Universal-Prototype Augmentation for Few-Shot Object Detection [128.5] Few-shot Object Detection (FSOD)は、ラベル付きサンプルの少ない新しいオブジェクト検出のパフォーマンスを強化することを目的とする。
少数のサンプルの制約を緩和するため、新しいオブジェクトの学習機能の一般化能力の向上が重要な役割を果たす。
我々は,すべての対象カテゴリから学習した新しいプロトタイプ,すなわちユニバーサルプロトタイプを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 15:35:36 GMT)
AdaSpeech: Adaptive Text to Speech for Custom Voice [104.7] 新しい音声の高品質かつ効率的なカスタマイズのための適応型TSシステムであるAdaSpeechを提案する。
実験結果から,AdaSpeechはベースライン法よりも適応性が高く,話者毎のパラメータは5K程度であった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 13:28:59 GMT)
Meta Pseudo Labels [102.0] ImageNet上で90.2%の新しい最先端トップ1精度を実現する半教師付き学習手法であるMeta Pseudo Labelsを提案する。
教師が固定されたPseudo Labelsとは異なり、Meta Pseudo Labelsの教師は、ラベル付きデータセット上での生徒のパフォーマンスのフィードバックによって常に適応される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 19:52:58 GMT)
Amortized Conditional Normalized Maximum Likelihood: Reliable Out of
Distribution Uncertainty Estimation [99.9] 本研究では,不確実性推定のための拡張性のある汎用的アプローチとして,償却条件正規化最大値(ACNML)法を提案する。
提案アルゴリズムは条件付き正規化最大度(CNML)符号化方式に基づいており、最小記述長の原理に従って最小値の最適特性を持つ。
我々は、ACNMLが、分布外入力のキャリブレーションの観点から、不確実性推定のための多くの手法と好意的に比較することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 21:03:05 GMT)
LocalDrop: A Hybrid Regularization for Deep Neural Networks [98.3] 本稿では,ローカルラデマチャー複雑性を用いたニューラルネットワークの正規化のための新しい手法であるLocalDropを提案する。
フルコネクテッドネットワーク(FCN)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の両方のための新しい正規化機能は、ローカルラデマチャー複雑さの上限提案に基づいて開発されました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 03:10:11 GMT)
Panoramic Panoptic Segmentation: Towards Complete Surrounding
Understanding via Unsupervised Contrastive Learning [97.4] 我々は,パノラマパオプティックセグメンテーションを最も総合的なシーン理解として導入する。
完全な周囲の理解は、エージェントに最大限の情報を提供する。
標準ピンホール画像のモデルトレーニングを可能にし、学習した機能を異なるドメインに転送するフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 09:37:27 GMT)
Exploring Complementary Strengths of Invariant and Equivariant
Representations for Few-Shot Learning [96.8] 多くの現実世界では、多数のラベル付きサンプルの収集は不可能です。
少ないショット学習はこの問題に対処するための主要なアプローチであり、目的は限られた数のサンプルの存在下で新しいカテゴリに迅速に適応することです。
幾何学的変換の一般集合に対する等分散と不変性を同時に強制する新しい訓練機構を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 21:14:33 GMT)
Automated Machine Learning on Graphs: A Survey [81.2] 本稿では,グラフ上の自動機械学習の体系的かつ包括的レビューを行う。
グラフ機械学習のためのハイパーパラメータ最適化(HPO)とニューラルアーキテクチャ探索(NAS)に注目した。
最後に、自動化グラフ機械学習の今後の研究方向に関する洞察を共有します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 04:20:33 GMT)
Mind the box: $l_1$-APGD for sparse adversarial attacks on image
classifiers [79.1] 我々は、この効果的な脅威モデルのための最も急降下ステップの予想された間隔を研究します。
本稿では,小予算の反復であっても高い有効性を有するPGDの適応形式を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:53:32 GMT)
P2-Net: Joint Description and Detection of Local Features for Pixel and
Point Matching [78.2] この研究は、2D画像と3D点雲の微粒な対応を確立するための取り組みである。
画素領域と点領域の固有情報変動を緩和するために,新しい損失関数と組み合わせた超広帯域受信機構を設計した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:59:40 GMT)
Coordination Among Neural Modules Through a Shared Global Workspace [78.1] 認知科学において、機能的に特殊なコンポーネントが情報を共有するグローバルなワークスペースアーキテクチャが提案されている。
キャパシティ制限は、特殊化と構成性を奨励する合理的な基礎を持つことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:43:48 GMT)
Unsupervised Depth and Ego-motion Estimation for Monocular Thermal Video
using Multi-spectral Consistency Loss [76.8] 本研究では,全日深度とエゴモーション推定のための教師なし学習手法を提案する。
提案手法はマルチスペクトル整合性損失を利用してネットワークを補完的に監視する。
提案手法で訓練されたネットワークは、低照度およびゼロ照度条件下での単眼熱ビデオの深度とポーズを堅牢に推定する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 05:29:04 GMT)
Learning Reasoning Paths over Semantic Graphs for Video-grounded
Dialogues [73.0] 対話文脈(PDC)における推論経路の新しい枠組みを提案する。
PDCモデルは、各質問と回答の語彙成分に基づいて構築されたセマンティックグラフを通じて、対話間の情報フローを発見する。
本モデルでは,この推論経路を通じて視覚情報とテキスト情報を逐次的に処理し,提案する特徴を用いて回答を生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 07:39:26 GMT)
Learning Frequency Domain Approximation for Binary Neural Networks [68.8] フーリエ周波数領域における符号関数の勾配を正弦関数の組み合わせを用いて推定し,BNNの訓練を行う。
いくつかのベンチマークデータセットとニューラルネットワークの実験により、この手法で学習したバイナリネットワークが最先端の精度を達成することが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 08:25:26 GMT)
SWIS -- Shared Weight bIt Sparsity for Efficient Neural Network
Acceleration [68.4] 量子化は、ニューラルネットワークコンピューティングシステムの性能と効率の向上を先導している。
本稿では,効率的なニューラルネットワーク推論高速化のための量子化フレームワークSWIS-Shared Weight bIt Sparsityを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 21:03:20 GMT)
Towards Unbiased COVID-19 Lesion Localisation and Segmentation via
Weakly Supervised Learning [66.4] 本研究では,画像レベルラベルのみに監視されたデータ駆動型フレームワークを提案する。
このフレームワークは、生成する対向ネットワークと病変特異的デコーダの助けを借りて、原画像から潜在的な病変を明示的に分離することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:05:49 GMT)
Challenges and Opportunities in High-dimensional Variational Inference [65.5] 低次元後肢に対する近似家族と多様性に関する直観が高次元後肢に失敗する理由を示す。
高次元後方に対しては、最適化が最も容易かつ安定な排他的KL発散を用いることを推奨する。
低から中程度の次元では、重尾の変異族と質量被覆の分岐は、重要サンプリングによって近似を改善できる可能性を高めることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 15:53:34 GMT)
Reinforcement Learning for Adaptive Mesh Refinement [63.8] マルコフ決定過程としてのAMRの新規な定式化を提案し,シミュレーションから直接改良政策を訓練するために深部強化学習を適用した。
これらのポリシーアーキテクチャのモデルサイズはメッシュサイズに依存しないため、任意に大きく複雑なシミュレーションにスケールします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 22:55:48 GMT)
Emotion pattern detection on facial videos using functional statistics [63.0] 顔面筋運動の有意なパターンを抽出する機能的ANOVAに基づく手法を提案する。
感情群間の表現に時間的差があるかどうかを関数fテストを用いて判定する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 08:31:08 GMT)
Self-Supervised Multi-View Learning via Auto-Encoding 3D Transformations [61.9] MV-TER (Multi-View Transformation Equivariant Representations) を学習するための新しい自己監督型パラダイムを提案する。
具体的には、3Dオブジェクト上で3D変換を行い、投影による変換前後の複数のビューを取得する。
次に、変換前後の複数のビューの融合特徴表現から3d変換パラメータをデコードすることにより、内在的な3dオブジェクト表現をキャプチャする表現を自己学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:24:17 GMT)
A Driving Behavior Recognition Model with Bi-LSTM and Multi-Scale CNN [59.6] 運転行動認識のための軌道情報に基づくニューラルネットワークモデルを提案する。
提案手法を公開BLVDデータセット上で評価し,満足な性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:47:29 GMT)
A Biased Graph Neural Network Sampler with Near-Optimal Regret [57.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフおよびリレーショナルデータにディープネットワークアーキテクチャを適用する手段として登場した。
本論文では,既存の作業に基づいて,GNN近傍サンプリングをマルチアームバンディット問題として扱う。
そこで本研究では,分散を低減し,不安定かつ非限定的な支払いを回避すべく設計されたバイアスをある程度導入した報酬関数を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 15:55:58 GMT)
Natural Language Video Localization: A Revisit in Span-based Question
Answering Framework [56.6] 自然言語ビデオローカライゼーション(NLVL)は、テキストクエリに意味的に対応する未編集ビデオからターゲットモーメントを見つけることを目的としている。
既存のアプローチは主にコンピュータビジョンの観点からNLVL問題を解く。
入力ビデオをテキストパスとして扱うことにより,NLVLを新たな視点,すなわちスパンベース質問応答(QA)に対処する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 07:58:49 GMT)
Meta-learning One-class Classifiers with Eigenvalue Solvers for
Supervised Anomaly Detection [55.9] 教師付き異常検出のためのニューラルネットワークに基づくメタラーニング手法を提案する。
提案手法は,既存の異常検出法や少数ショット学習法よりも優れた性能を実現することを実験的に実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 01:43:04 GMT)
Snowflake: Scaling GNNs to High-Dimensional Continuous Control via
Parameter Freezing [55.4] 近年の研究では、グラフニューラルネットワーク(GNN)が、典型的な多層パーセプトロン(MLP)と同じくらい効果的である移動制御のポリシーを学習できることが示されている。
これまでのところ、GNNの性能はセンサーやアクチュエータの数が増加するにつれて急速に低下しているため、小さなエージェントのトレーニングに限られている。
オーバーフィッティングに苦しむネットワーク部分のパラメータを凍結する高次元連続制御のためのGNNトレーニング方法であるSnowflakeを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 13:56:10 GMT)
Gradient Coding with Dynamic Clustering for Straggler-Tolerant
Distributed Learning [55.1] 勾配降下(GD)は、複数の労働者にデータセットを分散することで学習タスクの並列化に広く用いられている。
分散同期gdにおけるイテレーション完了時間ごとの重要なパフォーマンスボトルネックは$straggling$ workersである。
コード化された分散技術は、最近ストラグラーを緩和し、労働者に冗長な計算を割り当てることでgdイテレーションを高速化するために導入された。
本稿では,従来のトラグリング動作に依存する可能性のあるコードの中から,冗長なデータを労働者に割り当てて選択する動的GC方式を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:51:29 GMT)
Stochastic Linear Bandits with Protected Subspace [51.4] 線形目的関数を最適化するが、報酬は未知の部分空間にのみ得られる線形帯域問題の変種について検討する。
特に、各ラウンドでは、学習者は、目的または保護されたサブスペースを、アクションの選択とともにクエリするかどうかを選択する必要がある。
提案アルゴリズムはOFULの原理から導かれるもので,保護された空間を推定するためにクエリのいくつかを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 21:40:26 GMT)
Quantifying the Benefit of Using Differentiable Learning over Tangent
Kernels [51.2] 勾配降下は、関連する接核法がランダムな推測よりも非自明な利点を得られる場合に限り、小さな誤差をもたらす。
このような条件がなければ、特に接するカーネルを用いたカーネル法がランダムな推測よりも非自明な優位性を達成できない場合でも、勾配降下は小さな誤差で学習できることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:54:13 GMT)
OmniNet: Omnidirectional Representations from Transformers [49.2] 本稿ではトランスフォーマー(OmniNet)からのOmnidirect Representationsを提案する。
OmniNetでは、厳密に水平な受容フィールドを維持する代わりに、各トークンはネットワーク全体のすべてのトークンに参加することができる。
自動回帰言語モデリング、機械翻訳、長距離アリーナ(LRA)、画像認識に関する実験が行われている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 15:31:54 GMT)
NeuTex: Neural Texture Mapping for Volumetric Neural Rendering [48.8] 本稿では,ジオメトリ-連続3次元ボリューム-出現-連続2次元テクスチャマップとして表現-を明示的に切り離す手法を提案する。
我々は,この表現を多視点画像監視のみを用いて再構成し,高品質なレンダリング結果を生成することを実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 05:34:51 GMT)
Computing the Information Content of Trained Neural Networks [46.3] トレーニングデータよりも重みを持つニューラルネットワークは、まだ一般化しているのだろうか?
