Robustness Verification for Transformers [165.3] 我々はトランスフォーマーのための最初のロバスト性検証アルゴリズムを開発した。
提案手法で計算したロバスト性境界は, 素粒子間境界伝播法で計算したロバスト性境界よりもかなり厳密である。
これらの境界はまた、感情分析における異なる単語の重要性を常に反映しているトランスフォーマーの解釈にも光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 12:36:47 GMT)
3D Object Classification on Partial Point Clouds: A Practical
Perspective [91.8] 点雲は3次元オブジェクト分類において一般的な形状表現である。
本稿では,任意のポーズの下でオブジェクトインスタンスの部分点雲を分類する実践的な設定を提案する。
本稿では,アライメント分類手法による新しいアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 02:59:10 GMT)
Chest x-ray automated triage: a semiologic approach designed for
clinical implementation, exploiting different types of labels through a
combination of four Deep Learning architectures [83.5] 本研究では,異なる畳み込みアーキテクチャの後期融合に基づく深層学習手法を提案する。
公開胸部x線画像と機関アーカイブを組み合わせたトレーニングデータセットを4つ構築した。
4つの異なるディープラーニングアーキテクチャをトレーニングし、それらのアウトプットとレイトフュージョン戦略を組み合わせることで、統一されたツールを得ました。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 14:38:35 GMT)
Learning from Lexical Perturbations for Consistent Visual Question
Answering [78.2] 既存のVisual Question Answering (VQA)モデルは、しばしば脆弱で入力のバリエーションに敏感である。
本稿では,モジュール型ネットワークに基づく新たなアプローチを提案し,言語摂動による2つの疑問を提起する。
VQA Perturbed Pairings (VQA P2) も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 00:29:27 GMT)
Identification of Unexpected Decisions in Partially Observable
Monte-Carlo Planning: a Rule-Based Approach [78.1] 本稿では,POMCPポリシーをトレースを検査して分析する手法を提案する。
提案手法は, 政策行動の局所的特性を探索し, 予期せぬ決定を識別する。
我々は,POMDPの標準ベンチマークであるTigerに対するアプローチと,移動ロボットナビゲーションに関する現実の問題を評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 15:09:28 GMT)
Pit30M: A Benchmark for Global Localization in the Age of Self-Driving
Cars [72.5] Pit30Mは3000万フレームを超える新しい画像とLiDARデータセットで、これは以前の研究の10倍から100倍の大きさだ。
Pit30Mは様々な条件(季節、天気、日時、交通量)で捕獲され、正確な位置決めの真実を提供する。
画像およびlidar検索のための既存の手法を複数ベンチマークし,その過程で,単純かつ効果的な畳み込みネットワークに基づくlidar検索手法を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 01:24:41 GMT)
Light-matter interactions near photonic Weyl points [68.8] ワイル光子は、線形分散を持つ2つの3次元フォトニックバンドが単一の運動量点で退化してワイル点とラベル付けされるときに現れる。
ワイル光浴に結合した単一量子エミッタのダイナミクスをワイル点に対する変形関数として解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 18:51:13 GMT)
Semantic Segmentation on Swiss3DCities: A Benchmark Study on Aerial
Photogrammetric 3D Pointcloud Dataset [67.4] スイスの3つの都市から採取された総面積2.7 km2$の屋外3Dポイントクラウドデータセットを紹介した。
データセットは、ポイントごとのラベルによるセマンティックセグメンテーションのために手動でアノテートされ、高解像度カメラを備えたマルチローターによって取得された画像のフォトグラムを用いて構築される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 21:48:47 GMT)
End-to-End Speaker Diarization as Post-Processing [64.1] クラスタリングに基づくダイアリゼーション手法は、フレームを話者数のクラスタに分割する。
いくつかのエンドツーエンドのダイアリゼーション手法は、問題をマルチラベル分類として扱うことで重なり合う音声を処理できる。
本稿では,クラスタリングによる結果の処理後処理として,2話者のエンドツーエンドダイアリゼーション手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 15:56:02 GMT)
FaceDet3D: Facial Expressions with 3D Geometric Detail Prediction [62.6] 表情は3d顔形状の様々な高レベルな詳細を誘導する。
人間の顔のモルフォラブルモデル(3DMM)は、PCAベースの表現でそのような細かい詳細をキャプチャできません。
faceet3dは,1つの画像から,任意の対象表現と一致する幾何学的顔詳細を生成する,初歩的な手法である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 18:22:48 GMT)
Spatially Aware Multimodal Transformers for TextVQA [61.0] 我々はTextVQAタスク、すなわち画像中のテキストを推論して質問に答えるタスクについて研究する。
既存のアプローチは空間関係の使用に限られている。
空間認識型自己注意層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 03:10:07 GMT)
Solving Mixed Integer Programs Using Neural Networks [57.7] 本稿では,mipソルバの2つのキーサブタスクに学習を適用し,高品質なジョイント変数割当を生成し,その割当と最適課題との客観的値の差を限定する。
提案手法は,ニューラルネットワークに基づく2つのコンポーネントであるニューラルダイバーディングとニューラルブランチを構築し,SCIPなどのベースMIPソルバで使用する。
2つのGoogle生産データセットとMIPLIBを含む6つの現実世界データセットに対するアプローチを評価し、それぞれに別々のニューラルネットワークをトレーニングする。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 09:33:11 GMT)
Noisy Labels Can Induce Good Representations [53.5] アーキテクチャがノイズラベルによる学習に与える影響について検討する。
ノイズラベルを用いたトレーニングは,モデルが一般化に乏しい場合でも,有用な隠れ表現を誘導できることを示す。
この発見は、騒々しいラベルで訓練されたモデルを改善する簡単な方法につながります。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 18:58:05 GMT)
The Translucent Patch: A Physical and Universal Attack on Object
Detectors [48.3] 最先端の物体検出器を馬鹿にする非接触の物理パッチを提案する。
パッチの主な目標は、選択されたターゲットクラスのすべてのインスタンスを隠すことです。
我々のパッチは、すべてのストップサインインスタンスの42.27%の検出を阻止できた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 07:47:13 GMT)
Localization in the Crowd with Topological Constraints [47.5] 本稿では,ドットの空間配置を推論するためにモデルを教えるトポロジカル制約を導入する。
トポロジカル推論は局所化アルゴリズムの品質を特に散在する領域の近くで改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 04:33:48 GMT)
The Multimodal Driver Monitoring Database: A Naturalistic Corpus to
Study Driver Attention [44.9] スマートな車両は、人間の運転者の行動や行動を監視して、必要な時に警告や介入を行う必要がある。
深層学習とコンピュータビジョンの最近の進歩は、人間の行動や活動を監視する上で大きな約束を示しています。
運転関連タスクの予測に高性能を提供するモデルのトレーニングには、ドメイン内の膨大なデータが必要である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 16:37:17 GMT)
Estimation of Driver's Gaze Region from Head Position and Orientation
using Probabilistic Confidence Regions [43.9] スマートな車両は人間の行動を理解し、危険な状況を避けるために行動を予測する必要がある。
