Nonlinear State-Space Generalizations of Graph Convolutional Neural
Networks [172.2] グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)は、線形グラフ畳み込みを非線形にネストすることで、ネットワークデータから構成表現を学習する。
本稿では,GCNNを状態空間の観点からアプローチし,グラフ畳み込みモジュールが最小値線形状態空間モデルであることを明らかにする。
この状態更新は、非パラメトリックであり、グラフスペクトルによって爆発または消滅する可能性があるため、問題となる可能性がある。
本稿では,非線形な状態空間パラメトリック方式でノード特徴を階層内に集約し,よりよいトレードオフを実現するという,新しい結節集合規則を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:54:58 GMT)
Task-Oriented Dialogue as Dataflow Synthesis [158.8] 本稿では,対話状態がデータフローグラフとして表現されるタスク指向対話へのアプローチについて述べる。
対話エージェントは、各ユーザの発話を、このグラフを拡張するプログラムにマッピングする。
我々は、イベント、天気、場所、人々に関する複雑な対話を特徴とする、新しいデータセットであるSMCalFlowを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 00:10:56 GMT)
Neural Re-rendering for Full-frame Video Stabilization [145.0] まず,高密度ワープ場を推定し,フルフレーム映像安定化のためのアルゴリズムを提案する。
フルフレーム安定化フレームは、隣接するフレームから歪んだコンテンツを融合することで合成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:59:45 GMT)
Large Scale Distributed Collaborative Unlabeled Motion Planning with
Graph Policy Gradients [122.9] 本研究では,運動制約と空間制約を多数のロボットに対して2次元空間で解くための学習法を提案する。
ロボットのポリシーをパラメータ化するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:57:43 GMT)
Sufficiently Accurate Model Learning for Planning [119.8] 本稿では,制約付きSufficiently Accurateモデル学習手法を提案する。
これはそのような問題の例を示し、いくつかの近似解がいかに近いかという定理を提示する。
近似解の質は、関数のパラメータ化、損失と制約関数の滑らかさ、モデル学習におけるサンプルの数に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:27:31 GMT)
DeLighT: Deep and Light-weight Transformer [117.0] DeLighTは、パラメータが大幅に少ない標準のトランスフォーマーベースモデルと同じような、あるいは優れたパフォーマンスを提供する。
DeLighTは、DeLighT変換、ディープおよびライトウェイト変換、および(2)ブロック単位のスケーリングを用いて、(1)各トランスフォーマーブロック内のパラメータをより効率的に割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:30:28 GMT)
Less is More: ClipBERT for Video-and-Language Learning via Sparse
Sampling [98.4] ビデオと言語の学習に対する標準的なアプローチは、オフラインで抽出された高密度ビデオ機能から学習するニューラルネットワークを規定する。
本稿では,ビデオ・言語タスクに対して,手頃なエンドツーエンド学習を可能にする汎用フレームワークClipBERTを提案する。
6つのデータセットにおけるテキスト・ビデオ検索とビデオ質問応答の実験は、ClipBERTが既存の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:50:16 GMT)
Long-Tailed Classification by Keeping the Good and Removing the Bad
Momentum Causal Effect [95.4] 長い尾の分類は、大規模なディープラーニングの鍵である。
既存の手法は主に、基本的な理論を欠いた再重み付け/再サンプリングに基づいている。
本稿では,従来の手法の理由を解明するだけでなく,新たな原理的解を導出する因果推論の枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 04:10:13 GMT)
Learning to Set Waypoints for Audio-Visual Navigation [89.4] 音声視覚ナビゲーションでは、エージェントが視覚と音の両方を使って複雑な3D環境をインテリジェントに移動し、音源を見つける。
既存のモデルは、エージェント動作の一定の粒度で動作することを学び、オーディオ観測の単純な再帰的な集約に依存する。
本稿では,2つの重要な要素を持つ音声視覚ナビゲーションに対する強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:36:45 GMT)
On the Philosophical, Cognitive and Mathematical Foundations of
Symbiotic Autonomous Systems (SAS) [87.4] 共生自律システム(SAS)は、自律的な集団知能を示す高度なインテリジェントおよび認知システムです。
この研究は、知性、認知、コンピュータ、システム科学の最新の進歩に根ざしたSASの理論的枠組みを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 05:44:25 GMT)
A Hypergradient Approach to Robust Regression without Correspondence [85.5] 本稿では,入力データと出力データとの対応が不十分な回帰問題について考察する。
ほとんどの既存手法はサンプルサイズが小さい場合にのみ適用できる。
シャッフル回帰問題に対する新しい計算フレームワークであるROBOTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:47:12 GMT)
Seen and Unseen emotional style transfer for voice conversion with a new
emotional speech dataset [84.5] 感情的音声変換は、言語内容と話者のアイデンティティを保ちながら、音声中の感情的韻律を変換することを目的としている。
可変自動符号化ワッサーシュタイン生成対向ネットワーク(VAW-GAN)に基づく新しいフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,ベースラインフレームワークを一貫して上回り,優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 02:30:45 GMT)
Selecting Treatment Effects Models for Domain Adaptation Using Causal
Knowledge [82.5] 監視されていないドメイン適応設定下でITE法用に特別に設計された新しいモデル選択メトリックを提案する。
特に,介入効果の予測が対象領域の既知の因果構造を満たすモデルを選択することを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:03:14 GMT)
A Survey on Synchronous Augmented, Virtual and Mixed Reality Remote
Collaboration Systems [81.1] この作業の焦点は、遠くからのコラボレーションの同期にある。
100以上の出版物と25の商業システムを含む、合計82の遠隔共同作業システムについて論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 13:33:51 GMT)
Image Matching across Wide Baselines: From Paper to Practice [80.9] 局所的な特徴とロバストな推定アルゴリズムの包括的なベンチマークを導入する。
パイプラインのモジュール構造は、さまざまなメソッドの容易な統合、構成、組み合わせを可能にします。
適切な設定で、古典的な解決策は依然として芸術の知覚された状態を上回る可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 13:50:17 GMT)
Neural BRDF Representation and Importance Sampling [79.8] 本稿では,リフレクタンスBRDFデータのコンパクトなニューラルネットワークによる表現について述べる。
BRDFを軽量ネットワークとして符号化し,適応角サンプリングによる学習手法を提案する。
複数の実世界のデータセットから等方性および異方性BRDFの符号化結果を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 12:00:24 GMT)
Adversarially robust deepfake media detection using fused convolutional
neural network predictions [79.0] 現在のディープフェイク検出システムは、目に見えないデータと戦っている。
ビデオから抽出した偽画像と実画像の分類には,CNN(Deep Convolutional Neural Network)モデルが3種類採用されている。
提案手法は96.5%の精度で最先端のモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 11:28:00 GMT)
Text Compression-aided Transformer Encoding [77.2] 本稿では,トランスフォーマーのエンコーディングを強化するために,明示的で暗黙的なテキスト圧縮手法を提案する。
バックボーン情報、つまり入力テキストのgistは、特に焦点を当てていません。
評価の結果,提案した明示的かつ暗黙的なテキスト圧縮手法は,強いベースラインと比較して結果を改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 11:28:39 GMT)
SURF: A Simple, Universal, Robust, Fast Distribution Learning Algorithm [64.1] SURFは分布を断片的に近似するアルゴリズムである。
実験では最先端のアルゴリズムよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:10:43 GMT)
Robust Generalization and Safe Query-Specialization in Counterfactual
Learning to Rank [62.3] 本稿では,特徴量に基づく対実的学習手法であるgenSPECアルゴリズムについて紹介する。
以上の結果から,GENSPECは十分なクリックデータを持つクエリに対して,ほとんどあるいはノイズのないクエリに対してロバストな振る舞いを持ちながら,最適なパフォーマンスを実現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 13:17:26 GMT)
Scaling Up Visual and Vision-Language Representation Learning With Noisy
Text Supervision [57.0] 高価なフィルタリングや後処理のステップを使わずに得られる10億以上の画像アルトテキストペアのノイズの多いデータセットを活用します。
単純なデュアルエンコーダアーキテクチャは、画像とテキストペアの視覚的および言語的表現を、対照的な損失を使って整列させることを学ぶ。
コーパスのスケールはノイズを補うことができ、そのような単純な学習方式であっても最先端の表現に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 10:08:12 GMT)
Exponential suppression of bit or phase flip errors with repetitive
error correction [56.4] 最先端の量子プラットフォームは通常、物理的エラーレートが10～3ドル近くである。
量子誤り訂正(QEC)は、多くの物理量子ビットに量子論理情報を分散することで、この分割を橋渡しすることを約束する。
超伝導量子ビットの2次元格子に埋め込まれた1次元繰り返し符号を実装し、ビットまたは位相フリップ誤差の指数的抑制を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:11:20 GMT)
Dynamic compensation of stray electric fields in an ion trap using
machine learning and adaptive algorithm [55.4] 表面イオントラップは、量子コンピューティングマシンをスケールアップするための最も有望な技術の一つである。
ここでは、勾配降下アルゴリズムと機械学習技術を用いて、成層圏の電場補償を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 03:27:31 GMT)
DirectDebug: Automated Testing and Debugging of Feature Models [55.4] 変数モデル(例えば、特徴モデル)は、ソフトウェアアーティファクトの変数と共通性を表現する一般的な方法である。
複雑でしばしば大規模な機能モデルは欠陥になりうる、すなわち、ソフトウェアアーチファクトの期待される変動特性を表現しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 11:22:20 GMT)
On Deep Learning with Label Differential Privacy [54.5] ラベルは機密性があり、保護されるべきであるとするマルチクラス分類について検討する。
本稿では,ラベル差分プライバシを用いたディープニューラルネットワークのトレーニングアルゴリズムを提案し,いくつかのデータセットで評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 15:09:06 GMT)
Shelf-Supervised Mesh Prediction in the Wild [54.0] 本研究では,物体の3次元形状とポーズを1つの画像から推定する学習手法を提案する。
まず、カメラのポーズとともに、標準フレーム内の体積表現を推定する。
粗い体積予測はメッシュベースの表現に変換され、予測されたカメラフレームでさらに洗練される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:57:10 GMT)
Quadric hypersurface intersection for manifold learning in feature space [52.8] 適度な高次元と大きなデータセットに適した多様体学習技術。
この手法は、二次超曲面の交点という形で訓練データから学習される。
テスト時、この多様体は任意の新しい点に対する外れ値スコアを導入するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:52:08 GMT)
Collective spontaneous emission of two entangled atoms near an
oscillating mirror [50.6] 我々は、真空状態の電磁場と相互作用する2つの同一原子系の協調自発放出を考える。
時間依存理論を用いて、2つの原子系から放射される放射スペクトルについて検討する。
