Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

AIM 2020: Scene Relighting and Illumination Estimation Challenge [130.4]
本稿では,AIM 2020における仮想画像の照準と照度推定における新しいVIDITデータセットを提案する。最初のトラックは1対1のリライティングであり、目的は、異なる温度と照度でシーンの入力写真をリライティングすることであった。第2トラックの目標は、所定の画像から照明設定、すなわち色温度と方向を推定することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 09:16:43 GMT)
Normalization Techniques in Training DNNs: Methodology, Analysis and Application [111.8]
ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングを加速し、一般化を改善するためには、正規化技術が不可欠である本稿では,トレーニングの文脈における正規化手法の過去,現在,未来に関するレビューとコメントを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 13:06:52 GMT)
POINTER: Constrained Progressive Text Generation via Insertion-based Generative Pre-training [93.8]
ハードコントラストテキスト生成のための新しい挿入ベースアプローチであるPOINTERを提案する。提案手法は,既存のトークン間で段階的に新しいトークンを並列に挿入することによって動作する。結果として生じる粗大な階層構造は、生成プロセスを直感的で解釈可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 00:07:39 GMT)
Simultaneous Relevance and Diversity: A New Recommendation Inference Approach [81.4]
本稿では,新しいCF推論手法である負対陽性を導入することにより,一般協調フィルタリング(CF)を拡張した新しい手法を提案する。我々のアプローチは、様々な高度なレベルでの幅広い推奨シナリオ/ユースケースに適用できる。公開データセットと実世界の生産データに関する分析と実験により、我々のアプローチは、関連性および多様性に関する既存の手法を同時に上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 22:20:12 GMT)
Kernel learning approaches for summarising and combining posterior similarity matrices [68.8]
我々は,ベイズクラスタリングモデルに対するMCMCアルゴリズムの出力を要約するための新しいアプローチを提案するために,後部類似性行列(PSM)の概念を構築した。我々の研究の重要な貢献は、PSMが正の半定値であり、したがって確率的に動機付けられたカーネル行列を定義するのに使用できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 14:16:14 GMT)
Modeling Topical Relevance for Multi-Turn Dialogue Generation [61.9]
マルチターン対話におけるトピックドリフト問題に対処する新しいモデルSTAR-BTMを提案する。バイラルトピックモデルは、トレーニングデータセット全体に基づいて事前トレーニングされ、各コンテキストのトピック表現に基づいてトピックレベルの注意重みが計算される。中国における顧客サービスデータと英語Ubuntuの対話データの両方の実験結果から、STAR-BTMは最先端の手法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, 27 Sep 2020 03:33:22 GMT)
Silent Speech Interfaces for Speech Restoration: A Review [59.7]
サイレント音声インタフェース (SSI) の研究は、重度音声障害の患者に対して、代替的で拡張的なコミュニケーション方法を提供することを目的としている。 SSIは、コミュニケーションを可能にするために、音声生成中に人体によって生成される非音響バイオシグナーに依存している。現在、ほとんどのSSIは、健康なユーザーのために実験室でのみ検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 08:50:17 GMT)
CodeBLEU: a Method for Automatic Evaluation of Code Synthesis [57.9]
コード合成の分野では、一般的に使用される評価基準はBLEUまたは完全精度である。我々はCodeBLEUと呼ばれる新しい自動評価指標を導入する。 n-gramマッチングにおけるBLEUの強度を吸収し、抽象構文木(AST)やデータフローによるコードセマンティクスを通じてコード構文を注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 04:07:11 GMT)
A Brief Survey and Comparative Study of Recent Development of Pronoun Coreference Resolution [55.4]
PCR(Pronoun Coreference Resolution)は、プロノミナルな表現を、それらが参照するすべての言及に対して解決するタスクである。 1つの重要な自然言語理解(NLU)コンポーネントとして、代名詞分解は多くの下流タスクにおいて不可欠であり、既存のモデルでは依然として困難である。我々は、現在のモデルが標準評価セットで優れたパフォーマンスを達成しているにもかかわらず、実際のアプリケーションで使用する準備ができていないことを示すために、広範な実験を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 01:40:01 GMT)
AutoRC: Improving BERT Based Relation Classification Models via Architecture Search [50.3]
