Autoregressive Belief Propagation for Decoding Block Codes [113.4] 誤り訂正符号の復号化にグラフニューラルネットワークを用いた最近の手法を再検討する。
本手法は,他手法がゼロワードでのみ学習できる対称性条件に反する。
1つの単語でトレーニングする余地がなく、関連するサンプル空間のごく一部でトレーニングできないにもかかわらず、効果的なトレーニングを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 17:14:55 GMT)
RE-MIMO: Recurrent and Permutation Equivariant Neural MIMO Detection [85.4] 無線通信システムにおけるシンボル検出のための新しいニューラルネットワークを提案する。
無線通信システムにおけるいくつかの重要な考察に動機付けられている。
その性能を既存手法と比較し,ネットワークが可変数の送信機を効率的に処理できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 10:43:53 GMT)
Error Diffusion Halftoning Against Adversarial Examples [85.1] 敵対的な例には、深いニューラルネットワークを誤った予測にだますことができる慎重に作られた摂動が含まれます。
誤り拡散のハーフトン化に基づく新しい画像変換防御を提案し、逆転の例に対して防御するための逆転訓練と組み合わせます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 07:55:02 GMT)
Are Top School Students More Critical of Their Professors? Mining
Comments on RateMyProfessor.com [83.3] RateMyProfessor.comの学生レビューとコメントは、学生の現実的な学習経験を反映している。
本研究は,学生のレビューやコメントに重要な情報が含まれており,授業や大学への入学に欠かせない参考文献として利用できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 20:01:36 GMT)
MetricUNet: Synergistic Image- and Voxel-Level Learning for Precise CT
Prostate Segmentation via Online Sampling [66.0] 本稿では,前立腺領域を高速に局在させる第1段階と,前立腺領域を正確に区分する第2段階の2段階のフレームワークを提案する。
マルチタスクネットワークにおけるボクセルワイドサンプリングによる新しいオンラインメトリック学習モジュールを提案する。
本手法は,従来のクロスエントロピー学習法やDice損失学習法と比較して,より代表的なボクセルレベルの特徴を効果的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 17:18:35 GMT)
Exploiting Web Images for Fine-Grained Visual Recognition by Eliminating
Noisy Samples and Utilizing Hard Ones [60.1] トレーニング中に実世界のWeb画像から無関係なサンプルを除去するための新しいアプローチを提案します。
私達のアプローチはよりよい性能を達成するために無関係な騒々しいWebイメージおよび堅い例の有害な影響を緩和できます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 03:58:10 GMT)
Contrastive Prototype Learning with Augmented Embeddings for Few-Shot
Learning [58.2] 拡張埋め込み(CPLAE)モデルを用いた新しいコントラスト型プロトタイプ学習を提案する。
クラスプロトタイプをアンカーとして、CPLは、同じクラスのクエリサンプルを、異なるクラスのサンプルを、さらに遠くに引き出すことを目的としている。
いくつかのベンチマークによる大規模な実験により,提案したCPLAEが新たな最先端を実現することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 13:22:44 GMT)
Training Multilingual Pre-trained Language Model with Byte-level
Subwords [41.5] BBPE(Byte-Level BPE)を用いた多言語事前学習言語モデルの訓練実践について述べる。
この実験では、NEZHAのアーキテクチャを基礎となるプリトレーニング言語モデルとして採用し、NEZHAがバイトレベルのサブワードを一貫して訓練していることを示した。
我々は,バイトレベルの語彙構築ツールと多言語事前学習言語モデルのソースコードをリリースする。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 10:01:28 GMT)
Disentangled Sequence Clustering for Human Intention Inference [40.5] Disentangled Sequence Clustering Variational Autoencoder (DiSCVAE)
Disentangled Sequence Clustering Variational Autoencoder (DiSCVAE) 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 13:39:34 GMT)
Fixed Viewpoint Mirror Surface Reconstruction under an Uncalibrated
Camera [37.9] まず,基準面の3次元ポーズを,画像と基準面との間に確立された反射対応から推定できることを示した。
本稿では,線投影行列を等価なカメラ投影行列に変換し,カメラ投影行列を最適化するクロス比に基づく定式化を提案する。
ミラー面は最適化されたクロス比制約に基づいて再構築される。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 01:20:55 GMT)
4D Atlas: Statistical Analysis of the Spatiotemporal Variability in
Longitudinal 3D Shape Data [34.2] 本研究では,その対象を観察し,経時的に変形する3次元形状データセットの新たな変動を学習する枠組みを提案する。
表面が受ける曲げや伸びの量を計測する弾性メトリックを備えた形状空間において、3D面をポイントとして扱います。
4D表面は、この空間の軌道として見ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 02:59:55 GMT)
Dictionary-based Debiasing of Pre-trained Word Embeddings [28.4] 予め訓練された単語埋め込みを辞書で解読する手法を提案する。
提案手法では,単語リストの形で事前に定義するバイアスの種類は必要としない。
