Do 2D GANs Know 3D Shape? Unsupervised 3D shape reconstruction from 2D
Image GANs [156.1] GANのような最先端の2D生成モデルは、自然像多様体のモデリングにおいて前例のない品質を示している。
本稿では,RGB画像のみをトレーニングした市販の2D GANから3次元幾何学的手がかりを直接マイニングする試みについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 04:04:05 GMT)
Teaching with Commentaries [108.6] コメントとメタ情報を用いたフレキシブルな教育フレームワークを提案する。
解説はトレーニングのスピードと/またはパフォーマンスを改善することができる。
パフォーマンスのメリットを得るために、新しいモデルをトレーニングするときに、コメンタリを再利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 00:37:38 GMT)
Dual Attention-in-Attention Model for Joint Rain Streak and Raindrop
Removal [103.4] 降雨量と降雨量の両方を同時に除去する2つのDAMを含むDual Attention-in-Attention Model (DAiAM)を提案する。
提案手法は,降雨量と降雨量とを同時に除去できるだけでなく,両タスクの最先端性能も達成できる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:00:33 GMT)
Large Batch Simulation for Deep Reinforcement Learning [101.0] 我々は,視覚複雑な3次元環境における深層強化学習に基づく学習を,事前作業よりも2桁高速化する。
単一のGPUマシンで1秒間に19,000フレーム以上の経験と最大72,000フレーム/秒のエンドツーエンドのトレーニング速度を実現します。
バッチシミュレーションと性能最適化を組み合わせることで、1つのGPU上の複雑な3D環境において、従来の最先端システムでトレーニングされたエージェントの精度の97%から97%まで、ポイントナビゲーションエージェントをトレーニングできることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 00:22:50 GMT)
Monocular Quasi-Dense 3D Object Tracking [99.5] 周囲の物体の将来の位置を予測し、自律運転などの多くのアプリケーションで観測者の行動を計画するためには、信頼性と正確な3D追跡フレームワークが不可欠である。
移動プラットフォーム上で撮影された2次元画像のシーケンスから,移動物体を時間とともに効果的に関連付け,その全3次元バウンディングボックス情報を推定するフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 15:30:02 GMT)
Towards Socially Intelligent Agents with Mental State Transition and
Human Utility [97.0] 対話エージェントに精神状態と実用性モデルを取り入れることを提案する。
ハイブリッド精神状態は、対話とイベント観察の両方から情報を抽出する。
ユーティリティモデルは、クラウドソースのソーシャルコモンセンスデータセットから人間の好みを学習するランキングモデルである。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 00:06:51 GMT)
Seeking the Shape of Sound: An Adaptive Framework for Learning
Voice-Face Association [94.7] 上記の課題を共同で解決するための新しい枠組みを提案します。
我々はモダリティアライメントプロセスにグローバル損失を導入する。
提案メソッドは、複数の設定で以前の方法よりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 14:10:48 GMT)
Visualising Deep Network's Time-Series Representations [93.7] 機械学習モデルの普及にもかかわらず、多くの場合、モデルの内部で起きていることに関する洞察のないブラックボックスとして運用される。
本稿では,多次元時系列データの可視化に着目し,この問題に対処する手法を提案する。
高周波在庫市場データセットの実験は、この方法が迅速かつ識別可能な可視化を提供することを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 09:53:34 GMT)
Cross-Domain Similarity Learning for Face Recognition in Unseen Domains [90.4] 本研究では,cdt(cross-domain triplet, クロスドメイントリプレット)の損失を推測する新しいクロスドメインメトリック学習損失法を提案する。
CDT損失は、一つのドメインからコンパクトな特徴クラスタを強制することによって意味論的に意味のある特徴の学習を促進する。
本手法では,トレーニング中,注意深いハードペアサンプルマイニングおよびフィルタリング戦略は必要としない。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 19:48:01 GMT)
Generating and Characterizing Scenarios for Safety Testing of Autonomous
Vehicles [86.9] 最先端運転シミュレータを用いて,テストシナリオを特徴付け,生成するための効率的なメカニズムを提案する。
次世代シミュレーション(NGSIM)プロジェクトにおける実運転データの特徴付けに本手法を用いる。
事故回避の複雑さに基づいてメトリクスを定義してシナリオをランク付けし、事故発生の可能性を最小限に抑えるための洞察を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 17:00:23 GMT)
Discovering Diverse Solutions in Deep Reinforcement Learning [84.5] 強化学習アルゴリズムは通常、特定のタスクの単一のソリューションを学ぶことに限定される。
