Heterogeneous Contrastive Learning: Encoding Spatial Information for
Compact Visual Representations [183.0] 本稿では,エンコーディング段階に空間情報を加えることで,対照的な目的と強いデータ拡張操作の間の学習の不整合を緩和する効果的な手法を提案する。
提案手法は,視覚表現の効率を向上し,自己指導型視覚表現学習の今後の研究を刺激する鍵となるメッセージを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 16:26:25 GMT)
Unifying Instance and Panoptic Segmentation with Dynamic Rank-1
Convolutions [109.3] DR1Maskは、インスタンスとセマンティックセグメンテーションの両方で共有機能マップを利用する最初のパノプティクスセグメンテーションフレームワークである。
副産物として、DR1Maskは従来の最先端のインスタンスセグメンテーションネットワークであるBlendMaskよりも10%高速で1ポイント精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 12:42:10 GMT)
Double Explore-then-Commit: Asymptotic Optimality and Beyond [101.8] ガウス級報酬を用いたマルチアームバンディット問題について検討する。
本研究では,探索-then-commit (ETC) アルゴリズムの変種により,マルチアームバンディット問題に対する最適性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 07:40:47 GMT)
Style Intervention: How to Achieve Spatial Disentanglement with
Style-based Generators? [100.6] 任意の入力画像に適応し、フレキシブルな目的の下で自然な翻訳効果をレンダリングできる軽量な最適化アルゴリズムを提案する。
フォトリアリズムと一貫性の両方を必要とする高解像度画像の顔属性編集において,提案するフレームワークの性能を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 07:37:31 GMT)
Open-sourced Dataset Protection via Backdoor Watermarking [87.2] 本稿では,オープンソースの画像分類データセットを保護するために,Emphbackdoor Embeddingベースのデータセット透かし手法を提案する。
疑わしい第三者モデルによって生成される後続確率に基づいて,仮説テストガイド法を用いてデータセット検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 04:51:13 GMT)
oLMpics -- On what Language Model Pre-training Captures [84.6] 本研究では,比較,協調,合成などの操作を必要とする8つの推論タスクを提案する。
基本的な課題は、タスク上でのLMのパフォーマンスが、事前訓練された表現やタスクデータの微調整のプロセスに起因すべきかどうかを理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 08:24:06 GMT)
Cylindrical and Asymmetrical 3D Convolution Networks for LiDAR
Segmentation [81.0] 大規模運転シーンのLiDARセグメンテーションのための最先端の手法は、しばしば点雲を2次元空間に投影し、2D畳み込みによって処理する。
そこで我々は,3次元幾何学的パタンを探索するために,円筒分割と非対称な3次元畳み込みネットワークを設計する,屋外LiDARセグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。
提案手法はセマンティックKITTIのリーダーボードにおいて第1位を獲得し,既存のnuScenesの手法を約4%のマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 18:53:11 GMT)
Parrot: Data-Driven Behavioral Priors for Reinforcement Learning [79.3] そこで本研究では,実験で得られた複雑なインプット・アウトプット関係を事前に学習する手法を提案する。
RLエージェントが新規な動作を試す能力を阻害することなく、この学習が新しいタスクを迅速に学習するのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 18:47:40 GMT)
Face Forgery Detection by 3D Decomposition [72.2] 顔画像は、基礎となる3次元幾何学と照明環境の介入の産物とみなす。
顔画像を3次元形状、共通テクスチャ、アイデンティティテクスチャ、周囲光、そして直接光に切り離すことで、悪魔は直接光とアイデンティティテクスチャの中に横たわる。
直接光と識別テクスチャを組み合わせた顔のディテールを,微妙な偽造パターンを検出する手がかりとして活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 09:25:44 GMT)
Engineering multipartite entangled states in doubly pumped parametric
down-conversion processes [68.8] 2モード駆動の$chi(2) $媒体における光パラメトリックダウンコンバージョンにより生成される量子状態について検討する。
この分析は、プロセスによって生成されるモードのサブセットにおいて、多部、すなわち3部または4部、絡み合った状態の出現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 12:08:45 GMT)
Logically Consistent Loss for Visual Question Answering [66.8] ニューラルネットワークに基づく視覚質問応答(VQA)の現在の進歩は、同じ分布(すなわち、d)の仮定による一貫性を保証することができない。
マルチタスク学習フレームワークにおける論理的一貫した損失を定式化することにより,この問題に対処するための新しいモデルに依存しない論理制約を提案する。
実験により、提案された損失公式とハイブリッドバッチの導入により、一貫性が向上し、性能が向上することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 20:31:05 GMT)
MCUNet: Tiny Deep Learning on IoT Devices [62.8] 効率的なニューラルネットワーク(TinyNAS)と軽量推論エンジン(TinyEngine)を共同で設計するフレームワークを提案する。
TinyNASは、まず検索空間を最適化してリソース制約に適合させ、次に最適化された検索空間におけるネットワークアーキテクチャを専門化する、2段階のニューラルネットワーク検索アプローチを採用している。
TinyEngineは、階層的に最適化するのではなく、全体的なネットワークトポロジに従ってメモリスケジューリングを適応し、メモリ使用量を4.8倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 17:29:28 GMT)
Towards Spatio-Temporal Video Scene Text Detection via Temporal
Clustering [60.2] 我々は、よく設計された時空間検出基準(STDM)であるSTVText4と呼ばれる新しい大規模ベンチマークを導入する。
STVText4には106本のビデオフレーム161,347のテキストインスタンスが140万件以上含まれている。
実験により,本手法の有効性とSTVText4の学術的,実践的価値を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 11:40:35 GMT)
Towards Persona-Based Empathetic Conversational Models [58.7] 共感的会話モデルは、多くのドメインにおけるユーザの満足度とタスク結果を改善することが示されている。
心理学において、ペルソナは人格と高い相関関係があることが示され、それによって共感に影響を及ぼす。
本研究では,ペルソナに基づく共感的会話に対する新たな課題を提案し,ペルソナが共感的反応に与える影響に関する最初の経験的研究を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 11:00:23 GMT)
Two-Sample Testing on Ranked Preference Data and the Role of Modeling
Assumptions [57.8] 本稿では,ペアワイズ比較データとランキングデータのための2サンプル試験を設計する。
私たちのテストでは、基本的に分布に関する仮定は必要ありません。
実世界のペアワイズ比較データに2サンプルテストを適用することで、人によって提供される評価とランキングは、実際は異なる分散である、と結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 02:42:32 GMT)
Adversarial Distributional Training for Robust Deep Learning [53.3] 逆行訓練(AT)は、逆行例によるトレーニングデータを増やすことにより、モデルロバスト性を改善する最も効果的な手法の一つである。
既存のAT手法の多くは、敵の例を作らせるために特定の攻撃を採用しており、他の目に見えない攻撃に対する信頼性の低い堅牢性につながっている。
本稿では,ロバストモデル学習のための新しいフレームワークであるADTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 05:47:50 GMT)
Tracklets Predicting Based Adaptive Graph Tracking [51.4] マルチオブジェクト追跡,すなわち textbfTPAGT のための,正確かつエンドツーエンドの学習フレームワークを提案する。
動作予測に基づいて、現在のフレーム内のトラックレットの特徴を再抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 05:46:35 GMT)
Neural Semi-supervised Learning for Text Classification Under
Large-Scale Pretraining [51.2] 我々は、大規模LM事前学習の文脈下で、テキスト分類タスクにおける半教師あり学習の研究を行う。
我々の研究は、大規模事前学習の文脈下でのセミ教師付き学習モデルの振る舞いを理解するための最初のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 12:43:58 GMT)
