Optimal Testing of Discrete Distributions with High Probability [49.2] 高確率状態に着目して離散分布を試験する問題について検討する。
一定の要素でサンプル最適である近接性および独立性テストのための最初のアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 16:09:17 GMT)
Old Photo Restoration via Deep Latent Space Translation [46.7] 本稿では, 深層学習手法を用いて, 深刻な劣化に苦しむ古い写真を復元することを提案する。
実際の写真の劣化は複雑で、合成画像と実際の古い写真とのドメインギャップは、ネットワークの一般化に失敗する。
具体的には、2つの変分オートエンコーダ(VAE)をトレーニングし、それぞれ古い写真とクリーンな写真を2つの潜在空間に変換する。
そして、これら2つの潜伏空間間の変換は、合成ペアデータによって学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 08:51:53 GMT)
Improving Inversion and Generation Diversity in StyleGAN using a
Gaussianized Latent Space [41.2] 現代のジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークは、低次元の学習された潜伏空間に住む潜伏ベクトルから、人工的で写実的な画像を作成することができる。
単純な非線形演算の下では、データ分布はガウス的としてモデル化でき、したがって十分な統計量を用いて表されることを示す。
得られた投影は、実際の画像と生成された画像の両方のパフォーマンスを用いて示されているように、潜在空間のより滑らかでより良い振る舞いの領域にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 15:45:58 GMT)
On the Orthogonality of Knowledge Distillation with Other Techniques:
From an Ensemble Perspective [34.5] 知識蒸留は,効率的なニューラルネットワークを実用化するための強力な装置であることを示す。
また,知識蒸留を他の手法と効果的に統合する方法についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 14:52:13 GMT)
Sufficient Dimension Reduction for Average Causal Effect Estimation [21.0] 多数の共変量を持つことは因果効果推定の品質に悪影響を及ぼす可能性がある。
教師付きカーネル次元削減法を用いて低次元表現を探索するアルゴリズムを開発した。
提案アルゴリズムは,2つの半合成および3つの実世界のデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 13:58:57 GMT)
Teaching to Learn: Sequential Teaching of Agents with Inner States [20.6] 学習者の内的状態が授業の相互作用によって変化するようなマルチエージェントの定式化を導入する。
このような学習者を指導するために,学習者の今後のパフォーマンスを考慮に入れた最適制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 07:03:15 GMT)
Improved Design of Quadratic Discriminant Analysis Classifier in
Unbalanced Settings [19.8] 分類のための二次判別分析(QDA)またはその正規化バージョン(R-QDA)は推奨されないことが多い。
本稿では2つの正規化パラメータと修正バイアスに基づく改良されたR-QDAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 11:30:27 GMT)
Should We Trust (X)AI? Design Dimensions for Structured Experimental
Evaluations [19.7] 本稿では、説明可能な人工知能(XAI)のアプローチを構造化評価するための設計次元を体系的に導出する。
それらは記述的な特徴づけを可能にし、異なる研究設計の比較を容易にする。
彼らはさらにXAIの設計空間を構造化し、XAIの厳密な研究に必要な正確な用語に収束した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 13:40:51 GMT)
SAPAG: A Self-Adaptive Privacy Attack From Gradients [19.5] 分散学習は、ユーザの分散データに対するモデルトレーニングを可能にする。
トレーニングデータの集中化は、プライバシに敏感なデータのプライバシー問題に対処する。
近年の研究では、分散機械学習システムにおいて、サードパーティが真のトレーニングデータを再構築できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 07:04:02 GMT)
Learning Stability Certificates from Data [19.4] 我々は,軌道データのみから認証関数を学習するアルゴリズムを開発した。
このような一般化誤差境界を大域的安定性保証に変換する。
複雑な力学の証明を効率的に学習できることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 17:47:06 GMT)
A Deep Framework for Cross-Domain and Cross-System Recommendations [19.0] CDR(Cross-Domain Recommendation)とCSR(Cross-System Recommendation)は、レコメンダシステムにおけるデータ空間の問題に対処する、有望なソリューションである。
本稿では,行列因子化(MF)モデルと完全接続型ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく,DCDCSRと呼ばれるクロスドメインおよびクロスシステムレコメンデーションのためのディープフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 06:11:17 GMT)
Player Identification in Hockey Broadcast Videos [18.6] 我々はNHL放送におけるホッケー選手識別の問題を解決するために,深層畳み込みニューラルネットワークアプローチを提案する。
