Learning to Learn Kernels with Variational Random Features [118.1] メタラーニングフレームワークにランダムなフーリエ機能を持つカーネルを導入し、その強力な数ショット学習能力を活用する。
変分推論問題としてメタVRFの最適化を定式化する。
MetaVRFは、既存のメタ学習方法に比べて、はるかに優れた、少なくとも競争力のあるパフォーマンスを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 13:01:34 GMT)
Lift, Splat, Shoot: Encoding Images From Arbitrary Camera Rigs by
Implicitly Unprojecting to 3D [100.9] 本稿では,任意の数のカメラから映像データを与えられたシーンの鳥眼ビュー表現を直接抽出するエンド・ツー・エンドアーキテクチャを提案する。
我々のアプローチは、それぞれの画像をそれぞれのカメラのフラストラムに個別に“リフト”し、すべてのフラストラムを鳥の目視格子に“プレート”することです。
提案モデルにより推定される表現は,テンプレートトラジェクトリを鳥眼ビューのコストマップに"撮影"することで,終末動作計画の解釈を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 06:29:01 GMT)
Robustness to Spurious Correlations via Human Annotations [100.6] 本稿では,人間に共通する因果関係の知識を活用して,素因関係に頑健なモデルを構築するための枠組みを提案する。
具体的には、人間のアノテーションを使用して、潜在的な未測定変数でトレーニング例を拡大する。
次に,未測定変数(UV-DRO)に対する分布性に頑健な新たな最適化手法を導入し,テスト時間シフトによる最悪の損失を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 22:48:37 GMT)
Hybrid Dynamic-static Context-aware Attention Network for Action
Assessment in Long Videos [96.5] 本稿では,長期ビデオにおけるアクションアセスメントのための新しいハイブリットDynAmic-static Context-aware AttenTION NETwork(ACTION-NET)を提案する。
ビデオのダイナミックな情報を学習すると同時に,特定フレームにおける検出した選手の静的姿勢にも焦点をあてる。
2つのストリームの特徴を組み合わせることで、専門家が与えた地道的なスコアによって監督され、最終的なビデオスコアを後退させます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 15:51:42 GMT)
Learning to Caricature via Semantic Shape Transform [95.3] 本稿では,意味的形状変換に基づくアルゴリズムを提案する。
提案手法は,顔の構造を維持しつつ,視覚的に心地よい形状の誇張を表現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 06:58:02 GMT)
DSDNet: Deep Structured self-Driving Network [92.9] 本稿では,1つのニューラルネットワークを用いて物体検出,動き予測,動き計画を行うDeep Structured Self-Driving Network (DSDNet)を提案する。
我々は,アクター間の相互作用を考慮し,社会的に一貫したマルチモーダル未来予測を生成する,深く構造化されたエネルギーベースモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 17:54:06 GMT)
WAFFLe: Weight Anonymized Factorization for Federated Learning [88.4] データが機密性やプライベート性を持つドメインでは、ローカルデバイスを離れることなく、分散的に学習できるメソッドには大きな価値があります。
本稿では,フェデレートラーニングのためのウェイト匿名化因子化(WAFFLe)を提案する。これは,インド・バフェット・プロセスとニューラルネットワークの重み要因の共有辞書を組み合わせたアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 04:26:31 GMT)
Testing the Safety of Self-driving Vehicles by Simulating Perception and
Prediction [88.0] センサシミュレーションは高価であり,領域ギャップが大きいため,センサシミュレーションに代わる方法を提案する。
我々は、自動運転車の知覚と予測システムの出力を直接シミュレートし、現実的な動き計画テストを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 17:20:02 GMT)
Condensing Two-stage Detection with Automatic Object Key Part Discovery [87.1] 2段階の物体検出器は通常、高い精度を達成するために、検出ヘッドのために過度に大きなモデルを必要とする。
そこで本研究では,2段階検出ヘッドのモデルパラメータを,対象キー部分に集中させることで縮合・縮小できることを示す。
提案手法は、一般的な2段検出ヘッドのモデルパラメータの約50%を放棄しながら、元の性能を一貫して維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 01:08:50 GMT)
Perceive, Predict, and Plan: Safe Motion Planning Through Interpretable
Semantic Representations [81.1] 本稿では,自動運転車の協調認識,予測,動作計画を行うエンド・ツー・エンドの学習可能なネットワークを提案する。
私たちのネットワークは、人間のデモからエンドツーエンドに学習されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 14:40:46 GMT)
End-to-end Contextual Perception and Prediction with Interaction
Transformer [79.1] 我々は3次元物体の検出と将来の動きを自動運転の文脈で予測する問題に取り組む。
空間的・時間的依存関係を捉えるために,新しいトランスフォーマーアーキテクチャを用いたリカレントニューラルネットワークを提案する。
私たちのモデルはエンドツーエンドでトレーニングでき、リアルタイムで実行されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 14:30:12 GMT)
Jointly Cross- and Self-Modal Graph Attention Network for Query-Based
Moment Localization [77.2] 本稿では,共同グラフを渡る反復的メッセージのプロセスとして,このタスクをリキャストするクロスモーダルグラフ注意ネットワーク(CSMGAN)を提案する。
CSMGANは2つのモード間の高次相互作用を効果的に捉えることができ、より正確な局所化を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 01:56:06 GMT)
NAS-Count: Counting-by-Density with Neural Architecture Search [74.9] ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)を用いたカウントモデルの設計を自動化する
エンド・ツー・エンドの検索エンコーダ・デコーダアーキテクチャであるAutomatic Multi-Scale Network(AMSNet)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 03:54:01 GMT)
Weakly Supervised Generative Network for Multiple 3D Human Pose
Hypotheses [74.5] 単一画像からの3次元ポーズ推定は、欠落した深さのあいまいさに起因する逆問題である。
逆問題に対処するために,弱い教師付き深層生成ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 09:26:01 GMT)
MINI-Net: Multiple Instance Ranking Network for Video Highlight
Detection [71.0] 本稿では,複数のインスタンスランキングネットワーク(MINI-Net)学習として,ある特定のイベントに対する弱教師付きビデオハイライト検出モデルを提案する。
MINI-Netは、特定のイベントのハイライトセグメントを含む正のバッグに対して、無関係な負のバッグよりも高いハイライトスコアを強制することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 05:42:05 GMT)
Process Discovery for Structured Program Synthesis [70.3] プロセスマイニングにおける中核的なタスクは、イベントログデータから正確なプロセスモデルを学ぶことを目的としたプロセス発見である。
本稿では,ターゲットプロセスモデルとして(ブロック-)構造化プログラムを直接使用することを提案する。
我々は,このような構造化プログラムプロセスモデルの発見に対して,新たなボトムアップ・アグリメティブ・アプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 10:33:10 GMT)
Towards Modality Transferable Visual Information Representation with
Optimal Model Compression [67.9] 本稿では,伝達可能なモダリティの原理を活かした視覚信号表現手法を提案する。
提案するフレームワークは最先端のビデオコーディング標準に実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 01:52:40 GMT)
