Unsupervised Domain Adaptation for Visual Navigation [115.9] 視覚ナビゲーションのための教師なし領域適応手法を提案する。
本手法では,対象領域の画像をソース領域に変換し,ナビゲーションポリシで学習した表現と一致するようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:41:51 GMT)
Overview of the Ninth Dialog System Technology Challenge: DSTC9 [111.4] 第9回対話システム技術チャレンジ(DSTC-9)は、対話システムにおける4つの異なるタスクにエンドツーエンドの対話技術を適用することに焦点を当てている。
本稿では,各トラックのタスク定義,データセット,ベースライン,評価設定について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 16:43:10 GMT)
Deep Partial Multi-View Learning [94.4] クロスパーシャル・マルチビュー・ネットワーク(CPM-Nets)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
我々はまず、多視点表現に対する完全性と汎用性の形式的な定義を提供する。
そして、理論的に学習された潜在表現の多元性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 02:29:29 GMT)
Optimal Low-Degree Hardness of Maximum Independent Set [93.6] スパースな ErdHos-R'enyi ランダムグラフにおいて,大きな独立集合を求めるアルゴリズム的タスクについて検討する。
低次アルゴリズムのクラスは、半最適サイズの独立した集合を見つけることができるが、それ以上は見つからないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 16:44:49 GMT)
Universal Embeddings for Spatio-Temporal Tagging of Self-Driving Logs [72.7] 我々は、生のセンサデータから、自動運転シーンの時間的タグ付けの問題に取り組む。
提案手法では,全てのタグに対する普遍的な埋め込みを学習し,多くの属性を効率的にタグ付けし,限られたデータで新しい属性を高速に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 02:18:16 GMT)
An Interpretable End-to-end Fine-tuning Approach for Long Clinical Text [72.6] EHRにおける非構造化臨床テキストには、意思決定支援、トライアルマッチング、振り返り研究を含むアプリケーションにとって重要な情報が含まれている。
最近の研究は、これらのモデルが他のNLPドメインにおける最先端の性能を考慮し、BERTベースのモデルを臨床情報抽出およびテキスト分類に応用している。
本稿では,SnipBERTという新しい微調整手法を提案する。SnipBERTは全音符を使用する代わりに,重要なスニペットを識別し,階層的に切り刻まれたBERTベースのモデルに供給する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:14:32 GMT)
GAN Memory with No Forgetting [71.6] 生成プロセスを介してデータセットのストリームを記憶できる生涯学習用GANメモリを提案する。
我々のGANメモリは、GANモデルの"スタイル"を調整して、知覚的に異なるターゲット生成を生成できることを認識します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 05:31:26 GMT)
PLACE: Proximity Learning of Articulation and Contact in 3D Environments [70.5] 本研究では,人体と周囲の3Dシーンとの近接性をモデル化した新しいインタラクション生成手法PLACEを提案する。
我々の知覚学的研究は、PLACEが実際の人間とシーンの相互作用のリアリズムにアプローチし、最先端の手法を著しく改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 16:21:17 GMT)
Emergence of classical behavior in the early universe [68.8] 3つの概念は本質的に同値であると仮定され、同じ現象の異なる面を表す。
古典位相空間上の幾何構造のレンズを通して、一般のフリードマン=ルマイト=ロバートソン=ヴァルカー空間で解析する。
分析によれば、 (i) インフレーションは本質的な役割を果たさない; 古典的行動はより一般的に現れる; (ii) 3つの概念は概念的に異なる; 古典性はある意味で現れるが別の意味では生じない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 15:32:44 GMT)
Neural Star Domain as Primitive Representation [65.7] 本稿では、ニューラルスター領域(NSD)と呼ばれる新しい原始的表現を提案し、恒星領域の原始的形状を学習する。
NSDは、恒星領域の普遍的な近似器であり、擬似的かつ意味的なだけでなく、暗黙的かつ明示的な形状表現でもある。
提案手法は,高分解能メッシュサンプリングにおける画像再構成タスク,セマンティック機能,速度と品質において,既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 14:22:27 GMT)
Learning Latent Representations to Influence Multi-Agent Interaction [65.4] エージェントのポリシーの潜在表現を学習するための強化学習に基づくフレームワークを提案する。
提案手法は代替手段よりも優れており,他のエージェントに影響を与えることを学習している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 19:04:26 GMT)
Cross Layer Optimization and Distributed Reinforcement Learning Approach
for Tile-Based 360 Degree Wireless Video Streaming [63.1] この問題を2つの相互関連サブプロブレムに分解できることを示す。
物理層サブプロブレムを低複雑性で最適に解くことができることを示す。
複数の独立エージェントの並列トレーニングを活用するために,アクター・クリティック・ディープ・強化学習(DRL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 12:59:10 GMT)
The Geometry of Time in Topological Quantum Gravity of the Ricci Flow [63.0] 我々は、リッチフロー方程式の族に付随する非相対論的量子重力の研究を継続する。
この位相重力はコホモロジー型であり、$cal N=2$拡張BRST対称性を示す。
我々は、場が$g_ij$, $ni$, $n$であり、(i)$g_ij$の位相的変形と(ii)超局所非相対論的空間の極限からなる理論の標準的な一段階BRSTゲージ固定を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 06:57:10 GMT)
Statistical stability indices for LIME: obtaining reliable explanations
for Machine Learning models [60.7] 機械学習技術の利用が絶え間なく増加していることは、このような傾向の最も明白な例である。
アルゴリズムが決定を下した根拠を理解することは極めて困難である。
実践者がこの問題に気付くこと、そしてそれを見つけるためのツールを持つことが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 09:30:09 GMT)
Phase Detection with Neural Networks: Interpreting the Black Box [58.7] ニューラルネットワーク(NN)は通常、予測の背後にある推論に対する洞察を妨げます。
本研究では,1次元拡張スピンレスFermi-Hubbardモデルの位相を半充足で予測するために,NNのブラックボックスをいかに影響関数が解き放つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 13:37:36 GMT)
Self-supervised reinforcement learning for speaker localisation with the
iCub humanoid robot [58.2] 人の顔を見ることは、ノイズの多い環境での音声のフィルタリングに人間が依存するメカニズムの1つである。
スピーカーに目を向けるロボットを持つことは、挑戦的な環境でのASRのパフォーマンスに恩恵をもたらす可能性がある。
本稿では,人間の初期発達に触発された自己指導型強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 18:02:15 GMT)
Photonics for artificial intelligence and neuromorphic computing [52.8] フォトニック集積回路は超高速な人工ニューラルネットワークを可能にした。
フォトニックニューロモルフィックシステムはナノ秒以下のレイテンシを提供する。
これらのシステムは、機械学習と人工知能の需要の増加に対応する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 21:06:32 GMT)
LiRaNet: End-to-End Trajectory Prediction using Spatio-Temporal Radar
Fusion [52.6] 本稿では,レーダセンサ情報と広範に使用されているライダーと高精細度(HD)マップを用いた新しい終端軌道予測手法LiRaNetを提案する。
自動車レーダーは、リッチで補完的な情報を提供し、より長い距離の車両検出と即時速度測定を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 22:29:07 GMT)
Ridge Rider: Finding Diverse Solutions by Following Eigenvectors of the
Hessian [48.6] Gradient Descent(SGD)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の成功の鍵となる要素である
本稿では、ヘッセンの固有ベクトルを従えば「尾根」と呼ばれる別のアプローチを示す。
理論的および実験的に、我々の手法であるリッジライダー(RR)が様々な課題に対して有望な方向を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:15:09 GMT)
Cross-Domain Sentiment Classification with Contrastive Learning and
Mutual Information Maximization [48.4] CLIM: Contrastive Learning with mutual Information Maximization, to explore the potential of CL on cross-domain sentiment classification。
対象ドメインにラベルが不足しているため、最終予測を最も支援する特徴を活用するために、CLとは別に相互情報(MIM)を導入する。
提案手法であるCLIMの有効性を示すため,Amazon-Reviewデータセットと航空会社データセットを用いて,新たな最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 02:52:20 GMT)
Decomposing Normal and Abnormal Features of Medical Images for
Content-based Image Retrieval [45.4] 本稿では,医療画像を通常の解剖コードと異常解剖コードという2つの離散的な潜伏符号に分解するエンコーダ・デコーダネットワークを提案する。
これらの潜伏符号を用いて,医用画像の正常な特徴と異常な特徴に焦点をあてて類似性検索を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 06:25:49 GMT)
Interest-Behaviour Multiplicative Network for Resource-limited
Recommendation [39.0] 本稿では,ユーザとアイテム間の動的接続に基づいて,ユーザの今後のインタラクションを予測するための利害関係乗算ネットワークを提案する。
組込みカートランザクションデータセットとTmallデータセットで性能を検証し、実験結果によりフレームワークの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 03:08:00 GMT)
Domain Generalization in Biosignal Classification [37.7] 本研究は,生体信号データの領域一般化を初めて研究したものである。
