Exploring and Evaluating Attributes, Values, and Structures for Entity
Alignment [100.2] エンティティアライメント(EA)は、さまざまなKGから等価なエンティティをリンクすることで、リッチコンテンツの統合知識グラフ(KG)を構築することを目的としている。
属性・トリプルは重要なアライメント信号も提供できますが、まだ十分に調査されていません。
本稿では,属性値エンコーダを用いてKGをサブグラフに分割し,属性の様々なタイプを効率的にモデル化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 08:35:38 GMT)
Semantics for Robotic Mapping, Perception and Interaction: A Survey [93.9] 理解の研究は、ロボットに世界が何を意味するのかを決定する。
人間とロボットが同じ世界で活動するようになるにつれ、人間とロボットの相互作用の展望も意味論をもたらす。
ニーズや、トレーニングデータや計算リソースの可用性向上などによって駆動されるセマンティックスは、ロボティクスにおける急速に成長している研究領域である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 12:34:39 GMT)
Privacy-Constrained Policies via Mutual Information Regularized Policy
Gradients [93.7] 報酬を最大化するポリシーを訓練し、そのアクションを通じて特定の機密状態変数の開示を最小化するタスクを考える。
この設定は、シーケンシャルな意思決定のためのプライバシーにおける現実世界の問題をどのようにカバーするかを例に示します。
実験の結果,本手法は敏感な状態を隠蔽する方針が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 03:39:43 GMT)
SDA: Improving Text Generation with Self Data Augmentation [88.2] 自動データ拡張のための自己模倣学習フェーズを組み込むことにより,標準最大確率推定(MLE)パラダイムを改善することを提案する。
既存の文レベルの拡張戦略とは異なり,本手法はより汎用的で,任意のMLEベースの訓練手順に容易に適応できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 01:15:57 GMT)
Multilingual Speech Translation with Efficient Finetuning of Pretrained
Models [82.2] 最小限のLNA(LayerNorm and Attention)ファインタニングは、ゼロショットのクロスリンガルおよびクロスモーダリティ転送能力を実現することができる。
本手法は多言語多言語モデルにおいて強いゼロショット性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 08:16:21 GMT)
D2P-Fed: Differentially Private Federated Learning With Efficient
Communication [78.6] 本稿では,差分プライバシ(DP)と連立学習(FL)におけるコミュニケーション効率を両立させる統一手法を提案する。
特にD2P-Fedは、両方の面を扱う唯一の先行作業と比較して、より強力なプライバシ保証、より良いコンポーザビリティ、より少ない通信コストを提供します。
その結果、D2P-Fedは通信コストの3分の1を節約しつつ、モデル精度の点で最先端の4.7%から13.0%を上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 22:02:32 GMT)
Multitask Learning for Class-Imbalanced Discourse Classification [74.4] マルチタスクアプローチは,現在のベンチマークで7%のマイクロf1コアを改善できることを示す。
また,NLPにおける資源不足問題に対処するための追加手法の比較検討を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 07:13:41 GMT)
EEG-Based Brain-Computer Interfaces Are Vulnerable to Backdoor Attacks [68.0] 近年の研究では、機械学習アルゴリズムは敵攻撃に弱いことが示されている。
本稿では,脳波をベースとしたBCIの毒殺攻撃に狭周期パルスを用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 23:16:26 GMT)
The Truth is Out There: Investigating Conspiracy Theories in Text
Generation [66.0] 言語モデルが陰謀理論テキストを生成する可能性を検討する。
本研究は陰謀理論の解明のためにこれらのモデルをテストすることに焦点を当てている。
陰謀理論のトピック、機械生成陰謀理論、人為的陰謀理論からなる新しいデータセットを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 05:47:39 GMT)
What all do audio transformer models hear? Probing Acoustic
Representations for Language Delivery and its Structure [64.5] オーディオトランスフォーマーモデル mockingjay と wave2vec2.0 を比較した。
音声モデルのテキスト表面、構文、および意味的特徴に対する理解を調査します。
ネイティブ、非ネイティブ、合成、読み取り、自発的な音声データセットの完全な設定でこれを行います。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 06:29:12 GMT)