標準ベンチマークデータセットの実験結果から,前訓練された単語埋め込みにエンコードされた不公平なバイアスを正確に除去できることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 15:44:23 GMT)
Memory-Efficient Semi-Supervised Continual Learning: The World is its
Own Replay Buffer [26.9] リハーサルは、クラスインクリメンタルな連続学習にとって重要なコンポーネントですが、十分なメモリ予算が必要です。
本研究は,エージェントの環境からラベルのないデータを活用することで,メモリ予算を大幅に削減できるかどうかを検討する。
本稿では, 疑似ラベル付け, 整合正則化, OoD(Out-of-Distribution)検出, 知識蒸留により, この環境下での忘れを少なくする戦略を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 17:23:08 GMT)
Tight upper bound on the quantum value of Svetlichny operators under
local filtering and hidden genuine nonlocality [24.9] 量子サブシステム間の非局所量子相関は、量子科学において重要な役割を果たす。
Svetlichny作用素の局所フィルタリング演算における最大量子値の強い上限を与える。
局所フィルタリングにより隠れた真の非局所性を明らかにすることができる3量子状態の2つのクラスを詳細に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 17:41:54 GMT)
WebSRC: A Dataset for Web-Based Structural Reading Comprehension [24.3] Webベースの構造読解のタスクを紹介します。
ウェブページとそれに関する質問が与えられたら、そのタスクはウェブページから答えを見つけることである。
Webベースの構造読み取りデータセットであるWebSRCを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 09:43:44 GMT)
A Transferable Anti-Forensic Attack on Forensic CNNs Using A Generative
Adversarial Network [24.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はマルチメディア法医学で広く使われている。
これらのCNNベースのフォレンジックアルゴリズムをだますために、反フォレンジック攻撃が開発されている。
様々な操作操作で残されている法医学的痕跡を除去する新しい対法医学的攻撃フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 19:31:59 GMT)
Partial FC: Training 10 Million Identities on a Single Machine [23.7] ソフトマックスに基づく損失関数の最適化目標と大規模IDの訓練の難しさを分析した。
実験では、ソフトマックスに基づく損失関数に対して10%のランダムサンプリングクラスしか持たないトレーニングでは、精度の低下は示さない。
また、モデル精度とトレーニング効率を考慮した、非常に効率的な分散サンプリングアルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 05:25:06 GMT)
Unlabeled Principal Component Analysis [22.4] 本稿では,各列のエントリが未知の置換を受けるデータ行列からの主成分分析の問題点について考察する。
方程式の置換不変系は最小限に多くの解を持ち、各解は基底構造データ行列の行置換に対応する。
そこで本研究では,データのほんの一部しか置換されていない場合に適したupcaのための2段階のアルゴリズムパイプラインを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 07:34:48 GMT)
Learning Task-General Representations with Generative Neuro-Symbolic
Modeling [22.3] 我々は手書き文字概念の生成型ニューロシンボリック(GNS)モデルを開発する。
部品間の相関はニューラルネットワークのサブルーチンでモデル化され、モデルが生のデータから直接学習することができる。
その後の評価では、GNSモデルは確率的推論を用いて1つのトレーニング画像からリッチな概念表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 16:40:59 GMT)
Rethinking Exploration for Sample-Efficient Policy Learning [20.6] 有向探索法がサンプル効率的な制御問題にはあまり影響を与えていないことを示す。
3つの問題は、BBEの適用性を制限している: 有限サンプルのバイアス、崩壊するボーナスへの緩やかな適応、そして目に見えない遷移に対する楽観性の欠如である。
本稿では,これらの制限に対処するため,ボーナスベースの探索レシピの変更を提案する。
UFOと呼ばれる結果のアルゴリズムは、有限サンプルに偏りのないポリシーを生成し、探索ボーナスの変化として高速適応し、新しい遷移に関して最適化する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 08:51:04 GMT)
Understanding Local Robustness of Deep Neural Networks under Natural
Variations [18.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)は今日、広範囲な設定でデプロイされている。
近年の研究では、DNNは入力データのわずかに変化しても脆であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 02:46:18 GMT)
Automatic Preference Based Multi-objective Evolutionary Algorithm on
Vehicle Fleet Maintenance Scheduling Optimization [16.4] 自動検出膝点領域における解を生成するために, 選好に基づく多目的進化アルゴリズムを提案する。
新たに提案したアルゴリズムは、選好領域を正確に生成し、選好領域でより良い解を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 18:48:23 GMT)
Depth-Enhanced Feature Pyramid Network for Occlusion-Aware Verification
of Buildings from Oblique Images [15.5] 本稿では,都市環境における建物変化を検知する特徴ピラミッドネットワークを提案する。
これは、斜めの画像から既存の建物の2Dフットプリントを3D検証するために、色と深さのデータの両方を使用します。
