State Augmented Constrained Reinforcement Learning: Overcoming the
Limitations of Learning with Rewards [119.9] 任意の報酬の線形結合によって望ましい最適政策を誘導できない簡単な例を示す。
この仕事は、Lagrange乗算器で状態を強化することによってこの欠点に対処する。
拡張ポリシーを実行しながらデュアルダイナミクスを実行すると、最適なポリシーからアクションを確実にサンプリングするアルゴリズムが得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 21:07:35 GMT)
ePointDA: An End-to-End Simulation-to-Real Domain Adaptation Framework
for LiDAR Point Cloud Segmentation [111.6] LiDARデータ上でディープニューラルネットワーク(DNN)をトレーニングするには、大規模なポイントワイドアノテーションが必要である。
シミュレーション・トゥ・リアル・ドメイン適応(SRDA)は、DNNを無制限の合成データと自動生成されたラベルで訓練する。
ePointDAは、自己教師付きドロップアウトノイズレンダリング、統計不変および空間適応型特徴アライメント、転送可能なセグメンテーション学習の3つのモジュールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 16:52:41 GMT)
Faster Convergence of Stochastic Gradient Langevin Dynamics for
Non-Log-Concave Sampling [110.9] 我々は,非log-concaveとなる分布のクラスからサンプリングするために,勾配ランゲヴィンダイナミクス(SGLD)の新たな収束解析を行う。
我々のアプローチの核心は、補助的時間反転型マルコフ連鎖を用いたSGLDのコンダクタンス解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 07:15:34 GMT)
MUSBO: Model-based Uncertainty Regularized and Sample Efficient Batch
Optimization for Deployment Constrained Reinforcement Learning [108.8] データ収集とオンライン学習のための新しいポリシーの継続的展開はコスト非効率か非現実的かのどちらかである。
モデルベース不確実性正規化とサンプル効率的なバッチ最適化という新しいアルゴリズム学習フレームワークを提案する。
本フレームワークは,各デプロイメントの新規で高品質なサンプルを発見し,効率的なデータ収集を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 01:30:55 GMT)
STEP: Segmenting and Tracking Every Pixel [107.2] 新しいベンチマークを示す: Segmenting and Tracking Every Pixel (STEP)
私たちの仕事は、空間領域と時間領域の両方で密な解釈を必要とする現実世界の設定で、このタスクをターゲットとする最初のものです。
性能を測定するために,新しい評価指標と追跡品質(STQ)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:43:02 GMT)
The Hidden Uncertainty in a Neural Networks Activations [105.4] ニューラルネットワークの潜在表現の分布は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データの検出に成功している。
本研究は、この分布が、モデルの不確実性と相関しているかどうかを考察し、新しい入力に一般化する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 08:43:00 GMT)
Uncertainty-Aware Blind Image Quality Assessment in the Laboratory and
Wild [98.5] 我々は,テキスト化BIQAモデルを開発し,それを合成的および現実的歪みの両方で訓練するアプローチを提案する。
我々は、多数の画像ペアに対してBIQAのためのディープニューラルネットワークを最適化するために、忠実度損失を用いる。
6つのIQAデータベースの実験は、実験室と野生動物における画像品質を盲目的に評価する学習手法の可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:45:41 GMT)
Single View Metrology in the Wild [94.7] 本研究では,物体の3次元の高さや地上のカメラの高さで表現されるシーンの絶対的なスケールを再現する,単一ビューメロジに対する新しいアプローチを提案する。
本手法は,被写体の高さなどの3Dエンティティによる未知のカメラとの相互作用から,弱い教師付き制約を抑えるために設計されたディープネットワークによって学習されたデータ駆動の先行情報に依存する。
いくつかのデータセットと仮想オブジェクト挿入を含むアプリケーションに対して、最先端の定性的かつ定量的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 05:40:10 GMT)
Decision Rule Elicitation for Domain Adaptation [93.0] ヒトインザループ機械学習は、専門家からラベルを引き出すために人工知能(AI)で広く使用されています。
この作業では、専門家が意思決定を説明する決定ルールを作成できるようにします。
決定規則の適用はアルゴリズムのドメイン適応を改善し、専門家の知識をAIモデルに広めるのに役立つことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 08:07:22 GMT)
Deterministic Neural Networks with Appropriate Inductive Biases Capture
Epistemic and Aleatoric Uncertainty [91.0] 変化を最小限に抑えた1つのソフトマックスニューラルネットがディープアンサンブルの不確実性予測を破ることが示される。
適切な誘導バイアスで、最大で訓練されたソフトマックスニューラルネットは、特徴空間密度を通じて確実な不確実性を確実に捉えていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:44:09 GMT)
Deep Policy Dynamic Programming for Vehicle Routing Problems [90.0] 本稿では,学習ニューラルの強みと動的プログラミングアルゴリズムの強みを組み合わせた深層ポリシー動的プログラミング(d pdp)を提案する。
D PDPは、例の解からエッジを予測するために訓練されたディープニューラルネットワークから派生したポリシーを使用して、DP状態空間を優先し、制限する。
本研究では,旅行セールスマン問題 (TSP) と車両ルーティング問題 (VRP) の枠組みを評価し,ニューラルネットワークが(制限された)DPアルゴリズムの性能を向上させることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:33:57 GMT)
Adversarial Examples Detection beyond Image Space [88.8] 摂動と予測信頼の間にはコンプライアンスが存在することが分かり、予測信頼の面から少数の摂動攻撃を検出するための指針となる。
本研究では,画像ストリームが画素アーティファクトに注目し,勾配ストリームが信頼度アーティファクトに対応する2ストリームアーキテクチャによる画像空間を超えた手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:55:03 GMT)
Neural Architecture Search on ImageNet in Four GPU Hours: A
Theoretically Inspired Perspective [88.4] トレーニングフリーニューラルアーキテクチャサーチ(TE-NAS)という新しいフレームワークを提案する。
TE-NASは、ニューラルネットワークカーネル(NTK)のスペクトルと入力空間内の線形領域の数を分析することによってアーキテクチャをランク付けする。
1) この2つの測定はニューラルネットワークのトレーサビリティと表現性を示し, (2) ネットワークのテスト精度と強く相関することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 07:50:44 GMT)
Anytime Sampling for Autoregressive Models via Ordered Autoencoding [88.0] 自動回帰モデルは画像生成や音声生成などのタスクに広く使われている。
これらのモデルのサンプリングプロセスは割り込みを許さず、リアルタイムの計算資源に適応できない。
いつでもサンプリングできる新しい自動回帰モデルファミリーを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 05:13:16 GMT)
Self-Supervised Noisy Label Learning for Source-Free Unsupervised Domain
Adaptation [87.6] 新規な自己監督雑音ラベル学習法を提案する。
本手法は最新の結果を容易に達成でき、他の手法を非常に大きなマージンで超えることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 10:51:45 GMT)
Model-Attentive Ensemble Learning for Sequence Modeling [86.5] シーケンスモデリング(MAES)のためのモデル・アテンティブ・アンサンブル・ラーニングを提案する。
MAESは、異なるシーケンスダイナミクスの専門家を専門とし、予測を適応的に重み付けるために、注目ベースのゲーティングメカニズムを利用する時系列の専門家の混合物です。
MAESが時系列シフトを受けるデータセットの人気シーケンスモデルを大幅に上回ることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 05:23:35 GMT)
Meta-Learned Attribute Self-Gating for Continual Generalized Zero-Shot
Learning [82.1] トレーニング中に見られないカテゴリにモデルを一般化するためのメタ連続ゼロショット学習(MCZSL)アプローチを提案する。
属性の自己決定とスケールしたクラス正規化をメタラーニングベースのトレーニングと組み合わせることで、最先端の成果を上回ることができるのです。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:36:14 GMT)
Loss Bounds for Approximate Influence-Based Abstraction [81.1] 影響に基づく抽象化は、システムの残りの部分が与える「影響」とともに、局所的なサブプロブレムをモデル化することでレバレッジを得ることを目的としている。
本稿では,理論的観点から,そのような手法の性能について考察する。
交叉エントロピーで訓練されたニューラルネットワークは、近似的な影響表現を学習するのに適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:31:22 GMT)
Sample-Efficient Learning of Stackelberg Equilibria in General-Sum Games [78.7] 一般的なゲームでStackelberg平衡を効率的に学習する方法は、サンプルから非常にオープンなままです。
本稿では,2プレーヤターンベース汎用ゲームにおけるStackelberg平衡のサンプル効率学習に関する理論的研究を開始する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 05:11:07 GMT)
Estimating Average Treatment Effects with Support Vector Machines [77.3] サポートベクターマシン(SVM)は、機械学習文献で最も人気のある分類アルゴリズムの1つです。
我々はsvmをカーネルベースの重み付け手順として適用し,治療群と制御群の最大平均差を最小化する。
このトレードオフから生じる因果効果推定のバイアスを特徴づけ、提案されたSVM手順と既存のカーネルバランシング手法を結びつけます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 20:22:56 GMT)
Controlling nonlinear dynamical systems into arbitrary states using
machine learning [77.3] 機械学習(ML)を活用した,新しい完全データ駆動制御方式を提案する。
最近開発されたMLに基づく複雑なシステムの予測機能により、非線形系は任意の初期状態から来る任意の動的対象状態に留まることが証明された。
必要なデータ量が少なく,柔軟性の高いコントロールスキームを備えることで,工学から医学まで幅広い応用の可能性について簡単に議論する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 16:58:26 GMT)
Storage Fit Learning with Feature Evolvable Streams [77.1] ストレージフィールド機能進化型ストリーミング学習(SF$2$EL)を提案する。
我々のフレームワークは、ラベルのないデータで機能進化可能なストリームを学習する際に、その振る舞いを異なるストレージ予算に適合させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 07:27:01 GMT)
The Influence of Shape Constraints on the Thresholding Bandit Problem [74.7] 本稿では,いくつかの形状制約の下でThresholding Bandit問題(TBP)について検討する。
TBP問題において、目的は、シーケンシャルゲームの終わりに、所定のしきい値を超える手段を持つアームセットを出力することである。
後悔の最小値は (i) $sqrtlog(K)K/T$ for TBP, (ii) $sqrtlog(K)/T$ for UTBP, (iii) $sqrtK/T$ for CTBP, (iv) であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:27:50 GMT)
FaceController: Controllable Attribute Editing for Face in the Wild [74.6] 単純なフィードフォワードネットワークを提案し、高忠実度な顔を生成する。
本手法では,既存かつ容易に把握可能な事前情報を利用することで,野生の多様な顔属性の制御,転送,編集を行うことができる。
本手法では,3Dプリミティブを用いてアイデンティティ,表現,ポーズ,イルミネーションを分離し,地域別スタイルコードを用いてテクスチャとカラーを分離する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 02:47:28 GMT)
Learning with User-Level Privacy [61.6] ユーザレベルの差分プライバシー制約下での学習課題を,アルゴリズムを用いて解析する。
個々のサンプルのプライバシーのみを保証するのではなく、ユーザレベルのdpはユーザの貢献全体を保護します。
プライバシコストが$tau$に比例した$K$適応的に選択されたクエリのシーケンスにプライベートに答えるアルゴリズムを導き出し、私たちが検討する学習タスクを解決するためにそれを適用します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:25:13 GMT)
Minimally-Supervised Structure-Rich Text Categorization via Learning on
