Predicting Training Time Without Training [120.9] 我々は、事前訓練された深層ネットワークが損失関数の所定の値に収束する必要がある最適化ステップの数を予測する問題に取り組む。
我々は、微調整中の深部ネットワークのトレーニングダイナミクスが線形化モデルによってよく近似されているという事実を活用する。
トレーニングをする必要なく、特定の損失にモデルを微調整するのに要する時間を予測できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 04:29:54 GMT)
A survey on applications of augmented, mixed and virtual reality for
nature and environment [114.5] 拡張現実(AR)、仮想現実(VR)、複合現実(MR)は、彼らが提供できるエンゲージメントとエンリッチな体験のために、大きな潜在能力を持つ技術である。
しかし、環境応用の分野でAR、VR、MRがもたらす可能性はまだ広く研究されていない。
本研究は,環境に有利な既存のAR/VR/MRアプリケーションを発見・分類したり,環境問題に対する意識を高めることを目的とした調査の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 08:47:26 GMT)
ROOT-SGD: Sharp Nonasymptotics and Asymptotic Efficiency in a Single
Algorithm [102.6] 我々は,過去の勾配を平均化する特定の形態を動機付け,一般統計の観点から一階最適化を考える。
emphRecursive One-Over-T SGD (ROOT-SGD) と呼ばれるこのアルゴリズムは、オンライン近似手法の最先端収束率と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 14:46:56 GMT)
Two Step Joint Model for Drug Drug Interaction Extraction [82.5] 薬物と薬物の相互作用 (DDI) テキスト分析会議 (TAC) 2018における薬物ラベルからの抽出
本稿では,DDI検出のための2段階関節モデルを提案する。
シーケンスタギングシステム(CNN-GRUエンコーダデコーダ)は、まず沈殿剤を発見し、その微細なトリガーを探索し、第2ステップで沈殿剤毎のDDIを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 15:30:08 GMT)
All About Knowledge Graphs for Actions [82.4] ゼロショットと少数ショットのアクション認識に使用できる知識グラフ(KG)の理解を深める。
KGsの3つの異なる構成機構について検討した。
異なる実験装置に対する異なるKGの影響を広範囲に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 01:44:01 GMT)
Machine learning for causal inference: on the use of cross-fit
estimators [77.3] より優れた統計特性を得るために、二重ローバストなクロスフィット推定器が提案されている。
平均因果効果(ACE)に対する複数の推定器の性能評価のためのシミュレーション研究を行った。
機械学習で使用する場合、二重確率のクロスフィット推定器は、バイアス、分散、信頼区間のカバレッジで他のすべての推定器よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 19:30:14 GMT)
Person-in-Context Synthesiswith Compositional Structural Space [59.1] 本研究では,コンテキスト合成におけるtextbfPersons という新たな問題を提案する。
コンテキストは、形状情報を欠いたバウンディングボックスオブジェクトレイアウトで指定され、キーポイントによる人物のポーズは、わずかに注釈付けされている。
入力構造におけるスターク差に対処するため、各(コンテキスト/人物)入力を「共有構成構造空間」に意図的に合成する2つの別個の神経枝を提案した。
この構造空間は多レベル特徴変調戦略を用いて画像空間にデコードされ、自己学習される
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 14:33:28 GMT)
Real-MFF: A Large Realistic Multi-focus Image Dataset with Ground Truth [58.2] 我々はReal-MFFと呼ばれる大規模で現実的なマルチフォーカスデータセットを導入する。
データセットは、710対のソースイメージと対応する接地真理画像を含む。
このデータセット上で10の典型的なマルチフォーカスアルゴリズムを図示のために評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 11:25:18 GMT)
Background Splitting: Finding Rare Classes in a Sea of Background [55.0] 我々は,少数の稀なカテゴリの画像分類のための,高精度な深層モデルの訓練という現実的な問題に焦点をあてる。
これらのシナリオでは、ほとんどの画像はデータセットの背景カテゴリに属します(データセットの95%は背景です)。
非バランスなデータセットをトレーニングするための標準的な微調整アプローチと最先端アプローチの両方が、この極端な不均衡の存在下で正確な深層モデルを生成していないことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 23:05:15 GMT)
Counting from Sky: A Large-scale Dataset for Remote Sensing Object
Counting and A Benchmark Method [52.2] リモートセンシング画像から高密度物体をカウントすることに興味がある。自然界における物体のカウントと比較すると、このタスクは、大規模変動、複雑な乱れ背景、配向仲裁といった要因において困難である。
これらの課題に対処するために,我々はまず,4つの重要な地理的対象を含むリモートセンシング画像を用いた大規模オブジェクトカウントデータセットを構築した。
次に、入力画像の密度マップを生成する新しいニューラルネットワークを設計することで、データセットをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 03:47:49 GMT)
ChildBot: Multi-Robot Perception and Interaction with Children [43.1] 本稿では,幅広い教育・娯楽業務に参加・遂行できる統合型ロボットシステムについて述べる。
ChildBotはマルチモーダル認識モジュールと、インタラクション環境を監視する複数のロボットエージェントを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 19:07:28 GMT)
PV-RCNN: The Top-Performing LiDAR-only Solutions for 3D Detection / 3D
Tracking / Domain Adaptation of Waymo Open Dataset Challenges [39.5] We present the top-perform LiDAR-only Solution for 3D detection, 3D tracking and domain adaptation three track in Open dataset Challenges 2020。
提案手法は,提案したPV-RCNN 3Dオブジェクト検出フレームワーク上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 12:05:26 GMT)
Decoupled Variational Embedding for Signed Directed Networks [39.3] 我々は,符号付き有向ネットワークにおける一階・高階トポロジを同時にキャプチャすることで,より代表的なノード埋め込みを学習することを提案する。
特に、可変自動符号化の観点から、符号付き有向ネットワーク上での表現学習問題を再構成する。
広範に使われている3つの実世界のデータセットに対して大規模な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 02:48:15 GMT)
