Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Real Time Speech Enhancement in the Waveform Domain [99.0]
本稿では,ラップトップCPU上でリアルタイムに動作する生波形を用いた因果音声強調モデルを提案する。提案モデルは、スキップ接続を持つエンコーダデコーダアーキテクチャに基づいている。静止ノイズや非定常ノイズを含む様々な背景ノイズを除去することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 14:32:59 GMT)
Active Learning++: Incorporating Annotator's Rationale using Local Model Explanation [84.1]
アノテーションは、与えられたクエリの重要性に基づいて入力特徴をランク付けすることで、ラベルを選択するための根拠を提供することができる。すべての委員会モデルを等しく重み付けして次の事例を選択する代わりに、アノテータのランクにより高い一致で委員会モデルにより高い重みを割り当てます。このアプローチは、LIMEのような局所的な説明を生成するためにモデルに依存しない手法を用いて、任意の種類のMLモデルに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 08:07:33 GMT)
MIDAS at SemEval-2020 Task 10: Emphasis Selection using Label Distribution Learning and Contextual Embeddings [47.0]
本稿では,文章による強調選択に関するSemEval 2020 - Task 10への提出について述べる。我々は、この強調選択問題を、文脈埋め込みモデルで基礎となるテキストを表現するシーケンスラベリングタスクとしてアプローチする。私たちの最高のパフォーマンスアーキテクチャは、さまざまなモデルの集合体で、全体的なマッチングスコアは0.783で、31チーム中15位です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 00:15:33 GMT)
Hybrid Differentially Private Federated Learning on Vertically Partitioned Data [41.8]
垂直統合学習(VFL)のためのDPフレームワークであるHDP-VFLについて述べる。我々は、VFLの中間結果(IR)が、コミュニケーション中にトレーニングデータのプライベート情報を漏洩させる方法について分析する。数学的には、我々のアルゴリズムはVFLのユーティリティ保証を提供するだけでなく、マルチレベルプライバシも提供することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 16:06:04 GMT)
Simplifying Architecture Search for Graph Neural Network [38.5]
本稿では,新しい探索空間と強化学習に基づく探索アルゴリズムからなるSNAGフレームワークを提案する。実世界のデータセットを用いた実験は、人間設計のGNNやNAS手法と比較してSNAGフレームワークの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 12:06:14 GMT)
Automatic Yara Rule Generation Using Biclustering [30.3]
Yaraのルールは、サイバーセキュリティの実践者やアナリストの間ではユビキタスなツールだ。ツールはほとんど存在せず、特定の家族向けのYaraルールの自動生成方法に関する作業は比較的ほとんど行われていない。我々は、大規模なn-gram(n geq 8$)と新しいビクラスタリングアルゴリズムを組み合わせて、Yaraルールを現在利用可能なソフトウェアよりも効率的に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 02:02:43 GMT)
Libri-Adapt: A New Speech Dataset for Unsupervised Domain Adaptation [23.1]
本稿では,音声認識モデルにおける教師なし領域適応研究を支援するために,新しいデータセットLibri-Adaptを提案する。 72の異なるドメインにまたがっており、ASRモデルで遭遇する困難な実践シナリオを表している。ドメインシフトがMozilla DeepSpeech2 ASRモデルに与える影響を定量化するベースライン結果をいくつか提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 20:47:20 GMT)
Once Upon A Time In Visualization: Understanding the Use of Textual Narratives for Causality [21.7]
因果性ビジュアライゼーションは、イベントの時間的連鎖を理解するのに役立つ。しかし、これらのイベントシーケンスの規模と複雑さが大きくなるにつれて、これらの視覚化でさえ圧倒的に利用できなくなる。本稿では、因果性可視化を強化するためのデータ駆動型ストーリーテリング手法として、テキスト物語の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 05:46:24 GMT)
Learning Robust Node Representations on Graphs [21.7]
本稿では,ノード表現の安定性に加えて,滑らかさや識別性についても紹介する。我々は、教師なしの方法で頑健なノード表現を学習する、コントラストグラフニューラルネットワーク(CGNN)と呼ばれる新しい手法を開発した。具体的には、CGNNは、既存のGNNモデルとの滑らかさを保ちながら、対照的な学習目標による安定性と識別性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 03:04:42 GMT)
