K-Adapter: Infusing Knowledge into Pre-Trained Models with Adapters [136.8] 本研究では,BERT や RoBERTa のような大規模事前学習モデルに知識を注入する問題について検討する。
既存のメソッドは通常、知識を注入する際、事前訓練されたモデルの元のパラメータを更新する。
K-Adapterは、事前訓練されたモデルの元のパラメータを固定し、多目的な知識注入モデルの開発を支援するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 06:07:06 GMT)
Catastrophic Fisher Explosion: Early Phase Fisher Matrix Impacts
Generalization [111.6] 学習開始当初から,勾配降下がフィッシャー情報マトリックスの痕跡を暗黙的にペナルティ化することを示す。
暗黙的あるいは明示的な正規化がない場合、FIMの痕跡は訓練の早い段階で大きな値に増加する可能性があることを強調する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 11:17:46 GMT)
I like fish, especially dolphins: Addressing Contradictions in Dialogue
Modeling [104.1] DialoguE Contradiction Detection Task(DECODE)と、人間とロボットの矛盾した対話の両方を含む新しい会話データセットを紹介します。
次に、事前学習したトランスフォーマーモデルを用いて、定型的非構造的アプローチと矛盾検出を行う構造的発話に基づくアプローチを比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:32:21 GMT)
Lip-reading with Hierarchical Pyramidal Convolution and Self-Attention [98.5] 唇読解のための空間特徴抽出にマルチスケール処理を導入する。
セルフアテンションを活用して、シーケンスのすべてのステップで情報をマージします。
提案モデルは86.83%の精度を達成し,現状よりも1.53%の絶対的改善が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 16:55:51 GMT)
Stochastic Approximation for Online Tensorial Independent Component
Analysis [98.3] 独立成分分析(ICA)は統計機械学習や信号処理において一般的な次元削減ツールである。
本稿では,各独立成分を推定する副産物オンライン時系列アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:52:37 GMT)
Risk-Sensitive Deep RL: Variance-Constrained Actor-Critic Provably Finds
Globally Optimal Policy [91.4] 平均報酬設定下でのリスクに敏感な深層強化学習を,分散リスク基準を用いて初めて検討する。
ポリシ,ラグランジュ乗算器,フェンチェル双変数を反復的かつ効率的に更新するアクタークリティカルアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 05:02:26 GMT)
Multi-span Style Extraction for Generative Reading Comprehension [90.6] 生成的MRCをマルチスパン抽出としてスムーズに解決できる新しいフレームワークを提案する。
より詳細な実験により、この新しいアプローチは生成モデルと単一スパンモデルの間のジレンマを緩和できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 13:56:13 GMT)
Massive MIMO As an Extreme Learning Machine [83.1] 低分解能アナログ・デジタルコンバータ(ADC)を用いたMIMOシステムによる自然極端学習機械(ELM)の試作
受信した信号にランダムなバイアスを加え、ELM出力の重みを最適化することにより、システムはハードウェアの障害に効果的に取り組むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 22:56:44 GMT)
Perception Consistency Ultrasound Image Super-resolution via
Self-supervised CycleGAN [63.5] 自己スーパービジョンとサイクル生成対向ネットワーク(CycleGAN)に基づく新しい知覚整合超音波画像超解像法を提案する。
まず,検査用超音波LR画像のHR父子とLR子を画像強調により生成する。
次に、LR-SR-LRとHR-LR-SRのサイクル損失と判別器の対角特性をフル活用して、より知覚的に一貫性のあるSR結果を生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 08:24:04 GMT)
The Curse of Dense Low-Dimensional Information Retrieval for Large Index
Sizes [61.8] 指数の大きさを増加させるため,密度表現の性能はスパース表現よりも速く低下することを示す。
極端な場合、これは特定のインデックスサイズの疎表現が密な表現を上回るような先端点につながることもある。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 12:25:25 GMT)
Straggler-Resilient Federated Learning: Leveraging the Interplay Between
Statistical Accuracy and System Heterogeneity [57.3] フェデレーション学習は、データをローカルに保持しながら、クライアントのネットワークに分散したデータサンプルから学習する。
本稿では,学習手順を高速化するために,クライアントデータの統計的特徴を取り入れてクライアントを適応的に選択する,ストラグラー・レジリエントなフェデレーション学習手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 19:21:14 GMT)
Quantum walk processes in quantum devices [55.4] 量子粒子、光子、電子は、フォトニック導波路と量子ドットの系における量子ウォークのシミュレーションに自然に適している。
グラフ空間から量子レジスタ空間へのマッピングを行い、IBM Q量子コンピュータ上でシミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:04:16 GMT)
Quantized Decentralized Stochastic Learning over Directed Graphs [52.9] 有向グラフ上で通信する計算ノード間でデータポイントが分散される分散学習問題を考える。
モデルのサイズが大きくなるにつれて、分散学習は、各ノードが隣人にメッセージ(モデル更新)を送信することによる通信負荷の大きなボトルネックに直面します。
本稿では,分散コンセンサス最適化におけるプッシュサムアルゴリズムに基づく有向グラフ上の量子化分散学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 10:02:25 GMT)
Syntax-Enhanced Pre-trained Model [49.2] BERTやRoBERTaなどの学習済みモデルを強化するために、テキストの構文構造を活用するという問題を研究する。
既存の手法では、事前学習段階または微調整段階のいずれかでテキストの構文を利用しており、両者の区別に苦しむ。
事前学習と微調整の両方の段階でテキストのシンタックスを利用するモデルを提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 06:48:04 GMT)
Compositional Prototype Network with Multi-view Comparision for Few-Shot
Point Cloud Semantic Segmentation [47.1] 完全に教師ありのポイントクラウドセグメンテーションネットワークは、しばしばポイントワイズアノテーションを持つ大量のデータを必要とする。
少数のラベル付きトレーニングデータだけでポイントクラウドのセグメンテーションを行うことができるコンポジションプロトタイプネットワークを紹介します。
画像中の少数の学習文献にインスパイアされたネットワークは、限られたトレーニングデータから予測のためのラベルのないテストデータに直接ラベル情報を転送します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 15:01:34 GMT)
