LookOut: Diverse Multi-Future Prediction and Planning for Self-Driving [139.3] LookOutは、環境を共同で知覚し、センサーデータから様々な未来を予測するアプローチである。
本モデルでは,大規模自動運転データセットにおいて,より多様性があり,サンプル効率のよい動き予測を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 23:19:22 GMT)
Dual-Level Collaborative Transformer for Image Captioning [126.6] 2つの機能の補完的な利点を実現するために、新しいデュアルレベルコラボレーショントランス(DLCT)ネットワークを紹介します。
さらに,これらの2つの特徴の直接融合によって生じる意味的雑音に対処するために,局所性制約付きクロスアテンションモジュールを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 15:43:17 GMT)
Unsupervised Noisy Tracklet Person Re-identification [100.9] 本稿では,非照合トラックレットデータから識別的人物再識別モデルを訓練できる選択的トラックレット学習(STL)手法を提案する。
これにより、カメラビュー全体で人物の画像/トラックレットの真のマッチングペアを完全にラベル付けする面倒でコストのかかるプロセスが回避されます。
提案手法は生トラックレットの任意のノイズデータに対して特に頑健であるため,制約のない追跡データから識別モデル学習にスケーラブルである。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 07:31:00 GMT)
Self-Supervised Representation Learning from Flow Equivariance [97.1] 本稿では,複雑なシーンの映像ストリームに直接展開可能な,自己教師型学習表現フレームワークを提案する。
高分解能rawビデオから学んだ我々の表現は、静的画像の下流タスクに簡単に使用できます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 23:44:09 GMT)
VideoClick: Video Object Segmentation with a Single Click [93.8] ビデオ中の各オブジェクトに対して1クリックずつのボトムアップアプローチを提案し,全ビデオ中の各オブジェクトのセグメンテーションマスクを取得する。
特に、対象フレーム内の各ピクセルを基準フレーム内のオブジェクトまたは背景のいずれかに割り当てる相関ボリュームを構築します。
この新しいCityscapesVideoデータセットの結果から、この困難な環境では、私たちのアプローチがすべてのベースラインを上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 23:07:48 GMT)
SceneGen: Learning to Generate Realistic Traffic Scenes [93.0] 私たちは、ルールと分布の必要性を緩和するトラフィックシーンのニューラルオートレグレッシブモデルであるSceneGenを紹介します。
実トラフィックシーンの分布を忠実にモデル化するSceneGenの能力を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 22:51:43 GMT)
Intra-Camera Supervised Person Re-Identification [87.9] 本稿では,カメラごとの個人識別アノテーションに基づく新しい人物識別パラダイムを提案する。
これにより、最も時間がかかり、面倒なカメラ間IDラベリングプロセスがなくなる。
MATE(Multi-tAsk mulTi-labEl)Deep Learning method for intra-Camera Supervised (ICS) person re-id。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 06:55:06 GMT)
DVG-Face: Dual Variational Generation for Heterogeneous Face Recognition [85.9] 我々は、HFRを二重生成問題として定式化し、新しいDual Variational Generation(DVG-Face)フレームワークを用いてそれに取り組む。
大規模可視データの豊富なアイデンティティ情報を結合分布に統合する。
同一の同一性を持つ多種多様な多種多様な画像は、ノイズから生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 10:39:50 GMT)
GeoSim: Photorealistic Image Simulation with Geometry-Aware Composition [81.2] GeoSimは、新しい都市の運転シーンを合成するジオメトリ認識の画像合成プロセスです。
まず、センサーデータからリアルな形状と外観の両方を備えた多様な3Dオブジェクトのバンクを構築します。
得られた合成画像は、フォトリアリズム、トラフィック認識、幾何学的一貫性があり、画像シミュレーションが複雑なユースケースにスケールできる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 23:00:33 GMT)
Diverse Complexity Measures for Dataset Curation in Self-driving [80.6] トラフィックシーンの面白さを定量化する多様な基準を活用した新たなデータ選択手法を提案する。
実験の結果,提案するキュレーションパイプラインは,より汎用的で高いパフォーマンスをもたらすデータセットを選択できることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 23:45:02 GMT)
AdvSim: Generating Safety-Critical Scenarios for Self-Driving Vehicles [74.1] AdvSimは、LiDARベースの自律システムのための安全クリティカルなシナリオを生成するための逆のフレームワークです。
センサデータから直接シミュレートすることにより、完全な自律スタックに対して安全クリティカルな敵シナリオを得る。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 23:23:12 GMT)
