Uncertainty-Aware Physically-Guided Proxy Tasks for Unseen Domain Face
Anti-spoofing [128.3] Face Anti-Spoofing (FAS)は、偽の顔と偽の顔とを区別しようと試みている。
そこで本研究では,未確認領域のより高度な一般化を実現するために,物理手法を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 03:22:26 GMT)
i3DMM: Deep Implicit 3D Morphable Model of Human Heads [115.2] 本報告では,頭部の3次元形態素モデル(i3DMM)について述べる。
顔の形状、テクスチャ、表情を識別するだけでなく、髪を含む頭部全体をモデル化する。
アブレーション研究,最先端モデルとの比較,セマンティックヘッド編集やテクスチャ転送などの応用を用いて,i3DMMの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 15:01:53 GMT)
Dynamic Regret of Convex and Smooth Functions [93.7] 非定常環境におけるオンライン凸最適化について検討する。
パフォーマンス指標として動的後悔を選択します。
本研究では, 滑らかさを活かして, 動的後悔をさらに高めることが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 08:52:02 GMT)
Voting based ensemble improves robustness of defensive models [82.7] 我々は、より堅牢性を高めるためのアンサンブルを作ることができるかどうか研究する。
最先端の先制防衛モデルを複数組み合わせることで,59.8%の堅牢な精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 00:08:45 GMT)
Batch Normalization with Enhanced Linear Transformation [74.0] 線形変換モジュールを適切に拡張することで、バッチ正規化(BN)の能力を効果的に改善できる
私たちのメソッドはBNETと呼ばれ、ほとんどのディープラーニングライブラリで2～3行のコードで実装できます。
我々は、BNETがネットワークトレーニングの収束を加速し、より大きな重み付けで重要なニューロンを割り当てることで空間情報を強化することを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 15:42:36 GMT)
FreezeNet: Full Performance by Reduced Storage Costs [68.8] プルーニングはパラメータを0に設定することでスパースネットワークを生成する。
我々は、追加のストレージコストを加えることなく、トレーニング前に適用したワンショットプルーニング法を改善した。
我々はFreezeNetsが特に極端凍結速度で良い結果を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 08:32:44 GMT)
Movement Tracks for the Automatic Detection of Fish Behavior in Videos [63.9] 水中ビデオでサブルフィッシュ(Anoplopoma fimbria)の発芽行動のデータセットを提供し,その上での深層学習(DL)法による行動検出について検討した。
提案する検出システムは,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを用いて,サブルフィッシュの起動動作を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 05:51:19 GMT)
Retrospective Motion Correction of MR Images using Prior-Assisted Deep
Learning [56.6] モーションアーティファクトはMRI画像を劣化させ、正確な診断に使用できないようにすることができる。
本研究は,画像先行として存在する付加情報を含めることで,既存のディープラーニングモデルの性能を向上させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 14:03:59 GMT)
Training Generative Adversarial Networks by Solving Ordinary
Differential Equations [54.2] GANトレーニングによって引き起こされる連続時間ダイナミクスについて検討する。
この観点から、GANのトレーニングにおける不安定性は積分誤差から生じると仮定する。
本研究では,有名なODEソルバ(Runge-Kutta など)がトレーニングを安定化できるかどうかを実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 16:07:22 GMT)
High-Fidelity Entanglement and Detection of Alkaline-Earth Rydberg Atoms [48.1] 制御された2ビットの絡み合いの発生は、これまでアルカリ種に限られてきた。
本研究では, 個々のアルカリ-アースRydberg原子の2価電子構造を利用した新しいアプローチを示す。
我々は、Rydberg状態検出、単一原子ラビ演算、および以前に公表された値を超える2原子エンタングルメントの忠実性を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 05:29:34 GMT)
MetaGater: Fast Learning of Conditional Channel Gated Networks via
