Learning Local Neighboring Structure for Robust 3D Shape Representation [143.2] 3Dメッシュの表現学習は多くのコンピュータビジョンやグラフィックスアプリケーションにおいて重要である。
局所構造認識型異方性畳み込み操作(LSA-Conv)を提案する。
本モデルでは,3次元形状復元において最先端の手法に比べて顕著な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 13:32:12 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation with Temporal-Consistent Self-Training
for 3D Hand-Object Joint Reconstruction [131.3] サイクル生成逆数ネットワーク(CycleGAN)内の3次元幾何学的制約を利用してこの問題に対処する効果的なアプローチを提案する。
既存のほとんどの研究とは対照的に、ドメイン適応モデルを自己管理的に微調整するために、短期的および長期的時間的整合性を強制することを提案する。
本研究では,3つのベンチマークを用いて,最先端の3Dハンドオブジェ共同再建手法を上回っていることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 11:27:56 GMT)
Object-Centric Diagnosis of Visual Reasoning [118.4] 本稿では,地平とロバスト性に基づく視覚的推論の体系的対象中心の診断について述べる。
我々は,グラフ推論機械という診断モデルを開発した。
本モデルは、純粋に象徴的な視覚的表現を確率的シーングラフに置き換え、教師の強制訓練をビジュアル推論モジュールに適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 18:59:28 GMT)
LQF: Linear Quadratic Fine-Tuning [114.4] 本稿では,非線形微調整に匹敵する性能を実現する事前学習モデルの線形化手法を提案する。
LQFはアーキテクチャの単純な変更、損失関数、そして一般的に分類に使用される最適化で構成されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 06:40:20 GMT)
Zeroth-Order Hybrid Gradient Descent: Towards A Principled Black-Box
Optimization Framework [100.4] この作業は、一階情報を必要としない零次最適化(ZO)の反復である。
座標重要度サンプリングにおける優雅な設計により,ZO最適化法は複雑度と関数クエリコストの両面において効率的であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:29:58 GMT)
Convolutional Recurrent Network for Road Boundary Extraction [99.6] 我々は,LiDARとカメラ画像からの道路境界抽出の問題に取り組む。
我々は,完全畳み込みネットワークが道路境界の位置と方向をエンコードする深い特徴量を得る構造化モデルを設計する。
北米の大都市において,道路境界の完全なトポロジを99.3%の時間で得られる方法の有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 18:59:12 GMT)
HDNET: Exploiting HD Maps for 3D Object Detection [99.5] 高精細度(hd)マップは、現代の3dオブジェクト検出器の性能と頑健性を高める強力な事前情報を提供する。
我々はHDマップから幾何学的特徴と意味的特徴を抽出する単一ステージ検出器を設計する。
地図は至る所では利用できないため、生のLiDARデータからフライ時の地図を推定するマップ予測モジュールも提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 21:59:54 GMT)
Variational Transport: A Convergent Particle-BasedAlgorithm for
Distributional Optimization [95.7] 分散最適化問題は機械学習や統計学で広く発生する。
本研究では,ワッサースタイン勾配降下を概ね行う,変分輸送と呼ばれる新しい粒子ベースアルゴリズムを提案する。
目的関数がpolyak-Lojasiewicz (PL) (Polyak, 1963) の機能バージョンと滑らかな条件を満たすとき、変分輸送は線形に収束することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 18:33:13 GMT)
Multi-talker ASR for an unknown number of sources: Joint training of
source counting, separation and ASR [91.9] 能動話者の未知数に対するエンドツーエンドマルチストーカー自動音声認識システムを開発した。
実験の結果,精度,音源分離,音声認識において有望な性能を示した。
我々のシステムは、トレーニング中に見たよりも多くの話者によく当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 12:27:40 GMT)
Diverse Knowledge Distillation for End-to-End Person Search [81.5] 人物検索は、画像ギャラリーから特定の人物をローカライズし識別することを目的としている。
最近の手法は2つのグループ、すなわち2段階とエンドツーエンドのアプローチに分類できる。
ボトルネックを解消するために、多様な知識蒸留を備えたシンプルで強力なエンドツーエンドネットワークを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 09:04:27 GMT)
Knowledge as Invariance -- History and Perspectives of
Knowledge-augmented Machine Learning [70.0] 機械学習の研究は転換点にある。
研究の関心は、高度にパラメータ化されたモデルのパフォーマンス向上から、非常に具体的なタスクへとシフトしている。
このホワイトペーパーは、機械学習研究におけるこの新興分野の紹介と議論を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:07:19 GMT)
A Meta-Learning Approach to the Optimal Power Flow Problem Under
Topology Reconfigurations [69.7] メタラーニング(MTL)アプローチを用いて訓練されたDNNベースのOPF予測器を提案する。
開発したOPF予測器はベンチマークIEEEバスシステムを用いてシミュレーションにより検証される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:39:51 GMT)
Defence against adversarial attacks using classical and quantum-enhanced
Boltzmann machines [64.6] 生成モデルはデータセットの基盤となる分布を学習し、それらは本質的に小さな摂動に対してより堅牢である。
MNISTデータセット上のBoltzmannマシンによる攻撃に対して、5%から72%の改良が見られる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 19:00:03 GMT)
A Contextual Hierarchical Attention Network with Adaptive Objective for
Dialogue State Tracking [63.9] 本稿では,コンテキスト階層型アテンションネットワークを用いて対話状態追跡(DST)を強化することを提案する。
また,訓練中に異なるスロットの重みを動的に調整することでスロット不均衡問題を緩和する適応的目標を提案する。
実験の結果,MultiWOZ 2.0とMultiWOZ 2.1データセットでは52.68%,58.55%のジョイント精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 02:03:40 GMT)
Get It Scored Using AutoSAS -- An Automated System for Scoring Short
Answers [63.8] SAS(Automatic Short Answer Scoring)への高速でスケーラブルで正確なアプローチを提示します。
SASのためのシステム、すなわちAutoSASの設計と開発を提案し、説明します。
AutoSASは最先端のパフォーマンスを示し、いくつかの質問のプロンプトで8%以上良い結果が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 10:47:30 GMT)
Out-distribution aware Self-training in an Open World Setting [62.2] オープンワールド環境ではラベルのないデータを活用して予測性能をさらに向上します。
注意深いサンプル選択戦略を含む,自己学習を意識したアウト・ディストリビューションを導入する。
当社の分類器は、設計外分布を意識しており、タスク関連の入力と無関係な入力を区別できます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 12:25:04 GMT)
Offline Reinforcement Learning from Images with Latent Space Models [60.7] オフライン強化学習(RL)とは、環境相互作用の静的データセットからポリシーを学習する問題を指します。
オフラインRLのためのモデルベースアルゴリズムの最近の進歩の上に構築し、それらを高次元の視覚観測空間に拡張する。
提案手法は, 実測可能であり, 未知のPOMDPにおけるELBOの下限の最大化に対応している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 18:28:17 GMT)
Online Bag-of-Visual-Words Generation for Unsupervised Representation
Learning [59.3] 本研究では,コンベネットを訓練して画像のバッフル・オブ・ビジュアルワード(bow)表現を再構築し,表現を学習する教師・学生計画を提案する。
私たちの戦略は、教師ネットワーク(BoWターゲットを生成する役割)と学生ネットワーク(表現を学ぶ役割)の両方のオンライントレーニングと、ビジュアルワード語彙のオンライン更新を実行します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 18:31:21 GMT)
Searching for Controllable Image Restoration Networks [57.2] 既存の方法は各出力毎にネットワーク全体を通して別々の推論を必要とする。
本稿では,複数の画像効果を効率的に生成できるニューラルアーキテクチャ探索手法に基づく新しい枠組みを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 10:08:18 GMT)
ResizeMix: Mixing Data with Preserved Object Information and True Labels [57.0] 本研究は,データ混合におけるサリエンシー情報の重要性について検討し,サリエンシー情報は増補性能向上のために必要ではないことを見出した。
