GeoNet++: Iterative Geometric Neural Network with Edge-Aware Refinement
for Joint Depth and Surface Normal Estimation [204.1] 本研究では,エッジアウェア・リファインメント(GeoNet++)を用いた幾何ニューラルネットワークを提案し,単一の画像から深さと表面正規写像の両方を共同で予測する。
geonet++は、強い3d一貫性と鋭い境界を持つ深さと表面の正常を効果的に予測する。
画素単位の誤差/精度を評価することに焦点を当てた現在の測定値とは対照的に、3DGMは予測深度が高品質な3D表面の正常を再構築できるかどうかを測定する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 06:48:01 GMT)
PoNA: Pose-guided Non-local Attention for Human Pose Transfer [105.1] 本稿では, 簡易ブロックを用いたGAN(Generative Adversarial Network)を用いた新しいポーズ転送手法を提案する。
我々のモデルはより鮮明でよりリアルな画像を生成するが、パラメータは少なく、速度も速い。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 12:38:29 GMT)
Improving Image Captioning by Leveraging Intra- and Inter-layer Global
Representation in Transformer Network [96.5] 我々は、より包括的なグローバル表現の抽出を可能にするGlobal Enhanced Transformer (termed GET)を導入する。
getはデコーダに適応して高品質なキャプションを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 13:38:58 GMT)
Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Instance
Segmentation [94.5] 例えば、画像にランダムにオブジェクトを貼り付けるセグメンテーションのコピーペースト拡張([13, 12])を研究した。
オブジェクトをランダムに貼り付ける単純なメカニズムは十分十分であり、強いベースラインの上にしっかりとした利得を与えることができる。
我々のベースラインモデルは、まれなカテゴリで+3.6マスクapでlvis 2020チャレンジ入賞を上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 22:59:45 GMT)
Learning Contextual Causality from Time-consecutive Images [84.3] 因果知識は多くの人工知能システムにとって重要である。
本稿では,視覚信号から文脈因果関係を学習する可能性について検討する。
まず,高品質なデータセットvis-causalを提案し,ビデオから有意義な因果知識を自動的に発見できることを示す実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 20:24:48 GMT)
A journey in ESN and LSTM visualisations on a language task [77.3] 我々は,CSL(Cross-Situationnal Learning)タスクでESNとLSTMを訓練した。
その結果, 性能比較, 内部力学解析, 潜伏空間の可視化の3種類が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 16:06:12 GMT)
MiniVLM: A Smaller and Faster Vision-Language Model [76.4] MiniVLMは視覚特徴抽出器と視覚言語融合モジュールの2つのモジュールで構成されている。
MiniVLMはモデルサイズを73%$、推論時間コストを94%$に削減する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 03:02:06 GMT)
Split then Refine: Stacked Attention-guided ResUNets for Blind Single
Image Visible Watermark Removal [69.9] 従来の透かし除去方法は,ユーザから透かしの位置を取得したり,マルチタスクネットワークをトレーニングして,背景を無差別に復元する必要があった。
本稿では,注目誘導型ResUNetsを積み重ねた新しい2段階フレームワークを提案し,検出・除去・精錬の過程をシミュレートする。
様々な条件下で4つの異なるデータセット上でアルゴリズムを広範囲に評価し,その手法が他の最先端手法をはるかに上回っていることを示す実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 09:05:37 GMT)
FewJoint: A Few-shot Learning Benchmark for Joint Language Understanding [55.4] 機械学習は、機械学習における重要なステップの1つだ。
FewJointは、NLP用のFew-Shot Learningベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 06:24:12 GMT)
Location-aware Single Image Reflection Removal [54.9] 本稿では,位置認識型深層学習に基づく単一画像反射除去手法を提案する。
我々は,リフレクション信頼度マップをネットワークの手がかりとして活用し,リフレクション情報を適応的にエンコードする方法を学習する。
位置情報のネットワークへの統合は、反射除去結果の品質を大幅に向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 19:34:35 GMT)
