Fundamental Limits and Tradeoffs in Invariant Representation Learning [99.2] 多くの機械学習アプリケーションは、2つの競合する目標を達成する表現を学習する。
ミニマックスゲーム理論の定式化は、精度と不変性の基本的なトレードオフを表す。
分類と回帰の双方において,この一般的かつ重要な問題を情報論的に解析する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 15:24:04 GMT)
A Random Matrix Analysis of Random Fourier Features: Beyond the Gaussian
Kernel, a Precise Phase Transition, and the Corresponding Double Descent [85.8] 本稿では、データサンプルの数が$n$である現実的な環境で、ランダムフーリエ(RFF)回帰の正確さを特徴付けます。
この分析はまた、大きな$n,p,N$のトレーニングとテスト回帰エラーの正確な推定も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 06:28:07 GMT)
OpenHoldem: An Open Toolkit for Large-Scale Imperfect-Information Game
Research [82.1] OpenHoldemは、NLTHを用いた大規模不完全情報ゲーム研究のための統合ツールキットです。
1)異なるNLTH AIを徹底的に評価するための標準化された評価プロトコル、2)NLTH AIのための3つの公的に利用可能な強力なベースライン、3)公開NLTH AI評価のための使いやすいAPIを備えたオンラインテストプラットフォーム。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 14:23:46 GMT)
Scattering data and bound states of a squeezed double-layer structure [77.3] 2つの平行な均質層からなる構造は、その幅が$l_j$と$l_j$であり、それらの間の距離が$r$を同時に0に縮めるように、極限において研究される。
非自明な有界状態の存在は、ディラックのデルタ関数の微分の形で圧縮ポテンシャルの特別な例を含む、スクイーズ極限で証明される。
有限系の有限個の有界状態から、一個の有界状態が圧縮された系で生き残るシナリオを詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 16:09:03 GMT)
$O(n)$ Connections are Expressive Enough: Universal Approximability of
Sparse Transformers [71.3] 注意層ごとに$O(n)$接続しか持たないスパース変換器は、$n2$接続を持つ高密度モデルと同じ関数クラスを近似できることを示す。
また、標準NLPタスクにおいて、異なるパターン・レベルの違いを比較検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 07:16:15 GMT)
Learning by Fixing: Solving Math Word Problems with Weak Supervision [70.6] 数学用語問題(mwps)の従来のニューラルネットワークソルバは、完全な監視によって学習され、多様なソリューションを生み出すことができない。
MWPを学習するためのテキスト弱教師付きパラダイムを提案する。
この手法は最終回答のアノテーションのみを必要とし、単一の問題に対して様々な解決策を生成できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 03:10:21 GMT)
Lexically-constrained Text Generation through Commonsense Knowledge
Extraction and Injection [62.1] 我々は、ある入力概念のセットに対して妥当な文を生成することを目的としているcommongenベンチマークに焦点を当てる。
生成したテキストの意味的正しさを高めるための戦略を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 23:23:40 GMT)
ResiliNet: Failure-Resilient Inference in Distributed Neural Networks [56.3] ResiliNetは、分散ニューラルネットワークにおいて物理ノード障害に耐性を持たせるためのスキームである。
Failoutは、ドロップアウトを使用したトレーニング中の物理ノード障害条件をシミュレートし、分散ニューラルネットワークのレジリエンスを改善するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 08:08:17 GMT)
Political Posters Identification with Appearance-Text Fusion [49.6] 外観特徴とテキストベクトルを効率的に活用し, 政治ポスターを高精度に分類する手法を提案する。
この作品の大半は、特定の政治イベントのプロモーションとして機能するように設計された政治ポスターに焦点を当てている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 16:14:51 GMT)
Uncertainty-Aware Label Refinement for Sequence Labeling [47.7] 長期ラベル依存性をモデル化する新しい2段階ラベルデコードフレームワークを提案する。
ベースモデルはまずドラフトラベルを予測し、次に新しい2ストリーム自己アテンションモデルはこれらのドラフト予測を洗練します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 06:56:59 GMT)
