Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

AIM 2020 Challenge on Efficient Super-Resolution: Methods and Results [222.3]
本稿では,AIM 2020における高効率単一画像超解像の課題について概説する。課題は、倍率x4の入力画像を超解凍することであった。目標は、ランタイム、パラメータカウント、FLOP、アクティベーション、メモリ消費などの1つまたは複数の側面を減らすネットワークを考案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 09:25:51 GMT)
DUMA: Reading Comprehension with Transposition Thinking [107.9]
MRC (Multi-choice Machine Reading) は、解答オプションのセットから正しい解答を決定するためのモデルを必要とする。新しい Dual Multi-head Co-Attention (DUMA) モデルは、多選択MRC問題を解決する人間の転置思考プロセスにインスパイアされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 07:16:15 GMT)
End-to-end Interpretable Learning of Non-blind Image Deblurring [102.8]
非ブラインド画像のデブロワーリングは、通常、対応するシャープ画像の勾配に関する自然の先行によって正規化される線形最小二乗問題として定式化される。本稿では,(既知の)ぼかしと自然像前のカーネルの逆フィルタを用いて,リチャードソン解法を事前条件として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 14:44:59 GMT)
Promoting Connectivity of Network-Like Structures by Enforcing Region Separation [101.1]
本稿では,ネットワークのような構造を再構築するために,深い畳み込みネットワークをトレーニングするための接続性指向の損失関数を提案する。私たちの喪失の背後にある主な考え方は、画像の背景領域間で発生する断線の観点から、道路や運河の接続性を表現することです。 2つの標準的な道路ベンチマークと、新しい灌水用運河のデータセットの実験において、損失関数で訓練されたコンブネットが道路接続を回復できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 12:21:35 GMT)
Understanding Deformable Alignment in Video Super-Resolution [90.9]
変形可能な畳み込みは空間変形と畳み込みの組み合わせに分解可能であることを示す。光フローによるオフセット学習を支援するオフセット忠実度損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 17:55:06 GMT)
Certified Robustness of Community Detection against Adversarial Structural Perturbation via Randomized Smoothing [81.7]
本研究は, 対向構造摂動に対するコミュニティ検出の信頼性保証を初めて開発した。このスムーズなコミュニティ検出手法は,任意のノード群を同一のコミュニティにグループ化する。また,本手法を複数の実世界グラフ上で実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 01:58:17 GMT)
Gravitational Models Explain Shifts on Human Visual Attention [80.8]
視覚的注意(英: visual attention)とは、人間の脳が優先的な処理のために関連する感覚情報を選択する能力を指す。過去30年間に様々な評価方法が提案されてきた。注意変動を記述するための重力モデル(GRAV)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 10:12:41 GMT)
Collaborative Distillation in the Parameter and Spectrum Domains for Video Action Recognition [79.6]
本稿では,行動認識のための小型かつ効率的なネットワークの訓練方法について検討する。周波数領域における2つの蒸留戦略,すなわち特徴スペクトルとパラメータ分布蒸留を提案する。提案手法は,同じバックボーンを持つ最先端の手法よりも高い性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 07:29:57 GMT)
On the use of local structural properties for improving the efficiency of hierarchical community detection methods [77.3]
本研究では,階層型コミュニティ検出の効率向上のために,局所構造ネットワーク特性をプロキシとして利用する方法について検討する。また,ネットワークプルーニングの性能への影響を,階層的コミュニティ検出をより効率的にするための補助的手法として検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 00:16:12 GMT)
Leveraging traditional ecological knowledge in ecosystem restoration projects utilizing machine learning [77.3]
生態系修復プロジェクトの段階におけるコミュニティの関与は、コミュニティの健康改善に寄与する可能性がある。適応的でスケーラブルなプラクティスは、エコシステム的なML修復プロジェクトのすべての段階において、学際的なコラボレーションを動機付けることができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 15:05:24 GMT)
UniVL: A Unified Video and Language Pre-Training Model for Multimodal Understanding and Generation [76.1]
本稿では,マルチモーダル理解と生成のためのUnified Video and Language事前学習モデルUniVLを提案する。 2つのシングルモーダルエンコーダ、クロスエンコーダ、トランスフォーマーバックボーンを備えたデコーダを含む4つのコンポーネントから構成される。ステージバイステージ事前学習(StagedP)と拡張ビデオ表現(EnhancedV)の2つの事前学習戦略を開発し、UniVLのトレーニングプロセスをより効果的にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 13:27:13 GMT)
Unsupervised Commonsense Question Answering with Self-Talk [71.6]
本稿では,コモンセンスタスクの代替として,セルフトークに基づく教師なしフレームワークを提案する。探索に基づく探索学習にインスパイアされた我々のアプローチは、質問を求める多くの情報で言語モデルに問い合わせる。実験結果から,ゼロショット言語モデルベースラインの性能が大幅に向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 18:55:05 GMT)
A Systematic Characterization of Sampling Algorithms for Open-ended Language Generation [71.3]
本稿では,自己回帰型言語モデルに広く採用されている祖先サンプリングアルゴリズムについて検討する。エントロピー低減, 秩序保存, 斜面保全の3つの重要な特性を同定した。これらの特性を満たすサンプリングアルゴリズムのセットが,既存のサンプリングアルゴリズムと同等に動作することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 17:28:42 GMT)
The FaceChannel: A Fast & Furious Deep Neural Network for Facial Expression Recognition [71.2]
顔の表情の自動認識(FER)の最先端モデルは、非常に深いニューラルネットワークに基づいており、訓練には効果的だがかなり高価である。私たちは、一般的なディープニューラルネットワークよりもはるかに少ないパラメータを持つ軽量ニューラルネットワークであるFaceChannelを形式化します。我々は、私たちのモデルがFERの現在の最先端技術に匹敵するパフォーマンスを達成する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 09:25:37 GMT)
Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8]
本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 18:17:27 GMT)
Iterative Refinement in the Continuous Space for Non-Autoregressive Neural Machine Translation [68.3]
非自己回帰型機械翻訳のための効率的な推論手法を提案する。反復的に連続空間で純粋に翻訳を洗練させる。 We evaluate our approach on WMT'14 En-De, WMT'16 Ro-En and IWSLT'16 De-En。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 15:30:14 GMT)
Polyp-artifact relationship analysis using graph inductive learned representations [52.9]
