PopMAG: Pop Music Accompaniment Generation [190.1] 単一シーケンスでの同時マルチトラック生成が可能なMUlti-track MIDI表現(MuMIDI)を提案する。
MuMIDIはシーケンス長を拡大し、長期音楽モデリングの新しい課題をもたらす。
我々は,ポップミュージックの伴奏生成をPopMAGと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 02:28:36 GMT)
TapLab: A Fast Framework for Semantic Video Segmentation Tapping into
Compressed-Domain Knowledge [161.4] リアルタイムセマンティックビデオセグメンテーションは、推論速度の厳格な要件のために難しい課題である。
最近のアプローチは主に、高効率のモデルサイズ削減に多大な努力を払っている。
我々は、圧縮されたドメインからリソースを取り込み、TapLabと呼ばれるシンプルで効果的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 06:52:41 GMT)
TVR: A Large-Scale Dataset for Video-Subtitle Moment Retrieval [111.9] テレビ番組 Retrieval (TVR) は、新しいマルチモーダル検索データセットである。
TVRはビデオとそれに関連するサブタイトル(対話)のテキストの両方を理解する必要がある。
データセットには、さまざまなジャンルの6つのテレビ番組から21.8Kビデオで収集された109Kクエリが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 15:12:14 GMT)
S^3-Rec: Self-Supervised Learning for Sequential Recommendation with
Mutual Information Maximization [104.9] 本稿では,シーケンスレコメンデーションのための自己改善学習のためのモデルS3-Recを提案する。
そこで本稿では,属性,項目,サブシーケンス,シーケンス間の相関関係を学習するために,4つの補助的自己教師対象を考案する。
6つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、既存の最先端手法よりも提案手法が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 11:44:10 GMT)
Improving Semantic Segmentation via Decoupled Body and Edge Supervision [89.6] 既存のセグメンテーションアプローチは、グローバルコンテキストをモデル化することでオブジェクトの内部の一貫性を改善すること、あるいはマルチスケールの特徴融合によって境界に沿ったオブジェクトの詳細を洗練することを目的としている。
本稿では,セマンティックセグメンテーションのための新しいパラダイムを提案する。
我々の洞察は、セマンティックセグメンテーションの魅力ある性能には、画像の高頻度と低頻度に対応するオブジェクトのテキストボディとテキストエッジを具体的にモデル化する必要があるということである。
さまざまなベースラインやバックボーンネットワークを備えた提案したフレームワークが,オブジェクト内部の一貫性とオブジェクト境界を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 03:41:10 GMT)
AssembleNet++: Assembling Modality Representations via Attention
Connections [83.5] i)セマンティックオブジェクト情報と生の外観と動きの特徴の相互作用を学習し、(ii)ネットワークの各畳み込みブロックにおける特徴の重要性をよりよく学習するために注意を配置する。
ピアアテンションと呼ばれる新しいネットワークコンポーネントを導入し、別のブロックや入力モダリティを使って動的にアテンションウェイトを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:54:08 GMT)
Learning Gradient Fields for Shape Generation [69.9] 点雲は、その形状の表面に密度が集中している3D点の分布からサンプルと見なすことができる。
非正規化確率密度の勾配上昇を行うことで点雲を生成する。
本モデルは,ログ密度場の勾配を直接予測し,スコアベース生成モデルに適応した単純な目的で学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 04:34:18 GMT)
Learning to Generate Diverse Dance Motions with Transformer [67.4] ダンス・モーション・シンセサイザーのための完全なシステムを提案する。
大規模なダンスモーションデータセットはYouTubeビデオから作成される。
新たな2ストリームモーショントランス生成モデルでは、高い柔軟性で動作シーケンスを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 22:29:40 GMT)
Targeted free energy estimation via learned mappings [66.2] 自由エネルギー摂動 (FEP) は60年以上前にズワンツィヒによって自由エネルギー差を推定する方法として提案された。
FEPは、分布間の十分な重複の必要性という厳しい制限に悩まされている。
目標自由エネルギー摂動(Targeted Free Energy Perturbation)と呼ばれるこの問題を緩和するための1つの戦略は、オーバーラップを増やすために構成空間の高次元マッピングを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 20:15:11 GMT)
Unsupervised Deep Cross-modality Spectral Hashing [65.4] このフレームワークは、最適化をバイナリ最適化とハッシュ関数学習に分離する2段階のハッシュアプローチである。
本稿では,単一モダリティと二項相互モダリティを同時に学習するスペクトル埋め込みに基づく新しいアルゴリズムを提案する。
我々は、画像に強力なCNNを活用し、テキストモダリティを学ぶためのCNNベースのディープアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 09:23:55 GMT)
Pix2Surf: Learning Parametric 3D Surface Models of Objects from Images [64.5] 1つ以上の視点から見れば、新しいオブジェクトの3次元パラメトリック表面表現を学習する際の課題について検討する。
ビュー間で一貫した高品質なパラメトリックな3次元表面を生成できるニューラルネットワークを設計する。
提案手法は,共通対象カテゴリからの形状の公開データセットに基づいて,教師と訓練を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 06:33:40 GMT)
Category Level Object Pose Estimation via Neural Analysis-by-Synthesis [64.1] 本稿では、勾配に基づくフィッティング法とパラメトリックニューラルネットワーク合成モジュールを組み合わせる。
画像合成ネットワークは、ポーズ設定空間を効率的に分散するように設計されている。
本研究では,2次元画像のみから高精度に物体の向きを復元できることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 20:30:47 GMT)
UDC 2020 Challenge on Image Restoration of Under-Display Camera: Methods
and Results [62.9] 本報告は,ECCV 2020のRLQワークショップと共同で,最初のUnder-Display Camera (UDC)画像復元チャレンジの報告である。
この課題は、新しく作成されたUnder-Display Cameraのデータベースに基づいている。
約150チームがチャレンジを登録し、8チームと9チームが各トラックのテストフェーズに結果を提出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 04:48:39 GMT)
Perception Score, A Learned Metric for Open-ended Text Generation
Evaluation [62.8] 本稿では,新しい,強力な学習ベース評価尺度を提案する。
本手法は,単語の重なり合いなどの評価基準にのみ焦点をあてるのではなく,生成の全体的な品質を測定し,一律に得点する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 23:25:52 GMT)
MVLidarNet: Real-Time Multi-Class Scene Understanding for Autonomous
Driving Using Multiple Views [60.5] マルチビューLidarNet(MVLidarNet)は,多層物体検出とドライビング空間分割のための2段階のディープニューラルネットワークである。
MVLidarNetは、単一のLiDARスキャンを入力として、乾燥可能な空間を同時に決定しながら、オブジェクトを検出し、分類することができる。
我々は、KITTIとはるかに大きな内部データセットの両方で結果を示し、その方法が桁違いにスケールできることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 03:09:18 GMT)
Grading Loss: A Fracture Grade-based Metric Loss for Vertebral Fracture
Detection [59.0] 自動椎骨骨折検出のための表現学習型アプローチを提案する。
本稿では,Genantのフラクチャーグレーディングスキームを尊重する,学習表現のための新しいGrading Lossを提案する。
一般に利用可能なスピーンデータセットでは、提案された損失関数が81.5%のフラクチャー検出F1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 10:03:45 GMT)
Non-convex Min-Max Optimization: Applications, Challenges, and Recent
Theoretical Advances [58.5] min-max問題(英: min-max problem)またはサドル点問題(英: saddle point problem)は、サムゲームにおいても研究されるクラス逆問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 08:25:59 GMT)