連続的あるいは離散的な低次元潜在変数に条件付きポリシーを訓練することにより、無限に多くの解を学習できるRL法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 04:54:31 GMT)
Can Single-Shuffle SGD be Better than Reshuffling SGD and GD? [77.8] 我々は、SGDの非置換変種に対応する行列積の手段が一連のスペクトルノルムの不等式を満たすと仮定する。
我々は、いくつかの特別な場合を証明し、予想を支持する定理を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 04:34:45 GMT)
Hybrid Physics and Deep Learning Model for Interpretable Vehicle State
Prediction [75.1] 深層学習と物理運動モデルを組み合わせたハイブリッドアプローチを提案する。
ハイブリッドモデルの一部として,ディープニューラルネットワークの出力範囲を制限することで,解釈可能性を実現する。
その結果, ハイブリッドモデルでは, 既存のディープラーニング手法に比べて精度を低下させることなく, モデル解釈性が向上できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 07:47:32 GMT)
Is BERT a Cross-Disciplinary Knowledge Learner? A Surprising Finding of
Pre-trained Models' Transferability [74.1] BERTなどのテキストデータに予め訓練されたモデルのパワーを、一般的なトークンシーケンス分類アプリケーションに転送できるかどうかを検討します。
テキスト以外のデータでも、テキストに事前学習されたモデルはランダムなモデルよりも高速に収束する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 09:19:14 GMT)
Regularized Densely-connected Pyramid Network for Salient Instance
Segmentation [73.2] 我々は、エンドツーエンドの有能なインスタンスセグメンテーション(SIS)のための新しいパイプラインを提案する。
ディープネットワークにおけるリッチな特徴階層をよりよく活用するために、正規化された高密度接続を提案する。
マスク予測を改善するために,新しいマルチレベルRoIAlignベースのデコーダを導入し,多レベル特徴を適応的に集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:21:50 GMT)
Hidden Cost of Randomized Smoothing [72.9] 本稿では、現在のランダム化平滑化による副作用を指摘する。
具体的には,1)スムーズな分類器の決定境界が小さくなり,クラスレベルでの精度の相違が生じること,2)学習過程における雑音増強の適用は,一貫性のない学習目的による縮小問題を必ずしも解決しない,という2つの主要なポイントを具体化し,証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 22:03:55 GMT)
Process Comparison Using Object-Centric Process Cubes [69.7] 実生活のビジネスプロセスでは、プロセス全体を複雑に解釈しがちな振る舞いが存在します。
プロセス比較は、プロセスキューブを使用して、プロセスの異なる動作を互いに分離するプロセスマイニングのブランチです。
オブジェクト中心のイベントログのスライスやダイスなどのプロセスキューブ操作をサポートするプロセスキューブフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 10:08:28 GMT)
Dynamic Acoustic Unit Augmentation With BPE-Dropout for Low-Resource
End-to-End Speech Recognition [62.9] 我々は、OOVレートの高い低リソースセットアップで効果的なエンドツーエンドASRシステムを構築することを検討します。
本稿では,BPE-dropout法に基づく動的音響ユニット拡張法を提案する。
我々の単言語トルココンフォーマーは22.2%の文字誤り率(CER)と38.9%の単語誤り率(WER)の競争結果を確立した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 10:10:13 GMT)
An Overview of Deep-Learning-Based Audio-Visual Speech Enhancement and
Separation [57.7] 音声強調と音声分離は関連する2つの課題である。
伝統的に、これらのタスクは信号処理と機械学習技術を使って取り組まれてきた。
ディープラーニングは強力なパフォーマンスを達成するために利用されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 22:27:01 GMT)
FS-Net: Fast Shape-based Network for Category-Level 6D Object Pose
Estimation with Decoupled Rotation Mechanism [49.9] 6次元ポーズ推定のための効率的なカテゴリレベルの特徴抽出が可能な高速形状ベースネットワーク(FS-Net)を提案する。
提案手法は,カテゴリレベルおよびインスタンスレベルの6Dオブジェクトのポーズ推定における最先端性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:07:24 GMT)
PLADE-Net: Towards Pixel-Level Accuracy for Self-Supervised Single-View
Depth Estimation with Neural Positional Encoding and Distilled Matting Loss [49.7] PLADE-Netと呼ばれる自己監視型単視点画素レベルの高精度深度推定ネットワークを提案する。
提案手法は,KITTIデータセットの$delta1$測定値の95%を超え,前例のない精度を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 15:54:46 GMT)
