DyCo3D: Robust Instance Segmentation of 3D Point Clouds through Dynamic
Convolution [136.7] 本稿では,インスタンスの性質に応じて適切な畳み込みカーネルを生成するデータ駆動型アプローチを提案する。
提案手法はScanetNetV2とS3DISの両方で有望な結果が得られる。
また、現在の最先端よりも推論速度を25%以上向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 00:41:22 GMT)
Efficient Continual Adaptation for Generative Adversarial Networks [97.2] GAN(Generative Adversarial Network)に対する連続学習手法を提案する。
我々のアプローチは、グローバルパラメータとタスク固有のパラメータのセットを学習することに基づいている。
機能マップ変換に基づくアプローチは,最先端のgans手法よりも優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 05:09:37 GMT)
Show Me What You Can Do: Capability Calibration on Reachable Workspace
for Human-Robot Collaboration [83.4] 本稿では,REMPを用いた短時間キャリブレーションにより,ロボットが到達できると考える非専門家と地道とのギャップを効果的に埋めることができることを示す。
この校正手順は,ユーザ認識の向上だけでなく,人間とロボットのコラボレーションの効率化にも寄与することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 09:14:30 GMT)
WebFace260M: A Benchmark Unveiling the Power of Million-Scale Deep Face
Recognition [79.7] ノイズの多い4M顔/260M顔(WebFace260M)と2M顔/42M顔(WebFace42M)を含む新しい百万スケール顔ベンチマークを提供します。
我々は、挑戦的IJB-C集合の相対40%の故障率を減少させ、NIST-FRVTの430項目のうち3位にランク付けする。
10%のデータ(WebFace4M)でさえ、公開トレーニングセットよりも優れたパフォーマンスを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 11:12:43 GMT)
Greedy Hierarchical Variational Autoencoders for Large-Scale Video
Prediction [79.2] 本稿では,階層型オートエンコーダの各レベルを厳格に訓練することにより,高忠実度映像予測を学習するGreedy Hierarchical Variational Autoencoders(GHVAEs)を紹介する。
GHVAEは4つのビデオデータセットで予測性能が17～55%向上し、実際のロボットタスクで35～40%向上し、モジュールを追加するだけでパフォーマンスを単調に改善することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 18:58:56 GMT)
PISE: Person Image Synthesis and Editing with Decoupled GAN [64.7] 人像合成と編集のための新しい二段階生成モデルであるPISEを提案する。
ヒトのポーズ伝達では,まず対象のポーズに合わせた人間のパーシングマップを合成し,衣服の形状を表現する。
衣服の形状とスタイルを分離するため,地域ごとの符号化と正規化を共同で提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 04:32:06 GMT)
Contextual Dropout: An Efficient Sample-Dependent Dropout Module [60.6] ドロップアウトは、ディープニューラルネットワークのトレーニングプロセスを正規化するシンプルで効果的なモジュールとして実証されています。
単純でスケーラブルなサンプル依存型ドロップアウトモジュールとして,効率的な構造設計によるコンテキスト型ドロップアウトを提案する。
提案手法は,不確実性推定の精度と品質の両面において,ベースライン法よりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 19:30:32 GMT)
Domain Adaptive Robotic Gesture Recognition with Unsupervised
Kinematic-Visual Data Alignment [60.3] 本稿では,マルチモダリティ知識,すなわちキネマティックデータとビジュアルデータを同時にシミュレータから実ロボットに伝達できる,教師なしドメイン適応フレームワークを提案する。
ビデオの時間的手がかりと、ジェスチャー認識に対するマルチモーダル固有の相関を用いて、トランスファー可能な機能を強化したドメインギャップを修復する。
その結果, 本手法は, ACCでは最大12.91%, F1scoreでは20.16%と, 実際のロボットではアノテーションを使わずに性能を回復する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 09:10:03 GMT)
Hidden Backdoor Attack against Semantic Segmentation Models [60.0] Emphbackdoor攻撃は、深層ニューラルネットワーク(DNN)に隠れたバックドアを埋め込み、トレーニングデータに毒を盛ることを目的としている。
我々は,対象ラベルを画像レベルではなくオブジェクトレベルから扱う,新たな攻撃パラダイムであるemphfine-fine-grained attackを提案する。
実験により、提案手法はわずかなトレーニングデータだけを毒殺することでセマンティックセグメンテーションモデルを攻撃することに成功した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 05:50:29 GMT)
Fibrosis-Net: A Tailored Deep Convolutional Neural Network Design for
Prediction of Pulmonary Fibrosis Progression from Chest CT Images [59.6] 肺線維症は、回復不能な肺組織スカーリングおよび損傷を引き起こす慢性肺疾患であり、肺容量の進行的減少と既知の治療法がない。
胸部CT画像からの肺線維化進展の予測に適した深部畳み込みニューラルネットワークであるFibrosis-Netを導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 02:16:41 GMT)
Simultaneously Localize, Segment and Rank the Camouflaged Objects [55.5] camouflaged object detectionは、周囲に隠されているcamouflaged objectsを分割することを目的としている。
私たちは、カモフラージュされた物体の目立ちを特定の背景に明確にモデル化することは、カモフラージュと動物の進化をよりよく理解するのに役立つと主張しています。
迷彩オブジェクトを同時にローカライズ、セグメント化、ランク付けする最初のランキングベースのCODネットワーク(Rank-Net)を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 02:53:36 GMT)
Investigating on Incorporating Pretrained and Learnable Speaker
