KRISP: Integrating Implicit and Symbolic Knowledge for Open-Domain
Knowledge-Based VQA [107.7] VQAの最も難しい質問の1つは、質問に答えるために画像に存在しない外部の知識を必要とする場合です。
本研究では,解答に必要な知識が与えられたり記入されたりしないオープンドメイン知識を,トレーニング時やテスト時にも検討する。
知識表現と推論には2つのタイプがあります。
まず、トランスベースのモデルで教師なし言語事前トレーニングと教師付きトレーニングデータから効果的に学ぶことができる暗黙的な知識。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 20:13:02 GMT)
Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection [103.5] 本稿では,LIDARとカメラを併用して高精度な位置検出を実現する3Dオブジェクト検出器を提案する。
我々は,連続畳み込みを利用して画像とlidar特徴マップを異なるレベルの解像度で融合する,エンドツーエンド学習可能なアーキテクチャを設計した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 18:43:41 GMT)
Learning to Localize Using a LiDAR Intensity Map [87.0] 自動運転車のリアルタイム・キャリブレーション非依存・効果的なローカライズシステムを提案する。
私たちの方法は、オンラインLiDARスイープと強度マップをジョイントディープ埋め込みスペースに埋め込む方法を学びます。
システム全体の動作は15hzで,さまざまなlidarセンサや環境においてセンチメートルレベルの精度を実現しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 11:56:23 GMT)
Learning to Localize Through Compressed Binary Maps [83.0] 私たちは、地図表現をローカリゼーションタスクに最適なように圧縮することを学びます。
本実験により,汎用コーデック上での2桁のストレージ要求を削減できるタスク固有圧縮を学習できることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 14:47:15 GMT)
M2m: Imbalanced Classification via Major-to-minor Translation [79.1] ほとんどの実世界のシナリオでは、ラベル付きトレーニングデータセットは非常にクラス不均衡であり、ディープニューラルネットワークは、バランスの取れたテスト基準への一般化に苦しむ。
本稿では,より頻度の低いクラスを,より頻度の低いクラスからのサンプルを翻訳することによって,この問題を緩和する新しい方法を提案する。
提案手法は,従来の再サンプリング法や再重み付け法と比較して,マイノリティクラスの一般化を著しく改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 10:48:34 GMT)
Deep Bingham Networks: Dealing with Uncertainty and Ambiguity in Pose
Estimation [74.8] Deep Bingham Networks (DBN)は、3Dデータに関するほぼすべての実生活アプリケーションで発生するポーズ関連の不確実性と曖昧性を扱うことができる。
DBNは、(i)異なる分布モードを生成できる多仮説予測ヘッドにより、アートダイレクトポーズ回帰ネットワークの状態を拡張する。
トレーニング中のモードや後方崩壊を回避し,数値安定性を向上させるための新しいトレーニング戦略を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 19:20:26 GMT)
High-Fidelity Neural Human Motion Transfer from Monocular Video [71.8] ビデオベースの人間のモーション転送は、ソースモーションに従って人間のビデオアニメーションを作成します。
自然なポーズ依存非剛性変形を伴う高忠実で時間的に一貫性のある人の動き伝達を行う新しい枠組みを提案する。
実験結果では,映像リアリズムの点で最先端を著しく上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 16:54:38 GMT)
Fusion of CNNs and statistical indicators to improve image
classification [65.5] 畳み込みネットワークは過去10年間、コンピュータビジョンの分野を支配してきた。
この傾向を長引かせる主要な戦略は、ネットワーク規模の拡大によるものだ。
我々は、異種情報ソースを追加することは、より大きなネットワークを構築するよりもCNNにとって費用対効果が高いと仮定している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 23:24:31 GMT)
Post-hoc Uncertainty Calibration for Domain Drift Scenarios [46.9] 既存のポストホックキャリブレーション手法は、ドメインシフト下での過信予測を高い精度で得ることを示した。
ポストホックキャリブレーションステップを実行する前に、検証セットのサンプルに摂動を適用する簡単な戦略を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 18:21:13 GMT)
How Robust are the Estimated Effects of Nonpharmaceutical Interventions
against COVID-19? [46.3] 現状NPIの有効性モデルを2つ検討し, 構造的仮定の異なる6つの変種を提案する。
我々は,NPIの有効性評価が未確認の国にどのように一般化するか,および未観測の要因に対する感受性について検討した。