Dimensions of Transparency in NLP Applications [64.2] aiシステムに関する記述とコミュニケーションに関する幅広い透明性が望ましいと考えられている。
以前の研究は、システムの透明性向上とユーザの混乱の間にトレードオフが存在することを示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 11:46:17 GMT)
Few-Shot Question Answering by Pretraining Span Selection [58.3] 私たちは、数百のトレーニング例しか利用できない、より現実的な数ショット設定を探索します。
標準スパン選択モデルの性能が低下していることを示し,現在の事前学習目標が質問応答から遠ざかっていることを浮き彫りにした。
本研究は,事前学習方式とモデルアーキテクチャの注意深い設計が,数ショット設定における性能に劇的な影響を及ぼすことを示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 11:58:44 GMT)
Substructure Substitution: Structured Data Augmentation for NLP [55.7] SUB2は、同じラベルを持つサブ構造を置換して新しい例を生成する。
より一般的なタスクでは、選挙区解析木に基づくSUB2のバリエーションを示す。
ほとんどの場合、SUB2による強化データセットによるトレーニングは、元のトレーニングセットでのトレーニングよりも優れたパフォーマンスを達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 09:54:24 GMT)
On-the-Fly Attention Modularization for Neural Generation [54.9] 生成したテキストは反復的であり,汎用的であり,自己矛盾であり,常識を欠いている。
本研究は,インダクティブバイアスを推論中に注入する簡易かつ効果的な手法である,オンザフライアテンション・モダナイゼーションを動機とする。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 05:16:46 GMT)
A Provably Efficient Algorithm for Linear Markov Decision Process with
Low Switching Cost [54.0] スイッチングコストの低い線形MDPのための最初のアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは$widetildeoleft(sqrtd3h4kright)$ regretをほぼ最適の$oleft(d hlog kright)$グローバルスイッチングコストで達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 18:41:27 GMT)
Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey [48.4] 人間ポーズ推定は、人体の部位を特定し、画像やビデオなどの入力データから人体表現を構築することを目的としている。
近年,人間のポーズ推定において,深層学習に基づく解が高性能に実現されている。
2014年以来240以上の研究論文がこの調査に取り上げられています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 19:24:54 GMT)
Zero-shot Learning by Generating Task-specific Adapters [38.5] タスク記述からタスク固有のアダプタを生成するためのハイパーネットワークをトレーニングすることで、ゼロショット転送性を改善するフレームワークであるHypterを紹介する。
この定式化はタスクレベルでの学習を可能にし、軽量アダプタを使用することでパラメータの数を大幅に削減する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 10:50:23 GMT)
Uncertainty-sensitive Activity Recognition: a Reliability Benchmark and
the CARING Models [37.6] 本稿では,現代の行動認識アーキテクチャの信頼度が,正しい結果の確率を反映していることを示す最初の研究を行う。
新たなキャリブレーションネットワークを通じて、モデル出力を現実的な信頼性推定に変換する新しいアプローチを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 15:41:21 GMT)
Assessing Emoji Use in Modern Text Processing Tools [35.8] 絵文字は視覚的魅力と人間の感情を鮮明に伝える能力から、デジタルコミュニケーションにおいてユビキタスになりつつある。
ソーシャルメディアや他のインスタントメッセージングにおける絵文字の普及は、絵文字を含むテキストを操作するシステムやツールの必要性も高まっている。
本研究では,絵文字を用いたツイートのテストセットを検討することで,このサポートを評価する。そこでは,著名なnlpおよびテキスト処理ツールが適切に処理できるかどうかについて,一連の実験を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 11:38:05 GMT)
RiddleSense: Answering Riddle Questions as Commonsense Reasoning [35.6] RiddleSenseは、高階コモンセンス推論モデルをベンチマークするための新しい複数選択質問回答チャレンジである。
riddlesenseは、リドルスタイルのコモンセンス質問応答のための、最初の大規模なデータセットである。
我々は,様々な推論モデルを体系的に評価し,最高の教師付きモデルと人間のパフォーマンスの間には大きなギャップがあることを指摘した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 05:28:15 GMT)
Modeling Fine-Grained Entity Types with Box Embeddings [32.9] きめ細かいエンティティタイプのラベルの階層を表現するために,ボックス埋め込みの能力を検討する。
