Low Light Image Enhancement via Global and Local Context Modeling [164.9] 低照度画像強調のためのコンテキスト認識ディープネットワークを導入。
まず、全空間領域上の補完的な手がかりを見つけるために空間相関をモデル化するグローバルコンテキストモジュールを特徴とする。
第二に、比較的大きな受容フィールドで局所的なコンテキストをキャプチャする密な残留ブロックを導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 09:40:54 GMT)
Super-App Behavioral Patterns in Credit Risk Models: Financial,
Statistical and Regulatory Implications [110.5] 従来の官僚データとは対照的に、アプリベースのマーケットプレースから派生した代替データが信用スコアモデルに与える影響を提示する。
2つの国にまたがって検証した結果、これらの新たなデータソースは、低体重者や若年者における金融行動を予測するのに特に有用であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 18:51:22 GMT)
Self-supervised Pre-training with Hard Examples Improves Visual
Representations [110.2] 自己教師付き事前学習(ssp)は、ランダムな画像変換を用いて視覚表現学習のためのトレーニングデータを生成する。
まず,既存のSSPメソッドを擬似ラベル予測学習として統合するモデリングフレームワークを提案する。
そこで本研究では,疑似ラベルの予測が難しい学習例をランダムな画像変換で生成するデータ拡張手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 01:21:04 GMT)
Learning Bounds for Risk-sensitive Learning [86.5] リスクに敏感な学習では、損失のリスク・アバース(またはリスク・シーキング)を最小化する仮説を見つけることを目的としている。
最適化された確実性等価性によって最適性を記述するリスク感応学習スキームの一般化特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 07:14:49 GMT)
SmartDeal: Re-Modeling Deep Network Weights for Efficient Inference and
Training [82.4] ディープニューラルネットワーク(DNN)は重いパラメータ化を伴い、ストレージ用の外部動的ランダムアクセスメモリ(DRAM)につながります。
We present SmartDeal (SD), a algorithm framework to trade high-cost memory storage/ access for lower-cost compute。
SDは貯蔵および訓練エネルギーの10.56xそして4.48x減少、最先端の訓練のベースラインと比較される無視可能な正確さの損失をもたらすことを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 18:54:07 GMT)
Bongard-LOGO: A New Benchmark for Human-Level Concept Learning and
Reasoning [78.1] ボナード問題(BP)は、インテリジェントシステムにおける視覚認知へのインスピレーションとして導入された。
我々は人間レベルの概念学習と推論のための新しいベンチマークBongard-LOGOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 21:50:06 GMT)
The Time-Evolution of States in Quantum Mechanics [77.3] シュル・オーディンガー方程式は、事象を特徴とする孤立(開)系の状態の量子力学的時間進化の正確な記述を得られない、と論じられている。
シュラー・オーディンガー方程式を置き換える状態の時間発展に関する正確な一般法則は、いわゆるETH-Approach to Quantum Mechanicsの中で定式化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 16:09:10 GMT)
Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review [75.8] 本稿では,近年開発されたテキスト分類のための150以上のディープラーニングモデルについてレビューする。
また、テキスト分類に広く使われている40以上の一般的なデータセットの要約も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 07:41:46 GMT)
Guiding GANs: How to control non-conditional pre-trained GANs for
conditional image generation [69.1] 本稿では,汎用非条件GANを条件GANとして振る舞うための新しい方法を提案する。
提案手法は,非条件GANのジェネレータネットワークに供給される高次元ランダム入力を生成するために,エンコーダネットワークを混合するものである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 14:03:32 GMT)
Global2Local: Efficient Structure Search for Video Action Segmentation [65.0] グローバルからローカルへの検索方式により,より良い受容的場の組み合わせを見つけることを提案する。
提案手法は, 粗い組み合わせを見つけるためにグローバル検索と局所探索を併用し, 洗練された受容場の組み合わせパターンを得る。
我々のグローバル-ローカル検索は、既存のアクションセグメンテーション手法にプラグインすることで、最先端のパフォーマンスを実現することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 12:06:03 GMT)
Local Black-box Adversarial Attacks: A Query Efficient Approach [65.0] アドリアックは、セキュリティに敏感なシナリオにおけるディープニューラルネットワークの適用を脅かしている。
ブラックボックス攻撃における限られたクエリ内でのみクリーンな例の識別領域を摂動させる新しいフレームワークを提案する。
攻撃成功率の高いブラックボックス摂動時のクエリ効率を大幅に改善できることを示すため,広範な実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 15:32:16 GMT)
Retrieving and Reading: A Comprehensive Survey on Open-domain Question
Answering [62.9] OpenQAの最近の研究動向を概観し、特にニューラルMSC技術を導入したシステムに注目した。
Retriever-Reader' と呼ばれる最新の OpenQA アーキテクチャを導入し、このアーキテクチャに従うさまざまなシステムを分析します。
次に、OpenQAシステムの開発における主要な課題について議論し、一般的に使用されるベンチマークの分析を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 04:47:46 GMT)
Bridging the Gap Between the Transient and the Steady State of a
Nonequilibrium Quantum System [58.7] 非平衡の多体量子系は、多体物理学のフロンティアの1つである。
直流電場における強相関電子に関する最近の研究は、系が連続した準熱状態を経て進化することを示した。
我々は、短時間の過渡計算を用いて遅延量を求める補間スキームを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 06:23:01 GMT)
CRSLab: An Open-Source Toolkit for Building Conversational Recommender
System [57.2] 会話推薦システム(CRS)は、研究コミュニティで多くの注目を集めています。
crsに関する既存の研究はシナリオ、目標、技術によって異なり、統一された実装や比較が欠けている。
オープンソースCRSツールキットCRSLabを提案し、CRSを開発するために高度に分離されたモジュールを備えた統合フレームワークを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 13:10:31 GMT)
Weakly-Supervised Saliency Detection via Salient Object Subitizing [57.2] 我々は,クラス非依存であるため,弱い監督としてサリエンシー・サブイタライジングを導入する。
これにより、監視はサリエンシー検出の特性と整合することができます。
5つのベンチマークデータセットに対して広範な実験を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 12:51:45 GMT)
How to Train Your Agent to Read and Write [52.2] 研究論文の読み書きは、資格のある研究者が習得すべき最も特権のある能力の1つである。
読者が論文を読み、要約できるようにインテリジェントなエージェントを訓練し、おそらく新しい論文を書くための潜在的な知識の手がかりを発見し、活用できれば、それは魅力的です。
本研究では,入力段落から知識グラフ(KG)を抽出して潜在的な知識を発見できるtextitReader,新規段落を生成するgraph-to-text TextitWriter,およびtextitから構成されるDeep ReAder-Writer(DRAW)ネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 12:22:04 GMT)
A Pluggable Learned Index Method via Sampling and Gap Insertion [48.9] データベースインデックスは、データ検索を促進し、現実世界のシステムにおける幅広いアプリケーションに役立つ。
近年,隠れて有用なデータ分布を学習するために,learning indexという新しいインデックスが提案されている。