本稿では,より効率的で実装が容易なresizemix法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 03:43:13 GMT)
To Talk or to Work: Energy Efficient Federated Learning over Mobile
Devices via the Weight Quantization and 5G Transmission Co-Design [50.0] Federated Learning (FL) は,モバイルデバイス間での大規模学習タスクのための新たなパラダイムである。
モバイルデバイス上でFLをサポートする効果的な無線ネットワークアーキテクチャを確立する方法は不明です。
我々は、異種5Gモバイル機器上でのエネルギー効率FLのための無線伝送および重み量子化協調設計を開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 01:13:44 GMT)
DAQ: Distribution-Aware Quantization for Deep Image Super-Resolution
Networks [49.2] 画像超解像のための深い畳み込みニューラルネットワークの定量化は、計算コストを大幅に削減する。
既存の作業は、4ビット以下の超低精度の厳しい性能低下に苦しむか、または性能を回復するために重い微調整プロセスを必要とします。
高精度なトレーニングフリー量子化を実現する新しい分散認識量子化方式(DAQ)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 10:19:42 GMT)
Residual Energy-Based Models for Text [46.2] 自動回帰言語モデルの世代は、統計的判別器によって実際のテキストと確実に区別できることを示す。
これは、自己回帰モデルが生成過程に(グローバルに正規化された)判別器を組み込むことで改善できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:50:36 GMT)
A Fast Graph Neural Network-Based Method for Winner Determination in
Multi-Unit Combinatorial Auctions [44.1] オークション(Auction, ACA)は、クラウドコンピューティングを含むさまざまな分野におけるリソース割り当ての効率的なメカニズムである。
競売人の収入を最大化するために入札者間でアイテムを割り当てることの問題は、NP完全で解決不可能である。
本稿では、機械学習(ML)技術を活用して、この問題を解決するための新たな低複雑さアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:31:41 GMT)
A Comprehensive Survey of Machine Learning Based Localization with
Wireless Signals [42.9] 本稿では,RF信号を用いた機械学習に基づくローカライズソリューションの包括的調査を行う。
本論文の主なポイントは、ローカリゼーションシステムの物理から生じるドメイン知識と、さまざまなMLアプローチとの相互作用である。
詳細な議論は、ローカリゼーションの問題に適用されたさまざまなMLメソッドに捧げられています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 08:10:46 GMT)
Abnormal respiratory patterns classifier may contribute to large-scale
screening of people infected with COVID-19 in an accurate and unobtrusive
manner [38.6] 感染予防, 予防管理期間中は, HIV感染者の予後, 診断, スクリーニングに有用である。
我々の研究は様々な呼吸パターンを識別するために利用することができ、装置を予備的に実用化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 03:57:55 GMT)
Sub-Linear Memory: How to Make Performers SLiM [38.1] vanilla Transformerは、入力長$L$の関数としてシリアル時間とメモリで$O(L2)$を必要とする。
最近の研究は、連続計算に$o(l)$でしかスケールしない様々な線形自己アテンション機構を提案している。
計算の柔軟性は顕著であり, サブリニアメモリを用いた近似をすることなく, 前方および後方の伝播を行うことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 13:56:04 GMT)
Characterizing the Evasion Attackability of Multi-label Classifiers [37.0] マルチラベル学習システムにおける脱出攻撃は、興味深いが、広く目撃されているが、まれな研究トピックである。
マルチラベルの敵対的脅威の攻撃可能性を決定する重要な要因を特徴づけることが、脆弱性の起源を解釈する鍵である。
グラディラベル空間探索による効率的な経験的攻撃性推定器を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 13:30:25 GMT)
Image Translation via Fine-grained Knowledge Transfer [36.9] 本稿では,知識検索と伝達による画像翻訳を実現する,解釈可能な知識ベース画像翻訳フレームワークを提案する。
詳細は、プラグインアンドプレイとモデルに依存しない汎用知識ライブラリを構築し、タスク固有のスタイル、トーン、テクスチャパターンなどを覚えている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 09:18:48 GMT)
DeepKeyGen: A Deep Learning-based Stream Cipher Generator for Medical
Image Encryption and Decryption [36.7] 本稿では,ディープラーニングに基づく新しいキー生成ネットワーク(DeepKeyGen)を提案する。
DeepKeyGenは、秘密鍵を生成するストリーム暗号ジェネレータとして提案される。
提案された鍵生成ネットワークは、秘密鍵の生成において高いレベルのセキュリティを達成できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 03:21:59 GMT)
Sparse Approximate Solutions to Max-Plus Equations with Application to
Multivariate Convex Regression [35.0] 我々は,任意の$ell_p$近似誤差に対して,そのような解を効率よく最小時間で得る方法を示す。
本稿では, 凸関数を一括フィッティングする手法を提案し, 最適性を保証するとともに, 略スパースアフィン領域を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:54:22 GMT)
Characterizing Deep Gaussian Processes via Nonlinear Recurrence Systems [34.9] 本稿では, 対応する非線形力学系の研究により, DGPの新しい解析法を提案する。
本研究は,4種類の共通定常カーネル関数に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 13:43:19 GMT)
A case for new neural network smoothness constraints [34.4] モデルスムースネスは,一般化,対向的堅牢性,生成的モデリング,強化学習を支援する有用な帰納的バイアスであることを示す。
この分野の新しい進歩は、データ、タスク、学習を滑らかさの定義に組み込む方法を見つけることに集中していると結論づけた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 21:32:28 GMT)
EMLight: Lighting Estimation via Spherical Distribution Approximation [33.3] 本稿では,回帰ネットワークとニューラルプロジェクタを用いて正確な照明推定を行う照明推定フレームワークを提案する。
照明マップを球状光分布、光強度、周囲期間に分解します。
予測された球面分布、光強度、周囲項の誘導の下で、神経プロジェクターは現実的な光周波数でパノラマ照明マップを合成する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 04:54:08 GMT)
Multi-Agent Online Optimization with Delays: Asynchronicity, Adaptivity,
and Optimism [33.1] 遅延と非同期性を考慮したマルチエージェントオンライン学習問題の研究を行った。
エージェントレベルとネットワークレベルの両方で、最適な後悔の境界を持つ適応学習戦略を導き出します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 18:55:55 GMT)
Learning content and context with language bias for Visual Question
Answering [31.4] CCBと呼ばれる新しい学習戦略を提案し、VQAモデルが言語バイアスでContent and Contextに依存する質問に答えるように強制する。
CCBはVQA-CP v2の精度で最先端の手法より優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 06:22:50 GMT)
3D Object Detection with Pointformer [29.9] 本稿では,3dポイントクラウドのためのトランスフォーマーバックボーンであるpointformerを提案する。
ローカルトランスフォーマーモジュールは、オブジェクトレベルでコンテキスト依存の領域特徴を学習するローカル領域のポイント間の相互作用をモデル化するために使用される。
Global Transformerは、シーンレベルでコンテキスト対応の表現を学ぶように設計されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:12:54 GMT)
Contraband Materials Detection Within Volumetric 3D Computed Tomography
Baggage Security Screening Imagery [29.3] 材料シグネチャに基づく3次元コントラバンド物質検出にDeep Neural Networksを適用することを提案する。
まず,3D U-Netなどの3D CNNに基づくセマンティックセマンティックセグメンテーションアルゴリズムとその変種について検討する。
体積3次元CTデータの元の密度密度表現形式とは対照的に,CTボリュームをスパース点雲に変換することを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 23:48:06 GMT)
On Relating 'Why?' and 'Why Not?' Explanations [28.9] 機械学習(ML)モデルの説明は、しばしば「なぜ」に対処する。
質問だ
最近の研究は「なぜそうでないのか」という説明を調査している。
質問だ
本稿では,「なぜ」の厳密な関係を確立する。
と「なぜないのですか?