我々は,このアプローチをベクトル型付けモデルと比較し,いくつかのエンティティ型付けベンチマークで最先端のパフォーマンスを観察した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 00:59:10 GMT)
End-to-End Training of Neural Retrievers for Open-Domain Question
Answering [32.7] ニューラルレトリバーに対して、非監視および監督された方法が最も効果的に使用できるかは不明である。
Inverse Cloze Taskとマスク付きサラエントスパンによる教師なしプリトレーニングのアプローチを提案します。
また,OpenQAモデルにおけるリーダとレシーバコンポーネントのエンドツーエンド教師付きトレーニングのための2つのアプローチについても検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 09:05:34 GMT)
Learning to Emphasize: Dataset and Shared Task Models for Selecting
Emphasis in Presentation Slides [31.5] プレゼンテーションスライドで強力なリードワードを強調することで、聴衆はスライド全体を読むのではなく、特定の焦点に目を向けることができる。
この要求に動機づけられて、プレゼンテーションスライドにおける強調選択(ES)の問題を研究します。
クラウドソーシングされた設定で強調語で注釈付けされた、さまざまなトピックを備えたプレゼンテーションスライドを含む新しいデータセットを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 06:54:55 GMT)
Learning Rotation-Invariant Representations of Point Clouds Using
Aligned Edge Convolutional Neural Networks [29.4] ポイントクラウド分析は、シーンの深さを正確に測定できる3Dセンサーの開発によって、関心が高まる分野である。
点群解析に深層学習技術を適用することは、これらの手法が見えない回転に一般化できないため、簡単ではありません。
この制限に対処するには、通常、トレーニングデータを強化する必要があり、これは余分な計算につながる可能性があり、より大きなモデルの複雑さを必要とする。
本稿では,局所参照フレーム(LRF)に対する点群の特徴表現を学習する,Aligned Edge Convolutional Neural Network(AECNN)と呼ばれる新しいニューラルネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 17:36:00 GMT)
Cross-Document Language Modeling [28.3] クロスドキュメント言語モデル(CD-LM)はマルチドキュメントNLPタスクのマスキング言語モデリングを改善する。
私たちは、CD-LMが複数のテキストタスクの最新の結果を設定することを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 09:01:39 GMT)
Point Set Voting for Partial Point Cloud Analysis [26.3] 近年、ポイントクラウドの分類とセグメンテーションのための技術は、大きな合成データセットを活用することで、驚くべきパフォーマンスを実現している。
本稿では, 局所点集合投票戦略を適用して, 完全点群を符号化した潜在特徴を推定する部分点群解析の一般モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 17:37:19 GMT)
End-to-end Semantic Role Labeling with Neural Transition-based Model [25.9] エンドツーエンドのセマンティックロールラベリング(SRL)が注目されています。
最近の研究は主にグラフベースのニューラルモデルに焦点を当てている。
本稿では,エンドツーエンドSRLのための遷移型ニューラルモデルについて紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 07:35:54 GMT)
Context-Aware Safe Reinforcement Learning for Non-Stationary
Environments [24.8] 現実的なタスクのために強化学習エージェントを展開する場合、安全は重要な問題である。
非定常環境における安全な適応を実現するために,文脈認識型安全強化学習法(CASRL)を提案する。
提案アルゴリズムは,安全性とロバスト性の観点から,既存のベースラインを著しく上回ることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 23:52:22 GMT)
Learning Dense Representations of Phrases at Scale [22.8] オープンドメインのQAにおいて、より強力なパフォーマンスを実現するための単語表現のみを学習できることを、私たちは初めて示します。
本モデルでは,従来の句検索モデルを15%～25%の絶対精度で改善する。
私たちのモデルは、純粋に密度の高い表現とCPU上で毎秒10問以上のプロセスのために、並列化が容易です。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 00:42:50 GMT)
VoxPopuli: A Large-Scale Multilingual Speech Corpus for Representation
Learning, Semi-Supervised Learning and Interpretation [22.4] VoxPopuliは大規模な多言語コーパスで、23の言語で100K時間の音声データを提供する。
VoxPopuliはまた、16の言語で1.8K時間の翻訳されたスピーチと5.1K時間の他の5つの言語への整列された口頭解釈が含まれています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 07:24:21 GMT)