提案手法は, 変更された建物をすべて検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 08:46:50 GMT)
Learning from Home: A Mixed-Methods Analysis of Live Streaming Based
Remote Education Experience in Chinese Colleges During the COVID-19 Pandemic [15.4] 新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的なパンデミックとロックダウン(ロックダウン)政策により、ほぼすべての国の教育は、伝統的なコロケーションのパラダイムから、純粋なオンラインの"家庭からの距離学習"パラダイムに切り替えざるを得なくなった。
ここでは、新型コロナウイルスのパンデミックにおけるライブストリーミングベースの教育経験に関する混合手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 05:33:16 GMT)
Three Variants of Differential Privacy: Lossless Conversion and
Applications [13.1] 本稿では,3種類の差分プライバシー(DP),すなわち近似DP,R'enyi RDP,仮説テストについて考察する。
まず, 2 つの$f$-divergences の結合範囲に基づいて, DP と反復を関連付ける機械を開発する。
アプリケーションとして、ノイズ勾配勾配のプライバシー保証を特徴付けるモーメントフレームワークに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 19:34:51 GMT)
Granular conditional entropy-based attribute reduction for partially
labeled data with proxy labels [12.8] 部分ラベル付きデータに対する粗い集合に基づく半教師付き属性削減法を提案する。
新たな条件エントロピー測度が提案され、理論上はその単調性が証明される。
UCIデータセットを用いた実験により,提案手法が有望であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 12:50:09 GMT)
Understanding health and behavioral trends of successful students
through machine learning models [11.6] 本研究は、学期を通じて異なる期間の大学生の身体、精神、ライフスタイル、性格要因のパターンを分析した。
分析データはスマートフォンとFitbitで収集された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 17:18:17 GMT)
Reproducibility, Replicability and Beyond: Assessing Production
Readiness of Aspect Based Sentiment Analysis in the Wild [10.6] 実践者のレンズを通して過去6年間に公開されたモデルの代表的なサンプルを批判的にレビューする。
2つの挑戦的なデータスライスの実験を報告し、12～55%の精度低下を観測した。
インドにある大規模なeコマースポータルから2つの大規模なアノテートレビューコーパスをオープンソース化し、複製性と転送の研究を支援します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 07:45:27 GMT)
Neural Relational Inference with Efficient Message Passing Mechanisms [10.3] 本稿では,これらの問題に対処するための構造的事前知識を持つグラフニューラルネットワークに,効率的なメッセージパッシング機構を導入する。
すべての関係の共存を捕捉する関係相互作用機構を提案し、エラーの蓄積を緩和するために履歴情報を用いてアテンポラルメッセージパッシング機構を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 11:27:31 GMT)
You Recommend, I Buy: How and Why People Engage in Instant Messaging
Based Social Commerce [10.0] IMをベースとしたソーシャルコマースは、より使いやすく、コストを低減し、没入的なユーザショッピング体験を可能にする。
また、既存の社会的関係、相互信頼、共有アイデンティティ、コミュニティ規範を通じて、ショッピングにおけるユーザー決定プロセスを形成する。
本研究は,社会商取引における重要な研究と設計の意義,および社会技術全般を分散した信頼性の高い社会技術システムについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 05:42:09 GMT)
Test-Time Adaptable Neural Networks for Robust Medical Image
Segmentation [9.4] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、教師付き学習問題に対して非常にうまく機能する。
医用画像のセグメンテーションにおいて、この前提は、取得の詳細の観点から、トレーニング画像とテスト画像のミスマッチがある場合に違反する。
比較的浅い画像正規化CNNと、正規化画像を分割する深いCNNの2つのサブネットワークの結合としてセグメンテーションCNNを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 16:14:08 GMT)
Deep Learning for General Game Playing with Ludii and Polygames [8.8] モンテカルロ木探索とディープニューラルネットワークの組み合わせは、多くのボードゲームにおける自動ゲームプレイのための最先端の結果を生み出している。
本論文では,ポリゲームズがルディイを通じて実施・運営されるゲームのモデルをトレーニングし,評価することを可能にする,ルディイとポリゲームズの間の橋渡しの実装について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 19:08:33 GMT)
Theory-guided hard constraint projection (HCP): a knowledge-based
data-driven scientific machine learning method [7.8] 本研究は理論誘導型ハード制約射影(hcp)を提案する。
このモデルは、支配方程式のような物理的な制約を、離散化によって容易に扱える形式に変換する。
理論誘導型HCPの性能は不均一な地下流れ問題に基づく実験により検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 14:52:50 GMT)
Deep Anti-aliasing of Whole Focal Stack Using its Slice Spectrum [7.7] 本研究の目的は,スパース3次元光場から発生する全焦点スタックのエイリアス効果を除去することである。