Deep Gaussian Scale Mixture Prior for Spectral Compressive Imaging [48.3] 本稿では,ポストリア(MAP)推定フレームワークに基づく新しいHSI再構成手法を提案する。
また,深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)によるGSMモデルの局所平均の推定も提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 08:57:06 GMT)
Harnessing Multilinguality in Unsupervised Machine Translation for Rare
Languages [48.3] マルチリンガル性は低リソース環境において教師なしシステムの実現に不可欠であることを示す。
我々は,5つの低リソース言語(グジャラート語,カザフ語,ネパール語,シンハラ語,トルコ語)について,英語方向と英語方向の単一モデルを提案する。
我々は、これらの言語の現在最先端の教師なしベースラインを全て上回り、最大14.4BLEUのゲインを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 15:59:49 GMT)
Deep Dual Consecutive Network for Human Pose Estimation [44.4] キーポイント検出を容易にするために,ビデオフレーム間の時間的キューを豊富に活用した,新しいマルチフレーム人間ポーズ推定フレームワークを提案する。
本手法は、PoseTrack 2017およびPoseTrack 2018の大規模ベンチマークデータセットにおけるマルチフレームパーソンポースチャレンジチャレンジで1位にランクインします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 13:11:27 GMT)
Pairwise Symmetry Reasoning for Multi-Agent Path Finding Search [43.4] マルチエージェントパス発見(mapf)は,協調エージェントのチームに対して,衝突のないパスを計画することを求める課題である。
MAPFが解決しにくい理由の1つは、ペアワイズ対称性と呼ばれる現象によるものであることを示しています。
対称性の発生を効率的に検出し、特殊な制約を用いて解決する様々な推論手法を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 07:27:35 GMT)
Multiview Sensing With Unknown Permutations: An Optimal Transport
Approach [42.6] 我々は、最適な輸送のレンズを介して未知の置換の対象となる信号を回復する問題を再検討します。
これを利用して、ソリューションのより可能性の高い置換を促進する正規化関数を導入しています。
一般的な問題は凸ではありませんが、結果として生じる正規化問題の適切な緩和は、OTのよく発達した機械を利用し、トラクタブルアルゴリズムを開発することを可能にします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 18:48:18 GMT)
EECBS: A Bounded-Suboptimal Search for Multi-Agent Path Finding [40.1] 明示的推定CBS(英: Explicit Estimation CBS、英: Explicit Estimation CBS)は、オンライン学習を用いて、各ハイレベルノードのソリューションのコストの不可避な推定値を得る、制限付き最適化型CBSである。
EECBSは、さまざまなMAPFインスタンス上で、最先端の有界MAPFアルゴリズムであるECBS、BCP-7、eMDD-SATよりもはるかに高速に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 19:00:29 GMT)
Neural Reprojection Error: Merging Feature Learning and Camera Pose
Estimation [38.5] Reprojection Errors (RE) の代替として Neural Reprojection Error (NRE) を紹介します。
NREは、機能学習問題と組み合わせることで、カメラのポーズ推定問題を再考することができる。
また,カメラのポーズに関して,NRE項の和を極めて効率的に最小化できる粗大な最適化手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 09:00:28 GMT)
Game-theoretic Understanding of Adversarially Learned Features [38.2] 本論文は,DNNの信号処理挙動という,新たな種別からの敵対攻撃と防御を理解することを目的とする。
6つの性質を満たすゲーム理論における多階相互作用を新たに定義する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 15:56:28 GMT)
Semantic Segmentation for Real Point Cloud Scenes via Bilateral
Augmentation and Adaptive Fusion [38.1] 現実世界の複雑な環境を直感的に捉えることができますが、3Dデータの生の性質のため、機械認識にとって非常に困難です。
我々は、現実に収集された大規模クラウドデータに対して、重要な視覚的タスク、セマンティックセグメンテーションに集中する。
3つのベンチマークで最先端のネットワークと比較することにより,ネットワークの有効性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 04:13:20 GMT)
Graph Ensemble Learning over Multiple Dependency Trees for Aspect-level
Sentiment Classification [37.9] 本研究では, グラフアンサンブル手法であるGraphMergeを提案する。
各依存ツリーに1組のモデルパラメータを割り当てる代わりに、まず異なるパースから依存関係を結合し、結果のグラフにGNNを適用します。
