Local Memory Attention for Fast Video Semantic Segmentation [157.8] 既存の単一フレームセマンティックセグメンテーションモデルをビデオセマンティックセグメンテーションパイプラインに変換する新しいニューラルネットワークモジュールを提案する。
我々のアプローチは過去のフレームにおける意味情報の豊富な表現をメモリモジュールに集約する。
都市景観におけるセグメンテーション性能は,それぞれ1.7%,2.1%改善し,erfnetの推論時間は1.5msに抑えられた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 18:57:09 GMT)
Similarity Reasoning and Filtration for Image-Text Matching [85.7] 画像-テキストマッチングのための類似度グラフ推論と注意フィルタリングネットワークを提案する。
類似性グラフ推論(SGR)モジュールを1つのグラフ畳み込みニューラルネットワークに頼り、局所的および大域的アライメントの両方と関係性を考慮した類似性を推論する。
Flickr30K と MSCOCO のデータセット上での最先端性能を実現する上で,提案手法の優位性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 06:29:35 GMT)
AutoDropout: Learning Dropout Patterns to Regularize Deep Networks [82.3] ドロップアウトまたは重量減衰方法は、ネットワークの入力と隠された状態の構造を利用しません。
本手法は,CIFAR-10 と ImageNet 上の画像認識と Penn Treebank および WikiText-2 上の言語モデリングに有効であることを示す。
学習したドロップアウトパターンは、penn treebankの言語モデルからwmt 2014のengligh- french translationまで、さまざまなタスクやデータセットに転送される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 19:54:22 GMT)
A Symmetric Loss Perspective of Reliable Machine Learning [80.9] 平衡誤差率 (BER) の最小化において, 対称損失が破損ラベルからのロバストな分類をいかに生み出すかを検討する。
我々は、関連するキーワードからのみ学習したい問題において、AUC手法が自然言語処理にどのように役立つかを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 06:25:47 GMT)
MVFNet: Multi-View Fusion Network for Efficient Video Recognition [79.9] 分離可能な畳み込みを効率よく利用し,ビデオの複雑さを生かしたマルチビュー融合(MVF)モジュールを提案する。
MVFNetは一般的なビデオモデリングフレームワークと考えることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 06:09:48 GMT)
Efficient Poverty Mapping using Deep Reinforcement Learning [75.6] 高解像度衛星画像と機械学習は多くのサステナビリティ関連タスクで有用であることが証明されている。
高解像度画像によって得られる精度は、そのような画像が大規模に購入するのに非常にコストがかかるため、コストがかかる。
コストの高い高解像度画像の取得場所を動的に識別するために,自由な低解像度画像を用いる強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 11:30:00 GMT)
WildDeepfake: A Challenging Real-World Dataset for Deepfake Detection [73.6] 近年、ディープフェイク(deepfake deepfake)と呼ばれるフェイススワップ技術が悪用され、人々の関心が高まっている。
ディープフェイクに対する有望な対策はディープフェイク検出です。
deepfake検出器のトレーニングとテストをサポートするために、いくつかのdeepfakeデータセットがリリースされた。
インターネットから完全に収集された707のディープフェイクビデオから抽出された7,314の顔シーケンスからなる新しいデータセットWildDeepfakeを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 11:10:32 GMT)
Off-Policy Evaluation of Slate Policies under Bayes Risk [70.1] スレートのスロット上でロギングポリシーが因子化される典型的なケースにおいて、スレート帯のオフポリシ評価の問題について検討する。
PIによるリスク改善はスロット数とともに線形に増加し、スロットレベルの分岐の集合の算術平均と調和平均とのギャップによって線形に増加することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 20:07:56 GMT)
Learning Dexterous Manipulation from Suboptimal Experts [69.8] 相対エントロピーQラーニング(Relative Entropy Q-Learning、REQ)は、オフラインおよび従来のRLアルゴリズムのアイデアを組み合わせた単純なポリシーアルゴリズムである。
本稿では、REQが、デモから一般の政治外RL、オフラインRL、およびRLにどのように有効であるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 17:22:00 GMT)
Personal Privacy Protection via Irrelevant Faces Tracking and Pixelation
in Video Live Streaming [61.1] 我々は、ビデオライブストリーミングにおいて、自動プライバシーフィルタリングを生成するためのFace Pixelationと呼ばれる新しい方法を開発した。
無関係な人々の顔の高速かつ正確なピクセル化のために、FPVLSは2つのコアステージのフレームツービデオ構造で構成されています。
収集したビデオライブストリーミングデータセットにおいて、FPVLSは満足度の高い精度、リアルタイム効率を取得し、オーバーピクセル問題を含む。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 14:01:09 GMT)
Joint Deep Reinforcement Learning and Unfolding: Beam Selection and
Precoding for mmWave Multiuser MIMO with Lens Arrays [54.4] 離散レンズアレイを用いたミリ波マルチユーザマルチインプット多重出力(MU-MIMO)システムに注目が集まっている。
本研究では、DLA を用いた mmWave MU-MIMO システムのビームプリコーディング行列の共同設計について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 03:55:04 GMT)
Bilevel Optimization for Differentially Private Optimization in Energy
Systems [53.8] 本稿では,入力に敏感な制約付き最適化問題に対して,差分プライバシーを適用する方法について検討する。
本稿は, 自然仮定の下では, 大規模非線形最適化問題に対して, 双レベルモデルを効率的に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 22:06:28 GMT)
Non-line-of-Sight Imaging via Neural Transient Fields [52.9] NLOS(non-Line-of-Sight)イメージングのためのニューラルモデリングフレームワークを提案する。
最近のNeRF(Neural Radiance Field)アプローチにインスパイアされた我々は、ニューラルネットワーク(NeTF)を表現するために多層パーセプトロン(MLP)を使用する。
共焦点と非共焦点の両方に適用可能な球状ボリュームnetf再構成パイプラインを定式化する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 05:28:14 GMT)
Probing chiral edge dynamics and bulk topology of a synthetic Hall
system [52.8] 量子ホール系は、基礎となる量子状態の位相構造に根ざしたバルク特性であるホール伝導の量子化によって特徴づけられる。
ここでは, 超低温のジスプロシウム原子を用いた量子ホール系を, 空間次元の2次元形状で実現した。
磁気サブレベルが多数存在すると、バルクおよびエッジの挙動が異なることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 10:42:56 GMT)
Dynamic Hybrid Relation Network for Cross-Domain Context-Dependent
Semantic Parsing [52.2] ドメイン間コンテキスト依存のセマンティック解析は研究の新たな焦点である。
本稿では,コンテキストの発話,トークン,データベーススキーマ,会話の進行に伴う複雑なインタラクションを効果的にモデル化する動的グラフフレームワークを提案する。
提案したフレームワークは既存のモデルを大きなマージンで上回り、2つの大規模ベンチマークで新しい最先端性能を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 18:11:29 GMT)
Curriculum By Smoothing [52.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像分類、検出、セグメンテーションなどのコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な性能を示している。
アンチエイリアスフィルタやローパスフィルタを用いてCNNの機能埋め込みを円滑化するエレガントなカリキュラムベースのスキームを提案する。
トレーニング中に特徴マップ内の情報量が増加するにつれて、ネットワークはデータのより優れた表現を徐々に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 04:53:44 GMT)
DiffNet++: A Neural Influence and Interest Diffusion Network for Social