我々は、ある共通仮定が成り立たない場合に、NPIの有効性推定の解釈を数学的に基礎とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 15:35:46 GMT)
Semi-supervised Hyperspectral Image Classification with Graph Clustering
Convolutional Networks [41.8] HSI分類のためのグラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づくフレームワークを提案する。
特に、類似のスペクトル特徴を持つ画素をスーパーピクセルにまずクラスターし、入力したhsiのスーパーピクセルに基づいてグラフを構築する。
その後、エッジを弱い重みで刻むことでいくつかの部分グラフに分割し、高い類似性を持つノードの相関性を強化する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 14:16:59 GMT)
Visual Speech Enhancement Without A Real Visual Stream [37.9] 現在の最先端の手法はオーディオストリームのみを使用しており、その性能は幅広い現実世界のノイズで制限されている。
唇の動きを付加的な手がかりとして用いる最近の作品は、"オーディオオンリー"な方法で発話の質を向上させます。
音声駆動唇合成における最近の進歩を利用して,音声強調のための新しいパラダイムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 06:02:12 GMT)
Early Bird: Loop Closures from Opposing Viewpoints for
Perceptually-Aliased Indoor Environments [35.7] 本稿では,視点変化と知覚的エイリアスを同時に扱う新しい研究を提案する。
本稿では,VPRとSLAMの統合により,VPRの性能向上,特徴対応,グラフサブモジュールのポーズが著しく促進されることを示す。
知覚的エイリアス化や180度回転する極端な視点変化に拘わらず,最先端のパフォーマンスを実現するローカライズシステムについて初めて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 13:41:24 GMT)
Hierarchical Metadata-Aware Document Categorization under Weak
Supervision [32.8] タスクのための埋め込みベースの生成フレームワークであるHiMeCatを開発した。
本稿では,カテゴリ依存の同時モデリングが可能な新しい共同表現学習モジュールを提案する。
トレーニング文書を階層的に合成して,当初の小規模トレーニングセットを補完するデータ拡張モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 02:02:39 GMT)
PPGN: Phrase-Guided Proposal Generation Network For Referring Expression
Comprehension [31.4] 新規な句誘導提案生成ネットワーク(PPGN)を提案する。
PPGNの主な実装原理は、テキストで視覚的特徴を洗練し、回帰を通じて提案を生成することである。
ベンチマークデータセットにおいて,本手法が有効であることを示す実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 11:21:06 GMT)
DSU-net: Dense SegU-net for automatic head-and-neck tumor segmentation
in MR images [30.7] MRIにおける鼻咽頭癌(NPC)分類のためのDense SegU-net(DSU-net)フレームワークを提案する。
潜在的な消滅段階的問題に対処するために,特徴の伝播と再利用を容易にする高密度ブロックを導入する。
提案するアーキテクチャは,既存の最先端セグメンテーションネットワークよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 03:15:56 GMT)
Sequence-to-Sequence Contrastive Learning for Text Recognition [29.6] 本稿では,視覚表現のシーケンス間コントラスト学習(seqclr)のためのフレームワークを提案する。
手書きテキストとシーンテキストの実験では,学習した表現に基づいてテキストデコーダを訓練すると,非逐次コントラスト法よりも優れることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 09:07:41 GMT)
Use Short Isometric Shapelets to Accelerate Binary Time Series
Classification [28.5] 時間的複雑性を低減するための2つの戦略を含む,新しいアルゴリズム,すなわち短い等尺形状変換を導入する。
これらの2つの戦略の理論的証拠は、いくつかの前提条件の下でほぼ無作為な精度を保証するために提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 09:44:08 GMT)
Rethinking Graph Regularization for Graph Neural Networks [21.3] グラフラプラシア正規化は既存のグラフニューラルネットワーク(GNN)にほとんど恩恵を与えないことを示す。
我々は、伝播正則化(P-reg)と呼ばれるグラフラプラシア正則化の単純だが非自明な変種を提案する。
我々はP-regがノードレベルのタスクとグラフレベルのタスクの両方において既存のGNNモデルの性能を効果的に向上できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 15:52:58 GMT)
Anchor-Based Spatial-Temporal Attention Convolutional Networks for
