Blockchain Assisted Decentralized Federated Learning (BLADE-FL) with
Lazy Clients [124.5] フェデレートラーニング(FL)にブロックチェーンを統合する新しいフレームワークを提案する。
BLADE-FLは、プライバシー保護、改ざん抵抗、学習の効果的な協力の点で優れたパフォーマンスを持っている。
遅延クライアントは、他人のトレーニングされたモデルを盗聴し、不正行為を隠すために人工的なノイズを加える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 12:18:27 GMT)
Learning from others' mistakes: Avoiding dataset biases without modeling
them [111.2] 最先端自然言語処理(NLP)モデルは、意図したタスクをターゲットとする機能ではなく、データセットのバイアスや表面形状の相関をモデル化することを学ぶことが多い。
これまでの研究は、バイアスに関する知識が利用できる場合に、これらの問題を回避するための効果的な方法を示してきた。
本稿では,これらの問題点を無視する学習モデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:10:54 GMT)
Applying Deep-Learning-Based Computer Vision to Wireless Communications:
Methodologies, Opportunities, and Challenges [100.5] ディープラーニング(DL)はコンピュータビジョン(CV)分野で大きな成功を収めている。
本稿では,無線通信におけるDLベースのCVの適用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 12:25:26 GMT)
Efficient Depth Completion Using Learned Bases [94.1] 深度補正のための新しい大域的幾何制約を提案する。
低次元部分空間上によく配置される深さ写像を仮定することにより、高密度深度写像は全解像度の主深度基底の重み付け和で近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 11:57:37 GMT)
Viral Pneumonia Screening on Chest X-ray Images Using Confidence-Aware
Anomaly Detection [86.8] 短期間のウイルス性肺炎の集団は、SARS、MERS、最近のCOVID-19のような流行やパンデミックのハービンガーである可能性がある。
胸部X線によるウイルス性肺炎の迅速かつ正確な検出は,大規模スクリーニングや流行予防に有用である。
ウイルス性肺炎はしばしば多彩な原因を持ち、X線画像に顕著な視覚的外観を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 00:05:40 GMT)
Extended T: Learning with Mixed Closed-set and Open-set Noisy Labels [86.6] ラベルノイズ遷移行列$T$は、真のラベルがノイズのあるものへと反転する確率を反映する。
本稿では,閉集合と開集合の混在したラベル雑音下での学習に着目した。
本手法は,従来の最先端のラベル雑音学習法よりも頑健な性能を追求し,混合ラベル雑音をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 02:42:45 GMT)
Cross-Descriptor Visual Localization and Mapping [81.2] 視覚のローカライゼーションとマッピングは、Mixed Realityとロボティクスシステムの大部分を支える重要な技術である。
特徴表現の連続的な更新を必要とする局所化とマッピングのための3つの新しいシナリオを提案する。
我々のデータ駆動型アプローチは特徴記述子型に非依存であり、計算要求が低く、記述アルゴリズムの数と線形にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:19:51 GMT)
Neural Mesh Flow: 3D Manifold Mesh Generation via Diffeomorphic Flows [79.4] ニューラルメッシュフロー (NMF) を用いて, 種数0の2次元メッシュを生成する。
NMFは数個のニューラル正規微分方程式(NODE)ブロックからなる形状自動エンコーダで、球面メッシュを段階的に変形させることで正確なメッシュ形状を学習する。
実験の結果,NMFは単一視点メッシュ再構成,大域的な形状パラメータ化,テクスチャマッピング,形状変形,対応性など,いくつかの応用に役立つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 17:00:19 GMT)
Analyzing Neural Networks Based on Random Graphs [77.3] 様々なタイプのランダムグラフに対応するアーキテクチャを用いて,ニューラルネットワークの大規模評価を行う。
古典的な数値グラフ不変量は、それ自体が最良のネットワークを選び出すことができない。
また、主に短距離接続を持つネットワークは、多くの長距離接続が可能なネットワークよりも性能が良いことも見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 11:29:36 GMT)
Sequence Generation using Deep Recurrent Networks and Embeddings: A
study case in music [69.3] 本稿では,異なる種類の記憶機構(メモリセル)について評価し,音楽合成分野におけるその性能について検討する。
提案したアーキテクチャの性能を自動評価するために,定量的な測定値のセットが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 14:19:19 GMT)
A Novel Approach to Radiometric Identification [68.8] 本稿では,CAPoNeFの特徴工学的手法を用いて,高精度なラジオメトリック同定が可能であることを実証する。
SDRで収集した実験データに基づいて,基本的なML分類アルゴリズムを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 10:54:44 GMT)
ReMP: Rectified Metric Propagation for Few-Shot Learning [68.0] 修正されたメートル法空間は、トレーニングからテストまでのメートル法一貫性を維持するために学習される。
多くの分析結果から、目的の単純な修正がかなりの性能向上をもたらすことが示唆された。
提案したReMPは効率的で効率的であり、様々な標準的な数発の学習データセットで芸術の状態を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 00:07:53 GMT)
Margin-Based Transfer Bounds for Meta Learning with Deep Feature
Embedding [67.1] 我々は、マージン理論と統計学習理論を活用し、メタラーニングに基づくマルチクラス分類(MLMC)のための3つのマージンベース転送境界を確立する。
これらの境界は、与えられた将来のタスクに対する分類アルゴリズムの予測誤差を、前のタスクの有限個の平均的な経験誤差で推定できることを示している。
3つのベンチマークの実験は、これらのマージンベースのモデルが依然として競争力のある性能を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 23:50:51 GMT)
LIFI: Towards Linguistically Informed Frame Interpolation [66.1] 我々は、複数のディープラーニングビデオ生成アルゴリズムを用いて、欠落したフレームを生成することで、この問題を解決しようとしている。
音声理解のコンピュータビジョン映像生成モデルをテストするために,いくつかのデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:47:06 GMT)
Self-consistent theory of mobility edges in quasiperiodic chains [63.0] 準周期ポテンシャルを持つ近辺強結合鎖における移動端の自己整合理論を導入する。
モビリティエッジは、一般に研究されているオーブリー=アンドルー=ハーパー模型のエネルギー非依存的な自己双対性を欠いた準周期系において一般的なものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:00:09 GMT)
SChME at SemEval-2020 Task 1: A Model Ensemble for Detecting Lexical
Semantic Change [58.9] 本稿では,SemEval-2020 Task 1における語彙意味変化の教師なし検出法であるSChMEについて述べる。
SChMEは、分布モデル(単語埋め込み)とワード周波数モデルの信号を組み合わせたモデルアンサンブルを使用し、各モデルは、その特徴に応じて単語が苦しむ確率を示す投票を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 23:56:34 GMT)
Rectification induced by geometry in two-dimensional quantum spin
lattices [58.7] 2次元量子スピン鎖におけるスピン整流の発生における幾何学的非対称性の役割に対処する。
我々は、幾何的非対称性と不均一磁場が、XXモデルにおいてもスピン電流の整流を誘導できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:10:02 GMT)
SemiNLL: A Framework of Noisy-Label Learning by Semi-Supervised Learning [58.3] SemiNLLはSS戦略とSSLモデルをエンドツーエンドで組み合わせた汎用フレームワークである。
我々のフレームワークは、様々なSS戦略やSSLバックボーンを吸収し、そのパワーを利用して有望なパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 01:49:47 GMT)
PlueckerNet: Learn to Register 3D Line Reconstructions [57.2] 本稿では,ユークリッド空間における2つの部分重畳された3次元線再構成の問題をニューラルネットワークで解く手法を提案する。
室内および屋外の両方のデータセットを用いた実験により,本手法の登録精度(回転と翻訳)は,ベースラインを著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 11:31:56 GMT)
From Goals, Waypoints & Paths To Long Term Human Trajectory Forecasting [54.3] 将来の軌道の不確実性は、(a)エージェントに知られているが、モデルに未知な情報源、例えば長期目標や(b)エージェントとモデルの両方に未知な情報源、例えば他のエージェントの意図や既約乱数不確定性などである。
我々は,長期目標における多モータリティと,経路ポイントや経路における多モータリティによるアレタリック不確実性を通じて,てんかん不確かさをモデル化する。
また,この二分法を実証するために,従来の作業よりも1分間,桁長の予測地平線を有する,新しい長期軌跡予測設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 21:01:29 GMT)
On Graph Neural Networks versus Graph-Augmented MLPs [51.2] Graph-Augmented Multi-Layer Perceptrons (GA-MLPs)は、まずグラフ上の特定のマルチホップ演算子でノード機能を拡張する。
我々は,GA-MLPとGNNの表現力の分離を証明し,指数関数的に成長することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:46:23 GMT)
Wide-Area Crowd Counting: Multi-View Fusion Networks for Counting in
Large Scenes [50.7] マルチビュー・クラウドカウントのためのディープニューラルネットワークフレームワークを提案する。
提案手法は,他のマルチビューカウントベースラインと比較して,最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 03:20:30 GMT)
Second-Order Guarantees in Federated Learning [49.2] フェデレーション学習は,分散データからの集中学習として有用なものだ。
本稿では,集中型および分散型設定における2次最適性アルゴリズムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:30:08 GMT)
Coinbot: Intelligent Robotic Coin Bag Manipulation Using Deep
Reinforcement Learning And Machine Teaching [47.2] トロリーからのコインバッグの降ろしを自動化するために,協調ロボットの制御作業に深層強化学習と機械学習技術を適用した。
操作中に質量の中心が変化するコインバッグのような柔軟な材料をつかむタスク固有のプロセスを実現するため、シミュレーションで特別なグリップが実装され、物理ハードウェアで設計された。
ロボットエンドエフェクタの最適構成を提案するため, 深層強化学習に基づくインテリジェントな手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 17:56:44 GMT)
Learning Universal Shape Dictionary for Realtime Instance Segmentation [40.3] 事例分割のための新しい明示的な形状表現を提案する。
オブジェクトの形状をモデル化する方法に基づいて、現在のインスタンスセグメンテーションシステムは暗黙のモデルと明示的なモデルという2つのカテゴリに分けられる。
提案したUSD-Segは、オブジェクト形状に対して、辞書を用いたスパース符号化という線形モデルを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 09:44:49 GMT)
