ROME: Robustifying Memory-Efficient NAS via Topology Disentanglement and
Gradients Accumulation [107.6] 単一パスに基づく微分可能なニューラルアーキテクチャ探索は、計算コストの低減とメモリフレンドリな性質に優れた長所がある。
RObustifying Memory-Efficient NAS (ROME) と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は高い性能とロバスト性を有し,多数の標準ベンチマークで最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 06:34:07 GMT)
Learning a Contact-Adaptive Controller for Robust, Efficient Legged
Locomotion [95.2] 四足歩行ロボットのためのロバストコントローラを合成するフレームワークを提案する。
高レベルコントローラは、環境の変化に応じてプリミティブのセットを選択することを学習する。
確立された制御方法を使用してプリミティブを堅牢に実行する低レベルコントローラ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 19:03:06 GMT)
Betrayed by Motion: Camouflaged Object Discovery via Motion Segmentation [93.2] 本研究では,映像中のキャモフラージュされた物体を検出する計算アーキテクチャを設計し,特に物体のセグメンテーションを行うために動作情報を活用する。
最初の大規模な移動カモフラージュ動物(MoCA)ビデオデータセットを収集した。
提案手法の有効性を実証し,動作のみに依存して,DAVIS2016上の教師なしセグメンテーションプロトコル上での競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:59:08 GMT)
Re-identification = Retrieval + Verification: Back to Essence and
Forward with a New Metric [89.0] 我々は、新しい再同定指標として、Genuine Open-set re-ID Metric (GOM)を提案する。
GOMは、検索と検証を行う効果を単一の統一メトリックにバランスさせる。
GOMはリID性能の人間の視覚的評価と整合性に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:11:19 GMT)
COCOI: Contact-aware Online Context Inference for Generalizable
Non-planar Pushing [87.7] 一般的なコンタクトリッチな操作問題は、ロボット工学における長年の課題である。
深層強化学習は、ロボット操作タスクの解決に大きな可能性を示している。
動的プロパティのコンテキスト埋め込みをオンラインにエンコードする深層RL法であるCOCOIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 08:20:21 GMT)
Learning Stabilizing Controllers for Unstable Linear Quadratic
Regulators from a Single Trajectory [85.3] 線形2次制御器(LQR)としても知られる2次コストモデルの下で線形制御器を研究する。
楕円形不確実性集合内の全ての系を安定化させる制御器を構成する2つの異なる半定値プログラム(SDP)を提案する。
高い確率で安定化コントローラを迅速に識別できる効率的なデータ依存アルゴリズムであるtextsceXplorationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 09:40:25 GMT)
Learning Deformable Tetrahedral Meshes for 3D Reconstruction [78.1] 学習に基づく3次元再構成に対応する3次元形状表現は、機械学習とコンピュータグラフィックスにおいてオープンな問題である。
ニューラル3D再構成に関するこれまでの研究は、利点だけでなく、ポイントクラウド、ボクセル、サーフェスメッシュ、暗黙の関数表現といった制限も示していた。
Deformable Tetrahedral Meshes (DefTet) を, ボリューム四面体メッシュを再構成問題に用いるパラメータ化として導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 19:52:13 GMT)
Learning from Failure: Training Debiased Classifier from Biased
Classifier [76.5] ニューラルネットワークは、所望の知識よりも学習が簡単である場合にのみ、素早い相関に依存することを学習していることを示す。
本稿では,一対のニューラルネットワークを同時にトレーニングすることで,障害に基づくデバイアス化手法を提案する。
本手法は,合成データセットと実世界のデータセットの両方において,各種バイアスに対するネットワークのトレーニングを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 07:41:57 GMT)
Studying Taxonomy Enrichment on Diachronic WordNet Versions [70.3] 本稿では,資源の乏しい環境での分類拡張の可能性について検討し,多数の言語に適用可能な手法を提案する。
我々は、分類の豊かさを訓練し評価するための新しい英語とロシア語のデータセットを作成し、他の言語のためのそのようなデータセットを作成する技術を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:49:37 GMT)
3D Registration for Self-Occluded Objects in Context [66.4] このシナリオを効果的に処理できる最初のディープラーニングフレームワークを紹介します。
提案手法はインスタンスセグメンテーションモジュールとポーズ推定モジュールから構成される。
これにより、高価な反復手順を必要とせず、ワンショットで3D登録を行うことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 08:05:28 GMT)
DeepClimGAN: A High-Resolution Climate Data Generator [60.6] 地球系モデル(ESM)は、気候変動シナリオの将来の予測を生成するためにしばしば用いられる。
妥協として、エミュレータはかなり安価であるが、ESMの複雑さを全て備えているわけではない。
本稿では, ESMエミュレータとして, 条件付き生成逆数ネットワーク(GAN)の使用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 20:13:37 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation of a Pretrained Cross-Lingual Language
Model [58.3] 最近の研究は、大規模未ラベルテキストに対する言語間言語モデルの事前学習が、大幅な性能向上をもたらすことを示唆している。
本稿では,絡み合った事前学習した言語間表現からドメイン固有の特徴を自動的に抽出する,教師なし特徴分解手法を提案する。
提案モデルでは、相互情報推定を利用して、言語間モデルによって計算された表現をドメイン不変部分とドメイン固有部分に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:00:42 GMT)
Towards Transferable Adversarial Attack against Deep Face Recognition [58.1] ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は敵の例に弱いことが判明した。
転送可能な敵の例は、DCNNの堅牢性を著しく妨げます。
DFANetは畳み込み層で使用されるドロップアウトベースの手法であり,サロゲートモデルの多様性を高めることができる。
クエリなしで4つの商用APIをうまく攻撃できる新しい対向顔ペアを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 14:07:04 GMT)
Liquid Warping GAN with Attention: A Unified Framework for Human Image
Synthesis [58.1] 我々は、人間の動きの模倣、外見の移入、新しい視点の合成など、人間の画像合成に取り組む。
本稿では,ポーズと形状を乱す3次元ボディーメッシュ回収モジュールを提案する。
我々はまた、人間の動きの模倣、外観伝達、新しいビュー合成を評価するために、新しいデータセット、すなわちiPERデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 04:50:43 GMT)
Purification and Entanglement Routing on Quantum Networks [55.4] 不完全なチャネルフィリティと限られたメモリ記憶時間を備えた量子ネットワークは、ユーザ間の絡み合いを分散することができる。
本稿では,量子ネットワーク上の2ノード間で共有される絡み合いを最大化するための高速パスフィニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 19:00:01 GMT)
New approach to describe two coupled spins in a variable magnetic field [55.4] 外部の時間依存磁場における超微細相互作用によって結合された2つのスピンの進化について述べる。
時間依存的なシュリンガー方程式を表現の変化によって修正する。
この解法は、断熱的に変化する磁場が系を乱すとき、高度に単純化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 17:29:31 GMT)
Global Voxel Transformer Networks for Augmented Microscopy [54.7] 本稿では,拡張顕微鏡のための高度な深層学習ツールであるグローバルボクセルトランスフォーマーネットワーク(GVTNets)を紹介する。
GVTNetはグローバルな情報収集が可能なグローバルなボクセル変換演算子(GVTO)上に構築されている。
提案手法を既存のデータセットに適用し,様々な環境下での3種類の拡張顕微鏡タスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:45:20 GMT)
Data-aided Sensing for Gaussian Process Regression in IoT Systems [48.5] 我々は,インターネット・オブ・シングス・システムにおいて,センサから収集したデータセットの学習にデータアシストセンシングを用いる。
データ支援センシングによるガウス過程回帰の精度向上に寄与し,予測によるマルチチャネルALOHAの修正が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 20:59:51 GMT)
Domain Agnostic Learning for Unbiased Authentication [47.9] ドメインラベルなしでドメインの差分を除去するドメインに依存しない手法を提案する。
潜伏領域は入力と出力の間の不均一な予測関係を学習することによって発見される。
提案手法をメタラーニングフレームワークに拡張し,ドメイン差分除去をより徹底的に進める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 09:13:33 GMT)