List-Decodable Mean Estimation in Nearly-PCA Time [50.8] 高次元におけるリストデコタブル平均推定の基本的な課題について検討する。
我々のアルゴリズムは、すべての$k = O(sqrtd) cup Omega(d)$に対して$widetildeO(ndk)$で実行されます。
我々のアルゴリズムの変種は、すべての$k$に対してランタイム$widetildeO(ndk)$を持ち、リカバリ保証の$O(sqrtlog k)$ Factorを犠牲にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 17:21:37 GMT)
The Cube++ Illumination Estimation Dataset [50.6] 本稿では,新しい照明推定データセットを提案する。
照明色が既知の4890の画像と、追加のセマンティックデータで構成されている。
データセットは、単一または2つの照度推定を実行するメソッドのトレーニングとテストに使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 18:50:08 GMT)
Online Model Selection for Reinforcement Learning with Function
Approximation [50.0] 我々は、$tildeO(L5/6 T2/3)$ regretで最適な複雑性に適応するメタアルゴリズムを提案する。
また、メタアルゴリズムは、インスタンス依存の後悔境界を著しく改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 10:00:54 GMT)
Using Text to Teach Image Retrieval [47.7] ニューラルネットワークを用いて学習した画像の特徴空間をグラフとして表現するために,画像多様体の概念に基づいて構築する。
我々は、幾何学的に整列したテキストで多様体のサンプルを増補し、大量の文を使って画像について教える。
実験結果から, 結合埋め込み多様体は頑健な表現であり, 画像検索を行うためのより良い基礎となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 16:09:14 GMT)
The Volctrans Machine Translation System for WMT20 [45.0] 本稿では,WMT20共有ニュース翻訳タスクにおけるVolcTransシステムについて述べる。
我々の基本的なシステムはTransformerをベースにしており、いくつかの変種(より広範またはより深い変換器、動的畳み込み)がある。
最終システムは、テキスト前処理、データ選択、合成データ生成、高度なモデルアンサンブル、多言語事前学習を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 10:29:53 GMT)
All-in-Focus Iris Camera With a Great Capture Volume [42.4] 可変レンズと2次元ステアリングミラーを用いた新しいオールインフォーカス虹彩イメージングシステムを開発した。
提案したオールインフォーカスアイリスカメラは、従来の長焦点レンズと比較して37.5倍の3.9mまで被写界深度を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 15:39:45 GMT)
PixL2R: Guiding Reinforcement Learning Using Natural Language by Mapping
Pixels to Rewards [40.1] 本稿では,タスクの自然言語記述の自由度を考慮し,画素を報酬にマッピングするモデルを提案する。
メタワールドロボット操作領域の実験は、言語に基づく報酬が政策学習のサンプル効率を大幅に改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 13:42:41 GMT)
Uncertainty-Aware Multi-Modal Ensembling for Severity Prediction of
Alzheimer's Dementia [39.3] 本稿では,アルツハイマー病の重症度を予測するために,マルチモーダルアンサンブルのための不確実性を考慮したブースティング手法を提案する。
音響的・認知的・言語的特徴にまたがる不確実性の伝播は、データの異義性に頑健なアンサンブルシステムを生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 00:18:59 GMT)
Robustness to Missing Features using Hierarchical Clustering with Split
Neural Networks [39.3] 階層的クラスタリングを用いて類似の入力特徴をクラスタリングする,単純かつ効果的な手法を提案する。
本手法を一連のベンチマークデータセット上で評価し,単純な計算手法を用いても有望な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 00:35:08 GMT)
Adaptive extra-gradient methods for min-max optimization and games [35.0] 本稿では,初期の反復で観測された勾配データの幾何を自動的に活用する,minmax最適化アルゴリズムの新たなファミリーを提案する。
この適応機構により,提案手法は問題がスムーズかどうかを自動的に検出する。
滑らかな問題における$mathcalO (1/varepsilon)$反復と、非滑らかな問題における$mathcalO (1/varepsilon)$反復に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 13:47:27 GMT)
TaL: a synchronised multi-speaker corpus of ultrasound tongue imaging,
audio, and lip videos [32.6] Tongue and Lips corpus(トーグ・アンド・リップス・コーパス、TaL)は、音声、超音波舌画像、リップビデオの多話者コーパスである。
TaL1はプロの音声タレントによる6つの録音セッションのセットであり、TaL80は音声タレント経験のない81人のネイティブ話者による録音セッションのセットである。
全体として、コーパスには24時間の平行超音波、ビデオ、音声データが含まれており、そのうち約13.5時間は音声である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 13:11:46 GMT)
$f$-GAIL: Learning $f$-Divergence for Generative Adversarial Imitation
Learning [29.5] 模倣学習は、学習者と専門家の行動の相違を最小限に抑える専門家のデモンストレーションからポリシーを学ぶことを目的としている。
データ効率を向上して、専門家のポリシーをより正確に回復できるような、専門家によるデモンストレーションのセットを考えてください。
本稿では,新たなGAILモデルである$f$-GAILを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 05:29:20 GMT)
Pruning neural networks without any data by iteratively conserving
synaptic flow [27.8] ディープニューラルネットワークのパラメータを抽出することは、時間、記憶、エネルギーの潜在的な節約によって、大きな関心を集めている。
近年の研究では、高価なトレーニングとプルーニングサイクルを通じて、当選した宝くじやスパーストレーナーブルワークスの存在が特定されている。
我々は、理論駆動型アルゴリズム設計を通じて、この問題に対する肯定的な回答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 03:54:34 GMT)
DeepRepair: Style-Guided Repairing for DNNs in the Real-world
Operational Environment [27.3] 本稿では,Deep Neural Networks (DNN) を運用環境で修復するためのスタイル誘導型データ拡張手法を提案する。
本稿では,故障データ中の未知の故障パターンをデータ拡張によるトレーニングデータに学習し,導入するためのスタイル転送手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 15:09:44 GMT)
Finding the Homology of Decision Boundaries with Active Learning [26.3] 本稿では,意思決定境界のホモロジーを回復するための能動的学習アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、ラベルを必要とするサンプルを逐次かつ適応的に選択する。
いくつかのデータセットの実験では、ホモロジーを回復する際のサンプルの複雑さの改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 04:22:06 GMT)
On Unbalanced Optimal Transport: An Analysis of Sinkhorn Algorithm [24.1] UOT問題に対する$varepsilon$-approximateソリューションを見つけるためのシンクホーンアルゴリズムの複雑さは、ほぼ直線時間である$widetildemathcalO(n2/ varepsilon)$である。
我々の証明手法は、エントロピー正則化 UOT 問題の最適双対解と原始解のいくつかの性質に対するシンクホーン更新の幾何収束に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 04:02:46 GMT)
XDA: Accurate, Robust Disassembly with Transfer Learning [23.7] XDAは、トランスファーラーニングベースの分解フレームワークである。
マシンコードに存在するさまざまなコンテキスト依存を学習する。
IDA Proのような手書きの分解器より最大38倍速い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 04:40:24 GMT)
When Does Unsupervised Machine Translation Work? [23.7] 我々は、異種言語ペア、異種ドメイン、多様なデータセット、真の低リソース言語を用いて、教師なし機械翻訳(MT)の実証評価を行う。
ソースコーパスとターゲットコーパスが異なるドメインから来た場合,性能は急速に低下することがわかった。
さらに、ソース言語とターゲット言語が異なるスクリプトを使用すると、教師なしMT性能が低下し、信頼性の高い低リソース言語ペアにおいて非常に低いパフォーマンスが観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 02:48:08 GMT)
First Order-Rewritability and Containment of Conjunctive Queries in Horn
