Stochastic Linear Bandits Robust to Adversarial Attacks [117.7] 我々はロバスト位相除去アルゴリズムの2つの変種を提供し、その1つは$C$を知っており、もう1つはそうでない。
いずれの変種も、倒壊しない場合には、それぞれ$C = 0$ となり、それぞれ追加の加法項が生じる。
文脈的設定では、単純な欲求的アルゴリズムは、明示的な探索を行わず、C$を知らないにもかかわらず、ほぼ最適加法的後悔項で証明可能な堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 20:18:09 GMT)
Bootstrapping Neural Processes [115.0] ニューラル・プロセス(NP)は、ニューラルネットワークを用いた幅広いプロセスのクラスを暗黙的に定義する。
NPは、プロセスの不確実性は単一の潜在変数によってモデル化されるという仮定に依存している。
本稿では,ブートストラップを用いたNPファミリーの新規拡張であるBoostrapping Neural Process (BNP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 04:06:35 GMT)
Cross-lingual Machine Reading Comprehension with Language Branch
Knowledge Distillation [105.4] 言語間機械読解(CLMRC)は、ローソース言語に大規模なデータセットがないため、依然として難しい問題である。
本稿では,Language Branch Machine Reading (LBMRC) という新しい拡張手法を提案する。
LBMRCは、個々の言語に精通したMultiple Machine Read comprehension (MRC)モデルを訓練する。
複数の言語分岐モデルから全ての対象言語に対する単一モデルへのアマルガメート知識の多言語蒸留アプローチを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 13:12:17 GMT)
X-FACTR: Multilingual Factual Knowledge Retrieval from Pretrained
Language Models [103.8] 言語モデル(LM)は、事実の知識を捉えるのに驚くほど成功した。
しかし、LMの実際の表現能力の研究は、ほぼ間違いなく英語で行われている。
我々は23の語型的多様言語に対するクローゼスタイルプローブのベンチマークを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 15:30:03 GMT)
Synthetic Training for Monocular Human Mesh Recovery [100.4] 本稿では,RGB画像と大規模に異なる複数の身体部位の3次元メッシュを推定することを目的とする。
主な課題は、2D画像のすべての身体部分の3Dアノテーションを完備するトレーニングデータがないことである。
本稿では,D2S(Deep-to-scale)投影法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 03:31:35 GMT)
Behavior Priors for Efficient Reinforcement Learning [97.8] 本稿では,情報とアーキテクチャの制約を,確率論的モデリング文献のアイデアと組み合わせて行動の事前学習を行う方法について考察する。
このような潜伏変数の定式化が階層的強化学習(HRL)と相互情報と好奇心に基づく目的との関係について論じる。
シミュレーションされた連続制御領域に適用することで,フレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 13:17:18 GMT)
Hard Example Generation by Texture Synthesis for Cross-domain Shape
Similarity Learning [97.6] 画像に基づく3次元形状検索(IBSR)は、与えられた2次元画像の対応する3次元形状を、大きな3次元形状データベースから見つけることを目的としている。
いくつかの適応技法によるメートル法学習は、類似性学習を形作るための自然な解決策のようです。
テクスチャ合成を応用した幾何中心の多視点メトリック学習フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 02:12:58 GMT)
Quantifying Learnability and Describability of Visual Concepts Emerging
in Representation Learning [91.6] 我々は、ディープニューラルネットワークによって自動的に発見された視覚的なグルーピングを特徴付ける方法を検討する。
本稿では、任意の画像グループ化の解釈可能性の定量化に使用できる視覚的学習可能性と記述可能性という2つの概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 18:41:49 GMT)
Fast Interleaved Bidirectional Sequence Generation [90.6] 左右方向と左右方向を同時に生成するデコーダを提案する。
一方向デコードのための標準アーキテクチャを簡単に双方向デコーダに変換することができることを示す。
我々のインターリーブ双方向デコーダ (IBDecoder) は標準変換器のモデル単純性と訓練効率を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 17:38:51 GMT)
Chance-Constrained Trajectory Optimization for Safe Exploration and
Learning of Nonlinear Systems [81.8] 学習に基づく制御アルゴリズムは、訓練のための豊富な監督を伴うデータ収集を必要とする。
本稿では,機会制約付き最適制御と動的学習とフィードバック制御を統合した安全な探索による最適動作計画のための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 19:46:23 GMT)
Guiding Deep Molecular Optimization with Genetic Exploration [79.5] 本稿では,深層ニューラルネットワーク(DNN)を訓練し,高次分子を生成する,遺伝的専門家誘導学習(GEGL)を提案する。
大規模な実験により、GEGLは最先端の手法よりも大幅に改善されていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 10:49:47 GMT)
COG: Connecting New Skills to Past Experience with Offline Reinforcement
Learning [78.1] 我々は、動的プログラミングによって新しいスキルを拡張するために、事前データを再利用できることを示します。
我々は、新しいタスクを解決するために、以前のデータセットに見られるいくつかの動作をチェーンすることで、アプローチの有効性を実証する。
我々は、高次元画像観察を低レベルのロボット制御コマンドにマッピングし、エンドツーエンドでポリシーを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 17:57:29 GMT)
Reconfigurable Voxels: A New Representation for LiDAR-Based Point Clouds [76.5] 本稿では,3次元点群から表現を構成する新しい手法であるReconfigurable Voxelsを提案する。
具体的には,各地区を一定数のボクセルで適応的にカバーするランダムウォーク方式を考案する。
この手法は,特に疎水領域において,ボクセル特性の安定性を効果的に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 11:16:40 GMT)
Unsupervised Image-to-Image Translation via Pre-trained StyleGAN2
Network [73.5] 本稿では,一連のモデル変換によって対象領域に新たなモデルを生成する新しいI2I翻訳手法を提案する。
潜在ベクトルを生成されたモデルに入力することで、ソースドメインとターゲットドメインの間でI2I翻訳を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 01:18:01 GMT)
Bayesian Bits: Unifying Quantization and Pruning [73.3] 我々は、勾配に基づく最適化による混合精度量子化とプルーニングの実用的な方法であるBayesian Bitsを紹介する。
提案手法をいくつかのベンチマーク・データセット上で実験的に検証し,プレナード付き混合精度ネットワークを学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 11:27:24 GMT)
Learning to be Safe: Deep RL with a Safety Critic [72.0] 安全なRLへの自然な第一のアプローチは、ポリシーの動作に関する制約を手動で指定することである。
我々は,タスクと環境の1つのセットで安全であることを学習し,その学習した直観を用いて将来の行動を制限することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 20:53:20 GMT)
A Statistical Framework for Low-bitwidth Training of Deep Neural
Networks [70.8] フル量子化トレーニング(FQT)は、ニューラルネットワークモデルのアクティベーション、重み、勾配を定量化することで、低ビット幅のハードウェアを使用する。
FQTの最大の課題は、特に勾配量子化が収束特性にどのように影響するかという理論的な理解の欠如である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 13:57:33 GMT)
Strongly Incremental Constituency Parsing with Graph Neural Networks [70.2] 文を構文木にパースすることは、NLPの下流アプリケーションに恩恵をもたらす。
トランジッションベースは、状態遷移システムでアクションを実行することでツリーを構築する。
既存のトランジションベースは主にシフト・リデュース・トランジション・システムに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 19:19:38 GMT)
Cascaded encoders for unifying streaming and non-streaming ASR [68.6] この研究は、両方のモードで同時に動作可能な単一のE2E ASRモデルを構築するためのカスケードエンコーダを提示する。
シングルデコーダは、ストリーミングの出力または非ストリーミングエンコーダを使用してデコーダを学習する。
その結果,このモデルはストリーミングモードで動作する場合,スタンドアロンのストリーミングモデルと同様のワードエラー率(WER)を実現し,非ストリーミングモードで動作する場合,10%～27%の相対的改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 20:59:50 GMT)
MMFT-BERT: Multimodal Fusion Transformer with BERT Encodings for Visual
Question Answering [68.4] 視覚質問応答(VQA)を解決するためのMMFT-BERT (MultiModal Fusion Transformer with BERT encodings)を提案する。
提案手法は,BERTエンコーディングを個別に採用したマルチモーダルデータを処理し,新しいトランスフォーマーベースの融合法を用いて融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 06:34:14 GMT)
Reconstruction of Voxels with Position- and Angle-Dependent Weightings [66.3] まず、システム行列と重み付け部分の観点から、この再構成問題を定式化する。
擬似逆数を計算し、解が階数不足であり、従って非常に不適切であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 11:29:47 GMT)
PClean: Bayesian Data Cleaning at Scale with Domain-Specific
Probabilistic Programming [65.9] 我々は、データセット固有の知識を活用して汚いデータのクリーン化と正規化を行う確率的プログラミング言語であるPCleanを提案する。
PCleanは、(1)確率的プログラムでカスタマイズ可能なリレーショナルデータベースインスタンスの非パラメトリックモデル、(2)モデルの構造を利用するシーケンシャルなモンテカルロ推論アルゴリズム、(3)ほぼ最適のSMC提案とブロックされたギブス再構成の3つのモデルと推論コントリビューションを利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 18:41:52 GMT)