Deepcode and Modulo-SK are Designed for Different Settings [53.5] 2つのスキームは全く異なる設定で設計・評価されていることを示す。
Deepcodeは、フィードバックがうるさいときのパラメータ化の自然な選択よりも、SKの最適化性能を優先している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 15:52:19 GMT)
Robust Low-rank Matrix Completion via an Alternating Manifold Proximal
Gradient Continuation Method [47.8] ロバスト低ランク行列補完(RMC)は、コンピュータビジョン、信号処理、機械学習アプリケーションのために広く研究されている。
この問題は、部分的に観察された行列を低ランク行列とスパース行列の重ね合わせに分解することを目的とした。
RMCに取り組むために広く用いられるアプローチは、低ランク行列の核ノルム(低ランク性を促進するために)とスパース行列のl1ノルム(空間性を促進するために)を最小化する凸定式化を考えることである。
本稿では、近年のローワークの動機付けについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 04:46:22 GMT)
Adversarial Attack and Defense Strategies for Deep Speaker Recognition
Systems [44.3] 本稿では, 深層話者認識システムに対する最先端の敵攻撃について考察し, 強力な防御手法を対策として用いた。
実験により、話者認識システムは敵攻撃に弱いことが示され、最も強い攻撃はシステムの精度を94%から0%に下げることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 00:58:19 GMT)
Mining Large Quasi-cliques with Quality Guarantees from Vertex
Neighborhoods [44.0] 密度の高い部分グラフをマイニングすることは、グラフマイニングタスクのスペクトルにおいて重要なプリミティブである。
実世界のグラフから非自明な大きさのクランプと準クランプをマイニングすることは、しばしば難しい問題ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 15:50:25 GMT)
AB3DMOT: A Baseline for 3D Multi-Object Tracking and New Evaluation
Metrics [40.9] 3Dマルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、自律運転のようなアプリケーションに不可欠である。
本研究は,高性能な実時間3次元MOTシステムを提案する。
提案手法は,KITTIデータセット上で強力な3次元MOT性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:45:56 GMT)
Optimizing Long-term Social Welfare in Recommender Systems: A
Constrained Matching Approach [36.5] 一定レベルのユーザエンゲージメントを受けない限り、コンテンツプロバイダが存続できないような設定について検討する。
我々のモデルは、十分に多様な実現可能な提供者によって支えられる最大限の社会福祉と平衡に達することを保証します。
我々は、これらの結果が実用的意味でより公平であると主張する、ユーザの後悔と公平性のさまざまな概念に関連性を引き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 20:57:28 GMT)
Actor-Action Video Classification CSC 249/449 Spring 2020 Challenge
Report [35.7] 本報告では、ロチェスター大学のCSC 249/449 Machine Visionコース(2020年春)の最終プロジェクトとして開催されているActor-Actionビデオ分類チャレンジの提出とコンパイルについて要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 16:19:49 GMT)
Separating Varying Numbers of Sources with Auxiliary Autoencoding Loss [32.0] A2PITは、様々な話者間での分離性能を改善し、混合話者数を効果的に検出することができる。
A2PITは一定数の出力を仮定し、補助的な自動符号化損失を使用して、無効な出力を入力混合物のコピーに強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 04:07:21 GMT)
A Real-time Robot-based Auxiliary System for Risk Evaluation of COVID-19
Infection [31.8] 本稿では,新型コロナウイルス感染リスク評価のためのロボットによるリアルタイム補助システムを提案する。
リアルタイム音声認識、温度測定、キーワード検出、粗い検出、その他の機能を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 01:58:52 GMT)
ORCAS: 18 Million Clicked Query-Document Pairs for Analyzing Search [31.7] 本稿では,TRECディープラーニングトラック文書コーパスに関連するクリックデータのリリースについて述べる。
集約とフィルタリングの結果、140万のTREC DL URLが1800万の接続を持ち、1000万の異なるクエリがあることがわかった。
クリックデータを用いてTREC DLトレーニングデータを拡張し、比較により28倍のクエリ、49倍のコネクション、4.4倍のURLを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 14:45:00 GMT)
Understanding Crowd Flow Movements Using Active-Langevin Model [29.7] 密集群集の運動を記述するための物理モデルを提案する。
このモデルは、線形と非線形の両方の運動フローをセグメント化するためのコンピュータビジョン技術で拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 07:31:57 GMT)
COVID-SEE: Scientific Evidence Explorer for COVID-19 Related Research [29.2] COVID-SEEは、情報探索の概念に基づく医学文献発見システムである。
出版物の情報を構造化し整理するための、いくつかの異なるテキスト分析と自然言語処理手法に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 12:14:36 GMT)
One-pixel Signature: Characterizing CNN Models for Backdoor Detection [28.0] コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)のバックドア検出問題に対して,1ピクセルシグネチャと呼ばれる新しい表現を提案する。
我々のタスクは、CNNモデルが未知のTrojanトリガで悪意を持って挿入されたかどうかを検知・分類することである。
ワンピクセルシグネチャは、バックドア検出以上のCNNモデルを特徴付けるのに使用できる一般的な表現である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 02:54:47 GMT)
Graph Density-Aware Losses for Novel Compositions in Scene Graph
Generation [27.5] シーングラフ生成は、入力画像のグラフ構造記述を予測することを目的としている。
新規な(ゼロショット)または稀な(2ショット)オブジェクトとリレーションシップの合成をうまく行うことは、重要だが、難しい。
このタスクで使用される標準損失は、意図せずにシーングラフ密度の関数であることを示す。
密度正規化エッジロスを導入し、特定の一般化指標を2倍以上に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 00:47:17 GMT)
A Relation Analysis of Markov Decision Process Frameworks [26.3] 機械学習における異なる決定プロセス(MDP)フレームワークと計量経済学文献との関係について検討する。
エントロピー正規化 MDP は MDP モデルと同値であり,一般正規化 MDP により厳密に仮定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 09:27:26 GMT)
Lite Audio-Visual Speech Enhancement [25.9] オーディオ・ヴィジュアルSE(AVSE)システムを実装する際には2つの問題が発生する可能性がある。
視覚入力を組み込むために追加の処理コストがかかる。
顔や唇の画像の使用はプライバシーの問題を引き起こす可能性がある。
これらの問題に対処するLite AVSE (LAVSE) システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 13:33:54 GMT)
InfiniteWalk: Deep Network Embeddings as Laplacian Embeddings with a
Nonlinearity [25.8] 我々は、T が無限に進むときの極限における目的について研究し、Qiu et al の表現を単純化することができる。
この制限目的がグラフラプラシアンの擬逆の単純な変換を分解することに対応することを証明している。
驚いたことに、ラプラシアン擬似逆数の単純な二項しきい値もしばしば競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 03:30:10 GMT)
Ranking Clarification Questions via Natural Language Inference [25.4] 自然言語クエリが与えられた場合、質問を明確にする機械は、実用的な自然言語処理システムにおいて非常に有用である。
明確化質問のランク付けの課題として,あるポストの欠落に関連する明確化質問が,自然言語推論(NLI)の特別な事例とみなすことができる,という仮説を立てる。
我々は、この仮説を、NLIおよびMulti-NLIデータセットに基づいて微調整されたSiamese BERTモデルからの表現をモデルに組み込むことで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 01:32:29 GMT)