提案手法は4つの未確認領域に対して最大16%の精度向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 05:15:46 GMT)
Unsupervised MR Motion Artifact Deep Learning using Outlier-Rejecting
Bootstrap Aggregation [37.4] そこで本研究では,外乱除去型ブートストラップサブサンプリングとアグリゲーションによる教師なし深層学習手法を提案する。
トレーニングステップでは、アーティファクトフリーの画像のみを必要とするため、ペアデータを必要としない。
本手法は, 模擬動作からのアーチファクト修正や, TSMからのリアルタイム動作に有効であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 12:10:58 GMT)
Learning Dense Visual Correspondences in Simulation to Smooth and Fold
Real Fabrics [35.8] 我々は、異なる構成の変形可能な織物の視覚的対応をシミュレーションで学習する。
学習した対応は、新しいファブリック構成で幾何学的に等価な動作を計算するのに使うことができる。
また、さまざまな色、大きさ、形状の織物についても、その結果が示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 01:01:59 GMT)
Self-supervised Graph Representation Learning via Bootstrapping [35.6] 深層グラフブートストラップ(DGB)の自己教師付きグラフ表現法を提案する。
DGBは、オンラインとターゲットの2つのニューラルネットワークで構成されており、その入力は初期グラフの異なる拡張ビューである。
その結果、教師なしの方法で負の例を伴わずにグラフ表現を学習できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 01:14:40 GMT)
Anticipatory Navigation in Crowds by Probabilistic Prediction of
Pedestrian Future Movements [33.4] プロセス予測ナビゲーション(Process Precipatory Navigation, SPAN)は、非ホロノミックロボットが群衆のいる環境で移動できるようにするフレームワークである。
SPANは、歩行者の将来の動きをモデル化する継続的プロセスを予測する。
密集したシミュレーション環境でのSPANの能力を実世界の歩行者データセットで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 07:18:20 GMT)
Constructing A Multi-hop QA Dataset for Comprehensive Evaluation of
Reasoning Steps [31.5] マルチホップ質問応答データセットは、モデルが与えられた質問に答えるために複数の段落を読むことを要求することにより、推論と推論のスキルをテストすることを目的としている。
これまでの研究では、既存のマルチホップデータセットの多くの例は、質問に答えるためにマルチホップ推論を必要としないことが判明した。
構造化データと非構造化データを利用する2WikiMultiHopQAと呼ばれる新しいマルチホップQAデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 07:47:48 GMT)
Learning causal representations for robust domain adaptation [31.3] 多くの現実世界のアプリケーションでは、ターゲットのドメインデータが常に利用できるとは限らない。
本稿では,学習段階において対象ドメインデータが利用できない場合について検討する。
本稿では,深層オートエンコーダと因果構造学習を統一モデルに統合したCausal AutoEncoder (CAE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 11:24:03 GMT)
Robust and Stable Black Box Explanations [31.1] ブラックボックスモデルの堅牢で安定した説明を生成するための新しいフレームワークを提案する。
我々はこのアルゴリズムを線形モデルと決定セットの形式で説明するためにインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 02:29:03 GMT)
Federated Learning via Intelligent Reflecting Surface [30.9] オーバー・ザ・エア・コンピューティング・アルゴリズム(FL)は,複数のアクセスチャネルの波形重畳特性を利用して高速なモデルアグリゲーションを実現することができる。
本稿では,AirCompベースのFLのための高速かつ信頼性の高いモデルアグリゲーションを実現するための2段階最適化フレームワークを提案する。
シミュレーションの結果,提案するフレームワークとIRSの展開により,ベースラインアルゴリズムよりもトレーニング損失が低く,FL予測精度も高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 01:41:23 GMT)
Global Attention Improves Graph Networks Generalization [30.1] 本稿では,低ランクグローバルアテンション(LRGA)モジュールをグラフニューラルネットワーク(GNN)に導入することを提唱する。
表現型GNNの特定のファミリーに着目し、LRGAで拡張することで、強力なグラフ同型テストへのアルゴリズム的アライメントが得られることを示す。
現実的な観点からは、既存のGNNレイヤをLRGAで拡張することで、現在のGNNベンチマークにおける技術結果の状態を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 10:30:15 GMT)
Gaussian RAM: Lightweight Image Classification via Stochastic
Retina-Inspired Glimpse and Reinforcement Learning [29.8] 大規模画像分類のための強化学習に基づく軽量深層ニューラルネットワークを提案する。
我々は,MNIST,Large CIFAR-10,Large CIFAR-100データセットを用いたモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 04:27:06 GMT)
Incorporating a Local Translation Mechanism into Non-autoregressive
Translation [28.7] 非自己回帰翻訳(NAT)モデルに新しい局所自己回帰翻訳機構を導入する。
各目標復号位置について、1つのトークンの代わりに、自己回帰的な方法で短いトークン列を予測する。
我々は、出力部品を1つの最終的な出力シーケンスに整列し、マージする効率的なマージアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 00:32:51 GMT)
Enabling Interactive Transcription in an Indigenous Community [23.5] 本稿では,音声語検出とHuman-in-the-loopを組み合わせた書き起こしワークフローを提案する。
転写の初期段階において、堅牢なASRシステムのトレーニングに利用可能なデータが不十分である場合には、少数の孤立した単語の転写を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 04:41:35 GMT)
Unsupervised Multimodal Image Registration with Adaptative Gradient
Guidance [23.5] 教師なし学習に基づく手法は、変形可能な画像登録における精度と効率よりも有望な性能を示す。
既存の手法の予測変形場は、登録済み画像対に完全に依存する。
両モデルから推定される変形場を利用する新しい多モード登録フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 05:47:20 GMT)
Unimodal Cyclic Regularization for Training Multimodal Image
Registration Networks [22.9] そこで本研究では,より単純な一元的登録からタスク固有の事前知識を学習する一元的循環正規化学習パイプラインを提案する。
腹部CT-MRレジストレーション実験では,従来の正規化法よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 05:37:30 GMT)
De-randomized PAC-Bayes Margin Bounds: Applications to Non-convex and
Non-smooth Predictors [21.6] 決定論的非平滑予測(ReLU-nets)のための非ランダム化PACの族を示す。
また、セットサイズやラベルの変更に対する境界の実証的な結果も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 01:29:31 GMT)
Kernel k-Means, By All Means: Algorithms and Strong Consistency [21.0] Kernel $k$クラスタリングは、非線形データの教師なし学習のための強力なツールである。
本稿では,最適化された局所解に対処するための一般的な手法を応用した結果を一般化する。
我々のアルゴリズムは、この非線形分離問題をよりよく解くために、Magricalization-minimization (MM) を利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 16:07:18 GMT)
Inference-only sub-character decomposition improves translation of
unseen logographic characters [18.1] ログソース言語上のニューラルマシン翻訳(NMT)は、未知の文字を翻訳する際に苦労する。
中国語と日本語のNMTにおける既存のイデオログラフに基づくサブ文字分解手法について検討する。
完全部分文字分解は文字翻訳を損なうことが多く、概して矛盾する結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:36:22 GMT)
Tensor-based Intrinsic Subspace Representation Learning for Multi-view
Clustering [18.0] 本稿では,マルチビュークラスタリングのための新規な固有部分空間表現(TISRL)を提案する。
異なる視点に含まれる特定の情報は、階級保存分解によって完全に調査されていることが分かる。
9つの一般的な実世界のマルチビューデータセットの実験結果は、TISRLの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 08:45:32 GMT)
Deconstructing word embedding algorithms [17.8] 我々は、最もよく知られた単語埋め込みアルゴリズムのいくつかについて振り返りを提案する。
本研究では,Word2vec,GloVe,その他を共通形式に分解し,実演語埋め込みに必要な共通条件を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 14:23:35 GMT)
Fit2Form: 3D Generative Model for Robot Gripper Form Design [17.8] ロボットのエンドエフェクターの3次元形状は、その機能と全体的な性能を決定する上で重要な役割を果たす。
多くの産業アプリケーションは、システムの堅牢性と正確性を保証するためにタスク固有のグリッパー設計に依存している。
この研究の目的は、機械学習アルゴリズムを使用してタスク固有のグリップパー指の設計を自動化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:09:36 GMT)
MonoComb: A Sparse-to-Dense Combination Approach for Monocular Scene
Flow [17.7] 単一画像深度推定,光学的流れ,スパース・トゥ・ディエンスにおける最新の成果を生かし,高密度シーンフローを計算するためのモノクロ合成手法(MonoComb)を提案する。
MonoCombは光学フローを使用して、時間とともに再構成された3D位置を関連付け、閉鎖された領域を補間する。
このように、既存の単分子法は動的前景領域では性能が優れており、KITTI 2015のシーンフローベンチマークにおいて競合相手の間では2番目に良い結果となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 10:12:40 GMT)
Low PAPR waveform design for OFDM SYSTEM based on Convolutional