Federated Meta-Learning [46.8] 本稿では,バックボーンネットワークとチャネルゲーティングを協調的にトレーニングするための総合的なアプローチを提案する。
我々は,バックボーンネットワークとゲーティングモジュールの両方において,優れたメタ初期化を共同で学習するための,連携型メタ学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 16:29:36 GMT)
Privacy-Preserving Federated Learning for UAV-Enabled Networks:
Learning-Based Joint Scheduling and Resource Management [45.2] 無人航空機(UAV)は、データ収集、人工知能(AI)モデルトレーニング、無線通信をサポートする飛行基地局(BS)として機能する。
モデルトレーニングのためにUAVサーバにデバイスの生データを送信するのは現実的ではない。
本稿では,マルチUAV対応ネットワークのための非同期フェデレーション学習フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 18:58:34 GMT)
AdaBins: Depth Estimation using Adaptive Bins [43.1] 本稿では,画像毎の中心値が適応的に推定されるビンに深さ範囲を分割するトランスフォーマーアーキテクチャブロックを提案する。
以上の結果から,いくつかの一般的な深度データセットの最先端性に対する決定的な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 14:40:45 GMT)
Discovering Synergistic Drug Combinations for COVID with Biological
Bottleneck Models [38.6] 薬物と薬物の相互作用と相乗効果を共同で学習するリンパ球学的ボトルネックモデルを提案する。
このモデルは、ドラッグ・ターゲット・インタラクションとターゲット・ディスリーズ・アソシエーション・モジュールの2つの部分から構成される。
我々は米国国立翻訳科学センターでモデル予測を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 18:53:07 GMT)
Differences between human and machine perception in medical diagnosis [38.6] 医療診断における人間と機械の知覚を比較するための枠組みを提案する。
両者は、臨床的に意味のある情報の除去に対する感受性について比較される。
乳癌検診のケーススタディにより,我々の枠組みを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 00:32:17 GMT)
Inter-slice Context Residual Learning for 3D Medical Image Segmentation [38.4] 本稿では,3次元医用画像の正確なセグメンテーションのための3次元コンテキスト残差ネットワーク(ConResNet)を提案する。
このモデルはエンコーダ、セグメンテーションデコーダ、コンテキスト残留デコーダで構成される。
提案したConResNetは,脳腫瘍セグメンテーションにおける上位6つの方法と膵腫瘍セグメンテーションにおける上位7つの方法より正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 16:03:39 GMT)
On Generalization of Adaptive Methods for Over-parameterized Linear
Regression [27.2] オーバーパラメータ化線形回帰設定における適応手法の性能を特徴付けることを目的としている。
オーバーパラメータ化線形回帰とディープニューラルネットワークに関する実験は、この理論を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 04:19:32 GMT)
Towards Fast and Light-Weight Restoration of Dark Images [26.8] 我々は,CPU上でも3秒の球場で,2848 x 4256,極暗の単一イメージをフル解像度で拡張できることを実証した。
2～7倍のモデルパラメータ,2～3倍のメモリ使用率,5～20倍のスピードアップで実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 13:53:50 GMT)
Maximin Optimization for Binary Regression [24.4] 二分重の回帰問題は、量子化学習モデルやデジタル通信システムにおいてユビキタスである。
Lagrangran法はまた、非ニューラルネットワーク多層サドルポイント最適化と同様に、クロスエントロピー損失を伴う回帰でもよく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 00:35:28 GMT)
HPSGD: Hierarchical Parallel SGD With Stale Gradients Featuring [18.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)の分散トレーニングプロセスを促進するために,新しい階層型並列SGD(HPSGD)戦略を提案する。
提案手法が分散DNNトレーニングを大幅に促進し, 定常勾配の乱れを低減し, 固定壁面の精度を向上することを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 15:36:43 GMT)
Curvature Regularization to Prevent Distortion in Graph Embedding [15.4] 我々は近接保存戦略に関して重要だが無視された問題について議論する。
