Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Based Trajectory Planning for
Multi-UAV Assisted Mobile Edge Computing [99.3] 無人航空機(UAV)支援移動エッジコンピューティング(MEC)フレームワークを提案する。
我々は,全ユーザ機器(UE)の地理的公正性と,各UAVのUE負荷の公平性を共同で最適化することを目的としている。
提案手法は他の従来のアルゴリズムよりもかなり性能が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 17:44:07 GMT)
Using satellite imagery to understand and promote sustainable
development [87.7] 持続可能な開発成果を理解するために衛星画像を用いた成長する文献を合成する。
我々は、重要な人間関係の結果と、衛星画像の量の増大と解像度について、地上データの質を定量化する。
不足およびノイズの多いトレーニングデータの観点から、モデル構築に対する最近の機械学習アプローチをレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 05:20:00 GMT)
Exploring global diverse attention via pairwise temporal relation for
video summarization [84.3] 我々は,Global Diverse Attentionによるビデオ要約のための効率的な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案したモデルは計算コストを大幅に削減して並列に実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 06:29:09 GMT)
Deep Learning for Community Detection: Progress, Challenges and
Opportunities [79.3] この記事では、ディープニューラルネットワークにおける様々なフレームワーク、モデル、アルゴリズムの貢献について要約する。
この記事では、ディープニューラルネットワークにおける様々なフレームワーク、モデル、アルゴリズムの貢献について要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 09:34:17 GMT)
A Comparative Study on Structural and Semantic Properties of Sentence
Embeddings [77.3] 本稿では,関係抽出に広く利用されている大規模データセットを用いた実験セットを提案する。
異なる埋め込み空間は、構造的および意味的特性に対して異なる強度を持つことを示す。
これらの結果は,埋め込み型関係抽出法の開発に有用な情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 15:45:32 GMT)
Studying Person-Specific Pointing and Gaze Behavior for Multimodal
Referencing of Outside Objects from a Moving Vehicle [58.7] 物体選択と参照のための自動車応用において、手指しと目視が広く研究されている。
既存の車外参照手法は静的な状況に重点を置いているが、移動車両の状況は極めて動的であり、安全性に制約がある。
本研究では,外部オブジェクトを参照するタスクにおいて,各モダリティの具体的特徴とそれら間の相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 14:56:19 GMT)
A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach for a Distributed
Energy Marketplace in Smart Grids [58.7] 本稿では,マイクログリッドを支配下に置くために,強化学習に基づくエネルギー市場を提案する。
提案する市場モデルにより,リアルタイムかつ需要に依存した動的価格設定環境が実現され,グリッドコストが低減され,消費者の経済的利益が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 02:17:51 GMT)
A Partial Break of the Honeypots Defense to Catch Adversarial Attacks [57.6] 検出正の正の率を0%、検出AUCを0.02に下げることで、この防御のベースラインバージョンを破る。
さらなる研究を支援するため、攻撃プロセスの2.5時間のキーストローク・バイ・キーストロークスクリーンをhttps://nicholas.carlini.com/code/ccs_honeypot_breakで公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 07:36:37 GMT)
Tasks, stability, architecture, and compute: Training more effective
learned optimizers, and using them to train themselves [53.4] 我々は、自動正規化を実現するために、バリデーション損失などの追加機能にアクセス可能な、階層的で階層的なニューラルネットワークパラメータ化を導入した。
ほとんどの学習は単一のタスク、あるいは少数のタスクでトレーニングされています。
何千ものタスクをトレーニングし、桁違いに計算量を増やし、その結果、目に見えないタスクよりも優れたパフォーマンスの一般化を実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 16:35:09 GMT)