Syntactic representation learning for neural network based TTS with
syntactic parse tree traversal [49.1] 本稿では,構文解析木に基づく構文表現学習手法を提案し,構文構造情報を自動的に活用する。
実験の結果,提案手法の有効性が示された。
複数の構文解析木を持つ文では、合成音声から韻律的差異が明確に認識される。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 05:52:07 GMT)
CrossNER: Evaluating Cross-Domain Named Entity Recognition [48.0] ドメイン間のエンティティ認識モデルは、ターゲットドメインにおけるNERサンプルの不足問題に対処することができる。
既存のNERベンチマークのほとんどはドメイン特化エンティティタイプを持たないか、特定のドメインにフォーカスしていないため、クロスドメイン評価の効率が低下する。
CrossNER(クロスドメインNERデータセット)は、5つの異なるドメインにまたがるNERデータのフルラベルコレクションで、異なるドメインのための専門エンティティカテゴリがあります。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 07:43:16 GMT)
EfficientPose: Efficient Human Pose Estimation with Neural Architecture
Search [47.3] 効率的なバックボーンと効率的なヘッドの2つの部分を含む、人間のポーズ推定を目的とした効率的なフレームワークを提案します。
我々の最小モデルは、MPIIで88.1%のPCKh@0.5の0.65 GFLOPしか持たず、我々の大モデルは2 GFLOPしか持たないが、その精度は最先端の大型モデルと競合する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 15:38:38 GMT)
Mask-Align: Self-Supervised Neural Word Alignment [47.0] Mask-Alignは、単語アライメントタスク用に特別に設計された自己監督モデルです。
我々のモデルでは,各トークンを並列にマスクし,予測し,教師付き損失を伴わずに高品質なアライメントを抽出する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 21:44:29 GMT)
Adaptive and Oblivious Randomized Subspace Methods for High-Dimensional
Optimization: Sharp Analysis and Lower Bounds [37.0] 2次統計が入力データを反映する相関ランダム行列をサンプリングすることにより、適切な適応部分空間を生成することができる。
ランダム化された近似の相対誤差は、データ行列のスペクトルの観点から厳密に特徴付けることができることを示した。
実験の結果,提案手法は様々な機械学習および最適化問題において,大幅な高速化を可能にすることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 13:02:31 GMT)
MSVD-Turkish: A Comprehensive Multimodal Dataset for Integrated Vision
and Language Research in Turkish [36.8] ビデオの英語記述をトルコ語に翻訳することで、トルコ語で最初の大規模ビデオキャプションデータセットを作成する。
並行した英語とトルコ語の記述により、機械翻訳におけるビデオコンテキストの役割も研究できる。
ビデオキャプションとマルチモーダル機械翻訳の両方のモデルを構築し、異なる単語分割アプローチの効果を調査します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 16:51:35 GMT)
3D Face Anti-spoofing with Factorized Bilinear Coding [35.3] 本稿では, きめ細かい分類の観点から, 新規なアンチ・スプーフィング法を提案する。
RGB と YCbCr 空間から識別的かつ相補的情報を抽出することにより、3次元顔スプーフィング検出の原理的解法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 16:21:24 GMT)
Active Learning for Node Classification: The Additional Learning Ability
from Unlabelled Nodes [34.0] ラベル付け予算が限られているため、active learningはラベル付けするノードを慎重に選択することで、パフォーマンスの向上を目指している。
本研究は,ノード分類のための既存のアクティブラーニング手法が,単純な手法でかなり優れていることを示す。
ノード分類のための新しい潜在空間クラスタリングに基づくアクティブラーニング手法(LSCALE)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 13:59:48 GMT)
Learning Goals from Failure [30.1] ビデオにおける観察可能な人間の行動の背景にある目標を予測する枠組みを導入する。
発達心理学のエビデンスに触発され、意図しない行動のビデオを利用して、直接の監督なしにゴールの映像表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 01:44:08 GMT)
C2C-GenDA: Cluster-to-Cluster Generation for Data Augmentation of Slot
Filling [28.6] 本論文では,C2C-GenDA(Cluster-to-Cluster Generation framework for Data Augmentation)を提案する。
既存の発話を意味を保ちながら代替表現に再構成することで、トレーニングセットを拡大する。
