Photon: A Robust Cross-Domain Text-to-SQL System [189.1] 私たちは、マッピングを即座に決定できない自然言語入力にフラグを付けることができる、堅牢でモジュール化されたクロスドメインなNLIDBPhotonを紹介します。
提案手法は,翻訳不能なユーザ入力に対して,テキストからネイティブシステムへのロバストさを効果的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 08:59:06 GMT)
The End-of-End-to-End: A Video Understanding Pentathlon Challenge (2020) [186.8] 我々は、IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2020と共同で開かれたオープンコンペティションである、新しいビデオ理解ペンタトロンチャレンジを紹介する。
課題は,テキスト・ビデオ検索の新しい手法を探求し,評価することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 09:55:26 GMT)
OpenDVC: An Open Source Implementation of the DVC Video Compression
Method [177.7] 本稿では,Deep Video Compression(DVC)手法のオープンソース・フロー実装について紹介する。
MS-SSIMは、x265の非常に高速な設定である低遅延P(LDP)よりも優れたMS-SSIM性能を実現する最初のエンドツーエンド最適化ビデオ圧縮方式である。
我々のOpenDVC(MS-SSIM)モデルは、過去に最適化されたPSNRとしか比較できないMS-SSIM最適化手法に対して、より説得力のあるベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 18:45:14 GMT)
Learning for Video Compression with Hierarchical Quality and Recurrent
Enhancement [164.7] 本稿では,階層型ビデオ圧縮(HLVC)手法を提案する。
我々のHLVCアプローチでは、エンコーダ側とデコーダ側の低品質フレームの圧縮と強化を容易にするため、階層的品質は符号化効率の恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 18:35:37 GMT)
Explore, Discover and Learn: Unsupervised Discovery of State-Covering
Skills [155.1] 情報理論的スキル発見の代替手法として,'Explore, Discover and Learn'(EDL)がある。
本稿では,EDLがカバレッジ問題を克服し,学習スキルの初期状態への依存を減らし,ユーザが学習すべき行動について事前定義できるようにするなど,大きなメリットがあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 11:06:21 GMT)
RareAct: A video dataset of unusual interactions [118.6] RareActは、共通のアクション動詞とオブジェクト名詞の不可避な合成に対して、アクション認識モデルのゼロショットと少数ショットの構成性を評価することを目的としている。
動詞と名詞を組み合わせることで得られる122の異なる行動を含む。
我々は、最先端のHowTo100M事前訓練ビデオとテキストモデルを用いてベンチマークを行い、ゼロショットと少数ショットのアクションの合成性が困難な課題であり、未解決の課題であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 16:53:35 GMT)
Quantum-optimal-control-inspired ansatz for variational quantum
algorithms [105.5] 変分量子アルゴリズム (VQA) の中心成分は状態準備回路(英語版)であり、アンザッツ(英語版)または変分形式(英語版)とも呼ばれる。
ここでは、対称性を破るユニタリを組み込んだ「解」を導入することで、このアプローチが必ずしも有利であるとは限らないことを示す。
この研究は、より一般的な対称性を破るアンスの開発に向けた第一歩となり、物理学や化学問題への応用に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 18:00:05 GMT)
Memory-augmented Dense Predictive Coding for Video Representation
Learning [103.7] 本稿では,新しいアーキテクチャと学習フレームワーク Memory-augmented Predictive Coding (MemDPC) を提案する。
本稿では、RGBフレームからの視覚のみの自己教師付きビデオ表現学習や、教師なし光学フローからの学習、あるいはその両方について検討する。
いずれの場合も、トレーニングデータの桁数が桁違いに少ない他のアプローチに対して、最先端または同等のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 17:57:01 GMT)
Improving One-stage Visual Grounding by Recursive Sub-query Construction [102.5] 長いクエリと複雑なクエリのグラウンド化における現在の制限に対処することで、ワンステージの視覚的グラウンド化を改善する。
我々は,新しい1段階法により,最先端の1段階ベースラインに対して5.0%,4.5%,7.5%,12.8%の絶対改善が得られたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 17:43:30 GMT)
Thompson Sampling Algorithms for Mean-Variance Bandits [97.4] 我々は平均分散MABのためのトンプソンサンプリング型アルゴリズムを開発した。
我々はまた、ガウシアンとベルヌーイの盗賊に対する包括的後悔の分析も提供する。
我々のアルゴリズムは、全てのリスク許容度に対して既存のLCBベースのアルゴリズムを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 13:34:15 GMT)
Adversarial Semantic Data Augmentation for Human Pose Estimation [96.8] 本研究では,セマンティックデータ拡張法 (SDA) を提案する。
また,適応的セマンティックデータ拡張 (ASDA) を提案する。
最先端の結果は、挑戦的なベンチマークで得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 07:56:04 GMT)
Deep Learning on Image Denoising: An overview [92.1] 画像認知におけるディープテクニックの比較研究を行っている。
まず、付加的な白色雑音画像に対して、深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を分類する。
次に、定量的および定性的な分析の観点から、パブリック・デノゲーション・データセットの最先端の手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 06:55:36 GMT)
Dynamics Generalization via Information Bottleneck in Deep Reinforcement
Learning [90.9] 本稿では,RLエージェントのより優れた一般化を実現するために,情報理論正則化目標とアニーリングに基づく最適化手法を提案する。
迷路ナビゲーションからロボットタスクまで、さまざまな領域において、我々のアプローチの極端な一般化の利点を実証する。
この研究は、タスク解決のために冗長な情報を徐々に取り除き、RLの一般化を改善するための原則化された方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 02:24:20 GMT)
BURT: BERT-inspired Universal Representation from Twin Structure [89.8] BURT (BERT inspired Universal Representation from Twin Structure) は任意の粒度の入力シーケンスに対して普遍的で固定サイズの表現を生成することができる。
提案するBURTは,Siameseネットワークを採用し,自然言語推論データセットから文レベル表現を学習し,パラフレーズ化データセットから単語/フレーズレベル表現を学習する。
我々は,STSタスク,SemEval2013 Task 5(a) など,テキスト類似性タスクの粒度によってBURTを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 13:04:22 GMT)
Point-Set Anchors for Object Detection, Instance Segmentation and Pose
Estimation [86.0] 中心点から抽出された画像の特徴は、離れたキーポイントや境界ボックスの境界を予測するための限られた情報を含んでいると論じる。
推論を容易にするために,より有利な位置に配置された点集合からの回帰を行うことを提案する。
我々は、オブジェクト検出、インスタンス分割、人間のポーズ推定にPoint-Set Anchorsと呼ばれるこのフレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 06:14:19 GMT)
Multitask learning for instrument activation aware music source
separation [83.3] 本稿では,楽器のアクティベーション情報を用いて音源分離性能を向上させるための新しいマルチタスク構造を提案する。
