Self-Attention with Cross-Lingual Position Representation [112.1] 位置符号化(PE)は、自然言語処理タスクの単語順序情報を保存し、入力シーケンスの固定位置インデックスを生成する。
語順が異なるため、言語間の位置関係をモデル化することは、SANがこの問題に取り組むのに役立つ。
我々は、入力文のバイリンガル認識潜在構造をモデル化するために、言語間位置表現によるSANを拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 17:07:06 GMT)
PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Cloud
Understanding [107.0] 本研究では,3次元表現学習の研究を支援することを目的とする。
教師なし事前学習が3Dシーンの大規模なソースセットに与える影響を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 00:42:46 GMT)
Reducing Confusion in Active Learning for Part-Of-Speech Tagging [100.1] アクティブラーニング(AL)は、データ選択アルゴリズムを使用して、アノテーションコストを最小限に抑えるために有用なトレーニングサンプルを選択する。
本研究では、特定の出力タグのペア間の混乱を最大に低減するインスタンスの選択問題について検討する。
提案するAL戦略は,他のAL戦略よりも有意差で優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 01:20:52 GMT)
Few-shot Classification via Adaptive Attention [93.1] ごく少数の参照サンプルに基づいて,クエリサンプル表現を最適化し,高速に適応する新しい数ショット学習手法を提案する。
実験で実証したように,提案モデルでは,様々なベンチマーク数ショット分類と微粒化認識データセットを用いて,最先端の分類結果を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 15:15:20 GMT)
CancerNet-SCa: Tailored Deep Neural Network Designs for Detection of
Skin Cancer from Dermoscopy Images [71.7] 皮膚がんはアメリカ合衆国で最も頻繁に診断されるがんである。
本研究では,皮膚内視鏡画像から皮膚がんを検出するための深層神経回路の設計手法である CancerNet-SCa について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 02:17:59 GMT)
Accurate and Lightweight Image Super-Resolution with Model-Guided Deep
Unfolding Network [63.7] 我々は、モデル誘導深部展開ネットワーク(MoG-DUN)と呼ばれるSISRに対する説明可能なアプローチを提示し、提唱する。
MoG-DUNは正確(エイリアスを少なくする)、計算効率(モデルパラメータを減らした)、多用途(多重劣化を処理できる)である。
RCAN, SRDNF, SRFBNを含む既存の最先端画像手法に対するMoG-DUN手法の優位性は、いくつかの一般的なデータセットと様々な劣化シナリオに関する広範な実験によって実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 08:53:20 GMT)
Iterative Text-based Editing of Talking-heads Using Neural Retargeting [43.0] 本稿では,反復的な編集ワークフローを実現する対話ヘッドビデオの編集を行うテキストベースのツールを提案する。
各イテレーションでは、ユーザーは音声の単語を編集し、アーティファクトを減らし、パフォーマンスの非言語的な側面を操作するために必要な口の動きをさらに洗練することができる。
我々のツールは、ターゲットのアクタービデオの2～3分しか必要とせず、各イテレーションのビデオを約40秒で合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 01:05:55 GMT)
Federated Learning with Compression: Unified Analysis and Sharp
Guarantees [39.1] 通信コストは、数百万のデバイスからモデルを学ぶために分散最適化アルゴリズムをスケールアップする上で、重要なボトルネックとなることが多い。
フェデレーション圧縮と計算の通信オーバーヘッドに対処する2つの顕著な傾向は、信頼できない圧縮と不均一な通信である。
等質データと異質データの両方における収束度を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 04:33:08 GMT)
Multimodal Deep Generative Models for Trajectory Prediction: A
Conditional Variational Autoencoder Approach [34.7] 本研究では,人間の行動予測に対する条件付き変分オートエンコーダアプローチに関する自己完結型チュートリアルを提供する。
本チュートリアルの目的は,人間の行動予測における最先端の手法の分類をレビューし,構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 00:13:47 GMT)
Policy Teaching in Reinforcement Learning via Environment Poisoning
