Highly Efficient Salient Object Detection with 100K Parameters [137.7] そこで我々は,段階内および複数ステージのマルチスケール機能を効率的に活用するために,フレキシブルな畳み込みモジュールであるOctoConv(gOctConv)を提案する。
我々は、非常に軽量なモデル、すなわちCSNetを構築し、一般的なオブジェクト検出ベンチマークで、約0.2%(100k)の大規模モデルで同等のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 01:36:34 GMT)
Video Super-Resolution with Recurrent Structure-Detail Network [120.1] ほとんどのビデオ超解像法は、時間的スライディングウィンドウ内の隣接するフレームの助けを借りて単一の参照フレームを超解する。
本稿では,従来のフレームを有効かつ効率的に利用し,現行のフレームを超解する新しいビデオ超解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 11:01:19 GMT)
Scene Text Image Super-Resolution in the Wild [112.9] 低解像度のテキスト画像は、携帯電話が捉えた文書のような自然の場面でよく見られる。
従来は、合成低解像度画像に対して、単一の画像超解像法 (SISR) を訓練していた。
実際のシーンテキストSRデータセットであるTextZoomをプロポーズする。
この写真には、野生の焦点距離の異なるカメラが捉えた、実際の低解像度と高解像度の2つの画像が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 03:27:43 GMT)
Segmenting Transparent Objects in the Wild [98.8] 本研究は,手作業による注釈付き実シナリオの画像10,428枚からなるトランス10Kという,透明なオブジェクトセグメンテーションのための大規模データセットを提案する。
Trans10Kの有効性を評価するために,TransLabと呼ばれる新しい境界認識セグメンテーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 03:32:48 GMT)
Preventing Imitation Learning with Adversarial Policy Ensembles [79.8] 模倣学習は、政策プライバシに関する問題を引き起こす専門家を観察することで、ポリシーを再現することができる。
プロプライエタリなポリシーをクローンする外部オブザーバに対して、どうすれば保護できるのか?
新しい強化学習フレームワークを導入し、準最適政策のアンサンブルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 23:15:58 GMT)
Multilingual Translation with Extensible Multilingual Pretraining and
Finetuning [77.3] これまでの研究は、bitextで微調整することで機械翻訳システムを作成できることを実証してきた。
多言語翻訳モデルは多言語微調整により作成可能であることを示す。
事前訓練されたモデルは、性能を損なうことなく、追加の言語を組み込むように拡張できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 05:36:55 GMT)
Blind Face Restoration via Deep Multi-scale Component Dictionaries [75.0] 劣化した観測の復元過程をガイドするディープフェイス辞書ネットワーク(DFDNet)を提案する。
DFDNetは高品質な画像から知覚的に重要な顔成分のディープ辞書を生成する。
コンポーネントAdaINは、入力機能と辞書機能の間のスタイルの多様性を取り除くために利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 07:02:07 GMT)
Trawling for Trolling: A Dataset [56.2] 攻撃的コンテンツのサブカテゴリとしてトロリングをモデル化するデータセットを提案する。
データセットには12,490のサンプルがあり、5つのクラスに分かれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 17:23:55 GMT)
A Plug-and-play Scheme to Adapt Image Saliency Deep Model for Video Data [54.2] 本稿では,ビデオデータに対して予め訓練された画像の鮮度深度モデルを弱めに再学習する新しいプラグイン・アンド・プレイ方式を提案する。
本手法は,既訓練画像の深度モデルに適応して高品質な映像の鮮度検出を実現するのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 13:23:14 GMT)
Bayesian Optimization for Selecting Efficient Machine Learning Models [53.2] 本稿では,予測効率とトレーニング効率の両面において,モデルを協調最適化するための統一ベイズ最適化フレームワークを提案する。
レコメンデーションタスクのためのモデル選択の実験は、この方法で選択されたモデルがモデルのトレーニング効率を大幅に改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 02:56:30 GMT)
Looking in the Right place for Anomalies: Explainable AI through
Automatic Location Learning [51.7] 我々は、予測された位置をオーバーラップすることを保証した、説明可能なAIへのアプローチを開発する。
ResNet101に基づく後続のアテンション誘導推論ネットワークにバイアスを与えるためにこの期待位置を使用することで、期待位置における異常の分離が実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 00:02:37 GMT)
Multi-level Wavelet-based Generative Adversarial Network for Perceptual
Quality Enhancement of Compressed Video [51.6] 既存の手法は主に、その知覚的品質を無視しながら、圧縮映像の客観的品質を高めることに焦点を当てている。