MUSDBデータセットに含まれる3つの楽器よりも現実的なシナリオである6つの独立した楽器について,本システムについて検討する。
その結果,提案したマルチタスクモデルは,Mixing SecretsとMedleyDBデータセットを混合したベースラインのOpen-Unmixモデル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） (Mon, 3 Aug 2020 02:35:00 GMT)
NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis [78.5] 本稿では,複雑なシーンの新たなビューを合成する手法を提案する。
提案アルゴリズムは,完全接続型(非畳み込み型)深層ネットワークを用いたシーンを表現する。
ボリュームレンダリングは自然に微分可能であるため、表現を最適化するのに必要な唯一の入力は、既知のカメラポーズを持つ画像の集合である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 22:17:31 GMT)
Weakly-Supervised Semantic Segmentation via Sub-category Exploration [73.0] 我々は、オブジェクトの他の部分に注意を払うために、ネットワークを強制する単純で効果的なアプローチを提案する。
具体的には、画像の特徴をクラスタリングして、アノテーション付き親クラスごとに擬似サブカテゴリラベルを生成する。
提案手法の有効性を検証し,提案手法が最先端手法に対して良好に機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 20:48:31 GMT)
Mixup-CAM: Weakly-supervised Semantic Segmentation via Uncertainty
Regularization [73.0] 我々は、ネットワークがオブジェクトの他の部分に注意を払うことを可能にする、原則的でエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークを提案する。
具体的には、ミックスアップデータ拡張方式を分類ネットワークに導入し、2つの不確実な正規化項を設計し、ミックスアップ戦略をよりよく扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 21:19:08 GMT)
Deep Photo Cropper and Enhancer [65.1] 画像に埋め込まれた画像を収穫する新しいタイプの画像強調問題を提案する。
提案手法をディープ・フォト・クリーパーとディープ・イメージ・エンハンサーの2つのディープ・ネットワークに分割した。
フォトクロッパーネットワークでは,埋め込み画像の抽出に空間変換器を用いる。
フォトエンハンサーでは、埋め込み画像中の画素数を増やすために超解像を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 03:50:20 GMT)
Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation [64.3] 我々はレコメンデータシステムを逐次レコメンデーション問題として定式化する。
我々は,ComiRec と呼ばれる連続的なレコメンデーションのための新しい制御可能な多目的フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、オフラインのAlibaba分散クラウドプラットフォームにうまくデプロイされています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 02:16:38 GMT)
Cooperative Control of Mobile Robots with Stackelberg Learning [64.0] マルチロボットの協力は、エージェントが共通の目標に整合性を持たなければならない。
協調制御におけるスタックルバーグ学習という手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 07:21:51 GMT)
PhraseCut: Language-based Image Segmentation in the Wild [62.6] 自然言語のフレーズを与えられた画像領域を分割する問題について考察する。
私たちのデータセットは、Visual Genomeデータセットの上に収集されます。
我々の実験は、我々のデータセットにおける概念のスケールと多様性が、既存の最先端技術に重大な課題をもたらすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 20:58:53 GMT)
Towards Palmprint Verification On Smartphones [62.3] 過去20年間の研究によると、ヤシの印刷物は独特性と永続性に優れた効果がある。
我々はスマートフォン用のDeepMPV+というDCNNベースのパームプリント検証システムを構築した。
DeepMPV+の効率と有効性は広範な実験によって裏付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 04:08:04 GMT)
Multi-Task Driven Explainable Diagnosis of COVID-19 using Chest X-ray
Images [61.2] COVID-19 Multi-Task Networkは、新型コロナウイルススクリーニングのためのエンドツーエンドネットワークである。
我々は,ChestXray-14,CheXpertおよび統合型COVID-19データセットから採取した9000個の前頭胸部X線写真から肺領域を手動で注釈した。
このデータベースは研究コミュニティに公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 12:52:23 GMT)
Bias-based Universal Adversarial Patch Attack for Automatic Check-out [59.4] 逆の例は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を簡単に誤解させる、知覚不能な摂動を持つ入力である。
既存の戦略は強力な一般化能力を持つ敵パッチを生成できなかった。
本稿では,強い一般化能力を持つクラス非依存の普遍的敵パッチを生成するためのバイアスベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 13:06:03 GMT)
Learning Agile Locomotion via Adversarial Training [59.0] 本稿では,四足歩行ロボット(主人公)が他のロボット(敵)を追いかけるのを学習し,後者が逃げることを学習するマルチエージェント学習システムを提案する。
この敵対的なトレーニングプロセスは、アジャイルの振る舞いを促進するだけでなく、退屈な環境設計の努力を効果的に軽減します。
1つの敵のみを使用した以前の作品とは対照的に、異なる逃走戦略を専門とする敵のアンサンブルを訓練することは、主人公がアジリティを習得するために不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 01:20:37 GMT)
Mix Dimension in Poincar\'{e} Geometry for 3D Skeleton-based Action
Recognition [58.0] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)はすでに、不規則なデータをモデル化する強力な能力を実証している。
本稿では,ポアンカー幾何学を用いて定義した空間時空間GCNアーキテクチャを提案する。
提案手法を,現在最大規模の2つの3次元データセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 14:19:47 GMT)
BCNet: Learning Body and Cloth Shape from A Single Image [56.5] SMPL上には層状衣服表現が提案され,ボディメッシュとは独立に衣服のスキンウェイトを新たに作成する。
既存の手法と比較して,本手法はより多くの衣服カテゴリーをサポートし,より正確な形状を復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 10:03:24 GMT)
Self-supervised Object Tracking with Cycle-consistent Siamese Networks [55.0] 我々は、オブジェクト追跡のためのサイクル一貫性の自己監視フレームワークにおいて、エンドツーエンドのSiameseネットワークを利用する。
トラッキングフレームワークにシームズ領域の提案とマスク回帰ネットワークを統合することで,各フレームのアノテーションを使わずに,より高速で正確なトラッカーを学習できるようにすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 04:10:38 GMT)
Fusion of Deep and Non-Deep Methods for Fast Super-Resolution of
Satellite Images [54.4] 本研究は,超解像(SR)による画質向上により,画質と価格のギャップを埋めることを提案する。
低解像度画像の各パッチの地域情報内容を解析するSRフレームワークを設計する。
本研究では,既存の深部SR法と同等の性能を示しながら,推定時間を大幅に減少させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 13:55:39 GMT)
Are Labels Necessary for Neural Architecture Search? [53.6] コンピュータビジョンにおける既存のニューラルネットワークアーキテクチャは、画像とそれに関連するラベルの両方を使用して発見されるのが一般的である。
本稿では,画像のみを使用して高品質なニューラルアーキテクチャを見つけることができるが,人間の注釈付きラベルは存在しないか,という疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 15:18:16 GMT)
