Salient Object Detection via Integrity Learning [104.1] 整合性とは、ある有能な対象に属するすべての部分を強調する概念である。
ICON(Inteinity Cognition Network)の設計により,高感度物体検出のための整合性学習を容易にする。
ICONは3つの重要なコンポーネントを探索し、強力な整合性機能を学びます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 07:01:56 GMT)
Learning Compositional Representation for Few-shot Visual Question
Answering [93.4] 現在の視覚的質問応答の方法は、トレーニングデータ量で回答を良好に実行するが、例が少ない新規回答では精度が限られている。
回答から属性を十分なデータで抽出することを提案するが、これは後に数ショットの学習を制限するために構成される。
VQA v2.0検証データセットの実験結果から,提案した属性ネットワークの有効性が示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 10:16:24 GMT)
Weak NAS Predictors Are All You Need [91.1] 最近の予測器ベースのnasアプローチは、アーキテクチャとパフォーマンスのペアをサンプリングし、プロキシの精度を予測するという2つの重要なステップで問題を解決しようとする。
私たちはこのパラダイムを、アーキテクチャ空間全体をカバーする複雑な予測子から、ハイパフォーマンスなサブスペースへと徐々に進む弱い予測子へとシフトさせます。
NAS-Bench-101 および NAS-Bench-201 で最高の性能のアーキテクチャを見つけるためのサンプルを少なくし、NASNet 検索空間における最先端の ImageNet パフォーマンスを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 01:58:43 GMT)
Dynamic Graph Modeling of Simultaneous EEG and Eye-tracking Data for
Reading Task Identification [79.4] 我々は、脳波(EEG)と眼球運動(EM)データからヒトの読取意図を特定するための新しいアプローチAdaGTCNを提案する。
本稿では,AdaGTCN(Adaptive Graph Temporal Convolution Network)の手法として,Adaptive Graph Learning LayerとDeep Neighborhood Graph Convolution Layerを用いた。
このアプローチといくつかのベースラインを比較し、ZuCo 2.0データセットの6.29%の改善と広範なアブレーション実験を報告します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 18:19:49 GMT)
Transformer Hawkes Process [79.2] 本稿では,長期的依存関係を捕捉する自己認識機構を利用したTransformer Hawkes Process (THP) モデルを提案する。
THPは、有意なマージンによる可能性と事象予測の精度の両方の観点から、既存のモデルより優れている。
本稿では、THPが関係情報を組み込む際に、複数の点過程を学習する際の予測性能の改善を実現する具体例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 01:59:26 GMT)
Two-Stage Single Image Reflection Removal with Reflection-Aware Guidance [78.3] シングルイメージリフレクション除去(SIRR)のためのリフレクション・アウェア・ガイダンス(RAGNet)を用いた新しい2段階ネットワークを提案する。
RAGは、(i)観測からの反射の効果を緩和するために、(ii)線形結合仮説から逸脱する効果を緩和するための部分畳み込みにおいてマスクを生成するために用いられる。
5つの一般的なデータセットの実験は、最先端のSIRR法と比較して、RAGNetの量的および質的な優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 07:53:31 GMT)
Medical Transformer: Gated Axial-Attention for Medical Image
Segmentation [74.0] 医用画像分割タスクにおけるトランスフォーマティブネットワークアーキテクチャの利用可能性について検討する。
セルフアテンションモジュールに追加の制御機構を導入することで,既存のアーキテクチャを拡張するGated Axial-Attentionモデルを提案する。
医療画像上で効果的にモデルを訓練するために,さらにパフォーマンスを向上させる局所的グローバルトレーニング戦略 (logo) を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 18:35:14 GMT)
CheXtransfer: Performance and Parameter Efficiency of ImageNet Models
for Chest X-Ray Interpretation [64.5] 胸部X線解釈のためのディープラーニングの方法は、通常、ImageNet用に開発された事前訓練モデルに依存します。
本研究では,大胸部X線データセット(CheXpert)上の16の一般的な畳み込みアーキテクチャの転送性能とパラメータ効率を比較した。
ImageNetのパフォーマンスとCheXpertのパフォーマンスには、事前トレーニングなしのモデルと事前トレーニングのあるモデルには関係がありません。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 02:06:43 GMT)
Rethinking Content and Style: Exploring Bias for Unsupervised
Disentanglement [59.0] 本研究では,異なる要因が画像再構成において重要度や人気度が異なるという仮定に基づいて,教師なしc-s異節の定式化を提案する。
モデルインダクティブバイアスは,提案したC-Sアンタングルメントモジュール(C-S DisMo)によって導入された。
いくつかの一般的なデータセットに対する実験により、我々の手法が最先端の教師なしC-Sアンタングルメントを実現することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 08:04:33 GMT)
Do Generative Models Know Disentanglement? Contrastive Learning is All
You Need [59.0] 本論文では,変数空間におけるコントラスト(DisCo)による非監視的,モデル非依存的手法を提案する。
DisCoは、GAN、VAE、およびフローを含む、事前訓練された非解離生成モデルに与えられた最先端の解離を達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 08:01:20 GMT)
MetaPoison: Practical General-purpose Clean-label Data Poisoning [58.1] データ中毒は、ニューラルネットワークの文脈における新たな脅威である。
メタポゾン(MetaPoison)は、メタラーニングによって二段階問題を近似し、ニューラルネットワークを騙す毒を発生させる一階法である。