説明だ 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 01:07:13 GMT)
Document-Level Relation Extraction with Reconstruction [28.6] 文書レベルの関係抽出(DocRE)のための新しいエンコーダ分類器再構成モデルを提案する。
再構築器は、グラフ表現からの基底経路依存性を再構築し、提案されたDocREモデルがトレーニングにおけるエンティティペアと関係をエンコードすることにもっと注意を払っていることを確認する。
大規模docreデータセットにおける実験結果から,提案モデルにより,グラフベースラインにおける関係抽出精度が大幅に向上することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 14:29:31 GMT)
Barking up the right tree: an approach to search over molecule synthesis
DAGs [28.1] 現在の分子の深層生成モデルは合成可能性を無視している。
我々は,現実世界のプロセスをよりよく表現する深い生成モデルを提案する。
我々のアプローチは化学空間をうまくモデル化でき、幅広い多様な分子を生成できることを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:35:06 GMT)
Alleviating Noisy Data in Image Captioning with Cooperative Distillation [27.6] クリーンなデータセットとGoogle Conceptual Captionsデータセット(GCC)のWebスケール自動抽出キャプションを組み合わせた新しい手法を提案する。
GCCはイメージの記述が悪いが、サイズが豊富であり、したがってより表現力のあるキャプションをもたらす豊富な語彙を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 21:32:28 GMT)
Image Captioning as an Assistive Technology: Lessons Learned from VizWiz
2020 Challenge [25.2] 受賞した2020年キャプションコンペティションの理論と工学を詳述した作品です。
我々の研究は、補助画像キャプションシステムの改善に向けた一歩となる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 21:48:18 GMT)
An End-to-End Document-Level Neural Discourse Parser Exploiting
Multi-Granularity Representations [25.0] 構文とセマンティクスにまたがる複数のレベルの粒度から派生した堅牢な表現を利用します。
このような表現をエンドツーエンドのエンコーダデコーダニューラルアーキテクチャに組み込んで、よりリソース豊富な対話処理を行います。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 08:01:04 GMT)
Aging Bandits: Regret Analysis and Order-Optimal Learning Algorithm for
Wireless Networks with Stochastic Arrivals [24.9] 信頼できないチャネルに時間感知情報を送信するソースを持つシングルホップ無線ネットワークを検討する。
学習アルゴリズムは1つのペア(ソース、チャネル)を選択し、選択されたソースは選択されたチャネルを介してパケットを送信しようとする。
学習アルゴリズムの目的は、ネットワーク内の年齢情報(AoI)を$ T$のタイムスロットで最小化することです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 20:03:47 GMT)
Self-attention Comparison Module for Boosting Performance on
Retrieval-based Open-Domain Dialog Systems [24.8] 本研究では,検索型オープンドメイン対話システムのための新しいプラグイン自己アテンション比較モジュールを提案する。
提案する自己アテンション比較モジュールは,既存の検索ベースオープンドメインダイアログシステムの性能を効果的に向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 14:10:42 GMT)
An Overview of Facial Micro-Expression Analysis: Data, Methodology and
Challenge [24.5] 顔のマイクロ表現は感情的なコミュニケーションの間に現れる短く、微妙な顔の動きを示します。
近年、マイクロ表現認識(MER)は、幅広いアプリケーションに恩恵をもたらす可能性があるため、多くの注目を集めています。
MERは、3つの新しい側面からアプローチする:マクロからマイクロへの適応、キー頂点フレームに基づく認識、顔アクション単位に基づく認識。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 13:20:17 GMT)
Communication-Computation Efficient Secure Aggregation for Federated
Learning [23.9] フェデレーションラーニングは、ノードがデータを共有せずに、複数のノードに分散したデータを使用してニューラルネットワークを訓練する方法です。
セキュアアグリゲーションプリミティブに基づく最近のソリューションでは,プライバシ保護型のフェデレーション学習が可能だったが,通信/計算リソースが大幅に増加した。
通信・計算資源の量を大幅に削減する通信・計算効率のよいセキュアアグリゲーションを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 03:15:44 GMT)
Building LEGO Using Deep Generative Models of Graphs [22.9] 我々はLEGOをシーケンシャルアセンブリの生成モデルを開発するためのプラットフォームとして提唱する。
人造構造から学び、視覚的に魅力的なデザインを生み出すことができるグラフ構造ニューラルネットワークに基づく生成モデルを開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 18:24:40 GMT)
Cross-modal Retrieval and Synthesis (X-MRS): Closing the modality gap in
shared subspace [21.3] 本稿では,食品画像からレシピへの検索問題に対処するために,共有サブスペース学習のためのシンプルで斬新なアーキテクチャを提案する。
公開Recipe1Mデータセットの実験的解析により,提案手法を用いて学習した部分空間が,現在の最先端技術よりも優れていることが示された。
学習した部分空間の表現力を示すために,レシピの埋め込みを前提とした生成食品画像合成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 22:49:07 GMT)
An Unsupervised Domain Adaptation Scheme for Single-Stage Artwork
Recognition in Cultural Sites [21.0] 文化財におけるオブジェクト検出における教師なしドメイン適応の問題点について考察する。
16の異なるアートワークの合成画像と実画像の両方を含む新しいデータセットを作成します。
そこで我々は,DA-RetinaNet と呼ばれる RetinaNet と特徴アライメントに基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 20:37:19 GMT)
Sub-Goal Trees -- a Framework for Goal-Based Reinforcement Learning [20.5] 多くのAI問題は、ロボット工学やその他の分野において、ゴールベースであり、基本的には様々な目標状態につながる軌道を求めている。
本稿では,全てのペア最短経路(APSP)問題に対する動的プログラミング方程式から導出した新しいRLフレームワークを提案する。
このアプローチは、標準的な動的プログラミングと近似動的プログラミングの両方に計算上の利点があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:42:22 GMT)
Knowledge Transfer Based Fine-grained Visual Classification [19.2] 細かい粒度の視覚分類(FGVC)は、同じカテゴリのサブクラスを区別することを目的とする。
その重要な解決策は、微妙で差別的な領域を採掘することです。
クロスエントロピー損失(CE損失)を損失関数として用いたCNNでは,性能が低かった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 14:41:08 GMT)
Learn molecular representations from large-scale unlabeled molecules for
drug discovery [19.2] 分子プレトレーニンググラフベースのディープラーニングフレームワークmpgは、大規模なラベルなし分子から分子表現を頼りにする。
molgnetは、解釈可能な表現を生み出すために貴重な化学的洞察を捉えることができる。
MPGは、薬物発見パイプラインにおける新しいアプローチになることを約束している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 08:21:49 GMT)
Optimizing Deep Neural Networks through Neuroevolution with Stochastic
Gradient Descent [18.7] 深部ニューラルネットワーク(DNN)の訓練における勾配降下(SGD)は優勢である
神経進化は進化過程に沿っており、しばしばSGDでは利用できない重要な機能を提供している。
個体群の多様性を改善するために,個体間の重み更新を克服する階層型クラスタ型抑制アルゴリズムも開発されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 08:54:14 GMT)
Image Annotation based on Deep Hierarchical Context Networks [17.7] DHCN(Deep Hierarchical Context Network)を紹介する。
提案手法は、忠実性項と文脈基準と正規化子を混合する目的関数の最小化に基づいている。
この表現学習の問題を、パラメータが最も影響するバイレベルなコンテキスト関係に対応する深いネットワークをトレーニングすることで解決します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 11:07:42 GMT)
Multi-Faceted Representation Learning with Hybrid Architecture for Time
Series Classification [16.6] SARCoN(Self-Attentive Recurrent Convolutional Networks)と呼ばれるハイブリッドニューラルネットワークを提案する。
SARCoNは、長期記憶ネットワークと自己拡張機構と完全な畳み込みネットワークの合成である。
我々の研究は、時系列分類の理解を深める新しいアングルを提供し、提案したモデルを現実世界のアプリケーションに最適な選択肢とみなす。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 16:42:07 GMT)
Social Media COVID-19 Misinformation Interventions Viewed Positively,
But Have Limited Impact [16.5] FacebookやTwitterといったソーシャルメディアプラットフォームは、権威のあるリソースにリンクするバナーや、より具体的な「偽情報」ラベルなど、デザインの介入をロールアウトした。
その結果,ほとんどの参加者は介入に対する肯定的な態度を示し,特に偽情報のポスト特異的なラベルが認められた。
しかし、ほとんどの参加者は、他の手段、最も一般的なウェブ検索を通じて誤情報を発見または修正し、プラットフォームが新型コロナウイルス(COVID-19)の偽情報の拡散を抑える余地を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 00:02:04 GMT)
Unfolded Algorithms for Deep Phase Retrieval [16.1] Unfolded Phase Retrieval (UPR) と呼ばれるハイブリッドモデルベースのデータ駆動型ディープアーキテクチャを提案する。
提案手法は,定評のあるモデルベースアルゴリズムの汎用性と解釈性が有効である。
センシングマトリクスと信号処理アルゴリズムの合同設計を考察し,そのプロセスにおける深い展開手法を応用した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 03:46:17 GMT)
The Importance of Modeling Data Missingness in Algorithmic Fairness: A
Causal Perspective [14.6] 機械学習のためのトレーニングデータセットには、ある種の欠落があることが多い。
この欠如は、無視されると、モデルのデプロイ時にトレーニング手順のフェアネス保証を無効にする。
一般的な公平性アルゴリズムで使用される様々な分布が、トレーニングデータから回復できない、または回復できない条件を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 16:10:00 GMT)
Forecasting day-ahead electricity prices: A review of state-of-the-art
algorithms, best practices and an open-access benchmark [14.4] 電力価格予測の分野は、過去20年間に多くの貢献から恩恵を受けている。
後者はしばしば、公開されていないユニークなデータセットを使用して比較される。
電力価格の予測において、どの方法がうまく機能するか、何がベストプラクティスであるかは明らかになっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:01:59 GMT)