圧縮ビデオの知覚品質を高めるために,マルチレベルウェーブレットパケット変換(WPT)に基づくGAN(Generative Adversarial Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 15:01:38 GMT)
Differentiable Feature Aggregation Search for Knowledge Distillation [47.9] 単教師蒸留フレームワークにおける多教師蒸留を模倣する特徴集約について紹介する。
DFAは、ニューラルネットワーク探索においてDARTSによって動機付けられた2段階の微分可能特徴集合探索法である。
実験の結果,DFAはCIFAR-100およびCINIC-10データセットの既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 15:42:29 GMT)
Detecting malicious PDF using CNN [46.9] 悪意のあるPDFファイルは、コンピュータセキュリティに対する最大の脅威の1つだ。
本稿では,ファイルのバイトレベルにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアンサンブルを用いた新しいアルゴリズムを提案する。
オンラインでダウンロード可能な90000ファイルのデータセットを用いて,本手法はPDFマルウェアの高検出率(94%)を維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 10:15:50 GMT)
Stochastic Bundle Adjustment for Efficient and Scalable 3D
Reconstruction [43.7] カメラ数に比例したReduced Camera System(RCS)を解く際のボトルネックによって、Levenberg-Marquardt (LM)アルゴリズムのような現在のバンドル調整ソルバが制限される。
本稿では,CS を LM のほぼ内部で分解し,効率と拡張性を向上するバンドル調整アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 10:26:09 GMT)
Video Question Answering on Screencast Tutorials [43.0] ソフトウェアのためのチュートリアルビデオから,質問,回答,コンテキストの3倍のデータセットを導入する。
ワンショット認識アルゴリズムは,映像質問応答の性能向上に役立つ視覚的手がかりを抽出するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 19:27:42 GMT)
Backdoor Attacks and Countermeasures on Deep Learning: A Comprehensive
Review [40.4] この研究は、コミュニティにバックドア攻撃のタイムリーなレビューとディープラーニング対策を提供する。
攻撃者の能力と機械学習パイプラインの影響を受けたステージにより、攻撃面は広く認識される。
対策は、ブラインド・バックドア・インスペクション、オフライン・バックドア・インスペクション、オンライン・バックドア・インスペクション、ポスト・バックドア・インスペクションの4つの一般的なクラスに分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 08:38:25 GMT)
Designing Environments Conducive to Interpretable Robot Behavior [36.0] 本研究では,解釈可能な行動のタイプを促進するためのツールとして,環境設計の機会と限界について検討する。
複数のタスクにまたがって設計を1時間にわたって検討する新しい環境設計フレームワークを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 16:34:05 GMT)
Regularized Optimal Transport is Ground Cost Adversarial [34.8] 最適輸送問題の正則化は, 地価逆数と解釈できることを示す。
これにより、地上空間上のロバストな異性度測度にアクセスでき、他のアプリケーションで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 07:14:41 GMT)
Tensor Low-Rank Reconstruction for Semantic Segmentation [33.6] 本稿では,空間圧縮を回避するだけでなく,高階化の難しさに対処する3次元コンテキスト表現をモデル化する手法を提案する。
提案手法は従来の非局所的手法に比べて100倍以上の計算コストがかかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 14:29:28 GMT)
End-to-End Evaluation of Federated Learning and Split Learning for
Internet of Things [30.5] この研究は、実世界のIoT設定でフェデレート学習(FL)とスプリットニューラルネットワーク(SplitNN)を評価し比較する最初の試みである。
FLとSplitNNの両方を異なる種類のデータ分散下で実証的に評価する。
不均衡なデータ分布ではSplitNNの学習性能はFLより優れているが,非IIDデータ分布ではFLより劣っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 08:51:07 GMT)
Efficient Deep Learning of Non-local Features for Hyperspectral Image
Classification [28.7] 高スペクトル画像(HSI)分類のために, ENL-FCN と呼ばれる効率的な非局所モジュールを持つ深部完全畳み込みネットワーク (FCN) を提案する。
提案するフレームワークである深部FCNは、全HSIを入力とみなし、局所受容領域におけるスペクトル空間情報を抽出する。
リカレント操作を使用することで、各画素の応答はHSIの全画素から集約される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 19:13:22 GMT)
Hindsight for Foresight: Unsupervised Structured Dynamics Models from
Physical Interaction [24.7] エージェントが世界と対話することを学ぶための鍵となる課題は、オブジェクトの物理的性質を推論することである。