APMSqueeze: A Communication Efficient Adam-Preconditioned Momentum SGD
Algorithm [39.1] AdamはBERTやImageNetといった多くの重要なタスクをトレーニングするための効率性と正確性を保証する重要な最適化アルゴリズムである。
本稿では,bf ADAM bfプレコンディション付きbf Momentum SGDアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 03:59:08 GMT)
Opinion-aware Answer Generation for Review-driven Question Answering in
E-Commerce [39.1] 製品レビューにおける個人的意見に関する豊富な情報は、現在世代ベースのレビュー駆動QA研究では利用されていない。
本稿では,一貫したモデルで回答生成と意見マイニングタスクを共同で学習することで,意見認識型回答生成に取り組む。
実世界のEコマースQAデータセットにおいて,本手法が優れた性能を発揮することを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 05:29:47 GMT)
Efficiently Solving MDPs with Stochastic Mirror Descent [38.3] 線形モデルに与えられた無限水平マルコフ決定過程(MDP)を近似的に解くための統一的な枠組みを提案する。
これらの結果は、より一般的なミラー降下フレームワークを用いて、単純なドメインとボックスドメインで大域的なサドルポイント問題を解くことによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 17:58:40 GMT)
Real-world Video Adaptation with Reinforcement Learning [38.3] クライアント側ビデオプレーヤーは、ユーザ品質のエクスペリエンス(QoE)を最適化するためにアダプティブ(ABR)アルゴリズムを使用する
我々は、Facebookのウェブベースの動画ストリーミングプラットフォームにおいて、最近提案されたRLベースのABR手法を評価した。
3000万以上のビデオストリーミングセッションを持つ1週間の全世界展開において、我々のRLアプローチは、既存の人間工学的ABRアルゴリズムよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 21:44:24 GMT)
AllenAct: A Framework for Embodied AI Research [37.3] エージェントは、エゴセントリックな観察から環境とのインタラクションを通じてタスクを完了させることを学ぶ。
AllenActはモジュール型で柔軟な学習フレームワークで、Embodied AI研究のユニークな要件に重点を置いて設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 17:35:22 GMT)
CORAL: COde RepresentAtion Learning with Weakly-Supervised Transformers
for Analyzing Data Analysis [33.2] ソースコード、特に科学的なソースコードの大規模解析は、データサイエンスのプロセスをよりよく理解する約束を持っている。
本稿では,抽象構文木と周辺自然言語コメントからコードの共同表現を計算するための,弱い教師付きトランスフォーマーベースのアーキテクチャを提案する。
本モデルでは,手軽に手軽に管理できる弱さを生かし,専門家による供給よりも38%の精度向上を実現し,ベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 19:57:49 GMT)
A Dataset and Baselines for Visual Question Answering on Art [33.1] AQUA(Art QUestion Answering)という新しいデータセットの構築に向けた最初の試みを紹介します。
質問応答(QA)ペアは、最先端の質問生成方法を用いて自動的に生成される。
我々のデータセットは本質的に、視覚的(ペイントベース)と知識的(ストーリーベース)の質問から成り立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 07:33:30 GMT)
Fast Partial Fourier Transform [28.4] 高速フーリエ変換(FFT)は、多くの機械学習アプリケーションにおいて離散フーリエ変換を計算するアルゴリズムである。
広く使われているにもかかわらず、既知の全てのFFTアルゴリズムは、ユーザの要求を指定するための微調整オプションを提供していない。
本稿では,係数を計算すべき任意の連続範囲を指定可能な高速部分フーリエ変換(PFT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 10:01:49 GMT)
Learning to Balance Specificity and Invariance for In and Out of Domain
Generalization [27.3] ドメイン内および外部の一般化性能を改善するモデルである一般化のためのドメイン固有マスクを紹介する。
ドメインの一般化のために、ゴールはソースドメインの集合から学び、見えないターゲットドメインに最もよく一般化する単一のモデルを作成することである。
本研究では,PACSとDomainNetの両面において,単純なベースラインと最先端の手法と比較して,競争力のある性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 20:39:51 GMT)
Collaborative Fairness in Federated Learning [24.7] 深層学習のための新しい協調フェアフェデレーションラーニング(CFFL)フレームワークを提案する。
CFFLは参加者に異なるモデルに収束させ、予測性能を損なうことなく公正を達成する。
ベンチマークデータセットの実験では、CFFLは高い公正性を達成し、分散フレームワークに匹敵する精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 01:06:55 GMT)
Same Same But DifferNet: Semi-Supervised Defect Detection with
Normalizing Flows [24.7] 畳み込みニューラルネットワークによって抽出された特徴の記述性を利用して、その密度を推定する。
これらの可能性に基づいて、欠陥を示すスコアリング関数を開発する。
本稿では,新しいMVTec ADとMagnetic Tile Defectsデータセットに対する既存のアプローチよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 10:49:28 GMT)
One Weight Bitwidth to Rule Them All [24.4] ネットワーク全体に対して1ビット幅を使用すると、混合精度の量子化よりも精度がよいことを示す。
この結果から,チャネル数が対象のハイパーパラメータとなると,ネットワーク全体のシングルウェイトビット幅がモデル圧縮に優れた結果を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 18:49:48 GMT)
Representing Unordered Data Using Complex-Weighted Multiset Automata [23.7] 我々は、既存のニューラルネットワークアーキテクチャのマルチセット表現を、我々の特別なケースとみなすことができることを示す。
すなわち、正弦波関数を用いたトランスフォーマーモデルの位置表現に対して、新しい理論的、直感的な正当性を与える。
私たちはDeepSetsモデルを複雑な数に拡張し、既存のモデルをそのタスクの1つの拡張で上回るようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 14:11:26 GMT)
DALE : Dark Region-Aware Low-light Image Enhancement [22.7] 暗域認識低光画像強調(DALE)と呼ばれる新しい低光画像強調手法を提案する。
本手法は, 複雑な処理を伴わずに, 超画素を用いて視覚的注意を効率的に推定することができる。
実験の結果,提案手法により暗黒領域を正確に同定し,定性的かつ定量的に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） (Fri, 28 Aug 2020 06:14:21 GMT)