振動ミラーの存在が減衰速度を向上または抑制できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:12:10 GMT)
Cancer Gene Profiling through Unsupervised Discovery [49.3] 低次元遺伝子バイオマーカーを発見するための,新しい,自動かつ教師なしのフレームワークを提案する。
本手法は,高次元中心型非監視クラスタリングアルゴリズムLP-Stabilityアルゴリズムに基づく。
私達の署名は免疫炎症および免疫砂漠の腫瘍の区別の有望な結果報告します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 09:04:45 GMT)
Optimization Issues in KL-Constrained Approximate Policy Iteration [48.2] 多くの強化学習アルゴリズムは、近似ポリシー反復(API)のバージョンと見なすことができる。
標準APIはしばしば動作が悪いが、KL-divergenceによる各ポリシー更新を以前のポリシーに正規化することで学習が安定化できることが示されている。
TRPO、MPO、VMPOなどの一般的な実用的なアルゴリズムは、連続ポリシーのKL分割に関する制約によって正規化を置き換える。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:35:33 GMT)
Some Hoeffding- and Bernstein-type Concentration Inequalities [47.2] 独立確率変数の関数の濃度不等式を準ガウジアンおよび準指数条件下で証明する。
不等式の実用性は、リプシッツ函数クラスと非有界部分指数分布へのラデマチャー複素数の現在の古典的方法の拡張によって証明される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 23:09:13 GMT)
SWAGAN: A Style-based Wavelet-driven Generative Model [45.3] Style and WAvelet based GAN (SWAGAN) は周波数領域のプログレッシブ生成を実装している。
SWAGANは、ジェネレータと識別器アーキテクチャ全体を通してウェーブレットを組み込み、各ステップで周波数対応の潜在表現を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:43:10 GMT)
A Compositional Atlas of Tractable Circuit Operations: From Simple
Transformations to Complex Information-Theoretic Queries [44.4] 本稿では,回路上のモジュラー操作において,機械学習の複雑な推論シナリオがいかに表現できるかを示す。
文献におけるいくつかの結果を一般化し,新たな抽出可能な推論シナリオを開放する,抽出可能なモデルについて推論するための統一的な枠組みを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:26:32 GMT)
Variational Bayesian Sequence-to-Sequence Networks for Memory-Efficient
Sign Language Translation [44.4] 記憶効率のよい連続手話翻訳は、聴覚障害者にリアルタイム適用可能な支援技術を開発する上で重要な課題である。
非パラメトリックな統計量から、再帰層の出力を適切な引数から導出する、再帰的な深層ネットワークを設計するパラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:36:30 GMT)
Multi-Task Reinforcement Learning with Context-based Representations [43.9] 本稿では,複数のタスク群にまたがる複数のコンテキスト依存・構成可能な表現を用いて,知識伝達の効率的な手法を提案する。
提案手法を用いて,50種類のロボット操作タスクからなるマルチタスク・ベンチマークであるMeta-Worldの最先端結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:41:27 GMT)
Lenient Regret and Good-Action Identification in Gaussian Process
Bandits [43.0] 我々は、あるしきい値を超える関数値が「十分良い」という緩和された最適化基準の下で、ガウス過程(GP)バンディットの問題を研究する。
実用面では、既知のしきい値に従って1つの「良い行動」を見つけることの問題を考えるとともに、しきい値の知識を生かしたいくつかの善行動識別アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 01:16:58 GMT)
Speech enhancement with mixture-of-deep-experts with clean clustering
pre-training [39.0] 本稿では,マイクロホン音声強調のためのニューラルネットワークアーキテクチャであるDeep Expert (MoDE)について述べる。
我々のアーキテクチャはディープニューラルネットワーク(DNN)で構成されており、それぞれが音素のような異なる音声スペクトルパターンの「エキスパート」である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 14:18:47 GMT)
A Multi-View Approach To Audio-Visual Speaker Verification [39.0] 本研究では,音声視覚による話者検証手法について検討する。
voxceleb1データセットの最低av等しいエラーレート(eer)は0.7%である。
この新しいアプローチは、クロスモーダル検証の困難なテスト条件において、voxceleb1のeerを28%達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 22:29:25 GMT)
Newton-type Methods for Minimax Optimization [37.6] ノンコンケーブなミニマックス学習のための2つの新しいニュートン型アルゴリズムを提案する。
それらの収束を厳密なミニマックス点(シーケンシャル解)で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 01:54:34 GMT)
CopyPaste: An Augmentation Method for Speech Emotion Recognition [36.6] CopyPasteは、知覚的に動機づけられた、音声の感情認識のための新しい拡張手順である。
3つのCopyPasteスキームを2つのディープラーニングモデルでテストする。
ノイズのあるテストセットの実験では、CopyPasteはノイズの多いテスト条件でも有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:04:35 GMT)
A General Multi-Task Learning Framework to Leverage Text Data for Speech
to Text Tasks [36.2] 本稿では,自動音声認識(ASR)と音声翻訳(ST)タスクのためのテキストデータを活用する汎用マルチタスク学習フレームワークを提案する。
テキスト入力を音素シーケンスとして表現することで、音声とテキスト入力の差を減らし、テキストコーパスからテキストタスクへの知識伝達を促進できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 06:08:25 GMT)
Simple Agent, Complex Environment: Efficient Reinforcement Learning with
Agent State [35.7] 任意の環境で動作可能な簡易強化学習エージェントを設計する。
エージェントは、各エージェント状態-アクションペアの訪問数と値の推定のみを保持する。
環境状態の数や、他の政策や歴史統計に関連付けられた混合時間に、これ以上依存することはない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:49:32 GMT)
Achieving Near Instance-Optimality and Minimax-Optimality in Stochastic
and Adversarial Linear Bandits Simultaneously [35.7] 異なる環境に自動的に適応する線形帯域幅アルゴリズムを開発した。
我々の第一のアルゴリズムは、インスタンス最適性も汚職量への最適依存も達成しない。
第2のアルゴリズムは, 完全に敵対的な環境下での最小限の後悔を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 06:21:30 GMT)
Improving Cyberbully Detection with User Interaction [35.0] 本稿では,ユーザインタラクションの時間的ダイナミクスとトピックコヒーレンスをモデル化するためのグラフベース手法を提案する。
我々は,セッションレベルのいじめ検出とコメントレベルの事例スタディのタスクにより,アプローチの有効性を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 03:16:57 GMT)
Learning Depth via Leveraging Semantics: Self-supervised Monocular Depth
Estimation with Both Implicit and Explicit Semantic Guidance [34.6] シーン認識深度推定のための暗黙的意味特徴と深度特徴とを一致させるセマンティック認識空間特徴アライメント方式を提案する。
また,推定深度マップを実シーンの文脈特性と整合性に明示的に制約する意味誘導型ランキング損失を提案する。
複雑なシーンや多様なセマンティックカテゴリで一貫して優れた、高品質な深度マップを作成します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 14:29:51 GMT)
High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization [34.6] バッチ正規化は、ほとんどの画像分類モデルのキーコンポーネントであるが、多くの望ましくない性質を持っている。
我々は,これらの不安定性を克服する適応的勾配クリッピング手法を開発し,より優れた正規化自由レスネットのクラスを設計する。
大規模事前トレーニング後のImageNetの微調整では,バッチ正規化よりも大幅に性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:23:20 GMT)
Fairness-Aware Learning from Corrupted Data [33.5] 任意のデータ操作下での公平性を考慮した学習について検討する。
このバイアスの強さは、データ内の未表現の保護されたグループで学習する際の問題の増加を示す。
2つの自然学習アルゴリズムが、逆データ操作の精度と公正性の両面から順序-最適保証を実現することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 13:48:41 GMT)
Fairness Through Regularization for Learning to Rank [33.5] 本稿では,二項分類から文脈のランク付けのための学習への多くの公平性の概念の伝達方法を示す。
我々の形式主義は、証明可能な一般化保証を伴う公正目標を組み込む方法の設計を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 13:29:08 GMT)
Conformer-Kernel with Query Term Independence at TREC 2020 Deep Learning
Track [32.4] 我々は,TREC 2020 Deep Learningトラックの厳密なブラインド評価設定の下で,コンフォーマー・カーネルモデルをベンチマークした。
上記の3つの戦略がすべて,検索品質の向上につながることを示す証拠を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 23:57:45 GMT)
Robust Policy Gradient against Strong Data Corruption [30.9] 対人汚職下での堅牢な強化学習の課題を報酬と移行の両面から検討する。
攻撃モデルでは、エピソード内の各ステップで報酬と移行を任意に破壊できるテクティタダプティブな敵を仮定する。
我々はフィルタポリシグラディエントアルゴリズムを開発し、汚職に対する報酬を許容し、$O(epsilon1/4)$-optimal Policy を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 01:48:38 GMT)
Tabular Transformers for Modeling Multivariate Time Series [30.7] タブラルデータセットは、データサイエンスの応用においてユビキタスである。その重要性から、最先端のディープラーニングアルゴリズムを適用して、その可能性を完全に解き放つことは自然なようだ。
本稿では,その階層構造を活用可能なグラフ時系列を表すニューラルネットワークモデルを提案する。
学習した表現を不正検出と合成データ生成に使用する合成クレジットカードトランザクションデータセットと、学習したエンコーディングを大気汚染物質濃度を予測するための実際の公害データセットの2つのデータセットで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 22:11:40 GMT)
CASS-NAT: CTC Alignment-based Single Step Non-autoregressive Transformer
for Speech Recognition [29.6] 音声認識のためのCTCアライメントに基づく単段非自己回帰デコーダ(CASS-NAT)を提案する。
推論中, 誤差に基づくアライメント手法をCTC空間に適用し, WERを低減し, 出力も保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 22:40:07 GMT)
Demarcating Endogenous and Exogenous Opinion Dynamics: An Experimental
Design Approach [28.0] 本稿では,実験的な設計手法に基づく教師なし分類手法のスイートを設計する。
平均推定誤差の異なる測度を最小化するイベントのサブセットを選択することを目的としている。
我々の実験は、不衛生事象や衛生事象に対する予測性能の検証から、様々な大きさの最適なサブセットを選択する効果の検証まで多岐にわたる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 11:38:15 GMT)
Representation Matters: Offline Pretraining for Sequential Decision
Making [27.7] 本稿では,オフラインデータを逐次意思決定に組み込む手法について考察する。
教師なし学習目標を用いた事前学習は,政策学習アルゴリズムの性能を劇的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 02:38:12 GMT)
ZeroScatter: Domain Transfer for Long Distance Imaging and Vision
through Scattering Media [26.4] 我々は、悪天候下で撮影されたRGBのみのキャプチャーを、晴れた昼間のシーンに変換するドメイン転送手法ZeroScatterを提案する。
提案手法は実世界キャプチャーを用いて評価し,提案手法は制御霧室測定において既存の単分子脱散乱法を2.8dBPSNRで上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 04:41:17 GMT)