Towards A Category-extended Object Detector without Relabeling or
Conflicts [40.7] 本稿では,手作業を必要とせずに,限られたデータセットに基づいてすべてのカテゴリを処理可能な,強力な統一型検出器の傾きを目標とする。
提案手法は, 基礎モデルの改善, 未ラベルの地中埋立処分戦略の改善, 疑似アノテーションによる再訓練手法の3つの側面に着目した実践的枠組みを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 06:44:53 GMT)
Programming a quantum computer with quantum instructions [40.0] 我々は密度行列化プロトコルを用いて量子データ上で量子命令を実行する。
古典的に定義されたゲートの固定列は、補助量子命令状態に一意に依存する演算を実行する。
量子命令の利用により、コストのかかるトモグラフィー状態の再構築と再コンパイルの必要性がなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 13:17:32 GMT)
Enhancing Handwritten Text Recognition with N-gram sequence
decomposition and Multitask Learning [36.7] 手書きテキスト認識の分野における現在のアプローチは、主にユニグラム、文字レベルターゲットユニットを備えた単一のタスクです。
本研究では, 多タスク学習方式を用いて, 異なる粒度の目標単位を用いて, 対象シーケンスの分解を行うためのモデルを訓練する。
提案モデルでは,ユニグラムのタスクでのみ評価されるが,WERが2.52%,CERが1.02%と同等である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 19:35:40 GMT)
Spread-Transform Dither Modulation Watermarking of Deep Neural Network [33.6] 本稿では,サイド情報パラダイムによる透かしを利用した新しいDNN透かしアルゴリズムを提案し,透かしの難易度を低減し,ペイロードを増加させる。
特に,ST-DM(Spread Transform Dither Modulation)による電子透かし方式は,従来のSSに基づく最近提案されたアルゴリズムの性能向上に寄与する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 10:23:17 GMT)
On Implicit Regularization in $\beta$-VAEs [32.7] 2つの観点から,変分分布の正規化が生成モデルの学習に及ぼす影響について検討した。
まず、最適な生成モデルの集合を制限することにより、学習モデルに変異族の選択が一意的に作用する役割を解析する。
次に,変分族が復号モデルの局所的幾何に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 22:36:36 GMT)
LookHops: light multi-order convolution and pooling for graph
classification [31.0] 我々は、性能を改善しつつパラメータを少なくする軽量の$k$-order畳み込みとプーリングを提案する。
提案する畳み込みは、競合的な結果を提供する一方でパラメータを少なくする。
提案手法は効率と性能の点でSOTAアルゴリズムより優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 11:47:03 GMT)
When are Non-Parametric Methods Robust? [30.6] 一般的な非パラメトリックな手法について検討し、これらの修正に頑健な場合の理解をめざして検討する。
我々は、非パラメトリックな方法が r-一貫性を持つ一般的な条件を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 22:18:08 GMT)
Blackwell Online Learning for Markov Decision Processes [28.8] 本研究は,オンライン最適化の観点からのマルコフ決定過程(mdp)の新しい解釈を提供する。
MDPにより誘導されるブラックウェルゲームを構築し、後悔の最小化、ブラックウェルアプローチ可能性理論、MDPの学習理論のギャップを埋める。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 00:40:01 GMT)
Diagnosis/Prognosis of COVID-19 Images: Challenges, Opportunities, and
Applications [27.5] 新型コロナウイルス(covid-19)は、われわれが2020年に知っていたように急速に世界を変えた。
これは一般には解析疫学や特定の信号処理理論に対する最も先行しない挑戦となる。
このパンデミックを克服し、将来の可能性に備えるために、効率的な処理/学習モデルを開発することが重要である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 05:38:44 GMT)
Efficient Marginalization of Discrete and Structured Latent Variables
via Sparsity [26.5] 離散的な(分類的または構造化された)潜在変数を持つニューラルネットワークモデルを訓練することは、計算的に困難である。
典型的には、真の限界のサンプリングに基づく近似に頼っている。
そこで本研究では,これらの推定器を高精度かつ効率的なマージン化によって置き換える新たなトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 10:33:38 GMT)
Data-efficient Weakly-supervised Learning for On-line Object Detection
under Domain Shift in Robotics [24.9] 文献では、Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs)に基づく多数のオブジェクト検出方法が提案されている。
これらの手法はロボティクスに重要な制限がある:オフラインデータのみに学習するとバイアスが発生し、新しいタスクへの適応を防ぐことができる。
本研究では,弱い教師付き学習がこれらの問題にどのように対処できるかを検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 16:36:11 GMT)
How to Train Your Differentiable Filter [23.1] 非構造化学習アプローチと手動で調整されたフィルタリングアルゴリズムの両方に対して、差別化可能なフィルタの利点を検討する。
具体的には,dfsにおいて不確実性モデルがいかに複雑かを評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 15:51:07 GMT)
Lifelong Learning in Multi-Armed Bandits [22.3] 本研究では,複数台のバンディットフレームワークの問題点を,一連のタスクで発生した後悔を最小化することを目的として検討する。
ほとんどのバンディットアルゴリズムは、最悪のケースの後悔が少ないように設計されていますが、ここでは、以前のディストリビューションから引き出されたバンディットインスタンスに対する平均的な後悔を調べます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 15:13:31 GMT)
From Point to Space: 3D Moving Human Pose Estimation Using Commodity
WiFi [21.3] Wi-Moseは、商品WiFiを用いた最初の3D移動人間のポーズ推定システムです。
振幅と位相をチャネル状態情報(csi)画像に融合し,ポーズ情報と位置情報の両方を提供する。
実験結果は、Wi-Moseが29.7mmおよび37.8mm Procrustes分析で、Sight of Sight(LoS)およびnon-Line of Sight(NLoS)シナリオにおける共同位置誤差(P-MPJPE)を局在化できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 02:27:26 GMT)
Context-Aware Personality Inference in Dyadic Scenarios: Introducing the
UDIVA Dataset [21.1] 本稿では,対面dyadicインタラクションの非機能データセットであるudivaを紹介する。
このデータセットは188セッションで配布された147人の参加者の間での90.5時間にわたる社会・リズムの相互作用で構成されている。