Longformer: The Long-Document Transformer [40.2] トランスフォーマーベースのモデルでは、シーケンス長と2次スケールの自己アテンション操作のため、長いシーケンスを処理できない。
我々はLongformerを導入し、シーケンス長と線形にスケールするアテンション機構を導入し、何千ものトークンの文書を簡単に処理できるようにした。
Longformerのアテンションメカニズムは、標準的な自己アテンションをドロップインで置き換えることであり、ローカルなウインドウのアテンションと、グローバルなアテンションを動機付けるタスクを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 17:52:35 GMT)
DyERNIE: Dynamic Evolution of Riemannian Manifold Embeddings for
Temporal Knowledge Graph Completion [39.1] 時間的知識グラフ(KG)は、時間とともに実体間の動的関係を記録する。
時間的KGに対する既存の埋め込みアプローチは、通常ユークリッド空間における実体表現とその動的進化を学習する。
本研究では,非ユークリッド埋め込み手法であるDy-ERNIEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 13:20:02 GMT)
BlockGAN: Learning 3D Object-aware Scene Representations from Unlabelled
Images [39.0] 画像生成モデルであるBlockGANについて述べる。
コンピュータグラフィックスパイプラインにインスパイアされた我々は、BlockGANを設計し、まず背景と前景の3D機能を生成し、それらを全体の3D機能に組み合わせることを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 11:57:32 GMT)
Robust Non-Linear Matrix Factorization for Dictionary Learning,
Denoising, and Clustering [37.5] 我々はロバスト非線形行列分解(RNLMF)と呼ばれる新しいロバスト非線形分解法を提案する。
RNLMFは、カーネル化された特徴空間を分解してデータ空間の辞書を構築する。
RNLMFはノイズや外れ値の分離に頑丈で、数千行の列と列を持つ行列にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 08:51:54 GMT)
A Self-Supervised Feature Map Augmentation (FMA) Loss and Combined
Augmentations Finetuning to Efficiently Improve the Robustness of CNNs [34.4] 本稿では,FMA(Feature-map augmentation)損失と呼ばれる新たな正規化損失を提案する。
第2に、データ効率のよい方法で複数の拡張タイプに頑健な単一モデルを実現するための、新しい組合せ拡張(CA)ファインタニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:32:14 GMT)
Learning Vector Quantized Shape Code for Amodal Blastomere Instance
Segmentation [33.6] Amodalのインスタンスセグメンテーションは、オブジェクトが完全に見えない場合でも、オブジェクトの完全なシルエットを復元することを目的としている。
本稿では,入力特徴を中間形状コードに分類し,それらから完全なオブジェクト形状を復元することを提案する。
In vitro 受精 (IVF) クリニックにおけるブラストマーの正確な測定が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 06:17:28 GMT)
Leveraging Neural Network Gradients within Trajectory Optimization for
Proactive Human-Robot Interactions [32.6] 本稿では, トラジェクトリ最適化(TO)の解釈可能性と柔軟性を, 最先端の人間のトラジェクトリ予測モデルの予測能力と融合する枠組みを提案する。
我々は,最大10人の歩行者の群集を安全に効率的に移動させるロボットを必要とするマルチエージェントシナリオにおいて,我々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） (Wed, 2 Dec 2020 08:43:36 GMT)
Data Augmentation for Graph Neural Networks [32.2] 半教師付きノード分類を改善する文脈において,グラフニューラルネットワーク(GNN)のグラフデータ拡張について検討した。
本研究は,階層内エッジの促進とグラフ構造におけるクラス間エッジの復号化のために,クラス-ホモフィル構造を効果的に符号化できることを示唆する。
我々の主な貢献はGAugグラフデータ拡張フレームワークを導入し、これらの洞察を活用してエッジ予測によるGNNベースのノード分類の性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 17:58:12 GMT)
Pareto Deterministic Policy Gradients and Its Application in 5G Massive
MIMO Networks [32.1] 我々は,強化学習(RL)アプローチを用いて,セルロードバランスとネットワークスループットを協調的に最適化することを検討する。
RLの背景にある理論的根拠は、ユーザモビリティとネットワークのダイナミクスを解析的にモデル化することの難しさを回避することである。
この共同最適化を実現するために、ベクトル報酬をRL値ネットワークに統合し、別々のポリシーネットワークを介してRLアクションを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:35:35 GMT)
Generative Classifiers as a Basis for Trustworthy Image Classification [32.0] 我々は,実用的なコンピュータビジョンを実現するため,GCがより複雑なレベルで動作できるようにするアーキテクチャとトレーニング手法を開発した。
我々は、信頼できる画像分類のためのGCの膨大な可能性を実証する。
我々は、他の生成的分類タスクの出発点となることを期待して、トレーニングされたモデルをダウンロードするためにリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:36:36 GMT)
Meta-KD: A Meta Knowledge Distillation Framework for Language Model
Compression across Domains [31.7] 本稿ではメタ知識蒸留(Meta-KD)フレームワークを提案する。
具体的には、まずクロスドメイン学習プロセスを活用して、複数のドメイン上でメタ教師を訓練し、メタ教師からの指導で単一ドメインの学生モデルを学習するためのメタ蒸留アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:18:37 GMT)
Fine-grained activity recognition for assembly videos [31.5] 本研究は, 組立動作認識の課題に対処するために, きめ細かいアクティビティ認識設定を拡張した。
本研究では,空間集合の特別な構造を活かした観察特徴とともに,観測シーケンスからアセンブリ動作を認識する汎用的な手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:38:17 GMT)
Value Alignment Verification [30.9] 人間は自律的なエージェントと対話し、ますます複雑でリスクの高いタスクを実行する。
人間はこれらのエージェントの信頼性を検証し、その性能と正しさを効率的に評価することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 22:04:01 GMT)
On the Error Resistance of Hinge Loss Minimization [30.8] 我々は、損失最小化アルゴリズムが正しい分類器を確実に学習するデータ上の条件の集合を同定する。
特に、データがわずかに非自明なマージンで線形に分類可能であれば、サロゲート損失最小化は非破壊データに無視できる誤差を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 06:49:24 GMT)
Improving Interpretability in Medical Imaging Diagnosis using
Adversarial Training [29.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の解釈可能性に及ぼす対人訓練の影響について検討する。
本研究は,CNNの勾配に基づく正解度マップが,標準的なCNNよりも有意にシャープで,視覚的に整合性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 13:04:00 GMT)
Biomedical Knowledge Graph Refinement with Embedding and Logic Rules [29.9] 多くの研究は、知識グラフに基づく推論が、そのような矛盾やノイズを取り除くのに有効であることを示した。
本稿では,BioKGの品質向上のためのBioGRERを提案する。
本稿では,知識グラフの埋め込みと論理規則推論を最適化するために,変分EMアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 08:55:07 GMT)
Mutual Information Maximization on Disentangled Representations for
Differential Morph Detection [29.5] ランドマークと外観のゆがみを利用した新しい微分形態検出フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、最先端の微分形態検出性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 21:31:02 GMT)
Gaussian Process Regression with Local Explanation [28.9] 本稿では,各サンプルの予測に寄与する特徴を明らかにするため,局所的な説明を伴うGPRを提案する。
提案モデルでは,各サンプルの予測と説明を,容易に解釈可能な局所線形モデルを用いて行う。
新しい試験サンプルでは, 対象変数と重みベクトルの値と不確かさを予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 10:13:54 GMT)
Unbiased Learning to Rank: Online or Offline? [28.4] 偏りのあるユーザフィードバックでランク付けすることを学ぶことで、偏りのないランキングモデルを得る方法が、IRにとって重要な研究課題である。
既存の非バイアス付き学習のランク付けの研究は、ログデータを用いた非バイアス付き学習アルゴリズムの研究と、リアルタイムユーザインタラクションによる非バイアス付きパラメータ推定の研究という、2つのグループに大別することができる。
本稿では,非偏見学習をランク付けするタスクを形式化し,オフライン非偏見学習とオンライン学習をランク付けするための既存のアルゴリズムが,同じコインの両面にのみ存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:55:23 GMT)
Learning to Create Better Ads: Generation and Ranking Approaches for Ad
Creative Refinement [26.7] i)新しい広告テキストを生成すること、(ii)新しい広告テキストにキーフレーズを推奨すること、(iii)画像タグ(画像中のオブジェクト)を推奨すること。
複数の広告主が実施したA/Bテストに基づいて、劣悪な広告クリエイティブと優良な広告クリエイティブのペアワイズな例を作成します。
また、Yahoo Geminiの広告プラットフォームからのデータを使って、実験から広く適用可能な洞察を共有しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 00:16:11 GMT)
Contour Transformer Network for One-shot Segmentation of Anatomical
Structures [26.6] 本稿では,自然に組み込まれたループ機構を備えたワンショット解剖分類手法であるContour Transformer Network(CTN)を提案する。
4つの解剖学のセグメンテーションタスクにおいて、我々のワンショット学習法が非学習的手法を著しく上回っていることを示す。
最小限のHuman-in-the-loop編集フィードバックにより、セグメンテーション性能は、完全に教師されたメソッドを超えるようにさらに改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:42:18 GMT)
FairFace Challenge at ECCV 2020: Analyzing Bias in Face Recognition [26.5] この課題の目的は、提出されたアルゴリズムの性別と肌の色における正確さと偏りを評価することである。
データセットはバランスが取れていないため、公正な結果を示すAIベースのモデルがトレーニングされ、不均衡なデータに基づいて評価される、現実のシナリオをシミュレートする。
上位10チームの分析では、暗い肌の色を持つ女性の偽陽性率(偽陰性率)が高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 17:17:48 GMT)
Intelligence and Learning in O-RAN for Data-driven NextG Cellular
Networks [22.3] NextG" セルネットワークはプログラマブルで非集約的なアーキテクチャ上に構築される。
本稿では,O-RANアライアンスによって提案されたNextGの非集合アーキテクチャについて考察する。
これは、O-RAN準拠のソフトウェアコンポーネントとオープンソースのフルスタックの軟弱セルネットワークを統合するための、最初の大規模なデモを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:12:18 GMT)