Variational Beam Search for Learning with Distribution Shifts [26.3] i)最小限の連続観測に基づく微妙な分布シフトの推論が可能であり、(ii)それに応じてモデルをオンライン方式で適応できるベイズ式メタアルゴリズムを提案する。
私たちの提案するアプローチはモデルに依存しず、教師なしと教師なしの両方の学習に適用可能であり、最先端のベイズオンライン学習アプローチよりも大幅に改善されます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 23:14:07 GMT)
Convergence of a Stochastic Gradient Method with Momentum for Non-Smooth
Non-Convex Optimization [25.7] 本稿では,制約問題に対する運動量を持つ非滑らかな過渡法の割合の収束性を確立する。
問題としては、制約のないケースが、最先端技術よりも弱い仮定の下でどのように分析できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 14:52:42 GMT)
Who Left the Dogs Out? 3D Animal Reconstruction with Expectation
Maximization in the Loop [25.4] モノクラーインターネット画像から犬の3Dポーズと形状を復元する,エンドツーエンドの自動手法を提案する。
パラメータ推定の正則化を支援するために,従来の作業よりも形状よりもよりリッチな事前学習を行う。
我々は、Stanford Dogデータセット、20,580犬の画像の'in the wild'データセットで結果を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 13:47:24 GMT)
Disentangled Representations from Non-Disentangled Models [25.3] 本稿では,不整合表現への代替経路について検討する。
そこで本研究では,これらの表現を,目的語を曖昧にすることなく訓練した最先端の生成モデルから抽出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:59:43 GMT)
Corner Cases for Visual Perception in Automated Driving: Some Guidance
on Detection Approaches [25.2] コーナーケースは、運転中に発生する予期せぬ、未知の状況である。
検出は非常に安全であり、大量の収集データに適用して適切なトレーニングデータを選択することができる。
本研究では,各レベルの例を拡張して,異なるレベルにおけるコーナーケースの事前の体系化を継続する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 09:06:13 GMT)
Shape of a sound wave in a weakly-perturbed Bose gas [23.9] 不純物により均一なボースガス中に発生する音響放射について検討した。
不純物は、ガスを通して伝播する音波パケットを励起する。
長波長の制限でこのウェーブパケットの形状を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:06:34 GMT)
BoMb-OT: On Batch of Mini-batches Optimal Transport [23.6] ミニバッチ最適輸送(m-OT)は、難縮密度の確率測度を含む実用的な応用に成功している。
我々は,Batch of Mini-batches Optimal Transport (BoMb-OT)という,最適輸送のための新しいミニバッチ方式を提案する。
この新しいミニバッチ方式は,m-OTよりも2つの当初の手段間のよりよい交通計画を推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 09:56:25 GMT)
Adaptive Approximate Policy Iteration [22.9] 均一なエルゴディックMDPの学習を継続する学習方法として,$tildeO(T2/3)$ regret bound for undiscounted, continuing learning in uniformly ergodic MDPを提案する。
これは、関数近似を持つ平均逆ケースに対する$tildeO(T3/4)$の最良の既存の境界よりも改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:01:17 GMT)
Regret, stability, and fairness in matching markets with bandit learners [22.8] 我々は,バンディット学習者との対面マッチング市場を考える。
インセンティブ互換性,すなわち安定性,低い後悔,すなわち,$o(log(t))$ 最適後悔,(3) エージェント間の後悔の分配の公平性,(4) 高社会福祉の4つのデシデラタを同時に保証できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 20:18:12 GMT)
Few-Shot One-Class Classification via Meta-Learning [22.5] 本研究は,クラスバランステストデータセットにおける複数ショット学習と1クラス分類(OCC)の交点について検討する。
これは、1クラスのミニバッチで明示的にステップを最適化することで、クラスバランスのテストデータのパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:52:13 GMT)
An Investigation of End-to-End Models for Robust Speech Recognition [21.0] 本稿では,頑健な音声認識のための音声強調に基づく手法と3つの異なるモデルに基づく適応手法の比較を行う。
対向学習は特定の雑音の種類において最高の性能の手法であるが、クリーン音声WERを劣化させるコストがかかる。
他の比較的定常的なノイズタイプでは、新しい音声強調技術がモデルに基づく適応技術をすべて上回っていた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:47:13 GMT)
HyperPocket: Generative Point Cloud Completion [19.9] 遅延表現をアンタングルするHyperPocketという,新しいオートエンコーダベースのアーキテクチャを導入する。
ハイパーネットワークのパラダイムを活用して、欠落したオブジェクト部分によって残された、ポケットと呼ばれる空間を埋めます。
我々の手法は、他の最先端モデルと競合する性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 12:30:03 GMT)
Modeling 3D Surface Manifolds with a Locally Conditioned Atlas [19.3] 本稿では,3次元オブジェクトを階層的に生成モデルで表現するフレームワークを提案する。
提案手法は,コンペティタに匹敵する品質のメッシュを生成しながら,構造的に一貫性のある再構築を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 13:04:49 GMT)
FedCM: A Real-time Contribution Measurement Method for Participants in
Federated Learning [19.2] Federated Learning (FL)は、複数のエージェントがデータプライバシを考慮したモデル構築に協力するためのエコシステムを作成する。
我々は,シンプルながら強力なFedCMのリアルタイムコントリビューション測定手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 14:03:54 GMT)
When and How Mixup Improves Calibration [19.1] 多くの機械学習アプリケーションでは、モデルが予測の不確実性を正確に把握する信頼スコアを提供することが重要である。
本論文では,Mixupが2つの自然データモデルを用いてテキスト次元設定のキャリブレーションを改善することを理論的に証明する。
ラベルのないデータを組み込むことでモデルの校正が低下することもあるが、ミックスアップトレーニングを追加することで校正が改善される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 22:24:54 GMT)
Embracing Domain Differences in Fake News: Cross-domain Fake News
Detection using Multi-modal Data [18.7] 異なるドメインの偽ニュースを検出するために、ニュースレコードにドメイン固有の知識とクロスドメインの知識を共同で保存する新しいフレームワークを提案する。
提案する偽ニュースモデルと選択的アノテーションアプローチの統合が,クロスドメインニュースデータセットの最先端性能を実現することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 23:31:14 GMT)
Speech-language Pre-training for End-to-end Spoken Language
Understanding [18.5] 本稿では,e2e asrエンコーダ (speech) と事前学習した言語モデルエンコーダ (language) をトランスフォーマデコーダに統合する。
2つの公開コーパスによる実験結果から,E2E SLUへのアプローチは従来のカスケード法よりも優れていることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:55:48 GMT)
Banach Space Representer Theorems for Neural Networks and Ridge Splines [17.1] データに適合するニューラルネットワークで学習した関数の性質を理解するための変分フレームワークを開発する。
有限幅単層ニューラルネットワークが逆問題に対する解であることを示す代表者定理を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:38:46 GMT)
Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis [16.9] トランスフォーマーはシーケンシャルデータで長距離インタラクションを学ぶように設計されている。
それらは局所的な相互作用を優先する誘導バイアスを含まない。
これは表現力があるが、高解像度画像のような長いシーケンスでは計算不可能である。
本稿では,CNNの誘導バイアスとトランスの表現力を組み合わせることで,高分解能画像のモデル化と合成が可能となることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:56:10 GMT)
Adaptable Multi-Domain Language Model for Transformer ASR [16.8] 提案モデルでは,原モデルのすべての層を用いて微調整された完全微調整LMを再利用することができる。
提案モデルはまた,コストと時間を要する共通LM事前学習プロセスを省くことができるため,モデル保守コストの低減にも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 03:17:30 GMT)
Uncertainty Estimation in Autoregressive Structured Prediction [16.4] 本研究は,自己回帰的構造予測タスクの不確実性推定を考察することを目的とする。
トークンレベルおよび完全シーケンスレベルにおけるシーケンスデータの不確実性推定、不確実性のさまざまな尺度の解釈と応用について考察する。
この研究は、トークンレベルとシーケンスレベルのエラー検出、WMT'14とWMT'17の英独翻訳データセットにおけるシーケンスレベルのドメイン外の入力検出のベースラインも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 09:42:35 GMT)
K-Hairstyle: A Large-scale Korean hairstyle dataset for virtual hair
editing and hairstyle classification [16.4] 高精細画像を持つ韓国人ヘアスタイルデータセットk-hairstyle 256,679について紹介する。
K髪型には、韓国のヘアスタイリストやヘアセグメンテーションマスクがアノテートした様々なヘア属性が含まれている。
我々は,髪型翻訳,髪型分類,髪型検索などのいくつかの応用を利用して,データセットの有効性を検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 22:20:05 GMT)
Expectation Synchronization Synthesis in Non-Markovian Open Quantum
Systems [15.3] 非マルコフ量子系における工学的同期の問題について検討する。
2つの同種部分系に対して、同期は常に直接ハミルトニアン結合を設計せずに合成できる。
システムパラメータは、量子同期を達成するために明示的に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 03:15:12 GMT)
Adversarial Poisoning Attacks and Defense for General Multi-Class Models
Based On Synthetic Reduced Nearest Neighbors [15.0] 最先端の機械学習モデルは、データ中毒攻撃に弱い。
本論文では,データのマルチモダリティに基づく新しいモデルフリーラベルフリップ攻撃を提案する。
第二に、SRNN(Synthetic reduced Nearest Neighbor)モデルに基づく新しい防御技術を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 06:55:40 GMT)
Cascaded Models With Cyclic Feedback For Direct Speech Translation [14.8] 本稿では,自動音声認識(ASR)と機械翻訳(MT)のカスケードを用いて,ドメイン内直接音声翻訳データを活用する手法を提案する。
同一アーキテクチャと同一データのコンポーネントを用いたエンドツーエンドの音声翻訳と比較すると、LibriVoxDeEnでは最大3.8 BLEU点、ドイツ語と英語の音声翻訳ではCoVoSTでは最大5.1 BLEU点が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:52:33 GMT)
Adversarial Segmentation Loss for Sketch Colorization [14.7] スケッチやエッジマップからカラー画像を生成する新しい手法を提案する。
セグメンテーション情報は、スケッチの着色のための貴重なガイダンスを提供するかもしれないと我々は主張する。
我々のモデルは、FID測定値の基準値を最大35ポイント改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:54:56 GMT)
Frame Difference-Based Temporal Loss for Video Stylization [14.4] 本稿では、フレーム差分に基づく時間的損失(FDB)という、時間的不整合問題を解決するためのより単純な時間的損失を提案する。
これは、スタイリングされたフレーム間の差と元のフレーム間の差とで定義される。
提案されたFDB損失は、ビデオスタイリングにおいて一般的に使用されるOFB損失の強力な代替手段である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 02:59:55 GMT)
Exploring Contrastive Learning in Human Activity Recognition for
Healthcare [14.1] HAR(Human Activity Recognition)は、ウェアラブルおよびモバイルセンシングにおいて最も重要なタスクの一つである。