Learning Robust Hybrid Control Barrier Functions for Uncertain Systems [68.3] 我々は,ロバストな安全を確保する制御則を合成する手段として,ロバストなハイブリッド制御障壁関数を提案する。
この概念に基づき,データからロバストなハイブリッド制御障壁関数を学習するための最適化問題を定式化する。
我々の技術は、モデル不確実性の対象となるコンパス歩行歩行者の魅力領域を安全に拡張することを可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 17:53:35 GMT)
Match-Ignition: Plugging PageRank into Transformer for Long-form Text
Matching [66.7] 実効性と効率性に対処する新しい階層型ノイズフィルタリングモデルであるMatch-Ignitionを提案する。
基本的なアイデアは、よく知られたPageRankアルゴリズムをTransformerに接続し、文と単語レベルの騒々しい情報を識別およびフィルタリングすることです。
文が長文の基本単位であるため、ノイズの多い文はたいてい簡単に検出できるので、PageRankを直接使用してそのような情報をフィルタリングする。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 10:34:03 GMT)
Matrix Product Density Operators: when do they have a local parent
Hamiltonian? [59.5] 準局所親ハミルトニアンのギブス状態として行列積密度演算子(MPDO)を書けるかを検討する。
我々は、これが一般的なMPDOのケースであり、証拠を裏付けるものであると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 15:53:30 GMT)
Learning the Implicit Semantic Representation on Graph-Structured Data [57.7] グラフ畳み込みネットワークにおける既存の表現学習手法は主に、各ノードの近傍を知覚全体として記述することで設計される。
本稿では,グラフの潜在意味パスを学習することで暗黙的な意味を探索する意味グラフ畳み込みネットワーク(sgcn)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 16:18:43 GMT)
ComQA:Compositional Question Answering via Hierarchical Graph Neural
Networks [47.1] 我々は,120万以上の人間ラベル質問を含む大規模構成質問応答データセットを提案する。
ComQA問題に対処するために,低レベル語から高レベル語までの文書を表す階層型グラフニューラルネットワークを提案する。
提案モデルは,先行する機械読解法や事前学習法に比べて大幅に改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 08:23:27 GMT)
To Understand Representation of Layer-aware Sequence Encoders as
Multi-order-graph [45.5] 層認識型ニューラルシーケンスエンコーダの表現を統一的に記述する。
提案するmog説明により,表現生成の全てのステップを正確に観察できる。
また,グラフを用いた自己接続ネットワークも提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 08:12:03 GMT)
Adaptive Remote Sensing Image Attribute Learning for Active Object
Detection [43.0] 本稿では,適応的な明るさ調整とスケール調整を例に,深層強化学習に基づくアクティブ物体検出手法を提案する。
適応画像属性学習の目標は、検出性能を最大化することです。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 11:37:50 GMT)
Slot Machines: Discovering Winning Combinations of Random Weights in
Neural Networks [40.4] 重みが更新されない効果的なランダムネットワークの存在を示します。
我々はネットワークを「スロットマシン」と呼び、それぞれのリール(接続)が固定されたシンボル(ランダム値)を含む。
各接続にランダムな値だけを割り当てると、非常に競争力のある組み合わせが得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 16:56:48 GMT)
Building Interpretable Interaction Trees for Deep NLP Models [38.5] 文中の成分間の相互作用の特性を解析するための6つの指標が提案されている。
本手法は,BERT,ELMo,LSTM,CNN,Transformerネットワーク内で符号化された単語の相互作用を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 15:07:07 GMT)
AsymptoticNG: A regularized natural gradient optimization algorithm with
look-ahead strategy [37.6] 自然勾配(ANG)とよばれるルックアヘッド戦略を持つ正規化自然勾配を示す。
ANGはNGとユークリッド勾配を動的にアセンブルし、NGの強度を使って新しい方向に沿ってパラメータを更新する。
検証実験により、ANGは2次速度でスムーズかつ安定に更新でき、より良い性能が得られることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 10:42:52 GMT)
Latent Variable Models for Visual Question Answering [35.0] 視覚質問応答に対する潜在変数モデルを提案する。
余分な情報(例)
キャプションと回答カテゴリ)は推論を改善するために潜在変数として組み込まれます。
VQA v2.0ベンチマークデータセットの実験は、提案されたモデルの有効性を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 08:21:43 GMT)
