AutoCP: Automated Pipelines for Accurate Prediction Intervals [84.2] 本稿では、自動予測のための自動機械学習(Automatic Machine Learning for Conformal Prediction, AutoCP)というAutoMLフレームワークを提案する。
最高の予測モデルを選択しようとする慣れ親しんだAutoMLフレームワークとは異なり、AutoCPは、ユーザが指定したターゲットカバレッジ率を達成する予測間隔を構築する。
さまざまなデータセットでAutoCPをテストしたところ、ベンチマークアルゴリズムを著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 15:29:34 GMT)
Adaptive 3D Face Reconstruction from a Single Image [45.7] 1枚の画像から3次元の顔形状を適応的に再構成する新しい関節2Dと3Dの最適化法を提案する。
複数のデータセットに対する実験結果から,本手法は1枚のカラー画像から高品質な再構成を実現できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 07:29:24 GMT)
PolSAR Image Classification Based on Robust Low-Rank Feature Extraction
and Markov Random Field [44.6] 我々は、低ランク(LR)特徴抽出によるスペックルノイズを除去し、マルコフランダムフィールド(MRF)によるスムーズさを強制する新しいPolSAR画像分類法を提案する。
実験結果から,提案手法は有望な分類性能と良好な空間整合性を実現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 07:38:12 GMT)
ELF: An Early-Exiting Framework for Long-Tailed Classification [37.0] EarLy-exiting Framework (ELF)は、バックボーンネットワークにアタッチされた補助ブランチを通じて、簡単な例を早期に出力することを学ぶ。
ELFは最先端の精度を3%以上向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 17:12:03 GMT)
GIKT: A Graph-based Interaction Model for Knowledge Tracing [36.1] 上記の問題に対処するために,知識追跡のためのグラフベースインタラクションモデルを提案する。
より具体的には、GIKTはグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を使用して、質問スキル相関を実質的に組み込んでいる。
3つのデータセットの実験では、GIKTが新しい最先端のパフォーマンスを実現し、少なくとも1%の絶対AUC改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 12:50:32 GMT)
Information Laundering for Model Privacy [34.7] 本稿では,モデルプライバシ向上のための新しいフレームワークであるインフォメーション・ロンダリングを提案する。
生のデータ情報の保護に関するデータプライバシとは異なり、モデルプライバシは、公開用にデプロイされる既に学習済みのモデルを保護することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 23:24:08 GMT)
The Creation and Detection of Deepfakes: A Survey [32.0] 生成的ディープラーニングアルゴリズムは、何が本物かと何が偽なのかを区別することが難しい点まで進歩している。
本稿では、ディープフェイクの作成と検出について検討し、これらのアーキテクチャがどのように機能するかを詳細に把握する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 22:44:33 GMT)
Zone pAth Construction (ZAC) based Approaches for Effective Real-Time
Ridesharing [31.0] リアルタイムのライドシェアリングシステムにおける重要な課題は、"右"の要求をグループ化して、"右"の利用可能な車両をリアルタイムで移動させることである。
我々は、ゾーンパスを利用するミオピック(現在の要求のみに焦点を当てたライドシェアリングの割り当て)と非ミオピック(将来の要求への影響を考慮したライドシェアリング)のアプローチにコントリビュートします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 17:57:15 GMT)
Toward the Fundamental Limits of Imitation Learning [29.9] シミュレーション学習(IL)は、実演のみを与えられた逐次的な意思決定問題において、専門家の政策の振る舞いを模倣することを目的としている。
まず,学習者が事前に$N$のエキスパートトラジェクトリのデータセットを提供して,MDPと対話できないような設定について検討する。
可能な限り専門家を模倣するポリシーは、専門家が任意のポリシーに従う場合でも、専門家の値と比較すると、$lesssim frac|mathcalS| H2 log (N)N$ suboptimalであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 12:45:52 GMT)
Unitary preparation of many body Chern insulators: Adiabatic bulk
boundary correspondence [14.4] 平衡外多体チャーン絶縁体(CI)と関連するバルクバウンダリ対応を一元的に作成する。
非線形ランプは, トポロジカルな状態に近づく際に, より効率的に機能することを示す。
また、半周期境界条件下でシステムの進化した状態のエッジ電流も計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 14:07:29 GMT)
Semantic Segmentation of Underwater Imagery: Dataset and Benchmark [13.5] 水中イメージリー(SUIM)のセマンティック分析のための最初の大規模データセットを提示する。
魚(無脊椎動物)、サンゴ礁(無脊椎動物)、水生植物、難破船、人間ダイバー、ロボット、海底植物である。
