Advances and Challenges in Conversational Recommender Systems: A Survey [133.9] 現在の会話レコメンダーシステム(CRS)で使用されるテクニックの体系的なレビューを提供します。
CRS開発の主な課題を5つの方向にまとめます。
これらの研究の方向性は、情報検索(IR)、自然言語処理(NLP)、人間とコンピュータの相互作用(HCI)などの複数の研究分野を含みます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 03:58:16 GMT)
UPDeT: Universal Multi-agent Reinforcement Learning via Policy
Decoupling with Transformers [108.9] タスクに適合する1つのアーキテクチャを設計し、汎用的なマルチエージェント強化学習パイプラインを最初に試行する。
従来のRNNモデルとは異なり、トランスフォーマーモデルを用いてフレキシブルなポリシーを生成する。
提案方式はUPDeT(Universal Policy Decoupling Transformer)と名付けられ,動作制限を緩和し,マルチエージェントタスクの決定プロセスをより説明しやすいものにする。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 10:28:41 GMT)
Non-stationary Online Learning with Memory and Non-stochastic Control [101.9] 我々は,過去の決定に依拠する損失関数を許容するメモリを用いたオンライン凸最適化(OCO)の問題について検討する。
非定常環境に対してロバストなアルゴリズムを設計するための性能指標として,動的ポリシー後悔を導入する。
我々は,最適な動的ポリシーの後悔を確実に享受するメモリを持つOCOの新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 09:45:15 GMT)
Adaptive Inertia: Disentangling the Effects of Adaptive Learning Rate
and Momentum [97.8] 我々は,アダム力学の適応学習率とモメンタムがサドルポイントエスケープおよびフラットミニマ選択に与える影響を解消する。
提案手法は,SGD法や従来の適応勾配法よりも大幅に一般化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 11:53:48 GMT)
Structured Sparsity Inducing Adaptive Optimizers for Deep Learning [94.2] 本稿では、近位勾配法に必要な成分である重み付き近位作用素を導出する。
この適応法は, 重み付き近位演算子とともに, 空間パターンに構造をもつ解を求めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 18:06:23 GMT)
Representation Learning for Natural Language Processing [73.1] 本書は,NLPにおける分散表現学習の最近の進歩をレビューし,提示することを目的としている。
表現学習がNLPを改善できる理由、表現学習がNLPの様々な重要なトピックにどのように関与するか、そして分散表現によってまだ解決されていない課題などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 07:37:07 GMT)
Towards Fast, Accurate and Stable 3D Dense Face Alignment [73.0] 本稿では,速度,精度,安定性のバランスをとる3DDFA-V2という新しい回帰フレームワークを提案する。
本研究では,静止画を平面内と面外の動きを取り入れた映像に変換する仮想合成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 16:24:15 GMT)
Design of Dynamic Experiments for Black-Box Model Discrimination [72.2] 選択したいような動的モデル判別の設定を考えてみましょう。 (i) 最高のメカニスティックな時間変化モデルと (ii) 最高のモデルパラメータ推定値です。
勾配情報にアクセス可能な競合する力学モデルに対しては、既存の手法を拡張し、より広い範囲の問題の不確実性を組み込む。
これらのブラックボックスモデルをガウス過程サロゲートモデルに置き換えることで、モデル識別設定を拡張して、競合するブラックボックスモデルをさらに取り入れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 11:34:39 GMT)
A novel multiple instance learning framework for COVID-19 severity
assessment via data augmentation and self-supervised learning [64.9] 新型コロナウイルスの重症度を迅速かつ正確に評価する方法は、世界中の何百万人もの人々がパンデミックに苦しんでいる場合に必要不可欠な問題だ。
CT画像による新型コロナウイルスの重症度自動評価を妨害する可能性のある、弱いアノテーションと不十分なデータという2つの問題があることを観察する。
平均精度は95.8%で、感度は93.6%、特異性は96.4%で、前作より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 16:30:18 GMT)
Lower Bounds and Accelerated Algorithms for Bilevel Optimization [62.2] バイレベル最適化は、最近の機械学習問題に広く応用されているため、近年、関心が高まりつつある。
結果がminimaxアプリケーションよりも難しいことを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 21:46:29 GMT)
Machine Learning Methods for Histopathological Image Analysis: A Review [62.1] 病理組織像 (HIs) は癌診断における腫瘍の種類を評価するための金の基準である。
このような分析を高速化する方法の1つは、コンピュータ支援診断(CAD)システムを使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 19:12:32 GMT)
Neural Architecture Search For LF-MMI Trained Time Delay Neural Networks [61.8] TDNN(State-of-the-the-art Factored Time delay Neural Network)の2種類のハイパーパラメータを自動的に学習するために、さまざまなニューラルネットワークサーチ(NAS)技術が使用されている。
DARTSメソッドはアーキテクチャ選択とLF-MMI(格子のないMMI)TDNNトレーニングを統合する。
300時間のSwitchboardコーパスで行われた実験では、自動構成システムはベースラインLF-MMI TDNNシステムより一貫して優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 14:54:13 GMT)
Dimension Free Generalization Bounds for Non Linear Metric Learning [61.2] 我々はスパース体制と非スパース体制という2つの体制に対して一様一般化境界を提供する。
解の異なる新しい性質を頼りにすることで、次元自由一般化保証を提供することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 14:47:00 GMT)
Nystr\"omformer: A Nystr\"om-Based Algorithm for Approximating
Self-Attention [60.0] 我々は,シーケンス長の関数として優れたスケーラビリティを示すモデルであるNystr"omformerを提案する。
Nystr"omformerのスケーラビリティにより、アプリケーションは数千のトークンで長いシーケンスを実行できる。
GLUEベンチマークで複数のダウンストリームタスクの評価を行い、標準シーケンス長のレビューを行い、我々のNystrオムフォーマが標準トランスフォーマよりも相容れないか、あるいはいくつかのケースで若干改善されていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 20:06:59 GMT)