運転タスクに関連する最も重要な側面の1つは、ドライバーの視覚的注意です。
本稿では,ドライバの視覚的注意を表現したサルエント領域を作成するための確率モデルに基づく定式化を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 15:48:43 GMT)
Direct Estimation of Spinal Cobb Angles by Structured Multi-Output
Regression [42.7] 脊髄湾曲率を定量的に評価するコブ角度は、脊柱側膜症の診断および治療において重要な役割を果たします。
脊髄X線からのCobb角の推定を多出力回帰タスクとして定式化する。
本手法は, 高い精度で cobb 角度の直接推定が可能であり, 臨床応用の可能性も示唆する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 12:33:46 GMT)
EmotionGIF-IITP-AINLPML: Ensemble-based Automated Deep Neural System for
predicting category(ies) of a GIF response [41.2] 我々は,我々のIITP-AINLPMLチームが提出したシステムについて,SocialNLP 2020, EmotionGIF 2020の共有タスクで述べる。
提案モデルでは,第1ラウンドと第2ラウンドでは平均リコール(MR)スコアが52.92%,第53.80%であった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 15:52:27 GMT)
CPF: Learning a Contact Potential Field to Model the Hand-object
Interaction [40.1] 深層学習の手法により,相互作用中の手オブジェクトのポーズ(HO)の推定が顕著な成長をもたらした。
本研究では,各接触をバネ質量系としてモデル化した接触電位場(CPF)を明示的に提示する。
提案手法は, 幾つもの再現指標で最先端の手法を達成でき, より物理的に妥当な HO ポーズを生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 09:04:44 GMT)
BENN: Bias Estimation Using Deep Neural Network [37.7] 本稿では,未学習の深層ニューラルネットワークを用いた新しいバイアス推定手法であるBENNを提案する。
MLモデルとデータサンプルを与えられたBENNは、モデルの予測に基づいてすべての機能に対するバイアス推定を提供します。
3つのベンチマークデータセットと1つの独自のチャーン予測モデルを用いてBENNを評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 08:25:35 GMT)
Adaptive Precision Training for Resource Constrained Devices [37.0] エッジデバイス上でのディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングは、エネルギーとメモリの両方に制約があるため、難しい。
学習エネルギーコストとメモリ使用量の両方を同時に節約するための適応的精密トレーニングを提案する。
実験の結果、aptはトレーニングエネルギーとメモリ使用量を50%以上節約でき、精度の低下は少ない。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 16:28:41 GMT)
Physics-based Shadow Image Decomposition for Shadow Removal [36.4] 陰影除去のための新しい深層学習法を提案する。
影形成の物理モデルにインスパイアされ、線形照明変換を用いて画像内の影効果をモデル化する。
最も困難なシャドウ除去データセットでフレームワークをトレーニングし、テストします。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 23:06:38 GMT)
Identifying Mislabeled Data using the Area Under the Margin Ranking [35.6] 本稿では,ニューラルネットワークのトレーニングにおいて,そのようなサンプルを同定し,その影響を緩和する新しい手法を提案する。
単純なプロシージャ - 意図的にラベル付けされたしきい値サンプルが混在している余分なクラスを追加する - は、ラベル付けされたデータを分離するAUM上限を学習する。
WebVision50分類タスクでは、トレーニングデータの17%が削除され、テストエラーが1.6%(絶対)改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 14:01:54 GMT)
Poisoning Attacks on Cyber Attack Detectors for Industrial Control
Systems [34.9] 私たちはICSオンラインニューラルネットワーク検出器に対するこのような毒攻撃を最初に実演しています。
バックグラデーションベースの中毒という2つの異なる攻撃アルゴリズムを提案し、合成データと実世界のデータの両方でその効果を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 14:11:26 GMT)
Generative 3D Part Assembly via Dynamic Graph Learning [34.1] 部品組み立ては、3Dコンピュータビジョンとロボット工学において難しいが重要な課題だ。
本稿では,反復グラフニューラルネットワークをバックボーンとして活用する,アセンブリ指向の動的グラフ学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 05:50:35 GMT)
EQ-Net: A Unified Deep Learning Framework for Log-Likelihood Ratio
Estimation and Quantization [25.5] EQ-Netは,データ駆動手法を用いてログ類似度(LLR)推定と量子化の両課題を解決する,最初の包括的フレームワークである。
広範な実験評価を行い,両タスクにおいて単一アーキテクチャが最先端の成果を達成できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 18:11:30 GMT)
Private-Shared Disentangled Multimodal VAE for Learning of Hybrid Latent
Representations [24.3] 本稿では,複数モードのプライベートおよび共有潜在空間を分離するために,分散VAE戦略を利用した分散マルチモーダル変分オートエンコーダ(DMVAE)を提案する。
DMVAEの有用性を半教師付き学習タスクで実証し、モダリティの1つに部分的なデータラベルが含まれている。
いくつかのベンチマークで行った実験は、プライベートシェードな絡み合いとハイブリッドな潜伏表現の重要性を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 23:33:23 GMT)
Learned Indexes for a Google-scale Disk-based Database [23.9] 学習したインデックスが分散ディスクベースのデータベースシステムにどのように統合できるかを示す: GoogleのBigtable。
その結果,学習インデックスの統合により,bigtableの読み取りレイテンシとスループットが大幅に向上することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 05:56:45 GMT)
Blur More To Deblur Better: Multi-Blur2Deblur For Efficient Video
Deblurring [23.9] Multi-blur-to-deblur (MB2D)は、効率的なビデオデブレーションのために隣接するフレームを利用するための新しいコンセプトです。
隣接するフレームからよりぼやけた画像を合成できるリカレントニューラルネットワーク(MBRNN)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 06:17:31 GMT)
Vid2Actor: Free-viewpoint Animatable Person Synthesis from Video in the
Wild [22.9] 対象者の「夢中」映像が与えられた場合、映像中の人物のアニマタブルなモデルを再構築する。
出力モデルは、明示的な3dメッシュ再構成なしに、学習されたコントロールを介して、任意のカメラビューに任意のボディポーズでレンダリングすることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 18:50:42 GMT)
Optimal dimension dependence of the Metropolis-Adjusted Langevin
Algorithm [22.2] ログスムースと強くログ凹分布のクラス上のMALAの混合時間は$O(d)$です。
メトロポリタン調整の投影特性に基づく新しい技術は、ランゲビンSDEのよく研究された離散分析にMALAの研究を減少させる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 17:14:06 GMT)
General Policies, Serializations, and Planning Width [22.1] 有界幅は、ドメインエンコーディングにおいて明示的あるいは暗黙的に表現される特徴の観点から、最適の一般ポリシーを許容する計画領域の特性であることを示す。
この研究はまた、ポリシースケッチの形でドメインのシリアライズを指定するための新しいシンプルで有意義で表現力のある言語にもつながります。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 16:14:01 GMT)
Effect of inter-system coupling on heat transport in a microscopic