本研究では,ラベルのない3次元点群と画像から直接,ロボットのインタラクションのダイナミクスをモデル化するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 11:04:49 GMT)
Deep Multi-modality Soft-decoding of Very Low Bit-rate Face Videos [23.8] 本稿では,音声頭部の低ビットレート映像を復元するディープマルチモーダリティニューラルネットワークを提案する。
提案手法は, 話者の3つのモード, ビデオ, 音声, 感情状態の相関を利用して, 映像圧縮アーティファクトを除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 04:38:59 GMT)
Detecting Adversarial Examples for Speech Recognition via Uncertainty
Quantification [21.6] 機械学習システム、特に自動音声認識(ASR)システムは、敵の攻撃に対して脆弱である。
本稿では,ハイブリッドASRシステムに着目し,攻撃時の不確実性を示す能力に関する4つの音響モデルを比較した。
我々は、受信演算子曲線スコア0.99以上の領域の逆例を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 16:37:01 GMT)
A Foliated View of Transfer Learning [13.7] トランスファーラーニングは、既知のソリューションから関連するタスクに関連知識を移すことによって、新しいタスクが解決される学習プロセスを考える。
これは実験的に研究されているが、関連するタスクが何か、どのように悪用されるのかを明らかにする転写学習に関する基礎的な記述が欠けている。
本稿では,タスク間の関連性を定義し,このような関係を表現する数学的枠組みとして葉を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 19:30:59 GMT)
SCNet: A Neural Network for Automated Side-Channel Attack [13.1] 本稿では,サイドチャネル攻撃を自動的に行うSCNetを提案する。
また、サイドチャネルドメイン知識と異なるディープラーニングモデルを組み合わせたネットワークを設計し、性能を向上する。
提案モデルは,コンピュータシステムのロバスト性を自動テストするための有用なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 13:14:12 GMT)
DriftSurf: A Risk-competitive Learning Algorithm under Concept Drift [12.6] ストリーミングデータから学ぶとき、概念ドリフト(concept drift)とも呼ばれるデータ分散の変化は、以前に学習したモデルが不正確なものになる可能性がある。
本研究では,ドリフト検出をより広範な安定状態/反応性状態プロセスに組み込むことにより,従来のドリフト検出に基づく手法を拡張する適応学習アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはベースラーナーにおいて汎用的であり、様々な教師付き学習問題に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 15:05:33 GMT)
Balancing Common Treatment and Epidemic Control in Medical Procurement
during COVID-19: Transform-and-Divide Evolutionary Optimization [10.3] 新型コロナウイルス(COVID-19)などのパンデミックが続く中、病院で医療用品調達の鍵となる目的は、共通疾患の治療と疫病対策のバランスをとることだ。
本稿では,まず,従来の高次元制約型多目的最適化問題を低次元制約型多目的最適化問題に変換する手法を提案する。
提案手法は, 従来の問題を直接解いた方法よりも, はるかに優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 04:47:34 GMT)
Tradeoff-Focused Contrastive Explanation for MDP Planning [7.9] 実際の計画の応用では、計画エージェントの決定は、競合する目標間の複雑なトレードオフを伴う可能性がある。
エンドユーザは、目的値に基づいて、エージェントが特定の計画ソリューションを決定する理由を理解することは困難である。
本稿では,マルチオブジェクトのMDP計画エージェントが,そのトレードオフの合理性を伝達する手法として,その意思決定を説明できるアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 16:07:02 GMT)
Interpretable Rule Discovery Through Bilevel Optimization of Split-Rules
of Nonlinear Decision Trees for Classification Problems [7.8] 非線形決定木(NLDT)を用いた単純な数学的規則の集合として分類器を表現する。
各条件ノードにおける分割ルールの構造と決定木の深さを制限することにより、分類器の解釈可能性を保証する。
2～500種類の問題の結果は、より困難で複雑な分類タスクに提案手法を適用することのさらなる範囲を奨励し、開放している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 06:35:32 GMT)
Detecting multi-timescale consumption patterns from receipt data: A
non-negative tensor factorization approach [6.6] 我々は、非負のテンソル因子化(NTF)を用いて、週内および週間消費パターンを一度に検出する。
提案手法により,異なる時間スケールで相関する消費パターンに基づいて,消費者を特徴付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 04:03:23 GMT)
Investigating the Effect of Emoji in Opinion Classification of Uzbek
Movie Review Comments [6.0] ウズベク語テキストの意見分類における絵文字ベースの特徴の影響について検討し、より具体的にはYouTubeの映画レビューコメントについて述べる。
