Graph-Evolving Meta-Learning for Low-Resource Medical Dialogue
Generation [150.5] ソース疾患からターゲット疾患へ診断経験を移すために、低リソースの医療対話生成を提案します。
また,新しい疾患の症状相関を推論するためのコモンセンスグラフの進化を学習するグラフ進化メタラーニングフレームワークを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 13:20:23 GMT)
Self-Progressing Robust Training [146.8] 敵対的なトレーニングのような現在の堅牢なトレーニング方法は、敵対的な例を生成するために「攻撃」を明示的に使用します。
我々はSPROUTと呼ばれる自己プログレッシブ・ロバスト・トレーニングのための新しいフレームワークを提案する。
その結果,スケーラブルで効果的で攻撃に依存しないロバストなトレーニング手法に新たな光を当てた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 00:45:24 GMT)
Gradient Surgery for Multi-Task Learning [119.7] マルチタスク学習は、複数のタスク間で構造を共有するための有望なアプローチとして登場した。
マルチタスク学習がシングルタスク学習と比較して難しい理由は、完全には理解されていない。
本稿では,他の作業の勾配の正規平面上にタスクの勾配を投影する勾配手術の一形態を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 00:35:46 GMT)
Unadversarial Examples: Designing Objects for Robust Vision [100.5] 現代の機械学習アルゴリズムの感度を入力摂動に活かし、「ロバストオブジェクト」を設計するフレームワークを開発しています。
標準ベンチマークから(シミュレーション中)ロボット工学まで,さまざまな視覚ベースのタスクに対するフレームワークの有効性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 18:26:07 GMT)
Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection [93.7] 本稿では,2次元および3次元物体検出と地盤推定と奥行き完了を理由とするエンドツーエンド学習可能なアーキテクチャを提案する。
実験の結果,これらのタスクは相補的であり,様々なレベルで情報を融合することで,ネットワークがよりよい表現を学ぶのに役立つことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 22:49:15 GMT)
Fast and Furious: Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion
Forecasting with a Single Convolutional Net [93.5] 本研究では,3Dセンサが捉えたデータを用いて,3D検出,追跡,動作予測を共同で推論する,新たなディープニューラルネットワークを提案する。
鳥の眼球を3次元の世界として表現し,空間と時間にまたがる3次元畳み込みを行う。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 22:43:35 GMT)
Hierarchical Recurrent Attention Networks for Structured Online Maps [91.3] 疎い3次元点雲からのオンライン道路網抽出の問題に対処する。
この手法はannotatorがレーングラフを構築する方法に触発され、まず何レーンあるかを特定し、順番に各レーンを描画する。
我々は,レーン境界の初期領域に順応する階層的リカレントネットワークを開発し,構造化ポリラインを出力することにより,それらを完全にトレースする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 19:35:53 GMT)
Learning Joint 2D-3D Representations for Depth Completion [90.6] 2Dおよび3Dの関節の特徴を抽出することを学ぶシンプルで効果的なニューラルネットワークブロックを設計します。
具体的には、画像画素に2D畳み込みと3D点に連続畳み込みを施した2つのドメイン固有のサブネットワークから構成される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 22:58:29 GMT)
Finding Global Minima via Kernel Approximations [90.4] 関数評価のみに基づく滑らかな関数のグローバル最小化を考える。
本稿では,近似関数を共同でモデル化し,大域的最小値を求める手法を検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 12:59:30 GMT)
DAGMapper: Learning to Map by Discovering Lane Topology [84.1] 我々は、分岐とマージによるトポロジー変化を含む多くのレーンを持つ複雑な高速道路のレーン境界を描くことに集中する。
グラフのノードがレーン境界の局所領域の幾何学的および位相的特性を符号化する有向非巡回グラフィカルモデル(DAG)における推論として問題を定式化する。
2つの異なる州における2つの幹線道路における我々のアプローチの有効性を示し、高い精度とリコールと89%の正しいトポロジーを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 21:58:57 GMT)
To Talk or to Work: Flexible Communication Compression for Energy
Efficient Federated Learning over Heterogeneous Mobile Edge Devices [78.4] 巨大なモバイルエッジデバイス上でのフェデレーション学習(FL)は、多数のインテリジェントなモバイルアプリケーションのための新たな地平を開く。
FLは、定期的なグローバル同期と継続的なローカルトレーニングにより、参加するデバイスに膨大な通信と計算負荷を課す。
フレキシブルな通信圧縮を可能にする収束保証FLアルゴリズムを開発。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 02:54:18 GMT)
Learning to Play Imperfect-Information Games by Imitating an Oracle
Planner [77.7] 我々は、同時移動と大規模なステートアクションスペースでマルチプレイヤーの不完全な情報ゲームをプレイする学習を検討します。
我々のアプローチはモデルに基づく計画に基づいている。
我々は,Clash Royale と Pommerman のゲームにおいて,プランナーが効率的なプレイ戦略を発見することができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 17:29:57 GMT)
Stochastic Markov Gradient Descent and Training Low-Bit Neural Networks [77.3] 本稿では,量子化ニューラルネットワークのトレーニングに適用可能な離散最適化手法であるGradient Markov Descent (SMGD)を紹介する。
アルゴリズム性能の理論的保証と数値的な結果の促進を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 15:48:20 GMT)
Pre-Training a Language Model Without Human Language [74.1] 先行学習データの本質的性質が下流性能の微調整にどのように寄与するかを検討する。
非構造化データで事前に訓練されたモデルは、下流のタスクでゼロから訓練されたモデルに勝った。
驚くべきことに、特定の非人間言語データの事前トレーニングがGLUEのパフォーマンスを他の非英語言語で事前トレーニングされたパフォーマンスに近づけることを明らかにしました。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 13:38:06 GMT)
Local Differential Privacy based Federated Learning for Internet of
Things [72.8] Internet of Vehicles (IoV)は、Waze、Uber、Amazon Mechanical Turkなど、さまざまなクラウドソーシングアプリケーションをシミュレートする。
これらのアプリケーションのユーザは、ユーザの報告したトラフィック情報に基づいて機械学習モデルをトレーニングするクラウドサーバに、リアルタイムのトラフィック情報を報告する。
本稿では,機械学習モデルを実現するためのクラウドソーシングアプリケーションを容易にするために,フェデレーション学習とローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)を統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 15:08:01 GMT)
Learning Structures in Earth Observation Data with Gaussian Processes [67.3] 本稿では,この分野の主要な理論gp開発について概説する。
信号特性と雑音特性を尊重し、特徴ランキングを自動的に提供し、関連する不確かさ区間を適用可能にする新しいアルゴリズムについて論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 10:46:37 GMT)
State preparation and measurement in a quantum simulation of the O(3)
sigma model [65.0] 我々は,非線型O(3)シグマモデルの固定点が,格子サイトあたり2キュービットしか持たないスピンモデルの量子相転移付近で再現可能であることを示す。
本稿では,弱い結合状態と量子臨界状態の両方において,断熱的基底状態の準備が複雑になる結果を得るためにトロッター法を適用した。
非単位ランダム化シミュレーション法に基づく量子アルゴリズムの提案と解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 00:10:06 GMT)
Emergent Hand Morphology and Control from Optimizing Robust Grasps of
Diverse Objects [63.9] 多様な物体をつかむために、効果的なハンドデザインが自然に現れるデータ駆動型アプローチを紹介します。
形態と把持スキルを共同で効率的に設計するベイズ最適化アルゴリズムを開発した。
我々は,新しい物体をつかむための堅牢で費用効率のよい手形態を発見するためのアプローチの有効性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 17:52:29 GMT)
Distributed Q-Learning with State Tracking for Multi-agent Networked
Control [61.6] 本稿では,LQR(Linear Quadratic Regulator)のマルチエージェントネットワークにおける分散Q-ラーニングについて検討する。
エージェントに最適なコントローラを設計するための状態追跡(ST)ベースのQ-ラーニングアルゴリズムを考案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 22:03:49 GMT)
NetReAct: Interactive Learning for Network Summarization [60.2] 本論文では,テキストコーポラによる感覚生成のネットワーク可視化を支援する,新しいインタラクティブネットワーク要約アルゴリズムであるNetReActを提案する。
netreactが、他の非自明なベースラインよりも、隠れたパターンを明らかにする高品質な要約や視覚化の生成に成功していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 03:56:26 GMT)
This is not the Texture you are looking for! Introducing Novel
Counterfactual Explanations for Non-Experts using Generative Adversarial
Learning [59.2] 反実用説明システムは、入力画像を変更して反実用推論を可能にする。
本稿では, 対向画像から画像への変換技術に基づく, 対向画像の説明を新たに生成する手法を提案する。
その結果,我々のアプローチは,2つの最先端技術システムよりも,メンタルモデル,説明満足度,信頼度,感情,自己効力に関して有意に優れた結果をもたらすことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 10:08:05 GMT)
PC-RGNN: Point Cloud Completion and Graph Neural Network for 3D Object
Detection [57.5] LiDARベースの3Dオブジェクト検出は、自動運転にとって重要なタスクです。
現在のアプローチでは、遠方および閉ざされた物体の偏りと部分的な点雲に苦しむ。
本稿では,この課題を2つの解決法で解決する新しい二段階アプローチ,pc-rgnnを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 03:12:40 GMT)
TIME: Text and Image Mutual-Translation Adversarial Networks [55.1] テキストと画像相互変換対応ネットワーク(TIME)を提案する。
TIMEは、T2IジェネレータGと画像キャプション識別器Dをジェネレータネットワークフレームワークで学習する。