まず,焦点スタックスライスに埋め込まれた構造特性とその周波数領域表現について検討する。
我々はまた、FSSのエネルギー分布が常に異なる角度サンプリングレートの下で同じ三角形領域内に位置することを観察する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 05:14:49 GMT)
On the Evolution of Word Order [7.3] 最適な言語は固定語順を持つ言語であることを示す。
また,ケースマーカーや名詞動詞の区別などの文に情報を追加することで,単語の順序を固定化する必要がなくなることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 20:30:17 GMT)
Online Adversarial Purification based on Self-Supervision [6.8] 自己監視型オンライン優先浄化(SOAP:Self-supervised Online Adrial Purification)は、自己監視型損失を使ってテスト時に敵の例を浄化する斬新な防御戦略である。
SOAPは、最先端の敵対的なトレーニングと浄化方法に対する競争力のある堅牢な精度を提供します。
私たちの知る限りでは、私たちの論文は、オンラインテストタイムの浄化に自己監視信号を使うというアイデアを一般化した最初の論文です。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 00:19:52 GMT)
Hierarchical, rotation-equivariant neural networks to select structural
models of protein complexes [6.1] タンパク質複合体の正確なモデルを特定するために,全ての原子の3次元位置から直接学習する機械学習手法を提案する。
我々のネットワークは、考えられるモデルの大きな集合のうち、正確な構造モデルの同定を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 00:47:10 GMT)
Sequence-based Dynamic Handwriting Analysis for Parkinson's Disease
Detection with One-dimensional Convolutions and BiGRUs [5.9] パーキンソン病(PD)は、ブラジキネシアアキネシア、剛性、震えなどのいくつかの運動症状を特徴とする。
患者の運動制御、特に手書き動作の分析は、PDアセスメントを支援する強力なツールである。
本論文では,一方向畳み込みとBiGated Recurrent Units (GRUs)に基づく新しい分類モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 09:25:13 GMT)
Deep Learning for Portfolio Optimization [5.8] 個々の資産を選択する代わりに、ポートフォリオを形成するために市場指標のETF(Exchange-Traded Funds)を交換します。
我々は,本手法を広範囲のアルゴリズムと比較し,本モデルがテスト期間中に最高の性能を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 18:19:33 GMT)
Show or Suppress? Managing Input Uncertainty in Machine Learning Model
Explanations [5.7] 特徴属性は、各測定された入力特徴値が出力推定に与える影響を説明するために、解釈可能な機械学習で広く使用されている。
入力の不確実性の認識が説明の信頼にどのように影響するかは不明です。
モデル説明において不確実性の認識を管理するための2つのアプローチを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 13:10:48 GMT)
S-BEV: Semantic Birds-Eye View Representation for Weather and Lighting
Invariant 3-DoF Localization [5.7] S-BEV(Semantic Bird's Eye View)シグネチャは、ビジョンベースの車両再ローカリゼーションのための軽量、天候および照明不変性について説明します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 19:37:09 GMT)
Generating a Doppelganger Graph: Resembling but Distinct [5.6] 本論文では,与えられたグラフ特性に類似したドッペルガンガーグラフを生成する手法を提案する。
このアプローチは、グラフ表現学習、生成的敵ネットワーク、およびグラフ実現アルゴリズムのオーケストレーションである。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 22:08:27 GMT)
MatScIE: An automated tool for the generation of databases of methods
and parameters used in the computational materials science literature [5.2] MatScIEは、材料科学文献から関連情報を抽出し、構造化されたデータベースを作成する。
ユーザーは公開された記事をアップロードし、このツールから取得した情報を閲覧/ダウンロードすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 03:30:55 GMT)
Improving Adversarial Robustness in Weight-quantized Neural Networks [4.8] 量子化は、ハードウェアプラットフォームにニューラルネットワークをデプロイする上で有用な技術である。
最近の研究では、完全な精度や量子化に関わらず、ニューラルネットワークモデルが敵の攻撃に弱いことが判明している。
境界に基づく再訓練法を提案し, 逆転損失と量子化損失を共に軽減する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 23:32:39 GMT)
FROCC: Fast Random projection-based One-Class Classification [4.3] 高速ランダムプロジェクションに基づく一クラス分類(FROCC)は一クラス分類の効率的な方法である。
FROCCは最大3.1%向上し、トレーニング時間とテスト時間では1.2-67.8倍のスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 11:10:57 GMT)
Finite Model Theory of the Triguarded Fragment and Related Logics [3.9] Triguarded Fragment (TGF)は第一次論理の最も表現力のある決定可能な断片の1つである。
そこで, TGF は有限モデル特性を持ち, 有限満足度は N2ExpTime-complete として知られる満足度と一致することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 08:56:14 GMT)