本稿では,ResNet+LSTMネットワークの出力を分類するために,2次1次元畳み込みニューラルネットワークをレイトスコアレベル融合法として利用する。
これにより、新しいデータセットのテスト分割で、全体的なプレイヤー識別精度が87%以上になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 01:18:30 GMT)
Complexity Measures for Neural Networks with General Activation
Functions Using Path-based Norms [18.5] 一般活性化関数を持つニューラルネットワークの複雑性制御を実現するための簡単な手法を提案する。
経路に基づくノルムを制御複雑性に導出する2層ネットワークとディープ・残差ネットワークを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 01:15:11 GMT)
Learning from Multimodal and Multitemporal Earth Observation Data for
Building Damage Mapping [17.3] 我々は、損傷マッピングを構築するためのグローバルなマルチセンサとマルチテンポラルデータセットを開発した。
グローバルデータセットには、高解像度の光学画像と高解像度のマルチバンドSARデータが含まれている。
我々は、深層畳み込みニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、損傷建物の意味的セグメンテーションのための損傷マッピングフレームワークを定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 05:04:19 GMT)
Leveraging Multi-level Dependency of Relational Sequences for Social
Spammer Detection [14.2] MDM(Multi-level Dependency Model)は、リレーショナルシーケンスに隠されたユーザの長期依存を活用できる。
実世界のマルチリレーショナルソーシャルネットワークにおける実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 07:11:17 GMT)
VC-Net: Deep Volume-Composition Networks for Segmentation and
Visualization of Highly Sparse and Noisy Image Data [13.8] 本稿では,3次元微小血管のロバスト抽出のためのエンドツーエンド深層学習手法VC-Netを提案する。
中心となる新規性は、ボリューム可視化技術(MIP)を自動利用して、3Dデータ探索を強化することである。
マルチストリーム畳み込みニューラルネットワークは、それぞれ3次元体積と2次元MIPの特徴を学習し、その相互依存性を結合体積-合成埋め込み空間で探索するために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 04:15:02 GMT)
When compressive learning fails: blame the decoder or the sketch? [13.7] 圧縮学習では、モデルとして機能する高度に圧縮されたベクトルから混合(セントロイドまたは混合物)が学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 12:53:03 GMT)
Deforming the Loss Surface to Affect the Behaviour of the Optimizer [13.1] ディープラーニングでは、通常、形状固定された損失面上で最適化プロセスが実行されると仮定される。
本稿では,変形マッピングの新たな概念を提案する。
垂直変形マッピング(VDM)は、勾配勾配勾配が平坦な領域に入る際に、鋭いミニマをフィルタリングする能力を与える。
我々は、VDMによって強化された一般的な畳み込みニューラルネットワークと、ImageNet、CIFAR-10、CIFAR-100の対応するオリジナルニューラルネットワークを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 06:43:16 GMT)
GIA-Net: Global Information Aware Network for Low-light Imaging [12.8] 我々は,低照度撮像の性能向上のために,グローバル情報をネットワークに抽出・統合するグローバル情報認識モジュールを提案する。
提案したGAA-Netは、知覚的類似度を測定するディープメトリックを含む4つのメトリクスの観点から、最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 17:38:38 GMT)
Quantum teleportation of physical qubits into logical code-spaces [12.4] 量子ゲートテレポーテーションはこの問題に対するエレガントな解決策として提案されている。
物理と誤り訂正可能な論理量子ビットの間に最大絡み合った状態を生成する。
次に、物理量子ビット上に符号化された量子情報の、最大0.786の忠実度を持つ誤り訂正論理量子ビットへのテレポーテーションを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 07:50:49 GMT)
Deforming the Loss Surface [12.2] 本論文では、損失面を変形させ、最適化を改善するために、変形演算子という新しい概念を最初に提案する。
各種変形関数を設計し、損失面への寄与をさらに与える。
CIFAR-100で検証された変形関数を利用して,変形関数によって得られた臨界点付近の損失景観の可視化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 02:15:37 GMT)
Robust Deep Learning Ensemble against Deception [12.0] XEnsembleは、機械学習モデルの敵対的堅牢性を高めるための多様性アンサンブル検証手法である。
我々は,XEnsembleが,敵の例に対して高い防御成功率,非分配データ入力に対して高い検出成功率を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 17:20:01 GMT)
Distributed Mirror Descent with Integral Feedback: Asymptotic