ブラックボックスのGoogle Cloud AutoML APIでトレーニングされたモデルのデータ中毒が、初めて成功したことを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 02:40:40 GMT)
Progressive Depth Learning for Single Image Dehazing [56.7] 既存の脱湿法は、しばしば深度を無視し、より重いヘイズが視界を乱す遠くの地域で失敗する。
画像深度と伝送マップを反復的に推定するディープエンドツーエンドモデルを提案する。
私たちのアプローチは、画像深度と伝送マップの内部関係を明示的にモデリングすることから利益を得ます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 05:24:18 GMT)
Targeted Attack against Deep Neural Networks via Flipping Limited Weight
Bits [55.7] 我々は,悪質な目的で展開段階におけるモデルパラメータを修飾する新しい攻撃パラダイムについて検討する。
私たちのゴールは、特定のサンプルをサンプル修正なしでターゲットクラスに誤分類することです。
整数プログラミングにおける最新の手法を利用することで、このBIP問題を連続最適化問題として等価に再構成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 03:13:27 GMT)
Active Learning for Bayesian 3D Hand Pose Estimation [54.0] 本稿では3次元ポーズ推定のためのディープラーニングアーキテクチャに対するベイズ近似を提案する。
この枠組みを通じて、データや学習能力に影響される2種類の不確実性を調査し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 04:56:35 GMT)
Dealing with Non-Stationarity in Multi-Agent Reinforcement Learning via
Trust Region Decomposition [52.1] 非定常性は多エージェント強化学習における厄介な問題である。
ポリシーシーケンスの定常性を明示的にモデル化するための$delta$-stationarity測定を導入する。
共同政策の分岐を推定するために,メッセージパッシングに基づく信頼領域分解ネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 14:46:50 GMT)
Improving Streaming Automatic Speech Recognition With Non-Streaming
Model Distillation On Unsupervised Data [44.5] ストリーミングのエンドツーエンド自動音声認識モデルは、スマートスピーカーやデバイス上のアプリケーションで広く利用されている。
教師として非ストリーミング型ASRモデルを活用することによって,新しい効果的な学習手法を提案する。
ストリーミングモデルのトレーニングを、最大300万時間のYouTubeオーディオに拡大しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 21:56:06 GMT)
Set Prediction without Imposing Structure as Conditional Density
Estimation [40.9] 本研究では,学習を条件密度推定として見ることにより,設定損失による学習の代替を提案する。
本フレームワークは, 深部エネルギーモデルに適合し, 勾配誘導サンプリングによる難易度を近似する。
我々のアプローチは、標準ベンチマークの以前のセット予測モデルと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 17:22:48 GMT)
A Deep Decomposition Network for Image Processing: A Case Study for
Visible and Infrared Image Fusion [38.2] 本稿では畳み込みニューラルネットワークに基づく新しい画像分解法を提案する。
赤外線画像と可視光画像を入力し、それぞれ3つの高周波特徴画像と低周波特徴画像に分解する。
2つの特徴画像セットは、特定の融合戦略を用いて融合特徴画像を取得する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 06:34:33 GMT)
Leveraging Meta-path Contexts for Classification in Heterogeneous
Information Networks [37.7] 異種情報ネットワーク(HIN)におけるオブジェクトの分類問題について検討する。
そこで本研究では,グラフニューラルネットワークモデルであるConCHを提案する。
ConCHは、分類問題を半教師付き学習と自己監督型学習を組み合わせたマルチタスク学習問題として定式化し、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方から学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 02:07:23 GMT)
Policy-Aware Mobility Model Explains the Growth of COVID-19 in Cities [36.9] 新型コロナウイルスの感染拡大を遅らせるためには、非医薬品の介入を考慮する必要がある。
都市内モビリティと政策導入を新しいメタポピュレーションSEIRモデルに組み込むことで、米国の都市における複雑なCOVID-19成長パターンを正確に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 07:39:17 GMT)
Tractable Computation of Expected Kernels by Circuits [35.1] 我々は、期待されるカーネルを正確かつ効率的に計算できる条件を記述する。
次に、扱いやすい期待カーネルを活用して、カーネル組み込みフレームワークの進歩を実証する。
両アルゴリズムを実証的に評価し,各種データセットの標準ベースラインよりも優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 08:59:06 GMT)
Truly Intelligent Reflecting Surface-Aided Secure Communication Using
Deep Learning [32.3] 本稿では,無線環境における通信のための物理層セキュリティ設計のための機械学習について考察する。
リアルタイムにIRS要素の反射を調整するための深層学習(DL)技術が開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 01:54:55 GMT)
Fast On-Device Adaptation for Spiking Neural Networks via
Online-Within-Online Meta-Learning [31.8] Spiking Neural Networks(SNN)は、デバイス上のエッジインテリジェンスのための機械学習モデルとして最近人気を集めている。
本稿では, OWOML-SNN と呼ばれる SNN のオンラインメタ学習ルールを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 04:28:49 GMT)
Meta Learning for Support Recovery in High-dimensional Precision Matrix