また、標準的な性能指標に基づいて、最先端のセマンティックセマンティックセマンティクス手法のベンチマーク評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 23:47:39 GMT)
Pow-Wow: A Dataset and Study on Collaborative Communication in Pommerman [12.5] 多エージェント学習では、エージェントは成功するために互いに調整する必要がある。人間にとって、この調整は通常、言語の使用によって行われる。
Pow-Wowは、ゴール指向の人間コミュニケーションを測る新しいデータセットである。
我々は,効果的なゲーム戦略をもたらすコミュニケーションの種類を分析し,それに応じて注釈を付けるとともに,コミュニケーションの傾向がゲーム結果に与える影響をコーパスレベルで統計分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 07:11:37 GMT)
Real-Time Sign Language Detection using Human Pose Estimation [12.2] 本稿では,ビデオ会議におけるこのようなケースの必要性を認識するために,軽量なリアルタイム手話検出モデルを提案する。
人間のポーズ推定に基づく光学的流れの特徴を抽出し、線形分類器を用いてDGS Corpusで評価した80%の精度でこれらの特徴が有意であることを示す。
入力に直接リカレントモデルを適用すると、最大91%の精度が向上し、4ms以下で動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 11:40:20 GMT)
Sample efficient tomography via Pauli Measurements [12.0] 状態トモグラフィー関連問題におけるパウリ測定のパワーについて検討する。
我々は,$$n$-qubitシステムにおけるテキスト量子状態トモグラフィー問題は,$mathcalO(frac10nepsilon2)$未知状態のコピーをパウリ測度を用いて実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 13:36:11 GMT)
Deep Detection for Face Manipulation [10.6] 顔の操作を検出する深層学習手法を提案する。
特徴抽出と二項分類の2段階からなる。
その結果,ほとんどの場合,最先端技術よりも優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 06:48:34 GMT)
Clinically Translatable Direct Patlak Reconstruction from Dynamic PET
with Motion Correction Using Convolutional Neural Network [9.9] パトラクモデルは18F-FDGダイナミックポジトロン放射トモグラフィ(PET)イメージングで広く用いられている。
本研究では,動的PET画像から高品質な運動補正型直接パトラク画像にマッピングする,データ駆動型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 02:51:25 GMT)
Unsupervised Vehicle Counting via Multiple Camera Domain Adaptation [9.7] 市民の生活の質と都市環境を改善するためには, 都市内の車両流のモニタリングが不可欠である。
画像のヒンジを大量の注釈付きデータにカウントする現在の技術は、新しいカメラがシステムに追加されるにつれて、都市規模へのスケーラビリティを損なう。
我々は,複数のカメラ領域を適応させてラベル付きデータが少ない画像に基づく車両密度推定器を設計するための新しい手法を提案し,議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 17:34:22 GMT)
Towards the Quantification of Safety Risks in Deep Neural Networks [9.2] 本稿では,ネットワークの判断と人間の知覚との整合性を求めることによって,安全性のリスクを定義する。
リスクの定量化には、安全リスクが存在しない安全な標準球の最大半径を取る。
この論文では、既知の敵の例、到達可能性の例、不変例に加えて、新しいタイプのリスク - 不確実な例を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 23:30:09 GMT)
Efficient Folded Attention for 3D Medical Image Reconstruction and
Segmentation [8.4] 本稿では,従来の3次元医用画像における注意方法の計算効率を向上させるために,畳み込み注意(FA)アプローチを提案する。
FAは計算複雑性とGPUメモリ消費を大幅に削減することができる。
3次元MIRとMISの2つの課題に対して,本手法の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 19:18:04 GMT)
Self-supervised Depth Denoising Using Lower- and Higher-quality RGB-D
sensors [8.3] そこで本研究では,低品質センサからの奥行きを識別し,精巧化するための自己教師型深度Denoisingアプローチを提案する。
我々は、不整合低品質カメラと高画質カメラの同時RGB-Dシーケンスを記録し、時間的・空間的に配列を整列する難題を解決する。
次に、より深いニューラルネットワークを学習し、一致した高品質なデータを監視信号のソースとして使用して、低品質な深度を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 18:45:15 GMT)
Experimentally Accessible Quantum Phase Transition in a non-Hermitian
Tavis-Cummings Model Engineered with Two Drive Fields [5.7] 実験で利用できるパラメータの非エルミート的Tavis-Cummingsモデルにおける量子相転移(QPT)について検討する。
本研究は,非エルミートTCモデルにおけるQPTの実装に対して,実験的に実現可能なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 14:20:50 GMT)
Lie PCA: Density estimation for symmetric manifolds [4.9] 学習対称多様体に対する局所主成分分析の拡張を提案する。
特に、スペクトル法を用いて、基礎多様体の対称性群に対応するリー代数を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 20:15:39 GMT)