Recommendation [50.1] ソーシャルレコメンデーションは、ユーザの未知の嗜好を予測するために、ユーザ間のソーシャルコネクションを活用するために現れている。
ソーシャルレコメンデーションのための神経影響拡散ネットワーク(DiffNet)の予備研究を提案する(Diffnet)。
本稿では,Diffnetの改良アルゴリズムであるDiffNet++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 09:34:56 GMT)
Perceptual Quality Assessment of Omnidirectional Images as Moving Camera
Videos [49.2] ユーザの視聴行動やパノラマの知覚的品質を決定するには,2種類のVR視聴条件が不可欠である。
まず、異なる視聴条件下での異なるユーザの視聴行動を用いて、一方向の画像を複数のビデオ表現に変換する。
次に、高度な2次元フルレファレンスビデオ品質モデルを活用して、知覚された品質を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 03:23:16 GMT)
Relaxed Conditional Image Transfer for Semi-supervised Domain Adaptation [46.9] Semi-supervised Domain Adapt(SSDA)は、完全にラベル付けされたソースドメインの助けを借りて、部分的にラベル付けされたターゲットドメインのモデルを学ぶことを目的としています。
SSDAのセマンティクスを変更することなく画像を転送するための条件付きGANフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 08:15:48 GMT)
CycleSegNet: Object Co-segmentation with Cycle Refinement and Region
Correspondence [44.8] cyclesegnetは共同セグメンテーションタスクのための新しいフレームワークである。
提案手法は既存のネットワークを著しく上回り,新しい最先端性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 01:35:19 GMT)
Joint Air Quality and Weather Prediction Based on Multi-Adversarial
Spatiotemporal Networks [44.3] 本稿では,複数対数連続グラフニューラルネットワーク(MasterGNN)を共同空気質と天気予報のために提案する。
具体的には,大気質と気象モニタリングステーション間の不均一な自己時間相関をモデル化するグラフ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） (Tue, 5 Jan 2021 04:51:56 GMT)
Multi-Sample Online Learning for Probabilistic Spiking Neural Networks [43.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、推論と学習のための生物学的脳の効率の一部をキャプチャする。
本稿では,一般化予測最大化(GEM)に基づくオンライン学習ルールを提案する。
標準ニューロモルフィックデータセットにおける構造化された出力記憶と分類実験の結果,ログの類似性,精度,キャリブレーションの点で大きな改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 11:44:25 GMT)
Unpacking Information Bottlenecks: Unifying Information-Theoretic
Objectives in Deep Learning [42.0] Information Bottleneck原則は、ディープニューラルネットワークのトレーニングと一般化方法を説明するメカニズムを提供する。
複数の競合する目的が文献で提案されており、これらの目的に使用される情報理論量の計算は困難である。
我々は,密度推定などの煩雑なツールに頼ることなく,最適化に親しみやすいサロゲート目標を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 18:09:22 GMT)
CircleGAN: Generative Adversarial Learning across Spherical Circles [40.6] 本稿では,球面円を用いた超球体埋め込み空間の構造化を学習することにより,生成したサンプルの現実性と多様性を向上させる新しいGAN識別器を提案する。
提案した判別器は、非現実的なサンプルを大円に垂直な極に向かって押しながら、最も長い球円の周りに現実的なサンプルを投入することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 02:52:52 GMT)
Neurosymbolic Transformers for Multi-Agent Communication [40.2] 協調型マルチエージェント計画問題を解くためのコミュニケーション構造を推測する問題について検討する。
我々は通信グラフの最大度として通信量を定量化する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 04:13:57 GMT)
Efficient Reachability Analysis of Closed-Loop Systems with Neural
Network Controllers [39.3] 本研究は,NNコントローラを用いた前方到達可能な閉ループシステムの推定に焦点をあてる。
最近の研究は到達可能な集合の境界を提供するが、計算効率の高いアプローチは過度に保守的な境界を提供する。
この作業は、NNコントローラによる閉ループシステムの到達可能性解析のための凸最適化問題を定式化することでギャップを埋める。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 22:30:39 GMT)
Global Multiclass Classification and Dataset Construction via
Heterogeneous Local Experts [37.3] 得られたデータセットの信頼性を確保しながら、ラベルの数を最小化する方法を示す。
MNISTとCIFAR-10データセットを用いた実験では、アグリゲーション方式の良好な精度が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 23:34:36 GMT)
Reinforcement Learning based Collective Entity Alignment with Adaptive
Features [35.0] 本稿では,エンティティを集合的にアライメントする強化学習(RL)モデルを提案する。
RLフレームワークでは、相互依存と集団アライメントを特徴付けるコヒーレンスと排他的性制約を考案しています。
提案手法は,言語横断型と単言語型の両方のEAベンチマークで評価し,最先端のソリューションと比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 05:04:09 GMT)
Data-efficient Domain Randomization with Bayesian Optimization [34.9] ロボット制御のためのポリシーを学ぶとき、必要となる現実世界のデータは通常、入手するのに極めて高価である。
BayRnはブラックボックスのsim-to-realアルゴリズムであり、ドメインパラメータ分布を適応させることでタスクを効率的に解く。
以上の結果から,BayRnは,必要となる事前知識を著しく低減しつつ,シム・トゥ・リアル・トランスファーを行うことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 17:06:56 GMT)
DocVQA: A Dataset for VQA on Document Images [34.3] DocVQAと呼ばれる文書画像に対して,視覚質問応答(VQA)のための新しいデータセットを提案する。
データセットは、12,000以上のドキュメントイメージに定義されている50,000の質問で構成されている。VQAと読み込みの理解に関する類似のデータセットと比較して、データセットの詳細な分析結果が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 05:39:39 GMT)
Approximating Aggregated SQL Queries With LSTM Networks [31.5] 本稿では、近似クエリ処理(AQP)とも呼ばれるクエリ近似法を提案する。
我々は、LSTMネットワークを用いて、クエリと結果の関係を学習し、クエリ結果を予測するための高速な推論層を提供する。
提案手法では,1秒間に最大12万のクエリを予測でき,クエリのレイテンシは2ms以下であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 11:32:09 GMT)
Sequential Choice Bandits with Feedback for Personalizing users'
experience [30.9] 我々は,ユーザ体験をパーソナライズして報奨を最大化するプラットフォームのためのbanditアルゴリズムを提案する。
このアクションがユーザのしきい値より下にある場合、与えられたユーザに対して、プラットフォームには肯定的な報酬が与えられ、これはアクションの非減少機能である。
パーソナライズされた体験を受け取る前のユーザの待ち時間は、$N$で均一であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 15:04:10 GMT)
Novel View Synthesis via Depth-guided Skip Connections [30.6] 一つのソースイメージを与えられたシーンの新たなビューを合成するための原則的アプローチを提案する。
提案手法は歪みに悩まされず,アライメントされたスキップ接続でテクスチャの細部をうまく保存する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 16:10:40 GMT)
Adversarial Combinatorial Bandits with General Non-linear Reward
Functions [29.8] 既知の非線形報酬関数を用いて対向性バンディットを研究し、対向性線形バンディットに関する既存の研究を延長する。