Natural vs Balanced Distribution in Deep Learning on Whole Slide Images
for Cancer Detection [14.3] 組織像に応用した深層学習(DL)モデルにおける学習セットの自然分布と平衡分布の影響を解析した。
DLトレーニングにおいて,WSIsデータを通常の分布に維持することは,人工的に得られた平衡分布よりも偽陰性(FN)の偽陽性(FP)が少ないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 21:18:49 GMT)
Hardware and Software Optimizations for Accelerating Deep Neural
Networks: Survey of Current Trends, Challenges, and the Road Ahead [14.3] 本稿では,deep neural network (dnn) のような脳にインスパイアされた2つのモデルの重要な特性について紹介する。
DLモデルの単一推論は数十億の乗算および累積演算を必要とする可能性があるため、DLは非常に計算量とエネルギーを消費する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 10:27:48 GMT)
SENTRY: Selective Entropy Optimization via Committee Consistency for
Unsupervised Domain Adaptation [14.1] ランダムな画像変換の委員会の下で,予測整合性に基づいて対象インスタンスの信頼性を判定するUDAアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,予測エントロピーを選択的に最小化し,高い一貫性のあるターゲットインスタンスに対する信頼度を高めるとともに,予測エントロピーを最大化し,高い一貫性の低いインスタンスに対する信頼度を低減する。
擬似ラベルに基づく近似的クラスバランスと組み合わせることで,標準的なUDAベンチマークや,ラベル分布シフト下でのストレス-テスト適応を目的としたベンチマークから,27/31ドメインシフトの最先端よりも大幅に向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 16:24:50 GMT)
Improving unsupervised anomaly localization by applying multi-scale
memories to autoencoders [14.1] MMAE.MMAEは、教師なし学習におけるプロトタイプ機能として、対応する解像度スケールでスロットを更新する。
異常検出のために,各スケールでエンコードされた画像特徴を最も関連するプロトタイプ特徴に置き換えることで異常除去を実現する。
各種データセットに対する実験結果から,MMAEは異なるスケールで異常を除去し,複数のデータセットで良好に動作できることが確認された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 04:44:40 GMT)
Experimental characterization of quantum many-body localization
transition [13.8] 我々は,多体局所化遷移点を検出するスケーラブルなプロトコルを実験的に実装した。
空間分解能の異なる3つの量を利用することにより、シミュレーションと実験の整合性に優れた遷移点を同定する。
このプロトコルはスケーラブルで、様々な物理プラットフォームで実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:35:01 GMT)
COVID-19 Outbreak Prediction and Analysis using Self Reported Symptoms [12.9] 新型コロナウイルスの流行状況を把握するために、自己報告型症状調査データを用いています。
本研究は、自己申告された症状に基づいて、新型コロナウイルス陽性の集団の確率%を予測しようと試みた。
人口の%がcovid-19ライクな疾患(cli)を患っており、それぞれ0.15%と1.14%が絶対エラーであった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 00:37:24 GMT)
Estimating Displaced Populations from Overhead [12.4] バングラデシュのコックス・バザール(英語版)の難民キャンプで、人口データと交差するドローン画像に対する我々のアプローチを訓練し、評価する。
提案手法は,群集画像の絶対誤差が7.02%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:41:21 GMT)
Quantum algorithm for nonlinear differential equations [12.4] 非線形微分方程式の解に対する量子アルゴリズムを提案する。
潜在的な応用としては、ナビエ・ストークス方程式、プラズマ流体力学、疫学などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 16:22:08 GMT)
Empirical Bayes PCA in high dimensions [11.8] 主成分分析は高次元雑音の異常な現象を示すことが知られている。
主成分の結合分布に対する構造的事前を推定することにより,このノイズを低減できる経験的ベイズPCA法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 20:43:44 GMT)
Self-Growing Spatial Graph Network for Context-Aware Pedestrian
Trajectory Prediction [11.7] STR-GGRNN(Social Trajectory Recommender-Gated Graph Recurrent Neighborhood Network)
STR-GGRNNは、コンテキストシーンの特徴と歩行者の視覚的手がかりに基づいて、データ駆動の適応型オンライン地区推薦を使用する。
ETH-UCYデータセット上での最高性能モデルは12cm ADEと$sim$15 cm FDEである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 11:00:52 GMT)
A PAC-Bayesian Perspective on Structured Prediction with Implicit Loss
Embeddings [11.7] PAC-Bayesは最近、予測分布の厳密なリスクバウンドを生成する能力に関心を寄せている。
我々は,リスクと過剰リスクの2つの一般化境界を示し,ile予測者の行動に対する洞察を与える。
2つの学習アルゴリズムはこれらの境界から導かれる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:20:30 GMT)
Using Feature Alignment Can Improve Clean Average Precision and
Adversarial Robustness in Object Detection [11.7] 中間層の特徴アライメントを用いることで,オブジェクト検出におけるクリーンなapとロバスト性が向上する。
提案手法の有効性を検証するため,PASCAL VOCおよびMS-COCOデータセットについて広範な実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 05:04:38 GMT)
MT-Teql: Evaluating and Augmenting Consistency of Text-to-SQL Models
with Metamorphic Testing [11.6] MT-Teqlは,テキスト保存モデルの一貫性を評価し,拡張するメタモルフィックテストベースのフレームワークである。
我々のフレームワークは、SOTAモデルから数千の予測エラーを公開し、既存のデータセットを桁違いに拡張し、標準精度を損なうことなく40%以上の矛盾エラーを除去する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 07:43:31 GMT)
A Neuro-Inspired Autoencoding Defense Against Adversarial Perturbations [11.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の攻撃に対して脆弱である。
現在の最も効果的な防御策は、敵に摂動された例を使ってネットワークを訓練することである。
本稿では,神経に誘発される防御機構について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 23:35:47 GMT)
Pattern-aware Data Augmentation for Query Rewriting in Voice Assistant
Systems [10.3] 既存のトレーニングペアからパターンを学習し、ラベルの書き換えから書き換え候補を逆に生成し、不十分なQRトレーニングデータを補う拡張フレームワークを提案する。
実験の結果,QRベースラインを十分に訓練し,低リソース領域やローカライズ領域でのQR性能向上に有効である可能性が示された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 16:36:32 GMT)
AttentionLite: Towards Efficient Self-Attention Models for Vision [10.0] 本稿では,リソース制約のあるアプリケーションに対して,パラメータのクラスを生成・計算するための新しいフレームワークである attentionliteable を提案する。
計算量の多い教師から知識を同時蒸留でき、同時に学生モデルを1回の訓練パスで刈り取ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:54:09 GMT)
CNN-Based Ultrasound Image Reconstruction for Ultrafast Displacement
Tracking [9.7] 運動推定技術は、超高感度心血管運動や流れ解析、せん断波エラストグラフィーなどの応用に利用できる。
これらの動き推定手法で達成できる精度は、連続するフレームの高品質と高いフレームレートの2つの矛盾した要件に強く依存する。
提案手法は,高品質なフレームを再構築するための単一超高速取得と,2次元変位推定を行うための2つの連続フレームのみに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:56:40 GMT)
SARG: A Novel Semi Autoregressive Generator for Multi-turn Incomplete
Utterance Restoration [9.4] 本稿では,マルチターン対話システムにおける不完全な発話復元について検討する。
本稿では,高い効率と柔軟性を有する新しい半自己回帰発電機(SARG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 03:10:17 GMT)
Taking Principles Seriously: A Hybrid Approach to Value Alignment [7.8] 価値アライメント(VA)システムの設計者は,ハイブリッドアプローチを用いて倫理を取り入れることを提案する。
AIルールベースにおける任意の行動計画に対して、デオントロジー倫理から派生した原則が、特定の「テスト提案」を暗示する方法を示す。
これにより経験的vaは独立して正当化された倫理原則とシームレスに統合することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 22:05:07 GMT)
A validated multi-agent simulation test bed to evaluate congestion
pricing policies on population segments by time-of-day in New York City [7.6] 我々は,MATSim-NYCと呼ばれる,ニューヨーク市における初のオープンソースマルチエージェントシミュレーションモデルを検証する。
このモデルは、地域計画協会が提案する混雑価格計画を評価するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 14:36:15 GMT)
Who will accept my request? Predicting response of link initiation in
two-way relation networks [7.5] 本稿では、双方向ネットワークにおけるリンク開始フィードバックの予測方法である、ソーシャルネットワーク分析とマイニングにおける重要な問題に対処する。
双方向ネットワークにおける2つの個人間の関係には、招待者が受け入れた場合に確立されたリンクとなる1人の個人からのリンク招待が含まれる。
本稿では,この多層的手法によるリンク開始フィードバック予測問題を解く手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 08:14:37 GMT)
Exploiting Vulnerability of Pooling in Convolutional Neural Networks by
Strict Layer-Output Manipulation for Adversarial Attacks [7.5] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、インテリジェント車両などの移動ロボットにますます適用されています。
ロボットアプリケーションにおけるCNNのセキュリティは重要な問題であり、CNNに対する潜在的な敵対攻撃は研究に値する。
本稿では,ネットワーク構造の観点から,プールの脆弱性を調査し,活用することで,CNNに対する敵対攻撃を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:18:41 GMT)
Blurring Fools the Network -- Adversarial Attacks by Feature Peak
Suppression and Gaussian Blurring [7.5] 本論文では,データの特徴におけるピーク要素の値を抑制することにより,ピーク抑制(PS)という逆攻撃デモを提案する。
