Estimation of Sparse Quantum Noise [1.9] 我々は、$s$非ゼロパウリ誤差率を$s$スパース、$n$量子パウリノイズチャネルで推定する実用的なアルゴリズムを提案する。
我々は,IBM 14-qubit 超伝導デバイスのデータに対して,単純化されたクリフォード回路を用いたアルゴリズムのバージョンを実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 01:39:47 GMT)
Ultra-light deep MIR by trimming lottery tickets [1.3] 抽選券仮説に基づくモデルプルーニング手法を提案する。
提案手法は,精度を損なうことなく,最大90%のモデルパラメータを除去できることを示す。
圧縮比が小さいほど、より軽量なモデルの方が重いモデルよりずっと優れているという驚くべき結果を確認します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 17:30:28 GMT)
Looking At The Body: Automatic Analysis of Body Gestures and
Self-Adaptors in Psychological Distress [1.0] 心理学的苦痛は社会において重要かつ増大している問題である。
ポーズ推定とディープラーニングの最近の進歩は、このモダリティとドメインに対する新しいアプローチを可能にしている。
本研究では,自己適応者のサブセットである自己適応とフィジットを自動的に検出する新たな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 02:45:00 GMT)
Detection and Annotation of Plant Organs from Digitized Herbarium Scans
using Deep Learning [0.9] 本研究では,より高速なR-CNNを用いたデジタルハーバリウム標本を用いた深層学習による植物器官の検出を行った。
実験では、6種類の植物器官に対して、数百のハーバリウムスキャンに数千の拘束箱を手動でアノテートし、植物臓器検出モデルのトレーニングと評価に使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 14:02:44 GMT)
Model Reduction of Shallow CNN Model for Reliable Deployment of
Information Extraction from Medical Reports [0.8] 浅層畳み込みニューラルネットワーク(Shallow Convolution Neural Network, CNN)は、がん病理報告から情報を抽出するためのタイムテストツールである。
我々は,CNNフィルタと関連するテキストセグメント間の信頼性の高い接続を実現するためのモデル縮小ツールを開発した。
提案手法は,一方の精度と他方の説明可能性との間に,従来認識されていたトレードオフ境界のギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 16:41:08 GMT)
A Robust Experimental Evaluation of Automated Multi-Label Classification
Methods [0.7] 本稿では,マルチラベル分類(MLC)問題に対するAutoMLにアプローチする。
MLCでは、それぞれの例を複数のクラスラベルに同時に関連付けることができる。
全体として、最も顕著な方法は、標準文法に基づく遺伝的プログラミング(GGP)探索法に基づくものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 16:48:27 GMT)
XCAT-GAN for Synthesizing 3D Consistent Labeled Cardiac MR Images on
Anatomically Variable XCAT Phantoms [0.7] GAN(Generative Adversarial Network)は、高忠実度画像の合成により、有望なデータ濃縮ソリューションを提供する。
そこで本研究では, 心磁気共鳴(CMR)画像を, 解剖学的変化が大きい仮想被験者の集団に合成する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 14:27:59 GMT)
The Tactician (extended version): A Seamless, Interactive Tactic Learner
and Prover for Coq [0.6] 我々は、Coq Proof Assistantの戦術学習者であり証明者であるTacticianを紹介する。
Tacticianは、一般的な証明戦略のコントロールを維持しながら、ユーザーが戦術的証明決定を行うのを助ける。
本稿では,Tacticianの日常利用とパッケージ依存性管理の問題点について,ユーザの視点から概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 23:47:29 GMT)
Using neural networks to predict icephobic performance [0.5] 超疎水性表面に触発されたアイスホビック表面は、アイシング問題に対する受動的解を提供する。
超水素疎水化を助長する物質的特徴が氷疎水化性能に悪影響を及ぼす可能性があるため、氷疎水化のモデル化は困難である。
本研究では, 人工ニューラルネットワークを用いたアイスフォビシティのモデル化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 05:37:06 GMT)
A Comparative study of Artificial Neural Networks Using Reinforcement
learning and Multidimensional Bayesian Classification Using Parzen Density
Estimation for Identification of GC-EIMS Spectra of Partially Methylated