Estimation [31.4] 高次元精度行列推定における支援のためのメタラーニング(非ゼロ成分の集合)について検討する。
我々の設定では、各タスクは異なるランダムな真の精度行列を持ち、それぞれが異なる可能性がある。
我々は,Omega(log N)/K)$$nのサンプル数に対して,一致する情報理論の下界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 17:14:04 GMT)
Deep ReLU Networks Preserve Expected Length [30.8] 提案手法では,ReLUネットワークの場合,予測長歪みは深さとともに増大せず,実際にわずかに縮小することを示す。
また、この結果は、長さ歪みの高次モーメントと高次元体積の歪みの両方に対して上界を証明して一般化する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 02:24:55 GMT)
Improving Adversarial Robustness via Unlabeled Out-of-Domain Data [30.6] 本研究では,ドメイン外のラベルなしデータを活用することで,敵のロバスト性を向上する方法について検討する。
ラベル付きデータと同じドメインではなく、シフトしたドメインからラベル付きデータがやってくると、より良い敵のロバスト性が得られるような設定を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 17:15:51 GMT)
Sharp Representation Theorems for ReLU Networks with Precise Dependence
on Depth [26.9] D$ReLU層を持つニューラルネットワークに対して,2乗損失下でのシャープな表現結果を証明した。
その結果、より深いネットワークはよりスムーズな関数を表現するのに優れているという仮説が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 21:51:01 GMT)
Quarantines as a Targeted Immunization Strategy [26.6] 高次ノードの免疫は効率よく免疫を保証できることを示す。
我々は,最小限の個体数に感染しながら,グラフを免疫することを目的とした開封戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 01:43:28 GMT)
The Effectiveness of Johnson-Lindenstrauss Transform for High
Dimensional Optimization With Adversarial Outliers, and the Recovery [23.7] 我々は2つの基本的な最適化問題に焦点をあてる: アウトリーチ付きSVMと、アウトリーチ付き$k$-centerクラスタリング。
これらの2つの問題の複雑さは、JL変換によって著しく低減できることを示す。
また、次元レデュース空間の解が元の$mathbbRd$で効率よく回収できることも証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 13:18:12 GMT)
Towards the Unification and Robustness of Perturbation and Gradient
Based Explanations [23.4] グラデーションに基づく手法であるSmoothGradと、摂動に基づく手法であるLIMEの変種という2つのポピュラーなポストホック解釈手法を分析します。
これら2つの方法で出力された説明に対する明確な閉じた形式表現を導出し、両者が期待通り同じ説明に収束することを示した。
我々は,合成データと実世界データの両方について広範な実験を行い,理論を実証的に検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 14:51:18 GMT)
The Wasserstein Proximal Gradient Algorithm [23.1] ワッサーシュタイン勾配流は、確率測度の空間上の目的関数を最小化するために最も急勾配の曲線を定義する連続時間力学である。
目的関数が滑らかで非滑らかな空間的凸項の和である場合に対処できるフォワードバックワード(FB)離散化スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 13:57:47 GMT)
Inductive logic programming at 30 [22.5] インダクティブ・ロジック・プログラミング(Inductive logic programming、ILP)は、論理ベースの機械学習の一種である。
我々は, (i) 新しいメタレベル探索法, (ii) 述語化のための新しいアプローチ, (iv) 異なる技術の利用に焦点を当てた。
ILPの現在の限界について論じ、今後の研究の方向性について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 08:37:17 GMT)
A Comprehensive Review of Computer-aided Whole-slide Image Analysis:
from Datasets to Feature Extraction, Segmentation, Classification, and
Detection Approaches [21.3] 全身スライド画像(WSI)スキャナーは、病理診断の分野で広く使用されています。
本稿では,機械学習に基づくWSI分析手法について概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 08:30:48 GMT)
A Zeroth-Order Block Coordinate Descent Algorithm for Huge-Scale
Black-Box Optimization [19.7] 本論文では,全クエリの複雑性が良好で,イテレーション毎の計算複雑性がはるかに小さい,新たなアルゴリズムであるZO-BCDを提案する。
ウェーブレットドメインのオーディオ分類器に対する攻撃例の作成は、97.9%の最先端攻撃成功率を達成できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 23:06:35 GMT)
Matthews Correlation Coefficient Loss for Deep Convolutional Networks:
Application to Skin Lesion Segmentation [19.7] ディープラーニングベースのモデルは、データのクラス不均衡に影響を受けやすい。
本稿では,スキュートクラス分布を持つシナリオにおいて,効率的であることを示す計量であるマシューズ相関係数を用いた新しい計量に基づく損失関数を提案する。
提案した損失関数は,平均Jaccard指数において,Dice損失を11.25%,4.87%,0.76%で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 01:06:00 GMT)
A Hierarchical Conditional Random Field-based Attention Mechanism
Approach for Gastric Histopathology Image Classification [18.5] 胃病理組織像分類(ghic)タスクでは、画像に必然的に冗長な情報が存在する。
本稿では,インテリジェントな階層的条件付きランダムフィールドベースアテンションメカニズム(HCRF-AM)モデルを提案する。