Convergence Analysis of Continuous-time Dynamics [11.5] この作業は分散最適化に対処し、エージェントのネットワークは、大域的に凸な目的関数を最小化しようとする。
本稿では,局所的な情報を用いてグローバルな最適値に収束する連続時間分散ミラー降下法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 21:11:42 GMT)
OCR Graph Features for Manipulation Detection in Documents [11.2] OCR(Optical Character Recognition)を用いたグラフ特徴量を利用したモデルを提案する。
本モデルは,OCR特徴量に基づいてランダムな森林分類器を訓練することにより,変化を検出するためのデータ駆動型手法に依存している。
我々は,本アルゴリズムの偽造検出性能を,若干の偽造不完全な実業務文書から構築したデータセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 15:52:09 GMT)
Deep Neural Network Approach for Annual Luminance Simulations [10.0] 本稿では,年次輝度に基づく評価をより効率的かつアクセスしやすいデータ駆動型機械学習手法を提案する。
本手法は,所要時間高ダイナミックレンジ画像の限られた数から年次輝度マップを予測することに基づく。
パノラマビューは、複数のビュー方向を研究するために後処理できるため、利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 20:19:21 GMT)
Simultaneous Denoising and Motion Estimation for Low-dose Gated PET
using a Siamese Adversarial Network with Gate-to-Gate Consistency Learning [10.0] 低線量ゲート画像量から高線量ゲート画像容積を効率よく回収できるシームズ対逆ネットワーク(SAN)を提案する。
高品質回復ゲートボリュームでは、移動推定ネットワークからゲート間移動ベクトルを同時に出力することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 21:46:33 GMT)
Adaptive Generation Model: A New Ensemble Method [9.9] 本稿では,gcForestのアイデア,すなわち適応生成モデル(AGM)に基づくスタックモデルの改良を提案する。
これは、各層モデルの幅を広げるために水平方向だけでなく、垂直方向にも適応生成を行い、モデルの深さを拡大することを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 11:34:32 GMT)
Observation of intensity squeezing in resonance fluorescence from a
solid-state device [9.5] 1979年に、2レベル量子系からの共鳴蛍光において、強度のスクイーズが観測できると予測された。
本稿では, 量子ドットマイクロピラーシステムに基づく単一モードファイバーカップリング共鳴蛍光単一光子源の強度変動について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 02:58:10 GMT)
Super Resolution of Arterial Spin Labeling MR Imaging Using Unsupervised
Multi-Scale Generative Adversarial Network [9.5] 動脈スピンラベリング(ASL)磁気共鳴イメージング(MRI)は、脳血流(CBF)を定量的に測定できる強力なイメージング技術である。
本稿では,教師なし学習によるGAN(Multi-scale Generative Adversarial Network)に基づく超解像法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 01:05:54 GMT)
3D Object Detection and Tracking Based on Streaming Data [9.1] 我々は、オンに基づいて3次元物体検出のためのデュアルウェイネットワークを構築し、時間情報で導かれる動きに基づくアルゴリズムにより、非キーフレームに予測を伝達する。
我々のフレームワークはフレーム・バイ・フレーム・パラダイムよりも大幅に改善されているだけでなく、KITTI Object Tracking Benchmarkで競合する結果が得られることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 03:15:41 GMT)
Physics-Guided Machine Learning for Scientific Discovery: An Application
in Simulating Lake Temperature Profiles [8.7] 本稿では,RNNと物理モデルを組み合わせた物理誘導リカレントニューラルネットワークモデル(PGRNN)を提案する。
PGRNNは物理法則と整合した出力を生成しながら、物理モデルよりも予測精度を向上させることができることを示す。
湖沼の温度のダイナミクスをモデル化する文脈において,本手法を提示し,評価するが,より広い範囲の科学・工学分野に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 14:47:28 GMT)
Analogy-Making as a Core Primitive in the Software Engineering Toolbox [7.4] 我々は、アナログ作成はソフトウェア工学における中核的なプリミティブと見なされるべきである、と論じている。
我々は、ソフトウェア工学アプリケーションに適した新しいアナログ生成アルゴリズムであるSifterを用いて、このアイデアを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 17:24:15 GMT)
Deep Actor-Critic Learning for Distributed Power Control in Wireless
Mobile Networks [5.9] 深層強化学習は、教師付きディープラーニングと古典的な最適化に代わるモデルなしの代替手段を提供する。
本稿では,深いアクター・クリティカル・ラーニングの助けを借りて,分散的に実行された連続電力制御アルゴリズムを提案する。