Description Logics [22.3] FO-rewriting is more complex for conjunctive query than for atomic query are present, but not other。
特にFO書き換えは、逆ロールが存在する場合のアトミッククエリよりも、結合型クエリでは複雑だが、そうでない場合は複雑である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 14:24:02 GMT)
Estimation of Shortest Path Covariance Matrices [21.8] 共分散行列 $mathbfSigma in mathbbRdtimes d$ of a distribution $mathcal D$ over $mathbbRd$ given independent sample。
単に$O(sqrtD)$エントリ複雑性と$tilde O(r)を使って、標準エラーまで$mathbfSigma$を推定するための非常に単純なアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 17:37:46 GMT)
Learning Variational Word Masks to Improve the Interpretability of
Neural Text Classifiers [21.6] モデルの解釈可能性を改善するための新しい取り組みが始まったばかりで、既存の多くのメソッドでは、トレーニングの追加インプットとして事前情報または人的アノテーションが必要である。
本稿では,タスク固有の重要な単語を自動的に学習し,分類に関する無関係な情報を低減し,最終的にモデル予測の解釈可能性を向上させるための変分語マスク(VMASK)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 04:16:46 GMT)
Conservative Extensions in Horn Description Logics with Inverse Roles [21.5] 本稿では,保守的拡張の決定可能性と計算複雑性,および逆の役割を持つホーン記述論理(DL)における分離性や包含性の概念について考察する。
本研究の主な成果は,ELI と Horn-ALCHIF 間および Horn-ALC と Horn-ALCHIF 間の全ての DL において2ExpTime 完全であるとともに,ELHIF_bot と ELI 間の全ての DL において2ExpTime 完全である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 14:41:02 GMT)
HMFlow: Hybrid Matching Optical Flow Network for Small and Fast-Moving
Objects [20.6] 我々は,グローバルマッチング機能を取得するために,軽量だが効果的なグローバルマッチングコンポーネント(GMC)を導入する。
本稿では,GMCを既存の粗大なネットワークにシームレスに統合し,新しいHMM(Hybrid Matching Optical Flow Network)を提案する。
提案するネットワークは,特に小型で高速な移動物体を持つ領域において,高い性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 04:58:13 GMT)
Are Pre-trained Language Models Knowledgeable to Ground Open Domain
Dialogues? [20.6] 我々は、事前学習された言語モデルを用いた知識基底対話生成について研究する。
知識を含む対話を微調整することで、事前学習された言語モデルは最先端のモデル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） (Thu, 19 Nov 2020 08:22:49 GMT)
Multiclass Yeast Segmentation in Microstructured Environments with Deep
Learning [20.5] 我々は、個々の酵母細胞の多クラスセグメンテーションのために訓練された畳み込みニューラルネットワークを提案する。
本手法は, 微構造環境下での酵母のセグメンテーションへの寄与を, 典型的な合成生物学的応用で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 14:28:20 GMT)
Multi-Modal Subjective Context Modelling and Recognition [19.8] 我々は,時間,場所,活動,社会的関係,対象の5次元を捉える新しい存在論的文脈モデルを提案する。
実世界のデータに対する最初の文脈認識実験は、我々のモデルの約束を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 05:42:03 GMT)
Scene text removal via cascaded text stroke detection and erasing [19.3] 近年の学習ベースアプローチでは,シーンテキスト削除作業の性能向上が期待できる。
そこで本研究では,テキストストロークの正確な検出に基づく新しい「エンドツーエンド」フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 11:05:13 GMT)
Static and Dynamic Values of Computation in MCTS [18.7] 我々は、最終的に選択されたアクションの品質に対する期待される影響に基づいて、計算の価値を明示的に定量化する。
本研究では, ある仮定の下では, 計算値を厳格に最適化するポリシが最適であることを示し, 最先端技術と競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 12:28:19 GMT)
WNUT-2020 Task 1 Overview: Extracting Entities and Relations from Wet
Lab Protocols [17.8] 本稿では,WNUT 2020における湿式実験室情報抽出作業の結果について述べる。
本稿では,タスク,データアノテーションプロセス,コーパス統計について概説し,各サブタスクに対応するシステムの概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 03:06:32 GMT)
Error-Bounded Correction of Noisy Labels [17.5] ノイズのある分類器の予測は、トレーニングデータのラベルがクリーンかどうかを示す良い指標であることを示す。
理論的結果に基づいて,雑音分類器の予測に基づいてラベルを補正する新しいアルゴリズムを提案する。
ラベル補正アルゴリズムをディープニューラルネットワークのトレーニングや,複数の公開データセット上で優れたテスト性能を実現するトレーニングモデルに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 19:23:23 GMT)
A Dual Iterative Refinement Method for Non-rigid Shape Matching [16.0] 2つのほぼ等尺形状間の密接な対応のために、単純で効率的な二重反復精製法(DIR)を提案する。
鍵となる考え方は、空間的・スペクトル的・局所的・グローバル的特徴などの二重情報を補完的で効果的な方法で使うことである。
様々なデータセットの実験は、精度と効率の両面で、他の最先端手法よりもDIRの方が優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 07:49:03 GMT)
Explainable AI for System Failures: Generating Explanations that Improve
Human Assistance in Fault Recovery [15.4] 我々は,AIエージェントの計画実行中に発生する障害を自然言語で自動説明する手法を開発した。
これらの説明は、専門家でないユーザーが異なる障害点を理解するのを助けることに焦点をあてて開発されている。
既存のシーケンス・ツー・シーケンスの方法論を拡張して,文脈に基づく説明を自動的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 13:35:38 GMT)
Wasserstein Learning of Determinantal Point Processes [14.8] 本稿では,観測された部分集合からなるモデルとデータ間のワッサーシュタイン距離を最小化する新しいDPP学習手法を提案する。
MLEを用いて学習したDPPと比較して,我々のWasserstein学習アプローチは,生成タスクにおける予測性能を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 08:30:57 GMT)
Unsupervised Multi-Target Domain Adaptation Through Knowledge
Distillation [14.1] 非教師なし領域適応(UDA)は、ラベルなしデータの分布間のドメインシフトの問題を軽減する。
本稿では,複数の対象領域にまたがる一般化が可能なCNNを訓練するための,教師なしMTDA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 20:07:22 GMT)
Simulating Noisy Quantum Circuits with Matrix Product Density Operators [13.2] 本稿では, 行列積状態(MPS)に基づく手法が, 検討した雑音モデルに対して, ノイズ出力量子状態の近似に失敗することを示す。
内部および結合次元の両方に対して最適トランケーションを有するより効率的なテンソル更新スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 06:23:11 GMT)
Joints in Random Forests [13.1] 決定木(DT)とランダムフォレスト(RF)は、日々の機械学習実践者やデータ科学者にとって重要な、強力な識別学習者およびツールである。
本稿では、DTとRFは確率回路との接続を描画することで、自然に生成モデルと解釈できることを示す。
この再解釈は特徴空間に完全結合分布を持たせ、生成決定木(GeDT)と生成森林(GeF)へと導く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 16:15:10 GMT)
SentiLSTM: A Deep Learning Approach for Sentiment Analysis of Restaurant
Reviews [13.0] 本稿では,レストランのクライアントが提供したレビューを肯定的,否定的な極性に分類する深層学習技術(BiLSTM)を提案する。
テストデータセットの評価の結果、BiLSTM技術は91.35%の精度で生成された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 06:24:42 GMT)