自己評価、自己報告、自己報告、内的状態、そして参加者による関係のプロファイリングが含まれる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 15:08:02 GMT)
Leave Zero Out: Towards a No-Cross-Validation Approach for Model
Selection [21.1] cross validation (cv) はモデル選択の主要な作業馬である。
CVは、限られたデータの一部が検証のために保たなければならないため、保守的にバイアスのある推定に苦しむ。
CVは、繰り返しの訓練手順のために、例えば、耐え難い時間を要する傾向があります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 15:38:30 GMT)
Causal World Models by Unsupervised Deconfounding of Physical Dynamics [20.4] 世界の精神モデルで内部を想像する能力は、人間の認知にとって極めて重要である。
本稿では,相互関係の教師なしモデリングを可能にするCausal World Models(CWMs)を提案する。
強化学習タスクの複雑性サンプルの削減と、反実物的推論の改善を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 13:44:36 GMT)
Enhanced Regularizers for Attributional Robustness [19.8] ディープニューラルネットワークのアトリビューションロバスト性を改善するためのロバストなアトリビューショントレーニング戦略を提案する。
本手法は、最新の帰属堅牢性手法を約3%から9%のマージンで上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:18:39 GMT)
Regret Bounds without Lipschitz Continuity: Online Learning with
Relative-Lipschitz Losses [19.6] オンライン凸最適化 (OCO) において、関数のリプシッツ連続性は、サブ線形後悔を得るために一般的に仮定される。
本研究では,相対リプシッツ関数と相対凸関数のOCOを考える。
以下に示すように、正規化されたリーダーアルゴリズムとオンラインミラー降下の変種について、残念な点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 22:02:54 GMT)
Lesion Net -- Skin Lesion Segmentation Using Coordinate Convolution and
Deep Residual Units [18.9] メラノーマの皮膚病変のセグメント化の精度は、トレーニング、不規則な形状、不明瞭な境界、および異なる皮膚色のためのデータが少ないため、かなり困難な作業です。
提案手法は皮膚病変分節の精度を向上させるのに役立つ。
以上の結果から,提案モデルが既存の皮膚病変の分画法と同等以上の性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 14:43:04 GMT)
Spectral Analysis for Semantic Segmentation with Applications on Feature
Truncation and Weak Annotation [18.0] クロスエントロピーは主に、CNNの機能と同様に、セグメンテーションマップの低周波成分によって貢献されます。
本研究では,cnnの機能サイズを制限し,関連する高周波成分を除去できる簡易かつ効果的な特徴切り換え手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 07:18:25 GMT)
Signed Graph Diffusion Network [17.2] サイン付きソーシャルグラフが与えられたら、適切なノード表現を学習して、エッジの欠落の兆候を推測するにはどうすればよいのか?
署名ソーシャルグラフにおけるリンクサイン予測のためのエンドツーエンドノード表現学習を実現する新しいグラフニューラルネットワークであるSigned Graph Diffusion Network(SGDNet)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 11:08:30 GMT)
Joint Intensity-Gradient Guided Generative Modeling for Colorization [16.9] 本稿では,自動着色問題を解決するための反復生成モデルを提案する。
データ忠実度項における共同強度勾配制約は、生成モデル内の自由度を制限するために提案される。
実験により、定量的比較やユーザ研究において、システムは最先端の手法よりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 07:52:55 GMT)
PAC-Bayes Analysis Beyond the Usual Bounds [16.8] 本研究では,学習者が学習例の有限セットを観察する学習モデルに焦点を当てる。
学習したデータ依存分布はランダム化予測に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:59:11 GMT)
Combining CNN and Hybrid Active Contours for Head and Neck Tumor
Segmentation in CT and PET images [16.8] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)とハイブリッド・アクティブ輪郭を併用した頭頸部腫瘍の自動分割法を提案する。
MCCAI 2020 HECKTORでは,平均Dice similarity Coefficient, precision, recallが0.752, 0.838, 0.717で2位となった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 12:12:14 GMT)
On Generating Extended Summaries of Long Documents [16.1] 本稿では,長論文の拡張要約を生成する新しい手法を提案する。
本手法は,文書の階層構造を利用して抽出要約モデルに組み込む。
分析の結果,提案手法は,要約文に好適な抽出確率分布を調整できることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 08:10:28 GMT)
Solving non-linear Kolmogorov equations in large dimensions by using
deep learning: a numerical comparison of discretization schemes [16.1] 非線形偏微分コルモゴロフ方程式は、幅広い時間依存現象を記述するのに有効である。
深層学習は、これらの方程式を高次元で解くために導入された。
本研究では, 観測された計算の複雑性に影響を与えることなく, 精度の向上が可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 13:41:35 GMT)
Human Expression Recognition using Facial Shape Based Fourier
Descriptors Fusion [15.1] 本論文では,顔面筋の変化に基づく新しい表情認識法を提案する。
幾何学的特徴は、口、目、鼻などの顔領域を特定するために用いられる。
7つの人間の表現の分類にマルチクラスサポートベクターマシンが適用される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 05:01:44 GMT)
Improving Unsupervised Domain Adaptation by Reducing Bi-level Feature
Redundancy [14.9] 本稿では,UDAを両面的に改善する上で,特徴冗長性を低減することの重要性を強調した。
最初のレベルでは、転送可能な非相関正規化モジュールを用いて、コンパクトなドメイン特化機能を保証する。
第2のレベルでは、ドメイン共有表現によって引き起こされるドメイン不変特徴冗長性は、代替ブランド性によってさらに軽減される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 08:00:56 GMT)
Building trust in digital policing: A scoping review of community
policing apps [14.2] 既存の240のオンライン市民警察および関連するサードパーティ通信アプリを対象としました。
82%が登録やログインの詳細が必要で、55%が匿名で報告できる仕組みで、10%が理解可能なプライバシーポリシーを提供していました。