CSS-LM: A Contrastive Framework for Semi-supervised Fine-tuning of
Pre-trained Language Models [59.5] プレトレーニング言語モデル(PLM)の微調整フェーズを改善するための新しいフレームワークを提案する。
大規模未ラベルコーパスから,タスクに対するドメインレベルおよびクラスレベルの意味的関連性に応じて,正および負のインスタンスを検索する。
次に、検索したラベル付きおよびオリジナルラベル付きの両方のインスタンスに対して、対照的な半教師付き学習を行い、PLMが重要なタスク関連セマンティックな特徴をキャプチャするのを助ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 09:27:26 GMT)
Meta-Learning with Neural Tangent Kernels [58.1] メタモデルのニューラルタンジェントカーネル(NTK)によって誘導される再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)における最初のメタラーニングパラダイムを提案する。
このパラダイムでは,MAMLフレームワークのように,最適な反復内ループ適応を必要としない2つのメタ学習アルゴリズムを導入する。
本研究の目的は,1) 適応をRKHSの高速適応正則化器に置き換えること,2) NTK理論に基づいて解析的に適応を解くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 20:53:23 GMT)
Online Limited Memory Neural-Linear Bandits with Likelihood Matching [53.2] 本研究では,探索学習と表現学習の両方が重要な役割を果たす課題を解決するために,ニューラルネットワークの帯域について検討する。
破滅的な忘れ込みに対して耐性があり、完全にオンラインである可能性の高いマッチングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 14:19:07 GMT)
Learning Geometry-Disentangled Representation for Complementary
Understanding of 3D Object Point Cloud [50.6] 3次元画像処理のためのGDANet(Geometry-Disentangled Attention Network)を提案する。
GDANetは、点雲を3Dオブジェクトの輪郭と平らな部分に切り離し、それぞれ鋭い変化成分と穏やかな変化成分で表される。
3Dオブジェクトの分類とセグメンテーションベンチマークの実験は、GDANetがより少ないパラメータで最先端の処理を実現していることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 06:45:10 GMT)
A Sharp Analysis of Model-based Reinforcement Learning with Self-Play [49.9] マルチエージェントマルコフゲームのためのモデルベースセルフプレイアルゴリズムのシャープな解析を行う。
我々は,2プレイヤーゼロサムマルコフゲームのための最適化ナッシュ値イテレーション(Nash-VI)を設計する。
我々はさらに、ゼロサムマルコフゲームに対する証明可能な効率的なタスク認識アルゴリズムの設計に我々の分析を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 03:38:01 GMT)
PAC-Bayes Bounds for Meta-learning with Data-Dependent Prior [36.4] PAC-Bayes相対エントロピー境界に基づくメタラーニングのための3つの新しい一般化誤差境界を導出する。
メタラーニングのための提案された3つのPAC-Bayes境界は、競合する一般化性能を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 09:03:43 GMT)
Adversarial Attacks and Defenses in Physiological Computing: A
Systematic Review [34.3] 生理コンピューティングは、人間の生理データをリアルタイムでシステム入力として利用する。
生理学的コンピューティングシステムの脆弱性には十分な注意が払われておらず、敵の攻撃に関する包括的なレビューは存在しない。
本稿では, 生理学コンピューティングの主な研究分野, 様々な種類の敵攻撃とその生理学コンピューティングへの応用, およびそれに対応する防衛戦略について, 体系的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 22:24:25 GMT)
Generalization of Model-Agnostic Meta-Learning Algorithms: Recurring and
Unseen Tasks [33.1] 教師付き学習問題に対するモデル非依存メタラーニング(MAML)アルゴリズムの一般化特性について検討する。
我々の証明手法はアルゴリズムの安定性と一般化境界との接続に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 16:16:23 GMT)
Memory Augmented Sequential Paragraph Retrieval for Multi-hop Question
Answering [32.7] 本稿では,段落を逐次データとしてモデル化し,マルチホップ情報検索をシーケンスラベリングタスクの一種とみなす新しいアーキテクチャを提案する。
本手法は,公開テキストマルチホップQAデータセットであるHotpotQAのフルwikiとイントラクタサブタスクの両方で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 08:15:51 GMT)
Time-Domain Speech Extraction with Spatial Information and Multi Speaker
Conditioning Mechanism [27.2] 混合物から複数のクリーンな個人ソースを同時に抽出する,新しいマルチチャネル音声抽出システムを提案する。
提案手法は改良されたマルチチャネル時間領域音声分離ネットワーク上に構築される。
2チャンネル WHAMR! データを用いた実験により, 強いマルチチャネルベースライン上でのソース分離性能を9%向上することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 10:11:49 GMT)
Deep Stock Trading: A Hierarchical Reinforcement Learning Framework for
Portfolio Optimization and Order Execution [26.7] ポートフォリオマネジメントのための階層型株取引システム(HRPM)を提案する。
我々は、取引プロセスを取引実行よりもポートフォリオ管理の階層に分解し、対応する政策を訓練する。
HRPMは多くの最先端アプローチに対して大幅な改善を実現している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 12:37:07 GMT)
Lazy OCO: Online Convex Optimization on a Switching Budget [26.6] 我々は、オンライン凸最適化の変形について研究し、プレイヤーは、T$ラウンドを通して、最大$S$で決定を切り替えることを許されている。
離散的な決定セットの事前の作業や、より最近の連続的な設定では、適応的な逆数でのみ、同様の問題が解決されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 14:47:19 GMT)
EMA2S: An End-to-End Multimodal Articulatory-to-Speech System [26.5] EMA2Sは,マルチモーダル音声合成システムである。
ニューラルネットワークベースのボコーダとマルチモーダルなジョイントトレーニングを併用し,スペクトログラム,メル-スペクトログラム,深部特徴を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 12:14:14 GMT)