Exploring Deep Hybrid Tensor-to-Vector Network Architectures for
Regression Based Speech Enhancement [53.5] 我々は、CNN-TTというハイブリッドアーキテクチャが、モデルパラメータを小さくして高品質な性能を維持することができることを見出した。
CNN-TTは、音声品質を改善するために、特徴抽出のために下部に複数の畳み込み層で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 00:07:39 GMT)
Learning to Purify Noisy Labels via Meta Soft Label Corrector [49.9] 最近のディープニューラルネットワーク(DNN)は、ノイズラベルによるバイアス付きトレーニングデータに容易に適合する。
ラベル修正戦略はこの問題を軽減するために一般的に用いられる。
メタ学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 03:25:17 GMT)
Solving Missing-Annotation Object Detection with Background
Recalibration Loss [49.4] 本稿では,新しい,かつ困難な検出シナリオに焦点を当てる。 真のオブジェクト/インスタンスの大部分は,データセットにラベル付けされていない。
従来, ソフトサンプリングを用いて, 正の例と重なり合うRoIsの勾配を再重み付けする手法が提案されてきた。
本稿では、予め定義されたIoU閾値と入力画像に基づいて損失信号を自動的に校正できる、バックグラウンド校正損失(BRL)と呼ばれる優れた解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 19:21:26 GMT)
Faster than FAST: GPU-Accelerated Frontend for High-Speed VIO [46.2] この研究は、既存のコンピュータビジョンアルゴリズムを改善するために、効率的な低レベルGPUハードウェア固有の命令の適用性に焦点を当てている。
特に、非マックス抑圧とその後の特徴選択は、全体的な画像処理遅延への顕著な寄与である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 09:22:13 GMT)
PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detector [44.2] 本稿では, 相対的に効率と効率のバランスの取れた物体検出器を実装した。
YOLOv3が実際に広く利用されていることを踏まえ, YOLOv3に基づく新しい物体検出器を開発した。
本論文のすべての実験はPaddlePaddleに基づいて行われるので、PP-YOLOと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 03:53:24 GMT)
Adversarial Infidelity Learning for Model Interpretation [43.4] 本稿では,モデル解釈のためのモデル非依存能率直接(MEED)FSフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、正当性、ショートカット、モデルの識別可能性、情報伝達に関する懸念を緩和する。
我々のAILメカニズムは、選択した特徴と目標の間の条件分布を学習するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 02:41:50 GMT)
Rethinking Image Deraining via Rain Streaks and Vapors [43.2] 単一画像のデライン化は、入力画像を背景画像、送信マップ、雨天、大気光の融合とみなす。
降雨ストリークを蒸気とともに透過媒として改質し, レインイメージングをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 12:15:07 GMT)
Detection of biological signals from a live mammalian muscle using a
diamond quantum sensor [41.9] ダイアモンド中の窒素空孔中心を用いた生体組織の作用電位から電流によって生じる磁場を検出する方法を示す。
これらの測定は、通常の無シールド実験室環境で行うことができ、デジタル信号処理技術により、信号を容易に回収できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 16:40:44 GMT)
Choice Set Optimization Under Discrete Choice Models of Group Decisions [40.9] 選択集合の変更が意思決定者の選好にどのように影響するかを示す。
このような介入を最適化するためのフレームワークを開発するために、個別選択モデルを使用します。
これらの問題は一般にNPハードであることが示されるが、提案する制限は基本的な境界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 00:54:26 GMT)
SLEDGE: A Simple Yet Effective Baseline for COVID-19 Scientific
Knowledge Search [40.4] 本稿では,SciBERTを有効活用したSLEDGEという検索システムを提案する。
一般ドメインの回答ランキングデータセット上でモデルをトレーニングし、関連信号をSARS-CoV-2に転送して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 17:24:19 GMT)
Dynamic and Static Context-aware LSTM for Multi-agent Motion Prediction [40.2] 本稿では,動的および静的な文脈認識型動作予測器(DSCMP)の新たな機構であるtextiti.e.を設計する。
豊富な情報をLong-Short-term-Memory (LSTM)に統合する。
エージェント間の動的相互作用を、空間的位置と時間的コヒーレンスの両方を学ぶことによってモデル化する。
潜在変数を推論することでシーンのコンテキストをキャプチャし、意味のあるセマンティックなシーンレイアウトを持つマルチモーダルな予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 11:03:57 GMT)
Tensorizing GAN with High-Order Pooling for Alzheimer's Disease
Assessment [38.9] 軽度認知障害 (MCI) とアルツハイマー病 (AD) を評価するために, 高次プールを用いた新しいテンソル化GANを提案する。
GAN(THS-GAN)は,MRI画像によるAD診断の分類を行う最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 10:04:09 GMT)
Experimentally verifying anti-Kibble-Zurek behavior in a quantum system
under noisy control field [38.3] Kibble-Zurek メカニズム (KZM) は、原理的に相転移現象を記述できる普遍的なフレームワークである。
強誘電性相転移の研究において、反KZ挙動と呼ばれる矛盾する観察が報告されている。
本研究は,2段階系における反KZ挙動の量子シミュレーションの段階を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 14:03:21 GMT)
Pixel-wise Crowd Understanding via Synthetic Data [38.3] 我々は、Grand Theft Auto Vで、合成およびラベル付けされた群衆シーンを生成するための無料のデータ収集とラベル作成装置を開発した。
そこで本研究では,合成データを利用して,群集理解の性能を向上させるための2つの簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 01:18:48 GMT)
Tight Bounds on Minimax Regret under Logarithmic Loss via
Self-Concordance [37.0] 連続)計量エントロピー $mathcalO(gamma-p)$ at scale $gamma$ を持つ任意の専門家クラスに対して、ミニマックス後悔は $mathcalO(np/(p+1))$ であることを示す。
我々の手法の応用として、専門家の非パラメトリックリプシッツ類に対するミニマックス後悔を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 14:46:13 GMT)
A Nonparametric Off-Policy Policy Gradient [32.4] 強化学習(RL)アルゴリズムは、最近の顕著な成功にもかかわらず、高いサンプリング複雑性に悩まされている。
オフポリシーアルゴリズムの一般的なサンプル効率に基づいて構築する。
提案手法は,現状の政策勾配法よりもサンプル効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 11:30:38 GMT)
Describing Textures using Natural Language [32.1] 自然画像のテクスチャは、色、形状、内部の要素の周期性、および自然言語を用いて記述できるその他の属性によって特徴づけられる。
テクスチャの豊富な記述を含む新しいデータセットにおいて,テクスチャの視覚的属性を記述する問題について検討した。
我々は、いくつかのきめ細かいドメインを視覚化し、データセットで学んだテクスチャ属性が、Caltech-UCSD Birdsデータセットのエキスパート設計属性よりも改善できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 20:37:35 GMT)