実験では、TIMEはCUBおよびMS-COCOデータセット上での最先端(SOTA)性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 20:46:36 GMT)
Intrinsic Dimensionality Explains the Effectiveness of Language Model
Fine-Tuning [52.6] 我々は、内在次元のレンズを通して微調整を分析することは、経験的および理論的直観をもたらすと論じる。
実験により、一般的な事前学習モデルは本質的な次元が極めて低いことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 07:42:30 GMT)
Distributed Non-Convex Optimization with Sublinear Speedup under
Intermittent Client Availability [46.9] フェデレーション学習は新しい機械学習フレームワークで、多くのクライアントがトレーニングデータを共有することなく、協力的にモデルをトレーニングする。
本研究では,間欠的なモバイル環境におけるフェデレーション学習の実践と課題について考察する。
我々はFedLaAvg(略してFedLaAvg)と呼ばれる単純な分散非線形最適化アルゴリズムを提案する。
我々の理論的解析は、FedLaAvgが$(E1/2/(NT1/2)$の収束率に達し、クライアントの総数に対してサブ線形速度を達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 02:47:23 GMT)
Personalized Adaptive Meta Learning for Cold-start User Preference
Prediction [46.7] パーソナライズされたユーザーの嗜好予測における共通の課題は、コールドスタート問題である。
メジャーユーザとマイナーユーザの両方を考慮するために,新たなパーソナライズ型適応型メタラーニング手法を提案する。
本手法は, マイノリティとメジャーユーザの両方に対して, 最先端の手法を劇的に向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 05:48:08 GMT)
A General Large Neighborhood Search Framework for Solving Integer Linear
Programs [46.6] 我々は整数プログラムの解法に重点を置いており、我々のアプローチは大規模近傍探索(SLN)パラダイムに根ざしている。
我々のLSSフレームワークは、Gurobiのような最先端の商用解法と比較して、大幅に性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 22:21:18 GMT)
Underwater image filtering: methods, datasets and evaluation [44.9] 水中画像フィルタリング法の設計原理を概観する。
各種水系における画像形成モデルと復元方法の結果について検討する。
ニューラルネットワークのトレーニングや手法評価のためのタスク依存型強化手法とデータセットを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 18:56:39 GMT)
Fast and Accurate $k$-means++ via Rejection Sampling [44.2] k$-means++は時々大きなデータセットの処理が遅くなる。
我々は$k$-means++シードのためのニア線形時間アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 09:14:41 GMT)
Long-Term Effect Estimation with Surrogate Representation [43.9] 本研究は、一次利害関係(一次利害関係)の結果が蓄積されるまでに数ヶ月、あるいは数年を要する長期的効果の問題を研究する。
本稿では,機械学習における因果推論と逐次モデルとの接続を構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 16:52:05 GMT)
Frugal Optimization for Cost-related Hyperparameters [43.6] 我々は機械学習アルゴリズムのための新しいコストフルーガーHPOソリューションを開発した。
我々は総コストに対して$O(fracsqrtdsqrtK)$と$O(depsilon-2)$-approximationの収束率を証明する。
我々は、大規模なAutoMLベンチマークにおける最先端HPO法と比較して、強力な実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 20:48:40 GMT)
Can Implicit Bias Explain Generalization? Stochastic Convex Optimization
as a Case Study [43.6] 暗黙の正則化は最適化の一般化の傾向を、よく一般化されるある構造化された解へ向けたものである。
グラディエントDescent(SGD)の一般化能力を規定する電子分布に依存しない暗黙正則化器の存在を規定する簡単な構成を提供する。
次に, 強凸正則化や非退化ノルムベース正則化を含む一般化の説明から, 電子分布依存型暗黙正則化の非常に一般的なクラスを規定する学習問題を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 08:16:38 GMT)
Learning to Retrieve Entity-Aware Knowledge and Generate Responses with
Copy Mechanism for Task-Oriented Dialogue Systems [43.6] 第9回対話システム技術チャレンジ(DSTC 9)のトラック1として非構造化知識アクセスを用いたタスク指向対話型モデリング
この課題は,(1)知識探索ターン検出,(2)知識選択,(3)知識接地応答生成の3つのサブタスクに分けることができる。
我々は、異なるサブタスクのベースエンコーダとして、事前訓練された言語モデルELECTRAとRoBERTaを使用します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 11:36:37 GMT)
Programmable quantum simulation of 2D antiferromagnets with hundreds of
Rydberg atoms [43.6] 合成システムを用いた量子シミュレーションは、優れた量子多体問題を解くための有望な方法である。
ここでは、光ツイーザに閉じ込められた個々の原子のプログラム可能な配列を用いて、象徴的な多体問題を実装する。
我々はこのプラットフォームを、高忠実度で操作された196個の原子を持つ前例のない体制にプッシュする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 19:00:00 GMT)
Why Do Deep Residual Networks Generalize Better than Deep Feedforward
Networks? -- A Neural Tangent Kernel Perspective [42.5] ディープ・残差ネットワーク(ResNets)は、ディープ・フィードフォワードネットワーク(FFNets)よりも優れた一般化性能を示した。
本稿では,ニューラル・タンジェント・カーネル(neural tangent kernel)の観点から,深層学習におけるこの根本的な問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 08:47:38 GMT)
Quantum Phases of Matter on a 256-Atom Programmable Quantum Simulator [41.7] 決定論的に作成された中性原子の2次元配列に基づくプログラマブル量子シミュレータを実証する。
我々は高忠実度反強磁性状態の生成と特徴付けによりシステムをベンチマークする。
次に、相互作用とコヒーレントレーザー励起の間の相互作用から生じるいくつかの新しい量子相を作成し、研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 19:00:04 GMT)
Controlling many-body dynamics with driven quantum scars in Rydberg atom
arrays [41.7] 1次元と2次元の3から200個の強く相互作用する量子ビットからなる多体系における急激なクエンチに続く非平衡ダイナミクスを実験的に検討した。
本研究では, 周期駆動によりスカーリバイバルが安定化し, 離散時間結晶秩序に類似したロバストなサブハーモニック応答が生じることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 19:00:02 GMT)
Unsupervised Dual Paraphrasing for Two-stage Semantic Parsing [41.3] 非自明な人的労力を減らすための2段階意味解析フレームワークを提案する。
第1段階では、教師なしパラフレーズモデルを用いて、ラベルなし自然言語の発話を標準発話に変換する。
下流のナイーブなセマンティクスは中間出力を受け取り、ターゲット論理形式を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 11:45:03 GMT)
Multimodal Research in Vision and Language: A Review of Current and
Emerging Trends [41.1] 本稿では,視覚的・言語的モダリティに関する最新の研究動向について概説する。
タスクの定式化におけるその応用と、意味認識やコンテンツ生成に関する様々な問題を解決する方法について検討する。
私たちは、この領域をよりモジュール的で透明なインテリジェントなシステムに向け、過去に現れた、多分野のパターンと洞察に光を当てました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 04:43:20 GMT)
GuidedStyle: Attribute Knowledge Guided Style Manipulation for Semantic
Face Editing [39.6] 本論文では,StyleGAN上で意味的顔編集を実現するための新しい学習フレームワークである GuidedStyle を提案する。
本手法は,笑顔,眼鏡,性別,口ひげ,毛髪の色など,様々な属性に沿って不規則で制御可能な編集を行うことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 06:53:31 GMT)
Learning Disentangled Semantic Representation for Domain Adaptation [39.1] 本研究の目的は,データの意味表現におけるドメイン不変な意味情報を抽出することである。
上記の仮定の下では、意味的潜在変数とドメイン潜在変数を再構成するために変分オートエンコーダを用いる。
これら2組の再構成潜伏変数をアンタングル化する二重対向ネットワークを考案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 03:03:36 GMT)
A Structure-Aware Method for Direct Pose Estimation [35.9] 単一の画像からカメラポーズを推定することは、コンピュータビジョンにおける基本的な問題です。
この課題を解決するための既存の方法は、2つのカテゴリに分類されます。
構造的手法からインスピレーションを得て、明示的な3D制約をネットワークに組み込む直接手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 21:19:36 GMT)
Knowledge Graphs Evolution and Preservation -- A Technical Report from
ISWS 2019 [34.7] 知識グラフに関する最も無視されているFAIR問題の1つは、継続的な進化と長期保存である。
我々は、KGsの進化の保存と支援がどのような意味を持ち、これらの問題にどのように対処できるかを理解するために、この問題を調査したい。
この文書は、9人の学生チームが共同で実施した取り組みを報告する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 11:21:09 GMT)
Stealing Deep Reinforcement Learning Models for Fun and Profit [33.6] 本稿では,Deep Reinforcement Learning (DRL) に対する最初のモデル抽出攻撃を提案する。
これにより、外部の敵は環境との相互作用からのみブラックボックスDRLモデルを正確に回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 08:45:18 GMT)
Predicting Online Video Advertising Effects with Multimodal Deep
Learning [33.2] ビデオ広告のクリックスルー率(CTR)を予測し,CTRを決定する要因を解析する手法を提案する。
本稿では,オンラインビデオ広告のマルチモーダル性を生かして,効果を正確に予測するための最適化フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 06:24:01 GMT)
Time Series Domain Adaptation via Sparse Associative Structure Alignment [29.0] ドメイン適応のための新しい疎結合構造アライメントモデルを提案する。
まず、オフセットの障害を排除するためのセグメントセットを生成する。
第2に、変数内および変数間スパースアテンション機構を考案し、連想構造時系列データを抽出する。