この実験では、胃病理学的データセットで96.67%の分類特異性が700の画像で達成される。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 03:38:51 GMT)
Deep Fourier Kernel for Self-Attentive Point Processes [16.6] 本稿では、複雑な非線形時間依存構造を捉えるために、離散イベントデータに対する注目に基づく新しいモデルを提案する。
本稿では,ニューラルネットワークを用いてスペクトルを表現したFourierカーネル埋め込みを用いた新しいスコア関数を提案する。
我々は、我々のアプローチの理論的特性を確立し、我々のアプローチの競争性能を、合成および実データのための最先端技術と比較して実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 05:33:59 GMT)
Genetic Meta-Structure Search for Recommendation on Heterogeneous
Information Network [13.6] 異種情報ネットワーク(HIN)におけるメタ構造設計の自動最適化のための遺伝的メタ構造探索(GEMS)を提案する。
GEMSは、推奨のために意味のあるメタ構造を検索する並列遺伝的アルゴリズムを採用し、検索空間を効率的に探索する専用のルールとメタ構造予測器を設計します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 08:29:41 GMT)
Pre-Training BERT on Arabic Tweets: Practical Considerations [11.1] トレーニングセットのサイズ、形式と非公式のアラビア語の混合、言語前処理の5つのBERTモデルを事前訓練した。
すべてアラビア方言とソーシャルメディアをサポートすることを意図している。
新しいモデルは、いくつかの下流タスクで最新の結果を達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 20:51:33 GMT)
Learning Deep Features for Shape Correspondence with Domain Invariance [10.2] 対応に基づく形状モデルは、解剖学の統計解析に依存する様々な医学的イメージング応用の鍵となる。
本論文では, 深層畳み込みニューラルネットワークを用いて, 形状アンサンブルから対応しやすい特徴を抽出する, 自動機能学習手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 02:25:32 GMT)
Inference on the Change Point for High Dimensional Dynamic Graphical
Models [9.7] 動的に進化するグラフィカルモデルに対する変化点パラメータの推定器を開発する。
グラフィカルモデルパラメータのプラグイン推定に対する十分な適応性を保持する。
RNA配列のデータと若年者および高齢者間の変化を図示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 05:30:44 GMT)
Constrained Optimization for Training Deep Neural Networks Under Class
Imbalance [9.6] ROC曲線の下で最大領域を強制するために、既存の損失関数で使用できる新しい制約を紹介します。
CIFAR10と社内医療画像データセットを用いた画像分類アプリケーションの実験結果を提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 09:49:36 GMT)
Hand-Based Person Identification using Global and Part-Aware Deep
Feature Representation Learning [6.1] グローバル特徴表現とローカル特徴表現の両方を学習し,手指による人物識別を提案する。
提案手法であるGlobal and Part-Aware Network (GPA-Net) は,conv層上のグローバルおよびローカルブランチを生成する。
提案手法が競合するアプローチを著しく上回っていることを示すため,2つの大規模マルチエスニックデータセットと公開ハンドデータセットについて広範な評価を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 14:18:19 GMT)
3D Vision-guided Pick-and-Place Using Kuka LBR iiwa Robot [6.0] 提案するシステムは、ロボットが新しいオブジェクトを登録する時間を限定して、オブジェクトを選択および配置することができる。
この統合システムは,クカアイワとロボティクグリップと3Dカメラのハードウェアの組み合わせを用いてテストされた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 23:26:34 GMT)
Accelerated Sim-to-Real Deep Reinforcement Learning: Learning Collision
Avoidance from Human Player [6.0] 本稿では,移動ロボットに使用するセンサレベルマップレス衝突回避アルゴリズムを提案する。
ロボットが人間体験データと自己探索データの両方から学習できるように,効率的な学習戦略を提案する。
ゲームフォーマットシミュレーションフレームワークは、人間のプレイヤーがモバイルロボットを目標まで遠隔操作できるように設計されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 23:27:34 GMT)
CheXseg: Combining Expert Annotations with DNN-generated Saliency Maps
for X-ray Segmentation [5.6] 本稿では,高画質のピクセルレベルのエキスパートアノテーションと粗いDNN生成サリエンシーマップのスケールを組み合わせる手法を提案する。
我々はCheXsegと呼ばれる半教師付き手法のマルチラベル胸部X線解釈への応用を実演する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 00:47:30 GMT)
Reproducing Activation Function for Deep Learning [5.5] 各種アプリケーションの深層学習精度を向上させるために、再生活性化機能(RAF)を提案します。
RAFは、既存のディープラーニング解法よりも高精度な解に対するディープラーニング最適化の収束を容易にする。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 04:29:58 GMT)
Symbolic regression for scientific discovery: an application to wind
speed forecasting [4.6] 記号回帰は、データから解析方程式を明らかにするための一連の手法に対応する。
短時間の地平線予測に対して,少数の特徴量のみを用いて合理的な精度が得られる解析式を導出できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 09:46:32 GMT)
The Effects of Image Distribution and Task on Adversarial Robustness [4.6] モデルの対比堅牢性を測定するために、曲線(AUC)メトリック下の領域への適応を提案する。