グラフ位相パターンは埋め込み多様体によく保存されているが、周囲の埋め込みユークリッド空間で歪むことがある。
ABS曲率(ABS曲率)と呼ばれる新しい角度に基づく断面曲率を示し,それに応じて3種類の曲率正則化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 20:16:24 GMT)
Decentralized Deep Learning using Momentum-Accelerated Consensus [15.3] 複数のエージェントが協調して分散データセットから学習する分散ディープラーニングの問題を考える。
本稿では,エージェントが固定された通信トポロジ上で対話する分散ディープラーニングアルゴリズムを提案し,解析する。
本アルゴリズムは,勾配に基づくプロトコルで用いられるヘビーボール加速度法に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 17:06:17 GMT)
Query-Free Adversarial Transfer via Undertrained Surrogates [14.1] 本研究では,ブラックボックス環境における敵攻撃の有効性を改善するための新しい手法を提案する。
本稿では, この手法がアーキテクチャ全体にわたって良好に伝達し, 最先端の手法よりも広いマージンで性能を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 06:05:53 GMT)
Overly Optimistic Prediction Results on Imbalanced Data: a Case Study of
Flaws and Benefits when Applying Over-sampling [13.5] データを相互に排他的なトレーニングとテストセットに分割する前にオーバーサンプリングを適用する。
この結果が,2つの人工データセットを用いて偏りを生じさせ,この欠陥が同定された研究結果を再現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 16:41:03 GMT)
End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers [13.1] 車線検出は、車両の車線離脱警告と適応クルーズ制御に広く用いられている。
レーン形状モデルのパラメータを直接出力するエンドツーエンド手法を提案する。
提案手法はTuSimpleベンチマークで検証され,最も軽量なモデルサイズと高速な速度で最先端の精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 10:55:44 GMT)
Human-Agent Cooperation in Bridge Bidding [11.8] 協調ゲームに人間互換の強化学習手法を導入する。
我々は、サードパーティのハンドコーディングされた人間互換のボットを使用して、初期トレーニングデータを生成し、初期評価を行う。
訓練されたエージェントは、3つの設定でブリッジ入札のための新しい最先端技術を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 12:37:02 GMT)
Disentangling Homophemes in Lip Reading using Perplexity Analysis [10.3] 本稿では,ジェネレーティブ・プレトレーニング・トランスの新しい応用法を提案する。
ヴィセムの形で視覚音声を、単語や文の形で言語に変換する言語モデルとして機能する。
ネットワークは最適なパープレキシティを探索して、ビセメ・ツー・ワードマッピングを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 12:12:17 GMT)
Preclinical Stage Alzheimer's Disease Detection Using Magnetic Resonance
Image Scans [10.1] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease)は、高齢者に老化を伴わない病気の一つ。
早期にアルツハイマー病を検出することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 14:25:30 GMT)
Preprints as accelerator of scholarly communication: An empirical
analysis in Mathematics [9.9] 出版の遅れと影響の2つの影響を測定する。
プレプリント版のある記事は、ソーシャルメディアで言及されることが多く、Altmetricの注意の遅れが短い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 00:00:37 GMT)
MIINet: An Image Quality Improvement Framework for Supporting Medical
Diagnosis [9.5] 医用画像の品質向上のための画像間翻訳ネットワークMIINetを提案する。
我々のMIINetは、高精細な画像を生成するだけでなく、元の画像の属性を保存できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 13:44:42 GMT)
Quantum simulation of quantum field theories as quantum chemistry [9.2] コンフォーマル・トランケーション(英: Conformal truncation)は、一般的な強結合量子場理論を解くための強力な数値法である。
量子計算は格子近似の基本的な物理を理解するのに役立つだけでなく、直接量子場理論の手法をシミュレートすることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 09:54:35 GMT)