提案した電力制御アルゴリズムを,携帯端末とチャネル条件が急速に変化するタイムスロットシステムに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 18:29:12 GMT)
MRI Image Reconstruction via Learning Optimization Using Neural ODEs [4.9] 我々は,MRI画像再構成を最適化問題として定式化し,通常の微分方程式(ODE)を用いた動的過程として最適化軌道をモデル化する。
ニューラルネットワークを用いてODEのダイナミクスをモデル化し、オフザシェルフ(固定)ソルバを用いて所望のODEを解き、再構成画像を得る。
本稿では,ニューラルODEを用いた連続最適化ダイナミクスをモデル化し,MRI再構成問題に対処する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 19:54:18 GMT)
Controllable dynamics of a dissipative two-level system [4.8] 本稿では, 散逸性ボソニック環境と相互作用する2レベルシステムのデコヒーレンスダイナミクスを変調する手法を提案する。
その結果, 2レベル系の崩壊速度は, 補助自由度の適切なステアの下で著しく抑制できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 08:23:38 GMT)
Low Rank Density Matrix Evolution for Noisy Quantum Circuits [4.6] 雑音量子回路におけるクラスデコヒーレンスチャネルの古典的シミュレーションのための効率的なランク圧縮手法を提案する。
本研究では,本アルゴリズムを社内シミュレータに実装し,従来のフルランクシミュレータよりも2桁以上高速にシミュレーションを行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 18:00:16 GMT)
Ground state cooling of magnomechanical resonator in PT-symmetric cavity
magnomechanical system at room temperature [4.6] パリティ時(PT)対称キャビティマグノメカニカルシステムにおいて,マグノメカニカル共振器の基底状態冷却を実現することを提案する。
このスキームでは、マグノメカニカル共振器はマグノメカニカル相互作用によってその基底状態近くで冷却することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 09:40:58 GMT)
A Comparison of Two Fluctuation Analyses for Natural Language Clustering
Phenomena: Taylor and Ebeling & Neiman Methods [4.6] 本稿ではTaylorとEbeling & Neimanの揺らぎ解析手法について考察する。
いずれの手法も、実際のテキストを独立に、同一に分散した(d.d.)シーケンスと区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 08:30:24 GMT)
Accessibility evaluation of websites using WCAG tools and Cambridge
Simulator [4.5] 本稿では,Web開発者の理解と実装の容易さの観点から,一連のツールとその成果を比較した。
包括的ユーザモデルを用いてアクセシビリティを評価する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 15:41:25 GMT)
At your Command! An Empirical Study on How LaypersonsTeach Robots New
Functions [4.5] 本研究では,ロボットに自然言語による新しい機能を教える方法について検討する。
データセットの分析の結果、多くの参加者が、新しい機能を教えるために特定の単語を使用していたことが判明した。
3分の1以上(36.93%)は、教えの意図を全く口頭で語らなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 15:16:25 GMT)
Variable Binding for Sparse Distributed Representations: Theory and
Applications [4.2] 記号推論とニューラルネットワークは、しばしば互換性のないアプローチとみなされる。ベクトル記号アーキテクチャ(VSAs)として知られるコネクショナリストモデルは、このギャップを埋める可能性がある。
VSAsは密度の高い擬似ランダムベクターでシンボルを符号化し、そこで情報はニューロン全体にわたって分散される。
VSAsにおける高密度ベクトル間の変数結合は、次元性を高める演算であるスパースベクトル間のテンソル積結合と数学的に等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 20:40:09 GMT)
REXUP: I REason, I EXtract, I UPdate with Structured Compositional
Reasoning for Visual Question Answering [4.0] 視覚構造を意識したテキスト情報を用いた深部推論VQAモデルを提案する。
REXUPネットワークは、画像オブジェクト指向とシーングラフ指向の2つのブランチで構成され、超対角融合合成注意ネットワークと協調して動作する。
私たちの最高のモデルは、検証セットに92.7%、テストデブセットに73.1%を提供する、貴重な最先端技術よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 09:18:20 GMT)
Sparsity Turns Adversarial: Energy and Latency Attacks on Deep Neural
Networks [3.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)のアドリアックが深刻な脆弱性を露呈
そこで本研究では,DNNの内部アクティベーション値のスパシティを低減するために,DNNの入力を逆向きに修正するスポーシティアタックを提案し,実証する。
我々は、敵対的スパシティ攻撃のホワイトボックス版とブラックボックス版の両方をローンチし、アクティベーション・スパシティーを最大1.82倍まで減少させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 20:04:40 GMT)
Active Fairness Instead of Unawareness [2.9] 多くの現行の法定基準では、「無意識による公正」を達成するために、データからセンシティブな属性を取り除くことを求めている。