本論文では,無限に広がったニューラルネットワークの情報内容に対する整合性推定器と閉形式上界の両方を導出する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:38:25 GMT)
A Machine Learning Approach for Predicting Human Preference for Graph
Layouts [46.3] グラフレイアウトの人間の好みを予測するための最初の機械学習アプローチを紹介します。
基本真理の人間の好みデータセットを用いた実験結果から,モデルがグラフレイアウトの人間の好みを正しく予測できることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 23:54:54 GMT)
Coarse-Fine Networks for Temporal Activity Detection in Videos [45.0] Co-Fine Networks」は、時間分解の異なる抽象化の恩恵を受け、長期的な動きのためのより良いビデオ表現を学ぶ2流アーキテクチャです。
提案手法は,計算量とメモリフットプリントを大幅に削減して,公開データセットにおける動作検出の最先端を上回ることができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 20:48:01 GMT)
Convolutional Normalization: Improving Deep Convolutional Network
Robustness and Training [44.7] 現代畳み込みニューラルネットワーク(convnets)では正規化技術が基本成分となっている
フーリエ領域における畳み込み構造を完全に活用できるシンプルで効率的な畳み込み正規化法を導入する。
畳み込み正規化は、重み行列の層単位でのスペクトルノルムを減少させ、ネットワークのリプシッツ性を改善することができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 00:33:04 GMT)
Expected Value of Communication for Planning in Ad Hoc Teamwork [44.3] 自律エージェントの望ましい目標は、未知のチームメイトとオンザフライで調整できるようにすることだ。
アドホックなチームワークの中心的な課題の1つは、他のエージェントの現在の計画を迅速に認識し、それに応じて計画することです。
アドホックなチームワークのための新しい計画アルゴリズムを提示し、どのクエリに問い合わせるかを決定し、それに応じて計画する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:09:36 GMT)
Understanding Robustness in Teacher-Student Setting: A New Perspective [42.7] 適応的な例は機械学習モデルで、有界な対向的摂動はモデルを誤解させ、任意に誤った予測をすることができる。
広範な研究は、逆例の存在を説明し、モデルのロバスト性を改善する方法を提供する。
我々の研究は、敵対的な事例に関する将来の探索を暗示し、原則化されたデータ拡張を通じてモデルロバスト性を高めることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 03:49:19 GMT)
Adaptive Sampling for Minimax Fair Classification [40.9] 最適化の原理に基づく適応型サンプリングアルゴリズムを提案し,その性能に関する理論的境界を導出する。
特定の問題のクラスに対してアルゴリズム独立なローバウンドを導出することにより,適応スキームによる性能は一般に改善できないことを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 04:58:27 GMT)
CogDL: An Extensive Toolkit for Deep Learning on Graphs [40.4] グラフの深層学習のための広範な研究ツールキットであるCogDLを紹介する。
グラフ領域で最も重要なタスクの標準的なトレーニングと評価を提供します。
我々は,AMinerにおける実世界のアプリケーションにおけるCogDLの有効性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 12:35:16 GMT)
Flow-based Generative Models for Learning Manifold to Manifold Mappings [39.6] 本稿では,フローベース生成モデルに類似した,多様体値データに対する可逆層を3種類導入する。
配向分布関数の分野の脳画像を確実にかつ正確に再構築できる有望な結果を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 17:28:12 GMT)
Meta-learning representations for clustering with infinite Gaussian
mixture models [39.6] クラスタリング性能を向上させるためにニューラルネットワークを訓練するメタラーニング手法を提案する。
提案手法は,非ラベルデータとは異なるラベルデータを用いた知識メタ学習を用いて,未ラベルデータをクラスタ化することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 02:05:31 GMT)
Structured Prediction for CRiSP Inverse Kinematics Learning with
Misspecified Robot Models [39.5] 本稿では,データ駆動戦略とフォワードキネマティックス関数を組み合わせた構造化予測アルゴリズムを提案する。
提案手法により、予測された関節構成がロボットの制約内に適切に収まることが保証される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 10:56:48 GMT)
Detection and Rectification of Arbitrary Shaped Scene Texts by using
Text Keypoints and Links [38.7] マスク誘導マルチタスクネットワークは任意の形状のシーンテキストを確実に検出・修正する。
センタラインを指定する3種類のキーポイントが検出され、テキストインスタンスの形状が正確に決定される。
シーンテキストは、関連するランドマークポイントをリンクすることで配置および修正できます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:13:51 GMT)
InstanceRefer: Cooperative Holistic Understanding for Visual Grounding
on Point Clouds through Instance Multi-level Contextual Referring [38.1] InstanceReferと呼ばれる新しいモデルを提案し、ポイントクラウド上で優れた3Dビジュアルアースを実現します。
提案モデルではまず, 点雲上の単眼領域からインスタンスをフィルタリングし, 少数の候補を得る。
実験によれば、instancereferは以前のstate-of-the-artメソッドを大きく上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 16:59:27 GMT)
Accounting for Variance in Machine Learning Benchmarks [37.9] ある機械学習アルゴリズムAは、変化の源を越えて学習パイプラインを最適化する複数の試行を理想的に呼び出す。
これは非常に高価であり、コーナーは結論に達するために切断されます。
ベンチマークプロセス全体をモデル化し,データサンプリングによるばらつき,パラメータ初期化,ハイパーパラメータ選択の影響を明らかにした。
計算コストの51倍の削減で,不完全な推定器アプローチにより多くの変動源を加えることにより,理想推定器の精度が向上することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 22:39:49 GMT)
Acceleration via Fractal Learning Rate Schedules [37.9] 学習率のスケジュールは理解が困難であり、チューニングに費用がかかることが知られている。
我々は,数値解析文献からの反復的アルゴリズムを,バニラ勾配降下を加速するためのチェビシェフ学習率スケジュールと再解釈する。
深層学習における「安定性の最先端」の理解に挑戦するための実験と議論を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 22:52:13 GMT)
Sandglasset: A Light Multi-Granularity Self-attentive Network For
Time-Domain Speech Separation [37.7] モデルサイズと計算コストを大幅に小さくして, 最先端(SOTA) SS性能を向上する, サンドグラス形状の新規なセルフアテンテートネットワークを提案する。
実験では、2つのベンチマークSSデータセットで最高の結果を得たのは、わずか2.3MパラメータのSandglassetです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 07:36:09 GMT)
Contrastive Separative Coding for Self-supervised Representation
Learning [37.7] CSC(Contrastive Separative Coding)という自己監督型学習手法を提案する。
まず、共有分離および判別埋め込みを抽出するために、マルチタスク分離エンコーダを構築する。
第2に,様々な干渉条件で話者表現を行う強力なクロスアテンション機構を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 07:32:00 GMT)
Computationally Efficient Wasserstein Loss for Structured Labels [37.3] 階層的テキスト分類タスクに着目した木-ワッサーシュタイン距離正規化LDLアルゴリズムを提案する。
提案手法は,学習中にラベルの構造を十分に考慮し,計算時間とメモリ使用量の観点からシンクホーンアルゴリズムと好適に比較できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 10:45:13 GMT)
UCB Momentum Q-learning: Correcting the bias without forgetting [37.0] UCBMQはQラーニングに基づいており、モーメント項を追加し、探索に対処するための不確実性に直面した楽観主義の原則に依存しています。
私たちは、$H$がエピソードの長さ、$S$の状態の数、$A$アクションの数、$T$エピソードの数、およびpoly$log(SAHT)$の用語を無視した、少なくとも$O(sqrtH3SAT+ H4 S A )$の後悔を保証することができます。
UCBMQは、下界に同時に一致する最初のアルゴリズムである 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 21:08:48 GMT)
Educational Question Mining At Scale: Prediction, Analysis and
Personalization [35.4] 大規模に教育的な問題から洞察を抽出する枠組みを提案する。
我々は最先端のベイズ深層学習法、特に部分変分オートエンコーダ(p-VAE)を利用する。
提案したフレームワークを,数万の質問と数千万の回答をオンライン教育プラットフォームから収集した実世界のデータセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 04:04:32 GMT)
Diversifying Sample Generation for Accurate Data-Free Quantization [35.4] 均質化による悪影響を軽減するために,DSG(Diverse Sample Generation)方式を提案する。
我々の手法は多用途であり、AdaRoundのような最先端のポストトレーニング量子化手法にも適用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:46:02 GMT)
Over-sampling De-occlusion Attention Network for Prohibited Items
Detection in Noisy X-ray Images [35.4] セキュリティ検査は、スーツケースの個人持ち物のX線スキャンです。
一般的な画像認識データセットを通じてトレーニングされた従来のCNNベースのモデルは、このシナリオで十分なパフォーマンスを達成できない。
新規な脱閉塞注意モジュールと新しいオーバーサンプリングトレーニング戦略からなるオーバーサンプリング脱閉塞注意ネットワーク(DOAM-O)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 07:17:37 GMT)
DR-TANet: Dynamic Receptive Temporal Attention Network for Street Scene
Change Detection [35.3] 本稿では,時間的注意の提示と時間的注意の依存性スコープサイズが変化検出の性能に及ぼす影響について検討する。
GSV', TSUNAMI', VL-CMU-CD'のストリートシーンデータセットでは, ベルや笛を使わずに新たな最先端のスコアが確立され, 優れた性能が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 10:01:35 GMT)
Manifold optimization for optimal transport [34.9] Optimal Transport (OT)は、機械学習に広く関心を寄せている。
多様体の最適化の枠組みの中でOT問題にアプローチする方法について議論します。
Manifold最適化ベースの最適トランスポート(MOT)レポジトリを,PythonとMatlabのOT問題を解決する上で有用なコードで提供しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 10:49:19 GMT)
TenIPS: Inverse Propensity Sampling for Tensor Completion [34.2] MNAR観測による部分観察テンソルの完成問題について検討した。
元のテンソルと確率テンソルの両方が、多線型ランクが低いと仮定する。
このアルゴリズムはまず凸リラクゼーションを用いて確率を推定し、次に高次SVDアプローチを用いて欠落値を予測する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 23:34:26 GMT)
Privacy-Preserving Distributed SVD via Federated Power [34.2] 我々は、現代における部分SVDの計算のためのFedPowerと呼ばれるアルゴリズムのクラスを開発する。
既知の電力法に基づいて、ローカルデバイスは複数のローカル電力イテレーションと1つのグローバルアグリゲーションの間で交互に通信効率を向上させる。
特に、ローカルイテレーションは通信効率を向上させるだけでなく、プライバシー侵害の可能性も低減します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 02:33:20 GMT)
Dual Attention Suppression Attack: Generate Adversarial Camouflage in
Physical World [33.6] 本稿では,認識過程の本質的な特徴に注意が反映されるという観点から,二重注意抑制(DAS)攻撃を提案する。
モデルを共有する類似の注意パターンをターゲットから非ターゲット領域に気を散らすことで、移動可能な逆カモフラージュを生成します。
人間の視覚の注意が常にサルエントなアイテムに焦点を当てているという事実に基づいて、人間特有のボトムアップの注意を回避し、視覚的に自然なカモフラージュを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:46:43 GMT)
DF-VO: What Should Be Learnt for Visual Odometry? [33.4] マルチビュージオメトリと深層学習を深さと光フローで統合し、シンプルで堅牢な視覚オドメトリーシステムを設計します。
包括的アブレーション研究により,提案手法の有効性が示され,本システムの性能に関する広範な評価結果が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 11:50:39 GMT)
A Multiclass Boosting Framework for Achieving Fast and Provable
Adversarial Robustness [32.9] ディープニューラルネットワークは、出力予測を変更するために破壊することができる。
この明らかな堅牢性の欠如により、研究者は敵がそのような能力を持つのを防げる方法を提案している。
本稿では,対向ロバスト性を確保するためのマルチクラスブースティングフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 19:42:31 GMT)
Moment-Based Variational Inference for Stochastic Differential Equations [31.5] 我々は,前処理の制御バージョンとして変分過程を構築する。
我々は、モーメント関数のセットによって後部を近似する。
モーメント閉包と組み合わせて、平滑化問題は決定論的最適制御問題に還元される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 13:20:38 GMT)
Learning Monopoly Gameplay: A Hybrid Model-Free Deep Reinforcement
Learning and Imitation Learning Approach [31.1] 強化学習(RL)は、環境と相互作用するエージェントに依存し、それによって受け取った報酬の累積合計を最大化します。
マルチプレイヤーのモノポリーゲームでは、プレイヤーは取引など複雑なアクションを含む毎ターンに複数の決定をしなければならない。
本稿では,モノポリーの勝利戦略を再生および学習できるハイブリッドモデルフリーディープRL(DRL)アプローチについて紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 01:40:02 GMT)
FPS-Net: A Convolutional Fusion Network for Large-Scale LiDAR Point
Cloud Segmentation [30.7] LiDARポイントクラウドに基づくシーン理解は、自動運転車が安全に運転するのに不可欠なタスクです。
既存のほとんどのメソッドは、情報容量を増やすために、画像チャネルとして異なるポイント属性/モダリティを積み重ねる。
fps-netは,最適なポイントクラウドセグメンテーションのために,投影画像チャネル間の一意性と不一致を生かす畳み込み型融合ネットワークである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 04:08:28 GMT)
Scalable Scene Flow from Point Clouds in the Real World [30.4] オープンデータセットに基づくシーンフローの大規模ベンチマークを新たに導入します。
データセットは以前の実世界のデータセットよりも$sim$1,000$times$大きいです。
人工ダウンサンプリングなどのポイントクラウド上での動作に関するこれまでのモデルでは,性能が大幅に低下していた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 20:56:05 GMT)
Generating Probabilistic Safety Guarantees for Neural Network
Controllers [30.3] ダイナミクスモデルを使用して、ニューラルネットワークコントローラが安全に動作するために保持する必要がある出力プロパティを決定します。
ニューラルネットワークポリシの近似を効率的に生成するための適応的検証手法を開発した。
本手法は,航空機衝突回避ニューラルネットワークの確率的安全性を保証することができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:48:21 GMT)
Autonomous Navigation of an Ultrasound Probe Towards Standard Scan
Planes with Deep Reinforcement Learning [28.2] 本論文では,実時間画像フィードバックに基づく仮想米国プローブの6次元ポーズを自律的に制御するフレームワークを提案する。
