Model-Based Deep Learning [155.1] 信号処理、通信、制御は伝統的に古典的な統計モデリング技術に依存している。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、データから操作を学ぶ汎用アーキテクチャを使用し、優れたパフォーマンスを示す。
私たちは、原理数学モデルとデータ駆動システムを組み合わせて両方のアプローチの利点を享受するハイブリッド技術に興味があります。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:29:49 GMT)
FMODetect: Robust Detection and Trajectory Estimation of Fast Moving
Objects [110.3] 高速移動物体の検出と軌道推定のための最初の学習ベースアプローチを提案する。
提案手法は, 高速移動物体を軌道への切り離された距離関数として検出する。
シャープな外観推定のために,エネルギー最小化に基づくデブロワーリングを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 11:05:34 GMT)
Tight Second-Order Certificates for Randomized Smoothing [106.1] また、ガウス的ランダムな滑らか化のための普遍曲率的境界が存在することを示す。
この新たな証明書の正確性を証明することに加えて、SoS証明書は実現可能であり、したがって厳密であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 03:17:36 GMT)
mDALU: Multi-Source Domain Adaptation and Label Unification with Partial
Datasets [102.6] 本稿では,この課題をマルチソースドメイン適応とラベル統一の問題として扱う。
本手法は,部分教師あり適応段階と完全教師あり適応段階からなる。
本手法は,画像分類,2次元意味画像分割,ジョイント2d-3d意味セグメンテーションの3つのタスクで検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 15:58:03 GMT)
Cluster, Split, Fuse, and Update: Meta-Learning for Open Compound Domain
Adaptive Semantic Segmentation [102.4] セマンティックセグメンテーションのための原則的メタラーニングに基づくOCDAアプローチを提案する。
対象ドメインを複数のサブターゲットドメインに,教師なしの方法で抽出した画像スタイルでクラスタリングする。
その後、メタラーニングがデプロイされ、スタイルコードに条件付きでサブターゲットドメイン固有の予測を融合するように学習される。
モデルに依存しないメタラーニング(MAML)アルゴリズムにより,モデルをオンライン更新することを学び,一般化をさらに改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 13:21:54 GMT)
Quantum Computing without Quantum Computers: Database Search and Data
Processing Using Classical Wave Superposition [101.2] スピン波重畳を用いた磁気データベース探索の実験データを示す。
古典的な波動に基づくアプローチは、量子コンピュータと同じ速度でデータベース検索を行う場合もあると我々は論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:21:53 GMT)
Fitting the Search Space of Weight-sharing NAS with Graph Convolutional
Networks [100.1] サンプルサブネットワークの性能に適合するグラフ畳み込みネットワークを訓練する。
この戦略により、選択された候補集合において、より高いランク相関係数が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:47:03 GMT)
Pre-Training Transformers as Energy-Based Cloze Models [95.0] テキストによる表現学習のためのエネルギーベースクローゼモデルであるElectricを導入する。
electricはマスキングを使用しず、コンテキスト内で発生したトークンに対して完全な分散を出力しない。
ノイズコントラスト推定に基づくアルゴリズムを用いて電気を訓練し、この学習目標が最近提案されたELECTRAプリトレーニング方法と密接に関連しているかを解明する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:17:33 GMT)
Online Learning Demands in Max-min Fairness [91.4] 本稿では,複数のユーザ間の希少リソースの割り当て機構について,効率的で公平で戦略に準拠した方法で記述する。
このメカニズムは複数のラウンドで繰り返され、各ラウンドでユーザの要求が変更される可能性がある。
各ラウンドの最後には、ユーザは受け取ったアロケーションに関するフィードバックを提供し、そのメカニズムが時間の経過とともにユーザの好みを学習することを可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 22:15:20 GMT)
Experimental design for MRI by greedy policy search [88.0] 政策手法を用いて, 高速化MRIのための実験的設計戦略を学習することを提案する。
目的の単純な欲求近似が、より一般的な非欲求的アプローチとほぼ一致した解をもたらすことを示す。
この適応性がサブサンプリング設計の改善の鍵であることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 11:12:46 GMT)
FILTER: An Enhanced Fusion Method for Cross-lingual Language
Understanding [85.3] 我々は,XLMファインタニングの入力として言語間データを利用する拡張融合法を提案する。
推論中は、ターゲット言語で入力されたテキストとソース言語の翻訳に基づいて予測を行う。
この問題に対処するため,対象言語における翻訳テキストのための自動生成ソフト擬似ラベルに基づくモデル学習のためのKL分割自己学習損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 07:11:22 GMT)
Adversarial Training Reduces Information and Improves Transferability [81.6] 近年の研究では, 頑健性に加えて, 可逆性などの望ましい特性が期待できることが示されている。
本稿では,新たなタスクへの線形転送性の向上を図り,表現の伝達可能性とソースタスクの精度の間に新たなトレードオフが生じていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 22:52:16 GMT)
Segatron: Segment-Aware Transformer for Language Modeling and
Understanding [79.8] 本稿では,セグメンテーション対応トランスフォーマー(Segatron)を提案する。
本稿ではまず,Transformerベースの言語モデルであるTransformer-XLにセグメント認識機構を導入する。
WikiText-103データセット上で17.1パープレキシティを実現することにより,Transformer-XLベースモデルと大規模モデルをさらに改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 22:29:36 GMT)
$\mathcal{P}$,$\mathcal{T}$-odd effects for RaOH molecule in the excited
vibrational state [77.3] 三原子分子の RaOH はレーザー冷却性とスペクトルの相反する二重項の利点を組み合わせたものである。
断熱ハミルトニアンから導かれる密結合方程式を用いて, 基底電子状態におけるRaOHの偏波関数と励起振動状態を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 17:08:33 GMT)
Sampling Overhead Analysis of Quantum Error Mitigation: Uncoded vs.
Coded Systems [69.3] パウリの誤差は、多数の現実的な量子チャネルの中で最も低いサンプリングオーバーヘッドをもたらすことを示す。
我々はQEMと量子チャネル符号化を併用する手法を考案し、純粋なQEMと比較してサンプリングオーバーヘッドの低減を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 15:51:27 GMT)
Classification of Smoking and Calling using Deep Learning [68.5] 予め訓練されたV3を変更することにより、喫煙と呼び出しの分類を行うパイプラインを導入する。
深層学習に基づく明度向上は、この分類タスクの分類と、他の有用なトレーニングトリックを改善するために実施される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 00:59:57 GMT)
Efficient Human Pose Estimation by Learning Deeply Aggregated
Representations [67.2] 深く集約された表現を学習することで、効率的な人間ポーズ推定ネットワーク(DANet)を提案する。
私たちのネットワークは、より小さなモデルの複雑さで、同等またはより良い精度を達成できます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 02:48:52 GMT)
PaMIR: Parametric Model-Conditioned Implicit Representation for
Image-based Human Reconstruction [67.1] 本研究では,パラメトリックボディモデルと自由形深部暗黙関数を組み合わせたパラメトリックモデル記述型暗黙表現(PaMIR)を提案する。
本手法は, 挑戦的なポーズや衣料品のタイプにおいて, 画像に基づく3次元再構築のための最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 12:12:03 GMT)
BeBold: Exploration Beyond the Boundary of Explored Regions [66.9] 本稿では,本質的報酬(IR)の簡便かつ効果的な基準として,逆訪問回数の規制的差異を提案する。
この基準は、エージェントが探索された地域の境界を越えて探索し、短視力や分離などのカウントベースの方法の一般的な問題を緩和するのに役立ちます。
その結果得られたBeBoldは、MiniGridの12の最も難しい手続き的タスクを、カリキュラムの学習なしにわずか120万の環境ステップで解決する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 21:26:54 GMT)
Dual-Mandate Patrols: Multi-Armed Bandits for Green Security [64.0] 野生生物や森林を保護するため、グリーン・セキュリティ・ドメインの保全努力は、守備隊の限られた利用範囲によって制限されている。
我々はこの問題を多武装の盗賊として定式化し、それぞれの行動がパトロール戦略を表す。
我々のアルゴリズムであるLIZARDは、カンボジアの現実世界の密猟データの性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 05:35:48 GMT)
Unsupervised Cross-lingual Representation Learning for Speech
Recognition [63.9] XLSRは、複数の言語における音声の生波形から1つのモデルを事前学習することで、言語間音声表現を学習する。
我々は、マスク付き潜在音声表現よりも対照的なタスクを解くことで訓練されたwav2vec 2.0を構築した。
実験により、言語間事前学習はモノリンガル事前訓練よりも著しく優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 23:19:19 GMT)
Convolutional Neural Networks from Image Markers [63.0] 特徴 画像マーカーからの学習(FLIM)は、ごく少数の画像でユーザーが描画したストロークから、バックプロパゲーションのない畳み込みフィルタを推定するために最近提案されました。
本稿では、フルコネクテッド層に対してFLIMを拡張し、異なる画像分類問題について実証する。
その結果、FLIMベースの畳み込みニューラルネットワークは、バックプロパゲーションによってゼロから訓練された同じアーキテクチャを上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 22:58:23 GMT)
Image Inpainting Guided by Coherence Priors of Semantics and Textures [62.9] セマンティクスとテクスチャ間のコヒーレンスプリエンスを導入することにより、セマンティクス的な方法で別々のテクスチャを完成させることに集中できる。
また,全体構造と詳細なテクスチャの観点から,セマンティクスとインペインテッドイメージの一貫性を制約する2つのコヒーレンス損失を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 02:59:37 GMT)
CosSGD: Nonlinear Quantization for Communication-efficient Federated
Learning [62.7] フェデレーション学習は、これらのクライアントのローカルデータを中央サーバに転送することなく、クライアント間での学習を促進する。
圧縮勾配降下のための非線形量子化を提案し、フェデレーションラーニングで容易に利用することができる。
本システムは,訓練過程の収束と精度を維持しつつ,通信コストを最大3桁まで削減する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 12:20:28 GMT)
WDNet: Watermark-Decomposition Network for Visible Watermark Removal [61.1] 透かしのサイズ、形状、色、透明さの不確かさは、画像から画像への翻訳技術にとって大きな障壁となった。
従来の透かし画像分解を2段発電機(WDNet(Watermark-Decomposition Network))に組み合わせます。
分解製剤は、WDNetが単に削除するのではなく、画像から透かしを分離することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 03:57:21 GMT)
Masksembles for Uncertainty Estimation [60.4] ディープニューラルネットワークは、その強みを巧みに実証しているが、その予測の信頼性を推定することは依然として困難である。
深層アンサンブルは不確かさを推定する最良の方法の1つと考えられているが、訓練や評価は非常に高価である。
mc-dropoutも人気の高い代替品で、安価だが信頼性も低い。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 14:39:57 GMT)
The Gap on GAP: Tackling the Problem of Differing Data Distributions in
Bias-Measuring Datasets [58.5] バイアスモデルを検出する診断データセットは、自然言語処理におけるバイアス低減の重要な前提条件である。
収集されたデータの望ましくないパターンは、そのようなテストを誤ったものにします。
実験データにおけるそのようなパターンに対処するために, 実験サンプルを重み付けする理論的基礎的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:36:39 GMT)