高い相関属性を持つ大きなデータセットが一般的であるビッグデータの時代において、このアプローチは時代遅れである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 08:14:17 GMT)
Stop the Clock: Are Timeout Effects Real? [2.5] タイムアウトがチームのパフォーマンスに影響を与えないことが示されます。
続く瞬間はチームのパフォーマンスの改善に似ていますが、単に平均状態に戻ろうとする自然なゲームです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 21:21:41 GMT)
Learning 2-opt Heuristics for the Traveling Salesman Problem via Deep
Reinforcement Learning [2.5] 本研究では,2オプト演算子に基づく局所的な探索勾配を深層強化学習により学習することを提案する。
学習したポリシは、ランダムな初期解よりも改善でき、従来の最先端のディープラーニング手法よりも高速に、ほぼ最適解にアプローチできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 16:20:13 GMT)
Secure Federated Learning in 5G Mobile Networks [2.4] フェデレートラーニング(FL)を3GPP 5G Network Data Analytics(NWDA)アーキテクチャに統合する。
ローカル更新の機密性を保護するためにマルチパーティ計算(MPC)プロトコルを追加します。
我々は,このプロトコルを評価し,MLの性能に影響を及ぼすことなく,従来の作業よりもオーバーヘッドがはるかに低いことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 08:15:08 GMT)
Compression-aware Continual Learning using Singular Value Decomposition [2.4] 本稿では,ニューラルネットワークを動的に成長させる圧縮型連続タスク学習手法を提案する。
近年のモデル圧縮技術にインスパイアされた我々は、圧縮認識トレーニングを採用し、低ランク重量近似を行う。
本手法は,コストのかかる微調整を必要とせず,最小性能の圧縮表現を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 22:29:21 GMT)
Data fusion strategies for energy efficiency in buildings: Overview,
challenges and novel orientations [2.2] 本稿では,過剰消費を低減し,持続可能性を高めるため,既存のデータ融合機構を広範囲に調査する。
我々は,それらの概念化,優位性,課題,欠点について検討するとともに,既存のデータ融合戦略やその他の要因の分類を行う。
1次元の電力信号を2次元空間に変換して画像として扱う2次元局所テクスチャディスクリプタの融合に基づく新しい電気機器識別法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 12:04:30 GMT)
Learning Hidden Patterns from Patient Multivariate Time Series Data
Using Convolutional Neural Networks: A Case Study of Healthcare Cost
Prediction [2.2] 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを用いて、効果的でスケーラブルな患者コスト予測手法を開発した。
われわれは2013年から2016年までの3年間の医療・薬局の請求データを医療保険会社から利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 23:11:19 GMT)
Risk Bounds for Robust Deep Learning [1.5] ある種の損失関数は、データの欠陥に対してディープラーニングパイプラインを堅牢にすることができる。
特に,非有界リプシッツ連続損失関数,例えば最小絶対偏差損失,フーバー損失,コーシー損失,トゥキーの双重損失などの経験的リスク最小化は,データに対する最小の仮定の下で効率的に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 05:06:59 GMT)
Predictive Synthesis of Quantum Materials by Probabilistic Reinforcement
Learning [1.5] 本研究では, 半超電導単層MoS$_2$の量子材料に対する最適合成スケジュールの予測に強化学習を用いる。
このモデルは、多相ヘテロ構造を含む複雑な構造の合成のためのプロファイルを予測するために拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 20:50:45 GMT)
Food safety risk prediction with Deep Learning models using categorical
embeddings on European Union data [1.5] 欧州連合(EU)は1977年に、国境を越えた監視を確保するため、取引された商品に関する不規則事項を登録し始めた。
食品問題に関連するデータは、将来の通知のいくつかの機能を予測するために、機械学習技術によって取り除かれ分析された。
その結果,74.08%から93.06%の精度でこれらの特徴を予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 19:36:58 GMT)
Private data sharing between decentralized users through the privGAN
architecture [1.4] 本研究では、データ所有者が実際のデータを共有することなく、データの合成版や偽版を共有する方法を提案する。
このアプローチが、さまざまなサイズのサブセットに適用されると、実際のデータセットのユーティリティよりも、所有者の利便性が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 22:06:13 GMT)
A Finitist's Manifesto: Do we need to Reformulate the Foundations of