Text-Rich Networks [61.2] テキストリッチネットワークから学習することで,最小限に教師付き分類を行う新しいフレームワークを提案する。
具体的には、テキスト理解のためのテキスト解析モジュールと、クラス差別的でスケーラブルなネットワーク学習のためのネットワーク学習モジュールの2つのモジュールを共同でトレーニングします。
実験の結果,1つのカテゴリに3つのシード文書しか与えられず,その精度は約92%であった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 04:14:34 GMT)
$Q$-learning with Logarithmic Regret [60.2] 楽観的な$Q$は$mathcalOleft(fracSAcdot mathrmpolyleft(Hright)Delta_minlogleft(SATright)right)$ cumulative regret bound, where $S$ is the number of state, $A$ is the number of action, $H$ is the planning horizon, $T$ is the total number of steps, $Delta_min$ is the least sub-Optitimality gap。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 11:44:44 GMT)
Robust and Transferable Anomaly Detection in Log Data using Pre-Trained
Language Models [59.0] クラウドのような大規模コンピュータシステムにおける異常や障害は、多くのユーザに影響を与える。
システム情報の主要なトラブルシューティングソースとして,ログデータの異常検出のためのフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:17:05 GMT)
Non-Singular Adversarial Robustness of Neural Networks [58.7] 小さな入力摂動に対する過敏性のため、アドリヤルロバスト性はニューラルネットワークにとって新たな課題となっている。
我々は,データ入力とモデル重みの共振レンズを用いて,ニューラルネットワークの非特異な対角性の概念を定式化する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 20:59:30 GMT)
Do Transformer Modifications Transfer Across Implementations and
Applications? [52.1] 共用実験環境では,これらの修正の多くを総合的に評価する。
ほとんどの修正は、パフォーマンスを有意義に改善しない。
ほとんどの変圧器は、私たちが使ったものと同じか、比較的小さな変更で開発された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 22:44:54 GMT)
Enhanced Modality Transition for Image Captioning [51.7] MTM(Modality Transition Module)を構築し、言語モデルに転送する前に視覚的機能をセマンティック表現に転送します。
トレーニング段階では、モダリティ遷移ネットワークは提案されたモダリティ損失によって最適化される。
提案手法の有効性を示すMS-COCOデータセットを用いて実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 07:20:12 GMT)
Self-Supervised Learning of Graph Neural Networks: A Unified Review [50.7] ラベルなしサンプルを多用する新たなパラダイムとして,自己教師型学習が登場している。
SSLを用いたグラフニューラルネットワーク(GNNs)のトレーニング方法の統一レビューを提供します。
gnnに対するssl手法の処理は,様々な手法の類似性と相違に光を当て,新しい手法やアルゴリズムの開発段階を定めている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:12:23 GMT)
Generative Modelling of BRDF Textures from Flash Images [50.7] 我々は、容易にキャプチャ、セマンティックな編集、一貫した、視覚素材の外観の効率よく再現できる潜在空間を学習する。
2番目のステップでは、材料コードに基づいて、私たちの方法は、BRDFモデルパラメータの無限で多様な空間フィールドを生成します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:45:18 GMT)
Segmenting Transparent Object in the Wild with Transformer [48.0] 本稿では、trans10k-v2と呼ばれる、trans10k-v1を拡張する新しい細粒度透明オブジェクトセグメンテーションデータセットを提案する。
それは人間の国内環境で一般的に起こる透明なオブジェクトの11細かいカテゴリを持っています。
Trans2Segと呼ばれる新しいトランスフォーマーベースのセグメンテーションパイプラインを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 13:23:16 GMT)
Deep Deformation Detail Synthesis for Thin Shell Models [47.4] 物理ベースの布アニメーションでは、高価な計算リソースと巨大な労働調整のコストで豊富な折り畳みと詳細なしわが達成されます。
我々は,低分解能メッシュから詳細なメッシュへのマッピングを学ぶために,時間的および空間的に整合可能な変形表現(ts-acap)と変形変換ネットワークを開発した。
提案手法は, 物理シミュレーションより1035倍高速で, 既存の手法よりも高精度な合成能力を有する, 様々なフレームレートで, 信頼性の高いリアルなアニメーションを作成できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 08:09:11 GMT)
Good Actors can come in Smaller Sizes: A Case Study on the Value of
Actor-Critic Asymmetry [47.3] 本ケーススタディでは,アクタと批評家のアーキテクチャを独立して考える場合,ネットワークサイズのパフォーマンスへの影響について検討する。
アーキテクチャ対称性の仮定を緩和することにより、小さなアクターが対称対称性と同等のポリシー性能を達成することが可能となる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 19:07:47 GMT)
Instance Specific Approximations for Submodular Maximization [45.9] 実世界のインスタンス上で最適な解に対して,アルゴリズムの性能をベンチマークする手法を模索する。
大きな疑問は、実際に遭遇したインスタンスの最適なソリューションと比較して、アルゴリズムのパフォーマンスを測定する方法です。
我々の主な貢献は、サブモジュラー最小化のための新しいアルゴリズムではなく、サブモジュラーインスタンスのアルゴリズムがいかに最適かを測定する分析手法である。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 19:39:32 GMT)
Accurate Learning of Graph Representations with Graph Multiset Pooling [45.7] 本稿では,その構造的依存関係に応じてノード間の相互作用をキャプチャするグラフマルチセットトランス (GMT) を提案する。
実験の結果,GMTはグラフ分類ベンチマークにおいて,最先端のグラフプーリング法を著しく上回っていることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 07:45:58 GMT)
Factorization of Fact-Checks for Low Resource Indian Languages [44.9] FactDRILは、インドの地域言語のための最初の大規模多言語ファクトチェックデータセットです。
本データセットは英語9,058サンプル,ヒンディー語5,155サンプルからなり,残りの8,222サンプルは様々な地域言語に分布する。
このデータセットは貴重なリソースであり、低リソース言語での偽ニュースの拡散と戦う出発点となると期待しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 16:47:41 GMT)
Rethinking Natural Adversarial Examples for Classification Models [43.9] ImageNet-Aは、自然対比例の有名なデータセットです。
オブジェクト検出技術を用いたImageNet-A例の背景影響を低減して仮説を検証した。
実験により,様々な分類モデルを用いた物体検出モデルは,その分類モデルよりも精度が高かった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 14:46:48 GMT)
FOOD: Fast Out-Of-Distribution Detector [43.3] FOODは、最小の推論時間オーバーヘッドでOODサンプルを効率的に検出できる拡張ディープニューラルネットワーク(DNN)である。
SVHN, CIFAR-10, CIFAR-100データセット上でのFOODの検出性能を評価する。
以上の結果から, FOODは最先端性能の達成に加えて, 実世界のアプリケーションにも適用可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 16:19:52 GMT)
Learning Post-Hoc Causal Explanations for Recommendation [43.3] 我々は,ブラックボックスのシーケンシャルレコメンデーション機構に対するポストホックな説明として,ユーザインタラクション履歴から因果ルールを抽出する。
提案手法は摂動モデルを用いて擬似実例を実現し, パーソナライズされた因果関係をレコメンデーションモデルに抽出する。
いくつかの最先端のシーケンシャルレコメンデーションモデルと実世界のデータセットで実験が行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 17:32:32 GMT)
Estimation of Camera Response Function using Prediction Consistency and
Gradual Refinement with an Extension to Deep Learning [42.7] 一つの画像からCRFを推定するための既存の手法は、一般的な実画像を扱うのに失敗する。
予測一貫性と漸進的改善を用いた非深層学習手法を提案する。
本手法は,日中・夜間の実画像に対して,既存の単一画像法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 03:05:56 GMT)
Enhancing Model Robustness By Incorporating Adversarial Knowledge Into
Semantic Representation [42.2] AdvGraphは、中国ベースのNLPモデルの堅牢性を高める新しい防御です。
これは、入力の意味表現に逆の知識を組み込む。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:47:45 GMT)
Goodness-of-fit Test on the Number of Biclusters in Relational Data
Matrix [41.6] Biclusteringは与えられた観察されたマトリックスの均質なサブマトリックスを検出する問題です。
本稿では,正規格子仮定を必要としない2クラスタ数に関する新しい統計テストを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:25:58 GMT)
Federated Learning for Physical Layer Design [38.5] Federated Learning (FL) は最近,分散学習スキームとして提案されている。
FLは集中型学習(CL)よりもコミュニケーション効率が高くプライバシーを保ちます。
本稿では,物理層設計問題に対するFLベーストレーニングの最近の進歩について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 16:22:53 GMT)
Measuring Data Leakage in Machine-Learning Models with Fisher
Information [35.2] 機械学習モデルには、トレーニングしたデータに関する情報が含まれている。
この情報はモデル自身あるいはモデルによる予測を通じてリークする。
本稿では,データに関するモデルのフィッシャー情報を用いて,この漏洩を定量化する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 13:02:34 GMT)
Scalable and Provably Accurate Algorithms for Differentially Private
Distributed Decision Tree Learning [34.8] 本稿では,分散環境での個人差分決定木学習のための,初めて証明可能な精度の高いアルゴリズムを提案する。
本論文では,一般プライバシー保護決定木学習アルゴリズムDP-TopDownを提案し,2つの分散実装を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 03:24:20 GMT)
Automated Quality Assessment of Cognitive Behavioral Therapy Sessions
Through Highly Contextualized Language Representations [34.7] 認知行動療法(Cognitive Behavioral Therapy, CBT)という,特定の心理療法の行動自動スコアリングモデルを提案する。
このモデルは高い解釈可能性を達成するためにマルチタスクで訓練される。
BERTベースの表現は、利用可能な治療メタデータでさらに拡張され、関連する非言語的コンテキストを提供し、一貫したパフォーマンス改善につながります。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:22:29 GMT)
Dynamic Labeling for Unlabeled Graph Neural Networks [34.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)はそのアイデンティティ、タイプ、コンテンツによってノードをベクトルとして表現するためにノードの埋め込みに依存している。
既存のGNNは、ランダムなラベルをノードに割り当てるか、1つの埋め込みをすべてのノードに割り当てる。
本稿では,グラフ分類とノード分類という2種類の分類タスクにおける既存手法の限界を解析する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 04:30:35 GMT)
Controllable and Diverse Text Generation in E-commerce [32.2] Eコマースにおいて重要な課題は、単語の多様性と正確さ(関連性)の間に良いトレードオフを見つけ、生成されたテキストをより自然で人間らしく見せることである。
生成したテキストの多様性/精度のトレードオフを正確に操作する,制御可能な細粒度生成モデルtextitApex を提案する。
apexは現在、中国で最大のeコマースプラットフォームであるtaobaoで製品説明とアイテム推奨理由を生成するためにデプロイされている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 05:16:27 GMT)
Optimal Contextual Pricing and Extensions [32.2] このアルゴリズムは$Omega(d log T)$ lower bound up to the $d log d$ additive factor。