HARのラベル付きデータセットの制限により、この研究は、視覚表現の対照的な学習技術であるSimCLRをHARに導入し、適応させることを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 05:41:43 GMT)
Design of a dynamic and self adapting system, supported with artificial
intelligence, machine learning and real time intelligence for predictive
cyber risk analytics in extreme environments, cyber risk in the colonisation
of Mars [13.6] 本稿では、ディープラーニングアルゴリズム、IoTサイバーセキュリティ、リスクモデルを調査し、最良のアプローチを特定する数学的公式を確立する。
本稿では,認識エンジン設計,エッジコンピューティング,人工知能,機械学習の概念を統合し,異常検出を自動化するための数学的アプローチを提案する。
このエンジンは、IoTネットワークの端に埋め込まれた人工知能と機械学習を適用して、予測サイバーリスク分析のための安全で機能的なリアルタイムインテリジェンスを提供する、というステップ変更を推し進めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 20:36:26 GMT)
Uncertainty Propagation in Convolutional Neural Networks: Technical
Report [13.2] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の典型的な構成ブロックによる不確実性の伝播問題について検討する。
これには線形演算を行うレイヤや、Rectified Linear Unit (ReLU)のような入力に対して非線形に作用するレイヤが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 15:17:46 GMT)
A-NeRF: Surface-free Human 3D Pose Refinement via Neural Rendering [13.2] 本稿では,自己教師型でユーザの体積体モデルを学習する単眼モーションキャプチャのためのテスト時間最適化手法を提案する。
我々のアプローチは自己監督的であり、外観、ポーズ、および3D形状のための追加の真実ラベルを必要としない。
本研究では, 識別的ポーズ推定手法と表面自由解析-合成による識別的ポーズ推定手法の組み合わせが, 純粋に識別的ポーズ推定手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:58:31 GMT)
Knowledge Infused Policy Gradients for Adaptive Pandemic Control [13.1] 新型コロナウイルスを理解するために構築された疫学モデルはほとんど政策立案者に適応性パンデミックコントロール(APC)の機能を提供します。
克服すべき課題の1つは、(a)パンデミックのタイムラインにまたがる様々なコントリビューション機能において高い非均一性を扱うことができないこと、(b)公衆衛生専門家の知識を適応的に取り入れられるアプローチがないこと、(c)政策提案における意思決定プロセスの理解を可能にする透明なモデルである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 20:13:00 GMT)
Contrastive Self-Supervised Learning for Wireless Power Control [13.0] 自己教師付き学習を用いた無線ネットワークにおける電力制御の新しい手法を提案する。
チャネル行列を入力として、制御決定をバックボーンとヘッドに出力する多層パーセプトロンを分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:50:48 GMT)
Deep Photo Scan: Semi-supervised learning for dealing with the
real-world degradation in smartphone photo scanning [12.2] 半教師付き学習に基づくディープフォトスキャン(DPScan)を提案する。
まず,DIV2K-SCANデータセットをスマートフォンでスキャンした写真復元のために提案する。
第二に、DIV2K-SCANを用いて、ジェネレーティブ・アドリア・ネットワーク(Generative Adrial Networks)という概念を用いて、本物のスマートフォンでスキャンされたような高品質な画像を分解する方法を学び、スキャンされていない写真の擬似スキャン写真を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:00:57 GMT)
DEEPF0: End-To-End Fundamental Frequency Estimation for Music and Speech
Signals [11.9] DeepF0と呼ばれる新しいピッチ推定手法を提案する。
利用可能な注釈付きデータを活用して、データ駆動方式で生のオーディオから直接学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 23:11:22 GMT)
Causal Inference for Time series Analysis: Problems, Methods and
Evaluation [11.9] 時系列データ(英: Time series data)は、医学や金融などの分野によって生成される時系列観測の集合である。
本稿では,時系列データに対する治療効果推定と因果探索という2つの因果推論タスクに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 03:26:11 GMT)
A Metamodel and Framework for Artificial General Intelligence From
Theory to Practice [11.8] 本稿では,自律学習と適応性を大幅に向上させるメタモデルに基づく知識表現を提案する。
我々は,時系列解析,コンピュータビジョン,自然言語理解といった問題にメタモデルを適用した。
メタモデルの驚くべき結果のひとつは、新たなレベルの自律的な学習と、マシンインテリジェンスのための最適な機能を可能にするだけでなく、それを可能にすることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:45:58 GMT)
Active Feature Acquisition with Generative Surrogate Models [11.7] 本研究では,アクティブ機能獲得(AFA)を行うモデルについて検討し,未観測機能に対する環境問合せを行う。
我々の研究は、AFA問題を生成的モデリングタスクとして根底にあるマルコフ決定プロセス(MDP)を再構築する。
本稿では,入力特徴間の依存関係を捕捉し,取得から得られる潜在的な情報を評価する生成代理モデル(GSM)の学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 15:49:25 GMT)
Sample Efficient Learning of Image-Based Diagnostic Classifiers Using
Probabilistic Labels [11.4] 確率ラベルの学習と利用により、比較的小さなデータセットから正確で校正されたディープネットワークをトレーニングする方法を提案する。
従来の手法と比較して,これらのラベルでトレーニングしたモデルの精度は最大22%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:13:56 GMT)
Defuse: Harnessing Unrestricted Adversarial Examples for Debugging
Models Beyond Test Accuracy [11.3] Defuseは、テストデータ以外のモデルエラーを自動的に検出し、修正する手法である。
本稿では, 生成モデルを用いて, モデルによって誤分類された自然発生事例を探索する逆機械学習手法に着想を得たアルゴリズムを提案する。
Defuseはテストセットの一般化を維持しながら、微調整後のエラーを修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:08:42 GMT)
Statistical Inference for Polyak-Ruppert Averaged Zeroth-order
Stochastic Gradient Algorithm [10.9] 過去10年間、複数の機械学習モデルにおける推定やトレーニングは、勾配アルゴリズムの実行と同義語になってきた。
まず、ゼロ次設定でPolyak-Ruppert平均勾配アルゴリズムの中心限界を確立する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:22:39 GMT)
The Benefit of the Doubt: Uncertainty Aware Sensing for Edge Computing
Platforms [10.9] 組込みエッジシステム上に展開されたNNにおける予測不確実性推定のための効率的なフレームワークを提案する。
フレームワークは1つのフォワードパスのみに基づいて予測の不確実性を提供するために、ゼロから構築されている。
提案手法は, 堅牢かつ正確な不確実性推定だけでなく, システム性能の点で最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 11:44:32 GMT)
On Agnostic PAC Learning using $\mathcal{L}_2$-polynomial Regression and
Fourier-based Algorithms [10.7] 構造的性質を持つPAC学習問題を解析するためのプロキシとしてヒルベルト空間を用いたフレームワークを開発する。
0-1の損失を持つPAC学習はヒルベルト空間領域における最適化と同値であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:28:55 GMT)
Differential Privacy Dynamics of Langevin Diffusion and Noisy Gradient
Descent [10.4] 我々はLangevin拡散におけるプライバシー損失のダイナミクスをモデル化し、ノイズ勾配降下アルゴリズムに拡張する。
プライバシーの損失は指数関数的に速く収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 05:49:37 GMT)
Comparative Analysis of Machine Learning Approaches to Analyze and
Predict the Covid-19 Outbreak [10.3] 疫学領域における新型コロナウイルスの流行を予測するための機械学習(ML)アプローチの比較分析を行った。
これらの結果から,短期的政策の意思決定を支援するMLアルゴリズムの利点が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 11:57:33 GMT)
Straggler-Resilient Distributed Machine Learning with Dynamic Backup
Workers [9.9] 作業者毎のバックアップ作業者数を決定するための完全分散アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは収束の線形スピードアップを達成する(すなわち、労働者数に対して収束性能が線形に増加する)。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:39:53 GMT)
Anomaly Detection in a Large-scale Cloud Platform [9.3] クラウドコンピューティングはユビキタスで、ますます多くの企業がワークロードをクラウドに移行している。
サービスプロバイダは、成長を続ける製品の品質を効果的に監視する必要があります。
我々は,IBM Cloud Platform用の自動監視システムを設計,実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 00:55:55 GMT)
SelfHAR: Improving Human Activity Recognition through Self-training with
Unlabeled Data [9.3] SelfHARは、ラベルなしデータセットを利用して小さなラベル付きデータセットを補完する半教師付きモデルである。
提案手法は教師による自己学習と,ラベル付きデータセットとラベル付きデータセットの知識を融合する。
SelfHARはデータ効率が高く、教師付きアプローチの10倍のラベル付きデータを使用して、同様のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 15:40:35 GMT)
More Is More -- Narrowing the Generalization Gap by Adding
Classification Heads [8.9] 我々は「TransNet」と呼ばれる入力変換に基づく既存のニューラルネットワークモデルのためのアーキテクチャ拡張を導入する。
私たちのモデルは、トレーニング時間のみに使用でき、予測のために刈り取られ、結果としてベースモデルと同等のアーキテクチャになります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 12:16:26 GMT)
Artificial Intelligence Technologies in Education: Benefits, Challenges
and Strategies of Implementation [8.5] 教育分野における人工知能導入のメリットと課題を特定した。
私たちはまた、学習者と教育者のための最新のAI技術についてもレビューしました。
我々は,5段階の汎用プロセスで記述された戦略実装モデルと,対応する構成ガイドを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 11:09:41 GMT)
A reproduction of Apple's bi-directional LSTM models for language
identification in short strings [8.4] Appleが簡単にスケッチした言語識別アーキテクチャを,ブログ記事で再現した。
その言語識別ミスは、関連する言語間の混乱によるものです。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:46:43 GMT)
Driving Style Representation in Convolutional Recurrent Neural Network
Model of Driver Identification [8.0] 運転スタイルのための高忠実度表現を構築するために,D-CRNNと呼ばれるディープ・ニューラル・ネットワークアーキテクチャを提案する。
CNNを用いて、軌道からの運転行動の意味的パターンをキャプチャする。
次に、RNNを用いて駆動スタイルをエンコードするこれらのセマンティックパターン間の時間的依存関係を見つけ出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 04:33:43 GMT)
Motion-based Camera Localization System in Colonoscopy Videos [7.8] 本稿では,カメラの相対的な位置を推定し,大腸を解剖学的セグメントに分類するカメラローカライゼーションシステムを提案する。
実験の結果,提案手法の性能は他の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 20:09:22 GMT)
Investigating Trade-offs in Utility, Fairness and Differential Privacy