Dynamic 3D Point Cloud Sequences [20.7] 動的3次元点雲列を処理するために,アンカー型時空間注意畳み込み演算(astaconv)を提案する。
提案する畳み込み操作は、各点の周囲に複数の仮想アンカーを設定することにより、各点の周囲にレギュラーレセプティブフィールドを構築する。
提案手法は,局所領域内の構造化情報をよりよく活用し,動的3次元点雲列から空間-時間埋め込み特徴を学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 07:35:37 GMT)
Guidance Module Network for Video Captioning [19.8] 抽出した映像の特徴の正規化は,映像キャプションの最終的な性能を向上させることができる。
本稿では,過去および将来の単語に関連する単語をキャプションで生成するエンコーダデコーダモデルを促進するためのガイダンスモジュールを導入する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） (Sun, 20 Dec 2020 14:02:28 GMT)
DISCO: Dynamic and Invariant Sensitive Channel Obfuscation for deep
neural networks [19.3] 特徴空間における機密情報を選択的に難読化するための動的およびデータ駆動型プルーニングフィルタを学習するdisCOを提案する。
また,100万のセンシティブ表現を用いた評価ベンチマークデータセットをリリースし,新たな攻撃手法の厳格な探索を奨励する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 21:15:13 GMT)
Suspicious Massive Registration Detection via Dynamic Heterogeneous
Graph Neural Networks [18.6] 大規模なアカウント登録は、eコマース企業のリスク管理に懸念をもたらしている。
疑わしい大規模登録(DHGReg)をキャプチャするための動的不均一グラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 02:39:32 GMT)
AdaBelief Optimizer: Adapting Stepsizes by the Belief in Observed
Gradients [16.6] 本稿では,適応法のような高速収束,SGDのような優れた一般化,訓練安定性の3つの目標を同時に達成するために,AdaBeliefを提案する。
我々は、AdaBeliefを広範囲な実験で検証し、画像分類と言語モデリングにおいて、高速収束と高精度で他の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 22:30:36 GMT)
Color Channel Perturbation Attacks for Fooling Convolutional Neural
Networks and A Defense Against Such Attacks [16.4] Conalvolutional Neural Networks(CNN)は、強力なデータ依存型階層的特徴抽出方法として登場した。
ネットワークがトレーニングサンプルを非常に容易に満たしていることが観察される。
CNNを騙すために,カラーチャネル摂動(CCP)攻撃を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 11:35:29 GMT)
Automated Clustering of High-dimensional Data with a Feature Weighted
Mean Shift Algorithm [16.1] 平均シフトは、データポイントを領域内のデータポイントの最高密度を表すモードにシフトする単純なインタラクティブな手順です。
特徴の重要性を効率的に学ぶために、シンプルでエレガントな特徴重み付き平均シフト型を提案します。
その結果得られたアルゴリズムは、従来の平均シフトクラスタリング手順を上回るだけでなく、計算の単純さを保っている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 14:00:40 GMT)
Monte-Carlo Graph Search for AlphaZero [15.6] 探索木を有向非巡回グラフに一般化する,新しい改良されたalphazero探索アルゴリズムを提案する。
評価では、チェスとクレイジーハウスでCrazyAraエンジンを使用して、これらの変更がAlphaZeroに大きな改善をもたらすことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 22:51:38 GMT)
A verifiable multi-party quantum key distribution protocol based on
repetitive codes [15.3] 本稿では,反復符号に基づく多要素量子鍵分布プロトコルを初めて設計する。
このプロトコルは、参加者の身元を認証し、内部および外部の参加者からの攻撃に抵抗し、盗聴器をテストする際には、デコイ状態の粒子を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 11:55:03 GMT)
Transductive Visual Verb Sense Disambiguation [14.3] 本研究では,それと対になる画像の内容を考慮して,文中の動詞の正しい意味を見出すことを目的としている。
このタスクで唯一利用可能なデータセットである、最近公開されたデータセットVerSeで実験が行われた。
結果は、意味ごとにわずかのラベル付きサンプルを使用しながら、現在の最新状況を大きなマージンで上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 01:07:30 GMT)
AdnFM: An Attentive DenseNet based Factorization Machine for CTR
