The Neural Coding Framework for Learning Generative Models [91.0] 本稿では,脳の予測処理理論に触発された新しい神経生成モデルを提案する。
同様に、私たちの生成モデルにおける人工ニューロンは、隣接するニューロンが何をするかを予測し、予測が現実にどの程度一致するかに基づいてパラメータを調整します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 01:52:40 GMT)
A Simple Fine-tuning Is All You Need: Towards Robust Deep Learning Via
Adversarial Fine-tuning [90.4] 我々は,$textitslow start, fast decay$ learning rate schedulingストラテジーに基づく,単純かつ非常に効果的な敵の微調整手法を提案する。
実験の結果,提案手法はCIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetデータセットの最先端手法よりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 20:50:15 GMT)
Robustness, Privacy, and Generalization of Adversarial Training [84.4] 本稿では, 対人訓練におけるプライバシ・ロバスト性トレードオフと一般化・ロバスト性トレードオフの確立と定量化を行う。
我々は,差分プライバシの大きさが強固な強度と正の相関を持つ場合,敵対的トレーニングは$(varepsilon,delta)$-differentially privateであることが示される。
我々の一般化境界は、ディープラーニングにおいて大きなパラメータサイズに明示的に依存していない。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 13:35:02 GMT)
Towards Better Understanding of Adaptive Gradient Algorithms in
Generative Adversarial Nets [71.1] 適応アルゴリズムは勾配の歴史を用いて勾配を更新し、深層ニューラルネットワークのトレーニングにおいてユビキタスである。
本稿では,非コンケーブ最小値問題に対するOptimisticOAアルゴリズムの変種を解析する。
実験の結果,適応型GAN非適応勾配アルゴリズムは経験的に観測可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 02:17:20 GMT)
Towards Continual Reinforcement Learning: A Review and Perspectives [69.5] 我々は,連続的強化学習(RL)に対する異なる定式化とアプローチの文献レビューの提供を目的とする。
まだ初期段階だが、継続的なrlの研究は、よりインクリメンタルな強化学習者を開発することを約束している。
これには、医療、教育、物流、ロボット工学などの分野の応用が含まれる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 02:35:27 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Stacked Hierarchical Attention for
Text-based Games [64.1] 自然言語の文脈におけるインタラクティブなシミュレーションであるテキストベースゲームの強化学習について検討する。
エージェントの動作が解釈可能な推論手順によって生成され、支援されるように、意思決定のための知識グラフを用いた明示的な推論を行うことを目指している。
提案手法を多数の人為的ベンチマークゲームで広範囲に評価し,本手法が既存のテキストベースエージェントよりも優れていることを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 06:38:23 GMT)
A Graph Convolutional Network with Signal Phasing Information for
Arterial Traffic Prediction [63.5] 動脈交通予測は 現代のインテリジェント交通システムの発展に 重要な役割を担っています
動脈交通予測に関する既存の研究の多くは、ループセンサからの流量と占有率の時間的測定のみを考慮し、上流と下流の検出器間のリッチな空間的関係を無視している。
我々は,信号タイミング計画から発生する空間情報を用いて,深層学習アプローチである拡散畳み込みリカレントニューラルネットワークを強化することで,このギャップを埋める。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 01:40:29 GMT)
Language and Visual Entity Relationship Graph for Agent Navigation [54.1] VLN(Vision-and-Language Navigation)は、エージェントが自然言語の指示に従って現実世界の環境をナビゲートする必要がある。
テキストと視覚間のモーダル関係をモデル化するための新しい言語とビジュアルエンティティ関係グラフを提案する。
実験によって、私たちは最先端技術よりも改善できる関係を利用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 02:43:43 GMT)
Brain-inspired Search Engine Assistant based on Knowledge Graph [53.9] developerbotは脳にインスパイアされた、knowledge graphの名前の検索エンジンアシスタントだ。
複雑なマルチ制約クエリを複数の順序制約に分割することで、多層クエリグラフを構築する。
次に、制約推論プロセスを認知科学の拡散活性化モデルに触発されたサブグラフ探索プロセスとしてモデル化する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 06:36:11 GMT)
Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Mobile Edge Computing with
Heterogeneous Learning Tasks [53.2] モバイルエッジコンピューティング(MEC)は、AIアプリケーションに自然なプラットフォームを提供します。
再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の助けを借りて、MECで機械学習タスクを実行するインフラストラクチャを提示します。
具体的には,モバイルユーザの送信パワー,基地局のビームフォーミングベクトル,risの位相シフト行列を共同で最適化することにより,参加ユーザの学習誤差を最小化する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 07:08:50 GMT)
Hiding Among the Clones: A Simple and Nearly Optimal Analysis of Privacy
Amplification by Shuffling [49.4] ランダムシャッフルは、局所的ランダム化データの差分プライバシー保証を増幅する。
私たちの結果は、以前の作業よりも単純で、ほぼ同じ保証で差分プライバシーに拡張された新しいアプローチに基づいています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 06:55:45 GMT)
Dynamic-K Recommendation with Personalized Decision Boundary [41.7] ランキングと分類の目的を併せ持つ共同学習問題として動的k推薦タスクを開発した。
我々は、BPRMFとHRMの2つの最先端ランキングベースのレコメンデーション手法を対応する動的Kバージョンに拡張する。
2つのデータセットに対する実験結果から,動的Kモデルの方が従来の固定N推奨手法よりも有効であることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 13:02:57 GMT)
Semi-Supervised Node Classification on Graphs: Markov Random Fields vs.
Graph Neural Networks [38.8] グラフ構造データの半監視ノード分類には、不正検出、偽アカウントおよびレビュー検出、ソーシャルネットワークにおけるユーザーのプライベート属性推論、コミュニティ検出などの多くのアプリケーションがあります。
半監視ノード分類のためにペアワイズマルコフランダムフィールド(pMRF)やグラフニューラルネットワークなどの様々な手法が開発された。
pMRFはグラフニューラルネットワークよりも効率的です。
既存のpMRFベースの手法は、すべてのエッジに対して一定のエッジ電位を仮定するキー制限のため、グラフニューラルネットワークよりも正確ではない。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 03:44:07 GMT)
Incremental Data-driven Optimization of Complex Systems in Nonstationary
Environments [26.9] 本稿では、動的環境がもたらす課題に対処するデータ駆動最適化アルゴリズムを提案する。
まず、サロゲートを訓練するためにデータストリームアンサンブル学習法を採用し、アンサンブルの各ベース学習者が前の環境における時間変化対象関数を学習する。
その後、マルチタスク進化アルゴリズムを用いて、アンサンブルサロゲートによって支援された過去の環境における問題を同時に最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 13:35:04 GMT)
LOREN: Logic Enhanced Neural Reasoning for Fact Verification [24.8] 本稿では,論理誘導推論とニューラル推論を統合したファクト検証手法であるLORENを提案する。
単一の推論ユニットを直接検証する代わりに、LORENはそれを質問応答タスクにします。
実験の結果,提案手法は他の方法よりも優れており,73.43%の発熱率を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 13:57:04 GMT)
Prediction by Anticipation: An Action-Conditional Prediction Method
based on Interaction Learning [23.3] 潜在確率的生成過程の観点から相互作用を観察する予測による予測を提案する。
このビューでは、連続データフレームをアクション条件分布から順次サンプルに分解することができる。
提案する予測モデルである変分ベイズ型は,この条件分布のエビデンス下限 (elbo) を最大化するために訓練されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 01:39:26 GMT)
Implicit Feature Pyramid Network for Object Detection [22.5] 物体検出のための暗黙的特徴ピラミッドネットワーク(i-FPN)を提案する。
本稿では,深平衡モデル(DEQ)で最近導入された暗黙関数を用いてFPNの変換をモデル化する。
MSデータセットによる実験結果から,i-FPNはベースライン検出器と比較して検出性能を大幅に向上することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 11:30:27 GMT)
On self-supervised multi-modal representation learning: An application
to Alzheimer's disease [21.5] 機能的および構造的脳イメージングを訓練した深い教師付き予測モデルのイントロスペクションはアルツハイマー病の新しいマーカーを明らかにするかもしれない
深い教師なし、そして近年では、分類に偏らない対照的な自己監督的アプローチが、このタスクのより良い候補である。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 19:51:19 GMT)