Knowledge Transfer via Dense Cross-Layer Mutual-Distillation [24.2] 教師と学生のネットワークをゼロから協調的に訓練するDense Cross-layer Mutual-distillation (DCM)を提案する。
KT性能を高めるために,付加型分類器を用いた層間双方向KD操作を導入する。
提案手法は様々なKTタスクでテストし,関連する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） (Tue, 18 Aug 2020 09:25:08 GMT)
Domain Generalizer: A Few-shot Meta Learning Framework for Domain
Generalization in Medical Imaging [23.4] モデルに依存しないメタラーニングフレームワークをベースとした領域一般化手法をバイオメディカルイメージングに適用する。
ドメインに依存しない特徴表現を学習し、未知のテスト分布に対するモデルの一般化を改善する。
本手法は, 画像取得プロトコル, 解剖学, スキャン対象地域, 画像解析対象地域, 画像解析対象地域, 画像解析対象地域, 画像解析対象地域, 画像解析対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断対象地域, 画像診断
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 03:35:56 GMT)
Learning Structure in Nested Logit Models [22.3] ネストロジット構造探索のための新しいデータ駆動手法を提案する。
合成データから真のネスト構造を正確に復元するアルゴリズムの能力を実証する。
Juliaプログラミング言語で記述されたカスタマイズ可能かつオープンソースなコードベースとして実装を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:15:43 GMT)
Offloading Optimization in Edge Computing for Deep Learning Enabled
Target Tracking by Internet-of-UAVs [22.1] 無人航空機(UAV)は標的追跡などの情報提供に広く利用されている。
プレトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)がUAVに展開され、キャプチャされたビデオフレームからターゲットを特定する。
この種の視覚目標追跡は、所望の高推論精度と厳格な遅延要求のため、多くの計算資源を必要とする。
これは、このようなディープラーニング(DL)タスクをモバイルエッジコンピューティング(MEC)サーバにオフロードすることを検討する動機となります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 16:00:36 GMT)
Reinforcement Learning for Improving Object Detection [22.1] 我々は,事前学習ネットワークのオブジェクト検出性能を向上させるために,適用すべき特定の前処理量を選択するObjectRLというアルゴリズムを導入する。
ObjectRLの主な動機は、人間の目にとって良いように見える画像が、物体を検出するための訓練済みの物体検出器にとって、必ずしも最適であるとは限らないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 16:20:04 GMT)
Uncertainty-aware Self-supervised 3D Data Association [20.9] 本稿では3次元オブジェクトトラッカーの自己教師付きメトリック学習による膨大なラベルなしデータセットの活用を提案する。
これらの自己教師付きアノテーションが、ポイントクラウドの埋め込みを学習するために、原則的にどのように使用できるかを示す。
我々は、フレーム間でオブジェクトを区別するために埋め込みを設計し、不確実性を認識した自己教師型トレーニングを用いてそれらを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 22:34:07 GMT)
Training Binary Neural Networks using the Bayesian Learning Rule [19.0] 二分重のニューラルネットワークは計算効率が良く、ハードウェアに優しいが、そのトレーニングには離散的な最適化の問題が伴うため、難しい。
本稿では、既存のアプローチを正当化し、拡張するバイナリニューラルネットワークをトレーニングするための原則的アプローチを提案する。
私たちの研究は、既存のアプローチを正当化し拡張するバイナリニューラルネットワークをトレーニングするための原則化されたアプローチを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 00:48:15 GMT)
PC-U Net: Learning to Jointly Reconstruct and Segment the Cardiac Walls
in 3D from CT Data [18.9] 2次元CTスライスから直接LV MYO壁の点雲を直接再構成するPC-Uネットを提案する。
提案したPC-Uネットの協調学習フレームワークは,自動心画像解析タスクに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 23:37:05 GMT)
A Hierarchical User Intention-Habit Extract Network for Credit Loan
Overdue Risk Detection [18.8] 本研究では,モバイルバンキングAPPにおけるユーザの行動情報を活用するHUIHENというモデルを提案する。
本稿では,ユーザの短期的意図や長期的習慣を捉えるために,時間認識型GRUとユーザ認識型GRUで構成される階層型ネットワークを提案する。
提案モデルは,従来のオンラインアプリケーションプロセスの複雑さを増大させることなく,精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 08:13:49 GMT)
UnrealText: Synthesizing Realistic Scene Text Images from the Unreal
World [18.6] UnrealTextは、3Dグラフィックスエンジンを介してリアルな画像をレンダリングする効率的な画像合成手法である。
総合的な実験により,シーンテキストの検出と認識の両面での有効性が検証された。
我々は、将来の多言語シーンテキストの検出・認識研究のための多言語バージョンを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 01:06:39 GMT)
STEm-Seg: Spatio-temporal Embeddings for Instance Segmentation in Videos [18.0] 既存のビデオ内のインスタンスセグメンテーションの方法は、検出パラダイムを追跡するマルチステージパイプラインを含む。
本研究では,単一ステージにおける時間と空間をまたいだインスタンスの分割と追跡を行う新しい手法を提案する。
我々のネットワークは、時間的埋め込みとクラスタリングに必要なパラメータを学ぶためにエンドツーエンドで訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:05:06 GMT)
Personalized Deep Learning for Ventricular Arrhythmias Detection on
Medical IoT Systems [18.0] 心室不整脈(VA)は突然死(SCD)の原因である
医療用IoTシステム上での深層学習に基づくVA検出のためのパーソナライズされたコンピューティングフレームワークを提案する。
心内および表面リズムモニターの両方でリアルタイムに推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:41:58 GMT)
Deep Search Query Intent Understanding [17.8] 本稿では,検索の異なる段階における問合せ意図をモデル化するための総合的な学習フレームワークの提供を目的とする。
我々は,1) 文字レベルモデルを用いたタイプアヘッド検索において,入力したユーザの意図をオンザフライで予測すること,2) 完全クエリのための正確な単語レベルの意図予測モデルに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 04:59:27 GMT)
Fatigue Assessment using ECG and Actigraphy Sensors [17.1] 疲労は、作業効率の低下と健康関連生活の質を損なう重要な要因の1つである。
ほとんどの疲労評価法は自己報告に基づいており、リコールバイアスのような多くの要因に悩まされる可能性がある。
我々は,客観的疲労評価のためのウェアラブルセンシングと機械学習技術を用いた自動システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 15:15:56 GMT)
Deep Markov Spatio-Temporal Factorization [16.1] Deep Markov-temporal factorization (DMSTF) はデータの動的解析のための生成モデルである。
DMSTFは、空間因子またはそれらの機能形式を生成的にパラメータ化するために、低次元空間潜時を学習する。
時系列クラスタリングや制御信号における因子分析を行うために拡張可能な生成因子分析モデルの柔軟なファミリーでの結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:58:37 GMT)
CinC-GAN for Effective F0 prediction for Whisper-to-Normal Speech
Conversion [16.0] WHSP2SPCH変換のためのCycle-in-Cycle GAN(CinC-GAN)を提案する。
MCCマッピングの精度を損なうことなくF0予測の有効性を高めるように設計されている。
提案手法を非並列設定で評価し、話者特化タスクとジェンダー特化タスクに基づいて分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 07:56:16 GMT)
High-speed Gaussian modulated continuous-variable quantum key
distribution with a local local oscillator based on pilot-tone-assisted phase
compensation [15.9] 高速ガウス変調連続可変量子鍵分布(CVQKD)をパイロット・トーン支援位相補償に基づいて実験的に実証した。
周波数多重化および分極多重化技術は、量子信号とパイロット音の間の分離伝送とヘテロダイン検出に使用される。