The Rate-Distortion-Accuracy Tradeoff: JPEG Case Study [30.8] JPEG圧縮標準における量子化テーブルの設計に焦点をあてる。
連続的な最適化を通じて、これらのテーブルの新たな最適チューニングを提供する。
本報告では,これらのテーブルの簡易かつ簡易な変更による性能向上について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 01:39:01 GMT)
GmFace: A Mathematical Model for Face Image Representation Using
Multi-Gaussian [24.8] GmFaceと呼ばれる顔画像表現の数学的モデルは多ガウス関数の形で提案される。
GmFaceを使用すると、単純なパラメータ計算によって数個の顔画像変換処理を数学的に実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 10:11:10 GMT)
SemEval-2020 Task 4: Commonsense Validation and Explanation [24.4] SemEval-2020 Task 4, Commonsense Validation and Explanation (ComVE)には3つのサブタスクが含まれている。
我々は,人間にとって理にかなう自然言語文と,そうでないものとを区別できるかどうかを評価することを目的とする。
Subtask A と Subtask B では、上位のシステムのパフォーマンスは人間に近い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 15:13:40 GMT)
2018 Robotic Scene Segmentation Challenge [24.0] 2015年、ミュンヘンのMICCAIで開催されたEndoVisワークショップで、ロボットの前方運動学とCADモデルから自動生成されるアノテーションを用いて、前立腺組織の内視鏡画像を使用したサブチャンジを開始した。
2017年、ケベックの同じワークショップで、ロボット機器のセグメンテーションデータセットを導入しました。
この課題には、現実的な楽器の動きと、より複雑なブタの組織が背景として含まれており、U-Netや他の一般的なCNNアーキテクチャの変更によって広く対処された。
2018年には、解剖学的オブジェクトのセットを導入して、複雑さを追加しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 01:55:24 GMT)
Generalized Zero-Shot Domain Adaptation via Coupled Conditional
Variational Autoencoders [23.2] 本研究では,新しい条件結合型変分自動エンコーダ(CCVAE)を提案する。
航空セキュリティにおける現実の応用をシミュレートするために、X線セキュリティチェックポイントデータセットを含む3つのドメイン適応データセットで実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 21:48:50 GMT)
Low-loss connection of weight vectors: distribution-based approaches [22.5] この表面の低損失曲線により2つの低損失点を接続する手法のパネルを記述・比較する。
ほとんどの手法は「マクロ的」分布の仮定に基づいており、接続される点の詳細な性質に敏感なものもある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 09:42:47 GMT)
Who Make Drivers Stop? Towards Driver-centric Risk Assessment: Risk
Object Identification via Causal Inference [19.7] 運転者中心のリスク定義,すなわち運転者の行動に影響を与えるオブジェクトは危険である。
提案するオブジェクトレベルの操作可能な駆動モデルを用いた因果推論に基づく新しい2段階リスクオブジェクト識別フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,強力なベースラインに対するパフォーマンスを7.5%向上させています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 04:28:21 GMT)
Multi-Class 3D Object Detection Within Volumetric 3D Computed Tomography
Baggage Security Screening Imagery [19.6] 我々は、一つの統合されたフレームワークを用いて、複数の対象カテゴリの関心事を検出することを検討する。
3D RetinaNetと一連の好ましい戦略を組み合わせることで、5つのオブジェクトクラスの平均平均精度(mAP)は65.3%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 21:54:14 GMT)
Sub-Pixel Back-Projection Network For Lightweight Single Image
Super-Resolution [17.8] 我々は,CNNに基づくSISR手法のパラメータ数と計算コストの削減について検討した。
SISRのための新しいネットワークアーキテクチャを導入し、再構成品質と低計算量とのトレードオフをうまく打ち立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 18:15:16 GMT)
Multimodal Semi-supervised Learning Framework for Punctuation Prediction
in Conversational Speech [17.6] 句読点予測のためのマルチモーダル半教師付き学習手法について検討する。
我々は大量の音声およびテキストデータから表現を学習する。
1時間分の音声とテキストデータをトレーニングすると、ベースラインモデルよりも9-18%の絶対的な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 08:13:09 GMT)
Self-attention encoding and pooling for speaker recognition [17.0] 本研究では,非固定長音声音声の識別話者埋め込みを実現するために,タンデム自己認識・プーリング(SAEP)機構を提案する。
SAEPは、テキストに依存しない話者検証に使用される話者埋め込みに、短時間の話者スペクトル特徴を符号化する。
このアプローチをVoxCeleb1と2のデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 09:31:27 GMT)
Automated Segmentation of Brain Gray Matter Nuclei on Quantitative
Susceptibility Mapping Using Deep Convolutional Neural Network [16.7] 脳皮質下核の鉄蓄積異常は、様々な神経変性疾患と相関していると報告されている。
本稿では3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく2分岐残基構造U-Net(DB-ResUNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 14:32:30 GMT)
Deep Complementary Joint Model for Complex Scene Registration and
Few-shot Segmentation on Medical Images [16.0] 本稿では,複雑なシーン登録と少数ショットセグメンテーションのための新しいDeep Complementary Joint Model (DeepRS)を提案する。
登録に摂動係数を埋め込んで変形の活性を増大させ、増大データの多様性を維持する。
セグメンテーションモデルからの出力は、ディープベース領域制約を実装するために利用され、ラベル要求を緩和し、詳細な登録をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 08:25:59 GMT)
Generative Adversarial Networks for Synthesizing InSAR Patches [15.3] GAN(Generative Adversarial Networks)は、光学的および実数値的なSAR強度画像間の画像翻訳タスクで一定の成功を収めている。
人工的複素数値InSAR画像スタックの合成は、知覚的品質に加えて、位相ノイズや位相コヒーレンスといったより厳密な品質指標を求める。
本稿では、生成CNN構造の信号処理モデルを提供し、それらの品質指標に影響を与える影響を説明し、与えられたCNN構造に対する複素数値データのマッピングスキームを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 20:51:01 GMT)
Making Coherence Out of Nothing At All: Measuring the Evolution of
Gradient Alignment [15.2] 本研究では,トレーニング中のサンプルごとの勾配のアライメントを実験的に研究するための新しい指標(m$-coherence)を提案する。
我々は、$m$-coherenceがより解釈可能で、$O(m2)$ではなく$O(m)$で計算し、数学的にクリーンであることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 21:51:24 GMT)
Getting to Know One Another: Calibrating Intent, Capabilities and Trust
for Human-Robot Collaboration [13.9] ロボットが直接意思を伝えることができない人間を支援するシナリオに焦点を当てる。
