Video Object Segmentation with Episodic Graph Memory Networks [198.7] セグメント化モデルを更新する学習」という新しいアイデアに対処するために,グラフメモリネットワークが開発された。
我々は、完全に連結されたグラフとして構成されたエピソードメモリネットワークを利用して、フレームをノードとして保存し、エッジによってフレーム間の相関をキャプチャする。
提案したグラフメモリネットワークは、一発とゼロショットの両方のビデオオブジェクトセグメンテーションタスクをうまく一般化できる、巧妙だが原則化されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 09:58:23 GMT)
Modeling and Enhancing Low-quality Retinal Fundus Images [167.0] 低画質の眼底画像は臨床観察における不確実性を高め、誤診のリスクを引き起こす。
本稿では,グローバルな劣化要因を抑えるために,臨床指向の基盤拡張ネットワーク(cofe-Net)を提案する。
合成画像と実画像の両方の実験により、我々のアルゴリズムは網膜の細部を失うことなく、低品質の眼底画像を効果的に補正することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:39:09 GMT)
SnapMix: Semantically Proportional Mixing for Augmenting Fine-grained
Data [125.0] 提案はSemantically Proportional Mixing(SnapMix)と呼ばれる
クラスアクティベーションマップ(CAM)を利用して、きめ細かいデータを強化する際にラベルノイズを低減します。
本手法は既存の混合型アプローチを一貫して上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 03:37:30 GMT)
Contrastive Transformation for Self-supervised Correspondence Learning [120.6] 野生のラベルのない動画を用いて,視覚的対応の自己監督学習について検討する。
本手法は,信頼性の高い対応推定のための映像内および映像間表現関連を同時に検討する。
我々のフレームワークは、近年の視覚的タスクにおける自己監督型対応手法よりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 14:05:06 GMT)
Self-supervised Human Detection and Segmentation via Multi-view
Consensus [116.9] 本稿では,トレーニング中に幾何学的制約を多視点一貫性という形で組み込むマルチカメラフレームワークを提案する。
本手法は,標準ベンチマークから視覚的に外れた画像に対して,最先端の自己監視的人物検出とセグメンテーション技術に勝ることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 15:47:21 GMT)
Interpretable Multi-dataset Evaluation for Named Entity Recognition [110.6] 本稿では,名前付きエンティティ認識(NER)タスクに対する一般的な評価手法を提案する。
提案手法は,モデルとデータセットの違いと,それらの間の相互作用を解釈することを可能にする。
分析ツールを利用可能にすることで、将来の研究者が同様の分析を実行し、この分野の進歩を促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 04:53:07 GMT)
UnrealPerson: An Adaptive Pipeline towards Costless Person
Re-identification [102.6] 本稿では,unrealpersonという,非現実的な画像データをフル活用して,トレーニングとデプロイメントの両面でコストを削減する新しいパイプラインを提案する。
3,000のIDと12万のインスタンスで、MSMT17に直接転送されると38.5%のランク-1の精度が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:23:56 GMT)
Positional Encoding as Spatial Inductive Bias in GANs [97.7] SinGANは限られた有効な受容器分野にもかかわらず内部パッチ配分の学習の印象的な機能を示します。
本研究では,発電機のパディングゼロ時における暗黙的位置符号化によって,このような能力が大幅にもたらされることを示した。
本稿では,新しいマルチスケール学習戦略を提案し,その効果を最新型無条件発電機stylegan2で実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:27:16 GMT)
Explanation-Guided Training for Cross-Domain Few-Shot Classification [96.1] クロスドメイン・ショット分類タスク(CD-FSC)は、データセットで表されるドメインをまたいで一般化する要件と、少数ショット分類を組み合わせたものである。
既存のFSCモデルに対する新しいトレーニング手法を提案する。
説明誘導学習はモデル一般化を効果的に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 09:53:24 GMT)
Two-phase Pseudo Label Densification for Self-training based Domain
Adaptation [93.0] TPLDと呼ばれる,新規な二相擬似ラベル高密度化フレームワークを提案する。
第1フェーズでは,スライディングウインドウ投票を用いて,画像内の内在的空間相関を利用して,自信のある予測を広める。
第2フェーズでは,信頼度に基づく容易な分類を行う。
トレーニングプロセスの容易化と騒音予測の回避を目的として,ブートストラップ機構の導入を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 02:35:25 GMT)
PhysCap: Physically Plausible Monocular 3D Motion Capture in Real Time [89.7] シングルカラーカメラからのマーカレス3Dモーションキャプチャは、大きな進歩を遂げた。
しかし、これは非常に困難な問題であり、深刻な問題である。
我々はPhysCapについて紹介する。PhysCapは物理的に可塑性でリアルタイムでマーカーのない人間の3Dモーションキャプチャのための最初のアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 14:18:55 GMT)
Detection of Adversarial Supports in Few-shot Classifiers Using Feature
Preserving Autoencoders and Self-Similarity [89.3] 敵対的なサポートセットを強調するための検出戦略を提案する。
我々は,特徴保存型オートエンコーダフィルタリングと,この検出を行うサポートセットの自己相似性の概念を利用する。
提案手法は攻撃非依存であり, 最善の知識まで, 数発分類器の検出を探索する最初の方法である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 14:13:41 GMT)
ESAD: End-to-end Deep Semi-supervised Anomaly Detection [85.8] 正規データと異常データの間のKL偏差を計測する新たな目的関数を提案する。
提案手法は,複数のベンチマークデータセットの最先端性能を著しく上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 08:16:35 GMT)
Generalizable Pedestrian Detection: The Elephant In The Room [82.4] 既存の最先端の歩行者検出器は、同じデータセット上でトレーニングやテストを行う際には、非常によく機能するが、データセット間の評価では、十分に一般化されていない。
ウェブをクロールすることで収集される多様で高密度なデータセットは、歩行者検出のための事前学習の効率的な情報源であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 08:56:09 GMT)
RethinkCWS: Is Chinese Word Segmentation a Solved Task? [81.1] 中国語の単語(CWS)システムの性能は、ディープニューラルネットワークの急速な発展とともに、徐々に高水準に達している。
本稿では、私たちが達成した事柄の株式を取得し、CWSタスクに残されている事柄を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 04:48:04 GMT)
DS-Net: Dynamic Spatiotemporal Network for Video Salient Object
Detection [78.0] 時間情報と空間情報のより効果的な融合のための新しい動的時空間ネットワーク(DSNet)を提案する。
提案手法は最先端アルゴリズムよりも優れた性能が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 06:42:30 GMT)
Enhancing Parameter-Free Frank Wolfe with an Extra Subproblem [75.8] この研究では、ExtraFWと呼ばれるFrank Wolfe(FW)アルゴリズムの変種を導入し、分析する。
ExtraFWは、予測補正(PC)フォーマットで決定変数が更新されるため、イテレーション毎に活用される勾配のペアである。
他のパラメータフリーなFW変種と比較すると、同じ問題でより高速なレートを持つが、ExtraFWはPCのアップデートによって速度ときめ細かい分析を改善している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 19:47:24 GMT)
Intrinsic Certified Robustness of Bagging against Data Poisoning Attacks [75.5] emphdata中毒攻撃では、攻撃者は学習した機械学習モデルを破損させるためにいくつかのトレーニング例を変更し、削除し、または挿入する。
データ中毒攻撃に対するバッグングの本質的確固たる堅牢性を証明する。
本手法は, 任意の修正, 削除, 挿入を行う場合, MNIST 上で 911.1% の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 21:44:40 GMT)
Distributed Training of Graph Convolutional Networks using Subgraph
Approximation [72.9] 本稿では,グラフの複数の分割にまたがる失われる情報をサブグラフ近似スキームで緩和するトレーニング戦略を提案する。
サブグラフ近似アプローチは、分散トレーニングシステムが単一マシン精度で収束するのに役立つ。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 09:23:49 GMT)
SkipGNN: Predicting Molecular Interactions with Skip-Graph Networks [70.6] 分子間相互作用の予測のためのグラフニューラルネットワークSkipGNNを提案する。
SkipGNNは直接相互作用からの情報だけでなく、二階相互作用からも情報を収集することで分子間相互作用を予測する。
また,SkipGNNは,既存の手法を最大28.8%上回り,優れた,堅牢な性能を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:31:39 GMT)
DeepPurpose: a Deep Learning Library for Drug-Target Interaction
Prediction [69.7] DeepPurposeは、DTI予測のための包括的で使いやすいディープラーニングライブラリである。
15の複合およびタンパク質エンコーダと50以上のニューラルアーキテクチャを実装することで、カスタマイズされたDTI予測モデルのトレーニングをサポートする。
複数のベンチマークデータセット上でDeepPurposeの最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 23:14:48 GMT)
Quantum Discrimination of Two Noisy Displaced Number States [68.3] まず、2つのノイズのない転位数状態の量子的判別を考える。
次に、2つのノイズ非置換数状態の判別問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 16:56:16 GMT)
NSL: Hybrid Interpretable Learning From Noisy Raw Data [66.2] 本稿では,ラベル付き非構造データから解釈可能なルールを学習するニューラルシンボリック学習フレームワークNSLを提案する。
NSLは、機能抽出のためのトレーニング済みニューラルネットワークと、解集合セマンティクスに基づくルール学習のための最先端のILPシステムであるFastLASを組み合わせる。
NSLは、MNISTデータから堅牢なルールを学び、ニューラルネットワークやランダムフォレストベースラインと比較して、比較または優れた精度を達成できることを実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 13:02:44 GMT)
CycleGT: Unsupervised Graph-to-Text and Text-to-Graph Generation via
Cycle Training [63.1] グラフ・ツー・テキスト(G2T)とテキスト・ツー・テキスト(T2G)の変換のためのディープラーニングモデルは、訓練データ不足に悩まされる。
本稿では,非並列グラフとテキストデータからブートストラップ可能な教師なしのトレーニング手法であるCycleGTについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 19:29:27 GMT)
Temperature insensitive type II quasi-phasematched spontaneous
parametric downconversion [63.0] チタニルカリウム (KTP) の屈折率の温度依存性は, 準相整合II型自然パラメトリックダウンコンバージョンを可能にすることが示されている。
電気通信Oバンド内の1326nmの温度非感応性退化発光を実験的に観察し,その効果を実証した。
この結果は、資源制約環境のための絡み合った光子源の開発に実用的応用をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 16:14:15 GMT)
Session-Aware Query Auto-completion using Extreme Multi-label Ranking [61.8] 本稿では,セッション対応クエリ自動補完の新たな手法を,XMR(Multi Multi-Xtreme Ranking)問題として取り上げる。