C2C-GenDAは同じ意味の複数の既存の発話を同時にエンコードし、同時に複数の見えない表現をデコードする。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 08:35:37 GMT)
Human Pose Transfer by Adaptive Hierarchical Deformation [24.7] 階層的変形レベルが2つある適応型ポーズ転送ネットワークを提案する。
最初のレベルは、ターゲットポーズに沿った人間の意味解析を生成します。
第2のレベルは、セマンティックガイダンスでターゲットポーズにおける最終テクスチャ化された人物画像を生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 01:49:26 GMT)
DFR: Deep Feature Reconstruction for Unsupervised Anomaly Segmentation [24.5] 本論文では,非監視型異常セグメンテーション手法を提案する。
画像の小さな領域や限られた領域の異常を検出し、分類することができる。
複数のベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 18:30:51 GMT)
$k$-Variance: A Clustered Notion of Variance [23.6] 我々は,ランダム二成分マッチングの機構に基づく分散の一般化である $k$-variance を導入する。
1次元測度、クラスター測度、低次元部分集合に集中した測度など、いくつかの重要な場合において、この量の詳細分析を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 04:25:32 GMT)
Variational Learning of Individual Survival Distributions [21.4] 本稿では,分散学習技術とディープニューラルネットワークの最近の進歩を基盤として,変分生存推定(VSI)と呼ばれる変動時間対イベント予測モデルを提案する。
提案手法の有効性を検証するため, 合成および実世界の両方のデータセットに対する広範な実験を行い, 競合するソリューションと比較して性能が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 05:01:25 GMT)
Active Feature Selection for the Mutual Information Criterion [21.4] ラベルなしデータを利用できる新しい特徴選択環境であるアクティブ特徴選択について検討する。
我々は,従来の相互情報基準を用いた特徴選択に焦点を合わせ,ラベルと最大の相互情報を持つ$k$の特徴を選択する。
アクティブな機能選択設定では、データセットのサイズよりもはるかに少ないラベルを使用することが目標であり、Emphentireデータセットに基づいたラベルとの相互情報が大きい$k$の機能を見つけることが目標である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 06:40:35 GMT)
Robust Segmentation of Optic Disc and Cup from Fundus Images Using Deep
Neural Networks [20.5] 本稿では、残差エンコーダデコーダネットワーク(REDNet)に基づく地域畳み込みニューラルネットワーク(RCNN)を用いた、光学ディスク(OD)と光学カップ(OC)の同時分割のための新しいアプローチを提案する。
最新の技術とパフォーマンスの比較と、標準の公開基盤画像データセットの広範な検証は、RED-RCNNがMRCNNと比較して優れたパフォーマンスを持っていることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 19:24:53 GMT)
Near-Optimal Model Discrimination with Non-Disclosure [19.9] まず、二乗損失を持つよく特定された線形モデルについて考察する。
類似した形態のサンプルの複雑さは、たとえ不特定であっても引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 04:56:43 GMT)
Learning Heatmap-Style Jigsaw Puzzles Provides Good Pretraining for 2D
Human Pose Estimation [19.4] 2次元ポーズ推定ネットワークを事前学習する自己教師あり方式を提案する。
具体的には、Heatmap-Style Jigsaw Puzzles(HSJP)問題をプリテキストタスクとして提案します。
私たちは、さらに大きなImageNetデータセットを導入するのではなく、MS-COCOの人物インスタンスの画像のみを使用します。
HRNetとSimpleBaselineの2つの人気かつ強力な2次元ポーズ推定器を用いて,MS-COCO検証とtest-devデータセットの両方でmAPスコアを評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 17:04:29 GMT)
Iterative Knowledge Exchange Between Deep Learning and Space-Time
Spectral Clustering for Unsupervised Segmentation in Videos [17.5] 映像における非監視物体分割のためのデュアルシステムを提案する。
最初のモジュールは、ビデオ内のオブジェクトを発見する時空グラフです。
第2のモジュールは、強力なオブジェクト機能を学ぶディープネットワークである。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 18:36:18 GMT)
One-Shot Object Localization in Medical Images based on Relative
Position Regression [17.3] ボリューム医療画像における臓器局在とランドマーク局在のためのワンショットフレームワークを提示する。