学習指標の学習効率と学習効率を高めるための2つの一般的なテクニックとプラグイン可能なテクニックを研究します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 07:17:23 GMT)
The Value-Improvement Path: Towards Better Representations for
Reinforcement Learning [46.7] 我々は、RLエージェントが直面する値予測問題は、独立して対処すべきではなく、単一の、全体論的、予測問題として扱うべきだと論じる。
RLアルゴリズムは、少なくとも概ね最適なポリシーに向けて改善される一連のポリシーを生成する。
我々は、過去の価値改善パスにまたがる表現が、将来の政策改善に正確な価値評価をもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 12:32:29 GMT)
Schemes of Propagation Models and Source Estimators for Rumor Source
Detection in Online Social Networks: A Short Survey of a Decade of Research [46.4] 拡散モデルは、ネットワークにおけるソース検出にとって非常に重要かつ挑戦可能な要素であると考えられる。
本稿では, 個別カスケード型, 流行型, 学習型の3つの代表的なスキームを概説し, うわさ伝播のパターンをモデル化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 03:34:17 GMT)
True-data Testbed for 5G/B5G Intelligent Network [46.1] 私たちは5G/B5Gインテリジェントネットワーク(TTIN)のための世界初の真のデータテストベッドを構築します
TTINは5G/B5Gオンサイト実験ネットワーク、データ取得とデータウェアハウス、AIエンジンとネットワーク最適化で構成されている。
本稿では,TTINのシステムアーキテクチャとモジュール設計について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 08:51:23 GMT)
Transformer-based Conditional Variational Autoencoder for Controllable
Story Generation [39.6] ニューラルストーリー生成のための大規模潜時変数モデル (LVM) を, 生成効率と制御性という2つのスレッドで検討した。
我々は、トランスフォーマーの時代において、本質的に表現学習の力である潜在変数モデリングを復活させることを提唱する。
具体的には,遅延表現ベクトルをTransformerベースの事前学習アーキテクチャと統合し,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)を構築する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 08:31:11 GMT)
Outline to Story: Fine-grained Controllable Story Generation from
Cascaded Events [39.6] 長文のきめ細かい制御が可能な生成のためのテストベッドとして,"Outline to Story" (O2S) という新しいタスクを提案する。
次に、最新のキーワード抽出技術で構築された将来のベンチマーク用のデータセットを作成します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 08:16:21 GMT)
SpotPatch: Parameter-Efficient Transfer Learning for Mobile Object
Detection [39.3] ディープラーニングベースのオブジェクト検出器は、さまざまなタスクを解決するために一般的にモバイルデバイスにデプロイされる。
最大精度では、各検出器は通常1つのタスクを解くために訓練され、完全に独立したパラメータセットが付属する。
タスク固有の検出器をトレーニングし、共有された重みのセットとして表現し、タスクごとに追加の重みのセットを非常に小さくすることができるか? 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 22:24:06 GMT)
Adversarial Robustness of Supervised Sparse Coding [34.9] 表現を学習すると同時に、正確な一般化境界と堅牢性証明を与えるモデルを考える。
線形エンコーダと組み合わされたスパーシティプロモーティングエンコーダを組み合わせた仮説クラスに着目した。
エンドツーエンドの分類のための堅牢性証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 15:10:47 GMT)
Does Non-COVID19 Lung Lesion Help? Investigating Transferability in
COVID-19 CT Image Segmentation [34.6] コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、世界中に広がる非常に伝染性のウイルスである。
深層学習は、CT画像からのCOVID-19の検出とセグメンテーションを支援する効果的な手法として採用されている。
新型コロナウイルスの感染領域の分断に様々な非19の肺病変が寄与するかどうかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 05:03:12 GMT)
Beyond Low-frequency Information in Graph Convolutional Networks [34.2] 自己制御機構を備えた新しい周波数適応グラフ畳み込みネットワーク(fagcn)を提案する。
より深く理解するために、学習ノード表現における低周波信号と高周波信号の役割を理論的に分析する。
FAGCNは、過スムージング問題を緩和するだけでなく、最先端の利点もあります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 06:26:36 GMT)
Tensorizing Subgraph Search in the Supernet [34.2] 特殊な種類のグラフ、すなわちスーパーネットは、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)におけるその力を示した。
テンソル定式化によるサブグラフ探索問題の一元化と,テンソルネットワークによるスーパーネット内部のトポロジーのエンコードを提案する。
また,探索問題を解くための決定論的目的と決定論的目的の両方を認める効率的なアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 16:38:00 GMT)
Protecting Big Data Privacy Using Randomized Tensor Network
Decomposition and Dispersed Tensor Computation [31.2] ビッグデータをランダム化テンソルネットワーク表現に分解し、1Dから3Dデータテンソルのプライバシー漏洩を解析するランダム化アルゴリズムを提案する。
実験により,提案手法はビッグデータの匿名化に役立ち,ビッグデータのストレージや計算に効率的であることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 22:14:52 GMT)
Passenger Mobility Prediction via Representation Learning for Dynamic
Directed and Weighted Graph [31.1] 本稿では,gallat (graph prediction with all attention) という新たなグラフアテンションネットワークを提案する。
Gallatでは、DDWグラフの3つの本質的な特性を包括的に組み込むことにより、3つの注意層を構築し、すべての履歴時間スロットにわたって異なる地域間の依存関係を完全にキャプチャします。
提案モデルを実世界のデータセット上で評価し,gallatが最先端のアプローチを上回ることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 03:32:01 GMT)
Policy-Aware Model Learning for Policy Gradient Methods [29.1] 本稿では,モデルベース強化学習(MBRL)におけるモデル学習の問題について考察する。
モデル学習モジュールは、プランナーがモデルを使う方法を取り入れるべきである。
このアプローチをPAML(Policy-Aware Model Learning)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 03:20:54 GMT)
Conditional Local Filters with Explainers for Spatio-Temporal
Forecasting [27.6] 空間依存を捉えるために,新しいグラフに基づく有向畳み込みを提案する。
このフィルタは、時間ダイナミクスをモデル化するRecurrent Neural Network (RNN)アーキテクチャに埋め込まれている。
本手法は,道路網交通流,地表面温度と風速,病原体拡散データを含む実世界のデータセット上で評価される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 14:22:11 GMT)
Are Eliminated Spans Useless for Coreference Resolution? Not at all [26.9] 本稿では,表現強化のためのポインタネットワークを用いて,参照と高度に関連付けられたスパンをうまく活用する参照表現精錬戦略を提案する。
文書レベルのCoNLL-2012 Shared Task Englishデータセットの実験結果によると、スパンの除去は確かに非常に効果的である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 02:02:49 GMT)
Ensembled ResUnet for Anatomical Brain Barriers Segmentation [25.3] 深いエンコーダと浅いデコーダで残留ブロックベースのU字型ネットワークを構築します。