in Neural Networks [7.6] 機械学習アルゴリズムは公正でなければならない。
プライバシーと公正性の制約が 効力の犠牲になるかもしれません
本稿では,ニューラルネットワークにおけるプライバシ・ユーティリティ・フェアネスのトレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 12:33:19 GMT)
Physically Unclonable Functions and AI: Two Decades of Marriage [7.6] ここでの主な焦点は、ハードウェアプリミティブのセキュリティを評価するために、AIから借りた方法を探ることである。
AI技術を適用して設計したPUFをレビューすることにより、今後の研究方向性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:32:35 GMT)
Artificial Neural Networks and Fault Injection Attacks [7.6] この章は、障害注入攻撃に直面した人工知能(AI)とニューラルネットワーク(NN)アクセラレータのセキュリティアセスメントに関するものだ。
これらのプラットフォーム上の資産について論じ、暗号システムの分野でよく研究されているものと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:27:03 GMT)
PatchX: Explaining Deep Models by Intelligible Pattern Patches for
Time-series Classification [6.8] 我々は、ディープニューラルネットワークと従来の機械学習アルゴリズムを利用する新しいハイブリッドアプローチを提案する。
提案手法はまずパッチのきめ細かい分類を行い,次にサンプルレベルの分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 10:08:09 GMT)
Privacy-Preserving Self-Taught Federated Learning for Heterogeneous Data [6.5] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、各パーティのローカルデータを用いて、データを他人に公開することなく、ディープラーニングモデルのジョイントトレーニングを可能にするために提案された。
本研究では,前述の問題に対処するために,自己学習型フェデレーション学習と呼ばれるFL手法を提案する。
この方法では、潜在変数だけがモデルトレーニングのために他の当事者に送信され、プライバシはアクティベーション、重み、バイアスのデータとパラメータをローカルに保存することで保持される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 08:07:51 GMT)
A note on tight projective 2-designs [6.5] 厳密な射影2-設計を3つの異なる設定で検討する。
複雑な設定では、ザウナーの予想はすべての次元に厳密な射影的2-設計が存在することを予想する。
Hd のすべての強射影 2-設計が、次元 3 の Rd (2d+1) の d (2d-1) の部分空間の等等アイソクリニックな強融合フレームを決定することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 22:27:47 GMT)
L-SNet: from Region Localization to Scale Invariant Medical Image
Segmentation [6.4] 本稿では,これらの問題に対処する2段階ネットワークアーキテクチャを提案する。
第1段階では、ローカライゼーションネットワーク(L-Net)が関心領域(RoIs)を検出方法で特定し、第2段階では、再校正されたRoIに対してセグメンテーションネットワーク(S-Net)が微細セグメンテーションを行う。
公開データセットを用いた実験結果から,提案手法は無視できないオーバーヘッドを伴う最先端の粗大なモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 12:29:39 GMT)
Searching for Pneumothorax in X-Ray Images Using Autoencoded Deep
Features [5.9] 胸部X線像では、放射線医による視覚検査により気胸が検出されるのが一般的である。
3つの入力を圧縮した胸部画像検索のためのAutoencoding Thorax Net(短いAutoThorax-Net)を開発した。
半自動検索は194,608例(気胸,正常)で92%,全自動検索は82%,全自動検索は51,383例(正常,気胸,その他多くの胸部疾患)で82%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:21:06 GMT)
Personalization Paradox in Behavior Change Apps: Lessons from a Social
Comparison-Based Personalized App for Physical Activity [5.8] 本論文は、社会比較対象を自動的にパーソナライズする最初の論文である。
m-health app for physical activityのコンテキストでは、多腕バンディットの人工知能(AI)技術を使用します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 14:24:12 GMT)
Searching for Designs in-between [5.8] 最適化と探索を組み合わせた設計のための進化的システムを導入する。
本手法は,3次元オブジェクトを生成可能な生物学的にインスパイアされた生成システムを用いて試験する。
高度に適合したアーティファクトを進化させ,審美的に興味深いアーティファクトと組み合わせることで,システムの能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 06:44:42 GMT)
Unsupervised Extractive Summarization using Pointwise Mutual Information [5.5] 文間のポイントワイズ相互情報 (PMI) を用いて, 関連性および冗長性の新たな指標を提案する。
本手法は, ニュース, 医療雑誌記事, 個人逸話など, さまざまな領域のデータセットにおける類似性に基づく手法を上回っていることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:05:50 GMT)
Proof Artifact Co-training for Theorem Proving with Language Models [4.9] PACT(bf Proof bf Artifact bf Co-bf Training)は、カーネルレベルのコトレーニング用証明項から自己教師付きデータを抽出する一般的な手法である。
我々は、Transformer言語モデルによって駆動されるニューラル定理証明器でリーンを計測し、PACTがテスト定理の保留組における成功率を証明する定理を32%から48%に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:59:24 GMT)
Sample-Optimal PAC Learning of Halfspaces with Malicious Noise [4.9] Valiant(1985)の悪意のあるノイズの存在下で$mathRd$の半空間の効率的なPAC学習を研究します。
Awasthi et alのアルゴリズムのための新しい分析を提示します。
そして、ほぼ最適に近いサンプル複雑性を$tildeo(d)$という値で達成できることを示します。
Bbbshoutyetal (2002) のより一般的で強力なノイズモデルにアルゴリズムと解析を拡張し、ほぼ最適なノイズ耐性とサンプルの複雑さを時間内に達成可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 20:18:20 GMT)
Explainability in CNN Models By Means of Z-Scores [4.7] 本稿では,Zスコアによる入力の重要性を説明するために,ニューラルネットワーク(NN)における出力層とロジスティック回帰の類似性について検討する。
SAR(Synthetic Aperture Radar)とMWR(Microwave Radiometry)データを融合するネットワークを,北極海氷の予測に応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 07:22:38 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: Covering
Salesman Problems [4.7] 本稿では,カバーセールスマン問題 (CSP) を大まかに解くための新しい深層学習手法を提案する。
このアプローチでは、CSPの都市位置を入力として、ディープニューラルネットワークモデルがソリューションを直接出力するように設計されている。
指導なしに深層強化学習を用いて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 07:25:04 GMT)
Civil Rephrases Of Toxic Texts With Self-Supervised Transformers [4.6] この研究は、より市民的な方法で有毒なコメントを言い換えるのに役立つモデルに焦点を当てている。
CAE-T5と呼ばれる自己監督型学習モデルが導入されました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 14:11:35 GMT)
COVID-19 identification from volumetric chest CT scans using a
progressively resized 3D-CNN incorporating segmentation, augmentation, and
class-rebalancing [4.4] 新型コロナウイルスは世界的なパンデミックの流行だ。
高い感度のコンピュータ支援スクリーニングツールは、疾患の診断と予後に不可欠である。
本稿では,3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:16:18 GMT)
Sequential Sentence Classification in Research Papers using Cross-Domain
Multi-Task Learning [4.2] 本研究では,一様深層学習アーキテクチャとマルチタスク学習を提案する。
当社のアプローチは,3つのベンチマークデータセット上でのテクニックの状況よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 13:54:10 GMT)
Anomaly Detection through Transfer Learning in Agriculture and
Manufacturing IoT Systems [4.2] 本稿では, 農作物に設置したセンサから, 7種類のセンサからのデータと, 振動センサを用いた先進的な製造試験からのデータを分析する。
これら2つのアプリケーション領域において、予測的障害分類がいかに達成され、予測的メンテナンスの道が開かれたかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 02:37:27 GMT)
What does LIME really see in images? [4.2] LIMEはおそらく最も人気のあるInterpretabilityメソッドの1つである。
生成した例の数が多ければ, LIME の説明は限界説明を中心に集中することを示す。
本研究は,基本形状検出器と線形モデルについてさらに述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 23:18:53 GMT)
Realization of a deterministic quantum Toffoli gate with a single photon [4.1] 制御NOTゲートやトフォリゲートを含む量子制御論理ゲートは、多くの量子情報処理スキームにおいて重要な役割を果たす。
我々は、軌道角運動量と1光子の偏光度を利用して決定論的トフォリゲートを設計、実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 15:54:40 GMT)
Reinforcement Learning Approaches in Social Robotics [4.0] 本稿では,ソーシャルロボティクスにおける強化学習のアプローチについて調査する。
インタラクションは強化学習とソーシャルロボティクスの両方において重要な要素であるため、物理的に具体化されたソーシャルロボティクスとの現実世界のインタラクションには適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:44:08 GMT)
Differentiating Surgeon Expertise Solely by Eye Movement Features [3.9] 眼球運動のみを用いて,専門家,4歳住民,3歳住民の分類モデルを提案する。
眼球運動を正しいクラスに分類するために、最小限の機能セットを使用しながら76.46パーセントのロバストな精度を達成しているモデルを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 13:43:40 GMT)
Robust Reinforcement Learning using Least Squares Policy Iteration with
Provable Performance Guarantees [3.8] 本稿では,ロバストマルコフ決定過程(RMDP)におけるモデルレス強化学習の課題について述べる。
本稿では、まず、ポリシー評価のための多段階オンラインモデルフリー学習アルゴリズムであるRobust Least Squares Policy Evaluationアルゴリズムを提案する。
次に,ロバスト・ラスト・スクエアズ・ポリシー・イテレーション (RLSPI) アルゴリズムを提案し,ロバスト・ラスト・スクエアズ・ポリシーを最適に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:08:12 GMT)
Learning local regularization for variational image restoration [3.6] 本稿では,一般的な画像復元問題を解決するための局所正規化モデルを学習するためのフレームワークを提案する。
この正規化器は完全な畳み込みニューラルネットワークで定義され、小さな画像パッチに対応する受容野を通して画像を見る。
正規化器は、ワッサーシュタイン生成逆数ネットワークに基づくエネルギーを用いて、クリーンパッチと劣化パッチの未ペア分布を批判するものとして学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:55:08 GMT)
Freudian and Newtonian Recurrent Cell for Sequential Recommendation [3.5] シーケンシャルレコメンデータシステムは、行動パターンに基づいた魅力的なアイテムをユーザに推奨することを目的としている。
本稿では,Freudian および Newtonian の視点から新たな再発細胞である FaNC を提案する。
FaNCはユーザーの状態を意識状態と無意識状態に分割し、ユーザーの決定プロセスはフロイトの2つの原則によってモデル化される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 12:46:23 GMT)
AutoScore: An Automated Warning Score Model for the Early Prediction of
Clinical Events [3.3] 臨床劣化を示す各種臨床事象の早期予測のための解釈可能なモデルを構築した。
このモデルは2つのデータセットと4つの臨床イベントで評価される。
私たちのモデルは、手動で記録する機能を必要とせずに、完全に自動化できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 11:55:08 GMT)