我々は、MNIST、CIFAR-10、およびFusionデータセットのモデルにこの逆の堅牢性メトリックを使用した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 07:15:50 GMT)
Risk Prediction on Traffic Accidents using a Compact Neural Model for
Multimodal Information Fusion over Urban Big Data [4.5] 交通事故のリスクマップの予測は,事故予防と緊急対応の早期計画に不可欠である。
ここでの課題は、都市ビッグデータのマルチモーダルな性質にあります。
本稿では,マルチモーダルな特徴を融合するコンパクトなニューラルアンサンブルモデルを提案し,衛星画像におけるフラクタル道路複雑度尺度,タクシーフィッティングフロー,pois,openstreetmapにおける道路幅と接続性などの新機能を開発する。
このソリューションは、ベースラインメソッドや単一モダリティデータベースのソリューションよりもパフォーマンスに有望である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 08:21:19 GMT)
Uncertainty-Aware Deep Learning for Autonomous Safe Landing Site
Selection [4.0] 本論文では,危険検出と着陸地点選択のための不確実性認識学習手法を提案する。
ベイジアンディープラーニングとセマンティックセグメンテーションを通じて、安全予測マップとその不確実性マップを生成する。
生成された不確実性マップを使用して予測マップ内の不確かさ画素をフィルタリングし、特定の画素のみに基づいて安全なランディングサイト選択を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 08:13:49 GMT)
Tchebichef Transform Domain-based Deep Learning Architecture for Image
Super-resolution [3.9] 最近の新型コロナウイルスの流行は、人工知能とディープラーニングを用いた医療画像の分野に貢献する研究者を動機づけています。
チェビシェフ変換領域における深層学習に基づく画像超解像アーキテクチャを提案する。
当院のアーキテクチャはcovid-19のx線およびct画像の品質を高め,臨床診断に有用な画像品質を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 16:39:20 GMT)
A Deep Learning-based Method to Extract Lumen and Media-Adventitia in
Intravascular Ultrasound Images [3.3] 血管内超音波(IVUS)による冠動脈壁の直接の可視化が可能。
現在のセグメンテーションは、時間とユーザ依存のマニュアル操作に依存している。
本稿では,エンコーダ・デコーダ深層アーキテクチャを用いた深層学習に基づく手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 00:10:05 GMT)
Nonadiabatic Phase Transition with Broken Chiral Symmetry [2.9] 線形時間依存性の逆場と単位セル毎に2つの異なるスピンを持つイジングスピン鎖における非断熱量子相転移を探索する。
鎖状亜格子の1つの励起は、ほぼ断熱的な状態において指数関数的に抑制される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 16:41:19 GMT)
Classification of COVID-19 via Homology of CT-SCAN [2.6] CTスキャン画像を用いたSARS-CoV-2の検出手法を提案する。
SARS-CoV-2の特徴をトポロジカル特性を定量化して主に追跡します。
モデル全体のベンチマークF1スコアは$99.42%、精度$99.416%、精度$99.41%、リコール$99.42%だった。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 12:18:38 GMT)
Reference-frame-independent measurement-device-independent quantum key
distribution with imperfect sources [2.4] 状態準備欠陥に対してロバストなRFI-MDI-QKDプロトコルを提案する。
提案手法は,RFI-MDI-QKDの実用的安全性を向上させる4つの欠陥のある状態で実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 16:28:50 GMT)
Synthesizing Irreproducibility in Deep Networks [2.3] 現代のディープネットワークは非生産性に苦しむ(非決定性または不特定化とも呼ばれる)
単一の非線形性や非常に単純なデータやモデルであっても、不再現性が生じることを示す。
モデルの複雑さと非線形性の選択は、深いモデルを再現不能にする上で重要な役割を果たす。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 21:51:28 GMT)
AI-Augmented Behavior Analysis for Children with Developmental
Disabilities: Building Towards Precision Treatment [2.0] AI-Augmented Learning and Applied Behavior Analytics(AI-ABA)プラットフォームを提供し、パーソナライズされた治療と学習計画を提供します。
自動データ収集と分析とともに体系的な実験を定義することで、AI-ABAは自己規制的行動を促進することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 16:15:40 GMT)
Combining Spiking Neural Network and Artificial Neural Network for
Enhanced Image Classification [1.8] 生物学的脳シナプスによく似たSNN(spiking neural Network)は、低消費電力のために注目を集めている。
我々は、関係する性能を改善する汎用ハイブリッドニューラルネットワーク(hnn)を構築した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 12:03:16 GMT)
Generating Majorana qubit coherence in Majorana Aharonov-Bohm
interferometer [1.6] マヨラナ量子ビットのコヒーレンスを生成するために、2つのトポロジカル超伝導鎖(TSC)からなるアハロノフ・ボーム干渉計を提案する。
一般化された完全マスター方程式とその解を求め、MZM量子ビット状態のリアルタイムダイナミクスを研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 11:25:29 GMT)
Solving Inverse Problems with Hybrid Deep Image Priors: the challenge of
preventing overfitting [1.5] 深部画像先行処理(DIP)の過適合問題の解析と解法
ニューラルネットワークのパラメータとノイズの多いデータが多いため、DIPはイテレーションの数が増えるにつれて画像のノイズに適応する。