SemEval 2014 Task 4とACL 14のTwitterデータセットの実験では、GraphMergeモデルは単一の依存ツリーでモデルを上回るだけでなく、モデルパラメータを追加せずに他のアンサンブルモジュールを上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 22:27:23 GMT)
VDSM: Unsupervised Video Disentanglement with State-Space Modeling and
Deep Mixtures of Experts [37.0] VDSM (Unsupervised, Deep State-Space-Model for Video Disentanglement) を提案する。
モデルは、動的先行とエキスパートデコーダの混合と階層構造を組み込むことによって、潜時変動と動的要因を解き放つ。
VDSMは、ビデオ中のオブジェクトまたは人のアイデンティティと、実行中のアクションに対する分離された不整合表現を学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 14:05:35 GMT)
Longitudinal Quantitative Assessment of COVID-19 Infection Progression
from Chest CTs [36.7] ボクセルレベルの感染を識別し、新型コロナウイルスの進行を可視化する新しい枠組みを提案する。
特に,参照スキャン情報を利用した縦断セグメンテーションネットワークを考案し,疾患識別の性能を向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 12:35:11 GMT)
Constrained Text Generation with Global Guidance -- Case Study on
CommonGen [35.6] 本稿では,特定の前提条件下で文を生成する制約付きテキスト生成について検討する。
制約付きテキスト生成の代表的なタスクとして,概念セットに基づいたテキスト生成タスクであるCommonGenに注目した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 09:40:49 GMT)
Improving the Generalization of End-to-End Driving through Procedural
Generation [35.4] エンドツーエンド運転の一般化をより良く評価し、改善するために、PGDriveと呼ばれるオープンエンド駆動シミュレータをリリースします。
我々は,プロシージャ生成シーンの増加によるトレーニングが,交通密度や道路網の異なるシナリオにおけるエージェントの一般化を著しく改善することを検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 06:30:47 GMT)
Training Networks in Null Space of Covariance for Continual Learning [34.1] 従来のタスクのヌルスペース内でネットワークパラメータを逐次最適化する新しいネットワークトレーニングアルゴリズムadam-nsclを提案する。
このアプローチを,cifar-100とtinyimagenetのベンチマークデータセット上での連続学習のためのトレーニングネットワークに適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 07:21:48 GMT)
Object Tracking by Least Spatiotemporal Searches [30.5] 5つの探索戦略を実験で比較し、IHMが最も効率的であることが検証され、最大1/3のコストを節約できる。
この結果から,「中間時点の探索はコストを節約できる」という証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 07:25:27 GMT)
Patient-specific virtual spine straightening and vertebra inpainting: An
automatic framework for osteoplasty planning [29.8] 脊椎圧迫骨折(VCF)はしばしば骨形成術を必要とする。
漏れは一般的な合併症であり、過剰なセメントの注入によって生じることがある。
そこで本研究では, 医師が注射用セメントの上限を算出できる, 患者固有の自動フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 13:55:08 GMT)
Unsupervised 3D Learning for Shape Analysis via Multiresolution Instance
Discrimination [28.0] 異なる形状解析タスクのための汎用的で効率的な形状符号化ネットワークを学習するための教師なし手法を提案する。
我々は,オクツリーに基づく畳み込みニューラルネットワークにHR-Netを適用し,形状と点の特徴を共同で符号化する。
提案手法は,特に小さなラベル付きデータセットを持つタスクにおいて,教師付き手法に対する競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 02:49:28 GMT)
Asymmetric Quantum Concatenated and Tensor Product Codes with Large
Z-Distances [27.9] 本稿では、古典的テンソル付き符号(CC)とテンソル積符号(TPC)を組み合わせることで、非対称量子符号(AQC)を新たに構築する。
ほとんどのAQCTPCは高度に縮退しているため、従来のAQCTPCよりも多くのエラーを修正できる。
我々は、一般化されたCCとTPCを用いて連結スキームを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 04:58:58 GMT)
Privacy Regularization: Joint Privacy-Utility Optimization in Language
Models [27.4] 学習言語モデルのための2つのプライバシ保護正規化手法を提案する。
私たちは、有利なユーティリティプライバシトレードオフで正規化の利点を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 23:17:43 GMT)
In the light of feature distributions: moment matching for Neural Style