MAGNETO: Fingerprinting USB Flash Drives via Unintentional Magnetic
Emissions [4.6] USBフラッシュドライブは、ホストデバイスへの不正アクセスに使用される最も一般的な攻撃ベクトルの1つである。
このような方法で、攻撃者はUSB接続されたデバイスを介して機密情報を盗み、悪意のあるソフトウェアをホストに注入することができる。
本稿では,その意図しない磁気放射の分析に根ざした,USBフラッシュドライブの信頼性検証フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 02:34:33 GMT)
Breaking Anti-$\mathcal{PT}$ Symmetry by Spinning a Resonator [4.1] 損失共振器を回転させて反$mathcalPT$対称性と自発破壊を実現する方法を示す。
我々の研究は、反$mathcalPT$物理学を研究するための新しいツールを提供しており、反$mathcalPT$レーザー、反$mathcalPT$ジャイロスコープ、反$mathcalPT$トポロジカルフォトニクスやオプティメカニクスといった幅広い応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 09:33:56 GMT)
Calibration Venus: An Interactive Camera Calibration Method Based on
Search Algorithm and Pose Decomposition [2.9] 平面板を用いたインタラクティブキャリブレーション法は, 再現性と操作上の利点から, カメラキャリブレーションの分野で人気が高まっている。
既存の手法では、主観的な経験に基づいて、あらかじめ定義されたポーズの固定されたデータセットから提案を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 12:12:10 GMT)
Multi-channel MRI Embedding: An EffectiveStrategy for Enhancement of
Human Brain WholeTumor Segmentation [2.9] 医用画像処理における最も重要な課題の1つは、脳全体の腫瘍のセグメンテーションである。
脳腫瘍は早期に検出された場合、悪性または良性であることが多い。
本研究は, 深層学習に基づく腫瘍セグメント化の結果を改善するため, マルチチャネルMRI埋め込みという効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 23:44:16 GMT)
That looks interesting! Personalizing Communication and Segmentation
with Random Forest Node Embeddings [2.6] 参加者の興味に合ったメールニュースレターをモデル化するための機械学習アプローチについて述べる。
モデリングと分析のためのデータは、オランダの大手年金業者が送信したニュースレターから収集される。
説明的な部分では、アルゴリズムはマーケティング部門が使用可能な顧客セグメントを特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 06:14:27 GMT)
AOBTM: Adaptive Online Biterm Topic Modeling for Version Sensitive
Short-texts Analysis [2.1] 本稿では,短いテキストでトピックを適応的にモデル化するAdaptive Online Biterm Topic Model (AOBTM)を提案する。
AOBTMは、短文のスパーシリティ問題を緩和し、過去のタイムスライスの最適な数の統計データを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 09:50:44 GMT)
Monte Carlo Tree Search Based Tactical Maneuvering [1.8] モンテカルロ・ツリー・サーチ(MCTS)をベースとしたオンライン・フレームワークによる2機の無人航空機間の戦術的操作の同時移動について検討する。
MCTSは長い地平線を効率的に探索し、対戦機戦術を考慮しつつ、現在の状態における最良の操縦を選択するためにセルフプレイを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 02:03:25 GMT)
Is there a role for statistics in artificial intelligence? [1.8] 人工知能(AI)の研究と応用は、包括的な科学的、経済的、社会的、政治的議論を引き起こしている。
統計学は、AIの理論的および実践的理解と将来の発展において重要な役割を果たす。
本稿では,AI開発における統計的方法論の意義を明らかにすることで,現在の議論に貢献することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 14:39:37 GMT)
Spoiled for Choice? Personalized Recommendation for Healthcare
Decisions: A Multi-Armed Bandit Approach [1.6] 本稿では,医療介入の選択を支援するレコメンデーションフレームワークを提案する。
ユーザの健康行動が極めてダイナミックで多様なものであることを考慮し,マルチアーム・バンディット(MAB)によるレコメンデーションフレームワークを提案する。
そこで我々は、MABを医療の文脈に適応させるために、2つの革新的なモデル要素を顕著な健康理論に基づいて合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 22:55:59 GMT)
Receptivity of an AI Cognitive Assistant by the Radiology Community: A
Report on Data Collected at RSNA [1.3] 北米放射線学会(RSNA)2016年度学術会議において,このような技術を実演した。
デモを経験し、質問応答システムをテストした参加者には、ポストデモサーベイが利用可能になった。
調査の結果は、放射線学者の間で認知コンピューティング技術や人工知能に対する高い受容性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 20:40:30 GMT)
On The Usage Of Average Hausdorff Distance For Segmentation Performance