Prediction [12.0] Attentive DenseNet based Factorization Machines (AdnFM) と呼ばれる新しいモデルを提案する。
AdnFMはフィードフォワードニューラルネットワークから隠されたすべての層を暗黙の高次の特徴として使用することにより、より包括的な深い特徴を抽出することができる。
2つの実世界のデータセットにおける実験により、提案モデルがクリックスルーレート予測の性能を効果的に向上できることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 01:00:39 GMT)
Domain-adaptive Fall Detection Using Deep Adversarial Training [11.4] ドメイン間の知識伝達は機械学習に基づく転倒検出システムに有用である。
本研究では,ドメイン間問題に対処する深層学習を用いたドメイン適応型転倒検出(DAFD)を提案する。
実験の結果,dafd使用時のf1score改善率は1.5%から7%であった。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 12:46:39 GMT)
Biased Models Have Biased Explanations [10.9] 機械学習モデルで生成された属性に基づく説明のレンズを通して、機械学習(FairML)の公平性を検討します。
まず、群フェアネスの既存の統計的概念を翻訳し、モデルから与えられた説明の観点からこれらの概念を定義する。
そこで本研究では,ブラックボックスモデルに対する新しい(不公平な)検出方法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 18:09:45 GMT)
Latent Compass: Creation by Navigation [10.8] 私たちは、複製可能で、転送可能で、操作可能な、AIを使った創造の未来を思い描いています。
アクティブな研究のラインは、人間の解釈可能な特徴をGAN潜在空間の方向へマッピングする。
我々は、人間の知覚の豊かさと一般化性を捉える方向発見ツールを欲しがっている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 04:18:23 GMT)
A hybrid deep-learning approach for complex biochemical named entity
recognition [9.7] 化学物質と薬物のエンティティ認識(ner)は生化学研究において重要な情報抽出領域である。
本稿では,NERの認識精度向上のためのハイブリッド深層学習手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 01:30:07 GMT)
Geometric Scene Refocusing [9.2] 本研究では,焦点スタックの文脈における浅層深度画像の微視的特徴について検討する。
焦点内画素、二重焦点画素、焦点スライス間のボケと空間的に異なるぼやけたカーネルを示す画素を同定する。
幾何的に正しい方法で捕獲後再フォーカスのための包括的アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 06:33:55 GMT)
Reinforcement Learning-based Product Delivery Frequency Control [8.8] 頻度制御は、製品の品質と効率を維持するために推奨のデリバリ頻度を決定する。
強化学習(RL)による長期的価値最適化と,"Effective Factor"と呼ばれる堅牢なボリューム制御技術を組み合わせた,周波数制御問題のパーソナライズされた方法論を提案する。
本手法は,数十億ユーザ規模の通知アプリケーションにおいて,日々のメトリクスと資源効率の統計的に有意な改善を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 07:22:34 GMT)
Market-level Analysis of Government-backed COVID-19 Contact Tracing Apps [7.2] 政府と公衆衛生当局は新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大を抑制するために、いくつかの接触追跡アプリを立ち上げた。
接触追跡アプリの市場レベルでの最初の分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 08:43:03 GMT)
Explaining Black-box Models for Biomedical Text Classification [7.1] 本稿ではバイオメディカル・コンセンサス・アイテムセット(biocie)という新しい方法を提案する。
BioCIEはブラックボックスの決定空間を小さなサブスペースに識別し、入力テキストと異なるサブスペース内のクラスラベル間の意味的関係を抽出する。
ブラックボックスの生物医学的テキスト分類モデルが、入力テキストとクラスラベルを意味的に関連づける方法を説明するのに有効である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 13:58:52 GMT)
Deep frequency principle towards understanding why deeper learning is
faster [6.9] フィードフォワード深層学習が高速な理由を実証的に理解するために,フーリエ解析を用いる。
本研究では, 深層層をトレーニング中に低周波に偏り, 深層層に偏りを生じさせる効果的な目標関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 05:24:13 GMT)
Multi-Head Linear Attention Generative Adversarial Network for Thin
Cloud Removal [5.8] 雲の薄い除去はリモートセンシング画像の利用を高めるために欠かせない手順である。