Representations for Multi-Speaker Multi-Style Text-to-Speech [54.8] 本研究では,異なる話者表現を調査し,事前学習可能な話者表現を統合することを提案する。
FastSpeech 2モデルと事前訓練された話者表現と学習可能な話者表現を組み合わせることで、少数の話者に対して大きな一般化能力を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 10:14:33 GMT)
Political audience diversity and news reliability in algorithmic ranking [54.2] 本稿では,ウェブサイトのオーディエンスの政治的多様性を質の指標として活用することを提案する。
ドメインの専門家によるニュースソースの信頼性評価と6,890人の米国市民の多様なサンプルによるWebブラウジングデータを用いて、より極端な、政治的に多様性の低いWebサイトが、ジャーナリストの基準を低くしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 15:11:31 GMT)
Learning Statistical Texture for Semantic Segmentation [53.7] セマンティックセグメンテーションのための新しい統計テクスチャ学習ネットワーク(STLNet)を提案する。
STLNetは、初めて低レベルの情報の分布を分析し、それらをタスクに効率的に活用する。
1)テクスチャ関連情報を捕捉し,テクスチャの詳細を強化するためのテクスチャエンハンスモジュール(TEM),(2)ピラミッドテクスチャ特徴抽出モジュール(PTFEM)の2つのモジュールを導入し,複数のスケールから統計的テクスチャ特徴を効果的に抽出する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 15:05:35 GMT)
Writer Identification Using Microblogging Texts for Social Media
Forensics [53.2] 私たちは、文学的分析に広く使われている人気のあるスタイル的特徴と、URL、ハッシュタグ、返信、引用などの特定のTwitter機能を評価します。
我々は、様々なサイズの著者集合と、著者毎のトレーニング/テストテキストの量をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 02:42:18 GMT)
What Can You Learn from Your Muscles? Learning Visual Representation
from Human Interactions [50.4] 視覚のみの表現よりも優れた表現を学べるかどうかを調べるために,人間のインタラクションとアテンション・キューを用いている。
実験の結果,我々の「音楽監督型」表現は,視覚のみの最先端手法であるMoCoよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 19:28:58 GMT)
Selective Replay Enhances Learning in Online Continual Analogical
Reasoning [44.8] 連続学習では、システムは壊滅的な忘れずに、定常でないデータストリームやバッチから学習する。
この問題は教師付き画像分類と強化学習でよく研究されているが、抽象的推論のために設計されたニューラルネットワークにおける連続学習はまだ研究されていない。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 00:04:10 GMT)
Learning to Predict Vehicle Trajectories with Model-based Planning [43.3] PRIME(Prediction with Model-based Planning)という新しいフレームワークを紹介します。
ニューラルネットワークを使ってシーンコンテキストをモデル化する最近の予測作業とは異なり、PRIMEは正確で実現可能な将来の軌道予測を生成するように設計されている。
我々のPRIMEは、不完全追跡下での予測精度、実現可能性、堅牢性において最先端の手法より優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 04:49:24 GMT)
Consensus Maximisation Using Influences of Monotone Boolean Functions [40.9] MaxConは、許容レベル内のモデルに適合する最大のデータサブセットを見つけることを目指しています。
その結果,データ中の最大構造に属する点の影響は,特定の条件下では小さくなることがわかった。
合成および実画像データ実験の結果、MBFベースのアルゴリズムは比較的高速に近似解を生成できることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 22:01:06 GMT)
Video Deblurring by Fitting to Test Data [39.4] 自律走行車やロボットが撮影した動画では、動きがぼやけている。
テストビデオにディープネットワークを組み込むことで,ビデオデブレーションに対する新たなアプローチを提案する。
ビデオからシャープなフレームを選択し、これらのシャープなフレームに畳み込みニューラルネットワークを訓練する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 07:22:22 GMT)
Noisy Label Learning for Large-scale Medical Image Classification [37.8] 我々は,最先端のノイズラベルマルチクラストレーニングアプローチを適用し,データセットの胸部x線14のマルチラベル分類器を学習する。
Chest X-ray14 のラベルノイズの大半が 'No Finding' クラスに存在することを示し、これはラベルミスによる 14 疾患の 1 つ以上を含む可能性が高いクラスであるため直感的に正しい。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 07:42:36 GMT)
Panoptic Lintention Network: Towards Efficient Navigational Perception
for the Visually Impaired [37.1] 線形空間を用いて線形時間における長距離相互作用をモデル化できる効率的なアテンションモジュールを提案する。
次に, panoptic lintention net と呼ぶ新しい panoptic segmentation モデルを考案する。
COCOデータセットの実験では、Panoptic Lintention NetがPanoptic Quality(PQ)を39.39から41.42に引き上げ、4.6%のパフォーマンス向上を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 14:45:46 GMT)
Reinforcement Learning, Bit by Bit [35.5] 強化学習エージェントはシミュレーション環境において顕著な成果を示した。
データ効率は、この成功を実環境に持ち込む上で障害となる。
私達は概念を開発し、一緒に原則的な指導を提供する後悔の境界を確立します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 06:37:46 GMT)
Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks for Traffic Flow
Forecasting [35.1] 交通流の空間的-時間的データ予測は複雑な空間的依存性と道路間の時間的パターンの動的傾向のために難しい課題である。
既存のフレームワークは通常、与えられた空間隣接グラフと、空間的および時間的相関をモデル化する洗練されたメカニズムを利用する。