Few Shot Dialogue State Tracking using Meta-learning [3.6] 対話状態追跡(dst)は、ホテル、タクシー予約、観光情報など特定の目的のために設計された自動化システムのコアコンポーネントを形成する。
このようなシステムを新しいドメインにデプロイする必要性が高まっているため、ゼロ/フェーショットDSTの問題を解決する必要がある。
提案するメタラーナーは基礎モデルに依存しないため,既存のDSTシステムはトレーニング戦略を用いて未知領域の性能を向上させることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 21:08:04 GMT)
Symbiotic System Design for Safe and Resilient Autonomous Robotics in
Offshore Wind Farms [3.5] Beyond Visual Line of Sight(BVLOS)ロボティクスの障壁には、運用上の安全コンプライアンスとレジリエンスが含まれます。
ロボットプラットフォームと遠隔操作者の相互利益のための知識共有によるライフサイクル学習と共進化を反映した共生システムを提案する。
本手法は,自律ミッションにおける安全性,信頼性,レジリエンスのリアルタイム検証を可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 11:58:16 GMT)
Provident Vehicle Detection at Night: The PVDN Dataset [2.9] 夜間の農村環境における346の異なるシーンのうち、59746のグレースケール注釈付き画像を含む新しいデータセットを提示する。
これらの画像では、すべての対向車、対応する光オブジェクト(例えばヘッドランプ)、およびそれぞれの光反射(例えばガードレールの光反射)がラベル付けされている。
そのために私たちは,新たな車両検出方法の研究を可能にするために,包括的な根拠データを備えたオープンソースデータセットを初めて提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 22:00:48 GMT)
Learning Setup Policies: Reliable Transition Between Locomotion
Behaviours [2.5] 事前訓練された方針間の軌道を橋渡しする設定方針を訓練する新しい方法を開発する。
提案手法は,1つの方針が失敗してタスクを学習し,事前訓練済みのポリシーを設定せずに切り替える,という難易度の高い跳躍地形をシミュレートしたトラバースで実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 01:17:07 GMT)
B-HAR: an open-source baseline framework for in depth study of human
activity recognition datasets and workflows [2.3] 本稿では,ベースラインフレームワークの定義,標準化,開発のためのオープンソースフレームワークであるB-HARを提案する。
データ準備のための最も一般的なデータ処理方法と、最も一般的な機械学習およびディープラーニングパターン認識モデルを実装している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 12:42:41 GMT)
Network-Agnostic Knowledge Transfer for Medical Image Segmentation [2.3] 教師から学生ネットワークへのナレッジトランスファーアプローチを提案し、学生を独立したトランスファーデータセットでトレーニングします。
一つの教師からの知識伝達,知識伝達と微調整の組み合わせ,および複数の教師からの知識伝達について検討した。
提案アルゴリズムは知識伝達に有効であり、容易に調整できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 19:06:14 GMT)
Analyzing Team Performance with Embeddings from Multiparty Dialogues [1.8] 本稿では,多人数対話から学習した組込みによるチームパフォーマンス予測の問題について検討する。
構文的訓練とは異なり、対話行為と感情埋め込みは、初期の段階でもチームのパフォーマンスを分類するのに有効である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 05:18:12 GMT)
A Pressure Ulcer Care System For Remote Medical Assistance: Residual
U-Net with an Attention Model Based for Wound Area Segmentation [1.2] 本論文では,画像処理技術を用いて加圧潰瘍管理を支援する遠隔医療アシスタントを提案する。
提案システムは,創傷分類と解析のための深層学習モデルを備えた移動体アプリケーションを含む。
得られたモデルは、99.0%の精度、99.99%のユニオン上の交差(IoU)、および圧力潰瘍分割のための93.4%の類似係数(DSC)を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 06:45:52 GMT)
Real-Time, Flight-Ready, Non-Cooperative Spacecraft Pose Estimation
Using Monocular Imagery [1.1] 本研究は、新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく単眼ポーズ推定システムを提案する。
計算要求の少ない最先端の精度を実現する。
低出力のフライトライクなハードウェアでリアルタイム性能を実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 18:40:08 GMT)
MinConvNets: A new class of multiplication-less Neural Networks [1.0] 最小のコンパレータ操作で前方伝播の乗算を近似するMinConvNetを紹介します。
特定の制約下で前方伝搬における最小演算で乗算子を置き換えることが可能であることを示す。
また、よく訓練された正確なCNNからの伝達学習を用いて、MinConvNetsの推論中に等価な精度が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 12:18:52 GMT)
Outlining Traceability: A Principle for Operationalizing Accountability
in Computing Systems [1.0] トレーサビリティには、システムの動作方法だけでなく、その生成方法や目的の確立が必要です。
トレーサビリティは、システムがどのように構築され、システムが機械的に何をしたかの記録を、より広範なガバナンスの目標に結びつけます。
このマップは、説明責任と透明性に関する既存の議論を再構築し、トレーサビリティの原則を使用して、説明責任の目標を達成するために透明性をデプロイする方法、時期、理由を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 00:13:20 GMT)