薄層雲除去のためのマルチヘッド線形注意生成ネットワーク(MLAGAN)を提案する。
6つのディープラーニングベースのシンクラウド除去ベンチマークと比較して、RICE1およびRICE2データセットの実験結果は、提案されたフレームワークMLA-GANがシンクラウド除去に優勢であることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 11:50:54 GMT)
Privacy Analysis of Online Learning Algorithms via Contraction
Coefficients [5.3] 差分プライバシー保証は、$f$-divergencesの強いデータ処理の不等式から導かれる収縮係数の直接適用によって決定できることを示す。
また、このフレームワークは、トレーニングデータセットをワンパスで実装できるバッチ学習アルゴリズムに調整可能であることも示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 22:02:15 GMT)
TSEQPREDICTOR: Spatiotemporal Extreme Earthquakes Forecasting for
Southern California [4.7] 本稿では,TSEQPREDICTORという,地震予知のための共同ディープラーニングモデリング手法を提案する。
地震学における領域知識を備えた包括的深層学習技術を用いて,エンコーダデコーダと時間畳み込みニューラルネットワークを用いた予測問題を活用する。
実験の結果,南カリフォルニアの地震を予測できる可能性が示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 20:13:59 GMT)
MA-Unet: An improved version of Unet based on multi-scale and attention
mechanism for medical image segmentation [4.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、医用画像セマンティックセグメンテーションの開発を促進する。
本稿では,アテンションゲート(AG)を追加し,スキップ接続操作における意味的曖昧さを解消する。
本モデルでは,より少ないパラメータを導入しながら,セグメンテーション性能が向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 15:29:18 GMT)
Towards Fair Personalization by Avoiding Feedback Loops [3.2] 自己強化フィードバックループは、対話型レコメンデーションシステムにおけるコンテンツのオーバー&アンダー表示の影響と原因である。
代替案への体系的かつ限定的な露出を明示的に含み、あるいは無視する2つのモデルを考察する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 19:28:57 GMT)
A Quantum Edge Detection Algorithm [2.6] エンタングルメントや重畳といった量子特性を利用して、多くの画像処理アルゴリズムが指数的なスピードアップを実現できることを示す。
本稿では,量子エッジ検出アルゴリズムの改良版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 22:10:05 GMT)
Autonomous Control of a Particle Accelerator using Deep Reinforcement
Learning [2.1] 本稿では,大規模線形粒子加速器の最適制御ポリシーを学習するためのアプローチについて述べる。
このフレームワークは、状態とアクション空間の表現にディープニューラルネットワークを使用するAIコントローラで構成されている。
最初の結果から,粒子線電流と分布の点で,人間よりも優れたレベルの性能が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 00:42:39 GMT)
Voting of predictive models for clinical outcomes: consensus of
algorithms for the early prediction of sepsis from clinical data and an
analysis of the PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2019 [2.1] 臨床データから敗血症の早期予測を行うために,70個の個別アルゴリズムからアンサンブルアルゴリズムを構築する問題を考える。
このアンサンブルアルゴリズムは,特に隠れテストセットにおいて,異なるアルゴリズムよりも優れることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 20:12:49 GMT)
Lexicographic Logic: a Many-valued Logic for Preference Representation [1.5] 本稿では,様々な選好を表現できる古典命題論理の拡張である辞書論理を提案する。
ユーザの嗜好の満足度に応じてクエリ結果のランク付けを行う上で,新しい論理は有効な形式である,と我々は主張する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 14:42:04 GMT)
Fake news agenda in the era of COVID-19: Identifying trends through
fact-checking content [0.9] ツイート中のトピックを識別するためのマルコフに着想を得た新しい計算手法を提案する。
ブラジルの2つのファクトチェック機関のTwitterアカウントからデータを収集した。
提案手法は,幅広いシナリオでトピックをクラスタリングする重要な手法となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 19:35:25 GMT)
