Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Measuring Generalisation to Unseen Viewpoints, Articulations, Shapes and Objects for 3D Hand Pose Estimation under Hand-Object Interaction [137.3]
HANDS'19は、現在の3Dハンドポーズ推定器(HPE)がトレーニングセットのポーズを補間し、外挿する能力を評価するための課題である。本研究では,最先端手法の精度が低下し,トレーニングセットから外れたポーズでほとんど失敗することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 15:35:17 GMT)
Learning Universal Representations from Word to Sentence [89.8]
この研究は普遍的な表現学習、すなわち一様ベクトル空間における言語単位の異なるレベルへの埋め込みを導入し、探求する。本稿では, 単語, 句, 文の観点から, 類似したデータセットを構築するためのアプローチを提案する。適切なトレーニング設定を組み込んだよく訓練されたトランスフォーマーモデルが、効果的に普遍的な表現が得られることを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 03:53:18 GMT)
Knowledgeable Dialogue Reading Comprehension on Key Turns [84.2]
MRC(Multi-choice Machine reading comprehension)は、ある項目と質問に対する候補オプションから正しい回答を選択するモデルである。本研究は,複数回対話を行う対話型MRCに焦点を当てている。それは2つの課題に悩まされ、答えの選択決定は、最近役に立つコモンセンスをサポートせずに行われ、マルチターンコンテキストは、かなりの無関係な情報を隠蔽する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 16:52:47 GMT)
DiVA: Diverse Visual Feature Aggregation for Deep Metric Learning [83.5]
視覚的類似性は多くのコンピュータビジョンアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。ディープ・メトリック・ラーニング(DML)は、そのような類似性を学ぶための強力なフレームワークである。我々は,概念的に異なるデータ関係を対象とする複数の補完学習タスクを提案し,研究する。我々は、訓練信号を集約する単一モデルを学び、その結果、強力な一般化と最先端のパフォーマンスが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 16:19:05 GMT)
Enabling Language Models to Fill in the Blanks [81.6]
文書中の任意の位置にあるテキストの欠落を予測するタスクである,テキストを埋め込むためのシンプルなアプローチを提案する。我々は、人工的にマスキングされたテキストと隠蔽されたテキストの連結を含むシーケンスに基づいて、オフザシェルフ言語モデル(またはファインチューン)を訓練する。言語モデリングにより,この手法により,3つの分野(短編,科学的な要約,歌詞)において,LMが文全体を効果的に埋め込むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 18:03:11 GMT)
Task-specific Objectives of Pre-trained Language Models for Dialogue Adaptation [79.1]
PrLMを利用する一般的なプロセスは、まずタスク非依存のLMトレーニング目標を持つ大規模汎用コーパス上で事前トレーニングを行い、タスク固有のトレーニング目標を持つタスクデータセットを微調整する。タスク固有の目的を持つドメイン内タスク関連コーパスにタスク固有の事前学習を導入する。この手順は、特定のタスクのモデル理解能力を高めるために、元の2つのステージの間に置かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 16:46:46 GMT)
Fermionic state discrimination by local operations and classical communication [68.8]
フェミオン系の2つのバイパーティライト純状態間の局所的操作と古典的コミュニケーション(LOCC)判別について検討した。フェルミオン系では、量子系とは対照的に、理想的な状態判別性能を達成することは一般的に不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 22:08:00 GMT)
Bosonic quantum communication across arbitrarily high loss channels [68.6]
一般減衰器$Phi_lambda, sigma$はボゾン量子チャネルであり、入力と固定された環境状態を組み合わせることで作用する。任意の$lambda>0$に対して、適切な単一モード状態 $sigma(lambda)$が存在することを示す。我々の結果は、チャネルの入力でエネルギー制約を固定しても成り立ち、任意に低い透過率の極限でも一定の速度で量子通信が可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 20:49:03 GMT)
Enhanced Quadratic Video Interpolation [56.5]
より複雑なシーンや動きパターンを扱うために,拡張された2次ビデオ(EQVI)モデルを提案する。さらなる性能向上のために,学習可能な拡張プロセスと見なせる新しいマルチスケール核融合ネットワーク(MS-Fusion)を考案した。提案されたEQVIモデルは、AIM 2020 Video Temporal Super-Resolution Challengeで優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 02:31:50 GMT)
Bootstrap your own latent: A new approach to self-supervised Learning [42.1]
本稿では,自己教師型画像表現学習の新しいアプローチであるBootstrap Your Own Latent (BYOL)を紹介する。 BYOLはオンラインとターゲットネットワークと呼ばれる2つのニューラルネットワークに依存し、互いに対話し、学習する。 BYOLは、転送と半教師付きベンチマークの両方において、現在の最先端技術よりも同等以上のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 09:46:02 GMT)
Improved Robustness to Open Set Inputs via Tempered Mixup [38.0]
本稿では,背景データセットを使わずにオープンセットのロバスト性を向上する簡単な正規化手法を提案する。提案手法は,オープンセット分類ベースラインにおける最先端の成果を達成し,大規模オープンセット分類問題に容易にスケールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 04:01:31 GMT)
CAD-PU: A Curvature-Adaptive Deep Learning Solution for Point Set Upsampling [33.6]
ポイントセット・アップサンプリングは、密度と規則性を高めることを目的としている。入力点と出力点の曲面近似誤差境界をペアにすることで、目的に重要な因子を同定する。本稿では、曲率適応型特徴拡張モジュールであるCAD-PU(Curvature-adaptive Point set Upsampling Network)の設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 04:03:19 GMT)
QuantNet: Learning to Quantize by Learning within Fully Differentiable Framework [32.5]
本稿では,QuantNetというメタベースの量子化器を提案する。本手法は, 勾配ミスマッチの問題を解決するだけでなく, 配置中の二項化操作による離散化誤差の影響を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 01:41:05 GMT)
Gradient Methods Never Overfit On Separable Data [31.7]
標準勾配法は分離可能なデータに過度に適合しないことを示す。データセットに対するマージン違反数の非漸近的境界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 10:51:50 GMT)
Privacy Analysis of Deep Learning in the Wild: Membership Inference Attacks against Transfer Learning [27.5]