Adversarial Threats to DeepFake Detection: A Practical Perspective [12.6] 本稿では,最先端のDeepFake検出手法の脆弱性を実用的観点から検討する。
我々は、非常に現実的な攻撃シナリオを示すUniversal Adversarial Perturbationsを用いて、よりアクセスしやすい攻撃を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 16:53:38 GMT)
Scalable Graph Neural Networks for Heterogeneous Graphs [12.4] 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学習するためのパラメトリックモデルの一般的なクラスである。
最近の研究は、GNNが主に機能をスムースにするためにグラフを使用しており、ベンチマークタスクで競合する結果を示していると主張している。
本研究では、これらの結果が異種グラフに拡張可能かどうかを問うとともに、異なるエンティティ間の複数のタイプの関係を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 06:03:35 GMT)
An Experimental Study of Semantic Continuity for Deep Learning Models [11.9] 意味的不連続性は、不適切な訓練対象から生じ、敵対的堅牢性や解釈可能性などの悪名高い問題に寄与すると主張している。
まず、既存のディープラーニングモデルにおける意味的不連続性の証拠を提供するためにデータ分析を行い、その後、理論上モデルがスムーズな勾配を得ることができ、セマンティック指向の特徴を学習できる単純な意味的連続性制約を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 12:23:28 GMT)
Bidirectional RNN-based Few Shot Learning for 3D Medical Image
Segmentation [11.9] 対象臓器アノテーションの限られたトレーニングサンプルを用いて, 正確な臓器分類を行うための3次元ショットセグメンテーションフレームワークを提案する。
U-Netのようなネットワークは、サポートデータの2次元スライスとクエリイメージの関係を学習することでセグメンテーションを予測するように設計されている。
異なる臓器のアノテーションを付加した3つの3次元CTデータセットを用いて,提案モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 01:44:55 GMT)
Hybrid Consistency Training with Prototype Adaptation for Few-Shot
Learning [11.9] Few-Shot Learningは、低データ構造におけるモデルの一般化能力を改善することを目的としている。
近年のFSL研究は,メートル法学習,メタラーニング,表現学習などを通じて着実に進展している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 19:51:33 GMT)
Defocus Blur Detection via Salient Region Detection Prior [11.5] Defocus blur Detectionは、写真のアウト・オブ・フォーカスとディープ・オブ・フィールドの領域を分離することを目的としている。
本稿では,デフォーカスブラー検出のための新しいネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 05:56:11 GMT)
Improving Bayesian Network Structure Learning in the Presence of
Measurement Error [11.1] 本稿では,構造学習アルゴリズムの最後に付加的な学習フェーズとして加えることができるアルゴリズムについて述べる。
提案アルゴリズムは、4つの確立された構造学習アルゴリズムのグラフィカルスコアの改善に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 11:27:47 GMT)
Quantum manifestations of homogeneous and inhomogeneous oscillation
suppression states [10.6] 不均一発振抑制状態(または発振死状態)は古典的極限には存在しない。
深い量子状態において、ウィグナー関数の対称性を破る分岐を通じて位相空間に現れる振動死のような状態を発見する。
この結果から、量子振幅死から「量子」チューリング型分岐による振動死状態への移行の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 15:22:57 GMT)
Multiclass classification by sparse multinomial logistic regression [10.3] スパース多項ロジスティック回帰による高次元多クラス分類を考察する。
本稿では,複雑性ペナルティを伴うペナル化最大度に基づく特徴選択手法を提案する。
我々は,小クラスと多数のクラスに対応する2つのレギュレーションが存在することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 11:35:48 GMT)
Lifelong Knowledge Learning in Rule-based Dialogue Systems [10.2] 本稿では,ルールベースのチャットボットにそのような学習機能を組み込むことにより,ユーザとのチャットにおいて,新たな知識を継続的に獲得することを提案する。
多くの実環境にデプロイされたチャットボットはルールベースであるため、この作業は有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 13:33:12 GMT)
Differentiable Data Augmentation with Kornia [10.2] 本稿では,空間(2D)および体積(3D)テンソル用Kornia Differentiable Data Augmentation (DDA)モジュールについて述べる。
このモジュールは、既存のPyTorchコンポーネントにデータ拡張パイプラインと戦略を統合することを目的として、Korniaから異なるコンピュータビジョンソリューションを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 14:15:21 GMT)
Fast Cooling of Trapped Ion in Strong Sideband Coupling Regime [9.9] Lamb-Dicke パラメータ $etall1$ のランブ-ディッケ系におけるトラップイオンは、サイドバンド冷却を用いてその運動基底状態まで冷却することができる。
標準サイドバンド冷却は、内部励起状態の自然な線幅$gamma$と比較してサイドバンド結合強度が小さい弱いサイドバンドカップリング限界で機能する。
我々は、サイドバンド結合強度が$gamma$以上の強いサイドバンド結合系における冷却スキームを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 02:01:31 GMT)
Semi-supervised Task-driven Data Augmentation for Medical Image
Segmentation [9.5] 教師付き学習ベースセグメンテーション法は、テスト時によく一般化するために、多くの注釈付きトレーニングデータを必要とする。
医療応用では、専門家から大量の注釈付きサンプルを取得するのに時間がかかり、費用がかかるため、そのようなデータセットのキュレーションは好ましくない。
本稿では,限定ラベル付きデータを用いた学習のためのタスク駆動型データ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 17:34:51 GMT)
Fact-level Extractive Summarization with Hierarchical Graph Mask on BERT [9.3] より優れた抽出要約のためのファクトレベルのセマンティックユニットを抽出することを提案する。
階層グラフマスクを用いてBERTにモデルを組み込む。
CNN/DaliyMailデータセットの実験は、我々のモデルが最先端の結果を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 09:29:51 GMT)
ML4H Abstract Track 2020 [7.1] NeurIPS 2020でのML4H(Machine Learning for Health)ワークショップで受け入れられた抽象化のコレクション。
このインデックスは完全なものではなく、受け入れられた抽象論者の中にはインクルージョンのオプトアウトを選んだ者もいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 22:06:18 GMT)
Robot Gaining Accurate Pouring Skills through Self-Supervised Learning
and Generalization [7.0] 本研究では, 注水力学, 注水動作, および, 正確な注水のための教師なし実証結果から学習する自己指導型学習手法を提案する。
学習した注水モデルは、不慣れな注水カップの使用など、さまざまな条件で自己指導的な練習によって一般化される。
精度と注ぐスピードは、最先端の作業よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 23:48:43 GMT)
Multigrid-in-Channels Architectures for Wide Convolutional Neural
Networks [6.9] 本稿では,標準畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のチャネル数に関して,パラメータ数の2次成長に対処するマルチグリッド手法を提案する。
教師付き画像分類の例では、この戦略を残差ネットワークに適用し、MobileNetV2は精度に悪影響を及ぼすことなくパラメータ数を著しく削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 18:30:01 GMT)
Online Paging with a Vanishing Regret [6.5] 本稿では,オンラインアルゴリズムが複数の予測器にアクセスでき,ページ到着時刻の予測列を生成するオンラインページング問題の変種について考察する。
予測器は時折予測誤差を発生させ、そのうちの少なくとも1つが予測誤差のサブ線形数を生成すると仮定する。
この仮定は、最適オフラインアルゴリズムに対する時間平均後悔が無限大になる傾向にあるランダム化オンラインアルゴリズムの設計に十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 02:18:08 GMT)
Foreground-Aware Relation Network for Geospatial Object Segmentation in