collision model [22.0] 本研究では,2つのサブシステムから構成される二部構造系を,それぞれがそれぞれの熱環境に結合した二部構造系を考える。
主に近似(システム-環境結合をモデル化する際、システム間相互作用は無視される)が有効かどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 09:34:50 GMT)
On the Texture Bias for Few-Shot CNN Segmentation [21.3] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、視覚認識タスクを実行するために形状によって駆動される。
最近の証拠は、CNNのテクスチャバイアスが、大きなラベル付きトレーニングデータセットで学習するときに、より高いパフォーマンスのモデルを提供することを示している。
本稿では,特徴空間内の高周波局所成分を減衰させるために,ガウス差分(DoG)の集合を統合する新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 22:37:09 GMT)
Tight Bounds on the Smallest Eigenvalue of the Neural Tangent Kernel for
Deep ReLU Networks [21.1] 深部ReLUネットワークに対するNTK行列の最小固有値に厳密な境界を与える。
有限幅設定では、我々が考えるネットワークアーキテクチャは非常に一般的である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 20:50:38 GMT)
Influence of ground-Rydberg coherence in two-qubit gate based on Rydberg
blockade [19.6] 制御量子ビット原子の基底ライドバーグコヒーレンスが2量子Z(C_Z$)ゲートの過程にどのように影響するかを研究する。
特に、このようなパルス列の制御量子ビット原子は、地中レードベルク・ラムゼー干渉と本質的に類似した過程を経験する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 10:42:33 GMT)
Warping of Radar Data into Camera Image for Cross-Modal Supervision in
Automotive Applications [17.6] 本稿では,レーダレンジドップラー(RD)スペクトルをカメラ画像に投影する新しい枠組みを提案する。
カメラ、ライダー、レーダーから供給される新しいシーンフロー推定アルゴリズムを提示し、ワーピング操作の精度を向上させる。
本フレームワークは,カメラデータからの指向性推定(DoA),ターゲット検出,セマンティックセグメンテーション,レーダパワー推定など,複数のアプリケーションで実証されている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 17:12:59 GMT)
Function Design for Improved Competitive Ratio in Online Resource
Allocation with Procurement Costs [16.7] 私たちは、複数の顧客が到着するオンラインリソースアロケーションの問題を研究し、売り手は、合計アロケーションのための調達コストに直面しながら、各受信顧客にリソースを割り当てなければなりません。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 02:32:47 GMT)
Partial Identifiability in Discrete Data With Measurement Error [16.4] 我々は、疑わしい前提の下で正確な識別を追求するよりも、妥当な仮定の下で境界を提示することが好ましいことを示す。
我々は線形プログラミング手法を用いて,実測誤差と実測誤差に対する鋭い境界を導出する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 02:11:08 GMT)
On Calibration of Scene-Text Recognition Models [16.2] 我々は最近のSTR法を分析し、それらが常に過信であることを示す。
注意に基づくデコーダでは,個々の文字予測のキャリブレーションが単語レベルのキャリブレーション誤差を増加させることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 13:25:25 GMT)
Automated Lay Language Summarization of Biomedical Scientific Reviews [16.0] 健康リテラシーは適切な健康判断と治療結果の確保において重要な要素として浮上している。
医療用語とこのドメインの専門言語の複雑な構造は、健康情報を解釈するのが特に困難にします。
本稿では,生物医学的レビューの要約を自動生成する新しい課題について紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 10:01:18 GMT)
Learning of Discrete Graphical Models with Neural Networks [15.2] グラフィカルモデル学習のためのニューラルネットベースのアルゴリズムNeurISEを紹介する。
NeurISEは、真のモデルのエネルギー関数が高次であるとき、GRISEのより良い代替品であると考えられている。
また、実モデルの全エネルギー関数に対するニューラルネット表現の学習に使用できるNeurISEの変種を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 04:16:33 GMT)
IFGAN: Missing Value Imputation using Feature-specific Generative
Adversarial Networks [14.7] 本論文では,GAN(Feature-specific Generative Adversarial Networks)に基づく欠落値インピーダンスアルゴリズムIFGANを提案する。
特徴特異的生成器は欠落した値を誘発するように訓練され、判別器は観測された値と区別することが期待される。
IFGANは、様々な不足条件下で、現在の最先端アルゴリズムよりも優れている実生活データセットを実証的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 10:14:35 GMT)
Vehicle Re-identification Based on Dual Distance Center Loss [14.2] 近年、深層学習は車両再同定の分野で広く利用されている。
本稿では、中心損失の5つの欠点を要約し、その全てを二重距離中心損失の提案により解決する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 07:14:53 GMT)
SyNet: An Ensemble Network for Object Detection in UAV Images [13.2] 本稿では,マルチステージ方式とシングルステージ方式を組み合わせたアンサンブルネットワークであるSyNetを提案する。
ビルディングブロックとして、センシング戦略とともに、プリトレーニング特徴抽出器を備えたセンタネットおよびカスケードr−cnnを利用する。
提案手法により得られた技術成果を2つの異なるデータセットで報告する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 21:38:32 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation by Content
Transfer [13.0] セマンティックセグメンテーションのための非監視ドメイン適応(UDA)に取り組みます。
セマンティックセグメンテーションにおけるUDAの主な問題は、実画像と合成画像の間の領域ギャップを減らすことである。
この効果を最大限に活用するためにゼロスタイルの損失法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 09:01:00 GMT)
Online Stochastic Optimization with Wasserstein Based Non-stationarity [12.9] 有限期間の地平線上の複数の予算制約を持つ一般的なオンライン最適化問題を検討する。
意思決定者の目標は、予算制約の対象となる累積報酬を最大化することである。
この定式化は、オンラインリニアプログラミングやネットワーク収益管理を含む幅広いアプリケーションを取り込む。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 06:24:13 GMT)
Towards efficient quantum memory of orbital angular momentum qubits in
cold atoms [12.5] 光の空間モードは、高次元の量子状態へのアクセスを提供する優れた候補の1つである。
低温原子アンサンブル中のOAM状態に符号化された光量子ビットの保存と検索を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 02:17:59 GMT)
ConvMath: A Convolutional Sequence Network for Mathematical Expression
Recognition [11.6] ConvMathの性能は、103556サンプルを含むIM2LATEX-100Kというオープンデータセットで評価される。
提案手法は,従来の手法よりも精度と効率性が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 12:08:18 GMT)
Counterfactual-based minority oversampling for imbalanced classification [11.1] 不均衡な分類におけるオーバーサンプリングの重要な課題は、新しい少数派標本の生成が多数派クラスの使用を無視することが多いことである。