Few-Shot Object Detection via Knowledge Transfer [21.4] オブジェクト検出の従来の方法は、通常かなりの量のトレーニングデータと注釈付きバウンディングボックスを必要とする。
本稿では,いくつかの学習例からオブジェクトを検出することを目的とした,知識伝達によるオブジェクト検出について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 06:35:27 GMT)
Relational Data Synthesis using Generative Adversarial Networks: A
Design Space Exploration [17.4] 統合されたGANベースのフレームワークを導入し、フレームワークの各コンポーネントに対する設計ソリューションの空間を定義します。
設計空間を探索する広範な実験を行い、従来のデータ合成手法と比較する。
GANはリレーショナルデータ合成に非常に有望であり、適切な設計ソリューションを選択するためのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 17:41:11 GMT)
KBGN: Knowledge-Bridge Graph Network for Adaptive Vision-Text Reasoning
in Visual Dialogue [17.1] 視覚とテキストの知識間の相互意味関係を橋渡しする新しい知識ブリッジグラフネットワーク(KBGN)モデルを提案する。
我々のモデルは、最先端の結果で既存のモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 07:34:49 GMT)
Collaborative Multi-Robot Systems for Search and Rescue: Coordination
and Perception [16.9] マルチロボットシステムは、捜索救助員の効率を大幅に改善する可能性がある。
本稿では,マルチロボットSARサポートに対する既存のアプローチをレビューし,分析する。
これらのアルゴリズムは、様々な種類のロボットが異なるSAR環境で遭遇する様々な課題と制約の文脈に置かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 12:28:32 GMT)
Predicting conversions in display advertising based on URL embeddings [16.6] 本稿では、訪問URLの履歴から、ユーザが変換する確率を推定するための異なるモデルを紹介し、検討する。
自然言語処理にヒントを得て,意味的に意味のあるURL表現を計算するために,3つのURL埋め込みモデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 09:09:26 GMT)
The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey [16.2] 我々は、広く採用されている設計を詳細に分離し、既存のDLコンパイラを網羅的に調査する。
具体的には、様々な側面から既存のDLコンパイラを総合的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 09:19:43 GMT)
An Intelligent CNN-VAE Text Representation Technology Based on Text
Semantics for Comprehensive Big Data [15.7] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と可変オートエンコーダ(VAE)に基づくテキスト特徴表現モデルを提案する。
提案手法は,k-nearest neighbor (KNN), random forest (RF) および Support vector machine (SVM) 分類アルゴリズムにおいて優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 07:39:45 GMT)
How Useful Are the Machine-Generated Interpretations to General Users? A
Human Evaluation on Guessing the Incorrectly Predicted Labels [15.4] 機械が生成した解釈が、ユーザーがなぜエラーを犯しているのかを理解するのに役立つかどうかは不明だ。
本稿では,機械による視覚的解釈が,誤予測されたラベルの理解に役立つかどうかについて検討する。
我々は、画像と正しいラベルを150人のオンラインクラウドワーカーに提示し、不正に予測されたラベルを機械生成の視覚的解釈を示さずに選択するよう依頼した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 02:42:23 GMT)
Consistent Transcription and Translation of Speech [13.7] 音声を共同で書き起こし,翻訳する作業について検討する。
書き起こしと翻訳の精度は重要であるが、高精度なシステムでさえ、両方の出力の不整合に悩まされることがある。
直接モデルは関節転写/翻訳タスクには適していないが, 結合推論処理を特徴とするエンドツーエンドモデルは, 強い整合性を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 07:57:57 GMT)
Pre-training of Graph Neural Network for Modeling Effects of Mutations
on Protein-Protein Binding Affinity [13.3] 我々は、グラフニューラルネットワーク(GNN)が提供する特徴に基づいて、突然変異による結合親和性の変化を予測するための新しいディープラーニングベースのフレームワーク、GraphPPIを開発した。
実験の結果、注釈付き信号がなければ、GraphPPIはタンパク質構造の有意義なパターンを捉えることができることがわかった。
詳細な分析により、GPPIはSARS-CoV-2とその抗体との結合親和性に対する突然変異の影響を正確に推定できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 04:07:39 GMT)
BLOB : A Probabilistic Model for Recommendation that Combines Organic
and Bandit Signals [12.8] 提案手法は,推薦品質の評価を改善するために,「オルガニック」信号と「バンディット」信号を組み合わせた確率論的手法を提案する。
提案手法は,両手法が最先端の有機的推薦アルゴリズムの価値を上回るか,あるいは一致しているかを,広範囲にわたるシミュレーション研究を用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 06:57:10 GMT)
An End-to-End Mispronunciation Detection System for L2 English Speech
Leveraging Novel Anti-Phone Modeling [11.9] 誤認識検出診断(MDD)はコンピュータ支援発音訓練(CAPT)のコアコンポーネントである
本稿では,新しいエンドツーエンド自動音声認識(E2E-based ASR)アプローチでMDDを実行することを提案する。
特に,元のL2電話機を対応するアンチフォンセットで拡張し,誤発音検出と診断フィードバックの改善を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 07:41:49 GMT)
PCA-SRGAN: Incremental Orthogonal Projection Discrimination for Face
Super-resolution [11.9] 顔超解像にはGAN(Generative Adversarial Networks)が用いられている。
GANは歪んだ顔のディテールを容易に取り出すことができ、現実的なテクスチャの回復には依然として弱点がある。
顔データのPCAプロジェクション行列を対象とする直交射影空間における累積判別に注意を払うPCA-SRGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 10:26:21 GMT)
Meta Reinforcement Learning-Based Lane Change Strategy for Autonomous