High Spatial Resolution Remote Sensing Imagery [6.5] 地空間オブジェクトセグメンテーションは、常に大きなスケールの変動、背景のクラス内ばらつき、前景と背景の不均衡に直面している。
本稿では,フォアグラウンド・アウェア・リレーション・ネットワーク(FarSeg)を提案する。
実験により、FarSegは最先端の汎用セマンティックセグメンテーション法よりも優れており、速度と精度のトレードオフがより良好であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 10:57:43 GMT)
Living Machines: A study of atypical animacy [6.4] 我々は19世紀の英語文に基づく非定型アニマシー検出のための最初のデータセットを作成する。
本手法は,言語モデリングにおける最近の革新,特に BERT の文脈化された単語埋め込みを基盤としている。
提案手法は,非典型的アニマシーのより正確なキャラクタリゼーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 14:55:51 GMT)
A First Look at COVID-19 Messages on WhatsApp in Pakistan [6.3] 新型コロナウイルス(COVID-19)は、WhatsAppやTwitterなどのソーシャルメディアプラットフォームでインフォデミック(インフォデミック)を発生させるなど、オンライン上での広範な議論を引き起こしている。
パキスタンのWhatsAppグループを対象に、新型コロナウイルスに関する最初の分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 05:45:58 GMT)
High detection efficiency silicon single-photon detector with a
monolithic integrated circuit of active quenching and active reset [6.2] 光子検出効率(PDE)は、シリコン単光子検出器(SPD)の最も重要なパラメータの1つである。
ここでは、アクティブクエンチングとアクティブリセットのモノリシック集積回路(AQAR)によるシリコンSPDのPDE向上のための実用的アプローチを提案する。
AQAR集積回路は、高分解電圧(250-450V)の厚いシリコン単光子アバランシェダイオード(SPAD)用に特別に設計されている。
AQAR集積回路を用いて、単光子カウントモジュール(SPCM)の商用製品から分解されたSPADを持つ2つのSPDを設計・特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 00:26:12 GMT)
Relation Extraction with Contextualized Relation Embedding (CRE) [6.0] 本稿では,意味情報と知識ベースモデリングを統合した関係抽出タスクのアーキテクチャを提案する。
本稿では、関係抽出においてKBモデリングを内部化するモデルアーキテクチャを提案する。
提案したCREモデルは、The New York Times Annotated CorpusとFreeBaseから派生したデータセット上でのアートパフォーマンスの状態を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 05:19:46 GMT)
Deep Learning for Automated Screening of Tuberculosis from Indian Chest
X-rays: Analysis and Update [5.8] 結核(TB)は公衆衛生上の重要な問題であり、世界中で死因となっている。
TB患者の早期診断と治療が成功すれば、数百万人の死亡を回避できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 11:34:27 GMT)
Deep LF-Net: Semantic Lung Segmentation from Indian Chest Radiographs
Including Severely Unhealthy Images [5.8] 胸部X線写真(胸部X線、CxR)は、様々な肺疾患の診断において重要な役割を担っている。
正確な肺分画は、健康問題、年齢、性別による肺の形状のばらつきから非常に困難である。
提案研究は,CxRからの肺の正確な分画に対する効率的な深部畳み込みニューラルネットワークの使用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 07:21:02 GMT)
Iterative Planning with Plan-Space Explanations: A Tool and User Study [5.8] 計画空間の説明を含む,ヒューマンガイドによる反復計画のためのツールを実装した。
このツールは標準のWebブラウザで動作し、開発者とユーザの両方にシンプルなユーザーインターフェイスを提供する。
本研究は,反復計画における計画固有依存性説明の有用性を示す最初のユーザスタディである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 08:15:13 GMT)
Similarity-based Distance for Categorical Clustering using Space
Structure [5.5] 我々は,分類データのオブジェクト間の距離を求めるために,新しい距離距離,類似度ベース距離(SBD)を提案している。
我々の提案した距離(SBD)は、分類データセットで使用する場合、k-modesや他のSBC型アルゴリズムのような既存のアルゴリズムよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 15:18:26 GMT)
Fully Gap-Dependent Bounds for Multinomial Logit Bandit [5.1] マルチノミアルロジット (MNL) バンディット問題について検討し、各ステップごとに、販売者は、N$アイテムのプールから最大でK$のサイズを提供する。
i) $widetildeO(sum_i = 1N Delta_i-2)$ time steps with high probability, (ii) $O(sum_i notin S* KDelta_i)というアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 17:52:12 GMT)
Abnormal Event Detection in Urban Surveillance Videos Using GAN and
Transfer Learning [5.1] 都市監視ビデオにおける異常事象検出(AED)には複数の課題がある。
本稿では、GANCSDを用いて、事前訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)上で転送学習アルゴリズムを実行する。
実験結果から,提案手法は群集シーンにおける異常事象を効果的に検出・検出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 02:39:35 GMT)
Effective, Efficient and Robust Neural Architecture Search [4.3] 敵攻撃の最近の進歩は、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)によって探索されたディープニューラルネットワークの脆弱性を示している
本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャの性能,堅牢性,資源制約を考慮し,ニューラルネットワークアーキテクチャを探索する,効率的で効率的かつロバストなニューラルネットワーク探索手法を提案する。
ベンチマークデータセットを用いた実験により,提案手法は,モデルサイズと同等の分類精度で,逆向きに頑健なアーキテクチャを見出すことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 13:46:23 GMT)
Sentiment Classification in Bangla Textual Content: A Comparative Study [4.2] 本研究では,古典学習アルゴリズムと深層学習アルゴリズムの両方を用いて,公開されている感情ラベル付きデータセットと設計分類器について検討する。
以上の結果から,バングラではこれまで検討されていないトランスフォーマーモデルが,他のモデルよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 21:06:28 GMT)
ReAssert: Deep Learning for Assert Generation [3.8] 本稿では、JUnitテストアサーションの自動生成のためのアプローチであるRE-ASSERTを提案する。
これは、学習に正確なコード・トゥ・テストのトレーサビリティを使用して、プロジェクトを個別にターゲットすることで達成される。
我々はまた、最先端のディープラーニングモデルであるReformerと、ReAssertと既存のアプローチであるATLASを評価するための以前の2つのモデルも利用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 11:55:59 GMT)
SEFR: A Fast Linear-Time Classifier for Ultra-Low Power Devices [3.7] トレーニングとテストフェーズの両方において,線形時間複雑性を有する超低消費電力分類器SEFRを提案する。
SEFRは、バイナリクラスデータセット上の最先端およびベースライン分類器の平均よりも63倍高速で、エネルギー効率が70倍高い。
これは、超低消費電力デバイスでのトレーニングとテストの両方を実行するために特別に設計された最初の多目的分類アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 17:11:38 GMT)
Predicting Patient COVID-19 Disease Severity by means of Statistical and
Machine Learning Analysis of Blood Cell Transcriptome Data [3.6] 患者末梢血のデータを用いて臨床結果を予測する方法について検討した。
本研究は, 健常人と陽性患者とを鑑別し, 血液検査で測定可能な臨床パラメータをいくつか明らかにした。
そこで我々は,90%以上の重症度と死亡率予測の精度と精度を示す分析手法を多数開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 10:32:46 GMT)
Human Activity Recognition using Inertial, Physiological and
Environmental Sensors: a Comprehensive Survey [3.1] 本研究は, 慣性センサと生理・環境センサを併用したHARアプリケーションの開発において, 機械学習が重要な役割を担っていることに焦点を当てる。