提案したLLO-CVQKDスキームは、余分なランダムな基底選択を必要とせずに、ヘテロダイン検出を同時に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 09:35:23 GMT)
Weisfeiler-Lehman Embedding for Molecular Graph Neural Networks [15.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は分子の化学的性質を予測するのに最適である。
本稿ではWeisfeiler-Lehman埋め込みを用いて原子表現を拡張する。
We show WL embeddedding can replaced the first two layer of ReLU GNN with a smaller weight norm。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 03:12:46 GMT)
Learning Fair Policies in Multiobjective (Deep) Reinforcement Learning
with Average and Discounted Rewards [15.1] 利用者を公平に扱う政策を学習することの問題点について検討する。
本稿では、公正性の概念を符号化する目的関数を最適化する、この新しいRL問題を定式化する。
いくつかの古典的深部RLアルゴリズムが、我々の公正な最適化問題にどのように適応できるかを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 07:17:53 GMT)
Trust and Medical AI: The challenges we face and the expertise needed to
overcome them [15.1] 医療AIの失敗は、臨床結果や患者の経験に重大な影響を及ぼす可能性がある。
本稿では,医療AIにおける概念的,技術的,人道的課題について述べる。
医療用AI技術の開発、検証、運用を専門とする新たな専門家グループの教育と認定を基盤とするソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 04:17:58 GMT)
Multi-Modal Trajectory Prediction of NBA Players [14.7] 本稿では,プレイヤーのマルチモーダルな動作を捉える手法を提案する。
本手法は,マルチモーダル損失関数を用いて学習した複数の軌道とその確率を予測するLSTMアーキテクチャ上に構築される。
NBA追跡データ大きめの実験により,提案手法が最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 11:35:44 GMT)
Hierarchical HMM for Eye Movement Classification [14.6] 眼球運動の3次分類は, 眼球位置データから固定, ササード, スムーズな追跡を分離することを目的としている。
固定,サケード,スムーズな追従を検出するための階層型隠れマルコフモデル(HMM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 14:47:23 GMT)
Characterizing Stage-Aware Writing Assistance in Collaborative Document
Authoring [14.5] 本稿では,文書作成の時間的段階を探求する3つの研究について述べる。
我々は、著者が文書を執筆しながら、いくつかの異なる段階を通して概念的に進歩していると結論付けている。
インテリジェントなデジタルライティングアシスタントの実現に向けた第一歩として,文書の時間段階を予測するためのユーザインタラクションログデータの有用性を予備調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 21:48:04 GMT)
Self-supervised Sparse to Dense Motion Segmentation [13.9] 単一ビデオフレームからスパース動作セグメントの密度化を学習するための自己教師付き手法を提案する。
FBMS59 と DAVIS16 でよく知られた動作セグメンテーションデータセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 11:40:18 GMT)
Learning Tuple Compatibility for Conditional OutfitRecommendation [13.3] MCAN(Mixed Category Attention Net)は、細粒度および粗いカテゴリ情報をレコメンデーションに統合する。
MCANは必要に応じて、多種多様な制御可能なレコメンデーションを明示的にかつ効果的に生成できる。
新しいデータセットIQONはレコメンデーションシステムの一般化をテストするために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 23:22:16 GMT)
Adversarial Concurrent Training: Optimizing Robustness and Accuracy
Trade-off of Deep Neural Networks [13.0] ミニマックスゲームにおいて,自然モデルと連動して頑健なモデルを訓練するための適応的並行訓練(ACT)を提案する。
ACTは標準精度68.20%、目標外攻撃で44.29%のロバスト性を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 18:31:40 GMT)
Moment Multicalibration for Uncertainty Estimation [11.7] H'ebert-Johnson et al から "multicalibration" という概念を実現する方法を示す。
モーメント推定は、モーメント多重校正が得られた全ての(十分大きい)サブグループに対して同時に有効であるような限界予測間隔を導出するために用いられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:08:31 GMT)
Optimization and Generalization of Shallow Neural Networks with
Quadratic Activation Functions [11.7] 本研究では,一層ニューラルネットワークの最適化と一般化特性について検討する。
本研究では,教師が小幅の隠蔽層を持つ学生と同じ構造を持つ教師学生シナリオについて考察する。
同じ条件下では、経験的損失の勾配降下ダイナミクスが収束し、小さな一般化誤差をもたらすことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 18:54:51 GMT)
Interactive Visualization for Debugging RL [11.6] 本システムでは,教師あり学習ツールなど,従来のツールから欠落している多くの機能に対処する。
将来的な拡張のためのアイデアとともに、このシステムがどのように使われるかのサンプルワークフローを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 22:27:29 GMT)
Are Neural Open-Domain Dialog Systems Robust to Speech Recognition
Errors in the Dialog History? An Empirical Study [10.6] ダイアログ履歴における様々な種類の合成および実際のASR仮説がTransferTransfoに与える影響について検討した。
我々の知る限りでは、人工的および実際のASR仮説が最先端のオープンドメインダイアログシステムに与える影響を初めて評価する研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 00:36:57 GMT)
DeepLiDARFlow: A Deep Learning Architecture For Scene Flow Estimation
Using Monocular Camera and Sparse LiDAR [10.3] シーンフロー(Scene flow)とは、シーンの動きと幾何学を3Dで再現する手法である。
ほとんどの最先端の手法では、ステレオ画像のペアをフルシーン再構築のための入力として利用する。
DeepLiDARFlowは、複数のスケールで高レベルのRGBとLiDAR機能を融合する、新しいディープラーニングアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 19:51:08 GMT)
Benchmarking network fabrics for data distributed training of deep
neural networks [10.1] 深層モデルの訓練のための大規模な計算要求は、より高速な訓練のための新しい方法の開発を必要としている。
このようなアプローチのひとつに、トレーニングデータを複数の計算ノードに分散する、データ並列アプローチがある。
本稿では,物理ハードウェアの相互接続とネットワーク関連ソフトウェアプリミティブを用いてデータ分散ディープラーニングを実現する効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:38:30 GMT)
Complementary Language Model and Parallel Bi-LRNN for False Trigger
Mitigation [10.0] FTM(False trigger mitigation)は、偽トリガーイベントを検出し、ユーザに適切に応答するプロセスである。
ドメイン外データソースから学習した特別な言語モデルを用いて,並列ASR復号処理を導入することで,新しい解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 18:21:33 GMT)
NASE: Learning Knowledge Graph Embedding for Link Prediction via Neural
Architecture Search [9.6] リンク予測は、知識グラフ(KG)におけるエンティティ間の欠落した接続を予測するタスクである
これまでの研究では、Automated Machine Learning(AutoML)を使用して、データセットに最適なモデルを探していた。
リンク予測タスクのための新しいニューラルネットワーク探索(NAS)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 03:34:09 GMT)
Linguistically-aware Attention for Reducing the Semantic-Gap in
Vision-Language Tasks [9.5] 本稿では,汎用物体検出装置から得られた物体属性を利用する注意機構であるLingguistically-Aware Attention (LAT)を提案する。