また、異なるフォアグラウンドとバックグラウンドクラス間のクラス不均衡の問題に対処するために、Tversky損失を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 08:37:53 GMT)
Image Captioning with Context-Aware Auxiliary Guidance [24.9] キャプションモデルをガイドしてグローバルなコンテキストを知覚できるコンテキストアウェア補助ガイダンス(CAAG)メカニズムを提案する。
CAAGは、現在の世代を再現するために、グローバルな予測の有用な情報に選択的に集中する意味的注意を行います。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 01:52:43 GMT)
Variational Inference for Learning Representations of Natural Language
Edits [24.8] 本稿では,ベクトル表現の連続潜在空間を学習するために,変分推論を用いた新しい手法を提案する。
また、自然言語処理の文脈において、編集表現の質を測定するために特別に設計された下流タスクPEERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 02:26:31 GMT)
Robust Machine Learning Systems: Challenges, Current Trends,
Perspectives, and the Road Ahead [24.6] 機械学習(ML)技術は、スマートサイバーフィジカルシステム(CPS)とIoT(Internet-of-Things)によって急速に採用されています。
ハードウェアとソフトウェアの両方のレベルで、さまざまなセキュリティと信頼性の脅威に脆弱であり、その正確性を損ないます。
本稿では、現代のMLシステムの顕著な脆弱性を要約し、これらの脆弱性に対する防御と緩和技術の成功を強調する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 20:06:56 GMT)
Device Sampling for Heterogeneous Federated Learning: Theory,
Algorithms, and Implementation [24.1] グラフシーケンシャル畳み込みネットワーク(GCN)に基づくサンプリング手法を開発した。
提案手法は,全機器の5%以下をサンプリングしながら,訓練されたモデル精度と必要なリソース利用の両面で,fedl(federated learning)を実質的に上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 05:59:50 GMT)
Be Greedy in Multi-Armed Bandits [22.3] グレディアルゴリズムは、各ラウンドで局所最適選択を行う、シーケンシャルな決定問題の最も単純なものである。
We provide a generic worst-case bound on the regret of the Greedy algorithm。
連続・無限・多武装バンディット問題において,ほぼ最適の最悪の後悔境界を検証できることを証明した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 16:47:02 GMT)
Deep Feature Space Trojan Attack of Neural Networks by Controlled
Detoxification [21.6] トロイの木馬攻撃(Trojan attack)は、ディープニューラルネットワークに対する敵攻撃の一種である。
5つの特徴を持つ新しい深部特徴空間トロイの木馬攻撃を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 04:10:38 GMT)
A New Window Loss Function for Bone Fracture Detection and Localization
in X-ray Images with Point-based Annotation [21.0] 本論文では, X線画像の骨破壊検出法について, 作業効率が高く柔軟なアノテーション法を提案する。
本手法では, 簡便で直感的, 有益なポイントベースのアノテーションプロトコルを用いて, ローカライズ情報をマークする。
骨盤X線像4410例に対して,本法を広範囲に評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 15:55:50 GMT)
Edgeworth expansions for network moments [20.1] We present the first higher-order accurate approximation to the sample CDF of a studentized network moment by Edgeworth expansion。
スパースネットワークの場合、単純な正規近似は、ネットワークがスペーサーになるにつれて、徐々に劣化するベリー・エッシー境界を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 05:08:25 GMT)
High-resolution land cover change from low-resolution labels: Simple
baselines for the 2021 IEEE GRSS Data Fusion Contest [19.7] 2021年IEEE GRSSデータフュージョンコンテストにおいて,土地被覆変化検出のための簡単なアルゴリズムを提案する。
コンテストのタスクは、マルチ解像度画像とラベルデータに基づいて、米国メリーランド州の研究エリアの高解像度(1m /ピクセル)の土地カバー変更マップを作成することです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 18:33:47 GMT)
Efficiency of Using Utility for Usernames Verification in Online
Community Management [18.1] 本研究は,オンラインコミュニティのユーザ名の信頼性を確認する方法と方法に関するものである。
オンラインコミュニティのユーザ名をチェックする自動化手段の情報モデルが設計されている。
データ検証システムの有効性の指標を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 19:42:59 GMT)
Shed Various Lights on a Low-Light Image: Multi-Level Enhancement Guided
by Arbitrary References [17.6] 本稿では,マルチレベル低光度画像強調のためのニューラルネットワークを提案する。
スタイル転送にインスパイアされたこの手法は,潜在空間内の2つの低結合機能コンポーネントにイメージを分解する。
このようにして、ネットワークは一連の画像対からシーン不変および明るさ固有情報を抽出することを学ぶ。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 07:38:51 GMT)
On the training dynamics of deep networks with $L_2$ regularization [16.9] ディープラーニングにおける$L$正規化の役割について検討する。
これらの経験的関係は、無限に広いネットワークの文脈で理論的に理解可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 17:15:12 GMT)
Twin-field quantum key distribution with discrete-phase-randomized
sources [16.9] コードモードとテストモードの両方で離散位相ランダム化されたソースを持つTF-QKD変異体を提案する。
シミュレーションの結果,少数の離散位相しか持たないため,離散位相ランダム化音源の性能は速度損失を克服できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 09:45:35 GMT)
Computing Research Challenges in Next Generation Wireless Networking [16.8] 技術は急速に進歩し続けており、次世代の6Gはすでに計画されている。
6Gはホログラフィックテレプレゼンス、テレヘルス、遠隔教育、ユビキタスロボティクス、自動運転車など、さまざまな強力な新しいアプリケーションを可能にする。
ハードウェアレベルで始まり、ソフトウェア"スタック"のトップまで拡張していくでしょう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 23:27:19 GMT)
Derivative-Free Policy Optimization for Risk-Sensitive and Robust
Control Design: Implicit Regularization and Sample Complexity [15.9] 直接政策検索は、現代の強化学習(RL)の作業馬の1つとして役立ちます。
線形リスク感知型ロバストコントローラにおける政策ロバスト性(PG)手法の収束理論について検討する。
私たちのアルゴリズムの特徴の1つは、学習フェーズ中に特定のレベルの複雑さ/リスク感受性コントローラが保持されるということです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 16:00:46 GMT)
Towards Non-I.I.D. and Invisible Data with FedNAS: Federated Deep
Learning via Neural Architecture Search [15.7] 本稿では,より高精度なアーキテクチャの探索を支援するために,フェデレートNAS(FedNAS)アルゴリズムを提案する。
非IIDデータセットに対する実験により、FedNASが検索したアーキテクチャは、手動で定義したアーキテクチャよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 02:18:08 GMT)
Robust Maximum Entropy Behavior Cloning [15.7] 模倣学習(il)アルゴリズムは、特定のタスクを学ぶために専門家のデモンストレーションを使用する。
既存のアプローチのほとんどは、すべての専門家によるデモンストレーションは信頼性と信頼性を前提としていますが、もし与えられたデータセットに敵対的なデモが存在するとしたらどうでしょう?