対物理論に基づく新しいオーバーサンプリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 13:16:47 GMT)
Self-supervised self-supervision by combining deep learning and
probabilistic logic [10.5] 自己監督型自己スーパービジョン(S4)を提案し,新たな自己スーパービジョンを自動学習する。
S4は自動的に正確な自己スーパービジョンを提案し、監督された手法の精度を人間の努力のごく一部とほぼ一致させることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 04:06:41 GMT)
Gradient-Free Adversarial Attacks for Bayesian Neural Networks [9.8] 敵対的な例は、機械学習モデルの堅牢性を理解することの重要性を強調している。
本研究では,BNNの逆例を見つけるために,勾配のない最適化手法を用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 13:19:11 GMT)
AutonoML: Towards an Integrated Framework for Autonomous Machine
Learning [9.4] Reviewは、自動化された自動MLシステムを構成するものに関して、より広範な視点を動機付けようとしている。
その上で、以下の研究領域の開発状況を調査します。
我々は、各トピックによって拡張されたレビューを通して概念的枠組みを開発し、高レベルなメカニズムを自律mlシステムに融合する方法を1つ紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 11:01:10 GMT)
Skeleton-based Approaches based on Machine Vision: A Survey [8.6] 我々は,アプリケーション分野に関するスケルトンベースのアプローチの要約とタスクを可能な限り包括的に行うことに重点を置いている。
本論文は,スケルトンに基づく応用のさらなる理解と,特定の問題への対処をめざすものである。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 02:03:37 GMT)
Towards a common performance and effectiveness terminology for digital
proximity tracing applications [8.5] Sars-CoV-2パンデミック緩和のためのデジタル近接追跡(DPT)は複雑な介入である。
本稿では, DPT評価のための用語・分類システムの開発を試み, 性能と有効性の違いについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 19:19:14 GMT)
Active Sampling for Accelerated MRI with Low-Rank Tensors [8.0] 高速MRIのためのアクティブ低ランクテンソルモデルを提案する。
Query-by-Committeeモデルに基づくアクティブサンプリング手法を提案する。
3次元MRIデータセットの数値実験により,提案手法の有効性が示された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 05:35:04 GMT)
Second-Moment Loss: A Novel Regression Objective for Improved
Uncertainties [7.8] 不確実性の定量化は、安全な機械学習を確立する最も有望なアプローチの1つである。
これまでの最も一般的なアプローチの1つはモンテカルロドロップアウトで、計算量的に安価で、実際に簡単に適用できる。
この問題に対処するため,第2モーメント損失(UCI)と呼ばれる新たな目標を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 14:17:33 GMT)
Speech Synthesis as Augmentation for Low-Resource ASR [7.2] 音声合成は低リソース音声認識の鍵となるかもしれない。
データ拡張技術は、現代の音声認識トレーニングの重要な部分となっている。
音声合成技術は、人間のような音声を達成するという目標に急速に近づきつつある。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 22:19:42 GMT)
Future-Guided Incremental Transformer for Simultaneous Translation [6.8] 同時翻訳(st)は、ソース文を読みながら同期的に開始され、多くのオンラインシナリオで使用される。
wait-kポリシーは、隠れた状態の再計算によるトレーニング速度の低下と、トレーニングを導くための将来のソース情報の欠如という2つの弱点に直面しています。
平均埋め込み層(AEL)を有するインクリメンタルトランスフォーマを提案し,隠れ状態の計算速度を高速化する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 03:04:49 GMT)
MG-SAGC: A multiscale graph and its self-adaptive graph convolution
network for 3D point clouds [6.5] 点群の多スケールグラフ生成法を提案する。
このアプローチは、ポイントクラウドを、スケール空間におけるポイントクラウドのマルチスケール分析をサポートする構造化マルチスケールグラフ形式に変換する。
従来の畳み込みニューラルネットワークは不規則な近傍を持つグラフデータには適用できないため,チェビシェフグラフを用いて不規則な畳み込みフィルタに適合するセフ適応畳み込みカーネルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 01:58:41 GMT)
The Complexity of Translationally Invariant Problems beyond Ground State
Energies [6.4] 地元のハミルトンに関する3つの基本的な質問は、$mathsfQMA$-hard、$mathsfPmathsfQMA[log]$-hard、$mathsfQCMA$-hardである。
我々は,APX-SIMとGSCONの両方の翻訳不変バージョンが難易度を保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 14:44:57 GMT)
Rethink AI-based Power Grid Control: Diving Into Algorithm Design [6.2] 本稿では、アルゴリズム選択、状態空間表現、および報酬工学の側面からDRLベースの電圧制御の詳細な分析について述べる。
本稿では,電力グリッドの動作点を直接効果的な動作にマッピングする模倣学習に基づく新しいアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 23:38:41 GMT)
Approximations with deep neural networks in Sobolev time-space [5.9] 進化方程式の解は一般に特定のボヒナー・ソボレフ空間にある。
ディープニューラルネットワークは、ボヒナー・ソボレフ空間に関してソボレフ正則関数を近似することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 22:21:05 GMT)
RealFormer: Transformer Likes Residual Attention [5.8] RealFormerはシンプルなResidual Attention Layer Transformerアーキテクチャである。
これは、Masked Language Modeling、GLUE、SQuADなどのタスクのスペクトルで正規トランスフォーマーを大幅に上回っています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 20:44:30 GMT)
Strategy and Benchmark for Converting Deep Q-Networks to Event-Driven
Spiking Neural Networks [5.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、専用のニューロモルフィックハードウェア上でのディープニューラルネットワーク(DNN)のエネルギー効率の高い実装に大きな可能性を秘めている。
近年の研究では、画像分類タスクにおいて、DNNと比較してSNNの競合性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 01:21:48 GMT)
Learning Quantum Hamiltonians from Single-qubit Measurements [5.6] 本研究では,1量子ビット計測の時間的記録から,対象ハミルトニアンのパラメータを学習するための繰り返しニューラルネットワークを提案する。
これは時間に依存しないハミルトン群と時間に依存しないハミルトン群の両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 07:15:20 GMT)
Active Deep Learning on Entity Resolution by Risk Sampling [5.2] アクティブラーニング(al)は、モデルトレーニングに有用なデータに焦点を当てた、実現可能なソリューションである。
実体解決のためのリスクサンプリング(ER)の新たなALアプローチを提案する。
ALのコアセット特性に基づいて、非一様連続性によるコアセット損失を最小限に抑える最適化モデルを理論的に導出する。
実データに対する提案手法の有効性を比較検討により実証的に検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 20:38:25 GMT)
Evolving Neural Architecture Using One Shot Model [5.2] EvNAS(Evolving Neural Architecture using One Shot Model)と呼ばれるNAS問題に単純な遺伝的アルゴリズムを適用する新しい手法を提案する。
