CAKES: Channel-wise Automatic KErnel Shrinking for Efficient 3D Networks [87.0] 3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,映像解析やボリューム画像認識などの3次元シーン理解に広く応用されている。
本稿では,標準的な3Dコンボリューションを一連の経済活動に縮小させることで,効率的な3D学習を実現するために,チャネルワイドなKErnel Shrinking(CAKES)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:03:30 GMT)
Enhancing Unsupervised Video Representation Learning by Decoupling the
Scene and the Motion [86.6] アクションカテゴリは、アクションが発生するシーンと非常に関連しているため、モデルが、シーン情報のみを符号化したソリューションに分解する傾向がある。
本稿では,シーンと動き(DSM)を2つの簡単な操作で分離し,動き情報に対するモデル注意がより高いようにすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 10:45:17 GMT)
CompositeTasking: Understanding Images by Spatial Composition of Tasks [86.0] CompositeTaskingは、複数の空間分散タスクの融合である。
提案するネットワークは,画像のペアと画素単位の高密度なタスクのセットを入力として取り,各ピクセルに対するタスク関連予測を行う。
マルチタスクのためのコンパクトなネットワークを提供するだけでなく、タスク編集も可能です。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 15:47:02 GMT)
Canny-VO: Visual Odometry with RGB-D Cameras based on Geometric 3D-2D
Edge Alignment [85.3] 本稿では,自由形式の曲線登録に関する古典的な問題をレビューし,効率的なrgbdビジュアルオドメトリシステムcanny-voに適用する。
エッジ登録でよく用いられる距離変換の代替として、近似近接近傍場と配向近接近傍場という2つの方法が提案されている。
3D2Dエッジアライメントは、効率性と精度の両方の観点から、これらの代替製剤の恩恵を受けます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 02:57:47 GMT)
Self-Supervised Person Detection in 2D Range Data using a Calibrated
Camera [83.3] 2次元LiDARに基づく人検出器のトレーニングラベル(擬似ラベル)を自動生成する手法を提案する。
擬似ラベルで訓練または微調整された自己監視検出器が,手動アノテーションを用いて訓練された検出器を上回っていることを示した。
私達の方法は付加的な分類の努力なしで配置の間に人の探知器を改善する有効な方法です。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 12:10:04 GMT)
Technology Readiness Levels for AI & ML [79.2] 機械学習システムの開発は、現代的なツールで容易に実行できるが、プロセスは通常急いで、エンドツーエンドで実行される。
エンジニアリングシステムは、高品質で信頼性の高い結果の開発を効率化するために、明確に定義されたプロセスとテスト標準に従います。
我々は、機械学習の開発と展開のための実証されたシステムエンジニアリングアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 14:47:51 GMT)
Learning to Run with Potential-Based Reward Shaping and Demonstrations
from Video Data [70.5] 「走ることを学ぶ」競技は、二本足のヒューマノイドボディを最高速度で模擬レースコースで走るように訓練することであった。
すべての提出者は、強化学習(RL)へのタブラララサアプローチを採り入れ、比較的速いが最適な実行動作は得られなかった。
本研究では,人間のランニング映像から得られるデータを用いて,ヒューマノイド学習エージェントの報酬を形成できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 09:46:58 GMT)
Higher-dimensional Hong-Ou-Mandel effect and state redistribution with
linear-optical multiports [68.8] 2光子を持つHong-Ou-Mandel(HOM)効果を高次元空間モードに拡張する。
線形光学式4ポートを用いて、これらのモードに対して制御可能な量子状態の再分配を可能にする効果を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 04:50:39 GMT)
Adiabatic Sensing Technique for Optimal Temperature Estimation using
Trapped Ions [64.3] 捕捉イオンを用いた最適なフォノン温度推定のための断熱法を提案する。
フォノンの熱分布に関する関連する情報は、スピンの集合的な自由度に伝達することができる。
それぞれの熱状態確率は、各スピン励起構成に近似的にマッピングされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 12:58:08 GMT)
Stylized Dialogue Response Generation Using Stylized Unpaired Texts [63.7] 本稿では,文中に埋め込まれた文体の特徴を抽出する文体化対話生成手法を提案する。
提案手法は,与えられたコンテキストに忠実で,対象のスタイルに適合する対話応答を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 02:21:48 GMT)
R$^2$-Net: Relation of Relation Learning Network for Sentence Semantic
Matching [58.7] 文意味マッチングのための関係学習ネットワーク(R2-Net)を提案する。
最初にBERTを使用して、グローバルな視点から入力文をエンコードします。
次に、cnnベースのエンコーダは、ローカルな視点からキーワードやフレーズ情報をキャプチャするように設計されている。
関係情報抽出にラベルを十分に活用するために,関係分類タスクの自己教師付き関係性を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 13:11:30 GMT)
Fast and differentiable simulation of driven quantum systems [58.7] 我々は、ダイソン展開に基づく半解析手法を導入し、標準数値法よりもはるかに高速に駆動量子系を時間発展させることができる。
回路QEDアーキテクチャにおけるトランスモン量子ビットを用いた2量子ゲートの最適化結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 21:43:38 GMT)
Clinical Temporal Relation Extraction with Probabilistic Soft Logic
Regularization and Global Inference [50.0] 既存のメソッドは、高価な機能エンジニアリングを必要とするか、イベント間のグローバルな依存関係をモデル化できない。
本稿では,確率論的ソフト論理規則化とグローバル推論を用いた新しい臨床時間緩和法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 08:23:03 GMT)
On Avoiding the Union Bound When Answering Multiple Differentially
Private Queries [49.5] このタスクのアルゴリズムは、$o(frac1epsilonsqrtk log frac1delta)$の期待値$ell_infty$エラーバウンドを達成する。
一方、DaganとKurkのアルゴリズムは、$O(frac1epsilonsqrtk log frac1delta)$の$ell_infty$エラー境界が期待だけでなく常に保持するという驚くべき利点を持っています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 17:58:45 GMT)
Revisiting 3D Context Modeling with Supervised Pre-training for
Universal Lesion Detection in CT Slices [48.9] CTスライスにおける普遍的病変検出のための3Dコンテキスト強化2D特徴を効率的に抽出するための修飾擬似3次元特徴ピラミッドネットワーク(MP3D FPN)を提案する。
新たな事前学習手法により,提案したMP3D FPNは,DeepLesionデータセット上での最先端検出性能を実現する。
提案された3Dプリトレーニングウェイトは、他の3D医療画像分析タスクのパフォーマンスを高めるために使用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 07:11:16 GMT)
An Asymptotically Optimal Multi-Armed Bandit Algorithm and
Hyperparameter Optimization [48.6] 本稿では,高パラメータ探索評価のシナリオにおいて,SS (Sub-Sampling) と呼ばれる効率的で堅牢な帯域幅に基づくアルゴリズムを提案する。
また,BOSSと呼ばれる新しいパラメータ最適化アルゴリズムを開発した。
実験的な研究は、SSの理論的議論を検証し、多くのアプリケーションにおけるBOSSの優れた性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 10:28:43 GMT)
Multi-type Disentanglement without Adversarial Training [48.5] 潜在空間を分離することで自然言語のスタイルを制御することは、解釈可能な機械学習への重要なステップである。
本稿では,各スタイルの値に一意な表現を与える統一分布制御法を提案する。
また,スタイル・コンテントの絡み合いや複数のスタイルタイプ間の絡み合いを実現するために,複数の損失関数を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 11:47:18 GMT)
PGMAN: An Unsupervised Generative Multi-adversarial Network for
Pan-sharpening [46.8] プリプロセッシングのないフル解像度画像から直接学習する教師なしのフレームワークを提案する。
本研究では,2ストリーム生成器を用いてPAN画像とMS画像からモダリティ固有の特徴を抽出し,融合時に入力のスペクトル情報と空間情報を保存する2重識別器を開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:21:03 GMT)
Seeing Behind Objects for 3D Multi-Object Tracking in RGB-D Sequences [46.7] 物体の完全な幾何学と追跡を推測し、時間とともに厳格に動く物体を追尾する。
RGB-Dフレームのシーケンスから、各フレーム内のオブジェクトを検出し、その完全なオブジェクト形状を予測することを学ぶ。
合成データと実世界のrgb-dデータの両方における実験により,動的物体追跡における最先端の性能が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 14:39:51 GMT)
Ensemble model for pre-discharge icd10 coding prediction [45.8] 正確なコード予測のための複数の臨床データソースを組み込んだアンサンブルモデルを提案する。
平均精度は0.73および0.58、F1スコアは0.56および0.35、患者および外来データセットの主診断予測では0.71および0.4のマルチラベル分類精度を得る。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 07:02:56 GMT)
Collaborative residual learners for automatic icd10 prediction using
prescribed medications [45.8] 本稿では,処方用データのみを用いたicd10符号の自動予測のための協調残差学習モデルを提案する。
平均精度0.71および0.57のマルチラベル分類精度、F1スコア0.57および0.38の0.73および0.44の精度を取得し、患者および外来データセットの主診断をそれぞれ予測します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 07:07:27 GMT)
AutoDis: Automatic Discretization for Embedding Numerical Features in
CTR Prediction [45.7] 高度な機能相互作用の学習は、レコメンデータシステムにおけるClick-Through Rate(CTR)予測に不可欠である。
様々な深いCTRモデルは、埋め込みとフィーチャーインタラクションのパラダイムに従います。
数値フィールドの特徴を自動的に識別し、エンドツーエンドでCTRモデルに最適化するフレームワークであるAutoDisを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 14:31:31 GMT)
Towards Reusable Network Components by Learning Compatible
Representations [45.1] ネットワークを特徴抽出器と目標タスクヘッドの2つのコンポーネントに分割し,それらの互換性を実現するための様々なアプローチを提案する。
そこで本研究では,従来のタスクの微調整や精度向上を伴わずに,直接互換性のあるコンポーネントを作成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 13:31:27 GMT)
Sketch Generation with Drawing Process Guided by Vector Flow and
Grayscale [44.2] 高品質な鉛筆スケッチを生成するだけでなく,描画プロセスも提供できる新しい画像-ペンシル変換法を提案する。