アルゴリズムのキーステップにいくつかの修正を提案することにより、この目的のために一般的なXMRアルゴリズムを適応させる。
当社のアプローチは、セッション情報を活用しながら、自動補完システムの厳しいレイテンシ要件を満たします。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 17:56:22 GMT)
Nearest Centroid Classification on a Trapped Ion Quantum Computer [57.5] 我々は,古典的データを量子状態に効率よくロードし,距離推定を行う手法を用いて,量子近接Centroid分類器を設計する。
MNIST手書き桁データセットの古典的最寄りのセントロイド分類器の精度と8次元合成データの最大100%の精度とを一致させ,11量子ビットトラップイオン量子マシン上で実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 23:56:38 GMT)
Distributional Reinforcement Learning via Moment Matching [54.2] ニューラルネットワークを用いて各戻り分布から統計量の有限集合を学習する手法を定式化する。
我々の手法は、戻り分布とベルマン目標の間のモーメントの全ての順序を暗黙的に一致させるものとして解釈できる。
Atariゲームスイートの実験により,本手法は標準分布RLベースラインよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 00:38:36 GMT)
Machine Learning for Glacier Monitoring in the Hindu Kush Himalaya [54.1] 氷河マッピングは、hkh領域における生態モニタリングの鍵となる。
気候変動は、氷河生態系の健康に依存している個人にリスクを与える。
本稿では,氷河に着目した環境モニタリングを支援する機械学習手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 12:48:06 GMT)
SongMASS: Automatic Song Writing with Pre-training and Alignment
Constraint [54.0] SongMASSは、歌詞からメロディーへの生成とメロディから歌詞への生成の課題を克服するために提案されている。
マスクドシーケンスを利用して、シーケンス(質量)事前トレーニングと注意に基づくアライメントモデリングを行う。
我々は,SongMASSがベースライン法よりもはるかに高品質な歌詞とメロディを生成することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 16:56:59 GMT)
Optimal oracle inequalities for solving projected fixed-point equations [53.3] ヒルベルト空間の既知の低次元部分空間を探索することにより、確率観測の集合を用いて近似解を計算する手法を検討する。
本稿では,線形関数近似を用いた政策評価問題に対する時間差分学習手法の誤差を正確に評価する方法について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 20:19:32 GMT)
Group-Wise Semantic Mining for Weakly Supervised Semantic Segmentation [49.9] この研究は、画像レベルのアノテーションとピクセルレベルのセグメンテーションのギャップを埋めることを目標に、弱い監督されたセマンティックセグメンテーション(WSSS)に対処する。
画像群における意味的依存関係を明示的にモデル化し,より信頼性の高い擬似的基盤構造を推定する,新たなグループ学習タスクとしてWSSSを定式化する。
特に、入力画像がグラフノードとして表現されるグループ単位のセマンティックマイニングのためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を考案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 12:40:13 GMT)
Batch Group Normalization [45.0] バッチ正規化(BN)は中規模および大規模なバッチサイズでよく機能する。
BNは、ノイズ/畳み込み統計計算により、小さな/非常に大きなバッチサイズで飽和する。
BGN は小・極大バッチサイズでの BN の雑音/畳み込み統計計算を解くために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 01:26:51 GMT)
A Model-free Learning Algorithm for Infinite-horizon Average-reward MDPs
with Near-optimal Regret [44.4] 無限水平平均逆マルコフ決定過程(MDP)のモデルフリーアルゴリズムである探索強化Q-ラーニング(EE-QL)を提案する。
EE-QLは、最適平均報酬のオンライン集中近似が利用可能であると仮定する。
これは、エルゴード的な仮定なしに$O(sqrt T)$後悔を達成する最初のモデル自由学習アルゴリズムであり、対数的因子を除いて、下位境界の$T$と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 00:05:18 GMT)
Tracking Interaction States for Multi-Turn Text-to-SQL Semantic Parsing [44.0] マルチターンテキスト・ツー・セマンティクスのタスクは、自然言語発話を対話からsqlクエリに変換することを目的としている。
グラフ関係ネットワークと非線形層は、2つの状態の表現をそれぞれ更新するように設計されている。
提案手法の有効性を示すため,coデータセットに挑戦する実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 11:59:58 GMT)
ROSE: A Retinal OCT-Angiography Vessel Segmentation Dataset and New
Model [41.4] OCT-Aセグメンテーションデータセット(ROSE)は229枚のOCT-A画像からなり、中心線レベルまたは画素レベルで血管アノテーションを付加する。
次に,スプリットをベースとしたSCF-Net(Coarse-to-Fine vessel segmentation Network)を提案する。
SCF-Netでは、スプリットベース粗いセグメンテーション(SCS)モジュールを最初に導入し、スプリットベースリファインメント(SRN)モジュールを使用して形状・形状を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 07:45:51 GMT)
Systematic Evaluation of Privacy Risks of Machine Learning Models [41.0] メンバーシップ推論攻撃に対する事前の取り組みは、プライバシーリスクを著しく過小評価する可能性があることを示す。
まず、既存の非ニューラルネットワークベースの推論攻撃を改善することで、メンバーシップ推論のプライバシリスクをベンチマークする。
次に、プライバシリスクスコアと呼ばれる新しい指標を定式化し、導出することで、詳細なプライバシ分析のための新しいアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:56:31 GMT)
Neural fidelity warping for efficient robot morphology design [40.9] 低忠実度評価により計算資源を効率的に活用する連続多忠実ベイズ最適化フレームワークを提案する。
本手法は,ロボットの最適形態を効率的に探索するために低忠実度評価を活用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:44:49 GMT)
Transfer Learning for Efficient Iterative Safety Validation [40.3] 強化学習に基づく安全性検証アルゴリズムの効率性向上のために転送学習を適用します。
我々は、グリッドワールドおよび自律走行シナリオにおける安全検証タスクの実験を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 21:54:54 GMT)
Pruning Filter in Filter [38.6] プルーニングは、現代のニューラルネットワークを圧縮し、加速する非常に強力で効果的な技術になっている。
従来のフィルタプルーニング法よりもきめ細かな粒度を実現するため,フィルタ内のフィルタをプルークする手法を提案する。
SWPは従来のFP法よりも有効であることを示し,CIFAR-10とImageNetデータセットの最先端プルーニング比を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 08:35:21 GMT)
Spiking Neural Networks -- Part III: Neuromorphic Communications [38.5] ますますワイヤレスに接続されるデバイスの存在は、機械学習の進歩を輸出しようと努力している。
帯域制限されたチャネルを介して接続されたバッテリ駆動デバイス上での学習と推論のための機械学習モデルの実装は依然として困難である。
本稿では、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)がこれらのオープンな問題に対処する2つの方法を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 17:18:15 GMT)
NLocalSAT: Boosting Local Search with Solution Prediction [36.7] SAT問題の解決に有効な方法は局所探索 (SLS) である。
この方法はランダムな方法で割り振られ、SLSソルバの有効性に影響を与える。
NLocalSATは、SLSとソリューション予測モデルを組み合わせることで、ニューラルネットワークによる初期化割り当てを変更することで、SLSを向上する。
NLocalSATのソルバは元のSLSソルバよりも27% 62%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 07:01:26 GMT)
Federated Learning in Unreliable and Resource-Constrained Cellular
Wireless Networks [35.8] 本稿では,セルラー無線ネットワークに適した連合学習アルゴリズムを提案する。
収束を証明し、収束率を最大化する最適なスケジューリングポリシーを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 16:16:43 GMT)
Document-Level Relation Extraction with Adaptive Thresholding and
Localized Context Pooling [34.9] 1つの文書は一般に複数のエンティティペアを含み、1つのエンティティペアは複数の可能な関係に関連付けられた文書に複数回発生する。
適応しきい値と局所化コンテキストプーリングという2つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 02:25:49 GMT)
MetaInfoNet: Learning Task-Guided Information for Sample Reweighting [33.9] ディープニューラルネットワークは、ラベルノイズやクラス不均衡を伴うバイアストレーニングデータに容易に適合することが示されています。
本稿では,メタ重み付けネットワークの入力として有効な表現を自動的に学習するメタ情報ネットを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 19:21:20 GMT)
Driving Behavior Explanation with Multi-level Fusion [33.7] 本稿では,軌道予測モデルの振る舞いを説明する深いアーキテクチャであるBehavior Explanation with Fusionについて,BEEFを提案する。
人間の運転決定の正当化のアノテーションによって監督され、BEEFは複数のレベルから機能を融合することを学ぶ。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 11:19:50 GMT)
Practical and Ethical Considerations in the Effective use of Emotion and
Sentiment Lexicons [31.9] 私は研究の一環としていくつかのレキシコンを作成しました。
本稿では,これらの語彙資源の有効利用に関する実践的・倫理的考察を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 19:25:56 GMT)
Topological Planning with Transformers for Vision-and-Language
Navigation [31.6] トポロジカルマップを用いた視覚・言語ナビゲーション(VLN)のモジュール化手法を提案する。
自然言語指導とトポロジカルマップが与えられた場合,マップ内のナビゲーション計画を予測するために注意機構を利用する。
実験では,従来のエンドツーエンドアプローチを上回り,解釈可能なナビゲーションプランを生成し,バックトラックなどのインテリジェントな行動を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 20:02:03 GMT)
ViP-DeepLab: Learning Visual Perception with Depth-aware Video Panoptic
Segmentation [31.1] ViP-DeepLabは、ビジョンの長期的かつ挑戦的な逆投影問題に取り組む統一モデルです。
ViP-DeepLabは、単眼深度推定とビデオパノプティクスのセグメンテーションを共同で行うことでアプローチする。
個々のサブタスクでは、ViP-DeepLabは最先端の結果を達成し、Cityscapes-VPSで5.1%のVPQ、KITTI単眼深度推定ベンチマークで1位、KITTI MOTS歩行者で1位を上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 19:00:35 GMT)
Batch Normalization Biases Residual Blocks Towards the Identity Function
in Deep Networks [29.6] バッチ正規化は、残留ネットワークの最大のトレーニング可能な深さを劇的に増加させる。
バッチ正規化は、スキップ接続に対する残留分岐をダウンスケールすることを示す。
バッチ正規化ネットワークは、より大きな学習率でトレーニングできるが、この効果は特定の計算方式でのみ有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:18:10 GMT)