実験結果は、PSとよく設計されたガウスボケは、よく訓練されたターゲットネットワークの分類結果を完全に変更する敵対攻撃を形成することができることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:47:14 GMT)
Amplifying the Anterior-Posterior Difference via Data Enhancement -- A
More Robust Deep Monocular Orientation Estimation Solution [7.5] 既存のディープラーニングベースの単眼方向推定アルゴリズムは、オブジェクトの前部と後部の混乱の問題に直面している。
本研究では,物体の向きが位置する左右半円を予測することに焦点を当てた事前学習手法を提案する。
実験の結果,提案する半円予測により方向推定の精度が向上し,上記の問題を緩和できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:36:13 GMT)
Medical Entity Linking using Triplet Network [7.2] 本稿では,病名と類似性に基づく知識ベース候補のランク付け手法を提案する。
手作りのルールを利用しない、堅牢でポータブルな候補生成方式を紹介します。
標準ベンチマークNCBIデータセットによる実験結果から,本システムでは従来手法よりも有意差が認められた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 07:44:37 GMT)
A Shift-insensitive Full Reference Image Quality Assessment Model Based
on Quadratic Sum of Gradient Magnitude and LOG signals [7.1] 本研究では,GMとLOG信号の2次和を用いたFR-IQAモデルを提案する。
実験の結果,提案モデルは3つの大規模主観的IQAデータベース上で堅牢に動作することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:41:07 GMT)
Genetic Adversarial Training of Decision Trees [6.9] 遺伝的アルゴリズムに基づく決定木のアンサンブルに関する新しい学習手法を提案し、その精度と敵対的な摂動に対する堅牢性を最大化するための決定木を訓練することができる。
本アルゴリズムをMeta-Silvae (MS) というツールに実装し, 対人訓練に用いる参照データセットを用いて実験的に評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 14:05:57 GMT)
Accelerating Reinforcement Learning for Reaching using Continuous
Curriculum Learning [6.7] 我々は、強化学習(RL)訓練の加速と、多目標到達タスクの性能向上に重点を置いている。
具体的には、トレーニングプロセス中に要件を徐々に調整する精度ベースの継続的カリキュラム学習(PCCL)手法を提案する。
このアプローチは、シミュレーションと実世界のマルチゴールリーチ実験の両方において、ユニバーサルロボット5eを用いてテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 16:16:31 GMT)
Fully Automated 3D Segmentation of MR-Imaged Calf Muscle Compartments:
Neighborhood Relationship Enhanced Fully Convolutional Network [6.6] FilterNetは新しい完全畳み込みネットワーク(FCN)であり、個々のふくらはぎの筋肉の区画分割にエッジ対応の制約を埋め込む。
FCNは健常者10名, 疾患者30名のT1強調MRI像を4倍のクロスバリデーションで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 22:15:25 GMT)
Complexity of zigzag sampling algorithm for strongly log-concave
distributions [6.3] 強いログ凹分布に対するジグザグサンプリングアルゴリズムの計算複雑性について検討する。
ジグザグサンプリングアルゴリズムは, 計算コストが$obiglに匹敵するchi-squareの発散において, $varepsilon$ 誤差を達成することを証明した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 03:10:21 GMT)
OpEvo: An Evolutionary Method for Tensor Operator Optimization [6.3] テンソル作用素の探索空間を効率的に探索する新しい進化的手法OpEvoを提案する。
総合的な実験結果から,OpEvoは最も分散度が低く,試行回数や壁面時間も最小限に設定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 08:02:18 GMT)
Encoding Syntactic Knowledge in Transformer Encoder for Intent Detection
and Slot Filling [6.2] 本稿では,インテント検出とスロットフィリングのための構文知識を符号化したトランスフォーマーエンコーダアーキテクチャを提案する。
シンタクティックな知識をトランスフォーマーエンコーダにエンコードし、マルチタスク学習を通じて各トークンの構文的パース祖先と部分音声を予測する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 21:25:11 GMT)
Understanding Health Misinformation Transmission: An Interpretable Deep
Learning Approach to Manage Infodemics [6.1] 本研究では,新しい解釈可能な深層学習手法であるGenerative Adversarial NetworkベースのPiecewise Wide and Attention Deep Learning (GAN-PiWAD)を提案する。
社会交換理論に則った特徴を選択し、4,445本の誤報動画でGAN-PiWADを評価します。
本研究は,ソーシャルメディアプラットフォームや政策立案者に対して,誤情報を識別し,伝達を制御し,インフォデミクスを管理するための積極的な介入をデザインする直接的意義を与える。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:49:19 GMT)
SIBRE: Self Improvement Based REwards for Adaptive Feedback in
Reinforcement Learning [5.9] 強化学習(RL)における収束率向上のための汎用的な報酬形成手法を提案する。
このアプローチは既存のRLアルゴリズムと併用して使用するために設計されており、エージェントの過去のパフォーマンスよりも報奨的な改善で構成されている。
我々は、SIBREが元のRLアルゴリズムと同じ条件下で期待に収束することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 10:08:03 GMT)
Alternating linear scheme in a Bayesian framework for low-rank tensor
approximation [5.8] ベイズ推論問題を解くことにより、与えられたテンソルの低ランク表現を見つける。
本稿では,テンソルトレイン方式で無音変換を行うアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 10:15:30 GMT)
A Multi-View Dynamic Fusion Framework: How to Improve the Multimodal
Brain Tumor Segmentation from Multi-Views? [5.8] 本稿では,脳腫瘍セグメンテーションの性能向上を目的としたマルチビューダイナミックフュージョンフレームワークを提案する。
BRATS 2015とBRATS 2018で提案されたフレームワークを評価することで、マルチビューからの融合結果が単一ビューからのセグメンテーション結果よりも優れたパフォーマンスを達成できることが分かります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 09:45:23 GMT)
Trajectory Inspection: A Method for Iterative Clinician-Driven Design of
Reinforcement Learning Studies [5.5] モデルベースRL研究において,臨床医を反復的設計プロセスに組み込むための簡単なアプローチであるトラジェクトリ・インスペクション(trajectory inspection)を強調した。
モデルが予想外のアグレッシブな治療を推奨するか、あるいはその推奨から驚くほどポジティブな結果を期待するかを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 19:28:25 GMT)
Distributed Embodied Evolution over Networks [5.5] 我々は,空間分布の局所的相互作用エージェントを最適化するために,分散Embodied Evolutionアプローチを用いる。
この結果から,行動パラメータの相互オーバーによる局所的な情報交換により,ネットワークの最適化処理をより効率的に行うことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 01:58:50 GMT)
Universal Policies for Software-Defined MDPs [4.8] 我々は,非決定論的選択を表すプリミティブな 'choose' を用いて,このパラダイムを表わす新しいプログラミング言語 dodona を試作した。
我々は,何百もの合成タスクにおけるメタラーニングによるゼロショット指導の可能性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:04:06 GMT)
Better Than Ground-truth? Beyond Supervised Learning for Photoacoustic
Imaging Reconstruction [4.7] 光音響計算トモグラフィ(PACT)は、生のPA信号から初期圧力分布を再構成する。
近年,教師付き深層学習は,地底構造を必要とする限定的な視点問題を克服するために用いられている。
本稿では,限定的な視点の問題を補うために,ディープラーニングに基づく外部教師付き再構築フレームワーク(BSR-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 01:54:11 GMT)
Subword Sampling for Low Resource Word Alignment [4.7] テキスト単位のサブワードサンプリングに基づくアライメントを提案する。
サブワードサンプリング法が6つの言語ペアの単語レベルアライメントを一貫して上回ることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 19:47:04 GMT)
SChuBERT: Scholarly Document Chunks with BERT-encoding boost Citation
Count Prediction [4.6] SChuBERTと呼ばれる新しい引用予測モデルを提案する。
実験では、SChuBERTといくつかの最先端の引用予測モデルを比較し、従来の手法よりも大きなマージンで優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 23:14:18 GMT)
A Note on Graph-Based Nearest Neighbor Search [4.4] 高いクラスタリング係数は、グラフの最大強連結成分 (scc) に、q の k に近い近傍の大半を配置することを示している。
グラフに基づく探索アルゴリズムは,任意の地点を訪れると最大 SCC を横切ることが保証されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 02:18:05 GMT)
Evolving the Behavior of Machines: From Micro to Macroevolution [4.1] 進化はコンピュータ科学者にコンピューティングの出現からインスピレーションを与えてきた。
これにより、マシンの複雑なニューラルネットワークを進化させるツールが生まれました。
現代における人工進化の見解は、電場をマイクロ進化からマクロ進化へと遠ざけつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 21:35:15 GMT)
A Bit Rate Bound on Superluminal Communication [4.0] 転がり背景に伝播する超光モードを持つ正のk-essenceスカラー場理論における通信について検討する。
以上の結果から, 正に反するk-essence理論が最大情報伝播速度を持っていなくても, 情報伝達速度に上限が存在する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 12:10:13 GMT)
Improving Deep Hyperspectral Image Classification Performance with
Spectral Unmixing [3.8] 本稿では,多元HSI分類法を提案する。
我々は、データセット固有のオートエンコーダにより、スペクトル領域から豊富な領域へのすべてのHSIを変換する。
次に、複数のHSIからの豊富な表現を収集して拡大データセットを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 05:10:08 GMT)
Personalized fall detection monitoring system based on learning from the
user movements [3.8] その結果,ユーザのニーズに応じてシステム全体の精度を向上させることができた。
本論文のパーソナライズの概念は、医学分野の他の研究や、特定のクラスにおいてデータの入手が難しい分野にも拡張することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 09:19:12 GMT)