我々は、$N$の腕と$K$の腕のサブセットが$T$の期間のそれぞれで選択されている場合、ミニマックスの最適な後悔は$widetildeTheta_d(Nd T)$報酬関数が$dK$の$d$度であり、$ta_K(sqrtK T)$報酬関数が低度ではない場合です。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 00:56:27 GMT)
Deep Learning Meets SAR [28.0] リモートセンシングにおける深層学習は国際的な誇大広告となっているが、主に光学データの評価に限られている。
深層学習はSAR(Synthetic Aperture Radar)データ処理で導入されているが、最初の試みが成功したにもかかわらず、その大きな可能性はまだロックされていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 12:25:50 GMT)
End-to-End Video Question-Answer Generation with Generator-Pretester
Network [27.3] マルチメディアにおけるビデオ質問応答(VQA)課題に対するビデオ質問応答生成(VQAG)の課題について検討する。
キャプションはビデオを完全に表現してはいないし、実際に利用できないので、VQAG(Video Question-Answer Generation)によるビデオに基づいて質問対を生成することが不可欠である。
我々は,現在利用可能な2つの大規模ビデオQAデータセットで評価し,最先端の質問生成性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 10:46:06 GMT)
Graph Neural Network Encoding for Community Detection in Attribute
Networks [27.1] 複雑な属性ネットワークにおけるコミュニティ検出問題に対処するために,グラフニューラルネットワーク符号化法を提案する。
実験により、このアルゴリズムは、よく知られた進化的および非進化的アルゴリズムよりもはるかに優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 08:29:15 GMT)
Solver-in-the-Loop: Learning from Differentiable Physics to Interact
with Iterative PDE-Solvers [26.4] 認識されたPDEが捉えない効果を補正することにより、機械学習が解の精度を向上させることができることを示す。
従来使用されていた学習手法は,学習ループにソルバを組み込む手法により大幅に性能が向上していることがわかった。
これにより、以前の補正を考慮に入れたリアルな入力分布がモデルに提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 11:04:59 GMT)
Delayed Projection Techniques for Linearly Constrained Problems:
Convergence Rates, Acceleration, and Applications [24.8] 線形制約問題(LCP)に対する新しいプロジェクションベースアルゴリズムのクラスについて検討する。
そこで本研究では,射影を一時的に呼び出す遅延射影手法を提案し,射影周波数を下げ,射影効率を向上させる。
強凸, 一般凸のどちらの場合においても, 投射効率を向上させることが可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 13:42:41 GMT)
Monocular Depth Estimation for Soft Visuotactile Sensors [24.3] 高密度内部(触覚)深度マップを内部小型赤外線イメージングセンサから直接推定するための最先端の単眼深度推定法の適用について検討した。
深層ネットワークは, ほとんどがテクスチャのない変形可能な流体充填センサ内において, より短い範囲(1～100mm)で精度の高い予測を行うために効果的に訓練できることを示す。
多種多様物体に対して10秒未満のランダムポーズを10秒未満で要求するオブジェクト非依存ネットワークを訓練する,単純な教師付き学習プロセスを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 17:51:11 GMT)
Graph Matching with Partially-Correct Seeds [21.0] この新しい2ドルのホップアルゴリズムは、グラフがスパースである場合の1ドルホップアルゴリズムよりも、はるかに少ない正しいシードを必要とする。
1ドルのホップアルゴリズムと2ドルのホップアルゴリズムの新たなパフォーマンス保証を組み合わせることで、最もよく知られた結果が得られます。
数値実験は、様々な合成グラフおよび実グラフ上での2ドルホップアルゴリズムの優位性を実証し、我々の理論的な知見を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 17:32:14 GMT)
Kaleidoscope: An Efficient, Learnable Representation For All Structured
Linear Maps [20.2] 我々は,準最適空間を持つ任意の構造行列を表現可能なk行列(kaleidoscope matrices)を導入する。
K-行列は手作りの手順を置き換えるためにエンドツーエンドのパイプライン内で自動的に学習することができる。
我々はTransformerネットワークでK-matricesを使用して、言語翻訳タスクにおいて、エンドツーエンドの推論速度を36%高速化する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 07:29:16 GMT)
Generating Informative CVE Description From ExploitDB Posts by
Extractive Summarization [20.0] ExploitDBは、公式CVEデータベースに多数の脆弱性を貢献する重要な公開Webサイトの1つである。
ExploitDBポストから9つの重要な脆弱性を抽出するオープン情報手法を提案する。
抽出されたアスペクトは、提案されたCVE記述テンプレートに従ってCVE記述に構成される。
27,230の参照CVE記述と比較すると,テキスト要約法を評価するための最長の共通サブシーケンス基準であるROUGH-L(0.38)が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 09:52:05 GMT)
Explainable AI for Robot Failures: Generating Explanations that Improve
User Assistance in Fault Recovery [19.6] エージェントの計画実行中に予期せぬ障害の原因を非専門家に説明する,新たなタイプの説明を紹介する。
既存のエンコーダデコーダモデルを拡張して,このような説明を自律的に生成する方法を検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 16:16:39 GMT)
DRLE: Decentralized Reinforcement Learning at the Edge for Traffic Light
Control in the IoV [19.5] Internet of Vehicles (IoV) は、車両と道路ユニット間のリアルタイムデータ交換を可能にする。
IoV(DRLE)における信号制御のためのエッジにおける分散強化学習を提案する。
DRLEはエッジサーバのカバレッジ内で動作し、近隣のエッジサーバからの集約データを使用して、都市規模のトラフィック光制御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 10:03:08 GMT)
Speaker Anonymization with Distribution-Preserving X-Vector Generation
for the VoicePrivacy Challenge 2020 [19.4] 本稿では,VoicePrivacy Challenge 2020への提出として,分散保存音声匿名化手法を提案する。
提案手法は, 有機話者Xベクトルの相似性分布をより正確に追従するXベクトルを生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 16:11:35 GMT)
A Survey on Principles, Models and Methods for Learning from Irregularly
Sampled Time Series [18.2] 不規則にサンプリングされた時系列データは、生物学、生態学、気候科学、天文学、健康など、多くの応用領域で自然に発生する。
まず、不規則なサンプル時系列から学習するアプローチが異なるいくつかの軸について述べる。
次に、モデリングプリミティブの軸に沿って整理された最近の文献を調査します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 20:59:24 GMT)
Exploit Camera Raw Data for Video Super-Resolution via Hidden Markov
Model Inference [17.8] 本稿では,カメラセンサデータを直接利用可能な,新しい深層学習型ビデオ超解法(VSR)を提案する。
提案手法は、最先端技術と比較して優れたVSR結果が得られ、特定のカメラISPに適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 04:03:55 GMT)
A Survey on Advancing the DBMS Query Optimizer: Cardinality Estimation,
Cost Model, and Plan Enumeration [17.8] コストベースのアルゴリズムは、現在のほとんどのデータベースシステムで採用されている。
コストモデル、カーディナリティでは、オペレータによる数字の数は重要な役割を果たします。
基数推定の不正確さ、コストの誤差、および巨大な計画空間モデルにより、アルゴリズムは複雑なクエリに対して妥当な時間で最適な実行計画を見つけることができない。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 13:47:45 GMT)
On the Control of Attentional Processes in Vision [17.5] 我々は,過去の作品が実験的に基礎づけられた作品に対する補完的アプローチとして捉えた。
人間が得意とする無数の空間的タスクの1つを成功させるために注意のプロセスを調整するとき、脳はどんな問題を解決する必要があるだろうか?