敵対するデモを自律的に検出し、データセットから除外するデモからポリシーを直接生成する、新しい一般的なフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 22:08:46 GMT)
SpAtten: Efficient Sparse Attention Architecture with Cascade Token and
Head Pruning [14.9] トークンスパース性,頭部スパース性,量子化の機会を活かし,注意の計算とメモリアクセスを削減した効率的なアルゴリズムアーキテクチャコデザインであるs spattenを提案する。
30のベンチマークでの実験では、SpAttenはDRAMアクセスを10.0xの精度で削減し、1.6x, 3.0x, 162x, 347xのスピードアップと1,4x, 3.2x, 1193x, 4059xの省エネを実現している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 03:49:57 GMT)
AutoLR: Layer-wise Pruning and Auto-tuning of Learning Rates in
Fine-tuning of Deep Networks [13.8] 既存の微調整手法では、すべてのレイヤで単一の学習率を使用する。
本稿では、微調整性能を改善し、ネットワークの複雑さを低減するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 01:41:13 GMT)
Loophole-free plug-and-play quantum key distribution [13.7] 本研究では,双方向プロトコルを用いたループホールフリープラグアンドプレイQKDスキームを提案する。
このスキームは50.4kmの商業用繊維でアクティブなフィードバックなしに実装された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 10:15:59 GMT)
Etat de l'art sur l'application des bandits multi-bras [9.6] マルチアームバンディットは、すでに学んだ知識を同時に学び、活用する利点を提供します。
この記事では、実際のシナリオにバンディットを適用する最近の結果のレビューを提供し、これらの各分野のための芸術の状況をまとめます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 18:12:28 GMT)
Where Do Deep Fakes Look? Synthetic Face Detection via Gaze Tracking [8.5] ディープフェイクと異なる目と視線の特徴をいくつか提案する。
次に、これらの機能をシグネチャにコンパイルし、リアルビデオとフェイクビデオの機能を分析および比較します。
第3に,この公式をディープニューラルネットワークによるディープフェイク検出問題に一般化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 18:54:46 GMT)
An extension of the angular synchronization problem to the heterogeneous
setting [8.4] 角度 $theta_l,1, dots,theta_l,n$ の $k$ 未知群が $l=1,dots,k$ に対して存在する設定への一般化を見つける。
この問題は、コンピュータビジョン、分散ネットワークの時間同期、設定関係からのランキングなど、さまざまなアプリケーションで発生します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 21:26:11 GMT)
HyperMorph: Amortized Hyperparameter Learning for Image Registration [8.1] HyperMorphは、変形可能な画像登録のための学習ベースの戦略です。
既存の検索戦略よりもはるかに高速に複数のハイパーパラメータを最適化できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 15:39:16 GMT)
Efficient computation of contrastive explanations [8.1] 対照的な説明と反実的な説明の関係について検討する。
本稿では,多くの標準機械学習モデルの正値(有理)を効率的に計算する2相アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 10:09:40 GMT)
Semantic Video Segmentation for Intracytoplasmic Sperm Injection
Procedures [7.8] 本研究では,細胞内精子注入法(ICSI)を解析するための深層学習モデルを提案する。
我々はディープニューラルネットワークをトレーニングし、0.962の平均IoUを達成するビデオのキーオブジェクトをセグメント化し、1つのGPU上で平均3.793ピクセルの画素誤差を14FPSで達成するニードル先端をローカライズする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 19:33:12 GMT)
Strategic Features for General Games [7.4] 本論文では,多数のボードゲームの自動自己再生学習と評価をデジタル形式で必要とする研究プロジェクトについて述べる。
任意のジオメトリでプレイする任意のゲームに対して,MCTSプレイアウトをバイアスするなど,関連する機能を決定するためのアプローチについて述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 09:30:07 GMT)
Minimizing L1 over L2 norms on the gradient [7.2] L1/L2 が L1 ノルムよりも優れていることを,L0 ノルムを近似してスパーシティを促進する場合に提案する。
いくつかの最近の研究では L1/L2 が L1 ノルムよりも優れていることが実証されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 07:19:27 GMT)
Provably Good Solutions to the Knapsack Problem via Neural Networks of
Bounded Size [7.1] 古典的なNP-hard Knapsack問題(NP-hard Knapsack problem)の例として,ニューラルネットワークの表現力について検討する。
最適クナプサック解を求めるには、最適クナプサック解の利益に依存する深さ4と幅のRNNが十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 10:26:12 GMT)
Covert Embodied Choice: Decision-Making and the Limits of Privacy Under
Biometric Surveillance [6.9] 我々は、視線、運動、その他の生理的信号を追跡するバーチャルリアリティータスクの結果を提示する。
参加者はさまざまな戦略を使っていますが、収集されたデータは選択肢(80%の精度)を非常に予測できるままです。
参加者のかなりの部分は難解化の努力にもかかわらず予測しやすくなり、おそらくアルゴリズム予測の力学に関する誤解の前兆を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 04:45:22 GMT)
On Baselines for Local Feature Attributions [6.7] ローカル機能帰属メソッドはブラックボックスモデルを説明するのに役立つ。
ほとんどの属性モデルは、入力特徴の重要性と基準値(しばしばベースラインと呼ばれる)を比較する。
最近の研究では、ベースラインが特徴属性の品質に大きな影響を与えることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 11:48:42 GMT)
Constraining Variational Inference with Geometric Jensen-Shannon
Divergence [6.5] 本稿では,スキュー幾何学的Jensen-Shannon divergence $left(textrmJStextrmG_alpharight)$をベースとした正規化機構を提案する。
制限されたケースによって動機づけられた$textrmJStextrmG_alpha$のバリエーションは、分布と発散の両方の空間における前方KLと後方KLの間に直感的な関係をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 12:33:49 GMT)
Fair Training of Decision Tree Classifiers [6.4] 決定木アンサンブルの個々の公平性を公式に検証する問題を研究する。
本手法では,公平性検証と公正性認識トレーニングはどちらも,分類モデルの安定性の概念に依存している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 12:04:22 GMT)
Transport information Bregman divergences [6.3] We study Bregman divergences in probability density space embedded with $L2$-Wasserstein metric。
我々は、Boltzmann--Shannonエントロピーを$L2$--Wasserstein空間でBregman発散によってKulback--Leibler(KL)発散を導出する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 18:52:45 GMT)