1st Place Solution to VisDA-2020: Bias Elimination for Domain Adaptive
Pedestrian Re-identification [17.1] 本稿では,視覚領域適応チャレンジ(VisDA-2020)における領域適応型歩行者再識別(Re-ID)タスクを提案する。
ソースドメインとターゲットドメインの間の大きなギャップを考慮すると、ドメイン適応歩行者リidの性能に影響を与える2つのバイアスの解決に焦点をあてた。
私達の方法はテスト セットの76.56% mAPそして84.25%のランク-1を達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 03:02:46 GMT)
Unsupervised Deep Representation Learning and Few-Shot Classification of
PolSAR Images [16.6] 本稿では、教師なし深層表現学習と少数ショット分類のためのPolSAR対応コントラスト学習ネットワーク(PCLNet)を提案する。
PCLNetは、インスタンス識別のプロキシ目的に基づいて教師なし事前学習フェーズを開発し、ラベルなしのPolSARデータから有用な表現を学習する。
広く使われている2つのPolSARベンチマークデータセットの実験により、PCLNetの有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 01:27:15 GMT)
Contextual Temperature for Language Modeling [14.5] 本研究では,各語彙に対する最適温度軌跡を文脈上で学習する文脈温度を提案する。
実験の結果,提案手法は最先端の言語モデルを大幅に改善した。
詳細な分析は、学習した温度スケジュールの振る舞いが語彙によって劇的に変化することを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 13:50:03 GMT)
Auto-Agent-Distiller: Towards Efficient Deep Reinforcement Learning
Agents via Neural Architecture Search [14.3] 本稿では,様々なタスクに対して最適なDRLエージェントを自動検索するAuto-Agent-Distiller (A2D) フレームワークを提案する。
我々は,バニラNASがDRLトレーニング安定性のばらつきが大きいため,最適なエージェントの探索に容易に失敗できることを実証した。
そこで我々は,教師エージェントのアクターと評論家の両方から知識を抽出し,探索プロセスを安定化し,探索エージェントの最適性を向上する新しい蒸留機構を開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 04:52:51 GMT)
A Text Reassembling Approach to Natural Language Generation [12.4] 自然言語生成(NLG)のための新しい手法を提案する。
NLG(TRG)に対するテキスト再構成アプローチは、純粋に統計的アプローチの理想に非常に近づき、同時に非常に透明である。
TRG のアプローチを評価し,文書構造化や集約といった他の NLG タスクに対して TRG をどのように拡張するかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 15:31:51 GMT)
A Study of Condition Numbers for First-Order Optimization [12.1] 我々は*-ノルムと呼ばれる新しいノルムによって定量化された摂動のクラスを導入する。
滑らかさと強い凸性は任意に小さい摂動に強く影響される。
本稿では,ロバストなチューニング戦略に不可欠なメトリクスの連続性の概念を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 17:50:46 GMT)
Dynamically characterizing topological phases by high-order topological
charges [10.8] 非平衡量子力学で平衡位相を特徴づける新しい理論を提案する。
本研究では,ポストクエンチハミルトニアンのバルクトポロジーが高次動的バルク面対応によって検出可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 02:51:21 GMT)
Relationship between Student Engagement and Performance in e-Learning
Environment Using Association Rules [9.0] eラーニングプラットフォームが直面する課題の1つは、学生のモチベーションとエンゲージメントを維持する方法だ。
本稿では,学生の関与と学業成績との関係について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 17:00:23 GMT)
DNS Typo-squatting Domain Detection: A Data Analytics & Machine Learning
Based Approach [9.0] ドメイン名システム(DNS)は、IP解決のための標準メカニズムであるため、現在のIPベースのネットワークにおいて重要なコンポーネントである。
この攻撃を検出することは、企業秘密の脅威となり、情報を盗み、詐欺を犯すために使用できるため、特に重要です。
本稿では,型付け脆弱性に取り組むために,機械学習に基づく手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 16:51:30 GMT)
t-Soft Update of Target Network for Deep Reinforcement Learning [8.1] 本稿では,深部強化学習(DRL)のためのターゲットネットワークの頑健な更新ルールを提案する。
指数移動平均と正規分布の類似性からt-soft更新法を導出した。
DRLのPyBulletロボットシミュレーションでは、t-soft更新によるオンラインアクター批判アルゴリズムが、得られたリターンおよび/またはそのばらつきの点で従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 01:56:12 GMT)