Mathematics? [1.4] このエッセイは、無限の楽園で睡眠ウォーキングをしている数学者のヒードを練習するためのものです。
数学の多くの分野は、(i)無限個の要素を含む対象の「存在」、(ii)任意の精度で計算する能力、「理論」、または(iii)任意の数の時間ステップを計算する能力「理論」に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 14:44:08 GMT)
PDFFlow: parton distribution functions on GPU [1.3] パートン分布関数を高速に評価する新しいソフトウェアであるPDFFlow(PDFs)を提案する。
PDFFlowはハードウェアアクセラレータを持つプラットフォーム向けに設計されている。
我々は,このライブラリの性能を粒子物理学コミュニティの複数のシナリオでベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 18:00:00 GMT)
Adaptive Methods for Short-Term Electricity Load Forecasting During
COVID-19 Lockdown in France [1.3] 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大を受け、世界中の多くの政府が厳格なロックダウンを強制するよう促している。
この政策の結果の1つは、電力消費パターンの大幅な変化である。
本稿では,カルマンフィルタとファインチューニングを用いた適応型一般化加法モデルを導入し,新しい電力消費パターンに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 15:41:36 GMT)
Finite-key analysis for memory-assisted decoy-state quantum key
distribution [1.2] メモリアシスト量子鍵分布(MA-QKD)システムは、新しい期待できる解である。
有限キー効果の計算はMA-QKDの設定を実際に好むことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 14:34:36 GMT)
Machine learning predicts early onset of fever from continuous
physiological data of critically ill patients [1.0] フィーバーは、肺炎、デング、敗血症などの様々な疾患の診断および予後のための貴重な情報を提供する。
本研究の目的は、慢性疾患患者において、継続的な生理的データに機械学習技術を適用して、正確に発熱を予測できる新しいアルゴリズムを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 09:16:09 GMT)
Development of a Dataset and a Deep Learning Baseline Named Entity
Recognizer for Three Low Resource Languages: Bhojpuri, Maithili and Magahi [1.0] Bhojpuri、Maithili、Magahiは低資源言語であり、通常はPurvanchal言語として知られている。
本稿では、これらの言語からヒンディー語への翻訳のために開発された機械翻訳システムのためのNERベンチマークデータセットの開発に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 14:07:50 GMT)
A Detail Study of Security and Privacy issues of Internet of Things [0.8] Internet of Things(モノのインターネット)は、現在インターネットに接続されている地球上の何十億もの物理的オブジェクトを指す。
この章の主な焦点は、現在の世界のモノのインターネットのセキュリティとプライバシを体系的にレビューすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 11:58:22 GMT)
Semi-supervised learning and the question of true versus estimated
propensity scores [0.5] 本稿では, 既知の確率関数が治療効果を推定するのに有用である, という強い直感を再現する簡単な手順を提案する。
さらに、シミュレーション研究は、多くの状況において逆正当性重み推定器よりも直接回帰が好ましいことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 04:13:12 GMT)
Non-Gaussian Nature and Entanglement of Spontaneous Parametric
Nondegenerate Triple-Photon Generation [0.4] 3光子自然パラメトリックダウンコンバージョンによって生成される三光子状態は、非ガウス的絡み合いの純粋な超ガウス的資源であることを示す。
本研究では,2モードの非ガウス交絡状態と2モードの非ガウス交絡状態とを2次射影測定に基づいて調整可能な非ガウス交絡状態を作成するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 12:10:43 GMT)
The Role of Individual User Differences in Interpretable and Explainable
Machine Learning Systems [0.3] 本研究では,機械学習が生成したモデル出力から,個人のスキルや性格特性が解釈可能性,説明可能性,知識発見をどのように予測するかを検討する。
我々の研究は、人間がどのように数値的な刺激を処理するかという主要な理論であるファジィ・トレース理論に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 18:15:00 GMT)
Prior Knowledge about Attributes: Learning a More Effective Potential
Space for Zero-Shot Recognition [0.1] 本研究では,グラフ畳み込みネットワークと属性相関を用いた属性相関型空間生成モデルを構築し,より識別可能な空間を生成する。
提案手法は,いくつかのベンチマークデータセットにおいて,既存の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 06:57:23 GMT)
Unsupervised learning for vascular heterogeneity assessment of
