Semi-supervised deep learning based on label propagation in a 2D
embedded space [117.9] 提案されたソリューションは、少数の教師なしイメージから多数の教師なしイメージにラベルを伝達し、ディープニューラルネットワークモデルをトレーニングする。
本稿では、より正確なラベル付きサンプルを反復してセットから深層ニューラルネットワーク(VGG-16)をトレーニングするループを提案する。
ラベル付きセットがイテレーションに沿って改善されるにつれて、ニューラルネットワークの機能が改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 14:30:27 GMT)
Distance-Based Regularisation of Deep Networks for Fine-Tuning [116.7] 我々は,仮説クラスを,初期訓練前の重みを中心にした小さな球面に制約するアルゴリズムを開発した。
実験的な評価は、我々のアルゴリズムがうまく機能していることを示し、理論的な結果を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 16:05:16 GMT)
Training data-efficient image transformers & distillation through
attention [93.2] Imagenetのみのトレーニングにより,コンボリューションフリーなコンボリューショントランスを試作した。
参照ビジョン変換器(86Mパラメータ)は、トップ1の精度83.1%を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 15:52:50 GMT)
Filter Grafting for Deep Neural Networks: Reason, Method, and
Cultivation [86.9] フィルタは現代の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のキーコンポーネントである
本稿では,この目的を達成するためにフィルタグラフト(textbfMethod)を導入する。
我々は,フィルタの情報を測定するための新しい基準と,グラフトされた情報をネットワーク間でバランスをとるための適応重み付け戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 03:51:47 GMT)
Brainstorming Generative Adversarial Networks (BGANs): Towards
Multi-Agent Generative Models with Distributed Private Datasets [86.4] 生成的敵ネットワーク(GAN)は、データ空間を適切に表現する大規模なデータセットによって供給されなければならない。
多くのシナリオでは、利用可能なデータセットは制限され、複数のエージェントに分散する可能性がある。
本稿では,BGAN(Breepstorming GAN)アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 02:49:06 GMT)
Continuous Emotion Recognition with Spatiotemporal Convolutional Neural
Networks [82.5] In-theld でキャプチャした長いビデオシーケンスを用いて,持続的な感情認識のための最先端のディープラーニングアーキテクチャの適合性を検討する。
我々は,2D-CNNと長期記憶ユニットを組み合わせた畳み込みリカレントニューラルネットワークと,2D-CNNモデルの微調整時の重みを膨らませて構築した膨らませた3D-CNNモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 14:49:00 GMT)
Multi-point dimensionality reduction to improve projection layout
reliability [77.3] 通常の次元還元(dr)では、m-次元空間(原空間)の各データインスタンスは、d-次元空間(視覚空間)内の一点にマッピングされる。
当社のソリューションであるRed Gray Plusは、通常のDRとグラフ描画技術を組み合わせて構築され、拡張されています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 17:17:02 GMT)
DARTS-: Robustly Stepping out of Performance Collapse Without Indicators [74.2] 異なるアーキテクチャ検索は、長期にわたるパフォーマンスの不安定さに悩まされる。
ヘッセン固有値のような指標は、性能が崩壊する前に探索を止める信号として提案される。
本稿では,崩壊を解決するために,より微妙で直接的なアプローチをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 07:58:11 GMT)
Video Summarization Using Deep Neural Networks: A Survey [73.0] ビデオ要約技術は、ビデオコンテンツの最も有益な部分を選択して、簡潔で完全なシノプシスを作成することを目指しています。
本研究は,この領域における最近の進歩に着目し,既存の深層学習に基づく総括的映像要約手法の包括的調査を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 11:41:29 GMT)
A reusable pipeline for large-scale fiber segmentation on unidirectional
fiber beds using fully convolutional neural networks [68.8] 我々は,X線X線CTファイバーベッド内のファイバーを検出するためのオープンな計算パイプラインを提案する。
これらのサンプルの繊維を分離するために、完全畳み込みニューラルネットワークの4つの異なるアーキテクチャをテストした。
ニューラルネットワークのアプローチを半監視方式と比較すると、DiceとMatthewsの係数は92.28 pm 9.65%以上となり、最大98.42 pm 0.03 %$に達した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 00:33:14 GMT)
DiffPD: Differentiable Projective Dynamics with Contact [65.9] DiffPDは、暗黙の時間積分を持つ効率的な微分可能なソフトボディシミュレータである。
我々はDiffPDの性能を評価し,様々な応用における標準ニュートン法と比較して4～19倍のスピードアップを観測した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 00:13:33 GMT)
Quality meets Diversity: A Model-Agnostic Framework for Computerized
Adaptive Testing [60.4] コンピュータ適応テスト(CAT)は多くのシナリオで有望なテストアプリケーションとして現れています。
CAT ソリューションのための新しいフレームワークである Model-Agnostic Adaptive Testing (MAAT) を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 06:48:50 GMT)
Reasoning over Vision and Language: Exploring the Benefits of
Supplemental Knowledge [59.9] 本稿では,汎用知識基盤(KB)から視覚言語変換器への知識の注入について検討する。
我々は複数のタスクやベンチマークに対する様々なkbの関連性を実証的に研究する。
この技術はモデルに依存しず、最小限の計算オーバーヘッドで任意の視覚言語変換器の適用可能性を拡張することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 08:37:55 GMT)
Reliable Off-policy Evaluation for Reinforcement Learning [53.5] シーケンシャルな意思決定問題において、非政治評価は、目標政策の期待累積報酬を推定する。
本稿では、1つまたは複数のログデータを用いて、ロバストで楽観的な累積報酬推定を提供する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 16:34:42 GMT)
Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.3] AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 10:43:10 GMT)
One-Shot Learning with Triplet Loss for Vegetation Classification Tasks [45.8] 三重項損失関数は、ワンショット学習タスクの精度を大幅に向上できる選択肢の1つである。
2015年からは、多くのプロジェクトがシームズネットワークとこの種の損失を顔認識とオブジェクト分類に利用している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 19:34:55 GMT)
Empirical Evaluation of Supervision Signals for Style Transfer Models [44.4] 本研究は,トレーニング中に指導信号を提供する支配的な最適化パラダイムを実証的に比較する。
バックトランスレーションにはモデル固有の制限があり、トレーニングスタイルのトランスファーモデルを阻害する。
また、私たちの知識では、スタイル転送のタスクで経験的に評価されていない機械翻訳コミュニティで人気のあるテクニックである最小リスクトレーニングを実験しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 15:33:30 GMT)
Unstructured Knowledge Access in Task-oriented Dialog Modeling using