LATは、共通の言語学的に豊かな空間における視覚的およびテキスト的モダリティを表し、注意プロセスに対する言語的認識を提供する。
我々は,VQA,VQA,画像キャプションという3つの視覚言語(V-L)タスクにおけるLATの有効性を適用し,実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 16:29:49 GMT)
Person image generation with semantic attention network for person
re-identification [9.3] 本稿では,意味的注意ネットワークと呼ばれる新しい人物のポーズ誘導画像生成手法を提案する。
ネットワークはいくつかのセマンティックアテンションブロックで構成されており、各ブロックはポーズコードと衣服のテクスチャを保存および更新する。
他の方法と比較して、我々のネットワークはより優れた身体形状を特徴付けることができ、同時に衣服の属性を保持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 12:18:51 GMT)
Adaptive Distillation for Decentralized Learning from Heterogeneous
Clients [9.3] 適応蒸留(DLAD)を用いた分散学習という新しい分散学習手法を提案する。
提案するDLADは, 所定の蒸留試料に高い信頼性を有するクライアントモデルを適応的に強調しながら, クライアントモデルの出力を集約する。
提案手法の有効性を実証するため,複数の公開データセットに対する広範囲な実験的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 14:25:22 GMT)
Tackling the Unannotated: Scene Graph Generation with Bias-Reduced
Models [8.9] 最先端の結果はまだ十分ではない。例えば、モデルが全体のリコールR@100で31%を得ることができる。
本稿では,自己学習型知識を活かした新しいSGG学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 10:04:51 GMT)
RevPHiSeg: A Memory-Efficient Neural Network for Uncertainty
Quantification in Medical Image Segmentation [8.4] メモリ効率のよいニューラルネットワークアーキテクチャを構築するための可逆ブロック。
RevPHiSegアーキテクチャは、医用画像セグメンテーションにおける不確実性定量化のために開発された。
その結果、RevPHiSegはPHiSegに比べて30%少ないメモリを消費し、非常によく似たセグメンテーション精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 08:18:44 GMT)
HunFlair: An Easy-to-Use Tool for State-of-the-Art Biomedical Named
Entity Recognition [8.0] HunFlair は広く使われている NLP フレームワーク Flair に統合された NER タグガーである。
単一のコマンドでインストールでき、4行のコードしか適用できない。
HunFlairは、他の最先端のスタンドアロンNERツールよりもパフォーマンスが良く、次のベストツールよりも平均7.26pp向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 09:02:27 GMT)
Robust Handwriting Recognition with Limited and Noisy Data [7.6] 私たちはメンテナンスログから手書き文字を学習することに重点を置いています。
この問題を単語分割と単語認識の2段階に分割し,データ拡張技術を用いて両段階を訓練する。
本システムは誤り率を低くし,ノイズや難解な文書を扱うのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 20:33:23 GMT)
Non-Canonical Hamiltonian Monte Carlo [7.6] ハミルトニアン・モンテカルロは典型的には、下層の正準シンプレクティック構造(英語版)の仮定に基づいている。
非正準シンプレクティック構造を用いたハミルトン・モンテカルロの枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 23:25:20 GMT)
Contact Area Detector using Cross View Projection Consistency for
COVID-19 Projects [7.5] 物体と静的表面との接触は、2つの異なる視点から物体を静的表面へ投影することで識別可能であることを示す。
この単純な方法は現実の応用に容易に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 02:57:26 GMT)
Automated Detection of Congenital Heart Disease in Fetal Ultrasound
Screening [7.5] 自動データキュレーションと分類のためのパイプラインを提案する。
我々は、補助的な視点分類タスクを利用して、関連する心構造に対する特徴をバイアスする。
このバイアスは健康クラスとCHDクラスでそれぞれ0.72と0.77から0.87と0.85にF1スコアを改善するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 01:29:45 GMT)
A Formally Robust Time Series Distance Metric [6.9] 本稿では、任意に「悪」な汚染に対して頑健な新しい距離測定法を提案する。
実験により,k-Nearest Neighbor 時系列分類に適用した場合,測定値が競合分類精度を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 11:28:50 GMT)
Bayesian network structure learning with causal effects in the presence
of latent variables [6.9] 本稿では,cFCIの制約に基づく部分とスコアに基づく学習を組み合わせた,CCHMと呼ばれるハイブリッド構造学習アルゴリズムについて述べる。
ランダム化されたネットワークとよく知られたネットワークの両方に基づく実験により、CCHMは真の祖先グラフの再構築の観点から最先端の改善を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 06:17:56 GMT)
Compute, Time and Energy Characterization of Encoder-Decoder Networks
with Automatic Mixed Precision Training [6.8] モデル性能を犠牲にすることなく、混合精度トレーニングを活用することにより、トレーニング時間の大幅な改善が可能であることを示す。
ネットワークのトレーニング可能なパラメータの数は1549%増加し、4つのエンコード層を持つUNetのエネルギー使用量は63.22%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:44:24 GMT)
Generating Music with a Self-Correcting Non-Chronological Autoregressive
Model [6.3] 本稿では,自己修正的,非時間的,自己回帰的モデルを用いた新しい音楽生成手法について述べる。
我々は音楽を編集イベントのシーケンスとして表現し、それぞれがノートの追加または削除を表す。
推論中、直接祖先サンプリングを用いて1回に1回の編集イベントを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 20:36:47 GMT)
Magnon laser based on Brillouin light scattering [6.3] 我々は、励起マグノンが伝統的にストークス波の役割を担っており、ブリルアン散乱過程においてコヒーレントに増幅されていることを示す。
マグノンレーザーの作用の研究は、スピン波励起を扱う新しい技術の開発に役立ち、マグノン以外の科学分野に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 07:13:36 GMT)
Self-supervised Denoising via Diffeomorphic Template Estimation:
Application to Optical Coherence Tomography [6.2] 本稿では, 動き変形を繰り返し取得する際の自己教師型 denoising の利用を可能にする, 共同微分型テンプレート推定およびデノナイジングフレームワークを提案する。
OCT画像のノイズ化には質的,定量的な改善が見られ,マルチ露光に適応可能な画像モダリティに汎用性が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 16:52:10 GMT)
Efficient Private Machine Learning by Differentiable Random
Transformations [5.3] 機械学習タスクにおける大量のデータに適したプライバシー定義を提案しました。
ランダムな変換と算術的共有を組み合わせることで、私は高効率で低コストでプライベート機械学習のためのフレームワークを設計しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 06:17:31 GMT)
A non-relativistic theory of quantum mechanics and gravity with local
modulus symmetry [5.2] 場の量子論と一般相対性理論の類似性から着想を得て、量子力学と重力の非相対論的理論を構築した。
3つの量子計量関数は重力によってもたらされる量子状態の運動学的変化を表すために定義される。
これらの方程式の新たな特徴は、ダークエネルギー、宇宙の質量差、およびマクロな物体の量子状態の減少を考慮に入れた潜在的なメカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 05:36:11 GMT)
Data Augmentation for Personal Knowledge Base Population [4.9] コールドスタート知識ベース人口(KBP)は、構造化されていない文書から知識ベースを投入する問題である。
本研究では,ルールベースのアノテータとグラフニューラルネットワークをリンク予測の欠如に用い,より完全で公平で多様な知識ベースを投入するシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 06:31:40 GMT)