SIRI: Spatial Relation Induced Network For Spatial Description
Resolution [64.4] 言語誘導型ローカライゼーションのための新しい関係誘導型ネットワーク(SIRI)を提案する。
提案手法は,80ピクセルの半径で測定した精度で,最先端手法よりも約24%優れていた。
提案手法は,Touchdownと同じ設定で収集した拡張データセットをうまく一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 14:04:05 GMT)
DISK: Learning local features with policy gradient [63.1] 局所的な特徴フレームワークは、スパースキーポイントの選択とマッチングに固有の離散性のため、エンドツーエンドで学ぶのは難しい。
DISK(DIScrete Keypoints)は,強化学習(Reinforcement Learning, RL)の原則を活用することで,これらの障害を克服する新しい手法である。
私たちの単純で表現力に富んだ確率的モデルは、トレーニングと推論体制を密に保ちながら、スクラッチから確実にトレーニングできる十分な収束特性を維持します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 10:32:54 GMT)
A Sober Look at the Unsupervised Learning of Disentangled
Representations and their Evaluation [63.0] モデルとデータの両方に帰納的バイアスを伴わずに,非教師なしの非教師付き表現学習は不可能であることを示す。
異なる手法は、対応する損失によって「強化」された特性を効果的に強制するが、よく見分けられたモデルは監督なしでは特定できないように見える。
以上の結果から,遠絡学習における今後の研究は,帰納的バイアスと(単純に)監督の役割を明確化すべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 10:17:15 GMT)
The DigitalTwin from an Artificial Intelligence Perspective [61.8] システムライフサイクル全体において、すべてのサービスが使用する共通かつユニークな仮想表現、すなわちDigitalTwinが必要である。
この参照モデルは、プロセス産業から実行中の例を用いて検証され、また、最近のプロジェクトで行われている作業を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 15:40:36 GMT)
A Bayesian Perspective on Training Speed and Model Selection [51.2] モデルのトレーニング速度の測定値を用いて,その限界確率を推定できることを示す。
線形モデルと深部ニューラルネットワークの無限幅限界に対するモデル選択タスクの結果を検証する。
以上の結果から、勾配勾配勾配で訓練されたニューラルネットワークが、一般化する関数に偏りがある理由を説明するための、有望な新たな方向性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 17:56:14 GMT)
To BERT or Not to BERT: Comparing Task-specific and Task-agnostic
Semi-Supervised Approaches for Sequence Tagging [46.6] クロスビュートレーニング(CVT)とタスクに依存しないBERTをドメインやタスクに関連する英語データを含む複数の設定で比較する。
本研究では,一連のタグ付けタスクにおいてBERTと同じような性能を達成し,経済的・環境的影響を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 04:03:47 GMT)
Thinking in Frequency: Face Forgery Detection by Mining Frequency-aware
Clues [44.8] 本稿では,F3-Net(F3-Net)とF3-Net(F3-Net)の2つの異なる相補的な周波数認識手法の利点を生かした新しい周波数情報を提案する。
提案したF3-Netは、FaceForensics++データセットにおいて、すべての圧縮品質において競合する最先端の手法よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 04:04:29 GMT)
Hyperspectral Anomaly Change Detection Based on Auto-encoder [40.3] ハイパースペクトル異常変化検出(HACD)は、ハイパースペクトル画像(HSI)間の小さいが重要な異常変化を見つけるのに役立つ
本稿では,自動エンコーダ(ACDA)に基づく独自のHACDアルゴリズムを提案し,非線形解を提案する。
実験の結果は、"Viareggio 2013"データセットで、従来の手法よりも効率と優越性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 08:07:08 GMT)
Mining Generalized Features for Detecting AI-Manipulated Fake Faces [39.9] 本稿では,本質的な特徴をマイニングし,分布バイアスを排除し,一般化能力を向上する新しい枠組みを提案する。
提案手法は,最もポピュラーで最先端な操作技術を用いて,偽顔データセットの4つのカテゴリで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 08:41:16 GMT)
Fast Local Attack: Generating Local Adversarial Examples for Object
Detectors [38.8] 本研究では,高レベルなセマンティック情報を利用して,アンカーフリー物体検出器の高攻撃的局所摂動を生成する。
その結果、計算集約性が低下し、より高いブラックボックス攻撃と攻撃性能が達成される。
提案手法で生成した逆例は, アンカーフリー物体検出器を攻撃できるだけでなく, アンカーベース物体検出器を攻撃できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 13:49:36 GMT)
A Method of Generating Measurable Panoramic Image for Indoor Mobile
Measurement System [36.5] 本稿では,深度情報を用いた高画質パノラマ画像を生成する手法を設計する。
画像データと3D点の融合については,パラメータ自己適応フレームワークを用いて2次元深度マップを作成する。
画像縫合にはグラフカット法を用いて重ね合わせ領域の最適シームラインを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 13:12:02 GMT)
ProtoQA: A Question Answering Dataset for Prototypical Common-Sense
Reasoning [35.6] 本稿では,人工知能システムの常識推論能力をトレーニングし,評価するための新しい質問応答データセットを提案する。
トレーニングセットは、長期にわたる国際ゲームショーFAMILY-FEUDでプレイされている既存の質問セットから収集される。
また,モデルがランク付けされた回答リストを出力しなければならない生成的評価タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 21:23:03 GMT)
Volctrans Parallel Corpus Filtering System for WMT 2020 [33.8] 並列コーパスフィルタリングとアライメントに関するWMT20共有タスクについて述べる。
我々のシステムであるVolctransは、マイニングモジュールとスコアリングモジュールの2つのモジュールで構成されている。
我々は,Scratch/Fine-Tune条件において,3.x/2.xと2.x/2.xをkm-en,ps-enで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 03:20:04 GMT)
Classifying Syntactic Errors in Learner Language [32.9] 本稿では,文の形態的構造が変化した誤りを学習者の言語で分類する手法を提案する。
この手法は確立されたUniversal Dependencies構文表現スキームに基づいて構築され、他のエラー分類システムに補完情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 14:58:14 GMT)
Deep Networks from the Principle of Rate Reduction [32.9] この研究は、レート還元と(シフト)不変分類の原理から、現代のディープ(畳み込み)ネットワークを解釈しようとする。
学習した特徴量の減少率を最適化するための基本的反復的漸進勾配法が,多層深層ネットワーク,すなわち1層1回を自然に導くことを示す。
この「ホワイトボックス」ネットワークの全てのコンポーネントは正確な最適化、統計学、幾何学的解釈を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 06:01:43 GMT)
Learning Contextual Tag Embeddings for Cross-Modal Alignment of Audio
and Tags [32.5] 本稿では,音声オートエンコーダ(AAE),一般単語埋め込みモデル(WEM),マルチヘッド自己認識機構を用いて音声表現を学習する手法を提案する。
以上の結果から,タグベースのネットワークにおいて,複数頭部の自己アテンションを多面的に利用することで,より優れた学習音声表現を誘導できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 10:13:17 GMT)
Interpreting Attention Models with Human Visual Attention in Machine
Reading Comprehension [32.3] 機械読解における人間の視覚的注意と神経的注意の関係について検討する。
長寿命メモリ(LSTM)、畳み込みニューラルモデル(CNN)、XLNetトランスフォーマーアーキテクチャに基づくアートネットワークの状態を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 14:47:51 GMT)
Decision-Aware Conditional GANs for Time Series Data [30.7] 本稿では、時系列生成の方法として、意思決定対応の時系列条件付き逆数生成ネットワーク(DAT-CGAN)を紹介する。
重なり合うブロックサンプリング法により,サンプル効率を向上し,DAT-CGANの一般化特性を理論的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 20:18:47 GMT)
Online Learning with Primary and Secondary Losses [29.5] 初等・二次的損失を伴うオンライン学習の課題について検討する。
第一の損失に関して、低い後悔を達成するために“専門家のアドバイス”を組み合わせることはできますか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 23:50:27 GMT)
Modeling Extent-of-Texture Information for Ground Terrain Recognition [29.4] 本研究では,テクスチュア情報のモデル化による地上地層認識への新たなアプローチを提案する。
提案手法は,CNNのバックボーン特徴抽出ネットワークを用いて地上地形画像の有意義な情報を取得する。
実験結果から,既存の最先端技術よりも提案モデルの方が優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 10:03:12 GMT)
Information-Theoretic Lower Bounds for Zero-Order Stochastic Gradient
Estimation [28.8] ゼロ階オラクルモデルにおける任意の多次元滑らか関数の勾配を推定するために必要なサンプル数を解析する。
有界分散オラクルに対する有限差分法は、ゼロ第三高微分を持つ函数に対して$O(d4/3/sqrtT)$を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 16:00:16 GMT)
Interpretation of NLP models through input marginalization [28.0] 入力の各トークンを消去した後の予測確率の変化を測定することによって予測を解釈する手法が提案されている。
既存のメソッドは、それぞれのトークンを予め定義された値(つまりゼロ)で置き換えるので、結果の文はトレーニングデータ分布から外れ、誤解を招く解釈をもたらす。
本研究では,既存の解釈手法によって引き起こされるアウト・オブ・ディストリビューション問題を提起し,その対策を提案する。