MM-COVID: A Multilingual and Multimodal Data Repository for Combating
COVID-19 Disinformation [37.5] このデータセットは、多言語フェイクニュースと関連する社会的コンテキストを提供する。
偽ニュースコンテンツ3981点と、英語、スペイン語、ポルトガル語、ヒンディー語、フランス語、イタリア語の信頼に値する情報7192点を収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 06:04:23 GMT)
AVGZSLNet: Audio-Visual Generalized Zero-Shot Learning by Reconstructing
Label Features from Multi-Modal Embeddings [37.3] マルチモーダル環境でゼロショット学習を一般化するための新しい手法を提案する。
テキスト埋め込みのセマンティックな関連性をゼロショット学習の手段として,音声とビデオの埋め込みを対応するクラスラベルテキスト特徴空間と整列させることにより活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 06:13:16 GMT)
Neighbor Oblivious Learning (NObLe) for Device Localization and Tracking [35.0] 主な理由は、機械学習が同等の精度でGPSクエリよりもはるかにエネルギー効率が高いことである。
本稿では,これらの基本構造情報を利用することができないため,最先端のシステムでは精度が著しく低下していると論じる。
WiFiベースの指紋位置測定と慣性計測ユニット(IMU)ベースのデバイストラッキングを含む2つのアプリケーションにおけるアプローチの有効性を実証し、最先端の予測精度よりも大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 17:25:25 GMT)
Imbalance Robust Softmax for Deep Embeeding Learning [35.0] 近年では、顔認識(FR)と人物再識別(re-ID)の分野での識別的深層埋め込み学習によって、オープンセットの問題を解決する研究が注目されている。
不均衡なトレーニングデータがFRとre-IDのパフォーマンスをソフトマックスまたはその変種で引き起こすもう1つの要因であることがわかった。
オープンセット問題を同時に解決し,データ不均衡の影響を低減できる統合フレームワークIm Balance-Robust Softmax(IR-Softmax)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 00:43:07 GMT)
Low-Resolution Face Recognition In Resource-Constrained Environments [34.1] 本研究では,非パラメトリック低解像度顔認識モデルを提案する。
少数のラベル付きデータサンプルで、トレーニングの複雑さが低く、低解像度の入力イメージでトレーニングすることができる。
提案モデルの有効性は,LFWとCMU Multi-PIEデータセットの実験によって実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 19:14:02 GMT)
Explainable Multivariate Time Series Classification: A Deep Neural
Network Which Learns To Attend To Important Variables As Well As Informative
Time Intervals [32.3] 時系列データは、様々な現実世界のアプリケーションで広く使われている。
このような予測モデルを理解するための重要な基準は、分類に対する時間変化の入力変数の寄与を解明し定量化することである。
本稿では,変数と時間間隔を同時に識別し,分類出力を決定する新しい,モジュール型・畳み込み型特徴抽出・注目機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 19:16:46 GMT)
MEG: Multi-Evidence GNN for Multimodal Semantic Forensics [28.1] フェイクニュースは、画像、テキスト、位置などのモダリティを横断するセマンティックな操作を伴うことが多い。
近年の研究では、画像の再利用という問題に焦点が当てられている。
マルチモーダル・セマンティック・フォサイシクスのための新しいグラフニューラルネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 09:01:28 GMT)
Siamese Tracking with Lingual Object Constraints [28.0] 本稿では、追加の言語制約を受ける視覚オブジェクトの追跡について検討する。
Liなどとは違って、トラッキングに新たな言語制約を課し、トラッキングの新しいアプリケーションを可能にします。
本手法は,制約の妥当性に基づいて,動画の選択的圧縮を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 20:55:08 GMT)
Lesion Harvester: Iteratively Mining Unlabeled Lesions and Hard-Negative
Examples at Scale [27.2] 我々は,DeepLesionデータセットから欠損病変を高精度に抽出するシステムを開発した。
採取した病変の病変検出装置は,元のアノテーションでのみ訓練されたのと同じ変異を著しく上回っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 17:50:20 GMT)
Asymptotics of the Empirical Bootstrap Method Beyond Asymptotic
Normality [25.4] 実験的なブートストラップ推定器の限界分布は, 安定条件下では一定であることを示す。
本稿では,ブートストラップ法を用いて,カバレッジ保証付き信頼区間を構築するための3つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 07:14:30 GMT)
CoKe: Localized Contrastive Learning for Robust Keypoint Detection [24.2] 特徴空間における3種類の距離を最適化するためにキーポイントカーネルを選択することができることを示す。
我々は、教師付きコントラスト学習を含むフレームワーク内で、この最適化プロセスを定式化する。
CoKeは、すべてのキーポイントを論理的に共同で表現するアプローチと比較して、最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:22:35 GMT)
Federated learning with class imbalance reduction [24.0] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、多数のエッジコンピューティングデバイスが協調してグローバルラーニングモデルをトレーニングすることを可能にする技術である。
プライバシー上の懸念から、デバイス上の生データは集中型サーバでは利用できない。
本稿では,生データを意識せずにクラス分布を明らかにするための推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 08:13:43 GMT)
Graph-based Modeling of Online Communities for Fake News Detection [23.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく新しいソーシャルコンテキスト対応フェイクニュース検出フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,1) 配信されたコンテンツの性質,2) ユーザのコンテンツ共有行動,3) 利用者のソーシャルネットワークに関する情報を集約する。
筆者らは,本フレームワークが既存のテキストベースの手法よりも大幅に向上し,二つのドメインの偽ニュースデータセットの最先端結果が得られることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 15:07:48 GMT)
Invertible Neural Networks for Uncertainty Quantification in
Photoacoustic Imaging [22.7] 本研究では、条件付き可逆ニューラルネットワーク(cINN)の概念を活用することにより、この特定の不確実性を扱うための新しいアプローチを提案する。
具体的には、組織酸素化と単画素初期圧力スペクトルを全後確率密度に変換するために一般的に用いられる点推定を超えることを提案する。
提示されたアーキテクチャに基づいて、この情報を利用して検出・定量化するだけでなく、不確かさを補う2つのユースケースを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:11:01 GMT)
Robust image stitching with multiple registrations [22.2] パノラマ生成はコンピュータビジョンにおいて最も広く使われている技法の1つである。
伝統的に、問題は登録、シーム発見、ブレンディングの3つの段階に分けられる。
ここでは、特に大きな深度変化や物体の動きのあるシーンにおいて、単一の登録を使用することでエラーが発生することが多いことを観察する。
代わりに、複数の登録を使用することにより、異なる深さの画像の領域をより正確にキャプチャすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 23:08:39 GMT)
Consolidation via Policy Information Regularization in Deep RL for
Multi-Agent Games [21.5] 本稿では,MADDPG(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)強化学習アルゴリズムにおいて,学習ポリシの複雑さに関する情報理論的制約を導入する。
多エージェント協調型・競争型タスクの実験結果から,これらの環境における学習性能向上のための能力制限型アプローチがよい候補であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:28:27 GMT)
Detecting Hierarchical Changes in Latent Variable Models [20.8] 潜在変数モデルには3つの異なるレベルの変更がある。
変更がどのレベルから来ているかを特定することで、変更の原因を分析することができるため、これらの変更を検出することが重要です。
本稿では,階層的な方法で3つのレベルの変化を検出するための情報理論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 01:34:53 GMT)
Resonance: Replacing Software Constants with Context-Aware Models in
Real-time Communication [19.6] 我々は,Skypeの学習コンテキスト関数に定数を置き換える実験的な手法を提案する。
実世界の3つの実験の経験を述べる。Skypeのオーディオ、ビデオ、トランスポートコンポーネントに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 00:34:56 GMT)
LiDAM: Semi-Supervised Learning with Localized Domain Adaptation and