Adversarial Knowledge Transfer from Unlabeled Data [63.0] 本稿では,インターネット規模の未ラベルデータから知識を伝達し,分類器の性能を向上させるための新しいAdversarial Knowledge Transferフレームワークを提案する。
我々の手法の重要な新しい側面は、ラベル付けされていないソースデータは、ラベル付けされたターゲットデータと異なるクラスであることができ、個別のプリテキストタスクを定義する必要がないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 08:04:27 GMT)
Investigating and Mitigating Degree-Related Biases in Graph
Convolutional Networks [62.9] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ上の半教師付き学習タスクに対して有望な結果を示す。
本稿では,ノード次数分布に関するGCNを解析する。
本稿では,GCNの次数バイアスを緩和する自己監督型DegreeSpecific GCN(SL-DSGC)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 16:49:34 GMT)
Powers of layers for image-to-image translation [60.6] 本稿では,未ペア画像から画像への変換タスクに対処するシンプルなアーキテクチャを提案する。
固定重み付きイメージオートエンコーダアーキテクチャから始める。
各タスクに対して、潜在空間で動作している残留ブロックを学習し、ターゲット領域に到達するまで繰り返し呼び出される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 09:02:17 GMT)
Neural collaborative filtering for unsupervised mitral valve
segmentation in echocardiography [60.1] 心エコービデオの低次元埋め込みに基づく僧帽弁断面積自動制御法を提案する。
本法は, 各種僧帽弁疾患患者の心エコービデオと, 独立した検査コホートを用いて評価した。
これは、低品質ビデオやスパースアノテーションの場合には、最先端のインハンサーとエンファンサーの手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 12:53:26 GMT)
Boosting Data Reduction for the Maximum Weight Independent Set Problem
Using Increasing Transformations [59.8] 最大重み独立集合問題に対する新しい一般化データ削減および変換規則を導入する。
驚くべきことに、これらのいわゆる増進変換は問題を単純化し、還元空間を開き、アルゴリズムの後にさらに小さな既約グラフが得られる。
提案アルゴリズムは, 1つのインスタンスを除くすべての既約グラフを計算し, 従来よりも多くのインスタンスを最適に解き, 最高の最先端解法よりも最大2桁高速に解き, 解法DynWVCやHILSよりも高品質な解を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 05:45:23 GMT)
Considerations, Good Practices, Risks and Pitfalls in Developing AI
Solutions Against COVID-19 [59.3] 新型コロナウイルスのパンデミックは人類にとって大きな課題であり、2020年7月13日時点で1270万件が確認されている。
これまでの研究で、分子、臨床、社会の規模で応用することで、人工知能がパンデミックにどう対処できるかを説明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 12:37:37 GMT)
Small Towers Make Big Differences [59.2] マルチタスク学習は、複数の機械学習タスクを同時に解決することを目的としている。
マルチタスク学習問題に対する優れた解法は、Paretoの最適性に加えて一般化可能であるべきである。
本稿では,マルチタスクモデルのためのパラメータ下自己助詞の手法を提案し,両世界のベストを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 10:45:31 GMT)
Image segmentation via Cellular Automata [58.9] 我々は高解像度画像のセグメンテーションを成功させるセルオートマトンを設計し、訓練する。
私たちの最小のオートマトンは、複雑なセグメンテーションタスクを解決するために1万以下のパラメータを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 00:37:47 GMT)
Modeling Caricature Expressions by 3D Blendshape and Dynamic Texture [58.8] 本稿では,アーティストが描いた似顔絵を正規表現に従って変形させる問題に対する解法を提案する。
本ソリューションの鍵となるのは,従来の3DMM表現をキャラクチュア領域に拡張した,キャラクチュア表現をモデル化する新しい手法である。
提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 06:31:01 GMT)
ISIA Food-500: A Dataset for Large-Scale Food Recognition via Stacked
Global-Local Attention Network [50.8] ウィキペディアのリストから500のカテゴリと399,726の画像を含むデータセットISIA Food-500を紹介する。
このデータセットは、既存の一般的なベンチマークデータセットをカテゴリカバレッジとデータボリュームで上回る。
食品認識のための2つのサブネットワークからなるグローバルローカルアテンションネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 02:48:27 GMT)
Occluded Prohibited Items Detection: an X-ray Security Inspection
Benchmark and De-occlusion Attention Module [50.8] 我々はOPIXrayというセキュリティ検査のための最初の高品質なオブジェクト検出データセットをコントリビュートする。
OPIXrayは、空港のプロの検査官が手動で注記した「カッター」に焦点をあてた。
本稿では,プラグイン・アンド・プレイモジュールであるデオクルージョン・アテンション・モジュール(DOAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 13:41:24 GMT)
AdaIN-Switchable CycleGAN for Efficient Unsupervised Low-Dose CT
Denoising [46.0] スイッチング可能な1つのジェネレータを用いた新しいサイクルGANアーキテクチャを提案する。
提案手法は,約半数のパラメータを用いて,前回のCycleGAN手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 08:30:23 GMT)
Visuomotor Mechanical Search: Learning to Retrieve Target Objects in
Clutter [43.7] 本稿では,教師支援による探索,特権情報による批判,中間レベルの表現を組み合わせた新しい深部RL手順を提案する。
我々のアプローチは、ベースラインやアブレーションよりも高速に学習し、より効率的な解の発見に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 18:23:00 GMT)
Prosody Learning Mechanism for Speech Synthesis System Without Text
Length Limit [39.3] TTSシステムに基づく音声の韻律をモデル化するための韻律学習機構を提案する。
入力テキスト長の制限を解除するために,ローカルアテンションと呼ばれる新しい自己注意構造を提案する。
英語とマンダリンの実験から, より満足な韻律を持つ音声が得られたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 02:54:50 GMT)
Pose Estimation for Vehicle-mounted Cameras via Horizontal and Vertical
Planes [37.7] そこで本研究では,移動車に搭載されたキャリブレーションカメラのエゴモーションを,単一のアフィン対応から推定する2つの新しい解法を提案する。
どちらの手法も行列係数が小さい線形系で解かれるため、非常に効率的である。
それらは、合成データと、公開されている現実世界のデータセットでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 08:01:48 GMT)
Mechanical Quantum Sensing in the Search for Dark Matter [36.6] 我々は、様々なエネルギースケールで暗黒物質を探索し、様々な結合機構を持つための、様々な固体機械センシング技術の可能性について、最近のアイデアを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 18:23:20 GMT)
3D Bird Reconstruction: a Dataset, Model, and Shape Recovery from a
Single View [35.6] 我々は,生きた鳥が提示するユニークな形状とポーズ空間を捉えるためのモデルと多視点最適化手法を提案する。
次に、単一ビューから正確な鳥の姿勢を復元するキーポイント、マスク、ポーズ、形状回帰のためのパイプラインと実験を導入する。
屋外の飛行場に収容された15羽の社会鳥のグループから収集した多視点キーポイントとマスクアノテーションについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 23:29:04 GMT)
