Faster Stochastic Alternating Direction Method of Multipliers for
Nonconvex Optimization [110.5] 本稿では、SPADMMと呼ばれる新しい経路を用いて、非積分最適化のための乗算器の高速な交互方向(ADMM)を提案する。
我々は,SPADMMが1次微分オラクル推定器 (IFO) を達成し,IFOの記録を求める。
我々は,オンラインSPIDER-ADMMがIFOFO(epsilon)を$mathcalO(n1)$の係数で持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 03:20:17 GMT)
Self-Supervised Learning of Audio-Visual Objects from Video [108.8] 本稿では,音源の局所化とグループ化,時間とともに情報収集を行うための光フローに着目したモデルを提案する。
本稿では,4つの下流音声指向タスクにおいて,モデルが学習する音声-視覚オブジェクトの埋め込みの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 16:18:01 GMT)
Goal-Aware Prediction: Learning to Model What Matters [105.4] 学習した前進力学モデルを使用する際の根本的な課題の1つは、学習したモデルの目的と下流のプランナーやポリシーの目標とのミスマッチである。
本稿では,タスク関連情報への直接的予測を提案し,そのモデルが現在のタスクを認識し,状態空間の関連量のみをモデル化することを奨励する。
提案手法は,目標条件付きシーンの関連部分を効果的にモデル化し,その結果,標準タスク非依存のダイナミックスモデルやモデルレス強化学習より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 23:15:15 GMT)
Hybrid Discriminative-Generative Training via Contrastive Learning [96.6] エネルギーベースモデルのハイブリッド識別・生成訓練の観点から、コントラスト学習と教師あり学習の直接的な関連性を示す。
CIFAR-10 および CIFAR-100 上の WideResNet の分類精度において,エネルギーベース損失の近似の具体的な選択が既存手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 07:34:31 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Label Embedding Reward for Supervised
Image Hashing [85.8] 深層型ハッシュのための新しい意思決定手法を提案する。
我々はBose-Chaudhuri-Hocquenghem符号で定義された新しいラベル埋め込み報酬を用いて、深いQ-ネットワークを学ぶ。
我々の手法は、様々なコード長で最先端の教師付きハッシュ法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 09:17:20 GMT)
Informative Dropout for Robust Representation Learning: A Shape-bias
Perspective [84.3] Informative Dropout (InfoDrop) と呼ばれる軽量モデル非依存の手法を提案し, 解釈性の向上とテクスチャバイアスの低減を図る。
具体的には、画像中の局所的な自己情報に基づいて形状からテクスチャを識別し、Dropoutのようなアルゴリズムを用いて局所的なテクスチャからのモデル出力をデコレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 16:52:24 GMT)
Describe What to Change: A Text-guided Unsupervised Image-to-Image
Translation Approach [84.2] 本稿では,画像から画像への変換に基づく新しい教師なしの手法を提案する。
本モデルは視覚的属性から画像内容を切り離し,テキスト記述を用いて後者を変更することを学習する。
実験により,提案モデルが2つの大規模公開データセットに対して有望な性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 15:40:05 GMT)
Optimal Bayesian experimental design for subsurface flow problems [77.3] 本稿では,設計ユーティリティ機能のためのカオス拡張サロゲートモデル(PCE)の開発のための新しいアプローチを提案する。
この手法により,対象関数に対する適切な品質応答面の導出が可能となり,計算予算は複数の単点評価に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 09:42:59 GMT)
Understanding Self-Attention of Self-Supervised Audio Transformers [74.4] 自己教師型音声変換器(SAT)は、ASRのような多くの下流音声アプリケーションで大きな成功を収めるが、その動作方法はまだ広く検討されていない。
本研究では,SATにおけるアテンションメカニズムの解析のための複数の戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 18:48:41 GMT)
Private Stochastic Non-Convex Optimization: Adaptive Algorithms and
Tighter Generalization Bounds [72.6] 有界非次元最適化のための差分プライベート(DP)アルゴリズムを提案する。
標準勾配法に対する経験的優位性について,2つの一般的なディープラーニング手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 20:25:35 GMT)
SketchDesc: Learning Local Sketch Descriptors for Multi-view
Correspondence [68.6] 我々はマルチビュースケッチ対応の問題について検討し、同じオブジェクトの異なるビューを持つ複数のフリーハンドスケッチを入力として扱う。
異なる視点における対応する点の視覚的特徴は、非常に異なる可能性があるため、この問題は困難である。
我々は、深層学習アプローチを採用し、データから新しいローカルスケッチ記述子を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 23:18:16 GMT)
A Survey on Large-scale Machine Learning [67.7] 機械学習はデータに対する深い洞察を与え、マシンが高品質な予測を行うことを可能にする。
ほとんどの高度な機械学習アプローチは、大規模なデータを扱う場合の膨大な時間コストに悩まされる。
大規模機械学習は、ビッグデータからパターンを、同等のパフォーマンスで効率的に学習することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 06:07:52 GMT)
Rethinking of the Image Salient Object Detection: Object-level Semantic
Saliency Re-ranking First, Pixel-wise Saliency Refinement Latter [62.3] 本稿では,意味的に有意な領域を粗い位置で特定する,軽量で教師付きの深層ネットワークを提案する。
次に,これらセマンティック・サリエント領域の深層モデルを画素ワイド・サリエンシ改善として融合する。
提案手法は単純だが有効であり,本手法は主眼をオブジェクトレベルのセマンティック・リグレード問題とみなすための最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 07:12:43 GMT)
Exploring Navigation Styles in a FutureLearn MOOC [61.6] 本稿では,多数のアクティブ学習者が支援するMOOCにおける詳細なナビゲーションスタイル識別の詳細な解析を行う。
オンライン学習者の時間的エンゲージメントに関する洞察や、脆弱な学習者を特定するツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 19:12:21 GMT)
Shape Adaptor: A Learnable Resizing Module [59.9] ニューラルネットワークのための新しいリサイズモジュール: 従来のリサイズ層上に構築されたドロップインエンハンスメントであるシェイプアダプタを提案する。