BERTに基づく関係分類(RC)モデルは、従来のディープラーニングモデルよりも大幅に改善されている。最適なアーキテクチャとは何かという合意は得られない。 BERTをベースとしたRCモデルのための包括的検索空間を設計し、設計選択を自動的に検出するためにNAS(Neural Architecture Search)手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 02:37:03 GMT)
Integrated Replay Spoofing-aware Text-independent Speaker Verification [47.4]
本稿では,話者認証と提示攻撃検出の統合システムを構築するための2つのアプローチを提案する。第1のアプローチは、話者識別、提示攻撃検出、マルチタスク学習を用いた統合システムとを同時に訓練する。本稿では、話者検証と提示攻撃検出に分離されたディープニューラルネットワーク(DNN)を用いたバックエンドモジュール方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 10:28:08 GMT)
GraphLIME: Local Interpretable Model Explanations for Graph Neural Networks [45.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データを効果的に表現することに成功した。本稿では,Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC) Lasso を用いたグラフの局所的解釈可能なモデル記述法 GraphLIME を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 04:29:35 GMT)
Inductively Representing Out-of-Knowledge-Graph Entities by Optimal Estimation Under Translational Assumptions [42.6]
そこで本稿では,OOKGエンティティを翻訳的仮定の下で最適に推定することで,簡便かつ効果的に表現する手法を提案する。実験結果から,OOKG を用いた2つの KGC タスクにおいて,本手法は高い効率で最先端の手法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） (Sun, 27 Sep 2020 07:12:18 GMT)
Recognition Oriented Iris Image Quality Assessment in the Feature Space [40.6]
現実のシナリオで撮影された虹彩画像の大部分は、制御されていない環境と非協調的な対象のために品質が劣っている。従来の因子ベースの手法は、ほとんどの画像を捨て、システムタイムアウトを引き起こし、ユーザーエクスペリエンスを損なう。アイリス画像の認識指向品質指標と評価法を提案し,その問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 06:47:49 GMT)
A Study of Human Gaze Behavior During Visual Crowd Counting [40.6]
視線追跡装置を用いて,群集画像中の人物数をカウントする作業を行う被験者の視線行動を収集した。視覚的カウントのための一般的なアプローチをいくつか観察する。カウント精度の面では、現在の最先端のコンピュータアルゴリズムと比較して、人間の参加者はカウントタスクが得意ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 19:47:50 GMT)
MALCOM: Generating Malicious Comments to Attack Neural Fake News Detection Models [40.5]
MALCOMは、このような攻撃を行うためのエンドツーエンドのコメント生成フレームワークである。我々は、平均的なMALCOMでの時間の約94%と93.5%が、最新のニューラル検出モデルの5つを誤解させることに成功したことを実証した。また、我々の攻撃モデルと実際の2つのデータセットの4つのベースラインを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 10:15:06 GMT)
Exploring Partial Intrinsic and Extrinsic Symmetry in 3D Medical Imaging [39.6]
ヒト解剖学のCTにおける不完全な左右対称を検出するための新しい手法を提案する。骨盤骨の構造的に対称な性質を探求し、外傷性外傷患者の片側骨折に対する介入画像増強法として用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 00:23:51 GMT)
Towards Unsupervised Crowd Counting via Regression-Detection Bi-knowledge Transfer [37.9]
我々は、ラベル付きソースセット内の回帰モデルと検出ベースモデルから学習したバイ知識を転送することで、ラベル付きターゲットセット内の人物を検出し、数えることを学ぶ。本稿では,回帰検出二知識伝達を対象とする反復型自己教師型学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 14:36:33 GMT)
Scheduling and Power Control for Wireless Multicast Systems via Deep Reinforcement Learning [33.7]
無線システムにおけるマルチキャストは、コンテンツ中心ネットワークにおけるユーザ要求の冗長性を利用する方法である。電力制御と最適スケジューリングは、衰退中の無線マルチキャストネットワークの性能を著しく向上させることができる。提案手法により, 大規模システムに対して, 電力制御ポリシを学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 15:59:44 GMT)
Unsupervised Pre-training for Biomedical Question Answering [32.5]