既存の鉛筆スケッチアルゴリズムは、ストロークの直接模倣ではなくテクスチャレンダリングに基づいています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 15:02:53 GMT)
ISD: Self-Supervised Learning by Iterative Similarity Distillation [39.6] 自己教師付き学習アルゴリズムを導入し,正対と負対の区別ではなく,負のイメージに対してソフトな類似性を用いる。
転送学習におけるBYOLやMoCoといった最先端モデルと比較すると,より優れた結果が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 20:50:17 GMT)
Learning to Recognize Patch-Wise Consistency for Deepfake Detection [39.2] パッチワイド一貫性学習(PCL)という,このタスクのための表現学習手法を提案する。
PCLは、画像のソース機能の一貫性を測定し、複数の偽造方法に対する優れた解釈性と堅牢性で表現することを学びます。
7つの一般的なDeepfake検出データセットに対するアプローチを評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 23:06:56 GMT)
I3DOL: Incremental 3D Object Learning without Catastrophic Forgetting [38.8] i3dolはまず、3dオブジェクトの新しいクラスを継続的に学習する。
アダプティブジオメトリックセントロイドモジュールは、識別可能な局所幾何学構造を構築するように設計されています。
局所幾何学構造の寄与度を定量化する幾何学的注意メカニズムが開発された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 15:17:51 GMT)
Provable Benefits of Overparameterization in Model Compression: From
Double Descent to Pruning Neural Networks [38.2] 最近の実証的な証拠は、オーバライゼーションの実践が大きなモデルのトレーニングに利益をもたらすだけでなく、軽量モデルの構築を支援することも示している。
本稿では,モデル刈り込みの高次元ツールセットを理論的に特徴付けることにより,これらの経験的発見に光を当てる。
もっとも情報に富む特徴の位置が分かっていても、我々は大きなモデルに適合し、刈り取るのがよい体制を解析的に特定する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 05:13:30 GMT)
Image Quality Assessment: Unifying Structure and Texture Similarity [38.1] テクスチャリサンプリングに対する耐性を明示した,最初のフル参照画像品質モデルを開発した。
畳み込みニューラルネットワークを用いて、画像をオーバーコンプリート表現に変換するインジェクティブで微分可能な関数を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 12:56:44 GMT)
FNA++: Fast Network Adaptation via Parameter Remapping and Architecture
Search [35.6] 本稿では,シードネットワークのアーキテクチャとパラメータの両方を適応できるFNA++法を提案する。
実験では、FNA++をMobileNetV2に適用し、セマンティックセグメンテーション、オブジェクト検出、人間のポーズ推定のための新しいネットワークを得る。
FNA++の総計算コストは、SOTAセグメンテーションやNASアプローチよりも大幅に少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 03:57:51 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Active Human Pose Estimation [35.2] 完全トレーニング可能な深層強化学習型アクティブポーズ推定アーキテクチャであるPose-DRLを紹介する。
提案モデルでは,強い多視点ベースラインと比較して,より正確なポーズ推定を行う視点を選択することを学習している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 10:23:42 GMT)
A One-Size-Fits-All Solution to Conservative Bandit Problems [32.9] 我々は、サンプルパス報酬制約を伴う保守的なバンディット問題(CBP)のファミリーについて研究する。
CBPに対するOne-Size-Fits-Allソリューションを提案し、その応用を3つの包括問題に提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 08:15:50 GMT)
Thermal Prediction for Efficient Energy Management of Clouds using
Machine Learning [31.7] プライベートクラウドからのデータを分析し、熱的変動の存在を示す。
温度予測のための勾配強化機械学習モデルを提案する。
さらに,ホストのピーク温度を最小化する動的スケジューリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 01:14:59 GMT)
Visually Grounding Instruction for History-Dependent Manipulation [31.1] 本稿では,ロボットが一連の操作を行う際に,タスク履歴を参照する能力の重要性を強調した。
タスク履歴に応じて適切な操作を行うための一連のテキスト命令を視覚的に接地する,履歴依存操作のタスクを紹介する。
また、関連するデータセットとディープニューラルネットワークに基づく方法論を提案し、合成データセットでトレーニングされたネットワークが実世界に適用可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 14:11:15 GMT)
On the Trend-corrected Variant of Adaptive Stochastic Optimization
Methods [30.1] 本稿では,適応的なステップサイズと勾配でパラメータを更新する際のトレンド情報を備えたAdam型手法の新しいフレームワークを提案する。
我々は,従来のAdamおよびAMSGradメソッドを,複数の実世界のデータセットを持つ古典的モデル上で常に上回る,トレンドコンポーネントを追加することの重要性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 01:39:55 GMT)
Series Saliency: Temporal Interpretation for Multivariate Time Series
Forecasting [30.1] 時系列予測のための時系列解釈のためのシリーズサリエンシーフレームワークを提示する。
時系列のスライディングウィンドウから「時系列画像」を抽出することにより、サリエンシーマップのセグメンテーションを適用する。
本フレームワークは,時系列予測タスクの時間的解釈を生成し,正確な時系列予測を生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 23:48:00 GMT)
Learning-NUM: Network Utility Maximization with Unknown Utility
Functions and Queueing Delay [29.6] ユーザの実用関数が未知の apriori である新しい NUM フレームワークである Learning-NUM を提案する。
最適な動的ポリシーによって得られる期待される全効用は、静的最適化問題に対する解によって上限される。
フィードバック遅延を処理するために、アルゴリズムを並列インスタンスパラダイムに組み込み、$tildeO(T3/4)$-regret、すなわち最良の動的ポリシーによって得られる期待されるユーティリティと私たちのポリシーの違いを$tildeO(Tilde)で実現するポリシーを作成します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:36:25 GMT)
Learning-based Prediction and Uplink Retransmission for Wireless Virtual
Reality (VR) Network [29.6] 本稿では、オフラインおよびオンライン学習アルゴリズムを用いて、実際のvrデータセットを用いて、vrユーザの視点を予測する。
提案手法は,無線VRネットワークを有効再送信方式で接続するオンライン学習アルゴリズムでは,約5%の予測誤差しか示さない。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 18:31:05 GMT)
Secret Key Agreement with Physical Unclonable Functions: An Optimality
Summary [29.4] 物理的非拘束機能(PUF)は、デジタルデバイスにおけるローカルセキュリティのための有望なソリューションである。
情報理論解析を容易にするために,低複雑さ信号処理法について議論する。
ベクトル量子化器と誤り訂正符号パラメータを共同で設計する最適符号構成を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 13:21:20 GMT)
Squirrel: A Switching Hyperparameter Optimizer [26.8] 異なる問題がうまく機能するという事実に感銘を受け、私たちのアプローチは異なるニックネームを切り替えます。
コンペティションのリーダーボードのチーム名がランダムに生成されたので、私たちはSquirrelを切り替えるアプローチ、またはここで略してSquirrelと呼びました。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 06:56:03 GMT)
Temporal Graph Modeling for Skeleton-based Action Recognition [25.8] 複雑な時間的ダイナミクスを捉えるための時間拡張グラフ畳み込みネットワーク(TE-GCN)を提案する。
構築された時間関係グラフは、意味的に関連する時間的特徴間の接続を明示的に構築する。
2つの大規模データセットで実験を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 09:02:47 GMT)
Learning-Based Quality Assessment for Image Super-Resolution [25.8] 我々は,新しい半自動ラベリング手法を用いて,大規模sr画像データベースを構築する。
結果のSR画像品質データベースには、100の自然シーンの8,400の画像が含まれている。
特徴抽出にDNN(Deep Neural Networks)を用いたエンドツーエンドのDeep Image SR Quality(DISQ)モデルと、品質予測のためのFeature fusion Networkをトレーニングします。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 04:06:27 GMT)
Batch-Constrained Distributional Reinforcement Learning for
Session-based Recommendation [24.3] セッションベースのレコメンデーションに対する既存の深層強化学習アプローチのほとんどは、実ユーザとのコストのかかるオンラインインタラクションに依存している。
私達は純粋なバッチまたはオフラインの設定、すなわち焦点方針に焦点を合わせます。
オフラインの履歴対話ログからのポリシー。
RL4Recは行動方針と強い人気を著しく改善することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 14:27:05 GMT)
Interpretable Clustering on Dynamic Graphs with Recurrent Graph Neural
Networks [24.0] ノードとノードのクラスタメンバーシップ間の接続が時間とともに変化する可能性がある動的グラフにおけるノードのクラスタリングの問題を検討する。
まず,ノード間の重み付き接続に基づいてノードをクラスタ化し,その重みが時間とともに一定速度で減少する,簡易な崩壊ベースのクラスタリングアルゴリズムを提案する。
本稿では,各クラスタの最適減衰率を特徴付け,真のクラスタのほぼ完全回復を実現するクラスタリング手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 04:31:19 GMT)
Few-shot Font Generation with Localized Style Representations and
Factorization [23.8] ユニバーサルスタイルの代わりに,局所化スタイル,すなわちコンポーネントワイドスタイル表現を学習し,新しいフォント生成手法を提案する。
提案手法は,8つの基準グリフ画像しか持たない少数のフォント生成結果が,他の最先端のフォントよりも著しく優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 07:04:49 GMT)
Sequential Attacks on Kalman Filter-based Forward Collision Warning
Systems [23.1] 我々は,前向き衝突警報システムの一部として,カルマンフィルタ(KF)に対する敵対攻撃について検討した。
我々の攻撃目標は、KFに誤った状態推定を出力させることで、人間のブレーキ決定に悪影響を及ぼすことである。
我々は,kfに供給される量量を順次操作し,最適操作を計算するための新しいモデル予測制御(mpc)手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 02:26:27 GMT)
StarcNet: Machine Learning for Star Cluster Identification [21.8] StarcNetは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であり、LEGUS銀河の画像における星団分類の精度は68.6%(4クラス)/86.0%(2クラス:クラスター/クラスター)で、人間の専門家のパフォーマンスとほぼ一致する。
我々は、トレーニングセットに含まれない銀河に事前訓練されたcnnモデルを適用することで、starcnetの性能をテストする。
恒星団の光度、色、物理的特性は、ヒトおよびml分類標本に類似している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 23:58:01 GMT)