感情分析や自然言語推論のために訓練された様々なNLPモデルを,提案手法を用いて解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 01:40:41 GMT)
Disruption in the Chinese E-Commerce During COVID-19 [27.6] 新型コロナウイルス(COVID-19)は世界中で何百万人もの市民に感染し、多くの命を奪った。
本稿では、大規模なオンラインショッピングプラットフォームで見られる行動変化を分析し、中国のeコマース市場への影響について検討する。
新型コロナウイルス関連商品の流行統計と行動特徴を包含した消費者需要予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 14:17:52 GMT)
Improving Word Recognition using Multiple Hypotheses and Deep Embeddings [26.6] 単語画像埋め込みを用いた単語認識精度の向上のための新しい手法を提案する。
我々の融合方式は、訓練された単語画像埋め込みネットワークから得られた単語画像とテキスト埋め込みを利用して認識プロセスを改善する。
本手法は単語認識精度の点で約10%の絶対的な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 16:21:23 GMT)
UDBNET: Unsupervised Document Binarization Network via Adversarial Game [26.6] 本稿では,3人プレイヤ min-max 対角ゲームを導入し,文書画像のバイナライゼーションに向けた新しいアプローチを提案する。
提案手法では,まずクリーンな画像上に,劣化した参照画像のテクスチャを重畳する。
クリーンな画像と生成された劣化したバージョンは、unsupervised Document Binarization Network (UDBNet) のトレーニングに使用される擬似ペアデータを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 09:58:28 GMT)
End-to-end trainable network for degraded license plate detection via
vehicle-plate relation mining [26.5] そこで本研究では,車両-プレート関係のマイニングによるナンバープレート検出の新規かつ適用可能な手法を提案する。
まず,車両とナンバープレートの関係を利用して,ナンバープレート周辺の地域を推定する。
第二に, 斜めプレートの四隅を後退させて, 斜めプレートを頑健に検出することにより, 局所領域の四辺境界ボックスを予測することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 13:05:31 GMT)
Autoencoding Improves Pre-trained Word Embeddings [26.5] 最上位成分の保持は,事前学習した単語の埋め込みを改善するのに有用であることを示す。
理論的な主張を実験的に検証し、最上位の主成分を維持することは、訓練済みの単語埋め込みを改善するのに本当に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 07:51:34 GMT)
DualTKB: A Dual Learning Bridge between Text and Knowledge Base [25.6] 本稿では,教師なしのテキストからパスへ,テキストへのパスへという2つの学習手法をCommonsense Knowledge Basesで提案する。
弱教師付きデータセットを作成することにより、弱監督の影響について検討する。
生成モデルに適した新しいCommonsense KB完成度尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 22:56:18 GMT)
Deep generative factorization for speech signal [25.0] 本稿では,新しい因子識別正規化フローモデル(因子DNF)に基づく音声分解手法を提案する。
音声コンテンツと話者特性を含む2要素ケースで行った実験は、提案した因子的DNFが音声信号を分解する強力な能力を持っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 12:27:58 GMT)
Nonlinear Signal Distortion Corrections Through Quantum Sensing [25.0] 非線形振幅歪みを特徴付けるために,トランスモン量子ビットを高感度低温検出器として用いる方法を示す。
補正により、700MHzの範囲で、これらのエラーを1%まで削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 21:17:44 GMT)
Squeezing value of cross-domain labels: a decoupled scoring approach for
speaker verification [24.6] ドメイン間データを追加するだけでは、登録テストミスマッチのある条件下でのパフォーマンスが向上しないことを示す。
クロスドメインラベルの値を最大に絞り込むことのできる分離されたスコアリング手法を提案する。
チャネル横断試験実験の結果,提案手法は高い有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 12:32:25 GMT)
On the role of data in PAC-Bayes bounds [24.5] PAC-ベイズ境界は、しばしばクルバック-リーブラーの後方と後方の分岐である。
我々は、前者に基づく境界が準最適であることを示す。
データの使用は、空き境界と非空き境界の差を意味する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 03:04:42 GMT)
Deep Transformation-Invariant Clustering [24.2] 抽象的な特徴に頼らず、画像変換の予測を学ぶアプローチを提案する。
この学習プロセスは、K平均とガウス混合モデルの勾配に基づく訓練に自然に適合する。
我々の新しいアプローチは、標準的な画像クラスタリングベンチマークにおいて、競争力があり、非常に有望な結果をもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 18:08:13 GMT)
Co-attentional Transformers for Story-Based Video Understanding [24.2] 本稿では,ドラマなどの視覚的物語に見られる長期的依存関係をよりよく捉えるための,新しいコアテンショナルトランスフォーマーモデルを提案する。
我々は、最近導入されたDramaQAデータセットに、文字中心のビデオストーリー理解質問を特徴付けるアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 07:17:09 GMT)
Robustness and Reliability of Gender Bias Assessment in Word Embeddings:
The Role of Base Pairs [23.6] 単語埋め込みはジェンダーバイアスを示すことが示されており、これを定量化するために様々な方法が提案されている。
これまでの研究では、男女の単語ペアを利用して偏見を測定し、偏見のある類似点を抽出してきた。
これらの性的なペアへの依存には、強い制限があることが示される。
特に、"man is to computer-grammer as woman is to homemaker"というよく知られたアナロジーは、社会的バイアスよりも言葉の類似性によるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 21:24:16 GMT)
Information theoretic limits of learning a sparse rule [22.1] システムサイズが無限大に大きくなると,サンプルごとの相互情報の変動式が証明される。
このような信号と、疎度と消滅率の適切なスケーリングに対して、MMSEはピースワイズ定数が増加しないことがわかった。
一般化誤差に対するオール・オー・ナッシング現象を,訓練例のサブ線形集合を用いて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 20:36:08 GMT)
Beyond the Deep Metric Learning: Enhance the Cross-Modal Matching with
Adversarial Discriminative Domain Regularization [21.9] 本稿では,画像とテキストのペア内における識別データドメインの集合を構築するための新しい学習フレームワークを提案する。
我々のアプローチは一般的に既存のメトリクス学習フレームワークの学習効率と性能を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 23:42:21 GMT)
An efficient nonconvex reformulation of stagewise convex optimization
problems [21.6] 我々は、段階的構造問題を活用するために設計された非改革を開発する。
ニューラルネットワーク検証のアプローチでは、わずか数ステップで急激な局所的なギャップが得られます。
棚から取り出した問題や特殊な解法よりも早く解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 14:30:32 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning as a Computational Tool for Language
Evolution Research: Historical Context and Future Challenges [21.0] エージェント集団における創発的コミュニケーションの計算モデルは、近年MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)の進歩により、機械学習コミュニティへの関心が高まっている。
本研究の目的は、言語進化研究の歴史的文脈における最近のMARL貢献の位置づけと、この理論と計算の背景から、今後の研究におけるいくつかの課題を抽出することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 13:54:46 GMT)
Multi-XScience: A Large-scale Dataset for Extreme Multi-document
Summarization of Scientific Articles [21.0] Multi-XScienceは、科学論文から作成された大規模マルチドキュメント要約データセットである。
私たちの研究は、抽象モデリングアプローチを好むデータセット構築プロトコルである極端な要約にインスパイアされています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 12:10:19 GMT)
On the Efficiency of K-Means Clustering: Evaluation, Optimization, and
Algorithm Selection [20.9] 本稿では,高速k平均クラスタリングのためのロイドのアルゴリズムを高速化する既存の手法について,徹底的な評価を行う。
UniK内では、複数のデータセット上での複数のパフォーマンス指標を用いて、既存のメソッドの長所と短所を徹底的に評価する。
我々は、より積極的な刈り取りのために複数の既存手法を効果的にハイブリダイズする、UniK上の最適化アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 02:15:52 GMT)
Structured Visual Search via Composition-aware Learning [20.8] 本稿では,構造化クエリを用いた視覚探索について検討する。
この構造は、オブジェクトの位置とカテゴリをエンコードする2D合成の形をしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 16:52:03 GMT)
Robust Skeletonization for Plant Root Structure Reconstruction from MRI [20.8] MRIスキャンによる植物の根の構造再構築のための2段階のアプローチを提案する。
第1段階はセマンティック・ルートと土壌のセグメンテーションに基づいており、どのルート・ボクセルからシュートまでの最低コストの経路を見つける。
第2段階は第1段階で生成された最大の完全連結成分を取り、3Dスケルトン化を用いてグラフ構造を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 16:54:40 GMT)
Fourth-Order Nonlocal Tensor Decomposition Model for Spectral Computed
Tomography [20.0] 分光CT(Spectral Computed Tomography)は、光子計数検出器(PCD)を用いて、異なるエネルギービンからのスペクトル像を再構成することができる。
スペクトル分率の限られた光子と計数率により、再構成されたスペクトル画像は通常、ひどいノイズに悩まされる。