Language Inference, Knowledge Retrieval and Knowledge-Integrative Response
Generation [44.2] 外部知識に富んだダイアログシステムは、サポートするデータベース/APIの範囲外にあるユーザクエリを処理できる。
タスク指向対話システムのパイプラインを構成するKDEAK, KnowleDgEFactor, Ens-GPTの3つのサブシステムを提案する。
実験の結果,提案パイプラインシステムはベースラインを上回り,高品質な応答を生成することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 11:24:32 GMT)
Likelihood Ratio Exponential Families [44.0] 幾何学的混合経路を指数関数分布の族として熱力学的変分対象(tvo)を分析する。
これらの可能性比指数ファミリーを拡張し、レート歪み(RD)最適化、情報ボトルネック(IB)方法、および最近のレート歪み分類アプローチの解決策を含む。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 06:06:55 GMT)
Non-uniform Motion Deblurring with Blurry Component Divided Guidance [43.9] コンポーネント分割モジュールを介してぼやけた画像を処理するための深い2ブランチネットワークを提案する。
具体的には,2つの成分注意ブロックを用いて注目マップを学習し,特徴表現を効果的に活用する。
両枝の鋭い特徴を融合させるために, 配向に基づく特徴融合という新たな特徴融合機構を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 09:10:35 GMT)
Information-Theoretic Generalization Bounds for Meta-Learning and
Applications [42.3] メタ学習の主なパフォーマンス指標は、メタ一般化ギャップである。
本稿ではメタ一般化ギャップに関する新しい情報理論上界について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 12:00:37 GMT)
High-Resolution Deep Image Matting [39.7] HDMattは、高解像度入力のための最初のディープラーニングベースの画像マッチングアプローチである。
提案手法は,Adobe Image Matting と AlphaMatting のベンチマーク上で,最先端の性能を新たに設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 08:14:55 GMT)
EMIXER: End-to-end Multimodal X-ray Generation via Self-supervision [39.1] 我々は,X線画像と対応する自由テキストレポートを共同で合成する,エンド・ツー・エンドのMultimodal X線生成モデル(EMIXER)を提案する。
EMIXERは、1)ラベルに基づいて画像を生成すること、2)隠された埋め込みに画像をエンコードすること、3)画像埋め込みから階層的デコーダを介して対応するテキストを生成すること、、4)画像と対応するテキストの両方を評価する共同識別器により、条件付き生成対向モデルである。
EMIXER生成した合成データセットは、X線画像分類、レポート生成モデルを強化して5。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 19:07:26 GMT)
Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification [36.2] 我々は、ハイパースペクトル(HS)画像分類の観点から、CNNとGCN(Graph Convolutional Network)について検討する。
我々は,大規模GCNをミニバッチ方式で訓練できる新しいミニバッチGCNを開発した。
我々のミニGCNは、ネットワークを再トレーニングすることなくサンプル外データを推測し、分類性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 00:06:09 GMT)
A Framework for Enhancing Deep Neural Networks Against Adversarial
Malware [31.0] 敵のマルウェア回避攻撃に対するディープニューラルネットワークの堅牢性を高めるための防御フレームワークを提案する。
このフレームワークはAICSの2019年のチャレンジに76.02%の精度で勝利し、攻撃者(すなわちチャレンジオーガナイザ)はフレームワークや防御を知らないし、我々(ディフェンダー)も攻撃を知らない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 15:29:02 GMT)
LIME: Learning Inductive Bias for Primitives of Mathematical Reasoning [30.6] データセットに誘導バイアスを符号化することでアーキテクチャ工学を置き換える。
推論、帰納、帰納は推論プリミティブの既約集合を形成するというパースの見解に触発され、これらの3つの能力を持つためにモデルを必要とする3つの合成タスクを設計する。
LIMEで訓練されたモデルは、3つの非常に異なる大きな数学的推論ベンチマークでバニラトランスを大幅に上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 17:15:24 GMT)
Data Impressions: Mining Deep Models to Extract Samples for Data-free
Applications [26.5] データインプレッションはトレーニングデータのプロキシとして機能し、さまざまなタスクを実現するために使用することができる。
いくつかのコンピュータビジョンタスクにおけるデータインプレッションの適用性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 11:37:29 GMT)
EC-SAGINs: Edge Computing-enhanced Space-Air-Ground Integrated Networks
for Internet of Vehicles [24.6] エッジコンピューティング強化車両インターネット(EC-IoV)は、車両間のユビキタスデータ処理とコンテンツ共有を可能にします。
EC-IoVは、車両と地上エッジコンピューティングインフラストラクチャ間の接続と相互作用に大きく依存しています。
遠隔地における各種IoVサービスを支援するために,エッジコンピューティング対応の宇宙航空統合ネットワーク(EC-SAGIN)の枠組みを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 10:56:23 GMT)
Robusta: Robust AutoML for Feature Selection via Reinforcement Learning [24.2] 強化学習(RL)に基づく初の堅牢なAutoMLフレームワークRobostaを提案します。
このフレームワークは,良性サンプルの競争精度を維持しつつ,モデルロバスト性を最大22%向上させることができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 03:12:29 GMT)
Learning to Sample from Censored Markov Random Fields [22.1] Censor Markov Random Fields (略称CMRFs) の学習に関する研究
これらは、いくつかのノードが検閲されている(観察されていない)マルコフ確率場である。
O(n)輸送距離内で高温CMRFを学習するためのアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 15:38:19 GMT)
Image Enhancement using Fuzzy Intensity Measure and Adaptive Clipping
Histogram Equalization [22.0] ファジィ強度測定と適応的クリッピングヒストグラム等化(FIMHE)を提案する。
バークレーデータベースとCVF-UGR-Imageデータベースの実験では、FIMHEが最先端のヒストグラム等化ベースの方法よりも優れていることが示されています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 00:59:55 GMT)
Deciding What to Learn: A Rate-Distortion Approach [21.9] 複雑な環境では、最適ポリシーの合成が不可能になる可能性がある。
我々は,デザイナーの好みをエージェントの定型学習対象に翻訳するプロセスを自動化する。
最適ポリシーの同定におけるトンプソンサンプリングの改善を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 16:22:49 GMT)
Fundamental Tradeoffs in Distributionally Adversarial Training [21.6] 対向訓練は、対向的摂動に対するモデルの堅牢性を改善する最も効果的な手法の1つである。
本稿では,標準リスクと敵対リスクのトレードオフについて検討する。
標準リスクと敵リスクのトレードオフが3つの設定すべてに現れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 21:59:18 GMT)
Affinity Fusion Graph-based Framework for Natural Image Segmentation [20.7] このフレームワークは、マルチスケールスーパーピクセルの親和性ノードと呼ばれる新しい定義に従って、隣接グラフとカーネルスペクトルクラスタリングベースのグラフ(KSCグラフ)を組み合わせる。
KSCグラフは、これらの親和性ノード間の非線形関係を探索するために、新しいカーネルスペクトルクラスタリングによって構築される。
各スケールでの隣接グラフを構築し、アフィニティノードで提案されたKSCグラフを更新するためにさらに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 03:33:23 GMT)