我々の実装では、追加の監督なしに形状適応器をエンドツーエンドで訓練することが可能です。
ネットワーク圧縮と伝達学習の2つの応用における形状適応器の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 13:10:50 GMT)
Trustworthy AI Inference Systems: An Industry Research View [58.0] 我々は、信頼できるAI推論システムの設計、展開、運用にアプローチするための業界調査ビューを提供する。
信頼された実行環境を用いたAIシステムの機会と課題を強調します。
我々は,産業,アカデミック,政府研究者のグローバルな集団的注意を必要とする,さらなる発展の分野を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 23:05:55 GMT)
2nd Place Scheme on Action Recognition Track of ECCV 2020 VIPriors
Challenges: An Efficient Optical Flow Stream Guided Framework [57.8] 我々は、小さなデータセットでモデルをスクラッチからトレーニングできるデータ効率フレームワークを提案する。
具体的には、3D中心差分畳み込み演算を導入することで、新しいC3Dニューラルネットワークベースの2ストリームフレームワークを提案する。
提案手法は,大規模データセット上で事前学習したモデルがなくても,有望な結果が得られることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 09:50:28 GMT)
Social Interactions Clustering MOOC Students: An Exploratory Study [57.8] コメントは、学生が学生とどのように交流したか、例えば学生のコメントが同僚から返信を受けたかに基づいて分類された。
統計的モデリングと機械学習はコメント分類の分析に用いられ、3つの強く安定したクラスタが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 09:32:38 GMT)
HMOR: Hierarchical Multi-Person Ordinal Relations for Monocular
Multi-Person 3D Pose Estimation [54.2] 本稿では, 階層型多人数常連関係(HMOR)を新たに導入する。
HMORは相互作用情報を階層的に深さと角度の順序関係として符号化する。
統合トップダウンモデルは、学習プロセスにおけるこれらの順序関係を活用するように設計されている。
提案手法は, 公開されている多人数の3Dポーズデータセットにおいて, 最先端の手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 11:55:12 GMT)
Cooperative Bi-path Metric for Few-shot Learning [51.0] 数発の分類問題の調査に2つの貢献をしている。
本稿では,従来の教師あり学習法において,ベースクラスで訓練されたシンプルで効果的なベースラインについて報告する。
本稿では, 基礎クラスと新しいクラス間の相関を利用して, 精度の向上を図る, 分類のための協調的二経路計量を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 11:28:52 GMT)
Thermoelectricity in Quantum-Hall Corbino Structures [48.8] 量子ホール効果系におけるコルビノ構造の熱電応答を測定する。
本研究では, ランダウを部分的に充填した場合, 非常に大きな熱電冷却の効率性を示す数値を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 23:19:18 GMT)
Deep Space-Time Video Upsampling Networks [47.6] ビデオ超解像(VSR)とフレーム(FI)は伝統的なコンピュータビジョンの問題である。
本稿では, VSR と FI を効率よく融合して, 時空ビデオアップサンプリングを行うためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
その結果, 時間(x7速)とパラメータ数(30%)を基準線と比較し, 定量的, 質的にも良好な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 02:37:53 GMT)
An Automated, End-to-End Framework for Modeling Attacks From
Vulnerability Descriptions [46.4] 関連するアタックグラフを導出するためには、既知のアタック技術に関する最新情報をインタラクションルールとして表現する必要がある。
本稿では,セキュリティ脆弱性のテキスト記述から新たな攻撃テクニックをモデル化するための,エンドツーエンドで自動化された新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 19:27:34 GMT)
Generative Low-bitwidth Data Free Quantization [44.6] 本稿ではGDFQ(Generative Low-bitdth Data Free Quantization)を提案する。
生成したデータの助けを借りて、事前学習されたモデルから知識を学習することでモデルを定量化することができる。
提案手法は,既存のデータ自由量子化法よりも高精度な4ビット量子化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 12:56:06 GMT)
Pop Music Transformer: Beat-based Modeling and Generation of Expressive
Pop Piano Compositions [37.7] 我々は、既存のトランスフォーマーモデルよりも優れたリズム構造でポップピアノ音楽を構成するポップ・ミュージック・トランスフォーマーを構築した。
特に、入力データにメートル法構造を課すことにより、トランスフォーマーは音楽のビートバーフレーズ階層構造をより容易に認識できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 07:27:05 GMT)
Accelerated Stochastic Gradient-free and Projection-free Methods [37.2] 本稿では,STORMの新たな分散化手法に基づいて,ゼロオーダーのFrank-Wolfe (Acc-SZOFW) を提案する。
Acc-SZOFWで必要とされる大きなバッチを緩和するために、新しいSTORMの分散化技術に基づいて、ゼロ階のフランク・ウルフ(Acc-SZOFW*)を高速化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 15:45:54 GMT)
Deep Learning-based Human Detection for UAVs with Optical and Infrared
Cameras: System and Experiments [35.3] 本稿では,光学(RGB)と長波赤外線(LWIR)カメラを用いた深層学習に基づく人体検知システムを提案する。
それぞれのスペクトルにおいて、ResNetバックボーンを備えたカスタマイズされたRetinaNetネットワークは、人間の検出を提供する。
境界ボックスアンカーを最適化し,画像解像度を向上することにより,高高度からの欠落検出数を20%以上削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 15:30:42 GMT)
EagerPy: Writing Code That Works Natively with PyTorch, TensorFlow, JAX,
and NumPy [33.0] EagerPyはPythonフレームワークで、PyTorch、JAX、NumPyで自動的に動作するコードを書くことができる。
EagerPyはまた、あらゆるフレームワークに包括的な型アノテーションとメソッドチェインの一貫したサポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 14:57:41 GMT)
HOLMES: Health OnLine Model Ensemble Serving for Deep Learning Models in
Intensive Care Units [31.4] HOLMESは医療アプリケーションのためのオンラインモデルアンサンブルである。
HOLMESは精度/レイテンシのトレードオフを効率的にナビゲートし、アンサンブルを構成し、モデルアンサンブルパイプラインを提供することができることを示す。