これらのアルゴリズムは、凸領域のスタイナー固有値を様々なスケールで有界化する新しい手法に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 23:33:43 GMT)
SeqNet: Learning Descriptors for Sequence-based Hierarchical Place
Recognition [31.7] 本稿では,高性能初期一致仮説生成器を生成する新しいハイブリッドシステムを提案する。
シーケンス記述子はseqnetと呼ばれる時間畳み込みネットワークを使って生成される。
次に、ショートリスト付き単一画像学習記述子を用いて選択的な逐次スコアアグリゲーションを行い、全体の位置一致仮説を生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 10:32:10 GMT)
Approximate Data Deletion from Machine Learning Models [31.7] トレーニングされた機械学習(ML)モデルからデータを削除することは、多くのアプリケーションにおいて重要なタスクである。
線形モデルとロジスティックモデルに対する近似的削除法を提案する。
また,MLモデルからのデータ削除の完全性を評価するための機能注入テストも開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:56:03 GMT)
Few-shots Parallel Algorithm Portfolio Construction via Co-evolution [31.1] 一般化、すなわち、システム設計と開発フェーズで利用できない問題のインスタンスを解く能力は、インテリジェントシステムにとって重要な目標である。
本稿では,この課題に対する対策として,CEPSの共進化(Co-Evolution of CEPS)という新たな競争的共進化手法を提案する。
トラベルセールスマン問題(TSP)と同時ピックアップ・デリバリ・アンド・タイムウィンドウ(VRPSPDTW)の2つの具体的なアルゴリズムが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 07:12:38 GMT)
Sparse Gaussian Processes Revisited: Bayesian Approaches to
Inducing-Variable Approximations [27.4] 変数の誘導に基づく変分推論手法はガウス過程(GP)モデルにおけるスケーラブルな推定のためのエレガントなフレームワークを提供する。
この研究において、変分フレームワークにおけるインプットの最大化は最適な性能をもたらすという共通の知恵に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 13:22:25 GMT)
Classifying high-dimensional Gaussian mixtures: Where kernel methods
fail and neural networks succeed [27.4] 2層ニューラルネットワーク (2lnn) の隠れたニューロンがカーネル学習の性能を上回ることができることを理論的に示している。
ニューラルネットワークのオーバーパラメータが収束を早めるが、最終的な性能は改善しないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:10:15 GMT)
Interventional Sum-Product Networks: Causal Inference with Tractable
Probabilistic Models [26.5] 要約積ネットワーク(SPN)を用いた介入分布の学習の問題を検討する。
任意に介入した因果グラフを入力として、Pearlのdo-operatorを効果的に仮定する。
結果として生じる介入SPNは、個人の健康をテーマとした構造因果モデルによって動機づけられ、図示される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 19:53:20 GMT)
Senone-aware Adversarial Multi-task Training for Unsupervised Child to
Adult Speech Adaptation [26.1] 本研究では,成人音声と幼児音声のセノンレベルにおける音響ミスマッチを最小限に抑える特徴適応手法を提案する。
提案手法は, 児童音声認識, 児童発音評価, 児童流動度スコア予測の3つのタスクで検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 04:49:27 GMT)
DeepThermal: Combustion Optimization for Thermal Power Generating Units
Using Offline Reinforcement Learning [25.7] 本研究では,火力発電ユニットの燃焼制御戦略を最適化する新しいデータ駆動型aiシステム,deepthermalを開発した。
その中核は、MOREと呼ばれる新しいモデルベースのオフライン強化学習フレームワークである。
長期的な報酬の同時改善と運用リスクのコントロールを目指しています。
DeepThermalは中国の4大石炭火力発電所に配備されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 04:55:12 GMT)
Revisiting the Role of Euler Numerical Integration on Acceleration and
Stability in Convex Optimization [25.2] 加速度と積分器の品質の関係に疑問を呈する新しい常微分方程式を提案する。
半単純法は物理系の統合に望ましい特徴を多く享受するために数値解析でよく知られているが,これらの特性が必ずしも加速度に関係しないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 08:05:05 GMT)
Structural Similarity of Boundary Conditions and an Efficient Local
Search Algorithm for Goal Conflict Identification [24.7] 境界条件を見つけるために、LOGIONというローカル検索アルゴリズムを開発しました。
構造的類似性に基づいて、LOGIONは短期間で多くのBCを見つけることができる。
我々は、LOGIONがBCの構造的類似性を有効に利用することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 04:25:06 GMT)
The Use of Voice Source Features for Sung Speech Recognition [24.1] まず,歌声特徴と音声特徴の違いを説明するために,並列音声コーパスを用いた。
次に,この分析を用いて,歌唱音声dsingコーパスの音声認識実験を行う。
実験は、DSing1(15.1時間)、DSing3(44.7時間)、DSing30(149.1時間)の3つの標準訓練セットで実施される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 16:18:28 GMT)
Location Trace Privacy Under Conditional Priors [23.0] 条件依存型データのプライバシー損失を予測する上で,R'enyi分散に基づくプライバシフレームワークを提案する。
このプライバシーを条件付きで達成するためのアルゴリズムを実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 21:55:34 GMT)
Deep Graph Neural Networks with Shallow Subgraph Samplers [22.5] 本稿では,GNNの精度と効率を両立させるため,簡易な"深部GNN,浅部サンプル"設計法を提案する。
適切にサンプリングされた部分グラフは、無関係またはノイズの多いノードを除外し、依然として重要な隣り合う特徴やグラフ構造を保存できる。
最大の公開グラフデータセットであるogbn-papers100Mでは,ハードウェアコストを大幅に削減して最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:13:54 GMT)
SliceNStitch: Continuous CP Decomposition of Sparse Tensor Streams [22.3] 連続CANDECOMP/PARAFAC分解用SLICENSTITCHを提案します。
異常検知、レコメンダーシステム、株式市場予測など、多くの時間クリティカルなアプリケーションがあります。
理論的および実験的に、SLICENSTITCHは(1)「任意の時間」:現在の時間期間が終了するまで待つことなく、すぐに因子を更新すること、(2)高速:オンラインメソッドよりも759倍速く、(3)正確:オフラインメソッドに匹敵する適合性(特に721%)。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 06:28:42 GMT)
Inferring Agents Preferences as Priors for Probabilistic Goal
Recognition [22.0] 確率論的解釈を用いてランドマークに基づく目標認識を拡張するモデルを提供する。
我々は,本モデルが目標を効果的に認識するだけでなく,正しい先行確率分布を推定できることを実証的に示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 16:53:23 GMT)
Revisiting Projection-free Online Learning: the Strongly Convex Case [21.3] 射影のない最適化アルゴリズムは主に古典的フランク・ウルフ法に基づいている。
オンラインFrank-Wolfe法は、強い凸関数上でのO(T2/3)$の高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:28:57 GMT)
The Power of $D$-hops in Matching Power-Law Graphs [20.9] 適切な定義のD$ホップ地区における低次種子を利用する効率的なアルゴリズムを開発した。
Chung-Luランダムグラフモデルにおいて、$n$頂点, max degree$Theta(sqrtn)$, and the power-law exponent $2beta3$, we show that as soon as $D> frac4-beta3-beta$, by optimally select the first slice, with high probability our algorithm can correct with a constant fraction of the true pairs。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 05:36:58 GMT)
CAC: A Clustering Based Framework for Classification [20.4] 分類アウェアクラスタリング(CAC)と呼ばれるシンプルで効率的で汎用的なフレームワークを設計する。
本実験は,クラスタリングと分類を併用した従来の手法よりもCACの有効性を示すものである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:59:39 GMT)
Enhancing Data-Free Adversarial Distillation with Activation
Regularization and Virtual Interpolation [19.8] データフリーの逆蒸留フレームワークは生成ネットワークを展開し、教師モデルの知識を生徒モデルに転送する。
データ生成効率を向上させるために、アクティベーションレギュラライザと仮想敵対法を追加します。
CIFAR-100の最先端データフリー手法よりも精度が13.8%高い。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 11:37:40 GMT)
Recurrent Model Predictive Control [19.0] 一般非線形有限水平最適制御問題を解くために,リカレントモデル予測制御(RMPC)と呼ばれるオフラインアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,システム状態と参照値を直接制御入力にマッピングする最適ポリシを近似するために,繰り返し関数を用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:01:36 GMT)
Conceptualising Contestability: Perspectives on Contesting Algorithmic
Decisions [18.2] オーストラリアが提案するAI倫理枠組みに反応して提出を行った人々や組織の視点を記述し分析する。」
以上の結果から, 競争性の性質は議論されているものの, 個人を保護する方法と見なされ, 人間の意思決定と競合性に類似していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 05:13:18 GMT)
Deep Innovation Protection: Confronting the Credit Assignment Problem in
Training Heterogeneous Neural Architectures [17.6] 本稿では、複雑な異種ニューラルネットワークモデルのエンドツーエンドのトレーニングにおいて、クレジット代入問題に対処するディープ・イノベーション・プロテクション(DIP)と呼ばれる手法を提案する。
このアプローチの背後にある主な考え方は、多成分ネットワークにおける特定のコンポーネントの選択圧力を時間的に低減するために、多目的最適化を採用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 11:20:36 GMT)
Information-Theoretic Abstractions for Planning in Agents with
Computational Constraints [16.6] 本稿では,元空間の抽象化に関する問題を解くことで,環境内の経路計画問題を体系的に近似する方法を示す。
数値的な例を提示し, アプローチの有用性を示し, 理論的知見を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 23:29:56 GMT)
ROAD: The ROad event Awareness Dataset for Autonomous Driving [16.2] ROADは、自動運転車が道路イベントを検出する能力をテストするように設計されている。
22のビデオで構成され、各道路イベントのイメージプレーンの位置を示すバウンディングボックスがアノテートされています。
また、RetinaNetに基づいて、オンライン道路イベント認識のための新しいインクリメンタルアルゴリズムをベースラインとして提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:48:56 GMT)
Oriole: Thwarting Privacy against Trustworthy Deep Learning Models [16.2] 我々は,データ中毒攻撃と回避攻撃の利点を組み合わせたシステムであるオリオールを提案する。
提案するOrioleシステムでは,Fawkesシステムの性能を効果的に阻害し,有望な攻撃結果が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 05:33:55 GMT)
Automated Discovery of Adaptive Attacks on Adversarial Defenses [14.6] 未知の防御で特定のモデルに対する効果的な攻撃を自動的に発見するフレームワークを提案する。
敵防衛の信頼性評価のための最先端ツールであるAutoAttackよりも優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:43:24 GMT)
Multi-Space Evolutionary Search for Large-Scale Optimization [14.5] 本稿では,大規模最適化問題を解くための既存の進化的探索法を強化するために,多空間進化探索という新しい探索パラダイムを提案する。