Personalized Embedding-based e-Commerce Recommendations at eBay [3.1] 電子商取引市場において,同じベクトル空間にアイテムやユーザを埋め込むことで,パーソナライズされたアイテムレコメンデーションを生成するアプローチを提案する。
データアブレーションは、生産システムの堅牢性を改善するために、オフラインモデルのトレーニングプロセスに組み込まれます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:58:51 GMT)
Higher Order Generalization Error for First Order Discretization of
Langevin Diffusion [3.0] 本稿では,ランジュバン拡散の離散化に対する一般化誤差を分析する新しい手法を提案する。
さらなる平滑性仮定により、ファーストオーダーメソッドでさえ任意に実行時の複雑さを達成できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:16:03 GMT)
Variable Selection via Thompson Sampling [3.0] 我々はトンプソン可変選択(TVS)と呼ばれる解釈可能な機械学習のためのフレームワークを提案する。
TVSは、線形となるための基盤モデルに依存しない、解釈可能な機械学習のためのフレームワークである。
シミュレーションデータと実データの両方に非常に強い経験的性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:31:04 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） (Thu, 11 Feb 2021 07:27:25 GMT)
Electroabsorption in gated GaAs nanophotonic waveguides [2.9] 我々は、薄いGaAs/Al$_0.3$Ga$_0.7$Asナノフォトニック導波路の電気吸収の解析を、埋め込み$p$-$i$-$n$接合で行う。
異なる長さの導波路による伝送を測定することにより、電場、波長、温度の関数として伝搬損失を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:59:00 GMT)
A High Speed Integrated Quantum Random Number Generator with on-Chip
Real-Time Randomness Extraction [2.8] 標準CMOS技術ノードに最初の集積量子RNG(QRNG)を提示する。
組合せ論理の共積分は,高複雑性であっても,ランダム性の品質には影響しないことを示す。
私たちのCMOS QRNGは、低消費電力で400Mbit/sのスループットに到達できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:55:29 GMT)
SLS (Single $\ell_1$ Selection): a new greedy algorithm with an
$\ell_1$-norm selection rule [2.8] 我々は,SLS for Single L_1 Selectionという,スパース近似のための新しいグレディアルゴリズムを提案する。
SLSは基本的に、各イテレーションにおける新しいコンポーネントの選択規則が最小二乗最適化問題の解に基づいている、欲張りのフォワード戦略から成り立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 15:05:17 GMT)
Underestimation Bias and Underfitting in Machine Learning [2.6] 機械学習におけるアルゴリズムバイアスと呼ばれるものは、トレーニングデータの歴史的なバイアスによるものである。
時には、アルゴリズム自体によってバイアスがもたらされる(あるいは少なくとも悪化する)ことがある。
本稿では,分類アルゴリズムのバイアスに寄与する要因を理解するための初期研究について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 09:41:48 GMT)
New Vietnamese Corpus for Machine Reading Comprehension of Health News
Articles [2.5] 本稿では、ベトナム語のための新しいコーパスとしてViNewsQAを紹介し、医療読解モデルの評価を行う。
コーパスは、人為的な問合せ対22,057からなる。
実験の結果,ALBERTは65.26%,F1スコア84.89%の精度で一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 12:50:41 GMT)
Feature Selection for Multivariate Time Series via Network Pruning [2.3] MTSデータの特徴選択のためのエンドツーエンドソリューションとして,ニューラル・フィーチャー・セレクタ(NFS)と呼ばれる新しいニューラル・コンポーネントを提案する。
NFSは畳み込み設計に基づいており、2つのモジュールを含んでいる。
提案したNFSモデルを実世界の4つのMSSデータセット上で評価した結果,最先端の手法で同等の結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 14:33:39 GMT)
OpinionRank: Extracting Ground Truth Labels from Unreliable Expert
Opinions with Graph-Based Spectral Ranking [2.2] クラウドソーシングは、分散ラベルコレクションを実行するための、ポピュラーで安価で効率的なデータマイニングソリューションとして登場した。
我々は、クラウドソースアノテーションを信頼できるラベルに統合するための、モデルフリーで解釈可能なグラフベースのスペクトルアルゴリズムであるOpinionRankを提案する。
実験の結果,より高パラメータ化アルゴリズムと比較した場合,OpinionRankが好適に動作することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 08:12:44 GMT)
An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using
Multi-instance Learning [2.1] 本稿では,文書からのエンティティレベルの関係抽出のための共同モデルを提案する。
DocREDデータセットから最先端関係抽出結果を得る。
実験結果から,共同学習はタスク固有の学習と同等であるが,共有パラメータや学習手順によりより効率的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 12:49:39 GMT)
Echo State Networks for Reinforcement Learning [2.1] Echo State Networks (ESN) は、ランダムな内部重みとトレーニング可能な出力層を備えた単層ニューラルネットワークの一種である。
本研究では, ESN が繰り返しおよび決定論的制御問題の幅広いクラスの価値関数を近似できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 20:33:20 GMT)
Testing Framework for Black-box AI Models [1.9] 本稿では,AIモデルをテストするためのエンドツーエンドの汎用フレームワークを提案する。
我々のツールは産業用AIモデルのテストに使われており、問題を明らかにするのに非常に効果的でした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:15:23 GMT)
Removing leakage-induced correlated errors in superconducting quantum
error correction [1.8] 量子コンピューティングは誤り訂正によってスケーラブルになるが、物理誤差が十分に相関しない場合、論理誤差率はシステムサイズでしか減少しない。
ここでは、関連するすべての高レベル状態から基底状態に量子ビットを返すリセットプロトコルを報告する。
論理的誤差の低減と、量子ビット数の増加に伴う誤り抑制のスケーリングと安定性の向上を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:11:11 GMT)
Using Machine Intelligence to Prioritise Code Review Requests [1.8] 我々はEricssonで、コードレビュー要求を優先するPineappleと呼ばれるツールの開発を目的とした、産業ケーススタディを実施しました。
その結果,パイナップルの有能な予測性能(RMSE = 0.21, MAE = 0.15)が示唆された。
Pineappleのユーザの82.6%は、信頼できる結果を提供することで、コードレビュー要求の優先順位付けをサポートできると考えている。
ユーザの56.5%は、コードレビューのリードタイムの短縮に役立つと考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 10:04:34 GMT)
Focusing on the Hybrid Quantum Computing -- Tabu Search Algorithm: new
results on the Asymmetric Salesman Problem [1.7] 本稿では,分割問題に対するハイブリッド量子コンピューティング - Tabu Search Algorithm の結果と結果を拡張する。
さらなる貢献として、この研究は量子コンピューティングを用いた非対称トラベリングセールスマン問題の最初の解法であると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 10:08:44 GMT)
Deep Reinforcement Agent for Scheduling in HPC [1.7] クラスタスケジューラは、利用可能なシステムリソースにいつ、どのユーザジョブを割り当てるべきかを決定する。
本研究では,深層強化学習を活用したDRAS(Deep Reinforcement Agent for Scheduling)と呼ばれる自動HPCスケジューリングエージェントを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 20:08:38 GMT)
CASA-Based Speaker Identification Using Cascaded GMM-CNN Classifier in
Noisy and Emotional Talking Conditions [1.6] 本研究の目的は、雑音や感情的な発話条件などの実際の応用状況において、テキストに依存しない話者識別性能を高めることである。
本研究は,感情的・高雑音的環境下での話者識別の精度向上のための新しいアルゴリズムを提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 08:56:12 GMT)
Artificial Intelligence Advances for De Novo Molecular Structure
Modeling in Cryo-EM [1.6] 低温電子顕微鏡(cryo-EM)は、大きなタンパク質複合体と分子集合体の構造を決定するための主要な実験技術となっている。
機械学習(ML)とディープラーニング(DL)は、マクロ分子構造モデリングにおいて最も優れた手法である。
このレビューは、デノボ分子構造モデリングのための人工知能に関する最新の研究の入門ガイドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:06:20 GMT)
A fully automated method for 3D individual tooth identification and
segmentation in dental CBCT [1.6] 本稿では,歯科用CBCT画像から3次元個別歯を同定・分別する完全自動化手法を提案する。
提案手法は,ディープラーニングに基づく階層型多段階モデルを構築することで,上記の課題に対処する。
実験結果から, 本法は歯の識別に93.35%のF1スコア, 個々の3次元歯のセグメンテーションに94.79%のDice類似係数を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 15:07:23 GMT)
Continuum: Simple Management of Complex Continual Learning Scenarios [1.5] 連続学習は、非IDデータの設定に特化した機械学習サブフィールドである。
継続的な学習の課題は、データ分散ドリフトに対処しながら、増え続ける知識を学習できるアルゴリズムを作ることである。
データローダの小さなエラーはアルゴリズムの結果に重大な影響を与える。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 20:29:13 GMT)
The Barrier of meaning in archaeological data science [1.4] 考古学者たちは、コンピューティングのパワーとデバイスの増加によって、その分野におけるデータフローを経験している。
本稿では,この情報利用の増加に新たなコンピュータ技術が必要かどうかという予備的疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:24:45 GMT)
Ethics as a service: a pragmatic operationalisation of AI Ethics [1.1] ギャップは、AI倫理原則の理論と、AIシステムの実践的設計の間に存在している。
これは、原則と技術的な翻訳ツールが、たとえ制限されているとしても、なぜまだ必要であるのかを探求することによって、ここで解決しようとしている問題です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:29:25 GMT)
Between Shor and Steane: A unifying construction for measuring error
syndromes [0.9] ShorとSteaneの間を横切るアンシラブロックのファミリーを生成する統一的な構造を見つける。
このファミリーは、エラーを耐障害的に測定するために必要な測定ラウンドを減らすことと引き換えに、アンシラ構築の複雑さを増大させる。
この手法は任意のCalderbank-Shor-Steane符号に適用でき、フォールトトレラント量子計算を最適化するための新しい方向を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:50:36 GMT)
Learning Gaussian-Bernoulli RBMs using Difference of Convex Functions
Optimization [0.9] GB-RBMの負の対数類似性は凸関数の差として表せることを示す。
GB-RBMを学習するための凸関数プログラミング(S-DCP)アルゴリズムの違いを提案する。
S-DCPは学習速度および学習した生成モデルの品質の点でCDおよびPCDアルゴリズムよりも優れていることが観察されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:15:54 GMT)
Predicting Clinical Deterioration in Hospitals [0.8] 電子カルテに機械学習を適用し,患者が臨床劣化のリスクがあるかどうかを推定する。
成功すれば、病院は我々のアプローチを既存のITシステムに統合し、モデルによって生成されたアラートを使用して、ICU転送、心停止、または死を防ぐことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 06:03:36 GMT)
Universal Dephasing Noise Injection via Schrodinger Wave Autoregressive
Moving Average Models [0.6] 本稿では,量子回路における任意のスペクトルのノイズ注入法を提案する。