我々は、決定論的アプローチを採用し、この設定をモデル化するためのTICC-POMDPを提案する。
実験によって、我々のアプローチはシミュレーションと実際の被験者による研究の両方において、より良いチームパフォーマンスをもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 08:04:15 GMT)
DCSFN: Deep Cross-scale Fusion Network for Single Image Rain Removal [13.8] 降雨が画像の視界を著しく低下させるため、降雨は重要なもののコンピュータビジョンの課題である。
以前の研究は主に特徴抽出と処理、あるいはニューラルネットワーク構造に焦点を当てていた。
本稿では,画像雨雨除去課題を解決するために,ネットワークと内規模核融合操作のクロススケールな方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 10:34:45 GMT)
Matching Questions and Answers in Dialogues from Online Forums [12.6] 会話における2つのターン間の質問・回答関係のマッチングは、対話構造を解析する最初のステップであるだけでなく、対話システムの訓練にも有用である。
本稿では、相互注意という2つの同時注意機構により、距離情報と対話履歴の両方を考慮したQAマッチングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 02:44:07 GMT)
High Throughput Matrix-Matrix Multiplication between Asymmetric
Bit-Width Operands [11.7] そこで本研究では,入力に混合精度を用い,より狭い16ビットの出力アキュムレータに積値を蓄積するSIMD行列乗算命令を提案する。
提案した非対称オペランドサイズSIMD命令は、CPUにおける行列乗算のスループットを2倍改善する。
また、最先端ハードウェアアクセラレーターにおいて、8ビットから4ビットのオペランド間の乗算および累積(MAC)操作をサポートするのにも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 04:12:31 GMT)
Recognition and 3D Localization of Pedestrian Actions from Monocular
Video [11.3] 本稿では,エゴセントリックな視点から,単眼歩行行動認識と3D位置認識に焦点を当てた。
都市交通シーンにおけるこの問題に対処する上での課題は、歩行者の予測不可能な行動に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 19:57:03 GMT)
Concurrent Training Improves the Performance of Behavioral Cloning from
Observation [10.9] デモから学ぶことは、ロボットが新しいスキルを身につけるための効率的な方法として広く利用されている。
観察から学ぶことは、ラベルのないデモ(例えばビデオ)を使って模倣学習を行う手段を提供する。
これに対する1つのアプローチは、観察からの行動クローニング(BCO)である。
本稿では,BCO の新たな理論的解析,修正 BCO* の導入,および半教師付き設定において,BCO* は逆ダイナミクスモデルとエキスパートポリシーの両方の見積もりを同時に改善可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 21:30:28 GMT)
Residual Frames with Efficient Pseudo-3D CNN for Human Action
Recognition [10.2] そこで我々は,残余フレームを代替の「軽量」運動表現として用いることを提案する。
また、3D畳み込みを2Dと1D畳み込みに分離する新しい擬似3D畳み込みモジュールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 17:40:17 GMT)
Multi-Scale Deep Compressive Imaging [9.8] 深層学習に基づく圧縮画像 (DCI) は, 従来の圧縮画像よりも再現性が高く, 実行時間も速い。
マルチスケールはシングルスケールよりも優れた性能を示しているが、DCIの研究はシングルスケールサンプリングに限られている。
マルチスケールで画像の分解、サンプリング、再構成を共同で学習するマルチスケール深部圧縮撮像フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 12:01:47 GMT)
Structure and Automatic Segmentation of Dhrupad Vocal Bandish Audio [9.2] この研究は、バンディッシュ(作曲)演奏の時間とともに変化する音楽的に関係するリズム密度を自動的に検出することに関するものである。
局所的なテンポや関係を検知し,時間的スムースに追従するように訓練されたCNNベースのシステムについて検討する。
これにより、2人の演奏者のリズミカル相互作用の変化を捉えることで、演奏セクションの完全な音楽的記述を得るのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 10:16:42 GMT)
Cluster-Based Cooperative Digital Over-the-Air Aggregation for Wireless
Federated Edge Learning [9.2] 空気上計算(AirComp)を用いた無線エッジにおける連合学習システムについて検討する。
このようなシステムでは、ユーザは、高速なモデルアグリゲーションを実現するために、マルチアクセスチャネル上でメッセージを同時に送信する。
本稿では,ユーザが位相補正を行い,全電力で送信する送信機の要求を緩和する改良されたディジタルAirComp方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 16:29:52 GMT)
3D B-mode ultrasound speckle reduction using deep learning for 3D
registration applications [8.8] 筆者らのディープラーニングフレームワークは,従来のフィルタリング手法と比較してスペックル低減において,同様の抑制と平均保存指数(1.066)が得られることを示す。
深層学習モデルを用いたスペックル削減は, 3次元登録性能の向上に寄与することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 19:29:59 GMT)
Multipartite Optimized Correlation Measures and Holography [8.6] 単調性条件を満たす状態のすべての可浄化性に対して、最適化された相関測度、エントロピーの線形結合を最小化することに焦点を当てる。
本稿では,これらの量を導出し,対称最適化された相関尺度のメナジェリーを構築する方法を提案する。
いくつかの相関測度は積状態のみに消え、したがって古典的相関と量子的相関の両方を定量化する。
次に,曲面対応によって動機付けられた手法を用いて,相関測度をバルク面の線形結合としてホログラフ双対を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 18:49:51 GMT)
Re-purposing Heterogeneous Generative Ensembles with Evolutionary
Computation [8.2] 機械学習では、予測器のアンサンブルは多くのタスクに対して単一の予測器よりも優れた結果を示す。
本研究では、2つの進化的アルゴリズムを応用して、再目的生成モデルにアンサンブルを生成する。
MNIST画像ベンチマークの実験解析により、両方のEAアンサンブル生成法がモデルを再使用できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 17:48:34 GMT)
Analyzing the Components of Distributed Coevolutionary GAN Training [8.2] 共進化における多様性に影響を与える2つのアルゴリズム成分の性能への影響について検討する。
MNISTデータセットの実験では、これらの2つのコンポーネントの組み合わせが最良の生成モデルを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 18:35:06 GMT)
A Query-based Quantum Eigensolver [8.1] 固定点量子探索を用いてII型固有値問題の解法を提案する。
さらに,QPE法と比較して,クエリベースの手法は,タイプIIの問題を解く際の2次高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 00:29:19 GMT)
Convex Density Constraints for Computing Plausible Counterfactual
Explanations [8.1] 因果的説明は、あるモデルの特定の決定を説明する最も一般的な手法の1つであると考えられている。
我々は最近の研究に基づいて、妥当な対実的説明の形式的定義を提案し、研究する。
特に, 実測値の妥当性と妥当性を高めるために, 密度推定器の応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 08:14:22 GMT)
A simple and effective predictive resource scaling heuristic for
large-scale cloud applications [8.0] クラウド環境で動作する水平スケーラブルなアプリケーションの予測自動スケーリングのための,シンプルかつ効果的なポリシを提案する。
当社のポリシでは、ワークロードの確率的予測を使用して、アプリケーションのオーナのリスク回避に依存するスケーリング決定を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 21:50:14 GMT)