Video Anomaly Detection by Estimating Likelihood of Representations [21.9] ビデオ異常は、モーション表現、オブジェクトのローカライゼーション、アクション認識など、多くのサブタスクを解決するため、困難なタスクである。
伝統的に、この課題に対する解決策は、これらの特徴の空間的接続を無視しながら、ビデオフレームとその低次元特徴のマッピングに焦点を当ててきた。
最近のソリューションでは、K-Meansのようなハードクラスタリング技術を用いてこれらの空間的接続を分析することや、潜伏した特徴を一般的な理解にマップするためにニューラルネットワークを適用することに焦点を当てている。
潜在特徴空間における映像異常を解決するために,このタスクを密度推定問題に転送するための深い確率モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:16:22 GMT)
Sample Complexity of Policy Gradient Finding Second-Order Stationary
Points [21.6] 政策勾配が$(epsilon,sqrtepsilonchi)$-SOSPに収束することを示す。
この手法は、潜在的に広範なポリシー勾配法に一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:54:10 GMT)
Physics Guided Machine Learning Methods for Hydrology [21.4] SWAT (Soil and Water Assessment Tool) と組み合わせたLSTMに基づくディープラーニングアーキテクチャを提案する。
アプローチの有効性はミネソタ州南東部のルート川流域の南支流にあるいくつかの小さな流域で分析されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:17:19 GMT)
Driving-Policy Adaptive Safeguard for Autonomous Vehicles Using
Reinforcement Learning [19.7] 本稿では,衝突回避戦略とアクティベーション機能を含むDPAS設計を提案する。
運転政策適応型アクティベーション機能は、緊急脅威が検出された場合に、現在の運転方針リスクを動的に評価し、起動する必要がある。
実験の結果は自然発生運転データにより校正され, より多くの介入を伴わずに, 衝突速度を著しく低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 08:01:53 GMT)
Learning to Characterize Matching Experts [19.2] 我々は、提案された対応がほぼ有効であると信じられている人間である、人間のマッチングの専門家を特徴づける。
提案手法は,未熟なマーカをフィルタリングすることで,マッチング結果を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 14:16:38 GMT)
Policy Supervectors: General Characterization of Agents by their
Behaviour [18.5] 訪問状態の分布によってエージェントを特徴付ける政策スーパーベクターを提案する。
ポリシースーパーベクターは、デザイン哲学に関係なくポリシーを特徴づけ、単一のワークステーションマシン上で数千のポリシーにスケールすることができる。
本研究では、強化学習、進化学習、模倣学習における政策の進化を研究することによって、手法の適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 14:43:16 GMT)
HDR Imaging with Quanta Image Sensors: Theoretical Limits and Optimal
Reconstruction [17.9] 本稿では,HDRイメージングのための新しい計算撮影手法を提案する。
我々は、QIS(Quanta Image Sensor)を用いて、空間時間分解能をビット深度で交換する。
単一ビットおよび多ビットQISに対する最適再構成アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 20:28:52 GMT)
Deep Multi-Fidelity Active Learning of High-dimensional Outputs [17.4] 我々は,高次元出力で学習するためのディープニューラルネットワークに基づく多忠実度モデルを開発した。
次に,予測エントロピーの原理を拡張する情報に基づく相互獲得関数を提案する。
計算物理学と工学設計のいくつかの応用において,本手法の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 00:02:31 GMT)
SensitiveLoss: Improving Accuracy and Fairness of Face Representations
with Discrimination-Aware Deep Learning [17.1] 偏見認識アルゴリズムの精度と公平性を改善するための識別認識学習法を提案する。
実験により、最もよく使われている顔データベースに基づく学習プロセスが、アルゴリズムによる識別の強い、一般的な訓練済みの深層顔モデルに繋がったことを示す。
提案手法は,事前学習ネットワークへのアドオンとして機能し,平均精度と公平性の観点から性能向上に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:22:01 GMT)
An Improved Iterative Neural Network for High-Quality Image-Domain
Material Decomposition in Dual-Energy CT [16.8] 高エネルギー・低エネルギー減衰画像から直接物質像を分解する。
高品質な材料画像を得るための様々なデータ駆動手法が提案されている。
反復ニューラルネットワーク(NN)は回帰NNとモデルベース画像再構成を組み合わせた手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:27:38 GMT)
Neural MOS Prediction for Synthesized Speech Using Multi-Task Learning
With Spoofing Detection and Spoofing Type Classification [16.4] MOS予測モデルの性能向上のためのマルチタスク学習(MTL)手法を提案する。
Voice Conversion Challenge 2018を使った実験では、2つの補助タスクを備えたMTLの提案がMOS予測を改善することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 07:56:32 GMT)
Improved MVDR Beamforming Using LSTM Speech Models to Clean Spatial
Clustering Masks [14.9] 空間クラスタリング技術は、比較的任意のマイクロホン構成で大きなマルチチャネルノイズ低減を実現することができる。
LSTMニューラルネットワークは、単一チャネル入力のノイズから音声を認識するために訓練されているが、マルチチャネル記録における情報を完全に活用することは困難である。
本稿では,これら2つのアプローチを統合し,モデルベースEMソース分離局所化法(MESSL)により生成されたマスクを除去するためにLSTM音声モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 22:35:00 GMT)
Sparse Convolutions on Continuous Domains for Point Cloud and Event
Stream Networks [14.7] 本稿では,ポイントクラウドやイベントストリームのような非構造化連続データに対する畳み込み演算子のエレガントなスパース行列に基づく解釈を提案する。
これらの操作で構築されたネットワークは、既存の方法よりも桁違いに高速にトレーニングできることを示す。
また、演算子をイベントストリーム処理に適用し、数十万のイベントのストリームで複数のタスクで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 13:05:02 GMT)
Unsupervised Neural Domain Adaptation for Document Image Binarization [13.8] 本稿では,ニューラルネットワークとドメイン適応(DA)を組み合わせて,教師なし文書のバイナライゼーションを行う手法を提案する。
その結果,ラベル付きデータを必要とせず,新たな文書領域の双対化をうまく処理できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 13:42:38 GMT)
Suppressing Spoof-irrelevant Factors for Domain-agnostic Face
Anti-spoofing [13.8] Face-Spoofingは、顔認識システムの誤認証を防ぐことを目的としている。
本稿では,ドメインに依存しない顔の偽造防止のためのDASN(Doubly Adversarial Suppression Network)という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:27:19 GMT)
End-to-End QA on COVID-19: Domain Adaptation with Synthetic Training [13.7] エンドツーエンドの質問応答には、情報検索と機械読解の両方が必要である。
最近の研究は、オープンドメインデータセットからの教師付き質問応答(QA)例のみを使用して、ニューラルIRシステムのトレーニングに成功した。
われわれのニューラルIRとMRCシステムを組み合わせて、CORD-19コレクションのエンドツーエンドQAを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:59:59 GMT)
Fairness and Robustness in Invariant Learning: A Case Study in Toxicity
Classification [13.5] 不変リスク最小化(Invariant Risk Minimization、IRM)は、因果発見にインスパイアされた手法を用いて、堅牢な予測子を見つけるドメイン一般化アルゴリズムである。
IRMは経験的リスク最小化法(ERM)よりも分布外精度と公平性を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 02:21:12 GMT)
On Extending NLP Techniques from the Categorical to the Latent Space: KL
Divergence, Zipf's Law, and Similarity Search [13.0] 単語埋め込みを用いて,エントロピーとKulback-Leiblerの発散を効率的に推定できることを示す。
次に、分類空間から潜在空間へ頻繁に観測されるZipfの法則として知られる重み付き分布をリキャストする。
最後に, 類似文を識別する新しい手法を導入することにより, 文章提案のためのジャカード類似度尺度の改善を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 17:35:49 GMT)
Monocular 3D Object Detection with Sequential Feature Association and
Depth Hint Augmentation [12.6] FADNetは、モノクル3Dオブジェクト検出の課題に対処するために提示される。
専用のディープヒントモジュールは、ディープヒントと呼ばれる行ワイズ機能を生成するように設計されている。
この研究の貢献は、KITTIベンチマークの実験およびアブレーション研究によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 03:07:22 GMT)
Chair Segments: A Compact Benchmark for the Study of Object Segmentation [12.2] ChairSegmentsは、オブジェクトセグメンテーションのための、新しくてコンパクトな半合成データセットである。
画像分類における最近の知見を反映した転帰学習における経験的知見を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 14:54:03 GMT)
Global Table Extractor (GTE): A Framework for Joint Table Identification
and Cell Structure Recognition Using Visual Context [12.0] 本稿では,共同テーブル検出とセル構造認識のための視覚誘導型システムフレームワークを提案する。
GTE-Tableでは、テーブルネットワークをトレーニングするために、テーブルの自然セル封じ込め制約に基づく新たなペナルティを発明する。
これを使って、セルラベルでPubTabNetを強化し、FinTabNet、実世界の複雑な科学的および財務的なデータセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 04:45:25 GMT)
CovSegNet: A Multi Encoder-Decoder Architecture for Improved Lesion
Segmentation of COVID-19 Chest CT Scans [11.9] 高度に効率的なニューラルネットワークアーキテクチャ、すなわちCovSegNetを利用して、自動化されたCOVID-19病変のセグメンテーションスキームを提案する。
パフォーマンスは3つの公開データセットで達成されており、他の最先端のアプローチよりも大幅に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:26:35 GMT)
Annotating Social Determinants of Health Using Active Learning, and
Characterizing Determinants Using Neural Event Extraction [11.8] 健康の社会的決定因子(SDOH)は健康に影響を及ぼし、SDOHの知識は臨床的な意思決定に影響を及ぼす。