Detecting Invisible People [58.5] 我々は,追跡ベンチマークを再利用し,目立たない物体を検出するための新しい指標を提案する。
私たちは、現在の検出および追跡システムがこのタスクで劇的に悪化することを実証します。
第2に,最先端の単眼深度推定ネットワークによる観測結果を用いて,3次元で明示的に推論する動的モデルを構築した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:54:45 GMT)
Implicit Regularization in ReLU Networks with the Square Loss [56.7] モデルパラメータの明示的な関数によって、平方損失による暗黙の正規化を特徴付けることは不可能であることを示す。
非線形予測器の暗黙的正規化を理解するためには,より一般的な枠組みが必要であることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:49:53 GMT)
Multi-modal AsynDGAN: Learn From Distributed Medical Image Data without
Sharing Private Information [55.9] プライバシーとセキュリティを守るために拡張可能で弾力性のある学習フレームワークを提案します。
提案するフレームワークは分散Asynchronized Discriminator Generative Adrial Networks (AsynDGAN) である。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 20:41:24 GMT)
Inverse-designed photon extractors for optically addressable defect
qubits [48.8] フォトニックデバイスの逆設計最適化は、スピン光子インタフェースの臨界パラメータを調整する際に、前例のない柔軟性を実現する。
逆設計のデバイスは、単一の光子エミッタのスケーラブルな配列の実現、新しい量子エミッタの迅速なキャラクタリゼーション、センシングと効率的な隠蔽機構を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 17:38:45 GMT)
Policy Optimization as Online Learning with Mediator Feedback [46.8] ポリシー最適化(PO)は、継続的制御タスクに対処するための広く使われているアプローチである。
本稿では、政策分野におけるオンライン学習問題としてpoを枠組みとする仲介者フィードバックの概念を紹介する。
本稿では,再帰的最小化のために,RIST (Multiple Importance Smpling with Truncation) を用いたアルゴリズム RANDomized-Exploration Policy Optimization を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 11:34:29 GMT)
StructFormer: Joint Unsupervised Induction of Dependency and
Constituency Structure from Masked Language Modeling [46.0] 依存関係と選挙区構造を同時に誘導できる新しいモデルであるStructFormerを導入する。
我々は,新しい依存性制約自己保持機構を通じて,変換器に誘導される依存性関係を微分可能な方法で統合する。
実験結果から, 教師なし選挙区解析, 教師なし依存関係解析, マスキング言語モデリングにおいて, モデルが強い結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 20:55:53 GMT)
Coupled Layer-wise Graph Convolution for Transportation Demand
Prediction [43.2] グラフ畳み込みネットワーク(gcn)は輸送需要予測に広く適用されている。
本稿では,輸送需要予測のための新しいグラフ畳み込みネットワークを提案する。
実世界の2つのデータセット、NYC Citi BikeとNYC Taxiで実験が行われた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 04:10:09 GMT)
SWIFT: Scalable Wasserstein Factorization for Sparse Nonnegative Tensors [42.2] 本稿では、入力テンソルと再構成の距離を測定するワッサーシュタイン距離を最小化するSWIFTを紹介する。
SWIFT は、下流予測タスクのベースラインよりも 9.65% と 11.31% の改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 10:26:56 GMT)
SSD-GAN: Measuring the Realness in the Spatial and Spectral Domains [41.1] 識別器のスペクトル情報損失を軽減するため,gansの強化であるssd-ganを導入する。
具体的には、空間領域とスペクトル領域の両方で入力の現実性を測定するために、周波数認識分類器を判別器に埋め込むことを提案する。
提案手法は汎用的であり,過剰なコストを伴わずに既存のほとんどのGANフレームワークに容易に統合できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:45:49 GMT)
Semantic-Guided Representation Enhancement for Self-supervised Monocular
Trained Depth Estimation [39.8] 自己教師付き深度推定は,画像列のみを入力として,高品質の深度マップを作成する上で大きな効果を示した。
しかし、その性能は通常、限界深度表現能力のために境界領域や細い構造を持つ物体を推定する際に低下する。
局所的および大域的な深度特徴表現を促進する意味誘導深度表現拡張法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 02:24:57 GMT)
Thinking Fast and Slow in AI [38.9] 本稿では,人間の意思決定の認知理論からインスピレーションを得たAI研究の方向性を提案する。
前提は、AIでまだ不足しているいくつかの人間の能力の原因について洞察を得ることができれば、AIシステムで同様の能力を得ることができるということです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 21:12:08 GMT)
Deep Fusion Clustering Network [38.5] 深層クラスタリングのための深層フュージョンクラスタリングネットワーク(DFCN)を提案する。
本ネットワークでは,オートエンコーダとグラフオートエンコーダが学習した表現を明示的にマージするために,相互依存学習に基づく構造化と属性情報融合(SAIF)モジュールを提案する。
6つのベンチマークデータセットの実験により、提案されたDFCNは最先端のディープクラスタリング手法よりも一貫して優れていることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:37:59 GMT)
Incorporating Pragmatic Reasoning Communication into Emergent Language [38.1] 我々は、言語コミュニケーションのダイナミクスを、かなり異なるインテリジェンスとインテリジェンスレベルに沿って研究する。
本稿では,短期的相互推論に基づく実用主義と長期言語創発主義を組み合わせた計算モデルを提案する。
我々の結果は、より自然で正確で、堅牢で、きめ細かな、簡潔な発話を実現するための道を開くことの重要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:19:21 GMT)
BiSNN: Training Spiking Neural Networks with Binary Weights via Bayesian
Learning [37.4] Spiking Neural Networks(SNN)は、エネルギー効率を高める生物学的にインスパイアされたダイナミックなイベント駆動モデルです。
時間的にスパースなバイナリアクティベーションとバイナリ重みの利点を組み合わせたSNNモデルが導入された。
実験は、フル精度実装に関するパフォーマンス損失を検証します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 14:06:36 GMT)
Logic Synthesis Meets Machine Learning: Trading Exactness for
Generalization [37.3] 我々は,IWLS 2020で実施した競技結果に基づいて,不完全特定関数を学習する。
このベンチマークスイートを利用可能にし、学習に対するさまざまなアプローチの詳細な比較分析を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:08:53 GMT)
Spectral Methods for Data Science: A Statistical Perspective [37.2] スペクトル法は、巨大でノイズの多い不完全なデータから情報を抽出するための単純で驚くほど効果的な手法として登場した。
この本は、現代の統計学的観点から、体系的で包括的でアクセスしやすいスペクトル法の導入を意図している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:40:56 GMT)
Self-supervised learning through the eyes of a child [35.2] 汎用的な自己教師型学習目標を用いた,発達的な自然映像から高レベルな視覚表現が出現することを示す。
以上の結果から,発達的に現実的な自然映像から高レベルな視覚表現が出現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:24:16 GMT)
Fair Influence Maximization: A Welfare Optimization Approach [34.4] 我々は、公正な影響アルゴリズムが満たすべき特性を原則的に特徴づける。
この枠組みの下では、公平性と効率性のトレードオフは単一の設計逆転パラメータによって制御できる。
我々の枠組みは、特殊ケースのレキシミンと比例フェアネスを包含する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 21:39:06 GMT)
Modeling Heterogeneous Statistical Patterns in High-dimensional Data by
Adversarial Distributions: An Unsupervised Generative Framework [33.7] 本研究では,不均質な統計的パターンに適合して解き放つために,逆分布を利用した新しい非監視生成フレームワークFIRDを提案する。
離散空間に適用する場合、firdは同期された詐欺師を通常のユーザーと効果的に区別する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 08:51:20 GMT)
Towards Effective Context for Meta-Reinforcement Learning: an Approach
based on Contrastive Learning [33.2] CCM(Contrastive Learning augmented Context-based Meta-RL)と呼ばれる新しいメタRLフレームワークを提案する。
まず、異なるタスクの背後にある対照的な性質に注目し、それを活用して、コンパクトで十分なコンテキストエンコーダをトレーニングします。
我々は,情報ゲインに基づく新たな目的を導出し,いくつかのステップで情報トラジェクトリを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 08:48:23 GMT)
Visual-speech Synthesis of Exaggerated Corrective Feedback [32.9] コンピュータ支援発音訓練(CAPT)における視覚音声フィードバックの過大評価手法を提案する。
音声強調は、タコトロンに基づく強調音声生成ニューラルネットワークにより実現される。
過大評価されたフィードバックは、発音識別と発音改善の学習者を支援するために、過大評価されたバージョンよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 13:16:53 GMT)
Adaptive Algorithms for Multi-armed Bandit with Composite and Anonymous
Feedback [32.6] 複合および匿名フィードバックによるマルチアームバンディット(MAB)問題を研究する。
本稿では,逆の場合と非逆の場合の適応アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 11:44:06 GMT)
A New Many-Objective Evolutionary Algorithm Based on Determinantal Point
Processes [31.0] Determinantal Point Processes (DPPs) と呼ばれるカーネル行列と確率モデルを導入する。
The many-Objective Evolutionary Algorithm with Determinantal Point Processes (MaOEADPPs) is presented and compared with several state-of-the-art algorithm。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 03:22:06 GMT)
NUTA: Non-uniform Temporal Aggregation for Action Recognition [29.8] 非一様時間集合(NUTA)と呼ばれる手法を提案し,情報的時間セグメントのみから特徴を集約する。
我々のモデルは、広く使われている4つの大規模行動認識データセットで最先端のパフォーマンスを達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 02:03:37 GMT)
Representing Ambiguity in Registration Problems with Conditional
Invertible Neural Networks [28.8] 本稿では、invertible neural Network (INN) を登録方法論のコアコンポーネントとして適用することを検討する。
まず, 脊椎CT量をX線画像に登録することにより, 2次元3次元レジストレーション設定へのアプローチを検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 10:28:41 GMT)
Teach me to segment with mixed supervision: Confident students become
masters [28.0] ディープセグメンテーションニューラルネットワークは、ピクセル単位のセグメンテーションを持つ大規模なトレーニングデータセットを必要とする。
本稿では,上枝(教師)が強いアノテーションを受け取り,下枝(学生)が限られた監督によって駆動され,上枝が指導する二重ブランチアーキテクチャを提案する。
本手法は,混合スーパービジョンフレームワークにおけるセマンティクスセグメンテーションに取り組むための他の戦略を著しく上回っていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 02:51:36 GMT)
Evolutionary Game Theory Squared: Evolving Agents in Endogenously
Evolving Zero-Sum Games [27.5] 本稿では、エージェントとプレイするゲームの両方が戦略的に進化する競争環境のクラスを紹介し、分析する。
エージェントの人口は、現在の人口混合物に反対して進化するゼロサム競争で互いに競います。
驚くべきことに、エージェントとゲームのカオスな共進化にもかかわらず、システムは多くの規則性を示すことを証明しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 15:54:46 GMT)