Harは、認知機能や身体機能を監視することで、高齢者の日常生活を支援する最も有望な補助的技術ツールの1つと考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 09:23:38 GMT)
State-to-state control of ultracold molecular reactions [3.1] 反応系の量子制御は、基礎となる相互作用ポテンシャルの顕微鏡プローブを可能にした。
我々は核スピンの自由度を通じてこの目標を実現する。
我々は、2分子反応の入力と出力の両方を量子状態分解能で制御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 16:42:38 GMT)
Linking OpenStreetMap with Knowledge Graphs -- Link Discovery for
Schema-Agnostic Volunteered Geographic Information [3.0] 知識グラフにおいて,OSMノードと地理的エンティティ間のIDリンクを予測する新しいリンク発見手法OSM2KGを提案する。
OSM2KGアプローチのコアは、埋め込みにおけるセマンティックノードの類似性をキャプチャする、新しい潜在的でコンパクトなOSMノード表現である。
いくつかのOSMデータセットとWikidataおよびDBpediaナレッジグラフを用いて実験を行い、OSM2KGがアイデンティティリンクを確実に発見できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 14:30:43 GMT)
Predicting Human Strategies in Simulated Search and Rescue Task [2.8] 捜索救助のシナリオでは、救助隊は環境と探索戦略について異なる知識を持っているかもしれない。
我々は,その軌道観測に基づく救助者のモデルを構築し,その戦略を予測する。
計算手法の予測精度は, 人間の観測者に比べて高い結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 23:26:39 GMT)
Noise2Inpaint: Learning Referenceless Denoising by Inpainting Unrolling [2.6] 本稿では,ノイズ2Inpaint (N2I) をトレーニング手法として導入し,デノナイジング問題を正規化した画像インパインティングフレームワークに再キャストする。
N2Iは、実世界のデータセットのデノベーションを成功させると同時に、純粋にデータ駆動型であるNoss2Selfと比較して詳細を保存できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 16:56:54 GMT)
Inverse Reinforcement Learning via Matching of Optimality Profiles [2.6] 準最適あるいは不均一な性能の実証から報酬関数を学習するアルゴリズムを提案する。
提案手法は,報酬関数を最適化するためのポリシーが,報酬関数の適合に使用する実演よりも優れるような報酬関数を学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 08:55:03 GMT)
Coupling spins to nanomechanical resonators: Toward quantum
spin-mechanics [2.4] スピン-メカニクスによるナノメカニカル共振器におけるスピン系と機械振動の相互作用の研究
本稿では, 各種スピン機械共振器を要約し, キャビティ-QEDライクなスピン-メカニカルカップリング法とキャビティ-QEDライクなスピン-メカニカルカップリング法の両方について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 17:39:51 GMT)
Deep Reinforcement Learning and Permissioned Blockchain for Content
Caching in Vehicular Edge Computing and Networks [2.4] 車両の高モビリティと動的無線チャネル条件は、最適なコンテンツキャッシングポリシーを設計することを困難にしている。
深層強化学習(Deep Reinforcement Learning, DRL)は、高次元・時間的特徴を持つ問題解決手法である。
本稿では、DRLとブロックチェーンを車載ネットワークに統合し、インテリジェントでセキュアなコンテンツキャッシングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 15:24:06 GMT)
Efficient Consensus Model based on Proximal Gradient Method applied to
Convolutional Sparse Problems [2.3] 我々は、勾配近似(PG)アプローチに基づく効率的なコンセンサスアルゴリズムの理論解析を導出し、詳述する。
提案アルゴリズムは、異常検出タスクに対する別の特別な畳み込み問題にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 20:52:48 GMT)
Oblivious Data for Fairness with Kernels [1.6] 感度・非感度特性が利用できる場合のアルゴリズムフェアネスの問題について検討する。
このような不愉快な特徴を生成するための重要な要素は、ヒルベルト空間評価条件予測である。
本稿では,プラグインアプローチを提案し,推定誤差の制御方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 19:44:18 GMT)
Do We Need Online NLU Tools? [1.0] 本稿では,アプリケーションに最適な意図認識アルゴリズムを選択するための基準を提案する。
我々は、選択したパブリックNLUサービスと、インテント認識のための選択されたオープンソースアルゴリズムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 13:58:47 GMT)
A Note on Rich Incomplete Argumentation Frameworks [0.9] リッチIAFは、以前IAFやCAFで導入された3種類の不確実性を組み合わせたものである。
IAFよりも厳密に表現力のあるこの新モデルは、計算複雑性の爆発に苦しむことはない。
SATに基づく既存の計算手法は、新しいフレームワークに容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 14:33:35 GMT)
Application of Deep Learning-based Interpolation Methods to Nearshore
Bathymetry [0.8] 本研究では, 深層学習に基づく深層水深計測手法について, 疎度, マルチスケール計測による評価を行った。
本稿では, 深部ニューラルネットワーク(DNN)を用いて, 深部潜水量計の後方推定を計算し, 後方分布からサンプルを抽出する条件付き生成逆ネットワーク(cGAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 08:22:00 GMT)
A Compact Fermion to Qubit Mapping [0.4] 従来の局所写像を、キュービット〜モード比および写像作用素の局所性の両方で上回る新しいフェルミオンを量子ビット写像に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 14:04:12 GMT)
Learning to Predict the 3D Layout of a Scene [0.4] 本稿では,単一のRGB画像のみを使用する手法を提案し,LiDARセンサを持たないデバイスや車両に適用できるようにする。
KITTIデータセットは,クラスラベル付き道路交通シーン,2D境界ボックス,自由度7自由度3Dアノテーションで構成される。
我々は、公式のKITTIベンチマークで要求されるように、結合閾値70%の3次元交差で測定された適度に困難なデータに対して平均47.3%の平均精度を達成し、従来の最先端のRGBのみの手法よりも大きなマージンで上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 17:23:30 GMT)
GraphKKE: Graph Kernel Koopman Embedding for Human Microbiome Analysis [0.3] 時間進化グラフの埋め込みを学習する手法を提案する。
提案手法は,生成した合成データと実世界のデータの両方において,時間進化グラフの一時的な変化を捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 12:06:13 GMT)
A search for neutron to mirror-neutron oscillations [0.2] ウルトラコールド中性子貯蔵測定による天体物理学的な研究と地球実験は、中性子とミラー-中性子の振動について研究している。
これらの超低温中性子貯蔵実験の最近の分析は、中性子とミラー-中性子の振動と解釈される統計学的に重要な異常信号を生み出している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 18:48:09 GMT)
Synthetic Observational Health Data with GANs: from slow adoption to a
boom in medical research and ultimately digital twins? [0.2] 患者に関するデータとそれを保護するための規制が、非常にプライベートな性質を持っているため、獣の潜在能力は明らかにされていない。
Generative Adversarial Networks (GAN) は、現実的な合成データを生成する生成モデルを学ぶための画期的な方法として最近登場した。
GANは、データ不足、クラス不均衡、まれな疾患、プライバシの保護など、医療における一般的な問題に関連する機能を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 05:27:34 GMT)
Explainable Incipient Fault Detection Systems for Photovoltaic Panels [0.1] XFDDSはモデルベースとデータ駆動フレームワークを組み合わせたハイブリッドアプローチである。
PVパネル用モデルベースFDDは、初期断層を検出するための低照射条件下での高忠実度モデルが欠如している。
データ駆動型FDDメソッドでは、説明可能性の欠如、サンプルインスタンスの機能変数、偽アラームなどが問題となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 14:26:29 GMT)