私たちの主な考え方は、異なる人体の組織や臓器が、同様の相対的な位置と文脈を持っていることです。
ヘッド・アンド・ネック(HaN)CTボリュームからの多臓器局在化実験により,本手法は実時間で競合性能を得た。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 11:54:19 GMT)
LEARN++: Recurrent Dual-Domain Reconstruction Network for Compressed
Sensing CT [17.2] LEARN++モデルは、2つの並列およびインタラクティブワークを統合して、画像と投影ドメインの両方で画像復元とシングラムインペインティング操作を同時に実行します。
その結果,learn++モデルは,アーティファクトの削減と細部保存の両面で,いくつかの最先端手法と比較して,競争力のある質的,定量的な結果が得られることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 07:00:50 GMT)
Automatic Detection of Cardiac Chambers Using an Attention-based YOLOv4
Framework from Four-chamber View of Fetal Echocardiography [15.9] 心エコー図では, 4-chamber (FC) 画像は重要かつ容易にアクセス可能な超音波画像である。
MRHAM-YOLOv4-Slimを改良したYOLOv4検出モデルを提案する。
提案手法は,0.919の精度,0.971のリコール,0.944のF1スコア,0.953のmAP,秒間フレーム(FPS)の43。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 07:45:12 GMT)
Effective multi-view registration of point sets based on student's t
mixture model [15.4] 本稿では,学生のt混合モデル(StMM)に基づく効果的な登録手法を提案する。
NNサーチ法により全てのt分布セントロイドが得られるため、マルチビュー登録を実現するのがより効率的である。
実験結果は,最先端手法よりも優れた性能と精度を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 08:27:29 GMT)
Rapformer: Conditional Rap Lyrics Generation with Denoising Autoencoders [14.5] テキストの内容(ニュース記事など)に基づいてラップ詩を合成する手法を開発する。
我々の手法はRapformerと呼ばれ、トランスフォーマーをベースとしたデノナイズ・オートエンコーダをトレーニングし、歌詞から抽出した内容語からラップ歌詞を再構成する。
Rapformerは、コンテンツ保存とスタイル転送の間に良いトレードオフをもたらす技術に精通した詩を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 20:44:28 GMT)
Reinforcement Learning with Subspaces using Free Energy Paradigm [12.1] 大規模問題では、標準強化学習アルゴリズムは学習速度が遅い。
サブスペースの選択と状態空間のポリシーをサブスペースに統合する自由エネルギー最小化フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 16:21:32 GMT)
Tensor denoising and completion based on ordinal observations [11.2] 我々は,不完全と思われる順序値の観測から,低ランクテンソル推定の問題を考える。
本稿では,マルチ線形累積リンクモデルを提案し,ランク制約付きM推定器を開発し,理論的精度の保証を得る。
提案した推定器は低ランクモデルのクラスにおいて最小限最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 00:04:56 GMT)
Open-World Class Discovery with Kernel Networks [8.8] 我々は,古クラスからのラベル付きトレーニングサンプルを考えると,ラベルなしテストサンプルから新しいクラスを見つける必要がある,オープンワールドクラスディスカバリー問題について検討する。
クラスディスカバリー・カーネル・ネットワーク・ with Expansion (CD-KNet-Exp) を提案する。
CD-KNet-Expは、3つの公開ベンチマークデータセットと、現実世界の無線周波数フィンガープリントデータセットで優れたパフォーマンスを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 04:21:39 GMT)
An efficient adaptive variational quantum solver of the Schrodinger
equation based on reduced density matrices [8.2] ADAPT-VQEに基づくシュロディンガー方程式の適応変分量子解法を提案する。
この新しいアルゴリズムは、短期雑音の中間スケールハードウェア上での化学系の量子シミュレーションに非常に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 12:22:41 GMT)
Using Computer Vision to Automate Hand Detection and Tracking of Surgeon
Movements in Videos of Open Surgery [8.1] コンピュータビジョンの進歩を活かし,外科手術の映像解析に自動的アプローチを導入する。
オブジェクト検出のための最先端の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、開手術ビデオの操作手を検出する。