An Information-Theoretic Framework for Unifying Active Learning Problems [44.8] 本稿では,アクティブラーニング問題を統合するための情報理論的枠組みを提案する。
まず、既存のLSEアルゴリズムを推定する新しいアクティブ学習基準を紹介します。
LSEとBOの関係を利用して、BOのための競合情報理論獲得関数を設計する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 14:22:48 GMT)
SMART Frame Selection for Action Recognition [43.8] 良いフレームを選択することは、トリミングされたビデオ領域でもアクション認識のパフォーマンスに役立ちます。
本稿では,フレームの選択を一度に行うのではなく,共同で検討する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 12:24:00 GMT)
Amodal Segmentation Based on Visible Region Segmentation and Shape Prior [43.4] 本稿では,人間の行動を模倣し,学習の曖昧さを解決する枠組みを提案する。
本モデルでは,可視領域に集中し,記憶に先立つ形状を利用してアモーダルマスクを推定する。
実験の結果,提案モデルが既存の最新手法を上回っていることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 13:24:36 GMT)
Sample Complexity of Adversarially Robust Linear Classification on
Separated Data [41.3] 対向的堅牢性を伴う学習の複雑さについて考察する。
非常に分離されたデータの場合、$o(frac1n)$の収束率は達成可能である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 22:04:59 GMT)
MLS: A Large-Scale Multilingual Dataset for Speech Research [37.8] データセットは、LibriVoxの読み出しオーディオブックに由来する。
英語の約44.5K時間と、他の言語で約6K時間を含む8つの言語で構成されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 09:18:21 GMT)
Inexact-ADMM Based Federated Meta-Learning for Fast and Continual Edge
Learning [27.5] エッジノードが先行タスクからのナレッジ転送を支援するメタモデルを共同学習する,プラットフォーム支援型フェデレーション型メタラーニングアーキテクチャを提案する。
ADMM-FedMetaの収束特性、迅速な適応性能、および事前知識伝達の効果の観点から、包括的な分析を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 21:02:45 GMT)
Accelerating Distributed Online Meta-Learning via Multi-Agent
Collaboration under Limited Communication [24.6] マルチエージェントオンラインメタラーニングフレームワークを提案し、同等の2レベルのネストオンライン凸最適化(OCO)問題としてキャストする。
エージェントタスク平均的後悔の上限を特徴づけることで、マルチエージェントオンラインメタラーニングの性能は、限られた通信によるメタモデル更新において、エージェントが分散ネットワークレベルのOCOからどれだけの恩恵を受けられるかに大きく依存していることを示す。
我々は、最適なシングルエージェント後悔$O(sqrtT)$上の$sqrt1/N$の速度アップの要因が$の後に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 19:26:22 GMT)
Ekya: Continuous Learning of Video Analytics Models on Edge Compute
Servers [20.5] 継続的学習は、新しいデータ上で定期的にモデルをトレーニングすることで、データのドリフトを処理する。
私たちの仕事は、エッジサーバ上のタスクの推論と再トレーニングを共同でサポートするという課題に対処します。
Ekyaはこのトレードオフを複数のモデルに分散させ、マイクロプロファイラを使用して、リトレーニングによって最も利益を得るモデルを特定します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 00:29:22 GMT)
A review of on-device fully neural end-to-end automatic speech
recognition algorithms [20.5] デバイス上での各種自動音声認識アルゴリズムとその最適化手法について検討する。
完全ニューラルネットワークのエンドツーエンド音声認識アルゴリズムが提案されている。
従来のアルゴリズムと比較して,それらの構造,性能,利点を広く論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 08:27:51 GMT)
Towards Coarse and Fine-grained Multi-Graph Multi-Label Learning [20.2] マルチグラフマルチラベル学習(textscMgml)は、複数のグラフを含むラベル付きバッグのセットからマルチラベルを学ぶことを目的とした、教師付き学習フレームワークである。
グラフ上で直接学習モデルを構築し、textitcoarse(別名)の両方でラベル予測を可能にするcfMGMLを提案する。