第3に、連想構造アライメントは、ソースドメインからターゲットドメインへの知識の転送を導くために使用される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 02:30:40 GMT)
TROJANZOO: Everything you ever wanted to know about neural backdoors
(but were afraid to ask) [28.8] TROJANZOOは、ニューラルバックドア攻撃/防御を評価するための最初のオープンソースプラットフォームです。
12の代表的な攻撃、15の最先端の防御、6の攻撃パフォーマンスメトリクス、10の防衛ユーティリティメトリクス、および攻撃防御相互作用の分析のための豊富なツールがあります。
既存の攻撃/防御の体系的な調査を行い、多くの興味深い発見をもたらします。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 06:38:58 GMT)
On Communication Compression for Distributed Optimization on
Heterogeneous Data [28.2] 機械学習モデルの分散トレーニングにおいて、通信ボトルネックを回避するために、ロッシー勾配圧縮が重要なツールとなっている。
i) 任意の非バイアス量子化器を用いた分散量子化SGDと(ii) エラーフィードバックとバイアス圧縮器を用いた分散SGDの2種類の標準および一般的な手法の性能解析を行う。
以上の結果から,D-EF-SGDは非IDデータによるD-QSGDよりも影響を受けないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 09:41:09 GMT)
Semi-Supervised Disentangled Framework for Transferable Named Entity
Recognition [27.5] 我々は、ドメイン不変の潜在変数とドメイン固有の潜在変数を区別する転送可能nerのための半教師付きフレームワークを提案する。
我々のモデルは、ドメイン間および言語間NERベンチマークデータセットを用いて最先端の性能を得ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 02:55:04 GMT)
Subject-independent Human Pose Image Construction with Commodity Wi-Fi [24.1] 本稿では,人間のポーズイメージ構築における主観一般化問題の解決に焦点を当てる。
ドメイン非依存ニューラルネットワーク(DINN)を設計し、被写体非依存の特徴を抽出し、それらをきめ細かい人間のポーズ画像に変換する。
プロトタイプシステムを構築し,実験結果から,コモディティWi-Fiを用いた新しい被験者の人物ポーズ画像のきめ細かい構築が可能であることを実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 03:15:56 GMT)
Open Set Domain Adaptation by Extreme Value Theory [22.8] ソースとターゲットラベル空間が部分的な重複のみを前提として、オープンセットのドメイン適応問題に取り組みます。
重み付けが既知のクラスに属するサンプルの可能性を示すドメイン適応のためのインスタンスレベルの重み付け戦略を提案する。
従来のドメイン適応データセットを用いた実験では,提案手法が最先端モデルよりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 19:31:32 GMT)
Generating (Factual?) Narrative Summaries of RCTs: Experiments with
Neural Multi-Document Summarization [22.6] 系統的なレビューから,関連記事の要約を抽象的に要約するために,現代のニューラルモデルを評価する。
現代の要約システムは一貫して流動的で関連するシナプスを生み出すが、必ずしも現実的とは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 16:50:27 GMT)
Disentangled Information Bottleneck [22.6] ターゲット予測性能の損失を伴わずに、最大圧縮源に一貫性のあるDisentangled Information Bottleneck(DisenIB)を紹介します。
提案手法は最大圧縮に一貫性があり, 一般化, 敵攻撃に対する堅牢性, 分布外検出, 教師付きディエンタングリングの点で良好に機能する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 03:06:22 GMT)
Simple-QE: Better Automatic Quality Estimation for Text Simplification [22.2] 事前要約QE作業から適合したBERTに基づく品質推定(QE)モデルであるSimple-QEを提案する。
単純QEは人的品質判断とよく相関していることを示す。
また,人文テキストの複雑さを正確に予測するために,この手法を適用できることも示している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 22:02:37 GMT)
Quantum-state estimation problem via optimal design of experiments [21.2] まず、A-、D-、E-最適設計などの一般的な最適基準に対する任意のキュービットモデルに関する最適設計を見出す。
特定の基準に対する最適設計は、他の最適基準に対して非常に非効率であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 12:05:05 GMT)
Learning to Initialize Gradient Descent Using Gradient Descent [21.0] 非最適化問題は解決が難しい。
本研究では,手作りアルゴリズムの簡易な代替として,ランダムアルゴリズムよりも優れた学習手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 16:23:36 GMT)
MetaAugment: Sample-Aware Data Augmentation Policy Learning [21.0] 我々は、サンプル再重み付け問題として定式化することで、サンプル認識データ拡張ポリシーを効率的に学習する。
拡張ポリシーネットワークは、変換と対応する拡張画像とを入力とし、重みを出力してタスクネットワークで計算された拡張画像損失を調整する。
トレーニング段階では、タスクネットワークは強化訓練画像の重み付け損失を最小限に抑え、ポリシーネットワークはメタラーニングによる検証セット上のタスクネットワークの損失を最小限にする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 15:19:27 GMT)
Multi-Head Self-Attention with Role-Guided Masks [21.0] 本稿では,先行作業における役割を重要視する上での注意を導く手法を提案する。
これを行うには、入力の特定の部分に出席する頭を制限する役割固有のマスクを定義します。
7つの異なるデータセットを用いたテキスト分類と機械翻訳の実験により,本手法が競合注意ベース,CNN,RNNベースラインより優れていることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 21:34:02 GMT)
FracBNN: Accurate and FPGA-Efficient Binary Neural Networks with
Fractional Activations [20.2] binary neural network (bnns) は1ビットの重みとアクティベーションを持つ。
BNNはImageNetのような現実的なデータセットの精度がはるかに低い傾向にある。
本研究では、BNNの精度を大幅に向上させるために分数活性化を利用するFracBNNを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 17:49:30 GMT)
Residual Matrix Product State for Machine Learning [20.2] 行列生成状態 (MPS) と残存ニューラルネットワーク (NN) のアイデアを組み合わせることで, 残留行列生成状態 (ResMPS) を提案する。
ResMPSは層が"隠された"特徴を出力にマッピングするネットワークとして扱うことができる。
それは効率、安定性および表現力の最先端のTNモデルより優秀です。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 05:44:20 GMT)
Multiple-Perspective Clustering of Passive Wi-Fi Sensing Trajectory Data [19.3] 教師なしの機械学習手法を用いて,受動型Wi-Fiスニッフィング方式で収集したデータを解析し,体系的なアプローチを提案する。
本研究では,時間別,個人別,場所別という,データのクラスタリングの3つの側面について検討する。
提案手法を5ヶ月以上にわたって収集した実世界のデータセットに適用して得られた結果について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 02:30:16 GMT)
Boosting Image-based Mutual Gaze Detection using Pseudo 3D Gaze [19.1] 相互視線検出は、人間の相互作用を理解する上で重要な役割を果たす。
本稿では,訓練期間中に補助的な3D視線推定タスクを用いて,性能向上のための簡易かつ効果的な手法を提案する。
相互の視線ラベルから推定される擬似3次元視線ラベルを用いて、3次元視線推定枝を訓練することにより、追加の表示コストなしで性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 17:20:59 GMT)
Projection-Free Bandit Optimization with Privacy Guarantees [19.0] プロジェクションフリー設定におけるバンディット凸最適化問題に対する微分プライベートアルゴリズムの設計を行う。
この設定は、決定集合が複素幾何学を持つときに重要であり、それへのアクセスは線型最適化オラクルを通してのみ効率的に行われる。
これはプロジェクションフリーなバンディット最適化のための最初の微分プライベートアルゴリズムであり、実際、$widetildeO(T3/4)$は最もよく知られた非プライベートなプロジェクションフリーアルゴリズムと一致する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 16:19:29 GMT)
Seeing past words: Testing the cross-modal capabilities of pretrained
V&L models [18.7] マルチモーダル統合を必要とする2つのタスクで推論を行う汎用プリトレーニングドビジョンと言語V&Lモデルの能力を検討する。
ViLBERT, ViLBERT 12-in-1, LXMERTの3つの事前訓練V&Lモデルについて検討した。
本研究は, 事前学習したV&L表現が, 2つのモダリティを統合する上での期待よりも少ないことを示唆する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 21:01:44 GMT)
Effective Federated Adaptive Gradient Methods with Non-IID Decentralized
Data [18.7] フェデレーション学習は、デバイスがデータ共有なしで協調的にモデルを学習することを可能にする。
本稿では,第1次および第2次カリブレータを併用したフェデレートAGMを提案する。
我々は、標準のAdam byepsilonを含む、連邦学習の校正スキームを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 01:29:59 GMT)
How to Put Users in Control of their Data in Federated Top-N
Recommendation with Learning to Rank [16.3] FPLは、ユーザがデバイスを離れる機密データの量を制御しながら、中央分解モデルのトレーニングに協力するアーキテクチャである。
提案手法は,フェデレートラーニングの原則に従うことで,ペアワイズ学習とランク最適化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 10:14:40 GMT)
High-fidelity, high-scalability two-qubit gate scheme for
superconducting qubits [16.0] 超伝導量子回路における固定周波数キュービットと可変カプラを利用する新しい2量子ゲート方式を実験的に実証した。
この方式では、制御線が少なく、クロストーク効果を低減し、校正手順を単純化するが、高忠実度99.5%の30nsで制御Zゲートを生成する。
我々の実証は、高忠実度量子演算の大規模実装の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 08:10:14 GMT)
Deep Multi-attribute Graph Representation Learning on Protein Structures [15.8] タンパク質を3次元グラフとして表現し、距離幾何学グラフ表現と2面幾何学グラフ表現を同時に予測する新しいグラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案手法の有効性を実証し, 4つの異なる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） (Tue, 22 Dec 2020 00:30:19 GMT)