この方法は、クラウドベースの量子プロセッサを含む任意の単一量子ビット回転を実行することができる任意のシステムに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 07:24:26 GMT)
Nonlocal metasurfaces for spectrally decoupled wavefront manipulation
and eye tracking [0.4] 波長の異なる波長での光-物質相互作用と完全に分離された光学機能を実現するため,原子間化合物を用いた高Qで非局所な準曲面を示す。
通常の一対の眼鏡にパターン化された準曲面は、可視光線を横切り、近赤外線をカメラにリダイレクトし、眼を撮像する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 01:00:39 GMT)
Segmentation-Renormalized Deep Feature Modulation for Unpaired Image
Harmonization [0.4] サイクル一貫性のある生成共役ネットワークは、ソースとターゲットドメイン間のイメージセットの調和に使われてきた。
これらの手法は、不安定性、コントラストの逆転、病理の難治性操作、および実際の医用画像における信頼性を制限したステガノグラフィーマッピングの傾向が強い。
解剖学的レイアウトを維持しながらスキャナ間の調和を低減するセグメンテーション正規化画像翻訳フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 23:53:51 GMT)
Impact of Graph Structures for QAOA on MaxCut [0.3] 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、量子コンピューティングを用いて最適化問題を解くための有望な方法である。
我々は、すべての連結非同型グラフに対するMaxCut問題において、少なくとも3つの深さでのQAOAの性能を評価する。
構造と性能の関係を知ることで、量子的優位性を示す可能性のある問題のクラスを特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 13:32:00 GMT)
Generating Coherent and Diverse Slogans with Sequence-to-Sequence
Transformer [0.2] 簡単な企業記述からスローガンを生成するシーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマモデルを提案する。
スローガン生成用に微調整されたナイーブシーケンス・ツー・シーケンスモデルでは、偽情報を導入する傾向にある。
我々は、この問題に対処するためにデレキシライズを使用し、生成したスローガンの品質を大きなマージンで改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 10:25:08 GMT)
ABOShips -- An Inshore and Offshore Maritime Vessel Detection Dataset
with Precise Annotations [0.2] 沿岸および沖合のデータセットの海洋容器検出は例外ではない。
異なる要因を考慮に入れた海上船舶画像のデータセットを収集した。
船体インスタンス(9種類の船を含む)、シーマーク、各種のフローターが正確に注釈付けされた。
4つの主成分検出アルゴリズムのアウト・オブ・ボックス性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 07:05:33 GMT)
Wavefunction collapse induced by gravity in a relativistic
Schr{\''o}dinger-Newton model [0.0] Schr"odinger-Newton方程式の相対論的バージョンは、最近提案されたGrave de Peraltaアプローチの中で解析される。
この方法の信頼性は、箱内の粒子に対して試験される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:00:23 GMT)
Using exoskeletons to assist medical staff during prone positioning of
mechanically ventilated COVID-19 patients: a pilot study [0.0] 4つの商業用外骨格を比較すると、ラエボ受動外骨格は2020年4月にicuで選定され使用された。
Laevoを使用した最初のボランティアは、非常に肯定的なフィードバックと労力の削減を報告し、EMGとECG分析によって確認された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 09:24:33 GMT)
Unsupervised Ground Metric Learning using Wasserstein Eigenvectors [0.0] 主なボトルネックは、研究対象のタスクに適応すべき「基礎」コストの設計である。
本論文では,コストを入力間のペアワイズOT距離にマッピングする関数の正の固有ベクトルとして,接地コストを計算することで,正の正の答えを初めて提案する。
また,主成分分析次元の低減を行うエントロピー正則化を用いたスケーラブルな計算手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:32:59 GMT)
Transfer learning based few-shot classification using optimal transport
mapping from preprocessed latent space of backbone neural network [0.0] 本論文は,大会における2番目に優れた応募について述べる。
メタラーニング手法は,各クラスに対して,バックボーンネットワークによって生成される潜在空間におけるクラス分布を変化させる。
そこで本研究では,シンクホーンアルゴリズムを用いた最適トランスポートマッピングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:04:28 GMT)
Towards Personalised and Document-level Machine Translation of Dialogue [0.0] 本論文では,5言語でテレビ字幕から抽出した対話領域について,PersNMTとDocNMTに焦点を当てた。
1)NMTシステムに直接テキスト情報を導入すること,(2)凝集装置の機械翻訳を改善すること,(3)PersNMTとDocNMTの信頼性を評価すること,の3つの課題に対処する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 09:18:20 GMT)
Towards DeepSentinel: An extensible corpus of labelled Sentinel-1 and -2
imagery and a general-purpose sensor-fusion semantic embedding model [0.0] 機械学習は、企業や国の報告に偏らず、大規模に洞察を提供するために使用できる。
deepsentinelは、sentinel-1とsentiel-2画像の汎用埋め込みを生成するためのデータパイプラインおよび実験フレームワークである。
土地被覆分類問題に対して,一般的な自己監督法とエンコーダアーキテクチャを適用した一連の実験を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 20:33:47 GMT)
The Deepfake Detection Dilemma: A Multistakeholder Exploration of
Adversarial Dynamics in Synthetic Media [0.0] 合成メディア検出技術は、メディアを合成または非合成のいずれかとラベル付けする。
検出プラクティスがよりアクセスしやすくなれば,回避も容易になる。
この研究は、検出器ジレンマをナビゲートする「最良の」アプローチは存在しないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:44:09 GMT)
Tangent-space methods for truncating uniform MPS [0.0] 量子テンソルネットワークシミュレーションにおける中心的プリミティブは、低い結合次元の1つで行列積状態を近似する問題である。
我々は、一様(無限)行列積状態に対して、接空間に基づく変分アルゴリズムを定式化してこれを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 15:56:28 GMT)
Tackling Virtual and Real Concept Drifts: An Adaptive Gaussian Mixture
Model [0.0] 実際のドリフトに対処する戦略は、仮想ドリフトに対処するのに適さないかもしれないことを示す。
仮想および実概念ドリフト(OGMMF-VRD)を扱うためのノイズフィルタ付きオンラインガウス混合モデル(On-line Gaussian Mixture Model)と呼ばれる両方のドリフトを扱う手法を提案する。
7つの実世界のデータセットと3つの実世界のデータセットを用いて実験したところ、OGMMF-VRDは平均精度、G平均および実行時間で最高の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 13:03:16 GMT)
Semantic interoperability based on the European Materials and Modelling
Ontology and its ontological paradigm: Mereosemiotics [0.0] 欧州物質・モデリングオントロジー(EMMO)は、最近、計算分子工学とマルチスケールモデリングコミュニティにおいてトップレベルとして進歩している。
この研究は、同じパラダイム – 同じ基本セット – に基づいて、トップレベルがどのように構築されているかを探求する。
オントロジー - EMMOが適用できるように。
物理システムのモデルとその計算工学の実践での使用。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 10:08:42 GMT)
Scattering states and bound states of exponential potentials [0.0] 異なる非解析セグメントの散乱状態と有界状態の関係について検討する。
同様の分析は、$x3$のような非解析的なポテンシャルのセグメントで行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 16:20:35 GMT)
Resource requirements for efficient quantum communication using
all-photonic graph states generated from a few matter qubits [0.0] 長距離量子通信には、量子リピータを使用する必要がある。
線形光学から生成されたグラフ状態に基づく全フォトニックアプローチは、リピータレスプロトコルより優れている。
物質量子ビット間の高速な2量子ゲートと高光子収集と検出効率が、全光子プロトコルに必要な主要な要素であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 20:51:43 GMT)
Reproducibility Report: La-MAML: Look-ahead Meta Learning for Continual
Learning [0.0] 連続学習問題は、限られた計算条件下での一連のタスクをうまく実行することを伴う。
最適化ベースのメタ学習アルゴリズムであるLa-MAMLは、他のリプレイベース、事前ベース、メタ学習ベースのアプローチよりも優れていると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 03:05:57 GMT)
Real-Time Topology Optimization in 3D via Deep Transfer Learning [0.0] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークに基づく伝達学習手法を提案する。
さまざまな形状やトポロジの高解像度3Dデザイン領域に対応できることを示します。
実験では,平均二進法精度を95%程度,実時間予測速度で達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:09:58 GMT)
Quartile-based Prediction of Event Types and Event Time in Business
Processes using Deep Learning [0.0] グラフ畳み込み層と線形層を含むモデルの5つの異なる変形がテストされている。
我々は,任意のプロセスインスタンスにおける個々のイベントに対する特徴ベクトルを表現する新しい手法を導入した。
異なるモデル変形は、隣接行列の表現における変化を利用する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:10:30 GMT)
Quantum Interference and Phase Mixing in Multistream Plasmas [0.0] 擬力システムを得るには、速度論的に補正されたシュリンガー・ポアソンモデルを用いる。
非相互作用ストリームモデルは、量子電子ビーム干渉と電子流体のアハロノフ・ボーム効果を調べるために用いられる。
このモデルは、軌道準粒子速度、加速、およびストリーミングパワーを調べるために、2ストリームの量子流体モデルにさらに拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 08:00:06 GMT)
Quantifying the efficiency of state preparation via quantum variational
eigensolvers [0.0] 整列状態の生成におけるQAOAの成功は、対象状態の相互作用距離に関係していることを示す。
積分不可能な量子モデルのいくつかの例でこれを数値的に検証する。
結論として、QAOAは通常、最も近い自由フェルミオン状態に摂動する解を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 20:17:58 GMT)
Physics-Constrained Predictive Molecular Latent Space Discovery with
Graph Scattering Variational Autoencoder [0.0] 我々は小データ構造における変分推論とグラフ理論に基づく分子生成モデルを開発する。
モデルの性能は、所望の目的特性を持つ分子を生成することによって評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 09:18:13 GMT)
Online Deterministic Annealing for Classification and Clustering [0.0] 本稿では,クラスタリングと分類のためのオンラインプロトタイプベースの学習アルゴリズムを提案する。
本稿では,提案アルゴリズムが競合学習ニューラルネットワークを構成することを示し,その学習規則をオンライン近似アルゴリズムとして定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 04:04:21 GMT)
No-Regret Algorithms for Time-Varying Bayesian Optimization [0.0] 我々は,時間変動環境を捉えるために,一般変動予算モデルを採用する。
R-GP-UCBとSW-GP-UCBの2つのGP-UCB型アルゴリズムを紹介します。
この結果は,線形カーネルを用いた場合の先行線形バンディット結果を回復するだけでなく,時間変動ガウス過程バンディットの先行後悔解析を補完するものである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 22:35:32 GMT)