FlashP: An Analytical Pipeline for Real-time Forecasting of Time-Series
Relational Data [31.3] リアルタイム予測は、2つのステップで実行できます。まず、集中すべきデータの一部と、データをスライス、ダイシング、集約することで予測される測定値を指定します。
自然なアイデアは、サンプリングを使用して、予測モデルを訓練するために入力としてリアルタイムに近似集計を取得することです。
GSWサンプリングと呼ばれる新しいサンプリングスキームを導入し、GSWサンプルを用いた集計を推定するための誤差境界を分析します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 00:46:04 GMT)
Detecting Stance in Media on Global Warming [30.0] 地球温暖化(GW)に関する議論において,NLPではほとんど注目されていない,ますます党派的な問題である意見フレーミングについて検討する。
本研究は,GW受容メディアや懐疑メディアにまたがって,自己肯定的・否定的談話に類似した言語装置が用いられていることを明らかにする。
我々は、今後の意見フレーミングとGWスタンスの自動検出に向けたフレーミング装置のスタンスデータセット、モデル、およびレキシコンをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 23:40:55 GMT)
On Random Subset Generalization Error Bounds and the Stochastic Gradient
Langevin Dynamics Algorithm [29.5] Hellstr"omとDurisiによって開発されたフレームワークを用いて、ランダムな部分集合に基づく予測一般化誤差境界を統一する。
我々はスタインケとザキントヒヌのランダム化サブサンプル設定に、それらの新しい類似した境界を導入する。
我々は、潜在的に大きな勾配ノルムを持つ損失関数に対してそれらを洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 10:58:19 GMT)
Tuiteamos o pongamos un tuit? Investigating the Social Constraints of
Loanword Integration in Spanish Social Media [28.6] 言語学者は、借用語統合のプロセスが言語内的制約に依存するとしばしば考えてきた。
スペイン語話者のソーシャルメディアへの統合借用語使用における社会的文脈と話者背景の役割について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 04:42:44 GMT)
Maximum Mutation Reinforcement Learning for Scalable Control [25.9] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、大規模状態空間に対するデータ効率と最適制御を、スケーラブルな性能で実証している。
本稿では,スケーラブルなRLアルゴリズムであるEvolution-based Soft Actor-Critic (ESAC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 23:51:53 GMT)
Weakly-Supervised Hierarchical Models for Predicting Persuasive
Strategies in Good-faith Textual Requests [22.6] 誠実なテキスト要求における説得力のある戦略をモデル化する大規模なマルチドメインテキストコーパスを紹介します。
階層的弱教師付き潜在変数モデルの設計を行い,各文に対して部分的ラベル付きデータを用いて説得戦略を予測する。
実験の結果,提案手法は既存の半監視ベースラインを大幅に上回った。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 02:31:04 GMT)
DeepMI: A Mutual Information Based Framework For Unsupervised Deep
Learning of Tasks [21.5] We propose a information theory based framework DeepMI to training Deep Neural Network (DNN) using Mutual Information (MI)。
この研究の主な動機は、教師なしのタスク学習における伝統的な損失関数の欠如である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 09:09:58 GMT)
D-square-B: Deep Distribution Bound for Natural-looking Adversarial
Attack [19.4] 深層層における内的活性化値に対するバウンダリングによる自然な対向例を生成する手法を提案する(第2報)。
個々のピクセルの代わりにモデル内部をバウンディングすることで、我々の攻撃は、元の入力の既存の特徴と密接に結びついた摂動を認めます。
我々の攻撃は、より自然に見える敵の摂動を持ちながら、同じ攻撃成功/自信レベルを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 23:46:39 GMT)
Explain2Attack: Text Adversarial Attacks via Cross-Domain
Interpretability [18.9] 研究によると、下流のモデルは、トレーニングデータのような敵対的な入力で簡単に騙されるが、わずかに混乱している。
本稿では,テキスト分類タスクに対するブラックボックス攻撃であるExplain2Attackを提案する。
我々のフレームワークは、最先端モデルのアタックレートを達成または上回る一方、クエリコストの低減と効率の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 09:08:01 GMT)
Multi-objective Search of Robust Neural Architectures against Multiple
Types of Adversarial Attacks [18.7] 深層学習モデルは、人間には受け入れられない敵の例に弱い。
機械学習モデルがどのタイプの攻撃に苦しむかを事前に予測することは事実上不可能である。