Auto-Encoder [17.4] 本稿では,ピーク対平均電力比(PAPR)低減と波形設計のための畳み込みオートエンコーダ(CAE)のアーキテクチャを紹介する。
提案アーキテクチャは,PAPR削減ブロックと非線形高出力増幅器(HPA)モデルを統合する。
本稿では,ビット誤り率 (BER) , PAPR, スペクトル応答を解析し, 一般的なPAPR削減アルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 12:44:30 GMT)
LIAF-Net: Leaky Integrate and Analog Fire Network for Lightweight and
Efficient Spatiotemporal Information Processing [16.4] Deep Network LIAF-Net は LIF-SNN 上に構築されている。
一時的レイヤとして、LIAFは従来の人工知能ニューラルネットワーク(ANN)レイヤと共同で使用することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 03:04:21 GMT)
Image Anomaly Detection by Aggregating Deep Pyramidal Representations [16.2] 異常検出は、データセット内で、ほとんどのデータと大きく異なるサンプルを特定することで構成される。
本稿では,複数のピラミッドレベルを持つ深層ニューラルネットワークを用いた画像異常検出に着目し,画像特徴を異なるスケールで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 09:58:27 GMT)
The Role of the Crowd in Countering Misinformation: A Case Study of the
COVID-19 Infodemic [15.9] 我々は、新型コロナウイルスのパンデミックに関連するツイート、誤報の拡散、プロの事実確認、そして新型コロナウイルスに関する一般的な誤解を招く主張に対する大衆の反応を分析することに重点を置いている。
我々は分類器を訓練して155,468件のCOVID-19関連ツイートのデータセットを作成し、33,237件の虚偽の主張と33,413件の反論を含む。
我々は、誤報ツイートの急増が、そうした誤報を否定する速報とそれに対応するツイートの増加をもたらすことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 04:20:37 GMT)
Learning Inter-Modal Correspondence and Phenotypes from Multi-Modal
Electronic Health Records [15.7] 本稿では,複数モーダル間の対応を表現型発見と併用して推測するcHITFを提案する。
実世界のMIMIC-IIIデータセットを用いて行った実験は、cHITFが臨床的に意味のあるモーダル間通信を効果的に推論することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 10:30:29 GMT)
Evaluating Curriculum Learning Strategies in Neural Combinatorial
Optimization [15.4] NCOは問題解決のために、問題に依存しない効率的なニューラルネットワークベースの戦略を設計することを目指している。
現在のアプローチの欠点の1つは、複数の問題サイズのトレーニングの非効率性である。
本研究では、既存のアーキテクチャが競争力のある性能を達成するのに役立つカリキュラムベースのトレーニング手順を設計することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 04:21:04 GMT)
Automated Model Compression by Jointly Applied Pruning and Quantization [14.8] 従来のディープ圧縮フレームワークでは、反復的にネットワークプルーニングと量子化を行うことで、モデルのサイズと計算コストを削減できる。
ネットワークプルーニングと量子化を統一的な共同圧縮問題として統合し,AutoMLを用いて自動的に解き出すことで,この問題に対処する。
共同適用プルーニングと量子化(AJPQ)による自動モデル圧縮を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 07:06:29 GMT)
La-MAML: Look-ahead Meta Learning for Continual Learning [14.4] オンライン連続学習のための高速最適化に基づくメタ学習アルゴリズムであるLook-ahead MAML(La-MAML)を提案する。
La-MAMLは他のリプレイベース、事前ベース、メタラーニングベースアプローチよりも優れたパフォーマンスを実現し、実世界の視覚分類ベンチマークで連続学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 02:08:10 GMT)
A Simple Probabilistic Method for Deep Classification under
Input-Dependent Label Noise [13.8] 本稿では,入力依存(ヘテロセダスティック)ラベルノイズ下での深層分類器の訓練法を提案する。
画像セグメンテーションでは, PASCAL VOCとCityscapesのデータセットの平均IoUを, 最先端モデルで1%以上増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 20:08:51 GMT)
Linguistically-Informed Transformations (LIT): A Method for
Automatically Generating Contrast Sets [13.7] コントラスト集合を自動生成するLinguistically-Informed Transformation (LIT) 法を提案する。
実験によると、現在の事前訓練された言語モデルは、自動生成されたコントラストセットで苦労している。
トレーニングデータを拡張するためにLITを適用してコントラストセットのモデルの性能を改善するが、元のデータの性能には影響しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 18:16:58 GMT)
Algorithms for Causal Reasoning in Probability Trees [13.6] 離散確率木における因果推論のための具体的なアルゴリズムを提案する。
我々の研究は因果推論の領域を非常に一般的な離散過程のクラスへと拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 00:49:06 GMT)
Cross-lingual and Multilingual Spoken Term Detection for Low-Resource
Indian Languages [13.4] Spoken Term Detectionは、音声中の単語やフレーズを検索するタスクである。
我々は、10の低リソースのインド言語における語彙スポンケン項検出に、最先端のヒンディー語、タミル語、テルグ語 ASR システムを相互に用いている。
言語固有の音声データを必要とせずに、ゼロショット方式でSTDを相互に実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 06:41:27 GMT)
Keep It Real: a Window to Real Reality in Virtual Reality [13.2] 仮想空間上に投影された仮想鏡や窓からなる仮想現実感(VR)環境において,新たなインタラクションパラダイムを提案する。
このテクニックは、さまざまなビデオ、ライブストリーミングアプリ、拡張現実および仮想現実設定に適用して、インタラクティブで没入的なユーザエクスペリエンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 07:02:43 GMT)
How Many Samples is a Good Initial Point Worth in Low-rank Matrix
Recovery? [12.6] 非ランク行列回復問題には、急激な局所最小値が含まれない。
初期推定値の品質とそれに対応するデータ要求量の減少との関係を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 14:49:30 GMT)
Robot Action Selection Learning via Layered Dimension Informed Program
Synthesis [12.6] アクション選択ポリシー(ASPs)は、複雑なハイレベルなタスクに低レベルのロボットスキルを構成するために使用される。
ロボット工学におけるASPsに関する2つの重要な洞察を提示する。
層状次元インフォームドプログラム合成(LDIPS)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 20:17:32 GMT)
UNOC: Understanding Occlusion for Embodied Presence in Virtual Reality [12.3] 本稿では,内装体追跡のための新しいデータ駆動型フレームワークを提案する。
まず、体と指の両方の動作で、大規模なモーションキャプチャーデータセットを収集する。
次に, 被写体部を推定する深層ニューラルネットワークを学習し, 被写体部から被写体部を抽出し, 被写体部から被写体部を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 09:31:09 GMT)
A Compressive Classification Framework for High-Dimensional Data [12.3] 本稿では,データ次元がサンプルサイズよりもかなり高い設定のための圧縮分類フレームワークを提案する。
提案手法は線形判別分析に基づく正規化判別分析(CRDA)と呼ばれる。
識別規則における強しきい値化を促進するジョイントスパーシティを用いることで、重要な特徴を選択できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 14:14:02 GMT)
A partition-based similarity for classification distributions [11.9] 本稿では,統計的パターン認識の観点から原理化された分類分布の類似性の尺度を定義し,機械学習実践者の観点から有用であることを示す。
本稿では,対象分布に関する推論に適用した場合に,最適変換されたソース分布の最適表現がどのように動作するかを定量化する,タスク類似性と呼ばれる,分類分布に関する新しい類似性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 18:21:11 GMT)
Generalized Constraints as A New Mathematical Problem in Artificial
Intelligence: A Review and Perspective [11.2] 本稿では,人工知能(AI)における新しい数学的問題について,数学的モデリングの観点から述べる。
新しい問題は"Generalized Constraints (GCs)"と呼ばれ、モデリングにおけるあらゆる種類の事前情報を記述する一般的な用語としてGCを採用する。
AIマシンの構築では、明確に定義された形式を持つCCではなく、基本的にモデリング用のGCに遭遇します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 01:47:31 GMT)
Scribble-Supervised Semantic Segmentation by Random Walk on Neural
Representation and Self-Supervision on Neural Eigenspace [10.6] 本研究の目的は, 補助情報や中間操作を使わずに, ラベルを直接スクリブルすることで, セマンティックセグメンテーションを実現することである。
我々は、ランダムウォークによる神経表現への拡散と、自己スーパービジョンによる神経固有空間への一貫性を課す。
その結果,提案手法の優位性が示され,フルラベルの教師付き手法に匹敵する結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 05:53:26 GMT)
Decoupled Appearance and Motion Learning for Efficient Anomaly Detection
in Surveillance Video [9.8] 我々は、純粋に教師なしの方法で正常な振る舞いを学習する新しいニューラル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、関連するアプローチの16倍から45倍のフレームを毎秒処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 08:56:57 GMT)
Content-based Image Retrieval and the Semantic Gap in the Deep Learning
Era [9.6] コンテンツに基づく画像検索は、特に同じ物体の画像を検索する作業において、過去10年間に驚くべき進歩を遂げてきた。
インスタンス検索の最近の進歩は、より一般的な画像検索のシナリオに移行していますか?