本手法は,米国の脊椎イメージングで収集した実世界データを用いて構築したシミュレーション環境で検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 03:09:17 GMT)
Long Document Summarization in a Low Resource Setting using Pretrained
Language Models [28.0] 我々は、平均ソース文書長4268ワードの長い法的ブリーフを要約する挑戦的な低リソース設定を研究します。
我々は17.9 ROUGE-Lを達成し、それが長い文と闘うように、現代の事前訓練抽象要約BARTを使用します。
圧縮された文書をBARTに送付すると,6.0ROUGE-Lの改善が観察される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 04:43:55 GMT)
Fool Me Once: Robust Selective Segmentation via Out-of-Distribution
Detection with Contrastive Learning [27.7] ネットワークを訓練し,セグメンテーションと画素単位のアウトオブディストリビューション(ood)検出を同時に行う。
これは、OoDデータセットを新しい対比目標とデータ拡張スキームで活用することによって実現される。
OoDの予測値に基づいてシーンを選択的にセグメンテーションすることで、代替技術に関して0.2のIoUでセグメンテーション精度を向上させることができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 09:38:40 GMT)
Robust learning under clean-label attack [26.3] クリーンラベルデータ汚染攻撃におけるロバスト学習の問題点について検討する。
学習目標は、最適なPAC学習よりも難しい攻撃可能な速度を最小限にすることです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 00:21:15 GMT)
Roosterize: Suggesting Lemma Names for Coq Verification Projects Using
Deep Learning [26.2] Coqプロジェクトにおける補題名を自動的に提案する、Roosterizeと呼ばれるツールチェーンをデモします。
Roosterizeは、既存のCoqコードで訓練されたニューラルネットワークモデルを利用しており、命名規則の手動仕様を避けている。
評価の結果,roosterizeは補題名を提案するための強力なベースラインを実質的に上回っていることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 23:07:44 GMT)
Token-Modification Adversarial Attacks for Natural Language Processing:
A Survey [25.7] この観察に動機づけられて,既存のトークン修飾攻撃を調査し,各コンポーネントを抽出した。
この調査は、新しい研究者をこの分野に導き、個々の攻撃コンポーネントに関するさらなる研究を促進することを願っています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 01:00:09 GMT)
Emotion Dynamics in Movie Dialogues [25.3] 発話を通して感情のダイナミクスを追跡する枠組みを提案する。
我々はこの手法を用いて、映画キャラクタの感情的弧をトレースする。
このような何千もの文字アークを分析し、ストーリーのより広い理解を知らせる仮説をテストします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 23:02:16 GMT)
Implicit Kernel Attention [24.9] 本稿では,Transformer と GAT における注目の新たな解釈と一般化構造を提案する。
Transformer と GAT の注目点として,1) RBF カーネルが 2 つのインスタンスの類似性を計測し,2) 個々のインスタンスの重要性を計算するために$L2$ ノルムの指数関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 08:57:05 GMT)
A survey of algorithmic recourse: definitions, formulations, solutions,
and prospects [24.6] 我々は、自動意思決定システムによって不当に扱われる個人に対して、説明とレコメンデーションを提供するアルゴリズムの講義に焦点をあてる。
我々は、広範な文献レビューを行い、統一された定義、定式化、言論への解決策を提示することで、多くの著者の努力を一致させます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:44:36 GMT)
Risk factor identification for incident heart failure using neural
network distillation and variable selection [24.4] リスク関連同定のための確立されたディープラーニングモデルによって学習された隠れたパターンを解く2つの方法を提案する。
788,880例(8.3%の心不全)のコホートが検討された。
モデル蒸留では, 心不全に関連する598例と379例を, 人口レベルでそれぞれ同定した。
これらの重要な集団レベルの知見に加えて, 臨床における心不全の出現を考慮し, 個人レベルでの解釈へのアプローチを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 10:09:33 GMT)
A Deep Emulator for Secondary Motion of 3D Characters [24.3] 本稿では,3次元キャラクタのスキンアニメーションを鮮明な二次動作効果で強化する学習的アプローチを提案する。
文字シミュレーションメッシュの各局所パッチを符号化するニューラルネットワークを設計する。
ネットワークは局所的な手法であるため,テスト時に任意の形状の3Dキャラクタメッシュに一般化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 19:13:35 GMT)
CrossMap Transformer: A Crossmodal Masked Path Transformer Using Double
Back-Translation for Vision-and-Language Navigation [23.5] 自然言語指示によるナビゲーションは、ユーザーと自然に対話する国内サービスロボットに特に適している。
このタスクは、自然言語ナビゲーション命令が与えられた指定された宛先につながる一連のアクションの予測を含みます。
言語的特徴と視覚的特徴を符号化して経路を逐次生成するCrossMap Transformerネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 09:03:50 GMT)
Self-Supervised Simultaneous Multi-Step Prediction of Road Dynamics and
Cost Map [23.3] 本稿では,空間コストマップと道路ダイナミクスの同時多段階予測のために,完全自己教師あり方式で訓練した新しいアーキテクチャを提案する。
提案手法は,手作業で設計した移動計画のコスト関数を,自然に解釈可能な学習された高次元コストマップに置き換える。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:32:40 GMT)
Auto-Exposure Fusion for Single-Image Shadow Removal [23.2] シャドウ除去は、固有の背景依存性と空間変動特性のために、まだ困難な作業です。
最先端のディープニューラルネットワークでさえ、トレースレスのシャドウ除去された背景をほとんど回復できない。
本論文では, 課題解決のために, 露光融合問題として定式化することで, 新たなソリューションを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 19:09:26 GMT)
Robust Localization in Wireless Networks From Corrupted Signals [23.1] 非理想的な信号条件により、未知のデータの一部が破損した場合、無線ネットワークにおけるタイミングに基づくローカライゼーションの問題に対処する。
スケジュールベースの伝送における時間差,時間差,時間差など,様々な局所化手法に適用可能なロバストな手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 10:12:47 GMT)
Towards a Unified Framework for Fair and Stable Graph Representation
Learning [23.1] 我々は,任意のグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,公平で安定した表現を学習できる新しいフレームワークNIFTYを提案する。
我々は,重み正規化が結果表現の反ファクト的公正性と安定性を促進することを理論的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 04:08:15 GMT)
A Little Energy Goes a Long Way: Energy-Efficient, Accurate Conversion
from Convolutional Neural Networks to Spiking Neural Networks [22.6] スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、空間時空間データ、つまり現実世界の感覚データを処理する固有の機能を提供します。
SNNに関する主要な研究のスレッドは、トレーニング済みの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を同じ構造のSNNに変換することである。
本論文では,比較的短いスパイクトレインを用いて,ほぼゼロの精度損失を達成できる新しいCNN-to-SNN変換法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 12:15:29 GMT)
A Data-driven Approach to Estimate User Satisfaction in Multi-turn
Dialogues [22.3] マルチターン対話の評価は依然として困難です。
同じ経験を複雑さのレベルが異なる2つのタスクに割り当てるのは誤解を招く。
文脈に敏感で長期的な視点を持つ対話のターンレベルの満足度を推定する新しい手法を開発しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 20:00:28 GMT)
Visualizing Rule Sets: Exploration and Validation of a Design Space [21.7] ルールセットは、透明性と知性が必要な設定でモデルロジックを伝える手段として、機械学習(ML)でよく使用される。
現在まで、ルールを提示するための視覚的な代替法を探求する作業は限られている。
この作業は、ルールをコミュニケーション戦略として使用してMLモデルを理解する際に、実践者がより効果的なソリューションを採用するのに役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:19:22 GMT)
Hierarchical and Partially Observable Goal-driven Policy Learning with
Goals Relational Graph [21.3] 目標グラフ(GRG)を用いた新しい2層階層学習手法を提案する。
我々のGRGはディリクレカテゴリーのプロセスを通じて、ゴール空間におけるすべてのゴールの根底にある関係を捉えます。
実験の結果,我々のアプローチは未発見の環境と新しい目標の両方において優れた一般化を示すことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 23:21:46 GMT)
Towards Personalized Federated Learning [20.6] PFL手法をデータベースおよびモデルベースアプローチに分割するユニークな分類法を提案する。
我々は、その重要なアイデアを強調し、新しいpflアーキテクチャ設計に向けた研究の将来の展望を期待する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 02:45:19 GMT)
A Bioinspired Retinal Neural Network for Accurately Extracting
Small-Target Motion Information in Cluttered Backgrounds [19.9] 本稿では,新しいニューロベース運動フィルタリングと多形2次元空間フィルタリングに基づくバイオインスパイアニューラルネットワークを提案する。
2つの信号だけで正確に動きの方向を推定し、異なる大きさと速度の小さな目標に反応する。
また、動き方向や動きの情報を正確かつ迅速に抽出することもできる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 08:44:27 GMT)
A Bioinspired Approach-Sensitive Neural Network for Collision Detection
in Cluttered and Dynamic Backgrounds [19.9] 移動中の物体の迅速かつ堅牢な検出は、ロボット視覚システムにとって重要かつ困難な問題である。
哺乳類網膜における神経回路の初等視覚にインスパイアされた,バイオインスパイアされたアプローチ感受性ニューラルネットワーク(AS)を提案する。
提案手法は, クラッタや動的背景の衝突を高精度かつロバストに検出するだけでなく, 位置や方向などの衝突情報を抽出し, 迅速な意思決定を支援する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 09:16:18 GMT)
Information Discrepancy in Strategic Learning [19.4] 本研究では,主席が得点規則を策定し,エージェントが得点を改善するために戦略的投資を行う意思決定モデルについて検討する。
私たちは、モデルにおける情報格差に起因する結果の相違に注目します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:26:58 GMT)
Diverse Critical Interaction Generation for Planning and Planner
Evaluation [19.1] 車両を所望のスタイルで個別に制御することで、多様なインタラクションを生み出すスタイルジェネレーティブモデルRouteGANを提案します。
スタイル係数を変更することで、モデルはオンラインプランナーとして異なる安全レベルの軌道を生成することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 10:52:36 GMT)
On Efficient Training, Controllability and Compositional Generalization
of Insertion-based Language Generators [19.0] InsNetは挿入ベースのシーケンスモデルで、トランスフォーマーデコーダと同じくらい効率的にトレーニングできる。
InsNetのストーリー生成とCleVR-CoGENTキャプションの評価を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:12:48 GMT)
Systematic Analysis and Removal of Circular Artifacts for StyleGAN [18.8] vanilla StyleGANは高解像度で超リアルな顔画像の合成で有名です。
バニラスタイルGANによって生成された画像は、生成された画像の品質を著しく低下させる顕著な円形のアーティファクトを含んでいる。
そこで本研究では,バニラ型GANの顕著な円形アーティファクトを,PIN(Pixel-instance normalization)層を用いて簡易かつ効果的に除去する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 15:56:26 GMT)
Using contrastive learning to improve the performance of steganalysis
schemes [18.8] 本稿では,steg analysis contrastive framework (scf) を提案する。
SCFは、異なるカテゴリの特徴間の距離を最大化することにより、ステガナリシスの特徴表現を改善する。
類似性の等価性と推移性に基づいて、新しいStegCL(Steganalysis Contrastive Loss)を設計する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 10:32:02 GMT)
On the Effectiveness of Dataset Embeddings in Mono-lingual,Multi-lingual
and Zero-shot Conditions [18.8] モノリンガル設定、多言語設定、ゼロショット設定における予測データソースラベルにおけるデータセット埋め込みの効果を比較します。
形態素的タグ付け,補間,依存関係解析の3つのタスクを評価し,104のデータセット,66の言語,2つの異なるデータセットグループ化戦略を用いた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 19:34:32 GMT)
FineNet: Frame Interpolation and Enhancement for Face Video Deblurring [18.5] この作品の目的は、顔のビデオを破壊することです。
本稿では,(1)ぼやけたフレームの強化,(2)ぼやけたフレームを欠落した値として扱い,目的によって見積もる方法を提案する。
3つの実および合成ビデオデータセットを用いた実験により,本手法が従来の最先端手法よりも定量的および質的結果において大きな差を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 09:47:16 GMT)
Representation Learning for Event-based Visuomotor Policies [18.5] 非同期イベントデータからの教師なし表現のためのイベント自動コーダを提案する。
テンポラリなイベントデータからコンテクストのエンコードまで,コンパクトな表現を学習することが可能であることを示す。
シミュレーションで障害物回避シナリオに適用することにより、この枠組みの学習のバイスモモモターポリシーを検証します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 07:04:00 GMT)
Class Means as an Early Exit Decision Mechanism [18.3] 本稿では,サンプルの類型的手法に基づく新しい早期出口手法を提案する。
この手法は低消費電力デバイスにおけるニューラルネットワークトレーニングに特に有用である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 17:31:55 GMT)
Cryptonite: A Cryptic Crossword Benchmark for Extreme Ambiguity in
Language [17.8] 暗号クロスワードに基づく大規模データセットであるCryptoniteを提示する。
Cryptoniteの各例は、暗号的な手がかり、誤解を招く表面読解の短いフレーズまたは文です。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 19:01:01 GMT)
Self-supervised Auxiliary Learning for Graph Neural Networks via
Meta-Learning [16.8] グラフニューラルネットワークを効果的に学習するための,新しい自己監視型補助学習フレームワークを提案する。
本手法では,様々な補助タスクを用いて一次タスクを学習し,一般化性能を向上させる。
本手法は,任意のグラフニューラルネットワークに対して,手動ラベリングや追加データなしでプラグイン方式で適用することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 05:52:57 GMT)
FjORD: Fair and Accurate Federated Learning under heterogeneous targets