Computational Models for Academic Performance Estimation [21.3]
本稿では,ディープラーニングと機械学習のアプローチを深く分析し,自動学生のパフォーマンス推定システムの構築について述べる。主なコントリビューションは、(a)15のコースからなる大規模なデータセット(学術研究のために公開されている)、(b)このデータセットの推定問題に関する統計的分析と改善である。機能エンジニアリングや論理関数の推論に依存する従来のアプローチとは異なり、我々のアプローチは完全にデータ駆動であり、様々な予測タスクでパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 07:31:37 GMT)
Rain rendering for evaluating and improving robustness to bad weather [20.4]
本稿では,一般的なコンピュータビジョンアルゴリズムを体系的に評価し,降雨量の制御を可能にする降雨パイプラインを提案する。物理に基づく降雨増強は、物理粒子シミュレータと正確な雨光度モデリングを組み合わせたものである。雨量増大したKITTI,Cityscapes,nuScenesのデータセットを用いて,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーション,深さ推定アルゴリズムの徹底的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 21:08:41 GMT)
A Framework for Private Matrix Analysis [20.4]
我々は、スペクトル近似、主成分分析、線形回帰のための空間微分プライベートアルゴリズムを第1の効率$o(W)$で提供する。また、主成分分析の2つの重要な変種に対して、効率的な微分プライベートアルゴリズムを創出し、示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 08:01:59 GMT)
Perfusion Imaging: A Data Assimilation Approach [18.4]
灌流画像(PI)は脳卒中や脳腫瘍の診断に用いられる。コントラスト・エイジェント・フリーアプローチ(例えば、ボクセル内不整合運動に基づく)も存在するが、これまでは日常的に臨床応用は行われていない。これらの手法は、動脈入力関数(AIF)をおよそモデル組織灌流に頼り、空間的依存を無視し、AIFを確実に推定することにも依存する。本研究では, 対流拡散モデルの速度場と拡散場を推定し, コントラストのダイナミクスを最もよく説明するデータ同化手法(PIANO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 18:44:44 GMT)
Worst-Case Risk Quantification under Distributional Ambiguity using Kernel Mean Embedding in Moment Problem [17.9]
カーネルの平均埋め込みを用いた分布あいまいさ下での最悪のケースリスクの定量化を提案する。制約制御システムのコンテキストにおける最悪の制約違反確率を特徴付ける上で,提案手法を数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 15:02:55 GMT)
Classifier Combination Approach for Question Classification for Bengali Question Answering System [17.6]
本研究は, ベンガルの質問分類課題において, 既存の個人モデルよりも, 複数モデルの組み合わせにより, より良い分類性能が得られることを示した。我々は、QCの精度を高めるために、最先端のマルチモデル組み合わせ技術、すなわちアンサンブル、積み重ね、投票を利用した。ここで提示されるアプローチは、他のインド・アーリア語やインド語で質問応答システムを開発するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 14:47:12 GMT)
Screening Rules and its Complexity for Active Set Identification [16.8]
スクリーニングルールは、部分微分集合の自然特性と最適条件の組み合わせに由来することを示す。軽微な仮定の下で、収束アルゴリズムの最適能動集合を特定するのに必要な反復数を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 11:10:34 GMT)
PSO-PS: Parameter Synchronization with Particle Swarm Optimization for Distributed Training of Deep Neural Networks [16.4]
我々はディープニューラルネットワーク(DNN)の分散トレーニングプロセスにParticle Swarm Optimizationを統合する新しいアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムでは,粒子によって計算処理を符号化し,DNNの重みとトレーニング損失を粒子特性によってモデル化する。各同期段階では、重みや勾配を平均化する代わりに、すべての労働者から集められたサブウェイトからPSOによって重みが更新される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 05:18:32 GMT)
Fairness-Aware Online Personalization [16.3]
個人格付けを含むオンラインパーソナライズ設定における公平性について検討する。最初に、オンラインパーソナライゼーションが、ユーザが応答に偏っている場合、モデルが不公平に行動することを学ぶことを実証する。次に、公正な制約の下でパーソナライズされたモデルを学習する問題を定式化し、機械学習におけるバイアスを軽減するための正規化に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 10:03:27 GMT)