What BERT Sees: Cross-Modal Transfer for Visual Question Generation [21.6] 補足データを用いた事前学習を回避して,BERTのアウト・オブ・ザ・ボックスの視覚能力について検討した。
テキスト生成のためのBERTベースのアーキテクチャであるBERT-genを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 15:48:35 GMT)
Exploring Data-Efficient 3D Scene Understanding with Contrastive Scene
Contexts [21.2] Contrastive Scene Contextsは、シーン内のポイントレベルの対応と空間コンテキストの両方を利用する3Dプリトレーニング方法です。
3次元点雲の徹底的なラベリングは不要である可能性が示唆された。
ScanNetでは、ポイントラベルの0.1%を使用しても、完全なアノテーションを使用するベースラインパフォーマンスの89%(インスタンスセグメンテーション)と96%(セグメンテーション)を達成しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 18:59:26 GMT)
Polyblur: Removing mild blur by polynomial reblurring [21.1] 提案アルゴリズムはまず画像のぼかしを推定し,次に推定したぼかしの複数の応用を原理的に組み合わせて補正する。
実験により, 軽度のぼやけた状況下では, 提案手法は従来のブラインド・ブラインド・デブロアリング法より優れ, わずかな時間で実行可能であることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 23:38:39 GMT)
On $O( \max \{n_1, n_2 \}\log ( \max \{ n_1, n_2 \} n_3) )$ Sample
Entries for $n_1 \times n_2 \times n_3$ Tensor Completion via Unitary
Transformation [20.9] 本稿では,$n_3$低ランク$n_3$低ランク$n_3$マトリックススライスの非一貫性条件について検討する。
このような低ランクテンソルは高い確率で正確に復元できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 08:03:48 GMT)
SID-NISM: A Self-supervised Low-light Image Enhancement Framework [20.8] 自己監視型低照度画像強調フレームワーク(SID-NISM)を提案する。
SID-NISMは、自己教師付き画像分解ネットワーク(SID-Net)とイルミネーション飽和マッピング機能(NISM)の2つのコンポーネントから構成される。
いくつかの公共の挑戦的な低照度画像データセットの実験では、SID-NISMによって強化された画像がより自然であり、予期しないアーティファクトが少ないことが明らかになった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 02:33:13 GMT)
Interpretable Image Clustering via Diffeomorphism-Aware K-Means [20.7] 一般の変形のクラスを含む画像とセントロイドの類似性の尺度:微分同相性(diffeomorphisms)を開発する。
提案手法は, 各種データセットの最先端手法と競合することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:11:39 GMT)
Testing and reconstruction via decision trees [19.3] 決定木に対する部分線形および局所計算アルゴリズムを,テストと再構成に焦点をあてて検討した。
mathrmpoly(log s, 1/varepsilon)cdot nlog n$ time で実行するテスターは、未知の関数への$mathrmpoly(log s, 1/varepsilon)cdot n$ queryを作る。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 04:18:00 GMT)
Towards Feature Space Adversarial Attack [18.9] 本稿では,画像分類のためのニューラルネットに対する新たな敵攻撃を提案する。
私たちの攻撃は、抽象的な特徴、具体的にはスタイルを表す特徴の摂動に焦点を当てています。
我々の攻撃は、最先端の攻撃よりも自然に見える敵のサンプルを生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 03:47:44 GMT)
Spatial Context-Aware Self-Attention Model For Multi-Organ Segmentation [18.8] マルチ組織セグメンテーションは、医学画像解析におけるディープラーニングの最も成功した応用の1つである。
深部畳み込みニューラルネット(CNN)は,CT画像やMRI画像上で臨床応用画像のセグメンテーション性能を達成する上で非常に有望である。
本研究では,高分解能2次元畳み込みによりセグメンテーションを実現する3次元モデルと2次元モデルを組み合わせた新しい枠組みを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 21:39:53 GMT)
Focusing More on Conflicts with Mis-Predictions Helps Language
Pre-Training [17.4] 事前学習中に誤予測を行うことで,言語事前学習法の有効性を改善することを提案する。
ミス予測(McMisP)の文脈に着目したFocusing Lessの導入
McMisP はそのような情報を使用して、誤予測が発生した場合に注意モジュールを導きます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 08:21:51 GMT)
Communicative Message Passing for Inductive Relation Reasoning [17.4] textbfCtextbfommunicative textbfMessage textbfPassing neural Network for textbfInductive retextbfLation rtextbfEasoning textbfCoMPILEを紹介します。
既存のモデルとは対照的に、CoMPILEは通信カーネルを介してエッジとタイトル間のメッセージインタラクションを強化する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 12:42:06 GMT)
Learning to Solve AC Optimal Power Flow by Differentiating through
Holomorphic Embeddings [17.3] 交流の最適電力の流れ(AC-OPF)は電力系統操作の基本的な問題の1つです。
本稿では,電力フローソルバの動作を微分することにより,この問題を回避する効率的な戦略を示す。
従来の解法に比べて12倍の速度向上と40%の堅牢性向上を報告した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 18:23:51 GMT)
Distilling Optimal Neural Networks: Rapid Search in Diverse Spaces [16.9] DONNA(Distilling Optimal Neural Network Architectures)は、高速ニューラルネットワーク探索と探索空間探索のための新しいパイプラインである。
ImageNet分類では、DONNAが発見したアーキテクチャはNvidia V100 GPUのEfficientNet-B0やMobileNetV2よりも20%高速で、Samsung S20スマートフォンのMobileNetV2-1.4xよりも0.5%高速である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 11:00:19 GMT)
Pareto Optimization for Subset Selection with Dynamic Partition Matroid
Constraints [16.7] 分割マトロイド制約下でのサブモジュラーあるいはモノトーン目的関数による部分集合選択問題について検討する。
このような問題に対して有効であることを示す単純な最適化手法であるPOMCに焦点をあてる。
我々の分析は特異な制約問題から分離し、複数の制約の問題にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 04:27:45 GMT)
Amazon SageMaker Autopilot: a white box AutoML solution at scale [16.6] 自動機械学習ソリューションを提供するフルマネージドシステムであるAmazon SageMaker Autopilotを紹介します。
Autopilotは問題タイプを特定し、データを解析し、さまざまな完全なMLパイプラインを生成する。
パフォーマンスが不十分なシナリオでは、データサイエンティストが提案されたMLパイプラインを閲覧し、編集することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 18:51:27 GMT)
Complexity and Algorithms for Exploiting Quantal Opponents in Large
Two-Player Games [16.4] 伝統的なゲーム理論の解の概念は、完全に合理的なプレイヤーを前提としており、従って、従属的な相手を活用できる能力は限られている。
本稿では,通常のゲームや広角ゲームにおいて,量子的対戦相手に対する効果的で堅牢な戦略を計算するためのスケーラブルなアルゴリズムを解析し,提案することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 12:11:43 GMT)
Exacerbating Algorithmic Bias through Fairness Attacks [16.4] 敵が意図的にシステムの公平性を標的とする新たなタイプのデータ中毒攻撃を提案する。
アンカー攻撃では、特定のターゲットポイントに毒点を配置することで決定境界を歪め、結果にバイアスを与える。
影響攻撃においては,敏感な属性と決定結果の共分散を最大化し,モデルの公平性に影響を及ぼすことを目的とする。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 03:44:17 GMT)
Adversarial Training with Fast Gradient Projection Method against
Synonym Substitution based Text Attacks [16.0] 同義語置換に基づく高速テキスト逆攻撃法を提案する。
次に、FGPMを対人訓練に組み込んで、対人訓練(ATFL)により強化されたFGPMを用いた対人訓練(Adversarial Training)と呼ばれるテキスト防御手法を提案する。
実験により、ATFLはモデルロバスト性を大幅に改善し、敵の例の伝達性を阻害できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 03:01:25 GMT)
Implicit bias of deep linear networks in the large learning rate phase [15.8] 大規模学習率体系におけるロジスティック損失を用いた二項分類のための深い線形ネットワークの暗黙バイアス効果を特徴付ける。
データの分離条件により、勾配降下反復はカタパルト相においてより平坦な最小値に収束すると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 13:38:29 GMT)
Difficulty in estimating visual information from randomly sampled images [15.5] 特に,プライバシ保全機械学習のために提案されたランダムサンプリング法を,典型的な次元性低減法と比較した。
画像分類実験において,ランダムサンプリング法は高い難易度を持つだけでなく,他の次元低減法にも匹敵することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 05:46:03 GMT)
Sample-Efficient Reinforcement Learning via Counterfactual-Based Data
Augmentation [15.5] 医療などのいくつかのシナリオでは、通常、各患者に利用可能なレコードはごくわずかであり、現在の強化学習アルゴリズムの適用を妨げる。
構造因果モデル(SCM)を利用して状態ダイナミクスをモデル化する,データ効率の高いRLアルゴリズムを提案する。
本研究は, 軽度条件下では反実結果が識別可能であり, 反実に基づく拡張データセット上のq学習が最適値関数に収束することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 17:21:13 GMT)
Projected Distribution Loss for Image Enhancement [15.3] CNNアクティベーション間の1D-ワッサースタイン距離の集約は,既存の手法よりも信頼性が高いことを示す。
デノイジング、スーパーレゾリューション、復号化、デブレーション、JPEGアーティファクト除去などのイメージングアプリケーションでは、提案された学習損失は、参照ベースの知覚的損失に関する現在の最先端のものを上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 22:13:03 GMT)
MELINDA: A Multimodal Dataset for Biomedical Experiment Method
Classification [14.8] マルチモーダルbiomEdicaL experImeNtmethoD clAssificationのための新しいデータセット、MELINDAを紹介します。
データセットは、完全に自動化された遠隔監視方法で収集され、ラベルは既存のキュレーションデータベースから取得されます。
キャプションテキストまたは画像のみを入力として取得するユニモダルモデルを含む、さまざまな最先端のNLPおよびコンピュータビジョンモデルをベンチマークします。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:11:36 GMT)
Time-Aware Tensor Decomposition for Missing Entry Prediction [14.6] 不足エントリを持つ時間進化テンソルを考えると、不足エントリを正確に予測するために効果的に分解できるだろうか?