CardioGAN: Attentive Generative Adversarial Network with Dual
Discriminators for Synthesis of ECG from PPG [25.3] 心電図(Electrocardiogram、ECG)は、心臓活動の電気的測定である。
光胸腺X線写真(英: Photoplethysmogram, PPG)は、血液循環の変化の光学的測定である。
本稿では、PSGを入力とし、ECGを出力として生成する逆モデルであるCardioGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 05:51:03 GMT)
Privacy-Preserving Technology to Help Millions of People: Federated
Prediction Model for Stroke Prevention [25.3] 私たちの科学者とエンジニアは、ストロークのリスクを予測し、当社の連合予測モデルをクラウドサーバにデプロイするプライバシー保護スキームを提案しています。
我々のモデルは、特定の都市の病院から、実際のデータを共有することなく、すべての医療データをトレーニングします。
特に脳卒中例が少ない小さな病院では,いくつかの機械学習指標でフェデレーションモデルによりモデル性能が10%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 02:51:30 GMT)
Robust Factorization Methods Using a Gaussian/Uniform Mixture Model [24.8] ガウス型/一様混合モデルとそのemアルゴリズムを提案する。
本稿では,任意のアフィン因子分解法に適合するロバストな手法を提案する。
我々は、アルゴリズムを検証し、既存のものと比較するために、多数の実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 12:21:33 GMT)
Stein Self-Repulsive Dynamics: Benefits From Past Samples [24.3] 我々は,従来の軌道からランゲヴィン力学のサンプルを遠ざけるための反発力として,スタイン変分勾配を導入する。
私たちが理論分析で確立したように、静止分布は、反発力を加えても正しいままである。
本手法は,バニラ・ランゲヴィン力学よりも試料効率が高く,不確実性評価が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 05:36:41 GMT)
Nested Named Entity Recognition with Partially-Observed TreeCRFs [24.0] ネストネストnerを,部分可観測木を用いた構成構文解析と捉え,部分可観測木crfでモデル化した。
提案手法はACE 2004, ACE 2005データセット上でのSOTA(State-of-the-art)F1スコアを達成し, GENIAデータセット上でのSOTAモデルに匹敵する性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:20:36 GMT)
Amazon SageMaker Automatic Model Tuning: Scalable Black-box Optimization [23.5] Amazon SageMaker Automatic Model Tuning(AMT)は、大規模なブラックボックス最適化のためのフルマネージドシステムです。
AMTは、異なるハイパーパラメータ構成で繰り返しトレーニングすることで、機械学習モデルの最良のバージョンを見つける。
組み込みアルゴリズム、カスタムアルゴリズム、マシンラーニングフレームワーク用に構築されたAmazon SageMakerコンテナで使用することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:34:34 GMT)
Modeling Homophone Noise for Robust Neural Machine Translation [23.0] このフレームワークは、ホモホンノイズディテクタと、ホモホンエラーに対する音節対応NMTモデルで構成されています。
検出器は、テキスト文中の潜在的ホモフォン誤りを特定し、それらを音節に変換して混合シーケンスを形成し、音節認識NMTに入力する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:12:04 GMT)
Concept Drift and Covariate Shift Detection Ensemble with Lagged Labels [22.8] 変更を検出し、モデルを再訓練することが重要です。
1) 分類誤り率のみを信号として使用すること,2) サンプルから特徴が受信された後に真実ラベルがすぐに利用可能であると仮定すること,3) 変更時にモデルの再トレーニングに使用するデータを決定することができないこと,の3つの弱点がある。
まず,6つの異なる信号を用いてデータの特徴を広範囲に把握し,ラベルのラグを許容し,ラグ後に対応する特徴のラベルを受信することで,第2の問題を解決する。
第3の問題として,提案手法は再トレーニングに使用するデータを自動的に決定する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 03:49:59 GMT)
Explaining Neural Matrix Factorization with Gradient Rollback [22.3] グラデーション・ロールバックは インフルエンス・アセスメントの一般的なアプローチです
トレーニング時間とテスト時間の両方において,勾配ロールバックが非常に効率的であることを示す。
グラデーションロールバックは、知識ベース補完と推奨データセットの忠実な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 07:01:30 GMT)
Open Problems in Cooperative AI [21.3] 研究の目的は、協力の問題の多くの側面を研究し、これらの問題を解決するためにAIを革新することである。
本研究は,マルチエージェントシステム,ゲーム理論と社会的選択,ヒューマンマシンインタラクションとアライメント,自然言語処理,ソーシャルツールとプラットフォームの構築など,現在進行中の作業を統合する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 21:39:50 GMT)
The Monte Carlo Transformer: a stochastic self-attention model for
sequence prediction [19.8] ネットワークのキー、クエリ、値、アテンションベクトルは、その隠された構造の観測されていない状態と見なされる。
逐次モンテカルロ法を用いて、観測された状態の後方分布を近似し、ログの勾配を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 14:27:22 GMT)
STL-SGD: Speeding Up Local SGD with Stagewise Communication Period [19.7] 局所勾配降下 (Local SGD) は通信の複雑さが低いために注目されている。
STL-SGDはミニバッチSGDと同じ収束率と線形スピードアップを保持することができる。
凸問題とノンフラクチャー問題の両方の実験は、STL-SGDの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 15:19:54 GMT)
Object-Centric Neural Scene Rendering [19.7] 本稿では,物体の撮影画像から写実的シーンを構成する手法を提案する。
私たちの研究は、暗黙的にシーンの体積密度と方向発光放射をモデル化するニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)に基づいています。
我々は、オブジェクトごとの光輸送を暗黙的に、照明とビューに依存したニューラルネットワークを使ってモデル化する、オブジェクト指向神経散乱関数(OSFs)を学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:55:02 GMT)
MeisterMorxrc at SemEval-2020 Task 9: Fine-Tune Bert and Multitask
Learning for Sentiment Analysis of Code-Mixed Tweets [19.6] 絵文字を置き換え、珍しい文字を削除することでデータセットを前処理します。
次に、変換器(BERT)から双方向表現を微調整してベストを尽くす。
我々のMeisterMorxrcチームは、このタスクで平均F1スコア0.730を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 10:42:14 GMT)
docExtractor: An off-the-shelf historical document element extraction [18.8] 文献からテキストやイラストなどの視覚的要素を抽出する汎用的手法である docExtractor を提案する。
さまざまなデータセットにまたがるオフザシェルフシステムとして,高品質なパフォーマンスを提供することを実証する。
IlluHisDocと呼ばれる新しい公開データセットを導入し、歴史文書におけるイラストのセグメンテーションを詳細に評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 10:19:18 GMT)
Ensemble Distillation Approaches for Grammatical Error Correction [18.8] アンサンブル蒸留(EnD)とアンサンブル分配蒸留(EnDD)は、アンサンブルを1つのモデルに圧縮するために提案されている。
本稿では,これら2つの蒸留手法のシーケンス予測タスク,文法的誤り訂正(GEC)への適用について検討する。
しかしながら、単語に対する文法的訂正の予測は、単語の入力シーケンスと生成された出力履歴の両方に大きく依存するので、蒸留のために調査された標準タスクよりも難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:45:47 GMT)
Dilated-Scale-Aware Attention ConvNet For Multi-Class Object Counting [18.7] 多クラスオブジェクトカウントは、オブジェクトカウントタスクの適用範囲を広げる。
マルチターゲット検出タスクは、いくつかのシナリオでマルチクラスオブジェクトカウントを実現することができる。
ポイントレベルのアノテーションに基づく簡便かつ効率的なカウントネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 08:38:28 GMT)
Combinatorial Pure Exploration with Full-Bandit or Partial Linear
Feedback [18.3] フルバンドフィードバック(CPE-BL)による純粋探索の問題点を最初に研究する。
CPE-BLでは、アクションのプル$x$は、$M_xtheta $を期待してランダムフィードバックベクトルを報告し、mathbbRd$の$M_xは、$x$の変換行列であり、$x$に関連するランダム(おそらく非線形)報酬を得る。
CPE-PLでは,限られたフィードバック,一般報酬関数,行動空間を同時に扱う最初のエムタイムアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 05:59:24 GMT)
High throughput screening with machine learning [18.2] 本研究では,分子結合親和性の予測における機械学習手法の有効性を評価する。
モデルは、タンパク質と小さな有機分子のペアのための阻害定数$K_i$の点で結合親和性を予測するように訓練された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 13:19:03 GMT)
InferCode: Self-Supervised Learning of Code Representations by
Predicting Subtrees [17.5] 本稿では,自己言語学習機構をソースコードモデルに適用することにより,制限を克服するinfercodeを提案する。
ASTのサブツリーは、人間のラベル付けや高価なグラフ構築のオーバーヘッドなしにコード表現をトレーニングするためのラベルとして、InferCodeで扱われる。
Code2Vec、Code2Seq、ASTNNなど、同じ下流タスクに適用される以前のコード学習技術と比較して、事前に訓練されたInferCodeモデルを使用して、より高いパフォーマンスを達成できます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:37:23 GMT)
Beyond Pointwise Submodularity: Non-Monotone Adaptive Submodular
Maximization in Linear Time [17.2] 濃度制約を受ける非単調適応部分モジュラー問題について検討する。
適応的ランダムグリードアルゴリズムは適応的部分モジュラリティの下で1/e$の近似比を達成することを示す。
我々は,$O(nepsilon-2log epsilon-1)$値オラクルクエリを期待して,1-1/e-epsilon$近似比を高速化するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:41:15 GMT)
Product Graph Learning from Multi-domain Data with Sparsity and Rank
Constraints [17.2] データからスパース製品グラフを学習するための効率的な反復解法を提案する。
このソルバーを拡張して、製品グラフクラスタリングに応用したマルチコンポーネントグラフファクタを推論します。
提案手法の有効性を,合成データと実データに関する数値実験を用いて実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 04:59:32 GMT)
Rule Extraction from Binary Neural Networks with Convolutional Rules for
Model Validation [17.0] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて抽出可能な論理則である一階畳み込み規則について紹介する。
提案手法は,ローカルサーチを用いたバイナリニューラルネットワークからのルール抽出に基づいている。
実験の結果,提案手法はニューラルネットワークの機能をモデル化できると同時に,解釈可能な論理ルールを生成できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 17:55:53 GMT)
FAWA: Fast Adversarial Watermark Attack on Optical Character Recognition
(OCR) Systems [16.7] 既存のほとんどの敵攻撃によって生成された敵の例は不自然であり、背景を厳しく汚染する。
白箱方式のシーケンスベースOCRモデルに対して,FAWA(Fast Adversarial Watermark Attack)を提案する。
摂動を透かしとして振る舞うことで、人間の目に自然に敵像を見せることができ、完璧な攻撃成功率を達成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 05:19:54 GMT)
A Response Retrieval Approach for Dialogue Using a Multi-Attentive
Transformer [16.7] 本稿では,第9回対話システム技術チャレンジ(DSTC9)について紹介する。
提案手法は, トラック番号4のSimulated Interactive MultiModal Conversationsに対処する。
本手法では,ユーザによる要求とユーザが参照している製品に対するエージェントの応答を条件としたマルチタッチ構造を持つトランスフォーマティブに基づくニューラルアーキテクチャを用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 08:35:58 GMT)
