Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Structure-Aware Generation Network for Recipe Generation from Images [142.0]
食品画像と材料のみに基づいて調理指導を行うオープン・リサーチ・タスクについて検討する。ターゲットレシピは長い段落であり、構造情報に関する注釈を持たない。本稿では,食品レシピ生成課題に取り組むために,構造認識ネットワーク(SGN)の新たな枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 10:54:25 GMT)
IAUnet: Global Context-Aware Feature Learning for Person Re-Identification [106.5]
IAUブロックは、グローバル空間、時間、チャネルコンテキストを組み込むことができる。軽量でエンドツーエンドのトレーニングが可能で、既存のCNNに簡単に接続してIAUnetを形成することができる。実験の結果、IAUnetは画像とビデオの両方で最先端のreIDタスクに対して好意的に機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 13:07:10 GMT)
Can Autonomous Vehicles Identify, Recover From, and Adapt to Distribution Shifts? [104.0]
トレーニング外の配布(OOD)シナリオは、デプロイ時にエージェントを学ぶ上で一般的な課題である。インプロバスト模倣計画(RIP)と呼ばれる不確実性を考慮した計画手法を提案する。提案手法は,OODシーンにおける過信および破滅的な外挿を低減し,分布変化を検知し,回復することができる。分散シフトを伴うタスク群に対する駆動エージェントのロバスト性を評価するために,自動走行車ノベルシーンベンチマークであるtexttCARNOVEL を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 08:22:46 GMT)
Seeing wake words: Audio-visual Keyword Spotting [103.1]
KWS-Netは、類似マップ中間表現を用いてタスクをシーケンスマッチングとパターン検出に分離する新しい畳み込みアーキテクチャである。本手法は他の言語,特にフランス語とドイツ語に一般化し,より少ない言語データで英語に匹敵する性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 17:57:38 GMT)
Identifying Statistical Bias in Dataset Replication [102.9]
モデルが(11-14%) の精度低下を示すImageNetデータセットの再現について検討した。同定された統計バイアスを補正した後、推定3.6%のpm 1.5%の当初の11.7%のpm 1.0%の精度低下しか記録されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 06:38:04 GMT)
Open-set Adversarial Defense [93.3]
オープンセット認識システムは敵攻撃に対して脆弱であることを示す。本研究の目的は,OSAD(Open-Set Adrial Defense, Open-Set Adrial Defense)機構の必要性である。本稿はOSAD問題に対する解決策として,OSDN(Open-Set Defense Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 04:35:33 GMT)
Long-Term Anticipation of Activities with Cycle Consistency [90.8]
本稿では,観察されたフレームの特徴から直接将来の活動を予測し,エンドツーエンドで学習するフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、Breakfastデータセットと50Saladsという2つのデータセットで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 15:41:32 GMT)
MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation [87.2]
本稿では,時間的行動分割タスクのための多段階アーキテクチャを提案する。第1段階は、次の段階によって洗練される初期予測を生成する。我々のモデルは3つのデータセットで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 10:18:47 GMT)
Gender Stereotype Reinforcement: Measuring the Gender Bias Conveyed by Ranking Algorithms [68.9]
本稿では,性別ステレオタイプをサポートする検索エンジンの傾向を定量化するジェンダーステレオタイプ強化(GSR)尺度を提案する。 GSRは、表現上の害を定量化できる情報検索のための、最初の特別に調整された尺度である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 20:45:04 GMT)
A Primer on Motion Capture with Deep Learning: Principles, Pitfalls and Perspectives [67.3]
このプライマーでは、深層学習によるモーションキャプチャーの芽生えた分野を概観する。我々はこれらの新しいアルゴリズムの原理について議論し、その可能性と実験者の落とし穴を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 20:29:12 GMT)
Electronic structure with direct diagonalization on a D-Wave quantum annealer [63.0]
本研究は、D-Wave 2000Q量子アニール上の分子電子ハミルトニアン固有値-固有ベクトル問題を解くために、一般量子アニール固有解法(QAE)アルゴリズムを実装した。そこで本研究では,D-Waveハードウェアを用いた各種分子系における基底および電子励起状態の取得について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 22:46:47 GMT)
PCPL: Predicate-Correlation Perception Learning for Unbiased Scene Graph Generation [59.0]
本稿では,適切な損失重みを適応的に求めるための新しい述語相関知覚学習手法を提案する。我々のPCPLフレームワークは、文脈特徴をよりよく抽出するグラフエンコーダモジュールも備えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 08:30:09 GMT)
Photon-mediated entanglement scheme between a ZnO semiconductor defect and a trapped Yb ion [58.7]
固定されたイオンと固体ドノビットとの間に絡み合った状態を生成する光学的手法を提案する。本研究では, 適切なパラメータを持つ弱いスキームを用いて, 21kHz の絡み合い率と 94 % の絡み合い係数が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 17:01:12 GMT)
Unsupervised Point Cloud Registration via Salient Points Analysis (SPA) [57.6]
本研究では,SPA (Salient Point Analysis) と呼ばれる非教師付きポイントクラウド登録手法を提案する。まず、ポイントホップ++法を点点に当てはめ、点の局所的な表面特性に基づいて2点の正解点を見つけ、対応する正解点と整合して登録を行う。 SPA法の有効性は,ModelNet-40データセットから,見かけや見えないクラスやノイズの多い点群に対する実験によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 18:40:37 GMT)
Unsupervised Feedforward Feature (UFF) Learning for Point Cloud Classification and Segmentation [57.6]
3次元点雲の連成分類とセグメンテーションのために,教師なしフィードフォワード特徴学習を提案する。 UFF法は、点雲セット内の点の統計的相関を利用して、1パスのフィードフォワード方式で形状と点の特徴を学習する。エンコーダとローカルポイントでグローバルな形状の特徴を、エンコーダ-デコーダアーキテクチャを通して学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 18:25:25 GMT)
Yet Meta Learning Can Adapt Fast, It Can Also Break Easily [53.7]
数発の分類問題の下で,メタ学習に対する敵対的攻撃について検討した。様々な環境下でのメタ学習に対する最初の攻撃アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 15:03:14 GMT)
On SkipGram Word Embedding Models with Negative Sampling: Unified Framework and Impact of Noise Distributions [47.8]
我々はワードコンテキスト分類(WCC)と呼ばれる単語埋め込みの枠組みを定式化する。 WCC埋め込みモデルの学習に及ぼす雑音分布の影響を実験的に検討した。既存のWCCモデルより優れている新しい埋め込みモデルをいくつか発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 02:11:51 GMT)
GraphSAIL: Graph Structure Aware Incremental Learning for Recommender Systems [47.5]
我々は、一般的に経験されている破滅的な忘れの問題に対処するために、グラフ構造対応インクリメンタルラーニングフレームワーク、GraphSAILを開発した。本手法は,インクリメンタルモデル更新時にユーザの長期的嗜好(項目の長期的特性)を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 02:56:15 GMT)
A Bayesian Approach with Type-2 Student-tMembership Function for T-S Model Identification [47.3]
2型ファジィセットに基づくファジィック回帰クラスタリングは,非スパースデータに対して顕著な結果を示した。ファジック回帰モデルのための革新的アーキテクチャを示し、スパースデータモデリングのために設計された新しい学生分布に基づく会員関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 05:10:13 GMT)