Effective and Scalable Clustering on Massive Attributed Graphs [25.2] 本稿では,k-AGCに対する効果的なアプローチであるACMinを提案する。
ACMinは、グランドトラストラベルに対して測定された結果の質において、競争相手を一貫して上回り、桁違いに高速である。
特に、265.2百万のエッジと11億の属性値を持つMicrosoft Academic Knowledge Graphデータセットでは、ACMinは1つのCPUコアを使用して1.68時間以内に5-AGCの高品質な結果を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 15:50:28 GMT)
State-Aware Variational Thompson Sampling for Deep Q-Networks [23.0] 学習した変分雑音分布によってパラメータが摂動するディープネットワークを用いてDQNの変分トンプソンサンプリング近似を導出する。
本研究では,不均一な摂動を許容し,ノイズネットの改善を目指す状態認識ノイズ探索(SANE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 05:06:03 GMT)
Functional Optimal Transport: Mapping Estimation and Domain Adaptation
for Functional data [21.8] 本稿では,関数空間における最適輸送問題の新たな定式化を導入し,関数領域間の写像を求めるための効率的な学習アルゴリズムを開発した。
実世界におけるロボットアーム軌跡と数字のデータセット実験により,ドメイン適応と生成モデルの適用性について,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 19:29:28 GMT)
Enabling Fast and Universal Audio Adversarial Attack Using Generative
Model [21.6] 高速音声対向摂動発生器(FAPG)を提案する。
FAPGは生成モデルを用いて、1つのフォワードパスでオーディオ入力の逆摂動を生成する。
また,UAPG(Universal Audio Adversarial Perturbation Generator)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 17:59:13 GMT)
Bandits for Learning to Explain from Explanations [19.5] 本稿では,これらの予測に対する予測と説明を共同で出力するオンラインアルゴリズムであるExplearnを紹介する。
まず、GPは様々な種類の説明を自然に捉え、システムデザイナが空間全体にわたってどのように説明が一般化されるかを制御できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 15:20:53 GMT)
Assessing Fairness in Classification Parity of Machine Learning Models
in Healthcare [19.3] 医療における分類の公平性に関する予備的結果を示す。
また,医療の文脈において,公平性を向上し,適切な分類アルゴリズムを選択するための探索的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 04:46:27 GMT)
Tilting the playing field: Dynamical loss functions for machine learning [18.8] 学習中に周期的に進化する損失関数を用いて1つのクラスを同時に強調することにより、学習を改善することができることを示す。
改善は、損失を最小限に抑えるために進化するシステムのダイナミクスと、変化する損失景観の相互作用から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 13:15:08 GMT)
Interpretable NLG for Task-oriented Dialogue Systems with Heterogeneous
Rendering Machines [17.5] 本稿では,ニューラルジェネレータが入力対話行動(DA)を発話にどのように表現するかを解釈する枠組みを提案する。
自動メトリクスの観点では、我々のモデルは現在の最先端の手法と競合する。
定性解析により,我々はニューラルネットワークの描画過程をよく解釈できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 06:49:37 GMT)
Exploring Instance-Level Uncertainty for Medical Detection [16.6] 本研究では、2つの異なる境界ボックスレベル(またはインスタンスレベル)の不確実性推定で2.5D検出CNNを増強する。
LUNA16データセットの肺結節検出のための実験は、重要な意味的曖昧さが存在する可能性があるタスクである。
その結果,両種類の分散の組み合わせを用いて評価スコアを84.57%から88.86%に改善した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 16:06:55 GMT)
Deep Learning for Radio-based Human Sensing: Recent Advances and Future
Directions [16.2] ディープ・ラーニングを応用して、無線によるセンシングを新たなレベルに引き上げることに成功している。
深層学習はまた、これまで不可能だった新しい人間の知覚現象の検出を可能にした。
深層学習に基づくRFセンシングの現在の限界と今後の方向性を概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 23:47:07 GMT)
SPADE: A Spectral Method for Black-Box Adversarial Robustness Evaluation [16.1] 所定の機械学習(ML)モデルの逆ロバスト性を評価するためのブラックボックススペクトル法を提案する。
一般化されたCourant-Fischer定理を利用して、与えられたモデルの対角的ロバスト性を評価するためのSPADEスコアを提案する。
実験の結果,提案手法は,MNISTとCIFAR-10データセットを逆向きに学習したニューラルネットワークモデルに対して,有望な実験結果をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 04:41:26 GMT)
MeInGame: Create a Game Character Face from a Single Portrait [15.4] 顔の形状とテクスチャを1枚の肖像画から予測する文字顔の自動生成手法を提案する。
実験の結果,本手法はゲームにおける最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 03:27:07 GMT)
Causal version of Principle of Insufficient Reason and MaxEnt [14.0] 不十分な理由(PIR)の原理は、ランダムな実験のそれぞれの選択肢に等しい確率を割り当てる。
MaxEntはPIRを、期待のような統計情報が与えられる場合に一般化する。
我々は、PIRとMaxEntの因果修正を、原因の制約と原因から影響を生み出すメカニズムの制約に分離することで正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 20:36:43 GMT)
An Analysis of Frame-skipping in Reinforcement Learning [13.7] 多くのAtariコンソールゲームでは、強化学習アルゴリズムが$d > 1$で実行する場合、かなり優れたポリシーを提供する。
我々は、同じアクションの$d$長のシーケンスに対するこの選択の一般的な制限である「アクション-繰り返し」に焦点を当てる。
この損失は、より小さなタスクの地平線によって学習がもたらされた利益によって相殺される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 04:59:09 GMT)
SeReNe: Sensitivity based Regularization of Neurons for Structured
Sparsity in Neural Networks [13.6] SeReNeはスパーストポロジを構造で学習する方法である。
ニューロンの感度をネットワーク出力の変動として定義する。