本研究は,SDOHアノテーションを用いた新しいコーパス,新しいアクティブラーニングフレームワーク,新しいコーパスにおける最初の抽出結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 05:54:50 GMT)
A Photogrammetry-based Framework to Facilitate Image-based Modeling and
Automatic Camera Tracking [11.8] 本研究では,Blenderを拡張してSfM(Structure from Motion)とMVS(Multi-View Stereo)技術を利用して彫刻やカメラ,モーショントラッキングなどの画像ベースモデリングタスクを実現するフレームワークを提案する。
SfMを適用することで、機能トラックを手動で定義したり、画像データを取得するために使用されるカメラを校正したりすることなく、カメラの動きを判断できます。
MVSでは、Blenderの組み込みツールでは実現不可能な、密集したシーンモデルを自動的に計算できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 09:26:37 GMT)
FAST: A Fairness Assured Service Recommendation Strategy Considering
Service Capacity Constraint [11.0] 容量制約のあるサービスのマルチラウンドレコメンデーションの個々人の公正度を測定するための新しい尺度Top-N Fairnessを提案する。
この基準に基づいて、フェアネス保証サービス推奨戦略であるFASTを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 12:21:31 GMT)
FIT: a Fast and Accurate Framework for Solving Medical Inquiring and
Diagnosing Tasks [10.7] 自己診断(Self-diagnosis)は、患者をクエリーし、疾患の予測を行うエージェントを介して、低コストでアクセス可能な医療を提供する。
我々は、次に収集するデータを決定するために情報理論の報酬を使用するFITと呼ばれる競合フレームワークを提案する。
シミュレーションした2つのデータセットから、FITは大規模な検索空間問題に効果的に対処でき、既存のベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 10:12:49 GMT)
On Variational Inference for User Modeling in Attribute-Driven
Collaborative Filtering [10.6] 本稿では,因果推論を用いて時間的文脈からユーザの属性親和性を学習する手法を提案する。
この目的を確率論的機械学習問題として定式化し、モデルパラメータを推定するために変分推論に基づく手法を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 22:39:58 GMT)
Instance-Sensitive Algorithms for Pure Exploration in Multinomial Logit
Bandit [9.5] Multinomial Logit Bandit (MNL-bandit)は、オンライン学習および運用研究において人気のあるモデルである。
MNL帯域での純粋な探索のための効率的なアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 20:02:45 GMT)
Generating private data with user customization [9.4] モバイルデバイスは大量のデータを生成、保存し、機械学習モデルを強化することができる。
しかし、このデータには、データのリリースを防止するデータ所有者特有のプライベート情報が含まれている可能性がある。
有用な情報を保持しつつ、ユーザ固有のプライベート情報とデータとの相関を小さくしたい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:13:58 GMT)
DERAIL: Diagnostic Environments for Reward And Imitation Learning [9.1] アルゴリズム性能の個々の面を個別にテストする一連の診断タスクを開発する。
その結果,アルゴリズムの性能は実装の詳細に非常に敏感であることが確認された。
ケーススタディは、スイートが設計上の欠陥を特定し、候補ソリューションを迅速に評価する方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:07:09 GMT)
Information Theory in Density Destructors [9.1] 情報理論量をより正確に推定するために、密度デストラクタをどのように利用できるかを示す。
その結果, 密度破壊フローの学習において, 情報理論の手法が代替の最適化基準となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 08:04:53 GMT)
DIET-SNN: Direct Input Encoding With Leakage and Threshold Optimization
in Deep Spiking Neural Networks [8.7] DIET-SNNは、膜漏れと発射閾値を最適化するために勾配降下で訓練された低深さスパイクネットワークである。
我々は,VGGおよびResNetアーキテクチャ上のCIFARおよびImageNetデータセットから画像分類タスクのDIET-SNNを評価する。
我々は、ImageNetデータセット上の5つのタイムステップ(推論レイテンシ)でトップ1の精度を69%達成し、同等の標準ANNよりも12倍少ない計算エネルギーを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 02:55:31 GMT)
TAN-NTM: Topic Attention Networks for Neural Topic Modeling [8.6] 本稿では,入力層におけるBoWの代わりに,文書をトークンのシーケンスとしてモデル化する新しいフレームワークであるTAN-NTMを提案する。
我々はLSTM出力に注意を払って、トピックに関連する手がかりを伝達する関連単語への参加をモデルに与える。
TAN-NTMは、NPMIコヒーレンスメトリックにおける既存のSOTAトピックモデルのスコアよりも9～15パーセント向上した最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 20:58:04 GMT)
The Role of Urban Form in the Performance of Shared Automated Vehicles [8.6] 都市形状の測定がSAVシステムの持続可能性にどのような影響を及ぼすかは不明だ。
本研究では, 固定効果回帰モデルを用いて, シミュレーションSAV性能と相関する重要な都市形状の測定を行った。
その結果、SAVはより効率的で、より接続されたネットワークと多種多様な土地利用開発パターンを持つ密集都市において、より少ないVMTを生成することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:28:44 GMT)
The temporal overfitting problem with applications in wind power curve
modeling [8.1] 本稿では,時間的過適合問題に対処する新しい手法を提案する。
本稿では,風力エネルギーのパワー曲線モデリングを対象とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 17:39:57 GMT)
Dehazing Cost Volume for Deep Multi-view Stereo in Scattering Media with
Airlight and Scattering Coefficient Estimation [7.6] 本稿では, 霧や煙などの散乱媒体における学習型マルチビューステレオ(MVS)手法を提案する。
散乱媒体で撮影された画像は、懸濁粒子による光散乱と減衰により劣化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 05:21:21 GMT)
Anisotropic 3D Multi-Stream CNN for Accurate Prostate Segmentation from
Multi-Planar MRI [7.5] 我々は,高分解能な等方性前立腺セグメンテーションを生成するために,スキャン方向の追加処理を行う異方性3次元マルチストリームCNNアーキテクチャを提案する。
2つの(双平面)像と3つの(三平面)像の向きをそれぞれ比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 13:01:03 GMT)
Automated Artefact Relevancy Determination from Artefact Metadata and
Associated Timeline Events [7.2] ケースハンダーで、多年にわたるデジタル法医学的証拠バックログは、世界中の法執行機関で一般的になっている。
これは、デジタル法医学的な調査を必要とするケースが、ケースごとに処理されるデータの量の増加と相まって増え続けているためである。
以前に処理されたデジタル法医学ケースとそれらのコンポーネントのアーティファクト関連性分類を活用することは、自動化された人工知能ベースのエビデンス処理システムのトレーニングの機会を促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 14:14:26 GMT)
Convergence Proof for Actor-Critic Methods Applied to PPO and RUDDER [6.9] 我々は、よく知られたPPOと最近導入されたRUDDERの収束性を示す。
本研究は, エピソード標本を用いたアクター批判的手法に有効であり, 学習中により欲求的になる方針を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:47:06 GMT)
MAAD-Face: A Massively Annotated Attribute Dataset for Face Images [6.8] MAADFaceは、47の異なるバイナリ属性の123.9M属性アノテーションで構成されている。
CelebAやLFWの15～137倍の属性ラベルを提供する。
我々はMAAD-Faceからの大量の高品質アノテーションを活用し,ソフトバイオメトリックスの認識可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 08:54:26 GMT)
Learning Order Parameters from Videos of Dynamical Phases for Skyrmions
with Neural Networks [6.6] 我々は,粒子ベーススカイミオンモデルの静的位相と動的位相を認識するために,複数のニューラルネットワークを用いる。
以上の結果から,ニューラルネットワークが相を正しく分類するだけでなく,相境界を予測できることが示唆された。
ニューラルネットワークは動的位相のビデオから2つの順序パラメータを学習し、2つの順序パラメータの臨界値を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 08:17:32 GMT)
An Once-for-All Budgeted Pruning Framework for ConvNets Considering
Input Resolution [6.5] そこで本稿では,OFARPruning (OFARPruning) を効率よく提案し,優勝チケットに近い多数のコンパクトネットワーク構造を求める。
画像分類とオブジェクト検出に基づく実験により、OFARPruningは1回限りの圧縮法よりも精度が高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 07:09:12 GMT)
Data-driven Analysis of Turbulent Flame Images [6.5] 乱流予混合火炎はガスタービンを用いた発電に重要である。
未焼成物のポケットや島々は、これらのイベントの間、乱れた炎の特徴である。
CNNは、0%、5%、10%のCo$を添加した3つの乱流火炎に対して、未焼成ポケットを含む画像の分類に使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:46:17 GMT)
ACE-Net: Fine-Level Face Alignment through Anchors and Contours
Estimation [6.4] ファインレベル顔アライメントタスクのための新しい顔アンカーと輪郭推定フレームワークACE-Netを提案する。
我々は、ACE-Netが追加アノテーションを必要とせずに既存の顔ランドマークデータセットから学習できる弱教師付き損失を導入した。
ACE-Netはランドマークレベルの性能を損なうことなく,ランドマークベースモデルよりもファインレベルの顔アライメント精度を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:04:12 GMT)
COVID-19 Cough Classification using Machine Learning and Global
Smartphone Recordings [6.4] 本稿では、スマートフォン上で記録された新型コロナウイルス陰性および健康性の両方から、新型コロナウイルス陽性を識別できる機械学習ベースのコークス分類器を提案する。
この種のスクリーニングは非接触で容易に適用でき、テストセンターでの負荷軽減や送信制限に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 13:35:42 GMT)
Deep Learning for Road Traffic Forecasting: Does it Make a Difference? [6.2] 本稿では,このITS研究領域におけるDeep Learningの活用に言及した技術の現状を批判的に分析することに焦点を当てる。
後続の批判分析は、交通予測のためのディープラーニングの問題について、質問を定式化し、必要な議論を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:56:11 GMT)
Coherences and the thermodynamic uncertainty relation: Insights from
quantum absorption refrigerators [6.2] 量子状態における熱力学の不確実性関係の妥当性について, 量子系コヒーレンスと熱電流変動の相互作用について検討した。