警察アプリは安心し、保護し、ユーザーに通知する傾向があり、一方、サードパーティアプリはユーザーを力づけようとする傾向が強かった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 19:38:19 GMT)
Disentangled Planning and Control in Vision Based Robotics via Reward
Machines [13.5] ロボットタスクのビジョンベースのポリシーの学習速度を向上させるために、Deep Q-Learning Agent with a Reward Machine (DQRM)を増強します。
報酬機(英: reward machine、RM)は、タスクを個別の計画グラフに分解し、エージェントに報酬関数を付与してタスク完了に向けて誘導する有限状態機械である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 19:54:40 GMT)
Comparison of different CNNs for breast tumor classification from
ultrasound images [13.0] 超音波画像から良性腫瘍と悪性腫瘍を分類することは重要であるが困難な課題である。
乳腺腫瘍自動分類の課題として,様々な畳み込みニューラルネットワーク(cnns)と転送学習法を比較した。
最高の性能は、精度0.919とauc0.934のvgg-16の微調整によって得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 22:54:08 GMT)
Detecting and quantifying entanglement on near-term quantum devices [12.8] 本稿では,近距離量子デバイス上での絡み検出と定量化のための2つの変分量子アルゴリズムを提案する。
VEDは正の写像基準を利用し、以下のように機能する。
VLNEは、地図をパウリ語に線形分解し、最近提案されたトレース距離推定アルゴリズムに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 15:47:44 GMT)
Longitudinal diffusion MRI analysis using Segis-Net: a single-step
deep-learning framework for simultaneous segmentation and registration [10.5] Segis-Netは、縦方向の画像分析のためのシングルステップディープラーニングフレームワークです。
高齢者3249名のn045縦型脳データから,segis-netを用いて白質路の解析を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 13:48:21 GMT)
Multivariate Smoothing via the Fourier Integral Theorem and Fourier
Kernel [9.6] 収束率を確立し、多くの場合、現在の標準推定値よりも優れたレートを提供する。
収束率を確立し、多くの場合、現在の標準推定値よりも優れたレートを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 20:59:42 GMT)
Aerial Imagery Pile burn detection using Deep Learning: the FLAME
dataset [9.6] FLAME(Fire Luminosity Airborne-based Machine Learning Evaluation)は、火災の空中画像のデータセットを提供する。
本論文は,アリゾナ松林において,所定の燃えるデトリタスの間,ドローンが収集した火災画像データセットを提供する。
また、この論文は2つの機械学習問題の解決策を強調している: 火炎の存在と不在に基づくビデオフレームのバイナリ分類。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 00:00:41 GMT)
Commonsense Visual Sensemaking for Autonomous Driving: On Generalised
Neurosymbolic Online Abduction Integrating Vision and Semantics [9.4] 自律運転の背景において,視覚認識のためのシステム統合視覚とセマンティックスソリューションの必要性と可能性を示す。
解集合プログラミング(ASP)を用いたオンライン視覚感覚形成のための一般的な神経シンボリック手法を体系的に形式化し、完全に実装する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 16:55:19 GMT)
Mechanism of Evolution Shared by Gene and Language [8.9] 遺伝子と言語の多様性を説明するための一般的な進化メカニズムを提案する。
古典的対応である「ドメインは遺伝子言語において単語の役割を担っている」ことは厳密ではない。
私たちは、話し言葉と書き言葉の特徴を含む新しい進化単位であるsyllgramを考案しました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 15:46:19 GMT)
Automatic Curriculum Learning With Over-repetition Penalty for Dialogue
Policy Learning [8.7] ACL-DQN(Automatic Curriculum Learning-based Deep Q-Network)という新しいフレームワークを提案し,自動カリキュラム学習のための対話方針を実現する。
教師モデルは、有意義な順序のカリキュラムを配置し、対話エージェントの学習進捗を監視して自動的に調整する。
実験により,ACL-DQNは,統計的に有意なマージンを有する対話タスクの有効性と安定性を著しく向上することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 02:44:49 GMT)
No-substitution k-means Clustering with Adversarial Order [8.7] 任意の順序で到着するデータセットのクラスタリングの難しさを定量化する新しい複雑性尺度を提案する。
我々の新しいアルゴリズムは、$textpoly(klog(n))$centerのみを取り、$textpoly(k)$-approximationです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 22:35:44 GMT)
GAKP: GRU Association and Kalman Prediction for Multiple Object Tracking [8.6] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、ビデオ監視、インテリジェント小売、スマートシティなど、多くの現実世界のアプリケーションで有用かつ困難なタスクでした。
本稿では,予測のための自動チューニングカルマン法とゲートリカレントユニット(gru)を統合し,少量のトレーニングデータで近似最適化を実現する新しい追跡手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 15:52:24 GMT)
Manifold learning with arbitrary norms [8.4] 本研究では,アースモーバー距離に基づく多様体学習が,分子形状空間を学習する標準的なユークリッド変種よりも優れていることを示す。
数値シミュレーションにより,アースモーバー距離に基づく多様体学習は,分子形状空間を学習するための標準ユークリッド変種よりも優れていることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 10:24:30 GMT)
Quantum hacking perceiving for quantum key distribution using temporal
ghost imaging [7.7] 量子鍵分布(QKD)は、量子力学を用いてリモートユーザ間でセキュアな鍵ビットを生成することができる。
量子ハッキング(quantum hacking)として知られる最も悪質な攻撃は、測定結果に重大な差がない攻撃である。
本稿では,時間的指紋による量子ハッキングを知覚するための時間的ゴーストイメージング(TGI)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 02:21:09 GMT)
Counting the Number of Solutions to Constraints [7.6] 本稿では,制約に対する解の数をカウントする問題に関する調査研究を行う。
制約は、命題論理の論理式、実数や整数上の線型不等式など、様々な形式をとることができる。
数える問題を解くための技術やツールや、いくつかのアプリケーションについて説明する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 17:11:57 GMT)