本稿では,スペクトルCT画像再構成(FONT-SIR)のための4階非局所テンソル分解モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 15:14:36 GMT)
CT Reconstruction with PDF: Parameter-Dependent Framework for Multiple
Scanning Geometries and Dose Levels [19.8] 複数のスキャンレベルと線量レベルのデータを同時にトレーニングするパラメータ依存フレームワーク(PDF)を提案する。
提案したPDFでは、幾何学と線量レベルがパラメータ化され、2つの多層パーセプトロン(MLP)に供給される。
実験により,提案手法は,特定の幾何学および線量レベルで訓練された元のネットワークと類似した競合する性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 15:05:32 GMT)
The item selection problem for user cold-start recommendation [19.6] インタラクションもサイド情報も必要とせず、ユーザの努力も必要としない、純粋なコールドスタートシナリオを考えます。
この問題は,新たなユーザコールドスタートカテゴリに陥り,企業の発展と存続にも不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 02:48:26 GMT)
Are scene graphs good enough to improve Image Captioning? [19.4] 画像キャプションにおけるシーングラフの利用について検討する。
シーングラフ機能を使用するモデルと、オブジェクト検出機能のみを使用するモデルの間には、大きな違いは見つからない。
予測されたシーングラフの品質は一般的に非常に低いが、高品質なシーングラフを使用すると最大3.3CIDErのゲインが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 17:55:55 GMT)
Listener's Social Identity Matters in Personalised Response Generation [19.4] ソーシャルメディア上での中国語対話において,聴取者の身元が言語に与える影響について検討する。
実験の結果,リスナーのアイデンティティは,応答の言語的利用において本当に重要であることが示された。
さらに、リスナーのアイデンティティをモデル化することにより、パーソナライズされたレスポンスジェネレータは、自身のアイデンティティにおいてより良く機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 14:57:21 GMT)
A Simple and Efficient Registration of 3D Point Cloud and Image Data for
Indoor Mobile Mapping System [18.6] 光画像による3次元LiDAR点雲の登録は、マルチソースデータの組み合わせにおいて重要である。
幾何学的ミスアライメントは元々、LiDAR点雲と光学画像の間のポーズデータに存在する。
我々は,初期ポーズの精度を向上させるため,シンプルだが効率的な登録方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 13:01:54 GMT)
DGST: a Dual-Generator Network for Text Style Transfer [18.3] 本稿では,テキストスタイル転送のための新しい,シンプルなデュアルジェネレータネットワークアーキテクチャを提案する。
我々のモデルは2つのジェネレータのみを使用し、訓練には識別器や並列コーパスに依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 18:54:51 GMT)
Improved Guarantees for k-means++ and k-means++ Parallel [18.3] k-means++とk-means++並列は、古典的なk-meansクラスタリング問題に対する一般的なアルゴリズムである。
我々は、k-means++とk-means++の並列化に対する近似とbi-criteria近似の改善を示す。
我々はk-means++と同じ近似保証を持つk-means++並列アルゴリズム(Exponential Race k-means++)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 17:46:00 GMT)
Semantic Visual Navigation by Watching YouTube Videos [17.8] 本稿は,YouTube動画を単に視聴することで,新たな環境への関心の対象へのナビゲートを行うための意味的手法を学習し,活用する。
本研究では、受動的データからの外部のQ-ラーニングがナビゲーションに意味のある意味的手がかりを学習できることを示す。
我々は,最小の直接的相互作用を用いて,エンド・ツー・エンドのRL,行動クローニング,古典的手法に対して15～83%の相対的な改善を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 05:46:46 GMT)
ETC: Encoding Long and Structured Inputs in Transformers [17.8] 本稿では,新しいトランスフォーマーアーキテクチャである拡張トランスフォーマー構築(ETC)を提案し,標準トランスフォーマーアーキテクチャの2つの課題に対処する。
より長い入力に注意を向けるために,グローバルトークンと正規入力トークンの間に,新たなグローバルローカルアテンション機構を導入する。
長文および/または構造化された入力を必要とする4つの自然言語データセットについて、最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 16:54:17 GMT)
Assured Autonomy: Path Toward Living With Autonomous Systems We Can
Trust [17.7] 自律性(autonomy)は、人間の操作者によって直接制御されることなくシステムが振る舞うことができる広範で拡張的な能力である。
2019年10月に開催された最初のワークショップは、自律システムの確保における現在および期待されている課題と課題に焦点を当てたものだ。
2020年2月に開催された第2回ワークショップでは、既存の能力、現在の研究、ワークショップで特定される課題や問題に対処できる研究トレンドに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 17:00:01 GMT)
Ice Monitoring in Swiss Lakes from Optical Satellites and Webcams using
Machine Learning [16.7] 多時間衛星画像 公開されているウェブカメラ画像は、湖氷を監視するための有効なデータソースの一つである。
本研究では,スイスのアルプス湖における氷の量を測定するツールとして,機械学習による画像解析について検討する。
我々は,湖面上の各ピクセルを分類し,空間的に明示的な氷被覆図を得るため,湖氷モニタリングを画素単位のセマンティックセマンティックセグメンテーション問題としてモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 14:02:00 GMT)
Efficient Exact Verification of Binarized Neural Networks [15.6] バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、同等の堅牢性を提供し、正確かつはるかに効率的な検証を可能にする。
我々は,BNNの効率的かつ正確な検証を行うための新しいシステムであるEEVを提案する。
非自明な畳み込みBNNのL-inf-bounded adversarial robustnessに対する最初の正確な検証結果を示すことにより、脳波の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 04:00:16 GMT)
Temporal Difference Learning as Gradient Splitting [15.3] 勾配降下の収束証明は時間差学習にほぼ冗長に適用可能であることを示す。
値関数の平均を推定するTD学習における小さな変化は、1/(1-ガンマ)$1の乗算項のみを無作為に無視する収束時間を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 22:50:39 GMT)
Improving Natural Language Processing Tasks with Human Gaze-Guided
Neural Attention [14.9] コーパスの欠如は、人間の視線データを神経的注意機構の監視信号として統合する上で、これまで限られた進歩を遂げてきた。
本稿では,読解の認知モデルと人間の視線監督を併用したハイブリッドテキスト・サリエンシ・モデルを提案する。
我々の研究は、データ駆動型モデルと認知モデルの間のブリッジングのための実践的なアプローチを導入し、人間の視線誘導型ニューラルアテンションをNLPタスクに統合する新しい方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 16:16:18 GMT)
Impossibility Results for Grammar-Compressed Linear Algebra [14.9] 膨大な量のデータを扱うためには、ベクトルや行列を圧縮することが自然で一般的である。
本稿では, 圧縮されたデータに対して, 元のデータがそんなに小さいかのように, 効率的に計算を実行できるかどうかを問う。
内積、行列ベクトル乗法、行列乗法など、最も基本的な線形代数演算を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 10:33:01 GMT)
Understanding Global Feature Contributions With Additive Importance
Measures [14.5] 我々は,各特徴に関連付けられた予測力を通じて,特徴の重要性を定義する視点について検討する。
予測力(モデルベースと普遍性)の2つの概念を導入し、付加的重要度尺度の枠組みを用いてこのアプローチを定式化する。
次に,機能的相互作用を考慮に入れながら予測力を定量化するモデルに依存しないSAGEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 06:46:04 GMT)
Characterize noise correlation and enhance coherence via qubit motion [13.7] 本研究では,7量子ビット超伝導量子系における任意の量子ビット間の雑音相関を効率的に決定するために,量子ビット運動と呼ばれる有効な新しい手法を用いる。
論理量子ビットのコヒーレンスに対するキュービット運動の促進効果を実証し、より効率的に論理状態をデコヒーレンスから保護するためのモーションCPMG演算シーケンスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 05:11:53 GMT)
On Matched Filtering for Statistical Change Point Detection [13.6] 非パラメトリックランダム性と分布自由な2サンプルテストは多くの変更点検出アルゴリズムの基礎となっている。
本稿では,変化の時間的シグネチャにマッチするフィルタを導出し,適用することにより,これらの課題に対処する。
提案手法は, アドホック後処理を使わずに, 変更点の局所化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 21:00:52 GMT)
Radiogenomics of Glioblastoma: Identification of Radiomics associated
with Molecular Subtypes [13.2] グリオ芽腫は中枢神経系腫瘍の最も悪性なタイプである。
GBMのサブタイプは、放射能を利用して平均79%の精度で予測され、90%以上は遺伝子発現プロファイルを利用して予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 05:31:56 GMT)
Unmasking Contextual Stereotypes: Measuring and Mitigating BERT's Gender
Bias [12.5] 文脈化された単語の埋め込みは、NLPシステムにおける標準的な埋め込みを置き換えている。
英語とドイツ語の専門職名と性別記述対象語との関係を調べた結果,性別バイアスを測定した。
偏見を測定する手法はドイツ語のような豊かでジェンダーの指標を持つ言語に適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 18:06:09 GMT)
Automatic Machine Translation Evaluation in Many Languages via Zero-Shot
Paraphrasing [11.6] 我々は,機械翻訳評価の課題を,シーケンス・ツー・シーケンス・パラフレーズを用いたスコアリング機械翻訳出力の1つとして捉えた。