Interpretable and Trustworthy Deepfake Detection via Dynamic Prototypes [20.4] 視覚的説明の一形態として動的プロトタイプを用いて顔画像の偽造を検知する新しい人間中心のアプローチを提案する。
大規模な実験結果から、DPNetは、目に見えないテストデータセットでさえ、競争力のある予測性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 02:13:45 GMT)
Neighbourhood-Insensitive Point Cloud Normal Estimation Network [19.0] 本稿では,新たな自己注意に基づく正規推定ネットワークを提案する。
温度パラメータを学習することで、関連点にソフトフォーカスし、ソフトネスを調整することができる。
我々のモデルは、既存のすべての正規推定アルゴリズムを大きなマージンで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 11:01:58 GMT)
Scalable Learning of Safety Guarantees for Autonomous Systems using
Hamilton-Jacobi Reachability [18.5] Hamilton-Jacobiリーチビリティのような方法は、そのようなシステムに保証された安全セットとコントローラを提供することができる。
システムが稼働中は、これらの不確実性に関する新たな知識を学習し、それに従って安全性分析を更新する必要がある。
本稿では,分解,ウォームスタート,アダプティブグリッドなど,計算を高速化するいくつかの手法を合成する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 00:13:01 GMT)
DeepTake: Prediction of Driver Takeover Behavior using Multimodal Data [17.2] DeepTakeは、取得行動の複数の側面を予測する新しいディープニューラルネットワークベースのフレームワークである。
車両データ、ドライバーバイオメトリックス、主観的測定からの特徴を用いて、deeptakeはドライバーの意図、時間、乗っ取りの質を予測する。
その結果、DeepTakeは、それぞれ96%、93%、83%の精度で、取得の意図、時間、および品質を確実に予測しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 17:30:50 GMT)
The Future of Digital Health with Federated Learning [15.5] データ駆動機械学習は、医療データから正確で堅牢な統計モデルを構築するための有望なアプローチとして登場した。
既存の医療データは、主にデータサイロに置かれており、プライバシの懸念によってデータへのアクセスが制限されているため、MLによって完全に利用されていない。
本稿では、フェデレートラーニングがデジタルヘルスの未来にどのように解決策をもたらすかを考察し、対処すべき課題と考察を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 17:53:03 GMT)
Natural Backdoor Attack on Text Data [15.4] 本論文では,NLPモデルに対するテキストバックドア攻撃を提案する。
テキストデータにトリガーを発生させ,修正範囲,人間認識,特殊事例に基づいて,さまざまな種類のトリガーを調査する。
その結果,テキスト分類作業において100%バックドア攻撃の成功率と0.83%の犠牲となる優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 14:07:09 GMT)
When SIMPLE is better than complex: A case study on deep learning for
predicting Bugzilla issue close time [14.9] 本論文では,Bugzillaにおける問題クローズタイムの予測にディープラーニングを用いたケーススタディを提案する。
我々は、数十年前のフィードフォワードニューラルネットワークへのSIMPLE拡張が、より最近でより精巧な「長期記憶」ディープラーニングよりもうまく動作することを報告した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 22:56:14 GMT)
The Multimodal Sentiment Analysis in Car Reviews (MuSe-CaR) Dataset:
Collection, Insights and Improvements [14.7] この種のマルチモーダルデータセットの1つである MuSe-CaR について述べる。
このデータは、最近第1回マルチモーダルセンチメント分析チャレンジのテストベッドとして公開された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 10:40:37 GMT)
"Killing Me" Is Not a Spoiler: Spoiler Detection Model using Graph
Neural Networks with Dependency Relation-Aware Attention Mechanism [14.5] 構文認識型グラフニューラルネットワークに基づくSDGNNと呼ばれる新しいスポイラー検出モデルを提案する。
実世界の2つのベンチマークデータセットの実験において、SDGNNは既存のスポイラー検出モデルよりも優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 05:34:17 GMT)
Predictive Optimization with Zero-Shot Domain Adaptation [14.4] ゼロショット領域適応(ZSDA)を用いた予測最適化フレームワークを提案する。
我々は,最適化問題が凸最適化となる条件を解析する。
数値実験により,提案するフレームワークの有用性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 17:35:12 GMT)
Global and Individualized Community Detection in Inhomogeneous
Multilayer Networks [14.2] ネットワークアプリケーションでは、同じ主題の集合上で観測される複数のネットワークの形でデータセットを取得することがますます一般的になっている。
このようなデータセットは、各レイヤが別々のネットワーク自身であるマルチレイヤネットワークによってモデル化され、異なるレイヤが関連付けられ、共通の情報を共有することができる。
本稿では,非均質な多層ネットワークモデルを用いたスタイリングによるコミュニティ検出について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 14:43:42 GMT)
Neural Knowledge Extraction From Cloud Service Incidents [13.9] SoftNERは、サービスインシデントから教師なしの知識抽出のためのフレームワークである。
マルチタスク学習に基づく新しいBiLSTM-CRFモデルを構築した。
教師なし機械学習に基づく手法の精度は0.96であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 21:56:16 GMT)
A Graph Reasoning Network for Multi-turn Response Selection via
Customized Pre-training [11.5] 本稿では,この問題に対処するグラフ推論ネットワーク(GRN)を提案する。
GRNはまずALBERTに基づく事前トレーニングを行います。
次に、シーケンス推論とグラフ推論構造を備えた統合ネットワーク上でモデルを微調整する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 02:12:11 GMT)
GLISTER: Generalization based Data Subset Selection for Efficient and
Robust Learning [11.2] GeneraLIzationベースのデータSubset selecTion for Efficient and Robust LearningフレームワークであるGlisterを紹介します。
パラメータ更新とともに反復的にデータ選択を行う反復オンラインアルゴリズムglister-onlineを提案する。
筆者らのフレームワークは,(a) と (c) の場合に) 効率, 精度の両面で向上し, 他の最先端の堅牢な学習アルゴリズムと比較して, より効率的であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 21:00:10 GMT)
Towards a Computed-Aided Diagnosis System in Colonoscopy: Automatic
Polyp Segmentation Using Convolution Neural Networks [10.9] 大腸内視鏡およびカプセル内視鏡画像における病変の認識のための深層学習フレームワークを提案する。
本研究では, SfS と RGB の新規な組み合わせを提案するとともに, FCN をポリップセグメンテーションに用いた最初の研究について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 10:08:53 GMT)
Descriptive AI Ethics: Collecting and Understanding the Public Opinion [10.3] 本研究では、規範的および記述的研究が相互補完できる混合AI倫理モデルを提案する。
我々は、AIシステムの展開に対する楽観的見解と悲観的見解のギャップを埋めることにその影響について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 03:46:27 GMT)