How to Evaluate Solutions in Pareto-based Search-Based Software
Engineering? A Critical Review and Methodological Guidance [9.0] 本稿では,検索ベースSEにおける多目的最適化の品質評価について検討する。
SBSEにおける品質評価指標/手法と一般的な状況の詳細な分析を行う。
異なるSBSEシナリオにおける評価手法の選択と利用のための方法論的ガイダンスをコーデレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 13:23:40 GMT)
Alone or With Others? Understanding Eating Episodes of College Students
with Mobile Sensing [7.8] 食事の社会的文脈(友人、家族、パートナーなど)は、食事の種類、食事中の心理的状態、食事量といった側面に影響を及ぼす重要な自己申告機能である。
本研究では,ウェアラブルとスマートフォンの受動的センシングデータと食生活の社会的文脈について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 08:54:40 GMT)
Roommate Compatibility Detection Through Machine Learning Techniques [7.1] 相手との互換性を決定する重要な要因がいくつかある。
私たちは、ペンペーパーテストではなく、非常に魅力的な質問や回答を通じて、これらの重要な要素についてユーザを評価するシステムを構築しようとしています。
我々の意図は、非互換の人々を写真から取り除くのではなく、他の人物と完全に互換性のあるマッチングを見つけることです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 13:27:05 GMT)
Using Multiple Subwords to Improve English-Esperanto Automated Literary
Translation Quality [6.7] 我々は同じパラレル文を複数回使用し、単語の分割の仕方を変えることを提案する。
追加の貢献として、文学領域で英語とエスペラントの並行したデータのセットを利用可能にしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 18:44:52 GMT)
Short-Term Load Forecasting using Bi-directional Sequential Models and
Feature Engineering for Small Datasets [6.6] 本稿では,双方向逐次モデルに基づく短期負荷予測のためのディープラーニングアーキテクチャを提案する。
提案したアーキテクチャでは、生の入力と手作りの特徴を異なるレベルで訓練し、それぞれの出力を組み合わせて最終的な予測を行う。
提案手法の有効性は, 全く異なるパターンを持つ5カ国のデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 14:11:35 GMT)
Interactive Robot Training for Non-Markov Tasks [6.3] 本研究では,教師が提示した2つのデモからロボットを学習することのできる,ベイズ的対話型ロボット訓練フレームワークを提案する。
また、タスク実行を最も不確実な受け入れ可能性で識別するためのアクティブな学習手法を提案する。
我々は,ロボットにディナーテーブルをセットするように教えるユーザスタディを通じて,現実の環境でのアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 17:03:57 GMT)
Thermodynamic Consistent Neural Networks for Learning Material
Interfacial Mechanics [6.1] トラクション・セパレーション関係(TSR)は、開口中の材料界面の力学的挙動を定量的に記述する。
ニューラルネットワークはロードパスとうまく適合するが、物理の法則に従わないことが多い。
本稿では,TSRのデータ駆動モデルを構築するための熱力学的一貫したニューラルネットワーク (TCNN) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 17:25:10 GMT)
On Parameterized Complexity of Liquid Democracy [5.9] 流動民主主義では、各投票者は自決するか、他の投票者に投票を委任する。
最終的に投票する有権者を、投票する有権者のサブセットと共に決定するためには、代表団グラフのサイクルを解決する必要がある。
投票者が投票する有権者の数を上限にすることで、システムデザイナーは個々の投票者の権限を制限することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 18:48:22 GMT)
Robotic grasp detection using a novel two-stage approach [5.6] 深層学習はロボットの把握検出に成功している。
粒子推定器 (PSO) 候補Swarm と CNN を用いた2段階の手法を提案する。
我々のアプローチは、コーネルグラフデータセットで92.8%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 12:26:35 GMT)
Deterministic Certification to Adversarial Attacks via Bernstein
Polynomial Approximation [5.4] ランダム化された平滑化は、高い確率で$ell$標準敵攻撃に対する最先端の証明可能な堅牢性を確立している。
自然の精度を維持しながらランダム化せずにスムーズな分類器を構築することは可能か?