Rethinking Curriculum Learning with Incremental Labels and Adaptive
Compensation [35.6] 人間と同様に、ディープネットワークは、サンプルが組織化され、意味のある順序やカリキュラムで導入されたときに、よりよく学習することが示されている。
インクリメンタルラベルと適応補償を用いた学習(LILAC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 16:00:02 GMT)
Latent Variable Modelling with Hyperbolic Normalizing Flows [35.2] 双曲型VAEとユークリッド正規化流に新しい正規化フローを導入する。
提案手法は,実世界のグラフデータの再構成とともに,密度推定の性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 05:04:01 GMT)
Alleviating Human-level Shift : A Robust Domain Adaptation Method for
Multi-person Pose Estimation [33.2] 複数人物のポーズ推定のための新しい領域適応手法を提案する。
主な理由は、自然に、ポーズが典型的な位相構造を持ち、局所的なキーポイントにきめ細かい特徴を必要とするからである。
提案手法は3つのモジュールから構成される: クロス・アテンティブ・フィーチャーアライメント(CAFA)、ドメイン内構造アライメント(ISA)、ドメイン間ヒューマントポロジーアライメント(IHTA)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 06:41:49 GMT)
Learning Dialog Policies from Weak Demonstrations [32.1] Demonstrations (DQfD) からの深層Q-learningを構築し,ダイアログデータを利用してエージェントを誘導し,ユーザの要求に応答する。
ラベル付きデータ、ラベル付きデータ、さらにはラベルなしデータを使って、必要なデータに関する仮定を徐々に減らします。
挑戦的なマルチドメインダイアログシステムフレームワークの実験は、我々のアプローチを検証し、ドメイン外のデータでトレーニングしても高い成功率を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 16:02:03 GMT)
Large-scale Transfer Learning for Low-resource Spoken Language
Understanding [31.0] 本稿では,3つのエンコーダ拡張戦略とともに,注意に基づく音声言語理解モデルを提案する。
言語間の移動学習とマルチタスク戦略は,ベースラインと比較して最大4:52%,3:89%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 03:43:05 GMT)
MLNET: An Adaptive Multiple Receptive-field Attention Neural Network for
Voice Activity Detection [30.5] 音声活動検出(VAD)は、音声と非音声を区別する。
ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのVADは、従来の信号処理方法よりも優れたパフォーマンスを実現している。
本稿では,VADタスクを終了させるためにMLNETと呼ばれる適応型マルチレセプティブ・アテンション・ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 02:24:28 GMT)
Feature Binding with Category-Dependant MixUp for Semantic Segmentation
and Adversarial Robustness [30.3] 本稿では,競合する仮説から生じる干渉を効果的に解決するために,畳み込みニューラルネットワークを訓練する戦略を提案する。
この前提は機能バインディングの概念に基づいており、これは、ネットワーク内の層と空間にまたがるアクティベーションがうまく統合され、正しい推論決定に達するプロセスとして定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 03:20:01 GMT)
Evaluating the Performance of Reinforcement Learning Algorithms [30.1] 性能評価は、強化学習におけるアルゴリズムの進歩の定量化に重要である。
最近の分析では、報告された結果が矛盾することが多く、複製が困難であることが示されている。
本研究では,1つの環境と環境にまたがって集約された場合の両方で,信頼性の高い性能測定を行う強化学習アルゴリズムの総合評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 16:05:28 GMT)
Predicting Visual Overlap of Images Through Interpretable Non-Metric Box
Embeddings [29.4] 本稿では,大規模空間における探索を本質的に検索に削減する,解釈可能な画像埋め込みを提案する。
この埋め込みによって、よりシンプルで、高速で、人間によって解釈可能な画像マッチング結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 10:01:07 GMT)
Dialogue State Induction Using Neural Latent Variable Models [28.9] 本稿では、未ラベルの顧客サービス対話記録から対話状態を自動的にマイニングする2つのニューラル潜在変数モデルを構築し、対話状態誘導の課題を提案する。
結果は、モデルが意味のあるスロットを効果的に見つけることができることを示している。
最先端の対話システムでは,対話状態モジュールを使用しない場合に比べ,パフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 03:14:25 GMT)
Can weight sharing outperform random architecture search? An
investigation with TuNAS [28.7] ImageNet と COCO における画像分類と検出のための効率的でランダムな探索手法の比較を行った。
両手法の効率性は問題に依存しているが,本実験では,効率的な探索手法がランダム探索よりも大幅に向上できるような,大規模で現実的なタスクが存在することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 21:32:40 GMT)
What leads to generalization of object proposals? [28.1] 私たちは、小さなソースクラスでトレーニングされた検出モデルが、目に見えないクラスに一般化する提案を提供する方法を示します。
本稿では,検出モデルの学習に必要な十分かつ必要なクラスの集合であるプロトタイプクラスについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 05:51:35 GMT)
BioMetricNet: deep unconstrained face verification through learning of
metrics regularized onto Gaussian distributions [25.0] 深層非拘束顔認証のための新しいフレームワークであるBioMetricNetを提案する。
提案手法では、顔の特徴について具体的な指標を課していない。
マッチングと非マッチングのペアを、明確に分離された、よく定義されたターゲット分布にマッピングする潜在表現を学習することで、決定空間を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 17:22:46 GMT)
Black Magic in Deep Learning: How Human Skill Impacts Network Training [24.8] 経験の異なる31名の被験者を対象に,初回調査を行った。
その結果,参加者の経験と最終成績との間には強い正の相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 15:56:14 GMT)
An Exploration of Target-Conditioned Segmentation Methods for Visual
Object Trackers [24.2] 境界ボックストラッカーをセグメント化トラッカーに変換する方法を示す。
この手法は,最近提案されたセグメンテーショントラッカーと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 14:17:19 GMT)
Incorporating Broad Phonetic Information for Speech Enhancement [23.1] ノイズの多い環境では、音声の内容を知ることで、聞き手は背景雑音成分をより効果的に抑制することができる。
従来の研究では、音声強調システムに音声情報を組み込むことの利点が確認されている。
本研究は,SEプロセスに広帯域音声クラス(BPC)情報を統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 09:38:08 GMT)
LSTM Acoustic Models Learn to Align and Pronounce with Graphemes [22.5] そこで本研究では,純粋にデータ駆動型で学習可能なグラファイムに基づく音声認識手法を提案する。
大規模なデータセットで学習すると,音素出力モデルとWERが競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 21:38:36 GMT)
DFEW: A Large-Scale Database for Recognizing Dynamic Facial Expressions
in the Wild [22.3] そこで我々は,数千本の映画から16,000本以上のビデオクリップを収録した大規模動的表情データベースDFEWを提案する。
次に,表現クラスタ化時空間特徴学習フレームワークを提案する。