提案したパラダイムは、問題の分解性や決定変数の間に特定の関係が存在するなど、関心の大規模最適化問題に関する仮定をしない。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 13:50:09 GMT)
Baby Intuitions Benchmark (BIB): Discerning the goals, preferences, and
actions of others [13.9] 私たちのベンチマークは、人間の幼児のような他のエージェントに関する汎用的で常識的な推論を達成するために機械に挑戦します。
幼児の認知に関する研究と同様に、機械はエージェントの行動の妥当性を予測しなければならない期待パラダイムに違反している。
最近提案された深層学習に基づく推論モデルでは,幼児のような推論が得られなかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 21:01:06 GMT)
On Distributed Non-convex Optimization: Projected Subgradient Method For
Weakly Convex Problems in Networks [13.4] Moreau subgradient 法は、機械学習における線形シャープネス問題を収束させる。
理論的保証を伴う下位段階法の分散実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 20:32:36 GMT)
UnsupervisedR&R: Unsupervised Point Cloud Registration via
Differentiable Rendering [13.3] UnsupervisedR&R: 生のRGB-Dビデオからポイントクラウド登録を学習するためのエンドツーエンドの非監視アプローチ。
屋内シーンのデータセットに対するアプローチを評価し,従来の手法を古典的,学習的な記述子で上回る結果を得た。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:59:10 GMT)
HardCoRe-NAS: Hard Constrained diffeRentiable Neural Architecture Search [12.6] フィッティングネットワークを見つけるための一般的なアプローチは、制約付きニューラルネットワーク検索(NAS)です。
従来の方法は、制約をソフトにのみ強制します。
したがって、結果のネットワークはリソース制約に厳密に従わないため、その正確性は損なわれる。
本研究では,期待されるリソース要件の正確な定式化と,検索全体にわたるハード制約を満たすスケーラブルな検索手法に基づく,ハード制約付きdiffeRentiable NAS(HardCoRe-NAS)を導入することで,この問題を解決する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 11:56:30 GMT)
Birdspotter: A Tool for Analyzing and Labeling Twitter Users [12.6] BirdspotterはTwitterユーザーの分析とラベル付けを行うツールだ。
Birdspotter.mlは、計算されたメトリクスの探索的なビジュアライゼーションである。
我々は、完全なボット検出器に鳥のポッターを訓練する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 00:24:17 GMT)
Learning Associative Inference Using Fast Weight Memory [12.2] FWM(Fast Weight Memory)と呼ばれる連想メモリによるLSTMモデルの拡張
我々のモデルは勾配降下法によりエンドツーエンドに訓練され、合成言語推論問題において優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 17:00:19 GMT)
Just a Momentum: Analytical Study of Momentum-Based Acceleration Methods
Methods in Paradigmatic High-Dimensional Non-Convex Problem [12.1] 損失関数が過剰な場合、バニラ勾配に基づく損失法よりも運動量に基づく方法を使うのが一般的である。
実効的なステップボールのダイナミクスは, 質量の増大によって向上し, 上昇することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:30:57 GMT)
User Response Prediction in Online Advertising [12.0] オンライン広告および関連レコメンダアプリケーションにおけるユーザ応答予測の包括的レビューを提供する。
私たちの本質的な目標は、オンライン広告プラットフォーム、ステークホルダ、データ可用性、およびユーザー応答予測の典型的な方法の徹底的な理解を提供することです。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 00:50:09 GMT)
Neural Ranking Models for Document Retrieval [11.9] ランキングに対するいくつかのアプローチは、手作りの機能セットを使った従来の機械学習アルゴリズムに基づいている。
ディープラーニングモデルは、ランキングタスクの生データから機能を抽出するためにエンドツーエンドでトレーニングされる。
さまざまなディープラーニングモデルが提案されており、各モデルはランキングに使用される特徴を抽出するためのニューラルネットワークコンポーネントのセットを提示している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 19:30:37 GMT)
Data Fusion for Audiovisual Speaker Localization: Extending Dynamic
Stream Weights to the Spatial Domain [11.7] 複数の話者の位置を推定することは、自動音声認識や話者ダイアリゼーションなどのタスクに役立ちます。
本稿では,個別の動的ストリーム重みを特定領域に割り当てることにより,話者定位のための新しい音声視覚データ融合フレームワークを提案する。
オーディオ・ヴィジュアル・レコードを用いた性能評価は,全てのベースラインモデルより優れた融合手法により,有望な結果をもたらす。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:59:31 GMT)
Modified quantum delayed-choice experiment without quantum control [11.4] ウィーラーの遅延選択実験は、干渉計に入るまで光子の波動または粒子の挙動を観測する決定を遅らせる。
本稿では,量子制御や絡み合いを伴わない改良型量子遅延選択実験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:01:14 GMT)
When is Early Classification of Time Series Meaningful? [11.2] ターゲットパターンのプレフィックスのみを見て、十分な精度と信頼性で時系列サブシーケンスを分類できるかどうかを尋ねます。
より初期の分類は、いくつかの実践的な介入が可能なドメインにおいて、直ちに行動を起こすことができる、という考え方です。
時系列の初期の分類に関する数十の論文があるという事実にもかかわらず、それらのいずれかが現実世界の環境で機能することは明らかではありません。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 04:42:05 GMT)
Delayed Rewards Calibration via Reward Empirical Sufficiency [11.1] 分類の観点から着想を得た遅延報酬キャリブレーションパラダイムを提案する。
我々は、分布内の状態ベクトルがエージェントに信号を報奨する経験的な十分な分布を定義します。
純度訓練された分類器は、分布を取得し、校正された報酬を生成するように設計されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 03:19:53 GMT)
ShadowSync: Performing Synchronization in the Background for Highly
Scalable Distributed Training [10.7] 現代のリコメンデーションシステムトレーニングに適した分散フレームワークであるShadowsyncを紹介します。
トレーニングプロセスの一部として同期が行われる以前の作業とは対照的に、Shadowsyncは同期をトレーニングから分離し、バックグラウンドで実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:23:31 GMT)
Linear Transformers Are Secretly Fast Weight Memory Systems [10.4] 線形化自己保持機構とファストウェイト記憶の90年代前半の形式的等価性を示す。
高速重みに関する以前の研究に触発されて、このような振る舞いをもたらす代替ルールに更新ルールを置き換えることを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 10:25:13 GMT)
Distributed quantum phase estimation with entangled photons [10.2] 個別位相シフトと平均位相シフトの両方に対する分散量子センシングを実証する。
特に,位相シフト器を最大6回通過する光子を交絡した6つの光子を用いて実験を行った。
我々の研究は、一般的な量子ネットワークにおける分散量子センシングのための絡み合いとコヒーレンスの利点を忠実に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 13:09:39 GMT)
Lessons from Chasing Few-Shot Learning Benchmarks: Rethinking the
Evaluation of Meta-Learning Methods [9.8] メタラーニングのための簡単なベースライン、FIX-MLを紹介します。
メタラーニングの2つの可能性を探る:(i)トレーニングセット(in-distriion)を生成する同じタスク分布に一般化する手法を開発する、(ii)新しい未確認タスク分布(out-of-distriion)に一般化する手法を開発する。
本研究は,この領域の進歩を推論するためには,メタラーニングの目標を明確に説明し,より適切な評価戦略を開発する必要があることを強調した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 05:34:30 GMT)
Perfect density models cannot guarantee anomaly detection [9.6] 本稿では,分布密度の挙動を概観し,これらの量に従来考えられていたよりも意味のある情報が少ないことを示す。
分布の検出にこれらの可能性を使用することは、強く暗黙的な仮説に依存すると結論づけます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:03:29 GMT)
A Simulation-Based Test of Identifiability for Bayesian Causal Inference [9.6] 本稿では,シミュレーションによる粒子最適化に基づく完全自動同定テストを提案する。
我々は,SBIがグラフに基づく識別の既知結果と,グラフに基づく手法が不確定な設計に対する広範囲にわたる直観に一致していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:42:06 GMT)
Strategic Classification in the Dark [9.3] 本稿では,分類規則と戦略エージェントの相互作用について検討する。
不透明度の価格を不透明度と透明性戦略燃焼分類器の予測誤差の違いとして定義する。
私たちの実験では、Hardt et al。
強靭な分類器は エージェントを暗く保つことで 影響を受けます 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 10:13:54 GMT)
Winning Ticket in Noisy Image Classification [9.0] 現代のディープニューラルネットワーク(DNN)は、データセットにノイズ(不正確な)クラスのラベルが含まれていると不安定になります。
ここでは、元の騒々しいデータセットにクリーンなインスタンスのみを含むデータセットがより良い最適化につながることを実証的に観察します。
DNNのロスランドスケープと潜在機能を見て、勝ったチケットを特定するための2つのシンプルで効果的な戦略を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 11:05:26 GMT)
Convex Potential Flows: Universal Probability Distributions with Optimal
Transport and Convex Optimization [8.7] 本稿では,可逆モデルの自然かつ効率的なパラメータ化であるConvex Potential Flows (CP-Flow)を紹介する。
CP-フローは強凸神経電位関数の勾配写像である。
CP-Flowは密度推定と変分推論の標準ベンチマークで競合的に動作することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 20:15:35 GMT)
Probabilistic Spatial Analysis in Quantitative Microscopy with
Uncertainty-Aware Cell Detection using Deep Bayesian Regression of Density
Maps [8.5] 3d顕微鏡は多様な生物系の研究の鍵である。
本稿では,大規模顕微鏡画像上で動作可能な深層学習型細胞検出フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:52:16 GMT)
QuPeL: Quantized Personalization with Applications to Federated Learning [8.4] 本稿では,ヘテロジニアスクライアントとの協調学習を容易にするテキスト化・テキスト化flアルゴリズムを提案する。
パーソナライゼーションのために、クライアントはリソースに応じて異なる量子化パラメータを持つテキスト圧縮パーソナライゼーションモデルを学ぶことができます。
数値的に、量子化レベルを最適化することで性能が向上し、QuPeLがFedAvgとクライアントのローカルトレーニングの両方で不均一な環境で性能を向上することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 16:43:51 GMT)
Paraphrases do not explain word analogies [7.9] 多くの種類の分布語埋め込みは言語規則を指示としてエンコードする。
Allen and Hospedalesの最近の動向(ICML、理論的説明)に対応します。
我々は、説明が通らないことを実証する:この説明の下で必要な言い換えの関係は、経験的に保持していない。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:25:10 GMT)
V2W-BERT: A Framework for Effective Hierarchical Multiclass
Classification of Software Vulnerabilities [7.9] 本稿では,Transformer-based learning framework(V2W-BERT)を提案する。
自然言語処理,リンク予測,転送学習のアイデアを用いることで,従来の手法よりも優れる。
ランダムに分割されたデータの予測精度は最大97%、一時分割されたデータの予測精度は最大94%です。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 05:16:57 GMT)