本手法は,決定境界平滑化のための決定論的アルゴリズムを提供する。
また、非線形方程式系の数値解を通したノルム非独立性証明ロバストネスの特異なアプローチも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 08:27:42 GMT)
Optimal Semi-supervised Estimation and Inference for High-dimensional
Linear Regression [4.4] このようなデータ構造を持つ線形回帰問題を高次元下で考察する。
我々のゴールは、線形モデルにおける回帰パラメータの推定と推論を改善するために、ラベルなしデータをいつ、どのように利用できるかを調査することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 18:26:46 GMT)
Scalable Deep-Learning-Accelerated Topology Optimization for Additively
Manufactured Materials [4.2] トポロジー最適化(TO)は、新しい構造、材料、デバイスを設計するための、人気があり強力な計算手法である。
これらの課題に対処するため、SDL-TOと呼ばれる汎用拡張型ディープラーニング(DL)ベースのToフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、反復履歴データを学習し、与えられた設計と勾配のマッピングを同時にトレーニングすることで、TOを加速します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 17:38:31 GMT)
Convening during COVID-19: Lessons learnt from organizing virtual
workshops in 2020 [3.9] このレポートは、ICML 2020でのWiMLの"Un-Workshop"イベントのオーガナイザとしての著者の経験を説明するものだ。
Un-Workshopsは、事前に選択されたトピックに関する参加者主導の構造化された議論に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 02:15:24 GMT)
Covariate Distribution Aware Meta-learning [3.5] 本稿では,有意義な緩和を導入することで,計算可能なメタ学習アルゴリズムを提案する。
一般的な分類ベンチマークに基づいて,ブートストラップによるメタラーニングベースラインに対するアルゴリズムの優位性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 02:07:27 GMT)
Early stopping and polynomial smoothing in regression with reproducing
kernels [2.1] 再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)における反復学習アルゴリズムの早期停止問題について検討する。
本稿では,いわゆる最小不一致原理に基づく検証セットを使わずに早期停止を行うデータ駆動型ルールを提案する。
提案したルールは、異なるタイプのカーネル空間に対して、ミニマックス最適であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 21:26:11 GMT)
A Two-Stage Cascade Model with Variational Autoencoders and Attention
Gates for MRI Brain Tumor Segmentation [2.1] 本稿では,脳腫瘍領域分割のための2段階エンコーダデコーダモデルを提案する。
変分オートエンコーダの正規化は、オーバーフィッティング問題を防止するために両段階で利用される。
提案法は, 腫瘍全体, 腫瘍コア, 造影腫瘍全体に対して平均Diceスコア0.9041, 0.8350, 0.7958, Hausdorff距離95%の4.953, 6.299, 23.608を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 06:48:15 GMT)
AI in the "Real World": Examining the Impact of AI Deployment in
Low-Resource Contexts [1.9] 本稿では,低リソース環境における大規模産業ラボによるAIの展開について検討する。
予想外のデプロイメントに影響を与える要因を強調し、グローバルサウスにおけるAIデプロイメントの状況を反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 01:49:24 GMT)
Static and Animated 3D Scene Generation from Free-form Text Descriptions [1.1] 本研究では,異なるタイプの自由形式のテキストシーン記述から静的な3Dシーンを生成することを目的とした,新しいパイプラインについて検討する。
最初の段階では、エンコーダ-デコーダニューラルアーキテクチャを用いて自由形式のテキストを符号化する。
第2段階では、生成された符号化に基づいて3Dシーンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 19:28:30 GMT)
DeepSOCIAL: Social Distancing Monitoring and Infection Risk Assessment
in COVID-19 Pandemic [1.0] 世界保健機関(WHO)は、公衆の場での新型コロナウイルスの感染拡大を最小限に抑えるため、ソーシャルディスタンシング(Social Distancing)を推奨している。
コンピュータビジョンとYOLOv4ベースのDeep Neural Networkモデルを開発した。
開発されたモデルは汎用的で正確な人物検出・追跡ソリューションであり、他の多くの分野に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 13:46:27 GMT)
Accelerating Distributed SGD for Linear Regression using Iterative
Pre-Conditioning [1.0] 繰り返しプレコンディショニングされたグラディエント・ディフレッシュ法(IPSG)は,既存の分散アルゴリズムよりも高速に収束することを示した。