コスト関数のニューロン感度を正規化用語に含めることで、低感度でニューロンをプーンすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 10:53:30 GMT)
Self-supervised driven consistency training for annotation efficient
histopathology image analysis [13.0] 大きなラベル付きデータセットでニューラルネットワークをトレーニングすることは、計算病理学において依然として支配的なパラダイムである。
近年の自己教師付き半教師付き手法は、教師なしの特徴表現を学習することで、このニーズを軽減することができる。
しかし、ラベル付きインスタンスの数が少なければ、ダウンストリームタスクの一般化に苦慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 19:46:21 GMT)
Consequences of Misaligned AI [12.9] 本稿では,報酬関数の設計をインタラクティブでダイナミックなプロセスとみなすべきである。
セットアップを変更して、完全な状態を参照したり、プリンシパルがプロキシの目的を時間とともに更新したりすることで、より高いユーティリティソリューションを実現する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 19:34:04 GMT)
Graph Neural Network to Dilute Outliers for Refactoring Monolith
Application [12.4] ソフトウェアをよりよく理解するために,コードコンテキストにおけるグラフネットワークの最近の進歩に適応する新しい手法を提案する。
我々のソリューションは、ソフトウェア工学と既存のグラフ表現に基づく技術の両方の成果と比較して、最先端のパフォーマンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 16:00:27 GMT)
Regret Minimization in Heavy-Tailed Bandits [12.3] マルチアームバンディット設定における古典的後悔最小化問題を再考する。
本稿では,1次項における下界を正確に一致させる最適アルゴリズムを提案する。
我々の指数は、よく知られたトリミングまたはトリミングされた経験的平均推定値よりも速く集中していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 07:46:24 GMT)
DPointNet: A Density-Oriented PointNet for 3D Object Detection in Point
Clouds [10.9] 本稿では,3次元物体検出のためのDPointNet(DPointNet)を提案する。
その結果,新しい演算子を用いたモデルでは,ベースラインのPointRCNNよりも優れた性能と高速性が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 09:01:03 GMT)
MIN2Net: End-to-End Multi-Task Learning for Subject-Independent Motor
Imagery EEG Classification [10.8] 脳波のリズムは被験者に特有のものであり、時間とともに様々な変化が起こる。
本稿では,この課題に対処するための新しいエンドツーエンドマルチタスク学習であるMIN2Netを提案する。
深層学習をマルチタスクオートエンコーダに統合し,脳波からコンパクトかつ識別可能な潜在表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 15:20:23 GMT)
Sending or not sending twin-field quantum key distribution with
distinguishable decoy states [10.7] TF-QKDの位相後補償で要求される試験によって異なる強度状態の外部変調が周波数領域の側チャネルを示す。
本稿では、TF-QKDプロトコルの送信や非送信において、受動周波数シフト攻撃と呼ばれる完全かつ未検出な盗聴攻撃を提案する。
本研究は,TF-QKDの実践的実装において,情報源における実用的セキュリティの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 05:33:42 GMT)
EEGFuseNet: Hybrid Unsupervised Deep Feature Characterization and Fusion
for High-Dimensional EEG with An Application to Emotion Recognition [10.2] 我々は,EEGFuseNetと呼ばれる,非教師付きディープCNN-RNN-GANに基づくEEG特徴量と融合モデルを提案する。
EEGFuseNetは教師なしの方法で訓練され、空間的および時間的ダイナミクスをカバーする深部脳波特徴が自動的に特徴づけられる。
有名な公開感情データベースに基づく教師なし感情認識アプリケーションにおいて、抽出した深層・低次元特徴の性能を慎重に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 11:09:16 GMT)
Mimetic Neural Networks: A unified framework for Protein Design and
Folding [10.2] 我々は新しいグラフミメティックニューラルネットワークMimNetを導入し、タンデムの構造と設計の問題を解決する可逆的アーキテクチャを構築することができることを示す。
タンパク質の折り畳みに関する最近のアーキテクチャを考えると,タンパク質の集合を用いて,タンパク質設計における技術結果の状態を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 18:53:52 GMT)
Generalization Bounds in the Presence of Outliers: a Median-of-Means
Study [8.9] Median-of-Means (MoM) は平方可積分 r.v.$Z$ の平均$theta$ の推定量である。
ヘビーテールのデータに対する高い信頼性のおかげで、MoMは機械学習に様々な応用を見出した。
新たな作業ラインは、MoMが破損したデータに対処する能力を特徴付け、活用しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 10:58:29 GMT)
"Short is the Road that Leads from Fear to Hate": Fear Speech in Indian
WhatsApp Groups [8.7] 私たちは、インドの政治について議論する何千もの公開WhatsAppグループを対象に、恐怖のスピーチに関する最初の大規模な研究を行います。
我々は、恐怖音声を分類するモデルを構築し、現在の最先端のNLPモデルは、このタスクでうまく機能しないことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 18:14:16 GMT)
Room-temperature bipolar valleytronic transistor in MoS2/WSe2
heterostructures [8.5] 我々は,MoS2/WSe2ヘテロ構造における室温におけるバレーホール効果(VHE)の観測を報告する。
また、2次元ヘテロ構造におけるVHEの大きさと極性の両方がゲート調整可能であることも明らかにした。
この結果は、バレートロニクストランジスタのON/OFF比の向上と、より汎用的なバレートロニクス論理回路の実現に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 09:33:21 GMT)
Adversarial example generation with AdaBelief Optimizer and Crop
Invariance [8.4] 敵攻撃は、安全クリティカルなアプリケーションにおいて堅牢なモデルを評価し、選択するための重要な方法である。
本稿では,AdaBelief Iterative Fast Gradient Method (ABI-FGM)とCrop-Invariant attack Method (CIM)を提案する。
我々の手法は、最先端の勾配に基づく攻撃法よりも成功率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 06:00:36 GMT)