バイオメディカル・エンティティの文脈における推論を目的としたラベルなしデータから,新たな事前学習タスクを導入する。実験の結果,提案した事前学習課題におけるBioBERTの事前学習が性能を著しく向上させ,第7回BioASQタスク7b-Phase Bの課題よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 21:07:51 GMT)
Hierarchical Deep Multi-modal Network for Medical Visual Question Answering [25.6]
本稿では,エンドユーザの質問/問い合わせを分析し,分類する階層的なディープマルチモーダルネットワークを提案する。我々は、QSモデルを階層的な深層多モードニューラルネットワークに統合し、医用画像に関するクエリに対する適切な回答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 07:24:41 GMT)
Agile Reactive Navigation for A Non-Holonomic Mobile Robot Using A Pixel Processor Array [22.8]
本稿では、低コストのプロセッサアレイセンサを用いて、乱雑な環境下で、非ホロノミックな地上車両を予め設定されたゲートの周囲を走行するためのアジャイルな反応性ナビゲーション戦略を提案する。最小限の計算資源を用いて複数のゲートを高速に走行または回避する小型地上車両を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 09:11:31 GMT)
Conditional Automated Channel Pruning for Deep Neural Networks [22.7]
任意の圧縮率を入力とし、対応する圧縮モデルを出力する条件付きモデルを開発する。実験では、圧縮率が異なる結果のモデルは、既存の方法で圧縮されたモデルよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 03:29:23 GMT)
Removing Disparate Impact of Differentially Private Stochastic Gradient Descent on Model Accuracy [18.7]
機械学習において差分プライバシを強制する場合、ユーティリティプライバシのトレードオフは各グループごとに異なります。本研究では、差分プライバシーによるユーティリティ損失の不等式の分析を行い、修正差分プライベート勾配勾配(DPSGD)を提案する。実験により, DPSGDFにおけるグループ標本サイズとグループクリッピングバイアスが, DPSGDFにおける差分プライバシの影響に及ぼす影響と, DPSGDFにおける差分プライバシによる差分クリッピングの影響を緩和する要因について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 21:04:37 GMT)
Human-Object Interaction Detection:A Quick Survey and Examination of Methods [17.9]
これは、この分野における最先端およびマイルストーンの研究に関する最初の一般的な調査である。本稿では,人間と物体の相互作用検出の分野での展開に関する基礎的な調査を行う。本稿では,HORCNNアーキテクチャを基礎研究として検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 20:58:39 GMT)
What does it mean to be language-agnostic? Probing multilingual sentence encoders for typological properties [17.4]
最先端の多言語エンコーダから文表現を探索する手法を提案する。本研究は,異なる事前学習戦略に関連する言語変化の符号化における興味深い違いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 15:00:52 GMT)
Realizing a quantum generative adversarial network using a programmable superconducting processor [17.4]
本稿では,プログラム可能な超伝導プロセッサを用いた量子生成逆数ネットワーク(QGAN)の実験的実装について報告する。我々の実装は、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスにスケールすることを約束しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 12:09:33 GMT)
Multi-task Causal Learning with Gaussian Processes [17.2]
本稿では、因果モデルの有向非巡回グラフ(DAG)上に定義された一連の介入関数の相関構造を学習する問題について考察する。本稿では,連続的な介入と異なる変数に対する実験による情報共有が可能な,最初のマルチタスク因果ガウス過程(GP)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 11:33:40 GMT)
Differentially Private Adversarial Robustness Through Randomized Perturbations [16.2]
ディープニューラルネットワークは、正しく分類された例に対する小さな摂動に確実に敏感であり、誤った予測につながる。本稿では,ランダムな摂動による対向ロバスト性について検討する。提案手法は,ガムベル雑音に基づく新しい密度ベース機構を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 00:58:32 GMT)
VATLD: A Visual Analytics System to Assess, Understand and Improve Traffic Light Detection [15.4]
本稿では,自律運転アプリケーションにおける交通信号検知器の精度とロバスト性を評価・理解・改善する視覚分析システム,VATLDを提案する。歪んだ表現学習は、人間に親しみやすい視覚的要約で人間の認知を強化するために、データ意味を抽出する。また、視覚分析システムであるVATLDによる様々な性能改善戦略の有効性を実証し、自律運転における安全クリティカルな応用の実践的意義を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 22:39:00 GMT)