我々は,注意制御の必要性に対処し,人間の行動にみられる視覚的および注意的タスクの広さと計算の難しさを検証し,その第一歩を踏み出す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 14:24:20 GMT)
Online Multivalid Learning: Means, Moments, and Prediction Intervals [16.8] 本稿では,様々な意味で「多値」な文脈予測手法を提案する。
得られた見積もりは、単に限界ではなく、$ Y$ラベルのさまざまな統計を正しく予測します。
我々のアルゴリズムは逆選択の例を扱うので、任意の点予測法の残差の統計量を予測するのに等しく使用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 19:08:11 GMT)
Personalized Food Recommendation as Constrained Question Answering over
a Large-scale Food Knowledge Graph [16.6] 本稿では,大規模食品知識ベース/グラフ(KBQA)上での制約付き質問応答として,食品推薦のための新たな問題定式化を提案する。
ユーザクエリからの要求に加えて、ユーザの食事嗜好と健康ガイドラインからのパーソナライズされた要求が統一された方法で処理される。
我々のアプローチは非パーソナライズドのアプローチを大きく上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 20:38:16 GMT)
Modeling Global Semantics for Question Answering over Knowledge Bases [16.3] KBQAにおける意味解析のための関係グラフ畳み込みネットワーク(RGCN)モデルgRGCNを提案する。
ベンチマークで評価した結果,本モデルは市販モデルよりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 13:51:14 GMT)
VersatileGait: A Large-Scale Synthetic Gait Dataset with
Fine-GrainedAttributes and Complicated Scenarios [16.3] 本稿では,ゲームエンジンによる大規模な合成歩行データセット(VersatileGait)の自動生成を提案する。
VersatileGaitデータセットは、さまざまな複雑なシナリオできめ細かい属性を持つ11,000人の約100万のシルエットシーケンスで構成されています。
広範な実験により,提案手法の歩容認識における有用性とその応用性が実証された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 07:45:12 GMT)
Stochastic Zeroth-order Riemannian Derivative Estimation and
Optimization [15.8] 多様体非線型性の非線型性の難しさを克服するために、ガウス滑らか化関数のオラクル版を提案する。
ニューラルネットワークに対するロボティクスとブラックボックス攻撃に対するブラックボックス剛性制御における,結果によるアルゴリズムの適用性と実世界の応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 04:05:52 GMT)
InferBench: Understanding Deep Learning Inference Serving with an
Automatic Benchmarking System [15.5] ディープラーニング(DL)開発者のための,自動かつ包括的なベンチマークシステムを実装した。
我々のシステムは,DLクラスタ内のリーダサーバにデプロイされ,ユーザのベンチマークジョブをフォローワーワーカにディスパッチする。
開発者はシステム内のさまざまな分析ツールやモデルを活用して、さまざまなシステム構成のトレードオフに関する洞察を得ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 05:08:16 GMT)
Deterministic distribution of multipartite entanglement and steering in
a quantum network by separable states [14.4] アインシュタイン・ポドルスキー・ローゼンの絡み合いと操舵は量子強化通信プロトコルにおいて重要な役割を果たす。
量子サーバと複数のユーザからなるネットワークにおいて、分離可能な状態を送信することにより、2モードと3モードのガウス絡みとステアリングの決定論的分布を実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 09:15:54 GMT)
Local Propagation for Few-Shot Learning [13.7] 2つの方向は (a) 局所的な画像表現を使い、基本的に定数係数でデータの量を乗算し、 (b) よりラベルのないデータを使って、複数のクエリを共同で行う。
本研究では,これら2つのアイデアをまとめて,emphlocal propagationを導入する。
我々は,非帰納的および帰納的両方の設定下での少数ショット推論に対して,普遍的に安全な選択肢を提供し,対応する手法よりも精度を向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 12:26:23 GMT)
Work fluctuations due to partial thermalizations in two-level systems [13.2] 環境浴との有限時間相互作用を介する作業抽出プロセスについて検討した。
我々は、平均的な作業に対する解析式と、そのようなプロセスが概してゆらぎのないものではないことを示す作業の分散に対する低境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 03:22:27 GMT)
A Linearly Convergent Algorithm for Distributed Principal Component
Analysis [12.9] 本稿では,1時間スケール分散pcaアルゴリズムである分散sanger's algorithm(dsa)を提案する。
提案アルゴリズムは真の解の近傍に線形収束することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 00:51:14 GMT)
Theory-based Habit Modeling for Enhancing Behavior Prediction [10.2] 観測可能な行動に基づいて,インテリジェントなシステムが習慣強度を算出する手法を提案する。
将来のブラッシング行動を予測するための課題として, 習慣強度の計算は, 自発的な習慣強度よりも明らかに優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 16:42:59 GMT)
Adversarially trained LSTMs on reduced order models of urban air
pollution simulations [9.9] 本稿では,深層学習による大気汚染予測を計算流体力学シミュレーションで改善する手法を提案する。
研究エリアはロンドンにあり、交通渋滞のジャンクションを再現する速度と集中トレーサが含まれている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 15:02:18 GMT)
Minibatch optimal transport distances; analysis and applications [9.6] 最適輸送距離は確率分布を比較するための古典的なツールとなり、機械学習に多くの応用を見出した。
一般的な回避策は、これらの距離をミニバッチで計算して、いくつかの小さな最適な輸送問題の結果の平均化です。
本稿では,本手法の広範な分析を行い,その効果を限定したケースで検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 21:29:31 GMT)
Design and Analysis of a Synthetic Prediction Market using Dynamic
Convex Sets [9.5] 本稿では,凸半代数集合のsgmoid変換を用いてエージェント購入論理を定義する合成予測市場を提案する。
その結果、合成予測市場は、入力データの集合上に定義された二元関数を任意に近似することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 21:11:13 GMT)
Robust CUR Decomposition: Theory and Imaging Applications [9.3] 本稿では、CUR分解フレームワークにおけるロバストPCAの使用とその応用を検討する。
我々は、ロバストPCAの2つの重要なイメージングアプリケーションを検討する:ビデオフォアグラウンド背景分離と顔モデリング。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 17:58:15 GMT)
Navigating the Trade-Off between Multi-Task Learning and Learning to
Multitask in Deep Neural Networks [9.3] マルチタスク学習(マルチタスクきゅう、英: Multi-task learning)とは、機械学習において、ネットワークがタスクの取得を容易にするために様々なタスクで訓練されるパラダイムである。
マルチタスクは、特に認知科学の文献において、複数のタスクを同時に実行する能力を示すために用いられる。
深層ネットワークでも同様の緊張が生じていることを示し、エージェントが不慣れな環境でこのトレードオフを管理するためのメタ学習アルゴリズムについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 18:16:35 GMT)
Support Vector Machine and YOLO for a Mobile Food Grading System [8.0] 本稿では,食品の品位評価を行うモバイル視覚システムを提案する。
バナナの格付けには機械学習に基づく2層画像処理システムを用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 09:01:06 GMT)
Quantum Adiabatic Doping for Atomic Fermi-Hubbard Quantum Simulations [7.9] 反強磁性秩序量子状態は近年、半分の充填で達成されている。
ハーフフィリングから離れた原子格子は、d波超伝導を宿ると予想されるが、その低温相は到達していない。
本稿では,非共振格子の量子断熱進化を用いた非共振量子断熱ドーピングのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 12:09:29 GMT)
Self-supervised Visual-LiDAR Odometry with Flip Consistency [7.9] 自己監督型視覚ライダー・オドメトリー(Self-VLO)フレームワークを提案する。
3dlidarポイントから投影された単眼画像とスパース深度マップの両方を入力として取得する。
エンドツーエンドの学習方法でポーズと深さの推定を生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 02:42:59 GMT)