Alditol Acetates [0.3] 本研究では, 部分的にメチル化アルジトール酢酸塩 (PMAA) のガスクロマトグラフィー-電子衝突質量スペクトル (GC-EIMS) データベース用パターン認識検索エンジンの開発について報告する。
開発システムはワールドワイドウェブ上に実装されており、GC-EIMS機器に記録されたこれらの分子のスペクトルを用いてPMAAを識別することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 17:54:51 GMT)
From Data to Knowledge to Action: Enabling the Smart Grid [0.1] 『グリッド』は、世紀遅れの技術に基づく多くの点において、遺物である。
多くの人々が「スマートグリッド」に彼らの希望を固定しています
スマートグリッドの当初の計画では、既存の情報技術を広範囲に活用することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 19:43:48 GMT)
Ontologies in CLARIAH: Towards Interoperability in History, Language and
Media [0.1] デジタル人文科学の最も重要な目標の1つは、研究者に新しい研究質問のためのデータとツールを提供することである。
FAIRの原則は、データが必要な状態として、これらのフレームワークを提供する。 Findable は、さまざまなソースに散らばっているため、しばしば参照可能 アクセス可能 いくつかはオフラインやペイウォールの後方にあるかもしれない 相互運用可能 標準的な知識表現フォーマットを使用して、共有される。
オランダの国立プロジェクト CLARIAH に開発・統合されたツールについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 15:34:42 GMT)
Western ideological homogeneity in entrepreneurial finance research:
Evidence from highly cited publications [0.0] 起業家金融の規律は、金融と起業家精神の関連を探求するために生まれた。
起業家精神のグローバルな存在にもかかわらず、起業家金融の文献は西洋のイデオロギー的均質であると疑われている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 18:03:44 GMT)
Using Reinforcement Learning to Perform Qubit Routing in Quantum
Compilers [0.0] 深層Q-ラーニングパラダイムの修正版を用いたキュービットルーティング手法を提案する。
このシステムは、現在利用可能な最も先進的な量子コンパイラの2つから、キュービットルーティング手順を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 10:57:24 GMT)
Unitary, continuum, stationary perturbation theory for the radial
Schr\"odinger equation [0.0] 非相対論的な場合、生成子のユニタリ変換の概念をテストする。
定常摂動理論は、ラジアル・シュル「オーディンガー方程式」の近似解を見つけるために構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 01:41:12 GMT)
Three identical bosons: Properties in non-integer dimensions and in
external fields [0.0] 3次元(3D)空間から2次元(2D)空間へ連続的に圧縮される3次元システムについて検討した。
次元$d$をパラメータとして使用すれば、2leq d leq 3$の範囲内で連続的に変化する。
$d$-計算の単純さは、進行的閉じ込め後の3体状態の進化を研究するために利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 08:32:49 GMT)
The rule of conditional probability is valid in quantum theory [Comment
on Gelman & Yao's "Holes in Bayesian Statistics"] [0.0] 最近の写本では、ゲルマン・アンド・ヤオは「通常の条件付き確率の規則は量子領域で失敗する」と主張している。
このコメントは、量子論におけるいくつかの関連する文献を思い出し、(i)ゲルマン・アンド・ヤオの主張が偽であることを示す;実際、量子例は確率論の規則を裏付ける; (ii) 量子例に見られる特定の不等式は、ウンからの描画のような非常に非量子的な例にも現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 13:55:11 GMT)
The Model of Quantum Thermodynamics From the First Principles: Quantum
Halo or Small Environment [0.0] 結合系(JS)-量子系(QS)+熱水浴(TB)の進化を考察する。
QSの$(in)$と$(out$)状態の遷移は、TBの影響を考慮して詳細に研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 19:07:29 GMT)
Sudden death of entanglement induced by a minimal thermal environment [0.0] 本研究では,その一方を分離した2つの相互作用系と,他方を熱状態の単一モード電磁場に結合した2つの相互作用系のダイナミクスについて検討する。
このような単純なシステムでは,突然の死亡と突然の絡み合いの発生が生じる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 14:05:54 GMT)