大腸癌の診断プロセスは主にポリープ(polyps)として知られる大腸組織における異常増殖の局在と特徴づけに焦点を当てている。近年の深層物体の局在化の進展にもかかわらず、組織と高レベルのアーティファクトとの類似性により、ポリープの局在化は依然として困難である。近年の研究では、ポリプ検出タスクにおける人工物の存在が負の影響を示しており、トレーニングプロセスの中でそれらを考慮し始めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 13:56:39 GMT)
Co-evolution of Functional Brain Network at Multiple Scales during Early Infancy [52.4]
乳児の2歳から2歳までの縦断的安静時機能的磁気共鳴画像データセットを応用した。収集した縦断的幼児データセットに提案手法の枠組みを適用して,脳機能ネットワークが異なるスケールで共進化していることを示す最初の証拠を提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 07:21:04 GMT)
Dialogue Response Ranking Training with Large-Scale Human Feedback Data [52.1]
ソーシャルメディアのフィードバックデータを利用して、フィードバック予測のための大規模なトレーニングデータセットを構築します。我々は,1300万対の人間のフィードバックデータに基づくGPT-2モデルであるDialogRPTを訓練した。我々のランキングは、Redditのフィードバックを予測する上で、従来のダイアログの難易度ベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 10:50:05 GMT)
Motion Pyramid Networks for Accurate and Efficient Cardiac Motion Estimation [51.7]
本研究では,心臓の運動推定を高精度かつ効率的に行うための,ディープラーニングに基づく新しいアプローチであるMotion Pyramid Networksを提案する。我々は、複数の特徴表現から運動場のピラミッドを予測し、融合し、より洗練された運動場を生成する。そこで我々は,新しい循環型教員教育戦略を用いて,推論をエンドツーエンドにし,トラッキング性能をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 23:13:18 GMT)
Unsupervised Abstractive Dialogue Summarization for Tete-a-Tetes [49.9]
テテ-ア-テト(SuTaT)のための非教師なし抽象的対話要約モデルを提案する。 SuTaTは条件付き生成モジュールと2つの教師なし要約モジュールからなる。実験の結果,SuTaTは自動評価と人的評価の両方において教師なし対話要約よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 03:27:52 GMT)
Complete the Missing Half: Augmenting Aggregation Filtering with Diversification for Graph Convolutional Networks [46.1]
我々は、現在のグラフニューラルネットワーク(GNN)が、特定のデータセットで学習するすべてのGNNメソッドの根底にある問題である可能性を示している。集約操作をそれらの双対、すなわち、ノードをより明確にし、アイデンティティを保存する多様化演算子で拡張する。このような拡張は、アグリゲーションを2チャネルのフィルタリングプロセスに置き換え、理論上、ノード表現を豊かにするのに役立つ。実験では,モデルの望ましい特性と,9ノード分類タスクのベースライン上での大幅な性能向上について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 20:25:09 GMT)
FaceShifter: Towards High Fidelity And Occlusion Aware Face Swapping [43.2]
本研究では,顔交換のための2段階フレームワークであるFaceShifterを提案する。最初の段階では、ターゲット属性を徹底的かつ適応的に利用して、スワップされた顔を高忠実に生成する。難解な顔合成に対処するために、HEAR-Net(Huristic Err Accnowledging Refinement Network)と呼ばれる新しいヒューリスティック・エラー認識ネットワーク(Heuristic Err Acknowledging Refinement Network)の第2ステージを付加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 07:43:58 GMT)
A Visual Analytics Framework for Explaining and Diagnosing Transfer Learning Processes [42.6]
本稿では,深層ニューラルネットワークの学習における伝達学習プロセスの多段階探索のための視覚分析フレームワークを提案する。本フレームワークは,ニューラルネットワークの深層学習において,既存のモデルから学習した知識がどのように新たな学習タスクに変換されるかを説明するために,マルチアスペクト設計を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 05:59:00 GMT)
Second-order Neural Network Training Using Complex-step Directional Derivative [41.4]
本稿では,2次ニューラルネットワークトレーニングのための数値アルゴリズムを提案する。複素ステップ有限差分を用いてヘッセン計算の実践的障害に取り組む。提案手法は,ディープラーニングと数値最適化のための新しいアルゴリズムを広範囲に導入すると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 13:46:57 GMT)
Detecting Audio Attacks on ASR Systems with Dropout Uncertainty [40.9]
我々の防衛は、最適化された摂動と周波数マスキングによって生成された攻撃を検出することができることを示す。我々は、MozillaのCommonVoiceデータセット、UrbanSoundデータセット、およびLibriSpeechデータセットの抜粋に対する防御をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 01:41:59 GMT)
Multimodal Joint Attribute Prediction and Value Extraction for E-commerce Product [40.5]
商品属性値は、カスタマサービスロボット、製品レコメンデーション、製品検索など、多くのEコマースシナリオにおいて不可欠である。現実の世界では、製品の属性値は通常不完全であり、時間とともに変化するため、実用的な応用を著しく妨げている。本稿では,製品属性を共同で予測し,製品イメージの助けを借りてテキスト製品記述から価値を抽出するマルチモーダル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 15:10:51 GMT)
Microscope Based HER2 Scoring System [37.7]
完全診断のためのHER2スコアリングガイドラインに従うリアルタイムHER2スコアリングシステムを提案する。従来の全スライディング画像に基づくスコアリングシステムとは異なり、我々のHER2スコアリングシステムは拡張現実顕微鏡に統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 01:44:39 GMT)
The Devil is the Classifier: Investigating Long Tail Relation Classification with Decoupling Analysis [36.3]
ロングテール関係分類は、ヘッドクラスがトレーニングフェーズを支配しているため、難しい問題である。そこで本研究では,関係を自動的に集約することで,ソフトウェイトを割り当てる,注意関係ルーティング付きロバストな分類器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 12:47:00 GMT)
S2IGAN: Speech-to-Image Generation via Adversarial Learning [35.2]
テキスト情報を使わずに、音声記述を写実画像に変換するS2IGフレームワークが提案されている。提案されたS2IGフレームワークは、音声埋め込みネットワーク(SEN)と関係教師付き密集型生成モデル(RDG)から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 08:17:22 GMT)
How to track your dragon: A Multi-Attentional Framework for real-time RGB-D 6-DOF Object Pose Tracking [35.2]
本稿では,リアルタイムRGB-D 6Dオブジェクトのポーズトラッキング問題に対処するために,新しい多目的畳み込みアーキテクチャを提案する。物体の3次元モデルとポーズ空間の両方の特別な幾何学的性質を考察し、トレーニング中のデータ拡張により洗練されたアプローチを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 11:33:55 GMT)
High-order Refining for End-to-end Chinese Semantic Role Labeling [34.7]
本稿では,すべての述語対間の相互作用を行うための高次精製機構を提案する。当社の高次モデルでは,CoNLL09やUniversal Proposition Bankなど,中国のSRLデータの最先端化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 10:01:27 GMT)