Iterative Matching [19.6] LiDAMは、ドメイン適応とセルフペース学習の両方に根ざした、半教師付き学習アプローチである。
CIFAR-100データセット上で最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 22:42:54 GMT)
An Empirical Study of Representation Learning for Reinforcement Learning
in Healthcare [19.5] 我々はMIMIC-IIIデータセットにおける敗血症患者のデータを用いて患者の状態を表現した。
逐次的に形成された状態表現は、バッチ設定において効果的なポリシー学習を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 06:37:08 GMT)
Deep Image Clustering with Tensor Kernels and Unsupervised Companion
Objectives [18.7] 我々は,畳み込みニューラルネットワークとテンソルカーネルを用いたディープイメージクラスタリングの新しいモデルを開発した。
提案したDeep Kernel Clustering(DTKC)は、中間層の出力で共通のクラスタ構造を反映するようにトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 15:12:18 GMT)
LINDT: Tackling Negative Federated Learning with Local Adaptation [18.3] NFLをリアルタイムに処理するための新しいフレームワーク LINDT を提案する。
本稿では,NFLをサーバから検出するためのメトリクスを紹介する。
実験結果から,提案手法は局所データ上でのFLの性能を著しく向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 01:31:18 GMT)
Improving Federated Relational Data Modeling via Basis Alignment and
Weight Penalty [18.1] 近年,フェデレートラーニング(FL)が注目されている。
知識グラフ(KG)上でのフェデレーションモデリングを行うグラフニューラルネットワークアルゴリズムの修正版を提案する。
我々は,1) クライアント上でのパーソナライズのための最適輸送(OT)と,2) 収束を高速化するための重み制約を備えた新しい最適化アルゴリズムであるFedAlignを提案する。
実験の結果,提案手法はFedAVGやFedProxといった最先端のFL法よりも優れており,収束性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 12:52:18 GMT)
Abiotic Stress Prediction from RGB-T Images of Banana Plantlets [15.1] バナナ植物における無生物ストレス予測の方法と戦略について述べる。
データセットは、各植物の1日に1回撮影されるRGBと熱画像で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:15:33 GMT)
Federated Semi-Supervised Learning for COVID Region Segmentation in
Chest CT using Multi-National Data from China, Italy, Japan [14.8] 新型コロナウイルスはSARS-CoV-2感染の診断と管理に緊急に必要なものとなっている。
近年の取り組みはコンピュータによる特徴付けと診断に重点を置いている。
臨床データセンター間のデータのドメインシフトは、学習ベースのモデルをデプロイする際に深刻な課題となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 21:51:26 GMT)
Multi-task Learning for Human Settlement Extent Regression and Local
Climate Zone Classification [13.6] HSE(Human Settlement Extent)とLCZ(Local Climate Zone)の地図は、持続可能な都市開発や都市ヒートアイランド(UHI)の研究に欠かせない情報源である。
リモートセンシング(RS)と深層学習(DL)に基づく分類アプローチは,グローバルマッピングの可能性を秘めている。
ほとんどの取り組みは2つのスキームのうちの1つにのみ焦点を絞っている。
本稿では,HSE回帰とLCZ分類において,マルチタスク学習(MTL)の概念を初めて導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 14:54:13 GMT)
Implicit bias of any algorithm: bounding bias via margin [13.2] マージン関数 $gamma$ は非滑らかなクルディカ・ロジャシエヴィチ不等式指数が 1/2$ を満たすことを証明している。
私たちの研究は、そのマージンの観点からアルゴリズムの暗黙のバイアスを分析する一般的なツールを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 17:12:06 GMT)
Fully connected entanglement-based quantum communication network without
trusted node [13.1] 多数のユーザに対して信頼ノードを持たない完全接続型量子通信ネットワークを提案する。
このネットワークアーキテクチャは、企業、学校、コミュニティといった実際のシナリオに広くデプロイされる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 10:46:20 GMT)
LaHAR: Latent Human Activity Recognition using LDA [11.5] HAR(Human Activity Recognition)は、この可用性の恩恵を受けている分野のひとつです。
本稿では,逐次データに潜伏するHARパターンを発見するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 00:33:01 GMT)
Adversarial Transfer of Pose Estimation Regression [11.1] 本研究では,シーン不変の画像表現を学習するための深層適応ネットワークを開発し,モデル転送のための表現を生成する。
我々は、Cambridge Landmarksと7Sceneの2つの公開データセット上でネットワークを評価し、いくつかのベースラインよりもその優位性を実証し、アート手法の状況と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 13:45:18 GMT)
COVID-19 what have we learned? The rise of social machines and connected
devices in pandemic management following the concepts of predictive,
preventive and personalised medicine [10.9] 新型コロナウイルスパンデミックの地域別統計手法の検討
医学文献,学術文献,ニュース記事,その他信頼性のあるデータソースを用いた新たなアプローチの事例研究
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 21:26:57 GMT)
Multi-Attention-Network for Semantic Segmentation of Fine Resolution
Remote Sensing Images [10.8] リモートセンシング画像におけるセマンティックセグメンテーションの精度は、ディープ畳み込みニューラルネットワークによって著しく向上した。
本稿では,これらの問題に対処するマルチアテンション・ネットワーク(MANet)を提案する。
線形複雑性を伴うカーネル注意の新たなアテンション機構が提案され,注目される計算負荷の低減が図られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 12:56:55 GMT)
MonoClothCap: Towards Temporally Coherent Clothing Capture from
Monocular RGB Video [10.7] 本稿では,モノクラーRGBビデオ入力から時間的コヒーレントな動的衣服の変形を捉える手法を提案する。
我々は,Tシャツ,ショートパンツ,ロングパンツの3種類の衣服の統計的変形モデルを構築した。
本手法は,モノクロ映像から身体と衣服の時間的コヒーレントな再構築を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:23:04 GMT)
Adversarial Evaluation of Autonomous Vehicles in Lane-Change Scenarios [10.5] 対戦環境における自律走行車の評価を効率よく行うための適応評価フレームワークを提案する。
危険なシナリオのマルチモーダルな性質を考慮すると、多様性のために異なる局所最適化を表現するためにアンサンブルモデルを使用する。
その結果,テスト車両の性能は有意に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 20:27:40 GMT)
StressNet: Detecting Stress in Thermal Videos [10.5] 本稿では, サーマルビデオから生理的信号を取得し, ストレス状態を分類するための新しい手法を提案する。
ストレスネット (StressNet) は、ストレス人の定量的指標と考えられる心交感神経活動の変化の尺度であるISTI (Initial Systolic Time Interval) を再構成する。
詳細な評価では、ISTI信号の95%の精度で推定し、平均精度0.842で応力を検出することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:38:23 GMT)
Attentional-GCNN: Adaptive Pedestrian Trajectory Prediction towards
Generic Autonomous Vehicle Use Cases [10.4] 本稿では,グラフのエッジに注目重みを割り当てることで,歩行者間の暗黙的相互作用に関する情報を集約する,GCNNに基づく新しいアプローチであるAttentional-GCNNを提案する。
提案手法は,10%平均変位誤差 (ADE) と12%最終変位誤差 (FDE) を高速な推論速度で向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 03:13:26 GMT)
Examining Deep Learning Models with Multiple Data Sources for COVID-19
Forecasting [10.1] COVID-19予測のためのディープラーニングモデルの設計と分析を行う。
新型コロナウイルス(COVID-19)や死亡例数などの複数のソースが、より良い予測のためにデータとテストデータを数えている。
時間的予測のためのクラスタリングに基づくトレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 22:46:40 GMT)
A Learning-based Optimization Algorithm:Image Registration Optimizer
Network [9.6] 画像ベースナビゲーションシステムには,画像登録が有用である。
本稿では,画像登録ネットワーク(IRON)という新しい学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 12:44:52 GMT)