本稿では,交通流予測のための空間時間融合グラフニューラルネットワーク(STFGNN)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 08:44:45 GMT)
ClassSR: A General Framework to Accelerate Super-Resolution Networks by
Data Characteristic [35.0] 大型画像(2K-8K)上での超解像(SR)ネットワークの高速化を目指す。
異なる画像領域は復元の困難度が異なり、異なるキャパシティを持つネットワークで処理できることがわかった。
分類とSRを統一したフレームワークで組み合わせた新しいソリューションパイプラインであるClassSRを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 06:00:31 GMT)
LongReMix: Robust Learning with High Confidence Samples in a Noisy Label
Environment [33.4] 新しい2段ノイズラベルトレーニングアルゴリズムLongReMixを提案します。
CIFAR-10, CIFAR-100, WebVision, Clothing1M, Food101-NでLongReMixを試験した。
私たちのアプローチは、ほとんどのデータセットで最先端のパフォーマンスを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 18:48:40 GMT)
Semantic-aware Knowledge Distillation for Few-Shot Class-Incremental
Learning [32.5] 少数のショットクラスインクリメンタルラーニング(FSCIL)は、新しい概念を徐々に学習する問題を示しています。
FSCILの問題に対処するための蒸留アルゴリズムを導入し、トレーニング中に意味情報の活用を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 08:07:26 GMT)
High Perceptual Quality Image Denoising with a Posterior Sampling CGAN [31.4] 条件付き生成逆数ネットワーク(CGAN)を用いた画像認識の新しい手法を提案する。
私たちの目標は、許容できる歪みで高い知覚品質を達成することです。
提案手法は, 改質消音目標を達成し, 不動騒音レベルで鮮やかで多様な結果を生み出す, 斬新な消音アーキテクチャで紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 20:18:45 GMT)
Constrained Model-based Reinforcement Learning with Robust Cross-Entropy
Method [30.4] 本稿では,制約違反に対するスパースインジケータ信号を用いた制約/安全強化学習問題について検討する。
本稿では,ニューラルネットワークアンサンブルモデルを用いて予測の不確実性を推定し,モデル予測制御を基本制御フレームワークとして利用する。
その結果,本手法は現状のベースラインよりもはるかに少ない制約違反数でタスクを完了させることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 05:09:17 GMT)
Perception Framework through Real-Time Semantic Segmentation and Scene
Recognition on a Wearable System for the Visually Impaired [27.0] シーン解析および認識タスクのためのマルチタスク効率的な認識システムを提案する。
このシステムは、Intel RealSense LiDARカメラとNvidia Jetson AGX Xavierプロセッサを搭載したウェアラブルベルト上で動作する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 15:07:17 GMT)
Accelerating SLIDE Deep Learning on Modern CPUs: Vectorization,
Quantizations, Memory Optimizations, and More [26.7] SLIDEはスパースハッシュテーブルベースのバックプロパゲーションのC++実装である。
SLIDE の計算によって AVX (Advanced Vector Extensions-512) によるベクトル化が可能となることを示す。
我々の実験は、大規模(数百万のパラメータ)のレコメンデーションとNLPモデルに焦点を当てている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 02:13:43 GMT)
A Simple and Efficient Multi-task Network for 3D Object Detection and
Road Understanding [20.9] シンプルで効率的なマルチタスクネットワークを通じて、すべての知覚タスクを実行できることを示します。
提案するネットワークであるLidarMTLは、生のLiDAR点雲を入力とし、3次元物体検出と道路理解のための6つの知覚出力を予測する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 08:00:26 GMT)
Memory-efficient Learning for High-Dimensional MRI Reconstruction [20.8] メモリ効率の高い学習フレームワーク (MEL) を用いたin-vivo 3D MRI および 2D+time 心シネMRI の画像再構成性能の改善を示す。
MELはGPUメモリをはるかに少なくし、トレーニング時間を大幅に短縮し、高次元MRIへのDLの新しいアプリケーションを可能にします。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 01:36:25 GMT)
Learning to Continually Learn Rapidly from Few and Noisy Data [19.1] 新しいタスクを学習しながら、外部に格納された古いデータを同時にトレーニングすることで、継続的な学習を実現することができる。
過去のタスクごとに学習率をテキスト学習するメタラーニングナを使用することで、ベース学習者は少ないメモリで強力な結果が得られることが分かりました。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 08:29:47 GMT)
IOS: Inter-Operator Scheduler for CNN Acceleration [17.5] 我々は、複数の演算子の並列実行を自動的にスケジュールするInter-Operator Scheduler (IOS)を提案する。
IOSは最新のCNNベンチマークにおいて、最先端のライブラリ(例えばIOSRT)を1.1から1.5倍上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 16:32:25 GMT)
MetaPhys: Few-Shot Adaptation for Non-Contact Physiological Measurement [17.0] そこで我々はMetaPhysというメタラーニング手法を提案する。
カスタマイズには18秒の動画しか使用せず、教師なしと教師なしの両方で効果的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 04:37:54 GMT)
Applying Machine Learning in Self-Adaptive Systems: A Systematic
Literature Review [16.0] 現在、自己適応システムにおける機械学習の使用に関する体系的な概要はない。