Configuration Learning in Underwater Optical Links [7.6] 本報告では,構成学習という新たな研究課題について述べる。
構成学習問題に対処する新しいアルゴリズムを提案する。
提案する構成学習フレームワークは,信号処理および通信における幅広いトピックに対して,さらに検討し,適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 22:06:53 GMT)
Parallel/distributed implementation of cellular training for generative
adversarial neural networks [7.5] GAN(Generative Adversarial Network)は、生成モデルを学ぶために広く使われている。
本稿では、GANの2つの集団を訓練するための細胞競合共進化手法の並列/分散実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 17:55:24 GMT)
Multifidelity Data Fusion via Gradient-Enhanced Gaussian Process
Regression [7.3] 本稿では,多元性ガウス過程回帰(GPR)フレームワークに基づくデータ融合手法を提案する。
この方法は、利子量(QoI)の利用可能なデータと、その勾配を異なる忠実度レベル、すなわち、グラディエント強化 Cokriging 法(GE-Cokriging 法)との組み合わせである。
GE-Cokriging法はCokriging法よりも若干高い計算コストを必要とするが、精度比較の結果、このコストは一般的にそれに値することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 17:57:12 GMT)
Hardware Accelerator for Adversarial Attacks on Deep Learning Neural
Networks [7.2] 強靭な物理的摂動を生成するために, 対向攻撃ネットワークアルゴリズムのクラスが提案されている。
本稿では,メムリスタクロスバーアレーをベースとした敵攻撃用ハードウェアアクセラレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 21:55:41 GMT)
PIC-Net: Point Cloud and Image Collaboration Network for Large-Scale
Place Recognition [6.8] PIC-Net(Point cloud and Image Collaboration Network)を提案する。
夜間の認識性能を向上させるため,夜間の映像を昼間のスタイルに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 05:58:00 GMT)
A Survey on the Evolution of Stream Processing Systems [6.6] 本稿では,ストリーム処理システムの基本的側面について概観する。
我々は過去の注目すべき研究成果を概説し、早期(「00-'10」)と近代(「11-'18」)のストリーミングシステムとの類似点と相違点を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 12:43:46 GMT)
A Normative approach to Attest Digital Discrimination [6.4] 例えば、高利息ローンや低信用スコアを対象とする低所得地区や、オンラインマーケティングにおいて女性が21%過小評価されている例がある。
私たちは、デジタル差別につながる可能性のあるさまざまな状況を表現するために、規範を抽象化として使用しています。
特に、MLシステムの文脈における非差別規範を定式化し、MLシステムがこれらの規範に違反しているかどうかを確認するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 11:39:18 GMT)
Hacking single-photon avalanche detector in quantum key distribution via
pulse illumination [6.3] パッチ自体の欠陥を利用してパッチをバイパスする敵の能力を示す。
また、パルス照明攻撃による秘密鍵レートの分析を行い、Eveが秘密鍵を学習するために攻撃を実行可能であることを理論的に確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 13:48:19 GMT)
HAMLET: A Hierarchical Multimodal Attention-based Human Activity
Recognition Algorithm [5.3] ヒューマンアクティビティ認識(HAR)は,マルチモーダルデータ融合の難しさから,ロボットにとって困難な課題である。
本研究では,ニューラルネットワークに基づくマルチモーダルアルゴリズムHAMLETを提案する。
上層層における多モーダル特徴を計算するために,有意な単モーダル特徴を分離・融合する新しい多モーダルアテンション機構を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 19:34:48 GMT)
Phase Transitions in Rate Distortion Theory and Deep Learning [5.1] もし$mathcalS$をエンコードするために$mathcalO(R-s)$のエラーを達成できれば、$mathcalS$は$s$で圧縮できると言う。
ある"ニッチ"信号クラスに対して、$mathcalS$が相転移を起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 16:48:49 GMT)
Deep Bayesian Bandits: Exploring in Online Personalized Recommendations [4.8] 我々は、表示広告レコメンデータを文脈的盗賊として定式化する。
クリックスルーレートの後部分布からのサンプリングを必要とする探索手法を実装した。
提案したディープベイズ帯域幅アルゴリズムをオフラインシミュレーションとオンラインAB設定で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 08:58:18 GMT)
Color Texture Image Retrieval Based on Copula Multivariate Modeling in
the Shearlet Domain [4.4] カラーテクスチャ画像検索フレームワークを提案する。
筆者らは4つのテクスチャ画像検索ベンチマークデータセットを用いて実験を行い、提案手法が既存の最先端手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 14:40:27 GMT)
Explainable Face Recognition [4.4] 本稿では,説明可能な顔認識のための総合的なベンチマークとベースライン評価を行う。
95人の被験者からなる3648個の三つ子(プローブ,配偶子,非配偶子)のキュレートしたセットである「インペイントゲーム」と呼ばれる新しい評価プロトコルを定義した。
探索画像内のどの領域が交配画像と一致しているかを最もよく説明するネットワークアテンションマップを生成するための説明可能なフェイスマーカを課題とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 14:47:51 GMT)
The Need for Advanced Intelligence in NFV Management and Orchestration [4.2] この研究は、強化学習やフェデレート学習のような高度な知性技術を採用する利点を示す。
潜在的なユースケースと研究トピックのリストを提供し、これらの高度なインテリジェンスを管理およびオーケストレーションに適用するためのボトムアップなマイクロ機能アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 15:17:42 GMT)
On The Plurality of Graphs [4.1] 本研究で誘発される変化の2つの要因,すなわち,1) グラフ生成過程と2) エッジをサンプリングする中心度尺度は,言語の出現のダイナミクスを決定する上で重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 14:54:09 GMT)
A Survey on the Use of AI and ML for Fighting the COVID-19 Pandemic [4.1] 人工知能(AI)と機械学習(ML)は、医療にパラダイムシフトをもたらした。
最近の研究によると、AIとMLは新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックと戦うのに使える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 16:49:04 GMT)
Learning Based Methods for Traffic Matrix Estimation from Link
Measurements [3.8] 交通行列推定問題 (TM) は、リンク負荷測定から交通需要行列を決定する問題である。
本稿では,需要規模分布に関する情報が得られたTM推定問題について考察する。
本稿では,この問題の解法として反復予測に基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 14:34:20 GMT)
One Model, Many Languages: Meta-learning for Multilingual Text-to-Speech [3.4] 本稿では,文脈パラメータ生成のメタラーニング概念を用いた多言語音声合成手法を提案する。