Strong coupling from non-equilibrium Monte Carlo simulations [0.0] 格子上の非平衡モンテカルロシミュレーションを用いて、シュル「オーディンガー関数」スキームにおける非アベリアゲージ理論のランニングカップリングを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 19:40:27 GMT)
State Readout of a Trapped Ion Qubit Using a Trap-Integrated
Superconducting Photon Detector [0.0] トラップ積分光子検出器を用いたイオン量子ビットの高忠実性読出しについて報告する。
平均読み出し精度は0.9991(1)であり、平均読み出し時間は46$mu$sである。
イオンと検出器の間に干渉する光学素子がないため、イオン蛍光を自己校正光源として利用し、検出器の量子効率と光子入射角と偏光への依存性を決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 20:09:13 GMT)
Reinforcement co-Learning of Deep and Spiking Neural Networks for
Energy-Efficient Mapless Navigation with Neuromorphic Hardware [0.0] スパイキングニューラルネットワークのエネルギー効率と深部強化学習(DRL)の最適性を組み合わせたニューロモルフィックアプローチを提案する。
筆者らのフレームワークは,スパイクアクターネットワーク(SAN)と深い批判ネットワークから構成されており,この2つのネットワークは勾配降下を用いて共同で訓練されている。
アプローチを評価するため、トレーニング済みのSANをIntelのLoihiニューロモルフィックプロセッサにデプロイした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 22:25:13 GMT)
Rating the performance of noisy teleportation using fluctuations in
fidelity [0.0] 我々は,テレポーテーションの性能を,忠実度と不確かさの両方の観点から分析する。
我々は、ノイズレスシナリオにおけるテレポータビリティスコアを計算し、リソース状態の絡み合いの内容と単調に増加することを発見した。
グローバルな非偏極ノイズの存在下では、低絡み合いの資源状態と高感度要求のために、ノイズの多い状態はテレポータビリティスコアがより良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 05:57:01 GMT)
R\'{e}nyi formulation of uncertainty relations for POVMs assigned to a
quantum design [0.0] 情報エントロピーは、不確実性原理によって課される制約を表現する、強力で柔軟な方法を提供する。
本稿では、量子設計に割り当てられたPOVMに対して、min-entropies と R'enyi entropies という観点での不確実性関係を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 08:34:36 GMT)
Quantum remote sensing under the effect of dephasing [0.0] 量子リモートセンシング(QRS)は、量子ビットセンサの測定結果に関するセキュリティを追加するスキームである。
本研究は,対象フィールドとの相互作用において,デファス化を伴うQRSの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 08:35:20 GMT)
Quantum detector tomography of a 2x2 multi-pixel array of
superconducting nanowire single photon detectors [0.0] 超伝導ナノワイヤ単光子検出器の商用2x2アレイの量子検出器トモグラフィーを実証する。
本研究は,検出器物理に関係なく,検出器固有値を直接抽出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 13:04:24 GMT)
Probing the spectral dimension of quantum network geometries [0.0] 我々は「フレーバー付き量子ネットワーク幾何学」によって記述されたオープン量子システムのための環境を考える。
予備的な開量子系をネットワークに結合することにより、事前未知のスペクトル次元を間接的に推定できることを示す。
数値的な証拠は、この推定が高周波遮断とノイズ、あるいは正常モード周波数の欠如の両方に頑健であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 14:32:46 GMT)
Photon-mediated Peierls Transition of a 1D Gas in a Multimode Optical
Cavity [0.0] 電荷密度波に対するピエルズ不安定性はフォノン駆動の強相関物理学の正準例である。
多モード共焦点キャビティ内に閉じ込められたボース原子やフェルミ原子と相互作用する系を用いて、類似の光子を介するピエルス転移を実現する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 19:08:21 GMT)
Palm Vein Identification based on hybrid features selection model [0.0] Palm vein Identification (PVI) は、セキュリティと認証システムを強化するために使用される、現代の生体認証技術である。
ヤシ静脈パターンから抽出した特徴は,高い冗長性を有する。
本稿では,2次元離散ウェーブレット変換,主成分分析(PCA),粒子群最適化(PSO)の組合せモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 17:46:57 GMT)