with Ordered Dropout [16.3] ニューラルネットワークにおける知識の順序付きネスト表現を実現するメカニズムであるOrdered Dropoutを紹介します。
我々は,この手法と自己蒸留手法を,FjORDと呼ばれるフレームワークでフェデレートラーニングの領域に導入する。
FjORDは、ネストされた構造を維持しながら、最先端のベースラインよりもパフォーマンスが大幅に向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 09:16:03 GMT)
ToxCCIn: Toxic Content Classification with Interpretability [16.2] ソーシャルメディア上での攻撃言語や毒性検出などのタスクには説明が重要です。
単純かつ強力な仮定に基づき,トランスモデルの解釈性を改善する手法を提案する。
このアプローチは,ロジスティック回帰分析によって提供されるものの品質を超える説明を生成できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 22:17:10 GMT)
An efficient Quasi-Newton method for nonlinear inverse problems via
learned singular values [16.1] 非線形逆問題に適用可能な高効率データ駆動準ニュートン法を提案する。
これを実現するには、単数値分解を使用して、モデル出力から単数値へのマッピングを学習し、更新されたJacobianを計算します。
これにより、ラウンドオフエラーを蓄積することなく、Quasi-Newtonメソッドの高速化が期待できます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 07:58:13 GMT)
Combat COVID-19 Infodemic Using Explainable Natural Language Processing
Models [15.8] 新型コロナの誤報対策として,DistilBERTとSHAPに基づく説明可能な自然言語処理モデルを提案する。
その結果は、新型コロナウイルスの誤報の検出と公衆の信頼向上に良い影響を与えました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 04:28:39 GMT)
Alternating Direction Method of Multipliers for Quantization [15.6] 量子化のための乗算器の交互方向法(texttADMM-Q$)アルゴリズムの性能について検討する。
不正確な更新ルールを処理できる$texttADMM-Q$のいくつかのバリエーションを開発しています。
提案手法の有効性を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:22:25 GMT)
Reflections on the Clinical Acceptance of Artificial Intelligence [15.6] この章は、人工知能(AI)の使用と臨床環境におけるその受容を反映している。
我々は,AIと臨床実践を組み合わせたパイプラインモデルの形で臨床受け入れの障害を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 17:34:09 GMT)
Generative Particle Variational Inference via Estimation of Functional
Gradients [15.4] 本研究では, 後方分布から標本を推定する新しい学習法を提案する。
生成型ParVI (GPVI) 手法は, 生成型サンプリング装置の柔軟性を提供しながら, ParVI 法の性能を維持している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 20:29:41 GMT)
Comprehension and Knowledge [15.1] 文章を理解するエージェントの能力は、エージェントの以前の経験と背景知識と密接に関連しています。
本稿では,理解と知識モダリティの相互作用を記述する,完全二様論理システムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 22:24:35 GMT)
Unsupervised Classification of Voiced Speech and Pitch Tracking Using
Forward-Backward Kalman Filtering [15.0] 3つのサブタスクを1つの手順に統合する新しいアルゴリズムを紹介します。
このアルゴリズムは、大量の背景雑音が存在する場合の事前録音音声に応用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:13:23 GMT)
Analysing the Noise Model Error for Realistic Noisy Label Data [14.8] 本研究では,ノイズモデルの予測誤差を導出して,理論的な側面から推定ノイズモデルの品質について検討する。
NLPドメインから新たなノイズラベルデータセットであるNoisyNERも公開しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 11:14:54 GMT)
RAGA: Relation-aware Graph Attention Networks for Global Entity
Alignment [14.3] 実体と関係の相互作用を捉えるために,Relation-aware Graph Attention Networksに基づく新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,エンティティ情報を関係に分散し,関係情報をエンティティに集約する自己認識機構を採用している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:30:51 GMT)
Learning with Safety Constraints: Sample Complexity of Reinforcement
Learning for Constrained MDPs [13.9] 我々は,安全性の制約と,所望の精度を確保するために必要なサンプル数との関係を特徴付ける。
我々の主な発見は、制約のない状態の最もよく知られた境界と比較して、制約されたRLアルゴリズムのサンプルは制約の数に対数的な因子によって増加することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 20:51:27 GMT)
Multiple Convolutional Features in Siamese Networks for Object Tracking [13.9] Multiple Features-Siamese Tracker (MFST) は、ロバストな追跡のために複数の階層的な特徴マップを利用する新しい追跡アルゴリズムである。
MFSTは、オブジェクト追跡ベンチマークにおいて標準のサイメムトラッカーよりも高いトラッキング精度を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 08:02:27 GMT)
A Unified Feature Representation for Lexical Connotations [13.2] 我々は、名詞や形容詞の意味を表す新しい語彙資源を作成するために、遠隔ラベリングを使用する。
我々の分析によると、それは人間の判断とよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:14:21 GMT)
Beyond Marginal Uncertainty: How Accurately can Bayesian Regression
Models Estimate Posterior Predictive Correlations? [13.1] 入力位置の異なる関数値間の予測的相関を推定することは、しばしば有用である。
まず、後続の予測相関に依存する下流タスクについて考察する:トランスダクティブアクティブラーニング(TAL)
TALは高価で間接的にアルゴリズムの開発を誘導できないため、予測相関をより直接的に評価する2つの指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 03:05:37 GMT)
Deep Perceptual Image Quality Assessment for Compression [12.9] 人間の好みに合わせて、これまでで最大の画像圧縮品質データセットを提案します。
新しいデータセットで利用可能な数千の例から,提案モデルが効果的に学習できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 16:31:10 GMT)
Avoiding Kernel Fixed Points: Computing with ELU and GELU Infinite
Networks [12.7] 指数線型単位(ELU)とガウス誤差線形単位(GELU)を持つ多層パーセプトロンの共分散関数を導出する。
我々は、幅広い活性化関数に対応する繰り返しカーネルの固定点ダイナミクスを解析する。
これまで研究されてきたニューラルネットワークカーネルとは異なり、これらの新しいカーネルは非自明な固定点ダイナミクスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 00:43:43 GMT)
Learning Fair Policies in Decentralized Cooperative Multi-Agent
Reinforcement Learning [12.2] 深い)協調的マルチエージェント強化学習(MARL)における公正な政策の学習の問題を検討する。
本稿では,フェアネスの2つの側面を考慮した2つのサブネットワークからなるニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 05:32:23 GMT)
GEBT: Drawing Early-Bird Tickets in Graph Convolutional Network Training [12.1] graph convolutional networks(gcns)は、グラフ上の表現学習のための最先端のディープラーニングモデルとして登場した。
大規模なグラフデータセット上のGCNのトレーニングと推論は、依然として難しい。
本稿では,GCN トレーニングの効率を大幅に向上させる GEBT という汎用的なGCN トレーニングフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:36:24 GMT)
ASBSO: An Improved Brain Storm Optimization With Flexible Search Length
and Memory-Based Selection [12.1] 適応的なステップ長構造と成功メモリ選択戦略をBSOに組み込むことを提案する。
ASBSOの検索能力をテストするために57のベンチマーク関数が使用される。
実世界の4つの問題が応用価値を示すために採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 03:08:58 GMT)
Efficient On-Chip Learning for Optical Neural Networks Through
Power-Aware Sparse Zeroth-Order Optimization [12.1] 光ニューラルネットワーク(ONN)は、ニューロモルフィックコンピューティングにおける記録破りの可能性を示した。
我々は,パワー効率向上のためのONNの潜在能力を最大限に発揮するための,新しいオンチップ学習フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 03:48:26 GMT)
Interpretable Artificial Intelligence through the Lens of Feature
Interaction [11.2] この研究はまず、機能相互作用の歴史的かつ近代的な重要性を説明し、続いて、機能相互作用を明示的に考慮する近代的解釈可能性法を調査した。
この調査は、機械学習の解釈可能性のより大きな文脈における機能相互作用の重要性を明らかにすることを目的としている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 23:23:10 GMT)
Towards Precise and Efficient Image Guided Depth Completion [11.2] 色と深さのモダリティを融合させる方法は、優れたパフォーマンスを達成する上で重要な役割を果たす。
本稿では,色優性枝と深度優性枝からなる2枝のバックボーンを提案する。
提案する完全モデルは、提出時点でkitti depth completion online leaderboardで1位にランクインしている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:09:23 GMT)
Adversarial Training and Provable Robustness: A Tale of Two Objectives [11.1] 実験と証明可能なロバストネスの両目的を用いた共同最適化問題としてトレーニング問題を定式化する。
我々は,多段階の偏差を排除できる新しい勾配発光法を開発した。
MNIST と CIFAR-10 で得られた結果から,提案手法は既成の l 無限大頑健性に対する先行手法と一貫して一致し,より優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:07:53 GMT)
DST: Data Selection and joint Training for Learning with Noisy Labels [11.0] データ選択と共同トレーニング(DST)法を提案し、正確なアノテーションでトレーニングサンプルを自動的に選択します。
各イテレーションにおいて、正しいラベル付きラベルと予測されたラベルは、混合モデルからの確率によってそれぞれ重み付けされる。
CIFAR-10、CIFAR-100、Clothing1Mの実験では、DSTは最先端の手法に匹敵するか、優れていることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 07:23:58 GMT)
Investigating the potential impact of values on requirements and
software engineering [11.0] 本稿では,価値に基づくソフトウェア工学の研究について述べるとともに,デザインの特徴的意味を解釈した包括的価値分類法を提案する。
価値分類法は、Covid19症状トラッカーアプリケーションの設計を評価するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 21:05:06 GMT)
Computing Plan-Length Bounds Using Lengths of Longest Paths [11.0] 提案手法は,計画長の上限値の計算に有効であることを示す。
計算された上界は、以前の境界技術による境界よりもかなり良い(多くの場合、桁違いのオーダー)ことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 11:17:15 GMT)
Structure-preserving numerical schemes for Lindblad equations [10.6] 我々はリンドブラッド方程式に対する構造保存的決定論的数値スキームの族を研究する。
誤差解析と絶対安定性解析の両方を数値例で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:41:30 GMT)
STUDD: A Student-Teacher Method for Unsupervised Concept Drift Detection [10.3] 学生・教師の学習パラダイムに基づく新しい概念ドリフト検出手法を提案する。
実行時,新しいインスタンスの予測に教師を使い,概念ドリフト検出のために学生の損失を模倣するモニタリングを行う。
19データストリームを用いた一連の実験において,提案手法は概念の漂流を検知し,競争行動を示すことができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 10:51:09 GMT)
Adversarial training in communication constrained federated learning [10.0] 我々は、連合学習環境における敵対的トレーニング(AT)の使用の可能性を検討する。
ATがフェデレーション設定で使用されると、自然および敵対的な精度が大幅に低下します。
フェデレーション設定でATを実行するための新しいアルゴリズムであるFedDynATを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 21:37:54 GMT)
A 3D model-based approach for fitting masks to faces in the wild [10.0] マスクされた顔に対する様々なポーズの顔画像を増やすために,WearMask3Dと呼ばれる3次元モデルに基づくアプローチを提案する。
提案手法は,まず入力画像に3D形態素モデルを適用し,マスク表面を顔モデルにオーバーレイし,各マスクテクスチャをワープし,最後に3Dマスクを2Dに投影することで進行する。
実験の結果,wearmask3dはよりリアルなマスク画像を生成することを示し,これらの画像を用いたトレーニングによりマスク顔の認識精度が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:50:18 GMT)
Mitigating Edge Machine Learning Inference Bottlenecks: An Empirical
Study on Accelerating Google Edge Models [9.4] 24のGoogleエッジNNモデルを使用して商用Edge TPUを分析します。
Mensaという新しいアクセラレーションフレームワークを提案する。
すべての24のGoogleエッジモデルで平均されるMensaは、Edge TPU上で3.0xと3.1x、最先端のアクセラレータであるEyeriss v2上で2.4xと4.3xでエネルギー効率とスループットを改善します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 05:49:32 GMT)
Collaborative Recognition of Feasible region with Aerial and Ground
Robots through DPCN [9.1] 地上ロボットは、障害物に近づいた場合にのみ衝突し、危険を感知して行動を起こすことができ、通常は衝突を避けるには遅すぎる。
航空ロボットと地上ロボットのコラボレーションにより、実現可能な地域を認識します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 12:22:11 GMT)
ADAADepth: Adapting Data Augmentation and Attention for Self-Supervised
Monocular Depth Estimation [8.8] 深度向上を深度監督として活用し、正確で堅牢な深度を学習するADAAを提案します。
本稿では,リッチなコンテキスト特徴を学習し,さらに深度を向上するリレーショナル自己認識モジュールを提案する。
KITTI運転データセットの予測深度を評価し、最新の結果を実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 09:06:55 GMT)
Heterogeneity for the Win: One-Shot Federated Clustering [8.6] 我々は、広く使われている$k$-meansクラスタリング法に基づいて、1ショットのフェデレーションクラスタリングスキームである$k$-FEDを開発し、分析する。
フェデレーションネットワークにおける統計的不均一性の問題は,実際に解析に有用であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 02:17:33 GMT)
Self-supervised Low Light Image Enhancement and Denoising [8.6] 本稿では,深層学習に基づく自己監視型低照度画像強調法を提案する。
画像コントラストを改善し、ノイズを同時に低減し、プレ/ポストデノーミングによるぼかしを避けることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 08:05:02 GMT)
Multi-Task Variational Information Bottleneck [8.6] マルチタスク学習(MTL)は、機械学習と人工知能において重要な課題である。
本稿では、変動情報ボトルネック(VIB)のアーキテクチャに基づくMTLモデルを提案する。