Simultaneous Energy Harvesting and Gait Recognition using Piezoelectric Energy Harvester [15.9]
応力や振動から電気を発生させる圧電式エネルギー回収装置は、ウェアラブルの電池寿命を延ばすための有効なソリューションとして注目を集めている。近年の研究では、PEHは人間の歩行を効率よく検出する受動的センサーとしても機能することが明らかになっている。インソールの形状因子における歩行認識アーキテクチャを提案し,その歩行認識と20名の被験者によるエネルギー収穫性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 15:12:33 GMT)
Unsupervised Wasserstein Distance Guided Domain Adaptation for 3D Multi-Domain Liver Segmentation [14.6]
非教師なしドメイン適応は、ソースドメインから新たなターゲットドメインに医用画像に基づいてトレーニングされた堅牢なモデルを適用する際に、ネットワーク性能を改善することを目的としている。本稿では,ワッサースタイン距離誘導不整合表現に基づく3次元マルチドメイン肝セグメンテーションの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 23:48:27 GMT)
Next-Best View Policy for 3D Reconstruction [13.2]
我々は,Next-Best View(NBV)ポリシーを学習するためのScan-RLという学習アルゴリズムを提案する。実験では、Scan-RLを用いて、基準の円形経路と比較して、歩数が少なく、距離も短い家屋をスキャンできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 15:30:45 GMT)
MFL_COVID19: Quantifying Country-based Factors affecting Case Fatality Rate in Early Phase of COVID-19 Epidemic via Regularised Multi-task Feature Learning [10.9]
新型コロナウイルスの感染拡大により、世界中で急速に拡大している。多くの国は、感染を最小限に抑えるため、時間的に集中的な抑制を実施してきたが、医療資源の厳しい需要により、高いケース致命率(CFR)がもたらされた。社会文化的問題や高齢化など他の国に根ざした要因も、早期の道徳改善のために介入を行うことの実践的効果に影響を与えている。新型コロナウイルス感染症の第2波に備える上では、さまざまな国におけるこれらの要因とCFRとの関係をよりよく理解することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 22:34:14 GMT)
Distributed Deep Convolutional Compression for Massive MIMO CSI Feedback [10.0]
大規模マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)システムは、空間的多様性と多重化ゲインを達成するために、基地局(BS)のダウンリンクチャネル状態情報(CSI)を必要とする。本稿では、畳み込み層と量子化およびエントロピー符号化ブロックからなるディープラーニング(DL)ベースのCSI圧縮スキームDeepCMCを提案する。 DeepCMCは、CSI品質とフィードバックオーバーヘッドの間のトレードオフを可能にする、重み付けされたレート歪みコストを最小限に抑えるように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 11:31:03 GMT)
Detection Defense Against Adversarial Attacks with Saliency Map [7.7]
ニューラルネットワークは、人間の視覚にほとんど受容できない敵の例に弱いことがよく確認されている。既存の防衛は、敵の攻撃に対するモデルの堅牢性を強化する傾向にある。本稿では,新たな雑音と組み合わせた新しい手法を提案し,不整合戦略を用いて敵のサンプルを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 13:57:17 GMT)
Edge-variational Graph Convolutional Networks for Uncertainty-aware Disease Prediction [7.6]
本研究では、画像データと非画像データを自動的に統合し、不確実性を考慮した疾患予測を行うための一般化可能なフレームワークを提案する。 4つのデータベースを用いた実験結果から,自閉症スペクトラム障害,アルツハイマー病,眼疾患の診断精度を一貫して改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 15:53:17 GMT)
Deep Active Learning by Model Interpretability [7.3]
本稿では, 線形分離可能なサンプル領域について, アクティブラーニングの課題について紹介する。モデル解釈可能性(DAMI)を用いた新しい深層能動学習手法を提案する。ラベルなしデータ全体の最大代表性を維持するため、DAMIは異なる線形分離可能な領域のサンプルを選択してラベル付けしようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 06:28:52 GMT)
A Change-Detection Based Thompson Sampling Framework for Non-Stationary Bandits [7.0]