EvNASはプロキシデータセット、すなわちアーキテクチャを検索する。
CIFAR-10 for 4.4 GPU day on a single GPU and achieve a top-1 test error of 2.47%。
アーキテクチャ探索問題の解法における進化的手法の可能性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 08:40:53 GMT)
Matrix optimization based Euclidean embedding with outliers [4.2] 本稿では,信頼度の高い組込みを生成できる行列最適化に基づく組込みモデルを提案する。
数値実験は、行列最適化に基づくモデルが高品質の構成を生成し、大規模なネットワークでもアウトプライヤをうまく識別できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 16:26:40 GMT)
Multi-grained Trajectory Graph Convolutional Networks for
Habit-unrelated Human Motion Prediction [4.1] 習慣非関連な人間の運動予測のために, マルチグレイングラフ畳み込みネットワークベースの軽量フレームワークを提案する。
左利きの動作を生成するための新しい動き生成法を提案し,人間の習慣に偏りのない動きをより良くモデル化した。
humantemporal3.6m と cmu mocap を含む挑戦的データセットの実験結果は、提案モデルが0.12倍以下のパラメータで最先端を上回っていることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 09:41:50 GMT)
Improved deep learning techniques in gravitational-wave data analysis [4.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や他のディープラーニングモデルは、重力波(GW)データ処理の領域に徐々に導入されてきた。
CNNはGW信号検出タスクの効率性において大きな利点がある。
バッチ正規化やドロップアウトといったディープラーニングの最適化手法をCNNモデルに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 23:52:18 GMT)
Telecom C-Band Photon-Pair Generation using Standard SMF-28 Fiber [3.4] 本稿では, ポンプ波長が媒質の0GVD波長よりもはるかに大きい場合にも効率的に機能する光子対を生成する方法を提案する。
測定された対生成率と一致事故率は、長い分散シフト繊維のものと同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 02:59:21 GMT)
Towards Boosting the Channel Attention in Real Image Denoising :
Sub-band Pyramid Attention [3.3] 本稿では,ウェーブレットサブバンドピラミッドをベースとした新しいサブバンドピラミッドアテンション(SPA)を提案し,抽出した特徴の周波数成分を再検討する。
実画像デノイジング用に設計されたネットワーク上にSPAブロックを装備します。
実験の結果,提案手法は顕著な改善が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 04:28:33 GMT)
General Domain Adaptation Through Proportional Progressive Pseudo
Labeling [3.2] Proportional Progressive Pseudo Labeling (PPPL)は、より一般的なドメイン適応技術を構築するために、数行のコードで実装できる、シンプルで効果的なテクニックである。
PPPLは、擬似ラベル付きターゲットドメインサンプルでモデルを直接訓練することにより、ターゲットドメイン分類エラーを徐々に低減する。
異常検出、テキスト感情分析、画像分類などのタスクを含む6つの異なるデータセットに関する実験は、PPPLが他のベースラインを破ってよりよく一般化できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 23:57:00 GMT)
A Graph Feature Auto-Encoder for the Prediction of Unobserved Node
Features on Biological Networks [3.1] 我々は,E. Coli とマウスにおける生物学的相互作用ネットワークの表現について,グラフニューラルネットワークを用いて検討した。
そこで我々は,機能再構築タスクに基づいて学習した,エンドツーエンドのグラフ機能自動エンコーダを提案する。
自動エンコーダはタンパク質相互作用情報を使用しない最先端の計算手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 09:18:25 GMT)
Relationship between manifold smoothness and adversarial vulnerability
in deep learning with local errors [2.8] ニューラルネットワークにおける敵の脆弱性の起源について検討する。
本研究は,隠れ表現の固有スペクトルの比較的高速なパワーロー崩壊を必要とすることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 05:27:53 GMT)
Automatic Scansion of Spanish Poetry without Syllabification [2.6] 本論文では,シラミフィケーションを伴わない正確なスキャン(音節数,応力パターン,詩の種類)を行うアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、固定長詩では2%、混合長詩では25%の精度で芸術の現況を上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 16:59:43 GMT)
Domain Adaptation of NMT models for English-Hindi Machine Translation
Task at AdapMT ICON 2020 [2.6] 本稿では,adapmt共有タスクアイコン2020で提示された英語ヒンディー語のニューラルマシン翻訳システムについて述べる。
我々のチームは化学・一般分野のEn-Hi翻訳タスクで第1位、AI分野のEn-Hi翻訳タスクで第2位にランクインした。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 11:59:51 GMT)
Semiclassical limit of topological R\'enyi entropy in $3d$ Chern-Simons
theory [2.6] 三次元 SU(2)$_k$Chern-Simons 理論のセットアップにおいて,トーラスリンク $S3 バックスラッシュ T_p,q$ に付随する状態の多界絡み構造について検討する。
この研究の焦点は、R'enyiエントロピーの普遍的挙動であり、エントロピーの絡み合いを含む半古典的極限の$k から infty$ である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 14:29:07 GMT)
Refining the general comparison theorem for Klein-Gordon equation [2.4] 我々は、Klein-Gordon-Gordon 方程式を結合パラメータ $v > 0,$ の固有式として再考する。
実験により,基底状態のスペクトル順序付けに十分な条件を弱める。
もし$intxbig[f_2(t)big]varphi_i(t)dtgeq 0$なら、結合は順序づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 22:36:48 GMT)
Stability in Abstract Argumentation [2.4] 安定性の概念をArgument-Incomplete AFで推論にどのように変換できるかを示す。
我々は,この概念が議論に基づくネゴシエーションの応用にどの程度有用かを説明する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 10:34:38 GMT)
Coarse-to-Fine Object Tracking Using Deep Features and Correlation
Filters [2.4] 本稿では,新しいディープラーニング追跡アルゴリズムを提案する。
対象の翻訳を大まかに推定するために,深層特徴の一般化能力を利用する。
そして,相関フィルタの識別力を利用して追跡対象を正確に局所化する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 16:43:21 GMT)
Compliance Generation for Privacy Documents under GDPR: A Roadmap for
Implementing Automation and Machine Learning [2.1] Privatechプロジェクトはコンプライアンスのエージェントとして企業や法律会社に焦点を当てている。
データプロセッサはコンプライアンスの評価と文書化のために説明責任対策を実行しなければならない。
コンプライアンスの問題を特定し,コンプライアンス評価と生成のロードマップを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 14:46:51 GMT)
Uncovering differential equations from data with hidden variables [1.9] 本研究では,変数のいくつかが観測されない場合に微分方程式の系を学習するSINDy法の拡張を提案する。