まず、インスタンス検索の最も関連性の高いマイルストーンの概要を概説し、その後、セマンティック画像検索タスクに適用し、より洗練されていない、より汎用的な手法よりも劣る結果が得られた。
セマンティック画像検索のさらなる進歩の鍵となる問題は、標準化されたタスク定義と適切なベンチマークデータセットの欠如にあると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:00:08 GMT)
Convex Parameter Recovery for Interacting Marked Processes [9.6] ある場所で発生した事象の確率は、この場所や他の場所での過去の出来事に影響される可能性がある。
私たちは、一般的に採用されているため、相互作用が正あるいは崩壊することを制限しません。
本モデルでは,モデルパラメータに対する一般凸制約を許容することにより,事前知識を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:53:00 GMT)
Sparse PCA: Algorithms, Adversarial Perturbations and Certificates [9.3] 標準統計モデルにおけるスパースPCAの効率的なアルゴリズムについて検討する。
私たちのゴールは、小さな摂動に耐性を持ちながら、最適な回復保証を達成することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 18:58:51 GMT)
Disassemblable Fieldwork CT Scanner Using a 3D-printed Calibration
Phantom [9.0] 軌道再生が不可能な場合でもキャリブレーションが可能な,低コストで分解可能なCTスキャナを提案する。
3Dプリンティング・イン・イメージ・キャリブレーション・ファントムを用いて,各撮影したX線プロジェクションから直接投影行列を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 22:07:29 GMT)
Domain-Level Explainability -- A Challenge for Creating Trust in
Superhuman AI Strategies [8.9] 戦略的問題に対して、Deep Reinforcement Learning (DRL)に基づくインテリジェントシステムは、高度なソリューションを学習する素晴らしい能力を示した。
この技術を現実の問題に適用することは、重大なリスクをもたらし、それゆえ、透明性と信頼性を信頼する必要がある。
我々は,超人的DRL戦略の存在,その特性,要求と現実環境への転換の課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 21:42:02 GMT)
Symmetry-protected topological phase transitions and robust chiral order
on a tunable zigzag lattice [8.9] 我々は、ジグザグ光学格子のセットアップが、対称性に保護された位相相転移を実現するための完璧なプラットフォームを提供することを示した。
無限の時間進化ブロックデシメーションを用いることで、大きなパラメータ領域の位相図を得る。
量子ゆらぎから頑健な長soughtベクトルカイラル相を実現するための別のスキームを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 18:20:24 GMT)
Discriminative, Generative and Self-Supervised Approaches for
Target-Agnostic Learning [8.7] 生成的および自己教師型学習モデルは、そのタスクでうまく機能することが示されている。
擬似相似理論の導出した定理は、結合分布モデルの推定に関係があることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 15:03:40 GMT)
Malicious Requests Detection with Improved Bidirectional Long Short-term
Memory Neural Networks [8.4] 我々は、時間的シーケンス分類問題として悪意のある要求を検出する問題を定式化する。
我々は,CNN-BiLSTM-CNN(CNN-BiLSTM-CNN)という新しいディープラーニングモデルを提案する。
HTTPデータセットCSIC 2010の実験結果は,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 02:08:36 GMT)
Gaussian Compression Stream: Principle and Preliminary Results [8.3] 特に、非負行列因子分解(NMF)に適用した場合、構造化ランダム射影は古典的戦略よりもはるかに効率的であった。
本稿では,構造的ランサム射影の代替としてガウス圧縮ストリーム(Gaussian compression stream)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 16:19:29 GMT)
Optimizing Reachability Sets in Temporal Graphs by Delaying [8.1] 時間グラフは、すべてのエッジが整数時間ラベルのセットに割り当てられる動的なグラフである。
本研究では、エッジの可用性の遅れに対応する時間ラベルの変化が、与えられたソースからの到達性セットにどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 16:59:54 GMT)
Hierarchical reinforcement learning for efficient exploration and
transfer [7.7] 不変状態空間の圧縮に基づく新しい階層型強化学習フレームワークを提案する。
その結果, 複雑なスパース・リワード領域を解き, 知識を伝達することで, 未確認タスクをより迅速に解けることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 12:09:13 GMT)
Privacy Preserving in Non-Intrusive Load Monitoring: A Differential
Privacy Perspective [7.6] NILM推論の理論的精度と差分プライバシーパラメータのギャップを橋渡しする。
マルチショットNILM問題を解くための階層的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 05:10:10 GMT)
Learning a Lie Algebra from Unlabeled Data Pairs [7.3] 深層畳み込みネットワーク (convnets) は、非絡み合った表現を学習する顕著な能力を示している。
本稿では,空間$mathbbRn$の非線形変換を発見する機械学習手法を提案する。
鍵となる考え方は、すべてのターゲット $boldsymboly_i$ を $boldsymbolwidetildey_i = boldsymbolphi(t_i) boldsymbolx_i$ という形の行列ベクトル積で近似することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 09:29:36 GMT)
Biomedical Named Entity Recognition at Scale [6.9] 7つの公開バイオメディカル・ベンチマークで新しい最先端の結果を得られる1つのトレーニング可能なNERモデルを提案する。
このモデルは、オープンソースのSpark NLPライブラリの一部として、プロダクショングレードのコードベースで自由に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 11:10:17 GMT)
General theory of quantum fingerprinting network [6.8] マルチパーティ量子フィンガープリントは、多くのパーティからのメッセージが同じかどうかについて研究する。
量子フィンガープリントネットワークの一般的なモデルを提供し、関係関数を$fR$と定義し、対応する決定規則を与える。
マルチパーティ量子フィンガープリントと2パーティ量子フィンガープリントに基づくプロトコルを比較し、マルチパーティ量子フィンガープリントプロトコルには明らかな利点があることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 09:00:15 GMT)
World Trade Center responders in their own words: Predicting PTSD
symptom trajectories with AI-based language analyses of interviews [6.7] 本研究は、応答者間のPTSD症状の軌跡を予測するためのAIに基づく言語アセスメントの能力を検証した。
横断的に、より大きな抑うつ言語(beta=0.32; p43)と一対一の特異な使用(beta=0.31; p44)は、症状の重症度の増加に関連していた。
長文使用率 (beta=-0.36; p7) と長文使用率 (beta=-0.36; p7) は改善を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 15:57:23 GMT)
Measuring Human and Economic Activity from Satellite Imagery to Support
City-Scale Decision-Making during COVID-19 Pandemic [6.6] 我々は、戦略的位置サンプリングと軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアンサンブルを組み合わせたディープラーニングアプローチを使用している。
このCNNアンサンブルフレームワークは、アメリカ国防総省xViewチャレンジで3位にランクインした。
新型コロナウイルス(COVID-19)感染前後のさまざまなサイトの実例から,測定可能な指標を示す結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 14:45:11 GMT)
Automatic Neural Lyrics and Melody Composition [6.6] 提案するシステムであるAutomatic Neural Lyrics and Melody Composition (AutoNLMC)は,人工ニューラルネットワークを用いて曲の書き起こし全体を自動化しようとする試みである。
音節, 単語, 文レベルで解析した大集合の歌詞-メロディペアに基づいて学習した歌詞からベクトル(歌詞2vec)モデルは, 大規模埋め込みモデルである。
また、プロの歌詞作家の歌詞を使って、一致する旋律を生成することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 13:44:01 GMT)
Identifying Depressive Symptoms from Tweets: Figurative Language Enabled
Multitask Learning Framework [6.3] 本研究の目的は,抑うつ的トリアージレベルを確実に決定するための意思決定支援システム(DSS)の設計と評価である。
ツイートに対する280文字の制限は、発話における創造的なアーティファクトの使用を動機付けているため、ツイートからの抑うつ症状の信頼性の高い検出は難しい。
本稿では,新しいBERTベースのマルチタスク学習フレームワークを提案し,画像的使用検出の補助的タスクを用いて抑うつ症状を正確に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 01:17:49 GMT)
Augmenting BERT Carefully with Underrepresented Linguistic Features [6.1] 変換器 (BERT) を用いた配列分類モデルにより, 人間の音声の転写からアルツハイマー病 (AD) を検出するのに有効であることが証明された。
従来の研究では、追加情報でモデルを増強することで、様々なタスクにおけるBERTのパフォーマンスを改善することが可能であった。
これらの特徴と組み合わせて調整したBERTは,細調整したBERT単独に比べて,AD分類の性能を最大5%向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 01:32:41 GMT)
PoseNet3D: Learning Temporally Consistent 3D Human Pose via Knowledge