Transfer [27.3] スタイル転送は、ある画像のコンテンツを別の画像のグラフィカル/アーティスティックスタイルでレンダリングすることを目的としています。
この概念の現在の実装は、理論上、実用上重要な制限がある。
計算効率を保ちながら、希望するスタイルをより正確にマッチさせる新しいアプローチを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 11:00:44 GMT)
Thousand to One: Semantic Prior Modeling for Conceptual Coding [26.4] 画像圧縮を極端に少ないものにするための概念符号化方式を提案する。
意味セグメンテーションマップを構造的指導として深層セグメンテーションの事前抽出を行う。
空間独立意味論のチャネル間相関をさらに活用するために, チャネル間エントロピーモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 08:02:07 GMT)
iToF2dToF: A Robust and Flexible Representation for Data-Driven
Time-of-Flight Imaging [26.2] 間接飛行時間(iToF)カメラは、有望な深度検出技術です。
マルチパス干渉(MPI)と低信号対雑音比(SNR)によって引き起こされるエラーが発生しやすい。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 04:57:52 GMT)
Lifelong Multi-Agent Path Finding in Large-Scale Warehouses [26.0] MAPF(Multi-Agent Path Finding)は、エージェントのチームが衝突することなく目標地点に移動する問題である。
そこで本研究では,生涯MAPFの問題をウィンドウ化されたMAPFインスタンスのシーケンスに分解することで,生涯MAPFを解くための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 18:56:15 GMT)
Vision Transformer for COVID-19 CXR Diagnosis using Chest X-ray Feature
Corpus [25.1] 世界的なCOVID-19危機下では、CXRを用いた新型コロナウイルスの堅牢な診断アルゴリズムの開発は、よく調達されたCOVID-19データセットの欠如によって妨げられている。
異常なCXR特徴を抽出するために得られた低レベルCXR特徴コーパスを用いて、新しいビジョントランスフォーマーを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:07:27 GMT)
Severity Quantification and Lesion Localization of COVID-19 on CXR using
Vision Transformer [25.1] 世界的な新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックの中で、covid-19の重症度を定量化する自動化フレームワークの構築がますます重要になっている。
重症度と臨床応用可能な新型コロナウイルス関連病変の局在を定量化するための新しい視覚トランスフォーマを提案する。
我々のモデルは、弱い配列に基づくラベルから全確率マップを生成するために、弱教師付きで訓練されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:17:19 GMT)
Characterizing Impacts of Heterogeneity in Federated Learning upon
Large-Scale Smartphone Data [23.7] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、新しいプライバシー保護機械学習パラダイムであり、アカデミックや業界で大きな注目を集めている。
FLのユニークな特徴は異質性であり、様々なハードウェア仕様と、参加するデバイス全体の動的状態に存在する。
我々は、異種および異種な設定下での最先端のFLアルゴリズムの性能を比較するために、広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 08:45:11 GMT)
U-Net Transformer: Self and Cross Attention for Medical Image
Segmentation [23.3] 画像セグメンテーションのためのU字型のアーキテクチャとトランスフォーマーの自己および相互意識を組み合わせたU-Transformerネットワークを紹介します。
2つの腹部CT画像データセットの実験は、U-NetおよびローカルアテンションU-Netと比較してU-Transformerがもたらした大きなパフォーマンス向上を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 15:25:47 GMT)
CRFace: Confidence Ranker for Model-Agnostic Face Detection Refinement [23.1] 最近のスマートフォンは8k解像度でビデオを撮影できるが、既存の顔検出装置の多くはアンカーサイズとトレーニングデータのために失敗している。
故障事例を解析し,不正確な信頼度で多数の予測ボックスを観測する。
同一画像内で予測された信頼度を局所的に再ランクするペアワイズランキング損失を有する信頼度ランキングネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 00:50:26 GMT)
Explaining and Improving BERT Performance on Lexical Semantic Change
Detection [22.9] SemEval-2020 Task 1における型ベースモデルの最近の成功は、トークンベースモデルの成功がなぜ我々の分野に反映しないのかという疑問を提起している。
BERTベクトルのクラスタリングに対する変数の範囲の影響を調査し、その低パフォーマンスがターゲット語の正則情報によるものであることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 13:29:30 GMT)
Nimble: Efficiently Compiling Dynamic Neural Networks for Model