Attacks [33.4] 本研究では,攻撃者が学習環境を害し,攻撃者が選択したターゲットポリシーの実行を強制する強化学習に対するセキュリティ上の脅威について検討する。
被害者として、無限水平問題設定における報酬を最大化するポリシーを見つけることを目的としたRLエージェントを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 16:54:45 GMT)
Value Cards: An Educational Toolkit for Teaching Social Impacts of
Machine Learning through Deliberation [32.7] Value Card(バリューカード)は、様々な機械学習モデルの社会的影響を、学生や実践者に検討を通じて知らせる教育ツールキットである。
その結果,バリューカードツールキットを用いることで,パフォーマンス指標の技術的定義とトレードオフの両方に対する学生の理解が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 08:45:37 GMT)
A Trace-restricted Kronecker-Factored Approximation to Natural Gradient [32.4] 我々はTKFAC(Trace-restricted Kronecker-factored Approximate Curvature)と呼ばれるフィッシャー情報行列の新しい近似を提案する。
実験により,提案手法は,いくつかのディープネットワークアーキテクチャ上での最先端のアルゴリズムと比較して性能がよいことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 07:47:14 GMT)
Stochastic Talking Face Generation Using Latent Distribution Matching [29.4] ビデオ配信の複数のモードをキャプチャできる教師なしオーディオ・ビデオ生成モデルを提案する。
LRWおよびGRIDデータセットに有効性を示し、ベースラインよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 06:05:24 GMT)
Rank-smoothed Pairwise Learning In Perceptual Quality Assessment [26.6] 階層的確率でペアワイドな経験的確率を正規化することで、より信頼性の高いトレーニング損失がもたらされることを示す。
画像品質評価モデルのトレーニングにおいて,ランクスムースな損失が人間の嗜好を予測する精度を常に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 23:33:14 GMT)
Explainable Composition of Aggregated Assistants [23.9] このようなアシスタントの自動構成におけるプランニングの役割について論じる。
我々は、自動計画の概念が、エンドユーザーに対するアシスタントの内部動作の透明性を確立するのにどのように役立つかを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 02:39:27 GMT)
Q-EEGNet: an Energy-Efficient 8-bit Quantized Parallel EEGNet
Implementation for Edge Motor-Imagery Brain--Machine Interfaces [16.4] 運動画像脳-機械インタフェース(MI-BMI)は、人間の脳と機械間の直接的かつアクセス可能なコミュニケーションをプロミットする。
脳波信号を分類するためのディープラーニングモデルが登場した。
これらのモデルは、メモリと計算要求のため、エッジデバイスの限界を超えることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 11:11:03 GMT)
Zero-Shot Learning with Knowledge Enhanced Visual Semantic Embeddings [16.3] 従来の知識を新しいニューロシンボリック・ロス関数として定式化するCSNL(Common-Sense Based Neuro-Symbolic Loss)を提案する。
CSNLはVSEの視覚的特徴をハイパーネムや属性に関する常識的な規則に従うように強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 22:58:38 GMT)
SuperOCR: A Conversion from Optical Character Recognition to Image
Captioning [14.7] 文字の位置を検知することなく文字を認識する手法を提案する。
これはOCRタスクをイメージキャプションタスクに変換することで実現される。
実験の結果,提案手法は,ライセンスプレート認識と水位計文字認識の両タスクにおいて,既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 06:40:04 GMT)
DmifNet:3D Shape Reconstruction Based on Dynamic Multi-Branch
Information Fusion [14.6] シングルビュー画像からの3Dオブジェクトの再構築は、長年の課題である。
複雑なトポロジーで3次元形状を正確に再構築することは, それまでの作業では困難であった。
2次元画像から任意の位相の高忠実度3次元形状を復元できる動的マルチブランチ情報融合ネットワーク(DmifNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 11:31:27 GMT)