本稿では,多目的進化アルゴリズムを用いた5種類の既知の敵攻撃に対して頑健な深層ニューラルネットワークの探索を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 19:38:16 GMT)
Diversified Patch-based Style Transfer with Shifted Style Normalization [16.4] グラムベースとパッチベースのアプローチは、イメージスタイル転送の重要な2つの研究分野である。
本稿では、パッチベースのスタイル転送のコアスタイルスワッピングプロセスについて検討し、それを多様化する方法を検討する。
注目すべきは、シフトスタイル正規化(SSN)と呼ばれる操作で、既存のパッチベースのメソッドが任意のスタイルに対してさまざまな結果を生成するための、最も効率的かつ効率的な方法である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 06:34:15 GMT)
Artificial Intelligence for Emotion-Semantic Trending and People Emotion
Detection During COVID-19 Social Isolation [16.3] 本論文では,Twitter上で隔離された人の感情検出のための効果的なフレームワークを提案する。
本稿では,フレームワークの評価とパイロットシステムについて述べる。
新型コロナツイートのトピック傾向と感情検出のための提案フレームワークの有効性を確認した結果。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 17:20:33 GMT)
ConE: A Concurrent Edit Detection Tool for Large ScaleSoftware
Development [16.1] ConEは、同時編集を積極的に検出して、それらに起因する問題を緩和する。
我々は、プルリクエスト通知などの早期介入技術を通じて、ConEのデプロイメント結果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 22:55:44 GMT)
A Novel Local Binary Pattern Based Blind Feature Image Steganography [13.0] ブラインド画像ステガノグラフィを用いた新しい特徴量解析手法を提案する。この手法はカバーのlpp(local binary pattern)特徴を同等の埋め込み率で保存するものである。
提案手法は,秘密画像のビットを隠れるために局所バイナリパターンを計算し,そのビットをカバーに存在する局所関係をステゴ画像に保存する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 06:37:00 GMT)
Real Time Incremental Foveal Texture Mapping for Autonomous Vehicles [11.7] 生成された詳細なマップは、さまざまなビジョンと計画アルゴリズムの仮想テストベッドとして機能します。
また、さまざまなビジョンおよび計画アルゴリズムの背景マップとしても機能します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 07:41:24 GMT)
Dissecting the Meme Magic: Understanding Indicators of Virality in Image
Memes [11.5] 非常にバイラルなミームは、クローズアップスケールを使用し、キャラクターを包含し、ポジティブな感情やネガティブな感情を含む傾向にある。
一方、明瞭な主題を提示しない画像ミームは、視聴者が注意を向けたり、長いテキストを含む画像ミームは、ユーザーによって再共有されがちである。
われわれは機械学習モデルを訓練し、バイラルになりそうな画像ミームと、再共有される可能性が低い画像ミームを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 22:36:51 GMT)
An Empirical Comparison of Deep Learning Models for Knowledge Tracing on
Large-Scale Dataset [10.3] 知識追跡は、各学生の知識概念の熟達をモデル化する問題である。
最近の大規模学生成績データセット citechoi 2019ednet のリリースは、ディープラーニングアプローチのパフォーマンス分析を動機付けている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 04:58:17 GMT)
Towards Deep Learning Assisted Autonomous UAVs for Manipulation Tasks in
GPS-Denied Environments [10.0] 本稿では,屋外およびgps環境に大規模な3d構造物を組み立てる作業に主に焦点をあてる。
我々のフレームワークは、個々のモジュールのパフォーマンス解析を報告するために、指定されたUAV上にデプロイされる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 09:20:46 GMT)
GridTracer: Automatic Mapping of Power Grids using Deep Learning and
Overhead Imagery [10.0] 深層学習を用いた遠隔センシング画像におけるグリッドの自動マッピングを提案する。
電力網のための基礎的な真実とオーバーヘッド画像の大規模なデータセット(263km2$)を開発し,公開する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 07:23:42 GMT)
Learning Student Interest Trajectory for MOOCThread Recommendation [9.6] 大規模オープンオンラインコース(MOOC)の学生の将来の興味の軌跡を予測するために提案します。
本モデルは,(1)更新操作と(2)投影操作の2つの操作からなる。
私たちのモデルはスレッドレコメンデーションの他のベースラインを大幅に上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 05:01:58 GMT)
Shape Back-Projection In 3D Scenes [9.5] この手法は三次元表面の幾何学的性質を分析して類似度を測定する。