Neural Text Generation with Artificial Negative Examples [7.2] 強化学習フレームワークでテキスト生成モデルを訓練することにより,任意のタイプのエラーを抑制することを提案する。
我々は、目標となるタイプのエラーを含む参照と文を識別できる訓練可能な報酬関数を使用する。
実験の結果,生成誤差の抑制と2つの機械翻訳と2つの画像キャプションタスクの大幅な改善を達成できることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 07:25:10 GMT)
Deep Visual Domain Adaptation [6.9] ドメイン適応(DA)は、異なるが関連するソースドメインに含まれる知識を転送することで、ターゲットドメインにおけるモデルの性能を改善することを目的としている。
極めてデータ不足の深い学習モデルの最近の進歩により、この10年間で視覚的DAへの関心が著しく高まっている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 10:40:09 GMT)
The power of pictures: using ML assisted image generation to engage the
crowd in complex socioscientific problems [6.5] 我々は,ML支援画像生成のアクティビティを,複雑な社会科学的問題に対する大規模対話の触媒に変換する。
目的は、研究への公的な参加のためのゲートウェイを作ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 16:31:36 GMT)
Analysis of Macula on Color Fundus Images Using Heightmap Reconstruction
Through Deep Learning [5.9] 段階的な改良と深い監督の活用によって出力の細部そして質を高める発電機のための新しいアーキテクチャを提案します。
提案手法は眼科医に診断のための追加情報を提供することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 08:21:55 GMT)
Deep Neural Models for color discrimination and color constancy [5.8] 深層ニューラルネットワークのカラー定数をトレーニングし,その性能を様々な方法で評価した。
1つのネットワークであるDeep65はD65照明の下で訓練され、DeepCCはさまざまな照明の下で訓練された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:31:29 GMT)
Heightmap Reconstruction of Macula on Color Fundus Images Using
Conditional Generative Adversarial Networks [5.4] 網膜診断における最も一般的なスクリーニングモダリティの1つである眼底画像は、その2D特性のため、この情報を欠いている。
そこで本研究では,一連のステップで細部を拡大するジェネレータのアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 07:27:35 GMT)
FOREST: An Interactive Multi-tree Synthesizer for Regular Expressions [5.2] デジタルフォームバリデーションのための正規表現シンセサイザーであるFORESTについて紹介する。
forestryは入力値の所望のパターンにマッチする正規表現を生成する。
また、与えられた正規表現のキャプチャ条件を合成する新しいSMTエンコーディングも提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 14:06:01 GMT)
Hi-UCD: A Large-scale Dataset for Urban Semantic Change Detection in
Remote Sensing Imagery [5.2] Hi-UCDは、都市変化検出のための大規模なベンチマークデータセットである。
精巧な都市変化の検出と分析に使用できる。
バイナリとマルチクラスの変更検出において,古典的な手法を用いてデータセットをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 01:47:48 GMT)
Deep Unsupervised Identification of Selected SNPs between Adapted
Populations on Pool-seq Data [4.9] SNPを同定する非監視パイプラインを提案する。
監視された差別者CNNを訓練し、異なる人口からのアライメントを区別します。
我々の解が統計的結果を拡張できることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 22:28:44 GMT)
Pivot Through English: Reliably Answering Multilingual Questions without
Document Retrieval [4.5] 低リソース言語(LRL)における解答に対する既存の解答法は、英語に大きく遅れた。
文書検索を回避し、英語から低リソース言語への知識の確実に転送する、より現実的なタスクセットアップを利用可能なリソースに策定します。
このタスク設定内では、リランク付き英語学習セットに対する意味的類似性検索に類似した、Reranked Maximal Internal Product Search (RM-MIPS)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 04:38:45 GMT)
Privacy-preserving Decentralized Aggregation for Federated Learning [3.9] フェデレーション学習は、複数のリージョンにまたがる分散データを学習するための有望なフレームワークである。
我々は,連合学習のためのプライバシ保存型分散集約プロトコルを開発した。
9 と 15 の分散サイトを持つベンチマークデータセットを用いて,画像分類と次単語予測のアルゴリズムの評価を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 23:31:54 GMT)
STDI-Net: Spatial-Temporal Network with Dynamic Interval Mapping for
Bike Sharing Demand Prediction [3.8] 本稿では,空間時間動的インターバルネットワーク(STDI-Net)と呼ばれる新しい深層学習手法を提案する。
共同時空間情報をモデル化することにより、近い将来に複数の接続ステーションの貸出・返却注文数を予測する。
その結果, 提案手法が既存手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 23:17:43 GMT)
Optimizing the Decoy-State BB84 QKD Protocol Parameters [3.7] QKD実装の性能は、基礎となるセキュリティ分析の厳密さによって決定される。
非線形最適化問題を解くことで、デコイ状態の数や強度などの最適なプロトコルパラメータを見つけることができることが知られている。
BB84 BB84QKD プロトコルの性能は向上し,典型的には仮定の制約が多すぎることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 08:37:21 GMT)
Latent space models for multiplex networks with shared structure [3.6] 共有ノード上で観測される多重ネットワークのための新しい潜在空間モデルを提案する。
我々のモデルは、どれだけのネットワーク構造が層間で共有されているかのデータから学び、層間で情報をプールする。
シミュレーションネットワークやマルチプレックスネットワークにおいて,農作物の世界的な取引を記述したモデルと競合する手法を比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:42:19 GMT)
From Quantum Source Compression to Quantum Thermodynamics [3.0] 論文の最初の部分は、一般的な量子源モデルとその圧縮の具体的な定義で開かれている。
論文の第2部は、量子熱力学の情報理論的な視点を中心に展開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 08:27:42 GMT)
Distinctive 3D local deep descriptors [2.5] ポイントクラウドパッチは抽出され、推定されたローカル参照フレームに対して正準化され、PointNetベースのディープニューラルネットワークによって符号化される。