本稿では,転送学習モデルに対するメンバシップ推論攻撃の最初の体系的評価について述べる。 4つの実世界の画像データセットに対する実験により、メンバーシップ推論が効果的なパフォーマンスを達成できることが示されている。我々の結果は、実際に機械学習モデルから生じるメンバーシップリスクの深刻さを浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 14:14:22 GMT)
Differentiable Neural Input Search for Recommender Systems [26.9]
Differentiable Neural Input Search (DNIS) は、より柔軟な空間における混合特徴埋め込み次元を探索する手法である。 DNISはモデルに依存しないため、既存の潜在因子モデルとシームレスに統合して推奨することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 11:23:13 GMT)
A Markov Decision Process Approach to Active Meta Learning [24.5]
教師付き学習では、データが特定のタスクに関連付けられていると仮定して、与えられたデータセットに1つの統計モデルを適用する。メタラーニングでは、データは多数のタスクと関連付けられており、同時に全てのタスクでうまく機能するモデルを模索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 15:45:34 GMT)
Semi-Anchored Detector for One-Stage Object Detection [24.4]
標準の1段検出器は、分類と回帰の2つのタスクで構成されている。 ResNet-101をバックボーンとし、提案されたセミアンコール検出器はCOCOデータセット上で43.6%のmAPを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 16:57:09 GMT)
Emora: An Inquisitive Social Chatbot Who Cares For You [22.4]
Emoraは、このような体験中心のインタラクションを、現在の会話型AIの分野に持ち込もうとしている。従来の情報共有トピックハンドラは、意見指向の交換に重点を置いてバランスを取っている。新しい会話能力は、パートナーの人生体験の協調的な理解と学習プロセスからなる対話を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 00:42:59 GMT)
Investigating Gender Bias in BERT [22.1]
我々は、感情や感情の強さの予測に関連する5つの下流タスクにおいて、それが引き起こすジェンダーバイアスを分析した。本稿では,各BERT層に対する1つの主方向という,きめ細かい性別方向を求めるアルゴリズムを提案する。実験により, 下流タスクにおけるBERT誘発バイアスの低減に成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 17:38:32 GMT)
Multi-modal embeddings using multi-task learning for emotion recognition [21.0]
word2vec、GloVe、ELMoといった一般的な埋め込みは、自然言語タスクで多くの成功を示している。自然言語理解から、機械学習タスクに音声、視覚、テキスト情報を使用するマルチモーダルアーキテクチャまで、作業を拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 17:33:16 GMT)
On Target Segmentation for Direct Speech Translation [20.5]
サブワードレベルのセグメンテーションは、ニューラルマシン翻訳の最先端となった。 8言語方向と多言語訓練を含む3つのベンチマークで2つの手法を比較した。サブワードレベルのセグメンテーションは、すべての設定で好意的に比較され、1から3のBLEUポイントの範囲で文字レベルのセグメンテーションを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 07:47:01 GMT)
Ultrasound Liver Fibrosis Diagnosis using Multi-indicator guided Deep Neural Networks [20.0]
本稿では,肝線維症自動予測のためのディープラーニングフレームワークを提案する。提案したモデルのトレーニングを容易にするために,指標誘導学習機構を提案する。実験結果に示すように,本モデルでは,最先端性能の達成による有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 15:05:45 GMT)
Distributed Variable-Baseline Stereo SLAM from two UAVs [17.5]
本稿では,単眼カメラを1台,IMUを1台搭載した2台のUAVを用いて,視界の重なりと相対距離の測定を行った。本稿では,glsuavエージェントを自律的に制御するために,分散協調推定方式を提案する。我々は,高度160mまでの飛行におけるアプローチの有効性を実証し,最先端のVIO手法の能力を大きく超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 12:16:10 GMT)
Subword RNNLM Approximations for Out-Of-Vocabulary Keyword Search [17.5]
音声キーワード検索では、このクエリは音声認識システムの訓練時に観察されない語彙外単語(OOV)を含むことができる。サブワード言語モデル(LM)をファーストパス認識で使用することで、OOVワードを認識できるが、サブワードのn-gram LMでさえデータ間隔に悩まされる。本稿では,従来のn-gramモデルとRNNLM近似を補間してOOV認識を改善することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 12:33:57 GMT)
Deep Switching Auto-Regressive Factorization:Application to Time Series Forecasting [16.9]
DSARFは、時間依存重みと空間依存因子の間の積変数による高次元データを近似する。 DSARFは、深い切替ベクトル自己回帰因子化の観点から重みをパラメータ化するという最先端技術とは異なる。本実験は, 最先端手法と比較して, DSARFの長期的, 短期的予測誤差において優れた性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 20:15:59 GMT)
Proposal-Free Volumetric Instance Segmentation from Latent Single-Instance Masks [16.2]
この研究は、新しいプロポーザルフリーなインスタンスセグメンテーション手法を導入している。画像全体で予測されるシングルインスタンスセグメンテーションマスクをスライディングウィンドウスタイルで構築する。関連するアプローチとは対照的に,本手法では,各画素毎に1つのマスクを同時に予測し,画像全体のコンフリクトを解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 17:09:23 GMT)
Multi-Goal Multi-Agent Path Finding via Decoupled and Integrated Goal Vertex Ordering [16.0]
本稿では,MAPF問題を一般化したマルチゴールマルチエージェントパス探索法(MAPF$MG$)を提案する。我々は,MAPF$MG$に対処するために,異なるパラダイムを用いた2つの新しいアルゴリズムを提案する。Hamiltonian-CBS (HCBS) と呼ばれる検索ベース検索アルゴリズムと,SMTパラダイムを用いたコンパイルベースアルゴリズムであるSMT-Hamiltonian-CBS (SMT-HCBS) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 22:27:18 GMT)
On Generating Plausible Counterfactual and Semi-Factual Explanations for Deep Learning [16.0]
PlausIble Exceptionality-based Contrastive Explanations (PIECE) は、テストイメージにおけるすべての例外的特徴を、対実クラスの観点から正規化するように修正する。 2つの制御された実験は、PIECEを文献上の他のものと比較し、PIECEはいくつかの尺度において最も妥当な反事実を生成するだけでなく、最良の半事実も生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 14:48:12 GMT)
Learning Product Rankings Robust to Fake Users [15.6]
多くのオンラインプラットフォームでは、顧客の決定は製品ランキングに大きく影響される。これらのプラットフォームは、顧客の行動に対応する同じデータを使用して、これらの製品のランク付けや注文方法を学ぶ。このような不正行為を動機として,実ユーザと偽ユーザの混在するプラットフォームにおけるランキング問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 20:26:02 GMT)