bag) レベルとテキスト細粒度(別名。
それぞれのバッグにグラフ)レベル。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 10:34:21 GMT)
Confused Modulo Projection based Somewhat Homomorphic Encryption --
Cryptosystem, Library and Applications on Secure Smart Cities [19.5] CMP-SWHEという混同モジュロ射影定理に基づく、ややホモモルフィックな暗号暗号システムのシングルサーババージョンを提案する。
クライアント側では、元のデータは増幅、ランダム化、紛らわしい冗長性の設定によって暗号化される。
サーバー側で暗号化されたデータを操作することは、元のデータを操作することと同等です。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 14:20:56 GMT)
Holistic Multi-View Building Analysis in the Wild with Projection
Pooling [18.9] 細粒度構造属性に関連する6つの異なる分類課題に対処する。
このようなリモート・ビルディング・アナリティクスの問題に対処することは、都市景観の大規模データセットの増大により、最近になって可能になった。
9674棟の49426画像(トップビューとストリートビュー)からなる新しいベンチマークデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 20:59:07 GMT)
A Systematic Evaluation of Object Detection Networks for Scientific
Plots [17.9] PlotQAデータセット上で、様々なSOTAオブジェクト検出ネットワークの精度をトレーニングし比較する。
0.5の標準IOU設定では、ほとんどのネットワークはプロット内の比較的単純な物体を検出する場合、mAPスコアが80%以上である。
しかし、パフォーマンスは0.9のより厳格なIOUで評価されると大幅に低下し、最高のモデルでmAPは35.70%となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 07:37:10 GMT)
Learn and Transfer Knowledge of Preferred Assistance Strategies in
Semi-autonomous Telemanipulation [16.3] 我々は、新しい嗜好認識型知識学習アプローチを開発する。
補助選好モデルは、人間が好む援助を学習する。
また,異なるロボットハンド構造間で好みの知識を伝達する知識伝達手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 20:21:40 GMT)
Multi-Decoder Attention Model with Embedding Glimpse for Solving Vehicle
Routing Problems [14.6] 本稿では,車両経路問題に対する構造学習のための新しい深層強化学習手法を提案する。
特に、マルチデコーダアテンションモデル(MDAM)を提案し、複数の多様なポリシーを訓練します。
MDAMの多様性を完全に活用するために、カスタマイズされたビームサーチ戦略が設計されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 09:32:13 GMT)
Inductive Graph Neural Networks for Spatiotemporal Kriging [13.7] ネットワーク/グラフ構造上のアンサンプリングセンサのデータを復元するインダクティブグラフニューラルネットワークモデルを開発した。
複数の実世界の時間的データセットに対する実験結果から,本モデルの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 16:09:16 GMT)
No Shadow Left Behind: Removing Objects and their Shadows using
Approximate Lighting and Geometry [13.3] 現在の塗り絵ベースのメソッドは、オブジェクト自体を削除し、影を残します。
我々は,キャスターとともに影を取り除くための深層学習パイプラインを導入する。
パイプラインを合成レンダリングデータでトレーニングし、合成シーンと実際のシーンの両方で質的および定量的な結果を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 01:05:40 GMT)
Consolidated Dataset and Metrics for High-Dynamic-Range Image Quality [13.3] 4,000以上の画像を持つ統一フォトメトリック画像品質データセット(UPIQ)を作成します。
リアライメントされた品質スコアは、すべてのデータセットで同じ統一品質スケールを共有します。
輝度認識画像圧縮におけるデータセットの有用性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 18:53:59 GMT)
T-GAP: Learning to Walk across Time for Temporal Knowledge Graph
Completion [13.2] 時間的知識グラフ(TKG)は、静的知識グラフとは対照的に、本質的に現実世界の知識の過渡的な性質を反映している。
エンコーダとデコーダにおける時間情報とグラフ構造の両方を最大限に活用するTKG補完の新しいモデルであるT-GAPを提案する。
本実験は、T-GAPが最先端のベースラインに対する優れた性能を達成し、目に見えないタイムスタンプによるクエリに有能に一般化することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 04:45:32 GMT)