Bayesian neural network with pretrained protein embedding enhances
prediction accuracy of drug-protein interaction [3.5] ディープラーニングのアプローチは、人間による試行錯誤なしに薬物とタンパク質の相互作用を予測できる。
本稿では,小さなラベル付きデータセットで優れた性能を示すディープラーニングフレームワークを構築するための2つの手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 14:47:48 GMT)
A Distributional Approach to Controlled Text Generation [3.3] 予め訓練された言語モデル(LM)から制御されたテキスト生成に対処するための分布的アプローチを提案する。
このビューでは、単一の形式的なフレームワークで、ターゲット lm 上で "pointwise" と "distributional" の制約を定義することができる。
次に,我々のアプローチのユニークな特徴である分布制約に関する実験を行い,言語モデルにおけるバイアス問題に対する対策としての可能性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 19:02:41 GMT)
Training DNNs in O(1) memory with MEM-DFA using Random Matrices [3.3] 本稿では,ディープニューラルネットワークのトレーニングにおいて,メモリ消費を一定の複雑性に低減する手法を提案する。
このアルゴリズムは、バックプロパゲーション(bp:direct feedback alignment、dfa)とフィードバックアライメント(fa)のより生物学的に可能な代替案に基づいている。
実験は理論結果と一致し,MEM-DFAのメモリコストが他のアルゴリズムと比較して大幅に低下したことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 23:27:40 GMT)
Leaf Segmentation and Counting with Deep Learning: on Model Certainty,
Test-Time Augmentation, Trade-Offs [3.0] 深い教師付き学習は、セグメンテーションと数え葉でのより良いパフォーマンスモデルを提案する最近の研究で広く使われている。
研究グループによる優れた努力にもかかわらず、より良い方法を提案する主な課題の1つは、ラベル付きデータ可用性の制限である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:00:05 GMT)
Accurate Object Association and Pose Updating for Semantic SLAM [3.0] 提案手法は,Kittiデータセットのシミュレーションシーケンスと複数のシーケンスに基づいて評価する。
実験の結果,従来のSLAM法と最先端の意味的SLAM法に関して,非常に顕著な改善が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 14:21:09 GMT)
Data Combination for Problem-solving: A Case of an Open Data Exchange
Platform [2.9] ビッグデータと学際データの組み合わせでは、多くの変数を持つ大規模データを使用することが期待されている。
その結果,少数の変数を持つデータセットであっても,問題解決のためのソリューションの提案に頻繁に使用されることがわかった。
本研究の結果は、複数のデータセットや変数を含む問題解決のためのデータ組み合わせの背後にあるメカニズムに光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 23:29:10 GMT)
Regularization in neural network optimization via trimmed stochastic
gradient descent with noisy label [2.7] 正規化は、ニューラルネットワークの最適化におけるデータトレーニングへの過度な適合を回避するために不可欠です。
ラベルノイズとトリミングの例を組み合わせた第1次最適化法(Label-Noised Trim-SGD)を提案する。
提案アルゴリズムにより,ラベルの大きいノイズを付加し,元の手法よりも優れた正規化効果が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 01:31:53 GMT)
An Efficient K-means Clustering Algorithm for Analysing COVID-19 [2.4] 同様の種類の医療の質を持つ国のクラスターを作ることは、各国の医療の質に関する洞察を与える。
本稿では,クラスタの初期セントロイドを効率的に決定するK平均クラスタリング手法を提案する。
実験の結果,提案手法はcovid-19の分析に要するイテレーション数と実行時間を削減することが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 04:06:30 GMT)
Segmentation of structural parts of rosebush plants with 3D point-based
deep learning methods [2.4] 本稿では,3次元植物モデルの器官セグメンテーションにおける3次元ポイントベース深層学習法の性能評価のためのベンチマークを紹介する。
本手法はROSE-Xデータセットを用いて実生バラの3Dモデルを含む実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:01:50 GMT)
Design Rule Checking with a CNN Based Feature Extractor [2.3] デザインルールチェック(DRC)はますます複雑になりつつある。
レイアウト中に使用できる高速なインタラクティブなDRCエンジンを持つことが非常に望ましいでしょう。
本研究では,このようなエンジンの実現可能性の証明を確立する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:26:31 GMT)
SARS-CoV-2 Coronavirus Data Compression Benchmark [2.3] データは、Cncbinlm.govの重症急性呼吸器症候群ウイルス2データハブから得られた。
競争の進展はurlhttps://coronavirus.innar.comで報告される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 16:41:59 GMT)
AVAE: Adversarial Variational Auto Encoder [2.1] VAEとGANを新規かつ補完的な方法で組み合わせ、自動符号化モデルを作成する新しいフレームワークを紹介します。
5つの画像データセットを質的かつ定量的に評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 18:29:56 GMT)
Variational Quantum Cloning: Improving Practicality for Quantum
Cryptanalysis [2.1] 機械学習に基づく暗号解析アルゴリズムである変分量子クローニング(VQC)を提案する。
VQCは、敵が短深度量子回路で最適な(近似)クローニング戦略を得ることを可能にする。
量子クローニングとVQCの促進による2つのプロトコルの攻撃を例として導いた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:28:09 GMT)
Interorbital Interactions in an SU(2)xSU(6)-Symmetric Fermi-Fermi
Mixture [2.0] 1S0基底状態と3P0準安定状態の原子間の異方体間および異方体間相互作用を特徴付ける。
異方性混合物173Yb_e-171Yb_gと173Yb_g-171Yb_eの弾性相互作用は弱く、非常に類似している。
スピン交換相互作用を171Ybで測定し、これまで観測された反強磁性特性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 18:25:26 GMT)
Fast Physical Activity Suggestions: Efficient Hyperparameter Learning in
Mobile Health [2.0] 我々は,mhealth設定で身体活動を提案するアルゴリズムを提案する。
我々は、それぞれ99%と56%の速度と精度の両方で、最先端のアプローチよりも改善を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 19:17:31 GMT)
Cross-Domain Latent Modulation for Variational Transfer Learning [1.9] 分散オートエンコーダ(VAE)フレームワーク内のクロスドメイン潜時変調機構を提案し,トランスファー学習の改善を実現する。
提案モデルは,教師なし領域適応や画像から画像への変換など,多くのトランスファー学習タスクに適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 22:45:00 GMT)
Dutch General Public Reaction on Governmental COVID-19 Measures and
Announcements in Twitter Data [1.7] われわれは、2020年2月にオランダで発生した新型コロナウイルスの流行から始まるTwitter APIを使ってストリーミングデータを収集する。
我々は、政府の措置や発表に対するオランダの一般大衆の反応を追跡する。
我々は過去7ヶ月のつぶやき頻度と公的な感情の時間的分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 19:53:55 GMT)
Data-based Discovery of Governing Equations [1.6] 観測データから制御方程式の自動発見のためのデータベース物理発見(DPD)フレームワークを提案する。
航空産業における実世界のアプリケーション上で,提案するフレームワークの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:23:37 GMT)
Resting-state EEG sex classification using selected brain connectivity
representation [1.4] 本稿では,脳波信号に対する性影響の証拠を探るために,機械学習を用いた。
特定のセンサーチャネル間のコヒーレンスによって表される脳の接続性は、セックスの予測因子であることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 03:48:21 GMT)
Incremental Real-Time Personalization in Human Activity Recognition
Using Domain Adaptive Batch Normalization [1.2] スマートフォン加速度計などのデバイスからのヒューマンアクティビティ認識(HAR)はユビキタスコンピューティングの基本的な問題である。
従来の作業では、一般的な認識モデルを静的バッチ設定で新しいユーザのユニークな動作パターンにパーソナライズすることで、この問題に対処してきた。
我々の研究は、教師なしのオンラインドメイン適応アルゴリズムを提案することによって、これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 14:13:48 GMT)
Towards Incorporating Entity-specific Knowledge Graph Information in
Predicting Drug-Drug Interactions [1.1] 本稿では,他のバイオメディカル・エンティティとの相互作用から得られる薬物の埋め込みと,ドメイン固有のBioBERT埋め込みに基づくRCアーキテクチャを組み合わせる新しい手法であるBERTKG-DDIを提案する。
DDIExtraction 2013 コーパスで行った実験では、この戦略が他のベースラインアーキテクチャを4.1%マクロF1スコアで改善することを明確に示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 06:44:32 GMT)
BERTChem-DDI : Improved Drug-Drug Interaction Prediction from text using
Chemical Structure Information [1.1] 医薬品の豊富な化学構造から得られる薬物の埋め込みと、市販ドメイン固有のBioBERT埋め込みに基づくREアーキテクチャを効率的に組み合わせる手法であるBERTChem-DDIを提案する。
DDIExtraction 2013コーパスで行った実験は、この戦略が他の強力なベースラインアーキテクチャを3.4%マクロF1スコアで改善することを明確に示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 07:13:52 GMT)
A new role for circuit expansion for learning in neural networks [1.1] ニューラルネットワークの拡張は,学習期間終了後に拡張された構造が切断された場合でも,その一般化性能を向上させることができることを示す。
拡張された学生ネットワークの一般化誤差は,ネットワークの規模が大きくなるにつれて減少し続けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 21:34:27 GMT)
Leveraging ParsBERT and Pretrained mT5 for Persian Abstractive Text
Summarization [1.1] 本稿では,ペルシャ抽象テキスト要約のための新しいデータセットpn-summaryについて紹介する。
本論文で用いるモデルはmT5とParsBERTモデルのエンコーダデコーダ版である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 09:35:52 GMT)