glioblastoma based on magnetic resonance imaging: The Hemodynamic Tissue
Signature [0.0] 本論文は血行動態組織シグナチャ(HTS)法の研究と開発に焦点を当てている。
HTSは、グリオ芽腫の血管異質性を記述するために生息地の概念に基づいている。
この論文で考案された方法、技術、原案はONCOANALYTICS CDXの基礎となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 09:35:01 GMT)
Principle Component Analysis for Classification of the Quality of
Aromatic Rice [0.0] 本研究の目的は,特に芳香米を原料とした品質管理機器のエノースシステムを構築することである。
この実験では,ATMega 328と6つのガスセンサが電子モジュールに関与し,PCA法を用いて分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 14:58:25 GMT)
Performance Evaluation of Linear Regression Algorithm in Cluster
Environment [0.0] クラスタ環境におけるデータマイニング手法の1つを実行することにより,クラスタコンピューティングの性能を評価する。
その結果、同一仕様のクラスタ環境に5台のPCを組み込むことで、スタンドアロンのPCに比べて39.76%の計算性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 14:58:51 GMT)
Not-NUTs at W-NUT 2020 Task 2: A BERT-based System in Identifying
Informative COVID-19 English Tweets [0.0] 本稿では、英語のつぶやきを前提として、そのツイートがCOVID-19に関する情報的内容を持つかどうかを自動的に識別するモデルを提案する。
インフォメーションクラスにおけるF1スコアの約1%は、トップパフォーマンスチームによる結果にしか影響しない競争的な結果を達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 15:49:16 GMT)
New complex network building methodology for High Level Classification
based on attribute-attribute interaction [0.0] 本稿では,属性の正規化や隠れパターンのキャプチャを必要としない属性-属性相互作用に基づくネットワーク構築手法を提案する。
現在の結果から,現在のハイレベル技術の改善に有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 21:58:33 GMT)
M{\o}ller scattering in $2 + 1$ of generalized quantum electrodynamics
in the heisenberg picture [0.0] 電子-電子散乱過程の差分断面である$e-e-rightarrow e-e-$、すなわちモラー散乱をハイゼンベルク図の$(2+1)$次元で調べる。
ハーグの定理はハイゼンベルク表現における微分断面の研究を強く示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 20:27:58 GMT)
Multilevel regression with poststratification for the national level
Viber/Street poll on the 2020 presidential election in Belarus [0.0] 我々は、ビベルとベラルーシの街路で収集されたデータの組み合わせに基づいて、独立した世論調査を行う。
選挙の結果が公式に発表されたことと、早期の投票率の両方が極めて不適切であることを示す。
少なくとも95%の確率で、スヴィアトラナ・ティクハヌスカヤの格付けは75%から80%、アレクサンドル・ルカシェンカの格付けは13%から18%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 17:55:04 GMT)
Lunar Crater Identification in Digital Images [0.0] しばしば、月面の単一の画像で観測されたクレーターのパターンを特定する必要がある。
このいわゆる「ロスト・イン・スペース」クレーターの識別問題は、クレーターベースの相対航法(TRN)と科学画像の自動登録の両方で一般的である。
この研究は、一般的なクレーター同定問題の数学的に厳密な扱いを初めて提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 16:25:05 GMT)
Liouvillian exceptional points of any order in dissipative linear
bosonic systems: Coherence functions and switching between ${\cal PT}$ and
anti-${\cal PT}$ symmetries [0.0] 開マルコフ系ボソニック系の例外点(EP)は定常状態におけるコヒーレンス関数とスペクトル関数によって同定可能であることを示す。
これらの高次 LEP は定常状態におけるコヒーレンス関数とスペクトル関数によって同定できる。
これらのEPは自発的なパリティ時間(cal PT$)と反$cal PT$対称性の破れに関連付けられることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 06:50:57 GMT)
Higher order singular value decomposition and the reduced density
matrices of three qubits [0.0] HOSVDは局所ユニタリ(LU)演算により3量子ビットの特殊状態の同定に利用できることを示す。
HOSVDによるLU演算により、3つのキュービットの特別な状態をすべてカプセル化するポリトープを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 03:29:27 GMT)
Fast high-fidelity multi-qubit state transfer with long-range
interactions [0.0] 長距離相互作用を持つハミルトニアン力学を用いて量子状態伝達を行うための効率的なプロトコルについて述べる。