Coreference Resolution without Span Representations [20.8] 我々は,スパン表現や手作り機能,NLPへの依存を取り除く軽量なコア参照モデルを導入する。
我々のモデルは現行のエンドツーエンドモデルと競合するが、よりシンプルで効率的である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 11:46:51 GMT)
A Robust and Domain-Adaptive Approach for Low-Resource Named Entity
Recognition [18.9] 低リソース NER のための堅牢かつドメイン適応型アプローチ RDANER を提案する。
本手法は,安価で手軽に得られる資源のみを使用する場合,最高の性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 06:47:01 GMT)
Baleen: Robust Multi-Hop Reasoning at Scale via Condensed Retrieval [18.7] Baleenは、現在のアプローチよりもマルチホップ推論の堅牢性とスケーラビリティを向上させるシステムです。
新しいマルチホップクレーム検証データセットHoVerでBaleenを評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 11:52:20 GMT)
New-Type Hoeffding's Inequalities and Application in Tail Bounds [17.7] そこで、ランダム変数の高次モーメントを考慮に入れた新しいタイプのHoeffdingの不等式を提示する。
既知の結果と比較して、テールバウンドの評価が大幅に改善される可能性がある。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 03:19:11 GMT)
Deep Preset: Blending and Retouching Photos with Color Style Transfer [16.0] 我々は、低レベル画像変換、特に色調変換の学習に焦点をあて、次いで、地軸で色調変換を訓練する新しいスキームを提案する。
1)自然色のあるコンテンツから参照に色変換を表す特徴を一般化し、その特徴を内容の文脈的特徴にブレンドするように設計されている。
写真編集の強力なツールであるLightroomを使って、Flick2Kデータセットから1200のイメージと、69の設定で500のユーザ生成プリセットを使用して、60万のトレーニングサンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 10:53:45 GMT)
If You're Happy, Then You Know It: The Logic of Happiness... and Sadness [15.1] この記事は、不完全な情報設定における幸福と悲しみのモダリティの形式的意味論を提案する。
これらのモジュラリティは互いに定義できないことを示し、音を与え、それらの性質の完全な公理化を与える。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 17:42:19 GMT)
One-shot Representational Learning for Joint Biometric and Device
Authentication [14.6] 本稿では,1つの生体画像から,個人を識別すると同時に,デバイス認識を行う手法を提案する。
このような共同認識スキームは、セキュリティとプライバシーを高めるためのスマートフォンなどのデバイスで有用です。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 22:29:29 GMT)
Privacy Preserving Domain Adaptation for Semantic Segmentation of
Medical Images [13.7] 非教師付きドメイン適応(UDA)は、未ラベルのターゲットドメインデータのみを用いて新しいモダリティにモデルを適用するために提案される。
UDAのアルゴリズムは、ソースドメインデータがアクセスできないプライバシーに制約された設定で開発します。
本稿では,最新の医用画像セマンティックセグメンテーション手法と比較し,アルゴリズムの有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 22:12:42 GMT)
Superbizarre Is Not Superb: Improving BERT's Interpretations of Complex
Words with Derivational Morphology [13.5] PLMは連続二重ルートモデル、すなわち複素単語の意味が格納されるか、あるいはサブワードから計算される必要があると解釈できることを示した。
入力トークンの形態的インフォームドボキャブラリを用いた場合, PLMの一般化能力はさらに向上する可能性が示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 08:36:48 GMT)
Which Linguist Invented the Lightbulb? Presupposition Verification for
Question-Answering [13.5] 不可解な質問は、検証不能な前置詞の存在に基づいて説明できる。
本稿では,前提生成,前提検証,説明生成という3つのステップに分けた新しい枠組みを提案する。
既存のモデルに前提条件と検証可能性を加えると、下流のパフォーマンスとアンサーバーサビリティ検出が緩やかに向上することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 07:26:04 GMT)
Representation Learning of Reconstructed Graphs Using Random Walk Graph