Distillation [6.0] PoseNet3Dは入力として2D関節を取り、3DスケルトンとSMPLボディモデルパラメータを出力する。
まず,3Dスケルトンを出力する教師ネットワークをトレーニングし,その知識をSMPL表現で3Dスケルトンを予測する学生ネットワークに抽出する。
3次元ポーズ推定のためのHuman3.6Mデータセットの結果,従来の教師なし手法と比較して3次元関節予測誤差が18%減少することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 05:07:51 GMT)
Impact of the Central Frequency of Environment on Non-Markovian Dynamics
in Piezoelectric Optomechanical Devices [6.0] 本稿では, 圧電光学系の半古典的, 完全量子モデルを導入し, ノイズの多いボゾン量子環境に結合する。
雑音環境,特に環境の中心周波数は,光キャビティとLC回路との絡み合いを増大させることができることを示す。
我々の研究は、電気/光スイッチ、大規模量子ネットワークにおける長距離分布の分野に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 19:16:57 GMT)
Prospects and challenges of quantum finance [5.5] モンテカルロ法,ポートフォリオ最適化,機械学習の量子スピードアップを検討する。
これらの量子ファイナンスアルゴリズムの短期的関連性はアプリケーションによって大きく異なる。
我々はこれらのスピードアップを実験的な実現可能性に近づける強力な方法を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:02:11 GMT)
Learning to Segment Dynamic Objects using SLAM Outliers [5.4] 本稿では,SLAMアウトレイラを用いて動的オブジェクトのセグメントを自動的に学習する手法を提案する。
トレーニングには動的オブジェクトごとに1つのモノクラーシーケンスしか必要とせず、SLAMアウトリーチを使用して動的オブジェクトをローカライズし、マスクを作成し、これらのマスクを使用してセマンティックセグメンテーションネットワークをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 08:36:54 GMT)
Distributed Sparse SGD with Majority Voting [5.3] 分散学習のための分散コミュニケーション戦略として,多数決に基づく疎間コミュニケーション戦略を導入する。
テスト精度を損なうことなく,最大x4000圧縮を達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:06:36 GMT)
Symbolically Solving Partial Differential Equations using Deep Learning [5.2] 本稿では、微分方程式の正確な解や近似解を生成するニューラルネットワーク手法について述べる。
他のニューラルネットワークとは異なり、我々のシステムは直接解釈できるシンボリック表現を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 22:16:03 GMT)
A multi-layer approach to disinformation detection on Twitter [4.7] 我々は,Twitter拡散ネットワークの多層表現を用い,各層に対してグローバルネットワーク機能群を計算した。
米国とイタリアでそれぞれ共有されたニュースの拡散カスケードに対応する2つの大規模データセットによる実験結果から、単純なロジスティック回帰モデルにより、偽情報と主流ネットワークを高精度に分類できることが示されている。
当社のネットワークベースのアプローチは,ソーシャルメディアに拡散する誤解を招く有害な情報を検出するシステム開発への道を開く有用な洞察を提供すると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 08:23:47 GMT)
CheXphotogenic: Generalization of Deep Learning Models for Chest X-ray
Interpretation to Photos of Chest X-rays [4.4] 胸部X線写真に適用した8種類の胸部X線モデルの診断成績を測定した。
いくつかのモデルは胸部X線写真に適用すると性能が低下するが、この低下にもかかわらず、一部のモデルは放射線学者に相容れない性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 00:16:51 GMT)
GloFlow: Global Image Alignment for Creation of Whole Slide Images for
Pathology from Video [4.2] 本稿では,大域的アライメントを伴う光フローベース画像登録を用いて,スライド画像全体を作成するための2段階の手法を提案する。
第1段階では、連続するビデオフレーム間のペアワイズ変換を予測し、縫合を近似する光フロー予測器を訓練する。
第2段階では、この近似縫合を用いて近傍グラフを作成し、修正縫合を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 08:53:58 GMT)
An update on coherent scattering from complex non-PT-symmetric Scarf II
potential with new analytic forms [4.2] 散乱係数 $(T(k),R(k),|det S(k)|)$ に対して最も単純な解析形式を示す。
2つの非PTセクター(ポテンシャル)における自己双対および非自己双対スペクトル特異点(NSDSS)の可能性を示す。
最も重要なことは、実際の離散スペクトルと1つのSSを固定ポテンシャルで驚くほど共存させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 09:53:39 GMT)
VCE: Variational Convertor-Encoder for One-Shot Generalization [3.9] 変分変換エンコーダ(VCE)は、画像を様々なスタイルに変換する。
本稿では,一括一般化問題に対する新しいアーキテクチャを提案する。
また, 変分オートエンコーダ(VAE)の性能を向上し, その曖昧な点をフィルタする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 07:58:14 GMT)
Multi-View Dynamic Heterogeneous Information Network Embedding [3.8] MDHNE(Multi-View Dynamic HIN Embedding)と呼ばれるHIN埋め込みに時間情報を組み込む新しいフレームワークを提案する。
提案するMDHNEは、複雑なネットワーク構造とノード間の意味的関係の進化パターンを潜在埋め込み空間に組み込むために、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を適用している。
本モデルは,ネットワークマイニングタスクの3つの実世界の動的データセットに対して,最先端のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 12:33:29 GMT)
Nearly degenerate ground states of a checkerboard antiferromagnet and
their bosonic interpretation [3.8] チェッカーボード格子上の反強磁性(AF)結合系は強いフラストレーションを受けており、2次元から1次元のクロスオーバー(2D-to-1D)に関連していることを示す。
提案手法を用いて, フラストレーション領域におけるほぼ退化状態のいくつかを同定する。
対応するボゾン像は低エネルギー物理学の直感的な理解を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:33:41 GMT)
A deep Q-Learning based Path Planning and Navigation System for
Firefighting Environments [3.2] ストレス誘発性不整合と不安に免疫を持つQ-ラーニングに基づく深層エージェントを提案する。
概念実証として、Unreal Engineと呼ばれるゲームエンジンの構造的な火災を模倣する。
体験リプレイを利用して学習プロセスを加速し、エージェントの学習を人間由来の体験で増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 15:43:17 GMT)
Counterfactual Policy Evaluation for Decision-Making in Autonomous
Driving [3.1] 強化や模倣学習のような学習に基づくアプローチは、自動運転のための意思決定において人気を集めている。
本研究では, 対実的世界を活用した対実的政策評価を導入する。
提案手法は高い成功率を維持しながら衝突速度を著しく低下させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 14:30:42 GMT)
Atrial Fibrillation Detection and ECG Classification based on CNN-BiLSTM [3.1] 心電図(ECG)信号から心疾患を視覚的に検出することは困難である。
自動心電図信号検出システムを実装することにより,不整脈の診断精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 04:20:56 GMT)
Real-World Anomaly Detection by using Digital Twin Systems and
Weakly-Supervised Learning [3.0] 本稿では, 産業環境における異常検出に対する弱い制御手法を提案する。
これらのアプローチでは、Digital Twinを使用して、機械の通常の動作をシミュレートするトレーニングデータセットを生成する。
提案手法の性能を,実世界のデータセットに応用した様々な最先端の異常検出アルゴリズムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 10:15:56 GMT)
Adding Knowledge to Unsupervised Algorithms for the Recognition of
Intent [3.0] 我々は,シーン内のエージェントの動作が意図的か意図的かを,その3Dキネマティクスに基づいて推定できるアルゴリズムを導出する。
この基本的な知識を追加することで、単純な教師なしのアルゴリズムがもたらされることを示す。
これらのデータセットの実験により、我々のアルゴリズムは、トレーニングデータなしでも、アクションが意図的かどうかを認識できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 05:57:09 GMT)
A Transfer Learning Framework for Anomaly Detection Using Model of
Normality [3.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)技術は、画像ベースの異常検出アプリケーションにおいて非常に有用であることが証明されている。
モデル・オブ・ノーマル性(MoN)を用いた類似度尺度に基づく異常検出のための伝達学習フレームワークを提案する。
提案したしきい値設定により,大幅な性能向上が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 05:26:32 GMT)
Improving Model Accuracy for Imbalanced Image Classification Tasks by
Adding a Final Batch Normalization Layer: An Empirical Study [2.9] 農業や医療分野の複雑な分類問題には、ディープラーニング(DL)が必要である。
DLは、実際には少数層よりも多数派を優先し、その結果、ターゲットとする早期の表示の不正確な検出に苦しむ。
最新のCNNアーキテクチャでは,出力層の前にBN層を追加することで,少数クラスに対するトレーニング時間とテスト誤差の最小化にかなりの影響があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 11:27:40 GMT)