X-LXMERT: Paint, Caption and Answer Questions with Multi-Modal
Transformers [49.9] ViLBERT(英語版)、LXMERT(英語版)、UNITER(英語版)といったマスク言語モデルは、様々なマルチモーダル識別タスクにおける芸術的パフォーマンスの状態を達成している。
最近の研究は、画像キャプションの生成タスクに向けて、そのようなモデルをうまく適応させてきた。
これらのモデルは逆方向に進み、テキストから画像を生成することができるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 17:45:17 GMT)
Worst-Case-Aware Curriculum Learning for Zero and Few Shot Transfer [46.7] 事前訓練された言語エンコーダに基づくマルチタスク変換学習は、様々なタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
標準的なアプローチでは、トレーニングデータを持つタスクは、私たちが関心を持っているタスクを同じように表していると暗黙的に仮定しています。
本稿では,タスク間の最悪のケース認識損失の新たなファミリーを最小化するために,自動カリキュラム学習を利用するマルチタスクトランスファー学習に対する,より非依存なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 13:32:39 GMT)
Representation Learning from Limited Educational Data with Crowdsourced
Labels [45.4] 本稿では,クラウドソースラベルを用いた限られたデータから効率的な表現を学習することを目的とした,新しいフレームワークを提案する。
具体的には、グループ化に基づくディープニューラルネットワークを設計し、限られた数のトレーニングサンプルから埋め込みを学習する。
本研究では,モデルが誤分類したトレーニング例を適応的に選択するハードサンプル選択手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 15:34:40 GMT)
Deep Neural Networks with Short Circuits for Improved Gradient Learning [43.8] 本稿では,ディープニューラルネットワークの勾配学習を改善するための勾配拡張手法を提案する。
提案したショート回路は、深層から浅層への感度を単一のバックで伝搬する一方向接続である。
我々の実験では、コンピュータビジョンと自然言語処理の両タスクのベースラインよりも、短い回路でディープニューラルネットワークを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 15:51:37 GMT)
Whole Slide Images based Cancer Survival Prediction using Attention
Guided Deep Multiple Instance Learning Networks [38.4] Whole Slide Images(WSIs)から派生したキーパッチやクラスタに制限される現在の画像ベースサバイバルモデル
我々は,シムMI-FCNとアテンションベースMILプーリングの両方を導入して,Deep Attention Multiple Instance Survival Learning (DeepAttnMISL)を提案する。
提案手法を2つの大きな癌全スライド画像データセットで評価した結果,提案手法がより効果的で,大規模データセットに適していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 14:31:15 GMT)
MAFF-Net: Filter False Positive for 3D Vehicle Detection with
Multi-modal Adaptive Feature Fusion [35.4] マルチモーダル核融合に基づく3次元車両検出は、自律運転など多くのアプリケーションにおいて重要な課題である。
本稿では,エンド・ツー・エンドのトレーニング可能なシングルステージ・マルチモーダル適応型ネットワークを提案する。
異なる利用シナリオに対応するために、2つの融合技術が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 06:31:59 GMT)
Can neural networks acquire a structural bias from raw linguistic data? [32.5] 我々は,文処理に広く使用されているニューラルネットワークBERTが,生データによる事前学習により構造一般化の導出バイアスを得るか否かを評価する。
BERTは4つの経験的領域のうち3つに3つの構造的一般化を施すことが判明した。
これらの結果は、構造バイアスを生データから取得できるという仮説を支持する人工学習者にとって、これまでのところ最強の証拠である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 20:04:47 GMT)
A Token-wise CNN-based Method for Sentence Compression [31.9] 文圧縮は、原文の短縮とキー情報の保存を目的とした自然言語処理(NLP)タスクである。
現在の手法は主に処理速度の悪いリカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルに基づいている。
本稿では,CNN ベースモデルであるトークンワイド・コナールニューラルネットワークと,削除に基づく文圧縮のための事前学習された双方向表現(BERT)機能を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 17:12:06 GMT)
A Simple Yet Effective Method for Video Temporal Grounding with