我々は、従来のモニター・アナライズ・プラン・エクユートフィードバックループ(MAPE)に基づく自己適応システムに焦点を当てる。
研究の質問は、自己適応システムにおける機械学習の使用を動機づける問題、自己適応における学習の重要なエンジニアリング側面、オープンな課題に焦点を当てている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 13:45:59 GMT)
Indoor Future Person Localization from an Egocentric Wearable Camera [15.6] エゴセントリックなウェアラブルカメラによる将来の人物の位置と移動軌跡の正確な予測は、幅広い用途に役立てることができる。
新しい自我中心のデータセットは、ターゲットの人の8,250の短いクリップで、ウェアラブルカメラを使用して構築されました。
LSTMに基づくエンコーダデコーダフレームワークは,対象者の将来の位置と移動軌跡を予測するために設計された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 03:32:42 GMT)
Semi-supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency [15.3] 本稿では,画素単位のセグメンテーションマップと,ターゲットの幾何認識レベルセット表現を共同で予測する,新しいデュアルタスクディープネットワークを提案する。
本手法はラベルなしデータを組み込むことで性能を大幅に向上させることができる。
当フレームワークは,最先端の半教師付き医用画像分割法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 08:49:39 GMT)
Molecular modeling with machine-learned universal potential functions [15.1] ニューラルネットワークは、エネルギーポテンシャル関数のための普遍近似器の訓練に利用できることを示す。
大規模結晶構造において,滑らかで微分可能で予測可能なポテンシャル関数を訓練することができた。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 17:36:39 GMT)
RaLL: End-to-end Radar Localization on Lidar Map Using Differentiable
Measurement Model [14.2] ライダーマップ(RaLL)上でのレーダローカライゼーションのためのエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを提案する。
RaLLは成熟ライダーマッピング技術を利用しており、レーダマッピングのコストを低減している。
提案システムは,英国におけるモデルトレーニングの一般化シナリオにおいても,90km以上の運転性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 03:17:49 GMT)
Putting Humans in the Natural Language Processing Loop: A Survey [13.5] 人間のフィードバックから学ぶ自然言語処理(NLP)システムをどのように設計できますか?
Human-in-the-loop (HITL) NLPフレームワークは、モデル自体を改善するために、人間のフィードバックを継続的に統合する研究団体が増えている。
機械学習(ML)とHCI(Human-Computer Interaction)の両コミュニティのHITL NLPに関する調査を実施した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 06:26:00 GMT)
Accumulations of Projections--A Unified Framework for Random Sketches in
Kernel Ridge Regression [12.3] n-by-n 経験的カーネル行列のスケッチを構築することは、多くのカーネルメソッドの計算を加速するための一般的なアプローチである。
カーネルリッジ回帰におけるスケッチ手法を構築するための統一フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 05:02:17 GMT)
Correlated Deep Q-learning based Microgrid Energy Management [12.0] 本稿ではMGエネルギー管理のための相関型深層Q-learning(CDQN)手法を提案する。
それぞれの電気実体は、ニューラルネットワークを持ち、自身のQ値を予測するエージェントとしてモデル化され、その後、相関したQ平衡を用いてエージェントを協調する。
シミュレーションの結果、ESSエージェントと太陽光発電(PV)エージェントの利益は、それぞれ40.9%と9.62%である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 16:43:18 GMT)
Prediction of Hydraulic Blockage at Cross Drainage Structures using
Regression Analysis [11.5] 本稿では,水理ブロックの予測に機械学習回帰分析を用いることを提案する。
スマートシティにおける油圧センサの展開とビッグデータの利用により、回帰分析はブロック検出問題に対処する上で有効であることが証明される。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 04:15:25 GMT)
Analytical Characterization and Design Space Exploration for
Optimization of CNNs [10.2] ループタイルやループ置換を含むループレベルの最適化は、データ移動を減らすための基本的な変換です。
本稿では,マルチコアCPU上でのCNNの最適ループレベル最適化構成を求めるための解析モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 00:40:24 GMT)
Are Neural Nets Modular? Inspecting Functional Modularity Through
Differentiable Weight Masks [10.0] NNがモジュール化されているかどうか、どのように改善するかを理解することはできる。
しかし、現在の検査方法は、モジュールを機能にリンクすることができない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 17:35:13 GMT)
NeRD: Neural Representation of Distribution for Medical Image
Segmentation [9.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のモジュールであるNeRD(Neural Representation of Distribution)技術を紹介します。
NeRDは、基礎となる関数マッピングイメージ座標を特徴分布に最適化して特徴分布を推定する。
本稿では,特徴分布シフト問題による負の影響を補うことができる医用画像分割のためのエンドツーエンドディープラーニングモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 03:45:47 GMT)
The Prevalence of Code Smells in Machine Learning projects [9.7] 静的コード解析は、ソースコードの潜在的な欠陥、機会、共通のコーディング標準の違反を見つけるのに使うことができる。
74のオープンソースプロジェクトのデータセットを集め、依存関係をインストールしてPylintを実行しました。