The construction and local distinguishability of multiqubit unextendible
product bases [7.2] 量子情報における重要な問題は、多ビット無拡張製品ベース(UPB)を構築することである。
UPBは2量子ビットと5量子ビットのバイパルタイト系でそれぞれ局所的に区別できないことを示す。
グラフを積ベクトルとして、局所ユニタリ同値まで3つの異なる軌道にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 08:50:19 GMT)
Scaling up learning with GAIT-prop [7.1] backpropagation of error (bp) は広く使われ、非常に成功した学習アルゴリズムである。
しかし、エラーグラデーションの伝播における非局所情報への依存は、脳内で学習する可能性は低いと思われます。
この研究は、最近BPを生物学的に妥当な方法で近似することが示されているような局所的な学習アルゴリズムに基づいている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 10:19:04 GMT)
A Visual Communication Map for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [7.0] マルチエージェント学習は、隠蔽された通信媒体を割り当てる上で大きな課題となる。
最近の研究は一般的に、エージェント間の通信を可能にするために、特殊なニューラルネットワークと強化学習を組み合わせる。
本稿では,多数のエージェントを扱うだけでなく,異種機能エージェント間の協調を可能にする,よりスケーラブルなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:12:47 GMT)
Bridging Breiman's Brook: From Algorithmic Modeling to Statistical
Learning [6.8] 2001年、レオ・ブレイマンは「データモデリング」と「アルゴリズムモデリング」の文化の違いについて書いた。
20年後のこの区分は、個人をキャンプに割り当てること、知的境界の両面で、はるかに短命であると感じた。
これは主に、アルゴリズムメソッドをツールボックスに組み込んだ「データモデラー」によるものだと主張しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 03:38:41 GMT)
Review, Analysis and Design of a Comprehensive Deep Reinforcement
Learning Framework [6.5] 本稿では,コネクテッド・ザ・ドット・ディープ・RLアーキテクチャの設計において重要な役割を果たす包括的ソフトウェア・フレームワークを提案する。
我々は、柔軟性、堅牢性、スケーラビリティを厳格に保証する、深いRLベースのソフトウェアフレームワークを設計、開発しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:05:04 GMT)
EBMs Trained with Maximum Likelihood are Generator Models Trained with a
Self-adverserial Loss [6.4] Langevin ダイナミクスを関連する勾配降下 ODE の決定論的解に置き換えます。
本研究は, 動的騒音の再導入は, 動作の質的変化に繋がらないことを示す。
そこで, EBMトレーニングは, 最大確率推定よりも, 事実上自己反逆的処置であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:34:12 GMT)
Deep Sea Robotic Imaging Simulator [6.2] 海洋の最大の部分である深海は、現在もほとんど未調査のままである。
深海画像は浅い海域で撮影された画像とは大きく異なり、この地域はコミュニティからはあまり注目されなかった。
本稿では,空気中のテクスチャと深度情報を入力として利用する物理モデルに基づく画像シミュレーションソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:07:18 GMT)
Fair Set Selection: Meritocracy and Social Welfare [6.2] 候補集団から一組の個人を選定する問題を実用的最大化問題として定式化する。
意思決定者の視点からは、期待されるユーティリティを最大化する選択ポリシーを見つけることと等価である。
我々の枠組みは、選択政策に関して個人が期待する限界貢献(EMC)の概念を、長所主義からの逸脱の尺度として導く。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 20:36:36 GMT)
Generalized Posteriors in Approximate Bayesian Computation [6.0] 近似ベイズ計算 (ABC) はシミュレーションベースの推論において重要な手法である。
本稿ではABCと一般化ベイズ推論(GBI)の関連性を描く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:16:36 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） (Tue, 23 Feb 2021 02:48:31 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） (Tue, 23 Feb 2021 02:44:21 GMT)
QR-MIX: Distributional Value Function Factorisation for Cooperative
Multi-Agent Reinforcement Learning [5.6] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)では、エージェントは環境を局所的に独立して観察し、相互作用する。
局所的な観測とランダムサンプリングにより、報酬や観察のランダム性は、長期的なリターンのランダム性をもたらす。
価値分解ネットワーク(VDN)やQMIXといった既存の手法は、乱数性の情報を含まないスカラーとして長期的なリターンの値を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:37:48 GMT)
The SpaceNet Multi-Temporal Urban Development Challenge [5.2] 足跡を構築することは、多くの人道的アプリケーションに有用なプロキシを提供する。
本論文では, 建物のランドスケープ, トラッキング, 変化の検出を精度良く行うための手法の開発について論じる。
競合は、4m解像度でPlanet Labsの衛星画像モザイクの全く新しいオープンソースデータセットを中心にした。
受賞した参加者は、新たに開発されたSpaceNet Change and Object Tracking(SCOT)メトリックで印象的なパフォーマンスを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 22:01:22 GMT)
Learning to Drop Points for LiDAR Scan Synthesis [5.1] 3Dシーンのジェネラティブモデリングは、モバイルロボットが信頼できない観察を改善するための重要なトピックです。
点雲に関する既存の研究のほとんどは、小さく均一な密度のデータに焦点を当てている。
移動ロボットで広く使われている3次元LiDAR点雲は、多数の点と様々な密度のために扱いにくい。
本論文では,リアルなLiDARデータを改良した2次元表現として合成する,ジェネレーティブ・アドバーサリ・ネットワークに基づく新しいフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 21:53:14 GMT)
VisualCheXbert: Addressing the Discrepancy Between Radiology Report
Labels and Image Labels [4.9] 胸部x線画像のラベリングには放射線科医の意見が異なっていた。
画像のラベリングとよりよく一致したラジオロジーレポートからラベルを作成する手法を開発し,評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 03:02:36 GMT)
School of hard knocks: Curriculum analysis for Pommerman with a fixed
computational budget [4.7] Pommermanはハイブリッドな協調/逆のマルチエージェント環境です。
これは強化学習アプローチにとって難しい環境である。
制約付き計算予算10万ゲームにおいて、堅牢で有望なポリシーを学習するためのカリキュラムを開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:43:09 GMT)
Multi-Knowledge Fusion for New Feature Generation in Generalized
Zero-Shot Learning [4.2] 本稿では,複数知識からより汎用的な特徴を学習するための新しい生成的zsl法を提案する。
提案手法は,複数のZSLタスクに対する多数のベンチマークにおいて,既存の最先端手法と比較して,性能が大幅に向上することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:11:05 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） (Tue, 23 Feb 2021 04:21:56 GMT)
The Sensitivity of Word Embeddings-based Author Detection Models to
Semantic-preserving Adversarial Perturbations [3.8] 著者分析は自然言語処理の分野において重要な課題である。
本稿では,入力の逆操作に対する既成アプローチの限界と感度について考察する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 19:55:45 GMT)
Feature Importance Explanations for Temporal Black-Box Models [3.7] 自然界に固有の時間的モデルを説明する手法であるTIMEを提案する。
我々のアプローチは,グローバルな特徴の重要度を分析するために,モデルに依存しない置換に基づくアプローチを用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 20:41:07 GMT)
Semi-Supervised Off Policy Reinforcement Learning [3.5] 健康状態の情報はよくコード化されておらず、臨床記録に埋め込まれることが多い。
そこで本研究では,実測結果を持つ小さなラベル付きデータを効率よく活用する半教師付き学習(SSL)手法と,結果サロゲートを持つ大規模ラベル付きデータを提案する。
提案手法は,少なくとも教師付きアプローチと同じくらい効率的であり,またインプテーションモデルの誤特定にも頑健である。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 02:35:02 GMT)
RGB-D Railway Platform Monitoring and Scene Understanding for Enhanced
Passenger Safety [3.4] 本稿では,人間を地上平面上で検出し追跡するための柔軟な解析手法を提案する。
我々は、RGBと深度に基づく検出と追跡の複数の組み合わせについて検討する。
その結果,奥行きに基づく空間情報と学習表現の組み合わせにより,検出精度と追跡精度が大幅に向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 14:44:34 GMT)
Quantifying Confounding Bias in Generative Art: A Case Study [3.2] 本研究では,美術作品の学習スタイルにおける芸術運動の影響のモデル化が欠如していることから,難解なバイアスを定量化するための簡易な指標を提案する。
提案手法は,芸術作品における芸術運動の影響を理解する上で,最先端の外れ値検出法よりも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 21:59:30 GMT)
Convergence rates for gradient descent in the training of
overparameterized artificial neural networks with biases [3.2] 近年、人工ニューラルネットワークは、古典的なソリューションが近づいている多数の問題に対処するための強力なツールに発展しています。
ランダムな勾配降下アルゴリズムが限界に達する理由はまだ不明である。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:17:47 GMT)
A Novel Deep Learning Method for Textual Sentiment Analysis [3.1] 本稿では,階層的注意層を統合した畳み込みニューラルネットワークを提案する。
提案モデルでは,分類精度が高く,情報的単語を抽出できる。
インクリメンタル転送学習を適用すると、分類性能が大幅に向上します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:11:36 GMT)
Automatic Ship Classification Utilizing Bag of Deep Features [3.1] 深層畳み込みネットワークの事前学習モデルを用いて得られた特徴を単語とする新しい手法を提案する。
BOWメソッドの深い特徴を使用することは、船舶の認識と分類に良い改善をもたらします。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 07:01:08 GMT)
Artificial Intelligence as an Anti-Corruption Tool (AI-ACT) --
Potentials and Pitfalls for Top-down and Bottom-up Approaches [2.9] 人工知能(AI)に新しい希望が置かれ、偏見のない腐敗防止剤として機能します。
より利用可能な(オープンな)政府データと前例のないパフォーマンスのアルゴリズムの組み合わせにより、AIは腐敗防止の次のフロンティアとなります。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:14:19 GMT)
ASAM: Adaptive Sharpness-Aware Minimization for Scale-Invariant Learning
of Deep Neural Networks [2.8] スケール不変の適応シャープネスの概念を導入し、対応する一般化境界を提案する。
本稿では,適応的シャープネス認識最小化(ASAM)という新たな学習手法を提案する。
各種ベンチマークデータセットの実験結果から,ASAMはモデル一般化性能の大幅な向上に寄与することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 10:26:54 GMT)
A System for 3D Reconstruction Of Comminuted Tibial Plafond Bone
Fractures [2.6] 関節部位における高エネルギーの影響は、しばしば高度に断片化された骨骨折を引き起こす。
現在の治療アプローチでは、骨折を階層的骨折重症度分類に分類する方法を医師が決める必要がある。
本稿では、破壊重大度の定性的評価のみに関連する欠点を特定し、これらの欠点に対処するのに役立つ新しい定量的指標を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 13:26:55 GMT)
Unsupervised Brain Anomaly Detection and Segmentation with Transformers [2.6] 病理的な脳の外観は、正常性からの逸脱によって定義される異常としてのみ認識されるほど不均一である。