Object-based attention for spatio-temporal reasoning: Outperforming
neuro-symbolic models with flexible distributed architectures [15.9] 適切な帰納的バイアスを持つ完全学習型ニューラルネットワークは,従来のニューラルシンボリックモデルよりもかなり優れた性能を示す。
我々のモデルは、自己意識と学習された「ソフト」オブジェクト中心表現の両方を批判的に利用します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:57:40 GMT)
Attentional Local Contrast Networks for Infrared Small Target Detection [15.9] 赤外線小目標検出のための新しいモデル駆動深層ネットワークを提案する。
従来の局所コントラスト測定法を、エンドツーエンドネットワークにおける深さ自在なパラメータレス非線形特徴精製層としてモジュール化します。
ネットワークアーキテクチャの各コンポーネントの有効性と効率を実証的に検証するために,ネットワーク奥行きの異なる詳細なアブレーション研究を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:33:09 GMT)
Quantum exploration algorithms for multi-armed bandits [15.7] 我々は、$tildeObigl(sqrtsum_i=2nDeltasmash-2_ibigr)$quantum query.sqrtsum_i=2nDeltasmash-2_ibigr)を用いて、信頼度の高い最適なアームを見つけることができることを示す。
このアルゴリズムは、可変時間振幅増幅と推定に基づいて、可能な限りの古典的な結果と比較して二次的なスピードアップを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:31:01 GMT)
Accelerating Binarized Neural Networks via Bit-Tensor-Cores in Turing
GPUs [15.0] バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、従来のディープニューラルネットワークよりも大幅に高速化されている。
NVIDIA Turing GPUの最新のテンソルコアは、ビット計算を実験的にサポートし始めた。
私たちのBTC-BNN設計では、ImageNetの処理速度は毎秒5.6Kで、最先端技術よりも77%高速です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 00:13:59 GMT)
FCFR-Net: Feature Fusion based Coarse-to-Fine Residual Learning for
Monocular Depth Completion [15.0] 最近のアプローチは、主に1段階のエンドツーエンドの学習タスクとして深さの完成を定式化します。
深度完了を2段階学習タスクとして定式化する,新しいエンドツーエンドの残留学習フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 13:09:56 GMT)
Machine Learning for MU-MIMO Receive Processing in OFDM Systems [14.1] 従来の線形最小平均二乗誤差(LMMSE)アーキテクチャ上に構築したML強化MU-MIMO受信機を提案する。
cnnはチャネル推定誤差の2次統計量の近似を計算するために用いられる。
CNNベースのデマッパーは、多数の周波数分割多重記号とサブキャリアを共同で処理する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:55:37 GMT)
Scalable Verification of Quantized Neural Networks (Technical Report) [14.0] ビットベクトル仕様を持つ量子化ニューラルネットワークのビットエクササイズ実装はPSPACEハードであることを示す。
量子化されたニューラルネットワークのSMTに基づく検証をよりスケーラブルにするための3つの手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 10:05:37 GMT)
Distant-Supervised Slot-Filling for E-Commerce Queries [13.7] スロット充填は、対応する意図された製品特性を持つクエリ内の個々の用語をアノテートするタスクを指します。
スロット充填の従来の方法は、地上の真理スロットアノテーション情報を含むトレーニングデータの可用性を必要とします。
手動アノテーションを必要としない遠隔監視確率生成モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 07:46:07 GMT)
Automated Design Space Exploration for optimised Deployment of DNN on
Arm Cortex-A CPUs [13.6] 組み込みデバイスにおけるディープラーニングは、ディープニューラルネットワーク(DNN)のデプロイを最適化する多くの方法の開発を促している。
テストし、グローバルに最適化されたソリューションを得るには、アプローチの空間が大きすぎるため、クロスレベル最適化に関する研究が不足している。
我々は、Arm Cortex-A CPUプラットフォーム上での最先端DNNの一連の結果を示し、最大4倍の性能向上とメモリの2倍以上の削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:30:11 GMT)
Modernizing Data Control: Making Personal Digital Data Mutually
Beneficial for Citizens and Industry [13.5] 私たちは、オンライントラッキングから継続的トラッキングへと、新たな“データ至るところで”の時代に入りました。
私たちは多くのデータを作成していますが、そのデータを所有しているのは誰か?
我々は、政策立案者が問うべき主要な質問と、データ所有権の懸念に対処する上で考慮すべき事項について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:32:12 GMT)
A Reinforcement Learning Formulation of the Lyapunov Optimization:
Application to Edge Computing Systems with Queue Stability [12.7] Lyapunov最適化に対する深層強化学習(DRL)に基づくアプローチは,待ち行列安定性を維持しながら平均値のペナルティを最小化すると考えられる。
DRLに基づくRL手法は,待ち行列安定性を持つエッジコンピューティングシステムにおける資源配分に適用され,数値計算によりその動作が成功したことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 11:02:51 GMT)
A Comprehensive Study of Class Incremental Learning Algorithms for
Visual Tasks [11.2] 新しいデータに直面するとき、人工知能エージェントが能力を高める能力は、人工知能におけるオープンな挑戦である。
主な課題は破滅的な忘れ、すなわちニューラルネットワークが新しいものを摂取する際に過去のデータに不適合な傾向である。
本稿では,データセット数,データセットサイズ,境界メモリサイズ,インクリメンタルステート数の観点から,既存のフレームワークよりも徹底的な共通評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:40:55 GMT)
Addressing Class Imbalance in Federated Learning [11.0] Federated Learning(FL)は、ローカルクライアントデバイス上の分散データをトレーニングするための有望なアプローチである。
本研究では,FLラウンド毎のトレーニングデータの組成を推定し,その影響を軽減するために新しい損失関数 textbfRatio Loss を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 01:56:21 GMT)
Enriched Annotations for Tumor Attribute Classification from Pathology
Reports with Limited Labeled Data [10.9] 患者のデータの多くは、構造化されていない自由テキストに閉じ込められ、効果的なパーソナライズされた治療の研究と提供を制限する。
我々は新しい階層型アノテーションスキームとアルゴリズムである Supervised Line Attention (SLA) を開発した。
我々は、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の腎臓および結腸癌病理レポートの分類的腫瘍特性の予測にSLAを適用します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 06:31:38 GMT)
Confidential Machine Learning on Untrusted Platforms: A Survey [10.5] 我々は機密機械学習(CML)の暗号的アプローチに焦点を当てる。
また、ハードウェア支援の機密コンピューティング環境における摂動ベースのアプローチやCMLなどの他の方向もカバーします。
この議論は、関連する脅威モデル、セキュリティの仮定、攻撃、設計哲学、およびデータユーティリティ、コスト、機密性間の関連するトレードオフの豊富なコンテキストを考慮するための包括的な方法を取ります。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 08:57:02 GMT)
Understanding Catastrophic Overfitting in Single-step Adversarial
Training [9.6] カタストロフィックオーバーフィッティング (catastrophic overfitting) とは, 急激な急激な急激な急激な勾配降下に対する頑健な精度が急激な0%にまで低下する現象である。
本稿では,破滅的なオーバーフィッティングを防止するだけでなく,一段階の逆行訓練による多段階の逆行攻撃を防ぐことが難しいという信念を覆す,簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 08:41:08 GMT)
Writing Polishment with Simile: Task, Dataset and A Neural Approach [9.4] 我々は、機械が人間と同じようにシミュラでテキストを磨くことができるかどうかを調べるために、Simile (WPS) でポーランド語を書くための新しいタスクを提案する。
我々のモデルはまず、シミリの発生場所を特定し、次に位置固有のシミリを生成する。
また、コンテキスト付き500万マイルを含む大規模な中国シミールデータセットもリリースしています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 06:39:54 GMT)
Improved scalability under heavy tails, without strong convexity [9.4] 本稿では,損失と勾配の両面が重く抑えられる場合に活用できる,単純なアルゴリズム戦略について検討する。
本研究は, 高損失下では, 簡易なクロスバリデーションにより, 提案手法を置き換えることができないことを示す。
当社には,透過的な保証を備えたスケーラブルなメソッドがあります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 04:46:42 GMT)
Better scalability under potentially heavy-tailed gradients [9.4] 本研究では, 勾配の重み付けに使用可能なロバスト勾配勾配降下法(RGD)のスケーラブルな代替法について検討する。
それぞれのステップでグラデーションをしっかりと集約する代わりに、分割されたデータに対して1回のパスで実行される安価なサブプロセスの大半からそれほど遠く離れない候補を選択します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 04:45:58 GMT)
Semantic Annotation for Tabular Data [9.2] c2$は概念マッパーのためのコラムであり、アンサンブルによる最大確率推定アプローチに基づいている。
9つのデータセット上でC2$オーバーのテクニックの有効性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 20:08:19 GMT)
Gaining Insight into SARS-CoV-2 Infection and COVID-19 Severity Using
Self-supervised Edge Features and Graph Neural Networks [9.0] 深層学習を用いてSARS-CoV-2感染の生物学と新型コロナウイルスの重症度を研究する。
本稿では,グラフ注意ネットワーク(GAT)上に構築され,自己教師付き学習を用いてエッジ機能を生成し,これらのエッジ機能をSet Transformer経由で取り込み,そのモデルを提案する。
我々は,SARS-CoV-2感染肺オルガノイドと気管支肺胞洗浄液サンプルの単細胞RNAシークエンシングデータセットに本モデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 17:05:18 GMT)
Hypothesis Disparity Regularized Mutual Information Maximization [8.9] HDMIは仮説伝達学習(HTL)と教師なしドメイン適応(UDA)の統合に向けた取り組みである
HDMIはソースの基本的な分布とターゲット仮説を活用するために複数の仮説を採用している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 03:39:16 GMT)
Smart Mobility Ontology: Current Trends and Future Directions [8.6] オントロジーはドメイン内の概念とそれらの間の関係の明示的かつ形式的な表現である。
本章は、オントロジー開発全般の異なる側面を提示することを目的としている。
交通、スマートシティ、商品センサーなど、現在利用可能なモビリティ関連ドメインを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 21:28:43 GMT)
TACTO: A Fast, Flexible and Open-source Simulator for High-Resolution
Vision-based Tactile Sensors [8.5] TACTOは、視覚ベースの触覚センサのための高速で柔軟でオープンソースのシミュレータです。
リアルな高解像度のタッチ読み取りを毎秒数百フレームでレンダリングできる。
我々は,100万の把握から触覚による把握安定性の予測を学習することにより,知覚タスクにおけるTACTOの実証を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 17:54:07 GMT)
Exploring Transfer Learning For End-to-End Spoken Language Understanding [8.3] スピーチから仮説に直接移動するエンドツーエンド(E2E)システムは、より魅力的なオプションです。
音声からテキストまでの複数のタスクを共同トレーニングするE2Eシステムを提案する。
個々のタスクで訓練されたE2Eモデルの性能を上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:02:15 GMT)
Remote Sensing Image Scene Classification with Deep Neural Networks in
JPEG 2000 Compressed Domain [8.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた既存のシーン分類アプローチでは、画像を完全に圧縮する必要がある。