Intrinsic Relationship Reasoning for Small Object Detection [44.7]
画像やビデオの小さなオブジェクトは通常、独立した個人ではない。その代わりに、意味的および空間的レイアウトの関係を多かれ少なかれ提示する。本稿では,オブジェクト間の固有意味と空間的レイアウトの関係をモデル化し,推論する,小さなオブジェクト検出のための新しいコンテキスト推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 06:03:05 GMT)
Adversarially Robust Neural Architectures [43.7]
本稿では,NASフレームワークを用いたアーキテクチャの観点から,ネットワークの対角的ロバスト性を改善することを目的とする。本稿では, 対向ロバスト性, リプシッツ定数, アーキテクチャパラメータの関係について検討する。提案アルゴリズムは,異なるデータセットに対する様々な攻撃の下で,すべてのモデルの中で最高の性能を実証的に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 08:52:15 GMT)
A Universal Representation Transformer Layer for Few-Shot Image Classification [43.3]
少ないショット分類は、少数のサンプルで示される場合、目に見えないクラスを認識することを目的としている。本稿では,多様なデータソースから未確認のクラスやサンプルを抽出するマルチドメイン・少数ショット画像分類の問題点について考察する。そこで本研究では,メタ学習者がユニバーサルな特徴を活用できるユニバーサル表現変換器層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 22:35:10 GMT)
Video Captioning Using Weak Annotation [41.8]
ビデオキャプションモデルのトレーニングにおいて,強いアノテーションの代わりに弱いアノテーションを用いて検討する。概念関係をモデル化するために,大文コーパスから外部知識を活用できる依存関係木を用いる。本研究では,係り受け木を分散し,キャプションモデルを微調整することで文を洗練する反復改良アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 13:45:01 GMT)
NITES: A Non-Parametric Interpretable Texture Synthesis Method [41.1]
本研究では,NITES法と呼ばれる非パラメトリック解釈可能なテクスチャ合成法を提案する。 NITESは数学的に透明で、訓練や推論において効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 22:52:44 GMT)
Coupling Distant Annotation and Adversarial Training for Cross-Domain Chinese Word Segmentation [40.3]
本論文は,中国語の単語セグメント化のための遠隔アノテーションと逆行訓練を併用することを提案する。遠隔アノテーションのために、ターゲットドメインからの監視や事前定義された辞書を必要としない自動遠隔アノテーション機構を設計する。逆行訓練では、音源領域情報の雑音低減と最大限の活用を行うための文レベルの訓練手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 07:51:48 GMT)
Identifying Documents In-Scope of a Collection from Web Archives [37.3]
本研究では,機械学習モデルと深層学習モデルの両方と,文書全体や文書の特定部分から抽出した"言葉の袋"(BoW)の特徴について検討する。評価は3つの異なるWebアーカイブから作成した3つのデータセットに焦点をあてる。実験の結果,文書の特定の部分のみに焦点をあてたBoW分類器は,全3つのデータセットで比較した手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 16:22:23 GMT)
Strudel: Learning Structured-Decomposable Probabilistic Circuits [37.2]
Strudelは構造化分解可能なPCのためのシンプルで高速で正確な学習アルゴリズムである。より正確なシングルPCモデルをより少ないイテレーションで提供し、PCのアンサンブルを構築する際に学習を劇的にスケールする。標準密度推定ベンチマークと挑戦的推論シナリオにこれらの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 05:16:31 GMT)
Parallel Rescoring with Transformer for Streaming On-Device Speech Recognition [36.9]
2パスモデルは、デバイス上での音声認識において、より良い速度品質のトレードオフを提供する。第2パスモデルは、従来のモデルを上回るエンドツーエンドモデルの品質改善において重要な役割を果たす。本研究では,第2パスリスコラーのLSTM層をTransformer層に置き換えることを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 23:05:17 GMT)
Heterogeneous Graph Neural Network for Recommendation [35.6]
パーソナライズされたレコメンデーションシステムの基礎とコアは、どのように代表ノードの埋め込みを学ぶかである。本稿では,ノード埋め込みに高次セマンティックを注入するHGRec(Herogeneous Graph Neural Network for Recommendation)を提案する。実験の結果、高階意味論の重要性が示され、またHGRecの優れた解釈可能性も示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 03:16:48 GMT)
ALEX: Active Learning based Enhancement of a Model's Explainability [34.3]
アクティブラーニング(AL)アルゴリズムは、最小限のラベル付き例をブートストラップ方式で効率的な分類器を構築しようとする。データ駆動学習の時代において、これは追求すべき重要な研究方向である。本稿では,モデルの有効性に加えて,ブートストラップ段階におけるモデルの解釈可能性の向上も目指すAL選択関数の開発に向けた取り組みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 07:15:39 GMT)
Noise-Aware Texture-Preserving Low-Light Enhancement [33.2]
NATLEと呼ばれる新しい手法は、ノイズ除去と自然テクスチャ保存のバランスを保とうとしている。 NATLEの優れた性能を示すため、一般的な低照度画像強調データセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 23:30:03 GMT)
Real-time 3D Facial Tracking via Cascaded Compositional Learning [30.7]
モノクロRGBカメラからリアルタイムな3次元顔追跡のための多モード顔の動きの回帰を解くために,グローバルに最適化されたモジュールアップファーン(GoMBF)のカスケードを学習する。 GoMBFは、複数の回帰モデルの深い構成であり、各モデルは、当初同じモードの偏運動パラメータを予測するために訓練された強化されたファーンである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 10:27:36 GMT)
COVID-19 Kaggle Literature Organization [30.0]
世界は、2020年に重症急性呼吸症候群のコロナウイルス-2(SARS-CoV-2)の壊滅的な流行に直面している。この問題の研究は、科学者が新しい発見に追いつくのに苦労している点まで、急速に追跡された。本稿では、機械学習技術を用いて、新型コロナウイルスに関する科学文献を整理、視覚化するアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 03:54:34 GMT)
Deep Generative Model for Image Inpainting with Local Binary Pattern Learning and Spatial Attention [28.8]
本稿では,LBP学習ネットワークと実際の塗布ネットワークを組み合わせることで,エンド・ツー・エンドの2段階(粗い)生成モデルを提案する。 CelebA-HQ、Places、Paris StreetViewといった公開データセットの実験では、我々のモデルは最先端の競合するアルゴリズムよりも優れた塗装結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 12:59:28 GMT)
Lifelong Object Detection [28.6]
私たちは、新しいトレーニングクラスが逐次的に到着し、モデルを漸進的に洗練するという事実を活用します。我々は、高精度かつ効率的な予測のために、代表対象検出器であるFaster R-CNNを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 15:08:51 GMT)
3D Facial Geometry Recovery from a Depth View with Attention Guided Generative Adversarial Network [27.8]
Atention Guided Generative Adversarial Networks (AGGAN) の提案により, 単一深度から完全な3次元顔形状を復元する。具体的には、AGGANは、ボクセル空間内の3次元顔形状を符号化し、注意誘導型GANを用いて2.5次元深度3Dマッピングをモデル化する。定性的かつ定量的な比較は、AGGANが従来の方法よりも広い視野角を処理し、ノイズに抵抗する能力を持ち、より完全で滑らかな3D顔形状を復元することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 10:35:26 GMT)
Deep Entity Matching with Pre-Trained Language Models [26.5]
Dittoは、事前訓練されたTransformerベースの言語モデルに基づく新しいエンティティマッチングシステムである。我々の実験により、Dittoはマッチング品質を著しく改善し、従来のSOTA(State-of-the-art)よりも優れていることが示された。実世界の大規模EMタスクにおけるDittoの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 19:19:08 GMT)