本モデルの操作手の空間的検出は、既存の手検出データセットを用いて達成した検出を大幅に上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 03:10:09 GMT)
A Data Driven Method for Computing Quasipotentials [8.1] 準ポテンシャルは遷移イベントと遷移経路の統計を特徴づける中心的な役割を担っている。
動的プログラミング原理やパス空間に基づく伝統的な方法は、次元の呪いに苦しむ傾向があります。
本手法は,空間的離散化や経路空間最適化問題を解くことなく,効果的に準ポテンシャル景観を計算できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 02:32:49 GMT)
Process monitoring based on orthogonal locality preserving projection
with maximum likelihood estimation [7.7] プロセス監視のための新しいデータ駆動方式OLPP-MLEが導入された。
OLPPは次元減少に利用され、局所性保存力は局所性保存力よりも優れた。
複雑さを減らし、データ分布を無視するために、故障診断のしきい値を計算するためにカーネル密度推定を用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 10:20:47 GMT)
Deep learning and hand-crafted features for virus image classification [7.0] 本稿では,手工芸と深層学習を組み合わせたウイルス画像分類手法を提案する。
提案した融合は,各スタンドアローンアプローチで得られた性能を強く向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 00:29:22 GMT)
Building Cross-Sectional Systematic Strategies By Learning to Rank [6.8] 学習からランクまでのアルゴリズムを組み込むことで、横断的なポートフォリオを強化するフレームワークを提案する。
最新の機械学習ランキングアルゴリズムを用いることで、断面戦略の取引性能が大幅に向上することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 20:52:35 GMT)
MEME: Generating RNN Model Explanations via Model Extraction [6.6] MEMEは、人間の理解可能な概念とその相互作用で表される解釈可能なモデルでRNNを近似できるモデル抽出手法である。
解釈可能な概念相互作用を介してRNNの意思決定を近似することにより、MEMEがローカルとグローバルの両方でRNNを解釈する方法を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 04:00:08 GMT)
Quantum proportional-integral (PI) control [6.2] 定式化を2つの正準量子フィードバック制御問題に適用する。
絡み合い発生には、測定効率が1未満の場合に、組み合わせたPI戦略が最適である。
調和状態安定化のためには、Pフィードバックは位置と運動量の両方のフィードバックが可能である場合に最高の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 15:23:36 GMT)
Neural network approaches to point lattice decoding [6.0] voronoi-reduced基底は二元集合への解の空間を制限するために導入された。
CPWL復号関数におけるアフィンの個数を数え、復号問題の複雑さを特徴づける。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 10:53:34 GMT)
privGAN: Protecting GANs from membership inference attacks at low cost [5.7] Generative Adversarial Networks (GAN)は、合成画像のリリースを、オリジナルのデータセットを公開せずにデータを共有するための実行可能なアプローチにした。
近年の研究では、GANモデルとその合成データを用いて、相手によるトレーニングセットメンバーシップを推測できることが示されている。
ここでは、ジェネレータが識別器を騙すだけでなく、メンバーシップ推論攻撃を防御するために訓練される新しいGANアーキテクチャ(privGAN)を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 18:27:26 GMT)
Warm Starting CMA-ES for Hyperparameter Optimization [5.5] ブラックボックス最適化(HPO)は、機械学習アプローチの自動化と高性能化に不可欠であると認識されている。
CMA-ESは高い並列性を持つ有望なBBOアプローチであり、HPOタスクに適用されている。
CMA-ESは、長期適応フェーズのため、性能を向上することなく予算を浪費する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 00:50:26 GMT)
Trusted detector noise analysis for discrete modulation schemes of
continuous-variable quantum key distribution [5.0] 離散変調連続可変量子鍵分布プロトコルは大規模展開の候補として期待されている。
信頼検知ノイズシナリオにおける集団攻撃に対する鍵レートを算出する。
以上の結果から,検出ノイズの影響のほとんどを排除し,理想的な検出器にアクセスできるようなキーレートを得ることが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 22:19:28 GMT)