論文では、オーバーフィッティングを避けるために、ハイブリッドなディープイメージを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 17:15:25 GMT)
Delhi air quality prediction using LSTM deep learning models with a
focus on COVID-19 lockdown [1.4] インド・デリーで, 短時間(複数段階)の空気質予測に新しい深層学習手法を用いた。
両方向LSTMモデルは、完全および部分的なロックダウン期間における空気質に対するCOVID-19の影響にもかかわらず、最良の予測を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 08:30:17 GMT)
Relative Expressiveness of Defeasible Logics II [1.4] dlフレームワークの全ての難解な論理は、この相対表現性の定式化の下で等しく表現可能であることを示す。
個々の敗北を組み込んだ論理は、チームの敗北と対応する論理と同等に表現力があることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 07:01:50 GMT)
DeepHateExplainer: Explainable Hate Speech Detection in Under-resourced
Bengali Language [1.2] ベンガル語からのヘイトスピーチ検出のための説明可能なアプローチを提案する。
我々のアプローチでは、ベンガルのテキストは、政治的、個人的、地政学的、宗教的憎悪に分類する前に、最初に包括的に前処理される。
機械学習(線形および木ベースのモデル)およびディープニューラルネットワーク(CNN、Bi-LSTM、Conv-LSTMなどの単語埋め込み)に対する評価は、それぞれ政治的、個人的、地政学的、宗教的憎悪に対して、F1スコアは84%、90%、88%、88%である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 13:47:23 GMT)
CheckSoft : A Scalable Event-Driven Software Architecture for Keeping
Track of People and Things in People-Centric Spaces [1.1] CheckSoftは、人とオブジェクトのインタラクションを追跡するためのスケーラブルなイベント駆動ソフトウェアアーキテクチャである。
このアーキテクチャは、監視カメラのネットワークによってリアルタイムで生成されたビデオデータを利用する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 05:22:55 GMT)
Detecting soccer balls with reduced neural networks: a comparison of
multiple architectures under constrained hardware scenarios [0.9] この研究は、制約のあるハードウェア環境をターゲットにした最近のニューラルネットワークの提案の比較研究を提供する。
我々は、MobileNetV2とMobileNetV3モデルの複数のオープン実装を、基礎となる異なるアーキテクチャで訓練する。
以上の結果から,MobileNetV3モデルは制約シナリオのみにおいて,mAPと推論時間とのトレードオフが良好であること,また,高幅乗算器を持つMobileNetV2はサーバ側推論に適していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 12:15:09 GMT)
Machine learning of noise-resilient quantum circuits [0.8] 雑音の緩和と低減は、短期量子コンピュータから有用な答えを得るのに不可欠である。
本稿では,量子回路における量子ハードウェアノイズの影響を低減するための機械学習に基づく汎用フレームワークを提案する。
ノイズ対応回路学習(NACL)と呼ばれる手法は、ユニタリ変換を計算したり、量子状態のセットを作成したり、多ビット状態の観測可能な状態を推定したりするために設計された回路に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 15:37:26 GMT)
Predicting Future Cognitive Decline with Hyperbolic Stochastic Coding [0.8] ハイパーボリックコーディング(HSC)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
予備実験の結果から,様々な分類タスクで優れた結果が得られることが示された。
私たちの仕事は、表面ベースの脳イメージング研究ツールを豊かにし、個々の治療戦略に役立つ診断および予後指標に潜在的に役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 04:07:27 GMT)
Fate of symmetry protected coherence in open quantum system [0.7] 対称性に保護された部分空間の純粋状態は、ハミルトニアン相互作用とシステム環境相互作用の両方が同じ反ユニタリ対称性を尊重しているにもかかわらずデコヒールであることが分かる。
我々の結果は、安定な時間反転対称状態の実験的実現の可能性を探るのに役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 06:24:28 GMT)
Training custom modality-specific U-Net models with weak localizations
for improved Tuberculosis segmentation and localization [0.7] UNetセグメンテーションモデルは従来の手工芸品よりも優れた性能を示している。
結核の鑑別診断のためのカスタム胸部x線モダリティ特定unetモデルの訓練を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 14:03:49 GMT)
Mapping Surgeon's Hand/Finger Motion During Conventional Microsurgery to
Enhance Intuitive Surgical Robot Teleoperation [0.6] 現在の人間とロボットのインターフェイスは直感的な遠隔操作がなく、外科医の手や指の動きを模倣することはできない。
本研究は, 心臓微小外科手術における外科医の総手の動きと微細なシナジー運動を直感的に記録し, マッピングする方法を示すパイロット研究である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 11:21:30 GMT)
Pruning the Index Contents for Memory Efficient Open-Domain QA [0.2] 本稿では,最先端のアプローチを組み合わせることで実現可能なことを示す,新たなパイプラインを提案する。
新たなr2-d2パイプラインを,レトリバー,リカッタ,抽出リーダ,生成リーダ,およびそれらの結合方法を提案する。
本研究は, オープンドメインQAシステムにインデックス, OS, ライブラリコンポーネントが組み合わさって6GiBドッカー画像に収まるような, 大規模インデックスの内容を抽出する簡単な手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 21:56:38 GMT)