形状バックプロジェクションは、バイナリ曲面分類、非組織点クラウドにおける高い曲率エッジ検出、3D-CNNのための自動点クラウドラベリングに応用されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 09:00:34 GMT)
Semi Supervised Deep Quick Instance Detection and Segmentation [9.5] 本稿では,画像の画素単位のセマンティックセマンティックセグメンテーションとインスタンス検出のための半教師付き深層学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、リアルタイムのデータ取得によって、オンラインで新しいアイテムを迅速かつインクリメンタルに学習できます。
当社のシステムは、ピック、ストウピック、ストウタスクで世界第3位、第4位、第5位にランクされました。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 08:50:36 GMT)
SelfMatch: Combining Contrastive Self-Supervision and Consistency for
Semi-Supervised Learning [8.3] SelfMatchは、対照的な自己監督学習と一貫性の正規化の力を組み合わせた半教師付き学習方法です。
私たちは、SelfMatchがCIFAR-10やSVHNなどの標準ベンチマークデータセットで最新の結果を達成することを実証しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 17:03:53 GMT)
Pseudo Shots: Few-Shot Learning with Auxiliary Data [6.9] 画像分類における補助データの効率的な選定と有効活用の課題に取り組みます。
これらの追加例が目的のタスクの例と同じ分布から生じると仮定しても精度は著しく向上しないことを示す。
また, 擬似ショットを組み込むことにより, 従来の複数ショット画像分類スコアよりも, 1ショットタスクの平均4.81ポイント, 5ショットタスクの平均0.31ポイントの精度が向上することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 15:53:04 GMT)
ACP: Automatic Channel Pruning via Clustering and Swarm Intelligence
Optimization for CNN [6.7] 近年、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はより深く広がっています。
既存のマグニチュードベースの切断方法は効率的ですが、圧縮ネットワークのパフォーマンスは予測不可能です。
新規な自動チャネル切断法(ACP)を提案する。
ACPは3つの異なる分類データセットに基づいていくつかの最先端CNNに対して評価される。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 08:56:38 GMT)
Evaluating Online and Offline Accuracy Traversal Algorithms for
k-Complete Neural Network Architectures [6.1] 本稿では,バイナリ分類のためのコンパクトニューラルネットワークアーキテクチャについて検討する。
過完全なアーキテクチャ候補を好む場合、スピードと精度の向上を調査します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 20:37:29 GMT)
Linguistically-Enriched and Context-Aware Zero-shot Slot Filling [6.1] スロット充填は、現代のタスク指向ダイアログシステムの最も重要な課題の1つです。
新たなドメイン(すなわち、トレーニングの見当たらない)がデプロイ後に出現する可能性がある。
モデルがシームレスに適応し、見えないドメインと見えないドメインの両方からスロットを埋めることは必須である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 20:18:16 GMT)
Heralded non-destructive quantum entangling gate with single-photon
sources [5.9] 初めて2個の光子間でのCNOT(Heralded Control-NOT)動作を実演した。
この結果は光子-光子量子論理ゲートの開発に向けた重要な一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 09:30:16 GMT)
Adversarial cycle-consistent synthesis of cerebral microbleeds for data
augmentation [5.7] データ拡張のための制御可能な病理画像合成のための新しいフレームワークを提案する。
CycleGANにインスパイアされ、健康と病理の2つのドメイン間でサイクル一貫性のある画像から画像への翻訳を行います。
外傷性脳損傷患者の脳微小出血の組織データセットに本手法を適用した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 15:58:17 GMT)
NNStreamer: Efficient and Agile Development of On-Device AI Systems [5.7] NNStreamerは、ニューラルネットワークをストリームパイプラインのフィルタとして扱うソフトウェアシステムです。
NNStreamerは、デバイス上の複雑なデータストリームパイプラインでニューラルネットワークを効率的に処理する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 04:49:44 GMT)
Scale factor point spread function matching: Beyond aliasing in image
resampling [4.8] 撮像装置はNyquist-Shannonサンプリング定理を利用して、設計によるエイリアシングと冗長なオーバーサンプリングの両方を避ける。
医用画像再サンプリングでは、画像は連続関数と見なされ、空間変換によって歪められ、通常の格子上にサンプリングされる。