Privacy Leakage of SIFT Features via Deep Generative Model based Image Reconstruction [26.5]
SIFT(Scale Invariant Feature Transform)の機能のプライバシリークを評価する。 SIFT特徴量から潜像を再構成するための新しい深部生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 12:59:12 GMT)
Learning Optimal Temperature Region for Solving Mixed Integer Functional DCOPs [26.2]
分散制約最適化問題(DCOP)と機能DCOP(F-DCOP)を組み合わせる。次に、DPSA(Distributed Parallel Simulated Annealing)という新しいアルゴリズムを提案する。 DPSAは, 現状の非現実的アルゴリズムよりも高い品質の解を, 対応する設定で生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 06:17:37 GMT)
Precision measurement of the ionization energy of a single trapped $^{40}$Ca$^+$ ion by Rydberg series excitation [25.5]
我々はRydberg 級数分光法を$nS_1/2$,$28 leq n leq 65$,$nD_5/2$,$37leq n leq 50$に対して実施した。非線形回帰から共鳴までのイオン化エネルギーは 2 870 575.582 GHz であり、受信値の60倍の精度で測定され、7.5 の標準偏差で矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 13:47:48 GMT)
At-Scale Sparse Deep Neural Network Inference with Efficient GPU Implementation [24.8]
本稿では,Sparse Deep Neural Network Challenge 2020の推論モデルに対するGPU性能の最適化とスケーリング結果について述べる。スパースディープニューラルネットワーク(SpDNN)は、大規模なニューラルネットワークのメモリフットプリントを制御することを約束している。本研究では,ReLU関数と融合したスパース行列乗算カーネルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 23:30:02 GMT)
Safe Optimal Control Using Stochastic Barrier Functions and Deep Forward-Backward SDEs [23.6]
本稿では,最適制御と動的最適化のための新しい定式化を提案する。ニューラルネットワークアーキテクチャは、エンド・ツー・エンドで学習を行うことのできる安全な軌道最適化のために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 17:10:07 GMT)
e-TLD: Event-based Framework for Dynamic Object Tracking [23.0]
本稿では,一般的な追跡条件下での移動イベントカメラを用いた長期オブジェクト追跡フレームワークを提案する。このフレームワークは、オンライン学習を伴うオブジェクトの識別表現を使用し、ビューのフィールドに戻るとオブジェクトを検出し、追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 07:08:56 GMT)
Tangent Space Based Alternating Projections for Nonnegative Low Rank Matrix Approximation [23.0]
非負の低階行列近似法では、特異値分解が必要なため、固定階行列の多様体への射影は高価である。本稿では,多様体上の点の接空間を用いて多様体への射影を近似し,計算コストを削減することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 05:25:16 GMT)
SRQA: Synthetic Reader for Factoid Question Answering [21.3]
我々はSRQAと呼ばれる新しいモデルを導入し、これはFactoid Question AnsweringのためのSynthetic Readerを意味する。このモデルは,多文書シナリオにおける質問応答システムを3つの側面から強化する。 WebQAデータセット上でSRQAを行い、実験により、我々のモデルが最先端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） (Wed, 2 Sep 2020 13:16:24 GMT)
An Information-Theoretic Approach to Persistent Environment Monitoring Through Low Rank Model Based Planning and Prediction [20.0]
本研究では,大面積の観測点を限定的に選択する手法を提案する。対象属性の低ランクモデルと情報最大化パスプランナを組み合わせて,属性の状態を予測する。 2つの実環境データセットのシミュレーションにおいて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 16:19:55 GMT)
Probabilistic Nonunitary Gate in Imaginary Time Evolution [19.3]
非単体手術の確率的手法を拡張し, 忠実度を低下させることなく成功確率を向上できることを示す。この方法は、量子コンピュータ上のテンソルネットワークの想像的時間進化と収縮の問題に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 10:05:17 GMT)
LAVARNET: Neural Network Modeling of Causal Variable Relationships for Multivariate Time Series Forecasting [18.9]
新たなニューラルネットワークベースのアーキテクチャである LAgged VAriable NETwork が提案されている。これは本質的に潜在ラグ変数の重要性を推定し、それらの高次元表現を組み合わせて将来の値時系列を予測する。我々のモデルは、気象学、音楽、太陽活動、金融分野のシミュレーションデータセットと4つの実際のデータセットに基づいて、他のベースラインと最先端のニューラルネットワークアーキテクチャと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 10:57:28 GMT)
Neural Architecture Search For Keyword Spotting [18.3]
畳み込みニューラルネットワークモデル探索にニューラルネットワーク探索を適用した。 12級発話分類の設定により,最先端の精度が97%以上向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 04:10:58 GMT)
Efficiency in Real-time Webcam Gaze Tracking [17.0]
我々はCNNの計算速度/精度トレードオフと画面校正の校正作業/精度トレードオフを評価する。その結果、単一眼球入力と幾何回帰キャリブレーションが最良のトレードオフを実現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 18:07:41 GMT)
On the Structures of Representation for the Robustness of Semantic Segmentation to Input Corruption [16.9]
Implicit background Estimation (IBE) は、セマンティックセグメンテーションモデルに対するアウト・オブ・ディストリビューション・インプットに対するロバスト性を改善するための有望な手法であることを示した。本稿では、Softmax, IBE, Sigmoid を用いた最適化目標から得られた構造を比較分析する。 IBE 40.3 および Softmax Baseline 37.5 と比較して,SCrIBE は全ての汚損量および重大度レベルを 42.1 の mIOU で集計し,優れたセグメンテーション性能を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 04:49:27 GMT)
Machine Translation System Selection from Bandit Feedback [16.6]
実世界における機械翻訳システムへの適応は難しい問題である。異なるアーキテクチャ、データセット、最適化手法を用いて、多くの翻訳システムを訓練する。提案手法は,(1)翻訳タスクにおけるドメイン変更に迅速に対応できること,(2)混合ドメイン翻訳タスクにおいて単一最良システムより優れていること,(3)インスタンス固有決定を効果的に行うこと,などを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 04:14:07 GMT)
ASTRAL: Adversarial Trained LSTM-CNN for Named Entity Recognition [16.4]
本稿では,モデル構造とトレーニングプロセスの両方から,現在のNER法を改善するためのLSTM-CNN(ASTRAL)システムを提案する。提案システムは,CoNLL-03,OntoNotes 5.0,WNUT-17の3つのベンチマークで評価し,最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 13:15:25 GMT)
LIMP: Learning Latent Shape Representations with Metric Preservation Priors [16.3]
我々は,変形可能な3次元形状の潜在表現を学習する上で,メートル法保存の活用が最優先事項であると主張する。我々の理論的根拠は、トレーニングサンプルだけでは、高忠実な生成モデルを実現するには不十分である、という観察にある。測地線損失のバックプロパゲーションにおける微分可能な固有距離の導入を初めて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 13:14:57 GMT)
Enhancing associative memory recall and storage capacity using confocal cavity QED [15.7]
本稿では,連想記憶を実現するための短期的な実験プラットフォームを提案する。複数モードの光学キャビティに結合されたスピンフルボソンを使用することで、多くの記憶を同時に保存することができる。この非平衡量子光学スキームはグラウバー力学よりも連想記憶に有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 17:59:15 GMT)