その結果、検出されたすべてのコードの臭いのトップ20に到達した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 16:01:54 GMT)
Visual Explanation using Attention Mechanism in Actor-Critic-based Deep
Reinforcement Learning [9.5] A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) に注意機構を導入するMask-Attention A3C (Mask A3C) を提案する。
A3Cは、画像から特徴を抽出する特徴抽出器と、ポリシーを出力するポリシーブランチと、状態値を出力する値ブランチとから構成される。
Atari 2600のゲーム用のマスクアテンションマップを視覚化し、エージェントの意思決定の背後にある理由を簡単に分析できることを発見しました。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 08:38:12 GMT)
Simultaneous View and Feature Selection for Collaborative Multi-Robot
Perception [9.3] 協調的マルチロボット認識は、環境の複数のビューを提供する。
これらの複数の観測は、正確な認識のためにインテリジェントに融合する必要があります。
ビュー選択,特徴選択,オブジェクト認識を同時に統合する,協調型マルチロボット認識に対する新しいアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 21:41:43 GMT)
Analysis and Assessment of Controllability of an Expressive Deep
Learning-based TTS system [8.6] 本研究では,連続制御のためのデータセット上で訓練したExpressive TTSシステムの制御性について検討する。
データセットは、女性スピーカーが読み取ったオーディオブックに基づくblizzard 2013データセットである。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 11:06:13 GMT)
Simple online and real-time tracking with occlusion handling [6.8] 複数物体追跡はコンピュータビジョンにおいて難しい問題である。
最近のアルゴリズムは、これらの課題を克服するために動きと外観の手がかりを使用する。
新規なオンライン複数オブジェクト追跡アルゴリズムが提示される。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 16:04:40 GMT)
Visual-Semantic Graph Attention Networks for Human-Object Interaction
Detection [6.2] Human-Object Interaction (HOI) Detections infers the action predicate on a human, predicate, object> triplet。
本稿では,グラフネットワークを通じて得られる補助関係の曖昧な貢献について検討する。
本研究では,視覚的,空間的,意味的な情報を効果的に集約するデュアルグラフアテンションネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 05:42:22 GMT)
Imbalance-Aware Self-Supervised Learning for 3D Radiomic Representations [5.8] 3d siameseネットワークを用いて,自己教師あり方式で画像表現の学習方法を示す。
MRIおよびCT撮影法を用いた脳腫瘍分類と肺癌のステージング作業において有意な改善がみられた。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 18:17:03 GMT)
Learning from Counting: Leveraging Temporal Classification for Weakly
Supervised Object Localization and Detection [5.0] 2次元画像を1次元シーケンスデータにシリアライズするスキャンオーダー技術を導入する。
次にLSTM(Long, Short-Term Memory)とCTCネットワークを組み合わせてオブジェクトのローカライゼーションを実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 02:18:03 GMT)
Learning to Generate 3D Shapes with Generative Cellular Automata [4.7] 形状生成過程をマルコフ鎖の遷移核からのサンプリングとして定式化する。
トランジションカーネルは、セルラーオートマタのローカル更新ルールを採用し、高解像度の3Dグリッド空間での検索スペースを効果的に削減します。
本稿では,サンプリングチェーンとは若干異なるが,トレーニングデータの完全な形状に収束する配列を持つ生成セルオートマトンを局所的に均質に規則化する効果的なトレーニング手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 14:59:35 GMT)
Multitasking Deep Learning Model for Detection of Five Stages of
Diabetic Retinopathy [4.1] 本稿では,糖尿病網膜症(DR)の全5段階を検出するマルチタスク深層学習モデルを提案する。
このモデルは1つの分類モデルと1つの回帰モデルで構成され、それぞれが損失関数を持つ。
その結果,APTOSデータセットとEyePACSデータセットの加重Kappaスコアは0.90と0.88であることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 23:06:46 GMT)
LSTMs and Deep Residual Networks for Carbohydrate and Bolus
Recommendations in Type 1 Diabetes Management [4.0] 本研究では, LSTMを用いた血糖値予測手法について紹介する。
次に、同じ推奨タスクのための新しいアーキテクチャを導き出します。
OhioT1DMデータセットの実際の患者データを用いた実験的評価は、新しい統合アーキテクチャが以前のLSTMベースのアプローチと良好に比較できることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 19:06:14 GMT)
End-to-end optimized image compression for multiple machine tasks [3.8] 我々は,圧縮コンテンツの直接変換を可能にするために,デコーダとタスクアルゴリズムの間に挿入される「コネクタ」を導入する。
画像分類とオブジェクトセグメンテーションの両方において高いレート精度向上を実現し,提案手法の有効性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 19:09:05 GMT)
Perspectives and Prospects on Transformer Architecture for Cross-Modal
Tasks with Language and Vision [3.0] トランスフォーマーアーキテクチャは、計算言語分野に根本的な変化をもたらした。
我々は、この分野における最も重要なマイルストーンのいくつかと、トランスフォーマーアーキテクチャがいかにしてビゾリンガスティックなクロスモーダルタスクに組み込まれたかに関する全体的なトレンドをレビューする。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 05:44:27 GMT)