Reinforcement Learning for Strategic Recommendations [32.7]
ストラテジックレコメンデーション(SR)とは、知的エージェントがユーザのシーケンシャルな行動や活動を観察し、いつ、どのように相互作用するかを決めて、ユーザとビジネスの両方の長期的な目的を最適化する問題を指す。 Adobeリサーチでは、関心点の推薦、チュートリアルレコメンデーション、マルチメディア編集ソフトウェアにおける次のステップガイダンス、ライフタイムバリューの最適化のための広告レコメンデーションなど、さまざまなユースケースでこのようなシステムを実装してきました。ユーザのシーケンシャルな振る舞いをモデル化したり、いつ介入するかを決め、ユーザに迷惑をかけずにレコメンデーションを提示したり、オフラインでポリシーを評価するなど、これらのシステム構築には多くの研究課題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 20:45:48 GMT)
Diagnosing Concept Drift with Visual Analytics [27.8]
概念ドリフトは、データストリームの分布が予期せぬ方法で時間とともに変化し、予測モデルが不正確なものになる現象である。本稿では,ストリーミングデータにおける概念ドリフトの同定と補正において,モデル構築者やアナリストを支援する視覚解析手法DriftVisを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 04:12:44 GMT)
Hybrid Multiple Attention Network for Semantic Segmentation in Aerial Images [24.4]
グローバルな相関関係を適応的に捉えるために,Hybrid Multiple Attention Network (HMANet) という新しいアテンションベースのフレームワークを提案する。本稿では,機能的冗長性を低減し,自己注意機構の効率を向上させるため,単純で効果的な領域シャッフルアテンション(RSA)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 02:17:37 GMT)
Learning a Single Model with a Wide Range of Quality Factors for JPEG Image Artifacts Removal [24.3]
ロスシー圧縮は、圧縮された画像にアーティファクトをもたらし、視覚的品質を低下させる。本稿では,高度に堅牢な圧縮アーティファクト除去ネットワークを提案する。提案するネットワークは,幅広い品質要因を扱うためにトレーニング可能な単一モデルアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 08:16:58 GMT)
"You are grounded!": Latent Name Artifacts in Pre-trained Language Models [23.7]
与えられた名前の表現に関連するアーティファクトに焦点を当てる。いくつかの文脈では役立つが、接地は不特定または不適切な文脈でも起こる。異なるコーパスで追加の事前訓練は、このバイアスを軽減する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 18:45:17 GMT)
Contrastive Cross-site Learning with Redesigned Net for COVID-19 CT Classification [20.7]
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックにより、世界の公衆衛生危機が数百カ国で拡大している。画像解釈の面倒な作業量を削減するとともに、臨床診断を支援するために、CT画像を用いたCOVID-19識別自動化ツールの開発が望まれている。本稿では、異種データセットを効果的に学習することで、正確な新型コロナウイルス識別を行うための新しい共同学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 11:09:04 GMT)
METASET: Exploring Shape and Property Spaces for Data-Driven Metamaterials Design [20.3]
より小さいが多様な単細胞が、スケーラブルな検索と非バイアス学習につながることを示す。我々のフレキシブルな方法は、採用される計量によらず、ユニークな部分集合を蒸留することができる。私たちの多様なサブセットは、デザイナが使用するために公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 21:13:09 GMT)
Attention-SLAM: A Visual Monocular SLAM Learning from Human Gaze [20.0]
本稿では,新しいSLAMアプローチ,すなわちAttention-SLAMを提案する。 SalNavNet(ビジュアル・サリエンシ・モデル)と従来のモノラル・ビジュアル・SLAMを組み合わせている。 Attention-SLAMは、DSO(Direct Sparse Odometry)、ORB-SLAM(ORB-SLAM)、Salient DSO(Salient DSO)などのベンチマークよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 06:59:12 GMT)
Federated Dynamic GNN with Secure Aggregation [19.6]
マルチユーザグラフシーケンスからオブジェクト表現を学習するためにFeddy(Federated Dynamic Graph Neural Network)を導入する。各ユーザデバイス上のローカルモデルは、ユーザのデータをサーバに公開することなく、学習を定期的に中央サーバに送信する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 21:04:45 GMT)
HGCN-GJS: Hierarchical Graph Convolutional Network with Groupwise Joint Sampling for Trajectory Prediction [17.5]
本研究では,軌道予測のための階層型グラフ畳み込みネットワークHGCN-GJSを提案する。本稿では,複数歩行者の将来の軌道における関節分布をモデル化するための新しい共同サンプリング手法を提案する。我々は,複数の軌道予測データセット上でのネットワークの性能を実証し,検討したすべてのデータセットに対して最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 14:51:10 GMT)
Augmented Natural Language for Generative Sequence Labeling [17.4]
本稿では,共同シーケンスラベリングと文レベルの分類のための生成フレームワークを提案する。本モデルは,1つの共有自然言語出力空間を用いて,複数のシーケンスラベリングタスクを同時に実行する。一般的な名前付きエンティティ認識、スロットラベリング、インテント分類ベンチマークにおいて、これらの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 19:23:53 GMT)
Improve black-box sequential anomaly detector relevancy with limited user feedback [16.4]
異常検知器は、しばしば統計的異常を捉えるように設計されている。エンドユーザは通常、検出されたすべての外れ値に関心を持たないが、アプリケーションに関連するものだけに限られる。本稿では,少数の人的フィードバックを用いてユーザ関連性を改善する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 17:26:38 GMT)
Towards Efficient Scheduling of Federated Mobile Devices under Computational and Statistical Heterogeneity [16.1]
本稿では,モバイルデバイス上での分散学習の実装について検討する。チューニングノブとしてデータを使用し、異なるワークロードをスケジュールする2つの効率的な時間アルゴリズムを提案する。一般的なベンチマークと比較すると,提案アルゴリズムはCIFAR10で2-100倍の高速化,2-7%の精度向上,収束率を100%以上達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 18:12:30 GMT)
Risk-Sensitive Reinforcement Learning: a Martingale Approach to Reward Uncertainty [15.6]
逐次意思決定問題における不確実性に対する感性を考慮した新しい枠組みを提案する。本稿では,プロセスのDoob分解に基づく累積報酬に含まれるランダム性の新たな分解について述べる。我々は、この新たなリスクに敏感なアプローチを、ポリシーと値勾配関数に基づくモデルフリーアルゴリズムに取り入れることで、強化学習の側面を革新し、グリッドの世界とポートフォリオ最適化の問題にその関連性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 13:50:26 GMT)
3DPVNet: Patch-level 3D Hough Voting Network for 6D Pose Estimation [15.1]
オブジェクト6Dポーズの投票に3Dローカルパッチを利用する3DPVNetが提案されている。最近の投票方式と比較して、3DPVNetはパッチレベルであり、ポイントクラウド上で直接実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 06:59:57 GMT)