iNNk: A Multi-Player Game to Deceive a Neural Network [10.0] iNNKは、NNと対戦するマルチプレイヤーの描画ゲームである。
プレイヤーは、NNによって解読されることなく、図面を通して秘密のコードワードを相互に通信する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 17:31:00 GMT)
The impacts of optimization algorithm and basis size on the accuracy and
efficiency of variational quantum eigensolver [8.9] 変分量子固有解法(VQE)は、短期量子デバイスに基づく量子化学の有望な方法論である。
本研究は, ユニタリカップリングクラスタ(UCC)アンザッツを用いたVQE法による5分子(H2, LiH, HF, N2, F2)の研究である。
勾配最適化L-BFGS-Bの性能を直接探索法COBYLAの性能と比較する。
VQEの実用化のためには、限られた量子資源に基づいて完全能動空間(CAS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 10:44:29 GMT)
Ensemble Learning Based Classification Algorithm Recommendation [8.9] 本稿では,アンサンブル学習に基づくアルゴリズム推薦手法を提案する。
提案手法を評価するために,13の既知の候補分類アルゴリズムと5種類のメタ特徴を用いた1090のベンチマーク分類問題に関する広範な実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 07:14:51 GMT)
Harmonization and the Worst Scanner Syndrome [7.9] 広い種類の調和化/ドメイン不変性スキームに対して、いくつかの望ましくない性質は避けられないことを示す。
予測マシンが一連のドメインに不変である場合、出力予測の精度は、開始する情報の最小量を持つドメインによって制限される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 18:41:41 GMT)
Attention Based Video Summaries of Live Online Zoom Classes [7.8] 本稿では,大学生がオンライン講義,チュートリアル,実験室,その他のライブセッションからより多くの情報を得るためのシステムについて述べる。
私たちは、ライブZoomセッション中にラップトップ上の注意レベルをログし、それらのライブセッションのパーソナライズされたビデオ要約を提供する。
顔の注意分析ソフトウェアを使用して、学生の注意が一定の閾値以下にある部分だけからなるパーソナライズされたビデオ要約を作成する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 23:28:52 GMT)
Local Search Algorithms for Rank-Constrained Convex Optimization [7.7] 階数制約付き凸最適化のための欲望と局所探索アルゴリズムを提案する。
我々は、$R$のランク制限条件番号が$kappa$であれば、$A$のランク$O(r*cdot minkappa log fracR(mathbf0)-R(A*)epsilon、kappa2)$と$R(A)leq R(A*)+epsilon$のソリューションが回復できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 18:52:02 GMT)
Accurate and Robust Scale Recovery for Monocular Visual Odometry Based
on Plane Geometry [7.2] 地上面の高精度かつロバストな推定を生かした軽量なスケール復元フレームワークを開発した。
KITTIデータセットの実験により,提案したフレームワークが翻訳誤りの点から最先端の精度を達成できることが示されている。
軽量な設計のため、我々のフレームワークはデータセット上で20Hzの高周波数を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 07:21:24 GMT)
A Novel Prediction Approach for Exploring PM2.5 Spatiotemporal
Propagation Based on Convolutional Recursive Neural Networks [7.1] PM2.5の伝播予測システムは、地域社会への健康影響を減らす早期警戒システムとして、より詳細で正確な情報を提供する。
本研究は,台湾の大気質モニタリングシステムのデータセットを用いて行った。
一般に、測定ノード間の結合を空間的にも時間的にも考慮し、正確な予測結果を提供することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 17:00:04 GMT)
Probabilistic Inference for Learning from Untrusted Sources [6.8] フェデレーション学習は、より速い学習、より良いソリューション、異なる当事者からの異種データが多様性を高めると転送するより大きな可能性の潜在的な利点をもたらします。
集約アルゴリズムが非IIDデータや破損した当事者に対して堅牢であることは重要です。
最近の研究では、識別を行うためのtextitreferenceデータセットが利用可能であると仮定している。
このような参照データセットが利用できない設定を検討します。むしろ、パーティの品質と適合性はtextitinferredでなければなりません。
本稿では,パーティの品質に適応したベイズ推論に基づく新しい連合学習集約アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 15:30:06 GMT)
Learning Potentials of Quantum Systems using Deep Neural Networks [6.3] NNは古典的なハミルトン力学を学ぶことができる。
NNは、量子現象に関する洞察を提供する手段として、観測を通して誘導バイアスを付与することができるか?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 00:45:27 GMT)
Multistage BiCross Encoder: Team GATE Entry for MLIA Multilingual
Semantic Search Task 2 [6.2] MLIAタスク2多言語セマンティックサーチのためのチームGATEによって開発されたマルチステージBiCrossと呼ばれるサーチシステムを紹介します。
第1ラウンドの結果から,モノリンガルとバイリンガルの両方で,各ランキング指標の最先端性能が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 20:38:23 GMT)
Automating Program Structure Classification [6.2] 本稿では,教師付き機械学習手法が,学生プログラムを所定の高次構造に分類する方法について述べる。
108のプログラムでトレーニングすると、これらのモデルが91%の分類精度を達成できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 21:24:37 GMT)
Learning Invariant Representation for Continual Learning [6.0] 継続的学習の重要な課題は、エージェントが新しいタスクに直面したときに、以前に学んだタスクを壊滅的に忘れることです。
連続学習のための学習不変表現(IRCL)という新しい擬似リハーサル法を提案する。
共有不変表現を分離することは、タスクのシーケンスを継続的に学習するのに役立つ。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 15:12:51 GMT)
Coarse-grained decomposition and fine-grained interaction for multi-hop
question answering [5.9] 多くの複雑なクエリはマルチホップ推論を必要とする。
Bi-DAFは通常、複雑な質問における単語の表面意味論のみをキャプチャする。
マルチホップ回答のための新しいモデルアーキテクチャを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 06:56:34 GMT)
A First Look at Android Applications in Google Play related to Covid-19 [5.7] この研究は、Androidエコシステムに焦点を当て、Covid関連のAndroidアプリを調査します。
本研究は,Covid関連アプリの知識の拡大に寄与する,実証的な知見を多数与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 10:04:56 GMT)
Neural Network-derived perfusion maps: a Model-free approach to computed
tomography perfusion in patients with acute ischemic stroke [4.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はCT灌流データから臨床的に関連するパラメトリックマップを生成することができる。
cnnベースのアプローチは,最先端の灌流解析法に匹敵する臨床関連灌流マップを作成した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 07:11:02 GMT)
Towards interpreting ML-based automated malware detection models: a
survey [4.7] 既存の機械学習モデルのほとんどはブラックボックスで、プレディションの結果は予測不能になった。
本論文は,MLベースのマルウェア検出器の解釈可能性に関する既存の研究を検討し,分類することを目的とする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 17:34:40 GMT)