Robustness to Programmable String Transformations via Augmented Abstract Training [15.4]
深い言語処理タスクは、逆入力の摂動に弱い。ユーザ定義文字列変換の集合を2つのコンポーネント仕様に分解する方法を示す。我々は、AG2データセットとSST2データセットのモデルをトレーニングするために、我々の技術を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 14:41:25 GMT)
RPT: Learning Point Set Representation for Siamese Visual Tracking [15.0]
本稿では,より詳細な表現を代表点の集合として,対象状態を正確に推定する効率的な視覚追跡フレームワークを提案する。提案手法は20FPS以上の動作中に新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 01:27:02 GMT)
CLOCs: Camera-LiDAR Object Candidates Fusion for 3D Object Detection [14.0]
CLOC(Camera-LiDAR Object Candidates)融合ネットワークを提案する。 CLOCs融合は低複雑さのマルチモーダル核融合フレームワークを提供する。 CLOCは、公式のKITTIリーダーボードにおいて、全ての核融合法の中で最高であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 02:07:00 GMT)
Retaining Image Feature Matching Performance Under Low Light Conditions [13.7]
低照度画像における低画質の画像品質は、画像間の特徴マッチング数が減少する可能性がある。低照度画像であっても、手作りの従来の特徴検出器による特徴マッチングは相変わらず良好に機能することを示す。低光画像強調(LLIE)アルゴリズムを適用することで、適切な特徴抽出アルゴリズムと組み合わせることで、機能マッチングをさらに改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 06:44:45 GMT)
Benchmarking 50-Photon Gaussian Boson Sampling on the Sunway TaihuLight [13.1]
この研究は、Sunway TaihuLightスーパーコンピュータに基づくしきい値検出によるガウスボソンサンプリング(GBS)のベンチマークを確立する。選択されたシミュレーションアルゴリズムは、並列スキームと命令レベルの最適化方法を含む一連の革新的なアプローチに基づいて、完全に最適化されている。最大出力は128ビット精度で20時間以内に50光子GBSから100 x 100サブマトリクスの1つのトロント関数を得ることができ、256ビット精度で2日間の精度で得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 16:37:33 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation For Plant Organ Counting [12.4]
イメージベース植物表現型解析のための植物器官の計数はこのカテゴリに該当する。本稿では,密度マップ推定の領域適応のための領域適応型学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 13:57:09 GMT)
On Population-Based Algorithms for Distributed Constraint Optimization Problems [12.2]
我々は、人口ベースのアルゴリズムとして広く呼ばれる、新しい不完全アルゴリズムのクラスについて研究する。最初のアプローチであるAnytime Evolutionary DCOP(AED)は、進化最適化メタヒューリスティックを利用してDCOPを解く。第2のコントリビューションでは、人口ベースのアプローチと局所的な検索アプローチを組み合わせることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 06:39:30 GMT)
Neural Crossbreed: Neural Based Image Metamorphosis [11.4]
本稿では,入力画像の意味的変化を潜時空間で学習し,モーフィング効果を生み出すフィードフォワードニューラルネットワークを提案する。ネットワークは意味的変化を学習するため、ユーザが明示的な対応を指定せずに意味のある中間画像の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） (Wed, 2 Sep 2020 08:56:47 GMT)
Travel time prediction for congested freeways with a dynamic linear model [11.0]
非線形トラフィック状態を近似するために動的線形モデル(DLM)を提案する。特に短期予測では,精度が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 12:48:06 GMT)
DARWIN: A Highly Flexible Platform for Imaging Research in Radiology [10.5]
私たちのプラットフォームは、放射能モジュールとディープラーニングモジュールで構成されています。放射能モジュールは1000以上の次元の特徴を抽出することができる。我々のディープラーニングモジュールは、分類、検出、セグメンテーションタスクの最先端のアーキテクチャを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 09:19:40 GMT)
MultiSegVA: Using Visual Analytics to Segment Biologging Time Series on Multiple Scales [10.5]
複数の時間スケールでセグメント化手法とパラメータを対話的に定義するためのMultiSegVAプラットフォームを提案する。マルチスケールセグメンテーションを柔軟に構成するために、プラットフォームは新しいビジュアルクエリ言語をコントリビュートする。運動生態学による実世界の2つのユースケースにおけるMultiSegVAの適用性と有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 08:22:29 GMT)
Bid Shading in The Brave New World of First-Price Auctions [10.4]
バイドシェーディング(Bid shading)は、オークションシステムにおける過払いを防ぐ技術として知られている。本稿では,非検閲オンライン第一価格広告オークションにおける最適入札シェーディングをモデル化する機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 21:48:21 GMT)
Unsupervised Feature Learning by Autoencoder and Prototypical Contrastive Learning for Hyperspectral Classification [9.7]
超スペクトル分類のための教師なし特徴学習ネットワークを設計するために、一般的なコントラスト学習法(原型的コントラスト学習)と古典的表現学習法(オートエンコーダ)を組み合わせる。本手法は、超スペクトル分類実験において、いくつかの教師付き手法を含む他の比較手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 11:17:48 GMT)
SPARE3D: A Dataset for SPAtial REasoning on Three-View Line Drawings [9.7]
SPARE3Dは、認知科学と心理計測に基づいて、ビュー一貫性、カメラポーズ、形状生成に関する3種類の2D-3D推論タスクを含む。次に,課題ごとの真理回答を基礎として,多数の課題を自動生成する手法を設計する。実験によると、畳み込みネットワークは多くの視覚学習タスクにおいて超人的性能を達成したが、SPARE3Dタスクにおける空間推論性能は平均人的性能よりも低いか、あるいはランダムな推測に近いかのどちらかである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 14:18:47 GMT)
Temporal Self-Ensembling Teacher for Semi-Supervised Object Detection [9.6]
本稿では,半教師付き物体検出(SSOD)に焦点を当てる。教師モデルは教師と学生の二重の役割を担っている。 SSODの授業不均衡問題は、教師から生徒への効果的な知識伝達を妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 09:26:25 GMT)
Ordinal Non-negative Matrix Factorization for Recommendation [9.4]
我々は、OrdNMFと呼ばれる順序データに対する新しい非負行列分解法(NMF)を導入する。 OrdNMFはBernoulli-Poisson Factorization (BePoF)とPoisson Factorization (PF)を二項化データに適用する潜在因子モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 14:29:29 GMT)
Neural Fair Collaborative Filtering [8.9]
神経フェアコラボレーティブ・フィルタリング(NFCF)は、センシティブな項目を推奨する性別バイアスを軽減するためのフレームワークである。性別非バイアスのキャリアに対する私たちの手法の有用性と、MovieLensデータセットとFacebookデータセットに関する大学の主要な推奨事項を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 05:11:11 GMT)
A Machine Learning Approach to Assess Student Group Collaboration Using Individual Level Behavioral Cues [8.8]
グループ全体のコラボレーション品質を自動的に決定するために,簡単なディープラーニングに基づく機械学習モデルを提案する。 1) 限られたトレーニングデータ、2) クラスラベルの不均衡が深刻である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 22:09:32 GMT)
HyperBench: A Benchmark and Tool for Hypergraphs and Empirical Findings [8.4]