Off-Policy Optimization of Portfolio Allocation Policies under
Constraints [0.9] 財務の動的ポートフォリオ最適化問題には、投資家の好みとリスクによって、さまざまな制約に従う学習ポリシーが頻繁に必要です。
本研究の目的は, 逐次的意思決定枠組み内でアロケーションポリシを見つけることであり, (a) 適用済みのポリシに基づいて収集されたデータを使用すること, (b) 所望の制約を課すこと, (b) ほぼ最適ポリシーをこのデータで計算することである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 22:22:04 GMT)
A Fast Edge-Based Synchronizer for Tasks in Real-Time Artificial
Intelligence Applications [0.8] デバイス間のタスク同期は、AIアプリケーションのタイムリーな進捗に影響を与える重要な問題です。
入力出力タスクの実行と計算タスクをタイムアライメントできる高速エッジベースの同期スキームを開発しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 23:02:21 GMT)
Topological lower bound on quantum chaos by entanglement growth [0.8] 一次元の量子セルオートマトンに対して、エンタングルメントエントロピーによって量子化された量子カオスの低い境界が存在することを示す。
我々の結果は、局所ハミルトニアンによって生成される量子力学に自然に現れる指数的尾に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 16:03:59 GMT)
Anti-alignment driven dynamics in the excited states of molecules under
strong fields [0.6] 我々は、H$+$分子とその同位体の2つの新しいモデルを開発する。
第1の励起電子状態において、分子が磁場に反するかどうかを量子力学および半古典的に評価する。
強磁場下でのボンド硬化による励起状態におけるこれらの分子の安定化は極めて不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 13:29:31 GMT)
Learning temporal data with variational quantum recurrent neural network [0.6] パラメタライズド量子回路を用いて時間データを学習する手法を提案する。
この研究は、時間データの学習に複雑な量子力学を利用する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 10:47:28 GMT)
A Frequency And Phase Attention Based Deep Learning Framework For
Partial Discharge Detection On Insulated Overhead Conductors [0.5] 部分放電は絶縁系の劣化の指標として知られている。
内部部分放電を検出する手法の信頼性と選択性は、背景雑音のレベルによって決定される。
本稿では,周波数層と位相注目層を新たに実装したディープラーニングフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:54:06 GMT)
Neural Network Embeddings for Test Case Prioritization [0.2] NNE-TCP(Neural Network Embeeding for Test Case Prioritization)という新しいツールを開発しました。
NNE-TCPは、テスト状態遷移時にどのファイルが修正されたかを分析し、これらのファイルとテストの関係を多次元ベクトルにマッピングすることで学習する。
我々は、修正されたファイルとテストの間の接続が他の従来の方法と比較して適切で競争力があることを初めて示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 01:35:04 GMT)
Incremental Verification of Fixed-Point Implementations of Neural
Networks [0.2] インクリメンタル境界モデル検査(BMC)、満足度変調理論(SMT)、不変推論を用いた新しいシンボル検証フレームワークの開発と評価を行った。
提案手法は,異なる入力画像を考慮した21の試験事例の85.8%,カバー手法に関連する特性の100%を検証・生成することができた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 10:03:44 GMT)
Multi-spin counter-diabatic driving in many-body quantum Otto
refrigerators [0.2] 本稿では, 有限時間多体量子冷凍機について述べる。
マルチスピンCD駆動を採用し,システムサイズによる冷凍性能のスケーリング挙動を数値解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 16:06:53 GMT)
Exploring and Analyzing Machine Commonsense Benchmarks [0.1] 我々は、これらのアプローチのメタデータを調整するための共通の語彙の欠如は、システムの欠陥を理解するための努力で研究者を制限します。
ベンチマークメタデータを形式化する一般的な語彙であるMCS Benchmark Ontologyについて説明します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 19:01:55 GMT)
Unsupervised Anomaly Detectors to Detect Intrusions in the Current
Threat Landscape [0.1] 本研究では,Isolation Forests,One-Class Support Vector Machines,Self-Organizing Mapsが侵入検知用よりも有効であることを示した。
不安定、分散、あるいは非可逆的行動による攻撃を、ファジング、ワーム、ボットネットなどによって検出することがより困難である点を詳述する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 14:06:58 GMT)
Five open problems in quantum information [0.1] 量子情報理論で選択された5つの問題を特定する。
これらの問題には様々な数学的つながりがあるため、大きなブレークスルーの可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 11:39:17 GMT)
Optical trapping of the transversal motion for an optically levitated
mirror [0.0] 垂直に配向する2つのファブリ・ペロトキャビティで光浮上が実現可能であることを証明した。
この研究は、光学浮揚への道を開き、マクロ的な量子システムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 06:47:43 GMT)
myGym: Modular Toolkit for Visuomotor Robotic Tasks [0.0] myGymは、3Dシミュレータで訓練された強化学習(RL)、本質的な動機付け、模倣学習タスク用に開発された新しい仮想ロボットツールキットです。
シミュレータのモジュラ構造により、ユーザはさまざまなロボット、環境、タスクを使って、多数のシナリオでアルゴリズムをトレーニングし、検証することができる。
このツールキットは、Visuomotorタスク用に事前トレーニングされたビジュアルモジュールを提供し、迅速なプロトタイピングを可能にし、さらに視覚的なサブモジュールをカスタマイズしたり、自身のオブジェクトで再トレーニングすることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 19:15:05 GMT)
Weak SINDy For Partial Differential Equations [0.0] 我々はWeak SINDy(WSINDy)フレームワークを偏微分方程式(PDE)の設定にまで拡張する。
弱い形状による点微分近似の除去は、ノイズフリーデータからモデル係数の効率的な機械的精度回復を可能にする。
我々は、いくつかの挑戦的なPDEに対して、WSINDyの堅牢性、速度、精度を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:26:50 GMT)
Unsupervised in-distribution anomaly detection of new physics through
conditional density estimation [0.0] 本研究では,条件密度推定器を用いた非監視分布異常検出法を提案する。
2020年のLHCオリンピックの盲目の挑戦の一環として、シミュレーションされた大型ハドロン衝突(LHC)粒子衝突における新しい物理学の検出にこの方法を適用します。
これまでの成果は、2020年のLHCオリンピックへの盲目の提出で、最先端のパフォーマンスを達成したものです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 19:05:22 GMT)
Universal criticality of thermodynamic curvatures for charged AdS black
holes [0.0] 荷電AdSブラックホールにおける小質量ブラックホール相転移の臨界点における曲率の臨界指数と普遍振幅を解析的に検討した。
このような普遍的な性質は、熱力学の幾何学とブラックホールの相転移に関する新たな洞察をもたらすだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 06:39:22 GMT)
The Measurement Process in Relational Quantum Mechanics [0.0] ブリューアーの主張により、観測者がそれを含む系の全ての状態を区別することは不可能であり、波動関数の崩壊は、絡み合った系のシュミットの生アルト正規分解における自己観測と結びついている。
このアプローチは、一般に量子力学とリレーショナル量子力学を提供し、特に、測定過程と波動関数の崩壊について、きれいで動機づけられた説明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 18:50:44 GMT)
Temperature Dependent Energy Diffusion in Chaotic Spin Chains [0.0] 2つのカオスギャップ量子スピン鎖におけるエネルギー拡散の温度依存性について検討する。
イジングモデルでは、エネルギーギャップよりはるかに低い温度で研究できる。
速度論的モデルは、低温で観測されたエネルギー拡散定数の指数的な増加を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 19:00:00 GMT)
TechTexC: Classification of Technical Texts using Convolution and
Bidirectional Long Short Term Memory Network [0.0] 3つの手法を用いて分類処理を行うための分類システム(TechTexC)を開発した。
その結果,BiLSTMモデルを用いたCNNは,サブタスク (a,b,c,g) とタスク-2aのタスク-1に関する他の手法よりも優れていた。
テストセットの場合、cnnとbilstmの併用により、サブタスク1a (70.76%), 1b (79.97%), 1c (65.45%), 1g (49.23%), 2a (70.14%) の精度が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:22:47 GMT)
Statistical properties of structured random matrices [0.0] ヘルミタントイプリッツ,ハンケルおよびトイプリッツ+ハンケルランダム行列のスペクトル特性について検討した。
この結果から, 中間型統計学は従来考えられていたよりも普遍的で普遍的であり, ランダム行列理論の新たな方向を開くことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 18:00:14 GMT)
Spin-projection for quantum computation: A low-depth approach to strong
correlation [0.0] 破壊されたスピン対称性は、回路のオーバーヘッドがほとんどなく、量子コンピュータで正確に復元できることを実証する。
提案手法はスピン対称性を確保するのに必要な、潜在的に多くの測定値の劇的な削減を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 01:25:41 GMT)
Spin-orbit-assisted electron pairing in 1D waveguides [0.0] MathrmLaAlO_3$/$mathrmSrTiO_3$インターフェースで書かれた1D電子チャネルの実験により、スピン軌道カップリングの異なる形態の存在が1D導波路の電子対をいかに高めるかを分析する。
1Dに閉じ込められていれば、$mathrmLaAlO_3$/$mathrmSrTiO_3$のような界面で電子によって感じられる固有のRashba SOCが還元されることを示す。
我々は、SOCをどのように設計し、平均を用いて示すかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 15:30:11 GMT)
Spin and density self-ordering in dynamic polarization gradients fields [0.0] 光空洞内における2成分ボース・アインシュタイン凝縮体の零温度量子位相図について検討した。
2つの原子スピン状態はラマン結合であり、2つの横偏光、青色の偏向平面波レーザーが反発性空洞電位を誘導する。
原子空洞系は豊かな位相図を持つ$t$-$J$-$V$-$W$モデルの中心的な側面を実装していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 13:03:59 GMT)