我々の拡張は、対象変数の高次時間微分を、対象変数の低次時間微分を含む関数の辞書に回帰することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 15:43:26 GMT)
Uncertainty Bounds for Multivariate Machine Learning Predictions on
High-Strain Brittle Fracture [1.8] 異種不確実性推定を、複数の出力マシンラーニングエミュレータにバインドする。
応答予測はやや保守的な不確実性の推定で頑健であることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 02:17:09 GMT)
Tracking the electronic oscillation in molecule with tunneling
microscopy [1.7] フェムト秒時間スケール上での電子力学の可視化と制御は、次世代電子機器の設計において重要な役割を果たす。
2つの同一フェムト秒レーザーパルス間の遅延時間の調整により、ナフタレン分子内部の電子振動を追跡できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 07:27:33 GMT)
ICMSC: Intra- and Cross-modality Semantic Consistency for Unsupervised
Domain Adaptation on Hip Joint Bone Segmentation [1.4] UDAのためのICMSC(Intra- and Cross-modality semantic consistent)を提案する。
提案手法では,アセタブルムの平均DICEは81.61%,近位大腿骨は88.16%であった。
UDAなしでは、股関節骨分割のためのCTで訓練されたモデルはMRIに転送できず、ほぼゼロDICE分割を有する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 09:58:38 GMT)
All That Glitters Is Not Gold: Towards Process Discovery Techniques with
Guarantees [1.3] イベントデータの品質が向上すればするほど、発見されたモデルの品質も向上します。
イベントデータと発見したプロセスモデルの両方に、さまざまな品質対策を使用してこれを実証します。
本論文は、ISエンジニアのコミュニティに対して、プロセスディスカバリアルゴリズムを、入力の性質と出力の性質を関連付けたプロパティで補完するよう呼びかけている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 16:08:47 GMT)
Rugged mHz-Linewidth Superradiant Laser Driven by a Hot Atomic Beam [1.3] 光学キャビティを横断する熱原子ビームに基づく新しいタイプの超放射光レーザーを提案する。
理論最小線幅と最大出力は、最高の超コヒーレントクロックレーザーと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 20:51:31 GMT)
Predicting Misinformation and Engagement in COVID-19 Twitter Discourse
in the First Months of the Outbreak [1.2] 新型コロナウイルス(COVID-19)関連ツイート50万件近くを調べ、ボット行動とエンゲージメントの機能として誤情報を理解する。
実際のユーザーは事実と誤情報の両方をツイートし、ボットは偽情報よりも比例的にツイートしていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 15:13:31 GMT)
Software Pipelining for Quantum Loop Programs [1.2] 本稿では,量子ループプログラムにおける命令レベル並列性を利用したソフトウェアパイプライン化を提案する。
この方法は、QAOAのような一般的なアプリケーションを含むいくつかのテストケースで評価され、いくつかのベースライン結果と比較される。
これは、我々が知る限り、そのようなループ制御フローを持つ量子プログラムの最適化に向けた最初のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 14:27:05 GMT)
Deep Dose Plugin Towards Real-time Monte Carlo Dose Calculation Through
a Deep Learning based Denoising Algorithm [1.2] モンテカルロ (MC) シミュレーションは放射線治療用線量計算の金標準法であると考えられている。
コンピュータグラフィックス処理ユニット(GPU)の使用は、MCシミュレーションを大幅に加速した。
いくつかの臨床応用では、MC線量計算のリアルタイム効率が要求される。
我々は、現在のGPUベースのMC線量エンジンに接続できるリアルタイムのディープラーニングベースの線量デノイザを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 16:57:15 GMT)
Facebook Ad Engagement in the Russian Active Measures Campaign of 2016 [1.2] 本稿は、ロシアのインターネットリサーチエージェンシー(IRA)が2015年6月から2017年8月までに作成した3,517件のFacebook広告について調査する。
広告のエンゲージメント(広告クリック数による測定)と、広告のメタデータ、社会言語構造、感情に関する41の機能の関係を明らかにすることを目的としている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 15:03:21 GMT)
Low-latency Perception in Off-Road Dynamical Low Visibility Environments [0.9] 本研究は、未舗装道路とオフロード環境に特化した自動運転車と先進運転支援システムを提案する。
未舗装とオフロードの異なる環境の約12,000枚の画像が収集され、ラベルがつけられた。
畳み込みニューラルネットワークを使用して、車が通過可能な障害領域を分割するように訓練しました。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 22:54:43 GMT)
Polarization interferometric prism: a versatile tool for generation of
vector fields, measurement of topological charges and implementation of a
spin-orbit Controlled-Not gate [0.8] 偏光干渉計プリズム(PIP)を単素子干渉計として設計・製造する。
単一光子のスピン軌道状態の生成、操作、検出のための汎用的なツールとして、PIPは量子情報処理のための単一光子状態でも機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 10:22:36 GMT)
Overview of FPGA deep learning acceleration based on convolutional
neural network [0.8] 近年、ディープラーニングはますます成熟し、ディープラーニングの一般的なアルゴリズムとして、畳み込みニューラルネットワークは様々な視覚的タスクで広く使用されています。
本稿は,畳み込みの関連理論とアルゴリズムを主に紹介するレビュー記事である。
畳み込みニューラルネットワークに基づく既存のFPGA技術の応用シナリオをまとめ、主にアクセラレータの応用について紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 12:44:24 GMT)
Learning emergent PDEs in a learned emergent space [0.6] 我々は結合エージェントシステムの集合記述のための偏微分方程式(PDE)の形式で予測モデルを学習する。
スロー多様体上の集団ダイナミクスは、創発座標における局所的"空間的"部分微分に基づく学習モデルによって近似できることを示した。
提案手法はエージェントダイナミクスをパラメータとする創発的空間座標の自動抽出とデータ駆動抽出を統合する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 15:17:21 GMT)
Deep manifold learning reveals hidden dynamics of proteasome
autoregulation [0.6] ポリユビキチル基質相互作用がプロテアソーム活性を調節する方法は理解されていない。
ここでは,原子レベルの極低温電子顕微鏡(cryo-em)再構成を可能にする,alphacryo4dと呼ばれる深部多様体学習フレームワークを紹介する。
alphacryo4dは3次元深層学習と自由エネルギーランドスケープの多様体埋め込みを統合する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 18:23:53 GMT)
Negation in Cognitive Reasoning [0.6] 否定は形式論理と自然言語の操作である。
認知推論の1つのタスクは、自然言語で文によって与えられた質問に答えることである。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 13:22:53 GMT)
Embedding of Complete Graphs in Broken Chimera Graphs [0.5] D-Wave量子アニールを用いた実世界の最適化問題を解決するには、D-Waveハードウェアグラフに手元にその問題を埋め込む必要がある。
完全グラフを破れたキメラグラフに埋め込む問題に対する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 14:56:46 GMT)
XNAP: Making LSTM-based Next Activity Predictions Explainable by Using