Political Depolarization of News Articles Using Attribute-aware Word
Embeddings [7.4] 米国では政治的分極が増加している。
この分極は、イデオロギーエコーチャンバーの生成に寄与することで、公共の球体に悪影響を及ぼす。
ニュース記事を偏極化するためのフレームワークを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 07:39:12 GMT)
Gauss-Legendre Features for Gaussian Process Regression [7.4] カーネル行列の低階近似を用いてガウス過程の回帰をスケールアップするためのガウス・レーゲンドル二次法を提案する。
この手法はよく知られたランダムなフーリエ特徴法に触発され、数値積分による低ランク近似も構築する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 13:30:34 GMT)
Look Twice: A Computational Model of Return Fixations across Tasks and
Species [7.3] 自由視聴中、リターンの抑制は、以前に訪れた場所を妨げて探検を動機付ける。
サルとヒトの217,440件のうち44,328件の返却固定を静的画像や自我中心の動画で系統的に検討した。
ユビキタスリターン固定は被験者間で一貫しており、短いオフセットで発生する傾向があり、長い持続時間で特徴付けられる。
本研究では,物体認識のための深層畳み込みニューラルネットワークを応用した生物工学的計算モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 15:53:39 GMT)
A Canonical Architecture For Predictive Analytics on Longitudinal
Patient Records [7.2] 医療におけるAIモデル開発のための新しい標準アーキテクチャを提案する。
このシステムは、ライフサイクルのすべてのフェーズを通じて、AI予測モデルの作成と管理を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 19:46:04 GMT)
Deep Class-Specific Affinity-Guided Convolutional Network for Multimodal
Unpaired Image Segmentation [7.0] マルチモーダル医療イメージセグメンテーションは、臨床診断に不可欠な役割を担います。
入力モダリティはしばしば空間的に整列していないため、依然として困難である。
マルチモーダル画像分割のための親和性誘導完全畳み込みネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 13:56:51 GMT)
Decoding pedestrian and automated vehicle interactions using immersive
virtual reality and interpretable deep learning [7.0] 本研究では,自動走行車の存在による影響が期待される都市動態の重要な要素として,歩行者の横断行動について検討する。
歩行者の待ち時間はデータ駆動のCox Proportional Hazards(CPH)モデルを用いて分析される。
その結果,道路上の自動走行車の存在,広い車線幅,道路上の高密度化,観光距離の制限,歩行習慣の欠如が待ち時間の主な要因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 20:51:44 GMT)
Deep Joint Source Channel Coding for WirelessImage Transmission with
OFDM [6.8] 提案したエンコーダとデコーダは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して、ソースイメージを直接複雑な値のベースバンドサンプルにマッピングする。
提案されたモデル駆動機械学習アプローチは、ソースとチャネルのコーディングを分離する必要をなくす。
本手法はOFDMの非線形信号遮断に対して様々なチャネル条件で堅牢であることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 22:27:20 GMT)
An A* Curriculum Approach to Reinforcement Learning for RGBD Indoor
Robot Navigation [6.7] 最近リリースされたhabitatのようなフォトリアリスティックシミュレータは、知覚から直接制御アクションを出力するネットワークのトレーニングを可能にする。
本稿では,知覚の訓練とニューラルネットの制御を分離し,経路の複雑さを徐々に増すことにより,この問題を克服しようとする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 20:35:14 GMT)
Evaluating Empathetic Chatbots in Customer Service Settings [6.5] 顧客からの質問に応答する混合スキルチャットボットモデルは、感情を認識し、適切な共感を示すように訓練された場合、実際のエージェント応答によく似ている。
分析には、20の有名なブランドから顧客サービスコンテキストで数百万の顧客->エージェントダイアログの例を含むTwitterのカスタマーサービスデータセットを活用します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 03:34:35 GMT)
Acoustic Leak Detection in Water Networks [6.4] 水網における音響リーク検出の一般的な手順を紹介します。
都市近郊の水供給網に装着した7つの接触型マイクロホンの記録に基づき,いくつかの浅層および深部異常検出モデルを訓練した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 11:21:02 GMT)
On the interaction of automatic evaluation and task framing in headline
style transfer [6.3] 本稿では,スタイル転送などの微妙なテキストの差異を含むタスクの評価手法を提案する。
BLEUやROUGEのような従来のメトリクスよりも,システムの違いを反映した方がよいことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 16:36:26 GMT)
Manifold structure in graph embeddings [6.1] 本稿では, グラファイトやその他の潜在位置モデルを含む既存のランダムグラフモデルを用いて, データがより低次元の集合の近くに存在することを予測した。
したがって、隠された多様体構造を利用する方法を用いることで、次元の呪いを回避できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 11:17:07 GMT)
Dynamic sensitivity of quantum Rabi model with quantum criticality [6.1] この感度は、量子ラビモデルの空洞場に共鳴的に結合された補助的な2レベル原子を導入することで検出できる。
量子ラビモデルが臨界点を通過すると、補助原子は突然のデコヒーレンスを経験し、これはロシミドエコーの急激な崩壊によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 13:41:50 GMT)
Integration of Domain Knowledge using Medical Knowledge Graph Deep
Learning for Cancer Phenotyping [6.1] 本稿では,医学用語からの外部知識を単語埋め込みによって捉えた文脈に統合する手法を提案する。
提案手法は,Multitask Convolutional Neural Network (MT-CNN) を用いて,900Kの癌病理所見のデータセットから6つのがん特性を抽出する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 03:59:43 GMT)
Graph Partitioning and Graph Neural Network based Hierarchical Graph
Matching for Graph Similarity Computation [5.7] グラフ類似性は、下流アプリケーションを容易にするために、1組のグラフ間の類似度スコアを予測することを目的としている。
この問題を効果的に解決するために,PSimGNNと呼ばれるグラフ分割とグラフニューラルネットワークに基づくモデルを提案する。
PSimGNNはグラフ類似度メトリックとして近似グラフ編集距離(GED)を用いてグラフ類似度計算タスクにおける最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 00:19:12 GMT)
Research on Fast Text Recognition Method for Financial Ticket Image [5.4] 金融会計の分野では、チケット数の増加が激増し、労働コストが劇的に増加する。
本論文は,まず482種類の金融チケットの特徴を解析し,すべての金融チケットを3つのカテゴリに分け,各カテゴリごとに異なる認識パターンを提案する。
財務チケットテキストの特性に応じて、より高い認識精度を得るために、損失関数、地域提案ネットワーク(RPN)および非最大抑制(NMS)が改善されます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 01:42:35 GMT)
Multiple Instance-Based Video Anomaly Detection using Deep Temporal
Encoding-Decoding [5.3] 本稿では,監視ビデオにおける異常検出のための時間的深部符号化復号化手法を提案する。
提案手法はトレーニング期間中に異常ビデオクリップと正常ビデオクリップの両方を使用する。
提案手法は,ビデオ監視アプリケーションにおける異常検出の最先端ソリューションと同等かそれ以上に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 05:53:21 GMT)
Estimation of Thermodynamic Observables in Lattice Field Theories with
Deep Generative Models [4.8] 生成モデルは自由エネルギーの絶対値の推定に利用できることを示す。
2次元の$phi4$理論に対する提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 09:42:26 GMT)
Convergence of Recursive Stochastic Algorithms using Wasserstein
Divergence [4.7] 本研究では, 定常段差RSAの集団の収束が, この枠組みを用いて理解可能であることを示す。
本研究では, 定常段差RSAの集団の収束が, この枠組みを用いて理解可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 15:47:23 GMT)
Dataset on Bi- and Multi-Nucleated Tumor Cells in Canine Cutaneous Mast