Cross-Modality Attention [31.2] 言語誘導ビデオの時間的グラウンド化の課題は、検索文に対応する特定のビデオクリップを、未トリミングビデオでローカライズすることである。
直感的な構造設計が可能な単純な2分岐クロスモダリティアテンション(CMA)モジュールを提案する。
さらに,アノテーションバイアスの影響を緩和し,時間的接地精度を向上させるタスク固有回帰損失関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 16:03:00 GMT)
Shuffled Model of Federated Learning: Privacy, Communication and
Accuracy Trade-offs [30.6] 通信効率とプライバシ要求を考慮した分散経験的リスク最小化(ERM)の最適化問題を考察する。
いくつかの$ell_p$空間に対するプライベート平均推定のための(最適)通信効率スキームを開発する。
完全精度通信を用いた最近の手法で開発された,同一のプライバシ,最適化性能のオペレーティングポイントを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 16:54:50 GMT)
Entanglement of Two Jaynes-Cummings Atoms In Single Excitation Space [18.7] 単一励起空間における2つの原子の絡み合いのダイナミクスを、それぞれのJaynes-Cummingsキャビティに結合する。
解析の結果, 絡み合いのダイナミクスには崩壊と回復が存在することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 18:25:13 GMT)
Improving Dialog Evaluation with a Multi-reference Adversarial Dataset
and Large Scale Pretraining [18.2] i) コンテキストごとに5つの関連する応答と,(ii) コンテキスト毎に無関係な応答を5つの対向的に作成するDailyDialog++データセットを導入する。
複数の正しい参照が存在する場合でも、n-gramベースのメトリクスと埋め込みベースのメトリクスは、関連する応答をランダムな負と区別するのにうまく機能しないことを示す。
DEBと呼ばれる新しいBERTベースの評価指標を提案し、これはRedditの7億2700万の会話で事前トレーニングされ、データセットで微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 18:06:52 GMT)
Dual-SLAM: A framework for robust single camera navigation [17.9] SLAMはリアルタイムな自己ローカライゼーションを備えた移動エージェントの提供を目指している。
リアルタイムの速度を達成するため、SLAMは徐々に位置推定を伝搬する。
局所的なポーズ推定の失敗は定期的に発生し、SLAMシステム全体が不安定になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 15:31:46 GMT)
Towards a Flexible Embedding Learning Framework [15.6] 本稿では,学習表現に組み込むことができる関係性の観点から柔軟な埋め込み学習フレームワークを提案する。
サンプリング機構は、入力と出力埋め込みによって捕捉された情報との直接接続を確立するために慎重に設計される。
実験の結果,提案するフレームワークは,関連エンティティ・リレーショナル・マトリクスのセットと合わせて,様々なデータマイニングタスクにおける既存の最先端アプローチよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 08:00:56 GMT)
Hamming OCR: A Locality Sensitive Hashing Neural Network for Scene Text
Recognition [14.3] 自己注意に基づくシーンテキスト認識アプローチは、優れたパフォーマンスを実現している。
分類層と埋め込み層の両方におけるパラメータの数は、語彙のサイズに依存しない。
ハンミングOCRは競争結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 01:20:19 GMT)
Cough Against COVID: Evidence of COVID-19 Signature in Cough Sounds [13.3] 新型コロナウイルスの検査能力は、十分な物資、訓練された人員、サンプル処理装置が不足しているため、世界中で問題となっている。
我々は、私たちのAIモデルによって分析された携帯電話上で収集されたソリシタンカフの音が、統計的に新型コロナウイルスのステータスを示す重要なシグナルを持っていることを実証した。
医療システムの検査能力は, 5%の病状率で43%向上し, 追加供給, 訓練要員, 物理的なインフラを必要とせずに向上できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 06:31:00 GMT)
ZSCRGAN: A GAN-based Expectation Maximization Model for Zero-Shot
Retrieval of Images from Textual Descriptions [13.2] 画像検索のためのゼロショットテキストのための新しいGANモデルを提案する。
提案モデルは期待最大化フレームワークを用いて訓練される。
複数のベンチマークデータセットの実験により,提案したモデルは,画像検索モデルに対して,最先端のゼロショットテキストよりも快適に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 11:41:12 GMT)
What is the Reward for Handwriting? -- Handwriting Generation by