この結果から, 量子コヒーレント熱機械の性能評価には, 揺らぎが不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 00:12:18 GMT)
SoK: Exploring the State of the Art and the Future Potential of
Artificial Intelligence in Digital Forensic Investigation [6.2] 本稿では,デジタル法医学における既存の人工知能ベースのツールとアプローチを要約する。
強調された人工知能の応用について、現在進行中の課題と将来的な影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 12:07:21 GMT)
Multi-Objective Optimization of the Textile Manufacturing Process Using
Deep-Q-Network Based Multi-Agent Reinforcement Learning [5.9] 本稿では,最適化プロセスをゲームに変換するマルチエージェント強化学習(MARL)フレームワークを提案する。
このゲームでは,複数平衡の中断を避けるために実用的選択機構が採用された。
提案したMARLシステムは,繊維のオゾン化プロセスの最適解を実現することが可能であり,従来の手法よりも優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 11:37:44 GMT)
Generating Descriptions for Sequential Images with Local-Object
Attention and Global Semantic Context Modelling [5.4] 本稿では,局所オブジェクトアテンション機構を持つシーケンシャル画像の記述を生成するために,エンドツーエンドのCNN-LSTMモデルを提案する。
シーケンシャルな画像間の依存関係を学習する多層パーセプトロンを用いて,グローバルな意味コンテキストをキャプチャする。
並列LSTMネットワークを用いてシーケンス記述を復号する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:07:32 GMT)
Addressing Artificial Intelligence Bias in Retinal Disease Diagnostics [5.3] 本研究は糖尿病網膜症の診断におけるAIバイアスの予測法について検討した。
ディープラーニングシステム(DLS)は、当初トレーニングされなかったテスト/推論時に概念に直面します。
データの不均衡とドメインの一般化が、サブポピュレーション間の精度の相違につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:11:18 GMT)
rTop-k: A Statistical Estimation Approach to Distributed SGD [5.2] トップkとランダムkのスパーシフィケーション手法は, いずれの手法も単独で適用した場合, 連続的に, 顕著に優れていることを示す。
本稿では,空間性および統計的に最適な通信方式を捉える勾配の簡易な統計的推定モデルを提案する。
CIFAR-10, ImageNet, および Penn Treebank のデータセットを用いて画像領域と言語領域に関する広範な実験を行い、これらの2つのスパーシフィケーション手法のスキュードな適用は、いずれの手法も単独で適用した場合に著しく優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 21:26:06 GMT)
Bayesian multilingual topic model for zero-shot cross-lingual topic
identification [5.2] 本稿では,言語に依存しない文書埋め込み学習のためのベイズ多言語トピックモデルを提案する。
5言語EuroparlとReuters(MLDoc)コーパスの実験により、提案モデルは多言語単語の埋め込みやBiLSTM文エンコーダに基づくシステムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 12:46:45 GMT)
Deep learning for photoacoustic imaging: a survey [4.9] 深層人工知能ニューラルネットワークは、2009年に確立された他の成熟モデルを上回っ始めた。
ディープニューラルネットワークは、医療画像技術、医療データ分析、医療診断、その他の医療問題において大きな可能性を秘めている。
このレビューの目的は3つある: (i) 深層学習をいくつかの重要な基礎で導入すること、 (ii) 深層学習を光音響画像の生態的連鎖全体に適用する最近の研究、(iii) 画像再構成から疾患診断まで、そして (iii) 深層学習を光音響画像に適用することに興味のある研究者にいくつかのオープンソース資料やその他のリソースを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 02:02:26 GMT)
DecisiveNets: Training Deep Associative Memories to Solve Complex
Machine Learning Problems [4.8] 本稿では,ディープニューラルネットワークモデルからディープ連想記憶への変換手法を提案する。
結果として生じる深い連想記憶は、人工知能の優れた候補である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 20:22:25 GMT)
Top-1 CORSMAL Challenge 2020 Submission: Filling Mass Estimation Using
Multi-modal Observations of Human-robot Handovers [4.8] CORSMAL 2020 Challengeは、ロボットが人間によって保持される容器の充填質量を見積もる必要があるという問題の認識部分に焦点を当てている。
本稿では,充填量,充填量,容器容量の3つの重要な指標を予測するためのマルチモーダル手法を提案する。
提案手法は,CORSMAL 2020 Challengeにおける公立サブセットと私設サブセットの両方における全サブセットのうち,Top-1の総合的なパフォーマンスを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:31:03 GMT)
Some Remarks on Replicated Simulated Annealing [4.7] 我々は、いわゆる「複製された模擬焼鈍」アルゴリズムを解析する。
我々は、その収束を保証するための基準を明確にし、それが構成からうまくサンプリングされたときの研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:41:03 GMT)
An Exploratory Study of COVID-19 Information on Twitter in the Greater
Region [4.7] 本稿では,Twitter COVID-19 情報をデータ駆動で探索し,その特徴を明らかにすることを目的とする。
GRと関連する国々のツイート量と新型コロナウイルスのケースは相関関係にあるが、この相関関係はパンデミックの特定の期間にのみ存在する。
2020-01-22 から 2020-06-05 への移行を計画し、GR と関連する国の主な違いを解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 12:49:02 GMT)
Meta-Cognition-Based Simple And Effective Approach To Object Detection [4.7] 物体検出のためのメタ認知学習戦略を探索し、検出速度を同時に維持しながら、一般化能力を向上させる。
実験の結果、絶対精度は2.6%(最小値)と4.4%(最大値)で、推論時間にオーバーヘッドはないことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 13:36:51 GMT)
Effective Feedback for Introductory CS Theory: A JFLAP Extension and
Student Persistence [4.4] 我々の研究の主な目的は、学生が抽象計算モデルを学ぶのを支援することである。
これらのモデルと対話するための最も一般的な教育ツールがJava Formal Languages and Automata Package (JFLAP)である。
JFLAPサーバ拡張は,学生からの宿題の提出を受け付け,その提出を正しいか間違っているか評価し,提出が正しくない場合に証人文字列を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 21:39:01 GMT)
Are Gradient-based Saliency Maps Useful in Deep Reinforcement Learning? [4.3] Deep Reinforcement Learning (DRL)は、古典的なReinforcement LearningアルゴリズムとDeep Neural Networksを接続する。
DRLの問題は、CNNがブラックボックスであり、エージェントの意思決定プロセスを理解することは困難である。
この研究は、画像分類の分野からDeep Reinforcement Learningの分野まで、よく知られた視覚化手法をいくつかもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:38:36 GMT)
Deep learning based numerical approximation algorithms for stochastic
partial differential equations and high-dimensional nonlinear filtering
problems [4.2] 本稿では、偏微分方程式(SPDE)の解に対するディープラーニングに基づく近似アルゴリズムの導入と研究を行う。
本研究では,SPDEの駆動ノイズ過程のすべての実現にディープニューラルネットワークを用い,SPDEの解過程を近似する。
これらのSPDEのそれぞれにおいて,提案した近似アルゴリズムは,最大50空間の短い実行時間で正確な結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 13:25:35 GMT)
Bilinear dynamic mode decomposition for quantum control [4.1] 本研究では,データ駆動型回帰手法である双線形動的モード分解(biDMD)を開発し,時系列測定を用いてQOCの量子システム同定を行う。
本研究は,いくつかの代表量子系に対するアプローチの有効性と性能を実証し,実験結果と一致したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 17:23:48 GMT)
An Artificial Intelligence Solution for Electricity Procurement in
Forward Markets [3.8] 本項では,ベルギーの先進市場からの年間ベースロード製品であるカレンダ(CAL)について述べる。
それは、今、電気を買うか、将来の機会を待つかを推奨する新しいアルゴリズムを導入した。
提案手法は,平均して検討されたベンチマーク調達方針を超越し,コストの1.65%削減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 12:10:34 GMT)
The Model Counting Competition 2020 [3.8] モデルカウント(MC)コンペティションは2019年秋に考案された。
このコンペティションは、アプリケーションを育成し、新しい挑戦的なベンチマークを特定し、新しいソルバを促進することを目的としている。
合計で,8グループから34バージョンで,驚くべき数の解答者を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:52:07 GMT)
Experiment data-driven modeling of tokamak discharge in EAST [3.7] 超伝導長パルストカマク(EAST)におけるトカマク放電モデルの検討
本研究では,大規模なEAST放電に対する制御信号の時間的シーケンスを利用して,放電診断信号のモデル化のための深層学習モデルを開発する。
最初の試みは、データ駆動手法を用いてトカマク放電をモデル化するための有望な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 08:13:14 GMT)
Enhancement of Spatial Clustering-Based Time-Frequency Masks using LSTM
Neural Networks [3.7] 我々はLSTMを用いて空間クラスタリングに基づく時間周波数マスクを強化する。
複数の単一チャネルLSTM-DNN音声強調器の信号モデリング性能と信号分離性能を両立させる。
カルディ自動音声認識装置の単語誤り率を用いて各システムの出力の可知性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 22:29:29 GMT)
Combining Spatial Clustering with LSTM Speech Models for Multichannel
Speech Enhancement [3.7] LSTMアーキテクチャを用いたリカレントニューラルネットワークは、大きな単一チャネルノイズ低減を実現することができる。
しかし、新しいマイク構成に一般化できる方法でマルチチャネル入力に適用する方法は明らかではない。
本稿では,空間分離性能と多チャンネル空間クラスタリングの汎用性を両立させる2つの手法を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 22:37:50 GMT)
Active Learning for Video Description With Cluster-Regularized Ensemble
Ranking [3.6] クラスタ規則化されたアンサンブル戦略は,ビデオキャプションのためのトレーニングセットを効率的に収集する上で,最高のアクティブな学習手法を提供する。
MSR-VTT と LSMDC のデータセットに対して,トランスフォーマとLSTM を用いたキャプションモデルを用いて検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 23:38:20 GMT)