JPEG 2000圧縮RS画像におけるシーン分類を実現するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 17:23:15 GMT)
FoggySight: A Scheme for Facial Lookup Privacy [8.2] ソーシャルメディアにアップロードされる前に、相手の事例文献から学んだ教訓を適用して、プライバシー保護の方法で顔写真を修正するソリューションを提案し、評価します。
f foggysightの核となる機能はコミュニティ保護戦略であり、ユーザがプライバシーの保護者として行動することで、敵の機械学習アルゴリズムによって生成されたデコイ写真をアップロードする。
我々は、このスキームのさまざまな設定を調査し、未知の内部構造を持つ顔認識サービスを含む、顔のプライバシー保護を可能にすることを見出します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:57:18 GMT)
Relation-Aware Neighborhood Matching Model for Entity Alignment [8.1] エンティティアライメントのための新しい関係認識型近傍マッチングモデル rnm を提案する。
提案するモデル rnm は最先端手法よりも優れた性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 07:22:39 GMT)
PANTHER: Pathway Augmented Nonnegative Tensor factorization for
HighER-order feature learning [7.7] Augmented Pathway Non negative factorization for HighER-order Feature Learning (PANTHER) を紹介する。
PANTHERは分子機構を直接コードする遺伝子経路を選択する。
特定経路群を用いて,病型別ソフトマックス分類器を訓練する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:39:55 GMT)
Multi-Aspect Sentiment Analysis with Latent Sentiment-Aspect Attribution [7.3] 感傷的帰属モジュール(SAAM)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。
このフレームワークは文レベルの埋め込み特徴と文書レベルのアスペクトレーティングスコアのバリエーションの相関を利用して動作する。
ホテルレビューデータセットとビールレビューデータセットの実験では、SAAMは感情分析性能を向上させることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:34:36 GMT)
VSQL: Variational Shadow Quantum Learning for Classification [6.9] 我々は,変分影量子学習と呼ぶ教師付き量子学習のための新しいハイブリッド量子古典フレームワークを提案する。
まず,変分影量子回路を用いて古典的特徴を畳み込みで抽出し,完全連結ニューラルネットワークを用いて分類タスクを完了させる。
本手法は,パラメータ数を著しく削減し,量子回路トレーニングをより容易に行うことができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 13:51:01 GMT)
FINED: Fast Inference Network for Edge Detection [6.8] 本稿では,軽量な深層学習に基づくエッジ検出の設計について述べる。
ディープラーニング技術により、エッジ検出精度が大幅に向上します。
本稿では,エッジ検出専用の軽量ニューラルネットワークであるfined(fast inference network for edge detection)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:08:46 GMT)
Objective-Based Hierarchical Clustering of Deep Embedding Vectors [6.8] この研究には、最大450万ドルのエントリを持つデータセットが含まれており、埋め込み次元は2048ドルである。
このような大規模データセットへの階層的クラスタリングのスケールアップという課題に対処するため,新たな実用的階層的クラスタリングアルゴリズムB++&Cを提案する。
人気の高いMoseley-Wang (MW) / Cohen-Addad et alでは、平均で5%/20%改善されている。
(CKMM)目的。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:08:34 GMT)
An exact solution in Markov decision process with multiplicative rewards
as a general framework [6.4] 我々は、有限な地平線と連続状態と作用空間を持つマルコフ決定過程の完全可解な枠組みを開発する。
乗法的スキームは任意の精度で加法的スキームをカバーする一般的な枠組みであることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 03:55:03 GMT)
Single-level Optimization For Differential Architecture Search [6.4] differential architecture search (darts)は、アーキテクチャパラメータの勾配をネットワークの重み付けに偏らせる。
本研究では,Sigmoidなどの非競合アクティベーション関数と2レベル最適化を置き換え,softmaxを置き換えることを提案する。
NAS Benchmark 201の実験は、仮説を検証し、ほぼ最適なアーキテクチャを安定的に見つけます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:40:33 GMT)
Deep Bayesian Active Learning, A Brief Survey on Recent Advances [6.3] アクティブラーニングは、ラベル付きデータの小さなサイズでモデルをトレーニングし始める。
ディープラーニングメソッドはモデルの不確実性を表現あるいは操作できない。
deep bayesian active learningフレームワークは、モデルにおける実践的な考察を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 02:06:07 GMT)
End-to-end Generative Floor-plan and Layout with Attributes and Relation
Graph [6.3] インテリアシーン合成のための家具レイアウトをランダムベクターから作成するためのエンドエンドモデルを提案する。
提案モデルは部屋の条件付きフロアプランモジュールと部屋の条件付きグラフィカルフロアプランモジュールと条件付きレイアウトモジュールを組み合わせたものである。
我々は,プロのデザイナーによる191208ドルのデザインを含む,現実世界のレイアウトデータセットについて実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 07:37:05 GMT)
Deep Layout of Custom-size Furniture through Multiple-domain Learning [6.3] 提案されたモデルは,ディープレイアウトモジュール,ドメイン注意モジュール,次元ドメイン転送モジュール,エンドエンドトレーニングにおけるカスタムサイズのモジュールを組み合わせたものだ。
私たちは、プロのデザイナーによる7万10700ドルのデザインを含む、現実世界の内部レイアウトデータセットで実験を行います。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 07:32:13 GMT)
Generative Latent Implicit Conditional Optimization when Learning from
Small Sample [6.2] GLICOはトレーニング例から潜時空間へのマッピングと、潜時空間のベクトルから画像を生成するジェネレータを学ぶ。
GLICOは、クラス毎に5から10のサンプルを使用して、すべてのクラスに対して完全に新しいサンプルを合成することを学ぶ。
実験結果から,新しいサンプルセットは十分に多種多様であり,画像の分類精度が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 12:01:47 GMT)
SPOC learner's final grade prediction based on a novel sampling batch
normalization embedded neural network method [5.9] スモールプライベートオンラインコース(SPOC)の学習者の最終段階は、予測モデルのトレーニングをハンディキャップする一般的に真剣に不均衡です。
そこで本論文では,サンプリングバッチ正規化埋め込みディープニューラルネットワーク(SBNEDNN)法を開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:36:42 GMT)
Triage of Potential COVID-19 Patients from Chest X-ray Images using
Hierarchical Convolutional Networks [5.7] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、逆転写-ポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)の代替として人工知能技術を使うことを研究者に動機付けている。
胸部X線(CXR)は早期診断のための代替手段の1つであるが、大規模な注釈付きデータの有効性は、機械学習による新型コロナウイルス検出の臨床的実装を困難にしている。
本稿では,階層型畳み込みネットワーク(HCN)アーキテクチャを用いて,データを自然に拡張する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 15:47:46 GMT)
Multi-Modal Anomaly Detection for Unstructured and Uncertain
Environments [5.7] 現代のロボットは、最小限の人間の監督で異常や故障を検出して回復する能力を必要とします。
本稿では,非構造的かつ不確実な環境での障害識別のための教師付き変分オートエンコーダ(SVAE)を提案する。
実地ロボットデータを用いた実験では,ベースライン法よりも障害同定性能が優れており,解釈可能な表現を学習できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 21:59:58 GMT)
Research on All-content Text Recognition Method for Financial Ticket
Image [5.4] 深層学習に基づく全コンテンツのテキスト検出・認識手法を高精度かつ効率的に設計する。
また,ftcrf(financial ticket character recognition framework)を提案する。
漢字認識の特徴により,この枠組みは2段階情報抽出法を含んでいる。
実験の結果,本手法の平均認識精度は91.75%であり,チケット全体の認識精度は87%であった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:39:32 GMT)
CUDA-Optimized real-time rendering of a Foveated Visual System [5.3] 本稿では,GPUを用いて高速(165Hz)でガウス画像(1920x1080)を効率よく生成する手法を提案する。
提案手法は生体人工エージェント間の空間変動処理の需要を満たし,既存システム上で容易にフォベーションを付加できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 22:43:04 GMT)
Detecting Parkinson's Disease From an Online Speech-task [5.0] 本稿では,世界中のどこでも短時間の音声タスクを記録できるWebベースのフレームワークを構想し,パーキンソン病(PD)のスクリーニングのために記録データを解析する。
対象者は726名(女性262名,女性38%,非女性464名,女性65%,平均年齢61名)であった。
音声データから標準音響特徴(MFCC)、ジッタおよびシマー変種(シマー変種)、および深層学習に基づく特徴を抽出した。
我々のモデルは、制御された実験室で収集されたデータと「野生」でも同様に良好に機能した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 21:08:05 GMT)
Policy Manifold Search for Improving Diversity-based Neuroevolution [4.9] ニューロエボリューションによる多様性に基づく政策探索の新たなアプローチを提案する。
当社のアプローチは品質多様性フレームワークに従ってポリシーを反復的に収集する。
我々は、逆変換のヤコビアンを用いて、潜在空間の探索を導く。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 23:59:49 GMT)
Decoupled Self Attention for Accurate One Stage Object Detection [4.8] 本稿では,1段階の物体検出モデルに対してデカップリング自己注意(DSA)モジュールを提案する。
DSAモジュールのネットワークは単純だが、オブジェクト検出の性能を効果的に向上させることができるが、多くの検出モデルに組み込むこともできる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 06:47:27 GMT)
AsyncTaichi: Whole-Program Optimizations for Megakernel Sparse
Computation and Differentiable Programming [4.8] 我々は,taichiプログラミング言語のための全プログラム最適化フレームワークを提案する。
我々の新しいシステムは、より少ないカーネルのローンチと、スパースグリッドの物理シミュレーションや微分可能なプログラミングを含むベンチマークのスピードアップに繋がる3.07～3.90Times$1.73～2.76times$をもたらす。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 08:09:31 GMT)
Clustering of Electromagnetic Showers and Particle Interactions with
Graph Neural Networks in Liquid Argon Time Projection Chambers Data [4.7] 液体アルゴン時間射影チャンバー(Liquid Argon Time Projection Chambers、LArTPC)は、荷電粒子の高解像度画像を生成する検出器である。
異なる粒子の超構造へのクラスター化は、現在と将来のニュートリノ物理学計画において中心的な重要性を持つ。
本稿ではグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,EMシャワーフラグメントの隣接行列を予測し,シャワーの発生源を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 04:42:41 GMT)
Geometry Enhancements from Visual Content: Going Beyond Ground Truth [4.5] 本研究は,画像から高周波パターンを抽出し,幾何学的特徴として再評価する新しい巡回型アーキテクチャを提案する。
深度スーパーリゾリューションタスクの最先端の結果と、視覚的に魅力的で強化された3Dモデルを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 12:28:44 GMT)
High-fidelity superconducting quantum processors via laser-annealing of