Factor Analysis, Probabilistic Principal Component Analysis, Variational
Inference, and Variational Autoencoder: Tutorial and Survey [6.0] 因子分析、確率的主成分分析(PCA)、変分推論、変分オートエンコーダ(VAE)に関するチュートリアルおよび調査論文。
彼らは、すべてのデータポイントが低次元の潜伏因子から生成されるか、または引き起こされると仮定する。
推論と生成動作のために、これらのモデルは、データ空間における新しいデータポイントの生成にも使用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 01:29:09 GMT)
Deploying Crowdsourcing for Workflow Driven Business Process [5.5] 本稿では,クラウドソーシングプラットフォームとワークフローをサポートするシステムを統合する方法について論じる。
この作業は、選択したプロセスタスクを無制限の人的リソースで実行できるようにすることで、典型的なビジネスシステムの機能的機能を拡張する試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 18:57:21 GMT)
WearMask: Fast In-browser Face Mask Detection with Serverless Edge
Computing for COVID-19 [5.1] 新型コロナウイルス(COVID-19)感染は、呼吸、しゃべり、かゆみ、くしゃみ時に発生する呼吸滴によって主に伝染する。
マスクを着用することは、呼吸器感染症の80%を遮断する最重要かつ効果的で便利な方法である。
現在の商用フェイスマスク検出システムは、通常、特定のソフトウェアまたはハードウェアにバンドルされ、公共のアクセシビリティを妨げます。
We propose a in-browser server edge-computing based face mask detection solution, called Web-based efficient AI recognition of masks (WearMask)。
WearMaskは、Webブラウザを使用してインターネット接続を持つ一般的なデバイス(携帯電話、タブレット、コンピュータなど)にインストールすることなくデプロイできます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 05:50:48 GMT)
Generating Giant Vortex in a Fermi Superfluid via
Spin-Orbital-Angular-Momentum Coupling [5.0] スピン軌道-角運動量(SOAM)カップリングは、ボース-アインシュタイン凝縮体の最近の実験で実現されている。
ユニークなメカニズムは、フェルミ面の変形の下でスピン軌道・フェルル状態のものと類似していると見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 06:38:18 GMT)
Fusion of Federated Learning and Industrial Internet of Things: A Survey [4.8] 産業モノのインターネット(IIoT)は産業4.0の概念のための新しいパラダイムを構築し、新しい産業時代のための洞察を与えます。
スマートマシンとスマートファクトリは、インテリジェンス獲得に機械学習/ディープラーニングベースのモデルを使用する。
この問題を解決するために、フェデレーションラーニング(FL)技術がIIoTに実装され、研究者は安全、正確、堅牢、および偏見のないモデルを提供しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 06:28:32 GMT)
Bayes-Adaptive Deep Model-Based Policy Optimisation [4.7] 本稿では,モデル不確実性を捕捉し,サンプル効率のよいポリシ最適化を実現する,ベイズ型(深度)モデルベース強化学習法(RoMBRL)を提案する。
ベイズ適応マルコフ決定過程(BAMDP)としてモデルに基づく政策最適化問題を定式化することを提案する。
また,RoMBRLは,サンプルの複雑度やタスク性能の観点から,多くの困難な制御ベンチマークタスクにおいて,既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 21:03:42 GMT)
Amplification of rotation velocity using weak measurements in Sagnac's
interferometer [4.5] 弱値増幅の概念に基づいて,サニャック干渉計による回転速度の増幅について検討した。
我々は,光路面積を拡大し,干渉計のサイズを小さくし,機器サイズの限界を克服する新しい光学設計を提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 10:02:54 GMT)
A Research Ecosystem for Secure Computing [4.2] コンピュータ、システム、アプリケーションのセキュリティは、コンピュータ科学における何十年にもわたって活発な研究領域であった。
課題は、情報エコシステムのセキュリティと信頼から、敵の人工知能や機械学習までさまざまだ。
新しいインセンティブと教育がこの変化の核心にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 22:42:28 GMT)
Echelon: Two-Tier Malware Detection for Raw Executables to Reduce False
Alarms [3.9] 既存のマルウェア検出アプローチは、偽陽性率(fpr)と真陽性率(tpr)との単純なトレードオフに苦しむ
我々は,手作りの機能を必要としない生のバイトデータから,Echelonと呼ばれる2層学習を提案する。
第1層と第2層に「最先端のマルウェア検出モデルMalconv」を適用してEchelonの評価実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 14:54:20 GMT)
WNTRAC: AI Assisted Tracking of Non-pharmaceutical Interventions
Implemented Worldwide for COVID-19 [3.3] コロナウイルス感染症2019(COVID-19)の世界的パンデミックは、世界中のほぼすべての人の社会に変化をもたらした。
世界中の政府は、ウイルスの拡散を遅らせるため、非医薬品介入(NPI)を実施している。
新型コロナウイルス(COVID-19, WNTRAC)は, パンデミックの開始以来, 全世界で6,000 NPI以上の包括的データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 19:12:48 GMT)
Using BART for Multiobjective Optimization of Noisy Multiple Objectives [2.6] この記事では、一般的な代替品よりも制約が小さい非パラメトリックモデルを提案する。
BART法の性能を解析的テスト関数を用いたGP法と比較した。
BARTをベースとした手法は,産業4.0のエンジニアリング問題に応用される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 18:58:37 GMT)
Towards Network Traffic Monitoring Using Deep Transfer Learning [2.2] 現代のネットワークインフラストラクチャは、ネットワーク侵入検出手法を効率の悪いものにし、巨大なネットワークトラフィックの流入を分類する。
本稿では,様々な深層学習手法を用いて,ネットワーク侵入検知システム(NIDS)の構築に向けた最新のアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 00:32:05 GMT)
A Hybrid Learner for Simultaneous Localization and Mapping [2.1] 同時ローカライゼーション・マッピング(slam)は、移動プラットフォームの動的運動経路を予測するために用いられる。
本研究は,機能融合を超えたハイブリッド学習モデルを提案する。
それは異なった深いネットワークの上の層の突然変異によってSLAMのフロントエンドの特徴の抽出器の重量の増強を遂行します。
独立に訓練されたモデルからの軌道予測は、位置の詳細を洗練するために集約される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 18:41:09 GMT)
Identifying centres of interest in paintings using alignment and edge
detection: Case studies on works by Luc Tuymans [1.9] 興味の中心を確立するために,アーティストがオリジナル画像に適用する変換のいくつかをアルゴリズム的に分解する最初の予備ステップを設定した。
本研究は,まず,絵画をベースとしたオリジナル画像から最小部分を切り離し,絵をこのソースと整列させ,興味の中心を特定するための微小な差分を調査し,その役割を理解しようとする比較手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 10:04:19 GMT)
Advancing Computing's Foundation of US Industry & Society [1.4] ITの影響下にあるのは、コンピュータハードウェアの劇的な改善であり、新しい機能をアンロックするパフォーマンスを提供する。
100倍のハードウェアを使わずに次のAIを飛躍させるだろうか?