Next-best-view Regression using a 3D Convolutional Neural Network [0.9] 本論文では,次のベストビュー問題に対するデータ駆動アプローチを提案する。
提案手法は、次のベストビューのbtxtpositionを抑えるために、以前の再構成で3D畳み込みニューラルネットワークを訓練する。
提案手法を2つの実験グループを用いて検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 01:50:26 GMT)
Predicting the Mechanical Properties of Fibrin Using Neural Networks
Trained on Discrete Fiber Network Data [0.9] 本稿では,RVEモデルの動作を効率的に捉えるために,人工完全連結ニューラルネットワーク(FCNN)を提案する。
FCNNは121の二軸変形を受ける1100の繊維ネットワークで訓練された。
我々のUMATを用いてフィブリンゲルの有限要素シミュレーションに利用した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 23:52:33 GMT)
Estimating State of Charge for xEV batteries using 1D Convolutional
Neural Networks and Transfer Learning [0.4] 電気自動車における1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく電荷推定アルゴリズムを提案する。
異なる種類の雑音がCNNモデルの推定能力に与える影響について検討した。
提案手法は,推定精度,学習速度,一般化能力の点で良好である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 10:59:27 GMT)
A Machine Learning Approach to Predicting Continuous Tie Strengths [0.4] 人々の関係は常に進化し、対人行動を変え、社会集団を定義する。
ソーシャルネットワーク内のノード間の関係は、しばしば調査によって実証的に評価される結合力によって表される。
時間とともに進化する関係の連続的な近似を可能にするシステムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 05:01:05 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey [0.4] このレビューは、深層強化学習(DRL)アルゴリズムを要約し、自動走行タスクの分類を提供する。
また、振る舞いのクローン化、模倣学習、逆強化学習など、古典的なRLアルゴリズムとは無関係な隣接領域についても記述する。
トレーニングエージェントにおけるシミュレータの役割,RLにおける既存ソリューションの検証,テスト,堅牢化手法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 17:02:01 GMT)
Spillover Algorithm: A Decentralized Coordination Approach for
Multi-Robot Production Planning in Open Shared Factories [0.3] 動的なキャパシタブル生産計画問題に対して,シーケンス独立なセットアップコストで対処する。
我々は,ロボットを複数保有するオープンファクトリ環境において,この問題の分散マルチエージェント版を考える。
本論文では,このNPハード問題を解く流出効果に基づく計算効率の高い分散手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 18:40:40 GMT)
Machine learning of high dimensional data on a noisy quantum processor [0.3] 本稿では,Googleの汎用量子プロセッサであるSycamoreを用いた高次元データ解析のための量子カーネル手法を提案する。
この手法は, 実スペクトル特徴を用いた超新星分類の宇宙学的ベンチマークにおいて, 次元の減少がなく, 核要素を消滅させることなく, うまく適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 20:36:44 GMT)
Explainable Artificial Intelligence Approaches: A Survey [0.2] 人工知能ベースの「ブラックボックス」システム/モデルからの決定の説明力の欠如は、ハイステークアプリケーションでAIを採用するための重要な障害です。
相互ケーススタディ/タスクにより、一般的なXAI(Explainable Artificial Intelligence)手法を実証します。
競争優位性を多角的に分析します。
我々はXAIを媒体として、責任や人間中心のAIへの道を推奨する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 06:15:34 GMT)
Quantum algorithms for learning a hidden graph and beyond [0.1] 本稿では、量子アルゴリズムを用いて、託宣によって提供された未知のグラフを学習する問題について研究する。
ORおよびパリティクエリモデルにおいて、最も優れた古典的アルゴリズムの高速化を実現する量子アルゴリズムを提供する。
さらに、グループテスト問題の"ガッペ"バージョンに対して、Ambainisらのアルゴリズムに基づいて、この問題に対する時間効率の量子アルゴリズムを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 10:43:50 GMT)
Weak versus deterministic macroscopic realism [0.0] 我々は、Bell と bipartite Leggett-Garg による顕微鏡量子ビットの実験を、マクロ量子ビットのゲダンケン実験にマッピングする。
弱型マクロリアリズム(wMR)との整合性を得る方法を示す。
EPR(Einstein-Podolsky-Rosen)の議論に類似して、wMRが量子力学の完全性と矛盾していると見なすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 10:44:01 GMT)
Vertical federated learning based on DFP and BFGS [0.0] 本稿では,dfp と bfgs (bdfl) を用いた新しい垂直フェデレート学習フレームワークを提案する。
実データセットを用いてBDFLフレームワークの効率性をテストする。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 06:15:04 GMT)
Unsupervised clustering of series using dynamic programming [0.0] 各クラスタに存在するブロックが既知のモデルに対して整合的であるように、シリーズをセグメント化してクラスタ化したい。