本論文では, 臨床応用における重要なバイアスにつながる可能性のある, エイリアシングを含むアーティファクトを紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 11:40:58 GMT)
Transformer-Based Models for Question Answering on COVID19 [4.6] BERT, ALBERT, T5モデルを用いた3つのトランス型質問応答システムを提案する。
BERTベースのQAシステムは最高F1スコア(26.32)、ALBERTベースのQAシステムは最高エクサクティマッチ(13.04)を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 23:06:30 GMT)
Bladder segmentation based on deep learning approaches: current
limitations and lessons [4.5] 深層学習モデルを用いて膀胱がんの分画を詳細に観察する。
筋浸潤性疾患の正確な鑑別のための重要な決定因子, 深層学習に基づく膀胱分節化の現状, 先行作業の教訓, 限界について考察した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 18:20:23 GMT)
Sharper convergence bounds of Monte Carlo Rademacher Averages through
Self-Bounding functions [4.5] 我々はモンテカルロ経験的ラデマチャー平均値に対するよりシャープな確率的濃度境界を導出した。
新しい結果は (Local) Rademacher Averages によりシャープな境界を与えるために適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 19:53:02 GMT)
Tourism Demand Forecasting: An Ensemble Deep Learning Approach [4.5] 我々は、北京の観光客の到着を予測するために、歴史的観光到着データ、経済変動データ、検索強度指標(SII)データを使用する。
提案するB-SAKE手法は, レベル精度, 方向精度, 統計的意義の観点から, ベンチマークモデルより優れている。
バッグングと積み重ねオートエンコーダは、観光ビッグデータがもたらす課題を効果的に軽減し、モデルの予測性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 08:02:31 GMT)
The study of the generalized Klein-Gordon oscillator in the context of
the Som-Raychaudhuri space-time [4.4] 我々は,Klein-Gordonによって記述された相対論的スカラー粒子を,Som-Raychaudhuri時空の文脈で一様磁場と相互作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 03:01:31 GMT)
Towards Searching Efficient and Accurate Neural Network Architectures in
Binary Classification Problems [4.4] 本研究では,異なる探索アルゴリズムを調査し,最も精度の高いニューラルネットワークのアーキテクチャサイズを求めることで,選択プロセスを最適化する。
非常に明確に定義されたバイナリ分類ネットワーク検索空間でバイナリ検索を適用し、結果を線形検索と比較します。
我々は,二項探索法をデータセットに適用した場合,ナイーブ線形探索よりも100倍長い実行時間の改善を報告した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 20:00:38 GMT)
Big Data application in congestion detection and classification using
Apache spark [4.1] 本研究では,効率的な混雑検出モデルを提案する。
基礎となるネットワークは、I-35、I-80、I-29、I-380の3017のセグメントで構成され、全長は1570マイル (0.4-0.6) である。
混雑検出の結果,提案手法の精度は90%であり,99.88%削減できた。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 21:26:11 GMT)
Phases of learning dynamics in artificial neural networks: with or
without mislabeled data [3.4] ニューラルネットワークにおける学習を駆動する勾配降下のダイナミクスについて研究する。
ラベルを間違えたデータがないと、SGD学習のダイナミクスは高速な学習段階から遅い探索段階へと移行する。
2つのデータセットの個々のサンプル損失は、フェーズIIで最も分離されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 19:44:27 GMT)
A two-way photonic quantum entanglement transfer interface [2.5] 自由空間における軌道角運動量自由度と光ファイバーにおける時間エネルギー自由度との間の双方向の絡み合い伝達のための量子インターフェースを示す。
その結果、量子絡み合った状態は軌道角運動量と時間エネルギー自由度の間で前後に切り替わることができ、スイッチング前後の状態の忠実度は90%以上であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 11:16:05 GMT)
Informative core identification in complex networks [2.3] ネットワーク分析では、モデリング対象のコア構造は通常、ほとんどの構造が情報的でない大きなネットワークに隠されている。
本論文では,情報コア構造に特定の形式を課すことなく,ネットワークにおける非情報的周縁構造のための新しいコア周縁モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 07:19:21 GMT)
Morphological Change Forecasting for Prostate Glands using Feature-based
Registration and Kernel Density Extrapolation [2.3] 臓器形態は前立腺疾患の診断と予後の重要な指標である。