本研究では,非定常な2本腕バンディットフレームワークについて検討し,変化検出に基づくトンプソンサンプリングアルゴリズムを提案する。提案手法は、腕の最近の報酬の経験的平均と、その歴史から得られる報酬の平均を推定する。無線ネットワークにおける無線アクセス技術 (RAT) の選択をエッジ制御するために, TS-CDの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 18:12:25 GMT)
TRANSPR: Transparency Ray-Accumulating Neural 3D Scene Point Renderer [6.3]
本稿では,半透明シーンをモデル化可能なニューラルポイントベースグラフィックス手法を提案し,評価する。半透明な点雲のシーンの新たなビューは、我々のアプローチでトレーニングした後に生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 21:19:18 GMT)
Approaches, Challenges, and Applications for Deep Visual Odometry: Toward to Complicated and Emerging Areas [6.1]
ビジュアル・オドメトリー(VO)は、相対的な局所化問題に対処する一般的な方法である。ディープラーニングベースの手法は、効果的で堅牢な表現を自動的に学習することができる。本稿では,ディープラーニングがVOシステムをどのように利益を上げ,最適化するかについて,深い洞察を得ることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 08:25:23 GMT)
Goal-Directed Occupancy Prediction for Lane-Following Actors [5.5]
共有道路を走行する車両の将来の行動を予測することは、安全な自動運転にとって重要な課題である。本稿では,地図化された道路トポロジを利用して,可能な目標を推論し,ダイナミックな道路アクターの空間的占有度を予測する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 20:44:59 GMT)
SilkViser:A Visual Explorer of Blockchain-based Cryptocurrency Transaction Data [5.4]
この研究では、SilkViserという新しいオンライン暗号通貨トランザクションデータ閲覧ツールを紹介した。詳細なシナリオと要件分析によってガイドされ、視覚化設計の一連のシリーズを作成します。結果は、SilkViserがNUsersとEUserの要件を満たすことができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 05:54:11 GMT)
The 2ST-UNet for Pneumothorax Segmentation in Chest X-Rays using ResNet34 as a Backbone for U-Net [4.6]
本研究では2段階トレーニングシステム (2ST-UNet) を提案する。まず、トレーニングされたモデルの重みをロードする前に、低い解像度でネットワークをトレーニングし、より高い解像度でネットワークを再トレーニングします。実験の結果,2段階トレーニングがネットワーク収束の高速化につながることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 19:39:05 GMT)
A Hierarchical Architecture for Human-Robot Cooperation Processes [4.0]
本稿では,FlexHRC+と呼ばれる階層型人間ロボット協調アーキテクチャを提案する。高多様性のショップフロアタスクにおいて、人間のオペレータをサポートする際に、より広範囲の自律性を備えた協調ロボットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 19:55:32 GMT)
A Metamodel and Framework for AGI [3.2]
本稿では,応用AGIシステム構築のための知識保存メタモデルとフレームワークを実装したDeep Fusion Reasoning Engine(DFRE)を紹介する。 DFREは、対称関係と反対称関係の明確な区別など、いくつかの重要な基本的な知識特性を示す。提案手法は, 教師なし物体の検出・認識において, 平均94%の精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 23:36:32 GMT)
An FPGA Accelerated Method for Training Feed-forward Neural Networks Using Alternating Direction Method of Multipliers and LSMR [2.9]
ニューラルネットワークトレーニングのための新しいFPGAアクセラレーションアルゴリズムの設計、実装、デプロイ、テストに成功した。本手法は,並列特性が強い乗算器アルゴリズムの交互方向法に基づく。我々は,Intel FPGA SDK for OpenCLを用いたFPGAアクセラレーションバージョンを開発し,その後,Intel Arria 10 GX FPGA上でプログラムのデプロイに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 17:33:03 GMT)
An Analysis of Alternating Direction Method of Multipliers for Feed-forward Neural Networks [2.9]
このアプローチの背後にある動機は、スケーラブルで並列化可能なニューラルネットワークのトレーニング方法を実行することにある。我々はそれぞれSGDとAdamと比較して6.9%と6.8%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 22:13:54 GMT)
QiaoNing at SemEval-2020 Task 4: Commonsense Validation and Explanation system based on ensemble of language model [2.7]