データポイントがコヒーレントであるとは、同じパラメータを持つこのモデルを使って記述できる場合である。
我々は,クラスタ数,遷移数,ブロックの最小サイズに制約のある動的プログラミングに基づくアルゴリズムを設計した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 14:35:35 GMT)
Transport Properties in Gapped Bilayer Graphene [0.0] AB担持二層グラフェン(AB-BLG)の矩形電位障壁による輸送特性の検討
AB-BLGと比較して, 2バンドモデルと通常の入射では, 伝送中に余分な共鳴が現れる。
4つのバンドモデルについて、このギャップは「メキシコの帽子」のような振る舞いを示すことでエネルギー範囲の伝達を抑制することが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 10:24:51 GMT)
Transmission based tomography for spin qubits [0.0] 一次元のスピンコヒーレントチャネルに埋め込まれた静的スピン量子ビットの系を考察し、1と2の量子ビットの状態を読み取るスキームを別々に開発する。
この目的のために、ハイゼンベルク交換相互作用により静的な量子ビットから散乱する非偏極飛行量子ビットを用いる。
伝送係数を密度行列要素の関数として解析し、新たなユニタリゲートとともに静的な量子ビットの状態を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 17:58:04 GMT)
Towards Natural Language Question Answering over Earth Observation
Linked Data using Attention-based Neural Machine Translation [0.0] 本稿では、自然言語問題からGeoSPARQLクエリへの変換に注意を払い、RNNベースのニューラルマシン翻訳の使用を研究および分析する。
Corine Land Cover (CLC) Linked Data上の自然言語問題からGeoSPARQLクエリへのマッピングからなるデータセットが作成され、ディープニューラルネットワークのトレーニングと検証が行われている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 06:12:20 GMT)
Short-term daily precipitation forecasting with seasonally-integrated
autoencoder [0.0] 2つの長期メモリ(LSTM)オートエンコーダからなる季節統合オートエンコーダ(SSAE)を提案する。
実験結果から,SSAEは気候によらず様々な時系列モデルに優れるだけでなく,他の深層学習モデルと比較して出力のばらつきも低いことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 14:19:56 GMT)
ReliefE: Feature Ranking in High-dimensional Spaces via Manifold
Embeddings [0.0] リリーフ・ファミリのアルゴリズムは、最も重要で無関係なインスタンスを反復的に計算することで、機能に重要性を割り当てる。
最近の埋め込みベース手法はコンパクトな低次元表現を学習する。
ReliefEアルゴリズムは高速で、機能ランキングが向上する可能性がある。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 20:23:31 GMT)
Predicting Recession Probabilities Using Term Spreads: New Evidence from
a Machine Learning Approach [0.0] 我々は、機械学習を用いて、金利の予測能力を改善することができるかどうかを調査する。
機械学習アルゴリズムは最適な成熟度ペアを特定し、利子率の効果を拡散した用語と区別する。
私達の発見は10年3か月の財務収支の広がりの従来の使用を支えます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 01:26:54 GMT)
Polyth-Net: Classification of Polythene Bags for Garbage Segregation
Using Deep Learning [0.0] 深層学習モデルを用いた画像に基づくポリテイン袋の分類とその効率性について検討した。
本稿では,データセットの性能のアーキテクチャと統計的解析,および分類で経験した問題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 11:23:16 GMT)
Non-Markovian effects in the spin-boson model at zero temperature [0.0] スピンボソンモデルにおけるメモリ効果を,最近提案された非マルコフ挙動の指標を用いて検討した。
高速浴では、系のバス結合が弱いとき、コヒーレントに崩壊するスピンの非マルコフ力学が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 09:39:22 GMT)
Learning degraded image classification with restoration data fidelity [0.0] 広く使用されている4つの分類ネットワークにおける分解型およびレベルの影響について検討する。
本稿では,事前学習したネットワークで得られた画像特徴を忠実度マップを用いて校正する手法を提案する。
その結果,提案手法は画像劣化による影響を緩和する有望な解であることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 23:47:03 GMT)
Indoor Group Activity Recognition using Multi-Layered HMMs [0.0] 画像データ処理に基づくグループアクティビティ(GA)は、監視システムに重要な応用がある。
グループ活動における一連の事象の識別と分類が可能な適切な推論モデルを備えたオントロジーGARを提案する。
多層マルコフモデル(HMM)は、異なる抽象的な観測レベルを認識するために提案される。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 22:02:12 GMT)
Improved Training of Sparse Coding Variational Autoencoder via Weight
Normalization [0.0] 我々は最近提案されたsparse coding variational autoencoder (svae) に着目した。
単位ノルムへのフィルタの投影がアクティブフィルタの数を劇的に増加させることを示す。
本結果は,データから疎表現を学習する上での重み正規化の重要性を強調した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 08:07:20 GMT)
High-Fidelity Control of Superconducting Qubits Using Direct Microwave