Single-atom maser with engineered circuit for population inversion [0.0] 単層トランスモン超伝導人工原子を用いたメーザーの青写真について述べる。
システムは2光子プロセスでコヒーレントに励起することができ、高い集団反転を達成するため、準安定状態の緩和速度は補助的な低Qキャビティを介して増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 21:10:55 GMT)
Quantum K-medians Algorithm Using Parallel Euclidean Distance Estimator [0.0] 本稿では,量子ユークリッド推定アルゴリズムを用いた効率的な量子k-メディアンクラスタリングアルゴリズムを提案する。
提案した量子k-メディアンアルゴリズムは、古典的なバージョンに比べて指数速度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 06:38:20 GMT)
Predictive Analysis of Diabetic Retinopathy with Transfer Learning [0.0] 本稿では,糖尿病網膜症分類のためのCNNアーキテクチャの性能をトランスファーラーニングの助けを借りて検討する。
その結果,VGG 16モデルを用いた画像ネット重み付きトランスファー学習は,95%の精度で最高の分類性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 05:40:46 GMT)
Predicting the Critical Number of Layers for Hierarchical Support Vector
Regression [0.0] HSVRの当初の定式化では、モデルの深さを選択するためのルールは存在しなかった。
データのフーリエ変換または動的モード分解(DMD)スペクトルのいずれかのサポートに基づいて、予測に基づいて、この臨界スケールを優先的に予測する方法を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 23:09:58 GMT)
Positivity of entropy production for the three-level maser [0.0] エントロピー生産は熱力学の重要な概念であり、エンジンの動作を分析することができる。
Scovil-Schulz-DuBois熱エンジンでは、熱流の共通定義は特定のパラメータに対して負のエントロピー生成をもたらす可能性があると論じられた。
浴槽の遷移に使用するエネルギーにデチューニングの補正を適切に適用すれば,これを治療できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:13:25 GMT)
Optimal single-shot discrimination of optical modes [0.0] 我々は,任意の光学モードの最適識別を行うためのツールボックスを提案する。
ツールボックスは線形および半定値プログラミング技術を使用し、厳密な(曖昧でない)境界を提供する。
多くのモードに対して、モード判別の最適状態は、少なくとも2つの数状態の重ね合わせまたは混合であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 03:47:57 GMT)
Multifunctionality in a Reservoir Computer [0.0] 多機能ニューラルネットワークは、ネットワーク接続を変更することなく、複数のタスクを実行することができる。
我々は、この神経学的慣用性が、Reservoir Computingとして知られる現代の機械学習パラダイムを用いた人工的な環境でどのように達成できるかを考察する。
トレーニングに含まれていない貯水池コンピュータの予測状態空間内に居住する,未学習の誘引者の存在を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 12:31:33 GMT)
Mobile Robot Planner with Low-cost Cameras Using Deep Reinforcement
Learning [0.0] 本研究は、深層強化学習に基づくロボットモビリティポリシーを開発する。
ロボットを市場に投入するためには、低コストの大量生産も課題だ。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 07:30:04 GMT)
Measurement Induced Nonlocality Quantified by Hellinger Distance and
weak measurements [0.0] 我々は、フォン・ノイマン射影測定を用いて、ヘルリンガー距離で定量化された測定誘起非局所性(MIN)を提案する。
一般純度と2otimes n$混合状態に対するHellinger距離MINの解析式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 04:52:54 GMT)
Infrared image pedestrian target detection based on Yolov3 and migration
learning [0.0] 本論文では、移動学習手法を用いてYOLOv3モデルを適用し、赤外線画像における歩行者ターゲット検出を実現する。
CVCデータセットの歩行者検出タスクでは、Yolov3モデルの平均精度(AP)は96.35%に達し、Diou-Yolov3モデルの平均精度は72.14%であるが、後者は損失曲線の収束率が速い。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 08:55:48 GMT)
FlowDB a large scale precipitation, river, and flash flood dataset [0.0] 洪水は、米国で毎年80億ドルの損害をもたらし、あらゆる天候関連イベントの最大の死を引き起こします。
新たな1時間ごとの河川流量と降水量データセットと、損傷推定と傷害数を持つフラッシュ洪水イベントの2番目のサブセットを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 07:08:41 GMT)
Entropy production dynamics in quench protocols of a driven-dissipative
critical system [0.0] カーモデルのクエンチシナリオにおけるエントロピー生成速度のダイナミクスについて検討した。
エントロピー生産は2つのコントリビューションに分けられる。
特に後者は、異なる準安定状態間のクエンチに対して高い非断熱性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 10:36:26 GMT)
Emergent dynamics from entangled mixed states [0.0] 絡み合いは量子物理学の核であり、複合系を含む量子現象において中心的な役割を果たす。
クロック系コンポジットの混合状態に対する量子力学の時間レス画像について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 02:12:51 GMT)
Edge mode manipulation through commensurate multifrequency driving [0.0] スピンレスフェルミオン1次元系の位相的エッジモードの安定性に及ぼす複合多周波駆動プロトコルの影響について検討する。
実効駆動パラメータの観点で, 位相遷移の全てを単一周波数の位相遷移にマッピングできることが示される。
我々は,3つのパラダイム的フェルミオン系,すなわちキタエフ連鎖,Su-Schrieffer-Heegerモデル,およびクロイツはしごについて考察を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 16:09:01 GMT)
DynamicHS: Streamlining Reiter's Hitting-Set Tree for Sequential
Diagnosis [0.0] 診断セッションを通じて状態を維持するHS-Treeの変種であるDynamicHSを提案する。
DynamicHSの理由を証明し、HS-Treeのwrtに明確な優越性を証明します。
計算時間。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 01:59:19 GMT)
Domain specific BERT representation for Named Entity Recognition of lab
protocol [0.0] BERTファミリーは、NERタグ付けから他の言語タスクの範囲まで、下流タスクで非常にうまく機能しているようだ。
本稿では,Bio-Bertに基づく名前付きエンティティタグ作成システムについて述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 06:54:38 GMT)
Deep Learning in Detection and Diagnosis of Covid-19 using Radiology
Modalities: A Systematic Review [0.0] Covid-19の早期発見と診断は、Covid-19の流行の主な課題の1つです。
医学とコンピュータの研究者は、放射線画像の分析に機械学習モデルを使う傾向があった。
ディープラーニングベースモデルには、Covid-19の検出と診断のための正確で効率的なシステムを実現する並外れた能力があります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 18:54:01 GMT)
Cost-sensitive Semi-supervised Classification for Fraud Applications [0.0] 本研究では、不正検出領域におけるコスト感受性学習(CSL)を探索し、不正クラスの誤った予測を減らし、その精度を高める。
我々は、ラベル付き不正データの希少性に対処するために、SSC(Semi-supvised Classification)フレームワーク内のCSLを調査します。
本論文は,詐欺検出のためのSCとSCを統合する最初の試みである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 23:22:37 GMT)
Classification of fractional quantum Hall states with spatial symmetries [0.0] フラクタル量子ホール(FQH)状態は対称性に富んだ位相状態(SET)の例である
本稿では、空間対称性を持つFQH状態に対する対称性保護位相不変量の理論を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 19:00:00 GMT)
Chiral thermodynamics in tailored chiral optical environments [0.0] 光学双安定電位に拡散する過度に損傷したキラルナノ粒子の運動を記述する光学モデルを提案する。
そこで本研究では,各ビームの偏光を制御して,初期不安定性を変化させることなく,光学的光学的環境を定常波でどのように誘導するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 16:20:37 GMT)
Can we learn where people come from? Retracing of origins in merging
situations [0.0] センサデータから得られる密度ヒートマップをランダムな森林レセプタの入力として利用し,原産地分布の予測を行う。
シミュレーションデータセット、実験データ、および実験データとシミュレーションデータの両方を備えたハイブリッドアプローチの3つの異なるデータセットを研究します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 17:42:14 GMT)
Automated segmentation of an intensity calibration phantom in clinical
CT images using a convolutional neural network [0.0] CT(Computerd Tomography)画像のセグメント強度キャリブレーションファントム領域に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を適用します。
システムを大きなコホートでテストして、その堅牢性を評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 07:02:33 GMT)
A reset-if-leaked procedure for encoded spin qubits [0.0] 2つのスピンのみの追加と14個の近接交換相互作用でリーク低減を実現するシーケンスが見つかる。
同定されたシーケンスは、半導体環境における現実的なノイズレベルの存在下で堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 22:51:05 GMT)
A complete, parallel and autonomous photonic neural network in a
semiconductor multimode laser [0.0] 本稿では,効率良く高速な半導体レーザの空間分布モードを用いて,完全並列かつ完全に実装されたフォトニックニューラルネットワークを実現する方法を示す。
重要なことは、すべてのニューラルネットワーク接続はハードウェアで実現され、プロセッサは前処理または後処理なしで結果を生成します。
読み出し重みを訓練して、2ビットヘッダ認識、2ビットXOR、2ビットデジタルアナログ変換を行い、0.9-103と2.9 10-2の誤り率をそれぞれ取得する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 07:03:43 GMT)
A Bayesian methodology for localising acoustic emission sources in
complex structures [0.0] 損傷源の局所化への音響放射の獲得は、構造的健康モニタリングにおける一般的なアプローチとして現れている。
最近の進歩にもかかわらず、非自明な幾何学的特徴を含む複合材料や構造内の損傷を見つけるタスクはまだ重要な課題です。
本稿では,これらの複雑さに頑健なベイズ的ソースローカライゼーション戦略について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Dec 2020 00:19:56 GMT)