Vehicles [11.2] 教師付き学習アルゴリズムは、大量のラベル付きデータをトレーニングすることで、新しい環境に一般化することができる。
しばしば、新しい環境ごとに十分なデータを得るために、実用的または費用を抑えることができる。
エージェントの一般化能力を向上させるメタ強化学習(MRL)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 02:57:11 GMT)
Alternating minimization algorithms for graph regularized tensor
completion [11.1] 不完全な観測からテンソルを回復することを目的とした低ランクテンソル完備化(LRTC)問題を考える。
データフィッティング関数に対しては、カノニカルポリアディクス(CP)分解を用いてテンソル変数をモデル化する。
低ランクな正規化関数に対しては、行列展開の行間の相関を利用するグラフラプラシアン関数を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 23:20:49 GMT)
Research on a New Convolutional Neural Network Model Combined with
Random Edges Adding [10.5] 畳み込みニューラルネットワークモデルの性能向上のために,ランダムエッジ付加アルゴリズムを提案する。
シミュレーションの結果, モデル認識精度とトレーニング収束速度は, 再構成モデルのランダムエッジ付加により大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 07:58:22 GMT)
Distortion-Adaptive Grape Bunch Counting for Omnidirectional Images [10.0] 従来のオブジェクトカウント法では、全方位画像の歪みを処理できない。
全方位画像の立体投影のための新しいデータ拡張法を提案する。
提案手法は従来の手法よりも優れ,平均絶対誤差を14.7%,平均二乗誤差を10.5%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 07:17:34 GMT)
Semi-supervised Learning with the EM Algorithm: A Comparative Study
between Unstructured and Structured Prediction [8.9] 半教師付き学習はラベル付きサンプルとラベルなしサンプルの両方から予測モデルを学ぶことを目的としている。
EMに基づく半教師付き学習に関する既存の文献は、主に非構造化予測に焦点を当てている。
本稿では,EMに基づく半教師あり学習における非構造的手法と構造的手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 02:20:05 GMT)
Suspended photonic crystal membranes in AlGaAs heterostructures for
integrated multi-element optomechanics [8.4] AlGaAsヘテロ構造から作製した高反射率機械共振器について述べる。
機械共振器はGaAsのスラブで製造され、フォトニック結晶でパターン化され、外面反射率を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 19:33:25 GMT)
PREMIER: Personalized REcommendation for Medical prescrIptions from
Electronic Records [8.4] われわれは、PreMIERと呼ばれる2段階の注意に基づくパーソナライズド医薬品レコメンデーションシステムを設計する。
本システムでは,患者に対する副作用を最小限に抑えるため,薬物間の相互作用を考慮に入れている。
MIMIC-IIIと独自の外来データセットの実験結果から、PreMIERは最先端の医薬品推奨システムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 04:48:32 GMT)
Soliciting Human-in-the-Loop User Feedback for Interactive Machine
Learning Reduces User Trust and Impressions of Model Accuracy [8.1] 混合開始システムにより、ユーザは対話的にフィードバックを提供し、システムパフォーマンスを向上させることができる。
本研究は,フィードバックの提供行為が知的システムのユーザ理解とその正確性に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 16:46:41 GMT)
Fast Single-shot Ship Instance Segmentation Based on Polar Template Mask
in Remote Sensing Images [7.5] 本稿では,概念的にシンプルで簡単な単一ショット畳み込みニューラルネットワーク構造を提案する。
SSS-Netと呼ばれる本手法は,対象物の中心の位置に基づいて対象物を検出する。
Airbus Ship Detection ChallengeデータセットとISAIDshipsデータセットの両方の実験によると、SSS-Netは、船のインスタンスセグメンテーションの精度と速度において、強力な競争力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 02:38:04 GMT)
Observation of photon antibunching with a single conventional detector [7.3] 標準単光子アバランシェ光ダイオードを用いて2階相関関数を測定・抽出する手法を提案する。
これは、ゼロ時間遅延に近い情報的偶然カウントを、デッドタイム及びアフターパルス検出システムによって消されることのないタイムウィンドウにシフトさせることにより実現される。
本手法は, 単一コロイドナノ結晶からの2次相関測定により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 14:12:33 GMT)
Revisiting Adversarially Learned Injection Attacks Against Recommender
Systems [6.9] 本稿では,逆学習型インジェクションアタック問題を再考する。
我々は、最適化問題として偽ユーザーを生成するための正確な解決策が、はるかに大きな影響をもたらすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 05:03:41 GMT)
Data-Driven Security Assessment of the Electric Power System [6.4] 本研究では,短期計画のためのシステムセキュリティを考慮した新しい分解手法を提案する。
教師付き学習ツールを使用して、第1の揺動過渡安定性状態を評価するための拡張可能で効率的なガイドラインを提供する。
テストセットの安定および不安定なケースを正確に区別し、0.57%の誤差しか持たず、6.8%の誤差と平均絶対誤差を0.0145の精度で予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 01:37:21 GMT)
Nonlocal Adaptive Direction-Guided Structure Tensor Total Variation For
Image Recovery [6.4] 本論文は,NLSTVの規格化期間を,指向性プリミティブを用いて促進することを目的としている。
本稿では、異方性ガウス核を用いて、後述のモデルで使われる方向特徴を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 06:58:35 GMT)
Self-Organizing Map assisted Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model
for Intrusion Detection [5.8] 自己組織化マップを用いた深部自己符号化ガウス混合モデル(SOMDAGMM)を提案する。
我々は,SOM-DAGMMがすべての試験において最先端のDAGMMより優れ,F1スコアが最大15.58%向上し,安定性が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 14:41:18 GMT)
Angular displacements estimation enhanced by squeezing and parametric