P-DIFF: Learning Classifier with Noisy Labels based on Probability Difference Distributions [14.7]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、高機能のため、ノイズラベルに容易に適合する。本稿では,P-DIFFと呼ばれる,非常にシンプルで効果的なトレーニングパラダイムを提案する。提案した確率差分布は、トレーニングサンプルがクリーンになる確率を暗黙的に反映し、トレーニングプロセス中に対応するサンプルを再重み付けするためにこの確率を用いる。ベンチマークデータセットの実験では、P-DIFFは最先端のサンプル選択方法よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 07:28:32 GMT)
MLMLM: Link Prediction with Mean Likelihood Masked Language Model [14.7]
知識ベース(KB)は、クエリ、検証、解釈が容易である。 BERT などの Masked Models (MLM) は、計算能力と生のテキストデータとともにスケールする。リンク予測を行うために異なるエンティティを生成する平均可能性を比較する手法として,平均的類似性マスケッド言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 13:11:13 GMT)
LAMP: Large Deep Nets with Automated Model Parallelism for Image Segmentation [13.9]
モデル並列処理(LAMP)を用いた大深度3D ConvNets について紹介する。画像全体であっても、大きな入力パッチで大きな3D ConvNetをトレーニングすることが可能である。実験により、自動モデル並列化によって促進されるセグメンテーション精度が向上できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 17:51:41 GMT)
PDDLGym: Gym Environments from PDDL Problems [13.6]
PDDLGymはPDDLドメインと問題からOpenAI Gym環境を自動的に構築するフレームワークである。 PDDLGymの観察と行動はリレーショナルであり、リレーショナル強化学習とリレーショナルシーケンシャル意思決定の研究に特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 23:33:35 GMT)
Event Presence Prediction Helps Trigger Detection Across Languages [13.1]
本稿では,Transformerをベースとしたアーキテクチャが,シーケンスラベリングタスクとしてイベント抽出を効果的にモデル化できることを示す。本稿では,BERTに基づくイベント抽出モデルの性能を大幅に向上させる,文レベルとトークンレベルのトレーニング目標の組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 15:52:21 GMT)
The Dynamic Travelling Thief Problem: Benchmarks and Performance of Evolutionary Algorithms [13.0]
本稿では、サブコンポーネントに対する動的変化の影響の研究を可能にするために、トラベリング・ティーフ問題に基づくいくつかのシナリオを定義します。 72のシナリオと7つのアルゴリズムに関する調査では、インスタンス、変更の規模、ポートフォリオ内のアルゴリズムによって、最適化をゼロから再開するか、これまで有効なソリューションを継続するかが好まれます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 01:10:59 GMT)
Graph InfoClust: Leveraging cluster-level node information for unsupervised graph representation learning [12.6]
本稿では,グラフ InfoClust というグラフ表現学習手法を提案する。同社はさらに、クラスタレベルの情報コンテンツをキャプチャしようとしている。この最適化により、ノード表現はよりリッチな情報とノイズ相互作用をキャプチャし、それによって品質が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 09:33:20 GMT)
Bayesian Geodesic Regression on Riemannian Manifolds [11.8]
我々は,BGRMモデルに基づくベイズ測地線回帰モデルを開発した。オーバーフィッティング問題を避けるため,モデルの有効性を制御するために正規化項を追加する。本研究では,人間のコーパス・カロサムと下顎骨データの寸法変化を低減し,形状変化を解析するためのモデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 13:34:35 GMT)
Cascaded Models for Better Fine-Grained Named Entity Recognition [10.0]
細粒度NERをラベル付けするためのケースドアプローチを新たにリリースした細粒度NERデータセットに適用する。完全きめ細かな型で構築された直感的なモデルと比較して,20F1絶対値で性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 18:41:29 GMT)
Generative models with kernel distance in data space [10.0]
LCWジェネレータはガウスノイズをデータ空間に変換する際に古典的なGANに似ている。第一に、カーネル測度を用いたオートエンコーダに基づくアーキテクチャは、データの多様体をモデル化するために構築される。最終モデルを得るために、ガウスからラテンへのラテントトリック写像を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 19:11:47 GMT)
Black-box Mixed-Variable Optimisation using a Surrogate Model that Satisfies Integer Constraints [9.7]
Mixed-Variable ReLU-based Surrogate Modelling (MVRSM) は、修正線形ユニットの線形結合を利用するサロゲートベースのアルゴリズムである。この方法は、最大238個の連続変数と整数変数を持ついくつかの合成ベンチマークにおいて、最先端の手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 09:58:45 GMT)
Unifying Deep Local and Global Features for Image Search [9.6]
グローバルおよびローカルな画像特徴を1つのディープモデルに統一し、効率的な特徴抽出による正確な検索を可能にする。我々のモデルは、改訂されたオックスフォードとパリのデータセットにおける最先端の画像検索と、Google Landmarksデータセットv2における最先端の単一モデルインスタンスレベルの認識を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 18:21:56 GMT)
Decoding Polar Codes with Reinforcement Learning [7.5]
強化学習における多腕バンディット問題として因子グラフ置換選択を定式化する。本稿では,オンライン学習エージェントとして機能するデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 00:05:38 GMT)
A dataset and classification model for Malay, Hindi, Tamil and Chinese music [7.4]
この新しいデータセットを用いて、異なる分類モデルを訓練し、これらの民族集団の観点から音楽の起源を区別する。分類モデルは、異なる音楽的特徴を入力として使用することによって最適化された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 05:29:59 GMT)
Frequency-based Multi Task learning With Attention Mechanism for Fault Detection In Power Systems [6.4]
本稿では,障害検出のための新しいディープラーニングベースのアプローチを導入し,実際のデータセット,すなわち部分放電検出タスクのためのKaggleプラットフォーム上でテストする。提案手法では,時系列の特徴を抽出するためのアテンション機構を備えたLong-Short Term Memoryアーキテクチャを採用し,信号の周波数情報を利用した1D-Convolutional Neural Network構造を用いて予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 02:01:47 GMT)
Same data may bring conflict results: a caution to use the disruptive index [6.1]
1900年から2016年の間、ノーベル賞受賞者の出版記録を用いて、毎年ノーベル賞受賞記事とそのベンチマーク記事のDIを算出する。 DIに基づく結論は、引用時間ウィンドウの長さに依存しており、異なる引用ウィンドウは異なる、さらには議論の余地のある結果を引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 07:00:04 GMT)
Generalisable Cardiac Structure Segmentation via Attentional and Stacked Image Adaptation [6.0]