Learning and Reasoning with the Graph Structure Representation in Robotic Surgery [15.5]
グラフ表現を推論する学習は、ロボット手術における外科的シーン理解において重要な役割を果たす。我々は,シーングラフを作成し,楽器と外科的関心領域の間の外科的相互作用を予測する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 21:50:45 GMT)
RLCFR: Minimize Counterfactual Regret by Deep Reinforcement Learning [15.1]
本稿では,CFR法の一般化能力の向上を目的としたRCCFRフレームワークを提案する。 RLCFRでは、強化学習フレームワークにおいて、CFRによってゲーム戦略が解決される。提案手法であるRCCFRは,繰り返し更新の過程において,適切な後悔の方法を選択するためのポリシーを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 14:20:33 GMT)
Spectral Clustering with Smooth Tiny Clusters [14.5]
本稿では,データのスムーズさを初めて考慮した新しいクラスタリングアルゴリズムを提案する。私たちのキーとなるアイデアは、スムーズなグラフを構成する小さなクラスタをクラスタ化することです。本稿では,マルチスケールな状況に着目するが,データのスムーズさの考え方はどのクラスタリングアルゴリズムにも確実に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 05:21:20 GMT)
Play MNIST For Me! User Studies on the Effects of Post-Hoc, Example-Based Explanations & Error Rates on Debugging a Deep Learning, Black-Box Classifier [13.5]
2つの実験により、ケースベースの説明が与えられると、分類がより正しくないことが分かる。また、エラー率が4%を超えると、人々は分類器を信頼しなくなり、正確ではなく、合理的で、信頼性が低いとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 14:55:52 GMT)
Multimodal Noisy Segmentation based fragmented burn scars identification in Amazon Rainforest [13.5]
各種災害管理・生態学研究において, 到達不能雨林における山火事による火災跡の検出が重要である。リモートセンシングとマルチモーダルデータの可用性の最近の進歩は、このマッピング問題に対して実行可能な解決策を提供する。 AmazonNET - マルチモーダルリモートセンシング画像から燃焼パターを抽出できる畳み込みベースのネットワーク。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 02:04:50 GMT)
Improving Coreference Resolution by Leveraging Entity-Centric Features with Graph Neural Networks and Second-order Inference [12.7]
Coreferentの言及は通常、テキスト全体においてはるかに分散しており、エンティティレベルの機能を組み込むのが困難である。本稿では,エンティティ中心の情報をキャプチャ可能なグラフニューラルネットワークに基づくコア参照分解法を提案する。グローバル推論アルゴリズムは、クラスタの参照を一貫したグループに最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 02:22:21 GMT)
Hard Occlusions in Visual Object Tracking [12.5]
航空機内回転などのハードシナリオ上での最近の最先端トラッカー(SOTA)の性能をベンチマークする。その結果,SOTAトラッカーのハードオクルージョンは依然として非常に難しい問題であることがわかった。特定のカテゴリーによるトラッカー性能の変動は,実世界のシナリオにおけるトラッカー性能を測るのに,平均的なシングルパフォーマンススコアを用いた共通トラッカーランキングが不十分であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 11:42:21 GMT)
Modularizing Deep Learning via Pairwise Learning With Kernels [12.1]
特徴空間における積み重ね線形モデルとして、有限幅で完全に訓練可能なディープ・コンピューティング・ニューラルネットの代替的視点を示す。次に,モジュール間のバックプロパゲーションを必要としない分類のための,証明可能な最適モジュール学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 18:09:47 GMT)
Phase Sampling Profilometry [11.9]
本研究では,位相サンプリングプロファイロメトリー(PSP)の概念を導入し,空間周波数領域における位相を1つのパターン画像で不明瞭に計算する。 PSPは、移動物体の3次元形状をシングルショットで頑健に測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 09:36:05 GMT)
Bluetooth based Proximity, Multi-hop Analysis and Bi-directional Trust: Epidemics and More [11.1]
本稿では,Bluetoothおよび類似の無線通信技術上に,メッシュネットワークを形成するための信頼層を提案する。我々は、これらの信頼スコアを決定するための要因とアプローチを説明し、COVID-19などの流行時にその応用を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 17:23:00 GMT)
Unsupervised Part Discovery by Unsupervised Disentanglement [10.7]
部分分割は、個々のピクセルのレベルにおける部分ローカライゼーションに関する情報を提供する。大きなアノテーションのコストは、教師付きアルゴリズムのスケーラビリティを他のオブジェクトカテゴリに制限します。我々の研究は、監督なしに意味的部分のセグメンテーションを発見できる可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 09:31:48 GMT)
Performance of object recognition in wearable videos [9.7]
本研究は、このタイプのカメラで撮影した映像における物体検出と位置決めの問題について研究する。本稿では、精度と速度の優れたトレードオフを提供する、よく知られたYOLOアーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 15:20:17 GMT)
Large Scale Photometric Bundle Adjustment [9.2]
インターネット画像からのオフライン3D再構成は、高密度な幾何学とカメラパラメータよりも、光度を最適化するジョイントの恩恵を受けていない。この研究は、何百万ものシーンポイントと何百ものカメラポーズと内在を共同で最適化するための枠組みを提示している。大規模タンク・アンド・テンプルスベンチマークでは,特徴量に基づくバンドル調整よりも提案するメートル法再建精度の向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 20:31:47 GMT)
IEO: Intelligent Evolutionary Optimisation for Hyperparameter Tuning [9.1]
本稿では,従来の進化アルゴリズムに機械学習技術を適用した知的進化最適化アルゴリズムを提案する。我々の手法は、最適化速度を平均で30.40%、最高のシナリオで77.06%まで加速させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 18:47:04 GMT)
NPENAS: Neural Predictor Guided Evolution for Neural Architecture Search [9.0]
ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)におけるEAの探索能力を高めるためのニューラル予測器誘導進化アルゴリズムを提案する。 NPENAS-BOとNPENAS-NPは、既存のNASアルゴリズムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 06:22:06 GMT)
Text-independent writer identification using convolutional neural network [8.5]