Learning Centric Wireless Resource Allocation for Edge Computing:
Algorithm and Experiment [15.6] Edge Intelligenceは、センサー、通信、コンピューティングコンポーネントを統合し、さまざまな機械学習アプリケーションをサポートする、新興ネットワークアーキテクチャである。
既存の方法は2つの重要な事実を無視している: 1) 異なるモデルがトレーニングデータに不均一な要求を持っている; 2) シミュレーション環境と実環境との間にはミスマッチがある。
本稿では,複数のタスクの最悪の学習性能を最大化する学習中心の無線リソース割り当て方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 08:28:24 GMT)
Objective Evaluation of Deep Uncertainty Predictions for COVID-19
Detection [15.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、医療画像におけるCOVID-19の検出に広く適用されています。
胸部X線(CXR)画像を用いた3つの不確実性定量化手法の適用と評価を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 05:43:42 GMT)
Adaptive Exploitation of Pre-trained Deep Convolutional Neural Networks
for Robust Visual Tracking [14.6] 本稿では,4つのCNNモデルを包括的に分析し,各モデルの最適な特徴マップを決定する。
解析結果を属性辞書として活用することにより,視覚トラッカーの精度とロバスト性を向上させるために,深部特徴の適応的利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 06:57:23 GMT)
A Hierarchical Reasoning Graph Neural Network for The Automatic Scoring
of Answer Transcriptions in Video Job Interviews [14.1] 質問応答対の自動評価のための階層型推論グラフニューラルネットワーク(HRGNN)を提案する。
我々は,現在QAセッションの相互作用状態をモデル化するために,意味レベル推論グラフアテンションネットワークを利用する。
最後に,最終予測のための時間的質問応答対を表すゲート再帰単位エンコーダを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 12:27:45 GMT)
Estimation of the Laser Frequency Nosie Spectrum by Continuous Dynamical
Decoupling [13.9] レーザー周波数ノイズによって誘導されるデコヒーレンスは、量子情報処理において最も重要な障害の一つである。
本稿では,連続的動的デカップリング法に基づいて,レーザー周波数雑音のスペクトルを理論的に解析し,実験的に取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 02:24:23 GMT)
An Online Multilingual Hate speech Recognition System [13.9] 6つのデータセットを1つの同質なデータセットに組み合わせて分析し、3つのクラスに分類します。
ほぼリアルタイムで有効なメトリックでページを識別し、スコア付けするツールを作成し、フィードバックでモデルを再トレーニングします。
英語とヒンディー語という2つの言語モデル上での多言語モデルの競合性能を証明し、ほとんどの単言語モデルに匹敵するあるいは優れた性能をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 18:08:11 GMT)
Few-Shot Text Generation with Pattern-Exploiting Training [12.9] 本稿では,テキスト生成タスクにも基礎となるアイデアが適用可能であることを示す。
最近提案された少数のショットアプローチであるPattern-Exploiting Training(PET)を、テキスト生成タスクで生成言語モデルを微調整するために適用します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 10:53:07 GMT)
Modelling Human Routines: Conceptualising Social Practice Theory for
Agent-Based Simulation [12.4] ルーチンは、気候変動、病気の発生、病院のスタッフと患者をコーディネートするなど、幅広い社会的課題において重要な役割を果たしています。
エージェントベースのシミュレーション(ABS)を使用して社会課題におけるルーチンの役割を理解するには、ルーチンを統合するエージェントフレームワークが必要です。
本論文では,文献の要件を満たし,ルーチンをシミュレートする,ドメインに依存しないソーシャルプラクティスエージェントフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 10:06:47 GMT)
Scalable Deep Reinforcement Learning for Routing and Spectrum Access in
Physical Layer [12.0] 無線アドホックネットワークにおける同時ルーティングとスペクトルアクセスのための新しい強化学習手法を提案する。
単一のエージェントは、各フローのフロンティアノードに沿って移動すると、すべてのルーティングとスペクトラムアクセスの決定を行います。
提案した深層強化学習戦略は,リンク間の相互干渉を考慮できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 01:47:20 GMT)
Weaponizing Unicodes with Deep Learning -- Identifying Homoglyphs with
Weakly Labeled Data [11.4] 視覚的に類似した文字(ホモグリフ)は、社会工学的な攻撃やスパムや盗作検知の回避に使用できる。
本研究では, 学習, 移動学習, 拡張モデルについて検討し, ホモグリフの可能性を同定する。
また、我々のモデルを用いて8000以上の未知のホモスグリフを予測し、多くのものが真の正であることを示す良い早期の兆候を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 18:11:46 GMT)
Probabilistic Outlier Detection and Generation [11.4] Wasserstein 二重オートエンコーダは、インリエとアウトプライヤの検出と生成の両方に使用されます。
WALDOは、検出精度とロバスト性のために古典的なデータセットで評価される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 22:42:56 GMT)
QVMix and QVMix-Max: Extending the Deep Quality-Value Family of
Algorithms to Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [10.3] 本稿では,マルチエージェント強化学習問題に取り組むための4つのアルゴリズムを提案する。
すべてのアルゴリズムは、Deep Quality-Valueアルゴリズムファミリに基づいている。
QVMix と QVMix-Max をよく知られた MARL 技術と比較した場合の競合結果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 14:53:42 GMT)
Deep Unsupervised Image Hashing by Maximizing Bit Entropy [10.3] 教師なしハッシュは、高価なアノテーションなしで巨大な画像やビデオコレクションをインデックスする上で重要である。
我々は,バイナリコードのエントロピーを最大化するbi- half netと呼ばれる教師なしのディープハッシュ層を提案する。
画像データセットFlickr25k, Nus-wide, Cifar-10, Mscoco, MnistおよびビデオデータセットUcf-101およびHmdb-51の実験結果は、我々のアプローチがコンパクトなコードにつながることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 20:10:15 GMT)
MailLeak: Obfuscation-Robust Character Extraction Using Transfer
Learning [10.1] 提案手法は,現在の郵便サービスに対する潜在的な脅威の一例である。
本稿では,与えられたアルゴリズムの効率を解析し,その脅威を防止する対策を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 01:14:28 GMT)
Training Convolutional Neural Networks With Hebbian Principal Component
Analysis [10.0] ヘブリアン学習は、ニューラルネットワークの下層または高層を訓練するために使用することができる。
私たちは、HWTA(Hebbian Winner Takes All)戦略の代わりに、非線形のHebbianプリンシパルコンポーネント分析(HPCA)学習ルールを使用します。
特にHPCAルールは、CIFAR-10イメージデータセットから関連する特徴を抽出するために、畳み込みニューラルネットワークのトレーニングに使用される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 18:17:46 GMT)
STaR: Self-supervised Tracking and Reconstruction of Rigid Objects in
Motion with Neural Rendering [9.6] 本稿では,マルチビューRGB動画のリジッドモーションによる動的シーンの自己監視追跡と再構成を,手動アノテーションなしで行う新しい手法であるSTaRについて述べる。
本手法は,空間軸と時間軸の両方で新規性を測定するフォトリアリスティック・ノベルビューを描画できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 23:45:28 GMT)
Information Leakage Games: Exploring Information as a Utility Function [9.1] 情報漏洩の状況下で攻撃者および防御者の戦略を形式化するゲーム理論の枠組みを提案する。
我々のゲームにおける重要な新規性は、それらのユーティリティが情報漏洩によって与えられることだ。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 14:51:30 GMT)
3D Point-to-Keypoint Voting Network for 6D Pose Estimation [8.8] 3次元キーポイントの空間構造特性に基づくRGB-Dデータから6次元ポーズ推定のためのフレームワークを提案する。
提案手法は, LINEMOD と OCCLUSION LINEMOD の2つのベンチマークデータセットで検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 11:43:15 GMT)
SERV-CT: A disparity dataset from CT for validation of endoscopic 3D
reconstruction [8.4] CT(SERV-CT)に基づく立体内視鏡再構成検証データセットを提案する。
SERV-CTデータセットは、内視鏡画像の大部分をカバーするスムーズな参照格差と深さを持つ外科的アプリケーションのための使いやすい立体的検証を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 01:28:30 GMT)
Group-Aware Robot Navigation in Crowded Environments [8.2] 本稿では,深層強化学習を用いた動的グループ形成に基づく学習グループ対応ナビゲーションポリシーについて検討する。
我々は,人間集団を無視する基本方針と比較して,ロボットのナビゲーション性能が向上することを示す。
本研究は,ソーシャルナビゲーションの開発と,移動ロボットの人間環境への統合に寄与する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 19:04:40 GMT)
Refined bounds for randomized experimental design [7.9] 実験的な設計は与えられた基準のための最もよい推定器を得るために与えられたセット間のサンプルを選ぶためのアプローチです。
EおよびG最適化設計におけるランダム化戦略の理論的保証を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 20:37:57 GMT)
Brain Atlas Guided Attention U-Net for White Matter Hyperintensity
Segmentation [7.7] ホワイトマター・ハイパーインテンシティ(White Matter Hyperintensities, WMH)は、脳MRIにおける脳小血管疾患(cSVD)の最も一般的な症状である。
既存のWMHセグメンテーションアルゴリズムの多くは、流体減衰インバージョンリカバリ(FLAIR)画像とT1重み付き画像の両方を入力として必要とする。
我々は,空間登録された白色物質(WM)脳アトラスを用いたFLAIR画像のみを利用して,競争力のあるWMHセグメンテーション性能を得る新しい脳アトラス(BAGAU-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 01:44:10 GMT)