敵攻撃下での3つの公開データセットの広範囲な観測により、提案モデルが最先端のアルゴリズムと競合していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 12:12:22 GMT)
Prediction against a limited adversary [8.3] 予測器と対戦相手間のゲームの価値関数の長期的挙動を特徴付ける。
後悔の記述によってゲームの制限行動が著しく異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 17:15:20 GMT)
Embedded Knowledge Distillation in Depth-level Dynamic Neural Network [8.2] 類似アーキテクチャの異なる深層サブネットを統合した、エレガントな深層ダイナミックニューラルネットワーク(DDNN)を提案する。
本稿では、DDNNが教師(フル)ネットから複数のサブネットへの意味的知識伝達を実装するためのEKD(Embedded-Knowledge-Distillation)トレーニング機構を設計する。
CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNetデータセットの実験では、EKDトレーニングを備えたDDNNのサブネットは、深さレベルの切断または個別トレーニングよりも優れたパフォーマンスを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:35:31 GMT)
Knowledge-Guided Dynamic Systems Modeling: A Case Study on Modeling
River Water Quality [8.1] 実世界の現象をモデル化することは、エコロジーモデリングや財務予測など、多くの科学と工学の取り組みの焦点である。
複雑な動的システムのための正確なモデルの構築は、基盤となるプロセスの理解を改善し、リソース効率に繋がる。
反対の極端に、データ駆動モデリングはデータから直接モデルを学び、広範囲なデータと潜在的に過剰なフィッティングを生成する。
中間的アプローチであるモデルリビジョンに注目し,事前知識とデータを組み合わせることで,両世界のベストを達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:31:38 GMT)
Wide Network Learning with Differential Privacy [7.5] 現在のニューラルネットの世代は、最も実質的に関連するプライバシトレーニング体制下で大きな損失を被っている。
プライベートな経験最小化(ERM)の勾配を生かしたこれらのモデルを訓練するための一般的なアプローチを開発する。
同じパラメータの数に従って、ニューラルネットワークをプライベートにトレーニングするための新しいアルゴリズムを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 20:31:50 GMT)
Minimizing Energy Use of Mixed-Fleet Public Transit for Fixed-Route
Service [7.3] 本稿では,最適な割り当てとスケジューリングのための整数プログラムを提案し,大規模ネットワークのためのメタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
チャタヌーガにとって、提案されたアルゴリズムはエネルギーコストが145,635ドル、年間576.7トンの二酸化炭素排出量を削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 03:48:57 GMT)
Extreme Volatility Prediction in Stock Market: When GameStop meets Long
Short-Term Memory Networks [7.2] 2021年初め、GameStopの会社株(NYSEのTicker GME)など一部の株式のボラティリティが急上昇した。
GameStopの株価は10年平均の485ドルから約10倍に上昇した。
本論文では, 合併崩壊の予測と取引により, 過激なボラティリティの存在下では買取戦略を上回り得ると仮定する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 16:44:32 GMT)
Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection [7.0] モノラル3D検出の重要な課題は、物体の深度を正確に予測することです。
多くの手法は3次元検出を支援するために直接深度を推定しようとするが、深度不正確な結果、限られた性能を示す。
Categorical Depth Distribution Network (CADDN) を提案し、3次元空間の適切な深さ間隔にリッチなコンテキスト特徴情報を投影する。
提案手法をkitti 3d object detection benchmarkで検証し, 単項法のうち1位にランク付けした。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 16:08:29 GMT)
Blockchain-Based Federated Learning in Mobile Edge Networks with
Application in Internet of Vehicles [7.0] プライバシーに関する懸念は、データプロバイダが従来のIoVネットワークでプライベートデータを共有するための大きなボトルネックです。
本稿では,モバイルエッジコンピューティング(MEC)技術がIoVシステムに自然に統合された,自律型ブロックチェーンによるプライバシ保護FLフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 16:38:40 GMT)
Automatic Stockpile Volume Monitoring using Multi-view Stereo from
SkySat Imagery [7.0] SkySatのデータから大きな3Dモデルを構築し比較する課題は、複数のビューに関連するカメラモデル間の矛盾を修正することです。
部分的に重複するビューの集合で覆われた動的領域を扱うことができる日付型RPCの改良を提案する。
精巧なRPCは、各日付で異なるステレオペアから複数の一貫性のあるデジタルサーフェスモデルを再構築するために使用されます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 12:18:32 GMT)
Domain Generalization via Inference-time Label-Preserving Target
Projections [7.0] 異なる統計を持つ未確認のターゲットドメイン上のソースドメインのセットで訓練された機械学習モデルの一般化は、難しい問題である。
対象試料を単なる分類を超えた推論時に有効に利用する手法を提案する。
本手法は、複数のデータセットとタスクにおける最新のドメイン一般化手法を上回っていることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 17:10:38 GMT)
A Hybrid Quantum-Classical Hamiltonian Learning Algorithm [6.9] ハミルトン学習は、量子デバイスと量子シミュレータの認定に不可欠である。
本研究では,ハミルトニアン作用素の係数を求めるために,ハイブリッド量子古典ハミルトン学習アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 15:15:58 GMT)
Critical analysis on the reproducibility of visual quality assessment
using deep features [6.7] 教師付き機械学習モデルのトレーニングに使用されるデータは、一般的に独立したトレーニング、検証、テストセットに分割される。
本稿では,非参照画像と映像品質評価文献に複雑なデータ漏洩事件が発生したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 10:59:22 GMT)
Estimating Causal Effects with the Neural Autoregressive Density
Estimator [6.6] 我々は、Pearlのdo-calculusフレームワーク内の因果効果を推定するために、神経自己回帰密度推定器を使用する。
本手法は,変数間の相互作用を明示的にモデル化することなく,非線形システムから因果効果を抽出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 13:03:20 GMT)
Sentiment Analysis of Users' Reviews on COVID-19 Contact Tracing Apps
with a Benchmark Dataset [6.6] 接触追跡は、新型コロナウイルスの感染率を制御する戦いで世界的に採用されています。
スマートフォンやウェアラブルデバイスなどのデジタル技術のおかげで、COVID-19患者の連絡先を簡単に追跡し、ウイルスへの潜在的な曝露について知らせることができます。
興味深いモバイルアプリケーションもいくつか開発されている。
しかしながら、これらのアプリケーションの動作メカニズムやパフォーマンスに対する懸念はますます高まっている。
本研究では,クラウドソーシングによる手動アノテーションから始めるパイプラインを提案し,ユーザのレビュー自動感情分析のためのaiモデルの開発とトレーニングについて考察する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:43:10 GMT)
A Spike in Performance: Training Hybrid-Spiking Neural Networks with
Quantized Activation Functions [6.6] Spiking Neural Network(SNN)は、エネルギー効率の高いコンピューティングに対する有望なアプローチである。
我々は、非スパイキングネットワークをSNNに変換する際に、最先端の精度を維持する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 22:02:28 GMT)
Geometry-Based Grasping of Vine Tomatoes [6.5] ブドウトマトの形状に基づく把持方法を提案する。
トマトとトラス茎の幾何学的特徴を特定するためにコンピュータビジョンのパイプラインに依存している。
把握方法は、ロボットハンドとトラスの幾何学モデルを用いて、ステム上の適切な把握位置を決定する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 19:33:51 GMT)
Intrinsic Sliced Wasserstein Distances for Comparing Collections of
Probability Distributions on Manifolds and Graphs [6.5] 本稿では,異なる領域にまたがる2つのヒストグラムの差を検出する手法を提案する。
多様体とグラフ上のワッサーシュタイン距離の新しいクラスを生成する固有スライシング構成を提案する。
ユーザ活動パターン、空間データ、脳コネクティミクスへの応用例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 17:50:49 GMT)
COVID-19 vs Social Media Apps: Does Privacy Really Matter? [6.4] 世界中の多くの人々が、モバイルアプリをトレースする新型コロナウイルス(COVID-19)の連絡先の使用やダウンロードを心配している。
ソーシャルメディアとプロダクティビティのアプリは、新型コロナウイルス(COVID-19)のアプリの大半に比べて、プライバシーと倫理上の問題がかなり高い。
新型コロナウイルス(COVID-19)のアプリの多くは、ほとんどのソーシャルメディアアプリに比べてアクセスしやすく、安定していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 02:08:34 GMT)
Enhancing hierarchical surrogate-assisted evolutionary algorithm for
high-dimensional expensive optimization via random projection [6.4] 本研究では,ランダムプロジェクション手法を用いて局所代理モデルを訓練し,新しい階層型SAEAを提案する。
元の高次元の解空間でのトレーニングを実行する代わりに、新しいアルゴリズムはまずサンプルをランダムに低次元の部分空間の集合に射影し、次に各部分空間で代理モデルを訓練し、結果のモデルを平均化して候補解の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 01:36:36 GMT)
Geometric distinguishability measures limit quantum channel estimation
and discrimination [6.3] チェーンルール特性は、正しい対数微分であるフィッシャー情報と幾何学的R'enyi相対エントロピーに対して成り立つことを示す。
チャネル推定では、これらの結果はハイゼンベルクスケーリングの不確実性の条件を意味する。
より一般的には、一般的なシーケンシャルプロトコルを解析するための概念的枠組みとして、償却量子フィッシャー情報を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:10:38 GMT)
LADMM-Net: An Unrolled Deep Network For Spectral Image Fusion From
Compressive Data [6.2] ハイパースペクトル(HS)およびマルチスペクトル(MS)画像融合は、低空間分解能HS画像と低スペクトル分解能MS画像から高分解能スペクトル画像を推定することを目的とする。
本研究では,HSおよびMS圧縮測定による融合問題の解法として,アルゴリズムアンロール法に基づくディープラーニングアーキテクチャを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 12:04:42 GMT)
Learning Proposals for Probabilistic Programs with Inference Combinators [6.2] 確率プログラムの提案構築事業者を育成します。
推論サンプリングにおける提案はニューラルネットワークを用いてパラメータ化できる。
本稿では,このフレームワークの柔軟性を,高度な変分法に適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 00:17:53 GMT)
DTW-Merge: A Novel Data Augmentation Technique for Time Series
Classification [6.1] 本稿では,動的時間ワーピングに基づく時系列の新たなデータ拡張手法を提案する。
提案されたアプローチを最近紹介したResNetは、2018年のUCR時系列分類アーカイブで結果の改善を明らかにしている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 16:40:47 GMT)
Measuring Inconsistency over Sequences of Business Rule Cases [5.8] 任意の(従来の)不整合対策からマルチセット測定を誘導するアプローチを提案する。
また、マルチセットユースケースのための新しい合理性仮定を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 16:18:26 GMT)
Physical invariance in neural networks for subgrid-scale scalar flux
modeling [5.3] 物理インフォームドニューラルネットワーク(NN)を用いた3次元乱流非圧縮性流れのサブグリッドスケールスカラーフラックスをモデル化するための新しい戦略を提案する。
提案した変換不変NNモデルは、純粋にデータ駆動モデルとパラメトリックなサブグリッドスケールモデルの両方より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 15:58:38 GMT)
Robust 3D U-Net Segmentation of Macular Holes [5.3] 深層畳み込みニューラルネットワークの黄斑穴セグメンテーション問題への応用について考察する。
基礎として3D U-Netアーキテクチャを使用し、多くの設計のバリエーションを実験する。
提案モデルでは,1秒以内で精度の高いセグメンテーションを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 20:41:35 GMT)
Einstein-Podolsky-Rosen Steering in Two-sided Sequential Measurements
with One Entangled Pair [5.2] 非局所性と量子測定は量子論の2つの基本的なトピックである。
複数の観測者間での非局所性共有は予測され、実験的に観察される。
ダブルEPRステアリングは同時に実施でき、ダブルBell-CHSH不等式違反は不可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 05:54:04 GMT)
Deep learning based geometric registration for medical images: How
accurate can we get without visual features? [5.1] ディープラーニングは、画像登録のための新しいアプローチの開発を推進している。
本稿では,幾何学的特徴と最適化のみに基づく登録のための深層学習フレームワークを検討することで,正反対のアプローチを検討する。
実験では, 肺内構造の複雑なキーポイントグラフを用いて, 高密度エンコーダ・デコーダネットワークや他のポイントセット登録法を強力に上回って検証を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 10:15:47 GMT)
High-performance parallel classical scheme for simulating shallow
quantum circuits [5.0] 本稿では,2次元HLF問題のフルサンプリング変種を解くための高性能な2段階古典的スキームを提案する。
提案手法は,現在の量子ハードウェアで実現されているグラフ状態回路をシミュレーションし,検証するための,実用的にスケーラブルで,高効率で,操作に便利なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 02:05:17 GMT)
Online anomaly detection using statistical leverage for streaming
business process events [4.9] オンライン設定でのイベントログ異常検出は、発生直後にプロセス実行中の異常を発見するために重要です。
本稿では,統計レバレッジを用いたイベントストリームにおけるイベントログ異常検出手法について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 08:01:49 GMT)
The Healthy States of America: Creating a Health Taxonomy with Social
Media [4.9] オンライン上での議論から,医療状況の包括的分類を自動生成する。
我々は、米国における地理的参照されたReddit投稿の分類学のサブカテゴリの言及に基づいて、疾患特異的健康スコアを計算します。
分類学的な構造を知らない病名数や数とは対照的に、我々の疾患固有の健康スコアは、公式に報告された18の疾患の有病率と因果関係があることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:07:47 GMT)
Maximal function pooling with applications [4.4] Maxfun プールは Hardy-Littlewood maximal 機能に触発されます。
これは、最大プールや平均プールなど、最も人気のあるプーリング関数のいくつかに代わる実行可能な選択肢として提示されている。
まず、畳み込みスパース符号化の文脈で、次に画像分類のための2つのアプリケーションでmaxfunプーリングの特徴を実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 20:30:04 GMT)
Cross Modal Focal Loss for RGBD Face Anti-Spoofing [4.4] 本稿では,RGBと深度チャネルと新たな損失関数を用いたプレゼンテーション攻撃検出(PAD)のための新しいフレームワークを提案する。