第3に、提案したEC-STFLと同様に、多くの深い特徴学習手法を用いて、DFEWの広範なベンチマーク実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 14:10:05 GMT)
LC-GAN: Image-to-image Translation Based on Generative Adversarial
Network for Endoscopic Images [22.3] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づくイメージ・ツー・イメージ翻訳モデルLive-cadaver GAN(LC-GAN)を提案する。
実写画像セグメンテーションでは,まずLC-GANを用いて,実写画像から実写画像に変換し,実写画像データセットで訓練したモデルを用いて偽写画像のセグメンテーションを行う。
提案手法は画像から画像への変換性が向上し,領域間セグメンテーションタスクにおけるセグメンテーション性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 21:24:33 GMT)
Consistent $k$-Median: Simpler, Better and Robust [20.7] 簡単な局所探索に基づくオンラインアルゴリズムでは,O(k2 log2 (nD))$ swaps of centrals (recourse) という問題に対して,バイクリテリア定数を近似することができることを示す。
外れ値のない問題に制限される場合、我々のアルゴリズムはより単純で決定論的であり、近似比とレコメンデーションがより良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 20:24:28 GMT)
Attention-Guided Discriminative Region Localization and Label
Distribution Learning for Bone Age Assessment [20.5] 骨年齢評価(BAA)における識別領域の自動局在化のための注意誘導手法を提案する。
まず、識別領域の注意図を学習するために分類モデルを訓練し、手指領域、最も識別された領域(手根骨)、次に最も識別された領域(中手骨)を見いだした。
それらの注意図に導かれると、原画像から情報的地域を抽出し、BAAのために異なる地域を集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 04:58:22 GMT)
Novelty Detection Through Model-Based Characterization of Neural
Networks [19.2] 本稿では,新しい入力タイプや条件を検出するために,ニューラルネットワークのモデルに基づく特徴付けを提案する。
我々は,MNIST,Fashion-MNIST,CIFAR-10,CURE-TSRの4つの画像認識データセットを用いてアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 20:03:25 GMT)
On the Importance of Local Information in Transformer Based Models [19.0] 自己保持モジュールはTransformerベースのモデルのキーコンポーネントである。
最近の研究では、これらの頭は統語的、意味的、または局所的な行動を示すことが示されている。
その結果, 頭部の局所性バイアスは, 統語的バイアスに比べて大きいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 11:32:47 GMT)
Imitating Unknown Policies via Exploration [18.8] 行動クローニング(英: Behavioral cloning)は、エージェントに専門家によるデモンストレーションを通じて行動の仕方を教える模倣学習技術である。
最近のアプローチでは、状態ペアをアクションにデコードするために、状態の完全な観測不可能なスナップショットをセルフスーパービジョンで使用しています。
これらの制約に対処するため、2段階のモデルを元のフレームワークに組み込むことで、探索を通じてラベルなしの観測から学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 03:03:35 GMT)
Anytime and Efficient Coalition Formation with Spatial and Temporal
Constraints [18.0] 現在の最先端の CFSTP ソルバである Coalition Formation with Look-Ahead (CFLA) アルゴリズムには2つの制限がある。
我々は、改善されたルックアヘッド(CFLA2)を備えた結合形成(Coalition Formation)と呼ばれる拡張を定義し、より良いパフォーマンスを実現する。
CFLA2におけるCFLAの限界を排除できないため、CFSTPを解くための新しいアルゴリズムも開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 16:23:55 GMT)
Look, Listen, and Attend: Co-Attention Network for Self-Supervised
Audio-Visual Representation Learning [17.6] 音声と視覚イベントの相関関係は、ニューラルネットワークをトレーニングするための自由教師付き情報として利用することができる。
本稿では,非競合ビデオから汎用的なクロスモーダル表現を学習するためのコアテンション機構を備えた,新しい自己教師型フレームワークを提案する。
実験の結果,従来の手法に比べてパラメータが少なめでありながら,プレテキストタスク上での最先端性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 10:08:12 GMT)
Robust Image Matching By Dynamic Feature Selection [17.3] 画像間の密接な対応を推定することは、長年続く課題である。
近年の研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を導入し、高レベルの特徴マップを抽出し、特徴マッチングを通じて対応を見つける。
異なるスケールの機能を動的に選択することで、ロバストな特徴を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 06:21:33 GMT)
The COVID-19 Infodemic: Can the Crowd Judge Recent Misinformation
Objectively? [17.3] 本研究では,クラウドソーシングがパンデミック時の言明の真偽を評価する上で,効果的かつ信頼性の高い方法であるかどうかを検討する。
研究の時点でまだ進行中の、新型コロナウイルスの緊急事態に関する声明を特に対象としています。
実験では,供述の真正性を評価するとともに,URLやテキストの正当性としての評価の証拠を提供するように依頼した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 05:53:24 GMT)
Full-Body Awareness from Partial Observations [17.2] 本稿では,人間の3Dメッシュ回収システムをコンシューマビデオに適用する自己学習フレームワークを提案する。
本手法は,ベースラインに比べてPCKと人体判断を著しく改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 17:59:11 GMT)
Towards Accuracy-Fairness Paradox: Adversarial Example-based Data
Augmentation for Visual Debiasing [15.7] 機械学習の公平性は、ターゲットタスクに対処する際に、特定の保護された、または機密性の高いグループに対するバイアスを懸念する。
本稿では,画像分類タスクの文脈におけるバイアス問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 08:29:49 GMT)
Equilibria for Games with Combined Qualitative and Quantitative
Objectives [15.6] 我々は,各プレイヤーが独立して戦略的に行動することが想定されるプロセスである並行ゲームについて研究する。
我々の主な結果は、そのようなゲームにおける厳密なエプシロン・ナッシュ均衡の存在を決定することは2ExpTime完全であるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 01:56:24 GMT)
Sparse Coding Driven Deep Decision Tree Ensembles for Nuclear
Segmentation in Digital Pathology Images [15.2] デジタル病理画像セグメンテーションタスクにおいて、ディープニューラルネットワークと高い競争力を持つ、容易に訓練されながら強力な表現学習手法を提案する。
ScD2TEと略すこの手法はスパースコーディング駆動の深層決定木アンサンブルと呼ばれ、表現学習の新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 02:59:31 GMT)
Variance Regularization for Accelerating Stochastic Optimization [14.5] ミニバッチ勾配に隠れた統計情報を利用してランダムな誤りの蓄積を低減する普遍原理を提案する。
これは、ミニバッチのばらつきに応じて学習率を正規化することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 15:34:01 GMT)
Iterative Surrogate Model Optimization (ISMO): An active learning
algorithm for PDE constrained optimization with deep neural networks [14.4] 反復代理モデル最適化(ISMO)と呼ばれる新しい能動学習アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはディープニューラルネットワークに基づいており、その重要な特徴は、ディープニューラルネットワークと基礎となる標準最適化アルゴリズムの間のフィードバックループを通じて、トレーニングデータの反復的な選択である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 07:31:07 GMT)