Nullspaces of Entanglement Breaking Channels and Applications [0.0] トレースゼロ行列のすべての作用素空間は、絡み合う破壊チャネルのヌル空間であることを示す。
我々は、相補的なチャネル挙動と絡み合うチャネルのヌル空間に基づいて、量子チャネルの混合ユニタリ性をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 08:04:12 GMT)
Neural Style Transfer for Remote Sensing [0.0] 本研究の目的は,NSTアルゴリズムに基づく衛星画像から芸術地図を作成する方法を提案することである。
本手法は3つの基本的なステップを含む(例えば、元の衛星画像への意味的イメージセグメンテーションの適用、内容のクラス分割、各クラスに対するニューラルスタイル転送の適用、コラージュの作成)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 09:30:48 GMT)
Neural Network Degeneration and its Relationship to the Brain [0.0] 本報告では、脳の小さなセグメントとしてニューラルネットワーク(NN)を応用することについて議論する。
ここで適用された分解技術は、"軽量化"、"軽量化"、および可変活性化関数である。
これらの方法は、アルツハイマー病、ハンティントン病、パーキンソン病などの神経変性疾患の研究に光を当てることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 19:42:23 GMT)
Machine Learning-Based Unbalance Detection of a Rotating Shaft Using
Vibration Data [0.0] アンバランス検出のためのアルゴリズムの開発と評価の基礎となるデータセットを公表する。
各アンバランス強度に対して、開発と評価データセットが利用可能である。
評価データセット上での予測精度は98.6%であり、完全に接続されたニューラルネットワークで最良の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 14:01:05 GMT)
Improving key rates of the unbalanced phase-encoded BB84 protocol using
the flag-state squashing model [0.0] 我々は、フラグ状態のスカッシングモデルを利用して、多光子生成プライベート情報のいくつかを解析で保存する。
信頼された装置によって損失の一部が引き起こされることが判明した場合には、鍵レートの上昇が報告される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 02:19:26 GMT)
Improved Time Warp Edit Distance -- A Parallel Dynamic Program in Linear
Memory [0.0] 改良時間ワープ編集距離アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは並列化可能であり、線形ストレージのみを必要とする。
挑戦的な問題のスピードアップは驚くべきことです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 15:31:05 GMT)
Feature Learning for Accelerometer based Gait Recognition [0.0] オートエンコーダは、特徴学習能力に関して、差別的なエンドツーエンドモデルに非常に近い。
完全な畳み込みモデルは 訓練戦略に関係なく 優れた特徴表現を学べます
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 10:58:01 GMT)
Entanglement correction due to local interactions in many-body systems [0.0] 弱く局所的に相互作用するフェルミオンのバイパートイトミンエンタングルメントエントロピーの領域法則を補正する。
明示的な計算により、相互作用強度の最大$U2$までの非相互作用フェルミオンの絡み合いエントロピーに対する先行補正はスケーリングを変えないことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 08:59:39 GMT)
Cr\'amer-Rao complexity of the two-dimensional confined hydrogen [0.0] 2次元閉じ込められた水素原子の内部障害は、閉じ込め半径の観点から数値的に研究される。
閉じ込めは、この2つの成分測度を用いて、全ての量子状態のシステムの複雑さを区別することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 09:13:15 GMT)
Breaking simple quantum position verification protocols with little
entanglement [0.0] INQCは明らかに量子的および相対論的制約を回避し、一般的な量子位置検証プロトコルを攻撃することができる。
敵は最大絡み合ったキューディットのペアを共有し、QPVプロトコルの単純な実用的なファミリに対して低次元のINQC攻撃を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 02:19:55 GMT)
A Protection against the Extraction of Neural Network Models [0.0] NNの予測をほとんど変更しない寄生層を追加することで保護を導入する。
本対策は,畳み込みNNを用いた雑音性同一性マッピングの近似に頼っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Jul 2020 09:41:41 GMT)