実世界のテンソルの新しいテンソル分解法であるTATD(Time-Aware Decomposition)を提案する。
TATDは時間テンソルを分解するための最先端の精度を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 10:52:34 GMT)
On The Verification of Neural ODEs with Stochastic Guarantees [14.5] 時間連続型ニューラルネットワークの新興クラスであるneural odesは,グローバル最適化問題の集合を解いて検証できることを示す。
密なReachtubeを構築するための抽象化ベースのテクニックであるLagran Reachability(SLR)を紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 11:04:34 GMT)
LiveMap: Real-Time Dynamic Map in Automotive Edge Computing [14.2] LiveMapは、接続された車両のデータをサブ秒でクラウドソーシングし、道路上のオブジェクトを検出し、一致させ、追跡するリアルタイムダイナミックマップです。
車両の計算を適応的にオフロードできるlivemapの制御プレーンを開発した。
小型テストベッド上でLiveMapを実装し,大規模ネットワークシミュレータを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 15:00:49 GMT)
piSAAC: Extended notion of SAAC feature selection novel method for
discrimination of Enzymes model using different machine learning algorithm [13.9] piSAACという新しい分割アミノ酸合成モデルを提案する。
タンパク質配列は等しくバランスの取れた末端で識別され、配列の固有相関性を完全に評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 03:45:21 GMT)
Feature Space Singularity for Out-of-Distribution Detection [12.9] OoD(Out-of-Distribution)検出は、安全な人工知能システムを構築する上で重要である。
本稿では,新しい観測結果に基づく簡易かつ効果的なアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,OoD検出ベンチマークにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:56:16 GMT)
AutoCaption: Image Captioning with Neural Architecture Search [12.8] 画像キャプションのデコーダモジュールをよりよく設計するためのAutoCaptionメソッドを紹介します。
MSCOCOデータセットの実験は、当社のAutoCaptionモデルが従来のハンドデザイン方法よりも優れたパフォーマンスを達成できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 18:15:27 GMT)
Scenario-aware and Mutual-based approach for Multi-scenario
Recommendation in E-Commerce [12.8] 不均質な電子商取引のシナリオでユーザーのための正確な推奨を行う方法は、まだ継続的な研究トピックです。
本稿では,複数のシナリオの違いと類似性を活用するScenario-aware Mutual Learning (SAML) という新しい推奨モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 13:52:14 GMT)
Unsupervised Image Segmentation using Mutual Mean-Teaching [12.8] より安定した結果を得るために,Mutual Mean-Teaching (MMT) フレームワークに基づく教師なし画像分割モデルを提案する。
実験結果から,提案モデルでは様々な画像の分割が可能であり,既存の手法よりも優れた性能が得られることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 13:13:34 GMT)
Observations of on-demand quantum correlation using Poisson-distributed
photon pairs [12.5] 単一光子の波動特性を用いて量子性の秘密を実験的に示す。
量子絡み合いとそれを生成する方法について明確な答えは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 02:13:06 GMT)
Learning-Based Algorithms for Vessel Tracking: A Review [12.2] 船舶追跡は、キー(種子)ポイント検出、センターライン抽出、血管分割などの認識問題を解決することを目指しています。
本稿では,機械学習に基づく船舶追跡手法に関する文献レビューを行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 13:31:51 GMT)
Predicting toxicity by quantum machine learning [11.7] 本研究では, 定量的構造活性相関に基づく221種類のフェノールの毒性予測のためのQMLモデルを開発した。
その結果、量子エンタングルメントによって強化されたデータエンコーディングは、従来のエンタングルよりも表現力が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 02:34:45 GMT)
Do Response Selection Models Really Know What's Next? Utterance
Manipulation Strategies for Multi-turn Response Selection [11.5] 本研究では,検索に基づく対話システムにおけるユーザとシステム発話履歴の最適応答を選択するタスクについて検討する。
この問題に対処するための発話操作戦略(UMS)を提案する。
UMSは、ダイアログコヒーレンスを維持するための応答選択モデルを支援するいくつかの戦略(挿入、削除、検索)から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 11:28:20 GMT)
Show or Tell? Demonstration is More Robust to Changes in Shared
Perception than Explanation [11.4] 誤認識がコミュニケーションに与える影響について検討する。
言語に基づく教育が知覚的誤りの影響を受けやすいことを示す。
人間の教育と機械学習の意味について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 15:53:02 GMT)
Universal Approximation Power of Deep Residual Neural Networks via
Nonlinear Control Theory [10.9] 我々は、幾何学的非線形制御により、ディープ残差ニューラルネットワークの普遍近似能力を説明する。
残余ネットワークと制御システムとのリンクを確立する最近の研究に触発されて、残余ネットワークが普遍近似の力を持つための一般的な条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:44:38 GMT)
Programmable Quantum Annealers as Noisy Gibbs Samplers [10.2] 超伝導フラックス量子ビットのプログラム可能な格子を介して実装された量子アニーラーの物理的実現のサンプリング特性について検討する。
本手法は,次世代量子アニーラおよび他の新興アナログコンピューティングデバイスの特性評価に広く応用されることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 09:54:53 GMT)
Robust Sound Source Tracking Using SRP-PHAT and 3D Convolutional Neural
Networks [10.1] 本稿では,SRP-PHATアルゴリズムと3次元畳み込みニューラルネットワークに基づく単一音源DOA推定・追跡システムを提案する。
SRP-PHATパワーマップを完全な畳み込み因果アーキテクチャの入力特徴として使用し、3次元畳み込み層を用いて音源の追跡を正確に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:07:34 GMT)
Bayes-TrEx: a Bayesian Sampling Approach to Model Transparency by
Example [10.0] フレキシブルなモデル検査フレームワークであるBayes-TrExを紹介します。
データ分布を仮定すると、Bayes-TrEx は特定の予測信頼度を持つ分布内例を見つける。
このフレームワークは、単にテストセットを検査するだけでなく、より柔軟な全体論的モデル解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:44:55 GMT)
Fake face detection via adaptive manipulation traces extraction network [9.9] 本稿では,画像内容の抑制と操作トレースの強調のために,適応的な操作トレース抽出ネットワーク (AMTEN) を提案する。
AMTENは適応的な畳み込み層を利用して画像内の操作トレースを予測する。
様々なFIM技術によって生成された偽の顔画像を検出する場合、AMTENnetは平均精度98.52%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 06:18:36 GMT)
Classification and Generation of Light Sources Using Gamma Fitting [9.9] 本稿では,光のアンチバンキング,バンディング,スーパーバンキングのカテゴリを1つの特性パラメータ$alpha$または$beta$で分類し,生成する新しいメカニズムを提案する。
最も注目すべきは、この機構を用いて超ポアソン統計学において、束縛と超膨らみは区別可能であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 11:46:54 GMT)
DialogXL: All-in-One XLNet for Multi-Party Conversation Emotion
Recognition [9.8] 本稿では,予め訓練された言語モデルを用いた会話における感情認識(ERC)の先駆的取り組みについて述べる。
本稿では,メモリを拡張したオールインワンXLNetモデルDialogXLを提案する。
また,xlnetにおけるバニラセルフアテンションに代わるダイアログアウェアな自己アテンションを導入し,有用な話者間および話者間依存性を捉える。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 01:50:46 GMT)
Benchmarking in Optimization: Best Practice and Open Issues [9.7] この調査は、異なる背景を持つ12人以上の研究者と、世界中の異なる研究所のアイデアとレコメンデーションをまとめたものだ。
本稿は、ベンチマークにおける8つの重要なトピックについて論じる: 明確な目標、明確に定義された問題、適切なアルゴリズム、適切なパフォーマンス対策、思慮深い分析、効率的かつ効率的な設計、理解可能なプレゼンテーション、保証。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 22:36:27 GMT)
Towards Recognizing New Semantic Concepts in New Visual Domains [9.7] 我々は、これまで見えない視覚領域で機能し、新しいセマンティックな概念を認識できるディープアーキテクチャを設計することが重要であると論じている。
論文の第1部では、深層モデルが新しいビジュアルドメインに一般化できるように、異なるソリューションについて記述する。
第2部では、事前訓練された深層モデルの知識を、元のトレーニングセットにアクセスすることなく、新しい意味概念に拡張する方法を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:23:40 GMT)
Two-Stage Copy-Move Forgery Detection with Self Deep Matching and
Proposal SuperGlue [9.7] コピーモーブ偽造検出は、同一画像中のペースト領域とソース領域を検出して、改ざん画像を特定する。
本稿では,コピーモーブ偽造検出のための新しい二段階フレームワークを提案する。
提案SuperGlueは、偽武装領域を削除し、不完全な領域を修復するために提案される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 02:05:55 GMT)
Inverse Reinforcement Learning with Natural Language Goals [9.0] 言語条件付きポリシーと報酬関数を学習するための新しい逆強化学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,視覚に基づく自然言語によるデータセットの学習において,複数のベースラインをはるかに上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 04:40:17 GMT)
Optimized Random Forest Model for Botnet Detection Based on DNS Queries [8.6] ドメイン名システム(DNS)プロトコルにはいくつかのセキュリティ脆弱性がある。
DNSベースのボットネット攻撃を検出するための有望なソリューションのひとつは、機械学習(ML)ベースのソリューションを採用することだ。
本稿では,対応するDNSクエリに基づいてボットネットを検出するためのMLベースのフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:34:11 GMT)
Detecting Botnet Attacks in IoT Environments: An Optimized Machine
Learning Approach [8.6] 機械学習(ML)は、IoTデバイスやネットワークで生成され利用可能な大量のデータのために、潜在的なソリューションの1つとして浮上しました。
本稿では,IoTデバイスに対する攻撃を効果的かつ効率的に検出するMLベースのフレームワークを提案する。
実験の結果,提案フレームワークは高い検出精度,精度,リコール,Fスコアを有することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:39:55 GMT)
Solving the Travelling Thief Problem based on Item Selection Weight and
Reverse Order Allocation [8.6] 旅行泥棒問題(TTP)は多くの学者を引き付ける挑戦的な最適化問題です。
本論文では,TTPを理論的および実証的に検討する。
提案した選択項目と逆順序のソート項目の定式化によって算出されたスコア値に基づくアルゴリズムを提案し,この問題を解く。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 12:06:05 GMT)
AI Feynman 2.0: Pareto-optimal symbolic regression exploiting graph
modularity [8.6] 本稿では,Pareto-Optimal式にデータを適合させようとする記号回帰法の改良について述べる。
これは、通常、ノイズや悪いデータに対して、桁違いに堅牢であることによって、過去の最先端を改善する。