我々は,パラフレーズ処理をゼロショット翻訳タスクとして扱う多言語NMTシステムとして,パラフレーズを訓練することを提案する。
我々の手法は単純で直感的で、訓練には人間の判断を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 23:54:02 GMT)
Graph Blind Deconvolution with Sparseness Constraint [11.2] 本稿では,グラフ上の信号に対するブラインドデコンボリューション法を提案する。
合成信号を用いた数値実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 02:21:53 GMT)
Effective FAQ Retrieval and Question Matching With Unsupervised
Knowledge Injection [10.8] 質問に対して適切な回答を得るための文脈言語モデルを提案する。
また、ドメイン固有の単語間のトポロジ関連関係を教師なしの方法で活用することについても検討する。
提案手法のバリエーションを,公開可能な中国語FAQデータセット上で評価し,さらに大規模質問マッチングタスクに適用し,コンテキスト化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 05:03:34 GMT)
Physics-Based Deep Learning for Fiber-Optic Communication Systems [10.6] 非線形シュリンガー方程式(NLSE)により制御される光ファイバー通信システムのための新しい機械学習手法を提案する。
本研究の主目的は,NLSEの数値解法として一般的なスプリットステップ法(SSM)が,深い多層ニューラルネットワークと同じ機能を有することである。
我々は、SSMをパラメータ化し、ニューラルネットワークの重み行列と同様、線形ステップを一般線形関数として見ることにより、この接続を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 12:55:23 GMT)
Multi-Vehicle Routing Problems with Soft Time Windows: A Multi-Agent
Reinforcement Learning Approach [9.7] ソフトタイムウインドウ(MVRPSTW)を用いたマルチ車両ルーティング問題は、都市ロジスティクスシステムにおいて不可欠である。
従来の手法は計算効率と解の質のジレンマを引き起こす。
そこで本研究では,ルーティング問題の解決に要する時間的オフライントレーニングのメリットを即時評価する,Multi-Agent Attention Modelと呼ばれる新しい強化学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 09:21:32 GMT)
Unbiased and Efficient Log-Likelihood Estimation with Inverse Binomial
Sampling [9.7] 逆二項サンプリング(IBS)は、データセット全体のログ類似度を、バイアスなく効率的に推定することができる。
IBSは、推定パラメータと最大対数類似値において、代替サンプリング法よりも低い誤差を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 20:08:25 GMT)
Hypergraph Random Walks, Laplacians, and Clustering [9.5] 最近提案されたランダムウォークに基づくハイパーグラフ構造化データのクラスタリングのためのフレキシブルなフレームワークを提案する。
提案手法は,高品質なクラスタを創出し,今後の作業への道のりを強調して結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 17:32:14 GMT)
Relative gradient optimization of the Jacobian term in unsupervised deep
learning [9.4] データを正しく記述した表現的確率モデルを学習することは、機械学習におけるユビキタスな問題である。
このタスクには深度モデルが広く使用されているが、その最大可能性に基づくトレーニングでは、ジャコビアンの対数行列式を推定する必要がある。
このようなニューラルネットワークの正確なトレーニングのための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 00:42:59 GMT)
Direct loss minimization algorithms for sparse Gaussian processes [9.0] 本論文は,疎ガウス過程の予測損失を最小限に抑えるために後部を最適化する直接損失(DLM)を徹底的に検討する。
非共役ケースにおけるDLMの適用は、ログロスDLMの目的における期待の最小化がしばしば引き起こされるため、より複雑である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 18:36:12 GMT)
Dynamic Boundary Time Warping for Sub-sequence Matching with Few
Examples [7.6] 本稿では,短いシーケンスの集合に類似した,長い時間的シーケンスの断片を見つける新しい方法を提案する。
我々は,クエリの例から平均シーケンスを計算に頼らずに検索を行うアルゴリズムを最初に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 17:23:18 GMT)
Can Reinforcement Learning for Continuous Control Generalize Across
Physics Engines? [7.6] 強化学習アルゴリズムは環境についてできるだけ学習しなければならないが、環境を生成する物理エンジンの特性は学習すべきではない。
MuJoCoは学習を他のエンジンに移すのに最適なエンジンだ。
PyBulletでトレーニングされたアルゴリズムはどれも一般化していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 17:01:34 GMT)
Know Where To Drop Your Weights: Towards Faster Uncertainty Estimation [7.6] 低レイテンシアプリケーションで使用されるモデルの不確かさを推定することは、不確実性推定技術が計算的に要求される性質のためである。
本稿では、ニューラルネットワークのサブセットを用いてMCDCの不確実性をモデル化するSelect-DCを提案する。
我々は,不確実性をモデル化するためにGFLOPSをモンテカルロDropConnectと比較して大幅に削減し,性能の限界トレードオフを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 02:56:27 GMT)
Perception for Autonomous Systems (PAZ) [7.2] Perception for Autonomous Systems (PAZ)は階層的な認識ライブラリであり、ユーザは複数のレベルの抽象化を操作できる。
これらの抽象化により、ユーザーは機械学習(ML)モデルの入力と出力の事前処理、データ拡張、予測、後処理に適用できる階層的なモジュラースキームで関数を構成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 18:22:01 GMT)
The Geometry of Information Cocoon: Analyzing the Cultural Space with
Word Embedding Models [7.0] 本研究では,デジタルメディア利用者間のソーシャルクラスにおける情報コクーンの効果について検討した。
低い社会階級の人々はエンターテイメントコンテンツで満たされた情報コクーンで立ち往生する可能性が高くなる。
その結果,知識獲得における脆弱なグループに対する不利は,社会的不平等をさらに拡大させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 10:04:38 GMT)
Learning Time Reduction Using Warm Start Methods for a Reinforcement
Learning Based Supervisory Control in Hybrid Electric Vehicle Applications [6.7] 本研究では,HEVアプリケーションにおけるQ-ラーニングの学習イテレーションを削減し,温暖化開始法を利用した初期学習フェーズにおける燃料消費を改善することを目的とする。
その結果、提案したウォームスタートQ-ラーニングは、コールドスタートQ-ラーニングよりも68.8%少ないイテレーションを必要とすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 19:32:44 GMT)
A Comprehensive Dictionary and Term Variation Analysis for COVID-19 and
SARS-CoV-2 [6.5] SARS-CoV-2(SARS-CoV-2)やCOVID-19(COVID-19)などを指す科学文献における独自の用語の数は、非常に多い。
この高度の項変動は、これらの重要なエンティティの高いリコール識別を困難にする。
文献ではSARS-CoV-2およびCOVID-19の用語の広範な辞書について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 19:51:53 GMT)
Energy Consumption and Battery Aging Minimization Using a Q-learning
Strategy for a Battery/Ultracapacitor Electric Vehicle [5.8] 本研究では,Qラーニングに基づく電池劣化とエネルギー消費を最小化するための戦略を提案する。
その結果,Q-ラーニング戦略はバッテリ劣化を13-20%遅くし,車両の走行距離を1.5-2%向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 07:59:54 GMT)
Revolutionizing Medical Data Sharing Using Advanced Privacy Enhancing
Technologies: Technical, Legal and Ethical Synthesis [5.6] 準同型暗号化とセキュアなマルチパーティ計算(マルチパーティ同型暗号化、MHE)
PETはプライバシーを数学的に保証し、MHEはHEやSMCを別々に使用するよりも性能上の優位性を提供する。
MHEは、機関間の契約のカスタマイズによる依存度を下げる方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 17:03:28 GMT)
A robust low data solution: dimension prediction of semiconductor
nanorods [5.4] 半導体ナノロッド(NR)の長さ,幅,アスペクト比を正確に予測するために,ロバストディープニューラルネットワークに基づく回帰アルゴリズムを開発した。
深部ニューラルネットワークは、類似した分布を持つ原データと生成データの両方に対して、よく実行される予測を実証した回帰モデルの開発にさらに応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 07:51:38 GMT)
Artificial intelligence based writer identification generates new
evidence for the unknown scribes of the Dead Sea Scrolls exemplified by the
Great Isaiah Scroll (1QIsaa) [5.3] 我々は、パターン認識と人工知能技術を用いて、著者識別に関するスクロールのパレオグラフィーを革新する。
多くの学者は1QIsaaは1人の筆記者によって書かれたと信じているが、本巻の連載コラムの破断点の新しい証拠を報告している。
この研究は、聖書の旧約聖書文化に新たな光を当て、古代の聖書のテキストが単一の書体によってコピーされるのではなく、複数の書体が特定の写本と密に協力できるという、新しい具体的な証拠を提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 17:36:18 GMT)
Out-of-core Training for Extremely Large-Scale Neural Networks With
Adaptive Window-Based Scheduling [4.9] 本稿では,GPUメモリよりも大容量の超大規模ニューラルネットワークを高速にトレーニングする,新しいアウトオブコアアルゴリズムを提案する。
我々は、コア外実行によるニューラルネットワークのトレーニングに、OSで一般的に実行される仮想アドレッシング技術を適用した。
ResNet-50を1440バッチサイズでトレーニングし、トレーニング速度を55%に保ちました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 07:40:04 GMT)