Mode Structure of a Broadband High Gain Parametric Amplifier [2.9] 我々は、利得が増加するにつれて、モード構造と時間モード関数が変化しないことを示す。
高利得状況に対する数値解は、そのモード分布が変化し、利得が増加するにつれてモード関数が広がる利得依存モード構造を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 11:17:53 GMT)
Improving Automated Sonar Video Analysis to Notify About Jellyfish
Blooms [2.7] 本稿では,オブジェクトの分類に責任を負うシステムの一部に,いくつかの改良が提案されている。
フレームワークは、第1ネットワークの出力を分析して最終的な予測を行う新しい第2ステージモデルを用いて強化される。
すべてのアップグレードが組み込まれているため、システムは発見されたクラゲの30.16%(初期11.52%)を正しく分類することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 08:39:24 GMT)
Tensor Laplacian Regularized Low-Rank Representation for Non-uniformly
Distributed Data Subspace Clustering [2.6] 低ランク表現(LRR)は、サブスペースクラスタリングにおけるデータポイントの局所性情報を破棄する。
本稿では,隣接ノードの変動数を容易にし,データの局所性情報を組み込むハイパーグラフモデルを提案する。
人工および実データを用いた実験により,提案手法の精度と精度が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 08:22:24 GMT)
Dynamic Resource Management for Providing QoS in Drone Delivery Systems [2.6] ドローン配送システムの動的UAV割り当て問題について,QoS(Qasurable Quality of Service)保証の提供を目標として検討する。
我々は、UAVの再配置のための動的ポリシーを得るために、深層強化学習アプローチを採用する。
本稿では,Bernolli,Time-Varying Bernoulli,Markov-Modulated Bernoulliの3つの広範到着クラスを考慮し,提案アルゴリズムの性能を評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 03:11:07 GMT)
Federated Transfer Learning: concept and applications [2.5] フェデレートトランスファーラーニング(FTL)は、重複する多くの機能やユーザを持たないドメイン間で知識を伝達することを可能にする。
本研究では,FTLの背景と既存アプリケーションについて検討する。
さらに、プライバシと機械学習の観点からFTLを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 10:20:25 GMT)
Improving Zero-Shot Entity Retrieval through Effective Dense
Representations [2.4] BERTベースのバイエンコーダにより、言及エンティティペアを密な空間に効率的に埋め込むシンプルなアプローチを提案します。
我々はZeshelデータセットの上位50候補で最新の84.28%の精度を達成し、トップ64の以前の82.06%と比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 17:00:09 GMT)
Data-Driven System Level Synthesis [2.3] 本稿では,過去のシステムトラジェクトリのライブラリのみを用いて,システム応答に対する最適化問題を提示できることを示す。
まず、ノイズフリー軌道の理想的な設定を検討し、従来のSLSとデータ駆動SLSの正確な等価性を示す。
次に,プロセスノイズによって駆動されるシステムの場合,頑健なSLSツールを用いて,閉ループ性能に対するノイズの影響を評価できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 19:42:49 GMT)
Convolution Neural Network Hyperparameter Optimization Using Simplified
Swarm Optimization [2.3] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はコンピュータビジョンで広く使われている。
パフォーマンスが向上したネットワークアーキテクチャを見つけるのは容易ではない。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 00:23:27 GMT)
Passing Through Narrow Gaps with Deep Reinforcement Learning [2.3] 本稿では,小さな隙間を自律的に航行する深層強化学習手法を提案する。
我々はまず,ロボットとギャップとの接触が必要な小さなギャップを乗り越えるために,ギャップ行動ポリシーを学習する。
シミュレーション実験では,操作者が手動でギャップ動作を動作させると,93%の成功率が得られる。
実際のロボット実験では、手動アクティベーションで73%、自律的な行動選択で40%の成功率を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 00:10:41 GMT)
Signal Processing on the Permutahedron: Tight Spectral Frames for Ranked
Data Analysis [1.8] ランク付けされたデータセットは、政治選挙、コンピュータビジョン、レコメンデーターシステム、バイオインフォマティクスなどの文脈でますます普及している。
我々は,ペルムタヘドロンの対称性と構造を利用して,提案手法のスケーラビリティを向上させる特殊アルゴリズムとオープンソフトウェアを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 16:32:32 GMT)
A Real-time Low-cost Artificial Intelligence System for Autonomous
Spraying in Palm Plantations [1.7] 精密作物保護では、画像処理における(ターゲット指向)物体検出は、無人航空機(UAV、作物保護ドローン)を適切な場所にナビゲートし、農薬を適用するのに役立ちます。
本稿では,Ag-YOLO(Ag-YOLO)と呼ばれる軽深度ニューラルネットワーク(DNN)に基づく手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 15:05:14 GMT)
The whole brain architecture approach: Accelerating the development of
artificial general intelligence by referring to the brain [1.6] 個人が脳全体に対応するソフトウェアプログラムを設計することは困難である。
全脳アーキテクチャアプローチは、脳に触発されたAGI開発プロセスを脳の参照アーキテクチャを設計するタスクに分割する。
本研究では,仮想成分図を作成するための仮説構築手法である構造拘束型界面分解(scid)法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 04:58:12 GMT)
Linear Regression over Networks with Communication Guarantees [1.4] 接続された自律システムでは、しばしば限られたリソースを持つ通信ネットワーク上でデータ転送が行われる。