transmon qubits [4.5] 我々は、トランスモン量子ビットを所望の周波数パターンにチューニングするためにレーザーアニールを用いる。
我々は、調整された65量子ビットプロセッサ上でのゲート誤差統計を定量化し、中央値の2量子ビットゲート忠実度は98.7%である。
ベースラインチューニング統計は、周波数等価な抵抗精度が4.7MHzであり、1000量子ビットレベルを超える高収率スケーリングに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:16:39 GMT)
A novel dataset for the identification of computer generated melodies in
the CSMT challenge [4.4] csmtデータチャレンジでは、参加者は与えられたメロディがコンピュータによって生成されたか、あるいは人間が構成しているかを特定する必要がある。
データセットは、開発データセットと評価データセットの2つの部分で構成されます。
このデータセットの目的は、生成されたメロディの特徴を学習することで、コンピュータが生成したメロディを区別できるかどうかを調べることである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 14:38:19 GMT)
Dynamic Anchor Learning for Arbitrary-Oriented Object Detection [4.2] 任意指向オブジェクトは、自然のシーン、空中写真、リモートセンシング画像などに広く現れる。
現在の回転検出器は、異なる向きのアンカーをたくさん使用して、地上の真実ボックスとの空間アライメントを実現します。
新たに定義されたマッチング度を利用した動的アンカー学習(DAL)法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 13:18:28 GMT)
NeuralQAAD: An Efficient Differentiable Framework for High Resolution
Point Cloud Compression [4.1] 我々は,高速で,サンプリングに堅牢で,高解像度に適用可能な,差別化可能なポイントクラウド圧縮フレームワークであるNeuralQAADを提案する。
重みの共有と自動復号を特徴とする新しいニューラルネットワークアーキテクチャを用いて課題に取り組む。
NeuralQAADは、COMA、D-FAUST、およびSkullsで実証され、現在の最先端の視覚的およびEM-kDの観点で大幅にパフォーマンスを上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 08:18:38 GMT)
Confluence of Artificial Intelligence and High Performance Computing for
Accelerated, Scalable and Reproducible Gravitational Wave Detection [4.1] DOEとNSFが支援するサイバーインフラストラクチャーの接続によって、機械学習モデルをパブリッシュする方法を実証する。
次に、このワークフローを用いて、オープンソースの先進LIGOデータにおいて、二元ブラックホール重力波信号を探索する。
このワークフローを使うことで、オープンソースで利用可能な4つのディープラーニングモデルのアンサンブルがHAL上で実行でき、2017年8月のLIGOデータの高度な処理をわずか7分で行うことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:00:29 GMT)
Uncertainty Estimation with Deep Learning for Rainfall-Runoff Modelling [4.1] 不確実性推定は水文予測に不可欠である。
深層学習では正確で正確で確実な不確実性推定が可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 20:52:19 GMT)
QUARC: Quaternion Multi-Modal Fusion Architecture For Hate Speech
Classification [3.9] モデルはヘイトスピーチ分類のためのMMHS150K twitterデータセット上でテストされる。
このモデルではパラメータの約75%が削減され、実際のパラメータに比べてパフォーマンスの面で同等なストレージスペースとトレーニング時間の面でもメリットがあります。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 14:13:40 GMT)
Recursive Tree Grammar Autoencoders [3.8] 本稿では,木をボトムアップ文法で符号化し,木を木文法で復号する,新しいオートエンコーダ手法を提案する。
提案手法は, 4つのベンチマークデータセットにおいて, 自動符号化誤差, トレーニング時間, 最適化スコアを改善することを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 13:06:01 GMT)
The Counterfactual NESS Definition of Causation [3.2] 我々の定義は実際には、ライトの有名なNESSの因果関係の定義と反実差分法条件の形式化であることを示している。
プリエンプションのケースの問題点分析を回避するために、差別化条件を弱めるように、定義を変更しました。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 21:46:12 GMT)
Strong overall error analysis for the training of artificial neural
networks via random initializations [3.2] その結果,同じ近似速度を得るためには,ニューラルネットワークの深さがはるかに遅くなるだけでよいことがわかった。
i.i.dの任意の最適化アルゴリズムの場合、結果は保持される。
ランダム初期化。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 17:34:16 GMT)
Schema Extraction on Semi-structured Data [3.1] 木とグラフに基づく手法と、分散アーキテクチャとスキーマを抽出するための機械学習に基づく統計手法。
抽出ツールは、主にsparkやデータセットで使われ、小規模または単純なアプリケーション環境に適している。
システムは、大規模なデータセットと複雑なアプリケーションシナリオにおけるスキーマの抽出と管理に焦点を当てている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 05:57:41 GMT)
An Agenda for Disinformation Research [3.1] 情報化は民主主義の基本的な基盤である社会政治機関への信頼を損なう。
偽り、誤解を招いたり、不正確な情報を欺く意図で配信することは、アメリカ合衆国にとって現実的な脅威である。
この成長する課題を理解し、対処するために、これらの余裕を活用するために、新しいツールとアプローチを開発する必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:32:36 GMT)
On how Cognitive Computing will plan your next Systematic Review [3.1] 我々は,24人のSLR著者の計画実践,課題,支援戦略に対するフィードバックについての知見を報告する。
我々はこの知見をcognitive augmentation frameworkで検証し,プロトタイプの実装と評価について報告する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:56:09 GMT)
Explainable Recommendation Systems by Generalized Additive Models with
Manifest and Latent Interactions [3.0] 本稿では,表現的および潜在的相互作用を持つ一般化加法モデルに基づく説明可能なレコメンデーションシステムを提案する。
効率的なモデルトレーニングと結果の視覚化のための新しいPythonパッケージGAMMLIが開発されました。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 10:29:12 GMT)
Joint analysis of structural connectivity and cortical surface features:
correlates with mild traumatic brain injury [3.0] 軽度の外傷性脳損傷(mTBI)は10万人当たり600人程度に影響する複雑な症候群である。
約半数のmTBI患者は、急性外傷後長く持続する様々な慢性症状を経験する。
これまでの研究で、mTBIは白質経路の破壊と皮質表面の異常に結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:16:50 GMT)
Linear Disentangled Representations and Unsupervised Action Estimation [2.8] 線形不整合表現は標準VAEモデルには一般的に存在しないことを示す。
本稿では,ラベル付けされたアクションシーケンスの必要性を回避し,既約表現を誘導する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 14:41:48 GMT)
NAPA: Neural Art Human Pose Amplifier [2.7] ポーズ回帰にニューラルスタイル転送を用いるエンドツーエンドシステムの設計を行う。
ポーズ回帰のために,ポーズが持ち上げられる2次元骨マップを提案する。
実世界の人間のデータセットにモデルを一般化し、その可能性を汎用ポーズモデルとして示します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:51:19 GMT)
Personal Mental Health Navigator: Harnessing the Power of Data, Personal
Models, and Health Cybernetics to Promote Psychological Well-being [2.5] 個人化メンタルヘルスナビゲーション(MHN)の概念を紹介します。
MHNは測定、推定、ガイダンスの連続的な循環ループを展開し、個人のメンタルヘルス状態を健康地帯に向かって操縦します。
大学生の総合的ストレス管理のための12ヶ月のパイロットケーススタディを通じて,パーソナライズドmhnアプローチの実現可能性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:34:09 GMT)
A Memory-Augmented Neural Network Model of Abstract Rule Learning [2.4] 任意のロールフィラーバインディングのためのニューラルネットワークの能力に焦点を当てる。
本稿では,外部メモリを結合機構として使用することを学習するリカレントニューラルネットワークモデルであるEmergent Symbol Binding Network (ESBN)を紹介する。
このメカニズムにより、ESBNのトレーニングプロセスを通じて、明示的なシンボル処理機械を必要とせずに、シンボルのような変数表現が出現する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 03:35:19 GMT)
Increased peak detection accuracy in over-dispersed ChIP-seq data with
supervised segmentation models [2.3] 制約のない複数変更点検出モデルにおいて、代替ノイズ仮定と適切な設定により、カウントデータによる過分散を低減できることを示す。
結果: 代替ノイズ仮定と適切なセットアップを備えた制約のないマルチチェンジポイント検出モデルにより、カウントデータによって表示される過分散が減少することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 12:34:48 GMT)
Operating Characteristics for Binary Hypothesis Testing in Quantum
Systems [2.2] 量子系における二元仮説テストのための2種類の動作特性のモチベーションとして古典ROCを用いる。
本稿では,古典的シナリオと量子的シナリオの両方において,バイナリ仮説テストの典型的な定式化を含むフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 04:11:03 GMT)
Moment dynamics and observer design for a class of quasilinear quantum
stochastic systems [2.1] 本稿では、動的変数が代数的構造を持つ開量子系のクラスについて述べる。
系は外部のボゾン場と相互作用し、ハミルトニアン作用素とカップリング作用素は系変数に線形に依存する。
モーメントダイナミクスのトラクタビリティは、準線形量子プラントにおける測定に基づくフィルタリング問題における平均2乗最適ルエンベルガーオブザーバ設計にも用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 11:01:53 GMT)
Robots Understanding Contextual Information in Human-Centered
Environments using Weakly Supervised Mask Data Distillation [2.0] 疑似セグメンテーションラベル(PSL)を自動生成するための新しいWeakly Supervised Mask Data Distillation(WeSuperMaDD)アーキテクチャを紹介します。
提案アーキテクチャでは,コスト制約を満たす最小のフォアグラウンド画素でPSLを自動的に検索するマスクリファインメントシステムを採用している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 13:24:31 GMT)
Knowledge Graphs and Natural-Language Processing [1.9] この章では、最も重要なセマンティック技術と知識グラフをどのようにサポートするかを説明します。
自然言語テキスト(特にTwitterのようなソーシャルメディアから集めたもの)は、特定の分析課題を引き起こすデータソースの一種である。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:53:28 GMT)
Pose Error Reduction for Focus Enhancement in Thermal Synthetic Aperture
Visualization [1.8] 本論文では,基本最適化を焦点問題として考慮し,ポーズ推定誤差を低減する新しい手法を提案する。
本稿では,パラメータ探索空間を削減し,現実的な処理時間を実現する効率的な画像統合手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 20:43:46 GMT)
*-CFQ: Analyzing the Scalability of Machine Learning on a Compositional
Task [1.7] 自然言語の範囲を拡大すると、トレーニングデータの増加によって部分的にオフセットされたエラー率が一貫した増加につながることを示す。
さらに、関連ドメインからの追加のトレーニングデータにより、データ探索時の精度が向上する一方で、この改善は制限され、関連するドメインから対象ドメインへの距離が増加するにつれて減少することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 13:01:26 GMT)
Machine Learning for automatic identification of new minor species [1.6] 未監視の機械学習に基づく新しい手法を提案し,新しい小種を自動的に検出する。
我々は,データ量スペクトルと源スペクトルの線形混合により,データセットの非線形性を近似する。