ここでは,ベクトル量子化変分オートエンコーダの潜在表現と自己回帰トランスフォーマのアンサンブルを組み合わせることにより,教師なし異常検出を実現する。
我々は,英国バイオバンクから15,000名の放射線学的に正常な被験者を対象に,小血管疾患,脱髄性病変,腫瘍を伴う4種類の脳MRデータセットの性能評価を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:10:58 GMT)
Event Camera Based Real-Time Detection and Tracking of Indoor Ground
Robots [2.5] 本稿では,イベントカメラを用いて複数の移動ロボットをリアルタイムに検出・追跡する手法を提案する。
ノイズのあるアプリケーションの密度に基づく空間クラスタリング(DBSCAN)を用いて、ロボットと1本のk次元(k-d)木を検知し、屋内アリーナで動きながら正確に追跡する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 19:50:17 GMT)
Inference in Stochastic Epidemic Models via Multinomial Approximations [2.3] 疫病モデルに新しい推論法を導入する。
この方法は離散時間有限人口構成モデルのクラスに適用できる。
本手法は,中国武漢で発生した新型コロナウイルスの再現数の経時変化を推定するために,シークエンシャルモンテカルロ法に組み込むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:06:51 GMT)
Uncertainty Maximization in Partially Observable Domains: A Cognitive
Perspective [2.2] この研究は、部分的に可観測領域で定義された学習システムの特性を利用する。
観測空間の適応マスキングにより、時間差アルゴリズムの収束が大幅に改善された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:02:21 GMT)
An Explainable Artificial Intelligence Approach for Unsupervised Fault
Detection and Diagnosis in Rotating Machinery [2.1] 本稿では,回転機械の故障検出と診断のための新しい手法を提案する。
この手法は,特徴抽出,障害検出,障害診断の3つの部分からなる。
提案手法の有効性は,機械的故障の異なる3つのデータセットに示される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:28:18 GMT)
Optimal Prediction Intervals for Macroeconomic Time Series Using Chaos
and NSGA II [2.0] 本稿では,2目的最適化問題として時系列における予測区間(PI)の定式化を提案する。
また,時系列に存在するカオスを前処理としてモデル化し,時系列に存在する決定論的不確実性をモデル化することを提案した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 00:13:12 GMT)
EscapeWildFire: Assisting People to Escape Wildfires in Real-Time [2.0] 本論文では,wildfireの地理的進展をモデル化,予測するバックエンドシステムに接続されたモバイルアプリケーションである escapewildfire を提案する。
小さなパイロットはシステムの正確性を示します。
コードはオープンソースであり、世界中の消防当局はこのアプローチを採用することを奨励されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 08:58:37 GMT)
Equivariant neural networks for inverse problems [1.8] 群同変畳み込み演算は自然に学習された再構成法に組み込むことができることを示す。
近位作用素を群等価畳み込みニューラルネットワークとしてモデル化する学習反復手法を設計した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 05:38:41 GMT)
Heidelberg Colorectal Data Set for Surgical Data Science in the Sensor
Operating Room [1.6] 本稿では,Heidelberg Colorectal (HeiCo) データセットについて紹介する。
3種類の腹腔鏡下手術のために,手術室の医療機器から採取した30種類の腹腔鏡ビデオとそれに対応するセンサーデータからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 14:32:49 GMT)
Parameterized Complexity of Logic-Based Argumentation in Schaefer's
Framework [1.5] 以下の3つの計算タスクの命題的変種を議論の中で検討する。
ARG-Checkは複雑性クラスDPに対して完全であり、他の2つの問題は階層の2番目のレベルで完全であることが知られている。
いくつかの症例は非常に難治性が高い(paranp以降) 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 16:34:42 GMT)
Online Stochastic Gradient Descent Learns Linear Dynamical Systems from
A Single Trajectory [1.5] 本研究では,システムを記述する未知の重み行列がブルノフスキー正則形式であれば,システムの未知の基底真理を効率的に推定できることを示した。
具体的には、具体的な境界を導出することにより、SGDは基底真理重みから任意の小さなフロベニウスノルム距離に期待して線型収束することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 17:48:39 GMT)
Improving Deep Learning Sound Events Classifiers using Gram Matrix
Feature-wise Correlations [1.3] 本手法では,一般CNNの全てのアクティベーションを分析し,Gram Matricesを用いて特徴表現を生成する。
提案手法はどのCNNにも適用可能であり,2つのデータセット上で4つの異なるアーキテクチャを実験的に評価した結果,ベースラインモデルが一貫して改善されることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 16:08:02 GMT)
Quantum Algorithm for Quantum State Discrimination via Partial Negation
and Weak Measurement [1.3] 量子状態判別問題を解くために、弱い測定と部分否定を用いた量子アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、高い確率で未知の量子ビットの状態を決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 21:18:19 GMT)
Data Engineering for Everyone [1.3] データエンジニアリングは機械学習(ML)における最速成長分野の1つである
MLは、データエンジニアの個々のチームが簡単に生成できる以上のデータを必要とします。
この記事では、大規模なAI組織でも、オープンソースのデータセットが研究とイノベーションのためのロケット燃料であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 01:24:37 GMT)
Comparative evaluation of CNN architectures for Image Caption Generation [1.2] 2つの人気のある画像キャプチャ生成フレームワークで17種類の畳み込みニューラルネットワークを評価した。
我々は、畳み込みニューラルネットワークのモデルの複雑さをパラメータ数で測定し、オブジェクト認識タスクにおけるモデルの精度は、必ずしも画像キャプション生成タスクの機能抽出に対する効果と相関するとは限らないことを観察する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 05:43:54 GMT)
Charge-conserving unitaries typically generate optimal covariant quantum
error-correcting codes [1.2] ランダムな共変符号の量子誤差補正能力について考察する。
特に、Haar random $U(1)$-symmetric unitary によって生成される$U(1)$-共変符号が、先行順序に対する基本極限を飽和させることを示す。
この結果は、ユニタリな2次元設計の対称な変種と、電荷保存ランダム回路の収束問題に言及するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:11:15 GMT)
Solving high-dimensional parabolic PDEs using the tensor train format [1.1] テンソル列車はパラボリックPDEに魅力的な近似フレームワークを提供すると主張している。
明示的かつ速く,暗黙的に,正確な更新を含む,新しい反復的スキームを開発します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:04:00 GMT)
Observation of vacuum-induced collective quantum beats [1.0] 3レベルV型原子系の真空誘起量子ビートダイナミクスを総合的に拡張した。
この研究は、最初は1つの励起レベルで準備された原子から生じる量子ビートに関する最初の実験例でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 23:21:46 GMT)
Investigating Estimated Kolmogorov Complexity as a Means of
Regularization for Link Prediction [1.0] グラフにおけるリンク予測は、ネットワーク科学と機械学習の分野で重要なタスクである。
グラフのコルモゴロフ複雑性の近似に基づくリンク予測のためのフレキシブルな正規化手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:09:22 GMT)
Assigning Confidence to Molecular Property Prediction [1.0] 機械学習は、既存のデータセットから学び、目に見えない分子の予測を実行する強力な戦略として登場した。
薬物設計に関連する分子特性を予測するための一般的な戦略、それに対応する不確実性源および不確実性および信頼性を定量化する方法について議論する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 01:03:48 GMT)
Blending Dynamic Programming with Monte Carlo Simulation for Bounding
the Running Time of Evolutionary Algorithms [0.8] 本稿では,最適な実行時間と最適パラメータ選択から逸脱した場合の後悔値を算出する動的プログラミング手法を提案する。
筆者らのハイブリッド型モンテカルロ動的プログラミング手法をジャンプ関数に適用し,パラメータ制御スキームをより深く理解するために得られた境界値をどのように利用できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 02:23:48 GMT)
Modeling Multi-Destination Trips with Sketch-Based Model [0.7] 本研究では,Booking Data Challengeコンペティションへの適用を検討する。
この課題の目的は、数百万の匿名の宿泊予約を持つデータセットに基づいて、ユーザー旅行の次の目的地に最適なレコメンデーションを行うことである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 07:47:16 GMT)
SISE-PC: Semi-supervised Image Subsampling for Explainable Pathology [0.7] 我々は,最も不確定なoct画像サンプルを含む最小のサブサンプリングデータセットを識別する,新しいアクティブラーニングフレームワークを提案する。
提案手法は予測コストを最小化するために他の医用画像にも拡張できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:00:15 GMT)
Genuine Einstein-Podolsky-Rosen steering of three-qubit states by
multiple sequential observers [0.7] 真のアインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン操舵に3量子状態のコピーを複数使用する可能性について検討する。
グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー型(GHZ)またはW型(英語版)の純粋な3量子状態は、2つの翼の固定された観測者の間で共有される。
我々は、GHZ状態が、W状態よりも多くのオブザーバを許容していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 14:05:31 GMT)
Learning High-Order Interactions via Targeted Pattern Search [0.6] ターゲットパターン探索(LIPS)による高次インタラクションの学習という新しいアルゴリズムを提案する。
LIPSは、ロジスティック回帰モデルに含まれる様々な順序の相互作用項を選択する。
実際の研究シナリオに広く適用できることを証明し、ベンチマークの最先端のアルゴリズムを上回っていることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 11:13:22 GMT)
Transfer Learning for Human Activity Recognition using Representational
Analysis of Neural Networks [0.6] 本稿では,人間の行動認識のための伝達学習フレームワークを提案する。
転送学習を使わずに,ベースラインと比較して43%の精度向上と66%のトレーニング時間短縮を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:36:47 GMT)
Learning to Fairly Classify the Quality of WirelessLinks [0.5] 本稿では,高性能な木質リンク品質分類器を提案し,マイノリティクラスを公平に分類する。
選択された不均衡データセット上で,木モデルとMLP非線形モデルと2つの線形モデル,すなわちロジスティック回帰(LR)とSVMを比較した。
本研究は,(1)非線形モデルが一般に線形モデルよりも若干優れていること,2)提案する非線形木ベースモデルが,f1,トレーニング時間,公平性を考慮した最高のパフォーマンストレードオフをもたらすこと,3)正確性のみに基づく単一メトリクス集約評価が貧弱であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:23:27 GMT)
tf.data: A Machine Learning Data Processing Framework [0.5] 機械学習モデルのトレーニングには、モデルに入力データを入力する必要がある。
機械学習ジョブのための効率的な入力パイプラインの構築と実行のためのフレームワークであるtf.dataを提案する。
入力パイプラインのパフォーマンスは、最先端の機械学習モデルのエンドツーエンドのトレーニング時間に極めて重要であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 22:56:12 GMT)