Imitation Learning [13.0] 今後の計画能力に配慮した手書き文字生成を実現するために,強化学習フレームワークを用いた。
このアルゴリズムにはGAIL(Generative Adversarial mimicion Learning)を用いる。
言い換えれば、GAILを通じて、手書きの例から手書き生成プロセスの報酬を理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 07:04:08 GMT)
Explaining Chemical Toxicity using Missing Features [12.7] 機械学習を用いた化学毒性予測は、反復的な動物実験とヒト試験を減らし、コストと時間を節約するために、医薬品開発において重要である。
計算毒性学モデルの予測は機械的に説明可能であることが強く推奨されている。
本稿では,最近開発されたコントラスト的説明法 (CEM) を適用し,なぜ化学物質や分子が有毒であるか否かの理由を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 23:34:34 GMT)
Legion: Best-First Concolic Testing [12.6] Legionは、自動テスト生成を不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定の問題として扱うために、AI文献からMonte Carlo Tree Search (MCTS)フレームワークを再設計する。
その最優先の検索戦略は、前回の反復で観測された報酬に基づいて、最も有望なプログラム状態から各検索について調査する、原則化された方法を提供する。
APPFuzzingはモンテカルロシミュレーション技術として機能し、制約サンプリングの事前作業を拡張することで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 02:06:37 GMT)
A Unified Weight Learning and Low-Rank Regression Model for Robust
Complex Error Modeling [12.3] 回帰ベースのエラーモデルにおける最も重要な問題の1つは、画像の様々な汚職環境変化に起因する複雑な表現誤差をモデル化することである。
本稿では,画像中のランダムノイズを同時に扱えるような,統一的な重み学習と低ランク近似回帰モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 00:51:20 GMT)
Implicit Regularization of Random Feature Models [10.7] ランダム特徴(RF)モデルとカーネルリッジ回帰(KRR)の関係について検討する。
平均RF予測器は有効リッジ$tildelambda$のKRR予測器に近いことを示す。
平均的な$lambda$-RF予測器と$tildelambda$-KRR予測器のテストエラーとの間には,極めてよい一致があることを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 10:29:43 GMT)
Robustification of Segmentation Models Against Adversarial Perturbations
In Medical Imaging [10.1] 我々のフレームワークは周波数領域変換器、検出器、改質器で構成されている。
提案手法は既存の防御方式と比較して性能が良いことを実証的に示す実験を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 12:18:05 GMT)
Unfairness Discovery and Prevention For Few-Shot Regression [10.0] 歴史データの識別(あるいは偏見)に敏感な教師付き数発メタラーニングモデルの公平性について検討する。
偏りのあるデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルは、少数グループのユーザに対して不公平な予測を行う傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 22:34:06 GMT)
Increasing distillable key rate from bound entangled states by using
local filtration [7.6] 本稿では,量子鍵分布(QKD)に対する蒸留可能鍵レートの局所フィルタリングによる拡張について述べる。
本稿では, 局所ろ過による1つの蒸留性キーレート向上の3つの例を示し, このプロセスにおいて, キー蒸留性のある新しい有界絡み状態を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 04:03:42 GMT)
Learning Non-Unique Segmentation with Reward-Penalty Dice Loss [7.5] 我々は、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)の最適化目的として、報奨金損失(RPDL)関数を提案する。
RPDLは、DCNNが共通領域を拡大し、外部領域をペナルティ化することで、非共通セグメンテーションの学習を支援することができる。
実験の結果、RPDLはDCNNモデルの性能を最大18.4%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 07:59:49 GMT)
Agent-based Simulation Model and Deep Learning Techniques to Evaluate
and Predict Transportation Trends around COVID-19 [6.7] 新型コロナウイルスの感染拡大は旅行行動や交通システムに影響を及ぼしている。