Assessing the Influencing Factors on the Accuracy of Underage Facial Age
Estimation [3.2] 21,800人以上の未成年者を対象に,2つの雲齢推定サービスを評価した。
徹底的な評価により、将来の年齢推定システムにおいて克服すべき最も影響力のある要因を特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 13:09:56 GMT)
Partially Shared Semi-supervised Deep Matrix Factorization with
Multi-view Data [3.2] 部分共有半教師付き深層行列分解モデル(PSDMF)を提案する。
部分共有深部分解構造、グラフ正規化、半教師付き回帰モデルを統合することにより、PSDMFはコンパクトで効率的な識別表現を学習できる。
5つのベンチマークデータセットの実験により、PSDMFは最先端のマルチビュー学習アプローチよりも優れたパフォーマンスを達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 06:59:41 GMT)
Improving Solution Quality of Bounded Max-Sum Algorithm to Solve DCOPs
involving Hard and Soft Constraints [3.1] BMS (Bunded Max-Sum) は、分散化調整問題の特定の形態に対する近似解を提供するメッセージパッシングアルゴリズムである。
特に、BMSアルゴリズムは、計算コストを犠牲にして、大規模な検索空間を持つこのタイプの問題を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:10:14 GMT)
Fast Automatic Feature Selection for Multi-Period Sliding Window
Aggregate in Time Series [3.0] スライドウィンドウアグリゲーション特徴選択を自動で処理する方法はない。
この問題を解決するためにマルコフ・チェインを用いた一般的なフレームワークを提案する。
2つの一般的なスライディングウィンドウと3種類のアグリゲーション演算子による詳細を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 09:14:30 GMT)
Solvable Model for Inheriting the Regularization through Knowledge
Distillation [2.9] 本稿では,知識蒸留の特性を解析的に評価できる統計物理フレームワークを提案する。
KDにより、より大規模な教師モデルの正規化特性を、より小さな学生に継承できることが示される。
また、検討されたKD設定で生じる二重降下現象を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:55:14 GMT)
About contrastive unsupervised representation learning for
classification and its convergence [2.7] 我々は、その性能を保証するための対照的な学習に関する理論的枠組みを構築している。
複数の負のサンプルとマルチウェイ分類のためのトレーニングにこれらの結果の拡張を提供する。
また、過度にパラメータ化されたディープニューラルエンコーダの勾配降下によるコントラストトレーニング誤差の最小化のための収束保証も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 10:08:57 GMT)
A Computational Approach to Measuring the Semantic Divergence of
Cognates [2.7] 複数の言語におけるコグネート集合の意味的類似性を測定することにより、言語間の意味的相違について検討する。
言語に依存しない手法は、コグナットの発散の定量的解析を容易にする。
本研究では,「ソフト・フェイル・フレンド」と「ハード・フェイル・フレンド」の概念を導入するとともに,偽友達ペアの「虚偽」の程度を測る尺度を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:52:38 GMT)
q-SNE: Visualizing Data using q-Gaussian Distributed Stochastic Neighbor
Embedding [2.7] 隣り合う埋め込み(SNE)と呼ばれる次元低減技術が導入された。
SNEを改善するため、t分散隣接埋め込み(t-SNE)も導入された。
我々はq-ガウス分布近傍埋め込み(qSNE)と呼ばれる新しい手法を提案する。
組込み空間におけるk-Nearest Neighbors(k-NN)による2次元マッピングと分類の可視化としてのq-SNEの性能について,SNE,t-SNE,UMAPと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 07:21:59 GMT)
Interactive Teaching for Conversational AI [2.5] 現在の会話型AIシステムは、事前設計された要求のセットを理解し、関連するアクションを実行することを目的としている。
子どもが大人と対話する最初の言語を学習する方法に触発された本論文では、新しいTeachable AIシステムについて述べる。
インタラクティブな授業セッションを使ってエンドユーザーから直接、概念と呼ばれる新しい言語ナゲットを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 04:08:49 GMT)
Ship Detection: Parameter Server Variant [2.3] この研究は、カスタマイズ戦略、クラス精度率、トレーニング時間、クラウドベースのソリューションにおけるコストの間の緊張関係について調査する。
我々は、カスタムU-Netが検証データセットで92%、ターゲットデータセットで68%の精度で90%の信頼性が得られることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 03:39:24 GMT)
Analyzing Stylistic Variation across Different Political Regimes [2.2] ルーマニアにおける共産主義期と民主主義期における文章の文体変化を分析した。
政治・文化環境の変化の影響は,その様式的変動を確実に確認するために,様々な様式的指標を時間とともに検討する。
また,2つのエポック間の話題の変動の分析を行い,スタイルレベルの変動と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:16:46 GMT)
A Study of Few-Shot Audio Classification [2.2] ファウショット学習(Few-shot learning)は、モデルが新しいクラスに一般化できるように設計された機械学習の一種である。
我々は,VoxCelebデータセットとICSI Meeting Corpusの話者識別モデルを評価し,それぞれ93.5%,54.0%の5ショット5ウェイ精度を得た。
また、Kineetics600データセットとAudioSetの少数ショットサブセットを用いてオーディオからのアクティビティ分類を評価し、それぞれ51.5%と35.2%の精度でYouTubeビデオから抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 22:19:16 GMT)
Towards Fairness in Classifying Medical Conversations into SOAP Sections [2.1] 我々は、医師と患者の会話を医療用SOAPノートのセクションに分類するモデルにおいて、格差を特定し、理解する。
これらの会話における言語に関するより深い分析は、これらの違いが医学的アポイントメントのタイプに関係しており、しばしば関連していることを示している。
我々の発見は、データ自体に存在する可能性のある格差を理解することの重要性と、モデルが利益を均等に分配する能力にどのように影響するかを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 14:55:22 GMT)
Towards explainable message passing networks for predicting carbon
dioxide adsorption in metal-organic frameworks [2.1] 金属-有機フレームワーク(英: Metal-organic framework、MOF)は、化石燃料発電所の排気ガスから二酸化炭素を捕捉するために用いられるナノ多孔質材料である。
本研究では,メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)の設計とトレーニングを行い,模擬CO$をMOFで予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 12:54:26 GMT)
Classifying bacteria clones using attention-based deep multiple instance
learning interpreted by persistence homology [2.1] これは難しい課題であり、以前は高いクローンの類似性のために不可能と考えられていた。
本稿では、CellProfilerと永続化ホモロジーに基づく広範囲な解釈可能性を導入し、モデルの理解可能性と信頼性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 13:20:39 GMT)
Intrusion Detection Systems for IoT: opportunities and challenges
offered by Edge Computing [1.8] 現在のサイバーセキュリティ手法の主な構成要素は侵入検知システム(IDS)である。
IDSは、シグネチャベースとして知られる既知の侵入経験のデータベースを使用した、監視されたイベントの相互チェック、あるいはシステムの通常の振る舞いの学習に基づくことができる。
この作業は、エッジコンピューティングを使用してIDS実装をサポートするIoT(Internet of Things)ネットワークへのアプリケーション専用のものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 13:07:27 GMT)
Distributed Machine Learning for Wireless Communication Networks:
Techniques, Architectures, and Applications [1.6] 分散機械学習(DML)技術は、無線通信にますます応用されている。
大規模、地理的に分散したデプロイメント、ユーザモビリティ、大量のデータなど、無線システムのユニークな特徴は、DML技術の設計に新たな課題をもたらす。
この調査は、無線ネットワークに焦点をあてた、現代的で包括的なDML技術の調査を提供することによって、ギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:53:32 GMT)
A Multi-Task Learning Approach for Human Activity Segmentation and
Ergonomics Risk Assessment [1.3] 本稿では,グラフベースマルチタスクモデリングを用いた長ビデオにおけるヒューマンアクティビティ評価(HAE)の新たなアプローチを提案する。
提案手法をUW-IOMおよびTUM Kitchenデータセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 00:03:53 GMT)
The Elliptical Processes: a Family of Fat-tailed Stochastic Processes [1.2] 楕円過程 - ガウス過程と学生-t過程を仮定する非パラメトリック確率モデルの族を示す。
この一般化には、計算的トラクタビリティを保たない新しい脂肪尾挙動を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 07:27:47 GMT)
Satellite-based photonic quantum networks are small-world [0.9] 衛星ベースの量子通信によって生成できるフォトニックネットワークの特性について検討する。
我々は、衛星が小さな世界のネットワークを生成できると予測し、物理的に離れたノードが実際にネットワークの観点から近いことを示唆している。
これにより、衛星ベースの量子通信は、サイズと複雑さが増大する量子ネットワークにおいて、広範囲にわたる絡み合いを分散する最も有望な技術となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 12:31:12 GMT)
Parallel Scheduling Self-attention Mechanism: Generalization and
Optimization [0.8] 本稿では,SAT(Satisfiability check)ソルバによって解決された小インスタンスの最適スケジューリングから導いた一般スケジューリングアルゴリズムを提案する。
余剰計算をスキップする際のさらなる最適化戦略も推進され、元の計算の約25%と50%の削減が達成される。
提案アルゴリズムは、入力ベクトルの数がアーキテクチャで利用可能な演算ユニットの数に割り切れる限り、問題のサイズにかかわらず適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 12:04:16 GMT)
Deep Inverse Sensor Models as Priors for evidential Occupancy Mapping [0.5] 本稿では,深部ISMと幾何ISMを一体化するための新しいアプローチについて述べる。
本手法は, 幾何学モデルではまだ観測できないセルを初期化するためのデータ駆動方式の両機能を利用する。
さらに、深いISM推定の確実性に対する下限を収束の解析的証明と共に定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 06:55:49 GMT)
Sequential hypothesis testing in machine learning, and crude oil price
jump size detection [0.4] 本稿では,一般的なジャンプサイズ分布の検出のための逐次仮説テストを提案する。
対応する対数様比の無限小生成器を提示し、解析する。