この白書はムーアの法則を超えた新しいコンピューティングアプローチを開発するための多角的努力を主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 23:40:45 GMT)
High-bandwidth nonlinear control for soft actuators with recursive
network models [1.4] 本稿では,Newton-Raphson を用いたソフトアクチュエータの高帯域幅,軽量,非線形出力追跡手法を提案する。
この手法により、従来のRNNモデルと比較してモデルサイズを縮小し、制御ループ周波数を増大させることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 18:12:41 GMT)
Training Data Augmentation for Deep Learning Radio Frequency Systems [1.1] この研究は、トレーニング中に使用されるデータに焦点を当てている。
一般に、検査されたデータ型はそれぞれ、最終アプリケーションに有用なコントリビューションを持っている。
キャプチャーデータの利点にもかかわらず、ライブコレクションから生じる困難さとコストは、ピークパフォーマンスを達成するのに必要なデータ量を非現実的にすることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 15:50:24 GMT)
An End-to-End Learning Approach for Trajectory Prediction in Pedestrian
Zones [0.9] マルチファクタ入力からソーシャルインタラクションを学習するためのアテンションメカニズムに基づく,予測精度向上のためのエンドツーエンド学習フレームワークを提案する。
本稿では,異種歩行者帯における軌道予測の問題について検討し,社会動態の表現が大きな課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 22:43:17 GMT)
A Novel Bio-Inspired Hybrid Multi-Filter Wrapper Gene Selection Method
with Ensemble Classifier for Microarray Data [0.9] 遺伝子選択問題を解き、エンサンブルアルゴリズムを構築するために、新しいハイブリッドソリューションが提示される。
ACMOFOAはデータセットの寸法を小さくし、KELMを最適化し、分類の精度を高めることを目的としたラッパー法として提示される。
提案アルゴリズムの性能は,9つのマイクロアレイデータセット上で評価された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 07:57:35 GMT)
Single-shot fringe projection profilometry based on Deep Learning and
Computer Graphics [0.8] 仮想フリンジプロフィロメトリシステムを構築するために,コンピュータグラフィックスを導入する。
また、1つの縁画像から深度画像を正確に推定することを目的として、新たな損失関数を設計する。
U-Net と pix2pix の2つの代表ネットワークを複数の側面で比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 07:42:37 GMT)
Recovery of underdrawings and ghost-paintings via style transfer by deep
convolutional neural networks: A digital tool for art scholars [0.8] 本稿では,美術油絵における下絵の可視化とゴーストペイントの改善問題に対する畳み込みニューラルネットワーク方式の応用について述べる。
Pablo PicassoとLeonardoの作品に適用される私たちの概念実証システムは、ゴーストペイントの自然なセグメンテーションを尊重する色とデザインを明らかにします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 18:24:11 GMT)
Learning to solve the single machine scheduling problem with release
times and sum of completion times [0.8] 我々は,機械学習の分野とスケジューリング理論の手法を組み込んだ新しいアルゴリズムによる,ハードシングルマシンスケジューリング問題の解に着目する。
これらは、ハード問題のインスタンスを最適性に解決された単純なインスタンスに変換します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 16:40:18 GMT)
Donut visualizations for network-level and regional-level overview of
Spatial Social Networks [0.6] 本研究では、空間情報と社会情報を利用して、接続の向きや規模に関する情報を提供するSSNの新しい可視化手法を提案する。
ドーナツ視覚化はネットワーク全体を要約したり、ネットワークの一部で使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 12:50:28 GMT)
Applying Convolutional Neural Networks to Data on Unstructured Meshes
with Space-Filling Curves [0.5] 本稿では,非構造有限要素メッシュや制御ボリュームグリッドのデータに直接適用可能な,最初の古典的畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
CNNは画像分類や画像圧縮の分野で大きな影響を与えている。
非構造メッシュは偏微分方程式の解法としてよく用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 18:14:49 GMT)
Zombie Account Detection Based on Community Detection and Uneven
Assignation PageRank [0.4] ソーシャルメディアでは、多くの潜在的なゾンビアカウントがあり、これは世論に悪影響を及ぼす可能性があります。
伝統的に、PageRankアルゴリズムはゾンビアカウントの検出に使われている。
将来的には、半教師付き学習による分類アルゴリズムを使用してゾンビアカウントを検出することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 12:33:28 GMT)
Wasserstein barycenters are NP-hard to compute [0.0] Wasserstein barycenters(a.k.a.)の計算の問題
Optimal Transport Barycenters)は、データサイエンスの多くの応用により、近年注目を集めています。
この指数依存性が依存に対して即興であるかどうかは明らかな疑問である。
本稿では,計算における「次元の帰結」を明らかにする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 17:16:45 GMT)
Upper security bounds for coherent-one-way quantum key distribution [0.0] Coherent-one-way (COW) QKDはこの制限を克服するための有望なソリューションとして紹介されている。
実験的な単純さのおかげで、COWプロトコルはすでに商用アプリケーションで使われている。
秘密鍵レートに基づく単純な上層セキュリティバウンダリを導出し、システムの透過率とほぼ4分の1のスケールを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 16:37:56 GMT)
Turning Software Engineers into AI Engineers [0.0] 本稿では,我々の教育プログラム,使用するオープンソースツール,それに基づく文献について述べる。
3年間の経験を積み、実際に教育機関とソフトウェアエンジニアの両方で学んだ教訓を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 09:52:57 GMT)
TSV-integrated Surface Electrode Ion Trap for Scalable Quantum
Information Processing [0.0] 最初のCu充填シリコン(TSV)集積イオントラップを報告した。
TSVは電極の直下にイオントラップとガラスインターポーザとの間の垂直な接続として配置される。
この研究は、TSV統合イオントラップの開発の先駆者であり、スケーラブルな量子コンピューティングのためのツールボックスを充実させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 10:28:59 GMT)
Symmetry-Protected Scattering in Non-Hermitian Linear Systems [0.0] 非エルミート線型系における対称性保護散乱は、ランダム行列を分類する離散対称性を用いて研究される。
粒子-ホール対称性、キラル対称性、および超格子対称性を含む奇数のパリティ対称性は散乱が対称であることを保証することができない。
我々の発見は、凝縮物質物理学から量子物理学や光学まで、対称性と散乱に関する基本的な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 10:30:00 GMT)
Stochastic Optimization for Vaccine and Testing Kit Allocation for the
COVID-19 Pandemic [0.0] SARS-CoV-2ウイルスは、世界的な健康危機に対処するために資源を分配する際の意思決定戦略に多くの欠陥を露呈している。
本稿では,各種資源の配分戦略を改善するために,強化学習と最適化を活用する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 19:08:32 GMT)
Spectral statistics in constrained many-body quantum chaotic systems [0.0] 本研究では,空間的に拡張された多体量子系のスペクトル統計を,現地のアベリア対称性や局所的制約を用いて研究する。
特に、$mth$ multipole モーメントを保存する長さ $L$ のシステムでは、$t_mathrmTh$ は $L2(m+1)$ として半微分的にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 23:45:25 GMT)
Simulating quantum vibronic dynamics at finite temperatures with many
body wave functions at 0K [0.0] 本稿では, 有限温度における散逸性環境効果を, ゼロ温度波動関数シミュレーションから効率的に抽出することのできる最近の理論的結果を利用する数値シミュレーションを提案する。