Deep Active Learning for Solvability Prediction in Power Systems [7.6] 本稿では,電力系統の可解性予測のためのディープラーニングフレームワークを提案する。
すべてのインスタンスがラベル付けされた後、トレーニングが行われる受動的学習方法と比較して、アクティブラーニングはラベル付けする最も情報性の高いインスタンスを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 07:30:08 GMT)
Automated Hyperparameter Selection for the PC Algorithm [7.6] ユーザが選択したメトリックに対して$alpha$を直接最適化する高速プロシージャであるAutoPCを提案する。
特に、回収したグラフ上で2回目の実行を実行することで、PCに出力の二重チェックを強制する。
AutoPCは、複数のメトリクスにわたって、アートの状態を一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 16:01:47 GMT)
Multiple Instance Segmentation in Brachial Plexus Ultrasound Image Using
BPMSegNet [7.6] 超音波画像における神経識別は,局所麻酔の性能を向上させるための重要なステップである。
BPMSegNetは超音波画像中の異なる組織(神経、動脈、静脈、筋肉)を特定するために提案されている。
提案するネットワークは, 超音波画像から複数の組織を分離し, 良好な性能が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 13:57:30 GMT)
Data Assimilation in the Latent Space of a Neural Network [7.6] 縮小次数モデリング技術は問題の次元性を低減するために用いられる。
我々は、データ同化と機械学習を組み合わせた潜在同化と呼ばれる新しい手法を定式化する。
この手法は、例えば、空気中のSARS-COV-2のようなウイルスの負荷をリアルタイムで予測するために、CO2濃度にリンクすることで使用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 14:43:50 GMT)
Is the brain macroscopically linear? A system identification of resting
state dynamics [7.3] ニューラルダイナミクスの計算モデリングにおける中心的な課題は、精度と単純さのトレードオフである。
この仮説を、全脳血中酸素レベル依存性(BOLD)と顕微鏡場電位ダイナミクスのレベルで厳密かつデータ駆動的に調査します。
以上の結果から,視神経力学の理解と,神経精神疾患治療のためのモデルに基づく介入の原理的設計の促進が期待できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 20:51:42 GMT)
Differentially Private Synthetic Medical Data Generation using
Convolutional GANs [7.2] R'enyiの差分プライバシーを用いた合成データ生成のための差分プライベートフレームワークを開発する。
提案手法は, 畳み込み自己エンコーダと畳み込み生成対向ネットワークを利用して, 生成した合成データの重要な特性をある程度保存する。
私たちのモデルは、同じプライバシー予算の下で既存の最新モデルを上回ることを実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 01:03:49 GMT)
Limitation of Acyclic Oriented Graphs Matching as Cell Tracking Accuracy
Measure when Evaluating Mitosis [7.1] aogm(acyclic oriented graphs matching)は、セルトラッキングのデファクト標準評価指標として用いられてきた。
本稿では,シミュレーションデータと実細胞追跡データの両方を用いて,AOGMによるミトーシス評価の限界を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 15:25:47 GMT)
Quantum Convolutional Neural Networks for High Energy Physics Data
Analysis [7.0] 本研究では、高エネルギー物理事象の分類のための量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を提案する。
提案するアーキテクチャは、従来の畳み込みニューラルネットワーク(cnns)よりも、同じ数のパラメータで高速に学習する量子的な利点を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 17:14:47 GMT)
APIK: Active Physics-Informed Kriging Model with Partial Differential
Equations [6.9] 本稿では,PDEポイントの集合を介してPDE情報を導入し,標準クリグ法と同様の後方予測を行うPDE Informed Kriging Model (PIK)を提案する。
学習性能をさらに向上させるために,PDEポイントをデザインし,PIKモデルと測定データに基づいたPDE情報を活用するアクティブPIKフレームワーク(APIK)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 02:31:26 GMT)
Lightning-Fast Gravitational Wave Parameter Inference through Neural
Amortization [6.8] ニューラルシミュレーションに基づく推論の最近の進歩は、推論時間を最大3桁スピードアップすることができる。
シミュレーションされた重力波のパラメータの信頼区間を精度良く推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 13:20:27 GMT)
Measuring the Unique Identifiers of Topological Order Based on
Boundary-Bulk Duality and Anyon Condensation [6.2] 位相秩序はランダウの対称性を破るパラダイムを超えた新しい量子相である。
R$-および$F$-行列は、エノンの融合配位特性を特徴づけるものであり、位相的順序を識別するために用いられることが知られている。
境界励振の半編みによって、編み物は完全に決定できることを示す。
F$-行列は、2つの異なる順序で3つのエノンの融合を含む散乱量子回路でも測定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 15:55:02 GMT)
Turn Signal Prediction: A Federated Learning Case Study [5.9] ドライバーは規則や規則に準拠するだけでなく、地元の無口の慣習にも従うからである。
ターン信号(インジケータ)をオン/オフにする場合は、決定的な正解や誤解を持たないようなエチケットである。
本稿では,車載制御エリアネットワーク(CAN)信号データを用いた,LSTM(Long Short-term memory)に基づくターン信号予測(on or off)モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 22:58:22 GMT)
Tomographic imaging of complete quantum state of matter by ultrafast
diffraction [5.1] 量子トモグラフィーは量子光学、量子コンピューティング、量子情報に大きな影響を与えた。
ここでは、悪名高い次元問題を克服するための理論的進歩を示す。
新しい理論はこの問題を解決し、量子トモグラフィーを超高速物理学の真に有用な方法論とした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 09:52:48 GMT)
Intelligent Resource Allocation in Dense LoRa Networks using Deep
Reinforcement Learning [5.0] LoRaDRLのマルチチャネル方式を提案する。
その結果,提案アルゴリズムは長距離広帯域ネットワーク (LoRaWAN) のパケット配信率 (PDR) を有意に改善するだけでなく,
また,LoRaDRLの出力により最先端技術の性能が向上し,PDRでは500%以上の改善が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 07:41:47 GMT)
Semi-Supervised Low-Resource Style Transfer of Indonesian Informal to
Formal Language with Iterative Forward-Translation [5.0] 現在のインドネシアのNLPモデルは一般的に標準のインドネシアのモデルを念頭に開発されている。
インドネシアの非公式な文と公式な文の並列文のデータセットを新たに構築する。
フレーズベースの機械翻訳手法はトランスフォーマーの手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 17:32:47 GMT)
Confronting Abusive Language Online: A Survey from the Ethical and Human
Rights Perspective [4.9] 我々は,nlpによる自動乱用検出に関する大規模な研究を,倫理的課題に焦点を絞ってレビューする。
我々は、この技術の幅広い社会的影響を調べる必要性を強調している。
我々は、オンライン乱用を検知し対処するための、権利を尊重する社会技術的ソリューションのいくつかの機会を特定した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 19:27:11 GMT)
Interpreting Deep Learning Models for Epileptic Seizure Detection on EEG
signals [4.7] ディープラーニング(DL)は、しばしば人工知能ベースの医療意思決定支援の最先端とみなされます。
臨床現場では未だに実装されており、ニューラルネットワークモデルの解釈能力が不十分なため、臨床医の信頼は低い。
脳波信号に基づくてんかん発作のオンライン検出の文脈で解釈可能なDLモデルを開発することでこの問題に対処した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 11:10:23 GMT)
Latent Feature Representation via Unsupervised Learning for Pattern
Discovery in Massive Electron Microscopy Image Volumes [4.3] 特に,データセットにおける意味的類似性を捉える潜在表現を学ぶための教師なしのディープラーニングアプローチを提案する。
動物脳の比較的小さな部分でもテラバイトの画像を要求できるナノスケールの電子顕微鏡データに適用する手法の有用性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 17:14:19 GMT)
Beating Random Assignment for Approximating Quantum 2-Local Hamiltonian
Problems [3.6] k-局所ハミルトン問題は古典的制約満足問題(k-CSP)の一般化である
極大絡み合いのインスタンスである厳密な二次インスタンスに対しては、古典的な 0.764 時間 0.764 近似を提供する。
これらは近似するのが最も難しい例であると推測する。
我々の研究は、最近開発されたCSPの古典近似解析技術を採用しており、量子情報科学者と古典計算機科学者の両方にアクセスできることを意図している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 20:41:34 GMT)
A deep active inference model of the rubber-hand illusion [3.1] 近年のヒトの研究では、RHIは知覚された腕の位置を変えるだけでなく、不随意力を引き起こすことが示されている。
視覚的高次元入力を扱うモデルでは,人間の知覚と力のパターンが類似していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 13:48:59 GMT)
Refined operator inequalities for relative operator entropies [2.4] 本稿では,C*-代数,実C*-代数,JC-代数のより一般的な設定における相対作用素のエントロピーについて検討する。
相対作用素エントロピー上のすべての演算子不等式が、これらのより広い設定で保持されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 22:54:32 GMT)
Unbiased Gradient Estimation for Distributionally Robust Learning [2.2] 分散的に堅牢な学習(DRL)に基づく新しいアプローチを検討し、内部問題に勾配降下を適用します。
本アルゴリズムはマルチレベルモンテカルロランダム化により勾配勾配を効率的に推定する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 21:35:03 GMT)
Algorithms for Solving Nonlinear Binary Optimization Problems in Robust
Causal Inference [2.2] 連続的な結果を持つ観測データから、堅牢な因果推論テストインスタンスを解くための勾配アルゴリズムを提案する。