テキストに依存しない著者識別のためのエンドツーエンドのディープラーニング手法を提案する。我々の手法は作家を分類するために91.81%以上の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 14:18:03 GMT)
Patient Cohort Retrieval using Transformer Language Models [7.8]
機能工学やドメインの専門知識を必要とせずに,ニューラルネットワークモデルを用いて患者のコホートを検索するフレームワークを提案する。我々のモデルのほとんどは、様々な評価指標でBM25ベースライン法より優れていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 19:40:41 GMT)
OrthoReg: Robust Network Pruning Using Orthonormality Regularization [7.8]
本稿では,ネットワークフィルタの正則性を強制し,フィルタ間の相関を小さくする原理的正規化戦略を提案する。 VGG-13、MobileNet-V1、ResNet-34の反復的なプルーニングに使用する場合、OrthoRegは5つのベースライン技術より一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 17:21:21 GMT)
Video Moment Retrieval via Natural Language Queries [7.6]
本稿では,映像モーメント検索(VMR)のための新しい手法を提案する。私たちのモデルはシンプルなアーキテクチャで、維持しながらより高速なトレーニングと推論を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 14:49:04 GMT)
Automatic Discovery of Political Meme Genres with Diverse Appearances [7.3]
多様な外観の政治的ジャンルを発見するために,スケーラブルな自動視覚認識パイプラインを導入する。このパイプラインは、ソーシャルネットワークからミーム画像を取り込み、コンピュータビジョンベースの技術を用いて局所的な特徴を抽出し、ミームを関連するジャンルに整理することができる。提案手法は, 視覚的に多彩な画像が共通のスタイル的要素を共有できるような, 新たなミームジャンルを発見できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 18:10:16 GMT)
Towards Fine-grained Large Object Segmentation 1st Place Solution to 3D AI Challenge 2020 -- Instance Segmentation Track [7.1]
このレポートでは、3D AI Challenge 2020におけるインスタンストラックのためのTeam 'FineGrainedSeg'のソリューションを紹介します。 3D-Futureで非常に大きなオブジェクトを扱うために、HTCやSOLOv2に比べてきめ細かいマスクを出力するPointRendを基本フレームワークとして採用しています。最後の提出は5つのPointRendモデルのアンサンブルで、検証とテストのリーダーボードの両方で1位を獲得します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 02:55:27 GMT)
Channel Pruning via Optimal Thresholding [7.1]
構造化プルーニング、特にチャネルプルーニングは、計算コストの削減と市販のハードウェアデバイスとの互換性のために広く利用されている。層依存性のしきい値を持つチャネルをプーンするために, OT (Optimal Thresholding) と呼ばれる簡易かつ効果的な手法を提案する。 CIFAR-100では、OTを用いて微調整されたNet-121が1.46e8のFLOPと0.71Mのパラメータで75.99%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 05:42:37 GMT)
Approximate learning of high dimensional Bayesian network structures via pruning of Candidate Parent Sets [6.9]
正確な学習は、適度または高い複雑性のネットワークには適用できないため、近似解が存在する。いくつかの近似アルゴリズムは数千の変数を扱うように最適化されているが、それでもそのような高次元構造を学べないかもしれない。本稿では,高次元問題を対象とした親集合のサイズ決定戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 15:48:29 GMT)
GeoSPARQL+: Syntax, Semantics and System for Integrated Querying of Graph, Raster and Vector Data -- Technical Report [6.8]
本稿ではセマンティックWebグラフで意味表現と問合せを行う手法を提案する。新しいタイプの地理空間データとしてデータをサポートするために、GeoSPARQL語彙とクエリ言語を拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 17:53:19 GMT)
Second Order Optimization for Adversarial Robustness and Interpretability [6.7]
本稿では,2次近似による第1次及び第2次情報を対向損失に組み込んだ新しい正則化器を提案する。正規化器における1つの繰り返しのみを用いることで、先行勾配や曲率正規化よりも強い強靭性が得られることが示されている。それは、ネットワークが人間の知覚によく適合する機能を学ぶという、ATの興味深い側面を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 15:05:14 GMT)
Motif-Based Spectral Clustering of Weighted Directed Networks [6.1]
クラスタリングは、様々な分野の応用において、ネットワーク分析に不可欠な技術である。一つのアプローチは、モチーフ隣接行列を用いて高次構造を捕捉し、クラスタ化することである。本稿では,重み付きネットワーク上での隣接行列のモチーフとして,新しい,計算に有用な行列式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 18:25:01 GMT)
CasGCN: Predicting future cascade growth based on information diffusion graph [5.9]
本稿ではカスケード成長予測のための新しいディープラーニングアーキテクチャCasGCNを提案する。グラフ畳み込みネットワークを用いてグラフィカルな入力から構造的特徴を抽出し、次にアテンション機構を適用する。 2つの実世界のカスケード成長予測シナリオについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 21:20:09 GMT)
GoCoronaGo: Privacy Respecting Contact Tracing for COVID-19 Management [5.8]
スマートフォンで利用可能なBluetooth技術を用いたコンタクトトラッキング用デジタルアプリが世界中で普及している。私たちが開発したGoCoronaGoの機関間接触追跡アプリと、意識的かつ時には反抗的な設計選択について説明する。我々は、デジタルコンタクトの追跡と分析のための研究機会とオープンな課題を、それらから構築された時間的ネットワーク上で強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 14:59:59 GMT)
Patterns of Patient and Caregiver Mutual Support Connections in an Online Health Community [5.6]
相互に支援的な相互接続を構築することは、オンライン健康コミュニティを使用する上で重要なモチベーションである。患者と非専門職介護者の2つの構造的健康役割のピア接続パターンについて検討した。本結果は,ピアコミュニケーションを支援するシステムの設計に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 19:24:03 GMT)
Bayesian Perceptron: Towards fully Bayesian Neural Networks [5.6]
パーセプトロンのトレーニングと予測は、閉形式のベイズ推論フレームワーク内で実行される。パーセプトロンの重みと予測はガウス確率変数と見なされる。このアプローチは計算に高価な勾配計算を必要とせず、さらにシーケンシャルな学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 05:02:40 GMT)
COVID CT-Net: Predicting Covid-19 From Chest CT Images Using Attentional Convolutional Network [5.2]