我々は,ハイパーグラフの挿入,解析,検索を行うための分解ソフトウェアのリポジトリとワークベンチを開発した。また,異なるCQおよびCSPコレクションから得られたハイパーグラフのベンチマークも開発した。この新しいインフラで実施した実際の実験をいくつか紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 13:08:55 GMT)
Trajectory Prediction for Autonomous Driving based on Multi-Head Attention with Joint Agent-Map Representation [8.2]
エージェントの将来の軌跡は、エージェントの位置と過去の動きと静的なシーン構造という2つの重要な手がかりを用いて推測することができる。本稿では,静的シーンと周辺エージェントの同時表現を考慮したマルチヘッドアテンション手法を提案する。提案モデルでは,nuScenes 予測ベンチマークの結果が得られ,シーン構造やエージェント構成に適合した様々な将来の軌跡が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 22:41:33 GMT)
Memory and forecasting capacities of nonlinear recurrent networks [8.1]
当初、エコー状態と独立入力を持つ線形ネットワークのために導入されたメモリ容量の概念は、定常だが依存入力を持つ非線形リカレントネットワークに一般化される。入力への依存の存在は、ネットワーク予測能力の導入を自然なものにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 10:53:00 GMT)
Non-parametric generalized linear model [7.9]
統計神経科学の基本的な問題は、ニューロンが電気生理学的記録を分析して情報をエンコードする方法をモデル化することである。人気があり広く使われているアプローチは、スパイク列車を自動回帰ポイントプロセスモデルに適合させることである。実際には、フィルターをパラメータ化するためには、十分にリッチだが小さな時間基底関数のアンサンブルを選択する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 21:54:53 GMT)
Going beyond Free Viewpoint: Creating Animatable Volumetric Video of Human Performances [7.8]
本稿では,人間の演奏の高品質な映像コンテンツ作成のためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。セマンティックエンリッチメントと幾何学的アニメーション能力は、3Dデータに時間的一貫性を確立することによって達成される。ポーズ編集では、キャプチャしたデータを可能な限り活用し、キャプチャしたフレームをキネマティックに変形して所望のポーズに適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 09:46:12 GMT)
Micro-entries: Encouraging Deeper Evaluation of Mental Models Over Time for Interactive Data Systems [7.6]
本稿では,ユーザによるシステム論理のメンタルモデルの評価について論じる。メンタルモデルは、キャプチャと分析が難しい。ユーザーが何を知り、どのように知っているかを説明することで、研究者は構造化された時間順の洞察を集めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 18:27:04 GMT)
Online system identification in a Duffing oscillator by free energy minimisation [7.2]
オンラインシステム識別は、動的システムのパラメータを推定するために用いられる。提案手法は、最先端非線形モデルにおいて、オフライン予測誤差の最小化と同様に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 06:51:56 GMT)
Ubiquity of zeros of Loschmidt amplitude for mixed states in different physical processes and their implications [7.1]
混合状態密度行列の精製状態の振幅は、系が準静的、クエンチ、またはウルマン過程を行うときにゼロとなる。密度行列は準定常過程ではそのままであるが、Loschmidt振幅は相転移とは無関係にゼロを持つことができる。有限温度 DQPT と有限温度 TQPT をロシミト振幅零点に関連づけた 2 段系および 3 段系の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 15:52:48 GMT)
Differentially private $k$-means clustering via exponential mechanism and max cover [6.7]
我々は、$k$-meansクラスタリング問題に対して、新しい$(epsilon_p, delta_p)$-differentially privateアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 17:52:54 GMT)
Change Point Detection by Cross-Entropy Maximization [5.1]
本稿では,新しい変化点の導入に対するペナルティによってバランスの取れた連続セグメント間の相互エントロピーを最大化するために,変化点を選択することを提案する。 2つの挑戦的データセットの実験は、最先端の3つのアプローチと比較して、我々の手法の利点を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 21:45:13 GMT)
GAIT: Gradient Adjusted Unsupervised Image-to-Image Translation [5.1]
対向損失を利用して、翻訳された画像セットと対象画像セットの分布を一致させる。これにより、2つの領域が例えば一様領域において異なる辺分布を持つようなアーティファクトが生成される。本稿では,翻訳後の一様領域を保存する教師なしIITを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 08:04:00 GMT)
Dual Precision Deep Neural Network [4.9]
1つのモデルに2つの異なる精度モードを含む二重精度DNNを提案する。提案した2相トレーニングプロセスは,低精度モードと高精度モードの両方を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 02:56:51 GMT)
Condition on the R\'enyi Entanglement Entropy under Stochastic Local Manipulation [4.8]
ルネニエンタングルメントエントロピー(R'enyi entanglement entropy、REE)は、エンタングルメントエントロピーの自然な一般化と見なされるエンタングルメント量子化器である。ここでは、任意の順序のREEの確率分布が SLOCC の下で従うという一般的な条件を確立する。高次モーメントからの寄与は、SLOCCによる絡み合い蒸留に厳格な制限を課す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 13:27:16 GMT)
Robust Object Classification Approach using Spherical Harmonics [4.8]
我々は、点雲に基づく物体の分類に頑健な球面調和法を提案する。本研究では,ロバストオブジェクト分類のための球面畳み込みニューラルネットワークフレームワークを提案する。その結果,提案手法は,データ拡張に対するロバスト性の観点から,アートネットワークの状況よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 22:29:06 GMT)
Temporal Mental Health Dynamics on Social Media [4.7]
我々は、ソーシャルメディアプラットフォームからのメンタルヘルスデータマイニングを遠方から行うために、既存の方法論を活用している。ケーススタディとして、世界的な新型コロナウイルスパンデミックの間にシステムをデプロイします。我々は、世界的なパンデミックを明示すると同時に、世界的な現象であるクリスマス・デプレッションを暗示する、奨励的な結果を生み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 12:31:13 GMT)
Beyond Observed Connections : Link Injection [4.3]
textitlinkインジェクションは、差分可能なグラフ機械学習モデルが入力データから観測された接続を超えるのに役立つ。我々は,一連の最先端グラフ畳み込みネットワークを用いて,ノード分類とリンク予測のタスクについて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 14:22:23 GMT)
Causal structure learning from time series: Large regression coefficients may predict causal links better in practice than small p-values [4.0]
本稿では,因果構造学習のアルゴリズムを,因果関係4気候コンペで優勝した時系列データから説明する。我々は,確立されたアイデアの組み合わせが,半現実的,現実的な時系列データ上での競合性能をどのように達成するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 09:24:53 GMT)
Zero-Shot Human-Object Interaction Recognition via Affordance Graphs [3.9]
ゼロショットヒューマンオブジェクトインタラクション認識のための新しいアプローチを提案する。提案手法では,画像コンテンツ以外の知識をグラフ形式で活用する。提案手法をいくつかのデータセットで評価し,現状よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 13:14:44 GMT)
Monocular 3D Detection with Geometric Constraints Embedding and Semi-supervised Training [3.8]
我々は,KM3D-Netと呼ばれる,RGB画像のみを用いたモノクル3Dオブジェクト検出のための新しいフレームワークを提案する。我々は、対象のキーポイント、次元、方向を予測するための完全な畳み込みモデルを設計し、これらの推定を視点幾何学的制約と組み合わせて位置属性を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 00:51:51 GMT)