Partial Gromov-Wasserstein Learning for Partial Graph Matching [28.5] 部分的なGromov-Wasserstein学習フレームワークは2つのグラフを部分的にマッチングするために提案される。
私たちのフレームワークはF1スコアを少なくとも20%以上改善できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 12:27:13 GMT)
Participatory Budgeting with Project Groups [27.4] 参加予算(PB)の標準承認に基づくモデルの一般化について検討する。
この問題は一般に難解であり,いくつかの特殊な場合に対して効率的な厳密アルゴリズムを記述する。
私たちの結果は、例えば、自治体は、テーマ的に、地理的に包括的であるより豊かなPBプロセスを保持することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:23:04 GMT)
Physics-Guided Spoof Trace Disentanglement for Generic Face
Anti-Spoofing [26.4] 偽造防止の鍵は「偽造痕跡」と呼ばれる微妙なイメージパターンにある
本研究では,スプーフの顔がスプーフの痕跡と実物に絡み合うような,新たな逆学習フレームワークを設計する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 17:22:44 GMT)
Infusing Multi-Source Knowledge with Heterogeneous Graph Neural Network
for Emotional Conversation Generation [25.8] 実世界の会話では,マルチソース情報から感情を直感的に知覚する。
感情的会話生成のための異種グラフモデルを提案する。
実験結果は,本モデルがマルチソース知識から感情を効果的に知覚できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 06:09:31 GMT)
Improving Knowledge Tracing via Pre-training Question Embeddings [25.6] 知識追跡(KT)は、学生が過去の回答に基づいて正しい質問に答えられるかどうかを予測するタスクを定義する。
本稿では,豊富な側情報に対する各質問に対する埋め込みを事前学習することで,KTに対する大きな利得を実現することができることを示す。
具体的には、質問難易度と、質問とスキルの間の2部グラフに含まれる3種類の関係性を含む。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 13:21:23 GMT)
Semi-supervised Active Learning for Instance Segmentation via Scoring
Predictions [25.4] インスタンスセグメンテーションのための新規かつ原則的な半教師付きアクティブ学習フレームワークを提案する。
具体的には,クラス,バウンディングボックス,マスクの手がかりを明示的に評価するトリプレットスコア予測(tsp)という不確実性サンプリング戦略を提案する。
医用画像データセットを用いた結果から,提案手法が有意義な方法で利用可能なデータから知識を具現化することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 02:36:52 GMT)
Kinematics-Guided Reinforcement Learning for Object-Aware 3D Ego-Pose
Estimation [25.0] 本研究では,物体の相互作用と人体動態を3次元エゴ位置推定のタスクに組み込む手法を提案する。
我々は人体の運動モデルを用いて、人間の運動の全範囲を表現し、身体の力学モデルを用いて、物理学シミュレータ内の物体と相互作用する。
これは、エゴセントリックなビデオからオブジェクトと物理的に有効な3Dフルボディインタラクションシーケンスを推定する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 03:11:03 GMT)
A Differential Model of the Complex Cell [24.8] 本稿では、ガウス誘導体に基づく複素細胞の代替モデルを提案する。
画像の小さな変化に対する複雑な応答の不感性を考慮することが最も重要である。
本稿では,新しいモデルと皮質画像表現との関連について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:23:23 GMT)
Conjugate Mixture Models for Clustering Multimodal Data [24.6] マルチモーダルクラスタリングの問題は、データが物理的に異なるセンサーで収集されるたびに発生する。
マルチモーダルクラスタリングは,新しいフレームワーク,すなわち共役混合モデル内で対処できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:13:22 GMT)
From Bag of Sentences to Document: Distantly Supervised Relation
Extraction via Machine Reading Comprehension [22.4] 新しいDSパラダイム-文書ベースの遠隔監視を提案する。
提案手法は,新しい最先端DS性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 03:05:41 GMT)
Training (Overparametrized) Neural Networks in Near-Linear Time [21.6] 本稿では,ReparamLUネットワークをトレーニングするための[CGH+1]アルゴリズムの高速化について述べる。
我々のアルゴリズムの中心はガウスニュートンを$ell$-reconditionとして再構成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 02:02:10 GMT)
Fusing Context Into Knowledge Graph for Commonsense Reasoning [21.3] 外部エンティティ記述を利用して,グラフエンティティのコンテキスト情報を提供する。
CommonsenseQAタスクでは、まず質問と選択から概念を抽出し、これらの概念の間に関連するトリプルを見つけます。
CommonsenseQAデータセットでは、80.7%(シングルモデル)と83.3%(アンサンブルモデル)の精度で最新の結果を達成しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 00:57:49 GMT)
Complex Relation Extraction: Challenges and Opportunities [20.9] 関係抽出は、テキスト中のエンティティのターゲット関係を識別することを目的としている。
監視された、半監督された、遠隔監督されたものを含む従来のバイナリ関係の抽出は、広く研究されている。
近年,複雑な応用を実現するために,複雑な関係抽出タスクが数多く提案されている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 02:05:00 GMT)
Rigid and Articulated Point Registration with Expectation Conditional
Maximization [20.1] 革新的なEMライクアルゴリズム、すなわちECMPR(Conditional Expectation Maximization for Point Registration)アルゴリズムを紹介します。
登録パラメータの推定の観点で、関連する結果について詳細に分析する。
堅固な登録を有形登録まで延長します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 17:36:11 GMT)
Tactile Object Pose Estimation from the First Touch with Geometric
Contact Rendering [19.7] 本稿では, 既知物体に対する第1タッチからの触覚ポーズ推定手法を提案する。
実際の触覚観測から接触形状への物体認識マップを作成する。
既知の幾何を持つ新しい物体に対して、シミュレーションで完全に調整された知覚モデルを学ぶ。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:00:35 GMT)
vLPD-Net: A Registration-aided Domain Adaptation Network for 3D Point
Cloud Based Place Recognition [19.6] 点群に基づく位置認識のための新規な登録支援3次元ドメイン適応ネットワークを提案する。
構造対応登録ネットワークを導入し、幾何学的特性から特徴を学習する。
この結果は,実世界のoxford robotcarデータセットにおける最先端の3d位置認識ベースラインを上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 12:56:01 GMT)
Simple is not Easy: A Simple Strong Baseline for TextVQA and TextCaps [19.3] テキストベースのビジュアル質問応答とテキストベースの画像キャプションという2つのタスクが急速に進んでいる。
これらの問題を解決するために、多くの洗練されたマルチモダリティエンコーディングフレームワークが使用されている。
単純な注意機構は、鐘や笛を鳴らすことなく、同じあるいはそれ以上の仕事をすることができると我々は主張する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 16:43:39 GMT)
Algorithmic risk assessments can alter human decision-making processes
in high-stakes government contexts [19.3] リスクアセスメントは意思決定の要因としてリスクのサリエンスを高めることで意思決定プロセスを変え、これらの変化が人種格差を悪化させる可能性があることを示す。
これらの結果から,アルゴリズムによる予測精度の向上は必ずしも人間の意思決定を改善するものではないことを示し,意思決定者による政府アルゴリズムの使用方法を実験的に検証する必要性を強調した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 23:44:45 GMT)
Lipschitz Regularized CycleGAN for Improving Semantic Robustness in
Unpaired Image-to-image Translation [19.1] 未ペア画像から画像への変換タスクでは、GANベースのアプローチはセマンティックフリップの影響を受けやすい。
セマンティックロバスト性向上のための新しい手法であるLipschitz regularized CycleGANを提案する。
複数の共通データセットに対するアプローチを評価し、既存のGANベースのメソッドと比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 09:28:53 GMT)
Automating Document Classification with Distant Supervision to Increase
the Efficiency of Systematic Reviews [18.3] 体系的なレビューは高価で、時間的需要があり、労働集約的です。
文書のレビュー作業を大幅に削減するための自動文書分類アプローチを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 22:45:40 GMT)
Multi-Model Learning for Real-Time Automotive Semantic Foggy Scene
Understanding via Domain Adaptation [17.5] 本研究では,霧の多い気象条件にロバストな自動車意味理解手法を提案する。
提案手法では,RGB色,深度,輝度の画像を密接な接続性を持つ異なるエンコーダに組み込む。
我々のモデルは、モデル全体の複雑さのごく一部で、現代のアプローチに匹敵する性能を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 21:04:05 GMT)
Competitive Simplicity for Multi-Task Learning for Real-Time Foggy Scene
Understanding via Domain Adaptation [17.5] 霧の多い気象条件下で,リアルタイムのセマンティックシーン理解と単眼深度推定が可能なマルチタスク学習手法を提案する。
我々のモデルはRGB色、深度、輝度の画像を密接な接続性を持つ異なるエンコーダで表現する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 20:38:34 GMT)
Deep Unsupervised Image Anomaly Detection: An Information Theoretic
Framework [17.3] Surrogateタスクベースのメソッドは最近、監視されていない画像異常検出に大きな約束を示しています。
本稿では,情報理論を用いた異常検出のための直接目的関数に回帰する。
教師なし画像異常検出のための新しい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） (Wed, 9 Dec 2020 03:07:00 GMT)
A Topological Filter for Learning with Label Noise [17.0] ノイズラベルはディープニューラルネットワークの性能を損なう可能性がある。
ラベルノイズをフィルタリングする新しい手法を提案する。
データの高次トポロジカル情報を活用することで、ほとんどのクリーンデータを収集し、高品質のモデルをトレーニングすることができます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 02:52:45 GMT)
Sense and Sensitivity Analysis: Simple Post-Hoc Analysis of Bias Due to
Unobserved Confounding [16.0] 本研究では,未観測のコンファウンディングによって誘発される潜在的なバイアスを支援するための感度解析ツールであるEmphAusten plotsを開発した。
対象バイアスレベルに対して、オーステンプロットは、そのバイアスレベルを誘導するために必要な治療の最小値と結果の影響を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 01:11:49 GMT)
Neural Rate Control for Video Encoding using Imitation Learning [15.6] ニューラルレート制御ポリシーの学習に模倣学習を適用します。
学習したポリシーはビデオ品質を犠牲にすることなく8.5%の中央値削減を達成している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 21:59:20 GMT)