Cell Tumors [4.6] 2つの核(binucleated cell, BiNC)またはそれ以上の核(multinucleated cell, MuNC)を有する腫瘍細胞は、細胞遺伝物質の増加を示す。
BiNCの19,983点, MuNCの1,416点, ccMCTの32個の組織学的全スライド画像を用いた最初のオープンソースデータセットを作成した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 10:35:41 GMT)
Enabling Accuracy-Aware Quantum Compilers using Symbolic Resource
Estimation [4.0] 量子プログラムを低レベルゲートセットにコンパイルする場合、近似誤差を考慮する必要がある。
本稿では,そのようなエラーを自動的に追跡し,その精度パラメータを最適化して,所定の総合的精度を保証する手法を提案する。
Clang/LLVMをベースとしたC++と,Q#コンパイラインフラストラクチャを使用した2つのプロトタイプ実装を開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 11:49:52 GMT)
Handling Hard Affine SDP Shape Constraints in RKHSs [3.8] 関数誘導体上でハードアフィンSDP制約を符号化するための統一化されたモジュール型凸最適化フレームワークを提案する。
vRKHSの幾何学的性質を利用して、提案されたスキームとその適応変種の一貫性を証明します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 14:08:58 GMT)
SoS Degree Reduction with Applications to Clustering and Robust Moment
Estimation [3.6] 我々は,新しい変数を導入することにより,二乗証明の総和の程度を大幅に減少させる汎用フレームワークを開発した。
クラスタリングとロバストモーメント推定という2つの重要な推定問題に対して,2乗和に基づくアルゴリズムを高速化する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 13:49:59 GMT)
Demystifying Deep Neural Networks Through Interpretation: A Survey [3.6] 現代のディープラーニングアルゴリズムは、トレーニングデータセットにおけるクロスエントロピー損失を最小限に抑えるなど、客観的なメトリックを最適化して学習する傾向にある。
問題は、単一の計量が現実世界のタスクの不完全な記述であることだ。
ニューラルネットワークの振る舞いや思考プロセスに関する洞察を提供するために、解釈可能性という問題に取り組む作業が行われている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 20:41:36 GMT)
To do or not to do: cost-sensitive causal decision-making [3.5] 二重因果分類のためのコスト感受性決定境界を導入する。
境界は、プラスおよび負の処置クラスの因果的分類インスタンスが予想因果利益を最大化することを可能にする。
期待因果利益を最大化するための事例をランク付けする期待因果利益ランキングを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 08:36:01 GMT)
A National Research Agenda for Intelligent Infrastructure: 2021 Update [3.2] インテリジェントインフラストラクチャへの連邦政府の投資は、安全性とレジリエンスを高め、効率性と市民サービスを改善し、雇用機会と全国的な雇用機会を拡大する。
インテリジェントなインフラを構成する技術は、将来のパンデミックや自然災害に立ち向かうこと、持続可能性とエネルギー効率の目標を達成すること、社会正義の推進など、今日の最も厄介な課題を解決する鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 17:38:48 GMT)
Interpersonal distance in VR: reactions of older adults to the presence
of a virtual agent [3.2] 世論とは対照的に、新しい技術は高齢者にも採用されている。
高齢者のニーズと能力に合わせた仮想環境を作るには、これらの参加者の行動に関する厳しい研究が必要である。
仮想エージェント(アルゴリズムまたは人工知能のヒューマノイド表現)は、しばしば仮想環境インタフェースの要素である。
エージェントとの適切な距離を維持することは、VR体験の創造者にとって重要なパラメータである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 17:06:03 GMT)
Noise Sensitivity-Based Energy Efficient and Robust Adversary Detection
in Neural Networks [3.1] 逆の例は、愚かな分類器ネットワークに注意深く浸透した入力であり、一方で人間には変化がない。
本稿では,深層ニューラルネットワーク(DNN)を検出器サブネットワークで拡張する構造化手法を提案する。
本手法は,実例に対する最先端検出器のロバスト性が向上することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 14:31:53 GMT)
Measuring Disentanglement: A Review of Metrics [3.0] データの変動要因を解き放つことを学ぶことは、AIにとって重要な問題です。
我々は,すべての指標を介入型,予測型,情報型という3つの家系に分類する新しい分類法を提案する。
幅広い実験を行い、表現特性を分離し、様々な側面におけるすべてのメトリクスを比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 22:37:16 GMT)
On the robustness of the minimum $\ell_2$ interpolator [2.9] 一般高次元線形回帰フレームワークにおいて最小$ell$-norm$hatbeta$で補間を解析する。
高い確率で、この推定器の予測損失は、上から$(|beta*|2r_cn(Sigma)vee |xi|2)/n$で有界であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 13:48:18 GMT)
One vs Previous and Similar Classes Learning -- A Comparative Study [2.2] この研究は、トレーニングされたモデルをスクラッチから再トレーニングすることなく更新できる3つの学習パラダイムを提案する。
その結果、提案されたパラダイムは更新時のベースラインよりも高速であり、そのうち2つはスクラッチからのトレーニング、特に大規模なデータセットでも高速であることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 00:28:38 GMT)
Common pitfalls and recommendations for using machine learning to detect
and prognosticate for COVID-19 using chest radiographs and CT scans [1.9] 我々は、2020年1月1日から2020年10月3日までアップロードされた論文とプレプリントについて、OVID、MEDLINE、PubMed、bioRxiv、medRxiv、arXivを介してEMBASEを検索する。
本報告では, 方法的欠陥や根本的バイアスにより, いずれのモデルも臨床応用の可能性を秘めていないことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 19:41:55 GMT)
Single-preparation unsupervised quantum machine learning: concepts and
applications [1.7] まず、古典的および量子的フレームワークにおいて、すべての問題間の接続を分析する。
次に、量子データおよび/または量子処理手段を含む最も困難なバージョンに焦点を当てます。
本稿では,Single-Preparation Quantum Information Processingの概念を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 10:31:05 GMT)
MISTIQS: An open-source software for performing quantum dynamics
simulations on quantum computers [1.3] MISTIQSは、時間依存のハイゼンベルク・ハミルトニアンによって支配されるシステムの量子多体力学をシミュレートするためのエンドツーエンド機能を提供する。
量子回路の中間表現を生成するための高レベルプログラミング機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 22:37:01 GMT)
The role of explainability in creating trustworthy artificial
intelligence for health care: a comprehensive survey of the terminology,
design choices, and evaluation strategies [1.3] 透明性の欠如は、医療におけるAIシステムの実装における主要な障壁の1つとして認識されている。
我々は最近の文献をレビューし、説明可能なAIシステムの設計について研究者や実践者にガイダンスを提供する。
我々は、説明可能なモデリングが信頼できるAIに貢献できると結論づけるが、説明可能性の利点は実際に証明する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 08:32:38 GMT)
Het-node2vec: second order random walk sampling for heterogeneous
multigraphs embedding [1.0] node2vecノード近傍サンプリング法を異種マルチグラフに拡張するアルゴリズムの組を紹介します。
その結果得られたランダムウォークサンプルは、グラフの構造的特徴と異なる種類のノードとエッジのセマンティクスの両方をキャプチャする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 09:38:02 GMT)
Copula-based synthetic data generation for machine learning emulators in
weather and climate: application to a simple radiation model [1.0] 本研究では, 合成データセットを用いることで, 劣化する長波放射を推定するためのMLエミュレータの予測精度が向上するかどうかを検討する。
その結果、平均バイアス誤差(0.08から-0.02 W m$-2$)では最大75%、平均絶対誤差では最大62%のバルク誤差がカットされる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 14:42:38 GMT)
Comparison of Classification Algorithms Towards Subject-Specific and