また、街路カメラによる社会的距離を測定するリアルタイムビデオ処理手法も導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 05:37:15 GMT)
Fundamental Bounds on Qubit Reset [6.5] 最大忠実度と最小時間の観点から、量子ビットリセットの基本的境界を導出する。
最大到達可能な忠実度は、アンシラヒルベルト空間の大きさで増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 10:46:00 GMT)
Leveraging Local and Global Descriptors in Parallel to Search
Correspondences for Visual Localization [6.3] クエリローカル機能に最も近い候補を取得するための新しい並列検索フレームワークを提案する。
また、ローカル記述子を用いて、クエリローカル特徴の近傍候補を取得するためにランダムツリー構造を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 01:49:03 GMT)
Universal dynamics of superradiant phase transition in the anisotropic
quantum Rabi model [6.1] 異方性量子Rabiモデルにおける超ラジカル相転移の普遍的非平衡ダイナミクスについて検討する。
臨界点近傍の励起ギャップと発散長スケールから臨界指数を解析的に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 10:44:29 GMT)
Spectral neighbor joining for reconstruction of latent tree models [5.2] 我々は,潜在木図形モデルの構造を復元する新しい手法であるSpectral Neighbor Joiningを開発した。
我々はSNJが一貫したものであることを証明し、推定された類似性行列から木回復を正すのに十分な条件を導出する。
SNJは,他の再建法と比較して,多数の葉や長い縁を持つ樹木を正確に復元するために,サンプルを少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 02:15:30 GMT)
A Linear Transportation $\mathrm{L}^p$ Distance for Pattern Recognition [5.0] 輸送$mathrmLp$距離は、ワッサーシュタイン$mathrmWp$距離の一般化として提案されている。
線形$mathrmTLp$距離は信号処理タスクの線形$mathrmWp$距離よりも大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 17:19:19 GMT)
A Divide-and-Conquer Approach to the Summarization of Long Documents [4.9] 本稿では,長い文書のニューラル・サマライゼーションのための分割・畳み込み手法を提案する。
本手法は文書の談話構造を利用して,文の類似性を利用して問題をより小さな要約問題に分割する。
本稿では,シーケンス・ツー・シーケンスのRNNやトランスフォーマーなど,様々な要約モデルと組み合わせることで,要約性能の向上が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 14:10:54 GMT)
Integration of Clinical Criteria into the Training of Deep Models:
Application to Glucose Prediction for Diabetic People [4.7] 本稿では,コヒーレント平均二乗グリセミック誤差(gcMSE)損失関数を提案する。
トレーニング中にモデルをペナルティ化し、予測エラーだけでなく、予測される変動エラーにも対処する。
エラー空間の異なる領域の重み付けを調整することで、危険な領域にもっと焦点を合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 08:05:47 GMT)
Federated Learning for Computational Pathology on Gigapixel Whole Slide
Images [4.0] 計算病理学において,ギガピクセル全体の画像に対するプライバシ保護フェデレーション学習を導入する。
スライドレベルのラベルのみを用いた数千のスライディング画像を用いた2つの異なる診断問題に対するアプローチについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 00:11:40 GMT)
EPEM: Efficient Parameter Estimation for Multiple Class Monotone Missing
Data [3.8] 本稿では,複数のクラス,モノトン欠落データセットの最大推定値(MLE)を計算するための新しいアルゴリズムを提案する。
計算が正確であるので、我々のEPEMアルゴリズムは、他の計算法と同様に、データを通して複数のイテレーションを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 20:07:53 GMT)
Adversarial Generation of Informative Trajectories for Dynamics System
Identification [3.7] 制御パラメータと慣性パラメータ空間の両方で異なる励起トラジェクトリを生成する方法を示す。
これは、複数の循環軌道を持つシステム識別を探索する最初のロボティクスである。
また、データセットの生成速度と品質を高めることにより、このアプローチをさらに拡張する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 15:15:33 GMT)