本モデルでは,言語間で効率的に情報を共有できることが示され,主観的評価テストにより,ベースラインよりも自然な,正確なコードスイッチング音声を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 10:43:30 GMT)
AiRound and CV-BrCT: Novel Multi-View Datasets for Scene Classification [2.9] 本稿では,thedatasetand CV-BrCTという2つの新しいデータセットを提案する。
1つ目は、世界中の様々な場所から抽出された視点の異なる、同じ地理的座標からの3つの画像を含む。
第2のデータセットには、ブラジル南東部から抽出された空中画像とストリートレベルの画像が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 18:55:46 GMT)
The pursuit of beauty: Converting image labels to meaningful vectors [2.7] 本稿では,Occlusion-based Latent Representations (OLR) と呼ばれる手法を提案する。
情報豊かさに加えて、これらの表現は、各画像ラベルが別個のベクトルに符号化される非交叉低次元潜在空間を構成する。
我々は,これらの表現の質を一連の実験で評価し,その結果から,提案モデルがデータ概念を捕捉し,データ相互関係を発見できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 06:33:11 GMT)
Adaptive Physics-Informed Neural Networks for Markov-Chain Monte Carlo [2.7] 確率関数の計算にPDEを解く必要があるパラメータ推定問題に焦点をあてる。
提案手法は,(1)フォワードモデルへの近似としてオフラインPINN-UQモデルを構築し,(2)MCMCサンプルから生成されたサンプルを用いて,この近似モデルをフライで精製する。
本稿では,ポアソン方程式に支配されるシステムのパラメータ推定問題の解法として,提案手法の性能を数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 15:25:10 GMT)
Effects of Internship on Fresh Graduates: A case study on IIT, DU
students [2.7] あらゆるカリキュラムの目的は、産業界の準備が整った学生を作ることである。
このSEシラバスの独特さは、カリキュラム内には6ヶ月のインターンシップ学期がある。
その結果,インターンシップ経験のある学生は,業界からの期待以上の成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 07:31:51 GMT)
Parametric Copula-GP model for analyzing multidimensional neuronal and
behavioral relationships [2.6] 本研究では,各変数の統計を依存構造から分離するパラメトリックコプラモデルを提案する。
連続タスク関連変数に条件付きコプラパラメータにガウス過程(GP)を優先したベイズフレームワークを用いる。
本フレームワークは神経,感覚,行動データ間の複雑な多次元的関係の解析に特に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 16:44:29 GMT)
Fluctuation-dissipation theorem and fundamental photon commutation
relations in lossy nanostructures using quasinormal modes [2.4] 吸収性および分散性空間不均質媒質のグリーン関数量子化法の理論と公式な知見を提供する。
電磁界の基本的な可換関係に現れる基本グリーン関数の同一性は、非吸収媒体の極限においても有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 12:16:30 GMT)
Quantum versus Classical Generative Modelling in Finance [1.3] 機械学習における生成モデル作成作業における量子モデルと古典モデルの性能について検討し比較する。
エンタングルメントは、ボルツマンマシンに対する優位性を示す問題インスタンスにおいて典型的に重要な役割を果たしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 07:50:33 GMT)
Ubicomp Digital 2020 -- Handwriting classification using a convolutional
recurrent network [0.4] ニューラルネットワークを使ってデータを52のクラスに分類します。
著者の排他的テストセットでは68%、盲目の挑戦テストセットでは64.6%の精度で2位になった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 11:32:22 GMT)
LT@Helsinki at SemEval-2020 Task 12: Multilingual or language-specific
BERT? [0.4] 本稿では,SemEval 2020 Shared Task 12のLT@Heldirectionalチームが提出したモデルについて述べる。
研究チームは,攻撃的言語識別と攻撃的ターゲット識別という題名のサブタスクAとCに参加した。
どちらのケースでも、Googleが事前トレーニングし、OLIDデータセットとSOLIDデータセットを微調整した、いわゆるBERT(Bisinki Representation from Transformer)を使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 12:03:17 GMT)
Towards a Semantic Model of the GDPR Register of Processing Activities [0.3] 分析テンプレート間の共通概念と関係に基づく統合データモデルを提案する。
DPVは現在、ROPAデータモデルを表現するのに十分な概念を提供していません。
これにより、組織と規制機関間のコンプライアンスのためのパンEU情報管理フレームワークの作成が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 13:54:47 GMT)
Incorrect by Construction: Fine Tuning Neural Networks for Guaranteed
Performance on Finite Sets of Examples [0.3] 本稿では,ReLUニューラルネットワークの重みを微調整するために,SMTソルバを用いた新しい手法を提案する。
我々は、MNISTネットワークを微調整して、特定の画像を誤って分類することで、このアプローチを実証する。
自由共有機械学習モデルの信頼性を損なうアプローチの可能性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 21:29:53 GMT)
Exploiting degeneracy to construct good ternary quantum error correcting
code [0.2] 3次量子系に対する7量子誤り訂正符号を提案する。
このコードは、CSS構造を維持しながら単一のエラーを修正するために必要なクォート数に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 08:38:22 GMT)
Lanfrica: A Participatory Approach to Documenting Machine Translation
Research on African Languages [0.0] アフリカは1500-2000の文書化された言語と多くの未文書または絶滅した言語がある。
これにより、MTの研究、モデル、データセットの追跡が困難になる。
オンラインプラットフォームは、これらのアフリカの言語の研究、ベンチマーク、データセットへのアクセシビリティを作成するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 18:14:04 GMT)
Unsupervised Discovery of Recurring Speech Patterns Using Probabilistic
Adaptive Metrics [0.0] 教師なし音声語検出は、音声音声データのコーパスから繰り返し発生する音声のセグメントを見つけることを目的としている。
この問題に対する潜在的なアプローチの1つは、ダイナミック・タイム・ワープ(DTW)を使用して、音声データから順応パターンを見つけることである。
本稿では, PDTW をベースとした UTD に対する新しい確率論的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 09:09:12 GMT)
Tracking the Race Between Deep Reinforcement Learning and Imitation
Learning -- Extended Version [0.0] 我々は、強化学習領域であるRacetrackからベンチマーク計画問題を考える。
本研究では,深い教師付き学習,特に模倣学習のパフォーマンスを,レーストラックモデルの強化学習と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 10:31:44 GMT)
Three-body bound states of an atom in a Fermi mixture [0.0] 我々は,フェルミ海がエフィモフスペクトルを体系的に変形していることを示す。
フェルミ海の存在下では、三体境界状態は一般化された離散的スケーリング則に従うことが示される。
我々の予測を実験的に確認するために、Yb同位体の超低温フェルミ混合物の3体境界状態の3つのシグネチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 13:42:07 GMT)