Deep Unrolled Network for Video Super-Resolution [0.5] ビデオスーパーリゾリューション(VSR)は、対応する低リゾリューション(LR)バージョンから高リゾリューション(HR)画像のシーケンスを再構築することを目的としています。
伝統的に、VSR問題の解法は、画像形成や動きの仮定に関する事前知識を利用する反復アルゴリズムに基づいている。
ディープラーニング(DL)アルゴリズムは、大量の画像から空間パターンを効率的に学習できます。
未使用の最適化技術に基づく新しいVSRニューラルネットワークを提案し,その性能を議論する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 14:35:09 GMT)
Modular Design Patterns for Hybrid Learning and Reasoning Systems: a
taxonomy, patterns and use cases [0.4] 統計(データ駆動)とシンボリック(知識駆動)メソッドの統合は、現代のAIの重要な課題の1つです。
近年、このようなハイブリッドニューロシンボリックaiシステムに関する多くの論文が出版されている。
このようなハイブリッドなニューロシンボリックシステムのためのモジュラーデザインパターンセットを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 22:16:05 GMT)
ReINTEL Challenge 2020: Exploiting Transfer Learning Modelsfor Reliable
Intelligence Identification on Vietnamese Social Network Sites [0.4] 本稿では,ベトナムのソーシャルネットワークサイト(ReINTEL)における信頼性情報識別システムを提案する。
このタスクでは、VLSP 2020は、信頼性または信頼性の低いラベルで注釈付けされた約6,000のトレーニングニュース/ポストのデータセットを提供し、テストセットはラベルなしで2,000のサンプルで構成されている。
実験では,ReINTELのオーガナイザによるプライベートテストセットのAUCスコアが94.52%に達した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:26:35 GMT)
Neuroscience-Inspired Algorithms for the Predictive Maintenance of
Manufacturing Systems [0.2] 階層型時間記憶(HTM)を用いた予測保守のためのオンラインリアルタイム異常検出手法を提案する。
ヒトの新皮質に触発されて、htmは継続的に学習し、適応し、雑音に頑健である。
このアプローチは平均スコア64.71に達し、最先端のディープラーニング(49.38)と統計的手法(61.06)を上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 01:31:09 GMT)
A Review of Generalizability and Transportability [0.2] ランダム化されたデータからの見積もりは内部的妥当性を持つが、しばしば対象人口を表すものではない。
観測データは対象の個体群をよりよく反映し、したがって外的妥当性が高いが、未測定の埋没により潜在的なバイアスにさらされる可能性がある。
本稿では,一般化可能性と可搬性に対するアプローチの合成を含む外部妥当性バイアスに対処するためのフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 19:34:13 GMT)
Complexity of quantum state verification in the quantum linear systems
problem [0.1] A vec x = vec b$ という形の線形方程式の系を解く文脈における量子状態検証の複雑さを解析する。
与えられた量子状態が量子線型系問題の解から一定の距離内にあるかどうかを検証する量子演算には、$q=Omega(kappa)$が必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:25:28 GMT)
Weakly-supervised multi-class object localization using only object
counts as labels [0.0] 画像内のオブジェクトのインスタンスをローカライズするための、広範なディープニューラルネットワークの使用例を示す。
EDNNは当然、基底真理カウント値のみをラベルとして、マルチクラスカウントを正確に行うことができる。
訓練されたEDNNは、訓練されたものよりもはるかに大きな画像中のオブジェクトを数えるのに使用できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:14:46 GMT)
The unbiased Diffusion Monte Carlo: a versatile tool for two-electron
systems confined in different geometries [0.0] 複雑な解析的推測関数を使わずに、この手法を最も単純な形で適用することにより、十分な結果が得られることを示す。
2電子水素系種と2種類の閉じ込めの場合の計算を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 11:00:19 GMT)
The sample complexity of level set approximation [0.0] 本研究では,その値を逐次クエリすることで未知関数のレベルセットを近似する問題について検討する。
そこで我々は,局所関数近似問題に対するレベルセット近似問題を減らし,Bisect と Approximate というアルゴリズム群を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:09:29 GMT)
The role of quantum superposition in a coupled interferometric system
for macroscopic quantum feature generations [0.0] マクロな絡み合いは 光子損失と感度の両方に大きな恩恵をもたらす
近年,従来のレーザー光を用いた干渉計システムにおいて,新しいマクロエンタングルメント生成法が提案され,実証されている。
独立二部類古典系に適用される経路重畳の関数を解析し、量子的特徴の秘密を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 13:21:30 GMT)
SOAR: Simultaneous Or of And Rules for Classification of Positive &
Negative Classes [0.0] 本稿では,実世界の雑音の多い二項分類における固有曖昧性を明確に把握し,定量化する新奇かつ完全な分類法を提案する。
提案手法は,確率モデルのよりきめ細かい定式化につながり,シミュレート・アニーリングに基づく最適化により,同等の手法と競合する分類性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 00:24:04 GMT)
Robust Control of Quantum Dynamics under Input and Parameter Uncertainty [0.0] 工学的な量子系は、磁場とハミルトンパラメータに関連するノイズや不確実性のため、依然として困難である。
我々は、量子制御ロバストネス解析法を様々な量子観測器、ゲート、そのモーメントに拡張し、一般化する。
進化的オープンループ(モデルベース)および閉ループ(モデルフリー)アプローチによるロバスト制御を実現するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 17:28:21 GMT)
Ray-based framework for state identification in quantum dot devices [0.0] 多次元パラメータ空間におけるデバイス応答の1次元投影に依存する計測手法を提案する。
レイベース分類(RBC)フレームワークとして、この機械学習(ML)アプローチを使用して、QD状態の分類器を実装します。
RBCは画像に基づく分類手法の実験的実装から82%の精度ベンチマークを超越していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 16:38:05 GMT)
Quantum dynamics of a planar rotor driven by suddenly switched combined
aligning and orienting interactions [0.0] ポストスウィッチ集団の時間進化は、平面振子固有プロブレムのスペクトル特性と固有表面を反映していることが判明した。
この発見は、固有表面のトポロジカルな性質を実験的に調べる可能性を開くとともに、実験室のローター力学を制御するためにこれらの特性を利用する手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:30:59 GMT)
Quantum Cross Entropy and Maximum Likelihood Principle [0.0] 量子機械学習は、機械学習と量子コンピューティングの交差点における新興分野である。
我々は、その量子一般化、量子クロスエントロピーを定義し、その量子忠実度と最大の可能性原理との関係を調べます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 19:00:06 GMT)
Positionality-Weighted Aggregation Methods for Cumulative Voting [0.0] そこで本稿では,少数派が中心的累積投票における地位を重み付けする集計手法を提案する。
マイノリティの意見は、上記の3つの方法のうちの2つの方法で分布の平均に比例して反映される可能性が高い。
集計結果の分析からマイノリティの数と位置を可視化することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 03:14:32 GMT)
Page Layout Analysis System for Unconstrained Historic Documents [0.0] 我々は,線高とテキストブロック境界予測を追加することで,CNNベースのテキストベースライン検出システムの拡張を提案する。
提案手法は, cBAD ベースライン検出データセット上で有効であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:13:36 GMT)
On Sexual Selection [0.0] 異性間選択は、異性愛と共に出現する性間の共進化の避けられないダイナミクスを補うメカニズムである。
NKCSモデルの共進化は、フィットネスランドスケープのサイズ、頑丈さ、コネクテッドネスが、非常に単純な性選択機構が有益であることを証明した条件によってどのように変化するかを示すために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:47:58 GMT)
Nanoscale axial position and orientation measurement of hexagonal boron
nitride quantum emitters using a tunable nanophotonic environment [0.0] 六方晶窒化ホウ素(hBN)の発色中心は単光子エミッタ(SPE)の候補として期待されている
単層および少数層hBNとは対照的に,多層フレークの色中心は発光特性に優れていた。
本手法は,量子フォトニクスシステムに統合される前に,hBNにおけるSPEを体系的に特徴付けるための実用的な手法として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:40:01 GMT)
Multiplicative functions arising from the study of mutually unbiased
bases [0.0] 乗法関数を2つの乗法関数の族に埋め込み、その例の一般化として構成する。
我々はまた別の乗法関数を報告し、これはその例によっても示唆される:指数和の観点から整数の平方自由部分を表現するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 03:39:59 GMT)
Multimode optical parametric amplification in the phase-sensitive regime [0.0] マルチモード位相感応増幅のための最適手法を見いだす。
結晶に種を密着させることにより、位相感受性増幅を得る。
このことは、近距離場において、サブショットノイズ画像の位相感度増幅を行う必要があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:26:07 GMT)
Models we Can Trust: Toward a Systematic Discipline of (Agent-Based)
Model Interpretation and Validation [0.0] 我々は、モデルから情報を取り出すための相互作用の分野の開発を提唱する。
このような分野の発展に向けたいくつかの方向性を概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 10:52:22 GMT)
Mobility edge and multifractality in a periodically driven
Aubry-Andr\'{e} model [0.0] 非共役オーブリー・アンドルーポテンシャルを持つ駆動フェルミオン鎖におけるフロケ固有状態の局在化-非局在化遷移について検討した。
Floquetスペクトルの局在状態と多フラクタル状態から単一粒子非局在状態を分離する移動端の存在を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 19:00:10 GMT)
Many Electrons and the Photon Field -- The many-body structure of
nonrelativistic quantum electrodynamics [0.0] 本稿では,電子構造法を弱い状態から強い結合状態へ正確な分極構造法に変換する方法について述べる。
電子構造法の標準アルゴリズムを新しいハイブリッドFermi-Bose統計に適合させる方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 11:00:06 GMT)
Machine Learning Regression for Operator Dynamics [0.0] 本稿では,期待値の計算を長い時間間隔に効率的に拡張する解を提案する。
短時間間隔で計算された期待値の回帰のためのツールとして, 多層パーセプトロン(MLP)モデルを用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:58:04 GMT)
Machine Learning Pipeline for Segmentation and Defect Identification
from High Resolution Transmission Electron Microscopy Data [0.0] 我々は高分解能電子顕微鏡データ解析のための柔軟な2ステップパイプラインを実証した。
トレーニングしたU-Netは、Dice係数0.8の非晶質背景からナノ粒子を分離することができる。
すると、ナノ粒子が86%の精度で可視積層断層を含むかどうかを分類できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 23:30:56 GMT)
Learning Large-scale Location Embedding From Human Mobility Trajectories
with Graphs [0.0] 本研究では,大規模LBSデータを用いて位置のベクトル表現を学習する。
このモデルは、人間のモビリティと空間情報にコンテキスト情報を組み込む。
GCN-L2Vは、他の場所埋め込み法や下流のGeo-Awareアプリケーションと相補的に適用することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 09:11:33 GMT)