いくつかの分類アルゴリズムがテストされ、絵文字ベースの特徴の識別能力を評価するために特徴ランキングが実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 13:50:47 GMT)
Variational Filtering with Copula Models for SLAM [5.2] より広い分布のクラスと同時局所化とマッピング(SLAM)を同時に行うことができるかを示す。
分布モデルとコプラを逐次モンテカルロ推定器に統合し、勾配に基づく最適化によって未知のモデルパラメータがいかに学習できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 15:38:23 GMT)
Attention as Activation [4.3] 本稿では,アクティベーション機能とアテンション機構の統一として,アテンショナルアクティベーションユニット(ATAC)と呼ばれる新しいタイプのアクティベーションユニットを提案する。
畳み込みネットワークにおいて、よく知られた整流線形ユニットをATAC単位に置き換えることにより、より優れた性能を持つ完全注意ネットワークを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 09:40:56 GMT)
Vision and Inertial Sensing Fusion for Human Action Recognition : A
Review [2.1] 人間の行動認識は、ビデオ監視、人間のコンピュータインタラクション、補助的な生活、ゲームなど、多くのアプリケーションで使われている。
多くの論文で、視覚と慣性感覚の融合は、それぞれの知覚モダリティが個別に使用される状況と比較して、認識精度を向上させることが示されている。
本稿では,人間の行動認識を行うために,融合フレームワーク内で視覚と慣性センシングを同時に使用する論文について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 02:06:44 GMT)
Integrated monitoring of ice in selected Swiss lakes. Final project
report [0.4] 湖(湖氷の一部)は、地球気候観測システム(GCOS)の基本気候変動(ECV)と考えられている。
MeteoSwissはこの2年間のプロジェクトをサポートし、衛星画像の使用だけでなく、ウェブカメラやその場測定の可能性を探求した。
このプロジェクトの目的は、いくつかの目標湖を監視し、氷の量、特に氷点/降期日を検出することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 16:18:51 GMT)
An Investigation in Optimal Encoding of Protein Primary Sequence for
Structure Prediction by Artificial Neural Networks [0.3] 機械学習とニューラルネットワークの利用は、ここ数年で急激に増加している。
タンパク質構造予測は、ニューラルネットワークがますます普及し、成功している分野のひとつだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 18:57:01 GMT)
Quantum Dynamics of Collective Spin States in a Thermal Gas [0.0] 常温でのアルカリ原子や希ガス原子のアンサンブルは量子光学やメトロジーに広く応用されている。
これらの系における原子拡散効果の完全な量子的記述を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 16:09:31 GMT)
Predicting United States policy outcomes with Random Forests [0.0] 20年間の政府の立法成果と富裕層、一般人口、多様な利害団体の政策選好は、ギレンズ、ペイジらによってキュレーションされ分析された詳細なデータセットで収集された。
その結果,富裕層の嗜好は政策の結果と強く相関することがわかったが,一般住民の嗜好は富裕層の嗜好と結びついてはいないことがわかった。
本研究は,それぞれ予測と推測の2つの主要な知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 18:06:57 GMT)
Perturbation theory near degenerate exceptional points [0.0] ハミルトニアンの$H=H_0+lambda V$は非エルミート的であり、観測不能な例外点(EP)縮退限界に近い。
境界状態の構成法について述べる。
L$の値と摂動の行列要素の構造の間の直観的接続の出現、EPの展開過程の安定性とユニタリ性の損失の可能性について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 13:28:00 GMT)
On the four-body problem in the Born-Oppenheimer approximation [0.0] このモデルは正確な可溶性とボルン=オッペンハイマー近似の臨界解析を可能にする。
プーズ級数の最初の2項の和、次元のないパラメータ $sigma=fracmM$ はボルン・オッペンハイマー近似で得られる値と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 00:17:52 GMT)
On Frink's type metrization of weighted graphs [0.0] 我々は、アフィニティ重み付き無向グラフの頂点$x$と$y$の間の計量$d(x,y)$を生成するための明示的なアルゴリズムを提供し、テストし、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 21:28:59 GMT)
Integration of Dirac's Efforts to construct Lorentz-covariant Quantum
Mechanics [0.0] 1927年、ディラックは、時間エネルギーの不確実性はローレンツの共変図に含めるべきであると述べた。
1945年、彼は空間変数と時間変数の両方で局所化された正規化可能なガウス函数を用いてローレンツ群の表現を構築しようとした。
1949年、彼は時のような振動を排除するためにインスタント形式を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 19:48:51 GMT)