JUNLP@SemEval-2020 Task 9:Sentiment Analysis of Hindi-English code mixed data using Grid Search Cross Validation [3.5]
私たちは、Code-Mixed Sentiment Analysisのドメインに対する、もっとも有効なソリューションの開発に重点を置いています。この作業はSemEval-2020 Sentimix Taskへの参加として行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 10:04:07 GMT)
LSMVOS: Long-Short-Term Similarity Matching for Video Object [3.4]
半教師付きビデオオブジェクトセグメンテーションは、第1フレームにオブジェクトラベルが与えられた後続のフレームでオブジェクトをセグメンテーションすることを指す。本稿では,新しい伝搬法を探索し,短期的マッチングモジュールを用いて前のフレームの情報を抽出し,伝播に適用する。長期マッチングモジュールと短期マッチングモジュールを組み合わせることで、オンラインの微調整なしに、ネットワーク全体が効率的なビデオオブジェクトセグメンテーションを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 01:32:05 GMT)
Garain at SemEval-2020 Task 12: Sequence based Deep Learning for Categorizing Offensive Language in Social Media [3.2]
SemEval-2020 Task 12: OffenseEval: Multilingual Offensive Language Identification in Social Media (英語) データセットマクロ全体の25%のトレーニングシステムでは,f1スコアが47.763%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 17:09:29 GMT)
Properties of f-divergences and f-GAN training [3.1]
本稿では,f-GANトレーニングの基礎となるf-divergence下界の基本的な導出について述べる。我々は,f-ディバージェンスとf-GANの訓練において,情報的だが不適切な性質を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 00:21:57 GMT)
A reinforcement learning approach to hybrid control design [3.1]
1つのマルコフ決定プロセス(MDP)としてハイブリッド制御設計問題をモデル化するためのフレームワークを提案する。第2に、提案したMDPフレームワークにおけるハイブリッド制御設計問題のベンチマーク例をモデル化する。第三に、最近提案されたハイブリッドアクション空間に対する近似ポリシー最適化アルゴリズムを適用し、上記の問題集合に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 05:06:53 GMT)
W-Net: Dense Semantic Segmentation of Subcutaneous Tissue in Ultrasound Images by Expanding U-Net to Incorporate Ultrasound RF Waveform Data [2.9]
本稿では,各Aスキャンから生の超音波波形を利用する新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)フレームワークであるW-Netを提案する。背景クラスを使わずに、画像中のすべてのピクセルをラベル付けしようとします。筋ファシスタとFat fascia/stromaがラベル付けが難しい組織である理由について分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 09:14:27 GMT)
Adaptive Reinforcement Learning Model for Simulation of Urban Mobility during Crises [2.6]
本研究では,通常の状況下で人間の移動パターンを学習できる適応型強化学習モデルを提案し,検証する。提案したモデルの適用例は,ヒューストンの状況と,2017年8月にハリケーン・ハーベイによって引き起こされた洪水シナリオに示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 21:47:18 GMT)
A Feshbach engine in the Thomas-Fermi regime [2.4]
ボース=アインシュタイン凝縮体は、フェシュバッハ共鳴の助けを借りて粒子間相互作用の強さを調整することによって、仕事を生み出すことができる。これらの相互作用ランプは捕捉された気体の体積を変化させ、フェシュバッハエンジンと呼ばれる熱力学サイクルを発生させる。本稿では,トーマス・フェルミ政権におけるこのようなエンジンの動作について検討し,非可逆的な作業を最小限に抑え,効率的なエンジン運転を可能にする短絡を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 00:58:40 GMT)
Automatic cinematography for 360 video [2.3]
視覚的に興味深いカメラパスを360度ビデオから自動生成する方法について述べる。シーンオブジェクトからの情報に基づいて、異なるショットタイプの複数のショット仮説を構築し、最適なショットを描画する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 17:14:05 GMT)
Convolutional Nonlinear Dictionary with Cascaded Structure Filter Banks [2.1]
本研究では,カスケードフィルタバンクを用いた画像復元のための畳み込み非線形辞書(CNLD)を提案する。復元性能を維持しながらパラメータ数を削減できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 05:40:01 GMT)
Semantically Adaptive Image-to-image Translation for Domain Adaptation of Semantic Segmentation [1.8]
街路シーンのセマンティックセグメンテーションにおけるドメイン適応の問題に対処する。最先端のアプローチの多くは、結果が入力とセマンティックに一致していることを示しながら、ソースイメージの翻訳に重点を置いている。画像のセマンティクスを利用して翻訳アルゴリズムを導くことも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 16:16:50 GMT)
Towards Practical Implementations of Person Re-Identification from Full Video Frames [1.3]
我々は、人を再識別する現在の方法、すなわち、既に検出された画像やプリクロップされた画像内の人物を再識別しようとすることは、実用的なセキュリティアプリケーションを実装するのに十分ではないと論じる。この主張をサポートするために、FF-PRID(Full Frame Person Re-ID set)を導入し、FF-PRIDの実装を評価するための特定のメトリクスを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 22:53:46 GMT)
Policy Optimization for Linear-Quadratic Zero-Sum Mean-Field Type Games [1.2]
線形力学と二次効用を持つゼロサム平均場型ゲーム (ZSMFTG) について検討した。政策勾配に依存する2つの政策最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 13:49:08 GMT)
Mutual Teaching for Graph Convolutional Networks [1.1]
グラフ畳み込みネットワークは、そのトランスダクティブラベルの伝播により、ラベルのないサンプルのよい予測を生成する。サンプルは予測された信頼度が異なるため、高い信頼度予測を擬似ラベルとして用いてラベルを拡大する。そこで本研究では,相互教育(相互教育)と称される新たな学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 11:10:55 GMT)
Sending-or-not-sending twin-filed quantum key distribution with discrete phase modulation [1.0]
本稿では,コヒーレント状態の離散位相変調を用いた送受信プロトコルについて検討する。本稿では,従来のSNSプロトコルとSNSプロトコルの両方の離散位相変調により,キーレートの数値シミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 04:46:57 GMT)
Supervised Topological Maps [0.8]
ニューラルネットワークの内部表現空間を制御することは、教師付き方法で新しいデータを生成することができるため、望ましい特徴である。自己組織化マップ(SOM)から始まる一般化アルゴリズムを導出することにより、入力ストリームの低次元マッピングを構築しながら、これをどのように実現できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 09:30:22 GMT)
Materials Challenges for Trapped-Ion Quantum Computers [0.6]
トラップイオン量子情報処理装置は、電場を介して自由空間に保持された原子イオンに情報を格納する。量子論理は、イオンの内部および共有運動量子状態の光およびマイクロ波信号による操作によって実現される。閉じ込められたイオンは量子化された計算、センシング、通信に非常に有望であるが、パフォーマンスを向上させるためのトラップを設計するには材料研究が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 20:55:57 GMT)
Application of LSTM architectures for next frame forecasting in Sentinel-1 images time series [0.5]
L'analyse pr'edictive permet d'es les tendances des 'evenements futurs Les algorithms Deep Learning Permettent de Faire de bonnes pr'edictions