Bottleneck Problems: Information and Estimation-Theoretic View [2.8] 情報ボトルネック(IB)とプライバシファンネル(PF)は、密接に関連する2つの最適化問題である。
特定の関数の下位エンベロープや上部エンベロープを等価に表現することで、閉形式のボトルネック問題を評価する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 05:16:44 GMT)
Predicting the Blur Visual Discomfort for Natural Scenes by the Loss of
Positional Information [2.6] 調節不良、光学的補正の不十分、あるいは不完全な画像再生によるぼやけの認識は、視覚的不快感の一般的な源である。
本報告では, この不快感は, 観測されたパターンの局所化精度の低下に起因すると考えられる。
自然界の一般的な特徴に合わせて調整された受容野機能モデルを用いて視覚的不快感を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 19:17:59 GMT)
Zero-Shot Clinical Acronym Expansion via Latent Meaning Cells [2.5] 本稿では,単語の文脈的表現を局所的文脈とメタデータを組み合わせて学習する潜時変数モデルであるLatent Meaning Cellsを紹介する。
3つのデータセットにまたがるゼロショット臨床頭字語拡張作業におけるモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 19:25:32 GMT)
Detection of COVID-19 Using Heart Rate and Blood Pressure: Lessons
Learned from Patients with ARDS [2.3] 米国の感染者数は世界最高(790万人)。
カリフォルニア大学ヘルスセンター5校に入院した70人のARDS患者の血圧と心拍数の長期記録を分析した。
データの最初の8日だけで、私たちのディープラーニングモデルは78.79%の精度で、COVID-19に感染したARDS患者の重要な徴候を分類することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 19:56:27 GMT)
Theoretical survey of unconventional quantum annealing methods applied
to adifficult trial problem [2.2] 量子アニーリング(QA)に対する異例の修正について考察する。
この問題では、大規模システムにおける「横磁場カオス」にインスパイアされた古典的および量子的手法は、偽の局所的最小値に向けて操られる。
本稿では,この問題を文献からの様々な新しい手法を用いて数値的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 05:54:57 GMT)
Fed-Focal Loss for imbalanced data classification in Federated Learning [2.2] Federated Learningには、デバイスネットワーク上のモデルのトレーニングをコーディネートする中央サーバがある。
課題の1つは、データセットがクラス不均衡である場合の可変トレーニングパフォーマンスである。
焦点損失の線に沿って、適切に分類された例に割り当てられた損失を下げるように、クロスエントロピー損失を変形させることにより、クラス不均衡に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 09:52:14 GMT)
Goal-driven Command Recommendations for Analysts [2.2] 本研究では,非構造化ログを活用することで,ユーザに対して目標駆動型データコマンドレコメンデーションを提供するフレームワークを提案する。
私たちは、Webベースの分析ソフトウェアのログデータを使用して、ニューラルネットワークモデルをトレーニングし、そのパフォーマンスを定量化します。
また,提案手法を用いて,提案手法の目標方向の度合いを推定する評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 07:26:52 GMT)
Monitoring the Impact of Wildfires on Tree Species with Deep Learning [2.0] 樹種ラベルは、5つの土地被覆クラスのために手動でデライン地図から生成される。
このモデルは、山火事、樹木種の変化、焼かれた地域の回復によって損傷した地域を正確に線引きする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 06:28:38 GMT)
Tele-operative Robotic Lung Ultrasound Scanning Platform for Triage of
COVID-19 Patients [1.9] 重症急性呼吸器症候群ウイルス2型(SARS-CoV-2)はエピックパーセンテージのパンデミックとなっている。
肺超音波(LUS)は、新型コロナウイルス(COVID-19)感染者の迅速な非侵襲的画像診断ツールとして登場した。
2次元(2次元)遠隔操作型ロボットプラットフォームは、新型コロナウイルス感染症患者のためにLUSを実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 02:36:53 GMT)
Model Interpretability through the Lens of Computational Complexity [1.7] 民間の解釈可能性主張が計算複雑性理論に相関しているかどうかを考察する。
線形モデルとツリーモデルの両方がニューラルネットワークよりも厳密に解釈可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 21:57:06 GMT)
On a Variational Approximation based Empirical Likelihood ABC Method [1.5] 本稿では,ABC法を提案する。
対象の対数姿勢は、期待される関節対数類似度とデータ生成密度の差分エントロピーの和として近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 21:24:26 GMT)
SS-CAM: Smoothed Score-CAM for Sharper Visual Feature Localization [1.3] SS-CAMと呼ばれる視覚的シャープネスの観点から,視覚的説明が強化された。
In the ILSVRC 2012 Validation dataset, which are evaluations Score-CAM on both faithfulness and localization task。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 13:02:55 GMT)
An improved spectral clustering method for community detection under the
degree-corrected stochastic blockmodel [1.1] 次数補正ブロックモデル(SBM)に基づく改良型スペクトルクラスタリング(ISC)手法を提案する。
ISCは、SimmonsとCaltechの2つの弱い信号ネットワークにおいて、それぞれ121/1137と96/590のエラー率で大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 13:35:11 GMT)
Efficient CNOT Synthesis for NISQ Devices [1.0] ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)の時代、実際の量子デバイス上で量子アルゴリズムを実行することは、ユニークな課題に直面している。
この問題を解決するために,トークン還元法と呼ばれるCNOT合成法を提案する。
我々のアルゴリズムは、テストされた全ての量子アーキテクチャにおいて、最も広くアクセス可能なアルゴリズムよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 15:13:32 GMT)
Natural Language Processing to Detect Cognitive Concerns in Electronic
Health Records Using Deep Learning [1.0] 認知症はコミュニティでは認識が低く、医療専門家では診断が低く、クレームデータではコード化されていない。
認知機能障害に関する情報は、医療記録の未構造化の診療ノートにしばしば見られるが、専門家による手作業によるレビューは時間がかかり、しばしばエラーを起こしやすい。
電子カルテにおける認知的関心を持つ患者を識別するために,自然言語処理アルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 16:59:56 GMT)
Turning Transport Data to Comply with EU Standards while Enabling a
Multimodal Transport Knowledge Graph [0.6] 本稿では,イタリアとスペインからの3つのトランスポート利害関係者の権威的データを,セマンティックWeb技術を用いてEU標準に準拠したフォーマットに変換するソリューションについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 14:56:15 GMT)
Biomedical Information Extraction for Disease Gene Prioritization [0.3] 本稿では,テキストから生物関係を抽出するバイオメディカル情報抽出パイプラインを提案する。
本研究では,タンパク質-タンパク質相互作用(PPI)を抽出し,それらの抽出をバイオメディカル知識グラフに拡張するために,数千万のPubMed抽象体に適用する。
確立された構造化されたソースからのPPIをすでに含んでいるにもかかわらず、IEベースのグラフへの抽出を拡大することで、新しい疾患遺伝子関連を予測し、hit@30の20%の相対的な増加を予測できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 16:56:12 GMT)
SigmaLaw-ABSA: Dataset for Aspect-Based Sentiment Analysis in Legal
Opinion Texts [0.3] Aspect (Party) based Sentiment Analysis for legal opinion texts には公開されていない。
我々は,法的領域におけるABSAタスクの研究者支援を目的とした,手動で注釈付き法的意見テキストデータセット(SigmaLaw-ABSA)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 11:45:47 GMT)
Antibody Watch: Text Mining Antibody Specificity from the Literature [0.2] 抗体は、プロバイダが設計した標的タンパク質に特異的に結合しない場合、必ずしも確実に結果を出すとは限らない。
本研究では,文献に報告されている抗体特異性に関するステートメントを抽出することにより,問題のある抗体のユーザに対して警告を自動生成する可能性を検討する。
抽出したアラートを使用して、問題のある抗体のステートメントを含む"Antibody Watch"知識ベースを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 00:40:18 GMT)
Performance and Power Modeling and Prediction Using MuMMI and Ten
Machine Learning Methods [0.1] モデリングと予測ツール MuMMI と10の機械学習手法を用いて、性能とパワーをモデル化し予測する。
実験の結果,MMMIを用いた性能・パワーの予測誤差は,ほとんどの場合10%未満であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 21:24:11 GMT)
Why is the universe comprehensible? [0.0] 理解の性質は、私たちがそれを達成するために使う方法論について相互に合意されたものであると私は論じます。