コロナウイルス(COVID-19)は世界中で200カ国以上で大流行している。本研究では,CT画像からCOVID-19を予測するためのディープラーニングフレームワークを開発した。我々は2000以上のCT画像のデータセットを用いてモデルを訓練し、その性能を様々な一般的な指標で報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 19:00:51 GMT)
TRIER: Template-Guided Neural Networks for Robust and Interpretable Sleep Stage Identification from EEG Recordings [5.2]
本研究では,この課題に対処する事前学習手法を提案する。経験豊富な医師が睡眠状態の分類に用いた従来の手法に着想を得て,コサイン類似性に基づく畳み込みニューラルネットワークを導入した。本研究では,(1)分類性能が著しく向上し,(2)複数の面における堅牢性が向上するため,テンプレートパターンによるニューラルネットワークの誘導が睡眠ステージングに有効な方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 01:58:06 GMT)
RadLex Normalization in Radiology Reports [4.8]
我々はRadLex用語に様々な放射線学的実体を正規化することを目指している。自動正規化のための深層学習に基づく2つのNLP手法を提案する。結果は有望であり、最高の精度(78.44%)はスパン検出器によって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 19:59:08 GMT)
Semantic Segmentation of Histopathological Slides for the Classification of Cutaneous Lymphoma and Eczema [4.4]
真菌症(Mycosis fungoides, MF)は、皮膚疾患を発症する稀な疾患である。病理医の意思決定プロセスに2倍の価値をもたらす深層学習支援診断ツールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 13:49:38 GMT)
Curvature Regularized Surface Reconstruction from Point Cloud [4.4]
曲率制約を伴って暗黙的表面を点雲データから再構成する変動関数と高速アルゴリズムを提案する。提案手法は雑音に反し,曲率制約のないモデルと比較して,凹凸の特徴や鋭い角を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 03:22:10 GMT)
Presentation a Trust Walker for rating prediction in Recommender System with Biased Random Walk: Effects of H-index Centrality, Similarity in Items and Friends [3.9]
トラストベースのレコメンデータシステムを用いて、ユーザの希望する項目のスコアを予測する。信頼ネットワークでは、ノード間のエッジを重み付けすることにより、信頼度を決定し、TrustWalkerを開発する。本手法の実装と評価は,Epinions,Flixster,FilmTrustという3つのデータセットを用いて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 12:52:57 GMT)
Understanding Coarsening for Embedding Large-Scale Graphs [3.7]
機械学習(ML)アルゴリズムによるグラフの適切な解析は、研究や産業の多くの分野において、より深い洞察をもたらす可能性がある。グラフデータの不規則構造は、グラフ上でMLタスクを実行するための障害を構成する。本研究では, 粗大化品質が埋込み性能に及ぼす影響を, 速度と精度の両方で解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 15:06:33 GMT)
Experimental Authentication of Quantum Key Distribution with Post-quantum Cryptography [3.6]
我々は,QKD認証におけるPQCアルゴリズムの実現可能性,効率,安定性を実験的に検証した。 PQC認証を使用することで、すべての信頼できるリレーではなく、CAが安全であると信じるだけで済むのです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 04:12:07 GMT)
Multi-Objective Parameter-less Population Pyramid for Solving Industrial Process Planning Problems [3.4]
進化的手法は、難しい実践的な問題を解決する際に、高品質な結果を得るために有効なツールである。学習を採用する最先端の方法の1つは、そのことだ。無人口ピラミッド(P3) 近年の研究では、P3はいわゆる重複ブロックの問題に対処する上で非常に競争力が高いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 09:40:57 GMT)
Population structure-learned classifier for high-dimension low-sample-size class-imbalanced problem [3.4]
集団構造学習型分類器(PSC)を提案する。 PSCは、IHDLSS上でのより優れた一般化性能を得ることができる。 PSCはIHDLSSの最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 08:33:39 GMT)
Correlation-Informed Permutation of Qubits for Reducing Ansatz Depth in VQE [3.1]
変分量子固有解法(VQE)は、量子コンピュータ上の分子の電子構造問題を解く方法である。本研究では,アンザッツ回路の深さを低減するための新しい手法を提案する。我々のアプローチはPermVQEと呼ばれ、量子ハミルトニアンを解くために量子ビットを置換するVQEにさらなる最適化ループを追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 17:07:24 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation via CycleGAN for White Matter Hyperintensity Segmentation in Multicenter MR Images [2.6]
磁気共鳴画像における白色物質の過強度の定量化は、脳卒中、認知症、死亡のリスクを予測する指標となる。過去数年間、バイオメディカルなイメージセグメンテーションに適した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、このタスクにおけるこれまでのすべての技術より優れている。本研究では,脳病変を有するマルチセンターMR画像に対して,非教師なし領域適応を行うために,CycleGAN (CycleGAN) を用いた方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 16:48:19 GMT)
MedMeshCNN -- Enabling MeshCNN for Medical Surface Models [2.5]
我々は,MedMeshCNNを,複雑で多様できめ細かな医療データの拡張として提案する。メモリ効率が大幅に向上したMeshCNNの機能に従っている。これは、しばしば高度に不均衡なクラス分布を伴う病理構造の分節化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 14:40:28 GMT)
Distantly-Supervised Neural Relation Extraction with Side Information using BERT [2.1]
関係抽出(Relation extract、RE)は、文内のエンティティ間の関係を分類する。この戦略を採用する方法の1つはRESIDEモデルであり、知識ベースからの側情報を用いた遠方の教師付きニューラルネットワーク抽出を提案する。本稿では,この手法が最先端のベースラインより優れていることを考慮し,追加の側情報を用いたRESIDE関連手法を提案するが,BERT埋め込みによる文エンコーディングを簡略化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 20:30:34 GMT)
Predicting COVID-19 cases using Bidirectional LSTM on multivariate time series [1.8]
本稿では,新型コロナウイルス感染者の累積数を予測するための深層学習手法を提案する。ロックダウンに加え、複数の国のデータにより、毎日の累積感染者の予測の精度が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 12:53:05 GMT)
Deep Multi-View Spatiotemporal Virtual Graph Neural Network for Significant Citywide Ride-hailing Demand Prediction [1.7]