Inference [22.3] 本論文では、複数のプラットフォーム上で動的ニューラルネットワークを最適化、コンパイル、実行するための高性能で柔軟なシステムであるNimbleを提案する。
我々の評価では、Ninmbleは、ハードウェアプラットフォーム上で、動的ニューラルネットワークのための最先端のディープラーニングフレームワークとランタイムシステムより最大20倍性能が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 07:20:49 GMT)
DP-Image: Differential Privacy for Image Data in Feature Space [22.0] 本稿では,画像中のユーザの個人情報を保護できるDPイメージと呼ばれる,画像認識型差分プライバシーの概念を導入する。
提案手法は, 画像に対して優れたDP保護を提供し, 顔への歪みを制御可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 04:02:23 GMT)
Show, Recall, and Tell: Image Captioning with Recall Mechanism [21.9] リコール単位、セマンティックガイド(SG)、リコールワードスロット(RWS)の3つの部分がある。
テキスト要約にメカニズムを向けることで着想を得て,SGとRWSの間に生成された単語確率のバランスをとるためにソフトスイッチを採用する。
提案手法は, BLEU-4/CIDEr/SPICEスコア36.6/116.9/21.3, CIDEr最適化38.7/129.1/22.4を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 05:00:56 GMT)
LLA: Loss-aware Label Assignment for Dense Pedestrian Detection [21.8] 群集シナリオにおける歩行者検知器の性能向上を図るため,ロス対応ラベル割り当てを提案する。
CrowdHumanとCityPersonsの実験では、2つの有名な1段検出器でMRを9.53%、5.47%向上させることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 02:49:48 GMT)
Duplex Contextual Relation Network for Polyp Segmentation [19.5] 画像内および画像間コンテキスト間関係をキャプチャする二重文脈関係ネットワーク(dcrnet)を提案する。
提案手法をEndoScene, Kvasir-SEG, 最近リリースされた大規模PICCOLOデータセット上で評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:58:13 GMT)
Inductive Relation Prediction by BERT [19.4] BERTRLはインダクティブとトランスダクティブの両方の設定で18例中15例でSOTAを上回っています。
数ショットの学習で強力な一般化能力を示し、説明可能である。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 06:27:11 GMT)
Learning by Passing Tests, with Application to Neural Architecture
Search [19.3] そこで我々は,受験による学習という新しい学習手法を提案する。
テスターモデルは、学習者モデルを評価するために、ますます難しいテストを生成します。
学習者は、継続的に学習能力を改善して、テスターが作成した難しいテストに合格できるようにしようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:43:01 GMT)
Label-Free Segmentation of COVID-19 Lesions in Lung CT [17.6] ピクセルレベルの異常モデルを用いて,CTで新型コロナウイルスの病変を分類するためのラベルフリーアプローチを提案する。
我々のモデリングは、気管と血管の一部が、病変が属する高強度範囲にあり、強いパターンを示すという観察に着想を得たものである。
実験では,NormNetの有効性を3つの異なるデータセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:01:58 GMT)
Probabilistic Surface Friction Estimation Based on Visual and Haptic
Measurements [17.5] 本研究では, 物体全体の表面摩擦係数を推定できる連接型粘性触覚物体モデルを提案する。
提案手法の有効性は, 実物体の多種多様な摩擦係数を推定し, 提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 15:14:16 GMT)
Locality Preserving Loss: Neighbors that Live together, Align together [17.4] 局所性保存損失(LPL)は、非相関表現を分離しながら、ベクトル空間の埋め込み間のアライメントを改善する。
入力ベクトル空間間のLPLベースのアライメントが正規化器として機能し,ベースラインよりも精度が高く一貫した精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 04:56:20 GMT)
Learning Collision-Free Space Detection from Stereo Images: Homography
Matrix Brings Better Data Augmentation [17.0] 少数のトレーニングサンプルを使用して、深い畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を訓練することは、依然としてオープンな課題です。
本稿では,dcnnの性能向上に有効なトレーニングデータ拡張手法について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 21:22:09 GMT)
Dominate or Delete: Decentralized Competing Bandits in Serial
Dictatorship [16.9] 我々は、需要側エージェントが供給側(武器)に対して未知かつ不均一な評価を有する二面マッチング市場について検討する。