FERN: Fair Team Formation for Mutually Beneficial Collaborative Learning [9.5] この研究は、相互に有益なピアラーニングを促進する公正なチーム形成アプローチであるFERNを導入している。
この問題をNPhardの離散最適化問題として示し,ヒルクライミングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:38:01 GMT)
IC Neuron: An Efficient Unit to Construct Neural Networks [8.9] より複雑な分布を表現できる新しいニューロンモデルを提案する。
層間衝突(IC)ニューロンは入力空間を異なる線形変換を表すために使用される複数の部分空間に分割する。
我々は、ICニューロンを完全連結(FC)、畳み込み、再帰構造に統合することにより、ICネットワークを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 08:36:48 GMT)
Pyramid Point: A Multi-Level Focusing Network for Revisiting Feature
Layers [8.5] 本稿では,従来の「U」形状ではなく,密度の高いピラミッド構造を用いたピラミッド点ネットワークを提案する。
このピラミッド構造は第2の外観を与え、ネットワークが異なるレイヤを同時に再考できるようにする。
3つのベンチマークデータセットで競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:35:43 GMT)
BiOpt: Bi-Level Optimization for Few-Shot Segmentation [8.1] Few-shotのセグメンテーションは、サポートイメージが不足しているため、新しいクラスのオブジェクトをセグメンテーションすることを目的としている。
本稿では,提案するBi-level Optimization (BiOpt)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 07:09:48 GMT)
An off-the-grid approach to multi-compartment magnetic resonance
fingerprinting [7.9] 組織の数、種類、量的特性は知られていない。
多次元NMR特性の微細格子による離散化は、大きくてコヒーレントなMRF辞書を生成する。
スパース近似のためのスパース群ラッソ正規化の概念を拡張したオフ・ザ・グリッド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 03:16:55 GMT)
Evolutionary Planning in Latent Space [7.9] プランニングは、いくつかの望ましい特性を持つ強化学習の強力なアプローチである。
我々は、ラテントスペースにおける進化的計画を可能にする世界モデルを学ぶ。
ランダムなポリシーからのロールアウトでブートストラップし、より正確な計画ポリシーからのロールアウトで反復的に修正することで、世界のモデルを構築する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 09:21:30 GMT)
Unsupervised Difficulty Estimation with Action Scores [7.6] トレーニング中の各サンプルの損失の蓄積に基づいて,難易度を簡易に算出する手法を提案する。
提案手法では,コールバックとして実装できるため,外部監視も不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 15:18:44 GMT)
Automatic Detection and Classification of Tick-borne Skin Lesions using
Deep Learning [7.6] この研究は、さまざまな畳み込みニューラルネットワークモデルを用いて、粘着性皮膚病変を検出することによって、Burlinaらによるアプローチに基づいている。
われわれは、Googleから7つの言語で画像を取得してデータ入力を拡張し、トレーニングデータを多様化し、皮膚病変検出の精度を向上させるかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 15:16:14 GMT)
Sequential Targeting: an incremental learning approach for data
imbalance in text classification [7.5] 不均衡なデータセットを扱う方法は、分散スキューを軽減するために不可欠である。
本稿では,提案手法の有効性によらず,新たなトレーニング手法であるシーケンスターゲティング(ST)を提案する。
シミュレーションベンチマークデータセット(IMDB)とNAVERから収集したデータを用いて,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 02:33:08 GMT)
RISE-SLAM: A Resource-aware Inverse Schmidt Estimator for SLAM [7.4] 視覚-慣性同時ローカライズ・マッピング(SLAM)のためのRISE-SLAMアルゴリズムを提案する。
線形メモリ要件と調整可能な処理コストを有する情報領域に一貫した新しい近似手法を導出する。
特に、リソースを意識した逆シュミット推定器(RISE)は、計算効率のトレーディング推定精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 21:10:32 GMT)
Learning Synthetic to Real Transfer for Localization and Navigational
Tasks [7.0] ナビゲーションは、コンピュータビジョン、ロボット工学、制御の概念を組み合わせて、複数の分野のクロスロードにある。
この研究は、実世界への移動をできる限り少ない努力で行うことができるナビゲーションパイプラインをシミュレーションで作成することを目的としていた。
ナビゲーションパイプラインを設計するには、環境、ローカライゼーション、ナビゲーション、計画の4つの大きな課題が発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:43:22 GMT)
From Pixels to Legs: Hierarchical Learning of Quadruped Locomotion [5.7] 階層的強化学習(HRL)により,四足歩行ロボットがこれらのスキルを両立させることができることを示す。
私たちは、カーブした崖と迷路という2つの異なる環境を歩くようにポリシーを訓練します。
階層型ポリシは,これらの環境において,同時にロココントとナビゲートを学習し,非階層型ニューラルネットワークポリシよりも効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 20:55:54 GMT)
Yet it moves: Learning from Generic Motions to Generate IMU data from
YouTube videos [5.0] 我々は、加速度計とジャイロ信号の両方の一般的な動きの回帰モデルをトレーニングして、合成IMUデータを生成する方法を示す。
我々は、回帰モデルにより生成されたシミュレーションデータに基づいてトレーニングされたシステムが、実センサデータに基づいてトレーニングされたシステムのF1スコアの平均の約10%に到達できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:16:46 GMT)
Neural collapse with unconstrained features [4.9] 神経崩壊も経験的に発生する,単純な「制約のない特徴モデル」を提案する。
このモデルを研究することによって、経験的リスクの景観の観点から、神経崩壊の発生について、いくつかの説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:49:36 GMT)
Time Series Data Imputation: A Survey on Deep Learning Approaches [4.4] 時系列データ計算は、様々なカテゴリのメソッドでよく研究されている問題である。
ディープラーニングに基づく時系列手法は、RNNのようなモデルの使用によって進歩している。
我々は,それらのモデルアーキテクチャ,その長所,短所,短所,および時系列計算手法の開発を示す効果をレビューし,議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 11:57:27 GMT)
YOdar: Uncertainty-based Sensor Fusion for Vehicle Detection with Camera
and Radar Sensors [4.4] 本稿では,カメラとレーダデータとのセンサ融合のための不確実性に基づく手法を提案する。
実験では、YOLOv3オブジェクト検出ネットワークと、カスタマイズされた1D$レーダセグメンテーションネットワークを組み合わせる。
実験の結果,この不確実性認識融合のアプローチは単一センサのベースラインに比べて性能が著しく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:47:59 GMT)
Multi-AI competing and winning against humans in iterated
Rock-Paper-Scissors game [4.2] 我々は1つの固定メモリ長のマルコフモデルに基づくAIアルゴリズムを用いて、反復したRock Paper Scissorsゲームで人間と競合する。
我々は、異なる競合戦略に対応するために、変更可能なパラメータを持つマルチAIアーキテクチャを開発する。
我々の戦略は、95%以上の人間の対戦相手に勝つことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 04:57:39 GMT)
EAGLE: Large-scale Vehicle Detection Dataset in Real-World Scenarios
using Aerial Imagery [3.9] 航空画像における物体方向情報を用いた多種多様な車両検出のための大規模データセットを提案する。
様々なカメラセンサー、解像度、飛行高度、天候、照明、ヘイズ、シャドウ、時間、都市、国、オクルージョン、カメラアングルを備えた、さまざまな現実世界の状況からなる高解像度の空中画像が特徴である。
215,986のインスタンスに4つのポイントと向きで定義された向き付きバウンディングボックスがアノテートされており、このタスクでこれまでで最大のデータセットとなっている。
また、ヘイズやシャドウ除去の研究や、超高解像度やインペイントの応用も支援している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 21:45:29 GMT)
Robust Detection of High-Frequency Signals at the Nanoscale [3.9] 本稿では,ナノスケールにおける高周波信号の量子検出を実現するために,断熱へのショートカットに依存する手法を提案する。
我々のプロトコルは、制御フィールドのための調整された振幅と周波数を提供する。
我々は、窒素空孔中心量子センサを用いた高速回転核スピンから放射される信号の検出に特化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:22:04 GMT)
Cancer image classification based on DenseNet model [3.4] DenseNet Blockに基づく新しい転移性癌画像分類モデルを提案する。