An Adaptive Intelligence Algorithm for Undersampled Knee MRI
Reconstruction [4.6] 本稿では,MR 取得を高速化するための適応知能の応用について述べる。
我々は、トレーニングデータから事前の再構成仮定を洗練し、修正するために、ディープニューラルネットワークを採用する。
このネットワークは、Facebook AI ResearchとNYU Langone Healthが主催した2019年の高速MRIチャレンジから、膝のMRIデータセットでトレーニングされ、テストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 15:19:33 GMT)
Deep Network with Approximation Error Being Reciprocal of Width to Power
of Square Root of Depth [4.5] 超近似パワーを持つ新しいネットワークが導入された。
このネットワークは、各ニューロン内のFloor(lfloor xrfloor$)またはReLU(max0,x$)アクティベーション関数で構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 01:51:52 GMT)
Advanced Equivalence Checking for Quantum Circuits [4.3] 本稿では,量子回路の等価性チェックのための高度な手法を提案する。
量子回路の可逆性を利用して、複雑性を維持できることが示される。
古典的な領域とは対照的に、シミュレーションは量子回路の検証に非常に強力である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 09:57:40 GMT)
ExPAN(N)D: Exploring Posits for Efficient Artificial Neural Network
Design in FPGA-based Systems [4.3] 本稿では,ANNに対するポジット数表現方式の有効性と不動点演算の実装効率を解析し,比較する。
本稿では,ANNのための高性能かつ省エネなハードウェア実装を実現するための,新しい固定点変換器Posit to Fix-pointを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 05:28:28 GMT)
Phase Aware Speech Enhancement using Realisation of Complex-valued LSTM [4.0] 本稿では、複素比マスクを推定するために、複素数値短期記憶(RTM)ネットワークの実現を提案する。
提案したRTMは複素数値列を複素算術を用いて処理するように設計されている。
実価値に基づくマスキング手法と比較して,提案手法は,音声品質の知覚的評価など,いくつかの客観的尺度で改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 08:16:58 GMT)
Active Learning for Noisy Data Streams Using Weak and Strong Labelers [3.9] 我々は、人間のラベリング能力に触発された、新しい弱くて強力なラベリング問題を考える。
そこで本研究では,フィルタリング,多様性の追加,情報的サンプル選択,ラベル抽出の4段階からなるオンライン能動学習アルゴリズムを提案する。
我々は,個々のサンプルの情報とモデル信頼度を組み合わせることで,情報ゲインを測定する決定関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 09:18:35 GMT)
A Neuro-Symbolic Humanlike Arm Controller for Sophia the Robot [3.5] 本稿では,機械認識,畳み込みニューラルネットワーク,記号型AIを用いたロボットアームの設計と構築について概説する。
ロボットアームは、人間のような機械的な構成と美学で作られ、自由度28度、タッチセンサー、および一連の弾性アクチュエータが組み込まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 01:32:03 GMT)
Addressing Purchase-Impression Gap through a Sequential Re-ranker [3.5] 本稿では,eコマースサイトのトップ検索結果に見られる購買・印象ギャップに対処する手法を提案する。
我々は、歴史的ショッピングパターンに基づく商品の理想的な流通を確立する。
次に,従来の点数ランキング装置で生成した上位検索結果を手法的に参照するシーケンシャルリランカを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 19:26:51 GMT)
Exploiting Vietnamese Social Media Characteristics for Textual Emotion
Recognition in Vietnamese [3.4] データ前処理がテキスト感情認識における機械学習手法にどのように影響するかを示すために、いくつかの実験を行った。
これらの実験は、ベンチマークデータセットとしてベトナムソーシャルメディア感情コーパス(UIT-VSMEC)で実施される。
実験により,ベトナムのソーシャルメディア特性に基づく適切な事前処理技術により,Multinomial Logistic Regression (MLR) が64.40%のF1スコアを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 14:39:40 GMT)
Comparison Analysis of Tree Based and Ensembled Regression Algorithms
for Traffic Accident Severity Prediction [3.0] さまざまな機械学習モデルが事故予測に使用されている。
ランサムフォレストは、0.974の精度、0.954の精度、0.930のリコール、0.942のFスコアを持つ最高性能のモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 11:52:39 GMT)
Hamilton-Jacobi Deep Q-Learning for Deterministic Continuous-Time
Systems with Lipschitz Continuous Controls [2.9] リプシッツ連続制御を用いた連続時間決定論的最適制御問題に対するQ-learningアルゴリズムを提案する。
HJB方程式の新たな半離散バージョンが提案され、離散時間で収集されたデータを用いて、システムの力学を離散化したり近似したりすることなく、Q-ラーニングアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 06:11:04 GMT)
A Bayesian Filter for Multi-view 3D Multi-object Tracking with Occlusion
Handling [2.8] 提案アルゴリズムは、カメラ全体の検出総数において線形複雑である。
3次元世界フレームで動作し、オブジェクトの3次元軌道推定を提供する。
提案アルゴリズムは最新のWILDTRACKSデータセットで評価され,非常に混み合った場面で機能することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 10:06:49 GMT)
FaceLeaks: Inference Attacks against Transfer Learning Models via
Black-box Queries [2.8] 教師モデルと直接対話することなく,個人情報を漏らしたり推測したりできるかどうかを検討する。
集約レベル情報から推測する新しい手法を提案する。
本研究は,情報漏洩が現実の状況で広く利用されている伝達学習フレームワークに対する真のプライバシー上の脅威であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 03:02:40 GMT)
Detect and Correct Bias in Multi-Site Neuroimaging Datasets [2.8] 神経画像のバイアスを調べるため、17の研究で脳の35,320個の磁気共鳴画像を合成した。
我々は、しばしば観察研究における主要な欠点と見なされる共起バイアスについて、より詳しく検討する。
我々は最近導入されたComBatアルゴリズムを拡張し、画像特徴間のグローバルな変動を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 20:11:25 GMT)
Contrastive Representation Learning: A Framework and Review [2.7] コントラスト学習の起源は1990年代まで遡り、その発展は多くの分野に及んでいる。
本稿では,多くの異なるコントラスト学習手法を単純化し,統一する一般的なコントラスト表現学習フレームワークを提案する。
コンピュータビジョンや自然言語処理,音声処理など,強化学習においても,コントラスト学習が適用された例も紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 21:52:21 GMT)
On the diminishing return of labeling clinical reports [2.1] 医療用NLPモデルを少量のラベル付きデータで取得できることを示す。
胸部X線X線画像診断データのうち, 胸部X線画像診断におけるトレーニングデータサイズの影響を定量的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 19:51:04 GMT)
Electric circuit model of microwave optomechanics [2.1] 標準シングルトンマイクロ波光学を記述した古典電気回路の汎用モデリングについて報告する。
並列RLC回路に基づいて、バックアクション力、入力出力表現、関連するスペクトル密度などの重要な特徴を含む解析式を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 15:17:56 GMT)
Triple-view Convolutional Neural Networks for COVID-19 Diagnosis with
Chest X-ray [2.0] 本稿では,CXR画像を用いたCOVID-19診断のためのトリプルビュー畳み込みニューラルネットワークを提案する。
提案するネットワーク構造はヒト肺の解剖学的構造を尊重し、実際に新型コロナウイルスの臨床的診断とよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 06:15:32 GMT)
A Probabilistic Representation of Deep Learning for Improving The
Information Theoretic Interpretability [1.9] マルチパラメトリック・パーセプトロン(MLP)の一般化のための明示的確率論的説明を導入する。
本研究では, 確率変数 f が離散であり, 対応するエントロピーが有限であること, (ii) 情報ボトルネック理論がバックプロパゲーションを考慮した場合, 一般化における情報フローを正確に説明できないこと, (iii) 一般化のための新しい情報理論的説明を提案すること, の3つの側面で, データセットの情報-理論的解釈性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 05:14:28 GMT)
Optimized Observable Readout from Single-shot Images of Ultracold Atoms
via Machine Learning [1.7] 人工ニューラルネットワークがシングルショット画像から可観測物の抽出を最適化する方法を示す。
平均的なアプローチとは対照的に、機械学習は1粒子と2粒子の密度を正確に得ることができる。
興味深いことに、機械学習は、実空間のシングルショット画像から運動量空間オブザーバブルを確実に抽出することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 18:00:00 GMT)
On The Convergence of First Order Methods for Quasar-Convex Optimization [1.5] 近年、ディープラーニングの成功は、多くの研究者に一般的なスムーズな非サーサー関数の研究を促している。
本稿では,様々な異なる設定における第1手法の収束について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 11:58:31 GMT)
Autoregressive Asymmetric Linear Gaussian Hidden Markov Models [1.3] 非対称隠れマルコフモデルは、プロセスのトレンドを潜在変数として表現できるフレームワークを提供する。
提案モデルに適合するために,推論,隠蔽状態の復号化,パラメータ学習をいかに適応させるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 08:58:46 GMT)
Federated Learning From Big Data Over Networks [1.3] 本稿では,ローカルデータセットの集合からのフェデレーション学習のための新しいアルゴリズムを定式化し,研究する。