The Persian Dependency Treebank Made Universal [3.4] このツリーバンクには29107の文がある。
我々のデータは、ペルシアのユニバーサル依存ツリーバンク(Seraji et al., 2016)よりもユニバーサル依存と互換性がある。
我々のデレシカル化されたペルシア語から英語への移動実験は、データに基づいてトレーニングされた解析モデルは、Serajiらより2%精度が高いことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 02:44:07 GMT)
Automatic Breast Lesion Classification by Joint Neural Analysis of
Mammography and Ultrasound [2.0] そこで本研究では,乳がん病変を各乳腺造影像および超音波画像から分類する深層学習法を提案する。
提案されたアプローチは、GoogleNetアーキテクチャに基づいており、データのために2つのトレーニングステップで微調整されています。
AUCは0.94で、単一のモダリティで訓練された最先端のモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 09:08:24 GMT)
Augmented Convolutional LSTMs for Generation of High-Resolution Climate
Change Projections [1.8] 統計的ダウンスケーリングのための補助的情報時空間ニューラルアーキテクチャを提案する。
現在の研究では、世界で最も気候的に多様化したインドにおいて、ESMの出力から1.15度 (115 km) から0.25度 (25 km) まで、毎日降水量のダウンスケーリングを行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 17:52:09 GMT)
Cloud2Edge Elastic AI Framework for Prototyping and Deployment of AI
Inference Engines in Autonomous Vehicles [1.7] 本稿では、ディープラーニングモジュールに基づく自律運転アプリケーションのためのAI推論エンジンを開発するための新しいフレームワークを提案する。
我々は,ソフトウェア・イン・ザ・ループ(SiL)パラダイムに従って,クラウド上でプロトタイピングを行うAIコンポーネント開発サイクルに対して,シンプルでエレガントなソリューションを導入する。
提案フレームワークの有効性は,自律走行車用AI推論エンジンの2つの実例を用いて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 09:23:29 GMT)
Insights on Evaluation of Camera Re-localization Using Relative Pose
Regression [0.9] 視覚的再局在化における相対的ポーズ回帰の問題を考察する。
上記の問題を治療するための3つの新しい指標を提案する。
我々のネットワークは、特に、一つのシーンでのトレーニングは、他のシーンのパフォーマンスをほとんど損なわないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 19:16:26 GMT)
A deep learning pipeline for identification of motor units in
musculoskeletal ultrasound [0.5] 超高速超音波を用いて個々のMUの機械的応答を記録・解析できることが示されている。
本稿では,超音波画像系列のアクティブMUを特定するための方法として,深層学習パイプラインを提案する。
複雑なアクティベーションパターンと重なり合う領域を模倣したシミュレーションデータを用いてモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 20:44:29 GMT)
Procrustes: a Dataflow and Accelerator for Sparse Deep Neural Network
Training [0.5] 我々は,まず,第1の訓練を行わず,第2の訓練を行ない,第2の訓練を行ない,第1の訓練を行ない,第1の訓練を行ない,第1の訓練を行ない,第2の訓練を行ないながら,第1の訓練を行ない,第1の訓練を行ない,第2の訓練を行ないながら、第2の訓練を行ない、第2の訓練を行ない、第2の訓練を行ない、第2の訓練を行ない、第2の訓練を行ない、第2の訓練を行なう。
最先端のDNNアクセラレーターをスパーストレーニングサポートなしで使用した同等の未使用モデルのトレーニングと比較すると、Procrustesは最大3.26$times$少ないエネルギーを消費し、様々なモデルにわたって最大4$times$のスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 07:39:55 GMT)
Contextual Bandits for adapting to changing User preferences over time [0.4] コンテキストブレイディットは、オンライン(インクリメンタル)学習を活用することで、MLの動的データ問題をモデル化する効果的な方法を提供する。
我々は,行動に基づく学習者の配列を用いて,この問題を解決する新しいアルゴリズムを構築した。
我々は、標準のMine Lensデータセットから異なるユーザーによって、時間の経過とともに映画のレーティングを予測するためにこのアプローチを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 06:01:59 GMT)
Compensation of Fiber Nonlinearities in Digital Coherent Systems
Leveraging Long Short-Term Memory Neural Networks [0.2] 本稿では,デジタルコヒーレントシステムにおける繊維非線形性の補償のために,Long Short-term memory (LSTM) ニューラルネットワークアーキテクチャを初めて導入する。