この理論のエレガンスの背後にある実践的な問題、例えば計算時間を超える高温に出現する急激な増大する数値的な要求について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 17:15:16 GMT)
Searching for evidence of algorithmic randomness and incomputability in
the output of quantum random number generators [0.0] 理想的量子乱数生成器(QRNG)はアルゴリズム的にランダムで計算不能なシーケンスを生成することができる。
2種類のQRNGから出力されたアルゴリズム的ランダム性と計算不能性の検索結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 21:17:34 GMT)
Reconstructing Patchy Reionization with Deep Learning [0.0] 本論文では,2つの二次的CMB異方性源の同時再構成が可能な畳み込みニューラルネットワークであるResUNet-CMBについて述べる。
ResUNet-CMBネットワークは低騒音域で2次推定器を著しく上回ることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 19:58:28 GMT)
Potentials versus Geometry [0.0] 我々は、ポテンシャルを受ける粒子に対する非相対論的量子力学と、バックグラウンドの幾何学上で自由に動く粒子との等価性について論じる。
特に、選択された測地が特異ポテンシャルの正則化にどのように使用できるかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 17:31:48 GMT)
Post Quantum Cryptography: Readiness Challenges and the Approaching
Storm [0.0] 量子コンピューティング信号の最近の進歩は、我々の次の暗号アルゴリズム移行の焦点にある。
この移行はIT業界における大きな混乱を表している。
今準備することで、より整然として、低コストで、最小限の破壊的な変更を確実にできます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 22:55:15 GMT)
Parity-time symmetry and coherent perfect absorption in a cooperative
atom response [0.0] 我々は、強い協調多体相互作用を媒介する光で配列内の原子の1つの層によって形成される量子フォトニック表面を解析する。
我々は、非局在化された集合励起固有モデムが有効$mathcalPT$対称性と非指数崩壊を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 16:36:49 GMT)
Nonlocality, entropy creation, and entanglement in quantum many-body
systems [0.0] 本研究では,非相対論的量子多体理論における単一粒子グリーン関数の再解釈と再構成を提案する。
各量子化溶液の多重度は、粒子の測定によって生成されるアンサンブル平均スペクトルとエントロピーと直接関係していると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 14:08:30 GMT)
Multilingual, Temporal and Sentimental Distant-Reading of City Events [0.0] この分析は、祭りの期間中に収集されたベルリンのツイートに遠くから読むことを目的としている。
我々は多言語埋め込みによる深層感情ネットワークを訓練した。
トレーニングされたアルゴリズムは0.78のテストスコアを持ち、フェスティバル中にBerlinaleハッシュタグでツイートに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 10:57:11 GMT)
Momentum-Space Unitary Coupled Cluster and Translational Quantum
Subspace Expansion for Periodic Systems on Quantum Computers [0.0] 固体結晶材料を模擬するための変分量子固有解法 (VQE) の応用を実証する。
複素クラスター演算子を量子回路アンサッツにマッピングし、励起演算子とハミルトン項の減数を利用する。
また、周期系への点群対称性に基づくキュービットテーパリング法の拡張を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 17:54:44 GMT)
Lifshitz point at commensurate melting of 1D Rydberg atoms [0.0] 2次元古典系や1次元量子系では、周期p相と4より大きいp相の複合融解が中間浮遊相を通して起こることが知られている。
このシナリオはRydberg 鎖の周期-3 相の数値的有効モデルで実現され,ハードコアボソンが生成され,3 つに消滅することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 14:20:30 GMT)
Learning to Optimize Under Constraints with Unsupervised Deep Neural
Networks [0.0] 機械学習(ML)手法を提案し,汎用的制約付き連続最適化問題の解法を学習する。
本稿では,制約付き最適化問題をリアルタイムに解くための教師なしディープラーニング(DL)ソリューションを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 02:58:37 GMT)
Learn by Guessing: Multi-Step Pseudo-Label Refinement for Person
Re-Identification [0.0] 有望なアプローチは、パイプラインの一部として教師なし学習を使用することに依存する。
本稿では,最善のクラスタを選択できるマルチステップ擬似ラベルリファインメント手法を提案する。
我々は、Market1501-DukeMTMCデータセットでUDA Re-IDの最先端を3.4%上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 20:00:33 GMT)
Hybrid FEM-NN models: Combining artificial neural networks with the
finite element method [0.0] 本稿では, ニューラルネットワークと物理原理制約を組み合わせた偏微分方程式(PDE)の手法を提案する。
このアプローチでは、PDEを損失関数の一部とする最適化の強い制約として尊重しながら、ニューラルネットワークをトレーニングすることができる。
本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた複雑な心筋モデル問題の解法を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 13:36:06 GMT)
How Does a Student-Centered Course on Communication and Professional
Skills Impact Students in the Long Run? [0.0] 本稿では,学生中心コースが学生の思考,態度,行動に与える影響について長期にわたる研究を行った。
このコースは、コンピュータサイエンスの修士課程の一環としてヨーロッパの大学で提供されている。
以上の結果から,本コースは大多数の回答者に有意な学習をもたらしたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 10:51:40 GMT)
Generation and Robustness of Quantum Entanglement in Spin Graphs [0.0] 絡み合いは量子情報処理にとって重要な資源である。
グラフ構造を用いて高忠実な絡み合った状態を生成する方法を示す。
また,製造誤差が絡み合い発生プロトコルに与える影響についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 12:14:30 GMT)
Generalized Latency Performance Estimation for Once-For-All Neural
Architecture Search [0.0] 特定のハードウェアとNAS検索空間で訓練されたベースモデルを用いた微調整を含む2つの汎用性戦略を紹介します。
ProxylessNASに比べて50%以上低いRMSE損失を達成できる待ち時間予測モデル群を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 00:48:09 GMT)
Frequency Principle in Deep Learning Beyond Gradient-descent-based
Training [0.0] 最近、周波数パースペクティブは深層学習の理解を前進させる。
ディープニューラルネットワーク(DNN)が低周波数から高周波数のターゲット関数、すなわち周波数原理(F-Principle)に適合することが広く確認されている。
グラデーション・ディセント・トレーニングにおけるf原理の検討
グラデーションベースのトレーニングがF原則に必要な条件であるかどうかは不明である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 03:11:03 GMT)
Fast Ensemble Learning Using Adversarially-Generated Restricted
Boltzmann Machines [0.0] Restricted Boltzmann Machine (RBM)は近年注目され、データ確率分布をモデル化するエネルギーベースの構造に依存している。
本稿では,事前学習した重み行列がGAN入力として機能するAdversarial Learningを用いて,RBMを人工的に生成することを提案する。
画像再構成および画像分類タスクにおける提案手法の有効性を実験的に検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 16:00:47 GMT)
Entanglement-Preserving Limit Cycles from Sequential Quantum
Measurements and Feedback [0.0] 絡み合いの生成と保存は、量子情報処理における重要なタスクである。
本研究では,絡み合った2量子状態の収量および寿命を増加させるためのフィードバック手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 16:46:46 GMT)
Ensemble methods for neural network-based weather forecasts [0.0] 我々は,決定論的ニューラルネットワーク天気予報システムをアンサンブル予測システムに変換することを目指している。
ランダムな初期摂動、ニューラルネットワークの再学習、ネットワークにおけるランダムなドロップアウトの使用、特異ベクトル分解による初期摂動の生成の4つの方法をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 13:19:14 GMT)