amplification [5.7] 修正マッハ・ツェンダー干渉計(MZI)による角変位推定について検討する。
2つの光学パラメトリック増幅器(PA)が標準MZIの2つのアームにそれぞれ導入されている。
PAの使用は、ショットノイズを絞り、干渉計内の光子番号を増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 06:29:12 GMT)
Local quantum Fisher information and one-way quantum deficit in
spin-$\frac{1}{2}$ $XX$ Heisenberg chain with three-spin interaction [5.3] スピン1/2$XX$チェーンにおける量子相転移を、局所的な量子フィッシャー情報と一方的な量子欠損の観点から3スピン相互作用で探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 03:21:25 GMT)
Posting Bot Detection on Blockchain-based Social Media Platform using
Machine Learning Techniques [4.8] 私たちはブロックチェーンベースのソーシャルメディアプラットフォームでポストボットを最初に研究しました。
通常のソーシャルメディアプラットフォームにおけるボット検出と比較して、私たちが作成した機能は、投稿の数や長さを制限することなく、投稿ボットを検出できるという利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 04:00:54 GMT)
Hierarchical Marketing Mix Models with Sign Constraints [4.8] 本稿では、階層構造と特定のマーケティング活動の伝達、形状、スケール効果をキャプチャする包括的マーケティングミックスモデルを提案する。
そこで本研究では,提案手法の応用例を示すために,実際のデータセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 18:16:21 GMT)
Co-generation of game levels and game-playing agents [4.4] 本稿では, PoET-Inspired Neuroevolutionary System for Kreativity (PINSKY) をゲームで紹介する。
その結果,PINSKYがゲームレベルのカリキュラムを生成できることが示され,コンテンツ生成と人工生活の交差点における研究の新たな道が開かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 15:23:04 GMT)
Cost-Quality Adaptive Active Learning for Chinese Clinical Named Entity
Recognition [4.2] 中国のEHRにおけるCNERに対するCQAAL(Cost-Quality Adaptive Active Learning)アプローチを提案する。
CQAALは、コスト効率の良いインスタンスラベルペアを選択し、より低いコストでより優れたアノテーション品質を適応的に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 09:27:43 GMT)
Personal Food Model [4.1] 我々は、食品コンピューティングにおける人中心のマルチメディアとマルチモーダルの視点を採用する。
パーソナルフードモデル(Personal Food Model)は、個人の食品関連特性のデジタル化表現である。
我々は、食品と他の生命や生物学的事象を関連付けるために、イベントマイニングアプローチを使用し、予測モデルを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 21:36:09 GMT)
The Effects of Skin Lesion Segmentation on the Performance of
Dermatoscopic Image Classification [3.7] 皮膚病変のセグメンテーションマスクの使用が皮膚内視鏡画像分類の性能に及ぼす影響について明らかに検討した。
トレーニングフェーズとテストフェーズの両方で,手動であるいは自動でセグメンテーションマスクを作成しました。
その結果, セグメンテーションマスクを用いた場合, いずれのシナリオにおいてもMM分類性能は有意に向上しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 12:17:25 GMT)
Link Prediction using Graph Neural Networks for Master Data Management [3.5] n-aryリレーショナルデータのグラフ表現の学習には、アンチマネーロンダリング、不正検出、顧客デューデリジェンスなど、多くの現実世界の応用がある。
本稿では,マスターデータ管理におけるリンク予測の匿名化,モデルトレーニング,説明可能性,検証を行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 19:01:32 GMT)
Short-term Traffic Prediction with Deep Neural Networks: A Survey [3.0] 現代の交通システムでは、毎日大量の交通データが生成される。
これにより、短期交通予測(STTP)が急速に進歩した。
複雑な関係を持つトラフィックネットワークでは、最も重要な特徴やパターンを自動的に抽出できるため、ディープニューラルネットワーク(DNN)がよく機能することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 15:06:06 GMT)
RKT : Relation-Aware Self-Attention for Knowledge Tracing [3.0] 知識追跡のためのリレーショナル・アウェア・セルフアテンション・モデル(RKT)を提案する。
文脈情報を組み込んだ関係認識型自己認識層を導入する。
我々のモデルは最先端の知識追跡手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 16:47:03 GMT)
On the Reliability of the PNU for Source Camera Identification Tasks [2.9] PNUはSCIを実行する上で必須のツールであり、その間、法医学分野におけるこのタスクの標準デファクトとなった。
デジタルカメラ画像中のPNUトレースをキャンセル・修正・置き換える戦略は存在するが,実験手法により,撮影に用いるセンサが生成する残音の痕跡を見つけることが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 15:15:31 GMT)
learn2learn: A Library for Meta-Learning Research [2.9] Learn2learnは、プロトタイピングと機能性問題を解決することに焦点を当てた、メタラーニング研究のためのライブラリである。
Learn2learnは、その上にアルゴリズムとベンチマークの標準化されたインターフェースを構築する。
learn2learnを無償かつオープンソースライセンスでリリースすることで、メタ学習研究のための標準化されたソフトウェアに関するコミュニティを育成したいと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 03:48:50 GMT)
A Realistic Fish-Habitat Dataset to Evaluate Algorithms for Underwater
Visual Analysis [2.6] 我々は、DeepFishを大規模データセットでベンチマークスイートとして提示し、いくつかのコンピュータビジョンタスクのためのメソッドをトレーニングし、テストする。
このデータセットは、熱帯オーストラリアの海洋環境にある20の温帯生物から採取された約4万枚の画像で構成されている。
実験では,データセットの特徴を詳細に分析し,いくつかの最先端手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 12:20:59 GMT)
AI outperformed every dermatologist: Improved dermoscopic melanoma
diagnosis through customizing batch logic and loss function in an optimized