本稿では,需要領域に着目した新しい仮想グラフモデリング手法と,DMVST-VGNN(Deep Multi-View Spatiotemporal Virtual Graph Neural Network)を提案する。 DMVST-VGNNは、1次元畳み込みニューラルネットワーク、マルチグラフ注意ニューラルネットワーク、トランスフォーマー層の構造を統合する。ニューヨーク市の2つの大規模なデータセットで、きめ細かい予測シーンで実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 01:53:20 GMT)
Improving Maritime Traffic Emission Estimations on Missing Data with CRBMs [1.6]
海上交通の排出は、沿岸都市の大気汚染に大きく影響するため、政府にとって大きな関心事である。バルセロナ・スーパーコンピュータ・センターのCALIOPEのような最先端の複合システムは、空気品質のモデル化に使われている。本研究では,条件付き制限付きボルツマンマシン(CRBM)と機械学習手法を用いた船舶データ処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 09:04:42 GMT)
Non-Markovian quantum dynamics: Extended correlated projection superoperators [1.5]
相関プロジェクション・スーパーオペレーター技術を使用する前に合成システムを拡張した新しい手法を開発した。このアプローチでは、異なる初期状態に対して異なるスーパー演算子を選択することができる。モデルのフルシュリンガー方程式の数値シミュレーションにより、この手法のパワーと効率が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 01:42:47 GMT)
A First Step Towards Distribution Invariant Regression Metrics [1.4]
分類において、F-Measure や Accuracy のようなパフォーマンス指標は、クラス分布に大きく依存していると繰り返し述べられている。ロボットアプリケーションにおけるオドメトリパラメータの分布は,例えば,異なるセッション間で大きく異なる可能性がある。ここでは、すべての関数値に対して等しく機能する回帰アルゴリズムや、高速のような特定の境界領域にフォーカスする回帰アルゴリズムが必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 23:40:46 GMT)
Network Traffic Analysis based IoT Device Identification [1.3]
デバイス識別 (Device Identification) とは、インターネット上のデバイスを、割り当てられたネットワークやその他の認証情報を使わずに識別するプロセスである。ネットワークでは、従来のIoTデバイスはIPまたはMACアドレスを利用して互いに識別する。 IoTデバイスの問題を緩和するために、デバイス識別のための指紋(DFP)を使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 06:28:11 GMT)
Many Body Thermodynamics on Quantum Computers via Partition Function Zeros [1.2]
ノイズの多い中間スケールの捕捉されたイオン量子コンピュータ上で、スケーラブルな方法でこの分析を頑健に行う方法を示す。異方性の関数としてのXY様挙動からIsing様挙動への移行について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 02:51:58 GMT)
Prune Responsibly [0.9]
機械学習アプリケーションにおける特定の公正性の定義を無視すると、基礎となるモデルを刈り取ることがそれに影響を及ぼす。本研究では,100万以上の画像分類モデルを対象としたタスクやアーキテクチャにおいて,望ましくない性能不均衡の出現と悪化を調査・記録する。ニューラルネットワークプルーニングに関する実際のエンジニアリング意思決定において、バイアス、公平性、包括的メトリクスを含む透過的なレポートの必要性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 04:43:11 GMT)
Possible Controllability of Control Argumentation Frameworks -- Extended Version [0.9]
Control Argumentation Framework (CAF)はDungのArgumentation Frameworkの一般化である。 CAFは、将来の環境変化を予測できるエージェントの挙動をモデル化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） (Thu, 10 Sep 2020 14:50:53 GMT)
Real-time Plant Health Assessment Via Implementing Cloud-based Scalable Transfer Learning On AWS DeepLens [0.9]
植物葉病の検出・分類のための機械学習手法を提案する。私たちは、AWS SageMaker上でスケーラブルな転送学習を使用して、リアルタイムの実用的なユーザビリティのために、AWS DeepLensにインポートしています。果実や野菜の健康・不健康な葉の広範な画像データセットに関する実験では,植物葉病のリアルタイム診断で98.78%の精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 16:58:20 GMT)
The Grievance Dictionary: Understanding Threatening Language Use [0.8]
グリーバンス辞典は、グリーヴァンスに満ちた暴力の脅威評価の文脈で言語の使用を自動的に理解するために使用することができる。この辞書は暴力的で非暴力的な個人によって書かれたテキストに適用することで検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 12:06:48 GMT)
Measurement in AI Policy: Opportunities and Challenges [0.6]
本稿は、2019年秋にスタンフォード大学で行われたワークショップに基づいて、AIシステムの測定における問題と機会とその影響について調査する。我々は、AIの進歩と影響を測ることに固有の6つの要約課題を特定し、40以上のプレゼンテーションと関連するワークショップの議論を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 05:37:40 GMT)
Virtual Image Correlation uncertainty [0.0]
仮想画像相関法は、サブピクセル精度による境界の測定に適用される。これは、関心のイメージとパラメタライズドカーブに基づく仮想イメージとの相関から成り立っている。この方法は1Dでは正確に、局所曲率やコントラスト変動に敏感であり、輝度変動によるバイアスを容易に補正できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 07:04:05 GMT)
Using Graph Convolutional Networks and TD($\lambda$) to play the game of Risk [0.0]
リスクは、大きなランダム性と大きなゲームツリーの複雑さを持つ6人のプレイヤーゲームである。従来AIは、エージェントの決定を決定する高レベルの手作り機能の開発に重点を置いていた。私は、時間差強化学習を用いてDeep Neural Networkを訓練するリスクエージェントD.A.Dを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 18:47:08 GMT)
The use of Recommender Systems in web technology and an in-depth analysis of Cold State problem [0.0]
レコメンデーターシステムは、ユーザーにとって好ましくないアイテムを優先順位付けするためのパーソナライズされたビューを提供する。彼らは長年にわたり、機械学習やデータマイニングを含む人工知能技術で発展してきた。本稿では,このようなコールドスタート問題に,いくつかの手法と課題で対処することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 11:32:59 GMT)
The concealment of accelerated information is possible [0.0]
この情報は、絡み合った局所状態か、非局所的分離状態のどちらかに隠蔽される可能性がある。非局所分離分割が存在するため、量子データ隠れスキームの一種であると考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 17:45:06 GMT)
Spin-dependent two-photon Bragg scattering in the Kapitza-Dirac effect [0.0]