Stoquastic ground states are classical thermal distributions [0.1] a) フラストレーションフリーハミルトニアンの基底状態から生じる分布、(b) フラストレーションフリーハミルトニアンの基底状態から生じる分布、(c) 局所古典ハミルトニアンのギブス分布、(d) 実数値のディープボルツマンマシンで表される分布。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 02:39:44 GMT)
Exploring Constraint Handling Techniques in Real-world Problems on
MOEA/D with Limited Budget of Evaluations [0.0] 我々は,MOPソルバであるMOEA/Dに対する異なる制約処理技術(CHT)の効果を検討することに注力する。
我々は,決定空間である三段階罰則の探索に焦点をあてた,シンプルで効果的なCHTを導入する。
本研究の結果は,CHTが最良であるにもかかわらず,新たに提案した3段階罰則が競合する結果となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 08:51:53 GMT)
Using Data Analytics to predict students score [0.0] 科学、技術、工学、数学(STEM)の強力な基盤は、過去50年間シンガポールの発展を支えてきた。
本稿では,2012年と2015年のPISAデータを用いて,学生のスコアを予測する機械学習手法を開発した。
得られた洞察は、政策定式化に有用な教育の新しい視点を持つのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 13:04:55 GMT)
Universal finite-time thermodynamics of many-body quantum machines from
Kibble-Zurek scaling [0.0] 消散エネルギ化と緩やかな浴槽を動力とする量子エンジンを考える。
非常に一般的な条件下では、出力処理はキブル・ズレーク機構によって制御されることを示す。
また、エンジンが重要になるにつれて効率と電力がどう変化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 03:09:53 GMT)
Towards the Development of 3D Engine Assembly Simulation Learning Module
for Senior High School [0.0] この研究は、ISO 25010の品質基準を応用評価に用いた。
この研究は、教師が授業を強化するために使えるエンジンシミュレーション学習アセンブリを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 10:45:29 GMT)
Theoretical methods to treat a single dissipative bosonic mode coupled
globally to an interacting many body system [0.0] 本稿では,世界規模でボソニックモードに結合した格子上での相互作用する多体系の力学を記述することができる2つのアプローチを提案する。
提案手法のベンチマークとして,空洞モードに結合したBose-Hubbard鎖の完全な量子進化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 08:52:46 GMT)
Spin and Entanglement in General Relativity [0.0] 先程の論文では、Stueckelberg-Horwitz-Piron(SHP)理論の古典的および量子相対論的ダイナミクスが一般相対性理論(GR)に埋め込まれていることが示されている。
ここではSHP理論、特に相対論的量子論の枠組みにおけるスピン理論の定式化について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 09:47:23 GMT)
Spin Structure and Resonant Driving of Spin-1/2 Defects in SiC [0.0] 炭化ケイ素の遷移金属(TM)欠陥はスピンコヒーレンス特性が好ましい。
我々は、原子の$D$シェルに1/2のスピンを持つ1つの活性電子を持つTM欠陥をモデル化する。
スピン軌道結合は、追加の許容遷移と$g$-tensorの修正につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 17:38:10 GMT)
Some results on the rotated infinitely deep potential and its coherent
states [0.0] 異なる量子系の回転バージョンを無限に深いポテンシャルとみなし、この回転の結果のいくつかを考察する。
我々はスワンソンモデルに関して差が生じていることを示し、主な原因は、ここでは、異なるヒルベルト空間を持つ仕事の技術的必要性である。
また、ガゼウ・クラウダーコヒーレント状態も構築し、それらの性質を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 10:01:16 GMT)
SOCAIRE: Forecasting and Monitoring Urban Air Quality in Madrid [0.0] 本稿では,ニューラルネットワーク,統計モデル,ネストモデルに基づく運用ツールであるSOCAIREを提案する。
大気汚染の過去の濃度、人間の活動、数値汚染の推定、数値天気予報など、大気汚染に影響を及ぼす可能性のある各コンポーネントをモデル化することに焦点を当てている。
このツールは現在マドリードで運用されており、48時間にわたって毎日の空気の質を予測している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 09:39:10 GMT)
Rotation-time symmetry in bosonic systems and the existence of
exceptional points in the absence of $\mathcal{PT}$ symmetry [0.0] レーザー励起の存在下でのオープンボソニック系の対称性について検討した。
これらの系を記述する非エルミート的ハミルトニアンは特別な場合のみパリティ時間(calPT$)対称である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 19:46:03 GMT)
Relativistic electron-impact ionization of hydrogen atom from its
metastable 2S-state in the symmetric/asymmetric coplanar geometries [0.0] 我々は、対称および非対称コプラナー測地に対する最初のボルン近似を解析的に計算した。
この過程は相対論的ディラック形式主義を用いて研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 08:59:44 GMT)
Recursive Deep Prior Video: a Super Resolution algorithm for Time-Lapse
Microscopy of organ-on-chip experiments [0.0] 我々は、よく知られたDeep Image Prior(DIP)を、トレーニングを必要とせずにTLM Video Super Resolution(SR)に拡張する、新しいディープラーニングベースのアルゴリズムを提案する。
結果は、最先端の訓練されたディープラーニングSRアルゴリズムと比較され、優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 14:36:33 GMT)
Quantum versus classical chirps in a Rydberg atom [0.0] チャープ駆動リドバーグ原子における量子力学と古典的進化の相互作用を論じる。
運転とケプラー周波数間の持続的な1:1と2:1の共鳴について詳細に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 21:30:22 GMT)
Quantum field theory from first principles [0.0] 物理システムを構成するメモリレジスタ更新のアルゴリズムとして物理法則をどのように見ることができるかを示す。
我々は、同じセルオートマトンがフェルミオン場力学とマクスウェルの方程式の両方を引き起こす方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 15:07:39 GMT)
Quantum Advantage in Information Retrieval [0.0] 我々は、Torpedo Gameという関連するタスクを導入し、それと同等のランダムアクセスコードよりも大きな量子優位性を持つことを示す。
我々は,任意の有界メモリ情報検索タスクにおいて量子優位性を実現する量子システムの特性をピンポイントで示す。
我々のTorpedo Gameの完全クォート戦略は、非コンテクスチュアルな隠れ変数との一貫性の最も強いタイプを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 19:00:19 GMT)
Pseudo Random Number Generation through Reinforcement Learning and
Recurrent Neural Networks [0.0] Pseudo-Random Number Generator (PRNG) は乱数の性質を近似する数列を生成するアルゴリズムである。
本稿では,PRNGをゼロから生成するタスクに対する強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 14:55:48 GMT)
Preparing Weather Data for Real-Time Building Energy Simulation [0.0] 本研究では,異常検出や不足値の埋入を含む気象データの品質管理のための枠組みを提案する。
提案手法は, 高精度かつ高速な品質制御により, リアルタイムなビルディングシミュレーションを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 09:18:07 GMT)
Photon recoil and laser focusing limits to Rydberg gate fidelity [0.0] 自由度が運動する中性原子の内部状態の絡み合いから生じるリドベルク門の忠実度を定量化する。
これは、原子が内部状態の重畳状態にあるときに起こるが、これらの状態のうちの1つのみが可視光子または紫外線光子によって操作される。
この状況を記述したシュル「オーディンガー方程式」が提示され、2つのケースが探索される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 04:05:54 GMT)
On tuning deep learning models: a data mining perspective [0.0] 4種類のディープラーニングアルゴリズムをチューニングとデータマイニングの観点から検討した。