Temporal-mode continuous-variable 3-dimensional cluster state for
topologically-protected measurement-based quantum computation [0.0] 本稿では,計測に基づく量子計算のプラットフォームである大規模3次元クラスタ状態を生成する手法を提案する。
提案手法は,時間領域多重化手法と分割並列化手法を併用し,大規模量子計算を実装する上での2つの利点を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 08:55:13 GMT)
Quantum Teleportation and Jungian Psychology [0.0] 本研究では,自然に量子状態としてモデル化されたユング的心理学タイプを提案する。
この状態は最大に絡み合った2量子状態であり、その1つの量子ビットは量子テレポーテーションを受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 12:33:48 GMT)
Quantum Multiplayer Colonel Blotto Game [0.0] 量子戦略にアクセスできるプレイヤーは、古典的なプレイヤーよりも有利である。
支払いは戦略の順序で不変である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 10:24:56 GMT)
Predictive online optimisation with applications to optical flow [0.0] オンラインは、未解決のまま問題に導入されている新しいデータを中心に展開している。
我々はこのアイデアを,光学的流れを伴うビデオ処理などの動的逆問題に適用する。
逆問題に対して、この効果は本質的に、時間的結合を伴う静的正規化器の不完全畳み込みに基づく新しい動的正規化器を構築することであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 17:50:32 GMT)
Orpheus: A New Deep Learning Framework for Easy Deployment and
Evaluation of Edge Inference [0.0] Orpheusは推論最適化を簡単にプロトタイピング、デプロイ、評価するための新しいディープラーニングフレームワークである。
最小限の依存関係と、他のサードパーティシステムを統合するためのシンプルなプロセスが特徴だ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 20:58:35 GMT)
On Superdeterministic Rejections of Settings Independence [0.0] ベルの定理は、局所理論が量子力学の全ての予測を再現できないことを証明している。
我々は、設定の独立性に明示的に違反する、完全に局所的、超決定論的モデルを導入する。
我々は、我々のモデルは必然的に複雑であり、非ローカルな競合相手に対して真の優位性を提供していないと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 03:37:08 GMT)
Non-Markovian qubit dynamics in nonequilibrium environments [0.0] 我々は、非定常および非マルコフ統計的性質を持つ非平衡環境に結合した量子ビット系の非マルコフ力学を研究する。
我々は、2つの量子ビット系の絡み合いと非局所性の関係を導出し、どちらもデコヒーレンス関数と密接に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 04:44:42 GMT)
Memory kernel and divisibility of Gaussian Collisional Models [0.0] オープンシステムのダイナミクスにおけるメモリ効果は、ここ数十年で大きな関心を集めてきた。
我々は,部分的なSWAPを実装したビームスプリッタと,アンシラを絡めて励起をシステムに供給する2モードスキューズという2種類の相互作用を解析する。
これら2つの代表的なシナリオのメモリカーネルの解析と拡張性により、量子領域におけるメモリ効果の背後にある複雑なメカニズムの解明に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 10:28:55 GMT)
Deep Learning based Topic Analysis on Financial Emerging Event Tweets [0.0] 本研究は,28264件の金融つぶやきをクラスタリングにより分析し,市場における新興事象の発見を行った。
この期間に3つの主要な話題が頻繁に議論された。
株式、石油、エネルギー部門の短期販売は政策とともに議論された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 06:43:11 GMT)
Conditional Latent Block Model: a Multivariate Time Series Clustering
Approach for Autonomous Driving Validation [0.0] 本稿では,高次元時系列解析に適応した新しいクラスタリング手法を提案する。
FunCLBMモデルは最近提案された機能的遅延ブロックモデルを拡張し、行と列クラスタ間の依存関係構造を作成することができる。
シミュレーションと実例のRenaultデータセットによる実験は、提案ツールの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 15:26:26 GMT)
Certified Randomness From Steering Using Sequential Measurements [0.0] 単一の絡み合った2ビットの純粋状態は、任意の量の証明されたランダム性を生成するために使用できる。
デバイスに依存しない環境でのこれらの困難に感銘を受け、一方的なデバイス独立のシナリオを考察する。
このシナリオに先行する作業の特定の側面が適用可能であることを示し、証明可能なランダム性の量に関する理論的境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 08:18:29 GMT)
COVID-19 Misinformation and Disinformation on Social Networks -- The
Limits of Veritistic Countermeasures [0.0] 新型コロナウイルスのパンデミックは、大量の誤報の対象となっている。
ソーシャルメディアプラットフォームは最近、採用している対策の一部を公表した。
これは、生成される偽情報や偽情報の性質を調べる機会を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 11:25:47 GMT)
Benchmarking a high-fidelity mixed-species entangling gate [0.0] 我々は、4,3mathrmCa+,$hyperfine qubitと8,8mathrmSr+,$ Zeeman qubitの間の2量子論理ゲートを実装した。
この2つのイオン種に対して、S-P光遷移は、ゲートを駆動するために402,mathrmnm$の単一のレーザー波長を使用するのに十分近い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 12:03:23 GMT)
Analysis of five techniques for the internal representation of a digital
image inside a quantum processor [0.0] 量子プロセッサ内のデジタル画像を表現するための5つのテクニックを比較した。
論文はQuirkシミュレータの実装とIBM Q Experienceプロセッサに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 14:06:38 GMT)
An Accelerated DFO Algorithm for Finite-sum Convex Functions [0.0] デリバティブフリーの最適化(DFO)は最近、機械学習において大きな勢いを増している。
本稿では、有限サム目的関数を用いて、アクセス可能なDFOアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 03:55:59 GMT)
A clarification of misconceptions, myths and desired status of
artificial intelligence [0.0] 我々は,機械学習と統計学に関して,AIの望ましい現状と現状を考察する。
私たちの議論は、AIを取り巻く曖昧さのベールを解明して、その真の数量を見ることを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 17:22:53 GMT)
A Standardized Radiograph-Agnostic Framework and Platform For Evaluating
AI Radiological Systems [0.0] 我々は、さまざまな地理的な場所、性別、年齢グループにまたがる一般化能力に基づいて、あらゆる人工知能の放射線学的解を評価できる、放射線グラフに依存しないプラットフォームとフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 02:09:09 GMT)
A Combination of Theta*, ORCA and Push and Rotate for Multi-agent
Navigation [0.0] 集中制御器が存在しない場合の静的環境におけるマルチエージェントナビゲーションの問題点について検討する。
各エージェントは個別に制御され、目標を達成するために3つのアルゴリズムコンポーネントに依存します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Aug 2020 22:22:43 GMT)