本稿では,SemEval-2020 Task 4コンペティションに提出された言語モデルシステムについて述べる。我々は、事前訓練された言語モデル(BERT、XLNet、RoBERTa、ALBERT)を用いて転送学習を行い、このタスクでそれらを微調整した。アンサンブルされたモデルはこの問題をよりよく解決し、モデルの精度はサブタスクAで95.9%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 05:12:50 GMT)
Universal presence of time-crystalline phases and period-doubling oscillations in one-dimensional Floquet topological insulators [2.4]
一次元周期駆動系におけるトポロジカルフロケット時間結晶(TFTC)の存在を報告した。時間結晶的な「基底状態」のモデリングは、トポロジカルフォトニクスや超低温場のような実験プラットフォームで容易に実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 13:15:09 GMT)
Density Fixing: Simple yet Effective Regularization Method based on the Class Prior [2.4]
本稿では,教師付き・半教師付き学習によく用いられる密度固定法という正規化手法の枠組みを提案する。提案手法は,モデルの事前分布や発生頻度を近似させることで,一般化性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 05:07:23 GMT)
Learning Speaker Embedding with Momentum Contrast [2.3]
話者検証は、可変長の発話から話者識別的埋め込みを抽出する表現学習タスクとして定式化することができる。 MoCoは、最近提案された教師なしの表現学習フレームワークである。本研究では,音声セグメントから話者埋め込みを学習するためにMoCoを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 08:00:17 GMT)
Automatic Dialect Adaptation in Finnish and its Effect on Perceived Creativity [2.2]
我々は、方言適応がコンピュータ生成詩の創造性に対する影響について研究する。方言が標準フィンランド語から逸脱するほど、人々は既存の評価基準を提示する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 09:28:44 GMT)
Duluth at SemEval-2020 Task 7: Using Surprise as a Key to Unlock Humorous Headlines [1.9]
ユーモアの不整合理論にインスパイアされた私たちは、編集された見出しのサプライズを捉えるために、対照的なアプローチを使用します。公式評価では,49件中11件目で0.531件のRMSEが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 18:34:54 GMT)
Deep Learning for Automatic Spleen Length Measurement in Sickle Cell Disease Patients [1.7]
シックル細胞病(Sickle Cell Disease, SCD)は、世界で最も一般的な遺伝疾患の一つである。脾臓の大きさを測定するための現在のワークフローには、おそらく2次元超音波画像における手動長さ測定が続く。超音波画像から脾臓の長さを自動的に推定する深層学習法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 10:47:49 GMT)
UPB at SemEval-2020 Task 9: Identifying Sentiment in Code-Mixed Social Media Texts using Transformers and Multi-Task Learning [1.7]
本研究チームは,SemEval-2020 Task 9のために開発したシステムについて述べる。私たちは、ヒンディー語とスペイン語の2つのよく知られた混成言語をカバーすることを目指しています。提案手法は, 平均F1スコアが0.6850であるヒンディー語タスクにおいて, 有望な性能を達成する。スペイン語と英語のタスクでは、29人中17人として、平均で0.7064のF1スコアを獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 17:19:18 GMT)
Gradient-based Competitive Learning: Theory [1.7]
本稿では,勾配に基づく学習と競争的な学習を組み合わせることで,この分野の新たな視点を紹介する。この理論は、ニューラルネットワークが入力行列の変換を直接研究することで、トポロジカル構造を学習できるという直感に基づいている。提案手法は、トポロジカル学習タスクの広範な選択に一般化できるため、大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 19:00:51 GMT)
IVACS: Intelligent Voice Assistant for Coronavirus Disease (COVID-19) Self-Assessment [0.9]
新型コロナウイルス自己診断(IVACS)のためのインテリジェント音声ベースアシスタントを提案する。このインタラクティブアシスタントは、CDC(Centers for Disease Control and Prevention)とWHO(World Health Organization)のガイドラインを用いて、新型コロナウイルス関連の症状を診断するために構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 08:48:08 GMT)