HOLMESは, 小児心ICUデータにおけるリスク予測タスクにおいて, 64ベッドシミュレーションにおいて95%以上の予測精度とサブ秒レイテンシで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 12:38:46 GMT)
Distributed Multi-agent Video Fast-forwarding [30.8] 本稿では,マルチビュー映像ストリームを協調的かつ適応的に高速に転送するDMVFという,コンセンサスに基づく分散マルチエージェントビデオ高速転送フレームワークを提案する。
実世界の監視ビデオデータセットVideoWebの文献的アプローチと比較して、本手法は重要なフレームのカバレッジを大幅に改善し、システム内で処理されるフレーム数を削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 22:08:49 GMT)
Improved Adaptive Type-2 Fuzzy Filter with Exclusively Two Fuzzy
Membership Function for Filtering Salt and Pepper Noise [30.6] 画像から塩とペッパーノイズをフィルタリングするファジィフィルタが提案されている。
提案するフィルタは,様々なノイズレベルを持つ標準画像に対して検証される。
提案フィルタの性能は,ピーク信号対雑音比と計算時間の観点から,様々な最先端手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 13:18:42 GMT)
SemEval-2020 Task 9: Overview of Sentiment Analysis of Code-Mixed Tweets [29.7] SemEval-2020 Task 9 on Sentiment Analysis of Code-Mixed Tweets (SentiMix 2020) の結果について述べる。
我々は、単語レベルの言語識別と文レベルの感情ラベルを付加したHinglish(ヒンディー語)とSpanglish(スペイン語)のコーパスをリリースし、記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 17:17:52 GMT)
Road Segmentation for Remote Sensing Images using Adversarial Spatial
Pyramid Networks [28.3] 合成画像生成と道路分割に構造化領域適応を適用した新しいモデルを提案する。
マルチレベルの特徴マップから学び、特徴のセマンティクスを改善するために、新しいスケールワイズアーキテクチャが導入された。
我々のモデルは、14.89Mパラメータと86.78B FLOPを持つマサチューセッツのデータセット上で、最先端の78.86 IOUを達成し、4倍少ないFLOPを持つが、より高精度(+3.47% IOU)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 11:00:19 GMT)
Unsupervised Deep Metric Learning with Transformed Attention Consistency
and Contrastive Clustering Loss [28.2] 教師なしのメートル法学習のための既存のアプローチは、入力画像自体の自己超越情報を探索することに焦点を当てている。
我々は、画像を分析する際、人間の目は個々の画像を調べるのではなく、互いに画像を比較することが多いことを観察した。
本研究では,画像間の自己超越情報に基づいてネットワークを学習する,教師なし深度学習のための新しいアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 19:33:47 GMT)
A model-guided deep network for limited-angle computed tomography [28.2] まず,CT画像再構成のための変分モデルを提案し,そのモデルをエンドツーエンドのディープネットワークに変換する。
本ネットワークは, シングラムとCT画像の両方に対処し, 不完全データによるアーティファクトを同時に抑制することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 09:42:32 GMT)
Can We Spot the "Fake News" Before It Was Even Written? [25.5] これまでに、手動と自動の両方でファクトチェックのイニシアチブがいくつも立ち上げられている。
より有望な方向性は、ニュースメディア全体の事実チェックに集中することであり、事前に行うことができる。
私たちはTanbihのニュースアグリゲータで、読者が何を読んでいるかを知らせる方法を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 19:21:06 GMT)
Self-supervised ECG Representation Learning for Emotion Recognition [25.3] 我々は心電図に基づく感情認識のための自己教師型深層マルチタスク学習フレームワークを利用する。
提案手法は,完全教師付き学習を用いて学習したネットワークと比較して,性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 07:09:41 GMT)
Spatio-temporal Attention Model for Tactile Texture Recognition [25.1] 触覚テクスチャ認識のための新しい時空間注意モデル(STAM)を提案する。
提案したSTAMは,それぞれの触覚テクスチャの空間的焦点と触覚シーケンスの時間的相関の両方に注意を払っている。
100種類の異なる布のテクスチャを識別する実験では,空間的,時間的に選択的な注意が認識精度を大幅に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 22:32:34 GMT)
Robust Validation: Confident Predictions Even When Distributions Shift [24.2] 本稿では,モデルが点予測ではなく,その予測に対して不確実な推定を行うような,頑健な予測推論の手順について述べる。
本稿では, トレーニング集団の周囲に$f$-divergence のボールを用いて, 任意のテスト分布に対して適切なカバレッジレベルを与える予測セットを生成する手法を提案する。
私たちの方法論の重要な構成要素は、将来のデータシフトの量を見積り、それに対する堅牢性を構築することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 17:09:16 GMT)
DQI: A Guide to Benchmark Evaluation [22.5] モデルAは、ベンチマークBで人間を上回るが、同様のベンチマークC、D、Eでは失敗する。
そこで本研究では,データ品質指標DQIの導入により,ベンチマーク品質の定量化を図った新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 08:38:55 GMT)
ASP(AC): Answer Set Programming with Algebraic Constraints [20.6] 本稿では、半順序値と重み付け式評価を比較する制約を含むような、代数制約付き解集合プログラミング(ASP(AC))を紹介する。
この研究は論理プログラミングの理論と実践の受け入れを検討中である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 10:20:49 GMT)
Norm-in-Norm Loss with Faster Convergence and Better Performance for
Image Quality Assessment [20.3] 画像品質評価(IQA)モデルにおける損失関数の設計における正規化について検討する。
結果として生じるNorm-in-Normの損失は、主観的品質スコアに対する線形予測をIQAモデルに促す。
2つの関連するデータセットの実験では、MAEやMSEの損失と比較して、新しい損失はIQAモデルを約10倍の速度で収束させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 04:01:21 GMT)
FDFtNet: Facing Off Fake Images using Fake Detection Fine-tuning Network [19.2] 本稿では,FaketNetと呼ばれる,軽量な微調整ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案手法は,偽画像の検出を効果的に行うための微調整のために,数枚の画像のみを用いて,人気のある事前学習モデルを再利用することを目的としている。