誤差補正がなくても、このマルチキュービット状態移動過程の忠実度は、任意に分離されたキュービットに対して有限である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 17:18:57 GMT)
Dynamical preparation of a steady ODLRO state in the Hubbard model with
local non-Hermitian impurity [0.0] 非エルミートハバードハミルトニアンは、局所非エルミート不純物が適用されたとしても、完全実スペクトルを尊重できることを示す。
この結果から, 臨界非エルミート的強相関系による定常ODLRO状態の動的生成の基礎となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 03:05:38 GMT)
Deep intrinsic decomposition trained on surreal scenes yet with
realistic light effects [0.0] 本稿では,いくつかの古典的データセット問題を克服するフレキシブルな画像生成法を提案する。
提案手法は汎用的で,計算時間が少なく,最先端の計算結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 09:45:49 GMT)
Data Quality Evaluation using Probability Models [0.0] 以上の結果から, 単純な善/悪の学習例に基づいて, データの質を予測する能力は正確であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 18:12:19 GMT)
Data Augmentation and Clustering for Vehicle Make/Model Classification [0.0] 我々は、異なる年にリリースされ、異なる視点で捕獲された車両のトレーニングデータセットを利用する方法を提案する。
また, クラスタリングによる製造・モデル分類の強化効果を示す。
ResNetアーキテクチャに基づくより深い畳み込みニューラルネットワークは、車両製造/モデル分類のトレーニングのために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 18:24:31 GMT)
ColVis: Collaborative Visualization Design Workshops for Diverse User
Groups [0.0] 2つの異なるデータ可視化プロジェクトのためのワークショップを開催しました。
各プロジェクトでは、ドメインの専門家であるプロジェクトステークホルダーとワークショップを行い、その後、初心者ユーザによる第2のワークショップを開催しました。
参加者からのフィードバックを収集し、プロセスに対する批判的な反映を使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 15:34:40 GMT)
AutoML for Multilayer Perceptron and FPGA Co-design [0.0] 最先端のニューラルネットワークアーキテクチャ(NNAs)は、ハードウェアで効率的な設計と実装が難しい。
NNAの自動設計に関する最近の研究の多くは、畳み込みネットワークと画像認識に焦点を当てている。
我々は、任意のデータセットを入力として取り出し、最適化されたNNAとハードウェア設計を自動的に生成できる汎用多層パーセプトロン(MLP)フローを開発し、テストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 02:37:51 GMT)
Analog of a quantum heat engine using a single-spin qubit [0.0] 周期的に変調されたエネルギー分割を持つ量子二層系は、最小限の普遍的な量子熱マシンを提供することができる。
シリコントンネル電界効果トランジスタにおける不純物電子スピンとしての2レベル系の実験的実現と理論的記述について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 16:45:56 GMT)
An Argumentation-based Approach for Explaining Goal Selection in
Intelligent Agents [0.0] 知的エージェントは、仮定可能な目標のセットを生成し、そのどれが達成にコミットするかを選択します。
目標選択の文脈では、エージェントは、特定の目標を選択する(または選択しない)ための推論パスを説明することができるべきである。
本稿では, 部分的説明と完全説明という2種類の説明法と, 擬似自然説明を生成するための説明法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 01:10:13 GMT)
A Survey and Taxonomy of Distributed Data Mining Research Studies: A
Systematic Literature Review [0.0] データマイニング(DM)手法は年々進化しており、現在では従来のものよりも数倍高速に動作可能なDM技術の強化も行われている。
実際にデータ処理の新しい分野ではないが、近年、多くの研究者がこの分野に注意を払っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 14:58:42 GMT)
A Multisensory Learning Architecture for Rotation-invariant Object
Recognition [0.0] 本研究では,iCubロボットを用いて構築した新しいデータセットを用いて,物体認識のための多感覚機械学習アーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャでは、畳み込みニューラルネットワークを用いて、グレースケールカラー画像の表現(すなわち特徴)と深度データを処理するための多層パーセプトロンアルゴリズムを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 09:39:48 GMT)
A Class of Linear Programs Solvable by Coordinate-Wise Minimization [0.0] 座標最小化を正確に解く線形プログラムのクラスを示す。
いくつかのよく知られた最適化問題の2つのLP緩和がこのクラスにあることを示す。
我々の結果は理論的には非自明であり、将来的には新たな大規模最適化アルゴリズムがもたらされる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Sep 2020 10:47:55 GMT)