このような変化を現在より早く検出できる能力は、タイムリーな治療や不必要な確認生検を回避できる可能性がある。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 10:45:55 GMT)
Improve Global Glomerulosclerosis Classification with Imbalanced Data
using CircleMix Augmentation [1.9] 本稿では,世界的硬化糸球体分類の精度を向上させるために,新しいデータ拡張技術であるcirclemixを提案する。
5倍のクロスバリデーションから、提案するcirclemix拡張は優れた性能を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 22:35:38 GMT)
XCSP3-core: A Format for Representing Constraint
Satisfaction/Optimization Problems [1.3] XCSP3-coreはXCSP3のサブセットであり、制約満足度/最適化問題を表現することができる。
JavaとC++で書かれた(関数を使って)XCSP3コアコールバック
制約解決器の比較(競合)のコアフォーマットを定義すること。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 12:00:45 GMT)
Automatic Recognition of the General-Purpose Communicative Functions
defined by the ISO 24617-2 Standard for Dialog Act Annotation [1.0] ISO 24617-2は、階層的に整理された汎用通信関数の集合を定義する。
ダイアログバンクにおけるこれらの機能の認識について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 14:00:27 GMT)
StainNet: a fast and robust stain normalization network [0.8] 本稿では、StainNetという1.28Kパラメータのみを持つ高速かつ堅牢な染色正規化ネットワークを提案する。
提案手法は染色正常化が良好であり,精度と画質が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 05:26:38 GMT)
SEDAT:Security Enhanced Device Attestation with TPM2.0 [0.3] 本稿では,セキュリティ強化通信チャネルを通じてデバイスを遠隔テストするための新しい手法であるSE DATを提案する。
SE DATは、検証者がセキュアなチャネルを通じてオンデマンドのデバイス整合性と認証ステータスを取得する方法を提供する。
また、検証者は偽造ハードウェア、ファームウェアの変更、デバイス上のソフトウェアコードを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 03:41:01 GMT)
Mixed Precision Fermi-Operator Expansion on Tensor Cores From a Machine
Learning Perspective [0.2] NvidiaのA100テンソルコアユニット上での半精度浮動小数点演算では100テラFLOP以上の性能が達成されている。
量子力学的電子構造問題を解くために、微分可能なディープニューラルネットワーク構造を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 06:55:20 GMT)
What is the best data augmentation for 3D brain tumor segmentation? [0.0] トレーニングセグメンテーションネットワークは大きな注釈付きデータセットを必要としており、医用画像では入手が困難である。
このプロジェクトでは,標準的な3次元U-Netのトレーニングにおいて,様々な種類のデータ拡張(フリップ,ローテーション,スケーリング,輝度調整,弾性変形)を適用する。
我々の結論は、明るさ増倍と弾性変形が最適であり、異なる増倍技術の組み合わせが更なる改善をもたらすことはないということである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 15:28:23 GMT)
Visual Analytics approach for finding spatiotemporal patterns from
COVID19 [0.0] ポンド43.5bnローン価値は、2020年12月17日に提供されました。
クラスタリングとビジュアル分析フレームワークによるビジネス人口統計、サバイバル率、セクタ集中度は、ロンドン内外の空間パターンを示している。
非教師なしクラスタリング技術と多項ロジスティック回帰モデルによる研究データセットの組み合わせは、他のサポートスキーム、ビジネス構造、金融犯罪に関する追加データセットによって補完され、特定の種類の金融市場や経済状況に対するビジネス脆弱性のモデリングに推奨される。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 16:57:16 GMT)
Temporal Clustering of Disorder Events During the COVID-19 Pandemic [0.0] 我々は,covid-19 disorder trackerイニシアチブによるパンデミック関連障害イベントの時間的性質について検討した。
障害イベントは3つの国すべてにおいて相互依存的かつ自発的であることが分かりました。
サブナショナルクラスタ間の事象の相関を計算する際に、考慮すべき多様性が各国で観測される。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 15:34:42 GMT)
Robustness to Augmentations as a Generalization metric [0.0] 一般化とは、目に見えないドメインを予測するモデルの能力です。
拡張に頑健なモデルは、そうでないモデルよりも一般化可能であるという概念を用いて、モデルの一般化性能を予測する手法を提案する。
提案手法は、ディープラーニングにおける一般化予測に関するNeurIPSコンペティションの最初のランナーアップソリューションであった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 15:36:38 GMT)