Minimax Strikes Back [10.5] Deep Reinforcement Learningは、多くの完全な情報ゲームで超人的なプレイレベルに達します。
我々は、MCTSの代わりにMinimaxアルゴリズムを用いてDRLに別のアプローチを採り、ポリシーではなく状態の評価のみを学習する。
私たちは、複数のゲームでは、学習パフォーマンスと対立のための芸術DRLの状態と競争力があることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 14:42:41 GMT)
On the emergence of tetrahedral symmetry in the final and penultimate
layers of neural network classifiers [10.0] 分類器の最終的な出力である$h$ であっても、$h$ が浅いネットワークである場合、$c_i$ のクラスからのデータサンプルは均一ではない。
本研究は,高表現性深層ニューラルネットワークの玩具モデルにおいて,この観察を解析的に説明する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 17:22:05 GMT)
InSAR Phase Denoising: A Review of Current Technologies and Future
Directions [9.5] インターフェロメトリ合成開口レーダ(InSAR)は情報取得の強化によるリモートセンシングにおいて強力なツールである。
干渉電図の位相分解は、トポグラフィーマッピングと変形モニタリングの必須ステップである。
本稿では,InSAR位相分解法の概要を概説し,確立されたアルゴリズムと新興アルゴリズムを4つの主要なカテゴリに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 08:58:10 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Joint Spectrum and Power Allocation in
Cellular Networks [9.3] 2つの異なる深層強化学習アルゴリズムは、共同目標を最大化するために同時に実行および訓練されるように設計されている。
その結果,提案手法は,最先端分数型プログラミングアルゴリズムと,深層強化学習に基づく先行手法の両方に勝ることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 13:14:44 GMT)
Self-supervised monocular depth estimation from oblique UAV videos [8.9] 本論文では, 深層学習を用いて, 単一のUAV空中画像から深度を推定する。
連続時間フレームから情報を抽出する2次元CNNエンコーダと3次元CNNデコーダを備えた新しいアーキテクチャを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 14:53:28 GMT)
Uncertainty-Aware Policy Optimization: A Robust, Adaptive Trust Region
Approach [8.3] データが乏しい時でも安定した性能を発揮できるよう、深いポリシー最適化手法を提案します。
得られたアルゴリズムである不確実性認識地域政策最適化は、学習プロセスを通じて存在する不確実性レベルに適応する堅牢なポリシー更新を生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 21:51:23 GMT)
A pipeline for fair comparison of graph neural networks in node
classification tasks [4.4] グラフニューラルネットワーク (GNN) は, グラフデータを用いた複数の分野に適用可能性について検討されている。
新しいメソッドの公正な比較を保証するための標準的なトレーニング設定はありません。
ノード分類に同じトレーニング設定を適用可能な,標準的な再現可能なベンチマークを導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 07:43:05 GMT)
Modeling Silicon-Photonic Neural Networks under Uncertainties [4.2] シリコンフォトニクスニューラルネットワーク(spnn)は、デジタル電子回路に比べて計算速度とエネルギー効率が大幅に向上する。
しかし,SPNNのエネルギー効率と精度は,製造過程や温度変化から生じる不確実性の影響が大きい。
MZI(Mch-Zehnder Interferometer)ベースのSPNNの分類精度に対するランダム不確実性の影響に関する最初の包括的かつ階層的研究を提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 04:41:26 GMT)
Random pattern and frequency generation using a photonic reservoir
computer with output feedback [3.0] 貯留層コンピューティング(Reservoir computing)は、時間依存信号を処理するためのバイオインスパイアされたコンピューティングパラダイムである。
出力フィードバックを持つ最初の光電子貯水池コンピュータを実演し、時系列生成タスクの2つの例でテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 07:26:32 GMT)