Fault Injectors for TensorFlow: Evaluation of the Impact of Random
Hardware Faults on Deep CNNs [4.9] 我々は,ランダムな障害の存在下での深層学習(dl)コンポーネントの動作を評価するための2つの新しいフォールトインジェクション(fi)フレームワークを提案する。
本稿では,2つの画像セットを用いた4つのvgg畳み込みnnを用いたfi実験の結果について述べる。
結果は、最も重要な操作とレイヤーを特定し、機能的に類似したNNの信頼性特性を比較し、選択的なフォールトトレランスメカニズムを導入するのに役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 11:16:25 GMT)
Robust Real-Time Pedestrian Detection on Embedded Devices [4.5] 本稿では,多くの映像で歩行者検出のためのロバストな枠組みを提案する。
フレームワークは、異なる画像領域で細かく粗い検出を行います。
時間的・空間的特性を活かし、組み込み基板上での精度とリアルタイム性能の向上を図る。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 14:43:30 GMT)
Variational Quantum algorithm for Poisson equation [4.0] ポアソン方程式を解くための変分量子アルゴリズム(VQA)を提案する。
VQAはノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイス上で実行される。
数値実験により,本アルゴリズムはポアソン方程式を効果的に解くことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 09:28:04 GMT)
Forecasting Daily Primary Three-Hour Net Load Ramps in the CAISO System [3.1] 本研究では,毎日の一次3時間負荷ランプの大きさと開始時刻を予測する手法を提案する。
我々は,純負荷に影響を与える要因を同定し,その要因を抽出し,予測手法を構築するために分析を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 17:55:03 GMT)
Explanation from Specification [3.0] 我々は、説明のタイプが仕様によって導かれるアプローチを定式化する。
議論理論を用いたベイズ的ネットワークの説明とグラフニューラルネットワークの説明の2つの例について論じる。
このアプローチは科学哲学における説明理論に動機付けられており、機械学習の役割に関する科学哲学における現在の疑問と関連づけられている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 23:27:48 GMT)
Budgeted and Non-budgeted Causal Bandits [2.9] 因果グラフで良い介入を学ぶことは、サイド情報を持つマルチアームのバンディット問題としてモデル化することができる。
介入コストに基づいて観察と介入を最適にトレードオフする単純な後悔を最小限に抑えるアルゴリズムを提案する。
本研究は,現在の文献で最もよく知られた境界と比較し,実験的に検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 13:31:14 GMT)
CoShaRP: A Convex Program for Single-shot Tomographic Shape Sensing [2.8] 単一のコーンビーム投影測定からターゲット画像を推定することを目的とした単発X線トモグラフィを紹介します。
形状先行は、線形不定像推定問題から形状のロート変換を推定する非線形問題へと変換する。
辞書係数の回復に成功した凸プログラム CoShaRP を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 21:02:42 GMT)
Context-Enhanced Entity and Relation Embedding for Knowledge Graph
Completion [2.6] マルチホップにおけるエンティティコンテキストと関係コンテキストの効率的な集約を行うモデルAggrEを提案する。
実験の結果、AggrEは既存のモデルと競合していることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 09:20:42 GMT)
A Self-Penalizing Objective Function for Scalable Interaction Detection [2.2] 本研究では,変数間の相互作用を発見するための計算により,非パラメトリックな変数選択の問題に取り組む。
トリックは、メトリック学習目標と呼ばれるパラメトリック非パラメトリック依存度を最大化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 00:14:34 GMT)
Accelerating high-throughput virtual screening through molecular
pool-based active learning [2.2] ライブラリのサブセットの予測親和性に基づいてトレーニングされた構造プロパティモデルが、残りのライブラリメンバーにどのように適用できるかを示す。
欲求獲得戦略を用いても,計算コストの大幅な削減が観察された。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 19:13:10 GMT)
Leaking Sensitive Financial Accounting Data in Plain Sight using Deep
Autoencoder Neural Networks [2.0] センシティブな会計データを漏洩させる「実世界の脅威モデル」を提案する。