Handwriting Prediction Considering Inter-Class Bifurcation Structures [12.4]
時間的予測は、カオス的挙動、非マルコフ的特性、時間的信号の非定常ノイズにより、まだ難しい課題である。クラス間の分岐構造から生じる不確実性のため、手書き予測も困難である。本稿では,この分岐構造に対処可能な時間予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 05:13:46 GMT)
A Weighted Quiver Kernel using Functor Homology [10.3]
我々のモデルは、有向グラフ $Q$ であり、集合 $Q_1$ の矢印に対して $w$ の重み関数 $Q$ を備える。 W$ がベクトル空間 $M$ 上の表現を備えるとき、ホモロジー代数の標準的な方法により、ホモロジー群 $H_*(Q,w;M)$ を定義できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 19:35:28 GMT)
Quantum soundness of the classical low individual degree test [9.4]
低次検定と呼ばれる低次検定の変種を解析する。私たちの主な結果は、このテストの2人プレイヤバージョンが、量子プローバーに対するサウンドであることです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 23:45:58 GMT)
A Statistical Learning Assessment of Huber Regression [8.8]
本研究では,ハマー回帰推定器の通常のリスク整合性は,平均回帰における学習可能性を保証することができないことを示す。また、平均回帰を実行するために、Huberレグレッションは適応的な方法で実装されるべきであると主張する。フーバー回帰推定器の収束率をほぼ確実に設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 06:08:21 GMT)
An Easy-to-use Real-world Multi-objective Optimization Problem Suite [7.8]
16の制約付き実世界の問題からなる多目的最適化問題スイートを提案する。 16のうち4は多目的混合整数最適化問題である。 16の問題について6つの代表的な進化的多目的最適化アルゴリズムの性能を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 15:11:08 GMT)
An Analysis of Quality Indicators Using Approximated Optimal Distributions in a Three-dimensional Objective Space [7.8]
品質指標は進化的多目的最適化アルゴリズムのベンチマークにおいて重要な役割を果たす。特にその理論的性質が不明な場合、各品質指標の最適分布を得るのは難しい。本研究では,8種類の3目的問題に対して近似した最適分布を用いて,9つの品質指標を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 08:30:43 GMT)
Learning event-driven switched linear systems [7.8]
ブラックボックス切替線形システムの同定のための自動理論学習アルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムはまず、与えられたイベントの入力シーケンス上で実行されるシステムのノードラベルを取得するためにオラクルを使用し、次にAngluin(L*)-algorithmを拡張して、与えられたFAの言語を受け入れるFAを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 12:32:40 GMT)
Communicative Reinforcement Learning Agents for Landmark Detection in Brain Images [7.6]
本稿では,3次元脳画像のランドマークを自動的に検出する新しいコミュニケーティブマルチエージェント強化学習システムを提案する。 C-MARLは、すべてのエージェント間でアーキテクチャの特定の重みを共有することによって、明示的な通信チャネルや暗黙的な通信信号を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 22:11:48 GMT)
Virtual Experience to Real World Application: Sidewalk Obstacle Avoidance Using Reinforcement Learning for Visually Impaired [6.2]
視認されている人と視覚障害者は、歩道を歩いている間、ナビゲーションの安全性を必要とします。シミュレーションロボット環境下での強化学習を通じて,Sidewalk Obstacle Avoidance Agent (SOAA) を訓練した。 Sidewalk Obstacle Conversational Agent (SOCA) は、自然言語の会話エージェントを実際の会話データで訓練することによって構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 15:42:03 GMT)
Geometric Deep Learning for Post-Menstrual Age Prediction based on the Neonatal White Matter Cortical Surface [5.9]
本研究では, 経年変化をスキャンで予測する新しい手法を提案する。我々は,新生児白質皮質表面をベースとした幾何学的深層学習の技術を用いている。その結果,平均誤差は1週間未満と推定されたPAの正確な予測が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 22:01:44 GMT)