IPSG法の収束速度は、サーバベースネットワークにおける線形最小二乗問題を解くための顕著なアルゴリズムと比較して好意的に比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 08:05:23 GMT)
Text Mining for Processing Interview Data in Computational Social
Science [0.7] 我々は、市販のテキスト分析技術を用いて、計算社会科学研究からのインタビューテキストデータを処理する。
局所的クラスタリングと用語的エンリッチメントが,応答の探索と定量化に有用であることがわかった。
我々は社会科学の研究にテキスト分析を使うことを奨励し、特に探索的オープンエンドな研究に力を入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 00:44:35 GMT)
NeuralQA: A Usable Library for Question Answering (Contextual Query
Expansion + BERT) on Large Datasets [0.6] NeuralQAは、大規模なデータセットに対する質問回答(QA)のためのライブラリである。
既存のインフラストラクチャ(例えば、HuggingFace Transformers APIでトレーニングされたElasticSearchインスタンスやリーダモデル)と統合され、QAサブタスクに有用なデフォルトを提供する。
NeuralQAのコードとドキュメントはGithubでオープンソースとして公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 03:06:09 GMT)
Clinical prediction system of complications among COVID-19 patients: a
development and validation retrospective multicentre study [0.4] 2020年4月1日から4月30日までにUAEのアブダビ(AD)で18施設に入院した3,352人の患者から収集したデータを用いた。
最初の24時間に収集されたデータを用いて、機械学習ベースの予後システムは、入院中に7つの合併症を発生させるリスクを予測する。
このシステムは、すべての合併症と両方の領域にわたって良好な精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 18:16:23 GMT)
Predicting cardiovascular risk from national administrative databases
using a combined survival analysis and deep learning approach [0.3] 本研究では,従来のコックス比例ハザードモデル(CPH)を用いた生存分析モデルのディープラーニング拡張性能の比較を行った。
深層学習モデルは、説明された時間対イベントの発生率に基づいてCPHモデルよりも有意に優れていた。
深層学習モデルは、解釈可能なCVDリスク予測方程式を導出するために、大規模な健康管理データベースに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 00:10:25 GMT)
Tayloring Bose-Einstein condensate environments for a Rydberg impurity [0.0] ボース=アインシュタイン凝縮体内の特定のリドベルク状態に励起された原子はフォノンのかなりの励起を引き起こす。
凝縮物中の不純物は、例外的に制御された系、結合および環境ハミルトニアンを持つ非自明な開量子系を構成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 13:05:07 GMT)
Robust building footprint extraction from big multi-sensor data using
deep competition network [0.0] 我々は、高分解能光リモートセンシング画像とLiDARデータとを融合した高解像度BFEのためのディープコンペティションネットワーク(DCN)を開発し、評価する。
DCNは5つの符号化復号ブロックからなり、畳み込み重みを持つ2進数表現(超ピクセル)学習を行う。
提案手法は,大規模マルチセンサデータからのロバストなBFEに対する適切な解である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 13:06:36 GMT)
Quasi-Newton's method in the class gradient defined high-curvature
subspace [0.0] ディープラーニングの分類問題は、クラス数に等しい次元のロスランドスケープに高い曲率のサブスペースがあることが示されている。
最適化を高速化するための明らかな戦略は、ニュートン法をコ空間の高曲率部分空間と勾配降下に使用することである。
直感的な実装が実際に収束を遅らせていることを示し、その理由を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 20:13:36 GMT)
Quantum speed limit time for topological qubit influenced by fermionic
and bosonic environment [0.0] 量子速度制限時間は、閉かつオープンな量子系における量子進化の速度を決定するために用いられる。
フェルミオンおよびボゾン環境の影響をトポロジカルクビットとみなす。
磁場の大きさが大きくなると、量子速度制限時間は減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 19:10:51 GMT)
Quantum entropy model of an integrated QRNG chip [0.0] 発光ダイオードにより放出される光子数の量子揺らぎに基づいて,量子乱数発生器チップのエントロピー源の物理モデルを提案する。
このモデルはチップの特性と組み合わせて、後処理なしで1ビットあたり0.98以上の量子ミニエントロピーを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 13:19:03 GMT)
Optical Phase Dropout in Diffractive Deep Neural Network [0.0] 単体学習は、完全な接続を持つ深層複素数値ニューラルネットワークにおいて、ユニタリウェイト更新を更新するのに役立つ。