Rapid Robust Principal Component Analysis: CUR Accelerated Inexact Low
Rank Estimation [8.2] 我々は、Iterated Robust CUR(IRCUR)という新しい非RPCアルゴリズムを提案する。
IRCURは小さなサブマトリクスのみを処理でき、アルゴリズム全体を通して全行列上の高価な計算を避けることができる。
数値実験は、IRCURの合成と実世界の両方のデータセットに対する計算上の優位性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 06:43:25 GMT)
Domain Adversarial Neural Networks for Domain Generalization: When It
Works and How to Improve [8.0] 本稿では,ドメイン一般化におけるDANN(Domain Adrial Neural Networks)の有効性について検討する。
本研究は,ドメイン一般化へのDANNの適用が,見かけほど単純ではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 21:33:41 GMT)
Regenerating Soft Robots through Neural Cellular Automata [7.9] 本研究では, ソフトロボットを模擬し, 損傷時の形態を再現する手法を開発した。
神経セルオートマトンを介して再生するソフトロボットのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 11:55:06 GMT)
RaSE: A Variable Screening Framework via Random Subspace Ensembles [7.7] 可変スクリーニングのための新しいフレームワークRandom Subspace Ensemble (RaSE)を提案する。
RaSEは、複数の予測器をカバーする可能性のあるランダム部分空間の品質を評価することで機能する。
確実なスクリーニング特性とランク一貫性を享受できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 19:24:52 GMT)
Layer Decomposition Learning Based on Gaussian Convolution Model and
Residual Deblurring for Inverse Halftoning [7.5] 入力画像をベース層とディテール層に分離するための層分解は、画像復元に着実に使われている。
逆ハーフトニングでは、均質な点パターンは残留層から小さな出力範囲を妨げている。
ガウス畳み込みモデル(GCM)と構造認識デブレーション戦略に基づく新しい層分解ネットワークを提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 14:04:35 GMT)
What's in a Name? -- Gender Classification of Names with Character Based
Machine Learning Models [6.8] 本稿では,登録ユーザの性別を宣言された名前に基づいて予測する問題を考察する。
1億人以上の利用者のファーストネームを分析したところ、性別は名前文字列の合成によって非常に効果的に分類できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 01:01:32 GMT)
Black-Box Optimization via Generative Adversarial Nets [6.5] 我々は,ブラックボックス問題に対する探索をガイドするために,退化逆数ネット(OPT-GAN)を提案する。
OPT-GANは他の古典的BBOアルゴリズムよりも優れていることを示す実験がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 19:12:09 GMT)
Object Removal Attacks on LiDAR-based 3D Object Detectors [6.3] オブジェクト除去攻撃(ORAs)は、3Dオブジェクト検出器を失敗させることを目的としている。
関心領域の摂動点雲に対して、1方向に1つの戻り信号を記録するLiDARのデフォルト設定を利用する。
その結果,この攻撃は一般的な3次元物体検出モデルの性能低下に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 05:34:14 GMT)
Robust Explanations for Private Support Vector Machines [6.2] 機密データを扱う場合、プライバシは不可欠だが、その結果、分類精度が低下する。
このような説明のためには、正分類の既定信頼度を保証するために、SVM重みの不確実性に対して反実的説明が堅牢である必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 11:55:32 GMT)
SR-Affine: High-quality 3D hand model reconstruction from UV Maps [6.0] 高品質な3次元手指モデル再構成のためのSR-Affineアプローチを提案する。
多くの実験で、我々のアプローチは堅牢であり、標準ベンチマークで最先端の手法よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 05:49:50 GMT)
Mitigating belief projection in explainable artificial intelligence via
Bayesian Teaching [4.9] 説明可能なAI(XAI)は人間の理解を改善しようとするが、人々がよく知らないエージェントをどう考えるかを説明することは滅多にない。
ベイジアン・インストラクション(ベイジアン・インストラクション)を通したヒューマン・インストラクタのモデル化について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 21:23:24 GMT)
MULLS: Versatile LiDAR SLAM via Multi-metric Linear Least Square [4.4] MULLSは効率的で低ドリフトで多用途な3D LiDAR SLAMシステムである。
フロントエンドでは, 2次元地上フィルタと主成分分析を用いて, 各フレームから大まかに分類された特徴点を抽出する。
バックエンドでは、定期的に記憶されている履歴サブマップ間で階層的なポーズグラフ最適化を行い、デッドレコメンデーションによるドリフトを低減する。
KITTIベンチマークでは、MULLSはリアルタイムパフォーマンスでLiDARのみのSLAMシステムにランクインしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 10:42:42 GMT)
A self-adaptive and robust fission clustering algorithm via heat
diffusion and maximal turning angle [4.2] 近年,新しい高速クラスタリングアルゴリズムであるフィッションクラスタリングアルゴリズムが提案されている。
本稿では,ロバスト・フィッション・クラスタリング(RFC)アルゴリズムと自己適応型雑音識別手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 13:16:47 GMT)
Damage detection using in-domain and cross-domain transfer learning [4.1] 橋梁の損傷検出のためのドメイン内およびドメイン間移動学習戦略の組み合わせを提案する。
クロスドメインとインドメイン転送の組み合わせは、小さなデータセットであっても、永続的に優れたパフォーマンスを示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 17:36:27 GMT)
ScalingNet: extracting features from raw EEG data for emotion
recognition [4.0] 生の脳波信号から効果的なデータ駆動スペクトログラムのような特徴を適応的に抽出できる新しい畳み込み層を提案する。
スケーリング層に基づくニューラルネットワークアーキテクチャであるScalingNetは、確立されたDEAPベンチマークデータセット全体で最先端の結果を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 08:54:27 GMT)