LRP [0.4] 予測ビジネスプロセス監視(Predictive Business Process Monitoring、PBPM)は、トレース実行時の次のアクティビティなどの振る舞いを予測するために設計されたテクニックのクラスである。
ディープニューラルネットワーク(DNN)を使用することで、次のアクティビティ予測のようなタスクにおいて、予測品質が向上する可能性がある。
本稿では,次の活動予測のための最初の説明可能なDNNベースのPBPM技術であるXNAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 19:03:05 GMT)
Towards Automated Satellite Conjunction Management with Bayesian Deep
Learning [0.0] ローアース軌道は、廃棄されたロケット本体、死んだ衛星、および衝突や爆発による何百万もの破片のジャンクヤードです。
速度は28,000km/hで、これらの軌道上の衝突は断片を発生させ、ケスラー症候群として知られるさらなる衝突のカスケードを引き起こす可能性がある。
この問題に対するベイジアン深層学習のアプローチを導入し、時系列の協調データメッセージで動作する繰り返しニューラルネットワークアーキテクチャ(LSTM)を開発します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 02:16:54 GMT)
The Less Intelligent the Elements, the More Intelligent the Whole. Or,
Possibly Not? [0.0] 私たちは脳のニューロンと社会の人々の類似性を利用しています。
個人の知性は知恵を集結させるために必要かどうかを問う。
我々はこれらの洞察をロトカ・ヴォルテラモデルにおける捕食者や捕食者の知能の分類と程度に適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 14:19:49 GMT)
Spin noise spectroscopy of a noise-squeezed atomic state [0.0] ベルブルーム型磁気センサにおける室温中性原子のスピン揺らぎについて検討した。
その結果、磁気共鳴における原子信号の雑音分布の強い非対称性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 11:59:39 GMT)
Sensor-assisted fault mitigation in quantum computation [0.0] 本稿では,物理量子ビット近傍に近接するセンサを用いて,量子計算における故障軽減を支援する手法を提案する。
最も単純なスキームでは、コロケーションセンサーは環境障害の影響を受けやすい計算の拒絶を効果的に支援する。
標準の3ビットビットビットフリップ量子誤り訂正符号の特定の場合において、キュービット当たりの総誤差確率が20%である場合、繰り返し計算の約90%が修正可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 00:17:32 GMT)
Quantum sensing protocol for motionally chiral Rydberg atoms [0.0] 円偏光Rydberg原子の運動誘起キラリティを示すために量子センシングプロトコルを提案する。
ライドバーグ原子の雲は、双色光電場にdressしている。
得られた判別的カイラルエネルギーシフトは、マクロ的な量子電磁力学のアプローチを用いて推定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 20:37:07 GMT)
Quantum Incompatibility of a Physical Context [0.0] 我々は、量子状態と可観測物の両方を含む物理的文脈で符号化されたリソースとして、量子不整合性を特徴づける。
我々は、計算が容易で、幾何学的解釈を許容し、関係する可観測物の固有基底が相互に偏りがない場合に限り最大となる測度不整合量化器を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 16:56:07 GMT)
Prognostic Power of Texture Based Morphological Operations in a
Radiomics Study for Lung Cancer [0.0] この研究は、非小細胞肺癌(NSCLC)を患っている患者のオープンデータベース上で行われます。
腫瘍の特徴をCT画像から抽出し,PCAおよびKaplan-Meierサバイバル分析を用いて解析し,最も関連性の高いものを選択する。
1,589件の研究された特徴のうち、32件は患者の生存を予測するために関連している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 13:38:19 GMT)
Principled network extraction from images [0.0] 本稿では,スケーラブルで効率的な画像からネットワークトポロジを抽出する原理モデルを提案する。
我々は,網膜血管系,スライムカビ,河川網の実際の画像を用いて本モデルを検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 15:56:09 GMT)
Physics-inspired forms of the Bayesian Cram\'er-Rao bound [0.0] 私は、Gill-Levit族の中で最適で自然な不変量を見つける。
最小推定のために境界を締め付ける前に好ましくない値を見つけるという問題を示す。
本稿では,2つの量子推定問題,すなわちオプティメカル波形推定とサブディフレクション・インコヒーレント光イメージングについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 16:24:44 GMT)
Maximising Dynamic Nuclear Polarisation via Selective Hyperfine Tuning [0.0] 電子スピン$Sgeq1$が固有ゼロフィールド分割を持つシステムの場合、DNP効率と収率を改善するために、より強い超微細相互作用の別のクラスが用いられる可能性がある。
我々は既存の手法を解析的に検討し、この手法が既存の手法よりも桁違いに原子核アンサンブルへの偏極移動率を高めることを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 06:19:15 GMT)
Many-body Signatures of Collective Decay in Atomic Chains [0.0] メソスコピック鎖の相関崩壊における有限原子間分離の役割について検討する。
我々は、ハミルトン双極子-双極子相互作用にもかかわらず、超ラジカルバーストが小さな距離で生き残ることを示す。
我々は2光子相関関数を計算し、放射が原子間距離の小さな変化に敏感であるとともに、相関と指向性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 22:11:32 GMT)
Linear-optical dynamics of one-dimensional anyons [0.0] 一次元格子上に定義されたボソニックおよびフェルミオン性エノンのダイナミクスについて検討する。
これらの粒子が示すアハロノフ・ボーム効果を利用して、決定論的に絡み合った2量子ゲートを構築する方法を示す。
特に、交換係数の特定の値に対して、正準ミラーが猫の状態を生成することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 20:48:52 GMT)
Linear position measurements with minimum error-disturbance in each
minimum uncertainty state [0.0] 我々は,各最小不確実性状態における最小誤差分散による位置測定を構築した。
線形位置測定に必要かつ十分な条件を与える定理を示し、その下限を最小の不確実性状態で達成する。
将来的には、より広範な状態のクラスにおいて、最小限の誤差分散で測定値を構築することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 14:36:19 GMT)
Learning the Gap in the Day-Ahead and Real-Time Locational Marginal
Prices in the Electricity Market [0.0] 機械学習アルゴリズムとディープニューラルネットワークは、日頭電気市場とリアルタイム電気市場の間の価格差の値を予測するために使用される。
提案手法を評価し,ニューラルネットワークはギャップの正確な値を予測できる有望な結果を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 16:49:24 GMT)
High-Dimensional Pixel Entanglement: Efficient Generation and
Certification [0.0] 逆位置-運動量-自由度におけるフォトニックな高次元絡み合いの証明について述べる。
我々は、19次元の状態空間において94.4%の状態忠実度、55個の局所次元での絡み合い、最大4個のエビットの絡み合いを示す。
我々の研究結果は、単一光子の情報伝達能力を飽和させるノイズロス量子ネットワークの道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 13:32:50 GMT)
Hardware-accelerated Simulation-based Inference of Stochastic
Epidemiology Models for COVID-19 [0.0] いくつかの疫学モデルは、パラメータを観測に合わせるために近似ベイズ計算のようなシミュレーションに基づく推論を必要とする。
本研究では,感染症の疫学モデルに対するabcの並列推論法を開発した。
統計推論フレームワークは、Intel Xeon、NVIDIA Tesla V100 GPU、Graphcore Mk1 IPUで実装および比較されている。
本稿では,3カ国にわたる疫学モデル上での推論を行い,その結果の概要を述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 03:01:59 GMT)