Romanian Diacritics Restoration Using Recurrent Neural Networks [0.9]
対話的復元はルーマニア語のテキストを適切に処理するための必須ステップである。ルーマニアの修復のために実験されたほとんどの手法はニューラルネットワークを使用しない。ダイアクリティカルティクスを復元するために,異なるレベルの抽象化情報に到達可能な,繰り返しニューラルネットワークに基づく新しいニューラルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 14:20:35 GMT)
SemEval-2020 Task 11: Detection of Propaganda Techniques in News Articles [0.7]
本稿では,新聞記事中のプロパガンダ技術の検出に関するSemEval-2020 Task 11の結果を紹介する。このタスクには、スパン識別と技術分類という2つのサブタスクがあった。両方のサブタスクでは、最高のシステムはトレーニング済みのトランスフォーマーとアンサンブルを使用していた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 10:05:43 GMT)
Comprehensive Semantic Segmentation on High Resolution UAV Imagery for Natural Disaster Damage Assessment [0.3]
災害シナリオにおける視覚知覚のための大規模ハリケーン・マイケルデータセットを提案する。セマンティックセグメンテーションのための最先端のディープニューラルネットワークモデルを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 22:03:20 GMT)
Randomness Concerns When Deploying Differential Privacy [0.3]
米国国勢調査局は、2020年12月の人口・住宅国勢調査で収集された機密応答データを保護するために、差分プライバシーを使用している。国勢調査局のDPシステムは、開示回避システム(DAS)に実装されており、乱数源を必要とする。 2020年の国勢調査では、人や家庭のテーブルを保護するために、およそ90TBのランダムバイトが必要になると見積もっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 15:28:40 GMT)
Optimization of High-dimensional Simulation Models Using Synthetic Data [0.2]
本稿では,シミュレーションパラメータに対する可算区間の仕様のみを必要とするBuBシミュレータを提案する。詳細な統計分析を行うことができ、最も重要なモデルパラメータについて深い洞察を得ることができる。この研究は、新型コロナウイルスのパンデミックによって引き起こされる困難について明確に取り上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 17:21:41 GMT)
Von Neumann's No Hidden Variable Theorem [0.0]
既存のQMの定式化、位相空間(PS)の定式化は分散自由アンサンブルを可能にする。我々は、違反した仮定(テキストではIと綴られている)を、$mathbbR$の値 r が$f(mathbbR)$の値 f(r) を意味することを要求するものであると特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 09:24:58 GMT)
Utilizing Citation Network Structure to Predict Citation Counts: A Deep Learning Approach [0.0]
本稿では,情報カスケードの効果を組み合わせ,引用数予測問題に注目するエンド・ツー・エンドのディープラーニングネットワークであるDeepCCPを提案する。 6つの実データ集合の実験によると、DeepCCPは引用数予測の精度において最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 05:27:50 GMT)
Time molecules with periodically driven interacting qubits [0.0]
時間的量子力学的干渉現象の数値的証拠:時間分子(TM) TMは、周期的に出現し、長い期間、$delta t_mathrmTM gg T$を有する。 TMは超伝導量子ビットの配列によるマイクロ波実験で観測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 12:47:43 GMT)
Spectral properties of spiral-shaped quantum waveguides [0.0]
硬壁渦巻状領域に閉じ込められた粒子の性質について検討した。我々は、連続体閾値以上のスペクトルがしきい値から絶対連続しているアルキメデス渦巻を詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 13:18:17 GMT)
Spatio-Temporal Activation Function To Map Complex Dynamical Systems [0.0]
リカレントニューラルネットワークのサブセットであるReservoir Computingは、複雑な力学系をシミュレートするために積極的に使用されている。時間項を含めることで、アクティベーション関数の基本的な性質が変化し、時系列データの複雑なダイナミクスを捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 23:08:25 GMT)
Quantum finite-time thermodynamics: insight from a single qubit engine [0.0]