PatchCamelyon(PCam)ベンチマークデータセットのわずかに修正されたバージョンに対する提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 03:05:42 GMT)
An analysis of replies to Trump's tweets [3.3] われわれはトランプ氏のツイートに対する回答をツイッターで調査している。
古い、白人、左派、女性系アメリカ人が大多数の回答に責任があることがわかりました。
われわれは、Twitterアカウントが彼らの政治的傾向に沿う返信を見る証拠がいくつか見つかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 19:29:29 GMT)
Detecting hidden signs of diabetes in external eye photographs [3.1] 眼前部の外部写真は、糖尿病性網膜疾患や血糖コントロールに関する洞察を明らかにすることができる。
糖尿病患者145,832人の外眼写真を用いた深層学習システム(DLS)を開発した。
以上の結果から, 糖尿病患者の医療提供者にとって, 外部視線写真は有用な情報を含んでいることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 21:14:34 GMT)
Large Scale Multimodal Classification Using an Ensemble of Transformer
Models and Co-Attention [2.8] 本稿では,SIGIR eCom Rakuten Data Challengeの方法論と結果について述べる。
我々は、事前訓練された言語と画像埋め込みを用いて、画像とテキストの関係をモデル化するために、二重注意法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 21:22:54 GMT)
Ensemble- and Distance-Based Feature Ranking for Unsupervised Learning [2.8] 教師なしの特徴ランク付けと選択のための2つの新しい手法(グループ)を提案する。
最初のグループには、予測クラスタリングツリーのアンサンブルから計算される機能ランキングスコア(Genie3スコア、RandomForestスコア)が含まれている。
2つ目の方法は、特徴ランクアルゴリズムのReliefファミリの教師なし拡張であるUReliefである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 19:17:24 GMT)
The Interconnectivity Vector: A Finite-Dimensional Vector Representation
of Persistent Homology [2.7] Persistent Homology (PH) はデータセットの基盤構造を研究する上で有用なツールである。
パーシステンス図(Persistence Diagrams、PD)は、データセットのPHを研究することによって発見された情報の簡潔な要約である。
我々はBag-of-Words (BoW) から適応したPDの表現である相互接続ベクトルと呼ばれる新しい有限次元ベクトルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 17:43:06 GMT)
An analysis of Reinforcement Learning applied to Coach task in IEEE Very
Small Size Soccer [2.5] 本稿では、強化学習(RL)に基づくコーチングタスクのエンドツーエンドアプローチを提案する。
シミュレーション環境では、3つの異なるチームに対して2つのRLポリシーをトレーニングしました。
結果はVSSSリーグのトップチームの1つに対して評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 23:10:06 GMT)
Communication optimization strategies for distributed deep neural
network training: A survey [2.5] 高性能コンピューティングの最近の傾向は、大規模ディープニューラルネットワークトレーニングの研究の急増につながっている。
計算ノード間の頻繁な通信要求は、全体的なトレーニング速度を大幅に遅くする。
分散通信の欠点を軽減するため、研究者は様々な最適化戦略を提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 02:48:04 GMT)
The Case for Learning Application Behavior to Improve Hardware Energy
Efficiency [2.4] 得られた知識をハードウェア構成のチューニングに利用することを提案する。
提案手法はFOECASTERと呼ばれ、ディープラーニングモデルを用いて、ハードウェアリソースの構成がアプリケーションの特定の動作に最適なエネルギー効率を提供するかを学習する。
この結果から,ForECASTERは全リソースに設定されたベースライン上で最大18.4%のシステム電力を節約できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 20:12:39 GMT)
STEPs-RL: Speech-Text Entanglement for Phonetically Sound Representation
Learning [2.3] 本稿では、音声とテキストの絡み合いを利用して単語表現を学習する、新しいマルチモーダルディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
STEPs-RLは、対象の音声単語の音声シーケンスを予測するために教師付き方法で訓練される。
我々のモデルにより生成された潜在表現は、89.47%の精度でターゲット音素列を予測することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 13:29:16 GMT)
Integrating Deep Learning in Domain Sciences at Exascale [2.2] 我々は,大規模HPCシステム上でディープラーニングモデルとアプリケーションを効率的に動作させるための既存パッケージの評価を行った。
本稿では,現在の大規模異種システムに対する新しい非同期並列化と最適化手法を提案する。
従来の計算集約型アプリケーションとデータ集約型アプリケーションをAIで拡張するための図表と潜在的なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 03:09:58 GMT)
Is the space complexity of planted clique recovery the same as that of
detection? [1.9] エルドホス=レーニイグラフ G(n, 1/2) に大きさ k の大きさの斜めが植えられる植込み斜め問題について検討する。
この問題は、clique size k=sqrtnで統計計算のギャップを示すと広く信じられているため興味深い。
k=Omega(sqrtn) の場合、回復問題は空間の O((log*n-log*k/sqrtn) log n) ビットで解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 23:44:57 GMT)
Synthesis and Pruning as a Dynamic Compression Strategy for Efficient
Deep Neural Networks [1.8] 本稿では,学習時の脳の行動から直接引き出す,フィードフォワードネットワークのための新しい戦略的合成アルゴリズムを提案する。
ランダム選択を提唱する既存のアプローチとは異なり、我々は高いパフォーマンスのノードを新しいエッジの出発点として選択する。
この戦略は、有用な接続を生成し、結果としてネットワーク構造を小さくすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 12:30:57 GMT)
Conformance Checking of Mixed-paradigm Process Models [1.8] 混合パラダイムプロセスモデルは、ペトリネットやDeclareのような手続き的および宣言的表現の強みを統合する。
プロセスマイニングのための混合パラダイムモデルの拡散に関する重要な研究課題は、対応する適合性検査技術の欠如である。
混合パラダイムモデルの中間状態空間で動作する最初のアプローチを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 17:04:33 GMT)
Effect of Word Embedding Models on Hate and Offensive Speech Detection [1.7] 単語埋め込みモデルとニューラルネットワークアーキテクチャの両方が予測精度に与える影響について検討する。
まず、大規模なアラビア文字コーパスに複数の単語埋め込みモデルを訓練する。
検出タスク毎に、事前学習された単語埋め込みモデルを用いて、ニューラルネットワーク分類器を訓練する。
このタスクは多数の学習モデルをもたらし、徹底的な比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 02:43:45 GMT)
Large and robust mechanical squeezing of optomechanical systems in a
highly unresolved sideband regime via Duffing nonlinearity and intracavity
squeezed light [1.4] 本稿では, サイドバンド(HURSB)方式の光学系において, 強靭で頑健なメカニカルスクイーズを生成する手法を提案する。
このシステムは、ダッフィング非線形性(メカニカル非線形性)と2階非線形性(光学非線形性)を備えた標準的な光学系によって形成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 03:04:23 GMT)
Learning from Suboptimal Demonstration via Self-Supervised Reward
Regression [1.3] 実証から学ぶ(LfD)は、ロボット工学の民主化を目指す。
現代のLfD技術、例えば逆強化学習(IRL)は、ユーザーが少なくとも最適なデモを提供すると仮定する。
これらの手法が誤った仮定をしており、不安定で劣化した性能に悩まされていることを示す。
本研究では,卓球におけるトップスピンストライクをロボットに教える物理的な実演を行い,ユーザの実演よりも32%,トップスピンが40%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:07:38 GMT)
Characterization of Industrial Smoke Plumes from Remote Sensing Data [1.2] 本研究では,ESAのSentinel-2衛星から産業用煙管を検出し定量化する可能性について検討する。
改良されたResNet-50を使用して、94.3%の精度で異なる大きさのスモークプラムを検出することができる。
以上の結果から,世界中の産業プラントにおいて,煙活動のレベルを確実に検出し,定性的に推定することが可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 11:54:32 GMT)
Analysis of Empirical Mode Decomposition-based Load and Renewable Time
Series Forecasting [1.2] 歴史的負荷と再生可能発生に関連する時系列(TS)は、固有のモード機能(IMF)に分解される
この方法は、モーダルエイリアスや境界効果問題など、いくつかの問題を引き起こす傾向がある。