A deep network approach to multitemporal cloud detection [15.4] Meteosat Second Generation (MSG) 衛星に搭載された Seviri Imager によって取得された画像時系列における雲を検出するための時間記憶付きディープラーニングモデルを提案する。
モデルは、ピクセルレベルのクラウドマップと関連する信頼性を提供し、繰り返しニューラルネットワーク構造を介して時間の情報を伝達します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 08:58:36 GMT)
Towards Annotation-Free Evaluation of Cross-Lingual Image Captioning [15.2] 言語間画像キャプションはマルチメディア分野における新たな話題である。
クロスリンガル画像キャプションのアノテーションフリー評価に向けた勇敢な試みを行います。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 09:09:22 GMT)
Breeding Gender-aware Direct Speech Translation Systems [15.0] 性別認識型stソリューションは強い-しかし性別認識型stモデルを大きく上回る可能性がある。
ジェンダーマーク付き単語の翻訳は、全体的な翻訳品質を維持しながら、精度が最大30ポイント向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:18:03 GMT)
Learning to Detect Objects with a 1 Megapixel Event Camera [14.9] イベントカメラは、高時間精度、低データレート、高ダイナミックレンジで視覚情報を符号化する。
フィールドの新規性のため、多くのビジョンタスクにおけるイベントベースのシステムの性能は、従来のフレームベースのソリューションに比べて依然として低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 15:41:24 GMT)
Structure-Consistent Weakly Supervised Salient Object Detection with
Local Saliency Coherence [14.8] 本論文では,スクリブルアノテーションによる弱監督オブジェクト検出のための1ラウンドのエンドツーエンドトレーニング手法を提案する。
6つのベンチマークで最新のパフォーマンスを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 03:22:46 GMT)
Understanding Action Sequences based on Video Captioning for
Learning-from-Observation [14.5] 本稿では,人間の実演映像を言語指示で分割理解し,正確な動作シーケンスを抽出できる,観察からの学習フレームワークを提案する。
分割は、人間の日常行動と対象中心の顔接触遷移を一致させる手速の局所的最小点に基づいて行われる。
人間の意図を正しく理解し,動画内の意図しない動作を無視するために,動作記述と言語指示を一致させる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 05:22:01 GMT)
Regression Prior Networks [14.2] Prior Networksは、不確実性の解釈可能な尺度を生成する、新しく開発されたモデルのクラスである。
また、Ensemble Distribution Distillation (EnD$2$)を介してモデルのアンサンブルを蒸留することもできる。
この作業は、Normal-Wishart分布を考慮し、Presideor NetworksとEnD$2$を回帰タスクに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 09:34:21 GMT)
Transfer Learning with Convolutional Networks for Atmospheric Parameter
Retrieval [14.1] MetOp衛星シリーズに搭載された赤外線音波干渉計(IASI)は、数値気象予測(NWP)に重要な測定値を提供する
IASIが提供する生データから正確な大気パラメータを取得することは大きな課題であるが、NWPモデルでデータを使用するには必要である。
本研究では,iasiデータから抽出した特徴を,低い高度で異なる物理変数を予測するように設計された別の統計手法への入力として使用できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 09:28:42 GMT)
Spatial noise-aware temperature retrieval from infrared sounder data [14.1] 本稿では,赤外線観測機から大気プロファイルを検索するための統合戦略を提案する。
このアプローチは空間情報とノイズ依存次元化アプローチを考察する。
主成分分析 (PCA) と最小雑音分解 (MNF) を比較し, 抽出した特徴量のコンパクト性と情報量について検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 08:18:14 GMT)
Transfer learning and subword sampling for asymmetric-resource
one-to-many neural translation [14.1] 低リソース言語のためのニューラルマシン翻訳を改善する方法について概説する。
人工的に制限された3つの翻訳タスクと1つの現実世界タスクでテストが行われる。
実験は、特にスケジュールされたマルチタスク学習、denoising autoencoder、サブワードサンプリングに肯定的な効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 08:03:58 GMT)
Emulating quantum teleportation of a Majorana zero mode qubit [13.8] トポロジカル量子計算は、フォールトトレラント量子コンピューティングを実現するための有望なアプローチである。
北エフ連鎖のマヨラナ零モードに符号化された量子ビットをテレポートすることにより、トポロジカル量子コンピューティングの量子シミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 11:06:07 GMT)
Characterizing the Value of Information in Medical Notes [13.5] 我々は,医療ノートにおける情報の価値を特徴付けるために,寛容予測と院内死亡予測という2つの予測タスクを使用する。
概して、医療ノートは、読み出し予測において構造化情報に対して追加の予測力しか提供しないことを示す。
選択した価値情報に基づいてトレーニングされたモデルは、読み出し予測のためのトークンの6.8%に過ぎず、予測性能がさらに向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 17:04:27 GMT)
Assisting the Adversary to Improve GAN Training [13.4] 我々は,Adversary's Assistant(AdvAs)と呼ぶ,概ね見過ごされた正規化手法を考える。
我々は、理論分析と実践の共通的なミスマッチを考える:分析は、しばしば、各反復において判別器がその最適値に達すると仮定する。
これを解決するため、AdvAsは、判別器を訓練するために使用される勾配のノルムに基づいてジェネレータに課される理論的に動機付けられた罰である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 00:17:09 GMT)
On Knowledge Distillation for Direct Speech Translation [13.1] 自動音声認識(ASR)と機械翻訳(MT):直接音声翻訳(ST)は、そのサブタスクから知識の転送を必要とする複雑なタスクであることが示されています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:33:13 GMT)
Disentangling Derivatives, Uncertainty and Error in Gaussian Process
Models [12.2] 本稿では,GPモデルの誘導体を用いて解析誤差伝播の定式化を行う方法を紹介する。
赤外線観測データから温度予測問題における予測分散と伝播誤差項を解析した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:03:13 GMT)
On the Binding Problem in Artificial Neural Networks [12.0] この欠点の根底にある原因は、動的かつ柔軟に情報を結合できないことである。
非構造化感覚入力から有意義な実体を形成するための統一フレームワークを提案する。
我々は,人間レベルの一般化を実現する上で,AIに対する構成的アプローチが基本的重要性であると考えている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:02:49 GMT)
A Statistical Test for Probabilistic Fairness [12.0] 不正な分類を検知するための統計的仮説テストを提案する。
理論的にも実証的にも,提案された試験が正しいことを示す。
さらに,提案フレームワークは,データの最も好ましい摂動を識別することにより,解釈可能性を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 00:20:02 GMT)
Securing Deep Spiking Neural Networks against Adversarial Attacks
through Inherent Structural Parameters [11.7] 本稿では、内部構造パラメータによるスパイクニューラルネットワーク(SNN)のセキュリティ強化について検討する。
我々の知る限りでは、SNNにおける構造的パラメータが敵攻撃に対する堅牢性に与える影響を調査する最初の研究である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 21:09:03 GMT)
Data and its (dis)contents: A survey of dataset development and use in
machine learning research [11.0] 機械学習におけるデータの収集と利用方法に関する多くの懸念を調査します。
この分野の実践的かつ倫理的な問題のいくつかに対処するには、データのより慎重で徹底した理解が必要であると主張する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 22:13:13 GMT)
KNN Classification with One-step Computation [10.4] KNN分類の遅延部分を置き換える一段階計算を提案する。
提案手法を実験的に評価し,一段階のKNN分類が効率的かつ有望であることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 13:34:42 GMT)
Consistent regression of biophysical parameters with kernel methods [10.4] 本稿では,一貫性制約を組み込むための新しい統計的回帰フレームワークを提案する。
クロロフィル含量の推定における性能の解明に成功している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 08:59:16 GMT)
Accurate and Fast Federated Learning via IID and Communication-Aware
Grouping [10.1] 連合学習は、協調機械学習の新しいパラダイムとして登場した。
また、非独立で同一の分散(IID)データや高い通信コストなど、いくつかの課題に直面しています。
IIDとコミュニケーション対応グループフェデレーション学習の新たなフレームワークを提案し,精度と通信速度を同時に最大化する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 04:30:38 GMT)
Kernel Anomalous Change Detection for Remote Sensing Imagery [9.9] リモートセンシング画像処理において,異常変化検出(ACD)が重要な課題である。
本稿では, 異常変動検出器の完全ファミリーの非線形拡張を紹介する。
干ばつ、山火事、都市化など、さまざまな状況が実際の例で研究されています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 08:57:36 GMT)
Representation Extraction and Deep Neural Recommendation for
Collaborative Filtering [9.4] 本稿では,評価行列からユーザやアイテムを抽出する新しい表現学習アルゴリズムについて検討する。
Representation eXtraction と Deep Neural NETwork (RexNet) の2つの相からなるモジュラーアルゴリズムを提案する。
RexNetは、視覚情報やテキスト情報のような構造化されていない補助データに依存しない。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 11:15:23 GMT)
Inference of Stochastic Dynamical Systems from Cross-Sectional
Population Data [8.9] 生物化学、疫学、金融数学、その他多くの科学分野において、個体群や時間経過データから力学系の駆動方程式を推測することは重要である。
本研究では, 微分方程式に基づいて, 人口の確率密度の進化を記述するフォッカー・プランク方程式を推定し, 計算的に推定する。
そして、USDLアプローチに従って、Fokker-Planck方程式を適切なテスト関数の集合に投影し、方程式の線形系に変換する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 14:02:29 GMT)
AMVNet: Assertion-based Multi-View Fusion Network for LiDAR Semantic
Segmentation [8.9] We present a Assertion-based Multi-View Fusion network (AMVNet) for LiDAR semantic segmentation。
スコアの不一致のアサーションガイドポイントサンプリングを行い、各サンプリングポイントのポイントレベルの機能セットを単純なポイントヘッドに渡し、予測を洗練します。
提案手法は,プロジェクションベースネットワークのクラススコアを組み合わせたベースライン法よりも優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 09:34:25 GMT)