本稿では,心臓画像分割のための一般化可能なセグメンテーションフレームワークを提案する。既存のソースドメインからのイメージを対象ドメインに変換するために,注意損失のある生成的敵ネットワークを提案する。データ拡張テクニックのスタックは、実世界の変換をシミュレートして、目に見えないドメインのセグメンテーション性能を向上するために使用されました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 20:00:16 GMT)
Pardon the Interruption: An Analysis of Gender and Turn-Taking in U.S. Supreme Court Oral Arguments [6.0]
本研究では,米国最高裁判所の口頭弁論における話者間の転回変化のコーパスを示す。各ターンの変更は、人間のアノテーションによって「協力的」から「競争的」のスペクトルにラベル付けされる。我々は,音声の特徴,交換の性質,および話者のジェンダーと法的役割との関係を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 23:37:48 GMT)
PointIso: Point Cloud Based Deep Learning Model for Detecting Arbitrary-Precision Peptide Features in LC-MS Map through Attention Based Segmentation [5.5]
PointIsoは、ペプチドの特徴検出の問題を解決するために、ポイントクラウドベースの任意の精度のディープラーニングネットワークである。ベンチマークデータセットにおいて、高品質なMS/MS識別を98%検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 17:34:14 GMT)
Graph Convolution Networks Using Message Passing and Multi-Source Similarity Features for Predicting circRNA-Disease Association [5.4]
本稿では,複数ソースの類似性情報を用いて構築されたグラフから特徴を学習し,循環RNA関連性を予測するグラフ畳み込みネットワークフレームワークを提案する。種々の実験で5倍のクロスバリデーションが提案されたフレームワークは、circRNA-disease associationの予測に有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 15:22:42 GMT)
Soft policy optimization using dual-track advantage estimator [5.4]
本稿では, エントロピーを導入し, 温度係数を動的に設定し, 探索と利用の機会のバランスをとる。本稿では、値関数の収束を加速し、さらにアルゴリズムの性能を高めるために、二トラック利便推定器(DTAE)を提案する。ムジョコ環境における他のオンラインRLアルゴリズムと比較して,提案手法は累積回帰において最も高度な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 04:09:29 GMT)
Assessing Game Balance with AlphaZero: Exploring Alternative Rule Sets in Chess [5.4]
私たちはAlphaZeroを使って、新しいチェスの変種を創造的に探索し、設計しています。チェスのルールに原子的変化を含む他の9つの変種を比較した。 AlphaZeroを用いて各変種に対する準最適戦略を学習することにより、これらの変種が採用された場合、強い人間プレイヤー間のゲームがどのように見えるかを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 16:11:34 GMT)
Knapsack Voting for Participatory Budgeting [4.9]
我々は,「Knapsack Voting」という,参加型予算作成に適した新しいスキームを導入する。実用性という自然なモデルの下では、戦略に耐性があることが示される。我々は、Knapsack Votingを、収益、赤字または余剰額のより一般的な設定にまで拡張し、同様の戦略保護結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 03:58:03 GMT)
RECOApy: Data recording, pre-processing and phonetic transcription for end-to-end speech-based applications [4.6]
RECOApyは、エンドツーエンドの音声ベースのアプリケーションに必要なデータ記録と前処理のステップを合理化する。このツールは、音声記録、スペクトログラム、波形解析、発話レベルの正規化、サイレントトリミングのための使い易いインタフェースを実装している。 Grapheme-to-phoneme(G2P)コンバータは、Wiktionaryのオンラインコラボレーションリソースから抽出されたレキシコンに基づいてトレーニングされたディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 09:07:33 GMT)
Investigating Quantum Approximate Optimization Algorithms under Bang-bang Protocols [4.4]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスの使用の可能性として広く見なされている。アルゴリズムをバンバンプロトコルとして解析し,全時間固定と無作為グリーディ最適化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 01:33:33 GMT)
4S-DT: Self Supervised Super Sample Decomposition for Transfer learning with application to COVID-19 detection [4.0]
我々は、移動学習モデルのための自己監督超サンプル分解と呼ばれる、新しい深層畳み込みニューラルネットワークを提案する。 4S-DTは,大規模画像認識タスクから特定の胸部X線画像分類タスクへの粗大な伝達学習を促進する。本研究の主な貢献は,胸部X線像の超解像による自己監督学習機構である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 17:29:33 GMT)
Bio-inspired Structure Identification in Language Embeddings [3.5]
本稿では, バイオインスパイアされた手法を用いて, 単語の埋め込みをトラバースし, 可視化する一連の探索手法を提案する。本モデルを用いて,単語の埋め込み手法の違いが意味的出力に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 23:59:06 GMT)
Analyzing the effect of APOE on Alzheimer's disease progression using an event-based model for stratified populations [3.5]
鑑別事象ベースモデル(DEBM)を用いたアルツハイマー病の進行タイムラインに対するAPOEアレルの効果について検討した。本研究の目的は,DEBMの異なるステップをグループ固有の部分とグループ固有の部分に分割する,新しいアプローチを提案し,評価することである。提示されたモデルは、疾患の理解を助け、臨床治験のために発症する症状のリスクにおいて、症状前患者の同種グループを選択するのに役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 14:46:10 GMT)
Phase Locking between Two All-Optical Quantum Memories [3.3]
時間制御された2モードの絡み合った単一光子状態の放出を示す。エンタングルメントと非古典性は、最大400 nsまでのリリース時間差のために保存される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 01:26:25 GMT)
Microscopic quantum generalization of classical Li\'{e}nard oscillators [3.3]
我々は古典的なリエナード系の微視的量子一般化を探求した。ゆらぎ-散逸関係の形での詳細なバランスは、真空励起の場合においても引力の動的安定性を保っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 14:53:47 GMT)
Consistency Regularization with Generative Adversarial Networks for Semi-Supervised Learning [3.0]
GAN(Adversarial Adversarial Networks)に基づく半教師付き学習(SSL)アプローチは,多数の未ラベルサンプルを利用して分類性能を向上させる。しかし、彼らのパフォーマンスは、最先端の非GANベースのSSLアプローチよりも遅れている。この主な理由は、局所摂動下で同じ画像上でのクラス確率予測の整合性の欠如である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 08:23:06 GMT)
Hierarchical community structure in networks [2.4]
本稿では,ネットワークにおける階層的コミュニティ構造に関する理論的研究を行う。階層構造の検出に関わる課題を列挙し、階層構造のスペクトル特性を研究することにより、それらを検出するための原則的方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 16:18:26 GMT)
Data Programming by Demonstration: A Framework for Interactively Learning Labeling Functions [2.3]