新しいアーキテクチャは、2つのモダリティからの補完的な情報を使用し、オーバーフィットの影響を減らします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 12:22:44 GMT)
Narratives and Counternarratives on Data Sharing in Africa [4.3] データ共有は、アフリカにおける貧困、不平等、デリバティブ効果を緩和するための研究と政策設計を支援することができる。
データ共有は、アフリカにおける貧困、不平等、デリバティブ効果を緩和するために研究と政策設計を支援することができると多くの人が主張している。
これらの視点は、しばしば、大陸における教育、訓練、技術資源の欠如に焦点を絞った、赤字の物語をしばしば採用している。
これらの物語はアフリカのデータ共有環境の複雑さを邪魔し、歪めていると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:07:35 GMT)
Posterior Meta-Replay for Continual Learning [4.3] 連続学習(CL)アルゴリズムは最近、i.i.dでトレーニングする必要性を克服しようとするため、多くの注目を集めている。
未知のターゲットデータ分布からのサンプル。
ベイズ的視点を取り入れ,タスク固有の後方分布を継続的に学習することによって,cl問題に取り組むための原理的な方法を検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 17:08:35 GMT)
Morning or Evening? An Examination of Circadian Rhythms of CS1 Students [4.2] 概日リズムは、私たちの内時計のサイクルであり、私たちが寝ている時間と活動している時間を管理する上で重要な役割を担います。
クロノタイプ(Chronotype)は、特定の時刻に活動する人の自然な傾向であり、個人が最も警戒的で生産的なときに支配する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 09:23:01 GMT)
There is More than Meets the Eye: Self-Supervised Multi-Object Detection
and Tracking with Sound by Distilling Multimodal Knowledge [3.8] 複数の教師からなる自己教師型MM-DistillNetフレームワークを提案する。
マルチモーダル教師からの情報の蒸留を容易にする新しいMTA損失機能を提案します。
RGB、深度、サーマル、オーディオの113,000以上の時間同期フレームを備えた大規模なマルチモーダルデータセットを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 23:42:18 GMT)
Learned convex regularizers for inverse problems [3.3] 本稿では,逆問題に対する正規化器として,データ適応型入力ニューラルネットワーク(ICNN)を学習することを提案する。
パラメータ空間における単調な誤差を反復で減少させる部分次アルゴリズムの存在を実証する。
提案した凸正則化器は, 逆問題に対する最先端のデータ駆動技術に対して, 少なくとも競争力があり, 時には優位であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:56:30 GMT)
Thermal coherence of the Heisenberg model with Dzyaloshinsky-Moriya
interactions in an inhomogenous external field [3.3] 本研究では,2サイトXYZモデルの外部不均質磁場におけるDM相互作用の量子コヒーレンスについて検討する。
スピン-スピン相互作用パラメータに関して、測定基準の方向がスピン-スピン相互作用の方向と同じである場合、量子コヒーレンスが減少する。
また、外部磁場の変動に基づく量子コヒーレンスの類似解析を行い、測定基準の方向が外部磁場の方向と同じである場合にコヒーレンスが減少することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 17:01:59 GMT)
A master equation incorporating the system-environment correlations
present in the joint equilibrium state [3.2] 初期相関の影響は, 2階主方程式に付加項として現れることを示す。
このマスター方程式をパラダイム的スピン-ボソンモデルの一般化に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 08:50:03 GMT)
ArCorona: Analyzing Arabic Tweets in the Early Days of Coronavirus
(COVID-19) Pandemic [3.1] 我々は、新型コロナウイルスに関連するアラビア語のツイートを手動で注釈付けした最大のデータセットを提示する。
アノテーションガイドラインを記述し、データセットを分析し、効果的な機械学習とトランスフォーマーに基づく分類モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 12:24:15 GMT)
Exploring the high dimensional geometry of HSI features [2.8] 3次元フーリエ散乱変換と4つの標準ハイパースペクトル画像の属性プロファイルを拡張したディープニューラルネットワークによって誘導される特徴空間を探索する。
クラス平均の形状と角度、クラスの変動性、およびそれらの低次元構造を調べます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 20:48:43 GMT)
Semi-Structured Deep Piecewise Exponential Models [2.8] 本稿では,統計学の先進的な概念と深層学習を組み合わせた生存分析のための多目的フレームワークを提案する。
この枠組みを用いてアルツハイマー病の進行を予測することによって概念実証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 13:32:38 GMT)
High-Performance Training by Exploiting Hot-Embeddings in Recommendation
Systems [2.7] 推奨モデルは、電子商取引およびオンライン広告ベースのアプリケーションのためにユーザーに関連アイテムを提案する一般的な学習モデルです。
これらのモデルは大量の埋め込みテーブルを使用して、アイテムとユーザのカテゴリ変数の数値表現を格納する。
これらの競合する計算とメモリの要件のために、推奨モデルのトレーニングプロセスはCPUとGPUに分割されます。
本稿では、スキューテーブルアクセスを活用して、トレーニング中にGPUリソースを効率的に活用する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 01:43:26 GMT)
Coupling Machine Learning and Crop Modeling Improves Crop Yield
Prediction in the US Corn Belt [2.6] 本研究では,米コーンベルトにおける作物モデルと機械学習(ML)の結合によるトウモロコシ収量予測の改善について検討した。
主な目的は、ハイブリッドアプローチ(クロップモデリング+ML)がより良い予測をもたらすかどうかを探求し、トウモロコシ収量予測のためにMLと最も効果的に統合できる作物モデルから特徴を決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 19:50:58 GMT)
Automotive Radar Data Acquisition using Object Detection [2.5] 画像から物体を検出するアルゴリズムを導入し、適応的なサンプリングを行い、レーダデータを取得する。
この新しいアルゴリズムは、サンプリング予算が限られており、より多くのサンプリング予算をオブジェクトを持つ領域に割り当てるという仮説によって動機付けられている。
また,NuScenesレーダと画像データを用いたトランスフォーマーを用いた2次元物体検出ネットワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:51:22 GMT)
CLPVG: Circular limited penetrable visibility graph as a new network
model for time series [2.2] そこで我々は,Circular Limited Peretrable Visibility Graph (CLPVG) という非線形マッピング手法を提案する。
我々のCLPVGは、時系列の重要な特徴を効果的に捉え、従来のLPVGよりも優れたアンチノイズ能力を持つ。
実世界の無線信号と脳波の時系列データセット(EEG)の実験でも、CLPVGが提供する構造的特徴は、LPVGよりも時系列分類に有用であることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 03:13:58 GMT)
Understanding & Predicting User Lifetime with Machine Learning in an
Anonymous Location-Based Social Network [2.1] 私たちは、サウジアラビア王国の匿名でロケーションベースのソーシャルネットワークJodel内のユーザー寿命を予測します。
単一の国全体のモデルは問題を一般化し、テスト済みのコミュニティでも同じように機能する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 20:43:50 GMT)
CARMI: A Cache-Aware Learned Index with a Cost-based Construction
Algorithm [2.0] Recursive Model Index (RMI) フレームワークの効率を改善するために,キャッシュ認識型学習インデックス (CARMI) の設計を提案する。
学習指標の最適設計を最適化問題として探索する問題を定式化し,それを解くための動的プログラミングアルゴリズムを提案する。
実験の結果,ベースラインよりも高い性能でインデックスを構築することができることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 09:20:53 GMT)
A practical tutorial on Variational Bayes [1.8] このチュートリアルでは、Variational Bayes (VB)、別名Variational InferenceまたはVariational Approximationについて簡単に紹介します。
この論文は、一般的に使用されるvbメソッドの範囲をカバーし、幅広いデータ分析実践者のコミュニティに資料をアクセスできるようにする試みである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 22:11:42 GMT)
On the Fairness of Generative Adversarial Networks (GANs) [1.1] GAN(Generative adversarial Network)は、近年のAIの最大の進歩の1つです。
本稿では,GANモデルの公平性に関する問題を分析し,強調する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 12:25:01 GMT)
Listening to the city, attentively: A Spatio-Temporal Attention Boosted
Autoencoder for the Short-Term Flow Prediction Problem [1.0] マルチアテンション(空間的および時間的)を備えたSTREED-Netと呼ばれるフレームワークを提案し、高レベルの空間的および時間的特徴をより良くマイニングする。
都市が分断された異なる地域の流入と流出を予測するために、3つの実際のデータセットの実験を行います。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 13:17:33 GMT)
Statistical learning and cross-validation for point processes [0.9] 本稿では,一般空間における点過程の一般(パラメトリック)統計学習フレームワークを提案する。
一般的な考え方は、対応するトレーニングセットを使用してcv生成検証セットを予測して適合させることである。
統計的学習手法が平均(積分)二乗誤差の点で芸術の状態を上回っていることを数値的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 23:47:48 GMT)
Sound of Guns: Digital Forensics of Gun Audio Samples meets Artificial
Intelligence [0.8] 本稿では,マイクロホンとシューターの相対的な位置を全く意識せず,記録装置の知識をゼロにする新しい手法を提案する。
われわれのソリューションは、銃のカテゴリ、口径、モデルを特定し、3655サンプルからなるデータセット上で90%以上の精度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:01:00 GMT)
Dynamic covariate balancing: estimating treatment effects over time [0.8] 治療履歴を推測する手法を提案する。
我々のアプローチは、(i)治療が時間とともに任意に伝播することを可能にする。
現状の競合相手に対する手法の利点をシミュレーションと経験的応用で示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 19:53:32 GMT)
Ultra Efficient Transfer Learning with Meta Update for Cross Subject EEG
Classification [0.7] 本稿では,脳波の連続的分類のためのメタ更新戦略 (MUPS-EEG) という,効率的な伝達学習手法を提案する。
モデルはメタ更新を用いて効果的な表現を学習し、新しい主題への適応を加速し、前の主題に対する知識の忘れを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 08:43:37 GMT)
BERT-based knowledge extraction method of unstructured domain text [0.6] 本論文ではBERTに基づく知識抽出手法を提案する。
ドメインの知識ポイントを質問と回答のペアに変換し、文書の回答に関するテキストをコンテキストとして使用する。
より多くの保険条項から知識ポイントを直接抽出するために使用される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 03:24:35 GMT)
Brain Programming is Immune to Adversarial Attacks: Towards Accurate and
Robust Image Classification using Symbolic Learning [0.6] 近年、Adversarial Attacks(AA)に対するDeep Convolutional Neural Networks(DCNN)の脆弱性に関するセキュリティ上の懸念が高まっています。
本研究では,アートメディア分類の複雑な問題に対するaaの効果について比較検討を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 23:49:26 GMT)
Uncertainty Quantification by Ensemble Learning for Computational
Optical Form Measurements [0.6] アンサンブル学習による不確かさの定量化は、計算光学式測定による応用の観点から検討する。
提案されたアプリケーションは、実世界のアプリケーションにおける高次元データに対する信頼できる予測を行うためのアンサンブル手法の能力を例示する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 19:11:16 GMT)
Single-photon quantum hardware: towards scalable photonic quantum
technology with a quantum advantage [0.4] 単一光子量子ハードウェアにおける現状と、スケールアップに必要な主フォトニックビルディングブロックについて述べる。
量子通信およびフォトニック量子コンピューティングにおけるハードウェア構築ブロックの具体的な有望な応用を指摘したい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 16:22:59 GMT)
The Mathematics Behind Spectral Clustering And The Equivalence To PCA [0.2] 本稿では、グラフラプラシアンが完全連結であるか否かに基づいて、スペクトルクラスタリングを2つのカテゴリに分けて説明する。
本稿では,完全連結グラフに対して,対象関数を提供することで次元縮小部を示す。
マルチコネクテッドグラフの場合、この論文は、適切な $k$ の場合、最初の $k$ eigenvectors が接続されたコンポーネントの指標であることを証明します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 03:42:38 GMT)
Boosting Share Routing for Multi-task Learning [0.1] マルチタスク学習(MTL)は、マルチタスク監視信号に含まれる知識をフル活用して、全体的なパフォーマンスを向上させることを目的としている。
複数のタスクの知識を適切に共有する方法は、MTLにとってオープンな問題である。
本稿では,MTNAS(Multi-Task Neural Architecture Search)と呼ばれる汎用フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 12:00:31 GMT)
Homonuclear J-Coupling Spectroscopy at Low Magnetic Fields using
Spin-Lock Induced Crossing [0.0] 我々は、スピンロック誘導交差(SLIC)と呼ばれる新しいパルスシーケンスを用いて、低磁場でスペクトルを取得できることを実証した。
これは弱いスピンロックパルスによって誘導されるエネルギーレベルの交差をプローブし、ほとんどの有機分子に対してユニークなJカップリングスペクトルを生成する。
我々は276kHzと20.8MHZの小さな分子上でSLIC分光を行い、SLICスペクトルは測定値とよく一致してシミュレート可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 20:17:24 GMT)
Vy\=akarana: A Colorless Green Benchmark for Syntactic Evaluation in
Indic Languages [0.0] インジケート言語は、豊富なモーフィオシンタックス、文法的ジェンダー、自由な線形単語順序、および高インフレクション型形態学を有する。
Vy=akarana - 多言語言語モデルの構文評価のためのIndic言語における性別バランスの取れたカラーレスグリーン文のベンチマーク。
評価タスクから得られたデータセットを用いて、さまざまなアーキテクチャの5つの多言語言語モデルをIndic言語で調べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 09:07:58 GMT)
Variational optimization of the quantum annealing schedule for the
Lechner-Hauke-Zoller scheme [0.0] 非単調なアニーリングスケジュールは残留エネルギーと最終基底状態の忠実度によって測定される性能を最適化する。
この改善は、エネルギーギャップの顕著な増加を伴わない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 01:41:01 GMT)
Understanding the input-output relationship of neural networks in the
time series forecasting radon levels at Canfranc Underground Laboratory [0.0] 暗黒物質直接検出のような地下物理実験は、背景貢献の制御を維持する必要がある。
最大の背景資料の1つは、研究施設を囲む岩石から放出されるラドンである。