Scalable Neural Tangent Kernel of Recurrent Architectures [8.5] 無限幅のディープニューラルネットワーク(DNN)から派生したカーネルは、機械学習タスクの範囲で高いパフォーマンスを提供する。
我々は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)に関連するカーネルのファミリーを、平均プーリングを持つ双方向RNNとRNNであるより複雑なアーキテクチャに拡張する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 04:36:34 GMT)
Physics-consistent deep learning for structural topology optimization [8.4] トポロジ最適化は、コンポーネントの設計を洗練し、パフォーマンスを向上するための一般的なアプローチとして現れています。
現在の最新のトポロジ最適化フレームワークは計算集約的です。
本稿では,高分解能の3次元測地におけるトポロジ最適化のための深層学習に基づくフレームワークについて検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 23:05:55 GMT)
Convolutional Neural Networks for Multispectral Image Cloud Masking [7.8] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は多くの画像分類タスクの最先端技術であることが証明されている。
Proba-Vマルチスペクトル画像のクラウドマスキングにおける異なるCNNアーキテクチャの利用について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 21:33:20 GMT)
Warped Gaussian Processes in Remote Sensing Parameter Estimation and
Causal Inference [7.8] マルチスペクトルデータから海洋クロロフィル含有量を推定するための提案モデルの良好な性能を示す。
モデルは標準GPおよびより高度のheteroscedastic GPモデルより一貫してよく実行します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 09:02:59 GMT)
Risk Management Framework for Machine Learning Security [7.7] 機械学習モデルに対する敵意攻撃は、学界と産業の両方で非常に研究されているトピックとなっている。
本稿では,機械学習モデルに依存する組織に対して,リスク管理プロセスを導くための新しい枠組みを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 06:21:34 GMT)
Generalized Negative Correlation Learning for Deep Ensembling [7.6] Ensembleアルゴリズムは、多くの機械学習アプリケーションにおいて、最先端のアートパフォーマンスを提供する。
任意の2つの微分可能な損失関数に対する一般化バイアス分散分解を定式化する。
我々は,アンサンブルの多様性を明示的に制御する一般化負相関学習アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 08:19:49 GMT)
Entropy Maximization and Meta Classification for Out-Of-Distribution
Detection in Semantic Segmentation [7.3] 自動運転など多くのアプリケーションにおいて,OoD(Out-of-Distribution)サンプルが不可欠である。
OoD検出の自然なベースラインアプローチは、ピクセル回りのソフトマックスエントロピーのしきい値です。
そのアプローチを大幅に改善する2段階の手順を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 11:01:06 GMT)
Machine Learning for Cataract Classification and Grading on Ophthalmic
Imaging Modalities: A Survey [7.1] 白内障は、世界的に可逆的な視覚障害と失明の主な原因の1つです。
眼科画像に基づく白内障分類と採点のための機械学習の最近の進歩
さらに,機械学習手法に基づく白内障自動分類と採点の課題についても検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 02:37:41 GMT)
Physically constrained causal noise models for high-contrast imaging of
exoplanets [7.0] 修正された半兄弟回帰スキームに基づく後処理の新しい手法を提案する。
私たちはこのフレームワークを使って、機械学習と既存の科学領域の知識を組み合わせる方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 17:04:56 GMT)
Cloud detection machine learning algorithms for PROBA-V [7.0] 本論文で提示されるアルゴリズムの目的は,ピクセル当たりのクラウドフラグを正確に提示するクラウドを検出することである。
提案手法の有効性を,多数の実proba-v画像を用いて検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:23:59 GMT)
Simple or Complex? Learning to Predict Readability of Bengali Texts [6.9] ベンガル語で書かれたテキストを解析できる可読性解析ツールを提案する。
2億3000万人のネイティブスピーカーを持つ世界で7番目に話されている言語であるにもかかわらず、ベンガル語は自然言語処理の基本的なリソースが不足している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 01:41:35 GMT)
JointsGait:A model-based Gait Recognition Method based on Gait Graph
Convolutional Networks and Joints Relationship Pyramid Mapping [6.9] 本稿では2次元関節を用いた歩行認識について検討する。
JointsGaitは2次元の人体関節から歩行情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 09:12:03 GMT)
Topological Protection of Coherence in Noisy Open Quantum Systems [6.5] 本研究では,消散量子系における消散量子系の保護機構について考察する。
偶数ビットの進化は、非エルミート的ハミルトニアンによって完全に決定される。
乱れ巻く数の存在下でさえ、実空間でどのように定義され、評価されるかが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 19:22:45 GMT)
Bad-Data Sequence Detection for Power System State Estimation via
ICA-GAN [6.0] 電力系統における不良データシーケンスの検出に対する深層学習手法を提案する。
悪いデータモデルは、任意の自然データおよび逆データ異常を含む非パラメトリックである。
異常のないシステム操作におけるデータの確率分布は、非パラメトリック、未知、歴史的トレーニングサンプルである。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 16:53:56 GMT)
Deep Learning Models for Multilingual Hate Speech Detection [6.0] 本稿では、16の異なるソースから9言語で多言語ヘイトスピーチを大規模に分析する。
低リソース設定では、ロジスティック回帰を用いたLASER埋め込みのような単純なモデルが最善である。
ゼロショット分類の場合、イタリア語やポルトガル語のような言語は良い結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 05:48:56 GMT)
Improving Relation Extraction by Leveraging Knowledge Graph Link
Prediction [5.8] REとKGLPのタスクを共同トレーニングし、REモデルの性能を向上させるマルチタスク学習手法を提案します。
いくつかの既存のREモデルに適用することで、我々のアプローチの一般性を説明し、一貫性のあるパフォーマンス向上を実現するのにどのように役立つかを実証的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 01:08:13 GMT)
Modeling Disease Progression Trajectories from Longitudinal
Observational Data [5.8] 隠れマルコフモデル (HMM) を用いて疾患進行パターンを学習し, 可視化手法を用いて異なる軌跡に抽出する。
T1DI研究グループの大型縦方向観測データを用いて、1型糖尿病(T1D)の領域に適用します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 21:24:15 GMT)
Contrastive Predictive Coding for Human Activity Recognition [5.8] 本研究では,センサデータストリームの長期的時間構造をキャプチャする人間行動認識にContrastive Predictive Codingフレームワークを導入する。
CPCベースの事前学習は自己管理され、その結果得られた表現は標準のアクティビティチェーンに統合できる。
少量のラベル付きトレーニングデータしか利用できない場合、認識性能が大幅に向上します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 21:44:36 GMT)
JANUS: Benchmarking Commercial and Open-Source Cloud and Edge Platforms
for Object and Anomaly Detection Workloads [5.3] Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrassは、コンピューティングライトのアウトレイラ検出ワークロードにおいて、他のクラウドプラットフォームと比較して、少なくとも2倍のレイテンシと1.25倍のコストを提供する。
クラウドで動作するオブジェクト検出のオープンソースソリューションは、amazon、microsoft、googleが提供するプロプライエタリなソリューションに比べてドルコストを節約するが、レイテンシー(最大6倍)で失われる
低消費電力のエッジデバイスで動作する場合、レイテンシは49倍以下になる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 06:07:26 GMT)
Un-Weyl-ing the Clifford Hierarchy [5.3] クリフォード階層の第2および第3階層の構造について検討する。
3階ユニタリ通勤が少なくとも1つのパウリ行列を持つことを示す。
量子誤り訂正とフラグガジェットの設計における潜在的な応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:24:00 GMT)
Generating Out of Distribution Adversarial Attack using Latent Space
Poisoning [5.1] 本稿では,実際の画像が破損しない敵の例を生成する新しいメカニズムを提案する。
潜在空間表現は、画像の固有構造を改ざんするために利用される。
勾配ベースの攻撃とは対照的に、潜時空間中毒は、トレーニングデータセットの独立かつ同一分布をモデル化する分類器の傾きを利用する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 13:05:44 GMT)
Solving Inverse Problems for Spectral Energy Distributions with Deep
Generative Networks [5.1] スペクトルエネルギー分布 (Spectral Energy Distributions, SEDs) という複雑な天文信号の逆問題に対するエンドツーエンドのアプローチを提案する。
私たちの目標は、そのような信号を不足または信頼性の低い測定から再構築することです。
学習した構造をDeep Generative Networkの形で事前に活用することで実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 12:04:13 GMT)
Interactive Search Based on Deep Reinforcement Learning [4.4] このプロジェクトは主にオフライントレーニングのための仮想ユーザ環境を確立する。
同時に,2クラスタリングに基づく強化学習アルゴリズムを改良して,推奨エージェントの行動空間と推奨経路空間を拡張することを試みた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 15:23:53 GMT)
Hateful Memes Detection via Complementary Visual and Linguistic Networks [4.2] Hateful Memes Challenge 2020において、補完的な視覚的および言語的ネットワークに基づくソリューションを調査します。
文脈レベルおよび敏感なオブジェクトレベルの情報は、視覚的および言語的埋め込みにおいて考慮される。
その結果,CVLは良好な性能を示し,AUROCと精度の基準で78:48%,72:95%が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 11:11:09 GMT)
Informationally Overcomplete POVMs for Quantum State Estimation and
Binary Detection [4.0] 量子状態推定の文脈において、ロバスト性がどのように存在するかを示す。
未知のシステムのコピー数とPOVM要素数との間には,推定性能のトレードオフが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 22:59:03 GMT)
Perceptions of YouTube's political influence [3.8] われわれはYouTubeの政治的影響力に関する見解と経験について124人を調査した。
結果は、YouTubeの政治的役割の増大について、多様で時には矛盾する見解を浮き彫りにした。
さらなる研究、議論、おそらく規制の必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 19:04:08 GMT)
Deep convolutional neural networks for multi-planar lung nodule