Deep Data Flow Analysis [14.6] ProGraMLは、ディープラーニングのためのプログラム全体のセマンティクスのポータブル表現である。
コンパイラ解析のための現在および将来の学習手法をベンチマークする。
本稿では, ProGraMLを用いて, ダウンストリームコンパイラ最適化タスクにおいて, 標準解析を学習し, 性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 03:29:14 GMT)
Neural Natural Language Inference Models Partially Embed Theories of
Lexical Entailment and Negation [14.4] 本研究は, 語彙的含意と否定に焦点をあてた新しい自然主義的データセットであるモノトニック性NLI(MoNLI)について述べる。
行動評価では、汎用NLIデータセットでトレーニングされたモデルは、否定を含むMoNLIの例で体系的に失敗する。
構造評価では,トップパフォーマンスのBERTベースのモデルが,MoNLIの背後にある単調性アルゴリズムを実装することを学習したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 01:53:49 GMT)
MoNet: Motion-based Point Cloud Prediction Network [13.3] 3次元点雲は周囲環境の3次元情報を正確にモデル化する。
ポイントクラウドは秩序がなく、構造化されていないため、ポイントクラウドの予測は難しい。
そこで我々は,MoNetと呼ばれる新しい動きに基づくニューラルネットワークを提案し,点雲の予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 15:43:31 GMT)
Neural Network Gaussian Process Considering Input Uncertainty for
Composite Structures Assembly [13.3] 本稿では,複合構造集合の入力不確実性を考慮したニューラルネットワークガウス過程モデルを提案する。
NNGPIUは、応答関数が非滑らかで非線形である場合、他のベンチマーク手法よりも優れている。
複合構造アセンブリを例に挙げるが, 本手法は本質的な不確実性を持つ他の工学系にも適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 20:21:28 GMT)
AutoWeka4MCPS-AVATAR: Accelerating Automated Machine Learning Pipeline
Composition and Optimisation [13.1] 本稿では,サロゲートモデル(AVATAR)を用いて,実行せずにMLパイプラインの有効性を評価する手法を提案する。
AVATARは、データセットの特徴に対するMLアルゴリズムの機能と効果を自動的に学習することで、知識ベースを生成する。
AVATARはその妥当性を評価するためにオリジナルのMLパイプラインを実行する代わりに、MLパイプラインコンポーネントの機能と効果によって構築されたサロゲートモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 14:05:49 GMT)
Double Meta-Learning for Data Efficient Policy Optimization in
Non-Stationary Environments [12.5] 我々は、マルチタスク学習問題とみなすことができる非定常環境の学習モデルに興味を持っている。
モデルなし強化学習アルゴリズムは、広範囲なサンプリングを犠牲にしてマルチタスク学習において優れた性能を達成することができる。
モデルベースのアプローチは最もデータ効率のよい学習アルゴリズムの1つだが、それでも複雑なタスクやモデルの不確実性に苦慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 03:19:35 GMT)
Approximating Ground State Energies and Wave Functions of Physical
Systems with Neural Networks [11.8] 物理系の基底状態解に対する時間独立シュリンガー方程式を解く問題に対処する。
本研究では、基底状態エネルギーと波動関数を近似する変分最適化手法として、エンドツーエンドのディープラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 01:30:52 GMT)
Athena: Constructing Dialogues Dynamically with Discourse Constraints [11.0] 本報告では,一般的な話題や現在の出来事に関する対話システムであるAthenaについて述べる。
本研究では,対話管理に柔軟なトピック非依存のアプローチを開発し,エンティティの一般的な原則とトピックコヒーレンスに基づく対話を動的に構成する。
対話システムアーキテクチャを説明した後、2019年のAlexa Prize Competitionでアテナが参加した会話の分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 00:28:34 GMT)
A Worrying Analysis of Probabilistic Time-series Models for Sales
Forecasting [10.7] 確率的時系列モデルは、不確実性の下で最適な決定を下すのに役立つため、予測分野で人気がある。
販売予測のための3つの顕著な確率的時系列モデルの性能解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 03:31:23 GMT)