我々の tNet は GANs ベースのデータセットから生成された偽画像の総合的精度 9029% を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 06:08:29 GMT)
Multi-speaker Emotion Conversion via Latent Variable Regularization and
a Chained Encoder-Decoder-Predictor Network [18.3] 本稿では,連鎖型エンコーダ・デコーダ・予測ニューラルネットワークアーキテクチャに基づく音声の感情変換手法を提案する。
提案手法は,感情変換の正しさと合成音声の質の両方において,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, 10 Aug 2020 19:16:40 GMT)
DR^2Track: Towards Real-Time Visual Tracking for UAV via Distractor
Repressed Dynamic Regression [18.0] 本研究では,検出フェーズで生成した応答マップの局所的な最大点を利用して,電流イントラクタの自動検出を行う。
3つの挑戦的なUAVベンチマークで実施された実体実験は、優れた性能と異常な速度の両方を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 06:08:31 GMT)
Automatic Failure Recovery and Re-Initialization for Online UAV Tracking
with Joint Scale and Aspect Ratio Optimization [18.0] 最大サイズ推定能力を持つリアルタイムUAV追跡アルゴリズムを提案する。
全体追跡タスクは2つの2次元フィルタに割り当てられる: (i) 空間領域における位置予測のための変換フィルタ、 (ii) スケールのためのサイズフィルタ、およびサイズ領域におけるアスペクト比最適化である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 06:31:30 GMT)
Deep Gaussian Markov Random Fields [17.3] GMRFと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の正式な接続を確立する。
共通GMRFは、データから潜伏変数への逆写像が1層線形CNNによって与えられる生成モデルの特別な場合である。
本稿では,オートディフや変分推論などの確立したツールが,深部GMRFの簡易かつ効率的な推論と学習にどのように利用できるかを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 15:19:04 GMT)
Non-parallel Emotion Conversion using a Deep-Generative Hybrid Network
and an Adversarial Pair Discriminator [16.2] 本稿では,並列学習データを必要としない音声における感情変換手法を提案する。
従来のサイクルGANとは異なり、我々の判別器は1対の入力実と生成されたサンプルが所望の感情変換に対応するかどうかを分類する。
本稿では,Wavenet が生成した音声を改良することにより,新しい話者に一般化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 19:20:44 GMT)
Bilevel Learning Model Towards Industrial Scheduling [15.9] そこで我々は,2段階の深層強化学習スケジューリング(textitBDS)を提案し,その上層部が最初のグローバルシーケンスを探索する役割を担っている。
この実装では、Double Deep Q Network (DDQN) が上位層で使われ、Graph Pointer Network (GPN) は下位層にある。
提案したBDSは,3つの強力なディープネットワークと,別のバイレベルベースラインアプローチを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 13:46:28 GMT)
Cross-Lingual Speaker Verification with Domain-Balanced Hard Prototype
Mining and Language-Dependent Score Normalization [14.8] 本稿では,SdSV (Short-duration Speaker Verification) Challenge 2020における最上位のIDLab申請について述べる。
この課題の主な難しさは、潜在的に言語横断の試行の間に様々な音素の重なりがあることである。
我々は,最先端のECAPA-TDNNx-vectorベースの話者埋め込み抽出器を微調整するために,ドメインバランスのよいハードプロトタイプマイニングを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 13:42:58 GMT)
Predicting Coordinated Actuated Traffic Signal Change Times using LSTM
Neural Networks [14.8] 本研究は、4段階の長期記憶深層学習に基づく方法論を詳述し、合理的な切換時間推定を提供する。
モデルへの入力には、コントローラロジック、信号タイミングパラメータ、日時、検出器からのトラフィック状態、車両のアクティベーションデータ、歩行者のアクティベーションデータが含まれていた。
LSTMにおける平均二乗誤差,平均絶対誤差,平均相対誤差を含む各損失関数の比較解析を行い,新しい損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 15:11:21 GMT)
IF-Net: An Illumination-invariant Feature Network [14.5] 重要な照明条件下で頑健で汎用的な記述子を生成することを目的としたIF-Netを提案する。
いくつかのデータセットスケジューリング手法について検討し,マッチング精度を向上させるための分離学習手法を提案する。
我々は,公開パッチマッチングベンチマークに対するアプローチを評価し,いくつかの最先端手法と比較し,最良の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 04:32:32 GMT)
Imitation Learning for Autonomous Trajectory Learning of Robot Arms in
Space [13.6] 実演や模倣学習によるプログラミングの概念は、小型宇宙船に搭載されたマニピュレータの軌道計画に使用される。
7自由度(DoF)を持つロボットアームは、将来の宇宙ミッションにおける自律性の向上と地上制御による人間の介入の最小化のために、デブリ除去、軌道上サービス、組み立てといった複数のタスクを実行するために構想されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 10:18:04 GMT)
Multi-Agent Safe Planning with Gaussian Processes [13.3] 環境に複数の異なるエージェントが存在する場合に、分散化された安全なナビゲーションを可能にする、新しいマルチエージェント安全な学習アルゴリズムを提案する。
実験により, 様々な目的を最適化する際に, ロボットが他のアルゴリズムを動作させることで, アルゴリズムの動作が良好であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 23:09:05 GMT)
Labels Are Not Perfect: Improving Probabilistic Object Detection via
Label Uncertainty [12.5] これまでに提案した手法を用いて,真理境界ボックスパラメータに固有の不確かさを推定する。
KITTIデータセットを用いた実験結果から,本手法はベースラインモデルとモデルの両方を,平均精度で最大3.6%の精度で上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 14:49:49 GMT)
Driving among Flatmobiles: Bird-Eye-View occupancy grids from a
monocular camera for holistic trajectory planning [11.7] カメラベースのエンドツーエンド駆動ニューラルネットワークは、カメライメージを駆動制御コマンドにマップする低コストのシステムを実現する。