ニューラルネットワークの勾配特性から一般化対称性を発見する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 17:58:47 GMT)
Style-transfer GANs for bridging the domain gap in synthetic pose
estimator training [8.5] 画素レベルの画像変換に汎用的なGANモデルを採用することを提案する。
得られたモデルは、トレーニング中または推論時に、ドメインギャップをブリッジするために使用される。
ドメインランダム化の程度で訓練されたモデルと比較すると,モデルの性能は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:06:13 GMT)
CARLA Real Traffic Scenarios -- novel training ground and benchmark for
autonomous driving [8.3] 本研究では,実世界のトラフィックに基づくCARLAシミュレータにおけるインタラクティブな交通シナリオについて紹介する。
我々は数秒間続く戦術的タスクに集中しており、これは現在の制御方法では特に困難である。
CARLA Real Traffic Scenarios(CRTS)は、自動運転システムのトレーニングとテストの場になることを意図しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 13:20:39 GMT)
On the Relationship Between KR Approaches for Explainable Planning [8.2] 我々は、知識表現と推論(KR)の概念に基づいて、説明可能な計画のためのモデル和解問題を特徴付ける予備的な論理ベースのフレームワークを拡張する。
また、帰納的説明や信念の変化といった類似のKR手法と、説明可能な計画法の適用性との関係について、詳細な解説を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 18:57:09 GMT)
Predicting Generalization in Deep Learning via Local Measures of
Distortion [7.8] 近似や情報理論で開発された複雑性対策に訴えることで、深層学習の一般化を研究する。
我々は,PCA,GMM,SVMといった単純なベクトル量子化手法が,階層的に深層抽出に応用した場合の精神を捉えていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 02:22:46 GMT)
ReINTEL: A Multimodal Data Challenge for Responsible Information
Identification on Social Network Sites [7.7] 本稿では,ReINTEL Shared Task for Responsible Information Identification on social network sitesについて報告する。
それぞれのテキスト、ビジュアルコンテンツ、メタデータのニュースが与えられた場合、参加者はニュースが信頼できるかどうかを分類する必要がある」。
ベトナムのソーシャルネットワークから集めた1万件以上のニュースを人間に注釈付けした新しいデータセットを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 12:17:08 GMT)
Learning Accurate Long-term Dynamics for Model-based Reinforcement
Learning [7.2] より長い地平線で安定的に予測するために, 状態作用データに対する教師付き学習のための新しいパラメータ化を提案する。
シミュレーションおよび実験によるロボット作業の結果,軌道に基づくモデルにより,より正確な長期予測が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 18:47:37 GMT)
Computational discovery of new 2D materials using deep learning
generative models [6.9] 2次元(2次元)材料は多くの適用の有望な機能材料として現われました。
ランダムな森林ベースの2次元材料と組み合わせた組成生成のためのディープラーニング生成モデルを提案する。
267,489の新しい2D材料組成を発見し、12の2D/多層材料を確認しました。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 23:10:48 GMT)
Instrument variable detection with graph learning : an application to
high dimensional GIS-census data for house pricing [6.8] ビッグデータ」を用いて,データ駆動型機器の選択を効率的に行い,無効な機器を除去することが可能であることを示す。
このアプローチはまた、内在性検出、楽器の検証、弱い楽器のプルーニング、有効な機器の選択における効率と有効性を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 18:24:22 GMT)
Accuracy and stability of solar variable selection comparison under
complicated dependence structures [6.8] サブサンプル順序付き最小角度回帰(Solar)の経験的可変選択特性に着目した。
以前の研究では、太陽は最小角度の回帰を伴ういくつかの既知の高次元問題をほとんど緩和していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 18:30:24 GMT)
FedADC: Accelerated Federated Learning with Drift Control [6.7] フェデレーション学習(fl)は、プライバシーを懸念するエッジデバイス間のコラボレーション学習のためのデファクトフレームワークとなっている。
FLの大規模実装は、SGD用に設計された加速技術の分散環境への導入や、局所データセットの非均一分布によるドリフト問題の緩和など、新たな課題をもたらす。
flフレームワークに大きな変更を加えることなく、あるいは追加の計算と通信負荷を導入することなく、単一の戦略を使って両方の問題に対処することが可能であることを示す。
ドリフト制御を用いた加速FLアルゴリズムであるFedADCを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 17:49:37 GMT)
Observation of non-Hermitian topology with non-unitary dynamics of
solid-state spins [6.7] 非エルミート位相は、多くのエキゾチックな特徴を示す。
非エルミート的Su-Schrieffer-Heeger (SSH) ハミルトニアン(英: Hamiltonian)は、非エルミート的位相を研究するための原型モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:00:04 GMT)
Analysing the Direction of Emotional Influence in Nonverbal Dyadic
Communication: A Facial-Expression Study [6.5] 本研究は,表情のみに基づくダイアディック対話における感情的影響の方向分析に関するものである。
コンピュータビジョンの能力と因果推論理論を併用して,感情的影響の方向に関する仮説の定量的検証を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 07:52:35 GMT)
Unsupervised Learning of Global Factors in Deep Generative Models [6.4] 非i.i.dに基づく新しい深層生成モデルを提案する。
変分オートエンコーダ。
モデルがドメインアライメントを行い、相関関係を見つけ、異なるデータベース間で補間することを示す。
また、非自明な基礎構造を持つ観測群を区別するグローバル空間の能力についても研究する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 09:15:24 GMT)
Fairness in Rating Prediction by Awareness of Verbal and Gesture Quality
of Public Speeches [5.7] 私たちは、口頭領域と非言語領域の両方でトークの質を定量化する新しいヘテロジニティメトリック、HEMを公式化します。
HEMとTEDトークの視聴者による評価との間には興味深い関係があることが示されている。
我々は,HEMの指標をニューラルネットワークの損失関数に組み込んで,人種や性別に関する評価予測における不公平さを低減することを目的とする。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 20:48:35 GMT)
MINIROCKET: A Very Fast (Almost) Deterministic Transform for Time Series
Classification [5.5] ROCKETは、既存の手法の計算コストのごく一部で最先端の精度を達成する。
ROCKETを新しい方法であるMINIROCKETに改質し、より大きなデータセットで最大75倍高速にします。
UCRアーカイブから最先端の精度まで、すべての109データセットの分類器を10分以内でトレーニングし、テストすることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 08:24:09 GMT)
C2F-FWN: Coarse-to-Fine Flow Warping Network for Spatial-Temporal
Consistent Motion Transfer [5.2] C2F-FWN (Carse-to-Fine Flow Warping Network) を提案する。
C2F-FWNは時間整合性を高めるために流れの一時的な一貫性(FTC)の損失を採用します。
提案手法は空間的および時間的整合性の観点から,最先端HVMT法より優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 14:11:13 GMT)
You Are What You Tweet: Profiling Users by Past Tweets to Improve Hate
Speech Detection [5.2] 我々は,新しい発話がヘイトスピーチを構成するか否かをより正確に予測するために,過去の発話によるユーザを情報として調査する。
これを評価するために、Twitterのヘイトスピーチデータセットを3つ追加のタイムラインデータで拡張し、この追加コンテキストを強力なベースラインモデルに組み込む。
有望な結果はさらなる調査のメリットを示唆するが、分析はアノテーションのスキームやプロセスの違いやtwitter apiの制限、データ共有ポリシーによって複雑である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 17:17:47 GMT)
Robotics Enabling the Workforce [5.1] 我々は、基礎研究、技術開発、K-16教育、生涯学習に投資する必要がある。
米国をロボット工学のリーダーにするためには、基礎研究、技術開発、K-16教育、生涯学習に投資する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 23:05:10 GMT)
AMR Quality Rating with a Lightweight CNN [5.0] 我々は、レーティンググラフの品質を課題とする人間の判断を模倣する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を作成する。
実験により,本手法は強いベースラインよりも精度の高い評価が可能であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 17:15:51 GMT)
Building and Using Personal Knowledge Graph to Improve Suicidal Ideation
Detection on Social Media [4.8] ソーシャルメディア上での自殺思考検出のための深層ニューラルネットワークを用いた,自殺指向の知識グラフの構築と統合を行う。
ソーシャルメディアに基づく自殺思考検出は93%以上の精度を達成できることを示す。
これらのカテゴリでは、投稿されたテキスト、ストレスレベル、ストレス持続時間、投稿された画像、反響的な思考が自殺的思考の検出に寄与する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 18:09:32 GMT)
Training an Emotion Detection Classifier using Frames from a Mobile
Therapeutic Game for Children with Developmental Disorders [4.6] 自動感情分類は、自閉症などの発達的行動条件を持つ子供を含む感情認識に苦しむ人々を助ける可能性がある。
ほとんどのコンピュータビジョン感情モデルは、成人の影響を訓練され、したがって子供の顔にパフォーマンスが低下します。
我々は,児童感情自動検出の性能を高めるために,児童感情データの収集とラベル付けをゲーム化する戦略を考案した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 00:08:51 GMT)
Graph integration of structured, semistructured and unstructured data
for data journalism [4.5] ヘテロジニアスデータセットの動的集合を統合するための完全なアプローチについて述べる。
提案手法はConnectionLensシステム内に実装されており,一連の実験を通じて検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 09:59:27 GMT)
Machine Learning Algorithm for NLOS Millimeter Wave in 5G V2X
Communication [4.2] 本稿では,mmWave基地局からLOS(Line-of-sight)とNLOS(Non-LOS)の車両に送信する。
機械学習(RML)アルゴリズムを使用したリレーは、そのカバレッジ領域内のブロックを特定するためにmmBSをトレーニングし、LOSノードをリレーとしてNLOSの車両にメッセージをブロードキャストする。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 11:41:09 GMT)
Enhanced Framework of Quantum Approximate Optimization Algorithm and Its
Parameter Setting Strategy [4.1] 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の強化フレームワークを導入し,パラメータ設定戦略を解析した。
強化されたQAOAはQAOAと同じくらい有効であるが、計算能力と柔軟性が向上している。
最適解は、$O(sqrtN)$よりもはるかに少ない確率で見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 14:40:56 GMT)
Latent Space Conditioning on Generative Adversarial Networks [3.8] 敵対的トレーニングと表現学習という2つの一般的な学習テクニックの恩恵を受ける新しいフレームワークを紹介します。
特に,提案手法は潜在空間の構造(表現学習によって学習される)を利用して生成モデルを条件付けする。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 08:58:10 GMT)