本稿では,線形回帰タスクのためのコミュニケーション効率の高い学習のためのアルゴリズムについて検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 15:28:21 GMT)
Morphological Operation Residual Blocks: Enhancing 3D Morphological
Feature Representation in Convolutional Neural Networks for Semantic
Segmentation of Medical Images [0.9] 本研究では,畳み込みニューラルネットワークにおける形態素演算を無限に強い先行として組み込んだ新しいネットワークブロックアーキテクチャを提案する。
提案する形態的操作ブロックを用いた3次元ディープラーニングモデルを構築し, 異なる医用画像分割タスクで比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 04:41:37 GMT)
JPS-daprinfo: A Dataset for Japanese Dialog Act Analysis and
People-related Information Detection [0.8] テキスト分類のための音声日本語データセット(i-jas)のラベリング作業を行った。
本データセットは, 参加者の過去と未来を議論する, 双方向の日本語会話の50のインタビュー対話を含む。
データセットから,13のラベルを付した注釈文を作成した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 12:15:23 GMT)
A Framework for Measuring Compositional Inductive Bias [0.3] 本稿では,創発的コミュニケーションにおけるモデルの構成誘導バイアスを測定するためのフレームワークを提案する。
頻繁に使用されるモデルの組成誘導バイアスの限界を探究する、破損した構成文法を考案する。
そこで我々は,トークンの再配置可能な原子群に対する誘導バイアスを示すような階層モデルを提案し,単語の出現を促す可能性がある。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 19:25:37 GMT)
Extracting Semantic Process Information from the Natural Language in
Event Logs [0.2] 本稿では、イベントデータの意味的役割ラベリングという手法を提案する。
この方法では,イベント毎に最大8つの意味的役割に関する情報を抽出する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 08:39:04 GMT)
Utilising Flow Aggregation to Classify Benign Imitating Attacks [0.0] 多くのアプリケーションにおいて、機能の選択はモデルの選択よりも重要である。
様々な研究が、良質なトラフィックと有名なサイバー攻撃を区別しようと試みている。
ネットワークトラフィックのより高度な抽象化に基づく新機能を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 23:09:12 GMT)
Thermalization of a Trapped Single Atom with an Atomic Thermal Bath [0.0] 我々は、異なる種の超低温原子の熱浴と相互作用する光学式ツイーザーに閉じ込められた1つの原子について研究した。
閉じ込められた原子と浴槽の原子との衝突により、閉じ込められた原子は、その振動状態の占有の変化を受け、浴槽と熱平衡に達する。
我々のシミュレーションは、既知の実験的な制限の中で、閉じ込められた単一原子を熱浴で冷却することは可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 14:41:51 GMT)
The Automatic Quasi-clique Merger algorithm (AQCM) [0.0] Automatic Quasi-Clique Mergerアルゴリズムは、QCMという名前で発表された初期の研究から適応された新しいアルゴリズムです。
本稿では,準斜晶凝集アプローチの一般的な考え方を示し,aqcmアルゴリズムの数学的ステップの詳細を述べるとともに,新しい手法の背景にある動機について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 20:01:59 GMT)
T centres in photonic silicon-on-insulator material [0.0] シリコン中のT線損傷中心は、有望な光子-スピン界面を提供する。
これらの欠陥中心は、バルクシリコンのアンサンブルとしてのみ研究されている。
シリコンオン絶縁体(SOI)ウェハの220nmデバイス層における高濃度T中心アンサンブルの信頼性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 00:34:51 GMT)
Smart Speakers, the Next Frontier in Computational Health [0.0] スマートスピーカーコンピューティングシステムは、健康研究の新たな分野を触媒する可能性を持つ、いくつかのユニークなアドバンテージを持っている。
これらのスマートコンピューティングシステムの近年の増加と普及は、慢性疾患管理の強化に大きな可能性を秘めている。
スマートスピーカーが健康を改善するために人と対話する方法には3つの幅広いメカニズムがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 23:13:02 GMT)
Saddle-point scrambling without thermalisation [0.0] 時間外相関器(OTOC)は量子系の熱化を研究するのに有用なツールであることが証明されている。
特に、OTOCSの指数的成長(スクランブル)は量子系のカオスの指標と見なされることがある。
カオスによって引き起こされるOTOC成長は、しかしながら、長期的な行動を通じてサドルポイントによって引き起こされるものと区別できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 07:56:32 GMT)
Quantum state preparation and one qubit logic from third-order nonlinear
interactions [0.0] 本稿では,3次非線形相互作用に基づく経路様時間モード(TM)量子ビットの作成と操作について述べる。
本研究により、任意の量子ビット変換を制御可能な実験的に実現可能な提案が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 04:15:15 GMT)
Quality of Control in the Tavis-Cummings-Hubbard Model [0.0] 本稿では、非同期原子励起と自由粒子の運動の光学的解釈に基づいて、CSign型量子ゲートの品質を評価する。
THCモデルにおける制御品質の低下の主な理由は、原子スペクトル線の有限幅に起因することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 10:05:46 GMT)
On the mapping between Hopfield networks and Restricted Boltzmann
Machines [0.0] ホップフィールドネットワーク(HN)と制限ボルツマンマシン(RBM)の正確なマッピングを示す。
逆写像が存在する条件を概説し、MNISTデータセット上で実験を行う。