エージェントのための分散ドミナントアーム削除 (UCB-D3) を用いた最初の分散アルゴリズムを設計する。
本稿では, 分散化直列独裁モデルに対する新たな後悔の低減と, UCB-D3 が最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 20:12:13 GMT)
A Distributed Optimisation Framework Combining Natural Gradient with
Hessian-Free for Discriminative Sequence Training [16.8] 本稿では、ニューラルネットワークトレーニングのための自然勾配およびヘッセンフリー(NGHF)最適化フレームワークを提案する。
これは、自然勾配(ng)法とヘッセンフリー(hf)や他の二次法からの局所曲率情報を組み合わせた線形共役勾配(cg)アルゴリズムに依存している。
さまざまな音響モデルタイプのマルチジャンル放送データセットで実験が報告されています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 22:18:34 GMT)
Domain Curiosity: Learning Efficient Data Collection Strategies for
Domain Adaptation [16.5] ドメインキュリオシティ — データの提供に明示的に最適化された探索的ポリシのトレーニング方法です。
ほとんどの好奇心のある方法とは対照的に、私たちのアプローチは学習に明示的に報いるため、環境騒音に対して堅牢です。
提案手法は,提案手法によって収集された環境動態について,モデルがどの程度学習できるかを比較することで評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 12:02:11 GMT)
Learning spectro-temporal representations of complex sounds with
parameterized neural networks [16.3] 本稿では、Gaborカーネル(Learnable STRF)に基づく特定の分光時間変調を演算するパラメトリゼーションニューラルネットワーク層を提案する。
音声活動検出,話者照合,都市音響分類,ゼブラフィンチ呼出タイプの分類において,この層の予測能力を評価した。
この層は完全に解釈可能であるので、学習した分光時間変調の分布を記述するために定量的な尺度を用いた。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 07:53:47 GMT)
Uncertainty-guided Model Generalization to Unseen Domains [15.8] 一般化における最悪のシナリオとして,単一ソースからの領域外一般化について検討する。
目標は、単一のソースから堅牢なモデルを学び、多くの未知のディストリビューションを一般化することである。
重要なアイデアは、入力スペースとラベルスペースの両方のソース容量を強化することですが、拡張は不確実性評価によって導かれます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 21:13:21 GMT)
MediaSum: A Large-scale Media Interview Dataset for Dialogue
Summarization [15.7] MediaSumは、463.6Kのテキストと抽象的な要約からなる大規模メディアインタビューデータセットである。
我々は、nprおよびcnnからインタビュー記録を収集し、概要とトピック記述を要約として採用する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 01:47:14 GMT)
Skillearn: Machine Learning Inspired by Humans' Learning Skills [15.1] 私たちは、機械の学習を助けるために人間の学習スキルを借りることができるかどうかを調べることに興味があります。
具体的には、これらのスキルを形式化し、より良い機械学習(ML)モデルのトレーニングに活用することを目指しています。
この目標を達成するために、人間の学習スキルを数学的に表現する原則的な方法を提供する一般的なフレームワークであるSkillearnを開発した。
2つのケーススタディでは、Skillearnを使用して人間の2つの学習スキルを形式化します。テストをパスして学習をインターリーブし、形式化されたスキルを使用して神経アーキテクチャ検索を改善します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 06:38:40 GMT)
Abolitionist Networks: Modeling Language Change in Nineteenth-Century
Activist Newspapers [15.0] 女性によって編集された2つの新聞(ProviNCIAL FREEMANとThe LILY)は、当社のコーパスに多くの意味的変化をもたらした。
本稿では,奴隷制度廃止運動における女性の役割に関する最近の質的研究を補足する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 21:26:30 GMT)
Dreaming: Model-based Reinforcement Learning by Latent Imagination
without Reconstruction [15.0] 本稿では,Dreamerのデコーダフリー拡張を提案する。
我々は,ドリーマーの限界の低い証拠から,コントラスト学習という,可能性のないInfoMax目標を導出する。
新たに考案したDreamer with InfoMax and without Generative decoder (Dreaming)は,Dreamerや他のモデルレス強化学習手法と比較して,5つの困難なロボットタスクにおいて最高のスコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:56:41 GMT)
PVStereo: Pyramid Voting Module for End-to-End Self-Supervised Stereo
Matching [14.6] 本稿では,ピラミッド投票モジュール(PVM)と,OptStereoと呼ばれる新しいDCNNアーキテクチャからなる,堅牢で効果的な自己監督型ステレオマッチング手法を提案する。