Responsible AI Challenges in End-to-end Machine Learning [4.5] aiを一般公開する企業の多くは、モデルをトレーニングする場合、その正確性を改善するだけでなく、モデルがユーザを差別しないことを保証する必要がある、と述べている。
進歩を測る3つの重要な研究方向を提案し、現在進行中の研究を紹介します。
まず、責任あるAIを深くサポートし、公正性と堅牢性といった複数の目的を一緒に扱う必要があります。
第二に、責任あるAIは、機械学習のすべてのステップで広くサポートされなければならない。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 04:55:03 GMT)
On the statistical complexity of quantum circuits [4.3] 統計的複雑性は, 様々な量子回路パラメータに依存する。
我々は、回路に関連する量子チャネルにおける魔法の量を定量化する$(p,q)$群ノルムに基づく魔法の尺度を紹介します。
我々が得た境界は、その深さと幅の観点から量子ニューラルネットワークの容量を制限するのに使うことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 14:55:55 GMT)
Walk in Wild: An Ensemble Approach for Hostility Detection in Hindi
Posts [3.9] 我々は,事前学習したmBERTと,ニューラルネットワーク(ANN)やXGBoostなどの一般的な分類アルゴリズムに基づいて,ヒンディー語投稿の敵意検出のための簡単なアンサンブルモデルを構築した。
コンペティションの総合順位は0.969, 重み付きf1スコアは0.961で, それぞれ2段分類と多段分類タスクで3位であった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 07:49:27 GMT)
Residual Shuffle-Exchange Networks for Fast Processing of Long Sequences [3.9] 本稿では,GELUとレイヤ正規化を用いた残差ネットワークに基づくShuffle-Exchangeネットワークの簡易かつ軽量なバージョンを提案する。
提案したアーキテクチャは, より長いシーケンスにスケールするだけでなく, より高速に収束し, 精度も向上する。
LAMBADA言語モデリングタスクのShuffle-Exchangeネットワークを超越し、MusicNetデータセットの最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 00:33:19 GMT)
Probabilistic Load Forecasting Based on Adaptive Online Learning [3.7] 本稿では,隠れマルコフモデルの適応型オンライン学習に基づく確率的負荷予測手法を提案する。
本稿では,理論的保証のある学習予測手法を提案し,その性能を複数のシナリオで実験的に評価する。
その結果,提案手法は様々なシナリオにおいて既存手法の性能を大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 09:57:28 GMT)
Task-driven Self-supervised Bi-channel Networks Learning for Diagnosis
of Breast Cancers with Mammography [3.6] tsbnl(task-driven bi-channel network)フレームワークは,マンモグラムを限定した分類ネットワークの性能を向上させるために提案されている。
実験の結果,乳がんの診断には従来のsslアルゴリズムを上回っており,サンプルが限られていた。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 17:28:52 GMT)
PaddleSeg: A High-Efficient Development Toolkit for Image Segmentation [3.6] 画像セグメンテーションのための高効率開発ツールキットPaddleSegを紹介する。
PaddleSegは、約20の人気のセグメンテーションモデルと、50以上のトレーニング済みモデルのリアルタイムおよび高精度レベルをサポートする。
当社のツールキットでトレーニングされたセグメンテーションアルゴリズムがより競争力のある精度を持つことを示すために,包括的なベンチマークと評価を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 15:36:22 GMT)
Affordance-based Reinforcement Learning for Urban Driving [3.5] 経路点と低次元視覚表現を用いた最適制御ポリシーを学習するための深層強化学習フレームワークを提案する。
スクラッチから訓練されたエージェントは、車線追従のタスクを学習し、区間間を走り回り、密集した交通状況でも他のアクターや信号機の前で立ち止まることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 05:21:25 GMT)
Dynamic Queue-Jump Lane for Emergency Vehicles under Partially Connected
Settings: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [3.4] 救急車(EMV)サービスは都市の重要な機能であり、都市交通渋滞のため非常に困難である。
本稿では,V2X接続下でのEMVサービスの改善について検討する。
非接続車両の存在下での連結車両のリアルタイム協調に基づく動的キュージャンプレーン(DQJL)の確立を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 23:42:18 GMT)
Tell Me Who Your Friends Are: Using Content Sharing Behavior for News
Source Veracity Detection [3.4] ネットワークとして定式化されたニュースソースのコンテンツ共有行動を利用した,新規かつ堅牢なニュースベラシティ検出モデルを提案する。
美術書記スタイルとCSNの特徴は,予測時に多種多様な誤りを犯し,両者が分類作業において異なる役割を担っていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 21:39:51 GMT)
Mining Knowledge Graphs From Incident Reports [3.3] 顧客から提出されたインシデント報告は、診断や緩和が簡単でないとほとんど構造化されていない。
我々は、共起エンティティペアからバイナリエンティティ関係を抽出し、スコアするアプローチを提案する。
知識グラフを自動的に構築し、グラフ内の暗黙の知識が、異なるインシデントに対する関連エンティティのランク付けに使用できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 04:15:26 GMT)
Evolution of Cooperative Hunting in Artificial Multi-layered Societies [3.3] 協調行動の複雑さは、マルチエージェントに基づく社会シミュレーションにおいて重要な問題である。
本稿では, 人工社会における協調狩猟行動の進化を研究するために, エージェントベースモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 19:43:23 GMT)
Creating and concentrating quantum resource states in noisy environments
using a quantum neural network [2.8] ランダムに結合したフェルミオンノードからなる駆動量子ネットワークに基づく汎用的な統一状態準備スキームを提供する。
提案手法はロバストであり,最大エンタングルド,NOON,W,クラスタ,不協和状態のほぼ完全な生成に利用できることを示す。
ノイズが駆動強度に匹敵するノイズの多いシステムでは、より大きなネットワークにより多くの状態を混合することで絡み合いを集中する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 07:18:06 GMT)
Contrastive Multiple Correspondence Analysis (cMCA): Using Contrastive
Learning to Identify Latent Subgroups in Political Parties [2.6] 私たちは、社会科学者がよく遭遇するデータを分析するために、対照的な学習を使用します。
本研究は,欧州,日本,米国における有権者の3つの異なる調査を解析し,対照的なMCAの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 00:43:59 GMT)
A Particle Filtering Framework for Integrity Risk of GNSS-Camera Sensor
Fusion [2.3] 粒子レイムをカメラとカメラの融合システムへ拡張し,協調状態推定と完全性監視を行う。
視覚障害を考慮し,地図マッチングを用いたカメラ画像から位置上の確率分布を導出する。
Kullback-Leibler Divergence メトリクスを定式化し、センサ融合時の測定値と欠陥の一貫性を評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 10:15:59 GMT)
A General Framework for Hypercomplex-valued Extreme Learning Machines [2.1] 本稿では,汎用超複素代数上での極端学習機械(ELM)の枠組みを確立することを目的とする。
実数値線形代数演算によりこれらの代数を演算する枠組みを示す。
実験は、高次元データを扱うための超複素値elmの優れた性能を強調する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 15:22:05 GMT)