3つのニューラルネットワークで構成された深層ステガノグラフィープロセスは、そのデータを日々の目立たないイメージに隠すように訓練できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 17:29:53 GMT)
Uncertainty Estimation in Deep Neural Networks for Point Cloud
Segmentation in Factory Planning [0.9] 点群分割のための完全ベイズ型および近似ベイズ型ニューラルネットワークを提案する。
これらのネットワークにおける不確実性を推定する方法の違いが生の3次元点雲のセグメンテーション結果に与える影響を分析する。
本研究で提案する手法は,より正確なセグメンテーション結果をもたらし,不確実性情報の導入は,特に安全上重要な応用に適用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 11:18:52 GMT)
fMRI-Kernel Regression: A Kernel-based Method for Pointwise Statistical
Analysis of rs-fMRI for Population Studies [0.5] 静止状態fMRI(rs-fMRI)信号の自発性のため、物体間比較は困難である。
本稿では、対の被験者の同期rs-fMRI信号間のペアワイズ距離を測定するアプローチについて述べる。
また、この生成したペアワイズ特徴を利用してラジアル基底関数カーネル行列を確立するfMRIデータ比較法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 05:53:53 GMT)
Optical spin control and coherence properties of acceptor bound holes in
strained GaAs [0.5] 半導体中のホールスピンは電子スピンに代わるポテンシャル量子ビットである。
GaAsのような核スピンに富んだホスト結晶では、ホールスピンと核との超微細な相互作用は電子よりもかなり弱い。
歪んだGaAsエピタキシャル層におけるアセプターバウンドホールに対する光ポンピングとコヒーレント集団トラップの実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 22:04:17 GMT)
New kind of asymmetric integration projection operators constructed by
entangled state representations and parity measurement [0.3] 絡み合った状態表現に新しい種類の非対称積分射影作用素を導入する。
2モードの量子状態がそのようなデバイスを通過するとき、ビームスプリッタと組み合わされたパリティ測定に対応することを厳密に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 08:00:39 GMT)
Comparing the costs of abstraction for DL frameworks [0.2] DL(Deep Learning)モデルの実装、トレーニング、テストのための高レベルの抽象化が豊富です。
原則的には、そのようなフレームワークは「ゼロコストの抽象化」であり、実際には、翻訳と間接オーバーヘッドが発生します。
本稿では,DLモデルの工学的ライフサイクルにおいて,最も高いコストが支払われる点と緩和できる点について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 22:00:23 GMT)
SPARTA: Speaker Profiling for ARabic TAlk [0.0] 本論文では,アラビア語音声の3つの話者特性(性別,感情,方言)を自動推定する手法を提案する。
データセットは6つの公開データセットから組み立てられた。
本論文で使用するデータおよび事前学習済みモデルはすべて利用可能であり、一般に入手することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 14:45:01 GMT)
Using Restricted Boltzmann Machines to Model Molecular Geometries [0.0] 本稿では,ボルツマンマシンの高速学習能力と表現力を利用して,物理パラメータ群をモデル化するための新しい手法を提案する。
本稿では,Tanhアクティベーション機能に基づく新しいRBMについて紹介し,異なるアクティベーション機能を有するRBMの比較を行う。
我々は、水やエタンなどの小さな分子をモデル化するガウスRBMの能力を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 07:02:32 GMT)
Studying the Transfer of Biases from Programmers to Programs [0.0] 文化的メタファと文脈的メタファの効果について検討し、それぞれがプログラマからプログラムへ移行するかどうかを検証し、機械バイアスを構成した。
その結果,文化的メタファがプログラマの選択に影響を及ぼし,文脈的メタファが文化的メタファの効果を中和あるいは増悪するために利用できることが示唆された。
これは、自動システムのバイアスが必ずしもマシンのトレーニングデータから発生するとは限らないという私たちの仮説を支持します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 17:06:25 GMT)
Spontaneous Emotion Recognition from Facial Thermal Images [0.0] 熱赤外画像における顔画像処理のタスクの多くは、現代の学習に基づくアプローチで対処できると分析する。
USTC-NVIEデータベースを使用して、顔のランドマーク局在化のための多数の機械学習アルゴリズムのトレーニングを行っています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 05:55:19 GMT)
Seeing eye-to-eye? A comparison of object recognition performance in