本稿では,拡張性,RBMの訓練におけるこの対応の重要性,およびRBMを利用した深層建築の性能の理解について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 02:08:12 GMT)
Machine Learning versus Mathematical Model to Estimate the Transverse
Shear Stress Distribution in a Rectangular Channel [0.0] 本研究では,Tsallisエントロピー,遺伝的プログラミング(GP)および適応型ニューロファジィ推論システム(ANFIS)を用いて,長方形チャネルにおけるせん断応力分布(SSD)を評価する。
Tsallisエントロピー、GPおよびANFISモデルの結果を評価するために、最適化されたPrestonチューブを使用してせん断応力を測定する実験室観察が使用された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 23:08:09 GMT)
Gradient-augmented Supervised Learning of Optimal Feedback Laws Using
State-dependent Riccati Equations [0.0] 状態依存型Riccati方程式から生成されたデータセットから安定化フィードバック法則を訓練する。
高次元非線形安定化試験は、リアルタイムの連続的大規模アルヘブラニックリカティ方程式解を適切に訓練されたフィードフォワードニューラルネットワークで置き換えることができることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 10:34:23 GMT)
Fairness in TabNet Model by Disentangled Representation for the
Prediction of Hospital No-Show [0.0] 患者のノーショーは、収入の損失、待ち時間の増加、健康成績の悪化につながる健康センターの大きな負担です。
医療サービスへのアクセス機会の平等を確保するため、ノーショー予測のための公正なMLモデルを検討することが不可欠である。
センシティブなコンポーネントから予測を解く表現学習に基づくFair-TabNetを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 06:47:59 GMT)
Explaining the data or explaining a model? Shapley values that uncover
non-linear dependencies [0.0] 本稿では,エネルギー距離相関,アフィン不変距離相関,およびヒルベルト・シュミット独立基準をシェープリー値特性関数として導入し,その利用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 05:46:11 GMT)
Experimental quantum teleportation of propagating microwaves [0.0] 2モードのスクイーズとアナログフィード距離を利用してコヒーレントマイクロ波状態の決定論的量子テレポーテーションを実現する。
本結果は,超伝導回路を用いたモジュラ量子コンピューティングのためのテレポーテーション型量子ゲートの鍵となる要素を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 16:59:53 GMT)
DiffPrune: Neural Network Pruning with Deterministic Approximate Binary
Gates and $L_0$ Regularization [0.0] 現代のニューラルネットワークアーキテクチャは通常、数百万のパラメータを持ち、有効性を著しく損なうことなく、大幅に刈り取ることができる。
この作品の貢献は2つある。
1つ目は、任意の実数値確率変数の決定論的かつ微分可能変換によって多変量ベルヌーイ確率変数を近似する方法である。
2つ目は、決定論的あるいは乗法的に計算され、正確なゼロ値を取る近似二進ゲートを持つ要素的パラメータによるモデル選択の方法である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 06:55:10 GMT)
Changing the Narrative Perspective: From Deictic to Anaphoric Point of
View [0.0] そこで,筆者が当初使用していたものと異なる視点を文字に割り当てて,物語の視点を変える作業を紹介する。
その結果、物語的視点の転換は読書体験を変化させ、フィクション執筆の道具として使用できる。
本稿では,参照選択のためのニューラルアーキテクチャに依存する生テキストを処理するパイプラインについて述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 19:03:42 GMT)
Axial superlocalization with vortex beams [0.0] 渦ビームを用いた軸方向定位における最終的な精度について検討した。
ラゲール=ガウスビームの場合、この限界は単に強度スキャンで達成できる。
Laguerre-Gaussビームの重ね合わせ、特にデフォーカス時に回転する強度プロファイルを持つ場合も同様である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 18:17:40 GMT)
Artificial neural network as a universal model of nonlinear dynamical
systems [0.0] このマップは、重みがモデル化されたシステムをエンコードする人工知能ニューラルネットワークとして構築されている。
ローレンツ系、ロースラー系およびヒンドマール・ロースニューロンを考察する。
誘引子、パワースペクトル、分岐図、リャプノフ指数の視覚像に高い類似性が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 16:02:41 GMT)
A quantum wavelet uncertainty principle [0.0] 本研究の目的は、 citeRezguietal で以前に研究された一般化された$q$-Besselウェーブレット変換に対する新しい不確実性原理を導出することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 09:16:48 GMT)
A novel approach to the classification of terrestrial drainage networks
based on deep learning and preliminary results on Solar System bodies [0.0] 深層学習は、地形学と関連分野におけるデータ探索の有効な方法である。
我々は,画像によるデータ駆動教師付き学習に基づいて,地球外事例にも拡張した別のアプローチを提案する。
初期の難しさにもかかわらず、利用可能なトレーニング画像の数が少なかったことと、排水サンプルの異なる形状間の類似性のために、我々は成功した結果を得ました。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 14:05:38 GMT)
A Bayesian - Deep Learning model for estimating Covid-19 evolution in
Spain [0.0] この研究は、スペインにおけるCovid-19の進化を推定するための半パラメトリックなアプローチを提案する。
スペイン全地域の14日間の累積発生率を考えると、現代のディープラーニング(DL)技術を組み合わせてシーケンスを分析している。
結果として得られたモデルにより、すべての領域におけるシーケンスの将来の進化を予測できるだけでなく、最終的なシナリオの結果を推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Mar 2021 17:27:38 GMT)