最近の研究は、解釈可能性とネットワーク決定の精度の両方を増大させる利点を持つ明示的な中間表現を使用することの重要性を示している。
本稿では,Bird-Eye-View中間表現を用いた一眼レフカメラのみの包括的終端軌道計画ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 12:16:44 GMT)
Entanglement generation in a quantum network at distance-independent
rate [11.6] 量子インターネットにおける絡み合い生成のためのプロトコルを開発する。
これにより、リピータノードは$n$-qubit Greenberger-Horne-Zeilinger測定を使用することができる。
我々はベル測定と多重化だけで構築された量子ネットワークプロトコルでは、この強力なネットワーク特性が達成できないことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 17:22:37 GMT)
Using Neural Networks and Diversifying Differential Evolution for
Dynamic Optimisation [11.2] ニューラルネットワークが競争力のあるものなのか、その結果を改善するためにニューラルネットワークを統合する可能性について検討する。
その結果、ニューラルネットワークと多様性メカニズムを統合する際の改善の意義が、変化のタイプと頻度に依存することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 10:07:43 GMT)
Domain Private and Agnostic Feature for Modality Adaptive Face
Recognition [10.5] 本稿では,不整合表現モジュール(DRM),特徴融合モジュール(FFM),計量ペナルティ学習セッションを含む特徴集約ネットワーク(FAN)を提案する。
第一に、DRMでは、ドメインに依存しないネットワークとドメインに依存しないネットワークという2つのワークは、モダリティの特徴とアイデンティティの特徴を学習するために特別に設計されている。
第2に、FFMでは、ID特徴をドメイン特徴と融合させて、双方向の双方向ID特徴変換を実現する。
第3に、容易なペアとハードペアの分布不均衡がクロスモーダルデータセットに存在することを考えると、適応性のあるID保存計量学習が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 00:59:42 GMT)
Sketching semidefinite programs for faster clustering [9.6] グラフクラスタリング問題(最小二分法)の半定緩和法(半定緩和法)をスケッチする方法を示す。
我々の分析は、より多くの信号がある場合、クラスタリングタスクは計算的に負担が少ないというメタステートをサポートします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 17:10:29 GMT)
Knowledge Distillation and Data Selection for Semi-Supervised Learning
in CTC Acoustic Models [9.5] 半教師付き学習 (SSL) は, 音声認識システムの精度を向上させるために, ラベルのないデータを活用することを目的とした研究の活発な領域である。
本研究の目的は, 不正データのプールからサンプルを選択する際に, 適切な基準が重要であることを確かめることである。
我々は、この疑問に答え、異なるサンプリング戦略の効果を定量化するために、異なるデータ選択方法の実証的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 07:00:08 GMT)
From private to public governance: The case for reconfiguring energy
systems as a commons [9.1] 本稿では、新たな生産形態とコモンズを基盤とした政治経済に基づく、エネルギーコンダンラムの急進的な代替案を提案する。
このような提案の実施にはいくつかの課題がある,と我々は結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 11:13:44 GMT)
Locating Cephalometric X-Ray Landmarks with Foveated Pyramid Attention [8.8] CNNは、焦点における高密度ではなく、一様にサンプリングされる。
本稿では,入力画像の狭い視線を抽出し,それを反復的に洗練して回帰処理を行う画像ピラミッドに基づく手法を提案する。
本手法をケパロメトリーX線ランドマーク検出に適用し,最先端の成果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 21:44:45 GMT)
Entanglement enhanced and one-way steering in PT -symmetric cavity
magnomechanics [8.3] 対称キャビティ磁気力学系におけるエンタングルメントと量子ステアリングの生成について検討した。
マグノンフォノンモードとフォトンフォノンモードの間の片方向の量子ステアリングは、非破壊PT対称状態において得ることができる。
この研究は、マグノメカニクス系における量子エンタングルメントとステアリングの特性を探求するためのルートを開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 02:46:17 GMT)
Artificial Intelligence to Assist in Exclusion of Coronary
Atherosclerosis during CCTA Evaluation of Chest-Pain in the Emergency
Department: Preparing an Application for Real-World Use [7.0] 冠状動脈硬化の欠如に対するCCTAスクリーニングにおける医師の解釈を支援するAIアルゴリズムとワークフローの開発について述べる。
このアルゴリズムは AUC-ROC = 0.96 で強い性能を示した。
このAIアプリケーションはCCTAの解釈を補助し、胸部ペーストによる動脈硬化を促進できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 16:07:04 GMT)
TEAM: We Need More Powerful Adversarial Examples for DNNs [6.8] 敵対的な例はディープニューラルネットワーク(DNN)の誤分類につながる可能性がある
本稿では,従来の手法よりも強力な逆例を生成する新しい手法を提案する。
攻撃成功率100% (ASR) の逆例を, より小さい摂動のみで確実に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 01:38:11 GMT)
Predicting Risk of Developing Diabetic Retinopathy using Deep Learning [6.2] 糖尿病網膜症の発生に対するリスク階層化は、スクリーニング間隔を最適化し、コストを削減し、視力改善に役立つ可能性がある。
糖尿病患者のDRスクリーニングにおける軽度Worse(Mild+)DRの発生を予測するために,DLS(Deep Learning System)の2つのバージョンを作成し,検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 19:07:22 GMT)
Deep Learning from Dual-Energy Information for Whole-Heart Segmentation
in Dual-Energy and Single-Energy Non-Contrast-Enhanced Cardiac CT [5.9] 冠状動脈造影 (CCTA) では, 心臓血管のリスク予測のための定量的画像の抽出が可能である。
本研究では,2層CTスキャナが提供する情報を活用し,仮想非コントラスト(VNC)CT画像の基準基準を得る。
我々はNCCT画像のセグメンテーションのために3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 09:35:23 GMT)
Automatic Remaining Useful Life Estimation Framework with Embedded
Convolutional LSTM as the Backbone [5.9] 組込み畳み込みLSTM(E NeuralTM)と呼ばれる新しいLSTM変種を提案する。