私たちのアプローチでは、ノイズレベルの1.5倍の104ドルから100ドルの隠されたスペクトルで存在する化合物を検出できます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:51:19 GMT)
Big Data [1.5] モノのインターネット、クラウドソーシング、ソーシャルメディア、公共機関、その他の情報源は、より大きく大きなデータセットを生成する。
大規模かつオープンなデータは,緊急管理に多くのメリットを提供すると同時に,新たな課題も生じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:18:52 GMT)
Robust Optimal Classification Trees under Noisy Labels [1.5] 本稿では,学習サンプルにノイズラベルが存在することを考慮し,最適な分類木を構築するための新しい手法を提案する。
本手法は,(1)SVMのパラダイムを適用したクラス間の分離マージンを最大化するために,分類木の分割ルールを設計し,(2)ラベルノイズを検知しようとする木の構築中に,トレーニングサンプルのラベルを変更することを許している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:12:29 GMT)
Learning Prediction Intervals for Model Performance [1.4] モデル性能の予測間隔を計算する手法を提案する。
我々は,幅広いドリフト条件におけるアプローチを評価し,競合ベースラインよりも大幅に改善することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 21:32:03 GMT)
Beyond Privacy Trade-offs with Structured Transparency [1.4] 構造化透明性の確立を目指す研究のフロンティアについて概観する。
近年の「プライバシー向上技術」の進歩は、使い捨てのトレードオフを著しく減少させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 15:03:25 GMT)
EmpLite: A Lightweight Sequence Labeling Model for Emphasis Selection of
Short Texts [1.3] 本論文では,短文の強調語検出を自動化する新しい手法を提案する。
私たちの知る限りでは、この研究は強調選択のスマートフォン展開のための最初の軽量深層学習アプローチを提示します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:00:44 GMT)
Exploring Neural Networks Quantization via Layer-Wise Quantization
Analysis [1.2] 量子化は、ディープラーニングモデルの効率的な展開に不可欠なステップです。
量子化の使用が過度の劣化をもたらす故障ケースを解析および修正する方法を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:57:53 GMT)
Pedestrian Behavior Prediction for Automated Driving: Requirements,
Metrics, and Relevant Features [1.2] システムレベルアプローチによる自動走行の歩行者行動予測の要件を分析した。
人間の運転行動に基づいて、自動走行車の適切な反応パターンを導出する。
複数の文脈的手がかりを組み込んだ変分条件自動エンコーダに基づく歩行者予測モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:52:49 GMT)
CertRL: Formalizing Convergence Proofs for Value and Policy Iteration in
Coq [1.2] 強化学習アルゴリズムは,長期報酬を最適化することにより,確率的環境における逐次的意思決定問題を解決する。
本稿では、有限状態マルコフ決定過程に対する値とポリシーの反復という、2つの正準強化学習アルゴリズムの形式化を開発する。
CertRLライブラリは、Markov決定プロセスと強化学習アルゴリズムに関する特性を証明するための一般的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:39:30 GMT)
Understanding graph embedding methods and their applications [1.1] グラフ埋め込み技術は、高次元スパースグラフを低次元密度連続ベクトル空間に変換するのに有効である。
生成した非線形かつ高情報性の高いグラフ埋め込みは、異なる下流グラフ解析タスクに便利に利用することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 00:30:22 GMT)
Quantum-enabled communication without a phase reference [1.1] 位相参照は、連続可変量子センシングおよび通信プロトコルにおける標準要件である。
我々は,短期記憶効果が存在する場合,位相参照のない量子通信と絡み合い支援通信が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 03:13:34 GMT)
Practical Auto-Calibration for Spatial Scene-Understanding from
Crowdsourced Dashcamera Videos [1.0] 本研究では,クラウドソースビデオからの単眼搭載カメラの自動キャリブレーションシステムを提案する。
提案したシステムの有効性を,KITTI生データ,Oxford RobotCar,クラウドソーシングしたD$2$-Cityデータセット上で確認した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 15:38:17 GMT)
Blur Invariant Kernel-Adaptive Network for Single Image Blind deblurring [0.9] 本稿では,ぼやけたカーネルに関する情報を利用する,新しい,目が見えない,シングルイメージのデブロアリング手法を提案する。
まず、ぼやけた画像の分析に基づいて、適応的なぼやけたカーネルを生成するカーネル推定ネットワークを導入する。
本稿では,推定したぼやけたカーネルを用いて,シャープな画像を復元するデブロワーリングネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 07:28:07 GMT)
A Systematic Mapping Study in AIOps [0.7] AIOpsへの多数の散在する貢献を集め、整理するための詳細なマッピングスタディを実施します。
AIOpsの分類法を作成し、将来の貢献のための基盤を構築します。
私たちの結果は、AIOps、特に障害関連のタスクを扱う貢献に対する最近ますます関心を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:05:20 GMT)
Frozen-to-Paraffin: Categorization of Histological Frozen Sections by
the Aid of Paraffin Sections and Generative Adversarial Networks [0.5] 凍結したセクションの品質は一般的に低く、ミス分類の比率が高くなる。
甲状腺癌の分類における自動意思決定支援手法に対するセクションタイプの影響を検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:09:15 GMT)
Designing a Mobile Social and Vocational Reintegration Assistant for
Burn-out Outpatient Treatment [0.5] 本稿では,バーンアウト外来治療における職業再統合アシスタントの役割について,モバイルソーシャルエージェントEmmAについて述べる。
エージェントの社会的行動に影響を及ぼす感情制御の計算シミュレーションと共に,リアルタイムのソーシャルシグナル解釈を用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 12:41:56 GMT)
On simplification of Dual-Youla approach for closed-loop identification [0.5] 本稿では,同素因子分解を伴わずに植物自体を同定する手法の簡易版を導出する方法を示す。
この単純化版は著者らが提案した安定化予測誤差法と同一であることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:34:06 GMT)
A new perspective of paramodulation complexity by solving massive 8
puzzles [0.5] スライディングパズルは、プレイヤーがボード上の特定のルートに沿ってスライドして特定のエンド構成に達するコンビネーションパズルです。
パラモジュレーションで得られる節数をカウントすることで、各パズルの難易度を評価できることが分かりました。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 11:47:47 GMT)
Learning Parameters for Balanced Index Influence Maximization [0.5] 我々は、与えられたネットワーク構造にその性能をチューニングするために3つのパラメータに依存するitバランスインデックスアルゴリズムにフォーカスする。
与えられた合成および大規模実世界のネットワークから小さなスナップショットを作成する。
スナップショット上で機械学習モデルをトレーニングし、このモデルを実単語ネットワークに適用して最適なbiパラメータを見つけます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 03:30:54 GMT)
Efficient Verification of Anticoncentrated Quantum States [0.4] 準備可能な量子状態 $mu$ と古典的に指定されたターゲット状態 $tau$ の間に、忠実度 $F(mu,tau)$ を推定する新しい方法を提案する。
また,本手法のより洗練されたバージョンを提示する。このバージョンでは,高効率に準備可能な,かつ良好な量子状態が重要試料として使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 18:01:11 GMT)
Active Learning for Deep Gaussian Process Surrogates [0.3] 深層ガウス過程(dgps)は機械学習(ml)の予測モデルとしてますます普及している
そこで我々はDGPを,応答面が類似した特性を示す計算機シミュレーション実験のサロゲートとして検討する。
我々は,シミュレータコードの高価な評価とDGP推論の3乗コストの軽減を両立させ,設計を逐次構築する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 00:09:37 GMT)
Post-Hurricane Damage Assessment Using Satellite Imagery and Geolocation
Features [0.3] 本研究では,被災地の衛星画像と位置情報を活用し,災害後の被害建物を識別する混合データ手法を提案する。
この手法は、2017年のヒューストン大都市圏におけるハリケーン・ハーベイのケーススタディに基づいて、画像のみを用いて同様の作業を行うことで大幅に改善した。
本研究では,画像特徴に付加的な情報を提供するために位置情報機能の創造的な選択を行ったが,ドメイン知識や災害の種類に応じて,イベントの物理的挙動をモデル化するための他の機能を含めることはユーザ次第である。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 21:30:19 GMT)
Dicke States Generation via Selective Interactions in Dicke-Stark Model [0.2] 時間依存理論を用いてDicke-Starkモデルとの選択的相互作用を生成する手法を提案する。
時間摂動項は原子励起数とフォトニック励起数に依存する。
数値計算の結果,高忠実度ディック状態とグリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガー状態は,2レベル系の固有周波数を選択することで生成可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 05:54:20 GMT)
Can AutoML outperform humans? An evaluation on popular OpenML datasets
using AutoML Benchmark [0.1] この記事では、OpenMLから12の人気のあるデータセット上の4つのAutoMLフレームワークを比較します。
その結果、自動化されたフレームワークは、12のOpenMLタスクのうち7つの機械学習コミュニティより優れているか等しいかが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:33:02 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation from Synthetic to Real Images for
Anchorless Object Detection [0.0] 本稿では,アンカーレス物体検出器に非監視領域適応法を実装した。
私たちの仕事では、合成画像を含むドメイン適応問題のために、最新のアンカーレスアーキテクチャの1つである CenterNet を使用します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 10:51:43 GMT)
Towards Improving Spatiotemporal Action Recognition in Videos [0.0] 最新鋭のリアルタイムオブジェクト検出器You Only Watch Once(YOWO)をモチーフに、その構造を変更して、アクション検出精度を高めることを目指しています。
ビデオにおけるYOWOの改善と不均衡なクラス問題に対処するための4つの新しいアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 05:21:50 GMT)
Thermodynamic Uncertainty Relations for Bosonic Otto Engines [0.0] オットーサイクル中の2モードボソニックエンジンについて検討する。
2点測定手法により, 作業と熱の結合確率を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:22:04 GMT)
The Impact of Cyber Security Threats on the 2020 US Elections [0.0] 本稿では,2020年米大統領選におけるサイバーセキュリティの脅威に関する文献について検討する。
サイバーセキュリティと、選挙に関するサイバーセキュリティの現状の簡単な概要から始まる。
焦点は、有権者抑圧、有権者不正、偽情報という3つの主要分野の文献レビューである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 14:06:32 GMT)
Scalable Cross-lingual Document Similarity through Language-specific
Concept Hierarchies [0.0] 本稿では,並列あるいは同等のコーパスを必要としない教師なし文書類似性アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、文書から自動的に作成されたトピックを多言語ラベルでアノテートします。
JCR-Acquis corporaの英語、スペイン語、フランス語版で実施された実験は、同様のコンテンツによる文書の分類と分類に関する有望な結果を明らかにします。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 10:42:40 GMT)
Resource-effective Quantum Key Distribution: a field-trial in Padua city
center [0.0] 量子鍵分配(QKD)は、非条件で秘密鍵を蒸留することができる。