Optimized and autonomous machine learning framework for characterizing
pores, particles, grains and grain boundaries in microstructural images [0.0] 実験的なマイクロ構造キャラクタリゼーション技術は、高価な計算リソースを必要とする大量のデータを生成する。
本研究では, 所定の微細構造像から細孔, 粒子, 粒界および粒界(gbs)を自律的かつ効率的にキャラクタリゼーションするための最適化機械学習(ml)フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 16:42:19 GMT)
Machine learning thermal circuit network model for thermal design
optimization of electronic circuit board layout with transient heating chips [0.0] 本稿では,ベイズ最適化(BO)とランプ型サーマルサーマルサーマルサーマル回路モデルを組み合わせた手法について述べる。
BOは、理想的な回路基板レイアウトとパーティクルスウォーム最適化(PSO)と遺伝的アルゴリズム(GA)の発見に成功した。
これは全てのレイアウトパターンを分析するのに必要なCPU時間の1/1000と見積もられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 10:29:32 GMT)
Hashing and metric learning for charged particle tracking [0.0] 近似近接近傍探索に基づく高強度粒子衝突器における荷電粒子追跡の新しい手法を提案する。
私達は96%のバケツの追跡の効率および目に見えない粒子のでき事の8%の偽の率の大幅な速度の改善を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 10:57:25 GMT)
Exponential Kernels with Latency in Hawkes Processes: Applications in
Finance [0.0] 遅延を考慮した注文帳イベントの適切な因果性を考慮する。
1次元および多次元の場合の対数様相の表現を最小化するために導出する。
実際のデータでは、すべての減衰は同じではないが、遅延自体が崩壊のほとんどを決定することがわかっている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 01:57:59 GMT)
Dynamical prediction of two meteorological factors using the deep neural
network and the long short term memory $(1)$ [0.0] 本研究では,既存のニューラルネットワーク法を用いて予測精度を向上させる。
シミュレーション研究は、人工ニューラルネットワーク(ANN)、ディープニューラルネットワーク(DNN)、エクストリームラーニングマシン(ELM)、ロング短期メモリ(LSTM)を適用することによって行われます。
2014年3月から2020年2月までの韓国10都市の低周波時系列からデータを抽出する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 16:24:24 GMT)
Compensating data shortages in manufacturing with monotonicity knowledge [0.0] 本稿では,専門家の知識を形状制約の形で活用することにより,モデルの予測能力を高める手法を提案する。
実世界の2つの製造プロセス、すなわちレーザガラスの曲げと金属板のプレス硬化の試験と検証を行っている。
その結果, 得られたモデルが専門家の単調な知識に順応し, トレーニングデータを正確に予測できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 12:50:02 GMT)
Comparison of Machine Learning for Sentiment Analysis in Detecting
Anxiety Based on Social Media Data [0.0] 本研究は,政府プログラムに関するソーシャルメディアのコメントに基づく不安の検出に機械学習を適用する。
この概念は、netizensのポジティブなコメントとネガティブなコメントに基づく不安を検出するために、感情分析を採用する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 02:47:14 GMT)
Analytical study on the Applicability of Ultra Generalized Exponential
Hyperbolic Potential to Predict the Mass Spectra of the Heavy Mesons [0.0] 我々はニキフォロフ・ウバロフ法を用いて解析的にクライン・ゴルドン方程式を解く。
本結果は, チャーモニウム (cc) やボボニウム (cc) などの重粒子の質量スペクトルを計算するために応用された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 07:22:13 GMT)
AR-based Modern Healthcare: A Review [0.0] 近年、拡張現実は医療分野における多くのスマートアプリケーションを提案している。
この記事では、拡張現実のヘルスケアソリューションの重要なサービスを探求し、最近発明されたソリューションに光を当てます。
同時に懸念事項や今後の課題にも対処する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 03:53:01 GMT)
A multilevel clustering technique for community detection [0.0] 本研究では,ネットワーク内の関連コミュニティを識別するスケーラブルなフレームワークに基づく新しい検出手法を提案する。
マイクロコズムと呼ばれる地域社会を識別するために構造的およびテキスト的情報を活用するマルチレベルクラスタリング手法(MCT)を提案する。
このアプローチは、低レベルのコミュニティがTwitterでどのように進化し、行動するかを説明するためのより良い理解と明快さを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Jan 2021 23:26:44 GMT)