KDLSQ-BERT: A Quantized Bert Combining Knowledge Distillation with
Learned Step Size Quantization [2.0] BERTのようなトランスフォーマーベースの言語モデルでは、さまざまな自然言語処理タスクのパフォーマンスが大幅に向上している。
言語モデル量子化のための知識蒸留(KD)と学習ステップサイズ量子化(LSQ)を組み合わせた新しい量子化手法KDLSQ-BERTを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 02:21:28 GMT)
Annotation of epidemiological information in animal disease-related news
articles: guidelines [1.6] このフレームワークは、ニュース記事の全文の連続したアノテーションに依存している。
アノテータは、ニュース記事の公開に対応する特定の疫学的文脈の文を評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 14:48:01 GMT)
A New Artificial Neuron Proposal with Trainable Simultaneous Local and
Global Activation Function [1.6] 本研究は,グローバルニューロンとローカルニューロンの2成分からなる学習可能な活性化機能を持つ,新しい人工ニューロンであるglobal-local neuronを提案する。
実験により、Global-Local Neuron Network は、sine や hyperbolic tangent の活性化機能を持つ単純なニューラルネットワークと比較して、優れた性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 13:34:49 GMT)
Hostility Detection and Covid-19 Fake News Detection in Social Media [1.3] 我々は,Hindi BERTとHindi FastTextモデルを用いて,乱用言語検出と特徴抽出を併用したモデルを構築した。
また、英語のツイートでCovid-19に関連する偽ニュースを識別するためのモデルを構築しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 03:24:36 GMT)
Remote Electrical Tilt Optimization via Safe Reinforcement Learning [1.3] リモート電気ティルト(RET)最適化は、ネットワークのキーパフォーマンス指標(KPI)を最適化するために、基地局(BS)アンテナの垂直傾き角を調整する効率的な方法である。
本研究では、傾き制御戦略の学習を目的とした安全強化学習(SRL)フレームワークにおけるRET最適化問題をモデル化する。
実験の結果,提案手法は安全で改良された傾き更新ポリシーを学習でき,信頼性が高く,現実のネットワーク展開の可能性も高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 13:41:37 GMT)
Motion-Based Handwriting Recognition and Word Reconstruction [1.1] 動的プログラミングアルゴリズムと自動補正モデルからなる単語再構成パイプラインを設計する。
我々は、このパイプラインでモデルを最適化するための実験を行い、その後、このパイプラインを見えないデータ分布で利用するためにドメイン適応を利用する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 09:24:04 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Haptic Shared Control in Unknown Tasks [1.1] Haptic Share Control (HSC) は遠隔操作システムにおける直接遠隔操作の代替である。
仮想誘導力の応用は、ユーザの制御労力を減少させ、様々なタスクの実行時間を改善する。
課題は、実行中のタスクに対して最適なガイド力を提供するためのコントローラの開発にある。
この研究は、支援を提供するための深い決定論的ポリシー勾配(DDPG)アルゴリズムとタスク検出を実行するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいてコントローラを設計することで、この問題に対処する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 17:27:38 GMT)
Unveiling Spatial Patterns of Disaster Impacts and Recovery Using Credit
Card Transaction Variances [1.1] 本研究では,2017年のハリケーン・ハーベイにおけるハリス郡(テキサス州)のクレジットカード取引データを調査し,災害影響と復旧の空間的パターンについて検討した。
以上の結果から,高い所得層を有するZIP法典の個人は,ほとんどの事業部門において,低所得層におけるZIP法典よりも深刻な災害の影響を受け,より迅速に回復したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 16:06:33 GMT)
Dynamic DNN Decomposition for Lossless Synergistic Inference [1.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、今日のデータ処理アプリケーションで高性能を維持します。
精度損失のない相乗的推論のための動的DNN分解システムD3を提案する。
d3は最先端のdnn推論時間を最大3.4倍に上回り、バックボーンネットワーク通信のオーバーヘッドを3.68倍に削減する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 03:18:53 GMT)
The Impact of Post-editing and Machine Translation on Creativity and
Reading Experience [1.0] 本稿では,英語からカタルーニャ語への3つのモダリティによる架空の物語の翻訳に関する研究結果を紹介する。
各翻訳はクリエイティビティを評価するために分析された。
88人の参加者のコホートがランダムに割り当てられたモダリティで物語を読み、調査を完了した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 14:11:11 GMT)
Privacy Protection of Grid Users Data with Blockchain and Adversarial
Machine Learning [0.8] 世界中のユーティリティーは、今後数年間に3億以上のスマートメーターを設置するために合計で約300億ドルを投資すると報告されている。
国全体の展開により、13億近いスマートメーターが配置されます。
きめ細かいエネルギー使用量データ収集に関連するこれらのすべての特典は、ユーザーのプライバシーを脅かす。
本研究は、スマートメーターから収集した消費者のエネルギー利用データに対するプライバシー侵害について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 21:54:55 GMT)
Hyperspectral Image Classification -- Traditional to Deep Models: A
Survey for Future Prospects [0.6] ハイパースペクトルイメージング(HSI)は多くの現実の用途で広く利用されている。
近年,Deep Learning (DL) は強力な特徴抽出器として確立されている。
本調査では,HSICにおけるDLの体系的概要と,そのトピックの最先端戦略の比較を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 13:59:22 GMT)
Vision-based Vehicle Speed Estimation for ITS: A Survey [0.5] 近年は世界中に設置されるスピードカメラの数が増えている。
道路網における交通監視と予測は, スマートシティにおける交通, 排出, エネルギー消費の促進に不可欠な役割を担っている。
ビジョンベースのシステムの使用は、解決すべき大きな課題をもたらしますが、潜在的な大きな利点もあります。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 15:07:54 GMT)
Sensitivity Prewarping for Local Surrogate Modeling [0.3] 本稿では,グローバル感度解析からサロゲートモデルへ情報を取り込む枠組みを提案する。
ワープシミュレータ」がすべての入力方向に対して等しく敏感であるように入力ワーピングを行い、ローカルモデルがローカルダイナミクスに集中できるようにします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 20:42:32 GMT)
Cryptoasset Competition and Market Concentration in the Presence of
Network Effects [0.3] 本稿では,6つの暗号セットにネットワーク効果が存在することを調査し,暗号市場におけるネットワーク効果の適用の高レベルな概要を明らかにする。
ネットワーク効果は暗号ネットワークで起こるが、これらは暗号市場全体の決定的な特徴ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 16:55:45 GMT)
Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Semantic
Segmentation of Road Scenes [0.2] 道路シーンのリアルタイムセマンティックセグメンテーションのための新しいディープデュアルリゾリューションネットワーク(DDRNets)を提案する。
提案手法は,Cityscapes と CamVid 両方のデータセットにおける精度と速度の新たなトレードオフを実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 12:56:18 GMT)