New sum rules for Wigner 3jm symbols: application to expectation values
of hydrogenic ions [0.0] 通常の重み付け係数 $(2j + 1)$ に加えて、$j$ は角運動量、$[j(j + 1)]k$ は$k ge 1$ である。
和規則は、例えばモーメントの理論における回転スペクトルの統計的モデリングに現れ、パラボリック座標における$rk$の期待値を導出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:12:32 GMT)
Mutually exciting point process graphs for modelling dynamic networks [0.0] 相互励起点過程グラフ(MEG)と呼ばれる動的ネットワークのための新しいモデルのクラスが提案される。
MEGは、Dyadicマーク付きポイントプロセスのためのスケーラブルなネットワークワイド統計モデルであり、異常検出に使用できる。
このモデルはシミュレーショングラフと実世界のコンピュータネットワークデータセット上でテストされ、優れた性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 10:14:55 GMT)
Multiple-view clustering for identifying subject clusters and brain
sub-networks using functional connectivity matrices without vectorization [0.0] Wishart混合モデルに基づく新しいマルチビュークラスタリング手法を提案する。
この手法の独特な点は、被験者のマルチビュークラスタリングがノードの特定のネットワークに基づいていることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 11:14:53 GMT)
Modave Lectures on Quantum Information: An Introduction to Channels and
Applications to Black Holes and AdS/CFT [0.0] チャネルとその特性を研究し、量子チャネルの観点から量子エラー補正を定式化する。
ブラックホール情報問題やAdS/CFTのバルク再構成といった高エネルギー物理学におけるいくつかの問題が、設定中の情報理論言語にどのようにキャストできるかを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 11:07:39 GMT)
Mixed State Entanglement Classification using Artificial Neural Networks [0.0] 分離型ニューラルネットワーク量子状態は、絡み合い特性が明示的にプログラム可能である量子状態のパラメータ化に、ニューラルネットワークにインスパイアされた。
我々は、SNNSを混合多部状態に拡張し、複雑に絡み合った量子系を研究するための汎用的で効率的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 14:59:24 GMT)
Mediastinal lymph nodes segmentation using 3D convolutional neural
network ensembles and anatomical priors guiding [0.0] 拡大および潜在的悪性リンパ節の存在を評価し、疾患の進行を適切に推定し、最良の治療戦略を選択する必要があります。
3D畳み込みニューラルネットワークの使用について,スラブ方式や全ボリュームのダウンサンプリングを利用する方法を検討した。
短軸直径$geq10$ mmの1178リンパ節では、私たちの最高のパフォーマンスアプローチは92%の患者ワイズリコール、5の患者ごとの偽陽性比と80.5%の分割重複に達しました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 14:51:34 GMT)
Markov model with machine learning integration for fraud detection in
health insurance [0.0] この研究は、健康保険請求書における勾配押し上げ手法を用いたマルコフモデルと改良マルコフモデルという2つのアプローチを提示した。
データセット382,587の主張のうち38,082は不正である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 13:01:28 GMT)
Many-body Chern number from statistical correlations of randomized
measurements [0.0] マルチボディチャーン数(MBCN)測定のためのアンシラフリー実験手法を提案する。
具体的には、ランダム化測定の統計的相関を用いて、波動関数のMBCNを推定する。
結果として、現在の量子シミュレーターアーキテクチャではより快適なディスクのような幾何学が適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:40:30 GMT)
Lie-Sensor: A Live Emotion Verifier or a Licensor for Chat Applications
using Emotional Intelligence [0.0] ライブ感情分析と検証は、ライブチャットで苦情を申し立てた詐欺を無効化します。
この感情的な人工知能検証の背後にある主なコンセプトは、メッセージのアカウンタビリティをライセンスまたは拒否することです。
感情検出のために, miniXceptionモデルを用いたConvolutional Neural Network (CNN)を展開した。
テキスト予測では、サポートベクターマシン(SVM)自然言語処理確率を選択します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 02:47:30 GMT)
Language Independent Emotion Quantification using Non linear Modelling
of Speech [0.0] 我々は非線形多フラクタル解析を用いて調音システムをモデル化した。
マルチフラクタルスペクトルは、感情が異なる場合の低ゆらぎ領域とよく区別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 13:48:25 GMT)
Jet tagging in the Lund plane with graph networks [0.0] LundNetは、グラフニューラルネットワークとジェット内の放射パターンの効率的な記述に依存する、新しいジェットタグ手法である。
従来の最先端アルゴリズムと比較して,トップタグ処理の性能は大幅に向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 12:08:25 GMT)
Hedging of Financial Derivative Contracts via Monte Carlo Tree Search [0.0] 本稿では,現実市場における金融デリバティブのヘッジに関するモンテカルロ木探索について紹介する。
理論的・実践的両面で、他の強化学習法よりも有利な理由があることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:17:01 GMT)
Four Generations of Control Theory Development ? [0.0] 本稿では,制御システムの研究を,1つの伝達関数ベース,2つの状態空間ベース,3つのネットワーク制御システム,新しいAI時代における4つの制御の4世代に分けることができる,という意見を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:38:19 GMT)
EvoSplit: An evolutionary approach to split a multi-label data set into
disjoint subset [0.0] 本稿では,マルチラベルデータセットを教師付き機械学習用サブセットに分割する進化的手法であるEvoSplitを提案する。
どちらのアプローチも、よく知られたマルチラベルデータセットと、コンピュータビジョンや機械学習アプリケーションで現在使われている大規模な画像データセットを使用して検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:53:21 GMT)
Enantiomer superpositions from matter-wave interference of chiral
molecules [0.0] 遠場物質波回折による2つのエナンチオマーの量子重ね合わせにおいて、キラル分子がどのように合成されるかを示す。
本稿では,エナンチオマー依存力,パリティに反する弱い相互作用,環境に誘発される利き手の超選択を検知するためのセットアップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:05:52 GMT)
Efficient simulation of ultrafast quantum nonlinear optics with matrix
product states [0.0] 我々はMPS量子状態を構成時空間のスーパーモデムに解き放つアルゴリズムを開発した。
我々は、ソリトニックモードにおける非古典的なウィグナー関数の負性性の発達と、パルスの半古典力学に対する量子補正を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 09:15:24 GMT)
Dynamical formulation of low-energy scattering in one dimension [0.0] 短距離ポテンシャルの移動行列 $mathbfM$ は、効果的な2レベル量子系に対する時間進化作用素の言葉で表すことができる。
散乱データの低エネルギー挙動の研究において, この定式化の有用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 15:55:34 GMT)
Dipole-dipole frequency shifts in multilevel atoms [0.0] 双極子-双極子相互作用は、次世代原子時計の性能を制限すると期待される周波数シフトを引き起こす。
標準ラムゼー分光法において、本質的な原子多層構造を考慮した双極子周波数シフトを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 00:36:20 GMT)
Challenges and approaches to time-series forecasting in data center
telemetry: A Survey [0.0] この研究は、データセンターで収集されたテレメトリデータ予測のための様々な予測アプローチのレビューに重点を置いている。
我々は、よく知られた時系列予測技術の性能を要約し、評価しようと試みた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 21:55:24 GMT)
Causal Discovery of a River Network from its Extremes [0.0] ハイデン川問題の解法としてQTreeを提案する。
QTreeは有向グラフを返却し、Danube上でほぼ完璧なリカバリを達成する。
欠落したデータを扱うことができ、自動パラメータチューニング手順を持ち、時間$O(n |V|2)$で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 18:57:21 GMT)
COVID-19 detection from scarce chest x-ray image data using deep
learning [0.0] 現在の新型コロナウイルスのパンデミックでは、感染した患者を迅速かつ正確に検査する必要がある。
胸部x線画像で訓練されたディープラーニングモデルを使うことは、新型コロナウイルス患者のスクリーニングに効果的な方法となる。
少数の学習は、少ないデータ量で目的を学ぶことを目的とした機械学習のサブフィールドです。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 22:06:03 GMT)
Applicability of the absence of equilibrium in quantum system fully
coupled to several fermionic and bosonic heat baths [0.0] 異なる統計値の貯水池の特性が非定常個体群確率に与える影響を, 大規模に解析した。
動的(非定常)メモリ記憶装置構築のためのシステムにおける平衡の欠如の応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 09:23:04 GMT)
A robust solution of a statistical inverse problem in multiscale
computational mechanics using an artificial neural network [0.0] この研究は、ニューラルネットワークに基づく機械学習を用いて、ランダムな異種材料の見かけの弾性特性の逆同定に対処する。
提案手法では,ニューラルネットワークをトレーニング可能なデータベースの構築が必要である。
トレーニングされたニューラルネットワークの性能は,平均二乗誤差,線形回帰適合,確率分布の観点から分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 14:36:36 GMT)
A quantum encryption design featuring confusion, diffusion, and mode of
operation [0.0] 本稿では、メッセージの暗号化に量子状態生成プロセスを利用する非OTP量子暗号方式を提案する。
本質的には非OTP量子ブロック暗号であり、この手法は以下の特徴を持つ既存の手法に対して際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:19:17 GMT)
A proof of concept study for machine learning application to stenosis
detection [0.0] haemodynamicsの1次元パルス波伝播モデルを用いて仮想患者データベース(vpd)を作成する。
4つの異なる機械学習(ML)メソッドを使用して、一連の分類器を訓練およびテストします。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 19:39:33 GMT)
A Novel Modulation Scheme for Homodyne Detection Control [0.0] ホモダイン検出器によって測定された二次構造を制御することは、連続可変量子光学における普遍的な課題である。
本稿では, 一般化可能な変調器を用いて, このような誤り信号を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 09:49:30 GMT)
A Logic for Conditional Local Strategic Reasoning [0.0] 個人的および集団的目的の追求において行動し、相互作用する合理的エージェントのシステムを考える。
我々は、条件付き戦略的推論の新しい3つのモーダル作用素でパウリの対合論理を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 17:45:36 GMT)
A Fractal Approach to Characterize Emotions in Audio and Visual Domain:
A Study on Cross-Modal Interaction [0.0] 本研究は,聴覚刺激と視覚刺激の両方を介する横断的シナリオにおける情緒的覚醒について検討する。
これは、感情的な覚醒をクロスモーダルなシナリオに分類できる新しいアルゴリズムを提案する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Feb 2021 14:30:22 GMT)