Assessment: Hidden Bias When Used For Ranking [1.0] 平均ハウスドルフ距離(AVD)は、2つの点集合間の距離を計算するために用いられる。
バランス付AVD(bAVD)を作成したAVDの修正型計算を提案する。
提案した評価指標であるbAVDは,AVDのランキングバイアスを緩和し,セグメンテーションのランク付けや品質評価に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 13:37:14 GMT)
Combining Word and Character Vector Representation on Neural Machine
Translation [0.8] 本稿では,英語・インドネシア語ニューラルマシン翻訳(NMT)における単語ベクトル表現と文字ベクトル表現の組み合わせについて述べる。
実験の結果,単語と文字表現を結合したNMTモデルは,ベースラインモデルよりもBLEUスコアが高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 06:53:40 GMT)
BoostingBERT:Integrating Multi-Class Boosting into BERT for NLP Tasks [0.6] 本稿では,BERTにマルチクラスブースティングを統合する新しいBoosting BERTモデルを提案する。
提案したモデルについて,GLUEデータセットと3つの中国NLUベンチマークを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 09:07:14 GMT)
Semi-supervised dictionary learning with graph regularization and active
points [0.2] 2つの柱に基づく辞書学習手法を提案する。
一方、元のデータから局所線形埋め込みを用いたスパース符号空間に多様体構造保存を強制する。
一方、スパース符号空間における半教師付き分類器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 09:24:51 GMT)
Random boosting and random^2 forests -- A random tree depth injection
approach [0.2] 本稿では, 連続的および並列的木系アプローチに適した新しいランダムな樹木深度注入手法を提案し, 提案手法について検討する。
結果として得られたメソッドは、emphRandom Boost と emphRandom$2$ Forest と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 20:14:50 GMT)
Transfer learning with class-weighted and focal loss function for
automatic skin cancer classification [0.0] 皮膚病変を7つのクラスのうちの1つに分類できる深層学習システムを開発した。
我々のResNet50モデルのアンサンブルは、皮膚病変をトップ1、トップ2、トップ3の精度93%、97%、99%の7つのクラスのうちの1つに分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 10:59:51 GMT)
Tax Knowledge Graph for a Smarter and More Personalized TurboTax [0.0] 我々は、大規模なナレッジグラフを通じて、米国とカナダの複雑な所得税コンプライアンスロジックを表現するための革新的で実践的なアプローチを共有します。
納税知識グラフの構築と自動化、納税額の計算、情報不足の理由付け、計算結果の説明などについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 22:41:01 GMT)
Synthesizing brain tumor images and annotations by combining progressive
growing GAN and SPADE [0.0] 現実的な脳腫瘍画像の合成には、ノイズ・ツー・イメージGANとイメージ・ツー・イメージGANを用いることができる。
以上の結果から, 2つのGANは, リアルに見えるラベル画像とMR画像の合成が可能であり, 合成画像の追加によりセグメンテーション性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 07:56:10 GMT)
One-step direct measurement of the entangled W states with cross-Kerr
nonlinearity [0.0] このスキームは1ステップで3光子、4光子、さらにはN光子W状態を測定することができる。
このスキームではPBSとクロスカー非線形性媒質のみが使用されており、これは実験で実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 07:38:26 GMT)
Noise and decoherence induced by gravitons [0.0] グラビトンによる量子ノイズとデコヒーレンスについて検討する。
グラビトンの存在下で測地偏差のランゲヴィン方程式を導出する。
ノイズ相関の振幅は、ノイズを検出するには大きなスクイーズが必要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 12:22:47 GMT)
Modular network for high accuracy object detection [0.0] このネットワークは実装が容易で、0.94 mAPである。
学習の伝達による深層学習ネットワークは、後から学習したクラス数が小さくなるにつれて、より正確になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 19:03:31 GMT)
Likelihood-Free Gaussian Process for Regression [0.0] 確率モデルについてはほとんど知識がない場合もある。
可能性自由ガウス過程(LFGP)と呼ばれる新しい枠組みを提案する。
提案するフレームワークは、可能性のないモデリングに多大な貢献を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 01:43:12 GMT)
Interpretation of smartphone-captured radiographs utilizing a deep