GlocalNet: Class-aware Long-term Human Motion Synthesis [2.9] ポーズ間の長期的時間的依存関係、ポーズ間の周期的反復、ポーズ間の双方向およびマルチスケールの依存関係、行動の変動速度、および人間の活動の複数のクラス/タイプにまたがる時間的ポーズ変動の空間が部分的に重なり合うため、長期的人間の動作合成は難しい課題である。
本稿では,この目標を達成するための2段階のアクティビティ生成手法を提案する。第1段階は,活動系列の長期的グローバルなポーズ依存性を学習し,スパース動作軌跡を合成し,第2段階は第1段階の出力を取り入れた濃密な動き軌跡の生成に対処する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 17:50:48 GMT)
Online training for high-performance analogue readout layers in photonic
reservoir computers [2.6] 貯留層コンピューティング(Reservoir Computing)は、時間依存の信号を処理するためのバイオインスパイアされたコンピューティングパラダイムである。
これらの実装の主なボトルネックは、遅いオフラインの事後処理に基づく読み出し層である。
本稿では,これらの問題を解決するためのオンライントレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 07:12:26 GMT)
(Decision and regression) tree ensemble based kernels for regression and
classification [2.3] Breiman's random forest (RF) や Gradient Boosted Trees (GBT) のような木に基づくアンサンブルは暗黙のカーネルジェネレータとして解釈できる。
連続目標に対して、RF/GBTカーネルは高次元シナリオにおいてそれぞれのアンサンブルと競合することを示す。
回帰と分類のための実際のデータセットの結果を提供し、これらの洞察が実際にどのように活用されるかを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 16:52:58 GMT)
Visuo-Locomotive Complexity as a Component of Parametric Systems for
Architecture Design [1.7] 本研究では,ビルトアップ空間における視覚的内的ナビゲーションの認知性能の重要な相関関係として機能する行動に基づくビズー移動型複雑性モデルを構築した。
本稿では,2つの医療施設における実証的研究に基づき,動的かつインタラクティブなパラメトリック(複雑度)モデルが行動に基づく意思決定を促進する方法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 15:11:32 GMT)
Achieving Reliable Causal Inference with Data-Mined Variables: A Random
Forest Approach to the Measurement Error Problem [1.6] 一般的な実証的戦略は、利用可能なデータから関心のある変数を'マイニング'する予測モデリング手法の適用を含む。
最近の研究は、機械学習モデルからの予測は必然的に不完全であるため、予測変数に基づく計量分析は測定誤差によるバイアスに悩まされる可能性が高いことを強調している。
ランダムフォレストと呼ばれるアンサンブル学習技術を用いて,これらのバイアスを軽減する新しい手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 21:48:23 GMT)
Heuristic machinery for thermodynamic studies of SU(N) fermions with
neural networks [1.2] 機械学習分析を用いて機械を導入する。
我々は、SU($N$)スピン対称性内で相互作用する超低温フェルミオンの密度プロファイルにおける熱力学的研究の導出に機械を用いる。
我々の機械学習フレームワークは、SU($N$) フェルミ液体の理論的記述を検証できる可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 02:48:15 GMT)
Augmentation Inside the Network [1.1] 本稿では,コンピュータビジョン問題に対するデータ拡張手法をシミュレートする手法であるネットワーク内の拡張について述べる。
本手法をimagenet-2012およびcifar-100データセットで検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 20:07:03 GMT)
Agile and versatile quantum communication: signatures and secrets [0.8] 我々は、量子デジタル署名(QDS)と量子秘密共有(QSS)の2つの量子暗号プロトコルを、同じハードウェア送信者と受信者プラットフォーム上で実証する。
これはアジャイルで汎用的な量子通信システムの実証実験としては初めてのものです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 17:31:57 GMT)
Optimising Placement of Pollution Sensors in Windy Environments [0.7] 大気汚染は世界の死亡率の最も重要な原因の1つです。
奇妙な最適化はセンサーの位置の選択に有用であることが証明されているが、大気汚染の統計的構造を無視するカーネル機能に依存している。
本研究では,2つの新しい風化カーネルについて説明し,最大公害の能動的に学習する作業に対する利点を検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 20:16:49 GMT)