Deep CNN architecture [2.6] 本研究では,メラノーマを二項分類問題として検出することを目的としたディープ畳み込みニューラルネットワークを用いた手法を提案する。
これには3つの重要な機能、すなわち、カスタマイズされたバッチロジック、カスタマイズされた損失関数、完全に接続されたレイヤが含まれる。
このモデルは157人の皮膚科医に優れ、AUCでは94.4%、感度は85.0%、特異度は95.0%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 17:11:08 GMT)
PCB Defect Detection Using Denoising Convolutional Autoencoders [2.4] プリント回路基板(PCB)の小さな欠陥は、最終製品に重大な欠陥を引き起こす可能性がある。
そこで本研究では,PCBの欠陥検出と欠陥発見のための畳み込みオートエンコーダのデノベートに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 11:38:09 GMT)
Knowledge Efficient Deep Learning for Natural Language Processing [2.3] この論文は、現代のディープラーニングモデルとアルゴリズムに古典的手法を適用することに焦点を当てている。
まず,事前知識を深層モデルに組み込むための統合学習フレームワークとして,知識豊富な深層学習モデル(KRDL)を提案する。
第2に,KRDLモデルを機械読解モデルに応用し,その決定を裏付ける正しい証拠文を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 23:32:33 GMT)
The neutron returning time in a linear potential [2.3] 我々は、地球の線形重力ポテンシャルから中性子を散乱させる量子時間遅延を計算する。
すべての時間遅延はミリ秒以下の順序で行われ、振動する挙動を示す。
時間遅延測定が実験的に実現可能であれば、重力ポテンシャルから粒子を散乱させる量子的性質を探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 09:26:24 GMT)
Hate Speech Detection and Racial Bias Mitigation in Social Media based
on BERT model [1.9] 本稿では,既存の学習済み言語モデルであるBERTに基づくヘイトスピーチ検出のための伝達学習手法を提案する。
提案したモデルは、人種差別、セクシズム、憎悪、攻撃的なコンテンツをTwitter上で注釈付けした2つの公開データセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 10:06:40 GMT)
QutNocturnal@HASOC'19: CNN for Hate Speech and Offensive Content
Identification in Hindi Language [1.9] その任務はヒンディー語におけるヘイトスピーチと攻撃的な言語を特定することである。
我々は、事前訓練された単語ベクトルの上に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練した。
このアプローチによって、このタスクをすべてのチームの中で最初にランク付けできるようになりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 02:44:17 GMT)
Exact and Approximation Algorithms for Sparse PCA [1.8] 本稿では,MISDP(MISDP)とMISDP(MISDP)について述べる。
次に、それらの連続緩和値の理論的最適性ギャップを分析し、それらが最先端の値よりも強いことを証明する。
市販の解法は一般にMISDPを解くのが難しいため,MISDPと同等の大きさのMILP(mixed-integer linear program)を用いてSPCAを任意の精度で近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 02:07:08 GMT)
Topic, Sentiment and Impact Analysis: COVID19 Information Seeking on
Social Media [1.6] この研究は、COVID19に関連するオーストラリアの球面の大規模な時空間的ツイートデータセットを分析した。
この手法にはボリューム分析、ダイナミックトピックモデリング、感情検出、セマンティックブランドスコアが含まれていた。
得られた知見は、政府報告事例のような独立に観察された現象と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 02:03:18 GMT)
Misogynistic Tweet Detection: Modelling CNN with Small Datasets [1.5] 偽造的虐待を識別する自動化手法は、悪質なツイートに関連するパターン、要因、および応答の有効性の理解を改善することができる。
しかし、ニューラルネットワーク(NN)モデルをラベル付きデータの小さなセットでトレーニングし、偽造的ツイートを検出することは困難である。
これは部分的には、偽造的コンテンツを含むつぶやきの複雑な性質と、NNモデルで学習する必要がある膨大な数のパラメータが原因である。
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャをカスタマイズし、標準化し、タスク固有のドメインで事前訓練されたワードベクトルを使用できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 02:59:22 GMT)
TATL at W-NUT 2020 Task 2: A Transformer-based Baseline System for
Identification of Informative COVID-19 English Tweets [1.4] W-NUT 2020 Shared Task 2: Identification of Informative COVID-19 English Tweets。
事前訓練されたトランスフォーマー言語モデルの最近の進歩に触発されて,タスクの単純かつ効果的なベースラインを提案する。
その単純さにもかかわらず、私たちの提案したアプローチは、リーダーボードに非常に競争力のある結果を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 21:27:42 GMT)
Information backflow may not indicate quantum memory [1.4] 量子マルコビアン性に対する最近のアプローチと、量子メモリの適切な定義との関係について分析する。
我々は、量子情報バックフローの証人という新しい概念の観点から、最も直感的なクラスを実践的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 13:13:59 GMT)
A Cross-Domain Approach to Analyzing the Short-Run Impact of COVID-19 on
the U.S. Electricity Sector [1.3] 新型コロナウイルス(COVID-19)は2020年に世界中で急速に広まり、米国が震源地となっている。
私たちは、新型コロナウイルスのケース、天気、細胞の位置、および衛星画像データと、既存の米国全土の電力市場からのデータを統合する、同種のクロスドメインオープンアクセスデータハブをリリースしました。
我々は、新型コロナウイルス感染者の増加、社会的距離の程度、商業活動のレベルと強く相関する、電力消費の大幅な減少を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 02:53:08 GMT)
Finding Small and Large k-Clique Instances on a Quantum Computer [1.2] 三角フィニング問題とそのNP-ハードk-斜め一般化に対するゲートベースアプローチを提案する。
本研究では,雑音型中間規模量子コンピュータ(NISQ)デバイス上での短期的実装のための定数要因と,量子コンピュータの長期使用評価における問題のスケーリングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 07:40:44 GMT)
On Transfer Learning of Traditional Frequency and Time Domain Features