本研究では, 熱輸送, 量子摩擦, 熱化から生じる不可逆性の量子的起源について, 外部駆動の有無で検討する。本分析では,コヒーレンスの役割とエントロピー生成の量子起源を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 19:22:53 GMT)
Phase noise-immune unconditionally secured classical key distribution using doubly coupled Mach-Zehnder interferometer [0.0]
二重マッハ・ツェンダー干渉計のフレームにおける古典鍵分布(USCKD)における非条件セキュリティのための新しい物理 USCKDは特に自由空間光リンクのための環境ノイズ免疫プロトコルであることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 07:57:31 GMT)
Perfect Intrinsic Squeezing at the Superradiant Phase Transition Critical Point [0.0]
超ラジアント相転移(SRPT)の量子臨界点において、光子-マター結合系の基底状態が完全に圧縮される 2モード基底における量子ゆらぎのばらつきは、SRPT臨界点において消滅し、その共役ゆらぎは変化し、理想的にはハイゼンベルクの不確実性原理を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 02:29:26 GMT)
Neural ODE with Temporal Convolution and Time Delay Neural Networks for Small-Footprint Keyword Spotting [0.0]
我々は, NODE を KWS に適用し, バッチ正規化を NODE ベースのネットワークに適用する手法を提案する。提案モデルのモデルパラメータの数は,従来のKWSモデルよりも68%小さくなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 12:06:36 GMT)
IMDb data from Two Generations, from 1979 to 2019; Part one, Dataset Introduction and Preliminary Analysis [0.0]
ユーザ規制の「IMDb」と最も注目されているポータルは、巨大なデータベースを作成する機会を提供している。評価データ、ジャンル、キャスト・アンド・クルー、MPAA格付け証明書、親子ガイドの詳細、関連映画情報、ポスター等、IMDbに提供される様々な情報で構成されており、これは現在までに最大のデータセットである79kタイトルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 21:30:25 GMT)
Higher-order Quasi-Monte Carlo Training of Deep Neural Networks [0.0]
本稿では,DNN (Deep Neural Network) によるDtO (Data-to-Observable) マップのトレーニングに準モンテカルロ点を用いた新しいアルゴリズム手法と誤差解析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 11:31:42 GMT)
Efficient calculation of gradients in classical simulations of variational quantum algorithms [0.0]
O(P)時間における勾配を正確に計算するエミュレーション戦略の新たな導出法を提案する。私たちの戦略は非常にシンプルで、'apply gate'、'clone state'、'inner product'プリミティブのみを使用します。ゲート並列化スキームやハードウェアアクセラレーションや分散シミュレータと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 21:39:44 GMT)
Characterizing mixed state entanglement through single-photon interference [0.0]
量子力学の実験にはエンタングルメントの検証と測定が不可欠である。本研究では,光子を検出せずに2光子混合状態における絡み合いの検証と測定を可能にする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 23:38:02 GMT)
Attosecond Dynamics in Liquids [0.0]
本稿では, 液体中の時間分解測定における第1段階について概説する。まず, 筒状マイクロジェットを用いたアト秒光電子分光法について検討する。第2部では, 平らなマイクロジェットを用いた液体のHHSについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 18:40:28 GMT)
A Survey on Smart Metering Systems using Blockchain for E-Mobility [0.0]
電気自動車の登場に伴い、世界中の電力システムに様々な課題と機会が提示されている。電気モビリティを実現するためには、エネルギー消費のスマートな測定や、これらの測定のサイバーセキュリティといった、新たな課題を解決しなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 22:55:25 GMT)
A Generative Adversarial Approach To ECG Synthesis And Denoising [0.0]
本稿では,GANを用いて現実的なECG信号を生成する手法を提案する。我々はこれらを利用してECG信号の最先端のフィルタリング品質を実現するデノナイズオートエンコーダを訓練し評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Sep 2020 10:17:33 GMT)