Subject-Independent BCI [0.9] 運動画像脳コンピュータインタフェースの設計は、主題別データ収集および校正の制限のために困難であると考えられている。
近年,先行キャリブレーションや厳密なシステム適応を伴わない複数ユーザへの適用可能性から,サブジェクト非依存(si)設計が注目されている。
本稿では,SSパラダイムとSIパラダイムの分類性能の比較検討について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 15:05:54 GMT)
Discretized quantum adiabatic process for free fermions and comparison
with the imaginary-time evolution [0.8] 変動波動関数によって記述された一次元自由フェルミオン系について検討する。
正確な基底状態は、システムサイズの4分の1の時間進化演算子の層を適用することで達成される。
系が臨界点にあるにもかかわらず、正確な基底状態への収束は指数関数的に高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 02:56:37 GMT)
Recurrent Neural Networks for Stochastic Control Problems with Delay [0.8] 遅延機能を有する制御問題を解くために,ディープニューラルネットワークに基づくアルゴリズムを提案し,体系的に検討する。
具体的には,ポリシをパラメータ化し,目的関数を最適化するために,シーケンスモデリングにニューラルネットワークを用いる。
提案アルゴリズムは, 線形二乗問題, 有限遅延の最適消費, 完全メモリのポートフォリオ最適化の3つのベンチマーク例で検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 07:18:47 GMT)
Explainable AI and Adoption of Algorithmic Advisors: an Experimental
Study [0.7] 参加者は,人間あるいはアルゴリズムのアドバイザリからアドバイスを受けながら,webベースのゲームをプレイする実験手法を開発した。
異なる種類の説明が採用準備、支払い意欲、および金融AIコンサルタントの信頼に影響を与えるかどうかを評価します。
初対面時の導入を促進する説明の種類は,失敗後の最も成功したものや,コストのかかるものとは異なることが分かりました。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 09:34:38 GMT)
Event Classification with Quantum Machine Learning in High-Energy
Physics [0.6] 本稿では、機械学習を利用した量子アルゴリズムの研究を行い、背景イベントから興味のある事象を分類する。
入力データの性質を学習するための変分量子アプローチに着目する。
我々は,シミュレータと量子コンピューティングデバイスの両方を用いて,事象分類の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 12:46:51 GMT)
Gated Ensemble of Spatio-temporal Mixture of Experts for Multi-task
Learning in Ride-hailing System [0.4] 本研究では,マルチタスク学習アーキテクチャを提案する。
私たちのアーキテクチャのモデルは、シングルタスクとマルチタスクのベンチマークとベンチマークとディープラーニングアルゴリズムを上回った。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 05:35:27 GMT)
CycleGAN for Interpretable Online EMT Compensation [0.4] 電磁トラッキング(EMT)は、最小侵襲でX線誘導を部分的に置き換え、ORの放射線を低減できる。
このハイブリッド環境では、EMTはX線装置による金属歪みによって妨害される。
EMTの誤差を補うことで,患者や外科医の放射線被曝を減らすためのハイブリッドナビゲーション臨床を計画する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 10:34:35 GMT)
Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction using Automatic Hard
mining in 3D CNN Architecture [0.3] 我々は3次元完全畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、マルチモーダル磁気共鳴画像(MRI)からグリオーマとその構成成分を抽出する。
このアーキテクチャでは、密度の高い接続パターンを使用して重量と残留接続数を削減し、BraTS 2018データセットでこのモデルをトレーニングした結果の重量は0.448である。
シース類似度係数(DSC)の閾値を高めて、エポックの増加とともにハードケースを選択することにより、セグメンテーションタスクの難しいケースを訓練するために、トレーニング中にハードマイニングを行う。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 14:34:16 GMT)
Data-Driven Copy-Paste Imputation for Energy Time Series [0.2] 本稿では,エネルギー時系列に対する新しいコピーペーストインプテーション(cpi)法を提案する。
cpi法は、同様の特性を持つデータブロックをコピーし、各ギャップの合計エネルギーを維持しながら時系列のギャップにペーストする。
比較のために選択された3つのベンチマークインプテーションメソッドをはるかに上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 09:26:18 GMT)
Learning Sign-Constrained Support Vector Machines [0.2] 符号制約下で経験的リスクを最小化するための2つの最適化アルゴリズムを開発した。
2つのアルゴリズムのうちの1つは、投影勾配法に基づいており、投影勾配法の各イテレーションは計算コストが$o(nd)である。
訓練例と類似性が特徴ベクトルを構成する場合,符号制約が有望な手法であることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 12:08:17 GMT)
Data Quality Measures and Efficient Evaluation Algorithms for
Large-Scale High-Dimensional Data [0.2] データ品質の2つの重要な側面であるクラス分離性とクラス内の変動性を計算する2つのデータ品質対策を提案します。
ランダムなプロジェクションとブートストレッピングに基づいて,大規模高次元データに対する統計的利点を生かした品質測定を効率的に行うアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 10:23:08 GMT)
Understanding the Ability of Deep Neural Networks to Count Connected
Components in Images [0.0] 人間は減量によって非常に速く数えられるが、物体の数が増加するにつれて著しく遅くなる。
これまでの研究では、訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)検出器が、オブジェクトの数とともにゆっくりと増加する時間にオブジェクトの数をカウントできることが示されている。
人間と異なり、多人数でも同様に機能する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 07:28:34 GMT)
Ultracold atom interferometry in space [0.0] 自由落下におけるボース・アインシュタイン凝縮(BEC)は、宇宙からの物質-波干渉の有望な源である。
我々の研究は宇宙における物質波干渉法を基礎物理学、航法学、地球観測における将来の応用として確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 08:45:17 GMT)
The hydrogen atom: consideration of the electron self-field [0.0] 我々は、水素の正準問題における電子の適切な電磁場を考慮する必要性を裏付ける。
我々は、s-およびp-状態の「非線形」類似の特定の解のクラスのみが、級数の解の分解によって得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 21:52:41 GMT)
Testing gravity with cold atom interferometry: Results and prospects [0.0] 原子干渉計は、重力を調べる強力なツールとして過去30年間に開発されてきた。
この分野の主な展望と、新しい物理学を探求する可能性について、過去および現在進行中の実験について述べます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 11:06:44 GMT)
Structured Machine Learning Tools for Modelling Characteristics of
Guided Waves [0.0] 本論文では,複合材料の導波特性空間をモデル化する新しい手法を提案する。
この手法はデータ駆動モデルに基づいており、事前の物理知識を使用して構造化された機械学習ツールを作成することができる。
本論文では、MLツールを用いたモデリングにおいて、導波の物理知識をどのように活用できるかを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 13:42:50 GMT)
On perturbations of dynamical semigroups defined by covariant completely
positive measures on the semi-axis [0.0] 建設は、核作用素の空間上の前随伴半群の発電機の非有界線形摂動に基づいている。
応用として、シフトの流れをもたらす正準反可換関係の代数上の非単体 *-自己同型半群の摂動を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 17:11:35 GMT)
MultiVERSE: a multiplex and multiplex-heterogeneous network embedding
approach [0.0] MultiVERSEは、マルチプレックスおよびマルチプレックスヘテロジニアスネットワークからノード埋め込みを学習する高速でスケーラブルな方法である。
生体およびソーシャルネットワーク上でMultiVERSEを評価し,その効率性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 10:20:34 GMT)
Modeling National Trends on Health in the Philippines Using ARIMA [0.0] 本稿では、ARIMAモデルを用いた時系列データをトレンド分析およびデータ予測に利用し、健康データの動向を可視化した。
死因は心臓疾患,血管系疾患,事故,慢性下気道疾患,慢性結核であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 07:41:53 GMT)