detection: improvement in small nodule identification [3.6] 臨床的には、小さな肺結節は放射線医によって容易に見落としられる。
畳み込みニューラルネットワークを用いた多平面検出システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 20:40:29 GMT)
Towards Better Object Detection in Scale Variation with Adaptive Feature
Selection [3.5] チャネル次元の多レベル表現を融合する方法を自動学習する新しい適応的特徴選択モジュール(AFSM)を提案する。
これは、特徴ピラミッド構造を持つ検出器の性能を著しく向上させる。
クラス不均衡問題に対処するために,クラス対応サンプリング機構(CASM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 13:43:09 GMT)
Symmetry and Quantum Query-to-Communication Simulation [3.5] 合成関数 f o G の有界エラー量子通信複雑性は O(Q(f) log n と等しい、ただし Q(f) は f の有界エラー量子通信複雑性を表す。
これは古典的な設定とは対照的で、Rcc(f o G) 2 R(f) は Rcc と Rcc がそれぞれ有界エラー通信とクエリ複雑性を表すことを示すのが簡単である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:58:55 GMT)
Extended Radial Basis Function Controller for Reinforcement Learning [3.4] 本稿では,モデルベース線形コントローラと任意の微分可能なポリシを動的に補間するハイブリッド強化学習コントローラを提案する。
線形制御器は、局所線形化モデル知識に基づいて設計され、運転点付近のシステムを安定化する。
学習はモデルベース(PILCO)とモデルフリー(DDPG)の両方のフレームワークで行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 06:44:17 GMT)
Have convolutions already made recurrence obsolete for unconstrained
handwritten text recognition ? [3.1] 制約のない手書きテキスト認識は、ディープニューラルネットワークにとって重要な課題です。
リカレントネットワークとLong Short-Term Memory Networkはこの分野で最先端の性能を達成した。
RIMESデータセットを用いたオフライン手書き認識タスクにおける異なるアーキテクチャに関する実験的研究を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:15:24 GMT)
Anomaly Detection in Time Series with Triadic Motif Fields and
Application in Atrial Fibrillation ECG Classification [3.0] 時系列分析では、時系列モチーフと時系列の順序パターンは、一般的な時間パターンと動的特徴を明らかにすることができる。
TMFは、三進時系列モチーフに基づくシンプルで効果的な時系列画像符号化方法です。
この動的特徴は、伝達学習事前学習畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて、TMF画像から抽出することができる。
symmetrized Gradient-weighted Class Mappingによって明らかにされたパターンは、明確な臨床解釈を有する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 09:39:48 GMT)
Label Confusion Learning to Enhance Text Classification Models [3.0] ラベル混乱モデル(lcm)はラベル間の意味的重複を捉えるためにラベル混乱を学習する。
lcmは、元のホットラベルベクトルを置き換えるより優れたラベル分布を生成することができる。
5つのテキスト分類ベンチマークデータセットの実験により、広く使われているディープラーニング分類モデルに対するLCMの有効性が明らかにされた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 11:34:35 GMT)
Discovering Clinically Meaningful Shape Features for the Analysis of
Tumor Pathology Images [2.9] 腫瘍組織スライドのデジタル画像化は、がん診断の日常的な臨床方法になりつつある。
近年のディープラーニング手法の進歩により,病理画像中の腫瘍領域を大規模に検出し,特徴付けることが可能になった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 05:56:41 GMT)
Predicting Individual Substance Abuse Vulnerability using Machine
Learning Techniques [2.8] 物質乱用に対する個人の現在の脆弱性を特定するためのバイナリ分類器を提案する。
物質乱用の原因となる一般的な要因を慎重に評価し、作成したアンケートでデータを収集しています。
18の機能を備えたロジスティック回帰分類器は、最良の精度で個々の脆弱性を予測できます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 05:21:05 GMT)
Wasserstein barycenters can be computed in polynomial time in fixed
dimension [2.7] ヴァッサーシュタインのバリセンタが時間で計算できるか、高精度に計算できるかは不明である。
我々のアプローチは指数関数サイズの線形プログラミングの定式化を解くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 22:15:32 GMT)
Forecasting timelines of quantum computing [2.6] 量子コンピューティングの分野における進歩を予測する方法について考察する。
量子コンピュータシステムのデータセットを収集し、それらの物理量子ビットとゲートエラー率に基づいて収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 17:57:03 GMT)
Recurrence-free unconstrained handwritten text recognition using gated
fully convolutional network [2.3] 制約のない手書きテキスト認識は、ほとんどのドキュメント分析タスクの主要なステップです。
LSTM細胞を使用する別の方法の1つは、畳み込み層を多用して長期記憶損失を補うことである。
我々は、よく知られたCNN+LSTMアーキテクチャの再発のない代替であるGated Fully Convolutional Networkアーキテクチャを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:30:13 GMT)
An Isolation Forest Learning Based Outlier Detection Approach for
Effectively Classifying Cyber Anomalies [2.3] サイバー異常を効果的に分類するためのIsolation Forest Learning-Based Outlier Detection Modelを提案する。
実験の結果,異常値の除去によりサイバー異常の分類精度が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 05:09:52 GMT)
Electric Vehicle Battery Remaining Charging Time Estimation Considering
Charging Accuracy and Charging Profile Prediction [2.2] 近年、電気自動車(ev)の人気が急速に高まり、将来的なトレンドとなっている。
EVの残存充電時間(RCT)を自信を持って正確に推定するアルゴリズムを見つけることは困難です。
本研究では、過去の充電精度とリアルタイム充電精度データの信頼区間を考慮して、CCステージの充電精度をオンラインで更新するRCTアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 22:48:43 GMT)
Gauge equivariant neural networks for quantum lattice gauge theories [2.1] ゲージ対称性は、基本粒子の量子場理論や量子材料の創発的自由度などの領域で現れる物理学において重要な役割を果たしている。
正確な局所ゲージ不変性を持つ多体量子システムを効率的にシミュレートしたいという欲求に動機づけられて、ゲージ等価ニューラルネットワーク量子状態が導入される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:57:02 GMT)
Generalization bounds for deep learning [2.0] ディープラーニングの一般化は、近年の理論的および実証的研究のトピックである。
教師あり学習における深層学習モデルの一般化誤差を予測する手法として,Dedeiderataを提案する。
我々は, 一般化誤差上限に着目し, アルゴリズムとデータに対する仮定による境界の分類を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 15:00:23 GMT)
Generative Data Augmentation for Vehicle Detection in Aerial Images [1.9] 提案手法は,検出器をより多くのインスタンスで訓練することにより,車両検出性能を向上させる。
実験の結果, 数値計算とDeepFillを統合した場合, 平均精度を25.2%, 平均精度を25.7%向上することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 08:03:40 GMT)
Optimal distributed testing in high-dimensional Gaussian models [1.8] 我々は、信号が検出可能になるために必要なサイズでより低い境界を導出します。
我々は、下限に到達する最適な分散テスト戦略を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:23:54 GMT)
Red Blood Cell Segmentation with Overlapping Cell Separation and
Classification on Imbalanced Dataset [1.7] 重なり合う細胞は、分類する前に複数の単一のRBCに分離しなければならない誤った予測結果を引き起こすことがある。
深層学習で複数のクラスを分類するためには、正常なサンプルが稀な疾患のサンプルよりも常に高いため、医療画像では不均衡の問題が一般的である。
本稿では,血液スミア画像から赤血球を分離・分類する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 06:29:54 GMT)
Machine Learning in Magnetic Resonance Imaging: Image Reconstruction [1.7] MRI画像再構成の分野では,機械学習の利用が爆発的に増加している。
我々は,MRI再建における現在の機械学習アプローチを要約し,その欠点,臨床応用,現状について考察する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 20:38:20 GMT)
Hard and Soft EM in Bayesian Network Learning from Incomplete Data [1.5] 結果のBNの品質に対する信念伝搬の代わりにインプテーションを使用することの影響について検討する。
我々は,データの特徴に基づいて,複数のシナリオにおいて,あるアプローチを推奨できることを見出した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 19:13:32 GMT)
Streaming Algorithms for Stochastic Multi-armed Bandits [1.5] 有界アームメモリにおけるマルチアームバンド問題について検討する。
後悔最小化のために,n が腕の数である (n-1) の腕記憶サイズへの期待において,Omega(T2/3) 累積後悔を示す。
ベストアーム識別には,2つのアルゴリズムについて検討する。
まず,O(r) アームメモリ r ラウンド適応ストリーミングアルゴリズムを用いて,エプシロンベストアームの探索を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 16:28:05 GMT)
Binding and Perspective Taking as Inference in a Generative Neural
Network Model [1.0] 生成エンコーダ・デコーダアーキテクチャはその観点に適応し、振り返り推論によって特徴を結合する。
得られた勾配に基づく推論プロセスは、既知の生体運動パターンに対する視点の取扱いと結合の問題を解く。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 16:43:26 GMT)
Cost-Based Budget Active Learning for Deep Learning [1.0] 予算に制約のある集団における分類の不確実性やインスタンスの多様性を考慮したコストベースのバグデットアクティブラーニング(CBAL)を提案する。
min-maxに基づく原則的アプローチは、選択されたインスタンスのラベル付けと決定コストを最小化すると考えられる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 17:42:44 GMT)
Normalization of Different Swedish Dialects Spoken in Finland [0.9] 本研究は,フィンランド語方言の6つの地域をカバーする方言正規化手法を提案する。
5つの異なるモデルをテストし、最良のモデルは単語誤り率を76.45から28.58に改善した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 20:59:31 GMT)
Vulnerability Analysis of Face Morphing Attacks from Landmarks and
Generative Adversarial Networks [0.9] 本稿は,OpenCV, FaceMorpher, WebMorph, および生成対向ネットワーク(StyleGAN)に基づく4種類のモーフィング攻撃を用いた新しいデータセットを提供する。
また,facenet,vgg-face,arcfaceなど,最先端の顔認識システムの脆弱性を評価するための広範な実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 22:10:17 GMT)