実現可能性定式化の構造を生かして,ロバストなテスト問題を解決するのに効率的な欲望スキームを開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 16:12:11 GMT)
Quantum correlations in time [2.0] 異なるアプローチの時間における量子相関について検討する。
経路積分形式論における振幅重み付き相関を除いて、異なるアプローチにおける時間的相関は同じまたは操作的に等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 16:50:18 GMT)
Undivided Attention: Are Intermediate Layers Necessary for BERT? [2.0] 下流タスクのネットワーク性能における中間層の重要性について検討する。
BERT-Baseの中間層数の削減とアーキテクチャの変更により,下流タスクの微調整精度の低下が最小限に抑えられることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 08:46:14 GMT)
Comment on 'Semi-Quantum Private Comparison Based on Bell States' [1.9] 本研究では、C-NOT二重攻撃と悪意のあるエージェント攻撃に苦しむベル状態(SQPC)を用いて、プライベート比較のための半量子プロトコルを指摘する。
これらの攻撃に対して効果的に抵抗できる改良されたプロトコルが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 08:12:48 GMT)
Video Influencers: Unboxing the Mystique [1.7] インフルエンサービデオの設計と効果についてはほとんど研究されていない。
動画における広告コンテンツ間の有意な関係を識別するために,トランスファーラーニングによって支援された新しい解釈可能なディープラーニングアーキテクチャを実装した。
重要な発見は、ビデオの最初の30秒におけるブランドの言及は、平均してブランドへの注目度が大幅に高まるが、ビデオに対する感情が大幅に低下していることだ。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 19:32:52 GMT)
The Life and Death of SSDs and HDDs: Similarities, Differences, and
Prediction Models [1.7] 本稿では、データセンターの典型的なストレージを構成するハードディスクドライブ(HDD)とソリッドステートドライブ(SSD)の比較研究を行う。
障害につながる作業負荷条件を特徴づけ、その根本原因が一般的な期待と異なることを示す。
我々は、驚くほど正確であることを示すいくつかの機械学習故障予測モデルを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 21:50:32 GMT)
Autonomous Charging of Electric Vehicle Fleets to Enhance Renewable
Generation Dispatchability [1.6] カリフォルニア州の発電能力の合計19%はPVユニットによって提供され、数ヶ月で、このエネルギーの10%以上が削減されます。
本研究では、電気自動車の充電調整による再生可能エネルギーの低減とシステムの柔軟性向上に向けた新しいアプローチを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 18:56:24 GMT)
Deep learning-based virtual refocusing of images using an engineered
point-spread function [1.3] カスケードニューラルネットワークとDH-PSF(Double-helix point-spread function)によって実現された拡張深度フィールド(DOF)上の仮想画像再焦点法を提案する。
蛍光顕微鏡のDOFを20倍に拡張します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 09:15:26 GMT)
Adjust-free adversarial example generation in speech recognition using
evolutionary multi-objective optimization under black-box condition [1.3] 本稿では,自動音声認識システムに対するブラックボックス攻撃手法を提案する。
実験の結果,提案手法が無調整逆転例の生成に成功した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 15:53:04 GMT)
The three types of normal sequential effect algebras [1.3] オーダー効果代数 (Audder effect algebra, SEA) は、L'uders 積 $(a)mapsto stabsbsv をモデルとした逐次積演算を備えた効果代数である。
EequiEequiE_c ooplus E_c oplus E_c oplus E_c oplus E_c oplus E_b$, 新式SEA $E_ac$ we dub。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 15:11:19 GMT)
Goal Reasoning by Selecting Subgoals with Deep Q-Learning [1.2] CNNベースのゴール選択モジュールを設計し、標準のビデオゲーム環境でトレーニングしました。
一般化能力を測定するため,異なるゲーム(計画領域)とレベル(計画問題)でテストした。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 20:12:29 GMT)
A Review of Artificial Intelligence Technologies for Early Prediction of
Alzheimer's Disease [1.2] アルツハイマー病(英: Alzheimer's Disease、AD)は、記憶と脳機能を破壊する重度の脳疾患である。
早期認知症の信頼性と効果的な評価は, 医用画像技術やコンピュータ支援アルゴリズムに欠かせない研究となっている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 01:05:34 GMT)
AdS/Deep-Learning made easy: simple examples [1.1] AdS/Deep-Learning (DL)と呼ばれる新しいディープラーニング技術が提案されている。
本稿では、最も単純な設定でAdS/DLの本質について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 16:39:56 GMT)
Towards an Automatic System for Extracting Planar Orientations from
Software Generated Point Clouds [1.1] 地質学における重要な活動は、平面方位測定を用いた地質構造の特徴化である。
このプロセスを自動化するために、Lidarのような様々な計算技術や技術が利用されている。
本稿では,向き測定の自動化を目的とした,データ取得手法と機械学習に基づくソフトウェアシステムgeostructureを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 01:35:47 GMT)
Optical estimation of unitary Gaussian processes without phase reference
using Fock states [1.0] 2つの単一モードガウス過程、変位とスクイーズを考える。
この2つを,光子数状態と光子数分解検出器を用いて効率的に推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 16:39:12 GMT)
Stochastic Gradient Variance Reduction by Solving a Filtering Problem [1.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は一般的に最適化された勾配降下(SGD)を用いる
試料を用いた勾配推定はノイズが多く信頼性が低い傾向にあり, 勾配のばらつきが大きく, 収束不良が生じる。
勾配を一貫した推定を行う効率的な最適化アルゴリズムである textbfFilter Gradient Decent (FGD) を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 23:48:42 GMT)
Digital me ontology and ethics [0.8] デジタル・ミーを自律的、意思決定的、学習エージェントとして定義し、個人を表現し、事実上不死の人生を持つ。
本稿では,デジタルミートメタ倫理,規範的・適用的倫理,デジタルミートにおける黄金律の実践,およびデジタルミートに対する規範的原則の2つのセットについて論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 09:54:04 GMT)
Towards Histopathological Stain Invariance by Unsupervised Domain
Augmentation using Generative Adversarial Networks [0.7] 対比画像から画像への変換に基づく教師なし増分手法を提案する。
ネットワークを一般的な染色モダリティでトレーニングし、それに対応するが異なる染色組織構造を含む画像に適用することにより、提案手法は大幅に改善されたことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 23:32:17 GMT)
Uncertainty and Surprisal Jointly Deliver the Punchline: Exploiting
Incongruity-Based Features for Humor Recognition [0.6] ジョークを2つの異なるコンポーネントに分割します。セットアップとパンチラインです。
ユーモアの不整合理論に触発され、セマンティック不確実性を生み出す部分としてセットをモデル化する。
ますます強力な言語モデルによって、私たちはGPT-2言語モデルにパンチラインとともにセットアップをフィードすることができた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 13:48:09 GMT)
Cloud removal in remote sensing images using generative adversarial
networks and SAR-to-optical image translation [0.6] 雲の除去は、幅広い衛星画像の応用により、多くの注目を集めている。
本研究では,2つの生成逆ネットワーク(GAN)を用いてこの問題の解決を試みる。
第1はSAR画像を光学画像に変換し、第2は前GANの変換画像を使用して雲を除去する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 17:19:14 GMT)
Mitigating realistic noise in practical noisy intermediate-scale quantum
devices [0.6] 量子エラー緩和(QEM)は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスに不可欠である。
従来のQEM方式の多くは、各ゲートの前後にノイズが現れる離散ゲートベース回路を前提としている。
新たなQEM法により効果的に抑制できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 01:54:38 GMT)
Deep correction of breathing-related artifacts in real-time
MR-thermometry [0.6] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、温暖化以前の予備学習段階で得られた画像から、見かけの温度摂動を学習するために設計された。
その後の温熱処理では、現在の温度マップのオンライン補正を生成するために、最近の等級画像が入力として使用される。
術式は,12名の無呼吸ボランティアで評価され,すべての検査例で頑健で無人工物であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 09:20:21 GMT)
Fractal Dimension Generalization Measure [0.3] 本論文は"Predicting Generalization in Deep Learning"コンペティションの一部である。
フラクタル次元の概念を用いて決定境界の複雑さを分析し,その手法に基づく一般化尺度を開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 22:04:32 GMT)
Wildcard error: Quantifying unmodeled errors in quantum processors [0.0] 量子コンピューティングプロセッサのエラーモデルは、理想的な振る舞いから逸脱し、アプリケーションにおける結果を予測する。
パラメータ化ワイルドカード誤りモデルを用いて誤りモデルを増大させることにより,不整合を解消し,非モデル誤差率を定量化する方法を示す。
データとの整合性を取り戻すのに必要なワイルドカードエラーの量は、どれだけの非モデル化エラーが観測されたかを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 18:22:08 GMT)
Unsupervised Functional Data Analysis via Nonlinear Dimension Reduction [0.0] 本稿では,機能的データ設定による非線形次元減少の課題について述べる。