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 06:44:16 GMT)
Breast mass detection in digital mammography based on anchor-free architecture [0.5]
BMassDNet(Breast Mass Detection Network)と呼ばれる一段階の物体検出アーキテクチャを提案する。 BMassDNetはアンカーフリーで特徴ピラミッドに基づいており、異なる大きさの乳房の質量を検出する。提案するBMassDNetは,現在最上位の手法よりも競合検出性能が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 07:11:16 GMT)
Revisiting the Open-Domain Question Answering Pipeline [0.2]
本稿では,新たなマルチステージパイプラインで構成されるオープンドメインQAシステムであるMindstoneについて述べる。我々は,新しいパイプラインが低解像度ラベルの使用を可能にし,様々なタイミング要求を満たすように容易に調整できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 09:34:14 GMT)
Wigner's friend, Feynman's paths and material records [0.0]
ウィグナーは、スーパーオブザーバーが友人が測定を行う様子を観察する有名なシナリオで、この質問を前面に持ち込んだ。量子論は、観測者をその物語から遠ざけることができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 14:42:53 GMT)
When Deep Learning Meets Digital Image Correlation [0.0]
本研究の目的は、参照画像とデフォルメ画像のペアから変位場とひずみ場を抽出できるCNNの実装である。 StrainNet と呼ばれる CNN は,この目標を達成するために開発することができる。主な成果は、StrainNetがそのような測定を成功させ、気象学的な性能と計算時間の点で競合する結果を達成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 19:26:05 GMT)
Simulation of non-radiative energy transfer in photosynthetic systems using a quantum computer [0.0]
本稿では,光合成プロセスの初期段階で発生するエネルギーの励起輸送のシミュレーションのための量子アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、量子輸送に影響を与える量子効果と環境効果(純脱落)を考慮に入れている。 5量子ビットの実際の量子コンピュータにおいて、そのような現象の量子シミュレーションを行い、概念実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 18:27:07 GMT)
Semantic Segmentation of Neuronal Bodies in Fluorescence Microscopy Using a 2D+3D CNN Training Strategy with Sparsely Annotated Data [0.0]
二次元CNNはニューロンの局在において良い結果をもたらすが、不正確な表面再構成を引き起こす。 3D CNNは手動で大規模なアノテートデータを必要とするため、かなりの人的労力を要する。スパース2Dアノテーションを用いたネイティブ3D CNNモデルのトレーニングのための2段階戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 00:37:53 GMT)
SeismoFlow -- Data augmentation for the class imbalance problem [0.0]
SeismoFlowは、合成サンプルを作成するフローベースの生成モデルである。 Glowモデルにインスパイアされたこのモデルは、学習された潜在空間を利用して、1つの稀なクラスのための合成サンプルを生成する。希少クラスF1スコアの13.9%の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 14:42:37 GMT)
Reducing Communication in Graph Neural Network Training [0.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、データの自然な疎結合情報を使用する、強力で柔軟なニューラルネットワークである。我々は,GNNを訓練するための並列アルゴリズムのファミリーを導入し,従来の並列GNN訓練手法と比較して通信を効果的に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 20:35:32 GMT)
Quantum stabilizer codes, lattices, and CFTs [0.0]
安定化器型である量子誤り訂正符号はローレンツ格子や非キラル CFT と関連していることを示す。より具体的には、実際の自己双対安定化符号は、自己双対ローレンツ格子さえも関連付けることができる。得られた理論は CFT を符号化し、それらの性質を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 18:00:01 GMT)
Polarized edge state emission from topological spin phases of trapped Rydberg excitons in Cu$_2$O [0.0]
球状酸化物半導体中のリドバーグ励起子の1次元鎖では、最近トポロジカルスピン相が予測されている。有限鎖における基底状態の性質とエッジスピンの効果的な相互作用から生じる微細構造について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 13:44:04 GMT)
Physics-Informed Neural Networks for Nonhomogeneous Material Identification in Elasticity Imaging [0.0]
非均一物質の同定問題に対する物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を適用した。モデルに2つのニューラルネットワークを用いることで、PINNの物質識別能力を拡張し、非均一な物質パラメータフィールドを含める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 23:37:36 GMT)
Many-spin entanglement in multiple quantum NMR with a dipolar ordered initial state [0.0]
双極子秩序の初期状態を持つ多重量子(MQ)NMRは、多スピン絡みの探索の新しい可能性を開く。多くのスピンの絡み合いは、異なる温度と異なる数のスピンで研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 08:25:14 GMT)
Heat transport in overdamped quantum systems [0.0]
過度に被害を受けた体制にかかわる時間スケールの分離を生かして,両コントリビューションの評価方法を示す。非自明な量子補正は、システムの過度に損傷されたダイナミクスに関連する周波数スケールと比較して温度が高くても存続する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 08:55:17 GMT)
Fully-programmable universal quantum simulator with a one-dimensional quantum processor [0.0]
現在の量子デバイスは、古典的なコンピュータでは難しい特定のタスクを実行する。超伝導量子プロセッサを製造時に決定する装置の接続性を再設定することが望ましい。ここでは1次元鎖を周期的に駆動し、任意の接続性をシミュレートする効果的なハミルトン多様体を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 05:10:21 GMT)
Exploiting Latent Codes: Interactive Fashion Product Generation, Similar Image Retrieval, and Cross-Category Recommendation using Variational Autoencoders [0.0]
著者は、インタラクティブなファッション製品アプリケーションフレームワークを構築するために、VAE(Variational Autoencoder)を使うことを提案している。このパイプラインは、希望する製品を特定する際の直接ユーザインタラクションを可能にする、電子商取引の急成長する業界に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 13:27:30 GMT)
Evaluation of Deep Convolutional Generative Adversarial Networks for data augmentation of chest X-ray images [0.0]
医用画像データセットは通常、データを取得し、アノテーションを消費するコストが高いため、不均衡である。本研究では,Chest X-raysデータセット上で生成モデルを用いてデータ拡張を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 16:43:55 GMT)
Estimating the Brittleness of AI: Safety Integrity Levels and the Need for Testing Out-Of-Distribution Performance [0.0]
AI(Test, Evaluation, Verification, and Validation for Artificial Intelligence)は、AI研究者が生み出した経済的、社会的報酬を制限することを脅かす課題である。本稿では,いずれもDeep Neural Networksを定めていないことを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 03:33:40 GMT)
Embedded Development Boards for Edge-AI: A Comprehensive Report [0.0]
IoTアプリケーションの処理の大部分は、中央クラウドで行われている。ネットワークの端でデータを処理する新しいトレンドが生まれつつある。本稿では,Edge上で人工知能アルゴリズムを実行するための開発ボードをレビューした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 03:34:05 GMT)