Detecting Changes in Asset Co-Movement Using the Autoencoder Reconstruction Ratio [5.6]
資産共同移動の一時的な増加を検出するリアルタイム指標を提案する。オートエンコーダ再構成比(Autoencoder Reconstruction Ratio)は、資産のバスケットが低次元の潜伏変数の集合を使ってどれだけうまくモデル化できるかを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 14:14:44 GMT)
Time Series Forecasting With Deep Learning: A Survey [5.4]
我々は,1ステップアヘッドとマルチホライゾン時系列予測の両方で使用される共通エンコーダとデコーダの設計を調査した。我々は、よく研究された統計モデルとニューラルネットワークコンポーネントを組み合わせたハイブリッドディープラーニングモデルの最近の発展に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 14:10:48 GMT)
Two-stream Encoder-Decoder Network for Localizing Image Forgeries [5.0]
本稿では,高レベル画像と低レベル画像の両方を利用する2ストリームエンコーダデコーダネットワークを提案する。提案手法の性能評価のために,複数の標準法医学データセットの実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 15:49:17 GMT)
Interaction-Based Trajectory Prediction Over a Hybrid Traffic Graph [4.6]
本稿では,トラフィックアクタと静的および動的トラフィック要素の両方をノードが表現するハイブリッドグラフを提案する。アクターとトラフィック要素間の時間的相互作用(例えば、停止と移動)の異なるモードは、グラフエッジによって明示的にモデル化される。提案するモデルであるTrafficGraphNetは,高いレベルの解釈性を維持しつつ,最先端の軌道予測精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 18:20:03 GMT)
The optimal transport paradigm enables data compression in data-driven robust control [4.2]
我々は、このような大きなデータセットを、代表行動のより小さな合成データセットに圧縮する最適な輸送ベース手法を採用する。圧縮データを用いて計算した分散ロバストな制御法は、元のデータセットと同じ種類の性能保証を享受できることを示す。数値シミュレーションにより, 合成データによる制御性能は, 元のデータと同等であるが, 計算量が少なくなることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 22:43:15 GMT)
Cranial Implant Prediction using Low-Resolution 3D Shape Completion and High-Resolution 2D Refinement [3.8]
2つの畳み込みからなる完全畳み込みネットワークを提案する。最初のサブネットワークは、ダウンサンプリングされた欠陥頭蓋骨の形状を完成させるために設計されている。第2のサブネットワークは、再構成された形状をスライス的に増幅する。我々は3Dネットワークと2Dネットワークをエンドツーエンドで、階層的損失関数で訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 23:19:08 GMT)
Predicting Sim-to-Real Transfer with Probabilistic Dynamics Models [3.8]
本稿では,RL ポリシーの sim-to-real 転送性能を予測する手法を提案する。確率力学モデルはポリシーに沿って訓練され、実世界の軌道の固定セットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 15:06:54 GMT)
AI4COVID-19: AI Enabled Preliminary Diagnosis for COVID-19 from Cough Samples via an App [3.0]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックとの戦いが続く中で、大規模な検査ができないことは、人類のアキールのかかととなった。我々は、スマートフォンアプリを介してデプロイ可能な新型コロナウイルス感染症スクリーニングソリューションを提案し、開発し、テストする。 AI4COVID-19と名付けられたこのアプリは、クラウド上で動くAIエンジンに3、3秒間音を録音し、2分以内に結果を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 21:32:17 GMT)
Moral Framing and Ideological Bias of News [2.7]
モラル・ファンデーション・セオリー(Moral Foundation Theory)に基づいてフレームをキャプチャする。フレーミングバイアスとフレーミング強度を抽出する教師なし手法を提案する。アノテーション付きTwitterデータセット上での性能を検証し、フレーミングバイアスとニュースのパルチザンを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 23:36:14 GMT)
Measure Utility, Gain Trust: Practical Advice for XAI Researcher [2.5]
研究者は信頼ではなく、機械学習の説明の有用性に重点を置くことを推奨する。説明が有用である5つの広いユースケースを概説する。客観的な経験的測定と偽りの仮説に依存する擬似実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 18:55:33 GMT)
Analysis of label noise in graph-based semi-supervised learning [2.4]