我々は、異なるセンサを用いて再構成された点雲からなる複数のデータセットにおいて、DIPを、別の手作り、ディープディスクリプタと比較し、比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 14:01:52 GMT)
dalex: Responsible Machine Learning with Interactive Explainability and
Fairness in Python [2.4] 対話型モデル探索のためのモデル非依存インターフェースを実装したPythonパッケージであるdalexを紹介する。
このライブラリのソースコードとドキュメントは、https:// python.drwhy.ai/ のオープンライセンスで入手できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:39:59 GMT)
Deep Learning with Heterogeneous Graph Embeddings for Mortality
Prediction from Electronic Health Records [2.3] 我々は、電子健康記録データ上に不均一グラフモデル(HGM)をトレーニングし、結果の埋め込みベクトルをコナールニューラルネットワーク(CNN)モデルに追加情報として使用して、院内死亡率を予測する。
CNNモデルにHGMを追加すると、死亡予測精度が最大4%向上することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 02:27:09 GMT)
Data augmentation and image understanding [2.1] 論文は、機械学習、認知科学、神経科学の間の有利なシナジーを探求する。
論文は、視覚知覚や生物学的視覚とより整合した学習表現に焦点を当てている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 11:00:52 GMT)
Phishing Detection through Email Embeddings [2.1] 機械学習技術によるフィッシングメール検出の問題点は文献で広く議論されている。
本稿では,電子メールの埋め込みによってこれらの手がかりが捉えられるか無視されるかを調べるために,同様の指標を用いたフィッシングと正当性メールのセットを構築した。
以上の結果から,eメール埋め込み手法は,メールをフィッシングあるいは正当に分類するのに有効であることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 21:16:41 GMT)
Disentangling semantics in language through VAEs and a certain
architectural choice [1.9] 我々は変分オートエンコーダを訓練し、文を一定数の階層的に構造化された潜在変数に変換する。
文中のこれらの要素は,対応する潜伏変数によって変化し,複数の文間でスワップすることで,予測される部分的セマンティックスワップが生じることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:48:35 GMT)
Deep Evolutionary Learning for Molecular Design [1.8] 分子設計のためのフラグメントに基づく深層生成モデルと多対象進化計算を融合した深層進化学習プロセスを提案する。
本手法は,(1) 構造空間ではなく, 生成モデルの潜在空間における進化的操作を可能とし, 次世代の分子構造を創出する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 03:15:46 GMT)
Advanced Machine Learning Techniques for Fake News (Online
Disinformation) Detection: A Systematic Mapping Study [1.7] 本稿では,情報戦争におけるフェイクニュースの歴史的展望と役割について述べる。
専門家の業績にのみ基づいたソリューションが分析される。
この研究の主な目的は、偽ニュースの検出における知識の現状を分析することである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 13:07:42 GMT)
Resonant Interaction of Modulation-correlated Quantum Electron
Wavepackets with Bound Electron States [1.6] FEBERIは、周期的に密度が束縛された自由電子と量子2レベル系の共鳴非弾性相互作用である。
本稿では、電子が量子電子波束(QEW)として表されるモデルにおいて、この相互作用に対する包括的な相対論的量子力学的理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:46:38 GMT)
Playing to distraction: towards a robust training of CNN classifiers
through visual explanation techniques [1.2] 本研究では,視覚的説明手法を学習プロセスに組み込んだ,斬新かつ堅牢なトレーニング手法を提案する。
特に、EgoFoodPlacesデータセットに挑戦し、より低いレベルの複雑さで最先端の結果を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 10:24:32 GMT)
Highly accurate Gaussian process tomography with geometrical sets of
coherent states [1.0] 単一モードガウス量子過程の再構成に最適に近い入力コヒーレント状態の集合を選択する戦略を提案する。
このような入力コヒーレント状態からのプロセス再構成は、最良なコヒーレント状態からのプロセス再構成と同程度に正確であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 10:40:44 GMT)
Convolutional Neural Networks in Multi-Class Classification of Medical
Data [0.9] 深層学習(CNN)と浅い学習モデル(Gradient Boosting)を組み合わせたアンサンブルモデルを紹介します。
本手法は,本研究で達成した最高3クラス分類精度である64.93の精度を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 02:04:38 GMT)
Generalized Quantile Loss for Deep Neural Networks [0.9] このノートは、回帰ニューラルネットワークにカウント(または量子化)制約を追加する簡単な方法を示しています。トレーニングセットで$n$サンプルを与えられた場合、$mn$サンプルの予測が実際の値(ラベル)よりも大きいことを保証します。
標準分位レグレッションネットワークとは異なり、提案手法は任意の損失関数に適用できるが、標準分位レグレッション損失は必ずしも適用できず、平均絶対差を最小化することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 16:37:02 GMT)
An instanton-like excitation of a discrete time crystal [0.5] 非平衡量子物質の励起特性:時間変換対称性を自発的に破る離散時間結晶相について検討する。
このような興味深い対称性の破れは、2つの「縮退した」時間結晶相の間のトンネルを表すインスタントンのような励起を可能にすることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 02:53:15 GMT)
Red Dragon AI at TextGraphs 2020 Shared Task: LIT : LSTM-Interleaved
Transformer for Multi-Hop Explanation Ranking [0.5] LSTM-Interleaved Transformerは,各クエリとドキュメントのペアを分離して表示するためのメソッドの制限に対処すべく提案する。
LITアーキテクチャは、リランク設定で以前のランキングポジションを活用できます。
私たちのモデルは、TextGraphs 2020共有タスクの現在のリーダーボードで競争力があり、テストセットMAP0.5607を達成しました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 09:54:00 GMT)
Testing for concept shift online [0.3] このノートは、交換性マリンタレ、すなわち、観測のための交換性分布の下でマーチンタレとなる過程の研究を継続する。