ETMでは、異なる1次元の畳み込みの群がLSTM構造に埋め込まれている。
RUL推定のために広く用いられているいくつかのベンチマークデータセットに対する最先端のアプローチよりも,提案したEMMアプローチの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 08:34:20 GMT)
Evolution of Credit Risk Using a Personalized Pagerank Algorithm for
Multilayer Networks [5.3] 複雑な多層ネットワーク間の信用リスクの進化を研究するための新しいアルゴリズムを提案する。
以上の結果から,ネットワークを通じてネットワークを伝播し,進化する上で,デフォルトリスクが困難な現象であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 20:18:35 GMT)
Class LM and word mapping for contextual biasing in End-to-End ASR [5.0] 近年、オールニューラル・エンド・ツー・エンド(E2E)ASRシステムは音声認識コミュニティに急速に関心を寄せている。
本稿では,コンテキスト認識型E2Eモデルの学習アルゴリズムを提案する。
E2Eモデルは発音辞書を必要としないが、既存の発音知識を利用して精度を向上させることは興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 14:06:41 GMT)
Exploring TTS without T Using Biologically/Psychologically Motivated
Neural Network Modules (ZeroSpeech 2020) [4.9] 我々は、音声認識とTSを一緒に学習するエンドツーエンドの教師なしシステムについて報告した。
ニューラルネットワーク(ANN)の生物学的・心理学的モチベーションを用いた課題に対処した。
離散化信号は、音声生成のための音源-フィルタモデルのニューラル・ネットワーク実装により、音声波形に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 09:13:40 GMT)
RocNet: Recursive Octree Network for Efficient 3D Deep Representation [3.7] 我々のネットワークは任意の大きさのボクセルグリッドをオートエンコーダのようなネットワーク内の非常に小さな潜在空間に圧縮する。
我々は,32,64,128個のグリッドを圧縮して,潜水空間で80個のフロートに圧縮する結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 03:02:10 GMT)
COVID19 Tracking: An Interactive Tracking, Visualizing and Analyzing
Platform [3.6] 新型コロナウイルス(COVID-19)がパンデミックとなり、数百万人が感染し、数万人が死亡した。
COVID-19のダイナミクスをより深く理解するために、私たちは、包括的な新型コロナウイルス追跡および可視化プラットフォームを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 17:27:50 GMT)
Reasoning about Cardinal Directions between 3-Dimensional Extended
Objects using Answer Set Programming [3.4] 3D-nCDC-ASPは新しいタイプのデフォルト制約でCardinal Directional Calculusを拡張し、nCDC-ASPを3Dに拡張する。
本稿では,3D-nCDC-ASPの音質を実証し,その有用性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 13:38:41 GMT)
Feature Ranking for Semi-supervised Learning [3.1] 特徴ランクの半教師付き学習を提案する。
我々の知る限りでは、半教師付き構造的出力予測コンテキストにおける特徴ランク付けのタスクを取り扱うのはこれが初めてである。
ランダムフォレストは分類のようなタスクでベスト、回帰のようなタスクではエクストラPCTがベストです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 07:50:50 GMT)
Comparison of Model Predictive and Reinforcement Learning Methods for
Fault Tolerant Control [2.5] 階層的強化学習に基づく離散時間系に対する2つの適応型耐故障制御方式を提案する。
実験により、強化学習に基づく制御器は、故障下のモデル予測制御器、部分的に観測可能なシステムモデル、様々なセンサノイズレベルよりも堅牢に動作することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 20:22:15 GMT)
Fault-Tolerant Control of Degrading Systems with On-Policy Reinforcement
Learning [1.9] 耐障害性システムに対する適応型強化学習制御手法を提案する。
オンラインとオフラインの学習は、探索とサンプル効率を改善するために組み合わせられる。
本手法の有効性を実証するため,航空機用燃料輸送システムの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 20:42:59 GMT)
Reinforcement Learning Based Handwritten Digit Recognition with
Two-State Q-Learning [1.9] 本稿では,ディープラーニングと強化学習に基づくハイブリッドアプローチを提案する。
Q-Learningは2つのQ状態と4つのアクションで使用される。
提案手法は,AlexNet,CNN-Nearest Neighbor,CNNSupport Vector Machineなどの現代技術よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 10:17:30 GMT)
Scrambling versus relaxation in Fermi and non-Fermi liquids [1.6] 一般化されたSachdev-Ye-Kitaevモデルの族における量子スクランブルを特徴付けるリアプノフ指数を計算する。
解析計算は小さなカップリング定数と大きな$N$で制御され、準粒子緩和率1/tau$とLyapunov指数$lambda_L$の特徴付けスクランブルの関係を明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 21:24:26 GMT)
Question Identification in Arabic Language Using Emotional Based
Features [1.6] 我々は、アラビア語のテキストを問合せの問合せに分類するバイナリ分類器を実装した。
アート機能の現状に感情に基づく機能を追加しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 00:18:32 GMT)
Probability Link Models with Symmetric Information Divergence [1.6] リンクモデルの2つの一般的なクラスが提案されている。
最初のモデルは2つの生存関数を結び、比例奇数や変化点のようなモデルに適用できる。
2つ目のモデルは2つの累積確率分布関数をリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 19:49:51 GMT)
GANDALF: Generative Adversarial Networks with Discriminator-Adaptive
Loss Fine-tuning for Alzheimer's Disease Diagnosis from MRI [1.5] ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)は、現在アルツハイマー病(AD)の診断基準となっている。
MRIはより広く利用でき、望まれる画像解像度を設定する際の柔軟性を提供する。
GAN(Generative Adversarial Network)を用いたMR画像からのPET画像の合成の試みが数多く行われている。
本稿では,最高のAD分類性能を達成するために,GANトレーニング目標にAD診断を組み込んだ代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 20:09:35 GMT)