偏光多重化によるシングルチャネルとマルチチャネル16-QAM変調方式のCバンドまたはOバンド伝送システムを考慮した数値シミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 09:27:39 GMT)
Zero-point excitation of a circularly moving detector in an atomic
condensate and phonon laser dynamical instabilities [0.0] 本研究では, 原子凝縮体中の円周移動不純物について検討し, 卓上実験における超放射現象の実現について検討した。
十分に大きな回転速度のために、フォノン場のゼロ点変動は検出器の大きい励起速度を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 20:53:19 GMT)
What is measured when a qubit measurement is performed on a multi-qubit
chip? [0.0] 単一キュービット分散読み出しが2つのキュービット結合とどのように連携するかを考察する。
解析的抽出を可能にするため, 分散ホモダイン検出と比較して, コア特性は保持するが, 離散化される単純化されたモデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 10:57:54 GMT)
Visible fingerprint of X-ray images of epoxy resins using singular value
decomposition of deep learning features [0.0] 異なる種類のエポキシ樹脂のX線像の強度場の勾配の程度を近似した。
次に、ディープラーニングを使用して、変換された画像の最も代表的な特徴を見つけます。
特徴量の高い分類精度とロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 03:46:45 GMT)
Robust Reinforcement Learning-based Autonomous Driving Agent for
Simulation and Real World [0.0] 本稿では,Deep Q-Networks (DQN) を用いた自律型ロボット制御を実現するDRLベースのアルゴリズムを提案する。
本手法では,エージェントはシミュレーション環境で訓練され,シミュレーション環境と実環境環境の両方をナビゲートすることができる。
トレーニングされたエージェントは限られたハードウェアリソース上で動作することができ、そのパフォーマンスは最先端のアプローチに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 15:23:54 GMT)
Residual Embedding Similarity-Based Network Selection for Predicting
Brain Network Evolution Trajectory from a Single Observation [0.0] 本稿では,脳ネットワークの進化軌道を予測するために,Residual Embedding similarity-Based Network selection (RESNets)を提案する。
健康な脳ネットワークと障害のある脳ネットワークに関する実験は、提案手法の成功を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 12:40:04 GMT)
Relating the Entanglement and Optical Nonclassicality of Multimode
States of a Bosonic Quantum Field [0.0] 光学的非古典性測度との絡み合いに関する境界を提供する。
我々は、ビームスプリッタに衝突する光学的非古典的状態で生成できる絡み合いの強い境界を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 20:46:12 GMT)
Parameters for the best convergence of an optimization algorithm
On-The-Fly [0.0] この研究は、5つの異なるアルゴリズムを異なる目的関数でテストする実験的な概念で行われた。
正しいパラメータを見つけるために、"on-the-fly"と呼ばれる手法が適用された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 21:38:28 GMT)
Optimal energy conversion through anti-adiabatic driving breaking
time-reversal symmetry [0.0] 理想エネルギー変換効率$eta=1$に近づき、出力電力が有限であり、相対電力の変動が消えることを示す。
熱機関の3つのデシラタの同時実現は、時間反転対称性の破れによって可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 02:17:33 GMT)
On the spatiotemporal behavior in biology-mimicking computing systems [0.0] シングルプロセッサからスーパーコンピュータまで、従来のコンピュータシステムのペイロード性能は、その性質の限界に達した。
ビッグデータ(人工知能をベースとする、あるいは支援する)に対処する需要が高まっていることと、私たちの脳の操作をより完全に理解することへの関心の両方が、生物学を模倣するコンピューティングシステムを構築する努力を刺激した。
これらのシステムは異常な数のプロセッサを必要とし、性能制限と非線形スケーリングをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 14:20:21 GMT)