また、理解する行為自体が、私たちの知識のコンテキストを確立することを強いることで、理解できることに制約を課すことも議論しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 22:11:12 GMT)
Utilizing Ensemble Learning for Performance and Power Modeling and
Improvement of Parallel Cancer Deep Learning CANDLE Benchmarks [0.0] 本稿では,アンサンブル学習を用いて,線形,非線形,木/木に基づく機械学習手法を組み合わせる。
2つの並列癌ディープラーニングCANDLEベンチマーク(NT3とP1B2)のために収集したデータセットを使用する。
P1B2は最大61.15%,P1B2は最大62.58%,P1B2は最大55.81%,NT3は最大52.60%の省エネルギーを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 21:18:20 GMT)
Using Machine Learning to Calibrate Storm-Scale Probabilistic Guidance
of Severe Weather Hazards in the Warn-on-Forecast System [0.0] 我々は,NOAAの厳しい天気予報を校正するための一連の機械学習(ML)アルゴリズムと,アップドラフトヘリシティを用いた簡単な手法のスキルを比較した。
その結果,MLによるダイナミックアンサンブル出力のキャリブレーションにより,短期的,ストームスケールの厳しい気象予測が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 19:07:32 GMT)
Traffic congestion and travel time prediction based on historical
congestion maps and identification of consensual days [0.0] 本稿では,高速道路における交通状況と走行時間をリアルタイムに推定するための,新しいプラクティスレディ手法を提案する。
フランスの高速道路で収集された10ヶ月のデータを使ってテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 16:12:23 GMT)
Towards A Sentiment Analyzer for Low-Resource Languages [0.0] 本研究は,当時盛んに議論されてきた特定のトレンドトピックに対して,ユーザの感情を分析することを目的としている。
2019年のインドネシア大統領選挙で話題になったハッシュタグのtextit#kpujangancurangを使っています。
本研究は,ラピッドマイニングツールを用いて,Twitterデータを生成し,Nieve Bayes,K-Nearest Neighbor,Decision Tree,Multi-Layer Perceptronの分類手法を比較し,Twitterデータの感情を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 13:50:00 GMT)
Three noncontextual hidden variable models for the Peres-Mermin square [0.0] 私は、ペレス・メルミン正方形が必ずしも値決定的でない(決定論的)非コンテキスト隠れ変数モデルを除外するとは限らないと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:16:44 GMT)
The human quest for discovering mathematical beauty in the arts [0.0] 古代ギリシアから、人類は芸術や自然において美と秩序を求めて狩りをしてきた。
この探求の誘致には高い利害が伴う。
大規模なアートアーカイブの大量デジタル化、計算能力の急上昇、堅牢な統計手法の開発により、膨大な量のデータに隠されたパターンを明らかにすることが可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 10:45:29 GMT)
The Operational Choi-Jamiolkowski Isomorphism [0.0] 私はChoi-Jamiolkowski同型(英語版)の操作的定式化を用いて、状態が基本対象ではない量子力学へのアプローチを探索する。
この枠組みは、量子力学の理論内因果構造に関する結論を引き出す方法として理解されるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 00:02:13 GMT)
Roof fall hazard detection with convolutional neural networks using
transfer learning [0.0] 地質条件による屋根の落下は、鉱業やトンネル業の主要な安全上の危険である。
この種の屋根の倒壊リスクに対する典型的なハザード管理手法は、視覚検査や専門家の知識に大きく依存している。
本研究では,高水平応力による屋根の落下危険度検出のための人工知能(AI)システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:16:36 GMT)
Realization of Stochastic Neural Networks and Its Potential Applications [0.0] 継承型キャンセレーションデコーダは、従来のSCデコーダの実装以来、長い道のりを経ている。
長年にわたる主な闘争は、それらを実装するのに最適な方法を見つけることだった。
提案したアルゴリズムのほとんどは実生活で実装できるほど実用的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 15:01:07 GMT)
Quantum-Mechanical Correlations and Tsirelson Bound from Geometric
Algebra [0.0] 量子力学(QM)により予測される相関を再現できる局所隠れ変数理論は存在しないことを示す。
ある種のQM相関が不等式によって確立された古典的境界の違反につながることが証明できる。
すべての相関、QMと古典は、QM境界(ツィレルソン境界)を尊重する
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 10:08:58 GMT)
Quantum non-linear effects in colliding light beams and interferometers [0.0] 衝突光線における電磁界への小さな補正について評価した。
非常にエネルギー的な光線と干渉計の放射圧に影響を及ぼす可能性が考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:40:53 GMT)
Quantum control using quantum memory [0.0] 二次元時空格子における量子ウォーカーの力学を制御するための新しい量子数値スキームを提案する。
空間グリッド毎に量子メモリを導入することで、システム全体の初期状態にのみ作用することで、この結果を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 13:47:36 GMT)
Quality4.0 -- Transparent product quality supervision in the age of
Industry 4.0 [0.0] 欧州のRFCSプロジェクト「Quality4.0」は、製品の品質に関する決定を公表するアダプティブプラットフォームの開発を目標としている。
このコンテキストでは、マシンラーニングを使用して、品質データ内の外れ値を検出する。
本稿では,この品質情報の水平統合のために開発した中間プロジェクトの結果と概念について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:12:21 GMT)
Pursuing Open-Source Development of Predictive Algorithms: The Case of
Criminal Sentencing Algorithms [0.0] オープンソースアルゴリズムの開発は、高度に連続した文脈における標準であるべきだと我々は主張する。
これらの問題は、ほぼ全ての広く使われている刑事判決アルゴリズムの、プロプライエタリで高価な性質によって悪化していることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 14:53:43 GMT)
Picoscale Magnetoelasticity Governs Heterogeneous Magnetic Domains in a
Noncentrosymmetric Ferromagnetic Weyl Semimetal [0.0] 走査型SQUID顕微鏡を用いてCeAlSiの自発磁化と磁化率を撮像する。
メタスタブルドメインはフラストレーションまたはガラス質の磁性相の一種を具現化し、励起は創発的でエキゾチックな性質を持つ。
これらのドメインがどのように形成され、どのように相互作用し、ピコメーターの濃度で予測された格子ひずみでそれらを操作または安定化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 02:26:07 GMT)
Occams Razor for Big Data? On Detecting Quality in Large Unstructured
Datasets [0.0] 分析複雑性への新たな傾向は、科学におけるパシモニーやオッカム・ラザーの原理にとって深刻な課題である。
データクラスタリングのための計算的ビルディングブロックアプローチは、最小の計算時間で大規模な非構造化データセットを扱うのに役立つ。
このレビューは、東西の文化的な違いがビッグデータ分析の過程にどのように影響するかを結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 16:06:01 GMT)
Noisy quantum metrology enhanced by continuous nondemolition measurement [0.0] 我々は、(古典的な)スピンコヒーレント状態で最初に準備されたN = 150原子のアンサンブルの力学を数値シミュレーションする。
測定によって動的に生成されるスピンスクイーズにより、連続光電流スケールから得られる情報が超古典的に得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 18:09:27 GMT)
MotePy: A domain specific language for low-overhead machine learning and
data processing [0.0] MotePyという名前のドメイン固有言語()が提示される。
DSLは、時間制約やメモリ制約のあるシステムにおけるML/データ処理のオーバーヘッドを低くした高レベルの構文を提供します。
DSL-to-Cコンパイラは、オブジェクトの寿命を追跡し、静的メモリを再利用する新しい静的メモリアロケータを備えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 04:31:29 GMT)
Modelling COVID-19 transmission in supermarkets using an agent-based
model [0.0] 2020年3月初旬に新型コロナウイルス(COVID-19)が流行して以来、英国のスーパーマーケットは店舗でのウイルス感染を減らすためにさまざまな政策を実行してきた。
スーパーマーケットにおける顧客移動のエージェントベースモデルについて,簡単なウイルス伝達モデルを用いて定式化する。
本モデルを用いて, 店舗内におけるヒトとヒトの接触による感染数の推定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 18:51:45 GMT)
Mitigating Leakage in Federated Learning with Trusted Hardware [0.0] 連合学習では、複数のパーティが協力して、それぞれのデータセット上でグローバルモデルをトレーニングします。
不正に行われた場合、一部の情報はまだ関係者間でリークされる可能性がある。
信頼性の高い実行環境に依存した2つのセキュアバージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 12:51:55 GMT)