Improving Intelligence of Evolutionary Algorithms Using Experience Share
and Replay [1.1] 粒子群最適化(PSO)、進化戦略(ES)、シミュレート・アニーリング(SA)を組み合わせた新しいアプローチPESAを提案する。
PESAは、ソリューションを共有リプレイメモリに格納することで、3つのアルゴリズムをハイブリダイズする。
次に、PESAは優先順位付けされたリプレイを適用して、3つのアルゴリズム間のデータを、その適合度と優先度に基づいて頻繁な形式で再分配する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 17:27:30 GMT)
Measuring shape relations using r-parallel sets [0.5] 本稿では,空間的点過程の理論に基づく物体間の幾何学的相互作用の理論について述べる。
我々の測度は、物体の体積や面積のように単純であるが、個々の物体の形状とそれらの対の幾何学的関係についてさらに詳細に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 07:30:51 GMT)
Measures of Complexity for Large Scale Image Datasets [0.4] 本研究では,データセットの複雑さを計測する比較的単純な手法のシリーズを構築する。
我々は,自動運転研究コミュニティであるCityscapes,IDD,BDD,Vistaの4つのデータセットを用いて分析を行った。
エントロピーに基づくメトリクスを用いて、これらのデータセットのランク順の複雑さを示し、ディープラーニングに関して確立されたランク順と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 21:54:23 GMT)
GANBERT: Generative Adversarial Networks with Bidirectional Encoder
Representations from Transformers for MRI to PET synthesis [0.1] BiBERTアルゴリズムはMRI画像から幅広い範囲でPET画像を生成する。
BERTは、その"next sentence prediction (NSP)"がGAN識別器として機能するマスク付き値画像の比率を予測するために訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 20:07:33 GMT)
Verifying Recurrent Neural Networks using Invariant Inference [0.0] 本稿では,リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network)と呼ばれる,ニューラルネットワークの多種多様な特性を検証するための新しいアプローチを提案する。
この手法は不変量の推論に基づいており、再帰的ネットワークを単純かつ非再帰的な問題に検証する際の複雑な問題を軽減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 08:38:35 GMT)
Unsupervised Deep-Learning Based Deformable Image Registration: A
Bayesian Framework [0.0] 非教師付きDLに基づく変形可能な画像登録のための完全にベイズ的なフレームワークを提案する。
提案手法は,真の後部分布を特徴付ける手段を提供する。
提案手法は, 平均二乗誤差を改良した手法により, 変形場の推定精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 08:15:49 GMT)
Symmetry resolved entanglement in two-dimensional systems via
dimensional reduction [0.0] 自由なボソンとフェルミオンの2次元多体系における対称性分解エンタングルメントエントロピーのEmphdimensional reductionによる計算に関する報告
我々は、U(1)$対称性を持つ2つの格子モデル、すなわち自由非相対論的マスレスフェルミオンと自由複素ボソンの明示的な表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 13:19:04 GMT)
Relating relative R\'enyi entropies and Wigner-Yanase-Dyson skew
information to generalized multiple quantum coherences [0.0] 本稿では、$alpha$-MQCsという、$alpha$-relative purityに基づく多重量子コヒーレンスの新しいクラスについて検討する。
我々のフレームワークは、$alpha$-MQCsをWigner-Yanase-Dysonスキュー情報にリンクできる。
これらのアイデアは、単一量子状態、二量子ベル対角状態、多粒子混合状態の幅広いクラスによって記述される量子系に対するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 21:42:40 GMT)
Quran Intelligent Ontology Construction Approach Using Association Rules
Mining [0.0] 本研究プロジェクトは、クアランオントロジーを抽出するためのアソシエーションルールの使用に関するものである。
本システムは,Quran句から意味的・概念的関係を抽出する統計と手法の組み合わせに基づく。
クァランの概念はクァランの知識の新しい強力な表現を提供し、関連ルールはクァランにおける連結概念のすべてのクラス間の関係を表現するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 01:30:31 GMT)
Quantum Einstein equations [0.0] ボヘミアの量子重力から量子アインシュタイン方程式(古典重力のアインシュタイン方程式の量子一般化)を導出する。
ボーム力学をアインシュタイン場方程式の形式にキャストし、興味深い新規性は量子ポテンシャルに依存するエネルギー-運動量テンソルへの寄与である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 10:34:15 GMT)
Quantifying coherence of quantum measurements [0.0] 測定のコヒーレンスモノトンを定義するために,任意の統計的距離を適用可能であることを示す。
具体的には,POVM(Positive-Operator-Valued Measure)コンポーネントの非対角的要素の観点から測定のコヒーレンス単調性を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 09:57:28 GMT)
Purely Bayesian counterfactuals versus Newcomb's paradox [0.0] エピステマティクス・システムは、その存在が事実的に悪い判断を下すことを必ず期待するニューコームのような問題の存在を証明します。
エンティティをよりよく理解し、設計するためには、エンティティの認識、決定、データ収集、報酬、メンテナンスシステムを明確に分離することが有用です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 16:56:48 GMT)
Predicting Afrobeats Hit Songs Using Spotify Data [0.0] Spotify Web APIを通じて2063曲のデータセットが作成された。
ランダムフォレストとグラディエントブースティングのアルゴリズムは、約86%のF1スコアで成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 13:13:56 GMT)
On the Gap between Epidemiological Surveillance and Preparedness [0.0] コンピュータインテリジェンス(CI)ツールを用いた意思決定支援システム(DSS)が必要である。
このようなDSSは、CIと人間の専門家が協力して働くことを可能にする認知力学システムであるべきだ、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 00:43:52 GMT)
On a recipe for quantum graphical languages [0.0] Z*-代数を2次元ヒルベルト空間の同型に分類し、これらが上記の計算のすべてのバリエーションであることを示す。