Quantum Teleportation for Control of Dynamic Systems and Autonomy [0.5] 量子テレポーテーション(Quantum teleportation)は本質的に量子現象であり、1993年にアインシュタイン-ポドルスキー-ローゼンチャネルと双対古典的チャネルを通じて未知の量子状態のテレポーテーションによって初めて導入された。
本研究において,この量子技術を自律移動型プラットフォームに適用して制御と自律性を実現する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 04:31:26 GMT)
On (Emergent) Systematic Generalisation and Compositionality in Visual
Referential Games with Straight-Through Gumbel-Softmax Estimator [0.3] 2人(またはそれ以上)のエージェントが非視覚的な参照ゲームを行うと、構成性のドライバが現れる。
本稿では,ST-GSの文脈において,これまでフィールドで認識されてきた構成性の要因がどの程度適用されているかを検討する。
st-gsアプローチを小さなバッチサイズとオーバーコンプリート通信チャネルで使用することで、新興言語のコンポジション性が向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 20:40:09 GMT)
Computer-aided abnormality detection in chest radiographs in a clinical
setting via domain-adaptation [0.2] 深層学習(DL)モデルは、放射線医が胸部X線写真から肺疾患の診断を助けるために医療センターに配備されている。
これらの訓練済みDLモデルが臨床現場で一般化する能力は、公開と非公開のラジオグラフィー間のデータ分布の変化のため、貧弱である。
本研究では,ドメインシフト検出と除去手法を導入し,この問題を克服する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 01:01:48 GMT)
Dense Multiscale Feature Fusion Pyramid Networks for Object Detection in
UAV-Captured Images [0.1] 本研究では,よりリッチな特徴を可能な限り得ることを目的とした,高密度多スケール特徴融合ピラミッドネットワーク(dmffpn)と呼ばれる新しい手法を提案する。
具体的には、密度の高い接続は、異なる畳み込み層からの表現を完全に活用するように設計されている。
VisDrone-DETと呼ばれるドローンベースのデータセットの実験は、我々の方法の競争力を示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 10:05:31 GMT)
The importance of silhouette optimization in 3D shape reconstruction
system from multiple object scenes [0.0] 本稿では,複数シーンの多段階3次元形状復元システムを提案する。
シルエットSFS法による形状のシルエット不整合を検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 11:16:57 GMT)
The arithmetic of uncertainty unifies quantum formalism and relativistic
spacetime [0.0] 量子論は小さなスケールで確率的に対象を扱うが、相対性理論は空間と時間の運動を古典的に扱う。
ここでは、量子論の数学的構造と相対性理論の数学的構造が純粋思考から一緒に従うことを示す。
したがって、時間次元と空間次元の3次元は、物理学の深遠で避けられない枠組みとして導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 20:40:27 GMT)
Static object detection and segmentation in videos based on dual
foregrounds difference with noise filtering [0.0] 本稿では,映像中の静止物体検出とセグメンテーション手法について述べる。
提案手法は, 岩盤ブレーカー局に適用し, 実データ, 合成データ, および2つの公開データを用いて有効に検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 15:01:59 GMT)
Quantum Optical Convolutional Neural Network: A Novel Image Recognition
Framework for Quantum Computing [0.0] 量子コンピューティングに基づく新しいディープラーニングモデルQuantum Optical Convolutional Neural Network (QOCNN)について報告する。
我々はこの新しいアーキテクチャを、セミナルなLeNetモデルに基づいた従来のCNNと比較した。
ディープラーニングへの量子コンピューティングベースのアプローチへの切り替えは、古典的モデルに匹敵する精度をもたらす可能性があると結論付けている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 23:10:04 GMT)
Multi-fidelity Bayesian Neural Networks: Algorithms and Applications [0.0] 本稿では,可変忠実度の雑音データを用いて訓練できるベイズ型ニューラルネットワーク(BNN)を提案する。
関数近似の学習や、偏微分方程式(PDE)に基づく逆問題の解法に応用する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 02:03:53 GMT)