humans and deep convolutional neural networks under image manipulation [0.0] 本研究では,ヒトとフィードフォワードニューラルネットワークの視覚コア物体認識性能の行動比較を目的とした。
精度分析の結果、人間はDCNNを全ての条件で上回るだけでなく、形状や色の変化に対する強い堅牢性も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 11:08:45 GMT)
Radial Deformation Emplacement in Power Transformers Using Long
Short-Term Memory Networks [0.0] ラジアル変形(RD)は、短絡欠陥と絶縁損傷を通じて電力変換器の動作に影響を与える機械的応力の例である。
周波数応答解析(FRA)は、変圧器の機械的欠陥を診断するためのよく知られた方法です。
本稿では,長い短期記憶(LSTM)と呼ばれる深層学習アルゴリズムを用いて,早期にRD故障を検出する特徴抽出手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 06:55:05 GMT)
Quantum information theoretic approach to the mind-brain problem [0.0] 古典物理学では、マインドブレイン問題に対処することは恐ろしい仕事である。
物理的メカニズムは、脳がどのようにして、意識的な経験の、観測不可能で内的な心理的世界を生み出すかを説明できない。
現代の量子物理学はヒルベルト空間における2種類の物理的実体の間の相互作用を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 09:07:33 GMT)
Infinite use of finite means: Zero-Shot Generalization using
Compositional Emergent Protocols [0.0] 学習エージェントに内在的な報酬を活用し,外部からのフィードバックがなければ構成性を誘発できることを示す。
2Dグリッド環境での接地言語獲得を調査するためのプラットフォームであるComm-gSCANを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 04:19:33 GMT)
Improving Constraint Satisfaction Algorithm Efficiency for the
AllDifferent Constraint [0.0] 制約満足問題(CSP: Constraint Satisfaction Problems)と記載された組合せ問題を検討する。
元のCSP用に設計され、AllDifferent制約を含む任意のアルゴリズムは、元のCSPと補完的な問題の両方に同時に適用した場合、少なくとも同じレベルの有効性を持つことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 09:59:33 GMT)
Dynamics of a quantum phase transition in the Aubry-Andr\'{e}-Harper
model with $p$-wave superconductivity [0.0] 我々は1次元オーブリー・アンドルー・ハーパー模型の非平衡ダイナミクスを$p$波超伝導で検討した。
局所化相から臨界相への緩やかなクエンチダイナミクスを, 電位強度$V$を線形に減少させることにより検討した。
また, 局所相, 臨界相, 拡張相の3つの相間の急激なクエンチダイナミクスについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 08:25:15 GMT)
Discriminative Pre-training for Low Resource Title Compression in
Conversational Grocery [0.0] 会話型食料品の中心的な問題は、短い製品タイトルの自動生成である。
本研究では,ラベルのないデータを用いて文脈表現を学習する事前学習型ソリューションを提案する。
walmartのオンライン食料品カタログでの実験では、最先端のモデルに匹敵する性能が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 02:34:56 GMT)
Deliberative and Conceptual Inference in Service Robots [0.0] サービスロボットは日々の状況で人々を支援する必要がある。
推論は要求に応じて使用するべき高価なリソースです。
日常生活の推論サイクルをサポートするサービスロボットの概念モデルとアーキテクチャについて説明します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 18:30:15 GMT)
An Event Correlation Filtering Method for Fake News Detection [0.0] 既存のディープラーニングモデルは、偽ニュース検出の問題に取り組むために大きな進歩を遂げている。
偽ニュースの検出性能を向上させるために,ニュースのイベント相関を利用した。
イベント相関フィルタリング方式で偽ニュースを検出するためにECFMが提案されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 07:52:18 GMT)
A Refined SVD Algorithm for Collaborative Filtering [0.0] 協調フィルタリングは、類似した嗜好を持つ他のユーザの意見に基づいて、一部の項目に対するユーザの評価を予測しようとする。
協調フィルタリングへの様々なアプローチがあり、最も人気のあるものはSingular Value Decomposition (SVD)とK-meansクラスタリングである。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Dec 2020 00:04:11 GMT)