Methodology for Mining, Discovering and Analyzing Semantic Human
Mobility Behaviors [0.3] 本研究では,セマンティックモビリティシーケンスのマイニングと解析を行うsimbaという手法を提案する。
セマンティクスシーケンスモビリティ解析とクラスタリング拡張性のためのフレームワークを実装した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 17:23:48 GMT)
Study of Energy-Efficient Distributed RLS-based Learning with Coarsely
Quantized Signals [0.0] モノのインターネット(IoT)ネットワークのための粗い量子化信号を用いたエネルギー効率のよい分散学習フレームワークを提案する。
我々は,数ビットで量子化された信号を用いて,エネルギー効率の高いパラメータを学習できる分散量子化対応最小二乗法 (DQA-RLS) アルゴリズムを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 14:41:55 GMT)
Parameter Identification for Digital Fabrication: A Gaussian Process
Learning Approach [0.0] 張力のあるケーブルネットは軽量建築要素の支持構造として使用できる。
所望の目標形状からの張力のあるケーブルネット形状の偏差に対する耐性は非常に厳密である。
ケーブルネットシステムの重要な不確実なモデルパラメータの正確な同定が必要である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 20:59:39 GMT)
Mind the Gap: A Framework (BehaveFIT) Guiding The Use of Immersive
Technologies in Behavior Change Processes [0.0] 没入型テクノロジのための行動フレームワーク(BehaveFIT)は、心理的障壁と没入型特徴の理解可能な分類と凝縮を提示する。
これら3つのステップは、BehaveFITをどのように使用できるかを説明し、各ステップのガイドと1つの例を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 12:48:01 GMT)
Learning to do multiframe wavefront sensing unsupervisedly: applications
to blind deconvolution [0.0] 視覚障害者の深層学習システムのための教師なし学習手法を提案する。
点状や拡張対象の補正にも応用できる。
ネットワークモデルは、標準的なデコンボリューションよりも約3桁高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 11:33:48 GMT)
Learning Halfspaces With Membership Queries [0.0] アクティブな学習は、アルゴリズムが見る必要があるサンプルの数で指数関数的な増加をもたらすこともある。
このアルゴリズムは実際にうまく動作し,不確実性サンプリングを著しく上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 18:02:47 GMT)
Fast differentiable DNA and protein sequence optimization for molecular
design [0.0] シークエンスから生物学的適合性を正確に予測する機械学習モデルは、分子設計の強力なツールになりつつある。
そこで本研究では,従来提案されていたストレートスルー近似法を用いて,離散シーケンスサンプルを最適化する。
私たちがFast SeqPropPropと呼ぶ結果のアルゴリズムは、以前のバージョンに比べて最大100倍の高速収束を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 22:44:01 GMT)
Dimension-robust Function Space MCMC With Neural Network Priors [0.0] 本稿では、関数の領域の次元においてより有利にスケールする関数空間に関する新しい先例を紹介する。
その結果得られた未知関数の後方は、ヒルベルト空間マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いてサンプリングできることがわかった。
我々の優先順位は競争的であり、他の関数空間よりも異なる利点があることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 14:52:57 GMT)
Computer Vision based Animal Collision Avoidance Framework for
Autonomous Vehicles [0.0] 動物はインドの道路でよく目撃されており、毎年自動車と自動車の事故が多発している。
これにより、このような事故の防止を支援するドライバーレス車両支援システムの開発が不可欠となる。
高速道路での動物検出の効率的なアプローチを開発することにより、車両と動物との衝突を回避するためのフレームワークを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 09:51:23 GMT)
Computer Vision based Accident Detection for Autonomous Vehicles [0.0] ダッシュボードカメラを用いて車両事故を検出する自動運転支援システムを提案する。
このフレームワークは、ダッシュカム映像のカスタムデータセットでテストされ、誤報率を低く保ちながら、高い事故検出率を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Dec 2020 08:51:10 GMT)