本稿では,ユーザによるインタラクティブなデモンストレーションによるラベル付けルールを生成するために,DPBD(Data Programming by Demo)という新しいフレームワークを提案する。 DPBDは、ユーザからのラベリング関数記述の負担を軽減し、より高いレベルのセマンティクスに集中できるようにすることを目的としている。文書分類のためのラベル付けルールを,文書例におけるユーザのスパンレベルアノテーションを用いて合成する対話型システムであるReducerを用いて,我々のフレームワークを運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 22:44:04 GMT)
Advancing the Scientific Frontier with Increasingly Autonomous Systems [2.2]
自律性の性質と度合いの増大は、新しい科学能力を可能にし、科学のリターンを高める。 2011年のPlanetary Science Decadal Survey(PSDS)と現在進行中のミッション前研究は、将来のミッションに必要なコア技術として自律性の向上を特定している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 21:49:03 GMT)
Fixed Inducing Points Online Bayesian Calibration for Computer Models with an Application to a Scale-Resolving CFD Simulation [2.0]
提案したFIPO-BCアルゴリズムは計算効率を大幅に改善し,オンラインキャリブレーションを可能にする。 FIPO-BCのオンライン機能は、キャリブレーション出力の継続的な更新を可能にし、データベース生成時のワークロードを削減する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 15:48:22 GMT)
Social network analytics for supervised fraud detection in insurance [1.9]
保険詐欺は、政策所有者が誇張された、または故意の損害に基づく主張を提出した場合に発生する。このコントリビューションは,クレームのソーシャルネットワークから洞察力のある情報を抽出することにより,不正検出戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 21:40:15 GMT)
Multi-scale Attention U-Net (MsAUNet): A Modified U-Net Architecture for Scene Segmentation [1.7]
画像からコンテキスト情報を用いたシーンセグメンテーションのためのマルチスケールアテンションネットワークを提案する。このネットワークは、局所的な特徴をグローバルな特徴にマップし、精度を向上し、識別画像領域を強調する。我々はPascalVOC2012とADE20kという2つの標準データセットでモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 08:03:41 GMT)
Nonequilibrium phases and phase transitions of the XY-model [0.9]
異なる非平衡相を鎖のパラメータと磁気ポテンシャルの関数として特徴づける。結果は、拡張された開量子系の非平衡相と相転移の性質を確立するのに有効であることが証明されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 02:58:50 GMT)
Optimal Use of Multi-spectral Satellite Data with Convolutional Neural Networks [0.8]
マルチバンド情報をCNNと比較する。ドメインエキスパートが選択したバンドを使用する標準的な業界慣行は、他の方法よりもはるかにテスト精度が劣っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 11:55:45 GMT)
Improving Joint Layer RNN based Keyphrase Extraction by Using Syntactical Features [0.7]
我々は,複数のキーワード列を抽出するために,JRNNの入力層を変更することを提案する。精度は9597,F1は7691であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 14:20:04 GMT)
Does Link Prediction Help Detect Feature Interactions in Software Product Lines (SPLs)? [0.5]
本稿では,ソフトウェア製品ラインにおける不要な特徴相互作用の検出をリンク予測問題として効果的に表現する方法を示す。 Link Predictionは、グラフノード内の機械学習アルゴリズムと類似度スコアを使用して、新たなエッジを識別する。筆者らは,本論文におけるソフトウェア製品ラインベンチマークへのアプローチを評価し,グラフに基づく類似性データから6つの機械学習モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 23:39:13 GMT)
Permutation attack and counterattack on the two-party quantum key agreement over a collective noisy channel [0.2]
本研究は、置換操作をアナウンスした参加者が、他者から検出されることなく、自分自身で最後の共有鍵を操作できることを示唆する。この抜け穴を避けるため, 改良が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 05:27:39 GMT)
A Longitudinal Method for Simultaneous Whole-Brain and Lesion Segmentation in Multiple Sclerosis [0.2]
この方法は、既存の横断的手法に基づいて、全脳と病変の分節を同時に行う。スキャナやMRIプロトコル、縦方向フォローアップスキャンの回数やタイミングについて、事前の仮定をしていないため、非常に一般的な方法である。 3つの縦断データセットに対する予備実験により,提案手法はより信頼性の高いセグメンテーションを発生し,それに基づく断面積法よりも病気効果を検出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 13:03:48 GMT)
Elsevier OA CC-By Corpus [0.2]
これは科学研究論文の最初の公開コーパスであり、科学の分野からの代表的なサンプルがある。このコーパスには、記事の全文だけでなく、ドキュメントのメタデータや、参照毎の情報が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 09:39:13 GMT)
Training neural networks under physical constraints using a stochastic augmented Lagrangian approach [0.1]
XGCにおける5次元核融合シミュレーションにおいて,Fokker-Planck-Landau衝突演算子を近似するためのエンコーダ・デコーダニューラルネットワークの物理制約付きトレーニングについて検討した。このネットワークをトレーニングするために、pyTorchのネイティブ勾配降下法を用いて、内部制約のない最小化サブプロブレムを解く拡張ラグランジアンアプローチを提案する。電子に対する自己衝突と衝突を伴う単一イオン症例のトレーニング結果から, 提案手法により, 固定ペナルティ法によるトレーニングよりもモデル予測精度が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 19:20:29 GMT)
What Have Google's Random Quantum Circuit Simulation Experiments Demonstrated about Quantum Supremacy? [0.0]
Google Quantum Teamの実験の結果は、量子超越性に関する議論を終わらせるものではない、と我々は主張する。実験の概要を述べるとともに、量子超越性を実証するための探索において、いくつかのオープンな疑問を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 21:27:23 GMT)
Virial relations for electrons coupled to quantum field modes [0.0]
フィールドモードに結合した多くの電子系に対する仮想的関係を示す。このようなウイルス関係の関連性は、質量再正規化との関連性を示すことによって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 12:28:47 GMT)
Twist-and-store entanglement in bimodal and spin-1 Bose-Einstein condensates [0.0]
このスキームは、平均場位相空間における安定中心固定点周辺のさらなる進化を制限する状態の単一の回転に続くねじれ力学からなる。パリティの読み出しは、進化全体における絡み合いのレベルを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 22:16:42 GMT)
Training robust neural networks using Lipschitz bounds [0.0]
ニューラルネットワーク(NN)は、安全クリティカルなアプリケーションではほとんど使われません。逆の摂動に対するロバスト性の1つの尺度は、NNによって定義される入出力写像のリプシッツ定数である。我々は,Lipschitz を一定に小さく保ちながら,強靭性を促進しつつ,多層NN のトレーニングを行うフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 09:07:11 GMT)