ネットワーク化線形回帰モデルを用いてネットワーク上のそのようなビッグデータをモデル化する。
本手法のメッセージパッシング実装により,分散フェデレーション学習アルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 09:39:46 GMT)
Improving seasonal forecast using probabilistic deep learning [1.2] 我々は,季節予測能力と予測診断力を高めるための確率論的ディープニューラルネットワークモデルを開発した。
気候シミュレーションで符号化された複雑な物理的関係を活用することで、我々のモデルは好ましい決定論的および確率論的スキルを示す。
季節変動の支配的なモードであるエルニーニョ/南部の振動が、世界の季節予測可能性をどのように調節するかについて、より決定的な答えを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 21:02:26 GMT)
Learning Financial Asset-Specific Trading Rules via Deep Reinforcement
Learning [0.6] さまざまな技術分析技術に基づいて様々な資産取引ルールを実験的に提案する。
深層強化学習法(DRL)は、各資産の新たな取引規則を学習するために用いられる。
この研究で提案されたモデルは、単一資産固有のトレーディングルールの学習において、他の最先端モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 10:59:53 GMT)
Generalized Insider Attack Detection Implementation using NetFlow Data [0.6] ネットワークデータを用いて攻撃を識別する手法について検討する。
我々の研究は、One-Class SVMやbi-clusteringのような教師なしの機械学習技術に基づいています。
われわれのアプローチは、現実的な環境でインサイダー攻撃検出のための有望なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 14:00:31 GMT)
Fit to Measure: Reasoning about Sizes for Robust Object Recognition [0.5] 本稿では,MLに基づくアーキテクチャにおいて,オブジェクトサイズに関する知識を統合するアプローチを提案する。
実世界のロボットシナリオにおける我々の実験は、この組み合わせによって、最先端の機械学習手法よりも大きなパフォーマンス向上が期待できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 13:54:37 GMT)
U(1) symmetric recurrent neural networks for quantum state
reconstruction [0.4] 我々は、スピン1/2XYモデルの基底状態を再構成するために、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いる。
RNNにU(1)対称性を付与すると学習効率が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 18:00:01 GMT)
Integration of AI and mechanistic modeling in generative adversarial
networks for stochastic inverse problems [0.3] 我々はGAN(Generative Adversarial Network)に基づく新しいディープラーニングモデルを開発する。
本研究では, ある不確実性のあるモデルパラメータのサブセットのみに選択的に影響を及ぼすか, あるいは全てのモデルパラメータに決定論的効果を有する治療集団と, 制御集団に対するパラメータ推定のシナリオを2つ示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 23:16:26 GMT)
Improving Text Relationship Modeling with Artificial Data [0.1] 本稿では,デジタル図書館における関係分類への合成データアプローチの適用と評価を行う。
本書間の全部分関係の分類において、合成データはディープニューラルネットワーク分類器を91%改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 22:04:54 GMT)
It's All in the Name: A Character Based Approach To Infer Religion [0.1] 私たちは、南アジアの宗教を推測するために、個人名を使用します。
既存の研究は、辞書ベースの方法を用いて宗教を予測する。
文字パターンを学習する文字ベースモデルを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 17:38:11 GMT)
UPB at SemEval-2020 Task 12: Multilingual Offensive Language Detection
on Social Media by Fine-tuning a Variety of BERT-based Models [0.0] 本稿では,Twitter上の攻撃的言語を5言語で識別するTransformerベースのソリューションについて述べる。
これは、Offenseval 2020のSubtask Aの共有タスクで使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 09:21:21 GMT)
Tight Nonparametric Convergence Rates for Stochastic Gradient Descent
under the Noiseless Linear Model [0.0] このモデルに基づく最小二乗リスクに対する1パス, 固定段差勾配勾配の収束度を解析した。
特殊な場合として、ランダムなサンプリング点における値のノイズのない観測から単位区間上の実関数を推定するオンラインアルゴリズムを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 08:38:32 GMT)
Sub-sampling for Efficient Non-Parametric Bandit Exploration [0.0] 異なる武器群に対して最適な後悔を同時に達成する再サンプリングに基づく,最初のマルチアームバンディットアルゴリズムを提案する。
各ケースで最適となるように異なる事前を指定する必要があるトンプソンサンプリングとは異なり、我々の提案するRB-SDAは分布依存的なチューニングを一切必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 14:31:55 GMT)
Spin-momentum entanglement in a Bose-Einstein condensate [0.0] 絡み合いは量子情報処理のコアであり、量子スピードアップには不可欠である。
ラマン場と高周波場によって誘導される自由度が結合して生じる絡み合いについて考察する。
我々の計算により、適切な実験条件下では、最大到達可能な値の80%のフォン・ノイマンエントロピーで、大きなスピンモーメントの絡み合いが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 20:43:59 GMT)
Reservoir computing model of two-dimensional turbulent convection [0.0] 貯留層計算は大規模進化と結果として生じる低次乱流統計をモデル化するために応用される。
本研究は, 貯留層モデルが乱流対流の大規模構造と低次統計をモデル化できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 20:34:18 GMT)
Quantum-like modeling in biology with open quantum systems and
instruments [0.0] 本稿では,バイオシステムにおける情報プロセスの数学的モデリングに対する新しいアプローチを提案する。
これは生物系の状態の量子情報表現に基づいており、その力学をオープン量子系の理論の枠組みでモデル化している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 18:38:16 GMT)
Quantum chaos in the spin coherent state representation [0.0] スピンコヒーレント状態を用いて、単純なパラダイム的離散時間量子力学系の古典的および量子的進化を比較する。
本稿では,古典分布と量子分布の適切に定義されたモーメントの進化を比較することによって,異なる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 15:04:40 GMT)
Probabilistic learning on manifolds constrained by nonlinear partial
differential equations for small datasets [0.0] The Probabilistic Learning on Manifolds (PLoM) の新たな拡張について紹介する。
これにより、幅広い非線形境界値問題に対する解を合成することができる。
3つのアプリケーションが提示されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 14:34:54 GMT)
Optimisation des parcours patients pour lutter contre l'errance de
diagnostic des patients atteints de maladies rares [0.0] フランスで稀な疾患を患っている患者は、診断されるまで平均2年待たなければならない。
この医療行動は、健康システムと、病態が悪化する可能性がある患者の両方にとって非常に有害である。
患者をさまよう患者を検知する警告システムを構築するためのシミュレータを作成するために、患者経路の確率論的モデリングを検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 09:55:46 GMT)
Optimal Probes for Global Quantum Thermometry [0.0] 量子力学は別のサブ分野として現れ、量子スケールで熱力学の概念と法則を改訂した。
現在、量子温度測定では2つの大きな課題に直面している。
第一に、既存の最適精度の温度プローブは全て局所的であり、その操作は狭い範囲の温度に対してのみ最適である。
第二に、上記の最適局所プローブは複雑なエネルギースペクトルに膨大な縮退を課し、それらは実用的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 11:21:29 GMT)
One-body entanglement as a quantum resource in fermionic systems [0.0] 片体の絡み合いは量子資源とみなすことができる。
これは反対称性以外の相関を必要とするフェルミオン量子計算のモデルと一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 02:06:42 GMT)
Observations of wavefunction collapse and the retrospective application
of the Born rule [0.0] 波動関数が崩壊するか否かに応じて異なる結果を与える思考実験を提案する。
また, 量子系の測定に観察者が持っている記憶は, 虚偽の記憶である可能性が高いという結論を導いた上で, 測定前の状態の確率を導出するためにボルンルールを用いることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 13:11:58 GMT)
Jet Flavour Classification Using DeepJet [0.0] ジェットフレーバーの分類は、現代の高エネルギー物理実験において、幅広い応用において最も重要である。
本稿では,現代のディープラーニング技術を活用した新しいアーキテクチャを提案する。
DeepJetと呼ばれるこの新しいモデルは、以前のアプローチに影響を及ぼした入力サイズの制限を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 21:39:30 GMT)
It's all in the (Sub-)title? Expanding Signal Evaluation in Crowdfunding
Research [0.0] 我々は、起業家のテキスト成功シグナルの強さをプロジェクト支援者と比較し、対比する。
サブタイトル情報の導入は,各モデルで説明される分散を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 15:51:31 GMT)
Investigation of the PPT Squared Conjecture for High Dimensions [0.0] M. Christandl が導入した正の偏移2乗予想を示す。