On the Verification and Validation of AI Navigation Algorithms [0.2] 我々は,自律航法と衝突回避のための新しいアルゴリズムを提案する研究を行うために,系統地図研究を行う。
これらのアルゴリズムに適用した検証手法と検証手法を抽出した。
本論文では,ナビゲーションアルゴリズムを幅広く検証するための体系的シナリオベースのテスト手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 13:15:23 GMT)
Limiting distribution of periodic position measurements of a quantum
harmonic oscillator [0.1] 測定された位置の分布は、測定回数が無限大になる傾向にある場合、制限分布となる傾向を示す。
制限位置分布の式を導出し,数値シミュレーションにより検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 06:38:26 GMT)
dtControl 2.0: Explainable Strategy Representation via Decision Tree
Learning Steered by Experts [0.0] dtcontrol 2.0は,いくつかの基本的な新機能を備えた新バージョンである。
ユーザーは、決定木学習プロセスで活用されるドメイン知識を提供することができる。
また、動的に提供される情報に基づいてプロセスをインタラクティブに操作することもできます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 11:22:49 GMT)
Theory of Fano effect in cavity quantum electrodynamics [0.0] ファノ効果の原因となる干渉は、純粋な軽蔑に対して堅牢であることを示す。
これは、干渉の影響が一般にデコヒーレンスプロセスによって著しく減少するため、直感的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 02:30:51 GMT)
The Coq Proof Script Visualiser (coq-psv) [0.0] このツールは、すべての証明ステップを視覚化できるので、教育とレビューのプロセスの両方をサポートする。
証明をハイパーテキストやマークダウン文書として視覚化する一般的な手法とは対照的に、生成されたファイルを簡単に印刷することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 08:52:31 GMT)
Teaming up with information agents [0.0] 我々の目的は、人間が情報エージェントとどのように協力できるかを研究することである。
適切なチームデザインパターンを提案し、CIA(Collaborative Intelligence Analysis)ツールを使用してそれらをテストします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 14:26:12 GMT)
Stochastic Learning Approach to Binary Optimization for Optimal Design
of Experiments [0.0] 本稿では,偏微分方程式などの数学モデルによるベイズ逆問題に対する最適実験設計 (OED) のための二項最適化への新しいアプローチを提案する。
OEDユーティリティ関数、すなわち正規化された最適性勾配はベルヌーイ分布に対する期待の形で目的関数にキャストされる。
この目的を確率的最適化ルーチンを用いて最適な観測方針を求めることで解決する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 03:54:12 GMT)
Risk & returns around FOMC press conferences: a novel perspective from
computer vision [0.0] 複雑な議論は、より高い株式リターンと実現可能なボラティリティの低下に関連していることを示す。
この方法は、椅子が質問に答えるために内部文書を読むことに依存しているかどうかを定量化し、注意スコアを作成する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 16:31:18 GMT)
Reviving Purpose Limitation and Data Minimisation in Personalisation,
Profiling and Decision-Making Systems [0.0] 本論文では、学際法則とコンピュータサイエンスレンズを通じて、データ駆動システムにおいてデータ最小化と目的制限を有意義に実装できるかどうかを決定する。
分析の結果,この2つの法原則が個人データ処理のリスク軽減に重要な役割を担っていることが明らかとなった。
これらの原則は検討中のシステムにおいて重要なセーフガードであるが、実用的な実装には重要な制限がある。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 16:36:29 GMT)
Recurrent autoencoder with sequence-aware encoding [0.0] 本稿では,1次元畳み込み層を用いたシーケンシャル・アウェア・エンコーディングによるオートエンコーダアーキテクチャを提案する。
提案手法が標準RAEよりも優れており,トレーニングプロセスは桁違いに高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 14:22:43 GMT)
Quantum state tomography via sequential uses of the same informationally
incomplete measuring apparatus [0.0] 1つの情報的に不完全な測定装置が、数回連続して適用した場合、量子システムに関するすべての情報を提供することができることを示す。
このような測定装置に必要な条件を導出し、量子ビット、量子ビット、一般的な$d$レベルシステム、および$n$ qubitsの複合システムに対する実例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 16:18:43 GMT)
On the relationship between a Gamma distributed precision parameter and
the associated standard deviation in the context of Bayesian parameter
inference [0.0] ベイズ推定では、未知の測定不確実性はガンマ分布精度パラメータで定量化されることが多い。
本稿では,ガンマ分布の精度パラメータとそれに伴う標準偏差の分布を変換する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 20:07:12 GMT)
Neural Computing for Online Arabic Handwriting Character Recognition
using Hard Stroke Features Mining [0.0] オンラインアラビア文字認識における書字ストローク特徴の垂直方向と水平方向から所望の臨界点を検出する方法を提案する。
バックプロパゲーション学習アルゴリズムと修正シグモイド関数に基づくアクティベーション関数を備えた多層パーセプトロンを用いて、文字の分類のためにこれらのトークンから最小の特徴セットを抽出する。
提案手法は,文字認識技術に匹敵する98.6%の平均精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 10:58:36 GMT)
Linear simultaneous measurements of position and momentum with minimum
error-trade-off in each minimum uncertainty state [0.0] ハイゼンベルクの不確実性関係は最も有名であるが、普遍的に有効ではなく、一般に違反している。
位置と運動量を同時に測定するためのETR(Branciard-Ozawa ETR)は,最小不確実性状態における達成可能な境界値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 15:26:14 GMT)
Lesion2Vec: Deep Metric Learning for Few-Shot Multiple Lesions
Recognition in Wireless Capsule Endoscopy Video [0.0] wireless capsule endoscopy (wce) は、消化管全体を非侵襲的に可視化することで、従来の内視鏡手術に革命をもたらした。
単一のビデオは最大8時間で3万から10万の画像を生成できる。
We propose a metric-based learning framework followed with a few-shot lesion recognition in WCE data。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 22:46:36 GMT)
Iteratively Reweighted Least Squares for $\ell_1$-minimization with
Global Linear Convergence Rate [0.0] 反復重み付き最小広場(IRLS)は非滑らかな最適化のための重要なアルゴリズム群である。
我々は、$ell_$-minimization に対する IRLS が、グローバルな線形レートを持つスパース解に収束することを証明する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 16:12:40 GMT)
Is it a great Autonomous FX Trading Strategy or you are just fooling
yourself [0.0] 本稿では,様々な金融資産におけるいくつかの有名な自律戦略において,その手法を適用した結果について述べる。