この設定で、マニホールドメソッドが正常に使用できることを示します。
我々は,競合しない組込みに対して,より客観的に信頼に値する決定を下すためのニュアンス的アプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 13:19:32 GMT)
Ultrafast non-destructive measurement of the quantum state of light
using free electrons [0.0] 光の完全量子状態の量子光学的検出に自由電子を用いることを提案する。
量子光との相互作用の前後における電子の正確な制御が、光子統計の抽出にどのように役立つかを示す。
我々の研究は、電子-光相互作用の超高速持続時間、高非線形性、非破壊性を利用する新しい種類の光検出器への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 14:59:31 GMT)
TorchMD: A deep learning framework for molecular simulations [0.0] 古典的および機械学習の混合ポテンシャルを持つ分子シミュレーションのためのフレームワークであるTorchMDを提示する。
標準のamber全原子シミュレーションを用いて検証を行い、ab-initioポテンシャルを学習し、エンドツーエンドのトレーニングを行い、最後にタンパク質折り畳みのための粗粒モデルを学習しシミュレーションする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 15:43:27 GMT)
The COVID-19 pandemic: socioeconomic and health disparities [0.0] 社会経済的および健康関連変数は、最も影響を受ける上位5か国で死亡率を予測するために使用された。
我々のデータによると、人口統計や社会的不利益に関連する予測者は、新型コロナウイルスの死亡率100万と相関している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 14:54:27 GMT)
Tensor-network approach to thermalization in open quantum many-body
systems [0.0] 熱力学極限における開非可積分量子多体系の緩和力学について検討する。
我々は,LQMEの初期状態が熱ギブス状態である場合,時間依存性有効温度のギブス状態とは常に区別できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 19:00:02 GMT)
Stationary Gaussian Entanglement between Levitated Nanoparticles [0.0] 光子のコヒーレント散乱は光レビテーションナノ粒子の光学的カップリングの新しい機構である。
本研究では,2つの粒子間のガウス的絡み合いの効率的な決定論的生成を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 06:31:11 GMT)
Solving Differential Equations via Continuous-Variable Quantum Computers [0.0] 連続次元(CV)量子コンピュータが古典的な微分方程式を解く方法を探り、その自然能力を利用してクォーモッド内の実数を表現する。
PennyLane/Strawberry Fieldsフレームワークを用いたシミュレーションとパラメータ最適化により,線形および非線形のODEが良好であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 18:06:12 GMT)
Robustness of Higher Dimensional Nonlocality against dual noise and
sequential measurements [0.0] CGLMP(Collins-Linden-Gisin-Masser-Popescu)不等式違反のロバスト性は, 測定値と状態の両面から検討した。
次元の増大に伴い, 最大違反状態 (MVS) は非局所領域の面積の増大を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 17:45:19 GMT)
QuickTumorNet: Fast Automatic Multi-Class Segmentation of Brain Tumors [0.0] 3D MRIボリュームからの脳腫瘍の手動分割は、時間のかかる作業です。
私たちのモデルであるQuickTumorNetは、高速で信頼性があり、正確な脳腫瘍セグメンテーションを示しました。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 23:16:43 GMT)
Quantum Request-Answer Game with Buffer Model for Online Algorithms [0.0] 相手は入力要求を生成し、オンラインアルゴリズムが答える。
モデルに対する量子および古典的(決定論的またはランダム化)アルゴリズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 19:48:45 GMT)
Quantum Cognitive Triad. Semantic geometry of context representation [0.0] 文脈は、ブロッホ球面上の点として可視化された2次元ヒルベルト空間における量子量子ビット状態として表される。
この球面の方位座標は、考慮された不確実性に対する主観的関連性に応じて文脈が許容される一次元意味空間として機能する。
このアルゴリズムは、量子論の概念的および数学的装置に基づく行動の定量的な主観的セマンティックモデリングのためのアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 14:43:28 GMT)
Projected Stochastic Gradient Langevin Algorithms for Constrained
Sampling and Non-Convex Learning [0.0] ランジュバンアルゴリズムは付加ノイズを持つ手法である。
ランジュバンアルゴリズムは何十年もチェーンカルロ(ミロン)で使われてきた
学習にとって、それはそれがそれが事実であるということであり、それが事実であるということであり、それが事実であるということであり、それが事実であるということであり、それが事実であるということであり、それがそれが事実であるということであり、それがそれがそれが事実であるということであるということであるということが、それが事実であるということであるということが、それが事実であるということであることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 16:19:20 GMT)
Prediction of Chronic Kidney Disease Using Deep Neural Network [0.0] 慢性腎臓病(ckd)とその症状は軽度で緩やかなものであり、近年は実現されないことが多い。
我々はDeep Neural Network (DNN)モデルを使用して、患者におけるCKDの不在または存在を予測する。
モデルは98%の精度を作り出しました。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 15:31:14 GMT)
Performance Analysis of Optimizers for Plant Disease Classification with
Convolutional Neural Networks [0.0] 害虫や病気による作物の失敗はインド農業に固有のものであり、毎年15から25%の生産性が失われている。
本研究はコンボリューショナル・ネットワークを用いて3つの作物の植物や植物の葉のサンプルを15クラスに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 07:10:05 GMT)
Optical Braille Recognition Using Object Detection CNN [0.0] 本稿では,物体検出畳み込みニューラルネットワークを用いて,点字文字全体を同時に検出する光点字認識手法を提案する。
これは、スマートフォンのカメラで撮影されている点字テキストを認識できるようにします。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 23:22:59 GMT)
Open source software for automatic subregional assessment of knee
cartilage degradation using quantitative T2 relaxometry and deep learning [0.0] MESE MRIから大腿骨軟骨を分割するためにニューラルネットワークを訓練した。
軟骨は中側,表層深度,前後境界に沿って12の亜領域に分けられた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 23:08:41 GMT)
On anisotropic diffusion equations for label propagation [0.0] データ分類における多くの問題では、特定の数のラベルが既に正しくラベル付けられているポイントクラウドのポイントにラベルを割り当てることを望んでいる。
本稿では, 正確なラベルに関する情報を隣接点に伝播させる顕微鏡ODE手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 14:31:01 GMT)
Neutron State Entanglement with Overlapping Paths [0.0] 個々の中性子のスピンとパスのサブシステムの絡み合いは、経路の絡み合いの長さ、コヒーレンス長、中性子エネルギー差が変化しても持続することを示す。
この研究は、新しいモジュラーで頑健な中性子散乱技術の実現における重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 02:00:22 GMT)
Neuroevolutionary learning of particles and protocols for self-assembly [0.0] 神経進化学習は, 自己組立を促進するために, 粒子や時間に依存したプロトコルを設計できることを示す。
学習アルゴリズムは、指向設計と探索設計の両方が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 05:03:19 GMT)
Multipartite high-dimensional entangled state generation through
soliton-induced dynamical Casimir effect on a chip [0.0] 動的カシミール効果(DCE)による複素量子状態生成のための集積フォトニックアプローチを実証した。
提案手法は,マイクロ波 (MW) およびテラヘルツ (THz) レギュレーションにおける多部交絡量子ビット (高次元量子ビット) の生成のためのハイブリッド統合プラットフォームを実現するための方法である。
このアーキテクチャは、幅広い量子プロトコルを利用するために必要なリソースとして、絡み合った状態ソースとして振る舞うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 01:16:19 GMT)
Mixed state entanglement measures as probe for confinement [0.0] 各種大容量N$トップダウンおよびボトムアップ精錬モデルにおける混合状態絡み合い対策のホログラフィック的側面について検討した。
トップダウンモデルでは、ラップされた$D3$と$D4$のブレーン重力解を考えるが、ボトムアップ収束モデルでは、アインシュタイン-マクスウェル-ディラトン重力解を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 06:39:36 GMT)
Limitations of Deep Neural Networks: a discussion of G. Marcus' critical
appraisal of deep learning [0.0] ディープニューラルネットワークは、医療画像、半自律車、電子商取引、遺伝学研究、音声認識、粒子物理学、実験芸術、経済予測、環境科学、工業製造、そしてほぼあらゆる分野の様々な応用において、非常に大きな成果を上げてきた。
本研究は、深層ニューラルネットワークの限界のいくつかを調査し、将来の研究のための潜在的な経路を指し示し、多くの研究者が保持するメタフィジカルな誤解を解消することを目的としている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 12:11:19 GMT)
Investigation of microwave loss induced by oxide regrowth in high-Q Nb
resonators [0.0] 天然酸化物をフッ素酸エッチングで除去した後, ニオブ共振器について検討した。
量子デバイスの損失は桁違いに減少し、内部Q因子は1光子系で最大7$$$10$6$に達する。
我々の発見は超伝導量子ビット、量子制限増幅器、マイクロ波運動インダクタンス検出器、単一光子検出器にまたがるデバイスに特に関心がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 17:43:18 GMT)
Improving Sample and Feature Selection with Principal Covariates
Regression [0.0] この目的に応用された2つの人気のあるサブセレクション方式に焦点をあてる。
対象情報を組み込むことで,教師付きタスクにおいてより優れた選択が可能となることを示す。
また、単純な教師付き学習モデルの側面を組み込むことで、より複雑なモデルの精度を向上させることも示します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 18:52:06 GMT)