Convolutional Network [12.0] グラフのノード特異的なメソスコピック構造を得るためにランダムウォークを利用する新しいフレームワークであるwGCNを提案する。
高次局所構造情報を組み合わせることで、ネットワークの可能性をより効率的に探究できると信じている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 10:31:14 GMT)
Fairness in Forecasting and Learning Linear Dynamical Systems [10.8] 時系列予測問題において、そのような表現不足に対処するために、サブグループフェアネスと即時フェアネスという2つの自然な概念を導入する。
特に,長さの異なる複数の軌跡から線形力学系のサブグループフェアおよびインスタントフェア学習を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 12:28:19 GMT)
COVID19-HPSMP: COVID-19 Adopted Hybrid and Parallel Deep Information
Fusion Framework for Stock Price Movement Prediction [8.3] 新型コロナウイルスのパンデミックは、世界中の金融エコノメトリックスや株式市場に悪影響を及ぼしています。
人工知能(AI)と機械学習(ML)ベースの予測モデルは、重要な有効要因として機能する可能性がある。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 15:55:19 GMT)
Curriculum-based Deep Reinforcement Learning for Quantum Control [7.7] 忠実度しきい値によって定義された中間タスクの集合からなるカリキュラムを構築することにより,新たな深層強化学習手法を提案する。
2つの連続するタスク間で知識を伝達し、それらの困難に応じてタスクをシークエンシングすることにより、提案するカリキュラムベースの深層強化学習(CDRL)法は、エージェントが簡単なタスクに集中できるようにする。
閉量子系と開量子系の数値シミュレーションにより,提案手法が量子系の制御性能を向上させることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 12:52:39 GMT)
Decoding Time Lexical Domain Adaptationfor Neural Machine Translation [7.6] 特にタスクがリソースが少ない場合、機械翻訳システムはドメインミスマッチに対して脆弱です。
この設定では、翻訳品質を改善するための2つの簡単な方法を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 11:06:15 GMT)
CLIMATE-FEVER: A Dataset for Verification of Real-World Climate Claims [4.6] 気候変動関連クレームを検証するための新しいデータセットであるCLIMATE-FEVERを紹介する。
人工的に設計されたクレームの最大のデータセットであるFEVER [1]の方法論を,インターネットから収集した実生活クレームに適用する。
我々は、textscfeverフレームワーク内での現実世界の気候関連クレームをモデル化する、驚くべき、微妙な複雑さについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 16:07:48 GMT)
A space-indexed formulation of packing boxes into a larger box [4.4] 現在の整数プログラミングソルバは、12個の単位キューブを1時間以内に1x1x11ボックスに詰め込むことはできない。
我々は、より大きなボックスに箱を梱包する問題の別の緩和を提示し、それははるかに大きなインスタンスを解決することを可能にします。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 12:10:47 GMT)
ClimaText: A Dataset for Climate Change Topic Detection [3.0] 文に基づく気候変動トピック検出のためのデータセットであるtextscClimaTextを紹介した。
一般的なキーワードベースのモデルは、そのような複雑で進化するタスクには不十分であることがわかった。
我々の分析は、いくつかの面で改善する大きな可能性を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 16:13:06 GMT)
CryoNuSeg: A Dataset for Nuclei Instance Segmentation of Cryosectioned
H&E-Stained Histological Images [2.8] 完全アノテートされたfs由来のcryosectionedおよびh&e-stained nuclear instance segmentationデータセットであるcryonusegを紹介する。
データセットには、他の公開データセットでは利用されなかった10のヒト臓器の画像が含まれている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 12:34:06 GMT)
Visual High Dimensional Hypothesis Testing [2.7] 本稿では,原版の主な3つの課題を解決するための改良型dipropermテストを提案する。
まず、強い信号を持つデータのテスト能力を高めるために、バランスの取れた置換のみを実装する。
第2に、我々の数学的解析は、バランスと従来の全ての置換のヌル挙動を補正するための調整に繋がる。
第三に、異なる文脈における結果の比較のために、テスト重要度に対する新しい信頼区間(置換変動の反射)も提案されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 03:34:16 GMT)
Quantum Network Recovery from Multinode Failure using Network Encoding