Deep Parallel MRI Reconstruction Network Without Coil Sensitivities [4.6] 並列MRI(pMRI)における高速画像再構成のための頑健な近位勾配スキームをデータからトレーニングした正規化関数にマッピングすることにより,新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案するネットワークは,不完全なpMRIデータからのマルチコイル画像と均一なコントラストとを適応的に組み合わせることを学び,非線形エンコーダに渡されて画像のスパース特徴を効率的に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 15:03:33 GMT)
Training Deep Neural Networks Without Batch Normalization [4.3] この研究はバッチ正規化を詳細に研究し、重量正規化、勾配クリッピング、ドロップアウトといった他の手法と比較する。
この研究の主な目的は、トレーニングプロセスの適応によってバッチ正規化が除去された場合、ネットワークを効果的にトレーニングできるかどうかを判断することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 15:04:40 GMT)
Accurate Face Rig Approximation with Deep Differential Subspace
Reconstruction [4.3] キャラクタ変形のためのタグは、映画品質のアニメーションに適した幅広い要件を満たす必要がある。
顔の変形は、アニメーション制御と追加の精度要件に対する非線形性のために特に困難である。
差分座標における局所化形状情報とメッシュ再構成のための部分空間を別々に学習することにより,これらの問題に対処するrig近似法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 03:41:48 GMT)
Multichannel quantum-defect theory for anisotropic interactions [4.2] 異方性長距離ポテンシャルに対するマルチチャネル量子欠陥理論(MQDT)の一般化について述べる。
この理論はあらゆるタイプの原子と分子の相互作用の処理を統一し、体系的に扱うことができる相互作用の集合を大きく拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 16:41:06 GMT)
ConvGRU in Fine-grained Pitching Action Recognition for Action Outcome
Prediction [4.1] きめ細かい行動認識は、人間とロボットの相互作用、インテリジェントな交通管理、スポーツトレーニング、ヘルスケアなど、多くの分野において重要である。
本稿では,畳み込みゲートリカレントユニット(ConvGRU)法の性能について検討する。
人間の行動のRGB画像のシーケンスに基づいて、提案手法は79.17%の性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 09:27:17 GMT)
Multicriticality in a one-dimensional topological band insulator [3.5] 量子相転移(QPTs)の理論における中心的な要素は、熱力学的極限における基底状態エネルギーの非解析性はQPTを意味するということである。
ここでは、この主張に異議を唱える発見について報告する。
ケーススタディでは、スピン軌道結合電子を持つ一次元バンド絶縁体の位相図をとり、臨界面を交差させることで分離された自明な位相と位相的ギャップの位相を支持する。
交差は、基底状態エネルギーが非解析的になり、バンドギャップが閉じると同時に位相遷移が起こらない多臨界線を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 21:35:39 GMT)
The Relational Data Borg is Learning [3.2] 本稿では,データベース問題として計算データよりも機械学習に対処するアプローチを概説する。
このアプローチはすでに多くの教師なしおよび教師なしの学習タスクに対して研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 11:25:45 GMT)
MaskedFace-Net -- A Dataset of Correctly/Incorrectly Masked Face Images
in the Context of COVID-19 [2.8] マスクの着用は、新型コロナウイルスの感染拡大を制限する解決策として現れる。
このタスクを行うためには,マスクを着用している人やマスクを着用していない人を検出するために,深層学習モデルの訓練にマスク付き顔の大規模なデータセットが必要である。
マスクされた顔の大規模なデータセットが文献で公開されているが、現在、検出されたマスクされた顔が正しく着用されているかどうかを確認できるマスクされた顔画像の大規模なデータセットは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 16:38:11 GMT)
Building a large synthetic population from Australian census data [2.7] 本稿では,オーストラリアにおける人口統計データから,メルボルン大都市圏に適用した人工人口の創出について述べる。
我々は,集団合成における標本のないアプローチを用いて,元の個体群から分離した標本に依存しない。
我々のアルゴリズムは、現代のコンピュータで3分以内に、180万世帯の450万人からなるメルボルンの合成人口を作り出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 05:38:15 GMT)
Usable Security for ML Systems in Mental Health: A Framework [2.4] 本稿では、メンタルヘルスにおける機械学習システムのセキュリティ関連の設計、実装、展開をガイドし、評価するためのフレームワークを紹介する。
我々は、メンタルヘルスにおけるこれらのMLシステムのエンドユーザーに対して、セキュリティメカニズムを利用できるようにするための新しい原則と要件を提案する。
本稿では、メンタルヘルスアプリケーションにおけるMLシステムにおけるさまざまなセキュリティケースとプロファイルを検査し、評価する、いくつかの具体的なシナリオについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 04:44:47 GMT)
Learning Disentangled Expression Representations from Facial Images [2.3] 対向損失の定式化を用いて,顔画像の非交叉表現を学習する。
使用済みモデルは、単一タスクデータセットの学習を容易にし、60.53%の精度で表現認識の最先端性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 06:58:13 GMT)
An Enhanced Text Classification to Explore Health based Indian
Government Policy Tweets [2.2] そこで本稿では,Twitter のさまざまな保健制度の分類を改良したテキスト分類フレームワークを提案する。
そこで我々は,新しいGloVe単語埋め込みとクラス固有の感情に基づくテキスト拡張手法(Mod-EDA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 12:37:18 GMT)
Learning the Structure of Auto-Encoding Recommenders [2.0] 我々は,協調フィルタリング領域に存在する固有項目群を利用して,オートエンコーダの推薦者に対する構造学習を導入する。
そこで本研究では,まず関連項目のグループを学習し,その情報を用いて自動符号化ニューラルネットワークの接続構造を決定する手法を提案する。
結果として得られたスパースネットワークは、複数のベンチマークデータセット上で、textscMult-vae/Mult-daeのような最先端の手法よりもかなり優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 14:37:40 GMT)
A Theory Building Study of Enterprise Architecture Practices and
Benefits [1.8] 本稿では,理論構築調査(n=293)の統計的結果を示す。
結果として得られるPSSモデルは、現在の暗黙的および断片的理論の合成である。
この調査は、これらの結果に大きな影響を与えるEAプラクティスを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 18:19:59 GMT)
Multiple View Generation and Classification of Mid-wave Infrared Images
using Deep Learning [1.5] 非線形特徴部分空間における赤外画像に対する未知の任意の視点を生成するための新しい研究を提案する。
逆のアプローチでは、自然画像のセマンティックな情報を理解し、それをカプセル化し、予測された未知のビューが良い3D表現を持つようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 02:58:21 GMT)
A Framework for Studying Reinforcement Learning and Sim-to-Real in Robot
Soccer [1.2] 本稿では,ロボットサッカーにおける強化学習(Reinforcement Learning, RL)とsim-to-realを研究するための,VSSS-RLと呼ばれるオープンフレームワークを紹介する。
本研究では,サッカーエージェントの完全な動作を制御するために,連続的あるいは離散的な制御ポリシーを訓練できるシミュレーション環境を提案する。
本研究の結果から,手作り制御政策の実施が困難な行動の幅広いレパートリーを学習したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 23:52:32 GMT)
Depth Completion with RGB Prior [1.2] 我々は,RGBD画像の深度チャネルを補正する深度モデルを構築し,必要な精度で深度情報を復元することを目的とした。
データはローエンドの深度カメラで収集され、地底の真理深度は多視点融合により生成された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 11:22:20 GMT)
Fingerprinting Search Keywords over HTTPS at Scale [0.6] 人気のあるウェブ検索エンジンでユーザーが発行する検索キーワードを指紋化することは、ユーザーのプライバシーにとって重大な脅威だ。