Using Meta-Knowledge Mined from Identifiers to Improve Intent
Recognition in Neuro-Symbolic Algorithms [3.8] ニューロシンボリックアルゴリズムはそのようなプロトタキソノミを組み込んで意図表現を拡張できることを示す。
このようなメタ知識が意図認識の精度を向上させることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 15:04:50 GMT)
Single-shot error correction of three-dimensional homological product
codes [3.7] 単発誤り訂正は、データキュービット上の1ラウンドのノイズ測定だけでデータノイズを補正する。
量子符号の閉じ込めという一般的な概念を導入し、量子ビットエラーがより多くの測定症候群を引き起こすことなく成長できないことを大まかに規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 12:14:08 GMT)
Benchmarking Inference Performance of Deep Learning Models on Analog
Devices [3.5] VGGのような設計上の冗長性が高いより深いモデルやモデルは、一般的なノイズに対してより堅牢である。
パフォーマンスは、モデルの設計哲学、モデルの詳細な構造、正確な機械学習タスク、およびデータセットの影響も受けています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 22:04:52 GMT)
Categorical Vector Space Semantics for Lambek Calculus with a Relevant
Modality [3.3] 我々はLambek Calculusの分類的分布意味論を関連性付きで開発する。
この圏を有限次元ベクトル空間と「量子化」関手を通して線型写像にインスタンス化する。
L*: パラサイト的ギャップを持つ句の導出を動機づける例に対して, カテゴリー的・具体的意味論的解釈を構築するために, モデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:26:02 GMT)
More Industry-friendly: Federated Learning with High Efficient Design [3.3] 本論文では,ダブルヘッド設計を用いた高効率フェデレーション学習手法を提案する。
実験結果から,本手法の精度は向上し,各種データ分布の通信効率も向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 09:12:37 GMT)
SimuGAN: Unsupervised forward modeling and optimal design of a LIDAR
Camera [3.1] 短距離用省エネルギーLIDARカメラは、時間的に強度符号化されたレーザー光パルスを用いて物体の距離を推定する。
後方散乱パルスはノイズと不安定であり、不正確で信頼性の低い深さ推定に繋がる。
我々は,GAN(Generative Adversarial Networks)を用いて,複雑なクラス分布の学習を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 13:52:10 GMT)
Using noise resilience for ranking generalization of deep neural
networks [2.9] トレーニングデータとそのパラメータからネットワークの一般化誤差を予測するためのいくつかの手法を提案する。
この手法の1つを用いて,NeurIPS 2020における深層学習(PGDL)競争の予測一般化において,ネットワークの耐雑音性に基づいて第5位を確保した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 10:50:34 GMT)
Optical demonstration of quantum fault-tolerant threshold [2.6] 実用的な量子計算における大きな課題は、量子システムと環境との相互作用によって引き起こされる不可解な誤りである。
論理量子ビットをいくつかの物理量子ビットで符号化したフォールトトレラントスキームは、誤りの存在下で論理量子ビットの正しい出力を可能にする。
本稿では,特殊耐故障プロトコルにおけるしきい値の存在を実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 13:23:29 GMT)
Quantum Secret Sharing and Tripartite Information [2.3] 我々は、Aliceが共有するすべての秘密のために、Pageが同時にユニタリをスクランブルしていることを示します。
不完全な共有スキームに$I_3$-Ansatzを用いると、VIP共有スキームの例が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 17:54:21 GMT)
Generate and Verify: Semantically Meaningful Formal Analysis of Neural
Network Perception Systems [2.3] ニューラルネットワーク認識システムの精度を評価するためにテストが続けられている。
我々は、モデルが常に基底真理に結びついたある誤差内で推定を生成することを証明するために、ニューラルネットワークの検証を用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 23:09:53 GMT)
Mapping New Informal Settlements using Machine Learning and Time Series
Satellite Images: An Application in the Venezuelan Migration Crisis [2.2] 2014年以降、経済的に荒廃した国から逃れるために、約200万人のベネズエラ人がコロンビアに逃亡している。
非政府組織と地方自治体は、急速に成長する移民コミュニティを特定し、評価し、監視するという課題に直面している。
本稿では,機械学習と一般公開されたSentinel-2時系列衛星画像を用いて,新たに出現する非公式な居住地を見つけるための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 02:35:56 GMT)
A Note on Optimizing the Ratio of Monotone Supermodular Functions [2.2] 2つの超モジュラー関数の比率を最小化(または最大化)する問題に対して、クエリ数で有界近似比が達成されないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 04:00:21 GMT)
Active Learning: Problem Settings and Recent Developments [2.2] 本稿では,アクティブラーニングの基本的課題と最近の研究動向について述べる。
特に,ラベリング用データからサンプルを選択する学習獲得関数の研究,アクティブ学習アルゴリズムに関する理論的研究,逐次データ取得のための停止基準について注目する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 00:56:31 GMT)
Time-Continuous Energy-Conservation Neural Network for Structural
Dynamics Analysis [2.1] 物理法則を尊重するエネルギー保存ニューラルネットワークの新しいファミリーが導入された。
提案モデルでは,システムエネルギーをニューラルネットワークの最終層として利用する。
ケーススタディとして,現実的な地震記録を用いて3層建物地震シミュレーションを行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 01:00:56 GMT)
A comparative evaluation of machine learning methods for robot
navigation through human crowds [1.9] ニューヨークのグランドセントラル駅で撮影した監視ビデオから収集された群集移動データセットのパスファインディング/予測および強化学習アプローチを比較します。
その結果,最先端の動作予測技術を用いたパスフィンディングに対して,最先端の強化学習アプローチが強い優位性を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 09:40:47 GMT)
Automated Multi-Channel Segmentation for the 4D Myocardial Velocity
Mapping Cardiac MR [1.9] 4次元(4d)左室心筋速度マッピング(mvm)は、心磁気共鳴(cmr)技術である。
本稿では,これらのCMRマルチチャネルデータに基づく標準U-Net手法を改善する新しいフレームワークを提案する。
提案するネットワークは, シングルチャネルデータで訓練された標準U-Netネットワークと比較して, 性能が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:15:55 GMT)
A Lightweight Neural Model for Biomedical Entity Linking [1.8] 本論文では,生物医学的実体連携のための軽量ニューラル手法を提案する。
本手法では,アライメント層とアライメント機構を用いて参照とエンティティ名の違いをキャプチャする。
私達のモデルは標準的な評価のベンチマークの前の仕事と競争です。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 10:34:37 GMT)
Continuous Gesture Recognition from sEMG Sensor Data with Recurrent
Neural Networks and Adversarial Domain Adaptation [1.7] 移動手首と非移動手首のジェスチャー認識において経験的な結果を示す。
RNNによる連続ジェスチャー認識にドメイン適応技術を加えることで、被験者間の移動能力が向上することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 09:24:37 GMT)
A Case For Adaptive Deep Neural Networks in Edge Computing [1.7] 本稿では,エッジコンピューティングにおいて適応型ディープニューラルネットワーク(DNN)が存在するかを検討する。
その結果,ネットワーク条件がCPUやメモリ関連動作条件よりもDNNの性能に影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 14:27:36 GMT)
Investigating ADR mechanisms with knowledge graph mining and explainable
AI [1.6] 副作用薬物反応は、ランダム化臨床試験およびポストマーケティング薬局の監視の中で特徴付けられる。
知識グラフは、単純で説明可能なモデルがADRに起因するかどうかの薬物を区別することを可能にする多様な機能を提供します。
ほとんどの識別的特徴は、さらにADR機構を研究するのに良い候補であると考えられる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:59:25 GMT)
An Assessment of the Usability of Machine Learning Based Tools for the
Security Operations Center [1.5] 2024年までに、セキュリティオペレーションセンター(SOC)の80%は、機械学習(ML)ベースのソリューションを使用してオペレーションを強化します。
本研究は,mlベースのツールを用いた最初の実地ユーザビリティアセスメントの結果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 15:17:18 GMT)
LIREx: Augmenting Language Inference with Relevant Explanation [1.5] 自然言語説明(NLE)は、アノテータがラベルをデータインスタンスに割り当てる際の有理性を識別するデータアノテーションの一種である。
nlesは人間の推論をより良く捉えているが、自然言語推論にはあまり役に立たない。
我々は、論理型説明生成器とインスタンスセレクタの両方を組み込んで、関連するNLEのみを選択する新しいフレームワーク LIREx を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 18:49:29 GMT)
Deep Learning of Cell Classification using Microscope Images of
Intracellular Microtubule Networks [1.5] 微小管網 (microtubule network, mts) は、様々な化学物質の存在を示す細胞の構成要素である。
人間の専門家は、細胞の化合物曝露のレベルを認識することは困難です。
異なるレベルの化学物質曝露を認識するタスクは、ニューラルネットワークによって人間の専門家よりはるかにうまく処理できることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 09:32:18 GMT)
A Deep Graph Neural Networks Architecture Design: From Global
Pyramid-like Shrinkage Skeleton to Local Topology Link Rewiring [1.5] 本稿では,大域的モデル収縮,重み展開,リンクの重み付けを含む,臨界表現率に基づく3ピペリントレーニングフレームワークを提案する。
ネットワークトポロジにおけるモジュラリティ(クラスタリング)現象の理由を分析し、潜在的な誤った重み付きリンクを再配線するために使用します。
GNNのアーキテクチャ設計は、動的および位相空間的な側面からGNNの表現性を検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 03:14:31 GMT)
Automated 3D cephalometric landmark identification using computerized
tomography [1.4] 頭蓋骨の形状を代用する3次元頭蓋骨計測のランドマークの同定は、頭蓋骨計測の基本的なステップである。
近年,ディープラーニング(dl)を用いた2次元頭部画像の自動ランドマーク作成が大きな成功を収めているが,80以上のランドマークに対する3次元ランドマークは,まだ満足のいくレベルには達していない。
本論文では,匿名化されたランドマークデータセットと対のCTデータを取り除いた,半教師付き3次元ランドマーク用DL法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 07:29:32 GMT)
Study on the Large Batch Size Training of Neural Networks Based on the
Second Order Gradient [1.4] 深層ニューラルネットワーク(DNN)における大規模バッチサイズのトレーニングは、よく知られた「一般化ギャップ」を持ち、非常に一般化性能の低下を引き起こす。
本稿では,nnの勾配,パラメータ更新ステップ長,損失更新ステップ長といった基本構造特性の異なるバッチサイズにおける進化について,理論と実験を組み合わせて検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 08:43:15 GMT)
Scission: Performance-driven and Context-aware Cloud-Edge Distribution
of Deep Neural Networks [1.3] 本稿では,対象とするデバイス,エッジ,クラウドリソースのセット上で,ディープニューラルネットワーク(DNN)の自動ベンチマークを行うツールであるScisionを提案する。