Single-stage intake gesture detection using CTC loss and extended prefix
beam search [8.2] 個々の摂取行動の正確な検出は、自動食事監視への重要なステップである。
本稿では,センサデータから得られた確率を直接,スパース摂取検出にデコードする単一ステージアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 01:05:45 GMT)
A Survey on 3D LiDAR Localization for Autonomous Vehicles [7.4] 自動運転車における3D LiDARのローカライゼーションに関する最新の知見を概説し、各手法による結果を分析した。
LiDARセンサーは、自動運転車の完全な自律性を達成する上で、最も重要なセンサーの1つになりつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 17:07:12 GMT)
Deep Smartphone Sensors-WiFi Fusion for Indoor Positioning and Tracking [7.3] 本研究では,ユーザの相対的位置を高精度に推定する深層学習に基づく歩行者致死推定モデルを実装した。
Kalmanフィルタを用いて、WiFiスキャンを受けるたびにユーザの絶対位置を予測できるWiFiを用いてPDRのドリフトを補正する。
最後に,環境の物理的制約を考慮に入れたマップフリープロジェクション法を用いて,カルマンフィルタの結果を調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 14:20:49 GMT)
Terahertz Pulse Shaping Using Diffractive Surfaces [6.9] 本稿では、任意のブロードバンドパルスを所望の光波形に変換するために使用する回折ネットワークを提案する。
結果はテラヘルツスペクトルにおける直接パルス整形の最初の実証となる。
この学習に基づく回折パルス工学フレームワークは、通信、超高速イメージング、分光などの幅広い応用を見出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 03:34:48 GMT)
Physics-informed Neural-Network Software for Molecular Dynamics
Applications [6.9] 分子動力学シミュレータのための物理インフォームドニューラルネットワークに基づく新しい微分方程式解法ソフトウェアPNDを開発した。
Pytorchによる自動微分技術に基づいて,ネットワークをトレーニングするための損失関数として,原子運動方程式,初期条件,境界条件,保存則を柔軟に実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 12:40:10 GMT)
Enhanced Innovized Repair Operator for Evolutionary Multi- and
Many-objective Optimization [5.9] 革新」とは、最適化問題においてパレート最適化(PO)ソリューションの一部または全部の共通関係を学習するタスクである。
近年の研究では、非支配的なソリューションの時系列配列もまた、問題の特徴を学習するのに使える有能なパターンを持っていることが示されている。
本稿では,Pareto-Optimal 集合に向けて,集団構成員を前進させるために必要な設計変数の修正を学習する機械学習(ML-)支援モデル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 10:29:15 GMT)
Spatially Correlated Patterns in Adversarial Images [5.1] 敵の攻撃は、信頼性の高い機械学習ソリューションに向けた研究の進展の大きな障害であることが証明されている。
本稿では,入力画像内の領域を分離分離するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 14:06:59 GMT)
LRTA: A Transparent Neural-Symbolic Reasoning Framework with Modular
Supervision for Visual Question Answering [4.6] 本稿では,視覚的質問応答のための透明なニューラルシンボリック推論フレームワークを提案する。
人間のようにステップバイステップで解決し、各ステップで人間の読みやすい正当性を提供する。
GQAデータセットを用いた実験により、LRTAは最先端モデルよりも大きなマージンで優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 06:39:42 GMT)
Central and Non-central Limit Theorems arising from the Scattering
Transform and its Neural Activation Generalization [4.1] ニューラルアクティベーションST(NAST)と呼ばれる広いニューラルアクティベーション関数を含む散乱変換(ST)の一般化について検討する。
ここでは、非線形関数は入力信号によってニューロンが励起される方法をモデル化する。
その結果、NASTプロセスが複雑で定常でない時系列をどう処理するかを説明し、非ヌルケース下でのNASTに基づく統計的推測への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 14:31:57 GMT)
Variable Compliance Control for Robotic Peg-in-Hole Assembly: A Deep