Intuitiveness in Active Teaching [7.8] 我々は,ユーザが積極的に教えるアルゴリズムの直感性を解析する。
我々は人間と機械の相互作用の有効性を判断する体系的な方法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 09:31:56 GMT)
Understanding Team Collaboration in Artificial Intelligence from the
perspective of Geographic Distance [7.1] 米国は、単一の国と国際的に協力するAI出版物の最大数を生産しました。
2010年以降、中国はAIにおける国際協力において重要な役割を担ってきた。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 11:06:38 GMT)
Camouflaged Object Detection and Tracking: A Survey [7.1] 本稿では,コンピュータビジョンアルゴリズムを用いた既存のカモフラージュ物体検出・追跡手法を理論的に検討する。
本稿は、この分野の今後の研究の方向性とともに、いくつかの関心事についても論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 14:15:45 GMT)
Technical Report: Flushing Strategies in Drinking Water Systems [5.1] フラッシングは、排水管内の堆積物やその他の汚染物質を浄化するために周期的に行われるプロセスである。
本稿では,WDSにおけるフラッシング最適化手法について概観する。
提案は、既存のフラッシング計画フレームワークを最適化するオプションとして提供される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 13:37:06 GMT)
A Machine Learning Framework for Computing the Most Probable Paths of
Stochastic Dynamical Systems [5.0] そこで我々は,Onsager-Machlup 行動関数論における最も確率の高い経路を計算するための機械学習フレームワークを開発した。
具体的には、ハミルトニアン系の境界値問題を修正し、プロトタイプニューラルネットワークを設計し、射撃法の欠点を補う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 02:36:29 GMT)
Deep Learning for Frame Error Prediction using a DARPA Spectrum
Collaboration Challenge (SC2) Dataset [4.9] 本稿では,SC2チャレンジの最終シナリオに参加する際に収集したデータセットを用いて,CIRN(Collaborative Intelligent Radio Network)のフレームエラーの予測にディープラーニングを用いた最初の例を示す。
4つのシナリオは、帯域幅とチャネル割り当ての戦略をランダム化または修正することに基づいて検討され、異なるリンクでトレーニングとテストを行うか、ディープニューラルネットワークをトレーニングするために各リンクにパイロットフェーズを使用する。
得られた知見は,大規模な異種ネットワークにスケーラブルで,多様な無線環境に一般化可能な深層学習型戦略を実現するための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 01:32:56 GMT)
Three-dimensional Simultaneous Shape and Pose Estimation for Extended
Objects Using Spherical Harmonics [4.4] 本研究では,3次元拡張物体のポーズと形状を同時推定する手法を提案する。
提案手法の鍵となるアイデアは、2次元ケースでフーリエ級数を使う方法に類似した球状高調波を用いて物体の形状を表現することである。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 14:11:17 GMT)
Graph Convolutional Networks for traffic anomaly [4.2] イベント検出は輸送において重要なタスクであり、そのタスクは大規模なイベントが都市交通ネットワークの大部分を破壊した時点のポイントを検出することである。
空間的および時間的交通パターンを完全に把握することは課題であるが、効果的な異常検出には重要な役割を果たす。
我々は, 交通条件を表す有向重み付きグラフ群において, 時間間隔毎に異常を検知する新しい手法で問題を定式化する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 22:36:22 GMT)
Nonclassical oscillations in pre- and post-selected quantum walks [4.1] 量子ウォーク(quantum walk)は、古典的なランダムウォークの一種。
それらの性質のいくつかは古典的な光でエミュレートできる。
我々は,選択前のパラドックスと選択後のパラドックスに基づいてフォトニック実験を行うことで,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 02:31:25 GMT)
Revisiting Edge Detection in Convolutional Neural Networks [3.5] ニューラルネットワークの第1畳み込み層においてエッジを適切に表現することはできないことを示す。
エッジ検出ユニットを提案し,性能損失を低減し,定性的に異なる表現を生成することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 13:53:04 GMT)
A Physics-Informed Deep Learning Paradigm for Car-Following Models [3.1] 物理モデルによるニューラルネットワークに基づくカーフォローモデルの開発を行っています。