GANDA: A deep generative adversarial network predicts the spatial
distribution of nanoparticles in tumor pixelly [0.0] 腫瘍内ナノ粒子(NPs)の分布は診断および治療効果に重要である。
GANDA(Generative Adversarial Network for Distribution Analysis)は、腫瘍全体におけるNPs分布のピクセル間予測を行うためのネットワークである。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 09:47:07 GMT)
Experimental realization of a 3D long-range random hopping model [0.0] ランダム双極子-双極子結合を持つ3次元多体ライドバーグ系について検討する。
本研究は, ランダムホッピングモデルにおける輸送過程と局所化現象を詳細に研究する方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 15:19:58 GMT)
Eurythmic Dancing with Plants -- Measuring Plant Response to Human Body
Movement in an Anthroposophic Environment [0.0] 特に、人間の体の動きは、植物SpierBoxによって測定された行動電位と相関しています。
第1の実験により,本計測システムは異なる植物に対して同一の外部刺激を捕捉することが示された。
第2の実験は、植物の反応がダンサーの動きと相関していることを示しています。
3つ目の実験は、数週にわたってユーリトミックダンスに曝された植物は、初めてユーリトミックダンスに曝された植物と異なる反応を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 21:14:54 GMT)
Efficient video annotation with visual interpolation and frame selection
guidance [0.0] バウンディングボックスを備えたジェネリックビデオアノテーションの統一フレームワークを紹介します。
提案手法は,一般的な線形手法に比べて実測アノテーション時間を50%短縮することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 09:31:40 GMT)
Distributed Adaptive Control: An ideal Cognitive Architecture candidate
for managing a robotic recycling plant [0.0] 本稿では,リサイクルプラント管理に適した認知アーキテクチャとして,分散適応制御(DAC)理論を支持する。
具体的には,欧州プロジェクトHRリサイクルの要求を満たすため,単一エージェントと大規模レベルのDACを提案する。
DACの将来の実装のための現実的なベンチマークを実現するため、マイクロリサイクルプラントプロトタイプが紹介される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 10:33:22 GMT)
Diabetic Retinopathy Grading System Based on Transfer Learning [0.0] 本稿では,マルチラベル分類によるフルベースdlcadシステムを提案する。
提案システムは精度(ACC)が86%、Dice類似度係数(DSC)が78.45である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 07:02:36 GMT)
Detecting Hate Speech in Memes Using Multimodal Deep Learning
Approaches: Prize-winning solution to Hateful Memes Challenge [0.0] Hateful Memes Challengeは、マルチモーダルミームでヘイトスピーチを検出することに焦点を当てた、初めてのコンペティションです。
画像やキャプションをマルチモーダルにトレーニングした VisualBERT -- 視覚と言語のBERT - を活用しています。
提案手法は,チャレンジテストセットの精度0.765の0.811 AUROCを達成し,Hateful Memes Challengeの参加者3,173名中3位に位置づけた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 21:09:52 GMT)
Decoherence-free mechanism to protect long-range entanglement against
decoherence [0.0] 本稿では,システム-バス相互作用の欠如と存在の両方において,力学における長距離絡み合いの発生を報告する。
一定範囲の絡み合いに対して、最大凍結端子に繋がる相互作用長の臨界値が存在することが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 18:48:36 GMT)
Correspondence Learning for Controllable Person Image Generation [0.0] ポーズガイドによる人物画像合成に応用できる制御可能な人物画像合成のための生成モデルである$i.e.$を提案する。
対象ポーズとソース画像との密接な対応を明示的に確立することにより、ポーズ変換によって引き起こされる誤用を効果的に解決することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 01:35:00 GMT)
Convolutional Neural Network for Elderly Wandering Prediction in Indoor
Scenarios [0.0] 本研究は,非侵入型屋内センサから収集したパスデータからアルツハイマー病患者の迷走行動を検出する方法を提案する。
十分なデータがないために、独自のアプリケーションを使用して220のパスのデータセットを手動で生成しました。
文学におけるわくわくするパターンは、通常、視覚的特徴(ループやランダムな動きなど)によって識別される 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 21:27:37 GMT)
Comparison of Privacy-Preserving Distributed Deep Learning Methods in
Healthcare [0.0] 本稿では,プライバシ保護型分散学習技術であるフェデレーション学習,分割学習,SplitFedを比較した。
これらの手法を用いて,胸部X線から結核を検出するバイナリ分類モデルを開発した。
実験ではスプリットラーニングやスプリットFedv2よりも優れたパフォーマンスを発揮する,新しい分散学習アーキテクチャであるSplitFedv3を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 10:45:52 GMT)
CholecSeg8k: A Semantic Segmentation Dataset for Laparoscopic
Cholecystectomy Based on Cholec80 [0.0] 本稿では,セマンティックセグメンテーションのためのデータセット作成の取り組みについて詳述する。
Cholec80の17個のビデオクリップから腹腔鏡下胆嚢摘出画像フレームを8,080本抽出し,アノテートした。
これらの画像はそれぞれ、腹腔鏡下胆嚢摘出術で一般的に確立される13のクラスでピクセルレベルでアノテートされる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 02:23:15 GMT)
Awareness Logic: A Kripke-based Rendition of the Heifetz-Meier-Schipper
Model [0.0] 本稿では,不確かさと無知を分離した原子部分集合包含によって引き起こされるクリプケモデルの格子に基づくモデルを提案する。
式満足を保つ変換を定義することで、同等となるモデルを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 21:24:06 GMT)
Antitrust and Artificial Intelligence (AAI): Antitrust Vigilance
Lifecycle and AI Legal Reasoning Autonomy [0.0] 人工知能(AI)分野との反トラスト分野への参入への関心が高まっています。
この研究は、反トラストとAIを結び付けるシナジーに焦点を当てています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 22:58:51 GMT)
A Survey on Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization [0.0] 本稿では,1960年代以降の最適化の歴史を概説し,近年の強化学習アルゴリズムと比較する。
トラベリングセールスパーソン問題(TSP)として知られる有名な問題を明示的に考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 18:52:22 GMT)
A Modern Analysis of Hutchinson's Trace Estimator [0.0] 本稿ではハッチンソンのトレース推定器の精度解析における新しい最先端技術を確立する。
エレガントでモジュラーな分析と数値的に優れた境界を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 18:58:01 GMT)
A Comparative Study of AHP and Fuzzy AHP Method for Inconsistent Data [0.0] 2つの方法の出力間の類似性と類似性を観察しようと試みた。
出力のほぼ同じ傾向や変動は、両方の方法で同じ入力データに対して観測されている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Dec 2020 06:08:23 GMT)