with GHZ-States on Higher-Order Butterfly Networks [2.7] 本稿では,3つの送信者間でのGHZ状態の形で,バタフライネットワーク上で3つの量子状態を相互に送信するプロトコルを提案する。
我々は,このプロトコルを,高次バタフライネットワーク上での多ビットGHZ状態を用いたネットワーク符号化を用いて,多ビットGHZ状態の量子ネットワーク操作性に向けて,より多くの量子ビットに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 13:53:45 GMT)
Modularity maximisation for graphons [2.7] グラフオンモジュラリティを定義し、グラフオン内のコミュニティを検出するために最大化できることを実証します。
次に, 特定の合成グラフを解析し, 広い範囲の異なるコミュニティ構造を示すことを示す。
本研究は,グラフオンのコミュニティ検出が可能であり,ネットワークデータをクラスタ化するためのプライバシ保護手段として有効であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 19:44:44 GMT)
Combining unsupervised and supervised learning for predicting the final
stroke lesion [2.6] 90日後に最終脳卒中病変を予測するための完全自動深層学習法を提案する。
本研究の目的は、脳卒中の最終病変の位置と範囲を予測し、その予測に影響を与える脳血流動態を考慮に入れることである。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 17:56:47 GMT)
Multi-stage Deep Layer Aggregation for Brain Tumor Segmentation [2.3] アーキテクチャは、3つのDeep Layer Aggregationニューラルネットワークからなるカスケードで構成されており、各ステージは、機能マップと前のステージの確率を使用して応答を詳細化する。
神経画像データは、一般公開されたBrain Tumor (BraTS) 2020チャレンジデータセットの一部です。
実験では, 腫瘍, コア腫瘍, 造影腫瘍全例に対して, 0.8858, 0.8297, 0.7900, ハウスドルフ距離 5.32 mm, 22.32 mm, 20.44 mmのdiceスコアを得た。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 17:59:30 GMT)
Video Captioning in Compressed Video [2.0] 保存した圧縮映像を直接操作する映像キャプション手法を提案する。
ビデオキャプションの識別的視覚表現を学習するために,Iフレームに注目する領域を検出する残差支援エンコーダ (RAE) を設計する。
本手法を2つのベンチマークデータセットで評価し,本手法の有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 03:06:03 GMT)
A multi-modal approach towards mining social media data during natural
disasters -- a case study of Hurricane Irma [1.9] 私たちは16,598のユーザーから54,383のTwitterメッセージ(784Kジオロケートメッセージ)を使用して、4つの独立したモデルを開発し、関連性のためにデータをフィルタリングします。
4つのモデルはすべて独立してテストされ、組み合わせてツイートを素早くフィルタリングおよび視覚化できます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 17:08:53 GMT)
An Elo-like System for Massive Multiplayer Competitions [1.9] 参加者数の多いコンテストを対象とした新しいベイズ評価システムを提案する。
それは離散的なランク付けされたマッチの競争のフォーマットに広く適当です。
システムにはインセンティブが整い、すなわち、格付けを最大化しようとするプレイヤーは、決してパフォーマンスを損なうことはない。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 08:14:31 GMT)
ACEnet: Anatomical Context-Encoding Network for Neuroanatomy
Segmentation [1.7] 2次元深層学習法はその計算効率に好適である。
既存の2次元深層学習法では、3次元空間的情報を効果的に捉えることができない。
我々は2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に3次元空間および解剖コンテキストを組み込む解剖コンテキストネットワーク(ACEnet)を開発した。
提案手法は,脳構造セグメンテーションにおける最先端の代替手法と比較して,有望な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 22:30:59 GMT)
Lex-BERT: Enhancing BERT based NER with lexicons [1.7] Lex-BERTは、名前付きエンティティ認識タスクのために、中国語のBERTに辞書情報を組み込むものです。
我々のモデルは新しいパラメータを導入せず、FLATよりも効率的です。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 07:43:21 GMT)
Quaternion higher-order singular value decomposition and its
applications in color image processing [1.2] HOSVDを四元数領域に一般化し、四元数に基づくHOSVD(QHOSVD)を定義する。
四元数乗算の非可換性のため、QHOSVD は HOSVD の自明な拡張ではない。