Synthesis in Higher Nyquist Zones [0.0] 従来の制御システムは、より大きな量子デバイスにスケールする場合、複雑で高価になる可能性がある。
RFDAC(RF DAC)は、高忠実度制御のためのより経済的な方法を示す。
我々は、最大7.5GHzまでの低ノイズパルス合成が可能なオフザシェルフハードウェアに、カスタム超伝導量子ビット制御ロジックを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 05:54:57 GMT)
Generalization of the Tavis-Cummings model for multi-level anharmonic
systems [0.0] 同一のマルチレベルアンハーモニックエミッタの集合アンサンブルと、フォトニックキャビティモードとの双極子相互作用について検討した。
系の置換的性質は、エネルギースペクトルにおける対称性に分類された部分多様体を同定することを可能にする。
これらの知見は、非線形分光法と分極子の化学の研究に応用できると期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 10:40:00 GMT)
Feature Selection Using Reinforcement Learning [0.0] 特定の関心の予測因子を特徴付けるために使用できる変数や特徴の空間は指数関数的に増大し続けている。
モデルのバイアスを損なうことなく分散を最小化する最も特徴的な特徴を特定することは、マシンラーニングモデルのトレーニングを成功させる上で非常に重要です。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 09:24:37 GMT)
Dirac Book The Principles Of Quantum Mechanics as presenting the
alternative organization of a theory [0.0] このテキストは、量子力学が古典力学とどのように似ているかという、基本的な問題を解決することを目的としています。
ディラックのテキストの正確な検査は、実際にこのような理論の組織を適用したことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 19:16:47 GMT)
Deep Learning-based Prediction of Key Performance Indicators for
Electrical Machine [0.0] データ支援,深層学習に基づくメタモデルを用いて,電気機械の設計を迅速かつ高精度に予測する。
その結果、高い予測精度を示し、最適化時間を最小化するためのディープラーニングに基づくメタモデルの妥当性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 13:29:32 GMT)
Characterization of QUBO reformulations for the maximum $k$-colorable
subgraph problem [0.0] 量子デバイスは制約最適化(COPT)の問題を解決するために使用できる。
本稿では,$k$-colorable サブグラフの抽出を目的とした重要な制約付き COPT 問題について考察する。
我々は、M$k$CS問題に対する2つのQUBO改革法を導出し、QUBO改革法で使用可能なペナルティパラメータの範囲を完全に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 09:28:33 GMT)
Chaos in Bohmian Quantum Mechanics: A short review [0.0] 任意のボヘミア系におけるカオスの発生に責任を負う一般的な理論機構を開発する。
ボヘミアン軌道に対するカオスの影響について検討し、量子ビット系におけるカオスとエルゴード性について検討する。
我々の結果はボヘミア力学の基本的な問題、すなわちボヘミア粒子の初期分布によるボルンの規則の動的近似が存在するかどうかに光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 10:36:55 GMT)
Bipartite Leggett-Garg and macroscopic Bell inequality violations using
cat states: distinguishing weak and deterministic macroscopic realism [0.0] 我々は、Leggett-Gargのマクロリアリズムとマクロ局所リアリズムについて検討する。
我々は、顕微鏡量子ビットに対するベルとレゲット・ガーグの実験をマッピングする。
マクロな状態下でのLeggett-GargとBellの不平等を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 11:05:10 GMT)
An empirical evaluation of active inference in multi-armed bandits [0.0] アクティブ推論フレームワークは、探索と探索のトレードオフを解決するための洗練された戦略によって区別される。
効率的で近似可能なスケーラブルなアクティブ推論アルゴリズムを導き出し、2つの最先端のバンディットアルゴリズムと比較します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 13:20:34 GMT)
Adaptively Sparse Regularization for Blind Image Restoration [0.0] ブラインド画像復元は画像の品質向上に広く利用されている。
主な目標は、ぼかしカーネルと潜むシャープなイメージを忠実に見積もることです。
本研究では,適応的スパース正規化最小化法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 02:40:01 GMT)
ARTH: Algorithm For Reading Text Handily -- An AI Aid for People having
Word Processing Issues [0.0] 「ARTH」は、「テキストを楽に読み、理解する」必要性を満たすインテリジェントな方法であるアルゴリズムの自己学習セットです。
技術「ARTH」は、語彙が苦手な人や単語処理の問題を持つ人々の間で読むことの喜びの復活に焦点を当てています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 09:39:45 GMT)
"What We Can't Measure, We Can't Understand": Challenges to Demographic
Data Procurement in the Pursuit of Fairness [0.0] アルゴリズムフェアネスの実践者は、実際にはバイアスを検出する必要があると感じている人口統計データにアクセスできないことが多い。
このジレンマは,アルゴリズムフェアネスに隣接する38人の実践者や専門家との半構造化インタビューを通じて検討した。
参加者は、人口統計データの可用性と利用状況が地上でどのように見えるか、複雑な絵を描いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Jan 2021 01:18:19 GMT)