機械およびディープラーニングアルゴリズムは、原油データセットから特定の決定論的成分を抽出するために実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:51:02 GMT)
Comparison of Attention-based Deep Learning Models for EEG
Classification [0.3] 我々は,Deep Learning(DL)モデルにおける異なる種類の注意機構の脳波分類への影響を評価する。
これらのモデルを用いて、正常な脳波パターンと異常な脳波パターンを分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 10:43:41 GMT)
Ontological Smart Contracts in OASIS: Ontology for Agents, Systems, and
Integration of Services [0.2] エージェント・システム・サービス統合のためのオントロジー (Ontology for Agents, Systems, and Integration of Services,略してOasis) と呼ばれる,エージェントとその相互作用をモデル化するためのオントロジーを拡張します。
OSCは、エージェント間の責任と承認を確立するためのスマートコントラクトのオントロジ表現であり、条件付きではエージェントのインタラクションを制限および制限し、エージェントアクションをトリガーするアクティベーションメカニズムを定義し、OSC上の制約とコントラクト用語を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:58:26 GMT)
Highly Accurate CNN Inference Using Approximate Activation Functions
over Homomorphic Encryption [0.2] クラウド上の機密データを扱う一般的な方法は、暗号化を復号することなく暗号化されたデータの計算を可能にする、同型暗号化を使用する。
従来の研究では、データ分類に二乗関数のような低次写像関数が用いられていた。
我々は,Microsoft の Simple Encrypted Arithmetic Library for the Cheon-Kim-Kim-Song scheme を用いて,同型暗号に対するCNN推論を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:09:48 GMT)
Variable fusion for Bayesian linear regression via spike-and-slab priors [0.0] 本稿では,ベイズ線形回帰モデルを用いた新しい変数融合法を提案する。
スパイク・アンド・スラブ先行は可変核融合を実行するように調整される。
シミュレーション研究と実データ解析により,提案手法は従来の手法よりも優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 09:06:39 GMT)
Transmon in a semi-infinite high-impedance transmission line --
appearance of cavity modes and Rabi oscillations [0.0] 本稿では, 超伝導人工原子が透過線に容量的に結合する現象について検討する。
透過線に1つの鏡を加えると、原子と鏡の間の空洞モードが生成される。
原子からの自然放出を調べると、ラビ振動が発見され、そこでは原子と空洞モードの1つの間でエネルギーが振動する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:46:54 GMT)
Thermalization induced by quantum scattering [0.0] 波束によって記述された大粒子Xと衝突する固定量子系Yについて検討する。
系Yの散乱写像を導出し、誘導された進化は入射波パケットの幅に決定的に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 10:04:30 GMT)
The Self-Simplifying Machine: Exploiting the Structure of Piecewise
Linear Neural Networks to Create Interpretable Models [0.0] 本稿では,分類タスクに対するPiecewise Linear Neural Networksの単純化と解釈性向上のための新しい手法を提案する。
我々の手法には、トレーニングを伴わずに、訓練された深層ネットワークを使用して、良好なパフォーマンスと単一隠れ層ネットワークを生成する方法が含まれる。
これらの手法を用いて,モデル性能の予備的研究およびウェルズ・ファーゴのホームレンディングデータセットのケーススタディを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:02:14 GMT)
Tensor Data Scattering and the Impossibility of Slicing Theorem [0.0] 本稿では,データ散乱を実装するための性能解析と加速器最適化に非常に重要な定理を提案する。
本稿では,ScatterXというアルゴリズムを提案し,そのソースコードを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 03:27:30 GMT)
Superdeterministic hidden-variables models I: nonequilibrium and
signalling [0.0] まず、超決定論の概要を述べ、その文献における様々な批判について論じる。
ベルの直感的な批判は、これらのモデルは陰謀的だ」と述べた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:53:58 GMT)
Stark time crystals: Symmetry breaking in space and time [0.0] 本稿では,空間障害がない場合に生じる局所化のタイプに基づいて,スタークの時間結晶を紹介する。
スタークの時間結晶は、元のアイデアに非常に近い物質相を構成し、空間と時間の対称性の破れを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 05:30:47 GMT)
Robust polarimetry via convex optimization [0.0] 標準偏光度計と商用偏光度計で得られた実験的な非物理的結果を用いて,これらの手法を実証した。
本手法は,ロバスト偏光測定のための他の実験手法を補完する後処理に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 03:42:18 GMT)
Resource-Frugal Classification and Analysis of Pathology Slides Using
Image Entropy [0.0] 肺悪性腫瘍の病理組織学的スライドは、リソースフルーガル畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて分類される
軽量CNNは、スライドを分類するために集約されたタイルレベルの分類を生成する。
カラー符号化された確率マップは、タイルの重なり合い、タイルレベルの確率をピクセルレベルで平均化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:26:41 GMT)
Residuals-based distributionally robust optimization with covariate
information [0.0] 我々は、分散ロバスト最適化(DRO)における機械学習予測モデルを統合するデータ駆動アプローチを検討する。
私たちのフレームワークは、さまざまな学習設定やDROあいまいさセットに対応できるという意味で柔軟です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 11:21:34 GMT)
Regularization and False Alarms Quantification: Two Sides of the
Explainability Coin [0.0] 正規化は機械学習(ML)において、最適なバイアス分散トレードオフを達成するための確立された手法である。
本稿では,過度パラメータの正規化と偽アラームのコストとリスクの定量化が,実際には同じコインの2つの側面である,と論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:28:42 GMT)
Real-time object detection method based on improved YOLOv4-tiny [0.0] YOLOv4-tiny は YOLOv4 に基づいて提案され,ネットワーク構造をシンプルにし,パラメータを削減する。
まず、Yolov4-tinyの2つのCSPBlockモジュールの代わりにResNet-Dネットワークで2つのResBlock-Dモジュールを使用する。
補助ネットワークの設計では、グローバルな特徴を抽出するために5x5の受容場を得るために2つの連続した3x3畳み込みを使用し、より効果的な情報を抽出するためにチャネルアテンションと空間アテンションも使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 09:19:32 GMT)
Quantum Temporal Superposition: the case of QFT [0.0] 我々は、異なる時空点における検出器の量子制御された重ね合わせが、場の相関を調査するために使用されるとき、何が起こるかを考える。
量子干渉効果により、2つの検出器は、他の方法ではアクセスできないフィールド相関に関する情報を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 14:14:22 GMT)
Quantum Phase Transition induced by Topological Frustration [0.0] 2つの競合する相互作用を持つスピン鎖を、奇数のサイトを持つ環上に設定する。
支配的な相互作用のみが反強磁性である場合、標準の反強磁性秩序は破壊される。
2つのケース間の遷移は、基底状態エネルギーの第1微分の不連続によって信号される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:23:13 GMT)
Quantum Formation of Topological Defects [0.0] 我々は、トポロジカルな欠陥の形成をもたらす大域対称性の破れを伴う量子相転移を考える。
我々は,それぞれ$d=1,2,3$空間次元で生成するキンク,渦,モノポールの数密度を評価し,これらを$t-d/2$としてスケールし,クエンチ時間スケールに依存しないアトラクタ解へと進化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:35:59 GMT)
Proceedings Second Workshop on Formal Methods for Autonomous Systems [0.0] FMASの目標は、正式な方法で自律システムの課題に取り組む先進的な研究者を集結させることだ。
私たちは、自律システムやロボットシステムを特定し、モデル化し、検証するための正式な方法を使うことに興味があります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 13:08:57 GMT)
Planning Brachistochrone Hip Trajectory for a Toe-Foot Bipedal Robot
going Downstairs [0.0] 足足を用いた9リンク2足ロボットモデルに対して, より効率的な下方軌道を提案する。
たいていの場合、下階に登っている間、ヒトの股関節はより反応のよい運動のためにブラキストロンの軌道も追う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 11:23:23 GMT)
Opytimizer: A Nature-Inspired Python Optimizer [0.0] 特定の問題を解決するために、実現可能なパラメータのセットを選択することを目的としている。
我々は,Opheurisizer として Opyy として Python ベースのメタヒューリスティック最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:15:59 GMT)
Near horizon local instability and quantum thermality [0.0] 地平線は、ブラックホールの量子温度の源となる局所的な不安定性を生み出す。
エディントン・フィンケルシュタイン座標のヌル軌道に沿って移動する無電荷質量粒子は地平線付近で不安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 02:54:40 GMT)
Maximal Causes for Exponential Family Observables [0.0] 多くの場合、オブザーバブルは正規分布に従わないし、ラテントの線型和は非ガウス可観測物と不一致である。
我々は、ラテントをオブザーバブルにリンクする代わりに和を用いることで、パラメータ更新方程式の非常に一般的な集合を導出できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 14:39:57 GMT)
Many Body Scars as a Group Invariant Sector of Hilbert Space [0.0] 我々は、リー群$G$の下でヒルベルト空間のセクターが多体スカー状態の本質的性質を持つハミルトニアンのクラスを提示する。
初期の研究で見つかった傷跡のいくつかは、我々の建設の特別な事例と見なされるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:01:09 GMT)
Machine learning prediction of critical transition and system collapse [0.0] 非線形力学における2つの問題に対する自由機械学習に基づく解法を開発した。
機械がカオス的誘引器で通常の機能体制で訓練された場合、遷移点を正確に予測できることを実証する。
臨界点をドリフトするパラメータに対して、入力パラメータチャネルを持つマシンは、システムが過渡状態になるだけでなく、最終崩壊前の平均過渡時間も予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 21:38:54 GMT)
MEVA: A Large-Scale Multiview, Multimodal Video Dataset for Activity