Many-body nonlocality as a resource for quantum-enhanced metrology [0.0] マルチボディ非局所性は超精密気象学の資源であることを示す。
この結果は、量子センサの感度と、非局所性を目撃する多体相関関数の組み合わせを結びつけることで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 19:01:01 GMT)
Learning the electronic density of states in condensed matter [0.0] 状態の電子密度(DOS)の予測を目的とした機械学習(ML)フレームワークの構築における課題について論じる。
幅広い熱力学条件にまたがるシリコンの構成を含む,挑戦的なケーススタディを示す。
構造的特徴と電子的特徴の関連性に関する物理的知見を抽出するために, DOSの原子中心分解を用いる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 15:27:48 GMT)
I-POST: Intelligent Point of Sale and Transaction System [0.0] I-POST (Intelligent Point of Sale and Transaction) は、スマートデバイス、携帯電話、および最先端の機械学習アルゴリズムを使用するソフトウェアシステムである。
I-POSTは自動チェックアウトシステムで、ユーザーは店を歩き、アイテムを集め、店を出ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 01:06:17 GMT)
Gross misinterpretation of a conditionally solvable eigenvalue equation [0.0] 我々は、幅広い物理問題に関するいくつかの論文に現れる固有値方程式を解く。
得られた固有値とトランケーション条件で提供される値を比較する。
このようにして、これらの物理予測は単にトランケーション条件の人工物であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 15:08:11 GMT)
Gauge field theory without groups [0.0] ゲージ場理論に対する部分的にオリジナルなアプローチの根底にある非標準トピックは簡潔に導入される。
自然微分幾何学を一貫して頼りにすることにより、群の役割は二次的に分解可能であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 22:42:18 GMT)
Fast semidefinite programming with feedforward neural networks [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークを用いた実現可能性半定プログラムを提案する。
半確定プログラムを一度でも正確に解くことなく、ネットワークをトレーニングする。
トレーニングされたニューラルネットワークは、従来の解法と比較して、桁違いにスピードが向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 10:53:36 GMT)
Exploiting Cross-Dialectal Gold Syntax for Low-Resource Historical
Languages: Towards a Generic Parser for Pre-Modern Slavic [0.0] 近代スラヴの品種は、低資源の歴史的言語として扱われる。
ツリーバンク間のデータは、データの不足を克服するために利用される可能性がある。
オールド・チャーチ・スラヴ語(OCS)とオールド・イースト・スラヴ語(OES)の両方で、新しい芸術の状況が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 16:17:59 GMT)
Empirical Performance Analysis of Conventional Deep Learning Models for
Recognition of Objects in 2-D Images [0.0] 学習率,フィルタサイズ,隠蔽層数,ストライドサイズ,アクティベーション関数など,さまざまなパラメータを用いてモデルの性能を解析する。
モデルでは、画像は車、顔、飛行機の3つのカテゴリに分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 20:14:03 GMT)
Efficient Solution of Boolean Satisfiability Problems with Digital
MemComputing [0.0] メモリアシスト物理系はSAT問題を連続的に効率的に解くことができることを示す。
シミュレーションの効率は、元の物理系の集合力学特性と関係している。
我々は、物理学に着想を得た計算パラダイムの研究の方向性を広げることを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 18:13:46 GMT)
Detecting Human-Object Interaction with Mixed Supervision [0.0] 人間の物体の相互作用(HOI)検出は、画像の理解と推論において重要な課題である。
本稿では,モーメント非依存学習の特定の設計のおかげで,混合教師付きHOI検出パイプラインを提案する。
本手法は,挑戦的なHICO-DETデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 14:14:21 GMT)
Deep learning reveals hidden interactions in complex systems [0.0] AgentNetは、複雑なシステムに隠されたインタラクションを明らかにするために、ディープニューラルネットワークで構成されるモデルフリーのデータ駆動フレームワークである。
鳥の群れから得られた実証データにより、AgentNetは本物の鳥が提示する隠れた相互作用範囲を特定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 08:33:30 GMT)
Darboux partners of Heun-class potentials for the two-dimensional
massless Dirac equation [0.0] ランベルト-Wおよび逆指数型のポテンシャルクラスに対して、2次元の質量を持たないディラック方程式の真に解ける新しいケースを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 15:28:45 GMT)
Continual Learning for Affective Computing [0.0] 実世界の応用には、個々の表現の違いに敏感な知覚モデルが必要である。
パーソナライズされた感情認識を開発するためのパラダイムとして,情緒的コンピューティングにおける連続学習の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 06:42:26 GMT)
Comparison of entangling protocols in ABC-type spin chains [0.0] 絡み合った一対の量子ビットを生成、共有できる結合スピンに基づく装置を提示する。
この鎖には[1]と[2]の3つの異なるエンタングリングプロトコルが提案された。
ここでは、異なる種類の製造(静エネルギー変動)と動作(注入遅延の低減)の誤差に対して、そのようなプロトコルの堅牢性を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 06:43:40 GMT)
Certified and fast computations with shallow covariance kernels [0.0] パラメータ化された共分散演算子の族を低ランクで近似するアルゴリズムを新たに導入し,解析する。
提案アルゴリズムは,パラメータ依存確率場に対する高速サンプリング法の基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 18:48:41 GMT)
Augmented fidelities for single qubit gates [0.0] 解析的に(単量子)、数値的に(二量子)、均一分布条件が緩和された場合、この平均値がどのように変化するかを示す。
3つの軸に沿って異なるノイズレートを持つパウリ流路は、これらの拡張忠実度を用いて忠実に区別できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 17:25:32 GMT)
Analysis of COVID-19 evolution in Senegal: impact of health care
capacity [0.0] セネガル当局の対応を考慮し、感染者の増加を予想する。
医療能力と新規入院者のフラックスによらず、圧倒的な被害を避けるための条件が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 09:33:59 GMT)
A relational perspective on the Wigner-Araki-Yanase theorem [0.0] 本稿では,量子力学のリレーショナルビューに基づく Wigner-Araki-Yanase (WAY) 定理の新たな解釈を提案する。
WAY定理のモラルは対称性の存在下では、測定装置は、調査中のシステムの統計的振る舞いを反映する二重目的を満たさなければならず、相対的に理解されなければならない量を定義するのに役立つ物理参照システムとして振る舞う必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 07:11:12 GMT)
A quantum reference frame size-accuracy trade-off for quantum channels [0.0] 非共変チャネルが共変チャネルによってよく近似されるためには、"大きな"参照フレームが必要であることを示す。
この知見をSU(2)対称性の具体的設定に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 08:20:33 GMT)
A Study on MIMO Channel Estimation by 2D and 3D Convolutional Neural
Networks [0.0] 多入力多出力直交周波数分割多重化(MIMO-OFDM)チャネル推定(CE)における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)推定器の利用について検討する。
U-netに基づく2次元CNNアーキテクチャと空間相関を扱う3次元CNNアーキテクチャを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 12:24:14 GMT)
A Parallel Evaluation Data Set of Software Documentation with Document
Structure Annotation [0.0] データセットは英語とヒンディー語、インドネシア語、マレー語、タイ語からなる。
我々は、データセットの起源と生成、特異性、特徴、および機械翻訳結果に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 14:15:36 GMT)
A Formal Model for Adaptive Free Choice in Complex Systems [0.0] 創発的特性と適応的選択に基づく複素システムに対する自由意志の形式モデルを開発する。
このモデルにおける焦点は、プロセスのコンテキストで見る実際の選択である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 22:05:33 GMT)
A Deep Learning Approach to Predict Hamburg Rutting Curve [0.0] 本研究では, 深層学習技術である畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いてアスファルト混合物の破れ深さを予測する新しいモデルを提案する。
総合的なHWTT結果の収集を含むデータベースを用いて,CNNに基づく機械学習予測モデルを開発した。
このモデルは、実験室での試験が不可能な場合のアスファルト混合物のラト深さを推定するためのツールや、コスト削減のための事前設計試験として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Nov 2020 22:10:54 GMT)