Few-shot time series segmentation using prototype-defined infinite
hidden Markov models [3.5] フレキシブルなグラフィカルモデルに基づく非定常逐次データの解析を行うためのフレームワークを提案する。
RBFネットワークはプロトタイプによって効率的に特定でき、複雑な非定常パターンを表現できることを示す。
脳波データからの自動発作検出などの生体信号処理アプリケーションにおいて,本フレームワークの有用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 19:02:33 GMT)
Ultrastrong Magnon-Magnon Coupling Dominated by Antiresonant
Interactions [3.1] 固有キャビティQEDハミルトニアンをシミュレートできるマグノンの特異な結合物質・物質・物質系を報告する。
反共振相互作用の指標である真空Bloch-Siegertシフトが共振相互作用からの類似周波数シフトをはるかに上回る新しい状態を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 19:41:51 GMT)
Unsupervised Sentence-embeddings by Manifold Approximation and
Projection [3.0] 本研究では, 文を固定次元多様体に投影することにより, 文埋め込みを教師なしで生成する手法を提案する。
我々は,EMAP(Embedddings by Manifold Approximation and Projection)と呼ばれるアプローチを,サイズと複雑さの異なる6つの公開テキスト分類データセット上で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 13:27:58 GMT)
A Bayesian nonparametric approach to count-min sketch under power-law
data streams [2.9] カウントミンスケッチ(カウントミンスケッチ、英: count-min sketch、CMS)は、大規模なデータストリームでトークンの周波数を推定するランダム化されたデータ構造である。
我々は,定格データストリームに基づく学習強化型CMSを開発した。
提案手法は低周波トークンの推定において顕著な性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 08:36:00 GMT)
Deep Neural Network Based Relation Extraction: An Overview [2.8] 関係抽出(RE)は自然言語処理(NLP)において重要な役割を果たします。
その目的は自然言語テキストからエンティティ間の意味関係を特定することである。
Deep Neural Networks (DNN) は RE のための最も普及した、信頼できる解決です。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 19:13:54 GMT)
Infinite-channel deep stable convolutional neural networks [2.8] 本稿では、ディープフィードフォワード畳み込みNNの一般的な文脈におけるA1除去の問題について考察する。
本研究では, 深層フィードフォワード畳み込みNNの無限チャネル限界が, 安定な有限次元分布をもつプロセスであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 08:12:46 GMT)
Iconographic Image Captioning for Artworks [2.4] 本研究は,Iconclass分類システムの概念を付加したアート画像の大規模データセットを利用する。
アノテーションはクリーンなテキスト記述に処理され、画像キャプションタスク上でディープニューラルネットワークモデルのトレーニングに適したデータセットを生成する。
画像データセットを用いて、トランスフォーマーに基づく視覚言語事前学習モデルを微調整する。
生成したキャプションの品質と新たなデータに一般化するモデルの能力について,新たな絵画コレクションにモデルを適用し,一般的なキャプションと芸術ジャンルの関係を解析することにより検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 23:11:33 GMT)
Unconventional supersymmetric quantum mechanics in spin systems [2.1] 離散固有値を持つ任意の 2 つの時間 2$ 行列ハミルトンの固有確率が超対称量子力学に関係していることが示される。
また、1つのスピン=$fracp2$と外部場との結合系への形式論の一般化についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 01:43:04 GMT)
Ensemble perspective for understanding temporal credit assignment [2.0] 繰り返しニューラルネットワークにおける各接続は、正確な重み値ではなく、スパイクとスラブの分布によってモデル化されていることを示す。
本モデルでは,ネットワーク全体の性能を決定する重要な接続を明らかにする。
したがって、再帰的なニューラルネットワークにおける時間的クレジット割り当てをアンサンブルの観点から研究することを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 08:14:05 GMT)
Adversarial Training of Variational Auto-encoders for Continual
Zero-shot Learning [1.9] 本稿では,全タスクの情報を保持する共有VAEモジュールとタスク固有のプライベートVAEモジュールで構成されるハイブリッドネットワークを提案する。
モデルのサイズは各タスクで増加し、タスク固有のスキルの破滅的な忘れを防止する。
ZSL (Zero-Shot Learning) と GZSL (Generalized Zero-Shot Learning) による逐次学習よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 11:21:24 GMT)
High Precision Medicine Bottles Vision Online Inspection System and
Classification Based on Multi-Features and Ensemble Learning via Independence
Test [1.7] 組込み型視覚検査システムを設計し,検出のためのアンサンブル学習アルゴリズムを提案する。
トンネル構造は視覚検査システム用に設計されており、オリジナルを変更することなくボトル検査を自動化できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 06:10:36 GMT)
Classification based on Topological Data Analysis [1.7] トポロジカルデータ分析(TDA)は、データセットに隠されたトポロジカル情報を見つけることを目的とした創発的な分野である。
本稿では,TDAをマルチクラス分類問題に直接適用するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 03:47:28 GMT)
A deep learning approach to identify unhealthy advertisements in street
view images [1.7] 奪われた地域の脆弱な人口は、ファストフード、ギャンブル、アルコールの広告により大きな露出をもたらす可能性がある。
道路レベルの画像から不健康な広告を自動的に抽出し分類するディープラーニングワークフローを開発する。
失業地域や学生が多用する食品広告の比率が高い社会不平等の証拠を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 19:58:40 GMT)
Quantum Divide and Compute: Exploring The Effect of Different Noise
Sources [1.0] 量子回路をより少ない量子ビットとより浅い深さで小さな断片に分割できる量子除算計算法(QDC)の最初の実装について述べる。
本稿では,QDC法の成功確率に対する異なるノイズ源の影響について検討する。