learning-based approach [0.0] この問題に対処するために、新たにリリースされたCheXphotoデータセットでトレーニングされたディープラーニングベースニューラルネットワークのシーケンスで構成されるシステムを提案する。
私たちの知る限りでは、これはスマートフォンで撮影した電波を処理できることを示す最初の論文です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 08:26:10 GMT)
Improving Deep Video Compression by Resolution-adaptive Flow Coding [0.0] 本稿では,RaFC (Resolve-Adaptive Flow Coding) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
複雑な動きパターンや単純な動きパターンをグローバルに処理するために、フレームレベルのRaFCフレームは、各ビデオフレームに対して最適なフローマップ解像度を自動的に決定する。
異なるタイプの動作パターンに局所的に対処するために、RaFCブロックと呼ばれるブロックレベルのスキームは、各局所的な動作特徴に対して最適な解像度を選択することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 12:10:34 GMT)
Hilbert-Schmidt speed as an efficient tool in quantum metrology [0.0] 我々は、$n$-qubitシステムにおける量子位相推定の強力なツールとして、ヒルベルト・シュミット速度(HSS)を利用する。
この結果は,高次元系における全正および微量保存写像の下でのHSSの収縮性を示す強い証拠となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 17:52:25 GMT)
Examining the validity of Schatten-$p$-norm-based functionals as
coherence measures [0.0] Schatten-$p$-norm-based functionals $C_p(rho)=min_sigmainmathcalI||rho-sigma_p$ and $ tildeC_p(rho)= |rho-Deltarho|_p$ with $pgeq 1$ の2つのクラスは、一貫性のない操作、厳密な非一貫性な操作、真に一貫性のない操作の下で有効なコヒーレンス測度であるかどうかが問われている。
私たちはそれを証明します
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 01:42:00 GMT)
Comment on: "Rashba coupling induced by Lorentz symmetry breaking
effects". Ann. Phys. (Berlin) \textbf{526}, 187 (2013) [0.0] 著者らは固有値方程式のスペクトルを得られなかったが, モデルパラメータ間の特定の関係に対して1つの固有値しか得られなかった。
著者らによって予想される許容サイクロトロン周波数の存在は、放射固有値方程式の正確な解を得るために用いられるトランケーション条件の単なるアーティファクトである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 14:41:28 GMT)
Coding Facial Expressions with Gabor Wavelets (IVC Special Issue) [0.0] 本稿では,デジタル画像から表情に関する情報を抽出する手法を提案する。
このコードから導かれる類似性空間は、人間の観察者による画像の意味的評価から導かれるものと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 07:01:16 GMT)
Clustering of non-Gaussian data by variational Bayes for normal inverse
Gaussian mixture models [0.0] 実際の状況では、重い尾を持つ非ガウス的データや非対称なデータが多く存在する。
NIG混合モデルでは、期待最大化法と変分ベイズアルゴリズムの両方が提案されている。
NIG混合のための別のVBアルゴリズムを提案し、欠点を改善する。
また,クラスタ数決定の難しさを克服するため,ディリクレプロセス混合モデルの拡張も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 14:13:27 GMT)
Argumentation-based Agents that Explain their Decisions [0.0] 我々は,BDI(Beliefs-Desires-Intentions)エージェントの拡張モデルが,それらの推論に関する説明を生成できることに焦点をあてる。
我々の提案は議論理論に基づいており、エージェントが決定を下す理由を表現するために議論を用いる。
部分的説明と完全説明の2つのタイプを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 02:08:10 GMT)
Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and a Multilayer Perceptron Model
Trained with Grey Wolf Optimizer for Predicting Solar Diffuse Fraction [0.0] 太陽拡散率 (Diffuse Ratio) と呼ばれる太陽拡散率 (DF) の正確な予測は、太陽エネルギー研究において重要なトピックである。
3つの堅牢な機械学習(ML)モデルについて,スペインのアルメリアの時間単位の大規模なデータセット(ほぼ8年)を用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 19:32:15 GMT)
A Review of Visual Descriptors and Classification Techniques Used in
Leaf Species Identification [0.0] 植物学における主要な研究分野は、植物種同定、高スペクトル画像を用いた雑草分類、植物の健康状態のモニタリング、葉の生長の追跡、葉情報の意味論的解釈などである。
植物学者は、葉の形状、先端、基部、葉の縁、葉の静脈、葉のテクスチャと複合葉の葉の配置を区別することで、植物種を識別し易い。
特定の種、それらに影響を与える病気、葉の成長パターンなどを精査するために、葉を認識して特徴付けるインテリジェントなシステムが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Sep 2020 14:11:00 GMT)