2種類のPIDL-CFM問題について検討し,その1つは加速のみを予測し,もう1つは加速のみを予測し,モデルパラメータを発見する。
その結果,無力者よりも物理によって学習されるニューラルネットの性能が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 22:56:35 GMT)
Time Perception: A Review on Psychological, Computational and Robotic
Models [2.2] 本稿では,心理学と神経科学の文献から,時間知覚の特徴とモデルについて紹介する。
時間知覚の創発的な計算モデルとロボットモデルについて要約する。
ほとんどのタイミングモデルは、感覚のタイミング(例えば、間隔を評価する能力)または運動のタイミング(すなわち、間隔を再現する能力)のために開発される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 08:23:33 GMT)
Bayes DistNet -- A Robust Neural Network for Algorithm Runtime
Distribution Predictions [1.8] ランダム化アルゴリズムは制約満足度問題 (CSP) やブール満足度問題 (SAT) の多くの最先端の解法で用いられている。
従来の最先端の手法は、入力インスタンスが従う固定パラメトリック分布を直接予測しようとする。
この新モデルは,低観測環境下での堅牢な予測性能と,検閲された観測処理を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 15:03:01 GMT)
Evolution Is All You Need: Phylogenetic Augmentation for Contrastive
Learning [1.7] 生物配列埋め込みの自己監視型表現学習は、下流タスクにおける計算リソースの制約を緩和する。
進化的系統的増補を用いた対比学習が表現学習の目的として利用できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 01:35:06 GMT)
A Cascaded Residual UNET for Fully Automated Segmentation of Prostate
and Peripheral Zone in T2-weighted 3D Fast Spin Echo Images [1.7] 前立腺癌の非侵襲的診断には多パラメータMR画像が有効であることが示されている。
本研究では,前立腺と周辺領域のセグメンテーションのための残留ブロック,カスケードMRes-UNETを用いた完全自動深層学習アーキテクチャを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 03:16:52 GMT)
Whom to Test? Active Sampling Strategies for Managing COVID-19 [1.5] 本稿では、新型コロナウイルスなどのパンデミック時に感染を検査する個人を選択する方法を提案する。
ここで提示されるスマートテストのアイデアは、機械学習におけるアクティブラーニングとマルチアームバンディット技術によって動機付けられている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 02:04:50 GMT)
Fine-grained Emotion and Intent Learning in Movie Dialogues [1.3] OpenSubtitlesコーパスから取得した1Mの対話からなる、新しい大規模感情対話データセットを提案する。
本研究は,映画の字幕の前処理や,アノテートに優れた映画対話の選択に使用される複雑なパイプラインを説明する。
このような感情対話の分類は、データセットのサイズと微粒な感情と意図のカテゴリーの両方において試みられたことがない。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 20:29:56 GMT)
Quantum photocell based on GaN quantum dots [1.2] 我々は、GaN QDの強電界と隣接QD間の励起双極子-双極子結合を利用して詳細バランスを破る。
これはFanoの干渉よりもはるかに強い効果であり、そのような光セルは従来の光電圧と光電流の増大を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 11:06:19 GMT)
Teaching Robots Novel Objects by Pointing at Them [1.2] 本研究は,ロボットがこれまで遭遇したことのない新しい物体を,新たな興味の対象に指差して教えることを提案する。
終端ニューラルネットワークは、ポインティングハンドによって示される新しい関心のあるオブジェクトに出席し、その後、新しいシーンでオブジェクトをローカライズするために使用されます。
ロボットアームは、手を指して強調表示された新しいオブジェクトを操作できることを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 20:01:25 GMT)
Deep Learning Methods for Screening Pulmonary Tuberculosis Using Chest
X-rays [1.0] 提案したディープラーニングパイプラインは,肺X線の生成,分画,分類を行う,最先端の3つのアーキテクチャの異なる状態で構成されている。
分類精度は97.1% (Youden's index-0.941, Sensitivity of 97.9%, specificity of 96.2%) となり,既存の文献と比較してかなり改善された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 14:21:35 GMT)
AmphibianDetector: adaptive computation for moving objects detection [0.9] 本稿では,偽陽性検出の回数を減らすためのオブジェクト検出手法を提案する。
提案手法は、すでにオブジェクト検出タスクのために訓練されているCNNの修正である。