このようなプロセスは、機械学習で一般的に行われるIDD仮定の違反を検出するために使用することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 14:33:03 GMT)
Shape-based Feature Engineering for Solar Flare Prediction [0.3] 本稿では,計算トポロジーと計算幾何学のツールを用いて,太陽の磁図画像から抽出した新しい形状に基づく特徴の組について述べる。
これらの抽象的な形状に基づく特徴は、人間の専門家が選択した特徴よりも優れており、この2つの特徴の組み合わせにより予測能力はさらに向上することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:37:01 GMT)
Water Level Estimation Using Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar Imagery
And Digital Elevation Models [0.0] Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar ImageryとDigital Elevation Modelデータセットを用いた新しい水位抽出手法を提案する。
実験の結果、このアルゴリズムは世界中の3つの貯水池で0.93mの低い平均誤差を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 09:38:11 GMT)
Urban volumetrics: spatial complexity and wayfinding, extending space
syntax to three dimensional space [0.0] ウェイフィンディング行動と歩行者運動パターンの研究は、客観的な空間構成の表現と分析に依存している。
空間構文の表現は多層垂直接続を単純化する。
2次元軸写像とセグメントマップ線表現をレビューし、新しい3次元空間線表現への拡張を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:56:14 GMT)
The closed piecewise uniform string revisited [0.0] 真空エネルギーの研究のために30年前に導入された複合弦モデルを再検討した。
モデルは弦の振動を記述するスカラー場から成り、張力と質量密度の異なる一方向に一定な部分で構成されている。
真空エネルギーと自由エネルギーおよびこのシステムのエントロピーを2つのアプローチで計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 15:36:52 GMT)
TextDecepter: Hard Label Black Box Attack on Text Classifiers [0.0] 自然言語処理(NLP)分類器に対するハードラベルブラックボックス攻撃に対する新しいアプローチを提案する。
このような攻撃シナリオは、感情分析や有害なコンテンツ検出といったセキュリティに敏感なアプリケーションに使われている現実世界のブラックボックスモデルにも適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 00:23:08 GMT)
Simultaneous Block Diagonalization of Matrices of Finite Order [0.0] 非完全行列の集合が同時に対角化されるのは、行列が可換であることと、行列が可換であることとで知られている。
ここでは、同時ブロック対角化を実現する転送行列を明示的に計算する効率的なアルゴリズムを提案する。
我々の主な動機は素粒子物理学であり、結果の移動行列は外自己同型の作用を不当に決定するために明示的に知られなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 19:00:06 GMT)
Self-Supervised Human Activity Recognition by Augmenting Generative
Adversarial Networks [0.0] 本稿では,自己教師型タスクによるGAN(Generative Adversarial Network)の拡張手法を提案する。
提案手法では,入力ビデオフレームは異なる空間変換によってランダムに変換される。
判別器は、補助損失を導入することにより、適用された変換を予測することを奨励される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:45:50 GMT)
Quantum state tomography as a numerical optimization problem [0.0] 半次元部分空間上のプロジェクタの集合は、量子状態トモグラフィーにおいて情報的に最適な方法で配置できることを示す。
次元 6 において、そのような互いに偏りのない部分空間の集合は、実際的な応用とは無関係な偏差で近似できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 21:32:34 GMT)
Quantum Dynamics under continuous projective measurements: non-Hermitian
description and the continuous space limit [0.0] 繰り返し測定プロトコルの枠組みでは、特定の状態における量子システムの到着時期が考慮される。
システム-検出器結合の特定の選択のために、ゼノ効果は避けられ、システムは非エルミート有効ハミルトニアンにより効果的に記述できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 08:52:35 GMT)
QBians Do Not Exist [0.0] John Earman の論文 Quantum Bayesianism Assessed' [The Monist 102, 403-423] に言及し、QBism として知られる量子解釈が互いにほとんど無関係であることを示す多くの例を挙げている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 17:32:06 GMT)
PyLightcurve-torch: a transit modelling package for deep learning
applications in PyTorch [0.0] 我々はPyLightcurveとPyTorchをベースにした新しいオープンソースpythonパッケージを提案する。
効率的な計算と外惑星トランジットの自動分化のために調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 17:49:13 GMT)
Person Re-identification with Adversarial Triplet Embedding [0.0] Adrial Triplet Embedding (ATE) と呼ばれる新しい深度メトリック学習法を提案する。
ATEは、一貫したフレームワークに逆三重項と識別的特徴を埋め込む。
特に、adversarial tripletは、トレーニングプロセスにadversarial perturbationを導入することによって生成される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 02:01:27 GMT)
Panarchy: ripples of a boundary concept [0.0] 2002年、ホリングと同僚は、社会生態学システムを適応サイクルの相互作用の集合として提示するパナーキーの概念を提案した。
この概念が導入されてから約20年が経ち、どのように使われ、テストされ、拡張され、修正されました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 15:47:45 GMT)
On a Japanese Subjective Well-Being Indicator Based on Twitter data [0.0] 本研究は,Twitterデータに基づく日本における主観的幸福度指標であるSWB-J指数を初めて提示する。
この指標は8次元の主観的幸福度で構成され、人間による感情分析を用いてTwitterのデータに依存すると推定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 17:28:30 GMT)
Model Optimization for Deep Space Exploration via Simulators and Deep
Learning [0.0] ニューラルネットワークを用いた深層学習の応用を探索し、天体の検出を自動化します。
画像を取得して分析し、重要なものを返送する能力は、帯域制限のあるアプリケーションでは重要です。
複数のモデルアーキテクチャにおいて、比較的小さなトレーニングセットであっても、達成された最大精度が98%以上に達することが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 04:36:09 GMT)