意思決定のアプローチは、ターゲットリソースのハードウェア機能を活用することによって、コンテキスト認識である。
Scissionのベンチマークのオーバーヘッドにより、リアルタイムではなく、定期的に運用上の変更に対応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:45:55 GMT)
Neurosymbolic AI: The 3rd Wave [1.1] AIの信頼、安全性、解釈可能性、説明責任に関する懸念は、影響力のある思想家によって提起された。
多くは、知識表現と推論を深層学習に統合する必要性を認識している。
ニューラル・シンボリック・コンピューティングは、推論と説明可能性を備えた堅牢な学習をニューラルネットワークで組み合わせようとする研究の活発な領域である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 23:21:05 GMT)
Optimizing the Parameters of A Physical Exercise Dose-Response Model: An
Algorithmic Comparison [1.0] 本研究の目的は,運動生理学の分野で用いられる一般的な非線形線量応答モデルのパラメータを適合させるタスクを与えられたとき,局所的および大域的最適化アルゴリズムの堅牢性と性能を比較することである。
また,1000回以上の実験結果から,局所探索アルゴリズムと比較してモデル適合性とホールドアウト性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 22:06:35 GMT)
Correlation Minor Norms, Entanglement Detection and Discord [0.9] 本研究では,量子相関測定と相関行列構築に基づく絡み合い検出手法を開発した。
その後、相関行列は相関小ノルムと呼ばれるパラメータの族を定義するために使用され、絡みを検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:31:36 GMT)
Sparse Signal Models for Data Augmentation in Deep Learning ATR [0.9] ドメイン知識を取り入れ,データ集約学習アルゴリズムの一般化能力を向上させるためのデータ拡張手法を提案する。
本研究では,空間領域における散乱中心のスパース性とアジムタル領域における散乱係数の滑らかな変動構造を活かし,過パラメータモデルフィッティングの問題を解く。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 21:46:33 GMT)
Leveraging Transfer Learning for Reliable Intelligence Identification on
Vietnamese SNSs (ReINTEL) [0.9] 単言語モデルと多言語事前学習モデルの両方を利用する。
我々のチームはプライベートテストセットのROC-AUC測定値で0.9378を達成しました。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 15:10:07 GMT)
Infrastructure for Artificial Intelligence, Quantum and High Performance
Computing [0.6] これらの分野の研究者は、コンピューティングインフラストラクチャへのアクセスに依存しているが、これらのリソースは不足しており、通常は彼らの研究を支援するサイロ化されている。
本稿では、コンピュータ科学研究を支援するために、いくつかの能力の収束を認識するコンピューティングインフラに対するより総合的なアプローチが必要であると論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 22:41:24 GMT)
Generative Deep Learning Techniques for Password Generation [0.5] パスワード推測に照らして,深層学習モデルと確率ベースモデルの幅広い収集について検討した。
本研究では,最先端サンプリング性能を示す変分オートエンコーダを用いた新しい生成深層学習モデルを提案する。
我々は、よく知られたデータセット上の統一制御フレームワークにおいて、徹底的な経験分析を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 20:43:19 GMT)
Reduction in the complexity of 1D 1H-NMR spectra by the use of Frequency
to Information Transformation [0.4] 周波数情報変換(FIT)を提示し、以前に使用した手法と比較する(SPUTNIK)。
同じ分子の異なるスペクトルは、言い換えれば、互いに似ているが、異なる分子のスペクトルは互いにより異なるように見える。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 21:08:35 GMT)
A Hybrid Graph Neural Network Approach for Detecting PHP Vulnerabilities [0.4] DeepTectiveはGated Recurrent UnitsとGraph Convolutional Networksを組み合わせて脆弱性を検出するハイブリッド技術である。
我々は、DeepTectiveを評価し、確立された合成データセットとGitHubから収集された新しい実世界のデータセットのアートの状態と比較する。
実験の結果、DeepTectiveは合成データセットのほぼ完全な分類を達成し、現実的なデータセットのF1スコアは88.12%であった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 10:17:53 GMT)
AIST: An Interpretable Attention-based Deep Learning Model for Crime
Prediction [0.3] AISTは、犯罪予測のための注意ベースの解釈可能なSテンポラルネットワークです。
AISTは、特定の犯罪カテゴリの動的空間依存性と時間パターンをモデル化する。
実験では,実データを用いた精度と解釈の両面で,モデルの優越性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 03:01:15 GMT)
A Bayesian analysis of classical shadows [0.3] ベイズ平均推定(BME)のレンズによる古典的影の研究
数値データの直接検定では、BMEは平均誤差が著しく低いが、古典的な影は特定の状況において著しく精度が高い。
本稿では,古典的影の次元依存性と状態特異的最適性をうまくエミュレートする観測可能な擬似様相を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 14:45:18 GMT)
A connection between the pattern classification problem and the General
Linear Model for statistical inference [0.2] 両方のアプローチ、すなわち。
GLM および LRM は、異なったドメイン、観察およびラベル ドメインに適用します。
より洗練された予測アルゴリズムに基づく統計的検査を導出する。
MLEベースの推論は、残留スコアを採用し、実際の(実際の)エラーのより良い推定を計算するために上界を含む。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 12:26:26 GMT)
Backdoor Attacks on Federated Meta-Learning [0.2] 我々は,バックドア攻撃によるメタラーニングの効果を分析した。
本稿では,その特徴の類似性から入力のクラスが予測されるネットワークに触発された防御機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:15:58 GMT)
S3CNet: A Sparse Semantic Scene Completion Network for LiDAR Point
Clouds [0.2] S3CNetはスパース畳み込みに基づくニューラルネットワークで、単一で統一されたLiDARポイントクラウドからセマンティックに完了したシーンを予測する。
提案手法は,Semantic KITTI ベンチマークを用いて,3次元課題における全ての課題に対して優れることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 20:14:41 GMT)
Self-consistency of optimizing finite-time Carnot engines with the
low-dissipation model [0.1] EMPの有限時間等温過程の最適運転時間は、逆比スケールの有効な状態内にいなければならないことを示す。
正確なEMPは、よく知られた有界な $eta_mathrmC/(2-eta_mathrmC/(2-eta_mathrmC/(2-eta_mathrmC/(2-eta_mathrmC/(2-eta_mathrmC/(2-eta_mathr mC/)を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 05:08:02 GMT)
Teaching quantum computing with an interactive textbook [0.1] 量子コンピューティングは、今後数十年間に大きなアドバンテージを提供すると約束する技術だ。
この技術はまだプロトタイプ段階だが、ここ数年、これらのプロトタイプデバイスの多くが一般公開されている。
これは、量子ハードウェアの使用とテストに必要なソフトウェアをオープンソースで開発することに伴うものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 11:39:43 GMT)
Learning active learning at the crossroads? evaluation and discussion [0.0] アクティブラーニングは、人間の専門家がラベルを付けるのに役立つサンプルを予測することで、アノテーションコストを削減することを目指しています。
常にすべてのアプリケーションで他のすべてを上回る最高のアクティブ学習戦略はありません。
本稿では,最近のメタ学習アルゴリズムとマージンサンプリングを用いて学習した戦略を20のデータセットで比較したベンチマーク結果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 10:35:43 GMT)
Predictive K-means with local models [0.0] 予測クラスタリングは、2つの世界のベストを獲得しようとします。
この手法を用いて2つの新しいアルゴリズムを提案し、予測性能に競争力があることを様々なデータセットで示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 10:49:36 GMT)
Using Spatio-temporal Deep Learning for Forecasting Demand and
Supply-demand Gap in Ride-hailing System with Anonymized Spatial Adjacency
Information [0.0] 空間隣接情報を用いた配車システムにおいて,需要と需給ギャップを予測するための新しい時間的深層学習アーキテクチャを提案する。
開発したアーキテクチャは実世界のデータセットでテストされ、我々のモデルは従来の時系列モデルよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 11:22:14 GMT)
Transfer Learning Through Weighted Loss Function and Group Normalization
for Vessel Segmentation from Retinal Images [0.0] 血管の血管構造は緑内障や糖尿病網膜症などの網膜疾患の診断に重要である。
深層学習とトランスファー学習を併用した網膜血管のセグメンテーション手法を提案する。
提案手法は,他の手法よりもセグメンテーション精度が高い。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 20:34:48 GMT)
The Last State of Artificial Intelligence in Project Management [0.0] プロジェクトマネジメント(PM)分野におけるAIの適用は、等しく進展していない。
この体系的なレビューは、Web of Science、Science Direct、およびGoogle Scholarデータベースを使用して関連論文を特定しました。
その結果、PMにおけるAIの適用は初期段階にあり、AIモデルは複数のPMプロセスには適用されていないことが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 05:10:08 GMT)
Squeezing as a resource to counteract phase diffusion in optical phase
estimation [0.0] 位相情報を符号化する前にノイズが発生する状況を分析する。
ノイズ後のプローブのスクイーズが推定手法の感度を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 15:35:49 GMT)
Semantic-based Distance Approaches in Multi-objective Genetic
Programming [0.0] 多目的GP(Multi-Objective (MO) GP)における3種類の意味論の比較を行う。
1つの意味論的手法であるセマンティック類似性に基づくクロスオーバー(SSC)は、単目的GPから借用される。
また, (ii) セマンティック・ベース・ディスタンス(Semantic-based Distance) と (iii) Pivot similarity SDO の2つの手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 20:31:59 GMT)
Revisiting Linformer with a modified self-attention with linear
complexity [0.0] 時間・空間の線形複雑性を考慮した自己保持の代替法を提案する。
この方法は長いシーケンスで機能するので、音声だけでなく画像にも使用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 13:23:29 GMT)
Quantum estimation of coupling strengths in driven-dissipative
optomechanics [0.0] 我々は局所量子推定理論を利用して、駆動散逸光学系における線形および二次結合強度の測定を行う。
モデルパラメータの実験的に現実的な値に対して、線形結合強度は二次的な値よりも推定がかなり容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 11:33:51 GMT)
Quantum circuits of CNOT gates [0.0] CNOTゲートが生成する量子回路の構造について詳細に検討する。
CNOT回路が完全に分解された状態に作用するときに有用な絡み合った状態を生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:12:46 GMT)
Quantum Steering Ellipsoid Volume as a Measure on the Two-Qubit States
and Associated Separability and Absolute Separability Ratios [0.0] 分離可能な状態に対する測度の積分の比率は、すべての状態に対する積分の0.0288と見積もる。