Reinforcement Learning Approach [4.0] ホールの位置不確実性を考慮したペグ・イン・ホール問題の解法を提案する。
位置制御ロボットのための学習フレームワークを,コンタクトリッチ挿入タスクにおいて広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 04:05:04 GMT)
Human computation requires and enables a new approach to ethical review [3.4] まず、従来の倫理的研究基準に照らされていない新たな懸念について、ループ型コンピューティングについて説明する。
そして、破壊的な新しい技術の急激な変化の中で進化し続けることができる倫理的枠組みを維持するための動的なアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 09:44:29 GMT)
Evaluating Semantic Accuracy of Data-to-Text Generation with Natural
Language Inference [3.4] データ・トゥ・テキスト(D2T)の生成を評価する上での大きな課題は、生成されたテキストの意味的精度を測定することである。
我々は、自然言語推論(NLI)のために事前訓練されたニューラルネットワークモデルに基づいて、D2T生成の意味的精度を評価するための新しい指標を提案する。
近年の2つのD2Tデータセットに対する実験により, 誤ったシステム出力の同定において, 精度の高い測定値が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 16:37:28 GMT)
Use of Student's t-Distribution for the Latent Layer in a Coupled
Variational Autoencoder [2.9] 結合変分オートコーダは、MNIST数値の生成したレプリカの精度とロバスト性の向上を示す。
潜伏層は、学生のt分布を用いて重テール崩壊を包含する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 21:55:36 GMT)
Deep learning for video game genre classification [2.7] 本稿では,この問題を解決するためのマルチモーダルディープラーニングフレームワークを提案する。
我々は、画像、記述テキスト、タイトルテキスト、ジャンル情報を含む21のジャンルから5万のビデオゲームからなる大規模なデータセットをコンパイルする。
その結果、マルチモーダルフレームワークは現在の最先端の画像ベースモデルやテキストベースモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 22:31:43 GMT)
Visual Recognition of Great Ape Behaviours in the Wild [2.4] 本稿では,深層学習を利用した視覚行動認識システムを提案する。
9つのコア猿の行動を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 10:27:21 GMT)
Self-adapting Robustness in Demand Learning [1.9] 本研究では,需要モデルあいまいさの存在下で,有限期間にわたる動的価格付けについて検討する。
データから真のモデルパラメータを学習するARL(Adaptively-robust-learning)価格ポリシを開発する。
我々は,ARLの自己適応的あいまいさセットの挙動を特徴付け,収益損失の規模と顧客到着パターンとの関係を強調する後悔の限界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 01:15:54 GMT)
Supervised deep learning prediction of the formation enthalpy of the
full set of configurations in complex phases: the $\sigma-$phase as an
example [1.8] 固体化学におけるいくつかの特性の予測に機械学習をどのように利用できるかを示す。
特に、与えられた複雑な結晶相の形成熱を予測するのに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 22:07:15 GMT)
On-Chip Error-triggered Learning of Multi-layer Memristive Spiking
Neural Networks [1.8] オンライン3次重み更新を用いた局所的,勾配に基づく,エラートリガー付き学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,多層SNNを記憶型ニューロモルフィックハードウェアでオンライントレーニングすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 19:44:19 GMT)
Optimistic search strategy: Change point detection for large-scale data
via adaptive logarithmic queries [1.3] 変更点検出は、データセグメント化時の適合性の改善を記述したゲイン関数の最大値の探索として、しばしば定式化される。
我々は、ゲイン関数の特定の構造を利用した楽観的な探索戦略を$O(log T)$で提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 23:50:55 GMT)