Driven Dipolariton Transistors in Y-shaped Channels [0.0]
エキシトンジポラリトンは、ポラリトロントランジスタの作用素子を実現するためのプラットフォームとして研究されている。遷移金属ジバルコゲナイド(TMD)の不均一二層膜における双極子の室温ダイナミクスについて検討した。本研究は,室温ジポラリトンを用いた高効率光トランジスタの設計への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 05:11:04 GMT)
Deep Learning to Detect Bacterial Colonies for the Production of Vaccines [0.0]
本研究は, 病原性コロニーと非病原性コロニーの区別を許容精度で行うことが可能であることを示す。探索には多くの可能性が残されているが,本研究の結果は,細菌コロニーの分離・分類における深層学習の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 10:10:43 GMT)
Control and readout of a superconducting qubit using a photonic link [0.0]
普遍的な量子コンピュータは、数百万ビットの量子ビット(量子ビット)を持つプロセッサを必要とする。超伝導量子プロセッサでは、各量子ビットは、室温電子回路と量子回路の低温環境を接続するマイクロ波信号線で個別に処理される。ここでは,光ファイバーを用いたフォトニックリンクを用いて,室温からの変調レーザ光を低温光検出器に誘導し,ミリケルビン温度で直接ショットノイズに制限されたマイクロ波信号を伝送する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 16:19:41 GMT)
Comparative Evaluation of Pretrained Transfer Learning Models on Automatic Short Answer Grading [0.0]
自動短解像(英: Automatic Short Answer Grading, ASAG)は、学生の回答を、質問と所望の回答を与えられた計算的アプローチによって評価する過程である。従来の研究では、概念マッピングやファセットマッピングといった手法が実装されており、また意味的特徴を抽出するために従来の単語埋め込みを用いたものもある。我々は,移動学習モデルであるELMo,BERT,GPT,GPT-2の事前学習埋め込みを用いて,その効率性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 19:07:34 GMT)
Clustering of Nonnegative Data and an Application to Matrix Completion [0.0]
本研究では, それらの部分空間間の相関関係を, 一定の尺度で解析する。我々は,クラスタリングアルゴリズムを用いて,ある自然条件を満たすデータ行列上で,標準的な行列補完アルゴリズムより優れている行列補完アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 18:24:47 GMT)
Charge oscillations in a simple model of interacting magnetic orbits [0.0]
磁場中における2つ以上の相互作用する電子軌道の集合に対する特定の固有状態について研究した。重なり関数の振動と軌道間の電荷密度の移動を逆場関数として考える。この構成の一般化は、正確な固有関数を持ついくつかの相互作用する軌道の連鎖に対して提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 08:41:22 GMT)
COVID-19: The Information Warfare Paradigm Shift [0.0]
近年の情報戦争では、偽ニュース、選挙妨害、過激派ソーシャルメディアと情報空間における主要な戦闘劇場として戦うための研究や政府の努力が続けられている。新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、これらの仮定の反響を生んでいる。新型コロナウイルス(COVID-19)が示すのは、公衆衛生に関連するものは、市民の感情を揺さぶり、複数の方向で社会に波及した大きな影響を誘発する反応を起こすのに、はるかに強力であるということだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 18:04:00 GMT)
CODO: An Ontology for Collection and Analysis of Covid-19 Data [0.0]
COviD-19 Ontology for Case and patient information (CODO)は、新型コロナウイルスのパンデミックに関するデータの収集と分析のためのモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 17:32:37 GMT)
Bridging entanglement dynamics and chaos in semiclassical systems [0.0]
本稿では,古典的および量子カオスの量子化器に両部および多部間の絡み合い成長を接続する統一フレームワークを提案する。半古典的状態において、フォン・ノイマンエンタングルメントエントロピー、スピンスクイーズ、量子フィッシャー情報、および時間外二乗可換子の力学は、近傍の位相空間軌道の分岐によって制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 07:48:50 GMT)
Brain-inspired self-organization with cellular neuromorphic computing for multimodal unsupervised learning [0.0]
本稿では,自己組織マップとヘビアン様学習を用いた再突入理論に基づく脳刺激型ニューラルシステムを提案する。システムトポロジがユーザによって固定されるのではなく,自己組織化によって学習されるような,いわゆるハードウェアの可塑性の獲得について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 17:10:21 GMT)
Asymmetry of CNOT gate operation in superconducting transmon quantum processors using cross-resonance entangling [0.0]
制御NOT(CNOT)ゲートは一般に量子プロセッサの標準ゲートセットに含まれている。我々はIBM Qネットワーク上で量子プロセッサを用いてこれを探索した。最終状態の誤差の非対称性は回路深さとともに増加することが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 20:42:27 GMT)
Antifragility Predicts the Robustness and Evolvability of Biological Networks through Multi-class Classification with a Convolutional Neural Network [0.0]
本研究では,生物学的ネットワークのロバスト性と進化性を,関数の明示的な比較を伴わずに推定する手法を開発した。元のネットワークと変異したネットワークの違いにより、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングし、堅牢性と進化性の性質を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 10:33:00 GMT)
Answering Counting Queries over DL-Lite Ontologies [0.0]
本稿では,クエリをカウントする一般的な形式を導入し,従来の提案に関連付けるとともに,そのようなクエリに答えることの複雑さについて検討する。我々は、複雑性境界の改善を確立させる、実践的に関連するいくつかの制約について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 11:10:21 GMT)
An exploratory study of L1-specific non-words [0.0]
異なる言語モデルを持つ非単語の再ランク付けは、スウェーデン性に知覚的な違いをもたらす」。実験結果から,L1の非単語はスウェーデン語の非単語に次いで2番目に遅く処理されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 15:18:55 GMT)
All Data Inclusive, Deep Learning Models to Predict Critical Events in the Medical Information Mart for Intensive Care III Database (MIMIC III) [0.0]
本研究は35,348人を対象に42,818人の入院患者を対象に行った。複数のデータソースにわたる7500万以上のイベントが処理され、3億5500万以上のトークンが処理された。すべてのデータソースを使用して構築されたモデルから、はるかに信頼性が高く、信頼性の高いホスピタル死亡を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 22:12:18 GMT)
Achieving the ultimate quantum timing resolution [0.0]
本稿では、時間偏差、時間オフセット、および超短パルスの不整合混合の相対強度を1光子レベルで同時推定するための最終的な量子精度を達成するための時間モードデマルチプレクシング方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 13:47:06 GMT)
A new heuristic algorithm for fast k-segmentation [0.0]
文献には$k$-segmentationの厳密で近似的な方法が存在する。本稿では,既存の手法を改善するために,新しいアルゴリズムを提案する。計算コストのごく一部で正確な手法と競合するアキュラシーを提供することを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 04:50:17 GMT)
3D dynamic hand gestures recognition using the Leap Motion sensor and convolutional neural networks [0.0]
本稿では,Leap Motionセンサーを用いて取得した非静的なジェスチャーの認識方法を提案する。取得したジェスチャー情報をカラー画像に変換し、ジェスチャー中の手関節位置の変化を平面に投影する。ジェスチャーの分類はDeep Convolutional Neural Network (CNN)を用いて行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Sep 2020 15:13:22 GMT)