提案手法の有効性をオープンデータセット"CDNet2014 pedestrian"で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 09:09:54 GMT)
Adaptively Solving the Local-Minimum Problem for Deep Neural Networks [0.8] 深層ニューラルネットワーク(DNN)の訓練における局所最小問題を直接解く手法を提案する。
本手法は, クロスエントロピー損失をリスク回避誤差(RAE)に変換することにより, クロスエントロピー損失基準の凸化に基づく。
得られた深層学習マシンは,世界最小のクロスエントロピー損失のアトラクション盆地内に存在することが期待されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 21:51:48 GMT)
COVIDX: Computer-aided diagnosis of Covid-19 and its severity prediction
with raw digital chest X-ray images [0.7] ウイルス病(covid-19)は重症急性呼吸器症候群(sars-cov-2)による感染症である。
胸部X線(CXR)画像は、新型コロナウイルスの検出と診断のための代替モダリティとして使用できる。
本稿では,CXR画像からの深部特徴マップを用いたCOVID-19診断・重症度自動予測システムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 17:03:06 GMT)
Kernel-based approximation of the Koopman generator and Schr\"odinger
operator [0.3] 補助行列固有値問題を解くことにより、固有関数をどのように推定するかを示す。
得られたアルゴリズムは分子動力学や量子化学の例に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 18:23:49 GMT)
Quantum Origins of the Density Operator [0.0] 量子力学の学生は、波動関数が孤立系に関するすべての既知の情報を含むことを教えられる。
本稿では,密度行列が基礎となる量子力学的記述と整合できるという事実に注目する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 00:24:28 GMT)
Neural Networks, Artificial Intelligence and the Computational Brain [0.0] 本研究では、生物ニューロンのシミュレータとしてのANNの概念を検討する。
また、なぜ脳のような知能が必要なのか、そしてそれが計算フレームワークとどのように異なるのかを探求する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 05:56:41 GMT)
Knots and signal transmission in topological quantum devices [0.0] 結び目トポロジーを実現する概念トポロジカル量子デバイスの伝送係数を計算する。
本稿では,概念装置の物理的実現について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 18:51:14 GMT)
Entanglement and decoherence of massive particles due to gravity [0.0] N大粒子の重力誘起絡み合いのダイナミクスを解析する。
粒子数が増加するにつれて、粒子対は他の粒子との重力相互作用によりより容易に脱コヒーリングする。
また、初期絡み合い粒子の絡み合いのダイナミクスについても論じ、重力誘起絡み合いのモノガミーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 05:46:49 GMT)
Early Indicators of Scientific Impact: Predicting Citations with
Altmetrics [0.0] altmetricsを使って、学術的な出版物が得る短期的および長期的な引用を予測する。
我々は,様々な分類モデルと回帰モデルを構築し,それらの性能を評価し,それらのタスクに最適なニューラルネットワークとアンサンブルモデルを見つける。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 16:25:07 GMT)
Distributional Ground Truth: Non-Redundant Crowdsourcing Data Quality
Control in UI Labeling Tasks [0.0] Web UIラベリングタスクにおけるクラウドワーカーの出力品質を予測する非冗長な手法を提案する。
信頼されたセットサイズが17-27%のUIでは、我々の「分布基底真理」モデルは0.8以上のR2を達成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 09:06:10 GMT)
Continuous variable multimode quantum states via symmetric group
velocity matching [0.0] 我々は対称群速度マッチング(SGVM)を利用してパラメトリックダウン変換(PDC)の圧縮モードの特性を設計する。
この研究は、連続変数状態における将来の大規模量子ネットワークの工学への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 20:52:32 GMT)
A Proactive Connection Setup Mechanism for Large Quantum Networks [0.0] 量子ネットワークノード間の絡み合いを分散するための効率的なメカニズムが必要である。
本稿では,履歴データを用いて2ノード間の接続設定を高速化する手法を提案する。
その結果、量子ネットワークサイズが大きくなるにつれて、提案手法は接続施設の成功率を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Dec 2020 11:48:40 GMT)