The Slow Deterioration of the Generalization Error of the Random Feature
Model [12.9] 理論的、実験的に、作業中に動的自己補正機構があることが示される。
これにより、トレーニングプロセスを止めて、優れた一般化特性を持つソリューションを得るのに十分な時間が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 00:35:49 GMT)
Speech Recognition using EEG signals recorded using dry electrodes [12.4] ドライ電極を用いて得られた脳波信号を用いて音声認識を行う。
2つの英語母音からなるサブセット語彙で79.77%の精度を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 09:56:45 GMT)
Few shot clustering for indoor occupancy detection with extremely
low-quality images from battery free cameras [12.4] 低消費電力画像センサによる極低品質・プライバシー保護画像による占有率検出の課題について考察する。
我々は、この課題に対処するために、いくつかのショットラーニングとクラスタリングのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 02:47:01 GMT)
Reducing Label Noise in Anchor-Free Object Detection [12.4] 現在のアンカーフリー物体検出器は、事前に定義された中央領域内に空間的に落下する全ての特徴を正としてラベル付けしている。
本研究では,アンカーフリー検出器のラベルノイズ低減を目的とした新しいラベリング手法を提案する。
我々は、トレーニング中にこのラベリング戦略と、推論中に同様の予測プール法を利用するために、新しいワンステージアンカーフリー物体検出器 PPDet を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 19:12:23 GMT)
Automated detection and quantification of COVID-19 airspace disease on
chest radiographs: A novel approach achieving radiologist-level performance
using a CNN trained on digital reconstructed radiographs (DRRs) from CT-based
ground-truth [12.4] COVID-19関連AD(POv)のボリュームパーセンテージはCTで手動のADセグメンテーションによって確立された。
大規模なCTデータセットから生成されたDRR画像を用いて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練した。
CNNの結果は、CXR上で2人の専門家が定量化したPOaと、計算相関と平均絶対誤差によりPOvの基底構造と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 14:33:03 GMT)
Tensor Decompositions in Recursive Neural Networks for Tree-Structured
Data [12.1] 木構造データから構造知識を符号化する2つの新しい集約関数を導入する。
2つの木分類タスクでテストを行い、木外度が増加する場合に提案したモデルの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 12:03:25 GMT)
Commonsense Knowledge Graph Reasoning by Selection or Generation? Why? [11.5] コモンセンス知識グラフ推論(英: Commonsense knowledge graph reasoning, CKGR)とは、既存の知識グラフ(英: Commonsense Knowledge graph, CKG)において、その存在と関係が与えられたときの行方不明な実体を予測するタスクである。
提案手法を理論的,実証的に比較し,CKGRにおける生成法よりも選択法の方が適していることを示す。
さらに、ニューラルネットワークと知識グラフ埋め込みモデルの構造を組み合わせることで、選択法の2つの問題を解決し、競争的な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 14:13:30 GMT)
Deep-Lock: Secure Authorization for Deep Neural Networks [11.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、いくつかのビジネスモデルにおいて価値のある知的特性(IP)と見なされている。
このようなDNNモデルのIP盗難や不正使用の防止は、業界で重要な懸念事項となっている。
そこで本研究では,ロックされたモデルが正しい秘密鍵を適用した場合にのみ正しく機能することを保証する,汎用的で軽量なキーベースモデルロック方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 15:22:49 GMT)
Network Architecture Search for Domain Adaptation [11.2] ドメイン適応のための最適なネットワークアーキテクチャを導出するために、微分可能なニューラルアーキテクチャ探索を利用する原理的フレームワークであるNeural Architecture Search for Domain Adaptation (NASDA)を提案する。
我々は、NASDAがいくつかのドメイン適応ベンチマークで最先端の性能をもたらすことを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 06:15:57 GMT)
Recurrent Deconvolutional Generative Adversarial Networks with
Application to Text Guided Video Generation [11.2] 本稿では,3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D-CNN)を識別器とする,再帰的非畳み込み生成対向ネットワーク(RD-GAN)を提案する。
提案したモデルはRDNを押してリアルな映像を生成することで協調的に訓練できるので、3D-CNNは実際の映像と区別できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 12:22:27 GMT)
Noise-resistant phase gates with amplitude modulation [11.1] 2ビット任意の位相ゲートは、適切な論理状態を設計することによって構成される。
振幅変調により空洞崩壊に対するゲートを著しく拡張できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 03:38:19 GMT)
Efficient Adaptation of Neural Network Filter for Video Compression [10.8] 本稿では,ニューラルネットワークフィルタのための効率的なファインタニング手法を提案する。
微細チューニングは、エンコーダ側で行われ、ニューラルネットワークが符号化されている特定のコンテンツに適応する。
提案手法は従来のファインタニング手法よりもはるかに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 09:07:25 GMT)
Effect of Architectures and Training Methods on the Performance of
Learned Video Frame Prediction [10.4] 実験結果から,残差FCNNアーキテクチャは高いトレーニングとテスト(推論)計算の複雑さを犠牲にして,ピーク信号対雑音比(PSNR)の点で最善であることがわかった。
CRNNは、時間的手続きを通じて、ステートフルなトランケートされたバックプロパゲーションを使用して、安定かつ非常に効率的に訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 20:45:28 GMT)
Learning Temporally Invariant and Localizable Features via Data
Augmentation for Video Recognition [9.9] 画像認識において、空間的不変性を学ぶことは、認識性能と拡張性を改善する上で重要な要素である。
本研究では,ビデオの時間的不変性や時間的局所的特徴を学習するために,これらの戦略を時間的次元に拡張する。
新たな時間的データ拡張アルゴリズムに基づき,限られた訓練データのみを用いて映像認識性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 06:56:52 GMT)
A community-powered search of machine learning strategy space to find
NMR property prediction models [9.8] 我々は、機械学習戦略の領域を探索するオンラインコミュニティによる取り組みの結果の概要を述べる。
私たちはKaggleと協力して、84カ国2700チームから47,800のMLモデル予測を受けた3ヶ月のコンペを開催しました。
3週間以内に、Kaggleコミュニティは、以前発表された"社内"の取り組みに匹敵する精度のモデルを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 16:23:40 GMT)
Quantum Information Processing: An Essential Primer [9.6] 量子情報はどのように表現されるか?
古典的な情報は量子状態からどのように抽出されるか?