in Turning [1.1] 我々は従来の信号処理ツールを用いて、回転実験から得られた加速度計信号のチャタを識別する。
タグ付けされた信号は、分類器の訓練に使用される。
その結果、フーリエスペクトルから抽出した特徴は、分類器を訓練し、同じ切断構成からデータをテストする際に最も有益であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 14:47:57 GMT)
Dynamic Graph Neural Network for Traffic Forecasting in Wide Area
Networks [1.1] 我々は,マルチステップネットワークトラフィック予測のための非自動グラフベースニューラルネットワークを開発した。
我々は,米国エネルギー省の専用科学ネットワークESnetの実際のトラフィックに対するアプローチの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 17:47:11 GMT)
Mapping Topic Evolution Across Poetic Traditions [0.8] 我々は、ドイツ語(52k詩)、英語(85k詩)、ロシア語(18k詩)、チェコ語(80k詩)の4つの言語の詩のコーパスにラテント・ディリクレ・アロケーション(LDA)を適用する。
我々は、有能なトピックと時間的傾向(1600-1925 A.D.)を一致・解釈し、いくつかの特定のトピックを持つ詩的伝統の類似点と相違点を示し、時間をかけてそれらの軌跡を用いて、特定の文学的エポックを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 12:19:12 GMT)
A comparison between quantum and classical noise radar sources [0.1] 本研究では,2モード圧縮状態に基づく量子レーダの性能と相関熱雑音に基づく古典的レーダシステムとの比較を行った。
環境を探索するために送信される光子の対数$N_S$の制約により、量子配置は古典的な光子に対する優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 15:45:34 GMT)
Chip-based superconducting traps for levitation of micrometer-sized
particles in the Meissner state [0.1] マイスナー状態のマイクロメートルサイズの超伝導粒子を浮揚可能な2つのチップベース超伝導トラップアーキテクチャの詳細な解析を行った。
これらのアーキテクチャは、より大きな粒子を用いた新しい量子実験や、前例のない感度の力と加速度センサーの実行に適している。
我々の数値実験は,マイスナー状態の微小粒子をチップベース超伝導トラップで浮き彫りにすることを目的とした将来の実験を導くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 19:58:10 GMT)
agtboost: Adaptive and Automatic Gradient Tree Boosting Computations [0.0] agtboostは高速勾配木強化計算を実装している。
有用なモデル検証関数は、学習された分布に関するコルモゴロフ・スミルノフテストを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 12:42:19 GMT)
Unitary unfoldings of Bose-Hubbard exceptional point with and without
particle number conservation [0.0] 非エルミート的だが$cal PT-$symmetric quantum system of a $N-$plet of a Bosons by Bose-Hubbard Hamiltonian $H(gamma,v,c)$ is pick up。
非エルミート的だが$cal PT-$symmetric quantum system of a $N-$plet of a three-parametric Bose-Hubbard Hamiltonian $H(gamma,v,c)$ is pick up。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 21:06:17 GMT)
The onset time of Fermi's golden rule [0.0] フェルミの黄金律は、不安定な量子系の崩壊ダイナミクスを貯水池に結合したものである。
比較的短い期間で現れるが、フェルミ系は量子力学の初期段階では成立しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 10:16:24 GMT)
The Effects of Quantum Randomness on a System Exhibiting Computational
Creativity [0.0] 計算の創造性を示すシステムにおいて、擬似乱数とは対照的に、量子あるいは「真」な乱数を用いることの効果に関する実験結果を示す。
その結果、構成過程における量子乱数の使用頻度が多すぎるか多すぎるかは、生成した出力に肯定的な影響がないことが示唆された。
量子乱数を使用する場合の「スイートスポット」は、統計的外れ値が少なくなる確率の15%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 03:35:11 GMT)
Sample Efficiency in Sparse Reinforcement Learning: Or Your Money Back [0.0] 私たちは、Hindsight Experience Replay(HER)で動作するように設計されたリプレイメモリサンプリングであるOr Your Money Back(OYMB)を紹介します。
OYMBはエージェントのリプレイメモリに直接インタフェースを提供することで、スパース設定でのトレーニング効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 14:48:48 GMT)
Resonant Coupling Parameter Estimation with Superconducting Qubits [0.0] 本稿では,周波数可変超伝導量子ビットからなる量子コンピュータにおける共振相互作用のパラメータを効率的に学習する方法を示す。
本手法はスワップ分光校正を改良した手法である。
提案手法は,現在の中規模超伝導量子コンピュータを改良し,大規模システムにも拡張できると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 15:51:41 GMT)
Reinforcement Learning with Quantum Variational Circuits [0.0] この研究は、強化学習問題を促進する量子コンピューティングの可能性を探るものである。
具体的には、量子機械学習の一形態である量子変分回路の使用について検討する。
その結果、ハイブリッドおよび純粋量子変動回路は、より小さいパラメータ空間で強化学習タスクを解くことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 06:54:21 GMT)
Quantum delocalization, gauge and quantum optics: The light-matter
interaction in relativistic quantum information [0.0] 第一量子化原子系と量子電磁場との相互作用を再考する。
完全最小結合モデルと量子光学で使用される典型的な有効モデルとを結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 18:00:00 GMT)
PermuteAttack: Counterfactual Explanation of Machine Learning Credit
Scorecards [0.0] 本稿では、金融における小売クレジットスコアリングに使用される機械学習(ML)モデルの検証と説明のための新しい方向性と方法論について述べる。
提案するフレームワークは人工知能(AI)のセキュリティと敵MLの分野からモチベーションを引き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 18:06:46 GMT)
Path Planning for Shepherding a Swarm in a Cluttered Environment using