これらの問題を過小評価すると、リアルタイムアプリケーションにおける予測モデルの性能が低下する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 14:08:39 GMT)
Joint Goal and Strategy Inference across Heterogeneous Demonstrators via
Reward Network Distillation [1.1] 逆強化学習(IRL)は、容易に達成された人間の実演から報酬関数を学ぼうとする。
本稿では,ネットワーク蒸留による課題目標と人間の戦略的嗜好を共同で推測する手法を提案する。
本アルゴリズムは,2つの模擬タスクと実世界の卓球タスクにおいて,タスク報酬と戦略報酬をよりよく回収し,戦略を模倣できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:04:47 GMT)
Deep Learning for Automatic Quality Grading of Mangoes: Methods and
Insights [1.1] 本論文は,コンピュータビジョンの深層学習技術である様々な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,グレーディングタスクにアプローチする。
Mask R-CNN(バックグラウンド削除用)、ImageNetチャレンジの過去の多くの勝者、すなわちAlexNet、VGGs、ResNetsが含まれる。
この論文は、サリエンシマップと主成分分析(PCA)の助けを借りて、モデルの動作に関する説明可能な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 13:09:47 GMT)
Automatic Recognition of the Supraspinatus Tendinopathy from Ultrasound
Images using Convolutional Neural Networks [1.0] 畳み込みニューラルネットワークに基づく自動腱症認識フレームワークが提案されている。
テンドンセグメンテーションはNASUNetという新しいネットワークを通じて行われる。
腱症診断のための一般的な分類パイプラインが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 22:41:41 GMT)
Learning to Detect Anomalous Wireless Links in IoT Networks [1.0] リンク層で識別される4種類の無線ネットワーク異常について紹介する。
本研究では、しきい値と機械学習に基づく分類器の性能を調べ、これらの異常を自動的に検出する。
i)選択された教師付きアプローチは0.98以上のF1スコアの異常を検出することができ、一方、教師なしアプローチは平均0.90、ii)OC-SVMは、SuddenDの0.99、SuddenRの0.95、InstaDの0.93でF1スコアの他の教師なしMLアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 20:38:50 GMT)
Learning Attribute-Based and Relationship-Based Access Control Policies
with Unknown Values [0.7] 本稿では、アクセス制御リスト(ACL)とエンティティに関する不完全な情報からABACおよびReBACポリシーをマイニングするための最初のアルゴリズムを提案する。
この問題のコアは、未知を含むラベル付き特徴ベクトルの集合から、簡潔な3値論理式を学習したものと見なせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:45:06 GMT)
Language guided machine action [0.7] 我々はLanguage Guided Machine Action (LGMA)と呼ばれる階層型モジュールネットワークを構築し、そのモジュールは人間の皮質ネットワークを模倣する情報ストリームを処理する。
LGMAには、(1)視覚、言語、感覚運動のマルチモーダル感覚情報を収集する一次感覚システムという3つの主要なシステムがある。
予備補助運動領域(pre-SMA)は、高レベルの意図をシーケンシャルな原子作用に変換することができ、SMAはこれらの原子作用、現在の腕、それに付随する物体状態を感覚運動ベクトルに統合することができる。
高レベルの執行機関には、言語に基づく自発的行動の明示的な推論とガイドを行うPFCが含まれており、BGは習慣的行動制御センターである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 13:49:02 GMT)
Exploring Alternatives to Softmax Function [0.6] ソフトマックス関数の代替としてテイラー・ソフトマックス, SM-ソフトマックス, 提案したSM-テイラー・ソフトマックスについて検討した。
異なるデータセット上の画像分類タスクに対する実験により、通常のソフトマックス関数よりも優れたSM-テイラーソフトマックス関数の構成が常に存在することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:50:18 GMT)
Detection and Classification of mental illnesses on social media using
RoBERTa [0.4] 本研究では,うつ病,不安,双極性障害,ADHD,PTSDの5種類の精神疾患を検出し,分類する。
われわれの研究は、RoBERTaのようなTransformerベースのアーキテクチャを使って人々の感情や心理学を分析する最初のマルチクラスモデルであると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 05:54:46 GMT)
A Use of Even Activation Functions in Neural Networks [0.4] 本稿では,データ構造に関する既存の知識や仮説を統合するために,独自のアクティベーション関数を構築する方法を提案する。
完全に接続されたレイヤの1つで偶発的なアクティベーション関数を使用することで、ニューラルネットワークの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 20:33:13 GMT)
Improving epidemic testing and containment strategies using machine
learning [0.3] 機械学習は、どの個人がテストに最も有益かを特定するのに利用できることを示す。
SIRモデルを用いて流行をシミュレートした。
確認された最初のケースに関するデータを使って、ニューラルネットワークをトレーニングし、残りの人口について予測することを学びます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 20:46:01 GMT)
A comparative study of semi- and self-supervised semantic segmentation
of biomedical microscopy data [0.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、バイオメディカル画像解析の最先端の手法となっている。
これらのネットワークは通常、教師付き方法でトレーニングされ、大量のラベル付きトレーニングデータを必要とする。
本研究では,バイオメディカルイメージセグメンテーションのためのラベルの少ないCNNの訓練方法を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 13:03:10 GMT)
condLSTM-Q: A novel deep learning model for predicting Covid-19
mortality in fine geographical Scale [0.0] CondLSTM-Qは2週間の予測ウィンドウで、郡レベルでのCOVID-19死亡率を定量的に予測するモデルである。
この微細な地理的スケールは、公開可能な予測モデルでは珍しいが有用な特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:14:48 GMT)
What is nonlocal in counterfactual quantum communication? [0.0] 局所的に保存された質量のない電流、特にモジュラー角運動量の電流、$L_z$ mod 2$hbar$は、情報の1ビットを含むことを示す。
我々は、Bob から Alice への$L_z$ mod 2$hbar$ のフラックスを積分し、$L_z$ mod 2$hbar$ の2つの固有値の1つに等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 19:06:43 GMT)
Using Machine Learning and Natural Language Processing Techniques to
Analyze and Support Moderation of Student Book Discussions [0.0] IMapBookプロジェクトは、小学生のリテラシー向上と理解能力向上を目的として、インタラクティブな電子書籍を提示し、中途半端な本議論に参加することを目的としている。
本研究の目的は、メッセージ分類に対する機械学習ベースのアプローチを開発し、介入の必要性を議論モデレーターに自動的に通知し、進行中の議論に関する他の有用な情報を収集することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 20:33:09 GMT)
Universal and optimal coin sequences for high entanglement generation in
1D discrete time quantum walks [0.0] 絡み合いは多くの量子情報アプリケーションにおいて重要なリソースである。
我々は, 絡み合いの値が高いコイン演算子の決定論的列を普遍的に提示し, 解析する。
第2のアプローチでは、強化学習アルゴリズムを用いてコイン演算子のシーケンスを直接最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 22:22:34 GMT)
Universal Constraints on Relaxation Times for d-level GKLS master
equations [0.0] 1976年、ゴリーニ、コサコフスキー、スダルシャン、リンドブラッドは独立に開量子マルコフ力学のマスター方程式の一般形式を発見した。
本稿では、任意のdレベルGKLSマスター方程式に有効な緩和時間に関する普遍的制約を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 04:25:36 GMT)
Thermodynamics of precision in quantum nano-machines [0.0] 量子状態における小型熱機械の精度の熱力学について検討する。
量子コヒーレンスによって、電力変動が懸念される場合に役立つか妨げられる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 12:39:30 GMT)
The Dynamic of Body and Brain Co-Evolution [0.0] 本稿では,ロボットの身体と制御特性の共進化を可能にする手法を提案する。
ロボットの形態的特性を手作業で設計した形態的バプランに適応させたり、形態的バプランを進化させたりすることができる。
以上の結果から,共適応体と制御特性を持つロボットは,手作り形態が固定されたロボット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） (Mon, 23 Nov 2020 14:41:57 GMT)