本稿では,低複雑さな自己安定化ハードウェアと新しい同期技術を利用するフィールド・トライアルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 17:54:29 GMT)
Reinforcement Learning in Linear Quadratic Deep Structured Teams: Global
Convergence of Policy Gradient Methods [0.0] モデルベースおよびモデルフリー政策勾配勾配と自然政策勾配勾配アルゴリズムのグローバル収束性について検討する。
このようなシステムでは、エージェントをいくつかのサブポピュレーションに分割し、各サブポピュレーション内のエージェントを動的およびコスト関数で結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 06:55:09 GMT)
Quantum d-separation and quantum belief propagation [0.0] 本論文の目的は、古典的d分離と古典的信念伝播を量子領域へ一般化することである。
これは、パールのベイズネットワークのほとんどが、因果性の理論を含む働きを、直接的に量子領域に翻訳できることを意味する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 21:19:34 GMT)
Photon transport in a Bose-Hubbard chain of superconducting artificial
atoms [0.0] 我々は、5つの結合された人工原子の鎖を通る非平衡定常光子輸送を実証した。
2つの開空間に強く結合されているにもかかわらず、系は多粒子コヒーレンスを維持していることを示す。
提案アーキテクチャは、さらに大きな人工原子配列を持つ多体フロケダイナミクスのアナログシミュレーションに応用できると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 10:36:27 GMT)
PDFFlow: hardware accelerating parton density access [0.0] パートン分布関数を高速に評価する新しいソフトウェアであるPDFFlow(PDFs)を提案する。
PDFFlowはハードウェアアクセラレータを持つプラットフォーム向けに設計されている。
我々は,このライブラリの性能を粒子物理学コミュニティの複数のシナリオで評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 11:22:12 GMT)
Optimization of Quantum-dot Qubit Fabrication via Machine Learning [0.0] 我々は、インライン走査型電子顕微鏡を解釈するために畳み込みニューラルネットワークを訓練する。
この戦略は、5次元の設計空間内でモデルリソグラフィープロセスの最適化によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 22:30:49 GMT)
On the Importance of Diversity in Re-Sampling for Imbalanced Data and
Rare Events in Mortality Risk Models [0.0] 外科的アウトカムリスクツール(SORT)は、英国の主要な選択的内科手術の期間を通して死亡リスクを予測するために開発されたツールの1つです。
本研究では,データセット内のクラス不均衡に対処することにより,SORT予測モデルの拡張を行う。
提案手法は,共通再サンプリング技術上での多様性に基づく選択の応用について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:45:35 GMT)
Objective, Probabilistic, and Generalized Noise Level Dependent
Classifications of sets of more or less 2D Periodic Images into Plane
Symmetry Groups [0.0] 2次元の周期性を持つ実世界の画像からの結晶対称性の分類は、結晶学者やコンピュータビジョン研究の実践者にも関心がある。
金谷健一の幾何学的赤池情報基準とそれに関連する幾何的赤池情報量によって実現された平面対称性群分類に対する新しいアプローチを実証する。
合成2次元周期画像の平面対称性と擬似対称性を,赤緑色および広帯域雑音で客観的に推定する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 02:54:51 GMT)
New Genuine Multipartite Entanglement [0.0] 我々は、新しい種類の真のマルチパーティ・エンタングルメントを提示する。
その結果,本モデルは新しい種類の量子絡み合いを特徴付けるのに有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 11:55:21 GMT)
Intrusion detection in computer systems by using artificial neural
networks with Deep Learning approaches [0.0] コンピュータネットワークへの侵入検知は、サイバーセキュリティにおける最も重要な問題の1つとなっている。
本稿では,ディープラーニングアーキテクチャに基づく侵入検知システムの設計と実装に焦点を当てる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:12:23 GMT)
Indonesian ID Card Extractor Using Optical Character Recognition and
Natural Language Post-Processing [0.0] OCR では、インドネシアの ID カードまたは kartu tanda penduduk (KTP) をテキストに抽出できます。
インドネシアのidカード画像50枚で0.78fスコア、idカード1枚あたり4510ミリ秒の抽出が必要。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 11:28:48 GMT)
Generation of complex database queries and API calls from natural
language utterances [0.0] 本稿では,クエリ生成問題を意図分類とスロット充填問題に変換する手法を提案する。
トレーニングデータセットに類似した質問に対しては、高い精度で複雑なクエリを生成する。
その他の質問では、テンプレートベースのアプローチやクエリ要素を予測してクエリを構築することができ、シーケンス・ツー・シーケンスモデルよりも高い精度で実行することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 08:28:52 GMT)
Gegelati: Lightweight Artificial Intelligence through Generic and
Evolvable Tangled Program Graphs [0.0] Tangled Program Graph (TPG) は遺伝的プログラミングの概念に基づく強化学習技術である。
本稿では TPG 用 Gegelati ライブラリについて紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 14:02:59 GMT)
Fisher information as a probe of spacetime structure: Relativistic
quantum metrology in (A)dS [0.0] 本研究では,3+1次元のド・ジッター空間と反ド・ジッター空間における温度の相対論的量子距離論について検討する。
本研究では,無質量スカラー場に結合したUnruh-DeWitt検出器をプローブとして,温度推定のためのフィッシャー情報を算出する。
2つの時空におけるフィッシャー情報の現象を統一することができ、温度、検出器エネルギーギャップ、曲率、相互作用時間、検出器初期状態への依存性を分析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 19:08:18 GMT)
Fast 3D Image Moments [0.0] ボリューム画像のモーメントを効率的に計算するアルゴリズムを開示する。
このアルゴリズムは乗法複雑性を O(n3) から O(n) に還元する 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 05:24:12 GMT)
Enhance Multimodal Transformer With External Label And In-Domain
Pretrain: Hateful Meme Challenge Winning Solution [0.0] このレポートは、Hateful Meme Detection Challenge 2020の第一位ソリューションを要約する。
この問題に取り組むために最先端の視覚言語変換器を拡張する。
レポートの最後には、現在の方法論を改善するための欠点と可能な方向性も指摘しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 13:57:21 GMT)
Efficient Clustering from Distributions over Topics [0.0] 本稿では,類似度関数を計算可能な文書の小さなサブセットを識別する手段として,コレクション内の文書上のトピックモデリングアルゴリズムの結果に依存するアプローチを提案する。
このアプローチは、科学出版分野における類似文書の特定において、有望な結果を得ることが証明されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 10:52:19 GMT)
Effects of Magnetic And Aharanov-Bohm (AB) Fields on the Energy Spectra
of the Yukawa Potential [0.0] 非相対論的条件下での磁束場とABフラックス場の影響を因子化法を用いて検討した。
この研究の結果は凝縮物質物理学、原子物理学、分子物理学に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 22:02:29 GMT)
Effect of the regularization hyperparameter on deep learning-based
segmentation in LGE-MRI [0.0] この研究では、任意のL2正規化値を用いて、異なるディープラーニングベースのセグメンテーションネットワークを作成する。
実験的比較の結果,l2正規化値が小さいほど心筋境界の分画性が向上する可能性が示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 13:21:29 GMT)
Detection of Anomalies in a Time Series Data using InfluxDB and Python [0.0] 本論文では,時系列データに対するデータクリーニングと準備について述べる。
さらに,時系列データに異常なデータ点を検出するソリューションとして,コストに敏感な機械学習アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 17:27:39 GMT)
Correlated Charge Noise and Relaxation Errors in Superconducting Qubits [0.0] 超伝導マルチキュービット回路を特徴付け,600$mu$m以上の距離スケールで電荷変動が高い相関性を持つことを示した。
得られた相関誤差は、クォービット基板中のガンマ線および宇宙線ミューオンの吸収に伴う電荷事象とフォノンを介する準粒子中毒の観点から説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 17:22:18 GMT)
Comment on "Loss-Free Excitonic Quantum Battery" [0.0] 本稿では,単一励起近似の下でシステムの力学を計算した。
無限プローブは対称性を破るために取り付けられるため、著者が示唆するようにエネルギーを再分配するだけでなく、環境もシステムとエネルギーを交換する。
単発の個体数は正しいが、パラベンゼンのエネルギーは電池として振る舞わない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 11:33:19 GMT)
Building Energy Consumption Models Based On Smartphone User's Usage
Patterns [0.0] 本研究の目的は,ユーザ利用パターンに基づくエネルギー消費モデルの構築である。
スマートフォンのエネルギー消費に最も影響を与えているコンポーネントを識別する方法を確立した。
利用者の使用状況に基づいてエネルギー消費をモデル化するための各戦略の訓練および試験を行った結果,平均絶対誤差158.57mWが得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 00:53:40 GMT)
Artificial Neural Networks for Sensor Data Classification on Small
Embedded Systems [0.0] 数キロバイトのメモリを持つ低コストのマイクロコントローラ上の人工ニューラルネットワーク(ANN)の可能性を分析します。
フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を考慮したANNの設計と実装の解析 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 16:25:23 GMT)
Artificial Dummies for Urban Dataset Augmentation [0.0] 画像中の歩行者検知器を訓練するための既存のデータセットは、外観やポーズの変動が限られている。
本稿では,人を含む都市景観の合成制御のための拡張手法について述べる。
DummyNetが生成するデータは、さまざまなデータセットにわたる複数の既存の人検出器のパフォーマンスを向上させることを実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 13:17:25 GMT)
Applications of multivariate quasi-random sampling with neural networks [0.0] プロセス間の断面積依存性をモデル化するために,生成モーメントマッチングネットワーク(GMMN)を提案する。
考慮されるプロセスは幾何学的なブラウン運動とARMA-GARCHモデルです。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 01:42:23 GMT)
Anomaly Detection and Localization based on Double Kernelized Scoring
and Matrix Kernels [0.0] 複数の装置、ネットワーク、および/または植物からなる大規模システムの適切で安全な運用には異常検出が必要です。
このようなシステムにおける異常を検出し、異常に関連する要素を局所化するには、システム全体とその要素の異常を定量化するスコアを推定する必要がある。
そこで本研究では,システム全体とその要素の異常を同時に定量化する手法を開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 05:25:43 GMT)
A new interval-based aggregation approach based on bagging and Interval
Agreement Approach (IAA) in ensemble learning [0.0] 本稿では, アンサンブル学習において, ガベージ・リサンプリング・アプローチとIAA(Interval Agreement Approach)を用いた, 間隔に基づく新たなアグリゲーション・モデルを提案する。
本稿では,アンサンブル学習における新しいアグリゲーションアプローチの実装に加えて,アンサンブル学習におけるインターバルモデリングの利用を促す実験をいくつか考案した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Dec 2020 09:33:12 GMT)