カラー画像処理における定義QHOSVDの2つの応用として、マルチフォーカスカラー画像融合とカラー画像復調について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 03:54:56 GMT)
A Multilayer Correlated Topic Model [1.2] 本研究では,文書と異なるセグメント間の主観の継承と変化を解析するための,新規な多層相関トピックモデル (MCTM) を提案する。
我々は,段落レベルの文書分析とマーケットバスケットデータ分析を含む,MCTMの潜在的な2つの応用を紹介した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 21:50:36 GMT)
Improving DGA-Based Malicious Domain Classifiers for Malware Defense
with Adversarial Machine Learning [0.9] ドメイン生成アルゴリズム(DGA)は、サイバー攻撃中にコマンドアンドコントロール(C&C)サーバー通信を確立するために、敵によって使用されます。
既知のc&cドメインのブラックリストは、しばしば防御機構の1つとして使用される。
敵対的機械学習を用いたマルウェア関連ドメインファミリーの生成手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 22:04:22 GMT)
DEVI: Open-source Human-Robot Interface for Interactive Receptionist
Systems [0.9] DEVI」は、オープンソースのロボット受付インテリジェンスコアです。
本稿では,DEVIを用いた物理ロボットのプロトタイプ実装について述べる。
DEVIを用いて行った実験は,提案方式の有効性を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 17:08:20 GMT)
Improving the Backpropagation Algorithm with Consequentialism Weight
Updates over Mini-Batches [0.4] 適応フィルタのスタックとして多層ニューラルネットワークを考えることが可能であることを示す。
我々は,BPで発生した行動の悪影響を予測し,その発生前にも予測し,よりよいアルゴリズムを導入する。
我々の実験は、ディープニューラルネットワークのトレーニングにおけるアルゴリズムの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 03:41:00 GMT)
3D Axial-Attention for Lung Nodule Classification [0.1] 通常の非ローカルネットワークの計算能力のほんの一部を必要とする3D Axial-Attentionを使用することを提案する。
非局所ネットワークの位置不変問題を,共有埋め込みに3次元位置符号化を加えることを提案する。
その結果、3D Axial-Attentionモデルは、AUCやAccuracyを含むすべての評価指標で最先端のパフォーマンスを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 06:52:30 GMT)
Two Applications of Deep Learning in the Physical Layer of Communication
Systems [0.0] ディープラーニングは、データ駆動信号処理アルゴリズムを開発するための強力なツールであることが証明されている。
入力信号の重要な特徴と特徴を学習することで、学習アルゴリズムは多くの人造アルゴリズムを破ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 08:43:56 GMT)
The Kolmogorov-Arnold representation theorem revisited [0.0] コルモゴロフ・アルノルド表現定理がニューラルネットワークにおける複数の隠蔽層の使用を説明できるかどうか、長年にわたる議論がある。
我々は、表現関数の滑らか性特性を外部関数に伝達し、ReLUネットワークによりうまく近似できるコルモゴロフ・アルノルド表現の修正を導出する。
2つの隠れた層の代わりに、コルモゴロフ・アルノルド表現のより自然な解釈は、ほとんどの層が内部関数を近似するために必要となるディープニューラルネットワークのものであるようである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 16:42:55 GMT)
TensorX: Extensible API for Neural Network Model Design and Deployment [0.0] TensorFlowXは、計算における複雑なニューラルネットワークモデルのプロトタイピング、設計、デプロイのためのPythonライブラリである。
使いやすさ、パフォーマンス、APIの一貫性に特に重点を置いています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 23:35:07 GMT)
Sparsity-promoting algorithms for the discovery of informative Koopman
invariant subspaces [0.0] 本稿では,マルチタスク特徴学習に基づくフレームワークを提案し,部分空間における最も情報に富むクープマンを抽出する。
提案手法は, 提案アルゴリズム, 疎度MDD, およびKDMDを促進する経験的基準との関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 23:13:28 GMT)
Robust Analysis of Stock Price Time Series Using CNN and LSTM-Based Deep
Learning Models [0.0] 本稿では,株価予測において非常に高い精度が得られるディープラーニングに基づく回帰モデルについて述べる。
我々は4つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と5つの長期記憶と短期記憶に基づくディープラーニングモデルを構築し、将来の株価を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 08:04:43 GMT)