Tailoring multi-loop atom interferometers with adjustable momentum
transfer [0.0] マルチループ物質波干渉計は、時間や空間における物理量の微分を測定するために、量子センシングにおいて不可欠である。
物質波ミラーの不完全性は、関心のシグナルを揺さぶる刺激的な経路を生み出す。
本稿では、回転速度測定を目的とした二重ループ原子干渉計において、スプリアスパスの再結合を防止する調整可能な運動量移動法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 11:43:23 GMT)
Spin-1 spin-orbit- and Rabi-coupled Bose-Einstein condensate solver [0.0] ボース=アインシュタイン凝縮に対するグロス=ピタエフスキー方程式を解くためのFORTRANプログラムのOpenMP版を示す。
静止状態とBECダイナミクスの計算には,分割ステップのCrank-Nicolson離散化(Crank-Nicolson discretization)を用いる。
プログラムは凝縮波関数を伝播し、いくつかの関連する物理量を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:28:47 GMT)
Spatiotemporal dynamics of particle collisions in quantum spin chains [0.0] 近年の進歩は、量子スピンモデルが、中間子のような有界状態につながる閉じ込めの現象論を実現する可能性を強調している。
また,Isingチェインは,素粒子衝突をプリスタン形式で実現・探究するための量子シミュレータプラットフォームも提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:53:29 GMT)
Slipping through the net: can data science approaches help target clean
cooking policy interventions? [0.0] 本稿では,IHDSパネルデータセットの予測分析と記述解析を組み合わせた2段階のアプローチを用いる。
木に基づくアンサンブル機械学習予測分析は、バイオマスから非バイオマスストーブへのスイッチのキー決定要因を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 11:51:52 GMT)
Sampling Techniques in Bayesian Target Encoding [0.0] 本稿では,サンプリング手法を用いてベイズ符号化法をさらに発展させる。
ターゲット変数のカテゴリ内分布から情報を抽出し、一般化を改善し、ターゲットリークを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 13:27:07 GMT)
Remaining Useful Life Estimation Under Uncertainty with Causal GraphNets [0.0] 時系列モデルの構築とトレーニングのための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,非定常時系列の予測モデル構築に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 21:28:03 GMT)
R\'enyi Entropy Singularities as Signatures of Topological Criticality
in Coupled Photon-Fermion Systems [0.0] キャビティに埋め込まれたキタエフ鎖の位相相転移は, 実験的に観測可能な光子観測器を用いて同定可能であることを示す。
観測可能点と量子エントロピー特異点との直接リンクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 14:49:33 GMT)
Quantum spatial dynamics of high-gain parametric down-conversion
accompanied by cascaded up-conversion [0.0] パラメトリック増幅はカスケード位相整合条件を満たす条件下で存在することを示す。
CUpCがPDCの縮退した二次的スクイーズに及ぼす影響を推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:09:29 GMT)
Quantum reference frames for general symmetry groups [0.0] 対称群 $G$ の元を持つ座標系を識別する関係形式論を導入する。
これは既知作用素を一般化し、非アベリア群を含む任意の有限群に拡張する。
これらの原理に一致する量子参照フレームの変化がユニタリであることと、参照系が$G$の左正規表現と右正規表現を持っていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:03:06 GMT)
Probabilistic modeling of discrete structural response with application
to composite plate penetration models [0.0] 本稿では,S-2ガラス/SC-15エポキシ複合板の弾道衝撃下での確率的浸透応答生成のための計算フレームワークの開発について述べる。
適応的なドメインベース分解・分類法とスパースグリッドサンプリングを併用して、そのような離散出力に対する効率的な分類代理モデリングアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 22:45:09 GMT)
Positive-energy spectra of atomic hydrogen in a magnetic field with an
adiabatic-basis-expansion method [0.0] モタフルタドとオマホニーによって開発された断熱・断熱法を比較した。
正エネルギースペクトルの詳細な分析により、アディバティック・ベーシス・エクスパンジョン法は、他の報告された低電界強度に対するアプローチよりも正確な正エネルギースペクトルを生成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 23:40:24 GMT)
Planar 3D Transfer Learning for End to End Unimodal MRI Unbalanced Data
Segmentation [0.0] 本稿では,事前学習した2次元畳み込みニューラルネットワーク重みを平面3次元カーネルにマッピングする手法を提案する。
提案手法は2次元VGG-16から転送されるエンコーダを備えた平面3Dres-u-netネットワークにより検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 17:11:50 GMT)
On the application of Physically-Guided Neural Networks with Internal
Variables to Continuum Problems [0.0] 内部変数を用いた物理誘導型ニューラルネットワーク(PGNNIV)を提案する。
普遍的な物理法則は、あるニューロンの値がシステムの内部状態変数として解釈されるように、ニューラルネットワークの制約として使用される。
これにより、ネットワークの容量が拡大するだけでなく、より高速な収束、少ないデータ要求、追加のノイズフィルタリングといった予測特性も向上する。
トレーニングセットで測定可能な値のみを用いることで,予測的かつ説明的能力を示すことによって,この新たな方法論を連続的な物理問題に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 13:06:52 GMT)
On Sharpness of Error Bounds for Multivariate Neural Network
Approximation [0.0] この論文は、このようなリッジ関数の和による最良の非線形近似を扱う。
誤差境界は滑らかさのモジュライで表される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 15:28:36 GMT)
Majorization relations for a set of two-mode squeezed number states [0.0] 2モード圧縮数状態(TMSNS)は、2モード圧縮真空状態の自然な一般化である。
TMSNSの集合に対する偏化関係の2つの例を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 07:43:57 GMT)
Interatomic interaction of two ground-state atoms in vacuum:
contributions of vacuum fluctuations and radiation reaction [0.0] ダリバルト、デュポン・ロク、コーエン・タンヌージによって提案された形式主義を結合定数の4階に一般化する。
原子間ポテンシャルは、真空揺らぎと原子の放射反応の両方の結合効果に起因していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 15:42:00 GMT)
Industrial object, machine part and defect recognition towards fully
automated industrial monitoring employing deep learning. The case of
multilevel VGG19 [0.0] 現代の産業は、商品の自動生産を監視するための近代的なソリューションを必要としている。
我々は,Multipath VGG19と呼ばれるVirtual Geometry Group (VGG) ネットワークの改良版を提案する。
具体的には、6つの画像データセットのうち5つで上位分類性能が達成され、平均分類改善は6.95%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 10:05:50 GMT)
Improving the HardNet Descriptor [0.0] 本稿では,HardNetディスクリプタに着目した幅広いベースラインステレオのための局所的特徴記述子学習の問題点について考察する。
AMOS Patchesデータセットが導入され、照明と外観の変化に対する堅牢性が改善されている。
パッチデータセット作成プロセスについてレコメンデーションを提供し、異なるモダリティのデータに基づいてトレーニングされたHardNetを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 23:02:04 GMT)
Improving Students Performance in Small-Scale Online Courses -- A
Machine Learning-Based Intervention [0.0] オンライン学習管理システムから収集したデータは,学生全体のパフォーマンスを予測するために有効に活用できることを示す。
本研究の結果から,学生の進路を改善させるための効果的な介入戦略が,授業の途中で提案される可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 14:12:55 GMT)
Impact of Spherical Coordinates Transformation Pre-processing in Deep
Convolution Neural Networks for Brain Tumor Segmentation and Survival
Prediction [0.0] 球面変換入力データを用いたディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)のフィード化を目的とした新しい手法を提案する。