Low-Cost Maximum Entropy Covariance Matrix Reconstruction Algorithm for
Robust Adaptive Beamforming [0.0] 本稿では,行列反転を回避する勾配アルゴリズムを用いた低複素適応ビームフォーミング手法を提案する。
提案手法は最大エントロピーパワースペクトル (MEPS) に基づくアルゴリズムを用いてノイズプラス干渉共分散行列 (MEPS-NPIC) を推定する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 16:26:55 GMT)
Learning to predict synchronization of coupled oscillators on
heterogeneous graphs [0.0] バイナリ分類アルゴリズムは,未知のシステムの将来を驚くほどの精度で予測できることを示した。
また,複数のランダムサブグラフから観測されるダイナミクスのトレーニングにより,提案手法を大規模グラフにスケールアップする「センスブル予測」アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 00:56:31 GMT)
Learning algorithms from circuit lower bounds [0.0] 構成回路下界の様々な概念から効率的な学習アルゴリズムの既知の構成を再考する。
難しい問題を解こうとする多くのpサイズの回路の誤りを、特定のインタラクティブな方法で効率的に見つけることができれば、pサイズの回路は一様分布を通じてPACを学ぶことができることを証明します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 04:47:36 GMT)
Inverses, disintegrations, and Bayesian inversion in quantum Markov
categories [0.0] 確率論と情報理論に対する合成アプローチを洗練・拡張する構造として量子マルコフ圏を導入する。
可逆性と統計的推論の3つのより一般的な概念を連続的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 01:07:39 GMT)
Group Theoretical Approach to Pseudo-Hermitian Quantum Mechanics with
Lorentz Covariance and $c \rightarrow \infty $ Limit [0.0] 基本表現はコヒーレントな状態表現であり、基本的には正規表現の既約成分である。
この定式化の鍵となる特徴は、ミンコフスキー時空表現と全く同じ意味で、ユニタリではないが擬ユニタリでないことである。
明示的な波動関数の記述は、変数領域の制限なしに与えられるが、有限積分内積を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 17:19:58 GMT)
Discrete phase space and continuous time relativistic quantum mechanics
I: Planck oscillators and closed string-like circular orbits [0.0] 本稿では,特徴量$l$を含む相対論的量子力学の離散位相空間連続時間表現について検討する。
紙のほとんどの部分には、$hbar$、$c$、$l$といった基本的な物理定数が保持される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 15:03:53 GMT)
Deep Graph Normalizer: A Geometric Deep Learning Approach for Estimating
Connectional Brain Templates [0.0] 接続脳テンプレート(CBT)は、脳ネットワークの集団の正規化されたグラフベースの表現です。
Deep Graph Normalizer(DGN)は、MVBNの個体群を正規化する最初の幾何学的ディープラーニングアーキテクチャである。
DGNは、被験者を横断する非線形パターンを捉えながら、マルチビュー脳ネットワークを融合する方法を学ぶ。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 08:01:49 GMT)
Classification of Pathological and Normal Gait: A Survey [0.0] 歩行認識とは、コンピュータ科学分野における識別問題と呼ばれる用語である。
本稿では,個人間移動のパターンやモードに関するデータを収集・分析するための適切なメトリクス,デバイス,アルゴリズムの同定を目指す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 19:56:42 GMT)
Automated system to measure Tandem Gait to assess executive functions in
children [0.0] 本研究は,子どもの歩行運動の分析による運動機能評価に焦点をあてる。
我々は,学校や家庭環境において採用しやすいカメラのみを必要とするコンピュータビジョンに基づくアセスメントシステムを開発した。
その結果、76.61%の分類精度を達成し、子どものパフォーマンス評価を自動化するための提案作業の有効性を強調した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:40:25 GMT)
Adversarial Multi-scale Feature Learning for Person Re-identification [0.0] person reidは、2つの画像が同一人物に対応するかどうかを判断するために、人物画像間の視覚的類似度を正確に測定することを目指している。
textbf1)という2つの視点からPerson ReIDシステムの性能向上を提案します。
クロススケール情報伝搬(CSIP)とマルチスケール機能融合(MSFF)から構成されるマルチスケール特徴学習(MSFL)は、異なるスケールで動的に融合する。
マルチスケールグラデーションレギュラライザー(MSGR)は、ID関連要因を強調し、非関連要因を逆転的に無視する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 02:18:00 GMT)
Adiabatic Quantum Algorithm for Multijet Clustering in High Energy
Physics [0.0] 本稿では、ジジェットイベントクラスタリングに取り組むための新しい量子バイナリクラスタリングアルゴリズムを提案する。
ベンチマークされた効率は96%$であり、現在の量子状態よりも大幅に改善されている。
また,提案した目的関数をより汎用的な形式に一般化し,マルチジェットイベントにおけるクラスタリング問題を解く方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 22:45:19 GMT)
Adaptive Threshold for Better Performance of the Recognition and
Re-identification Models [0.0] LFWデータセットと自己準備型アスリートデータセット上で,オンライン最適化に基づく統計的特徴学習適応技術を開発した。
適応しきい値を採用するこの方法は、通常任意の分類および識別タスクでヒットアンドトライ法を介して取られる固定しきい値0.3,0.5,0.7と比較してモデル精度が12〜45%向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 15:40:53 GMT)
A survey of the European Union's artificial intelligence ecosystem [0.0] 欧州連合(EU)は、人工知能(AI)の発展において指導的な役割を担うことは滅多にない
これはなぜで、実際にはEUの活動を正確に反映しているのか?
EUがAIにおいて、より先導的な役割を果たせるためには、何が必要でしょうか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 18:51:05 GMT)
A Google Earth Engine-enabled Python approach to improve identification
of anthropogenic palaeo-landscape features [0.0] 本稿では,パレオ・リバースケープ特徴の同定におけるセンチネル-2衛星データの利用について検討した。
衛星画像のポテンシャルを調査するために多時間的アプローチが採用され、埋もれた水文学的および人類発生学的特徴を検出する。
この研究は、ランドスケープ研究におけるGEE Python APIの最初の応用の1つである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Dec 2020 10:51:45 GMT)