Label Augmentation via Time-based Knowledge Distillation for Financial
Anomaly Detection [0.0] 金融異常検出ユースケースは、基礎となるパターンの動的性質のために深刻な課題に直面しています。
モデルが古いパターンから遠ざけられたり、トレーニングデータのサイズが継続的に大きくなるなど、急激な変更に追随する他の課題も伴います。
古いモデルからの学習を最新のものにするために,ラベル拡張手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 18:24:13 GMT)
Improving Training Result of Partially Observable Markov Decision
Process by Filtering Beliefs [0.0] 方法検索とすべての類似の信念のペアを比較します。
同様の信念は制御政策に無意味な影響を与えるため、訓練時間を短縮するためにその信念は濾過される。
実験結果から,提案手法は,学習結果の質や手法の効率の点で,ポイントベース近似POMDPよりも優れていることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 04:24:54 GMT)
Fixed-MAML for Few Shot Classification in Multilingual Speech Emotion
Recognition [0.0] 音声音声認識タスク(SER)に少数発話学習を適用することの可能性を解析する。
本稿では,モデル非依存メタラーニング(MAML)アルゴリズムを改良し,この問題を解き,新しいモデルF-MAMLと呼ぶ。
この変更は元の MAML よりも優れており、EmoFilm データセットよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 05:51:50 GMT)
Enhanced Audit Techniques Empowered by the Reinforcement Learning
Pertaining to IFRS 16 Lease [0.0] 会計監査の目的は、企業の財務活動を明確に把握することである。
強化学習とそのよく知られたコードは、インタプリタの可能性と活用可能性を引き出す目的で作成される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 14:44:37 GMT)
Development of a Respiratory Sound Labeling Software for Training a Deep
Learning-Based Respiratory Sound Analysis Model [0.0] 呼吸のオースカルトレーションは、医療従事者が奇抜な肺音が聞こえた時に呼吸異常を検出するのに役立つ。
深層学習に基づくモデルのトレーニングには、正常な呼吸音と冒険的な音の正確なラベルが必要となる。
このソフトウェアは、大量のラベル付きデータを必要とするディープラーニングベースのモデルの開発を支援する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 04:59:04 GMT)
Cyclic Boosting -- an explainable supervised machine learning algorithm [0.0] 本稿では,新しい機械学習アルゴリズム"Cyclic Boosting"を提案する。
正確な回帰と分類のタスクを効率的に行うと同時に、個々の予測がどのように行われたかの詳細な理解を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 16:17:14 GMT)
Correlations transference and apparition of a metastable
decoherence-free subspace in dissipative reservoirs [0.0] 2モードの量子場と環境からなる系における相関のダイナミクスについて検討する。
脱コヒーレンスの開始下では、量子場の相関は失われず、環境に伝達されることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 02:40:49 GMT)
Contextual colorization and denoising for low-light ultra high
resolution sequences [0.0] 低光度画像のシーケンスは、通常、非一貫性のノイズ、フリック、オブジェクトや動くオブジェクトのぼやけに苦しむ。
我々はこれらの問題に,同時着色と着色を同時に行う未経験学習手法で対処する。
提案手法は,主観的品質の観点から既存手法よりも優れており,輝度レベルや雑音の変動に頑健であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 15:35:29 GMT)
Confronting the Constraints for Optical Character Segmentation from
Printed Bangla Text Image [0.0] 光文字認識システムは基本的に、印刷された画像を編集可能なテキストに変換し、ストレージとユーザビリティを向上させる。
完全に機能するためには、システムは事前処理やセグメンテーションといったいくつかの重要な方法を通る必要がある。
提案アルゴリズムは,スキャン画像やキャプチャ画像の理想ケースと非理想ケースの両方からキャラクタを分割することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 18:11:50 GMT)
COVID-19: Comparative Analysis of Methods for Identifying Articles
Related to Therapeutics and Vaccines without Using Labeled Data [0.0] 本研究は,テキスト中のタスク固有の用語の有無に基づいてテキスト分類手法を分析する手法を提案する。
本研究は,6種類のトランスファーラーニングおよび非教師なし手法を用いて,新型コロナウイルスワクチンおよび治療関連項目のスクリーニングを行った。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 08:40:04 GMT)
CLOI: An Automated Benchmark Framework For Generating Geometric Digital
Twins Of Industrial Facilities [0.0] CLOIはディープラーニングと幾何学的手法を組み合わせて、ポイントをクラスと個々のインスタンスに分割する。
現在の実践状況と比較して、提案フレームワークは平均30%の推定時間節約を実現できます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 05:47:08 GMT)
CARL: Controllable Agent with Reinforcement Learning for Quadruped
Locomotion [0.0] CARLは、高レベルの指示で制御でき、動的環境に自然に反応できる4重結合剤である。
我々は、ジェネレーティブ・アドリラル・ネットワークを使用して、速度や方向などのハイレベルな制御を、オリジナルのアニメーションに対応するアクション・ディストリビューションに適応させる。
深部強化学習によるさらなる微調整により、エージェントは、スムーズな遷移を発生させながら、目に見えない外部摂動から回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 05:10:27 GMT)
Benchmarking the Variational Quantum Eigensolver through Simulation of
the Ground State Energy of Prebiotic Molecules on High-Performance Computers [0.0] 我々は,小分子の基底状態エネルギーを計算するために,Qiskit ソフトウェアパッケージに実装されている変分量子固有解法 (VQE) を用いている。
この研究は、前生物化学に関連する分子の電子構造とエネルギー表面を計算するアルゴリズムをベンチマークすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 11:37:55 GMT)
Analyzing movies to predict their commercial viability for producers [0.0] 我々は、今後のフィルムのリターンを予測できるモデルを開発する。
このモデルの将来的な応用は、映画業界で見られ、プロダクション企業は彼らのプロジェクトの期待するリターンをより正確に予測できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 18:42:38 GMT)
Alleviating Vulnerabilities of the Possible Outbreaks of Measles: A Data
Trend Analysis and Prediction of Possible Cases [0.0] この論文はフィリピンの麻疹の傾向と5年間の予測データを決定づけた。
その結果、2016年から2019年にかけて、この病気のパターンが増加していた。
しかし,5年間の予測では,今後5年間でその発生パターンが低下する傾向にあった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 07:31:34 GMT)
A Trainable Reconciliation Method for Hierarchical Time-Series [0.0] エンコーダデコーダニューラルネットワークに基づく,新しい汎用的,柔軟かつ容易に実装可能な調整戦略を提案する。
実世界の4つのデータセット上で本手法をテストすることにより,和解設定における既存手法の性能を継続的に到達または超えることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 03:21:07 GMT)
A Supervised Machine Learning Approach for Accelerating the Design of
Particulate Composites: Application to Thermal Conductivity [0.0] 粒子状多機能複合材料の設計のための教師付き機械学習(ML)に基づく計算手法を提案する。
設計変数(英: design variables)は、材料のミクロ構造と材料の性質を直接リンクする物理的記述子である。
最適化ML法は, 生成データベース上で学習し, 構造と特性の複雑な関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 02:15:23 GMT)
A Framework for Fast Scalable BNN Inference using Googlenet and Transfer
Learning [0.0] 本論文は、リアルタイム性能の良い物体検出の高精度化を目指します。
バイナライズニューラルネットワークは、画像分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションなど、さまざまな視覚タスクで高いパフォーマンスを発揮しています。
その結果,移動学習法により検出された物体の精度は,既存手法と比較して高いことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jan 2021 07:28:38 GMT)