機械学習では、目に見えないデータに一般化できるモデルを監督するためにラベルを取得する必要がある。多くの場合、私たちのデータのほとんどはラベル付けされていない。半教師付き学習(SSL)は、ラベルと入力データ分布の関係について強い仮定をすることで緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 22:13:20 GMT)
Continual BERT: Continual Learning for Adaptive Extractive Summarization of COVID-19 Literature [1.7]
本稿では,長文を簡潔かつオリジナルに要約したBERTアーキテクチャを提案する。ベンチマークと手動による性能評価の結果,新たな科学的文献の要約が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 08:02:30 GMT)
GOBO: Quantizing Attention-Based NLP Models for Low Latency and Energy Efficient Inference [1.7]
本稿では,最先端BERTモデルの32ビット浮動小数点パラメータの大部分(典型的には99.9%)を圧縮するモデル量子化手法であるGOBOを提案する。他の量子化法とは異なり、GOBOは量子化誤差を補うために微調整や再訓練を必要としない。 GOBOアーキテクチャは計算時でも重量の大部分を3bで維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 00:09:30 GMT)
A Machine Learning Approach to Detect Suicidal Ideation in US Veterans Based on Acoustic and Linguistic Features of Speech [1.4]
機械学習パイプラインにおける音声分析は、獣医の自殺を検知するための有望なアプローチである。本研究では,機械学習パイプラインにおける音声分析が,獣医の自殺を検知するための有望なアプローチであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 17:36:49 GMT)
GDPR Compliance for Blockchain Applications in Healthcare [1.0]
医療データは患者のプライバシーを確保するために高度に規制されている。ブロックチェーンの特徴は、相互運用性を改善し、健康データへのアクセス制御を可能にする。開発者はGドメインに準拠した設計を選択する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 18:05:25 GMT)
An optimal measurement strategy to beat the quantum uncertainty in correlated system [0.6]
不確実性原理は、不整合可観測物の正確な測定を妨げている。量子物理学の別のユニークな特徴である絡み合いは、量子の不確実性を減らすのに役立つ可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 03:38:17 GMT)
From Cyber Terrorism to Cyber Peacekeeping: Are we there yet? [0.4]
本稿では、サイバーテロとは何か、サイバー戦争にどう影響するかを論じる。サイバースペースには、テロ、いじめ、その他の種類の暴力を含む暗黒の側面がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 19:55:40 GMT)
Time-frequency optical filtering: efficiency vs. temporal-mode discrimination in incoherent and coherent implementations [0.0]
アナログ信号の時間周波数(TF)フィルタリングは、電波通信の発展において重要な役割を担っている。光時間周波数(TF)フィルタを設計して、ターゲット時間モード(TM)を通過させ、TF検出ウィンドウの背景(ノイズ)光子を拒否するにはどうすればよいか? コヒーレントTFフィルタリングの解法は量子パルスゲートとして知られており、従来のより一般的な方法は非コヒーレントスペクトルフィルタリングと時間ゲーティング操作によって実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 20:18:01 GMT)
Smart Irrigation IoT Solution using Transfer Learning for Neural Networks [0.0]
本稿では,既存のベクター回帰の代替手法と比較して,ニューラルネットワークの性能を示す。そこで我々は,IoTエッジデバイスにおけるニューラルネットワークの処理能力を低減するために,トランスファーラーニング(transfer learning)を提案する。提案したIoTアーキテクチャは、スマート灌水のための完全なソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 05:31:19 GMT)
Semi-Supervised Learning for In-Game Expert-Level Music-to-Dance Translation [0.0]
近年のロールプレイングゲームにおいて,音楽間翻訳は強力な機能である。我々は、振付理論に基づいて、翻訳問題を断片的なダンスフレーズ検索問題として再定式化する。本手法は多種多様な音楽スタイルにまたがって一般化し,ゲームプレイヤのエキスパートレベルの振付に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 07:08:04 GMT)
Scalable Deep Reinforcement Learning for Ride-Hailing [0.0]
Didi Chuxing、Lyft、Uberといったライドシェアサービスでは、毎日数千台の車が乗車要求に応えている。配車サービスシステムのマルコフ決定プロセス(MDP)モデルを強化学習(RL)問題とみなす。本稿では,ドライバにタスクを逐次割り当てることにより,MDP動作の特殊分解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 20:07:12 GMT)
Recognition and Synthesis of Object Transport Motion [0.0]