2光子相互作用のみに基づくスピン依存型Kapitza-Dirac散乱の可能性を示す。定常光波における電子回折過程のスピン力学に対する数学的対応を明示的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 08:52:39 GMT)
Space-time imaging, magnification and time reversal of matter waves [0.0]
荷電粒子の波動関数の2次位相変調に基づく物質-波動関数のイメージングシステムを提案する。変調は、低波電磁構造に付随する高調波ベクトルおよびスカラー電位の極限内で、ウェーブパレットを共役させることによって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 18:26:09 GMT)
Short proof of a spectral Chernoff bound for local Hamiltonians [0.0]
ワイルの不等式に基づいて、$k$局所ハミルトニアンのスペクトルに対するチャーノフ境界の簡単な証明を与える。例えば、$epsilon(n)=d-n$ の場合、問題はNPハードであり、QMAハードであるとしても、$a>1$ が存在して、$epsilon(n)=a-n$ は自明である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 17:05:18 GMT)
Real spectra in non-Hermitian topological insulators [0.0]
対称性の保護は、非エルミート位相絶縁体においてもバルクおよびエッジの完全な実スペクトルを可能にすることを示す。特に,擬似半減期とクラマーズ・デジェネシーの組み合わせにより,非エルミート皮膚効果のない完全な実スペクトルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 16:36:59 GMT)
On Computability, Learnability and Extractability of Finite State Machines from Recurrent Neural Networks [0.0]
この研究は、有限状態マシン(FSM)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)の間の接続に光を当てることを目的としている。このマスターの論文では、リカレントニューラルネットワークからの有限状態マシンの抽出可能性、学習可能性の側面、計算リンクの3倍のコネクションが検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 15:55:30 GMT)
Non-contact Real time Eye Gaze Mapping System Based on Deep Convolutional Neural Network [0.0]
実環境に適用可能な非接触視線マッピングシステムを提案する。本稿では、GIST Gazeマッピングデータセットを紹介し、GIST Gazeマッピングを学習し、評価するために作成されたGIST Gazeマッピングデータセットについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 02:37:37 GMT)
Non-Pharmaceutical Intervention Discovery with Topic Modeling [0.0]
国内および国際範囲の2つのコーパスのトピックモデリングについて検討する。これらのモデルは、人間の介入ラベルと比較して既存のカテゴリを発見できる一方で、人間の労力を削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 11:37:00 GMT)
Multi-Task Learning with Deep Neural Networks: A Survey [0.0]
マルチタスク学習(Multi-task learning、MTL)は、複数のタスクを共有モデルで同時に学習する機械学習のサブフィールドである。深層ニューラルネットワークにおけるマルチタスク学習手法の概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 19:31:04 GMT)
Modern Methods for Text Generation [0.0]
最近、Transformersと呼ばれる新しいアーキテクチャにより、機械学習モデルはより優れたシーケンシャルデータを理解することができる。 BERTとGPT-2は、トランスフォーマーをコアに用い、テキスト分類、翻訳、NLIタスクなどのタスクで優れたパフォーマンスを示している。本稿では,両アルゴリズムを解析し,テキスト生成タスクの出力品質を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 16:17:10 GMT)
Machine Learning Applications in Misuse and Anomaly Detection [0.0]
機械学習とデータマイニングアルゴリズムは侵入検知システムの設計において重要な役割を果たす。ネットワークにおける攻撃検知に対する彼らのアプローチに基づいて、侵入検知システムは2つのタイプに大別できる。誤用検知システムにおいて、ネットワーク内のアクティビティのシーケンスが既知のアタックシグネチャと一致する場合、システム内のアタックを検出する。一方, 異常検出手法では, システム内の異常状態は, システムの状態遷移と正常状態との有意差に基づいて同定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 19:52:00 GMT)
Learning Shape Features and Abstractions in 3D Convolutional Neural Networks for Detecting Alzheimer's Disease [0.0]
本論文では,アルツハイマー病を検出するための3D ConvNets による学習形状の特徴と抽象化について検討した。異なるモデルのLRP関連マップでは、どの部位が分類決定に関連しているかが明らかにされた。最後に,畳み込み型オートエンコーダからの伝達学習を実施し,入力パッチによるトレーニングサンプル数の増加が学習機能やモデル性能を向上させるかを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 17:41:03 GMT)
Large-scale nonlinear Granger causality: A data-driven, multivariate approach to recovering directed networks from short time-series data [0.0]
本稿では,システムコンポーネント間の因果関係を推定するための大規模Granger Causality (lsNGC) アプローチを提案する。 lsNGCは、コンポーネント時系列間の機能的相互依存性に関する明示的な事前仮定を持たないカジュアルな関係を識別する。我々は,2ノードから34ノードのカオス時系列システムにおいて,ネットワーク構造を復元するlsNGCの能力について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 06:27:57 GMT)
High-accuracy adaptive quantum tomography for high-dimensional quantum systems [0.0]
有限次元のジル・マサール境界の半分以上の精度で特徴付けられる適応トモグラフィー法を導入する。 10次元量子系の状態を推定することにより,提案手法の高精度性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 11:46:51 GMT)
HSolo: Homography from a single affine aware correspondence [0.0]
Inlier-poor領域に特に適したホモグラフィー推定のための新しい手法を提案する。特に低い不整合率では,新しいアルゴリズムにより劇的な性能向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 17:13:23 GMT)
Globally-scalable Automated Target Recognition (GATR) [0.0]
GATR (Globally-Scalable Automated Target Recognition) は、衛星画像のリアルタイム物体検出と分類のためのロッキード・マーティン・ソフトウェアシステムである。 1つのGPU上で16平方km/秒(または10Mpps/秒以上)の速度で画像を処理する。ペンシルベニア州全体のガス破砕井戸を探すのに2時間しかかからない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 13:20:50 GMT)
Fully automated analysis of muscle architecture from B-mode ultrasound images with deep learning [0.0]