安全な通信とエラー訂正。
量子力学の事前の知識は想定されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 16:29:54 GMT)
Contextual Diversity for Active Learning [9.5] 大規模なデータセットは、多くの実用化のためにディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の使用を制限する。
空間的に共起するクラスに関連した混乱を捉える文脈的多様性の概念を導入する。
本研究は,活発な学習に文脈的多様性を用いることの利点を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 07:04:15 GMT)
Conv-Transformer Transducer: Low Latency, Low Frame Rate, Streamable
End-to-End Speech Recognition [8.0] Transformerは自動音声認識(ASR)における最先端のエンドツーエンドモデルと競合する性能を達成した
エンコーダ-デコーダアーキテクチャを備えたオリジナルのTransformerは、オフラインのASRにのみ適合する。
Conv-Transformer Transducerという名前のこのアーキテクチャは、外部言語モデルなしでLibriSpeechデータセット(3.6% WER on test-clean)の競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 08:20:02 GMT)
Shift Equivariance in Object Detection [8.0] 近年の研究では、CNNベースの分類器はシフト不変ではないことが示されている。
このことが物体検出にどの程度影響を与えるかは、主に2つの構造の違いと現代の検出器の予測空間の寸法の違いから明らかでない。
シフトした画像集合上での平均値の平均値と平均値の下位値と上位値のグリーディ探索に基づく評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 10:02:02 GMT)
IMDfence: Architecting a Secure Protocol for Implantable Medical Devices [8.0] 組込み医療機器(IMD)のセキュリティプロトコルであるIMDfenceを提案する。
IMDfenceは可用性、非監査、アクセス制御、エンティティ認証、リモート監視、システムのスケーラビリティを提供する。
IMDfence は上記のセキュリティ要件を,IMD の総エネルギー消費の 7% 未満の増加で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 09:34:22 GMT)
Towards Dynamic Urban Bike Usage Prediction for Station Network
Reconfiguration [7.6] AtCoRと呼ばれる自転車ステーションレベルの予測アルゴリズムは、既存のステーションと新しいステーションの両方で自転車の使用率を予測することができる。
AtCoRは、既存のステーションと将来のステーションの両方の予測において、ベースラインと最先端モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 23:41:29 GMT)
Communication-Efficient Distributed Estimator for Generalized Linear
Models with a Diverging Number of Covariates [7.4] 2ラウンドの通信により,大規模分散データに対する効率の良い推定器を得る手法が提案されている。
本手法では,サーバ数に対する仮定をより緩和し,現実のアプリケーションに対して実用的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 17:25:05 GMT)
Treatment Policy Learning in Multiobjective Settings with Fully Observed
Outcomes [6.9] 個別化された治療方針を学習するための3つのアプローチを提示し、比較し、評価する。
我々は,全てのアプローチが臨床医よりも厳格に優れた成績を得られる政策を学習していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 02:06:50 GMT)
PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning [6.3] ゲームにおけるレベル設計エージェントの訓練に強化学習をどのように利用できるかを検討する。
設計問題をシーケンシャルなタスクと見なすことで、強化学習を使用して次のアクションを取る方法を学ぶことができる。
このアプローチは、トレーニングする例がほとんど、あるいは存在しない場合に使用することができ、トレーニングされたジェネレータは非常に高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 02:31:50 GMT)
Risk, Trust, and Bias: Causal Regulators of Biometric-Enabled Decision
Support [6.3] リスク、信頼、バイアス(R-T-B)は、このようなシステムのパフォーマンスの新たな指標である。
本稿ではバイオメトリック対応DSSのためのR-T-B因果性能制御器の完全な分類法を提案する。
提案された新しい分類法は、R-T-B評価と意思決定における推論の因果推論機構を結びつけている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 08:06:02 GMT)
Learnability and Robustness of Shallow Neural Networks Learned With a
Performance-Driven BP and a Variant PSO For Edge Decision-Making [6.0] エッジデバイスに複雑なAIモデルを実装するのは容易ではないかもしれない。
普遍近似定理(Universal Approximation Theorem)は、浅いニューラルネットワーク(SNN)が任意の非線形関数を表現できると述べている。
SNNの学習可能性と堅牢性を検討するために,2つの実験群が実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 23:33:00 GMT)
Discovering and Categorising Language Biases in Reddit [5.7] 本稿では,Reddit上のオンライン談話コミュニティの語彙に符号化された言語バイアスを自動的に検出するデータ駆動型手法を提案する。
単語埋め込みを用いて、テキストを高次元の高密度ベクトルに変換し、単語間の意味的関係をキャプチャする。
さまざまなRedditコミュニティにおいて、ジェンダーバイアス、宗教バイアス、民族バイアスの発見に成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 18:38:21 GMT)
Automated Temporal Equilibrium Analysis: Verification and Synthesis of
Multi-Player Games [5.2] マルチエージェントシステムにおいて、合理的な検証問題は、システム内でどの時相論理特性が保持されるかをチェックすることである。
パリティゲームの集合の解に有理検証問題を還元する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 01:43:31 GMT)
Multi-Player Games with LDL Goals over Finite Traces [5.0] 有限トレース上の線形動的論理 LDLf は並列およびマルチエージェント系を推論するための強力な論理である。
LDLfを用いて,目標/目的を表現したマルチプレイヤーゲームにおける平衡特性のキャラクタリゼーションと検証を行う手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 02:11:06 GMT)
Confidence-Aware Learning for Deep Neural Networks [5.0] 本稿では,新たな損失関数であるCorrectness Ranking Lossを用いたディープニューラルネットワークのトレーニング手法を提案する。
クラス確率を明示的に規則化し、信頼度に応じて順序付けされたランキングでより良い信頼度の推定を行う。
従来の深層分類器とほぼ同じ計算コストを持ち、1つの推論で信頼性のある予測を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 03:16:37 GMT)
Multi-Objective Neural Architecture Search Based on Diverse Structures
and Adaptive Recommendation [4.6] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のためのニューラルネットワーク探索(NAS)の検索空間は巨大である。
本稿では,既存の研究結果と過去の情報を利用して,軽量かつ高精度なアーキテクチャを迅速に発見するMoARRアルゴリズムを提案する。
実験結果から,CIFAR-10上でのMoARRは6GPU時間で1.9%の誤差率と2.3Mパラメータを持つ,強力で軽量なモデルを実現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 15:14:07 GMT)
Exploration of Gender Differences in COVID-19 Discourse on Reddit [4.4] ジェンダーに結びついた感情の区別は、COVID-19に関連する感情的な談話を含むソーシャルメディアの投稿で増幅されている。
また,自然発症パンデミックに関連する議論において,男女の主観的嗜好に有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 06:29:24 GMT)
LAC : LSTM AUTOENCODER with Community for Insider Threat Detection [4.3] 内部脅威検出は、組織に害を与える可能性のあるルーチンや異常における逸脱を特定することを含む。
LSTM AUTOENCODERを用いた教師なし深層ニューラルネットワークモデルを構築し,各従業員の行動の模倣を学習する。
CERT v6.2データセットのモデルを評価し、4000名の従業員を対象に、正常および異常なルーチンの損失の分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 02:08:39 GMT)
Multi-Modality Pathology Segmentation Framework: Application to Cardiac
Magnetic Resonance Images [3.5] 本研究は,多モードCMR画像に基づく自動カスケード診断セグメンテーションフレームワークを提案する。