A method based on encryption and node rating for securing the RPL
protocol communications in the IoT ecosystem [1.1] 暗号化を含むロバストなハイブリッド手法は、RPLプロトコルの関心事を解決するための効率的なアプローチとして用いられる。
DSH-RPLは偽陽性率を18.2%以上、23.1%以上減少させ、偽陰性率を16.1%以上、22.78%以上減少させる。
また、パケットの送出速度は19.68%、25.32%以上増加し、SecTrust-RPLやIBOOS-RPLと比較して26%と31%以上上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 09:27:38 GMT)
Contextual Interference Reduction by Selective Fine-Tuning of Neural
Networks [1.0] 本研究では,不整合前景対象オブジェクト表現の干渉におけるコンテキストの役割について検討する。
私たちはボトムアップとトップダウンの処理パラダイムの恩恵を受けるフレームワークに取り組んでいます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 20:11:12 GMT)
Sensing Ambiguity in Henry James' "The Turn of the Screw" [0.9] この研究は、計算テキスト分析と文芸分析を組み合わせて、特定のテキストにおけるあいまいさが意味を形成する上で重要な役割を担っているかを示す。
我々は、ヘンリー・ジェームズの19世紀の小説『ザ・ターン・オブ・ザ・スクリュー』におけるあいまいさの役割について、人文科学でよく知られた議論を再考する。
我々は,コサインの類似性と単語移動者の距離が,最も微妙な文体におけるあいまいさを検出するのに十分敏感であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 17:53:41 GMT)
MRI-Guided High Intensity Focused Ultrasound of Liver and Kidney [0.6] 高強度集束超音波(HIFU)は、非侵襲的な方法で人体内部の深部における局所的な温度上昇を達成するために用いられる。
腎および肝臓のMR温度マッピングにおける最近の技術進歩について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 09:37:06 GMT)
Learn to Bind and Grow Neural Structures [0.4] 我々は、新しいタスクのためのニューラルアーキテクチャを漸進的に学習する新しいフレームワーク、Learning to Bind and Growを紹介する。
私たちのアプローチの中心は、共有マルチタスクアーキテクチャ空間の新しい、解釈可能な、パラメータ化です。
連続学習ベンチマークの実験により、我々のフレームワークは、以前の拡張ベースのアプローチと相容れない性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 09:40:26 GMT)
Control for Multifunctionality: Bioinspired Control Based on Feeding in
Aplysia californica [0.3] 我々は,ニューラルバースト活動と簡単なバイオメカニクスをリアルタイムに高速にモデル化できるハイブリッドBooleanモデルフレームワークを開発した。
Aplysia californica 摂餌の多機能モデルについて述べる。
実験可能な仮説を定式化し,ロボット制御と神経科学への応用について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 14:25:23 GMT)
Unitary transformation of the electronic Hamiltonian with an exact
quadratic truncation of the Baker-Campbell-Hausdorff expansion [0.0] 現在の量子ハードウェアと短期量子ハードウェアの電子構造問題への応用は、量子ビット数、コヒーレンス時間、ゲート忠実度によって非常に制限されている。
本稿では,ハミルトニアン・ハーミティシティの保存とベーカー・カンベル・ハウスドルフ拡大の正確な2次切断を組み合わせた新しいドレッシング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 17:17:48 GMT)
Transforming variables to central normality [0.0] 変数をより正常にするためには、変数を前処理するのが慣例である。
Box-Cox と Yeo-Johnson 変換は、このためによく知られたツールである。
本稿では、これらの変換の修正と、オフ値に対して頑健な変換パラメータの推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 17:41:33 GMT)
Seminar and Training Programs Recommender System for Faculty Members of
Higher Education Institution [0.0] 研究者はDescriptive Developmental Method of Researchを使用して、現在の問題や遭遇した課題に関する情報を収集した。
対象は,24名の教員が対象とした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 00:53:51 GMT)
Resolution Dependent GAN Interpolation for Controllable Image Synthesis