このプロジェクトでは、小さなモーションキャプチャデータセット上で、特別なデータ拡張テクニックとともに、ディープ畳み込みネットワークをどのように使用できるかを説明します。このプロジェクトは、運動合成のより複雑なタスクのために、これらの同じ拡張テクニックをどのようにスケールアップするかを示している。近年のGAN(Generative Adversarial Models)の概念、特にWasserstein GAN(英語版)の展開を探求することにより、このプロジェクトは生命に似た物体の移動運動をうまく生成できるモデルの概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 22:13:26 GMT)
Persuasion Meets AI: Ethical Considerations for the Design of Social Engineering Countermeasures [0.0]
FacebookやInstagramのようなSNSのプライバシーは、人々の自己開示決定と密接に関連している。オンラインのプライバシー決定は、しばしば、不信任者に対して機密データを開示する義務を負わせる、急激なリスク判断に基づいている。本稿では,nudging機構がAIベースの対策の開発にもたらす倫理的課題について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 14:24:29 GMT)
Object condensation: one-stage grid-free multi-object reconstruction in physics detectors, graph and image data [0.0]
検出器信号に対して新しい物体凝縮法を提案する。この方法は、グラフや点雲のような非イメージ的なデータ構造に基づいている。これは画像の単純な対象分類問題に適用され、検出器信号から複数の粒子を再構成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 07:48:16 GMT)
Nonclassical steering and the Gaussian steering triangoloids [0.0]
グラウバー P-函数の特異性や負性による非古典性は、量子情報の強力な資源である。本稿では,非古典的ステアリング(NS)の概念とガウス三角形文字のグラフィカルツールを紹介する。我々は,P-非古典性の新たな操作的解釈を認識し,TMST上での片側絡み検証を可能にする特性である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 09:24:56 GMT)
Formal Policy Synthesis for Continuous-Space Systems via Reinforcement Learning [0.0]
有限メモリで決定論的な計算ポリシーに強化学習を適用する方法を示す。我々は、学習した政策を最適な政策に収束させるために必要な仮定と理論を開発する。本研究では,4次元のカートポールシステムと6次元のボート運転問題に対するアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 11:55:30 GMT)
Faster Biological Gradient Descent Learning [0.0]
バックプロパゲーション(back-proagation)は、ニューラルネットワークのトレーニングと教師あり学習に勾配勾配を利用する、一般的な機械学習アルゴリズムである。トレーニング時間を短縮できる単純で局所的な勾配勾配勾配最適化アルゴリズムを考案した。我々のアルゴリズムは、特に小さなネットワークで学習を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 05:26:56 GMT)
Entropy, Divergence, and Majorization in Classical and Quantum Thermodynamics [0.0]
古典状態と量子状態の両方において、非平衡系の熱力学には豊富な情報理論構造が存在することが明らかになった。本書の主な目的は、情報理論が熱力学の背後でどのように機能するかを明確にし、近代的な光を放つことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 11:59:08 GMT)
ESTAN: Enhanced Small Tumor-Aware Network for Breast Ultrasound Image Segmentation [0.0]
本稿では,乳腺腫瘍を正確に分類するための新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャであるESTAN(Enhanced Small tumor-Aware Network)を提案する。 ESTANは、2つのエンコーダを導入し、異なるスケールで画像コンテキスト情報を抽出し、フューズする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 16:42:59 GMT)
Accurate and confident prediction of electron beam longitudinal properties using spectral virtual diagnostics [0.0]
縦相空間(LPS)は、様々な科学応用のために電子ビーム力学に関する重要な情報を提供する。我々は、相対論的電子ビームの放射から非破壊的に、ショット毎のLPSを正確に予測する機械学習ベースの仮想診断(VD)ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 13:02:33 GMT)
A Survey on Deep Learning Methods for Semantic Image Segmentation in Real-Time [0.0]
ロボット工学や自動運転車など、多くの分野において、セマンティックイメージのセグメンテーションが不可欠である。診断と治療の成功は、検討中のデータの極めて正確な理解に依存している。近年のディープラーニングの進歩は、この問題に効果的かつ高精度に対処するためのツールを多数提供してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Sep 2020 20:30:10 GMT)