線形関係についても同様に行い、[2] の計算が本質的に一意なものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 15:26:08 GMT)
Mixture of scalar bosons and two-color fermions in one dimension:
Superfluid-insulator transitions [0.0] 超流動絶縁体遷移はボース・フェルミ・ハバードモデルの枠組みの中で研究される。
新しい非自明な絶縁体相は、ボソン-フェルミオン相互作用の兆候に依存する。
発見は、最先端のコールド・アトミック・セットアップで実験的に観察できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 23:54:39 GMT)
Mean-field entanglement transitions in random tree tensor networks [0.0] 量子カオス系におけるエンタングルメント相転移は、異なるエンタングルメントスケーリングを持つ位相を分離する新たな臨界点のクラスとして出現している。
ランダムツリーテンソルネットワークの絡み合い特性を研究することにより,そのような遷移の平均場理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 18:52:02 GMT)
Lack of a genuine time crystal in a chiral soliton model [0.0] この結果は誤りであり、対応する確率密度の低い低エネルギーを持つ解が、いかなる動きも明らかにしないことを示す。
これは、著者たちが考えるシステムに真の時間結晶が存在するという結論は真実ではないことを意味している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 18:44:42 GMT)
Generalized Entanglement, Charges and Intertwiners [0.0] エンタングルメントエントロピーの尺度は、観測可能な部分空間に制限の下で消去された情報の尺度として定義する。
電荷の存在下での正しい絡み合い尺度は、電荷ニュートラル作用素の絡み合いを測定する2つの項の和であり、もう1つは双局所的絡み合いの寄与を測定する2つの項の和である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 18:55:40 GMT)
Explainable Artificial Intelligence Based Fault Diagnosis and Insight
Harvesting for Steel Plates Manufacturing [0.0] 本研究は,高精度分類器の開発におけるデータサイエンスのプロセスに対するXAIに基づく洞察を取り入れた方法論について報告する。
Ceteris Peribusプロファイル、Partial Dependenceプロファイル、Breakdownプロファイルが取得されている。
すべての洞察を単一のアンサンブル分類器に組み込んだ10倍のクロス検証性能が94%で達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 23:04:21 GMT)
Effects of device geometry and material properties on dielectric losses
in superconducting coplanar-waveguide resonators [0.0] 超伝導コプラナー導波管(CPW)共振器は、回路量子力学(cQED)において鍵となる装置の1つである
CPW共振器の2レベル品質係数と共振周波数の測定値と損失シミュレーションを組み合わせる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 12:03:58 GMT)
Combining distributive ethics and causal Inference to make trade-offs
between austerity and population health [0.0] IMFは経済の混乱の中で加盟国に財政援助を提供するが、同時にこれらの国は公共政策を改革する必要がある。
この記事では、これらのトレードオフを管理する原則を分析し、特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 09:56:33 GMT)
Coherence and path indistinguishability for the interference of multiple
single-mode fields [0.0] 複数の単一モードフィールドの干渉を考慮したコヒーレンス度, 経路の不識別性, および外界視認性の関係について述べる。
さらに、複数のソースに対するBornの干渉に関するルールが、これらの結果にどのように反映されているかについても述べます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 19:01:20 GMT)
Balanced k-Means Clustering on an Adiabatic Quantum Computer [0.0] 本稿では、D-Wave 2000Qアダイバティック量子コンピュータ上で、バランスの取れた$k$-meansクラスタリング訓練問題を解くための量子的アプローチを提案する。
既存の古典的アプローチは大規模なデータセットではスケールが悪く、ローカルに最適なソリューションを保証するだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 21:15:47 GMT)
A direct interferometric test of the nonlinear phase shift gate [0.0] マイクロリング共振器(MRR)を応用した広帯域光KLM NLPSGとスケーラブル集積ナノフォトニックNLPSGのケース解析を開発した。
本研究は, サブユニティ検出効率を有するクリック・ノー・クリック検出実験の3つの偶然性について検討した。
特に, cl-SPDC状態は, 比較的低光子検出器の効率が低い場合に, テストを実行する上で, 明らかに有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 12:48:53 GMT)
A boosted outlier detection method based on the spectrum of the
Laplacian matrix of a graph [0.0] 本稿では,グラフのラプラシア行列のスペクトルに基づく新しい外乱検出アルゴリズムを提案する。
ラプラシア行列の空間性は計算負担を著しく減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 10:47:16 GMT)
A Survey and Insights on Deployments of the Connected and Autonomous
Vehicles in US [0.0] CV/ITS (Connected Vehicle, Intelligent Transportation System) とAV/ADS (Autonomous Vehicle, Automated Driving System) は、人命を救うため、交通効率を向上し、何十年にもわたって環境を救おうとしている。
USDOTはCVのための国家DOTと、AVの新興企業やテクノロジー企業による市場主導のアプローチによる民間部門とをそれぞれリードしている。
CV/ITSの取り組みにより、5.9GHz帯を使ったV2X通信が97台、アフターマーケットV2X通信デバイスを搭載した18,877台、道路に設置されたインフラV2Xデバイス8,098台が配備されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 19:35:51 GMT)
A Phase Transition in Minesweeper [0.0] ミナスウィーパーの演奏はNP完全であることが知られている。
我々はマインズウィーパーがよく研究されたSAT相転移に類似した相転移を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 13:21:13 GMT)
A Bootstrapped Model to Detect Abuse and Intent in White Supremacist
Corpora [0.0] インテントの予測モデルを構築し、インテントのシードセットからブートストラップし、インテントを表現する言語テンプレートを作成します。
暴力行為の欲求を示すポストを検出するために、意図の予測と虐待言語の予測を融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Aug 2020 17:17:21 GMT)