Quantum-enhanced barcode decoding and pattern recognition [0.9] 量子絡み合った情報源と適切な測定とデータ処理を組み合わせることで、バーコードデータの復号化や白黒パターンの分類といったタスクにおいて、古典的コヒーレントステート戦略を大幅に上回ることを示す。
理論的には、近隣のパターン認識に量子センサを用いることの利点を理論的に証明し、手書き桁分類におけるこの予測を数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 07:40:30 GMT)
High-resolution global irrigation prediction with Sentinel-2 30m data [0.8] 地球規模の灌水利用の正確かつ正確な理解は、様々な気候科学の取り組みに不可欠である。
我々は,世界中の農地の30万分解能灌水予測を生成するために,新しい灌水モデルとpythonパッケージ(irrigation30)を開発した。
本モデルでは, ランダムにサンプリングされた小標本群において, 97%以上の一貫性スコアと92%の精度を達成できた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 17:26:43 GMT)
Deep Learning Segmentation of Complex Features in Atomic-Resolution
Phase Contrast Transmission Electron Microscopy Images [0.8] 従来の画像処理ツールを用いた位相コントラストTEM研究のための完全自動解析ルーチンの開発は困難です。
グラフェンの大きなサンプル領域の自動分析には、興味のある構造と望ましくない構造の間のセグメンテーションが鍵となる。
深層学習法は, より汎用的で, より簡単に適用でき, 従来のアルゴリズムよりも精度が高く, 頑健な結果が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 21:17:34 GMT)
Generative Adversarial Networks for Annotated Data Augmentation in Data
Sparse NLU [0.8] データスパーシティは、自然言語理解におけるモデル開発に関連する重要な課題の1つです。
GAN (Sequence Generative Adversarial Network) を用いたトレーニングデータ拡張によるNLUモデルの性能向上について報告する。
本実験により, 逐次生成逆数ネットワークを用いて生成した合成データにより, 複数の指標間で大きな性能向上が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 20:38:17 GMT)
Automatic Diagnosis of Malaria from Thin Blood Smear Images using Deep
Convolutional Neural Network with Multi-Resolution Feature Fusion [0.7] 薄い血液スミア画像からマラリアを迅速に診断するためのエンドツーエンドのディープラーニングベースのアプローチが提案されている。
DilationNetと呼ばれる効率的でスケーラブルなディープニューラルネットワークは、畳み込みの拡散率を変化させ、異なる受容領域から特徴を抽出することによって、大きなスペクトルから特徴を組み込む。
提案されたDeepFusionNetアーキテクチャと機能融合スキームを導入し、個々の訓練を受けたネットワークの特徴空間を共同で最適化する。
公開データセットにおける実験は、他の最先端のアプローチよりも99.5%以上精度で優れたパフォーマンスを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 22:44:05 GMT)
Fermionic quantum cellular automata and generalized matrix product
unitaries [0.7] フェミオン一次元(1D)鎖に対する行列積ユニタリ作用素(MPU)について検討した。
i)フェルミオンMPUは必ずしも厳格な因果錐を特徴とせず、(ii)全てのフェルミオン量子セルオートマタはフェルミオンMPUとして表現できるわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 08:10:47 GMT)
Facial expressions can detect Parkinson's disease: preliminary evidence
from videos collected online [0.6] パーキンソン病(PD)の症状の1つは、低酸素症または表情低下である。
604人のビデオから顔のアクションユニット(AU)を分析しました。
PD患者は、非PD患者よりもAU6(チークライザー)、AU12(リップコーナープーラー)、AU4(ブラウロー)のばらつきが少ない。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 23:53:32 GMT)
Optimising cost vs accuracy of decentralised analytics in fog computing
environments [0.5] Fog Computingの基本概念であるデータ重力は、データ分析のための計算の分散化に向けられている。
本稿では,この連続体の最適動作点を求める分析フレームワークを提案する。
シミュレーションにより,モデルが最適トレードオフを正確に予測できることを示し,完全集中化と完全分散化の中間点となることが多い。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 19:05:44 GMT)
Mapping the Space of Chemical Reactions Using Attention-Based Neural
Networks [0.4] 本研究は, トランスフォーマトモデルが, 非注釈的, 単純な化学反応表現から反応クラスを推定できることを示した。
我々の最良のモデルは98.2%の分類精度に達する。
学習した指紋によって得られる化学反応空間に関する洞察は、インタラクティブな反応アトラスによって示されます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:25:30 GMT)
Deep Learning for Climate Model Output Statistics [0.3] モデル出力統計(MOS)は、モデル出力を観測データと機械学習に適合させて誤差を低減する。
気候モデル出力の誤差を減らすために特別に設計されたcnnアーキテクチャconvmosを提案する。
その結果,誤りが大幅に減少し,一般的に使用されている3つのmosアプローチに比べて性能が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 11:38:37 GMT)
Speech Recognition for Endangered and Extinct Samoyedic languages [0.3] 本研究では,絶滅危惧言語と絶滅危惧言語を用いた音声認識実験を行う。
私たちの知る限りでは、絶滅言語のために機能的なASRシステムが構築されたのはこれが初めてです。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 21:41:40 GMT)
Uncertainty Intervals for Graph-based Spatio-Temporal Traffic Prediction [0.0] 本研究では,従来の時間ステップの測定値から密度を推定するよう訓練された時空間ニューラルネットワークを提案する。
この密度推定法はニューラルネットワークによって完全にパラメータ化され, 内部では近似値を用いない。
このアプローチは、モンテカルロドロップアウトのような推論中にサンプリングする必要なしに不確実性推定を生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:02:26 GMT)
Ultrafast charging in a two-photon Dicke quantum battery [0.0] 我々は、マイクロ波空洞に埋め込まれた量子ビットのような2つのレベルシステムの集合を、高出力の量子電池の実現に期待できる候補とみなす。
単光子結合と二光子結合の両方でディックモデルを解くことにより、後者の非伝統的な相互作用が系の力学を支配するパラメータの範囲を決定する。
弱い状態から超強い状態への結合を増大させることにより、充電過程が徐々に速くなっていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 14:09:06 GMT)
Two-photon absorption of time-frequency-entangled photon pairs by
molecules: the roles of photon-number correlations and spectral correlations [0.0] 本稿では,光子数相関とスペクトル相関による量子化TPAの詳細な理論的研究について述べる。
溶液中の典型的な分子の場合、この状態は実際には観測できないような低いTPA事象率に対応する。
本研究は、溶液中の分子を含むブロードバンド系において、これらの手法の有効性を疑問視しながら、原子またはその他の狭い線幅系におけるEPP分光の有用性を支持するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 23:58:32 GMT)
Towards Coinductive Models for Natural Language Understanding. Bringing
together Deep Learning and Deep Semantics [0.0] Coinductionはオペレーティング システムおよびプログラミング言語の設計で首尾よく使用されました。
テキストマイニングや機械翻訳、インテンシティリティやモダリティをモデル化するいくつかの試みに存在している。
本稿では,自然言語処理における帰納と造語の組み合わせの例を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 03:10:36 GMT)
The Influence of s-wave interactions on focussing of atoms [0.0] また,Gross-Pitaevskii方程式の数値積分と比較して,集束ビームの全幅半最大値について,信頼性の高い推定値が得られることを示した。
強く相互作用するボース=アインシュタイン凝縮体では、20nmの配位が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 07:28:24 GMT)
Sylvester Matrix Based Similarity Estimation Method for Automation of
Defect Detection in Textile Fabrics [0.0] 欠陥検出プロセスの自動化のために, シルベスター行列に基づく類似度法(smbsm)に基づく機械ビジョンシステムを提案する。
実験の結果,提案手法は堅牢であり,精度は93.4%,精度は95.8%,計算速度は2275 msであった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 04:20:01 GMT)
Spectral Lyapunov exponents in chaotic and localized many-body quantum
systems [0.0] 我々は、量子カオスおよび多体局在相(MBL)における乱れ、周期的に駆動されるスピン鎖に対するフロケ作用素のスペクトル統計を考察する。
我々は、リアプノフ指数のスペクトルで表される双対転移行列生成物の性質に焦点を合わせ、それをテクストスペクトルのリアプノフ指数と呼ぶ。
大きな$t$の場合、各運動量セクターにおけるリーリーなリャプノフ指数はカオス相ではゼロになる傾向にあり、MBL相では有限であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 20:06:55 GMT)
Siamese Basis Function Networks for Defect Classification [0.0] The author introduced the use of so called Siamese Kernels in a Basis Function Network to create the Siamese Basis Function Network (SBF-Network)。
基本的な考え方は、類似度スコアを用いて比較によって分類することである。
カーネルは、データセット内の他のイメージとセンターを区別できるように、エンコーディングを生成するようにトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 07:48:48 GMT)
Removing Class Imbalance using Polarity-GAN: An Uncertainty Sampling
Approach [0.0] 本稿では,ジェネレータネットワークg,判別器ネットワークd,分類器ネットワークcを備えた生成型逆ネットワーク(gan)を提案する。
FashionMNIST, MNIST, SVHN, ExDark, MVTec Anomaly データセット, Chest X-Ray データセット上での極端視覚的分類タスクにおけるアートパフォーマンスの状況について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 09:40:07 GMT)
Quantum Algorithms for Open Lattice Field Theory [0.0] 我々は、非エルミート量子回路を開発し、複雑な縦磁場を持つ量子一次元イジングモデル(英語版)のベンチマークでそれらの約束を探求する。
複素カップリング空間における臨界点を超えるアトラクタの開発は、短期ノイズのあるハードウェアの研究の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 19:00:18 GMT)
Photon quantum entanglement in the MeV regime and its application in PET
imaging [0.0] PETで利用した2つの陽電子消滅光子間の線形分極の量子絡み合いを利用する利点を実証する。
新しいシミュレーションには、MeVスケール光子の物質との相互作用に対する量子絡み合いの予測の影響が含まれる。
改良された設定により、MeV系における光子の絡み合い損失に関する最初の実験的な制約が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 09:48:14 GMT)
On the Lattice of Conceptual Measurements [0.0] 本論文では,形式的概念分析によるスケール測定に基づくデータセットスケーリングの新たなアプローチを提案する。
スケール測定は閉包系に関して格子順序付けであることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 19:11:50 GMT)