Distribution and generation of quantum coherence for Gaussian states in
de Sitter space [0.0] ド・ジッター空間における2モードおよび多モードガウス状態の量子コヒーレンス分布と生成について検討する。
量子コヒーレンス (quantum coherence) は、ド・ジッター空間の曲率効果の下で異なる開チャートのモードの間で再分配される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 08:45:14 GMT)
Discrete spacetime symmetries and particle mixing in non-Hermitian
scalar quantum field theories [0.0] PT対称性を持つ自由非エルミート量子場理論における第二量子化、離散対称性変換、内積について論じる。
反エルミート質量混合を伴う2つの複素スカラー場の試作モデルに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 18:08:47 GMT)
Deep learning and high harmonic generation [0.0] 我々は,高調波発生(hhg)シナリオに適用する場合に,様々な深層ニューラルネットワーク(nns)の有用性を検討する。
まず,二原子系および三原子系の低次元モデルから時間依存双極子およびhhg放出スペクトルを予測するためにnnsを訓練する。
次に,ネットワークに適用可能性の範囲を広げるために,転送学習をネットワークに適用できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 17:54:36 GMT)
Deep Networks with Fast Retraining [0.0] 本稿では,深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)学習のための新しいMP逆ベース高速リトレーニング戦略を提案する。
各トレーニングでは、後進パスでトレーニングされた畳み込み層の数を制御するランダムな学習戦略が最初に利用される。
そこで,MP 逆ベースバッチ・バイ・バッチ・ラーニング・ストラテジーを開発し,産業規模の計算資源を使わずにネットワークを実装できるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 23:37:54 GMT)
Control of Stochastic Quantum Dynamics with Differentiable Programming [0.0] 微分可能プログラミングに基づく制御スキームの自動設計のためのフレームワークを提案する。
このアプローチを、ホモジエン検出を受けるクビットの状態準備と安定化に適用する。
その結果、信号と雑音の比が低いにもかかわらず、平均忠実度が約85%の目標状態へのキュービットの準備と安定化をコントローラに教えることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 19:00:03 GMT)
Comparing different subgradient methods for solving convex optimization
problems with functional constraints [0.0] 複雑性を伴う標準凸最適化問題に対する双対部分勾配法と主双対部分勾配法を提案する。
本手法の効率は,他の手法との比較において数値的に説明される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 16:09:55 GMT)
Comment on: "Quantum aspects of the Lorentz symmetry violation on an
electron in a nonuniform electric field'' Eur. Phys. J. Plus (2020) 135:623 [0.0] 固定空間型ベクトル場によって決定されるローレンツ対称性違反の背景を考慮し、空間時間における特権方向の仮説に関する最近の結果を分析する。
著者らによって導かれた結論は、拡張係数のツリー終端反復関係を用いてフロベニウス級数の切り離しの成果であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 13:47:52 GMT)
Classification and Segmentation of Pulmonary Lesions in CT images using
a combined VGG-XGBoost method, and an integrated Fuzzy Clustering-Level Set
technique [0.0] 現在の肺疾患の診断は、時間を消費し、この分野の専門家を必要とする人的資源によって行われる。
我々のゴールは、肺病変を高精度に検出・分類し、CTスキャン画像に分類するシステムを開発することである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 13:25:13 GMT)
Can Everybody Sign Now? Exploring Sign Language Video Generation from 2D
Poses [0.0] 2Dポーズスケルトンでサインランゲージを実行する署名者のビデオを生成するために、モーション転送にDeep Learningの最先端の技術を使用します。
生成した動画を定量的かつ定性的に評価し、現状のモデルが手話の細部が不足しているため、手話で十分な動画を生成するには不十分であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 14:44:33 GMT)
Assisted music creation with Flow Machines: towards new categories of
new [0.0] この章は、AIによる音楽合成、特にFlow Machinesプロジェクトにおける約10年間の研究を反映している。
我々は,新しい素材を生成するために,AI技術を多用した新しいカテゴリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 16:02:30 GMT)
Anomaly Recognition from surveillance videos using 3D Convolutional
Neural Networks [0.0] 異常なアクティビティ認識は、通常のストリームから変化するパターンやイベントを識別する。
この研究は、中央フロリダ大学犯罪ビデオデータセットに基づいて訓練された深部3次元畳み込みネットワーク(3D ConvNets)を用いて、特徴の学習にシンプルで効果的なアプローチを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 16:32:48 GMT)
Analytical bound state solutions of the Dirac equation with the
Hulth\'en plus a class of Yukawa potential including a Coulomb-like tensor
interaction [0.0] 我々は、波動関数の相対論的エネルギー固有値と関連するディラックスピノル成分を解析的に開発する。
どちらの方法も全く同じ結果が得られることがわかった。
また、本研究の結果を、他の物理システムに有用な、いくつかの潜在的なケースに修正することについても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 16:15:07 GMT)
An Internal Cluster Validity Index Using a Distance-based Separability
Measure [0.0] 典型的な教師なし学習では、クラスタリングのための真のクラスラベルはありません。
すべてのデータセットを測定するために使用できる普遍的なCVIは存在しない。
我々はDSI(Distance-based Separability Index)と呼ばれる新しいCVIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 21:22:03 GMT)
Abusive Advertising: Scrutinizing socially relevant algorithms in a
black box analysis to examine their impact on vulnerable patient groups in
the health sector [0.0] 本論文では、パーキンソン病、多発性硬化症、糖尿病の未承認幹細胞治療の広告を表示する。
Googleは2019年9月に、問題のプラクティスの禁止と禁止を目的としたポリシー変更を発表した。
FirefoxとChrome用のブラウザエクステンションが開発され、クラウドソースのBlack Box分析を実行するために配布された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 19:28:19 GMT)
A novel machine learning-based optimization algorithm (ActivO) for
accelerating simulation-driven engine design [0.0] 提案手法は,弱い学習者と強い学習者の予測をアクティブな学習ループ内で活用するサロゲートに基づくスキームである。
ActivOは、グローバル最適に到達するために必要な機能評価の数を減らし、設計までの時間を80%削減します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 22:02:05 GMT)
A Survey on Embedding Dynamic Graphs [0.0] 我々は動的グラフ埋め込みを概観し,その基礎と最近の進歩について論じる。
問題設定に焦点をあて,動的グラフ埋め込みの形式的定義を導入する。
我々は、埋め込み、トポロジ的進化による分類、特徴進化、ネットワーク上のプロセスによって包含される様々な動的挙動を探索する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 20:35:26 GMT)
A Pushing-Grasping Collaborative Method Based on Deep Q-Network
Algorithm in Dual Perspectives [0.0] 本稿では,デュアル・パースペクティブにおける深層qネットワークに基づく新しいプッシュ・グラッピング協調法を提案する。
本手法は,RGB-Dカメラを用いた深層Qネットワークアルゴリズムを用いて,物体のRGB画像と点群の情報を2つの視点から取得する。
提案手法は迅速に収束し,未構造化シーンにおける物体の把握の成功率は83.5%に達すると結論付けた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 08:40:57 GMT)
"Big Data" and its Origins [0.0] ビッグデータ」という言葉の起源について考察する
その起源は少々不安定で、学術と産業の両方、統計学とコンピュータ科学が関係している。
ビッグデータの現象は未解決のままであり、統計機械学習ツールの開発が今も続いていることは、私たちがそれに立ち向かうのに役立ち続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Jan 2021 12:54:27 GMT)