Image to Bengali Caption Generation Using Deep CNN and Bidirectional
Gated Recurrent Unit [0.0] ベンガル語の記述の生成に関する注目すべき研究はほとんどない。
ベンガルでは約2億2300万人が話し、世界で7番目に話されている言語である。
本稿では,キャプション生成にエンコーダデコーダを用いた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 16:22:02 GMT)
Image Classification via Quantum Machine Learning [0.0] この作業は、量子分類器を使用して、バイナリ属性でパターンを分類することである。
これらの実験は、バランスの取れた分類問題に対処しながら、良好な出力を示す。
これは医療分野でも有望であり、重要な階級も少数派である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 02:58:33 GMT)
High-Speed Robot Navigation using Predicted Occupancy Maps [0.0] ロボットがセンサの地平線を越えて広がる空間を高速で予測できるアルゴリズム手法について検討する。
我々は、人間のアノテートラベルを必要とせず、実世界のデータからトレーニングされた生成ニューラルネットワークを用いてこれを実現する。
既存の制御アルゴリズムを拡張し、予測空間を活用することで、衝突のない計画とナビゲーションを高速で改善します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 16:25:12 GMT)
Geometry of work fluctuations versus efficiency in microscopic thermal
machines [0.0] 効率の多目的最適化を行うための汎用手法を開発した。
我々は、古典的または量子的状態のいずれにおいても平衡に近い熱機械で揺らぎを働く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 21:53:51 GMT)
Gaussian Process Regression constrained by Boundary Value Problems [0.0] 我々は境界値問題に制約されたガウス過程回帰のためのフレームワークを開発した。
この枠組みは、ガウス過程の線形変換と、境界値問題の固有関数におけるスペクトル展開によって与えられるカーネルの使用を組み合わせたものである。
その結果, 物理インフォームドガウス過程の回帰よりも, より正確で安定した解推定法が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 06:55:15 GMT)
Flexible deep transfer learning by separate feature embeddings and
manifold alignment [0.0] オブジェクト認識は、業界と防衛において重要な存在である。
残念ながら、既存のラベル付きデータセットでトレーニングされたアルゴリズムは、データ分布が一致しないため、直接新しいデータに一般化しない。
本稿では,各領域の特徴抽出を個別に学習することで,この制限を克服する新しい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） (Tue, 22 Dec 2020 19:24:44 GMT)
Ergodicity breaking with long range cavity induced quasiperiodic
interactions [0.0] 系の固有状態のかなりの部分が強い相互作用の存在下で局在していることを示す。
結果は, システムのエネルギーが広い標準熱力学限界において, システムがエルゴード的になることを示唆している。
本研究は,多体キャビティ量子力学系における時間力学の研究により実験的に検証可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 18:28:00 GMT)
Enhanced coherence in superconducting circuits via band engineering [0.0] ジョセフソン接合によって中断された超伝導回路では、異なる島のオフセット電荷に対するエネルギースペクトルの依存は2e$周期的である。
我々は、$cos(2varphi)$エネルギー相関係によって記述される高調波ジョセフソン要素がジョセフソンポテンシャルの形状をカスタマイズする自由度を増大させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 09:01:45 GMT)
Efficient and Visualizable Convolutional Neural Networks for COVID-19
Classification Using Chest CT [0.0] 新型コロナウイルスは2020年12月4日現在、世界中で6500万人以上が感染している。
ディープラーニングは有望な診断技術として登場した。
本稿では,40種類の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを新型コロナウイルスの診断のために評価・比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 07:09:48 GMT)
Dynamics of two-dimensional open quantum lattice models with tensor
networks [0.0] 熱力学的極限に直接適用可能な無限射影ペア演算子(iPEPO)アンサッツに基づくテンソルネットワーク法を開発した。
非平均場限界における散逸的逆量子イジングと駆動散逸型ハードコアボソンモデルを考える。
提案手法は,既存の手法の適用範囲をはるかに超えながら,現在の実験に利用できる制度を研究できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 18:24:20 GMT)
Dual-encoder Bidirectional Generative Adversarial Networks for Anomaly
Detection [0.0] 我々は、ジェネレータと識別器ネットワークを同時に訓練した双方向GANアーキテクチャのデュアルエンコーダを開発する。
提案手法が正常試料の分布を捉えるのに有効であることを示し,ganモデルにおける異常検出を改善した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 05:05:33 GMT)
Do We Really Need Scene-specific Pose Encoders? [0.0] 視覚ポーズ回帰モデルは、1つの前方パスでクエリイメージからカメラポーズを推定します。
現在のモデルは、シーン毎にトレーニングされた深層畳み込みネットワークを使用して、画像からポーズエンコーディングを学ぶ。
ポーズ回帰にはシーン固有のポーズエンコーダは不要であり、視覚的類似性のために訓練されたエンコーディングを代わりに使用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 13:59:52 GMT)
Charged polarons and molecules in a Bose-Einstein Condensate [0.0] ボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)に浸漬した移動イオンの性質について検討する。
コヒーレント状態の変分アンザッツは、イオンスペクトル関数が極性準粒子状態に加えていくつかの分岐を示すことを予測している。
BECにイオンを注入するダイナミクスは、コヒーレント準粒子の伝播と崩壊によって支配される様々な状態を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 09:30:29 GMT)
Based-nonequilibrium-environment non-Markovianity, quantum Fisher
information and quantum coherence [0.0] 非平衡環境での量子ビットの非マルコビアン性、量子フィッシャー情報(QFI)および量子コヒーレンスについて検討する。
その結果、非平衡環境の適切なパラメータは、マルコフ領域と非マルコフ領域の両方におけるQFIと量子コヒーレンスを遅らせることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 13:18:14 GMT)
Autonomous sPOMDP Environment Modeling With Partial Model Exploitation [0.0] 独自のサプライズに基づく部分観測可能なマルコフ決定過程(sPOMDP)を拡張した新しい状態空間探索アルゴリズムを提案する。
提案手法は,学習速度が31～63%向上した元のsPOMDP学習手法の効率性とスケーラビリティを著しく向上することを示す。
以上の結果から,SPOMDPソリューションをより広い環境に拡張する道を開いた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 17:48:32 GMT)
Analysis of Dimensional Influence of Convolutional Neural Networks for
Histopathological Cancer Classification [0.0] 畳み込みニューラルネットワークは、手作業によって異なるレベルの複雑さで設計することができる。
研究はベースラインの10層CNNモデル(3X3)畳み込みフィルタで始まる。
本研究は,ベースラインモデルの複合スケーリングにより,CNNモデルの性能向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 07:03:38 GMT)
A Survey of Methods for Managing the Classification and Solution of Data
Imbalance Problem [0.0] 本稿では,クラス不均衡の問題を解くための機械学習手法における分類出力の改善の現状を理解するために,単一,ハイブリッド,アンサンブル方式設計のアーキテクチャに焦点を当てる。
本論文は,様々な手法および実験条件下での分類アルゴリズムの統計解析や,異なる研究論文で使用されるデータセットも含む。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 08:03:22 GMT)
A Passive $\mathcal{PT}$-Symmetric Floquet-Coupler [0.0] 2つの結合した光導波路の量子マスター方程式の解を示す。
マルコフの損失の周期的な変調は、パッシブ$mathcalPT$-symmetric Floquetシステムをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 13:30:28 GMT)
A Novel Genetic Search Scheme Based on Nature -- Inspired Evolutionary
Algorithms for Self-Dual Codes [0.0] 遺伝的アルゴリズムは線形探索よりもはるかに高速に二進二進符号を見つけることができることを示す。
特に,長さ68の2進数符号11と長さ72の2進数符号17の2進数符号を新たに獲得する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 18:46:22 GMT)
A Novel Framework for Spatio-Temporal Prediction of Environmental Data
Using Deep Learning [0.0] 本稿では,深層学習を用いた気候・環境データの分解時間予測の枠組みを紹介する。
具体的には,完全時間信号の再構成を可能にする正規格子上に空間的にマッピング可能な関数を導入する。
実世界のシミュレーションデータへの応用は,提案フレームワークの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 14:46:24 GMT)
A Hybrid VDV Model for Automatic Diagnosis of Pneumothorax using
Class-Imbalanced Chest X-rays Dataset [0.0] 現在、利用可能な医療画像データセットのほとんどはクラスアンバランスの問題があります。
まず、クラス不均衡問題に取り組むための既存のアプローチを比較し、そのデータレベル・センスを見つける(つまり、)。
データセットのサブセットのアンサンブル) 他のアプローチよりも優れています。
提案手法はSIIM ACR Pneumothorax データセットと NIH Chest X-ray データセット(RS-NIH)のランダムサンプルを用いて検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 10:20:04 GMT)
A Feasibility study for Deep learning based automated brain tumor
segmentation using Magnetic Resonance Images [0.0] 深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく分類ネットワークおよび脳腫瘍MR画像分類および腫瘍局在のための高速RCNNベースの局在ネットワークが開発された。
提案した腫瘍セグメンテーションアーキテクチャの全体的な性能を,精度,境界変位誤差(BDE),Diceスコア,信頼区間などの客観的な品質パラメータを用いて解析した。
セグメント化された出力の信頼度は、専門家の信頼度と同じ範囲にあることが観察されました。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Dec 2020 12:11:42 GMT)