ラドンレベルを予測することは、ラドンレベルが最小のときにメンテナンス操作をスケジュールする試みにおいて重要なタスクです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 07:11:31 GMT)
Unbiased Sentence Encoder For Large-Scale Multi-lingual Search Engines [0.0] 本稿では,クエリおよび文書エンコーダとして検索エンジンで使用可能な多言語文エンコーダを提案する。
この埋め込みにより、クエリとドキュメント間のセマンティックな類似性スコアが可能になり、ドキュメントのランク付けと関連性において重要な機能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 07:19:16 GMT)
The Rise of a New Digital Third Space Professional in Higher Education:
Recognising Research Software Engineering [0.0] リサーチ・ソフトウェア・エンジニアリング(Research Software Engineering)は、専門的なソフトウェアスキルを研究分野に適用する技術である。
RSEは、スタンドアロンの機能を提供するのではなく、研究者と協力的に連携する。
RSEとRSEマネジメントは、高等教育分野における新しいタイプの第3の宇宙専門家である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:34:17 GMT)
The Next Decade of Telecommunications Artificial Intelligence [0.0] この論文はまず、モバイル通信と人工知能の初期段階における個々のロードマップを概説する。
この論文はその後、モバイル通信のエコシステムにおける人工知能の進歩を詳細に紹介する。
今後10年にわたって、この論文は通信人工知能の今後のロードマップを予測している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:41:49 GMT)
Tailoring CIPSI expansions for QMC calculations of electronic
excitations: the case study of thiophene [0.0] 我々は、CIPSI選択基準を基底状態と同じ対称性の励起状態に使用し、共通の軌道集合から膨張を生成する。
我々は、チオフェンの最も低く明るい励起状態を計算する。
我々はモンテカルロ変種における対応する根に続く基底および励起状態構造を緩和し、0.01AAよりも正確な結合長を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 17:50:01 GMT)
Statistically Significant Stopping of Neural Network Training [0.0] ニューラルネットワークが学習を停止したかどうかを判断するための統計的意義テストについて紹介する。
我々はこれを新しい学習率スケジューラの基礎として利用する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:51:16 GMT)
SmartON: Just-in-Time Active Event Detection on Energy Harvesting
Systems [0.0] 我々は、関心事を検出するために、適切なタイミングで積極的に起きることを学習する電池レスシステムであるSmartONを提案する。
我々はシミュレーション駆動と実システムの両方の実験を行い、SmartONが1X--7X以上の事象を捕捉し、CTIDシステムよりも8X--17Xエネルギー効率が高いことを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 04:33:16 GMT)
Single-Shot Motion Completion with Transformer [0.0] 本論文では,複数の動作完了問題を解決するための簡易かつ効果的な手法を提案する。
注意に基づくモデルの最近の大きな成功に触発されて、完成はシーケンス予測問題に対するシーケンスであると考える。
本手法は非自己回帰的に動作し,単一のフォワード伝搬内で複数フレームの欠落をリアルタイムに予測する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:00:17 GMT)
Similarity Detection Pipeline for Crawling a Topic Related Fake News
Corpus [0.0] 本稿では,偽ニュース検出のためのドイツ語トピック関連コーパスを提案する。
同様のニュース記事をクロールするためのパイプラインも開発しています。
第3の貢献として、偽ニュースを検出するための異なる学習実験を実施しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 12:32:57 GMT)
Scalable Hamiltonian learning for large-scale out-of-equilibrium quantum
dynamics [0.0] 平衡外量子系におけるハミルトントモグラフィーのためのニューラルネットワークに基づくスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
具体的には,任意の大きさの準1次元ボゾン系のハミルトニアンを再構成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 19:00:15 GMT)
Road Surface Translation Under Snow-covered and Semantic Segmentation
for Snow Hazard Index [0.0] 本研究では,雪害率を自動計算する実画像後処理を用いた深層学習アプリケーションを提案する。
これらの学習したネットワークに基づき,道路表面の積雪量を示す道路から積雪までのハザード指数を自動的に計算する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 11:52:19 GMT)
Resolution of the spin paradox in the Nilsson model [0.0] よく知られたニルソン図では、核の単一粒子エネルギーレベルが四重極変形に依存していることが示されており、スピンパラドックスが現れる。
スピンパラドックスが解かれ、陽子と中性子ニルソン図形の完全一致が確立されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 13:15:32 GMT)
Relativistic corrections to the Di{\'o}si-Penrose model [0.0] Di'osi-Penrose モデルは相対論的文脈で探索される。
Grave de Peralta のアプローチは、良い結果を得た箱の中の粒子に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 13:30:27 GMT)
Reasons, Values, Stakeholders: A Philosophical Framework for Explainable
Artificial Intelligence [0.0] 本稿では,この議論に概念的正確性をもたらす多面的フレームワークを提案する。
人工知能の予測に最も関係している説明の種類を特定します。
また、これらの説明の評価のための社会的および倫理的価値の関連性と重要性を認識しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 04:50:31 GMT)
Optimizing autonomous thermal machines powered by energetic coherence [0.0] 小型熱機械の運転時のエネルギーベースにおけるコヒーレンスの影響について検討した。
入力コヒーレンスによって機械の性能が向上し、そうでなければ禁止された体制で動作できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 13:46:52 GMT)
Optimisation of Spectral Wavelets for Persistence-based Graph
Classification [0.0] グラフのデータセットに対するウェーブレットの選択を最適化するフレームワークを提案する。
我々のフレームワークはグラフの幾何学的性質を関連する永続化図にエンコードする。
我々は,グラフ分類問題に適用し,他の永続化アーキテクチャと競合する性能を得る。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 16:43:12 GMT)
Optimal Linear Combination of Classifiers [0.0] 1つの分類器を使うか、または1つの分類器を組み合わせるかは、機械学習の中心的なトピックである。
本稿では,分類タスクのバイアス分散フレームワークから導出した分類器の最適線形結合を求める手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 16:21:40 GMT)
Operator inference of non-Markovian terms for learning reduced models
from partially observed state trajectories [0.0] 本研究では,高次元力学系の軌道から縮小モデルを学ぶための非インタラクティブモデル還元手法を提案する。
提案手法は,非マルコフ還元モデルを構築することにより,部分観測状態による情報損失を補償する。
数値実験の結果,提案手法は非マルコフ還元モデルにつながり,訓練体制をはるかに超えた予測が可能となった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 23:55:52 GMT)
On the quantum correlations in two-qubit XYZ spin chains with
Dzyaloshinsky-Moriya and Kaplan-Shekhtman-Entin-Wohlman-Aharony interactions [0.0] 非均一磁場における異方性ハイゼンベルク2スピン1/2模型は熱平衡において考慮される。
15のスピンハミルトニアンと、対応するギブス密度行列(量子状態)が、固有値は正方根基によってのみ表される。
残りの6つの量子状態は分離可能であり、局所的なユニタリ変換でも接続可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 07:27:43 GMT)
Noncoding RNAs and deep learning neural network discriminate
multi-cancer types [0.0] 我々は,すべてのがんタイプを分類する包括的検出システムを開発した。
ROC 96.3% の AUC (Area Under Curve of a Receiver Operating Characteristics curve) で癌と健康な対象を正確に検出できる。
包括的マーカーパネルは、異質ながん組織および状態において、安定して78%の精度で全ての一般的ながんを同時に多重分類することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:20:45 GMT)
Multiclass Burn Wound Image Classification Using Deep Convolutional
Neural Networks [0.0] 創傷専門家が管理プロトコルのより正確な診断と最適化を可能にするためには、継続的な創傷監視が重要です。
本研究では, 深層学習による傷傷画像の分類を, 傷の状況に応じて2、3つのカテゴリに分類する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 23:54:18 GMT)
Multi-Objective Evolutionary Design of CompositeData-Driven Models [0.0] この手法はGPComp@Freeと呼ばれるモデル設計のためのパラメータフリーな遺伝的アルゴリズムに基づいている。
実験結果から, モデル設計に対する多目的アプローチにより, 得られたモデルの多様性と品質が向上することが確認された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 20:45:24 GMT)
Model-Agnostic Defense for Lane Detection against Adversarial Attack [0.0] 対向路パッチに関する最近の研究は、任意の形態のレーンラインの知覚をうまく誘導している。
自動運転システムが誤認される前に、このような脅威を捕捉できるモジュラーレーン検証システムを提案する。
本実験では,単純な畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いてシステムを実装することで,レーン検出モデルに対する幅広い攻撃を防御できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 00:05:50 GMT)
Magnetic-Torque Enhanced by Tunable Dipolar interactions [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心のスピン間の調整可能な双極子相互作用を用いてダイヤモンド結晶を回転させる。
我々は、異方性NV常磁性を高めるために、閉じ込められたダイヤモンド中の一対のNV中心の電子スピン間の相互緩和を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 08:09:45 GMT)
Machine learning on small size samples: A synthetic knowledge synthesis [0.0] この研究の目的は、機械学習における小さなデータの問題とどのように解決されるのかという質問に答えることである。
本研究は,小データセットの利用に関する研究論文の件数に対して,肯定的な傾向を示した。
顕著な国際協力にもかかわらず、経済発展途上国における研究文献生産の地域集中が観察された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 13:49:25 GMT)
Learners' languages [0.0] 著者らは、深層学習の基本的な要素である勾配降下とバックプロパゲーションは、強いモノイド関手として概念化できることを示した。
我々は$Ato B$ in $mathbfPara(mathbfSLens)$の写像が動的系の観点から自然な解釈を持っていることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:34:00 GMT)
Latent linear dynamics in spatiotemporal medical data [0.0] 逐次的画像のみに基づいて,システムの基盤となるダイナミクスを識別する教師なしモデルを提案する。
モデルは、入力を隠れ状態過程と観察された潜伏過程の間に線形関係が保たれる低次元潜伏空間にマッピングする。
システムダイナミクスの知識は、デノイジング、欠落値のインプテーション、将来の画像フレームの補間を可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 11:42:21 GMT)
Lanczos recursion on a quantum computer for the Green's function and
ground state [0.0] 状態保存量子カウントアルゴリズムを用いて、量子コンピュータ上の単一基底状態波動関数からランツォス再帰係数を求める。
これは、凝縮物質、粒子物理学、その他の領域での使用のために相互作用するグリーン関数の連続的な分数表現を計算するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 23:29:54 GMT)
Inverses of Matern Covariances on Grids [0.0] 点の正則格子上の偏微分方程式に基づく人気近似の特性について検討する。
高い周波数で過大な電力を割り当てることができ、グリッド間隔がゼロになるにつれて、逆数に対するより正確な近似が得られないことが分かる。
本研究では,SPDE近似が空間範囲パラメータを過大評価する傾向にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 19:22:37 GMT)
Introduction to Rare-Event Predictive Modeling for Inferential
Statisticians -- A Hands-On Application in the Prediction of Breakthrough
Patents [0.0] 本稿では,予測性能の最適化を目的とした定量的分析のための機械学習(ML)手法を提案する。
両フィールド間の潜在的な相乗効果について考察する。
我々は,コンピュータサイエンスの用語のデミスティフィケーションを目指して,定量的な社会科学の聴衆に手持ちの予測モデルの導入を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:36:32 GMT)
Information geometry for Fermi-Dirac and Bose-Einstein quantum
statistics [0.0] 情報幾何学は確率論の創発的な分野である。
本稿では,フェルミ・ディラックとボース・アインシュタイン量子統計に基づく気体の幾何学的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 11:55:35 GMT)
Improved non-linear devices for quantum applications [0.0] 本稿では,量子光学技術に適したモード選択型集積和周波数生成装置の現状を概観する。
新たに改良されたデバイスの作製とその特性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 09:50:04 GMT)
Implementation of Technology Acceptance Model (TAM) and Importance
Performance Analysis (IPA) in Testing the Ease and Usability of E-wallet
Applications [0.0] 本研究の目的は,e-walletデジタルウォレットサービスの容易性と有用性を知ることである。
本研究の人口はGO-JEKプラットフォーム上でのGo-Payサービスの利用者である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 20:18:56 GMT)
Human and Multi-Agent collaboration in a human-MARL teaming framework [0.0] 強化学習は、観察、報酬の受け取り、エージェント間の内部相互作用から学ぶエージェントの効果的な結果を提供する。
本研究では,学習の源泉として人間とエージェントの相互作用を効率的に活用するオープンソースMARLフレームワークであるCOGMENTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 21:24:19 GMT)
Heading errors in all-optical alkali-vapor magnetometers in geomagnetic
fields [0.0] アルカリ金属原子磁気センサは、地磁気の方向誤差に悩まされている。
非線形ゼーマン分裂に加えて、2つの超微細な基底状態におけるゼーマン共鳴の差は方向誤差を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 23:48:43 GMT)
Gauge-underdetermination and shades of locality in the Aharonov-Bohm
effect [0.0] 古典的な電磁ポテンシャルは、アハロノフ・ボーム効果によって物理的に現実であることが示されるという見解に対処する。
霊長類を物理的にリアルに捉えた「ゲージ・アンダーデミネーション」
電気力学の関係として、ローレンツゲージポテンシャル理論(さらに狭いゲージ等価性)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 19:41:35 GMT)
From Quantifying Vagueness To Pan-niftyism [0.0] 哲学的曖昧さを定量化するモデルを紹介する。
次に、ニフティの定量化が汎ニフティズムにつながる条件を含む、このモデルのいくつかの意味について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 17:00:52 GMT)
Finite-time two-spin quantum Otto engines: shortcuts to adiabaticity vs.