Regularization-based Continual Learning for Anomaly Detection in
Discrete Manufacturing [0.0] 異常の早期検出により、オペレーターは害を防止できる。
生産機械や製品に欠陥があります
データ駆動異常検出の現在のアプローチは、トレーニングされたプロセスの正確な結果を提供する。
継続的学習はこのような柔軟性を約束し、以前の学習した知識を新しいタスクに自動適応させることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 20:06:00 GMT)
Minimum Viable Model Estimates for Machine Learning Projects [0.0] 本稿では,予測モデルの最小要求性能特性を推定する手法を提案する。
この技術はオープンソースアプリケーションMinViMEに実装されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 01:01:20 GMT)
Localized dynamics following a quantum quench in a non-integrable
system: An example on the sawtooth ladder [0.0] ワットゥースはしご上での相互作用するハードコアボソンのクエンチダイナミクスについて検討した。
本研究では,このシステムが局所化の特徴的シグネチャを示す初期状態の集合を同定する。
局所力学は相互作用によって引き起こされる量子干渉に由来すると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 18:17:47 GMT)
Integrated Optimization of Predictive and Prescriptive Tasks [0.0] 予測タスクを記述タスクとして直接統合する新しいフレームワークを提案する。
予測アルゴリズムのパラメータを2レベル最適化技術により、処方問題内でトレーニングします。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 02:43:10 GMT)
GIS and Computational Notebooks [0.0] この章では、地理的文脈で計算ノートを紹介します。
これはまず、ノートブックの根底にある計算パラダイムと哲学を説明することから始まる。
そして、そのアーキテクチャをアンパックして、ノートブックユーザの典型的なワークフローを図示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 01:59:14 GMT)
Fracton phases via exotic higher-form symmetry-breaking [0.0] 我々は, 高次対称性の観点から, フラクトン相のp弦凝縮機構について検討した。
我々は、X-キューブモデルとランク2対称テンソルU(1)スカラー電荷理論の例に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 18:43:48 GMT)
Fast scrambling without appealing to holographic duality [0.0] 2つの成分からなる非可積分スピン鎖モデルの力学について検討した。
他の高速衝突多体系とは異なり、このモデルはブラックホールと双対であることは知られていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 12:19:25 GMT)
Echoes of a Squeezed Oscillator [0.0] 不均一に拡張された高調波発振器に印加されるパルスは、これまで圧縮された状態で準備されていたため、コヒーレンスの回復につながる。
このようなエコーは古典的あるいは量子的な性質において、様々な種類の線形系のスクイーズ、特に光と振動のモードで生じることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 16:45:04 GMT)
Detection and Prediction of Infectious Diseases Using IoT Sensors: A
Review [0.0] 医療にはIoTのようなインタラクティブなハードウェアプラットフォームパッケージが多数あります。
医療におけるIoTの最大のアドバンテージは、医師がさらに重要な臨床業務を行うのをサポートすることだ。
本稿では,医療システムにおけるIoTの適用性に関する基礎調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 15:59:00 GMT)
Creation of double-well potentials in a surface-electrode trap towards a
nanofriction model emulator [0.0] ナノフリクションエミュレータとして適用可能なマイクロファブリケード表面電極イオントラップを実証する。
ダブルウェル構成では、フレンケル・コントロワ(FK)モデルのエミュレーションに適したシステムである平行イオン弦を形成することができる。
このような小型トラップ電極のマイクロファブリケーションプロセスと,カルシウムイオンを用いた単孔・二重孔操作の実験結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 14:45:39 GMT)
Approximate solutions of the Schrodinger equation with Hulthen-Hellmann
Potentials for a Quarkonium system [0.0] Hulth'en と Hellmann のポテンシャルはクォーク-反クォーク相互作用ポテンシャルとして採用されている。
潜在的なパラメータのいくつかが0に設定された場合に、4つの特別なケースが考慮された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Jan 2021 00:02:41 GMT)