The Radicalization Risks of GPT-3 and Advanced Neural Language Models [0.0]
GPT-3は前機種であるGPT-2よりも大幅に改善されている。我々は,対話的,情報的,影響力のあるコンテンツを正確にエミュレートするテキストを生成する上で,GPT-3の強みを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 00:55:00 GMT)
Subradiance with saturated atoms: population enhancement of the long-lived states [0.0]
双極子-双極子相互作用は、しばしば亜ラジカルと呼ばれる長寿命の集団原子状態の起源である。運転場の飽和パラメータが増大するにつれて,これらのモードの個体群が200倍に増加することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 01:33:06 GMT)
Sensitivity bounds of a spatial Bloch-oscillations Atom Interferometer [0.0]
現場原子密度の測定から外部力の推定を行うBloch-Oscillation atom Interferometerの感度について検討した。格子サイト間のエネルギー差がトンネルエネルギーよりも小さいような外部力に対して、原子波関数は多くの格子サイト上に広がる。このセットアップは、コンパクトデバイスや高空間解像度の測定に有望なソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 07:52:34 GMT)
Robust calibration of multiparameter sensors via machine learning at the single-photon level [0.0]
統合フォトニックデバイスの校正のためのニューラルネットワークに基づくアルゴリズムの応用を実証する。適切なネットワークトレーニング戦略を慎重に選択することで,信頼性の高い評価が達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 14:22:47 GMT)
Quantum simulation of Unruh-DeWitt detectors with nonlinear optics [0.0]
本研究では,1+1次元の無質量スカラー場に結合したUnruh-DeWitt検出器のシミュレーション手法を提案する。このシミュレーションでは、検出器加速の役割を担うパラメータは、非線形材料内の相対的逆群速度勾配によって行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 21:21:49 GMT)
Quantum metric and wavepackets at exceptional points in non-Hermitian systems [0.0]
我々は、量子計量が非エルミート系の例外点付近で重要な量となることを示す。量子計量の振る舞いは、一定方向の一定加速度と、制御可能な方向の非消滅定数速度に責任がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 11:15:09 GMT)
Quantum Optimization for the Graph Coloring Problem with Space-Efficient Embedding [0.0]
グラフ彩色問題に対する空間効率のよい量子最適化アルゴリズムを提案する。我々の回路は標準的アプローチよりも深い。現在利用可能な代替品を探索するために、量子アニール上でランダムなグラフ色付けの研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 18:34:17 GMT)
Quantum Electrodynamic Control of Matter: Cavity-Enhanced Ferroelectric Phase Transition [0.0]
金属鏡からなる空洞に埋もれた双極子量子多体系について検討した。金属鏡における双極子フォノン,キャビティ光子,プラズモンなどの基本励起のハイブリッド化を解析した。以上の結果から, 外部ポンプを使わずに光物質結合により超ラジカル型遷移を誘導する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 23:46:30 GMT)
Parts and Composites of Quantum Systems [0.0]
量子測定のための3つのタイプの実体を考察する。重要な役割はmap $alphahat$によって演じられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 22:12:12 GMT)
Noise2Inverse: Self-supervised deep convolutional denoising for tomography [0.0]
Noise2Inverseは、線形画像再構成アルゴリズムのためのディープCNNに基づくDenoising法である。そこで我々は,そのような学習がCNNを実際に獲得することを示す理論的枠組みを構築した。シミュレーションCTデータセットにおいて、Noss2Inverseはピーク信号対雑音比と構造類似度指数の改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 08:27:07 GMT)
Monotonicity in practice of adaptive testing [0.0]
本稿では,最近提案された単調性勾配アルゴリズムを用いて学習した適応テストのためのベイジアンネットワークモデルについて検討する。手法の質は、チェコ国立数学試験の大規模なデータセットで実証的に評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 10:55:41 GMT)
Light Can Hack Your Face! Black-box Backdoor Attack on Face Recognition Systems [0.0]
顔認識システムにおけるブラックボックスバックドア攻撃手法を提案する。バックドアトリガは極めて効果的であり、攻撃成功率は最大で88%である。本研究は,既存の顔認識/検証技術のセキュリティ問題に注意を喚起する,新たな物理的バックドア攻撃を明らかにしたことを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 11:50:29 GMT)
Learning Functors using Gradient Descent [0.0]
我々は、CycleGANと呼ばれるニューラルネットワークシステムの周りにカテゴリ理論のフォーマリズムを構築している。サイクル整合性の強制は、このカテゴリーにおける構成不変量の強制に等しいことを示す。我々は、ペアデータなしで画像からのオブジェクトの挿入と削除を学習できる新しいニューラルネットワークシステムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 02:17:36 GMT)
Irradiation of Nanostrained Monolayer WSe$_2$ for Site-Controlled Single-Photon Emission up to 150 K [0.0]
量子ドットのようなWSe$$$単光子エミッタは、将来のオンチップスケーラブルな量子光源にとって有望なプラットフォームになった。既存のひずみ工学手法は、作業温度を延ばすための根本的な課題に直面している。そこで我々は, 原子間相似プラズモニックWSe$$$に近い収率でサイト固有の単一発光体を設計する新しい手法を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 18:37:40 GMT)
Image Based Artificial Intelligence in Wound Assessment: A Systematic Review [0.0]
急性および慢性の創傷の評価は、創傷治療チームが診断を改善し、治療計画を最適化し、作業負荷を緩和し、患者の健康関連品質を達成するのに役立つ。人工知能は、健康関連科学やテクノロジーに広く応用されているが、AIベースのシステムは、高品質な創傷治療のために、臨床および計算的に開発され続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 14:52:14 GMT)
Group-Level Emotion Recognition Using a Unimodal Privacy-Safe Non-Individual Approach [0.0]
本稿は、Emotion Recognition in the Wild (EmotiW) Challenge 2020 1における、オーディオビデオグループ感情認識サブタスクに対する、プライバシー保護と非個人的提案について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 12:25:33 GMT)
General DeepLCP model for disease prediction : Case of Lung Cancer [0.0]
生活を脅かす致命的な病気を予測するための新しいアプローチ「DeepLCP」を提案する。ディープLCP」は自然言語処理(NLP)と深層学習パラダイムを組み合わせた結果である。肺がん予測における提案モデルの実験結果から,高い精度と低損失データ率が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 21:43:48 GMT)
Fused Deep Convolutional Neural Network for Precision Diagnosis of COVID-19 Using Chest X-Ray Images [0.0]