On the control of interference and diffraction of a 3-level atom in a
double-slit scheme with cavity fields [0.0] 本報告では,古典放射線が干渉・回折パターンの焦点要素として作用することを示す。
二重スリット法では、2つの可能な経路が内部原子状態と相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 01:55:32 GMT)
On the Power of Unambiguity in B\"uchi Complementation [0.0] 我々は,B"uchi Automaticaの補間問題に対して,不明瞭さの力を利用する。
我々は,このタイプの縮小型DAGを,ランクベースおよびスライスベース補完構造を最適化するインフン化ツールとして利用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 01:27:07 GMT)
Non-trivial retardation effects in dispersion forces: From anomalous
distance dependence to novel traps [0.0] 粒子が媒質中で相互作用する場合、遅延の影響は質的に異なることを示す。
我々はいくつかの症例で異なる状況について論じ、難治性無症候症の異常な振る舞いを見いだした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 08:38:24 GMT)
Multi-Activation Hidden Units for Neural Networks with Random Weights [0.0] 本稿では,マルチアクティベーション隠れユニットの利用を提案する。
このような単位はパラメータの数を増やし、複雑な決定曲面の形成を可能にする。
マルチアクティベーション隠れユニットは,分類精度の向上や計算量の削減に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 20:54:20 GMT)
Measurement-induced transitions of the entanglement scaling law in
ultracold gases with controllable dissipation [0.0] 制御可能な2体損失を有する量子多体システムについて検討する。
散逸の強度が大きくなると、体積法則スケーリングから面積法則スケーリングへ測定誘起の遷移が起こることが判明した。
また、強い散逸が連続的な量子ゼノ効果によるボリューム・ロー・スケーリングの復活につながることも見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 02:15:21 GMT)
Chiral states and nonreciprocal phases in a Josephson junction ring [0.0] いわゆるトランモンレギュレンのジョセフソン接合環におけるキラル状態のロードと操作方法を示す。
リアルな回路パラメータの集合内の状態をロードし、検出するための明示的なプロトコルを記述し、カイラルの性質を明らかにするシミュレーションを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 17:01:15 GMT)
Causal Modeling of Twitter Activity During COVID-19 [0.0] 本研究では,パンデミックの特徴とTwitter活動の因果関係を発見し,定量化する因果推論手法を提案する。
以上の結果から,提案手法は疫学領域の知識を捉えるのに有効であることが示唆された。
本研究は,公衆の注意を喚起する出来事と公衆の注意を喚起する出来事を区別することにより,情報疫学の分野に寄与すると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 20:05:12 GMT)
Attenuating the fermion sign problem in path integral Monte Carlo
simulations using the Bogoliubov inequality and thermodynamic integration [0.0] 経路積分モンテカルロ法(PIMC)を用いた相関フェルミオンの正確な熱力学シミュレーションが重要である。
主な障害はフェルミオン符号問題(FSP)であり、時間の指数的な増加につながる。
本研究では,計算量を制御するパラメータを追加して,正確な結果に対する外挿を可能にすることにより,このアプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 10:14:46 GMT)
Asymptotic property of current for a conduction model of Fermi particles
on finite lattice [0.0] 有限試料上にフェルミ粒子の伝導モデルを導入し, 大試料径の定常電流の挙動について検討した。
3次元の場合、電流は断面に比例して増加し、試料の長さに比例して減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 06:30:51 GMT)
Applying the Roofline model for Deep Learning performance optimizations [0.0] 本稿では,Intel Xeon を例として,Non-Unified Memory Access (NUMA) 用の Roofline モデルの自動作成手法を提案する。
また,Intel oneDNNライブラリに実装された高能率深層学習プリミティブの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Sep 2020 15:39:12 GMT)