クライアントプラットフォームの多様性,検索エンジンの選択,機能セット,分類フレームワークなど,いくつかの要因の影響について検討する。
我々の分析は、現代のHTTPSトラフィックにおけるキーワードフィンガープリントの脅威に関するいくつかの洞察を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 21:24:52 GMT)
Learning excursion sets of vector-valued Gaussian random fields for
autonomous ocean sampling [0.4] 本研究では,複数の応答の所定のしきい値を超える同時超過によって定義される領域を特徴付けるための効率的な空間サンプリング手法を開発した。
具体的には,ベクトル値を持つガウス確率場の抽出の不確実性に基づく設計基準を定義する。
我々は、この基準が不明瞭な場所でのサンプリング作業の優先順位付けにどのように使われるかを示し、探索をより効果的にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 13:32:27 GMT)
A Two Stage Generalized Block Orthogonal Matching Pursuit (TSGBOMP)
Algorithm [0.4] いくつかの投射からの未知のスパース信号の回収は、圧縮センシングの重要な目的である。
BOMPのような既存のブロックスパース回復アルゴリズムは、一様ブロックサイズと既知のブロック境界を仮定する。
本稿では,第1段階が粗いブロック位置同定段階である2段階の手順を提案する。
第2のステージは、第1のステージで選択されたウィンドウ内の非ゼロクラスタのより微細なローカライズを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:00:55 GMT)
Fully automated deep learning based segmentation of normal, infarcted
and edema regions from multiple cardiac MRI sequences [0.4] 本稿では, 深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた心臓病理領域分割のための完全自動アプローチを提案する。
ネットワークへの入力は3つのCMR配列、すなわち、後期ガドリニウム増強(LGE)、T2、バランスの取れた定常状態フリー・プレセッション(bSSFP)から構成される。
提案手法は20のケースを含むテストセットを用いて,LV ME+MSの平均ダイススコアを46.8%,LV ME+MSの平均スコアを5.7%とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 07:01:24 GMT)
Multilanguage Number Plate Detection using Convolutional Neural Networks [0.4] 数値プレート(NP)の検出と分類は数十年にわたって行われてきた。
本稿では,NPを検知し,国家,言語,レイアウトを理解するための新しい戦略を提案する。
NP検出には ResNet extractor attribute heart を用いた YOLOv2 センサが提案され,NP の分類には新たな畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 16:50:47 GMT)
Retargetable AR: Context-aware Augmented Reality in Indoor Scenes based
on 3D Scene Graph [0.2] Retargetable ARは、さまざまな実環境に設定されたシーンコンテキストを認識したARエクスペリエンスを提供する、新しいARフレームワークである。
本研究では,AR環境のコンテキストを特徴付ける3次元シーングラフを構築した。
構築されたグラフとAR内容のコンテキストを示すARシーングラフとの対応は、意味的に登録されたコンテンツアレンジメントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 09:25:55 GMT)
Ubiquitous Distributed Deep Reinforcement Learning at the Edge:
Analyzing Byzantine Agents in Discrete Action Spaces [0.1] 本稿では,ビザンチンや誤作動剤の存在下で発生する多エージェント分散深層強化学習の課題について論じる。
個別行動の誤りが協調学習活動にどのように影響するかを示す。
分散マルチエージェントトレーニングにおけるアクター・クリティカル(A2C)を活かしたAtariテストベッドを用いたシミュレーション環境で実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 11:25:39 GMT)
Towards Closing the Sim-to-Real Gap in Collaborative Multi-Robot Deep
Reinforcement Learning [0.1] 分散マルチロボットシステムにおいて,マルチエージェント強化学習が現実とのギャップを埋める方法について分析する。
分散強化学習におけるセンサ,キャリブレーション,精度のミスマッチの効果について紹介する。
異なる種類の摂動と、それらの摂動を経験するエージェントの数の両方が協調学習活動にどのように影響するかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 11:57:33 GMT)
Virial-ans\"atze for the Schr\"odinger Equation with a symmetric
strictly convex potential [0.0] 局所的な関係は、実対数凹函数を構築できるヴィリアル定理から推測される。
関連するSchr"odinger方程式の固有関数に対するパラメータフリー ans" が構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 22:58:59 GMT)
Turing Test and the Practice of Law: The Role of Autonomous Levels of AI
Legal Reasoning [0.0] 本稿では,AILR領域で特定の用途にカスタマイズされたチューリングテストの変種を提案する。
これは、この有名なAIフルフィルメントのゴールドスタンダードが、自律的なAI法則推論のレベルにわたって堅牢に適用可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 04:50:23 GMT)
Structure of passive states and its implication in charging quantum
batteries [0.0] 充電能力に基づく受動状態の一般的な順序付けは不可能であることを示す。
受動的状態のいくつかでは、磁化基準は充電と放電能力に十分な順序を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 16:05:37 GMT)
Shared MF: A privacy-preserving recommendation system [0.0] 本稿では,共有行列分解方式であるSharedMFを提案する。
まず、分散レコメンデーションシステムを構築し、その後、ローカルデータのプライバシを保護するためにシークレット共有技術を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 06:19:38 GMT)
Selecting Data Adaptive Learner from Multiple Deep Learners using
Bayesian Networks [0.0] 複数の深層学習者とベイズネットワークを用いた時系列予測手法を提案する。
提案手法は金融時系列データに適用され,日経225指数の予測結果が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 02:48:43 GMT)
Predicting Future Sales of Retail Products using Machine Learning [0.0] 本稿では,1C社が提供する日次販売データからなる時系列データセットについて検討する。
目標は、過去のデータから、来月のすべての製品およびストアの総売上を予測することだ。
XGBoostはこのデータセットよりもLSTMよりも優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 07:36:14 GMT)
Positive semidefinite support vector regression metric learning [0.0] これらのシナリオにおけるメートル法学習問題に対処するためにRAMLフレームワークが提案されている。
計量学習に必要な正の半定距離メートル法を学習することはできない。
弱さを克服するために2つのメソドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 04:45:59 GMT)
Physics-informed machine learning for the COVID-19 pandemic: Adherence
to social distancing and short-term predictions for eight countries [0.0] 2020年上半期の新型コロナウイルスは、ほとんどの国が社会的な距離を測ることで、より大きく、より少ない範囲に制限された。
本研究では,地域レベルでの感染データと,社会的距離の分散効果を示す1つの数字を直接リンクする。
両極端にあるのはギリシャであり、一方が最高に崩壊し、他方がアメリカであり、他方が事実上平らな「デカイ」であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 21:26:30 GMT)
Penerapan Metode SVM-Based Machine Learning Untuk Menganalisa Pengguna
Data Trafik Internet (Studi Kasus Jaringan Internet Wlan Mahasiswa Bina
Darma) [0.0] 本研究は,インターネット上でのデータの分類を目的とし,ネットワーク,プロトコル,帯域幅を把握できるようにした。
1) I 133,196, week II 304,042, 2) Destination Network 24150 の利用と Protocol 37,321,3)
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 06:28:16 GMT)
Neural networks in day-ahead electricity price forecasting: Single vs.