Identifying Physical Law of Hamiltonian Systems via Meta-Learning [0.0] ハミルトン力学は、多くの物理過程を表す効果的なツールです。
メタ訓練された学習者がハミルトンの共有表現を識別できることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 08:16:13 GMT)
Histo-fetch -- On-the-fly processing of gigapixel whole slide images
simplifies and speeds neural network training [0.0] We create a custom pipeline (histo-fetch) to improve random patch and labels from pathology whole slide image (WSIs)
ネットワークトレーニング中に必要に応じてこれらのパッチをプリフェッチし、切り欠き/切り欠きの必要性を回避します。
本稿では,一般的なネットワークCycleGANとProGANを用いて,人工的な染料転送と画像生成を行うパイプラインの有用性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 00:40:26 GMT)
Experimental measurement of the isolated magnetic susceptibility [0.0] 分離された感受性 $chi_rm I$ は、標準アンサンブル上の(非熱力学的)平均として定義することができる。
希薄なスピン氷系における核-電子レベルの交差を回避した際の$chi_rm I$の曖昧な測定を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 22:22:33 GMT)
Experimental implementation of quantum gates with one and two qubits
using Nuclear Magnetic Resonance [0.0] 簡単な量子ゲート (Pauli-Z, Pauli-X, Hadamard) を1および2量子系で探索することに成功している。
実験は、300MHzのBruker Avance II分光器に7T磁場の超伝導磁石を備えたクロロホルム試料を用いて行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 11:08:53 GMT)
Exact Solutions of the DKP Oscillator in 3D Spaces with Extended
Uncertainty Principle [0.0] スピン0とスピン1の両方の3次元ダフィン-ケマー-ペティオ振動子の正確な解を示す。
ベクトル球面調和の表現とニキフォロフ-ウバロフ法を用いて、すべての場合のエネルギー固有値と固有関数を正確に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:45:54 GMT)
Evolutionary optimization of contexts for phonetic correction in speech
recognition systems [0.0] 汎用的なASRシステムはドメイン固有言語を使用するアプリケーションで失敗することが一般的である。
言語モデルを変更するコンテキストを提供するなど、エラーを減らすためにさまざまな戦略が使用されている。
この記事では、特定のアプリケーションドメインに最適化されたコンテキストを生成するための進化的プロセスの使用について説明します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 04:14:51 GMT)
Domain-invariant NBV Planner for Active Cross-domain Self-localization [0.0] スパース不変ランドマークと高密度識別ランドマークを用いたアクティブ自己局在化システムを開発する。
実験では,効率的なランドマーク検出と識別的自己局所化の両方において提案手法が有効であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 07:36:45 GMT)
Density Matrix Formalism for PT-Symmetric Non-Hermitian Hamiltonians
with the Lindblad Equation [0.0] PT対称非エルミートハミルトニアン系に対する密度行列形式を考案する。
PT対称非エルミートハミルトニアン一般の場合の遷移確率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 08:10:47 GMT)
Deep Convolutional Neural Networks with Unitary Weights [0.0] 統一畳み込みニューラルネットワークは、競合予測精度を維持しつつ、推論速度を最大32%高速化する。
正方形シナプス重みに制限された先行技術とは異なり、ユニタリネットワークを任意の大きさと次元の重みに拡張する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:36:13 GMT)
Data-driven analysis of central bank digital currency (CBDC) projects
drivers [0.0] 我々は、さまざまな機械学習手法を用いて、中央銀行デジタル通貨(cbdc)の進展の経済的・技術的要因の予測範囲を定量化する。
私たちは、金融開発指数が私たちのモデルにとって最も重要な特徴であり、一人当たりGDPと国の人口の声と説明責任の指標が続きます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 17:15:56 GMT)
Coupled Susy, pseudo-bosons and a deformed $\mathfrak{su}(1,1)$ Lie
algebra [0.0] 方程式を満たす作用素のペアが$a$と$b$であり、$adagger a=bbdagger+gamma1$と$aadagger=bdagger b+delta1$ははしご作用素であることを示す。
ベクトルの生物直交族と、いわゆる$D$-pseudo ボソンとの関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 15:03:33 GMT)
Conceptual Modeling for Computer Organization and Architecture [0.0] Little Man Computer (LMC) モデルは、コンピュータと似た方法で動作するが、理解しやすい。
本稿では, LMCモデルをどのような目的(例えば, 教育)でも利用するための新しい方法を提供し, 抽象的な記述レベルを構築するためにTMを使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 07:52:49 GMT)
Comment on 'Design and circuit simulation of nanoscale vacuum channel
transistors' by J. Xu, Y. Qin, Y. Shi, Y. Yang and X. Zhang, Nanoscale Adv.
2020, 2, 3582 [0.0] コメントは、ナノスケール真空チャネルトランジスタに関する最近の論文で示された電界電子放出理論のいくつかの明らかな弱点を修正することを目的としている。
この式は、大きな要因によって放出電流密度を過小評価することが知られているため、論文で述べた「単純化された」公式は使用すべきではないと論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 01:55:00 GMT)
Classification of Breast Cancer Lesions in Ultrasound Images by using
Attention Layer and loss Ensembles in Deep Convolutional Neural Networks [0.0] 本稿では,VGG16アーキテクチャーのアテンションモジュールを用いた乳癌病変の分類のための新しい枠組みを提案する。
また,双曲性コサイン損失の二値交互エントロピーと対数の組み合わせである新たなアンサンブル損失関数を提案し,分類病変とそのラベル間のモデル差を改善する。
本研究で提案したモデルは,93%の精度で他の改良VGG16アーキテクチャよりも優れており,乳がん病変の分類のための他の技術フレームワークと競合する結果となった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 06:49:12 GMT)
Cell abundance aware deep learning for cell detection on highly
imbalanced pathological data [0.0] デジタル病理学では、少ない細胞型は生物学的に重要である。
モデルトレーニング中の細胞型の豊富さを考慮した深層学習パイプラインを提案しました。
その結果,細胞量による深層学習損失関数のスケールアップは細胞検出性能を向上させることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 13:07:52 GMT)
Breakdown of universality in three-dimensional Dirac semimetals with
random impurities [0.0] ディラック・ワイル半金属は、隙間のない電子を持つ物質の3次元のユニークな相である。
希釈されたランダムポテンシャル井戸の存在下での低エネルギー共鳴の存在は,統計的に有意な局部的なゼロエネルギーモードを生じさせることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 13:29:58 GMT)
Automatic Borescope Damage Assessments for Gas Turbine Blades via Deep
Learning [0.0] エアロエンジンのブレード部品は材料限界に近い。
コンプレッサとタービンブレードの運転中の損傷は、エンジンの性能に重大な即時的影響をもたらす。
ブレード視覚検査の現在の方法は、主にボアスコープイメージングに基づいている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 11:44:10 GMT)
Arguments for the Unsuitability of Convolutional Neural Networks for
Non--Local Tasks [0.0] 比較タスクは本質的にグローバルであるため、畳み込み層は比較タスクにはほとんど使われないと主張する。
この洞察を用いて、比較タスクをソートタスクに再構成し、ソートネットワークでの発見を使用して、ニューラルネットワークが比較タスクを解くために必要なパラメータの数に対する低い境界を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 21:13:49 GMT)
Are Artificial Dendrites useful in NeuroEvolution? [0.0] この手紙は、単純なデンドライトにインスパイアされたメカニズムを神経進化に組み込む効果を探求している。
接続上の別々のデンドライト活性化しきい値の現象は、進化過程の下で現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:42:21 GMT)
An ecologically valid examination of event-based and time-based
prospective memory using immersive virtual reality: the influence of
attention, memory, and executive function processes on real-world prospective
memory [0.0] 予見記憶(PM)に関する研究は、主に、イベントベースまたは時間ベースのPMを非生態的な実験室ベースのタスクによって評価する。
The Virtual Reality Everyday Assessment Lab (VR-EAL)は、没入型バーチャルリアリティ(VR)神経心理学電池で、生態学的妥当性を高め、日々の出来事と時間に基づくPMを評価するために実装された。
その結果, 日常のPMに対する認識, 計画, 空間的注意の欠如が重要であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 12:19:34 GMT)
A microservice-based framework for exploring data selection in
cross-building knowledge transfer [0.0] 対象ドメインからのデータがない場合、複数のソースからの代表データ収集がしばしば必要となる。
既存のマルチソースデータでトレーニングされたモデルでは、ターゲットドメインの認識が不十分な場合があります。
このソリューションをサポートするためのマイクロサービス指向の方法論を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 10:15:06 GMT)
A late times approximation for the SYK spectral form factor [0.0] 2つのレプリカ集合体上での経路積分の最も急勾配の大きい$N$からSYKスペクトルの時間的近似を求める。
主な材料は、2つの複製運動作用素の適切なuv正規化、フーリエ変換の特性、および4点関数2つのレプリカはしごカーネルのスペクトル解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 16:32:42 GMT)
A Quantum Photonic Interface for Tin-Vacancy Centers in Diamond [0.0] ダイヤモンド中のスズ空孔中心は、ナノ構造において狭い線幅の放出を示し、1K以上の温度で長いスピンコヒーレンス時間を保持する。
我々はSnV$,textrm-$センターを1次元フォトニック結晶共振器に統合し、発光強度の40倍の増大を観測する。
我々の結果は、ダイヤモンドのSnV$,textrm-$センターをベースとした、効率的でスケーラブルなスピン光子インターフェースの創出の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:33:16 GMT)
A New Dataset and Proposed Convolutional Neural Network Architecture for
Classification of American Sign Language Digits [0.0] 言語障害のある人々は、手話を知らない他の人とコミュニケーションをとるのに苦労している。
New American Sign Language (ASL) 桁データセットは、機械学習アルゴリズムの作成に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 14:28:09 GMT)
2D Relativistic Oscillators with a Uniform Magnetic Field in
Anti-deSitter Space [0.0] 荷電粒子(スピン0およびスピン1粒子)の二次元変形ボソニック振動子方程式について検討する。
反デシッターモデルによる運動量の最小不確実性について考察する。
Klein-Gordon および scalar Duffin-Kemmer-Petiau の場合の正確なエネルギー固有値と対応する波動関数は解析的に得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 14:33:03 GMT)
"Membrane-outside" as an optomechanical system [0.0] 両サイドキャビティと,その外側に配置されるメカニカル膜からなるオプトメカニカルシステムについて検討した。
本研究は,システム内の分散光学的カップリングが消滅する体制に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Feb 2021 18:18:15 GMT)