本研究では,球面座標変換を前処理法として適用した。
LesionEncoderフレームワークはDCNNモデルから自動的に機能を抽出し、OS予測の0.586精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 00:56:25 GMT)
How confused can an entanglement witness be to be still persuasive [0.0] ANN -- 人工知能ニューラルネットワーク -- が、両方のアプローチのバランスをとることを実証しています。
本稿では,ランダムな2量子ビット量子状態に対する目撃者に基づく手法とANNの性能の比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 11:41:03 GMT)
High Fidelity Interactive Video Segmentation Using Tensor Decomposition
Boundary Loss Convolutional Tessellations and Context Aware Skip Connections [0.0] 対話型ビデオセグメンテーションタスクのための高忠実度ディープラーニングアルゴリズム(HyperSeg)を提供する。
我々のモデルは、ダウンサンプリングやプールの手順を使わずに、すべての画像特徴を高解像度で処理し、レンダリングする。
私たちの作業は、VFXパイプラインや医療画像の規律など、幅広いアプリケーション領域で使用することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:21:42 GMT)
Gonogo: An R Implementation of Test Methods to Perform, Analyze and
Simulate Sensitivity Experiments [0.0] この研究は、gonogo.Rに含まれる一連のR関数のドキュメントを提供する。
この機能は、感度テストの実践者や研究者に、様々な感度実験を実行、分析、シミュレートする機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 02:28:29 GMT)
Generating 3D Molecular Structures Conditional on a Receptor Binding
Site with Deep Generative Models [0.0] 本稿では,3次元分子結合ポケット上に条件付き3次元構造を生成可能な深部生成モデルについて初めて述べる。
基準種子の構造によって定義される変分潜在空間から、有効かつ特異な分子を容易にサンプリングできることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 15:05:53 GMT)
Excitation dynamics in chain-mapped environments [0.0] チェーンマッピングは、オープン量子系の力学をシミュレーションするための最も強力なツールである。
鎖状ボソニック環境下での励起の輸送について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 09:22:24 GMT)
Evaluating the noise resilience of variational quantum algorithms [0.0] 変動量子アルゴリズムの状態準備回路における異なる種類のノイズの影響をシミュレートする。
冗長なパラメータ化ゲートを組み込むことで、量子回路のノイズ耐性が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:19:07 GMT)
Efficient Fusion of Photonic W-states with Nonunitary Partial-swap Gates [0.0] 任意の小型フォトニックWステートを大規模に絡み合ったWステートネットワークに融合する非単体部分スワップゲートを提案する。
部分スワップゲートは、線形光学素子に基づく光学アーキテクチャで設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 03:25:07 GMT)
Does BERT Understand Sentiment? Leveraging Comparisons Between
Contextual and Non-Contextual Embeddings to Improve Aspect-Based Sentiment
Models [0.0] BERTからの文脈埋め込みと一般的な単語埋め込みとの比較をトレーニングすることで感情を推測できることが示される。
また、BERTと汎用単語埋め込みを比較して構築したモデルの重みのサブセットを微調整すると、アスペクトベース感性分類データセットにおける極性検出のための技術結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 19:12:31 GMT)
Development and evaluation of the use of a virtual health filter survey
in a private primary education system in Baja California Mexico during the
SARS-CoV-2 contingency (COVID-19) [0.0] 本研究は,遠隔衛生フィルタとして使用される調査の設計,実施,評価について報告する。
これはSARS-CoV-2衛生状況下でバハ・カリフォルニアのアドベンチスト教育システムに適用された。
設計と実施期間が短かったにもかかわらず、教育システムのコミュニケーションにより、デジタルサーベイの効果的な配布、適用、監視が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 22:15:53 GMT)
Detection of Double-Nuclei Galaxies in SDSS [0.0] 我々は、銀河の所定の像が二重核の特徴的な特徴を持っているかどうかを検知する新しいアルゴリズムを導入する。
SDSSのStripe 82領域から10万個の銀河のランダムなサンプルを用いてこのアルゴリズムを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:58:10 GMT)
Deep Learning Analysis and Age Prediction from Shoeprints [0.0] We developed a Deep learning end-to-end model ShoeNet to analyze age-related pattern and predict age。
その結果、40.23%の被験者が5歳未満で予測誤差があり、性別分類の予測精度は86.07%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:37:22 GMT)
Cycle-consistent Generative Adversarial Networks for Neural Style
Transfer using data from Chang'E-4 [0.0] 我々は、Chang'E-4ミッションの惑星データを扱うためのツールを紹介する。
レンダリング画像からのサイクル一貫性を用いたニューラルスタイル転送のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 18:57:27 GMT)
Chiral excitation and effective bandwidth enhancement in tilted coupled
optical waveguide lattices [0.0] 光導波路格子と側結合した導波路格子からの光は、励起された2レベル原子の自発放出過程を1次元の空洞配列にフォトニックアナログを提供する。
フェルミの黄金律によれば、原子共鳴周波数が格子のストップバンドに落ちると崩壊が防止され、時間反転対称性により自発的に放出された光子が配列の反対方向に伝播する確率が等しいことが保証される。
この設定では、アレイ内の光励起はキラルであり、すなわち、光は格子の好ましい方向に伝播し、結合が許される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:37:12 GMT)
Cavity-enhanced Ramsey spectroscopy at a
Rydberg-atom-superconducting-circuit interface [0.0] マイクロ波場を利用したリドバーグヘリウム原子のコヒーレント相互作用
共鳴共鳴周波数と品質係数は、顕微鏡量子センサーとして働く原子によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 11:05:24 GMT)
Belief Base Revision for Further Improvement of Unified Answer Set
Programming [0.0] ベースリビジョンオペレータは、Removed Set Revision戦略を用いて開発されている。
演算子は、ベースリビジョン演算子の満足度に対する仮定によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 11:05:36 GMT)
Application of Facial Recognition using Convolutional Neural Networks
for Entry Access Control [0.0] 本論文は,画像中の人物を入力として捉え,その人物を著者の1人か否かを分類する,教師付き分類問題の解決に焦点をあてる。
提案手法は,(1)WoodNetと呼ばれるニューラルネットワークをスクラッチから構築し,トレーニングすること,(2)ImageNetデータベース上に事前トレーニングされたネットワークを利用することで,転送学習を活用すること,の2つである。
結果は、データセット内の個人を高い精度で分類し、保持されたテストデータに対して99%以上の精度で達成する2つのモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 07:55:24 GMT)
An Interactive Foreign Language Trainer Using Assessment and Feedback
Modalities [0.0] この研究は、情報工学の分野において最もよく使われている4つの外国語のうちの1つまたは全てから学生が学ぶのに役立つように設計されている。
このプログラムは、学生に基礎的、中間的、高度なレベルを素早く教えることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 16:35:59 GMT)
Advancing Humor-Focused Sentiment Analysis through Improved
Contextualized Embeddings and Model Architecture [0.0] 噂によって、私たちは都合よく、効果的に思考や感情を表現することができます。
言語モデルが仮想アシスタントやIOTデバイスを介してユビキタス化するにつれ、ユーモアを意識したモデルを開発する必要性が指数関数的に高まっていく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 22:30:32 GMT)
ASIAVR: Asian Studies Virtual Reality Game a Learning Tool [0.0] 開発したアプリケーションには,ユーザが没入型環境から貴重な情報を取得可能な,いくつかの機能が含まれている。
この申請は総じて3.56と評価され、口頭では非常に良いと解釈されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Nov 2020 04:24:03 GMT)