multiple outputs [0.0] 電力価格予測において、ニューラルネットワークは最も人気のある機械学習手法である。
本稿では、ディープニューラルネットワークを用いた2つの一般的な構造を包括的に比較する。
その結果、5つの異なる電力交換所のデータから、後者を使用することで、かなりの精度の利点が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 16:20:31 GMT)
Modeling, Visualization, and Analysis of African Innovation Performance [0.0] 我々は,イノベーションパフォーマンスの概念と出現,その定量化方法について論じる。
我々は、機械学習を用いてイノベーションのパフォーマンスをモデル化し、シンプルな機械学習技術を用いて、Global Innovation Indexから"Mobile App Creation Indicator"を分析し、予測する既存の文献を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 12:16:10 GMT)
Microcanonical and finite temperature ab initio molecular dynamics
simulations on quantum computers [0.0] Ab initio molecular dynamics (AIMD) は、分子および凝縮物質系の特性を予測する強力なツールである。
エネルギーと力の期待値の測定に関連する統計的ノイズを緩和するための解決策を提供する。
また, 常温, 常温, 動的シミュレーションのためのLangevin dynamicsアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 20:24:27 GMT)
Mastering Large Scale Multi-label Image Recognition with high efficiency
overCamera trap images [0.0] 我々は,「ハクナマデータ-セレンゲティ野生生物識別チャレンジ」の受賞に基いて,容易でアクセスしやすい,高速かつ効率的なアプローチを提案している。
我々のシステムは97%の精度を達成し、人間レベルの性能を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 09:51:34 GMT)
Linear discriminant initialization for feed-forward neural networks [0.0] 最良クラスを識別する線形判別器を用いてニューラルネットワークの第1層を初期化する。
この方法でのネットワークは、同じレベルのトレーニングに到達するためのトレーニングステップを減らします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:12:23 GMT)
Just another quantum assembly language (Jaqal) [0.0] 量子アセンブリ言語として、QSCOUTで実行されるプログラムを指定するために発明したプログラミング言語について、Jaqalについて説明する。
ゲート名とそのパルスシーケンス定義を外部ファイルにオフロードするため、mutlipleハードウェアターゲットをサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:10:00 GMT)
Implementation of Course Recommender System for Virtual University of
Pakistan [0.0] 仮想大学で提供されるコースに特化して設計されたWebベースのコースレコメンデーションシステムを開発した。
システムは、現在利用可能な470のコースに対してテストされ、2600人の学生のデータをシミュレートする。
期待されているマークは、既に研究されているコースにおける生徒の平均マークと、ターゲットコースにおける類似した学生の平均マークに何らかの依存がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 11:31:54 GMT)
Image Pre-processing on NumtaDB for Bengali Handwritten Digit
Recognition [0.0] NumtaDBはベンガル最大の手書き桁のデータ集合である。
本稿では,任意の機械学習モデルに対して精度の高い事前処理画像のベンチマークを求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 11:02:25 GMT)
Hydrological time series forecasting using simple combinations: Big data
testing and investigations on one-year ahead river flow predictability [0.0] 我々は,水文時系列予測の新しい単純で柔軟な方法論を提示し,評価する。
この手法は(a)少なくとも2つの個人予測法と(b)予測の中央結合器に依存している。
評価は, 約600駅から90年の平均河川流量時系列データを用いて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 16:58:31 GMT)
Highly-efficient generation of coherent light at 2128 nm via degenerate
optical-parametric oscillation [0.0] 既存のレーザー源からの光は、2$mathrmmu$mレジームに効率的に変換できる。
確立された既存のレーザー源からの光は、2$mathrmmu$m状態に効率よく変換できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 21:54:43 GMT)
Fast Approximate Bayesian Contextual Cold Start Learning (FAB-COST) [0.0] The Fast Approximate Bayesian Contextual Cold Start Learning Algorithm (FAB-COST)が提案されている。
これは、ロジスティックな文脈的帯域における従来のラプラス近似よりも精度が向上する。
FAB-COSTは,様々な状況下でのコールドスタートレコメンデーションシステムにおいて,魅力的なアプローチである可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:08:39 GMT)
Experimental diagnostics of entanglement swapping by a collective
entanglement test [0.0] 本報告では,集合的絡み合い目撃者による絡み合い交換プロトコルの実験診断について報告する。
提案手法は, 量子状態, 量子通信チャネル, 不完全ベル状態投射において発生する障害を検出するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 12:21:13 GMT)
Efficient planning of peen-forming patterns via artificial neural
networks [0.0] ニューラルネットワーク(NN)は、所定の対象形状(入力)とその最適ピーニングパターン(出力)に関連する非線形関数を学習する
トレーニングされたNNは、平均2進法精度が98.8%のパターンをマイクロ秒で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:17:46 GMT)
Differentially Private Sketches for Jaccard Similarity Estimation [0.0] 本稿では,これらのベクトル間のJaccard類似性を効率的に推定できるように,ユーザベクトルを解放する2つの局所微分プライベートアルゴリズムについて述べる。
理論解析は絶対誤差の限界を提供し、実験は、合成および実世界のデータに対するユーティリティとプライバシのトレードオフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 19:42:46 GMT)
Creating optimal conditions for reproducible data analysis in R with
'fertile' [0.0] fertileはRパッケージで、Rでデータサイエンスプロジェクトを行っている間、プログラマが犯す一連のよくあるミスに焦点を当てている。
fertileは2つのモードで機能する。
ミスがなぜ問題なのか、どのように修正するかについて、ユーザを教育するように設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 18:55:19 GMT)
Correspondence between dissipative phase transitions of light and time
crystals [0.0] 光の2次散逸相転移は空洞周波数で回転するフレームで起こるのに対し、境界(散逸)時間結晶は実験室のフレームで現れる。
結果は、二階散逸相転移の出現と熱力学的限界における散逸時間結晶の出現を結びつけ、リウヴィリアスペクトルにおいて同じ現象として解釈することができるが、異なるフレームでのみ解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 17:56:52 GMT)
Comparison of Convolutional neural network training parameters for
detecting Alzheimers disease and effect on visualization [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像データのパターンを検出する強力なツールとなっている。
これまでMRIデータのCNNモデルから得られた精度にもかかわらず、この精度を駆動する特徴や画像領域に関する情報を提供する論文はほとんどなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 15:21:50 GMT)
Addestramento con Dataset Sbilanciati [0.0] トレーニングに使用されるデータセットは、Webチャネルで発生した単純なフレーズや会話からの抽出など、短文と中文で構成されている。
モデルのトレーニングは、Apache Sparkフレームワークで利用可能な構造の助けを借りて行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 07:47:38 GMT)
A matrix concentration inequality for products [0.0] 十分小さな正の$alpha$, $Z_n$は、濃度不等式を満足する:CTbound mathbbPleft(leftVert Z_n-mathbbEleft[Z_nright]rightVert geq tright) leq 2d2cdotexpleft(frac-t2alpha sigma2 right) quad text for all。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 22:16:20 GMT)
A Two-step-training Deep Learning Framework for Real-time Computational
Imaging without Physics Priors [0.0] 本稿では,物理を前提としないリアルタイムな計算画像作成のための2段階学習用DL(TST-DL)フレームワークを提案する。
まず、モデルを直接学習するために、単一の完全接続層(FCL)をトレーニングする。
そして、このFCLを未訓練のU-Netアーキテクチャで固定固定し、第2ステップのトレーニングを行い、出力画像の忠実性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Aug 2020 13:57:55 GMT)