提案手法は, 潜在的なロボットの中から選択し, 最小限の期間とテスト実行要件を確立するために使用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 13:25:15 GMT)
Internet of Robotic Things: Current Technologies, Applications,
Challenges and Future Directions [0.0] IoT(Internet of Things, モノのインターネット)というコンセプトは、インターネットに接続されたデバイスの数が数十億単位に達するにつれ、ますます有名になってきています。
本稿では、IoTとロボティクスの合併に焦点を当て、IoRT(Internet of Robotic Things)と名づけられた。
ロボットの使用は、人間とロボットの適切な共存のために答えるべき倫理的および規制的な質問を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 18:42:15 GMT)
Heating up decision boundaries: isocapacitory saturation, adversarial
scenarios and generalization bounds [0.0] 環境データ空間におけるブラウン運動過程と関連する確率的手法を用いて分類器の決定境界を研究する。
我々は,敵の攻撃・防御機構に照らして,決定境界の幾何学的挙動に着目する。
ブラウンの衝突確率は圧縮やノイズの安定性と結びついたソフトな一般化境界にどのように変換されるかを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 11:15:51 GMT)
Grid Search Hyperparameter Benchmarking of BERT, ALBERT, and LongFormer
on DuoRC [0.0] このプロジェクトの目的は、DuoRCと呼ばれる質問応答データセット上でBERT、ALBERT、LongFormerという3つの言語モデルを評価することである。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 23:28:32 GMT)
Forecasting Commodity Prices Using Long Short-Term Memory Neural
Networks [0.0] 本稿では,綿と油の価格の予測にリカレントニューラルネットワーク(RNN)を適用した。
機械学習の手法は, 適切にデータに適合するが, 体系的に古典的手法を上回らないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 11:13:11 GMT)
Fitting very flexible models: Linear regression with large numbers of
parameters [0.0] リニアフィッティングはデータの一般化とデノライゼーションに使用される。
この基底関数のフィッティングについて, 通常の最小二乗とその拡張を用いて論じる。
無限パラメータの限界を取ることさえ可能であり、基礎と正規化が正しく選択された場合、最小の正方形の適合はプロセスの平均になります。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 21:08:34 GMT)
Finite-size corrections in critical symmetry-resolved entanglement [0.0] 対称性群の性質は対称性分解エントロピーにおいて重要な役割を果たすことを示す。
離散対称性群の場合、補正はシステムサイズと代数的に崩壊し、作用素のスケーリング次元に関連する指数を持つ。
対照的に、U(1)対称性群の場合、補正はシステムサイズと対数的にしか崩壊しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 17:21:08 GMT)
Distributed Training and Optimization Of Neural Networks [0.0] ディープラーニングモデルは、複数の要因のおかげで、ますますパフォーマンスが向上しています。
成功させるために、モデルは多数のパラメータや複雑なアーキテクチャを持ち、大きなデータセットでトレーニングされる。
これにより、コンピューティングリソースに対する大きな要求が生まれ、時間を振り返ることになります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 14:24:22 GMT)
Direct experimental test of commutation relation via weak value [0.0] 本稿では,2つのダイコトミック観測器間の標準可換関係を検証するための新しいスキームを提案する。
好適に定式化された弱値の虚部は、この直接検定を可能にする。
中性子干渉計装置で新たに開発した手法を用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 12:07:12 GMT)
DeepWaste: Applying Deep Learning to Waste Classification for a
Sustainable Planet [0.0] 誤った廃棄物処理を減らそうとする試みは、高価で不正確で混乱している。
我々は,高度に最適化されたディープラーニング技術を利用して,廃棄物をゴミ,リサイクル,コンポストに即時分類するモバイルアプリDeepWasteを提案する。
我々の最良のモデルは、50層からなるディープラーニング残留ニューラルネットワークであり、テストセットの平均精度は0.881である。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 04:06:25 GMT)
Convolutional Neural Network with Pruning Method for Handwritten Digit
Recognition [0.0] 本稿では,MNISTデータセットによって訓練されたCNNモデルに対して,手書き文字認識が可能であることを述べる。
同じデータセットMNISTの場合、CNNモデルは、発行された論文で、大きく、深く、シンプルなNNモデルよりもうまく機能する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 07:25:13 GMT)
Challenges in the application of a mortality prediction model for
COVID-19 patients on an Indian cohort [0.0] ヤンなど。
機械学習(ML)メソッドを使って新型コロナウイルス患者の結果を予測する研究が公開されている。
ここでは、covid-19患者の最大のデータセットの1つにデプロイすることで、このモデルの制限を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 07:06:49 GMT)
Blind Image Deblurring based on Kernel Mixture [0.0] この論文は、ボケカーネルの構造を調節する。
ガウスカーネルをベースカーネルとして使用しながら,カーネル混合構造を提案する。
データ駆動による基本カーネルの数の決定により、構造はさらに柔軟になる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 17:56:37 GMT)
A practical test for a planted community in heterogeneous networks [0.0] 実ネットワークデータの場合、密な部分グラフの存在は一般に不明である。
テストのパワーを理論的に検討し、シミュレーションと実データ例を用いてテストの性能を評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 01:34:14 GMT)
A novel embedded min-max approach for feature selection in nonlinear
support vector machine classification [0.0] min-max最適化問題に基づく組込み特徴選択法を提案する。
双対性理論を活用することにより、min-max問題を等価に修正し、それ以上のアドを伴わずに解決する。
提案手法の効率性と有用性は,いくつかのベンチマークデータセットで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 15:40:42 GMT)
A new route toward orthogonality [0.0] 純粋状態が任意のユニタリ変換の下で進化する条件を決定する問題を再考する。
我々は、直交へと進化する特定の、しかし関係のある状態の族に焦点をあてる。
特別に注意が払われるのは、2つの場所をトンネルで繋ぐことができるN$ボソンのマルチパーティシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 23:57:34 GMT)
A fidelity measure for quantum states based on the matrix geometric mean [0.0] 2010年、松本は2つの量子状態に対する古典的量子-量子的準備手順に付随する最大古典的忠実度であるという意味で、ウルマンの双対な別の忠実度関数を導入した。
本研究では、半定値プログラミングのレンズを通して松本の忠実度を検証し、類似度測定のために多くの望ましい性質を持つという単純な証明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 22:38:09 GMT)
A Novel Cluster Classify Regress Model Predictive Controller
Formulation; CCR-MPC [0.0] 機械学習の分野において,高度な手法を用いた新しいデータ駆動モデル予測制御器を開発した。
目的は、外部の気象状態によって間接的に影響を受ける、所望の室内設定温度を調整するための制御信号を調整することである。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Jan 2021 12:14:54 GMT)