複数のニューラルネットワークを微調整することで、新型コロナウイルスと正常者の胸部X線スキャンを正確に分類するコンピュータ支援診断(CAD)を提案する。 k倍のクロスバリデーションとベージングアンサンブルを用いることで、99.7%の精度と100%の感度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 02:27:20 GMT)
Fabrication process and failure analysis for robust quantum dots in silicon [0.0]
我々はSi/SiGeヘテロ構造上にアルミニウムゲート量子ドットデバイスを重ね合わせるための改良された製造法を提案する。このプロセスにより、ゲート・ツー・ゲートの漏れ、ESDによる損傷、アルミニウムの脱織、デバイス配線における不必要な合金の形成が削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 16:48:33 GMT)
Ensemble learning of diffractive optical networks [0.0]
CIFAR-10試験画像の分類において, N=14, N=30 D2NNのアンサンブルが61.14%, 62.13%のブラインドテスト精度が得られることを示した。これらの結果は、同じデータセット上の任意の回折光学ニューラルネットワーク設計により、これまで達成された最も高い推測精度を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 05:02:50 GMT)
Enhanced well-being assessment as basis for the practical implementation of ethical and rights-based normative principles for AI [0.0]
本稿では,自律・知能システムを対象とした健康影響評価フレームワークの実用化について述べる。このプロセスは、AIシステムの影響を理解するための、人間中心のアルゴリズム支援アプローチを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 15:15:16 GMT)
Detecci\'on de comunidades en redes: Algoritmos y aplicaciones [0.0]
この修士論文は,ネットワーク内のコミュニティを検出する手法を解析することを目的としている。まず,グラフ理論とコミュニティの主な特徴と,この問題における共通測度について考察する。地域社会を検知し,その特徴と計算複雑性を考慮し,分類を開発するための主要な手法を概観した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 00:18:06 GMT)
Data Poisoning Attacks on Regression Learning and Corresponding Defenses [0.0]
逆データ中毒は機械学習に対する効果的な攻撃であり、トレーニングデータセットに有毒データを導入することでモデルの完全性を脅かす。データ中毒攻撃が生産システムに脅威を与え、新たなブラックボックス攻撃をもたらす現実的なシナリオを提示する。その結果, 残留剤の平均二乗誤差(MSE)は, わずか2%の毒素を挿入することにより150パーセントに増加することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 12:14:54 GMT)
Current Limitations of Language Models: What You Need is Retrieval [0.0]
我々は、言語モデルの性能計算トレードオフを改善するために、現在のアプローチのいくつかを分類し、再検討する。我々は、(5)はこれらの制限の多くを解決し、(a)監督の量を削減し、(b)トレーニングデータセット全体と現在のサンプル全体のコンテキストを効率的に拡張できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 04:04:20 GMT)
Cubic phase gates are not suitable for non-Clifford operations on GKP states [0.0]
Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP)エンコーディングでは、単純なガウス演算を用いてクリフォードゲートと誤り訂正を行うことができる。元々の提案では、GKPは論理的非クリフォードTゲートを実行するために立方相ゲートの1つの応用を特に単純な方法を提案した。ここでは、この立方相ゲートのアプローチは、GKP状態において任意に大量のスクイーズを行う場合でも、極端に貧弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 13:36:08 GMT)
Continuous measurements for control of superconducting quantum circuits [0.0]
回路QEDの文脈で量子フィードバックの概念を導入する。いくつかの実験について論じ、連続測定とフィードバックの概念をどのように解明するかを考察する。本稿では,コヒーレントフィードバックの概要と耐故障性エラー訂正への応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 18:00:18 GMT)
Comparison of Spatiotemporal Networks for Learning Video Related Tasks [0.0]
シーケンスから学習する多くの方法は、個々のフレームから時間的に2D CNNの特徴を処理したり、高性能な2D CNNアーキテクチャ内で直接的に3D畳み込みを利用する。この研究は、MNISTベースのビデオデータセットを構築し、一般的なビデオ関連タスクのファセット(分類、順序付け、速度推定)のパラメータを制御する。このデータセットでトレーニングされたモデルは、タスクと2D畳み込み、3D畳み込み、または畳み込みLSTMの使用によって、重要な方法で異なることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 19:57:50 GMT)
Charging assisted by thermalization [0.0]
浴槽と熱平衡の系は通常、系と浴のカップリングが強い場合、熱平衡状態にある。本研究は,電池充電・蓄電池ユニットを設計し,電池として機能するシステムと浴槽からなる。電池に格納された抽出可能な作業と接続と切断に費やされた全作業の比率として定義される効率は常に$leq 1$である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 20:13:42 GMT)
Autonomous Learning of Features for Control: Experiments with Embodied and Situated Agents [0.0]
本稿では,ポリシネットワークのトレーニング中に特徴抽出モジュールのトレーニングを継続する手法を提案する。シーケンス・ツー・シークエンス・ラーニング(Sequence-to-Sequence Learning)は,従来の研究方法よりも優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 14:34:42 GMT)
An atomic Fabry-Perot interferometer using a pulsed interacting Bose-Einstein condensate [0.0]
二重ガウス障壁を透過するパルス相互作用ボース・アインシュタイン凝縮源に対する原子ファブリ・ペロ共鳴を数値的に示す。我々の理論的研究は、超低温原子源を持つ原子ファブリ・ペロー干渉計の将来の実験的実現に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 11:59:46 GMT)
Accelerated variational algorithms for digital quantum simulation of many-body ground states [0.0]
量子シミュレータのキーとなる応用の1つは、多体系の基底状態をエミュレートすることである。変分法は、多体系の基底状態をエミュレートする量子シミュレータでも提案され、実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 02:37:44 GMT)
A photon model based upon chaos produced by static, Schwinger-level electric field nonlinearities that satisfies all first-order properties [0.0]
非線形性を誘導する動的電場強度に対するシュウィンガーのしきい値が特別な場合であると仮定する。原子内では、状態間エネルギー移動と時間変化場の状態内カオス混合をサポートする。ローカライズ可能な光子電荷場アンサンブルは熱力学的に閉じており、全ての一階光子特性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 18:55:07 GMT)
A Study of Genetic Algorithms for Hyperparameter Optimization of Neural Networks in Machine Translation [0.0]
遺伝的アルゴリズムを用いて,ダーウィンのファイトテスト理論の生存をモデルとした自動チューニング手法を提案する。研究結果は,提案手法であるGAがハイパーパラメータのランダムな選択よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 02:24:16 GMT)
A Mobile App for Wound Localization using Deep Learning [0.0]
深部ニューラルネットワークを用いた2次元創傷画像と潰瘍画像からの自動創傷ローカライザを提案する。創傷ローカライザは、YOLOv3モデルを使用して開発され、iOSモバイルアプリケーションに変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Sep 2020 14:35:29 GMT)