我々は,IBM の Johannesburg プロセッサ上での実験的な動作を再現するために使用したノイズモデルについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 12:18:04 GMT)
An open access NLP dataset for Arabic dialects : Data collection,
labeling, and model construction [0.8] いくつかのアラビア方言でソーシャルデータの内容のオープンデータセットを提示する。
このデータはTwitterのソーシャルネットワークから収集され、5つの国語で+50K twitsで構成されています。
このデータをオープンアクセスデータとして公開し,イノベーションを奨励し,アラビア語方言やソーシャルメディアのnlp分野の著作を奨励する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 01:39:52 GMT)
E Pluribus Unum Ex Machina: Learning from Many Collider Events at Once [0.5] 単一イベント(インスタンス単位)分類器のトレーニングは,複数イベント(アンサンブル単位)分類器のトレーニングよりも効果的であることを示す。
衝突型加速器の文脈で多重事象分類器を使用することによる明確な利点は特定できなかったが、近似独立性のみを伴う場合においてこれらの手法の潜在的価値について考察した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 05:09:40 GMT)
Word frequency-rank relationship in tagged texts [0.0] 3つの異なる文法クラスに対応するサブ語彙の周波数-ランク関係を解析する。
この結果は、周波数ランク関係が文法関数に関連する言語的特徴を反映している可能性があることを指摘する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 15:17:51 GMT)
WiSleep: Scalable Sleep Monitoring and Analytics Using Passive WiFi
Sensing [0.0] WiSleepは、WiFiインフラから受動的に感知されるスマートフォンネットワーク接続を使用した睡眠監視および分析プラットフォームである。
本研究では,睡眠時間と覚醒時間を予測するため,ベイズ変化点検出の教師なしアンサンブルモデルを提案する。
WiSleepは、単一のコモディティサーバ上で2万人のユーザからのデータを処理することができ、サーバ要求の少ない大規模なキャンパスにスケールできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 00:05:14 GMT)
U-vectors: Generating clusterable speaker embedding from unlabeled data [0.0] 本稿では,未ラベルデータを扱う話者認識戦略を提案する。
小さな固定サイズの音声フレームからクラスタブルな埋め込みベクトルを生成する。
提案手法はペアワイズアーキテクチャを用いて優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 18:00:09 GMT)
Towards a mathematical framework to inform Neural Network modelling via
Polynomial Regression [0.0] 特定の条件が局所的に満たされた場合、ほぼ同一の予測が可能であることが示されている。
生成したデータから学習すると,そのデータを局所的に近似的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 17:56:16 GMT)
Stochastic Thermodynamic Cycles of a Mesoscopic Thermoelectric Engine [0.0] 2つの容量結合型量子ドットからなる定常熱電エンジンの解析を行った。
この定常エンジンの動力学の単一実現において、4ストロークサイクルを同定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 13:02:37 GMT)
Spoiler Alert: Using Natural Language Processing to Detect Spoilers in
Book Reviews [0.0] 本稿では,カリフォルニア大学サンディエゴ校(UCSD)のGoodreads Spoilerデータセットを用いて,書評におけるスポイラー検出のためのNLP手法を提案する。
文レベルでスポイラー検出を行うために,LSTM,BERT,RoBERTa言語モデルを用いて検討した。
また,手工芸品を用いたにもかかわらず,LSTMモデルの結果はスポイラー検出においてUCSDチームの性能をわずかに上回ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 18:54:27 GMT)
Sparsely ensembled convolutional neural network classifiers via
reinforcement learning [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,最小動作原理にインスパイアされた目的関数で学習する。
我々はエージェントに事前学習した分類器の集合を通してイメージを知覚するように教え、その結果、動的に構成されたシステムに計算グラフを展開させたい。
実験の結果,エージェントが計算の動的(および文脈に依存した)構造を利用すると,従来のアンサンブル学習よりも優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 21:26:57 GMT)
Positive energy density leads to no squeezing [0.0] 光の圧縮状態の2種類の重ね合わせを考える。
第一種の重ね合わせの場合、スクイーズと高次のスクイーズが消える。
第2種の場合、重ね合わせにおけるパラメータを調整することにより、最大量のスクイーズを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 16:37:40 GMT)
On the mean value of the force operator for 1D particles in the step
potential [0.0] 一次元のクライン=フォック=ゴードン理論では、確率密度はステップポテンシャルが不連続な点における不連続函数である。
ハミルトン形式のクライン・フォック・ゴルドン方程式やフェシュバッハ・ヴィラーズ波動方程式から直接この量を得る。
対照的に、1次元シュル・オーディンガーとディラック理論では、この量はステップポテンシャルが不連続な点において各確率密度が取る値に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 15:55:42 GMT)
Noise Reduction in X-ray Photon Correlation Spectroscopy with
Convolutional Neural Networks Encoder-Decoder Models [0.0] 2時間相関関数における信号対雑音比を改善するための計算手法を提案する。
CNN-EDモデルは、畳み込みニューラルネットワークデコーダ(CNN-ED)モデルに基づいている。
実世界の実験データに基づいて訓練されたCNN-EDモデルにより,2時間相関関数から平衡力学パラメータを効果的に抽出できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 18:38:59 GMT)
Manifold Learning for Knowledge Discovery and Intelligent Inverse Design
of Photonic Nanostructures: Breaking the Geometric Complexity [0.0] 我々のアプローチは、潜在空間における異なる設計複雑さを持つナノ構造のサブマニフォールドの応答を研究することに基づいている。
本手法は, 逆問題を解きながら, 初期設計から最も単純な構造への進化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 02:38:53 GMT)
Global sensing and its impact for quantum many-body probes with