主に、解剖学的構造セグメンテーションネットワーク(ASSN)と病理学的領域セグメンテーションネットワーク(PRSN)の2つのニューラルネットワークで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 09:57:04 GMT)
Bone Segmentation in Contrast Enhanced Whole-Body Computed Tomography [2.8] 本稿では,低線量造影による全身CTスキャンから骨骨髄領域を分離する新しい前処理技術を用いたU-netアーキテクチャについて概説する。
骨とコントラスト染料の差別化には, 適切な前処理が重要であること, 限られたデータで優れた結果が得られることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 14:32:15 GMT)
MASRI-HEADSET: A Maltese Corpus for Speech Recognition [2.5] MASRI-HEADSETコーパスはマルタ大学のMASRIプロジェクトによって開発された。
実験室環境における短いテキストスニペットを用いて、テキストと組み合わせた8時間の音声で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 08:57:16 GMT)
Reliability of Decision Support in Cross-spectral Biometric-enabled
Systems [2.3] 本稿では,顔表情バイオメトリックスを用いた意思決定支援システムの性能評価について述べる。
関連する応用としては、個人やチーム、状況認識システムにおける人間の行動監視とストレス検出がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 07:43:14 GMT)
Quantized quasinormal mode description of non-linear cavity QED effects
from coupled resonators with a Fano-like resonance [2.2] 量子エミッタに結合したハイブリッド金属誘電体共振器からなる非摂動開放空洞QEDシステムについて検討した。
このハイブリッドキャビティシステムは、低い$Q$(品質因子)共鳴と高い$Q$共鳴の間の複雑なカップリングを探索することができる。
我々は、量子化されたQNMモデルが、通常のJCモデルによって予測されるものを超えて、多光子量子相関においてどのように現れるかを明確に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 15:42:23 GMT)
Creativity in the era of artificial intelligence [1.8] 我々は、社会科学と計算科学のフロンティアを曖昧にすることで、AI時代の創造性に関する新たな視点を提供することを目指している。
我々は、自己完結した元ニヒロ生成機械に対して、人間の創造的特性を純粋に模倣しようとする目的は、非常に反生産的であろうと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 15:07:34 GMT)
An Ensemble of Knowledge Sharing Models for Dynamic Hand Gesture
Recognition [1.7] 本稿では,人間と機械の相互作用の文脈における動的ジェスチャー認識に着目した。
本稿では,2つのサブネットワーク,変圧器,命令ニューロン,長期記憶型リカレントニューラルネットワーク(RNN)からなるモデルを提案する。
提案された知識共有モデルのアンサンブルは、骨格情報のみを使用して全体の86.11%の精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 07:37:27 GMT)
Automatic Speech Recognition Benchmark for Air-Traffic Communications [1.2] CleanSky EC-H2020 ATCO2は、航空空間からATCo音声データを収集、整理、自動処理するASRベースのプラットフォームを開発することを目的としている。
アクセントによるアクセント間の欠陥は、データ量によって最小限に抑えられ、ATC環境でシステムを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 06:46:34 GMT)
Motion Similarity Modeling -- A State of the Art Report [1.0] 人間の動きの分析は、リアルなトレーニングシミュレーションやロボット工学やアニメーションの本物の動きなど、幅広い可能性を開く。
動作解析は応用に依存しているため、特定のユースケースに対して適切な動作類似性法を見つけることが不可欠である。
この調査は、動作の様々な類似点と特徴を要約し、2つの動作の類似点を測定するアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 13:08:30 GMT)
Meta Learning MPC using Finite-Dimensional Gaussian Process
Approximations [1.0] 制御における学習手法の実践的適用性を阻害する2つの重要な要因は、その計算複雑性と、目に見えない条件に対する限定的な一般化能力である。
本稿では,従来のタスクからのデータを活用するシステムモデルを学習することにより,適応型モデル予測制御のためのメタラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 15:59:38 GMT)
Metrics for Multi-Class Classification: an Overview [0.9] 2つ以上のクラスを含む分類タスクを「マルチクラス分類」と呼ぶ
パフォーマンス指標は、異なる分類モデルや機械学習技術を評価し比較する目的において非常に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 08:41:44 GMT)
Warmth and Competence to Predict Human Preference of Robot Behavior in
Physical Human-Robot Interaction [0.9] 社会的認知は、ウォームスとコンピテンスの次元が、他の人間を特徴づける中心的かつ普遍的な次元であると仮定する。
The Robotic Social Attribute Scale (RoSAS)は、HRIに適した寸法の項目を提案し、視覚的観察研究で検証した。
我々は、すべてのRoSASおよびGodspeed次元の中で、ウォームスとコンピテンスが、異なるロボット行動間の人間の嗜好の最も重要な予測因子であることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 10:19:47 GMT)
ANDES at SemEval-2020 Task 12: A jointly-trained BERT multilingual model
for offensive language detection [0.6] 我々は,提案言語にまたがる課題に対処するために,多言語BERTを微調整した単一モデルを共同で訓練した。
私たちの単一モデルは、最高のパフォーマンスシステムに近いパフォーマンスで、競争力のある結果を得ました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 16:07:00 GMT)
A Survey on Knowledge integration techniques with Artificial Neural
Networks for seq-2-seq/time series models [0.5] ディープニューラルネットワークは、いくつかの領域における未チャージ領域の探索を可能にしている。
しかし、データ不足、データ品質の低さ、ドメインを広くカバーしていないかもしれないデータにより、パフォーマンスは低かった。
本稿では、シークエンス・ツー・シークエンスと時系列モデルのための専門知識をディープニューラルネットワークに統合する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 15:40:38 GMT)
Towards Generalizable Surgical Activity Recognition Using Spatial
Temporal Graph Convolutional Networks [0.4] シーンの変動に頑健なモダリティを導入し、向きや相対的な空間関係などの部分情報を推測することができる。
提案したモダリティは,ビデオにおける外科的ツールの空間時間グラフ表現に基づいて,外科的活動認識を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 20:58:03 GMT)
A Novel CMAQ-CNN Hybrid Model to Forecast Hourly Surface-Ozone
Concentrations Fourteen Days in Advance [0.2] 現在利用可能な空気質予測のための数値モデリングシステムは、事前に24時間から48時間予測することができる。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルに基づくモデリングシステムを開発した。
本研究の主な目的は, オゾン濃度の時間変動の予測であるが, その他の汚染物質にも適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 16:02:05 GMT)
Weight Training Analysis of Sportsmen with Kinect Bioinformatics for
Form Improvement [0.0] 本稿では,重量トレーニング中の選手の動きを捉え,そのデータを解析して,障害や不完全性を発見するシステムを提案する。
本システムでは,Kinect深度画像を用いて,選手の選択した関節のパラメータを算出している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 04:52:31 GMT)
Strategies for Robust Image Classification [0.0] 画像分類モデルが一貫した正確な結果を生み出す能力に悪影響を及ぼす要因を探索する。
モデルの分類能力は、デジタル異常や物理的環境の変化の結果、画像への変化によって負の影響を受ける。
我々の貢献は、モデルがこれらの変更に対して堅牢性を一般化し改善する能力を向上する様々な訓練技術を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 16:50:35 GMT)
Statistical Evaluation of Anomaly Detectors for Sequences [0.0] 逐次データにおける点ベース異常検出の時間的耐性を考慮した精度とリコールの概念を定式化する。
本研究では, 結果の統計的意義を評価するために, 2つの尺度に対してNull分布を求める方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 10:07:27 GMT)