Web-based Application for Detecting Indonesian Clickbait Headlines using
IndoBERT [0.0] この研究では、クラウドサーバー上でモデルをトレーニングするために必要なコンピューティングリソースをオフロードし、クライアント側アプリケーションはAPIにリクエストを送信するだけで、クラウドサーバーは残りの処理を行います。
アプリケーションの使用状況が議論され、平均ROC-BERTの89%のパフォーマンスで一般公開されています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 13:28:52 GMT)
Vindication of entanglement-based witnesses of non-classicality in
hybrid systems [0.0] Vedralと私たちの一人は、量子理論に従う必要のないシステムにおいて、非古典性の絡み合いに基づく証人を提案した。
ホールとレジナットは、2つの量子系を絡める古典的な系が存在すると主張している。
ここでは、ホールとレジナットが提案した反例が実際に証人を検証すると説明して、この主張に反論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 14:42:03 GMT)
Transitioning from Blackboard to Moodle amidst Natural Disaster: Faculty
and Students Perceptions [0.0] アメリカ合衆国南部にある大学は、ブラックボード学習管理システムからムードル学習管理システムへの移行を決定した。
本稿では,学部と学生のLMSから別のLMSへの移行に対する認識と,自然災害がプロセスに与える影響について検討する。
本研究の結果は, あるLMSから別のLMSへの移行に伴う問題と, 自然災害時の移行に特有の課題を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 06:17:30 GMT)
Some Network Optimization Models under Diverse Uncertain Environments [0.0] この論文は、異なる不確実なパラダイムの下で7つの異なるネットワークモデルを提案する。
不確実性ネットワークモデルの対応するクリスプ等価性は、異なる解法を用いて解く。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 13:48:15 GMT)
Social Networks Analysis to Retrieve Critical Comments on Online
Platforms [0.0] テキスト分析手法を用いて,ソーシャルネットワーク分析の新しいモデルを構築した。
グローバルパンデミックに対する各ユーザの反応を,オンライン行動の分析によって定義する。
ソーシャルメディアのハイリスクオンラインユーザーにおける健康的なライフスタイルを促進することは、公衆衛生に大きな影響を与えます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 02:54:52 GMT)
Sequence-based deep learning antibody design for in silico antibody
affinity maturation [0.0] 治療リードの最適化ステップは抗体発見パイプラインでますます人気が高まっている。
従来の方法とシリコのアプローチは、特定の標的抗原に対して高い結合親和性を有する候補を生成することを目指している。
本研究では,抗体親和性予測の観点から,抗体-抗原相互作用を表現するための異なるグラフに基づく設計について検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 02:48:31 GMT)
Scalable Balanced Training of Conditional Generative Adversarial Neural
Networks on Image Data [0.0] 本稿では,DC-CGANモデル(Deep Convolutional Generative Adversarial Neural Network)を学習するための分散アプローチを提案する。
本手法は,データラベルに従ってトレーニングデータを分割することにより,ジェネレータと判別器の不均衡を低減する。
MNIST, CIFAR10, CIFAR100, ImageNet1kデータセットのインセプションスコアと画質について評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 00:48:19 GMT)
STDP enhances learning by backpropagation in a spiking neural network [0.0] 提案手法は,少量のラベル付きデータを使用する場合,ラベル付けを加味せずに精度を向上する。
イベント駆動システムのための学習手法を提案することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 06:55:02 GMT)
Probabilistic Vehicle Reconstruction Using a Multi-Task CNN [0.0] ステレオ画像からの形状認識型3D車両再構成のための確率論的アプローチを提案する。
具体的には、車両の向きと車両のキーポイントとワイヤフレームエッジの両方の確率分布を出力するCNNを訓練する。
本手法が最先端の結果を達成し、挑戦的なKITTIベンチマークで評価することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 20:45:44 GMT)
Patterns of Cognition: Cognitive Algorithms as Galois Connections
Fulfilled by Chronomorphisms On Probabilistically Typed Metagraphs [0.0] AGI関連アルゴリズムの幅広いクラスは、共通の形式的なフレームワークで表現できると論じられている。
例としては、OpenCog AGIフレームワークで使用されるコア認知アルゴリズムがある。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 10:50:40 GMT)
On the quasi-position representation in theories with a minimal length [0.0] 最小長の量子力学モデルはしばしば、位置と運動量の間の可換関係を変更することによって記述される。
本稿では、これらの問題を概観し、最小長モデルのいくつかの側面を明確にし、特に位置演算子の表現について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 19:28:03 GMT)
Mastering Terra Mystica: Applying Self-Play to Multi-agent Cooperative
Board Games [0.0] 本稿では,Terra Mysticaの複雑な戦略ゲームを解くための複数のアルゴリズムを探索し,比較する。
これらのブレークスルーをTMの新しい状態表現に適用し、人間のプレイヤーに匹敵するAIを作ることを目指しています。
最後に、複数のベースラインと典型的な人間のスコアを比較して、この手法の成功と欠点について議論する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 07:53:34 GMT)