LSTM-based Space Occupancy Prediction towards Efficient Building Energy
Management [0.0] 本稿では,LSTMを用いた占領パターンの時系列予測モデルを提案する。
HVACの動作には、次回における将来の部屋占有状況の予測信号を直接使用することができる。
LSTMの部屋占有予測に基づくHVAC制御は,従来のRBC制御と比較してエネルギー使用量を50%削減できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 05:33:40 GMT)
Is it feasible to detect FLOSS version release events from textual
messages? A case study on Stack Overflow [0.0] 本研究は,Stack Overflow Q&Aプラットフォームからのメッセージのサンプルを用いて,テキストデータのマイクロイベント検出の実現可能性について検討した。
格子探索手法を用いてパラメータを最適化した3つの異なる推定器を用いて,マイクロイベントの検出のためのパイプラインを構築した。
実験では,マイクロイベントの前後における話題の分布や感情の特徴の変化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 12:49:35 GMT)
Feedback from the participants of the ADBIS, TPDL and EDA 2020 joint
conferences [0.0] 本稿では,ADBIS,TPDL,EDA 2020の合同会議をオンラインで開催する方法と,その後の参加者調査の結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 22:03:07 GMT)
Evolutionary Algorithms for Fuzzy Cognitive Maps [0.0] ファジィ認知マップ(FCMs)は、近年人気が高まっている複雑なシステムモデリング手法である。
本研究では、FCMの訓練に用いられる遺伝的アルゴリズムをレビューするとともに、FCM学習アルゴリズムの概要を概観する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 15:17:01 GMT)
Comment on "Quantum Fisher information flow and non-Markovian processes
of open systems" [0.0] 著者らは[Phys. Rev. A 82, 042103 (2010) において、「時間局所的な非マルコフマスター方程式のクラス」に対して、量子フィッシャー情報(QFI)の流れは異なる散逸チャネルに対応する加法的サブフローに分解できることを示した。
ここでは、密度演算子$rho (theta;t)$と量子フィッシャー情報$mathの狭いクラスに有効であるように見える、Ref. citeluwsun10の中央結果に到達するためには、いくつかの仮定が必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 19:42:23 GMT)
AuthNet: A Deep Learning based Authentication Mechanism using Temporal
Facial Feature Movements [0.0] パスワードを発話しながら、顔認識と、その顔のユニークな動きの両方を利用する認証機構を提案する。
提案したモデルは,任意の言語でパスワードを設定することができるため,言語障壁によって阻害されない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 08:52:14 GMT)
Analytical Investigation of Meson Spectrum via Exact Quantization Rule
Approach [0.0] 我々は、Exact Quantization Rule(Exact Quantization Rule)アプローチを用いてラジアルシュリンガー方程式を解析的に解き、拡張コーネルポテンシャルECPを用いてエネルギー固有値を得る。
現在のポテンシャルは、0.0065GeVの最大誤差を持つ実験データと、他の研究者の作業と比べ、優れた結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 09:40:26 GMT)
Analysis of NARXNN for State of Charge Estimation for Li-ion Batteries
on various Drive Cycles [0.0] State of Charge(SOC)は、EVの範囲を予測するのに役立つメトリクスです。
データ駆動アプローチを選択し、外部入力ニューラルネットワーク(NARXNN)を備えた自動回帰ネットワークを探索し、SOCを正確に推定します。
モデルは従来の統計的機械学習手法より優れており、1e-5の範囲で平均二乗誤差(MSE)を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 16:11:13 GMT)
A sharp transition in quantum chaos and thermodynamics of mass deformed
SYK model [0.0] ホーキング・ページのような相転移を示す2つの結合サハデフ-イェ-キタエフ系のカオス特性について検討した。
その結果, このモデルのカオス指数は相転移温度で不連続な崩壊を示すことがわかった。
このモデルでは、ホーキング・ページのような遷移は、ブラックホール幾何学と双対場理論におけるカオス挙動の関係から予想されるカオス性の遷移と相関する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Dec 2020 08:38:40 GMT)