Differential Evolution [0.0] 本研究は, シェパーディングの手法を改良し, シミュレーションにより, シェファーディングの有効性を向上することを示す。
そして、障害から生じる複雑さを考慮に入れれば、経路計画アプローチはこのモデルをさらに強化できると論じる。
本研究では,2次元環境におけるエージェント群を羊飼いするための2段階の進化的経路計画アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 13:17:59 GMT)
Optical Coherence Tomography with a nonlinear interferometer in the high
parametric gain regime [0.0] 高利得パラメトリックダウン変換を持つSU(1,1)非線形干渉計を用いた光コヒーレンストモグラフィーを実証する。
イメージングとセンシングの応用のために、このスキームは、低パラメトリックゲインで動作する以前の実験より優れていることを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 14:11:23 GMT)
Investigating Taxi and Uber competition in New York City: Multi-agent
modeling by reinforcement-learning [0.0] 本研究はニューヨーク市におけるメインストリームの配車サービス(イエローとグリーンキャブ)とe配車サービス(ウーバー)の競合について検討する。
データ可視化技術は、旅行行動における既存の新しいパターンを見つけるために使われる。
調査の結果,e-hailersは低密度領域を支配し,e-hailersは迅速に旅行需要の変化に反応することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 08:08:18 GMT)
Inverted many-body mobility edge in a central qudit problem [0.0] 逆場と長手場をグローバルに結合した乱れイジングモデルにおけるエネルギー依存的局所化を$d$レベルのシステムで研究する。
厳密には、高エネルギー状態が局所化され、低エネルギー状態が非局在化されている逆移動端が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 18:01:38 GMT)
Human Blastocyst Classification after In Vitro Fertilization Using Deep
Learning [0.0] 本研究は、1226個の胚の合計1084枚の画像を含む。
これらの画像は、胚を1から5に区別するヴェエック基準に基づいてラベル付けされ、破片の大きさと断片化の程度に基づいて評価された。
データセット上でトレーニング済みのResNet50を微調整することによる最良のモデルでは、91.79%の精度が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 04:40:55 GMT)
How is Machine Learning Useful for Macroeconomic Forecasting? [0.0] 標準的なマクロ計量法よりもMLゲインを駆動する基礎的特徴の有用性について検討する。
我々は, いわゆる4つの特徴(非線形性, 正規化, クロスバリデーション, 代替損失関数)を区別し, データリッチ環境とデータ貧弱環境の両方でそれらの挙動を研究する。
このことは機械学習が不確実性や金銭的摩擦の文脈で発生する重要な非線形性を主に捉え、マクロ経済予測に有用であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 04:23:52 GMT)
Hierarchical Deep Learning Ensemble to Automate the Classification of
Breast Cancer Pathology Reports by ICD-O Topography [0.0] 本稿では,2201の病理報告の自動ラベリングに,アート畳み込みニューラルネットワークモデルの状態を取り入れた階層型深層学習アンサンブル法を提案する。
その結果,F1マイクロは14%以上,F1マクロスコアは55%以上であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 10:29:56 GMT)
Hierarchical Deep Learning Classification of Unstructured Pathology
Reports to Automate ICD-O Morphology Grading [0.0] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークモデルを用いた階層的深層学習分類手法を提案する。
ICD-O形態素分類のためのフラット・マルチクラスCNNモデルと比較して,階層的深層学習分類法では性能が向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 12:36:58 GMT)
Extensive R\'enyi entropies in matrix product states [0.0] 我々は、ジェネリック (gapped) によって記述されたスピン鎖のすべての R'enyi 絡み合いエントロピーが、非連結な部分系に対して広く存在することを証明した。
単位量子チャネルの場合、これは特異値の分布とクラウスランクの項での展開係数に非常に単純な下界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 08:51:05 GMT)
Error analysis in suppression of unwanted qubit interactions for a
parametric gate in a tunable superconducting circuit [0.0] 可変カプラを用いた超伝導回路においてパラメトリックiSWAPゲートを実験的に実証した。
計算量子ビット間のパラメトリック交換相互作用をオンにするために、カプラに高速流束バイアス変調パルスを適用して、2量子iSWAPゲートを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 03:49:49 GMT)
Electric field control of radiative heat transfer in a superconducting
circuit [0.0] 超伝導島における電荷量子化により、完全な電界制御が可能となる二重磁場自由回路を導入する。
島内におけるクーパーペアトンネルとクーロン対策の競争から生じる熱流の振動を観測した。
以上の結果から,電荷とフラックスの双対性は熱輸送にまで拡張され,量子デバイスの熱管理に有望な応用が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 12:28:59 GMT)
Collective heat capacity for quantum thermometry and quantum engine
enhancements [0.0] スピンアンサンブルの熱容量は熱浴との集合結合によって著しく変化することができる。
その結果,高温では温度推定の精度が大きく向上していることがわかった。
カルノット効率に近いオットーエンジンの場合、集合結合は常に出力力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 13:21:46 GMT)
Coherence time of a cold-atom laser below threshold [0.0] 我々は、ゲイン媒体が磁気光学的に閉じ込められた原子のガスである低閾値ラマンレーザーのコヒーレンス時間について実験的に研究した。
2階の光コヒーレンスでは、利得を制御して2桁の等級で変化する相関時間で光子束を呈する。
結果は単純な解析モデルとよく一致しており、その効果は分散よりも利得に支配されていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 14:15:29 GMT)
Bound states of a Klein-Gordon particle in presence of a smooth
potential well [0.0] 滑らかなポテンシャル井戸の存在下では一次元時間非依存のクライン=ゴルドン方程式を解く。
境界状態解は$M_kappa,mu(x)$関数の項で与えられ、反粒子ウィテカー境界状態はポテンシャルパラメータの項で議論される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Aug 2020 15:58:17 GMT)