Light-matter quantum Otto engine in finite time [0.0] 動作物質が調和振動子と相互作用する2レベルシステムから構成される量子オットーエンジンを有限時間で研究する。
抽出した全作業量と最大出力での効率を, 作業物質に埋め込まれた量子相関値に関連付ける。
作業物質が超強結合状態にある場合,エンジンはカーゾン=アルボーン効率を克服できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 08:40:12 GMT)
Improving Action Quality Assessment using ResNets and Weighted
Aggregation [0.0] アクション品質評価(AQA)は、そのアクションのビデオに基づいて人間の行動を自動的に判断し、パフォーマンススコアを割り当てることを目指しています。
AQAの既存の文献の多くは、RGBのビデオをC3Dネットワークを使って高レベルな表現に変換する。
C3Dの比較的浅い性質のため、抽出された特徴の質はより深い畳み込みニューラルネットワークを用いて抽出できるものよりも低い。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 08:36:22 GMT)
How to Survive a Learning Management System (LMS) Implementation? A
Stakeholder Analysis Approach [0.0] 全ての学習管理システム(LMS)の実装の目的は,教官や学生によるシステムの利用を保証することである。
この研究は、LMS実装プロセスに関わる様々な利害関係者を特定し、理解することの重要性によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 06:10:30 GMT)
Extension of Saaty's inconsistency index to incomplete comparisons:
Approximated thresholds [0.0] 本稿では,saatyが提案する不整合指数を不完全ペアワイズ比較行列に一般化する。
この拡張は、不足要素を埋めて不完全行列の固有値を最小化するアプローチに基づいている。
この結果は,不完全対比較行列を受理・退避するための統計的基準として,実践者が用いることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 08:39:37 GMT)
Exploring the dynamics of protest against National Register of Citizens
& Citizenship Amendment Act through online social media: the Indian
experience [0.0] この研究は、NRC-CAAの制定に反対するインドで進行中の全国的運動の文脈において、そのようなダイナミクスを理解する努力をしてきた。
ここでは、個々の不満の集団的動員への変換性について、質的(フィールドワーク)と量的(計算)技術の組み合わせを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 06:56:20 GMT)
Efficient Two-Stream Network for Violence Detection Using Separable
Convolutional LSTM [0.0] Separable Convolutional LSTM(SepConvLSTM)と予め訓練されたMobileNetを活用した効率的な2ストリームディープラーニングアーキテクチャを提案する。
SepConvLSTMは、ConvLSTMの各ゲートの畳み込み操作を深さ方向に分離可能な畳み込みに置き換えて構築されます。
我々のモデルは、大きくて挑戦的なrwf-2000データセットの精度を2%以上上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 12:01:48 GMT)
Effect of Cloud Based Learning Management System on The Learning
Management System Implementation Process: Faculty and Student Perspectives [0.0] クラウドベースのLMSは、従来のLMS実装プロセスに関連するいくつかの課題を解決することを期待されている。
LMS実施過程における教員と学生の関与不足は、教員と学生によるLMSの使用が制限される結果となる。
クラウドベースのLMSは、従来のLMSに関連する技術的な問題の大部分を解決しているが、人間の問題の一部は解決されなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 06:12:04 GMT)
Detecting Compliance of Privacy Policies with Data Protection Laws [0.0] プライバシーポリシーは、しばしば理解が難しい広範囲の法的用語で書かれる。
我々は、さまざまなデータ保護法に基づきプライバシーポリシーを分析するフレームワークを提供することで、このギャップを埋めることを目指している。
このようなツールを使用することで、ユーザーは自分の個人データがどのように管理されているかを理解することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 09:15:15 GMT)
Automatic Code Generation using Pre-Trained Language Models [0.0] 学習済み言語モデルの上に構築されたPython言語におけるコード生成のためのエンドツーエンドの機械学習モデルを提案する。
本研究では,BLEUスコア0.22を達成し,適切なシーケンス・ツー・シーケンスベースラインよりも46%向上した,微調整モデルがコード生成タスクで良好に動作できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 07:21:26 GMT)
Arithmetic loophole in Bell's theorem: An overlooked threat to
entangled-state quantum cryptography [0.0] ベルの定理は、量子相関の局所的に隠蔽可能なすべてのモデルを排除することを目的としている。
明示的な反例は、局所現実モデルの新しいクラスが回転対称量子確率を再構成できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 07:08:24 GMT)
A Trailhead for Quantum Simulation of SU(3) Yang-Mills Lattice Gauge
Theory in the Local Multiplet Basis [0.0] ゲージ場の再構成は、物理的およびゲージ不変状態の比を変更することができる。
本稿では、既約表現の格子上で SU(3) ヤン・ミルズゲージ理論を表現することの意味を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 18:41:14 GMT)
A Sketching Method for Finding the Closest Point on a Convex Hull [0.0] 我々は,データセットの凸殻上の点を,その外側の問合せ点に最も近いようにスケッチするアルゴリズムを開発した。
本手法は, 既成のアルゴリズムよりも高速な凸問題の最適解を導出する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Feb 2021 03:55:18 GMT)