我々は深部神経回路を訓練し,ラベル付き筋骨格超音波画像を用いて筋線維とアポニューロオースを検出する。手動解析と2つの既存の半自動解析手法を用いて得られた画像と比較した。本手法は完全に自動化され,オープンソースであり,単一画像やビデオから筋長,陰茎角,筋厚を推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 11:44:00 GMT)
Finite Group Equivariant Neural Networks for Games [0.0]
既存の作業におけるグループ同変CNNは、対称性を利用して学習を改善するネットワークを作成する。そこで我々はFinite Group Neural Networks (FGNNs)を紹介した。 FGNNは、チェッカー(ドロート)をプレイするネットワークの性能を向上させることが示され、他のゲームや学習問題に容易に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 17:46:09 GMT)
Effective Influence Spreading in Temporal Networks with Sequential Seeding [0.0]
本研究は、シーケンシャルシードに基づく時間ネットワークにおける種子活性化の新しいアプローチを導入し、評価する。同時に全てのノードを活性化する代わりに、この方法は種子の活性化を分配し、より高い範囲の影響が広がる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 11:03:12 GMT)
Distinct Critical Behaviors from the Same State in Quantum Spin and Population Dynamics Perspectives [0.0]
スピン系の不連続な相転移は, 個体群から見た場合, 連続的に進行することを示す。両ケースを包含するより一般的なモデルのクラスを導入し、平均場極限で正確に解くことができる。数値的な結果は、パワー-ロー相互作用を持つ多くの1次元鎖についても示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 18:01:19 GMT)
Detecting the Presence of Vehicles and Equipment in SAR Imagery Using Image Texture Features [0.0]
低解像度SAR画像における人為的・建設的活動のモニタリング手法を提案する。我々のデータソースは欧州宇宙機関(ESA)のSentinel-l衛星で、12日間のリビジットレートで地球をカバーしています。探索的データセットを用いて、サポートベクターマシン(SVM)、ランダムなバイナリフォレスト、完全に接続されたニューラルネットワークの分類を訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 13:59:52 GMT)
Decomposition algorithms for solving NP-hard problems on a quantum annealer [0.0]
NPハード問題は、計算化学、生化学、コンピュータネットワークセキュリティに応用されている。 Adaabatic quantum annealers can search the optimum value of such NP-hard optimization problem, because the problem can be embedded on their hardware。本稿ではNP-hardグラフ問題に対する分解アルゴリズムの一般的な枠組みについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 15:59:06 GMT)
Classification of descriptions and summary using multiple passes of statistical and natural language toolkits [0.0]
この文書は、その名前に関するエンティティの要約/定義の関連性を確認するために使用できる可能性のあるアプローチを記述します。このアプローチから得られるスコアは、それ自身または他のメトリクスから得られたスコアを補うために、最終分類に達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） (Thu, 10 Sep 2020 15:49:24 GMT)
COVID-19 Pandemic Cyclic Lockdown Optimization Using Reinforcement Learning [0.0]
本研究は, 周期的ロックダウンを最適化するための強化学習(RL)の利用について検討する。同時に2つの目標が使用された: ICUベッドの閾値を超えるICUベッドの使用過剰を最小化する公衆衛生目標と、ロックダウンに費やされる時間を最小化する社会経済目標である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 02:51:02 GMT)
Blind Quantum Computation Using a Circuit-Based Quantum Computer [0.0]
我々は,トラップ量子ビットを用いた計算を検証しながら,量子ワンタイムパッドによる暗号とT字ゲートの盲点化を実現するプロトコルを提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 09:59:34 GMT)
Black holes as Andreev reflecting mirrors [0.0]
我々は、ブラックホールの地平線における量子情報のパラドックスを解消するアンドレフ反射として、ホーキング放射の微視的な量子記述を提案する。ここでは、アンドレフ反射鏡として扱われるブラックホールが、蒸発するブラックホールの明確な一意的な説明を提供する様子が詳細に分析されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 17:12:50 GMT)
Assignment Flow for Order-Constrained OCT Segmentation [0.0]
網膜層厚の同定は、患者ごとに個別に行う重要な課題である。自動セグメンテーションモデルの構築は,医用画像処理分野において重要な課題となっている。我々は、秩序に制約された3D OCT網膜細胞層セグメンテーションのための新しい、純粋にデータ駆動型テキスト幾何学的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 01:57:53 GMT)
Analyze the Effects of Weighting Functions on Cost Function in the Glove Model [0.0]
パラメータの選択やベンチマーク作成に要する時間を節約できる重み付け関数を導出する。また、実験をせずにほぼ同様の精度を同時に得ることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 08:55:25 GMT)
Actionable Interpretation of Machine Learning Models for Sequential Data: Dementia-related Agitation Use Case [0.0]
アクション可能な解釈は、ほとんどの伝統的なブラックボックス機械学習モデルで実装できる。既にトレーニング済みのモデル、トレーニングデータ、データ処理技術を使って実行可能なアイテムを抽出する。また, 家庭内光レベル低下など, 扇動現象を誘発する動作可能な項目を抽出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 19:04:12 GMT)
A framework for reinforcement learning with autocorrelated actions [0.0]
ここでは、後続の時点における状態とランダムな要素に基づくアクションを生成するポリシーが検討されている。ここでは、上記のポリシーを概ね最適化するアルゴリズムが導入された。その効率性は4つの模擬学習制御問題に対して検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 11:23:09 GMT)
A Framework for Fairer Machine Learning in Organizations [0.0]
社会経済的重要性の結果における人間の意思決定プロセスが自動化された場合、不公平なリスクが増大する。我々は、不公平な機械学習の源泉を明らかにし、公正性基準をレビューし、もし実施されれば、組織が不公平な機械学習モデルを実装するのを回避できるフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 04:07:10 GMT)
A Comparison of Deep Learning Object Detection Models for Satellite Imagery [0.0]
商用電気光学衛星画像における油・ガス破砕井・小型車検出のための最先端モデルの検出精度と速度を比較した。フラッキングウェルパッド(50m～250m)の検出において, 単段検出器は予測速度に優れ, 2段検出器と多段検出器の検知性能は一致した。小型車を検出するため、2段モデルと多段モデルでは、ある程度の速度で精度が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Sep 2020 13:43:14 GMT)