Instance Explainable Temporal Network For Multivariate Timeseries [0.0] 本稿では,推論のインスタンスごとの分類決定において重要なチャネルを識別する新しいネットワーク(IETNet)を提案する。
IETNetは、時間的特徴抽出、変数選択、共同変数の相互作用を単一の学習フレームワークに組み合わせたエンドツーエンドネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 22:56:10 GMT)
High Quality factor micro-ring resonator for strong atom-light
interactions using miniature atomic beams [0.0] 集積フォトニックプラットフォームは、原子ビームとマイクロ共振器の間の強い相互作用のために提案されている。
我々は、光遷移の周囲に1.55時間106ドルを積載した薄膜の空気入りSiNマイクロ共振器を作製した。
シミュレーションの結果,長手速度0.2m/sから30m/sの小型原子ビームが共振器と強く相互作用することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 19:04:41 GMT)
Enhanced Two-Parameter Phase-Space-Displacement Estimation Close to
Dissipative Phase Transition [0.0] 2変数の連立推定のための駆動散逸型量子システムに基づく量子センサを提案する。
量子プローブは2つのレベル原子を持つ格子系と双極子結合を介して相互作用するボゾンモードから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 16:11:02 GMT)
Digital Currency and Economic Crises: Helping States Respond [0.0] 我々は、銀行関係のない人々が電子的かつプライベートに取引できるデジタル通貨へのアプローチを提案する。
デジタル通貨は中央銀行のデジタル通貨(CBDC)として、あるいは政府によって発行され、公的資金または財務資産によって担保される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 05:55:42 GMT)
Complexity continuum within Ising formulation of NP problems [0.0] イジング・ハミルトニアンの最小化は、ある相互作用行列類に対するNPハード問題であることが知られている。
我々は、最適化単純度基準で計算学的に単純なインスタンスを特定することを提案する。
このような単純さはスピングラスからk規則の最大カット問題まで幅広いモデルで見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 11:36:38 GMT)
Compactified Spacelike Extra Dimension & Brane-Higgs Field [0.0] 小さな歪んだ空間的外次元(SED)を持つパラダイムでは、ヒッグス場は一般にSEDの境界で局所化される。
SMゲージボソンとフェルミオンが歪んだSEDに伝播すると、フェルミオンの質量階層を生成することができる。
論文の最初の部分は、5Dフェルミオンに対するブレイン局在化質量項の治療に費やされている。
第2部は、様々な括弧局所化項に異なる方法を適用することで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 10:11:40 GMT)
Comment on "A Loophole of All "Loophole-Free" Bell-Type Theorems" [0.0] Marek Czachor はベルの不等式は補測値の変数の追加や乗算ができないため証明できないと主張している。
彼はベルの不等式を正統的に解釈することで存在する問題を正しく特定し、それらを元の方法で扱った。
彼が言及した解釈は、ジョン・スチュワート・ベルによって与えられた元の定式化とは関係がない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 00:34:25 GMT)
Blackbox Trojanising of Deep Learning Models : Using non-intrusive
network structure and binary alterations [0.0] 本研究は,任意の深層学習画像分類モデルに対して,単純なネットワーク構造を改良したブラックボックス・トロヤージング手法を提案する。
これらのモデルに十分な安全保護を提供することの重要性を強調し、AIイノベーションと採用の意図された利益を保護できることを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 06:33:47 GMT)
Approximation of point interactions by geometric perturbations in
two-dimensional domains [0.0] 点相互作用を持つ平面領域における二階楕円作用素の新たな近似法を提案する。
近似族は、同じ記号を持つ作用素と、小さな穴を持つ領域上の正則係数からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 13:23:16 GMT)
An\'alisis jur\'idico de la discriminaci\'on algor\'itmica en los
procesos de selecci\'on laboral [0.0] 米国における求職プロセスにおける機械学習の利用について説明する。
我々は、検出された人種的および性的偏見をいくつか提示する。
法的な観点からアルゴリズム的差別にどうアプローチすればよいかは定かではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 00:49:24 GMT)
A quantum algorithm for model independent searches for new physics [0.0] 多次元双対コライダーデータにおける非モデル化異常を探索するための新しい量子手法を提案する。
我々は、イジング格子スピンサイトを各ビンに関連付け、観測データから好適に構築する。
データ中の空間的に相関する異常を捉えるために,近隣のサイト間のスピンスピン相互作用を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Aug 2020 20:24:49 GMT)