irreversibility [0.0] まず,作業媒体がアディバティックなシステムにおいて,エンジンとして動作するパラメータ機構を特徴付ける。
本研究では, ショートカットからアディバティティティ手法を使わずに, エンジンの有限時間挙動を考察する。
パラメータの条件によっては、有限時間駆動による効率ラグによって測定される可逆性は非常に低く、非断熱エンジンは断熱エンジンにかなり近い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 21:51:05 GMT)
Finding optimal Pulse Repetion Intervals with Many-objective
Evolutionary Algorithms [0.0] 我々は、パルスドップラーレーダシステムにおいて、最適な妥協範囲とドップラーのあいまいさを緩和できるパルス繰り返し間隔を求める問題を考察する。
ブラックボックス最適化のためのいくつかの進化的アルゴリズムを、異なるメトリクスで比較するために、ベースラインとして使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 17:49:23 GMT)
Federated Learning without Revealing the Decision Boundaries [0.0] 最近のプライバシー保護手法は、オリジナルの画像ではなく、ノイズのように見え、元の画像に遡るのが難しい混合画像でモデルを訓練している。
これらの混合画像は、トレーニングされたモデルの決定境界に関するサンプルである。
本稿では,画像の暗号化手法を提案し,モデル内に復号モジュールを隠蔽する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 02:11:41 GMT)
Fast threshold optimization for multi-label audio tagging using
Surrogate gradient learning [0.0] マルチラベルオーディオタグは、音声録音に一連のタグを割り当てることで構成される。
本稿では,しきい値の勾配学習のための新しい手法であるsgl-threshを提案する。
SGL-Threshは非常に高速で、多数のタグに拡張可能です。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 08:05:07 GMT)
Explaining Adversarial Vulnerability with a Data Sparsity Hypothesis [0.0] 深層学習モデルは 敵対的な攻撃を受けやすい
本稿では,そのような決定境界を学習するためのDLモデルのトレーニングフレームワークを開発する。
我々は,このトレーニングフレームワークを用いて訓練したモデルの,よく知られた敵攻撃に対する敵の堅牢性を測定する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 06:04:31 GMT)
Explainable AI in Credit Risk Management [0.0] 機械学習(ML)に基づく信用スコアリングモデルに対して,局所解釈モデル予測説明(LIME)とSHapley Additive exPlanations(SHAP)という2つの高度な説明可能性手法を実装した。
具体的には、LIMEを使用してインスタンスをローカルとSHAPで説明し、ローカルとグローバルの両方で説明します。
SHAP値を用いて生成されたグラフを説明するために利用可能なさまざまなカーネルを使用して、結果を詳細に議論し、複数の比較シナリオを提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 12:23:20 GMT)
Error Estimates for the Variational Training of Neural Networks with
Boundary Penalty [0.0] 空間$H1(Omega)$上の二次エネルギーに対するリッツ法による誤差の推定値を確立する。
境界ペナルティ法で処理されるディリクレ境界値に対しては,特に注意が払われる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 13:55:59 GMT)
Electric quadrupole moment of a neutral non-relativistic particle in the
presence of screw dislocation [0.0] 我々は、トポロジ的欠陥を有する弾性媒質中を移動するスピンレス粒子の電気四極子モーメントと電場と磁場の相互作用について検討する(スキュー転位)。
この相互作用を考慮し、シュル「オーディンガー方程式」は解析法を用いて正確に解かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 17:56:52 GMT)
Direct measurement of ultrafast temporal wavefunctions [0.0] 光子の時間モードにおける情報符号化の容量と堅牢性は、量子情報処理において重要である。
サブピコ秒時間分解能を持つ単一光子レベルにおける弱い光に対する時間的複素波動関数の直接測定法を提案し,実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:13:42 GMT)
Direct formation of nitrogen-vacancy centers in nitrogen doped diamond
along the trajectories of swift heavy ions [0.0] スペクトル分析により、電子停止プロセスが支配する領域において、NV$-$センターが優先的に形成されることが示された。
単一急速重イオンの軌道に沿って形成されたNV中心はリフトアウト技術で分離することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 21:58:01 GMT)
Deep Learning with a Classifier System: Initial Results [0.0] 本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた適応計算が可能な学習分類器システムを用いた最初の結果を示す。
最大予測誤差を達成した後、性能を維持しつつ、重みとユニットの数を自動で削減する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 16:40:12 GMT)
Deep Bag-of-Sub-Emotions for Depression Detection in Social Media [0.0] 本稿では,ソーシャルメディアにおける抑うつ検出のための深層学習モデルを提案する。
モデルは、感情情報を含む微分可能なBag-of-Features(BoF)表現を内部的に計算するように定式化される。
うつ病検出タスクのためのeRisk17およびeRisk18データセットで実験が行われた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 22:39:47 GMT)
Counterfactual Explanations for Oblique Decision Trees: Exact, Efficient
Algorithms [0.0] 我々は、ソース入力インスタンスにおける特徴を最小に調整して、与えられた分類の下で対象クラスに分類する問題である、反事実的説明を考える。
これは、トレーニングされたモデルをクエリし、決定を覆す可能性のあるアクションを提案する手段として、最近の関心事となっている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 16:04:33 GMT)
Control on the Manifolds of Mappings with a View to the Deep Learning [0.0] 目標は、入力出力マップが有限または無限のトレーニングセット上の所望のマップをうまく近似するニューラルネットワークを見つけることである。
我々のアイデアは、非線形連続時間制御系から生じる入出力マップを近似するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 12:54:08 GMT)
Can Machine Learning Catch the COVID-19 Recession? [0.0] パンデミック時に予測する最も有望な道は、機械学習(ML)手法を用いて一般的な非線形性を実現することである。
しかし、すべての非線形MLメソッドが似ているわけではない。
例えば、通常の木や森林のような)外挿を許可しないものや、あるものは許可しない。
前例のない時代におけるMLベースの予測のこのその他の重要な側面は、広範囲にわたる擬似サンプルエクササイズで研究されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:47:46 GMT)
Automated data-driven approach for gap filling in the time series using
evolutionary learning [0.0] 時系列のギャップを埋めるために便利で効率的で柔軟な器具を持つことは有用である。
本稿では,進化的自動機械学習によるギャップを埋める手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 16:46:13 GMT)
Assessing deep learning methods for the identification of kidney stones
in endoscopic images [0.0] 腎臓石のタイプ(すなわち生化学組成)を知ることは再発を防ぐために重要である。
尿素コピー中に腎臓結石を断片化し、尿路から抽出し、その組成を形態構成分析を用いて決定する。
本稿では、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)と従来の(非DCNN)の5つの分類手法について論じ、比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 17:31:01 GMT)
Artificial Intelligence Systems applied to tourism: A Survey [0.0] 本稿では,観光用に開発されたAIシステムの主な応用と,その分野における技術の現状について述べる。
また,交通人流予測システムや,より正確なレコメンデーションシステムについても詳細に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 15:44:03 GMT)
Anticipation Next -- System-sensitive technology development and
integration in work contexts [0.0] この爆発的な研究は、システム理論、組織理論、社会技術研究の隣り合う研究分野から既存の文献を用いて様々な概念を組み合わせる。
私たちは、技術開発の初期段階と、作業コンテキストとの統合で使われるであろう概念的なフレームワークを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 11:27:19 GMT)
Adapting MARBERT for Improved Arabic Dialect Identification: Submission
to the NADI 2021 Shared Task [0.0] 我々は、Nuanced Arabic Dialect Identification (ADIN)共有タスクに取り組む。
タスクは、国と州の両方のレベルで短い方言(DA)と現代標準アラビア語(MSA)の発話の地理的起源を特定することです。
私たちの最終モデルは、MARBERT上に構築されたバリエーションのアンサンブルで、国レベルの開発セットでDAのF1スコア34.03%を達成しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 15:19:56 GMT)
A survey on Variational Autoencoders from a GreenAI perspective [0.0] 変分オートエンコーダ(VAE)は、統計や情報理論の要素と深層ニューラルネットワークが提供する柔軟性を融合する強力な生成モデルである。
この記事では、最も成功し、最近のVAEのバリエーションについて比較評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 15:26:39 GMT)
A simple proof of Floquet's theorem for the case of unitary evolution in
quantum mechanics [0.0] 量子力学におけるユニタリ時間進化の特別な場合に対するフロケの定理の構成的証明を示す。
この証明は単純で、量子力学のコースでの研究に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 14:39:44 GMT)
A benchmarking procedure for quantum networks [0.0] 量子ネットワークにおける量子プロセッサを接続する量子ネットワークリンクの品質をベンチマークする手法を提案する。
この手順は、標準的なランダム化ベンチマークプロトコルに基づいており、量子ネットワークリンクの忠実度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 18:03:54 GMT)
A Nonlinear Charge- and Flux-Tunable Cavity Derived from an Embedded
Cooper Pair Transistor [0.0] キャビティ埋め込み型クーパーペアトランジスタ(cCPT)について紹介する。
この装置は、ゲートコンデンサを充電し、SQUIDループを介してフラックスをスレッディングすることによって共振周波数を調整できる高非線形マイクロ波キャビティとして振る舞う。
キャビティ場の量子ゆらぎによって引き起こされる周波数変動のキーシグネチャを、Kerr非線形性を介して観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 22:41:31 GMT)
A Brief Summary of Interactions Between Meta-Learning and
Self-Supervised Learning [0.0] 本稿ではメタラーニングと自己指導型学習の関連について概説する。
メタラーニングと自己教師付き学習モデルの統合は,モデル一般化能力の向上に最も貢献できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Mar 2021 08:31:28 GMT)