我々は、2つの新しいアプローチ(量子チャネルの分解と構成)と、この予想に対する反例を見つけるためのいくつかのスキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 16:26:57 GMT)
Improved inter-scanner MS lesion segmentation by adversarial training on
longitudinal data [0.0] ホワイトマター病変進展の評価は,MS患者の経過観察において重要なバイオマーカーである。
現在の自動病変分割アルゴリズムは、MRIスキャナーやプロトコルの違いに関連する画像特性の変化の影響を受けやすい。
スキャン間研究におけるMS病変のセグメンテーションの整合性を改善するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 11:11:26 GMT)
Import test questions into Moodle LMS [0.0] 本研究の目的は、最も一般的なタイプのテスト質問の作成における理論的・方法論的な側面を明らかにすることである。
Moodle LMSのビューモードでは,質問の提出形式,その設計事例,開発事例がデモされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 09:39:45 GMT)
Hawking radiation particle spectrum of a Kerr-Newman black hole [0.0] カー・ニューマンブラックホールが生成するホーキング放射のモデルを考える。
我々は、Kerr、Reissner-Nordstr"om、Schwarzschildのケースに還元される粒子スペクトルとその深夜熱分布を導出する。
また,極端Kerr-Newman系の粒子スペクトルと総エネルギーを計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 06:57:51 GMT)
Group theory on quantum Boltzmann machine [0.0] 群論は量子系の対称性を特徴づけることに成功した。
量子ボルツマンマシンの対称性の概念を導入し、対称性を記述するための群理論を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 08:55:03 GMT)
Gravitation and the Problem of Quantum Measurement [0.0] 一般相対性理論を定量化する目標は,半古典的重力に有利にするために放棄されるべきである。
この文脈で量子測定の問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 17:42:25 GMT)
Graphene on noncommutative plane and the Seiberg-Witten map [0.0] NC平面上における一層グラフェン上の無質量相対論的電子移動の量子力学について検討した。
また,グラフェン中のNCランダウ系のエネルギースペクトルも計算する。
興味深いことに、この場合、ヘリシティは$theta$ modifiedである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 14:39:15 GMT)
Good AI for the Present of Humanity Democratizing AI Governance [0.0] AI倫理とサイバーパンク文学の類似点は、どちらも将来の社会的および倫理的問題を探求することである。
この記事では、よりサイバーパンク的なAI倫理の方法、より民主的なガバナンスの方法を提唱したい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 02:42:33 GMT)
Entanglement Amplification from Rotating Black Holes [0.0] 回転するBTZブラックホールの存在下でのエンタングルメント収穫について検討した。
回転は, 収穫した真空の絡み合いを著しく増幅できることがわかった。
また、ブラックホールの角運動量の増加に伴い、エンタングルメントが抽出できないブラックホール近傍の領域であるエンタングルメントシャドーが小さくなることも判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 18:00:01 GMT)
Enhanced Classification Accuracy for Cardiotocogram Data with Ensemble
Feature Selection and Classifier Ensemble [0.0] 提案手法は2つのフェーズから構成される: (i) アンサンブルに基づく特徴選択手法を適用して支持ベクトルとなる可能性のある特徴集合を選択する; (ii) 選択した特徴を用いたSVMアンサンブルを構築する。
特徴選択手法は, (i)相関ベース, (ii)一貫性ベース, (iii)ReliefF, (iv)情報ゲインの4種類であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 05:11:24 GMT)
Effect of increased stability of peptide-based coatings in the Casimir
regime via nanoparticle doping [0.0] 金属ナノ粒子をドープした薄いペプチド膜やコーティングは, 電磁揺らぎの役割により, より安定であることがわかった。
真空ペプチド膜中のドープフリースタンドでは、カシミールアトラクションはマグニチュードに大きくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 14:43:52 GMT)
Dynamics of large deviations in the hydrodynamic limit: Non-interacting
systems [0.0] 量子連鎖に沿った点を横切るエネルギーのダイナミクスについて研究する。
我々は、非相互作用性フェルミオンおよびボゾン励起の原型モデルとして、横場イジングと調和鎖を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 10:54:27 GMT)
Detecting out-of-time-order correlations via quasi-adiabatic echoes as a
tool to reveal quantum coherence in equilibrium quantum phase transitions [0.0] 複数の量子コヒーレンス強度のスペクトルにおいて、基底状態のコヒーレンスと絡み合いの急激な変化が観測可能であることを示す。
本手法では,コヒーレント力学の時間反転を伴わないOTOCの検出が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 16:34:25 GMT)
Deformable Convolutional LSTM for Human Body Emotion Recognition [0.0] 我々は、GEMデータセットの実験を行い、人体全体の感情認識のタスクにおいて、最先端の精度98.8%を達成した。
変形可能な動作を畳み込み長短期記憶(ConvLSTM)のコアに組み込んで、画像中のこれらの変形に対するロバスト性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 21:01:09 GMT)
DMRG study of strongly interacting $\mathbb{Z}_2$ flatbands: a toy model
inspired by twisted bilayer graphene [0.0] 我々は、反対(または同様の)位相量子数のバンドを占有する電子間の強い相互作用を研究する。
ハーフフィリングで2つのシナリオの基底状態を決定する。
相互作用をオンにすると、システムは自発的に時間反転対称性を破る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 01:54:02 GMT)
DEAL: Deep Evidential Active Learning for Image Classification [0.0] アクティブラーニング(AL)は、限られたラベル付きデータの問題を緩和するためのアプローチである。
CNNの最近のAL手法は、ラベル付けするインスタンスの選択に異なる解決策を提案する。
本稿では,ラベルのないデータから高い予測不確かさを捕捉して効率よく学習する新しいALアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 07:35:51 GMT)
Coupling Light to Higher Order Transverse Modes of a Near-Concentric
Optical Cavity [0.0] 空間光変調器を用いて、入射光の位相を成し、近心光キャビティのラゲール・ガウスモードに適合させる。
単一LGモードの理論的予測に近づいた結合効率を実証し, 共振器アライメントにおける不完全性に主に制限された, それらのよく定義された組み合わせについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 11:47:19 GMT)
Correspondence between non-Hermitian topology and directional
amplification in the presence of disorder [0.0] 障害がない場合には、非局所散逸表示の方向増幅を施した特定の駆動散逸性空洞アレイを作製した。
NHトポロジと指向性増幅の対応性は障害の有無においても有意であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 18:00:01 GMT)
Correlations in few two-component quantum walkers on a tilted lattice [0.0] 量子ウォーカの動的特性に及ぼす成分間相互作用の影響について検討する。
相互作用によって引き起こされる2粒子相関は、粒子統計によって非自明に影響を受けることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 15:59:18 GMT)
Continuous protection of a collective state from inhomogeneous dephasing [0.0] 本稿では,集合量子状態の不均一なデフォーカスを除去するためのスキームを紹介し,実演する。
本研究では, 原子アンサンブルの集合励起を保護し, 熱運動から不均一な脱落を発生させる手法を実験的に検討した。
我々の手法は、他のシステムにおける運動の劣化を排除し、量子ゲートと中性原子によるメモリの性能を向上させるために適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 18:05:52 GMT)
Collective Dissipative Molecule Formation in a Cavity [0.0] 超低温原子からの高収率分子生成を実現する機構を提案する。
分子収率は、原子の数を増やすだけで向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 09:10:25 GMT)
Certifying the adiabatic preparation of ultracold lattice bosons in the
vicinity of the Mott transition [0.0] 光学格子中における超低温ボソンの断熱的準備を評価するための共同実験および理論的解析を行った。
その結果, ボース・ハッバードモデルの平衡状態は, 冷媒装置で断熱的に生成できることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 15:05:49 GMT)
Biases in Data Science Lifecycle [0.0] 本研究の目的は,データ科学者の実践的ガイドラインを提供し,その意識を高めることである。
この研究では、さまざまなバイアス源をレビューし、データサイエンスライフサイクルの異なる段階の下でグループ化しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 12:31:24 GMT)
A short note on the decision tree based neural turing machine [0.0] チューリングマシンと決定ツリーは、長い間独立して開発されてきた。
近年の微分可能モデルの発展により、それらの間には共通点が存在する。
微分可能な森は古典的な決定木に微分可能な特性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 01:39:09 GMT)
A flux tunable superconducting quantum circuit based on Weyl semimetal
MoTe2 [0.0] トランスモン様超伝導量子干渉デバイス(SQUID)を提案する。
SQUIDは、ワイル半金属Td-MoTe2と超伝導鉛窒化ニオブ(NbN)からなる接合からなる。
Weyl材料をベースとしたMoTe2とフラックス可変トランスモン様回路のJJを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Oct 2020 07:24:39 GMT)