Reduced volume and reflection for bright optical tweezers with radial
Laguerre-Gauss beams [0.0] 放射状ラゲール・ガウスビームの重畳による位相コヒーレント照明は、明るい光ツイーザートラップの局在性を向上することを示した。
また、波長スケールでの新しい位相コントラスト戦略において、密集した放射状LGフィールドの和に対するグーイ位相シフトが有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 01:41:10 GMT)
Reconfigurable Network for Quantum Transport Simulation [0.0] 紫菌LH2複合体のB800環におけるエキシトンダイナミクスの最初のシミュレーションを行った。
位相的に保護された一次元エッジ状態の出現を直接観察するために,Su-Schrieffer-Heegerモデルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 19:03:20 GMT)
Range of applicability of the Hu-Paz-Zhang master equation [0.0] リンドブラッド形式を含まないカルデイラ・レゲットモデルのHu-Paz-Zhangマスター方程式の場合について検討する。
非マルコフマスター方程式の進化は、定常解が正の作用素でない場合に問題を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 13:06:40 GMT)
Quantum State Interferography [0.0] 本稿では, 干渉パターンの可視性, 位相シフト, 平均強度から, 混合あるいは純のいずれかのクビット状態でも, 干渉パターンの可視性, 位相シフト, および平均強度から推定できるインターフェロメトリ法を提案する。
光の偏光度を用いて高忠実度で提案手法を実験的に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 09:53:21 GMT)
On the creation of charged massless fermion pair by a photon in crossed
electromagnetic field [0.0] 光子による帯電質量レスフェルミオン対の生成について検討した。
我々は、無質量限界の電磁場における帯電質量フェルミオンの弾性散乱振幅を算出した光子放射の総確率を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 09:29:07 GMT)
On Digital Currency and the Transfer of World Wealth and Technology
Centers [0.0] 孤独な通貨と債券は徐々に近代的な富の形式になってきた。
主権通貨と債券の持続可能性については定かではない。
デジタル通貨は効果的な価値の担体かもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 07:28:40 GMT)
Observation of Distinct Superconducting Phases in Hyperdoped p-type
Germanium [0.0] 超ドープゲルマニウムの超伝導相の系統的合成とキャラクタリゼーションについて報告する。
驚くべきことに、表面近傍に拘束されたGa薄膜からなる準2次元特性を持つナノ結晶相が見つかる。
以上の結果から, 超伝導回路に高ドープGeナノ結晶相が集積する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 18:06:40 GMT)
Maximum Customers' Satisfaction in One-way Car-sharing: Modeling, Exact
and Heuristic Solving [0.0] 片道カーシェアリングシステムにより、顧客は市内に散在する駅で車をレンタルし、短い旅行で利用し、どの駅でも返却することができる。
最大顧客満足度問題は、当初所定の駅にあった車両を割り当て、満足度の高い顧客の数を最大化するタスクに関するものである。
両駅間に正反対の2つの要求があり、双方の要求が満たされた場合にのみ満足する2つの駅の問題点を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 14:27:44 GMT)
Integrating uncertainty in deep neural networks for MRI based stroke
analysis [0.0] 2次元磁気共鳴(MR)画像における脳梗塞の確率を示すベイズ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
CNNは511例のコホートで、画像レベルでは95.33%の精度を達成し、非バイエルン人に比べて2%の大幅な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 09:50:17 GMT)
Holographic Angular Streaking of Electrons and the Wigner-Time Delay [0.0] 中心周波数が2ω$の円偏光場は、サブサイクル干渉パターンを引き起こす。
この干渉パターンは、初期運動量分布の位相の微分の検索を可能にする。
トンネル掘削後のクーロン相互作用の影響を定量的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 19:11:26 GMT)
Factorization, coherence and asymmetry in the Heisenberg spin-1/2 XXZ
chain a transverse magnetic field and with Dzyaloshinskii-Moriya interaction [0.0] ジアロシンスキー-モリヤ相互作用(DMI)による1dハイゼンベルクスピン-1/2 XXZ鎖の分解、コヒーレンスおよび非対称性特性について検討する。
横方向のDMIが保持している間に、縦方向のDMIが分解性特性を破壊することを示す。
縦方向のDMIは分解性を破壊するが、絡み合いと従って$U(1)$対称性の破れが最小となる擬微分場(h_pf$)を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 20:11:53 GMT)
Experimental demonstrations of unconditional security in a purely
classical regime [0.0] 無条件で保護された古典的鍵分布(USCKD)は、純粋に古典的な体制における無条件のセキュリティのために提案された。
USCKDは経路重畳に基づく可逆ユニタリ変換による決定論的ランダムネスによる無条件セキュリティを提供する。
USCKDプロトコルの最初の実験例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 11:41:52 GMT)
Eigenstate Thermalization in a Locally Perturbed Integrable System [0.0] 固有状態の熱化は、孤立量子系における熱化のメカニズムとして広く受け入れられている。
積分可能な系の局所摂動は固有状態の熱化を引き起こす可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 16:53:59 GMT)
Dressed ion-pair states of an ultralong-range Rydberg molecule [0.0] 我々は、振動スペクトルがトリミングされたRydberg級数を形成する超長距離Rydberg分子状態の普遍クラスの存在を予測した。
着飾ったイオン対モデルは、これらのエキゾチック分子の物理的起源を捉えている。
我々は超長距離のリドベルク分子と、驚くほど小さなリドベルク定数を持つ重いリドベルク状態の特徴を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 15:32:08 GMT)
Constructed emotions and superinformation: a constructor-theoretic
approach [0.0] 感情と知識は2つの異なる観測対象とみなすことができ、情報や超情報に繋がることを示す。
情報の構造に関する追加の仮説は、フェーズタスクのContructor-theoreticバージョンの観点から感情を研究することを可能にする。
量子アルゴリズムは、感情とメモリタスクの接続の例として提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 15:54:38 GMT)
Cavity-assisted enhanced and dephasing immune squeezing in the resonance
fluorescence of a single quantum dot [0.0] 単一量子ドット (QD) の共鳴蛍光において, 極小キャビティに制限された免疫活性が増強され, 低下することを示す。
我々はポラロンマスター方程式理論に基づく形式主義を用いて、ドットキャビティ系において励起子-フォノンカップリングの影響をかなり正確に取り入れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 13:48:13 GMT)
Blockchain applications in Healthcare: A model for research [0.0] 本稿では、ヘルスケアアプリケーションにおけるブロックチェーンの組織化のための階層的なアプローチを提案する。
この技術の採用を促進する主要な課題について検討する。
本稿では,健康情報システムの発展に向けた視点の具体例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 04:11:30 GMT)
Approximate optimization of MAXCUT with a local spin algorithm [0.0] 局所テンソル法は[Hastings,arXiv: 1905.07047v2]で導入された最適化アルゴリズムのクラスである。
MAXCUT問題のインスタンス上でのベンチマーク実験により,実際の性能について検討する。
局所テンソル法による解法は,広く使用されている商用最適化パッケージの解法とは全く関係がない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 18:00:00 GMT)
An information criterion for automatic gradient tree boosting [0.0] 分類木と回帰木の複雑さと勾配木増木における木数を知るための情報理論的手法を提案する。
コックス-インガーソル-ロス過程の最大値として, グリーディ葉分割術の楽観性(試験損失マイナスのトレーニング損失)が示された。
xgboostとは対照的に、数値実験のスピードアップは10から1400の範囲で、テストロスの点で測定された同様の予測力である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Aug 2020 14:24:27 GMT)