On completely factoring any integer efficiently in a single run of an
order finding algorithm [0.0] 我々は、$mathbb Z_N*$からランダムに一意に選択された1つの要素の順序を考えると、時間内に$N$の完全分解を効率的に見つけることができることを示した。
すると、$N$のすべての素因子は、古典的な後処理ステップで無視可能な計算コストで回収できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:47:50 GMT)
On an Unknown Ancestor of Burrows' Delta Measure [0.0] 本稿では、Georgy Udny Yuleによる1944年の研究と著者の帰属に対する現代のアプローチとの間の驚くべき類似点を指摘します。
この記事はもともとThe Conversationに掲載されている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 00:10:57 GMT)
Minimum adjusted Rand index for two clusterings of a given size [0.0] 調整されたRand Index(ARI)は、クラスタ分析において、2つのデータパーティション間の一致度を測定するために一般的に使用される。
ここでは、与えられた大きさの2つのクラスタリングに対するARIの最小値の明示的な式を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 08:35:33 GMT)
Ising formulations of routing optimization problems [0.0] 単車経路、走行セールスパーソン、衝突のない多車経路のバイナリ最適化関数を定式化する。
提供される機能はゲートベースの量子コンピュータや断熱量子ハードウェアで容易に実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 13:00:18 GMT)
Internet of Things-based innovations in Saudi healthcare sector: A
methodological approach for investigating adoption issues [0.0] IoTの採用と、それに関連する健康分野への介入は、他の業界で観測されたような速さではありませんでした。
本研究は,サウジアラビアにおけるIoT導入とその医療サービス提供への統合に影響を与える要因について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:49:50 GMT)
Improved spectral gaps for random quantum circuits: large local
dimensions and all-to-all interactions [0.0] 我々は、$D$のランダム量子回路がスペクトルギャップスケーリングを$Omega(n-1)$とすることを示し、$t$が局所次元と比較して小さいことを仮定する:$t2leq O(q)$。
2つ目の結果は、全ての相互作用を持つランダム量子回路に対して、以下に$Omega(n-1log-1(n) t-alpha(q))$で有界な非条件スペクトルギャップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 19:00:50 GMT)
I'm Sorry for Your Loss: Spectrally-Based Audio Distances Are Bad at
Pitch [0.0] 本研究では,2つの定常正弦波間のピッチ距離を合成ベンチマークで比較した。
結果は驚くべきことです:多くはピッチ方向の感覚が悪いです。
我々のタスクは人間にはやさしいが、これらの音声距離では難しいため、自己教師型音声学習において大きな進歩が期待できる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 20:42:50 GMT)
From the logistic-sigmoid to nlogistic-sigmoid: modelling the COVID-19
pandemic growth [0.0] 実世界の成長現象をモデル化するためのロジスティック成長のコンパクトで統一的な近代的定義として、ノロジカル・シグモイド関数を導入する。
具体的には、世界保健機関(WHO)が毎日発行する新型コロナウイルスの感染と死亡の時系列データをモデル化するために、この機能を応用する。
この結果から、新型コロナウイルスの感染拡大が進行している世界の被災国では、99%以上の適合が統計的に有意であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 02:25:53 GMT)
Fluorine-based color centers in diamond [0.0] 高純度ダイヤモンド基板の発光特性の創製とキャラクタリゼーションについて報告する。
室温発光発光は、558nmの弱い発光線と600から750nmのスペクトル範囲の強い帯から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 11:50:04 GMT)
Emergent Quantumness in Neural Networks [0.0] 隠れ変数の化学ポテンシャルによって決定される「プランク定数」でSchr"odinger方程式を導出する。
また,機械学習や基礎物理学,進化生物学における研究結果の意義についても考察した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 14:32:33 GMT)
Electron-phonon decoupling due to strong light-matter interactions [0.0] ナノフォトニクスの最近の進歩は、非常に強い光と光の結合速度を持つ励起子キャビティ構造を作製することを可能にする。
このような構造では、デコヒーレンスを完全に抑制する新しい体制が出現する。
近距離光子不明瞭性に到達するための戦略を同定し,高Q系における励起子キャビティ偏光子の興味深いフォノン配置を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:47:31 GMT)
Disorder enhanced quantum many-body scars in Hilbert crystals [0.0] 我々は、ヒルベルト空間と$d$次元ハイパーキューブの位相を特徴とする位置障害を持つ円滑化リードベルク連鎖に生じるモデルを考える。
インテグラビリティ破壊障害は、大きな障害限界における固有状態の強い局在化により、傷跡を増強し、ダイナミックスを阻害することを示した。
次に、モデルをスピン-1/2 XX ハイゼンベルク連鎖にマッピングすると、最近提案されたOnsagerの傷について、簡単な幾何学的視点が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 20:42:13 GMT)
Direct Spectroscopic Observation of Berry Phase Interference in the
Ni$_4$ Single-Molecule Magnet [0.0] スピン系におけるベリー相効果は、異なるトンネル経路が破壊的に干渉した場合、トンネル効果の抑制につながる。
ここでは,4次元対称SMM上で電子スピン共鳴によって決定されるベリー相干渉効果の実験的測定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 22:16:44 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Stock Portfolio Optimization [0.0] 私たちは、タスクに強化学習を適切に適用できるように問題を定式化します。
市場に関する現実的な仮定を維持するためには、取引コストとリスクファクターを州にも組み込む予定です。
ストックサブセット選択のための最小分散ポートフォリオと多周波データパターン抽出のためのウェーブレット変換を用いたタスクのエンドツーエンドソリューションを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 10:19:12 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Long Term Hydropower Production
Scheduling [0.0] 本研究では,水力発電の長期スケジューリングのための戦略として,深層強化学習の利用を検討する。
貯水池への毎週の流入と電力価格に対する年間収入を最適化することを目的としたユースケースを検討する。
提案モデルは,従来の最適化ツールを代替する準備が整っていないが,データリッチな水力スケジューリング分野における強化学習の補完的可能性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 13:39:09 GMT)
Data embedding and prediction by sparse tropical matrix factorization [0.0] 本研究では,sparse tropical matrix factorization (stmf) という手法を提案する。
その結果, STMF近似は非負行列分解よりも高い相関性が得られることがわかった。
STMFは、スパースデータにトロピカルセミリングを使用する最初の作品です。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 18:09:17 GMT)
Cross-lingual Word Sense Disambiguation using mBERT Embeddings with
Syntactic Dependencies [0.0] 言語間の単語感覚の曖昧さ (WSD) は、与えられた文脈にまたがるあいまいな単語の曖昧さに対処する。
BERT埋め込みモデルは、単語の文脈情報に有効であることが証明されている。
このプロジェクトは、構文情報がどのようにBERT埋め込みに追加され、セマンティクスと構文を組み込んだ単語埋め込みの両方をもたらすかを調査します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 20:22:11 GMT)
Connecting active and passive $\mathcal{PT}$-symmetric Floquet
modulation models [0.0] 静的ケースを滑らかに接続する時間依存の$mathcalPT$-symmetric Hamiltonian, $mathcalPT$-symmetric Floquet case, and a neutral-$mathcalPT$-symmetric case。
我々は、$mathcalPT$-broken ($mathcalPT$-symmetric) 相が、名目上低い(高い)非ハーミティシティ領域に深く広がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 06:07:34 GMT)
Conditional independence structures over four discrete random variables
revisited: conditional Ingleton inequalities [0.0] 離散確率変数によって引き起こされるエントロピー関数に対して有効である条件付き線形情報不等式を扱う。
具体的には、いわゆる条件付きIngletonの不等式は関心の中心にある:これらは誘導ランダム変数の条件付き独立仮定の下で有効である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 13:40:29 GMT)
Case Studies of the Time-Dependent Potential Energy Surface for Dynamics
in Cavities [0.0] 原子核力学を駆動する正確な時間依存ポテンシャルエネルギー表面は、原子核、電子、光子の結合をキャビティ設定で理解し、解釈するのに有用なツールであることが最近示されている。
ここでは、陽子結合電子移動の空洞誘起抑制と初期状態への依存性、空洞誘起電子励起の2つの現象をモデル化する、正確な可解系の構造を詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 13:10:14 GMT)
Calculating the distance from an electronic wave function to the
manifold of Slater determinants through the geometry of Grassmannians [0.0] 重なり関数と相関する波動関数の臨界点であるスレーター行列に収束するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは波動関数の絡み合いや相関の定量化に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 19:46:47 GMT)
Black holes often saturate entanglement entropy the fastest [0.0] ホログラフィック双対系では、飽和時間は様々な異なる形状の絡み合う曲面に対してこの下界に等しいことを示す。
この発見は、ブラックホールが最高速であるタスクのリストを増している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 15:40:57 GMT)
Alternative approaches to the description of quantum dynamics in
multi-well potentials [0.0] マルチウェルポテンシャルにおける量子力学的問題を解析するための3つの異なるアプローチを考察する。
後者の手法は、問題の特定のマルチウェル特徴を計算手順に直接含めるというユニークな可能性を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 17:54:10 GMT)
A web-tool for calculating the economic performance of precision
agriculture technology [0.0] Webツールは、選択したPA技術に投資する決定について、農家にガイドラインを提供するように設計されている。
これは、新しい技術の特徴と関連する利益に関する知識レベルを高めます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 12:51:15 GMT)
A Deep Reinforcement Learning Approach for Ramp Metering Based on
Traffic Video Data [0.0] 交通信号を利用してオンランプからの車両の流れを調節するランプメーターは、高速道路の車両移動性を改善するために広く実装されています。
従来の研究では、ポイント検出器によって収集された事前定義された交通手段に基づいて、信号タイミングをリアルタイムに更新する。
深層補強学習法 (DRL) を提案し, ランプ計測の効率化に資するトラフィックビデオデータの可能性を検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Dec 2020 05:08:41 GMT)