criticality [0.0] ほとんどの量子センシングプロトコルは、未知のパラメータが非常に狭い領域内で変化する場合にのみ効率的に動作する。
追加の調整可能なパラメータが存在する多体プローブでは、我々のプロトコルは量子臨界性を利用するために性能を調整できる。
簡単な磁化測定でも最適化の恩恵を受け、理論精度を適度に提供できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 16:40:17 GMT)
From Boolean Valued Analysis to Quantum Set Theory: Mathematical
Worldview of Gaisi Takeuti [0.0] ガイシ・タケウティは1974年頃にブール値解析を導入し、集合論のブール値モデルの体系的な応用を解析に提供した。
その後、彼は「量子数学」を構築する最初のステップとして、量子論理に基づく集合論の構築を進めた。
我々はTakeutiの数学的世界観を2つの観点から分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 17:17:06 GMT)
Exploratory Data Analysis for Airline Disruption Management [0.0] 本稿では,米国の主要航空会社の歴史的スケジュールと運用データについて分析する。
その結果,1年間にわたる定期便の定期運行の大半が,飛行遅延による中断によるものであることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 04:00:10 GMT)
Entanglement in Cognition violating Bell Inequalities Beyond Cirel'son's
Bound [0.0] そこで本研究では,被験者のサンプルを用いて,概念的組み合わせに関する判断を下す2つの実験結果について紹介する。
どちらの試験も、Clauser-Horne-Shimony-Holt版のベル不等式(CHSH不等式)を著しく違反している。
観測されたCHSH不等式の不等式違反は、成分概念的実体間の強い量子絡み合いの結果として説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 16:57:59 GMT)
Continuous entanglement renormalization on the circle [0.0] 連続多スケールエンタングルメント再正規化アンサッツ(英: continuous multi-scale entanglement renormalization ansatz, cMERA)は、量子場の状態の変分クラスである。
我々は、cMERA形式を有限円に一般化し、円の周りのいわゆる絡み合いの作用をラップすることで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 03:47:21 GMT)
Comment on "Relativity of Quantum States in Entanglement Swapping:
Violation of Bell's Inequality with no Entanglement" [0.0] Chris Nagele氏、Ebubechukwu O. IloOkeke氏、Peter P. Rohde氏、Jonathan P. Dowling氏、Tim Byrnes氏は最近の記事で、測定の時間順序を切り替えることが可能なセットアップを使った絡み替え実験について論じている。
これまでの2つの論文で全く同じ考えが紹介されたという事実に留意し、その主題に関する重要な点を簡潔に述べておきたい。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 13:36:09 GMT)
Bound and Subradiant Multi-Atom Excitations in an Atomic Array with
Nonreciprocal Couplings [0.0] 多重励起原子の集団崩壊は、原子-導波路界面の誘導モードに強く結合すると、サブラディアンで空間に結合する。
久保累積展開を用いて, それらの平均密度密度と3次相関を解析した。
これは、符号化された非相互スピン拡散における量子情報処理と量子記憶の潜在的な応用につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 09:35:44 GMT)
Bacteriophage classification for assembled contigs using Graph
Convolutional Network [0.0] 細菌ファージ(別名食虫)は微生物の生物学において重要な役割を担っている。
高い多様性、豊富な量、限られた食餌は、分類学的分析に大きな課題をもたらす。
我々は、ファージの分類分類を行うために、PhaGCNという新しい半教師付き学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 08:58:35 GMT)
Automatic Breast Lesion Detection in Ultrafast DCE-MRI Using Deep
Learning [0.0] 超高速DCE-MRIにおける乳房病変検出のためのディープラーニングによるコンピュータ支援検出(CADe)手法を提案する。
動的取得の初期段階から得られる3次元空間情報と時間情報の両方を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 22:03:39 GMT)
A procedure for automated tree pruning suggestion using LiDAR scans of
fruit trees [0.0] 果樹栽培において、刈り込みは過密化を防ぎ、光への天蓋のアクセスを改善し、再成長を促進するための重要な管理手法である。
本稿では,LiDARをスキャンした市販果樹の採種戦略を採点関数を用いて提案する枠組みを提案する。
光の分布は25.15%向上し、実木での商業的な刈り取りよりも16%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 02:18:56 GMT)
A new solution to the curved Ewald sphere problem for 3D image
reconstruction in electron microscopy [0.0] 我々は,エワルド球の曲率に影響される三次元物体を撮像するアルゴリズムを開発した。
このようなアルゴリズムは、より大きな試料、高分解能、低エネルギー電子ビームが望まれる低温電子顕微鏡に有用である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 11:35:15 GMT)
A flexible 300 mm integrated Si MOS platform for electron- and hole-spin
qubits exploration [0.0] 光線リソグラフィーと電子線リソグラフィーを最適に組み合わせてシリコンスピン量子ビットを作製するフレキシブル300mmプロセスについて報告する。
様々なn型およびp型キュービットは10mKの希釈冷凍機で特徴づけられる。
電気的測定は、明確に定義された量子ドット、チューニング可能なトンネル結合、コヒーレントスピン制御を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 21:56:59 GMT)
A Survey on Contrastive Self-supervised Learning [0.0] 自己教師付き学習は、大規模なデータセットのアノテートコストを回避する能力によって人気を集めている。
コントラスト学習は近年,コンピュータビジョン,自然言語処理(NLP)などの分野において,自己指導型学習手法の主流となっている。
本稿では, コントラスト的アプローチに従う自己教師型手法について, 広範囲にわたるレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 19:11:55 GMT)
A Note on Argumentative Topology: Circularity and Syllogisms as Unsolved
Problems [0.0] 論理学、トポロジ、テキストの接続の問題はまだ解決されていない。
我々は「円の議論で円を見つけることはできるのか」という疑問に対して明確な答えはないと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Feb 2021 18:30:37 GMT)