これは、$frac833 = frac233 cdot 11 approx 0.242424$と$frac25341=frac5211 cdot 31 approx 0.0733138$のかなり大きな分離率(確率)と対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 18:40:08 GMT)
Quantum Algorithm for Simulating Single-Molecule Electron Transport [0.0] 単一分子接合による電子電流を効率的に計算する量子アルゴリズムを提案する。
分子の異なる電荷状態間のビブロニック遷移をシミュレートするためにプログラムされた量子コンピュータは、逐次電子移動率と電流を計算するのに使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:53:14 GMT)
Predicting Generalization in Deep Learning via Metric Learning -- PGDL
Shared task [0.0] 本報告では,大会の8位を達成したユーザEmphsmeznarが提出したソリューションについて述べる。
提案手法では、単純なメトリクスを作成し、提供されたデータセット上での自動テストと最適な組み合わせを見つけ、入力ニューラルネットワークアーキテクチャの様々な特性の組み合わせが、それらの一般化の予測にどのように役立つかを検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 17:59:13 GMT)
Precise determination of low energy electronuclear Hamiltonian for
LiY$_{1-x}$Ho$_{x}$F$_{4}$ [0.0] 光学分光法を用いて、希土類量子磁石LiY$_1-x$Ho$_x$F$4$の最低結晶場エネルギーを測定する。
6mathrmLi$と7mathrmLi$同位体によるエネルギー準位分裂と、非等間隔の超微細遷移を観測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:56:38 GMT)
Optimal transport for vector Gaussian mixture models [0.0] ガウス混合模型をベクトル化し,そのモデルに対する最適物質移動に関する問題を考察する。
最適な質量輸送にベクトルガウス混合物を使用することの利点は、計算効率と構造を維持する能力を含む。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:46:08 GMT)
One-Pixel Attack Deceives Automatic Detection of Breast Cancer [0.0] 1ピクセルの攻撃は、実際の腫瘍データセットを持つ実際のシナリオで実証される。
その結果,スライド画像全体の1ピクセルの小さな修正が診断に影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 09:42:34 GMT)
On the two-dimensional quantum confined Stark effect in strong electric
fields [0.0] ディリクレ境界条件を持つ2次元有界領域上のスターク・ハミルトニアンを考える。
強い電場限界では、ある局所凸条件の下では、低次固有値の3次元展開が導かれる。
このことは、励起が電場方向によって決定されるある点における境界曲率の平方根に比例することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 18:33:58 GMT)
Observation of Pauli Crystals [0.0] 最大6粒子の連続系におけるパウリ原理の直接観測について報告する。
いわゆるパウリ結晶は高次相関の表れである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:22:36 GMT)
Nuclear clocks for testing fundamental physics [0.0] 低エネルギーで長寿命な229ドルThの異性体は、物理学者の多分野のコミュニティを刺激し続けている。
電子シェルの共鳴に基づいて高精度な原子時計を作ることができる。
核時計は、物理学の基本原理の高度に敏感なテストの機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 22:45:59 GMT)
Noisy quantum input loophole in measurement-device-independent
entanglement witnesses [0.0] 測定デバイスに依存しない絡み合い目撃者(MDI-EWs)は、間違った測定下であっても偽の絡み合いを決して検出しない。
非一様・絡み合い雑音の文脈では,MDI-EWでも偽絡み検出が可能であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 17:13:10 GMT)
Measuring Diversity in Heterogeneous Information Networks [0.0] 異種情報ネットワーク(HIN)への多様性対策の多種族適用のための公式な枠組みを開発する。
これにより、分類や配置のシステムから、ネットワークによってより良くモデル化できるより複雑な関係まで、多様性対策の適用が拡張される。
本稿では,レコメンデータシステムとソーシャルメディア研究の分野における,これらの新しい観測機器の有用性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 12:23:01 GMT)
Latent-CF: A Simple Baseline for Reverse Counterfactual Explanations [0.0] 質の高い説明は公平性を評価するための第一歩である。
それらを製造するためのベースラインを見つけることが重要です。
潜在空間の反事実生成は,基本特徴勾配降下手法の速度と,より複雑な特徴空間指向手法によって生成された反事実の真正性との間にバランスをとることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 22:35:42 GMT)
Laser stabilization to a cryogenic fiber ring resonator [0.0] 極低温におけるファイバベースリング共振器について検討した。
我々のシステムは、結晶シリコンよりもはるかに低い約3.55ドルKの1次非感温点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 12:19:25 GMT)
L\'evy walks derived from a Bayesian decision-making model in
non-stationary environments [0.0] 学習は,非定常環境における意思決定における信頼度の変化を引き起こす。
ベイズ推論における学習と忘れの影響を紹介するアルゴリズムを提案する。
ブラウンの散歩は普遍的にL'evyになった高信頼性と低信頼状態の混合を歩きます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 10:59:22 GMT)
Knowledge Graphs in Manufacturing and Production: A Systematic
Literature Review [0.0] 製造と生産におけるナレッジグラフは、生産ラインをより効率的で柔軟にし、高品質の出力を目指しています。
これにより、知識グラフは企業が産業の4.0の目標に達するのを魅力的にしている。
この分野の既存の研究は非常に予備的であり、ナレッジグラフをどのように適用できるかを分析する研究がさらに必要である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:15:28 GMT)
Inhomogeneity induced shortcut to adiabaticity in Ising chains with
long-range interactions [0.0] 局所時間依存の不均一性で設計されたクエンチはスペクトルのギャップを生じさせる。
非均一な前方運動が特性的交叉速度よりも遅い場合にのみ、欠陥のない断熱遷移が得られることを示す。
この効果は、長距離相互作用を持つ系における効率的な断熱量子状態の準備に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 10:25:56 GMT)
Information Constraints for Scalable Control in a Quantum Computer [0.0] 本稿では,情報の観点から,量子制御系の制約について論じる。
量子ビットのサイズは重要なシステムパラメータであると推測される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:20:58 GMT)
Hybridized defects in solid-state materials as artificial molecules [0.0] 本稿では, 固体中の人工分子の形成について紹介し, 量子光電子物質の制御における新たな自由度を導入する。
面欠陥対 CH$_textrmB$-CH$_textrmB$ と面欠陥対 C$_textrmB$-C$_textrmB$ のエネルギーを計算する。
我々は、C$_textrmB$とV間の距離を変化させることで、この化学自由度の応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:00:02 GMT)
High-Resolution Imaging of Cold Atoms through a Multimode Fiber [0.0] 直径230ドルの多モード光ファイバは、真空室から冷却原子を誘導する。
システムは、低温原子が光学キャビティ、超伝導回路、または光学アクセスを制限する光学デバイスと結合するハイブリッド量子工学プラットフォームに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:52:03 GMT)
Generalised expression of the noise figure of phase sensitive amplifiers
for an arbitrary number of modes [0.0] 位相感度増幅器(PSA)はノイズのない増幅が可能であり、すなわち0dBの量子制限ノイズフィギュア(NF)を示す。
ここでは、任意の数の非線形結合モードに有効であるPSA NFの一般的な解析量子導出を行う。
相互作用量子モードに対応する6つの波の場合のこの表現の有用性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 15:49:33 GMT)
Evaluation of deep learning-based myocardial infarction quantification
using Segment CMR software [0.0] 本研究は,Segment Cardiovascular magnetic resonance (CMR) ソフトウェアにおける深部学習を用いて,心筋梗塞 (MI) の大きさの定量化の自動化に関する予備研究である。
MIの大きさを実験的に評価したところ, ネットワークを用いた結果の50%以上(平均梗塞傷量), 75%以上(平均梗塞量), 65%(平均微小血管閉塞率)は, 専門的記述に基づく結果とほぼ一致していた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:49:50 GMT)
Efficient numerical simulation of complex Josephson quantum circuits [0.0] ジョセフソン量子回路の近似数値シミュレーションのための新しい理論的枠組みを提案する。
このフレームワークに基づくシミュレーションは、定量的解析に到達できない複雑さと回路サイズへのアクセスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:29:58 GMT)
Edge Entropy as an Indicator of the Effectiveness of GNNs over CNNs for
Node Classification [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をグラフベースのデータに拡張する。
質問は、CNN上でGNNの基本的なグラフ構造がどの程度のパフォーマンス向上をもたらすかということです。
エッジエントロピーを導入し,CNNに対するGNNの性能向上のための指標としての評価を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 02:07:38 GMT)
Distributed Injection-Locking in Analog Ising Machines to Solve
Combinatorial Optimizations [0.0] OIMの位相同期を加速するために, 回路内における注入同期振動の分布について提案した。
提案手法の意義はEDAツールにおける広範囲なシミュレーションにより理論的に検証・検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 05:46:27 GMT)
Clustering with Iterated Linear Optimization [0.0] 本稿では,Max k-Cut問題の半定プログラム緩和を用いたクラスタリング手法を提案する。
このアプローチは、反復線形最適化を用いてSDPの解を丸める新しい手法に基づいている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 19:01:13 GMT)
Charging a quantum battery via non equilibrium heat current [0.0] 量子系が熱勾配を受けると、いわゆる非平衡定常状態(NESS)に入ることによって、定常な非平衡熱電流を維持することができる。
NESSは、量子熱エンジンの燃料として利用される熱力学資源を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 15:35:14 GMT)
CMOS Quantum Computing: Toward A Quantum Computer System-on-Chip [0.0] CMOS技術は、単一チップ上の制御回路と読み出し回路との量子ビットの統合の可能性を秘めている。
これにより、大規模量子コンピューティングシステムの実現の道が開ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 15:36:17 GMT)
Building domain specific lexicon based on TikTok comment dataset [0.0] それまでの研究では、例えば、Valence、Arousal、Dominance of sentenceに基づく文の感情傾向の分析など、英語の感情分析に焦点が当てられていた。
本稿では,ドメイン固有辞書を構築する手法を試みた。
モデルは感情的な傾向の中国語の単語を分類できます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 07:26:43 GMT)
Beyond kinetic harm and towards a dynamic conceptualization of
cyberterrorism [0.0] 20年以上にわたる議論の後、サイバーテロという概念はいまだに混乱に悩まされている。
本稿は、この用語の発展を地図化し、議論を形作ったコミュニティを整理した総合的なレビューの結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 16:23:11 GMT)
Ballistic-to-diffusive transition in spin chains with broken
integrability [0.0] 境界駆動型XXZスピンチェーンにおける可積分性の弱い破壊によって誘起される弾道-拡散遷移について検討する。
本結果は,行列積演算子の数値シミュレーションに基づいて,摂動解析計算に一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Dec 2020 21:10:16 GMT)