Between Domains [0.0] 本稿では,StyleGANアーキテクチャの生成モデル間を解像度依存的に補間する手法を提案する。
これにより、全く新しい領域から画像を生成し、出力の性質をある程度制御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 14:31:00 GMT)
Query Game 2.0: Improvement of a Web-Based Query Game for Cavite State
University Main Campus [0.0] この研究は、学生が構造化クエリ言語を学ぶための新しいメカニックとゲームプレイを生み出した。
この強化は、ゲームで遊ぶ1人以上の生徒の相互作用にも焦点が当てられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 06:43:05 GMT)
Predicting impurity spectral functions using machine learning [0.0] ニューラルネットワーク(NN)とカーネルリッジ回帰(KRR)の両方の機械学習モデルがアンダーソン不純物モデルスペクトル関数を正確に予測できるかどうかを検討する。
NNモデルでは,標準単位の点平均絶対誤差を0.003まで下げることで,AIMスペクトル関数を正確に予測できることが示されている。
トレーニングされたNNモデルは、KRRに基づくモデルよりも優れており、従来のAIMソルバよりも105ドルのオーダーで高速化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 04:28:29 GMT)
Investigating the Influence of Computer Anxiety on the Academic
Performance of Junior Secondary School Students in Computer Studies in
Nigeria [0.0] ナイジェリアのコンピュータ研究における中学生のコンピュータ不安が学業成績に及ぼす影響について検討した。
この研究で使われた研究機器は、コンピュータの不安尺度であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 12:32:23 GMT)
General error mitigation for quantum circuits [0.0] 量子回路における誤差の影響を緩和する一般的な手法を概説する。
この方法は、最大4キュービットのランダムに生成された回路を用いて、異なるIBM Q量子デバイスでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 20:21:14 GMT)
Deep Learning-Based Computer Vision for Real Time Intravenous Drip
Infusion Monitoring [0.0] 本稿では,深層学習に基づくコンピュータビジョンを用いた静脈内(IV)注入時の流れのリアルタイムモニタリングについて検討する。
提案システムは、カメラを用いてIV滴注入キットとディープラーニングに基づくアルゴリズムを用いて、取得したフレームを2つの異なる状態に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 18:26:44 GMT)
Computation harvesting in road traffic dynamics [0.0] 本稿では,人間の脳などの自然計算システムに追従する計算モデルを提案する。
特に,リッチセンサから収集したIoTデータを用いた「計算収穫」の概念に基づく手法を提案する。
そこで本研究では,実際の道路交通を用いたデータ計算による予測タスクを行い,収穫の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 08:22:19 GMT)
Atom-field correlations in the weak-excitation limit of absorptive
optical bistability [0.0] 吸収光ビスタビリティの弱励起限界における安定状態および1次時間変化原子-場相関関数を計算した。
特定の重点は、消滅する光子損失速度から得られる集合強結合の限界に置かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 14:59:11 GMT)
Absorption-Based Diamond Spin Microscopy on a Plasmonic Quantum
Metasurface [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)センターは、主要な量子センサープラットフォームとして出現している。
プラズモニック量子センシングメタサーフェス(PQSM)は、局在表面プラズモンポラリトン共鳴と長距離レイリー・ウード異常モードを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 22:55:57 GMT)
A Secure Deep Probabilistic Dynamic Thermal Line Rating Prediction [0.0] 本稿では、動的熱線評価(DTLR)の時差予測のための安全かつ鋭い確率予測モデルを提案する。
提案したDTLRのセキュリティは、実際のDTLRを超えるDTLR予測の頻度を制限する。
カスタマイズされたコスト関数を導入することで、ディープニューラルネットワークは、要求される超過確率に基づいてDTLRセキュリティを検討するように訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Nov 2020 23:20:58 GMT)