Detection [0.0] データセットは、さまざまな同時アクティビティを含むようにスクリプト化された、トリミングされていない連続的なビデオの9300時間以上である。
私たちは、アクターとプロップのバウンディングボックスをマークして、37のアクティビティタイプに144時間アノテーションを付けました。
得られたデータには、38RGBの赤外線カメラ、42時間のUAV映像、アクターのGPS位置などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 01:02:06 GMT)
Linguistic Classification using Instance-Based Learning [0.0] コントラリア的アプローチを採用し、かなり制約のあるツリーベースモデルに疑問を呈する。
例えば、サンスクリットがインド・ヨーロッパ語にまたがる言語と独立して親和性は、ネットワークモデルを用いてよりよく説明できる。
インドにおける言語間の相互関係についても同じことが言えます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 04:12:10 GMT)
Integrated and portable magnetometer based on nitrogen-vacancy ensembles
in diamond [0.0] ダイヤモンド中の負の荷電窒素空洞は、室温で磁場を測定するための有望な高感度プラットフォームとして出現している。
ここでは, 粗大な実験装置を使わずに, 全機能部品を完全統合した繊維系NV磁力計を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 09:49:23 GMT)
Increased performance in DDM analysis by calculating structure functions
through Fourier transform in time [0.0] 微分動的顕微鏡解析法により,画像の集合を効率的に処理するアルゴリズムを提案する。
新しい実装では、信号の違いを発生させる代わりに、追加のフーリエ変換により、DDM解析を高速に計算する。
GPUハードウェアアクセラレーションがなければ、同じ画像に対して、新しいアルゴリズムは、どちらもCPU上でのみ実行される旧アルゴリズムよりも300倍高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 21:12:45 GMT)
Imaginary Time Mean-Field Method for Collective Tunneling [0.0] 原子核における核子のような強く相互作用する粒子による量子トンネルの理論は、量子物理学において大きな課題である。
相互作用する各粒子の自由度を考慮に入れたトンネルの初期値アプローチは非常に望ましい。
実時間および実時間ハーツリー力学は、2井戸ポテンシャルの2粒子の場合の正確な解と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 03:07:25 GMT)
Heuristic-Based Weak Learning for Automated Decision-Making [0.0] 機械学習システムは、多くの利害関係者やユーザグループに影響を与える。
従来の研究は、手動でラベル付けされたペアワイズ比較を多量に集めることで、ユーザーの好みの相違を和らげてきた。
手動ラベリングをほとんど必要としない我々の弱い学習アプローチは、参加者のペアワイズ選択とほぼ同じ頻度で完全に教師されたアプローチに一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 22:55:01 GMT)
Heterogeneous Explore-Exploit Strategies on Multi-Star Networks [0.0] エージェントがマルチスターネットワーク上で通信する分散帯域幅問題について検討する。
モデル不規則ネットワークグラフとしてマルチスターを用いた異種探索探索戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 01:47:29 GMT)
Gravitational decoherence: a non relativistic spin 1/2 fermionic model [0.0] スピン1/2粒子の重力デコヒーレンスに関する非相対論的モデルを導出する。
本稿では,スカラーボソニックモデルとの違いについて論じるとともに,それらが無視される状況について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:54:00 GMT)
Floquet higher-order topological phases in momentum space [0.0] 高次の位相位相 (HOTP) は、系の角やヒンジの対称性に保護された境界状態によって特徴づけられる。
本研究では,時間周期駆動システムにおけるHOTPの運動量空間的対応を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 08:26:10 GMT)
Exploiting BERT to improve aspect-based sentiment analysis performance
on Persian language [0.0] 本研究では,事前学習したBERTモデルを用いて,ABSAタスクにおける文ペア入力を活用する可能性を示す。
その結果,Pars-BERT事前学習モデルと自然言語推論助文(NLI-M)を用いることで,ABSAタスクの精度が91%向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:47:20 GMT)
Entanglement and purification transitions in non-Hermitian quantum
mechanics [0.0] 連続的な測定とポストセレクションの対象となる量子系は、非エルミートハミルトニアンに従って進化する。
ポスト選択の速度が増加するにつれて、この非エルミートハミルトニアンはスペクトル位相遷移を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:00:01 GMT)
Emergence of disconnected clusters in heterogeneous complex systems [0.0] 複雑系における高相関サイトは本質的には非連結であることを示す。
この発見は、類似性が物理的接続性から切り離される、動的相関の反直感的な組織であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 12:45:20 GMT)
Efficient mapping for Anderson impurity problems with matrix product
states [0.0] 行列積状態を用いたアンダーソン不純物問題の数値解法を提案する。
修正連鎖写像を導入することで、以前のすべての試みと比較してかなり低い絡み合いが得られる。
我々のアプローチは自然に有限温度にまで拡張され、力学平均場理論、非平衡力学、量子輸送に応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:00:00 GMT)
Do Reservoir Computers Work Best at the Edge of Chaos? [0.0] 貯水池コンピュータの最大計算能力はカオスの端にある。
多くの貯水池コンピュータはカオス的な振る舞いを示さず、単に不安定になる。
貯水池コンピュータの最適動作点としての安定性の端は一般には真ではないが、場合によっては真である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:57:52 GMT)
Detection of False-Reading Attacks in the AMI Net-Metering System [0.0] スマートグリッドでは、悪意のある顧客がスマートメーター(SM)を妥協して不正な読み取りを報告し、金銭的利益を違法に達成することができる。
本論文は,1つのSMを用いて消費電力と発電電力の差を報告するネットワーク計測システムにおいて,この問題を調査する最初の研究である。
本稿では,誤読攻撃を識別するための,汎用的なマルチデータソース深層学習型検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 07:40:02 GMT)
Detecting Fractional Chern Insulators in Optical Lattices through
Quantized Displacement [0.0] 低温原子系における分画チャーン絶縁体(FCI)のような物質のトポロジカルな状態は、最近実験的な範囲に入ってきた。
ハーパー・ホフシュタッターモデルにおいて,ハーパー・ホフシュタッターモデルにおいて高調波トラップ電位で閉じ込められた相互作用ボソンの最低帯域で実現された$nu=1/2$FCI状態に対して,分数量子化されたホール導電率$sigma_xy$を正確に決定できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 18:20:21 GMT)
Decisions and Performance Under Bounded Rationality: A Computational
Benchmarking Approach [0.0] 本稿では,人間の意思決定を解析するための新しいアプローチを提案する。
プロのチェス選手の行動を比較し、認知的に有界な合理性の計算ベンチマークと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 15:50:58 GMT)
Continuous-variable entanglement in a two-mode lossy cavity: an exact
solution [0.0] 連続可変(CV)絡み合いは、量子情報分野における貴重な資源である。
本研究では,2モードの損失空洞内における自然パラメトリックダウンコンバージョン(SPDC)による圧縮状態の生成について検討した。
2つのモード間の損失の差に大きく依存するキャビティ内の最大絡み合いの式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 20:55:44 GMT)
Classification of Multimodal Hate Speech -- The Winning Solution of
Hateful Memes Challenge [0.0] Hateful Memesは、マルチモーダル分類のための新しい課題セットである。
データセットに難易度のある例を追加して、ユニモーダル信号への依存を難しくする。
本稿では,マルチモーダルとルールを組み合わせた新しいモデルを提案し,それぞれ86.8%,0.923の精度でAUROCをランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 07:38:26 GMT)
Braille to Text Translation for Bengali Language: A Geometric Approach [0.0] 一般人は点字を読めない。だから教師や親類は、学習を手伝うのが難しい。
ここでは、これらの触覚アルファベットを画像化し、それらをプレーンテキストに変換する点字 to Text Translatorを提案する。
この手法は点字認識において97.25%の精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 19:57:29 GMT)
Automatic Extraction of Ranked SNP-Phenotype Associations from
Literature through Detecting Neural Candidates, Negation and Modality Markers [0.0] テキストからSNP-phenotypeの関連を抽出する方法はない。
実験の結果, 否定の手がかりや範囲, 中立候補の検出が, より優れた関係抽出法の実装に有効であることが示唆された。
抽出されたアソシエーションの信頼度を推定するために,モダリティに基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 00:03:07 GMT)
Artist, Style And Year Classification Using Face Recognition And
Clustering With Convolutional Neural Networks [0.0] 本研究の目的は,CNNを用いて抽出した顔を用いて絵画をクラスタリングするFaceNetのような,新たに開発された顔認識手法を使用することである。
1000人以上のアーティストによる8万点以上の絵画からなるデータセットが選択され、3つの異なる顔認識とクラスタリングタスクが実行される。
生成されたクラスタは、絵画のファイル名によって分析され、クラスタはその大多数のアーティスト、年次範囲、スタイルによって命名される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 08:01:27 GMT)
Aligning Hyperbolic Representations: an Optimal Transport-based approach [0.0] この研究は、双曲空間のポアンカーモデルへの埋め込みのOTに基づく新しいアプローチを提案する。
この形式主義の結果として、我々はいくつかの既存の OT ベースの領域適応のユークリッド法への拡張を、その双曲的対応に導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 11:22:19 GMT)
A Survey on Churn Analysis [0.0] チャーン予測はインターネットサービス、ゲーム、保険、管理の分野で使われている。
本稿では,経営管理,マーケティング,IT,電気通信,新聞,保険,心理学の分野において用いられるチャーンの定義を収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 06:43:53 GMT)
A Framework and Dataset for Abstract Art Generation via CalligraphyGAN [0.0] 本研究では,コンディショナル・ジェネレーティブ・アドバイザリ・ネットワークと文脈ニューラル言語モデルに基づく創造的枠組みを提示し,抽象アートワークを生成する。
私たちの作品は中国書道に触発され、字そのものが美的絵画である独特の視覚芸術形式である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Dec 2020 16:24:20 GMT)