ユニタリ重みの正方行列特性は、関数信号がうまく一般化できない有限次元を持つことを誘導する。
複素ドロップアウトから進化し、統計的推論を持つユニタリ空間における位相降下は、初めて定式化される。
ディジタルモデルと拡散モデルとの等価性は、[DN]2で物理的に実装された非線形活性化を回避できる化合物変調を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 13:33:23 GMT)
Nonminimal spin-field interaction of the classical electron and
quantization of spin [0.0] スピン電子の半古典的モデルを説明し、これらのモデルが有用であることが判明した多くの理論的問題をリストアップする。
本稿では,これらのモデルの適用範囲を,スピンが先行軸に対して上下に整列するよう強制する相互作用を導入することによって拡張する可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 20:23:11 GMT)
Non-locality and entanglement in multi-qubit systems from a unified
framework [0.0] 非古典的確率は量子力学の根底にある特徴である。
非局所性不平等の違反は、負の確率を通して古典的確率規則の違反を意味することを示す。
我々は、古典的確率規則違反として、複数ビット系に対する線形および非線形な絡み合い証人の数がどのように得られるかを示すために、親擬似射影を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 18:44:49 GMT)
Machine Intelligent Techniques for Ramp Event Prediction in Offshore and
Onshore Wind Farms [0.0] オフショアおよびオフショア風力発電所の風力資源評価は、ランプイベントの性質を正確に予測し分析するのに役立つ。
短時間の大規模なランプイベントは、電力網に接続された風力発電所に損傷を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 21:21:42 GMT)
Feedback Effects in Repeat-Use Criminal Risk Assessments [0.0] リスクは、単発テストで捉えられていない方法で、シーケンシャルな決定を伝達できることを示します。
リスクアセスメントツールは、非常に複雑でパスに依存したプロセスで動作し、歴史的な不平等が引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 06:40:05 GMT)
Exciton-trion dynamics of a single molecule in a radio-frequency cavity [0.0] トリオンと中性エキシトンは、先端強化分光法によって単一の分子で効率的に誘導される。
本稿では, 高周波走査トンネル発光と時間分解光子検出を組み合わせた位相フルオロメトリーによる励起子-トリオンのダイナミクスについて検討する。
我々は、NaCl/Ag(111)上に一分子の亜鉛フタロシアニン(ZnPc)分子において励起子と三イオンを生成し、それらのダイナミクスを決定し、原子分解能でピコ秒範囲の系の進化を辿る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 09:17:34 GMT)
E-Pro: Euler Angle and Probabilistic Model for Face Detection and
Recognition [0.0] 本研究では,顔画像の入力による顔の検出と認識のためのE-Proというフレームワークを提案する。
E-Proは、出席者、監視、群衆の監視、生体認証など、さまざまな分野に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 19:12:39 GMT)
Discrete Math with Programming: A Principled Approach [0.0] 離散数学はプログラミングでよりよく教えられると長年主張されてきた。
本稿では、離散数学のすべての中心的な概念をサポートするアプローチを紹介する。
数学や論理文は高いレベルで正確に表現され、コンピュータ上で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 03:41:27 GMT)
Calculating the Mandel parameter for an oscillator-like system generated
by generalized Chebyshev polynomials [0.0] マンデルパラメータ $QM_$02 の符号は、Poisson からの励起統計のずれを特徴付ける。
この作業は、私たちの作品 cite04, cite05 の継続です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 14:32:53 GMT)
A Role for Prior Knowledge in Statistical Classification of the
Transition from MCI to Alzheimer's Disease [0.0] 軽度認知障害(MCI)からアルツハイマー病(AD)への移行は臨床研究者にとって大きな関心事である。
分類のための機械学習(ML)アプローチの成長は、多くの臨床研究者にロジスティック回帰(LR)の価値を過小評価させる可能性がある
本稿では,ADに関わる脳領域の臨床的知識に基づいて,効率的な特徴選択を利用する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 18:15:24 GMT)
A QUBO Formulation for Qubit Allocation [0.0] 現在の量子コンピュータは、限られた数の量子ビット、接続制約、様々なゲート忠実さを持っている。
本研究では、量子ビット配置問題を2次非拘束二元最適化(QUBO)問題として定式化して実装し、シミュレーションアニールを用いて初期配置のスペクトルを求める。
t|ket$rangle $ や Qiskit で利用可能な現代のアロケーション手法と比較すると、QUBO 法は回路深度を改良したアロケーションをベンチマーク回路の大規模なセットの50ドル以上で得ることができ、CX ゲートも少ないものが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Nov 2020 22:09:44 GMT)