特徴の数は、ディープラーニングアルゴリズムの精度の低下に寄与していない。
データマイニングの観点で、信頼できる結果に到達するためには、均一な分布がより重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 14:40:42 GMT)
Novel Classification of Ischemic Heart Disease Using Artificial Neural
Network [0.0] 虚血性心疾患 (IHD) は, 不安定狭心症, 心筋梗塞, 急激な心死で発症する前, 静電気泳動による微妙な病態である。
パラメータ抽出型心拍変動(HRV)信号に適用した機械学習技術は、いくつかの心臓疾患の早期診断において貴重な支援であると考えられる。
本研究は,965名の被験者の大規模なコホートにおいて,ANNに対して適用された線形および非線形のHRVパラメータを用いて,高い精度でIHD患者を識別できる特徴を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 13:00:06 GMT)
Noninteracting Electrons in a Prototypical One-Dimensional Sinusoidal
Potential [0.0] 非相互作用電子を含む一次元金属単原子固体の原型モデルについて検討した。
時間に依存しないシュロディンガー方程式は、バンド構造と波動関数の数値解を求めるMathieu方程式として還元変数で記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 18:14:51 GMT)
Machine Learning approach to muon spectroscopy analysis [0.0] 我々は、ミューオン分光実験からデータを分析するツールとして、主成分分析(PCA)と呼ばれる教師なし機械学習アルゴリズムを適用した。
PCAは、非対称性曲線の小さな違いに焦点を合わせ、研究されたサンプルについて事前の仮定なしで機能する。
ミューオン分光実験において,PCA法は相転移の検出に有効であり,電流解析の代替として有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 18:00:34 GMT)
Latent Adversarial Debiasing: Mitigating Collider Bias in Deep Neural
Networks [0.0] 衝突型バイアスは、ニューラルネットワークが対処できないようなサンプル選択バイアスの有害な形態である。
本研究は,潜在性逆境障害を用いたバイアス非結合トレーニングデータを生成することにより,この対策を緩和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 10:53:45 GMT)
Gravity-induced entanglement in optomechanical systems [0.0] 光学系における重力誘起絡み合い現象について検討する。
ニュートン重力による位相差は、分離された空洞における光子の大きな絡み合いにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 03:13:24 GMT)
GL-Coarsener: A Graph representation learning framework to construct
coarse grid hierarchy for AMG solvers [0.0] 代数的多重グリッド法(英: Algebraic multi-grid method、AMG)は、方程式の大きな線形系を効率的に解くために用いられる数値法である。
本稿では,グラフ表現学習とクラスタリングアルゴリズムを利用した集約型粗大化フレームワークを提案する。
提案手法は,AMG研究分野に機械学習の能力を導入し,今後の研究への新たな視点を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 17:49:09 GMT)
Entanglement of dark electron-nuclear spin defects in diamond [0.0] 複数のP1中心に関連付けられた個々の暗スピンの初期化、制御、絡み合いを示す。
その結果、暗黒電子核スピン欠陥を量子センシング、計算、ネットワークのための量子ビットとして利用するための原理実証が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 14:54:42 GMT)
End-To-End Dilated Variational Autoencoder with Bottleneck
Discriminative Loss for Sound Morphing -- A Preliminary Study [0.0] 本稿では,音のモーフィングのための終端から終端までの変分オートエンコーダ(VAE)について予備的検討を行う。
ダイレーション層(DC-VAE)を持つVAEと、通常の畳み込み層(CC-VAE)を持つVAEの2種類を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 09:47:13 GMT)
Discrete Adjoints for Accurate Numerical Optimization with Application
to Quantum Control [0.0] 本稿では,閉量子系における論理ゲートを実現するための最適制御問題について考察する。
システムは、シンプレクティックパーティショニングされたRunge-Kutta法であるStormer-Verletスキームと区別される。
キャリア波を内蔵したB-スプラインに基づく制御関数のパラメータ化も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 17:27:45 GMT)
DiffusionNet: Accelerating the solution of Time-Dependent partial
differential equations using deep learning [0.0] 本稿では,時間依存偏微分方程式の1次元と2次元の解を解くためのディープラーニングフレームワークを提案する。
2次元過渡熱伝導問題をディリクレ境界条件で解くことでDiffusionNetソルバを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 18:28:42 GMT)
Determining the position of a single spin relative to a metallic
nanowire [0.0] 電気回路近傍の個々の常磁性欠陥のナノスケール局在化は、強いスピン-マイクロ波光子結合を持つハイブリッド量子デバイスを実現するための重要なステップである。
基板上に堆積した金属ナノワイヤ近傍のダイヤモンド中の個々のNV中心の配列を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 17:14:50 GMT)
DeepMorph: A System for Hiding Bitstrings in Morphable Vector Drawings [0.0] DeepMorphはベクトル描画のための情報埋め込み技術である。
本手法は描画プリミティブを摂動することで画像にビットストリングを埋め込む。
本手法は,印刷図面の実際の画像からビットストリングを確実に回収することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 11:55:39 GMT)
Deep Residual Local Feature Learning for Speech Emotion Recognition [0.0] 音声感情認識(SER)は、コールセンターサービスのようなサービス効率を改善するために、今日ではグローバルビジネスにおいて重要な役割を担っている。
最近のSERはディープラーニングアプローチに基づいているが、ディープラーニングの効率はレイヤーの数に依存する。
本稿では,既存の局所特徴学習ブロック(LFLB)の再設計を提案する。
DeepResLFLBは3つのカスケードブロックからなる: LFLB、残留局所特徴学習ブロック(ResLFLB)、多層パーセプトロン(MLP)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 11:04:31 GMT)
Cryogenic amplification of image-charge detection for readout of quantum
states of electrons on liquid helium [0.0] 液体ヘリウム上の電子の量子状態の画像電荷検出は、単一電子量子ビットの読み出しに使用できる可能性がある。
我々は低消費電力90 muWの2段階増幅方式を実験的に実証した。
検出された画像チャージ信号を1段および2段増幅方式で比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 00:47:42 GMT)
Combining Determinism and Indeterminism [0.0] 双免疫対称群は点収束トポロジーに関してSym$(mathbbN)$で密であることを示す。
二重免疫対称群の完全な構造とその1つ以上の二重免疫再構成によって生成される部分群は、不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 18:22:48 GMT)
An investigation on the nonclassical and quantum phase properties of a
family of engineered quantum states [0.0] この論文の主な焦点は、工学化された量子状態の族における非古典的および位相的性質の研究である。
これらの状態の美しさは、量子超越性を確立するために使用できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 12:01:11 GMT)
A Theory on AI Uncertainty Based on Rademacher Complexity and Shannon
Entropy [0.0] 本稿では,古典的ラデマッハ複雑性とシャノンエントロピーに基づくAI深層学習ニューラルネットワークの不確実性調査に関する理論的議論を行う。
本稿では, 分類問題に対するAIの精度と正確性に関する理論的研究のために, シャノンエントロピーに関する0.5近い基準を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 04:34:45 GMT)
A Temporal Convolution Network Approach to State-of-Charge Estimation in
Li-ion Batteries [0.0] State of Charge (SOC) は、利用可能なバッテリー容量と総容量の比率であり、パーセンテージで表される。
SOCを正確に推定し、EVで使用中に利用可能な範囲を決定することが重要である。
時間的畳み込みネットワーク (TCN) を用いてSOCを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Nov 2020 11:27:15 GMT)