具体的には、OptStereoは最初にマルチスケールのコストボリュームを構築し、その後、繰り返し単位を採用し、高分解能で不一致推定を反復的に更新します。
hkust-driveデータセット(大規模な合成ステレオデータセット)を、異なる照明条件と気象条件下で研究目的で収集した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 05:27:14 GMT)
Max-Linear Regression by Scalable and Guaranteed Convex Programming [14.0] 最大線形モデルは、従来の線形モデルを大幅に一般化する。
凸プログラミングに基づく推定器は文献では知られていない。
コンベックスプログラムが高い確率でパラメータを回復することを示す非漸近的性能保証を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 00:55:54 GMT)
Auction Based Clustered Federated Learning in Mobile Edge Computing
System [13.7] Federated Learningは、ローカルコンピューティングとローカルデータを使用して人工知能(AI)モデルをトレーニングする分散機械学習ソリューションである。
本稿では,グローバル分布を満たすフェデレーション仮想データセットを生成するクラスタベースのクライアント選択手法を提案する。
提案手法とオークションに基づくフェデレーション学習により,異なるデータ分布下での畳み込みニューラルネットワークモデル(CNN)により,より優れた性能が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 08:54:27 GMT)
Active Importance Sampling for Variational Objectives Dominated by Rare
Events: Consequences for Optimization and Generalization [12.6] 本稿では,レアイベントサンプリング手法とニューラルネットワーク最適化を組み合わせて,レアイベントに支配される目的関数を最適化する手法を提案する。
重要度サンプリングは学習問題に対する解の分散を減少させ,一般化の利点を示唆することを示す。
数値実験により,高次元データと希少データの複合化が困難である場合でも,学習を成功させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:06:51 GMT)
Interleaving Learning, with Application to Neural Architecture Search [12.3] インターリーブ学習(IL)と呼ばれる新しい機械学習フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークでは、一連のモデルが相互に連携してデータエンコーダを学習します。
CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetの画像分類にインターリービング学習を適用した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 00:54:22 GMT)
Continual Learning for Recurrent Neural Networks: a Review and Empirical
Evaluation [12.3] リカレントニューラルネットワークによる連続学習は、受信データが定常的でない多数のアプリケーションへの道を開くことができる。
コントリビューションの分類とベンチマークのレビューを提供することで、シーケンシャルデータ処理のためのCLに関する文献を整理します。
我々は既存のデータセットに基づくシーケンシャルデータを持つclの新しいベンチマークを2つ提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 19:25:28 GMT)
Modular Politics: Toward a Governance Layer for Online Communities [12.1] 本稿では,モジュールポリティクス(Modular Politics)と呼ばれる,オンラインガバナンスのための一般化可能なパラダイムの基本的特徴を規定することで,この過ちに対処する戦略を提案する。
この種のアプローチは、デジタル以前のガバナンスシステムを実装するだけでなく、ユニークなデジタル技術におけるイノベーションを加速する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 22:23:54 GMT)
Few-Shot Text Classification with Triplet Networks, Data Augmentation,
and Curriculum Learning [11.7] Few-shot テキスト分類は、モデルがテキストを多数のカテゴリに分類することを目的とした基本的な NLP タスクである。
本稿では,限られたデータを用いたトレーニングに特に適したデータ拡張について検討する。
私たちは、一般的なデータ拡張技術がトリプルトネットワークのパフォーマンスを平均で最大3.0%改善できることを見出します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 22:07:35 GMT)
Dynamic Feature Acquisition with Arbitrary Conditional Flows [11.7] 予測評価をさらに改善するために,新機能を動的に獲得するモデルを提案する。
我々は、情報理論の指標、条件付き相互情報を利用して、取得する最も情報性の高い特徴を選択する。
本モデルは,複数の設定で評価されたベースラインよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 14:46:08 GMT)
Beyond $\log^2(T)$ Regret for Decentralized Bandits in Matching Markets [11.2] 片面のバンディットフィードバックにより、両面マッチング市場における後悔のための分散アルゴリズムを設計します。
まず、一般的な市場では、任意の$varepsilon > 0$に対して、エージェント-最適安定マッチングに後悔する$O(log1+varepsilon(T))のアルゴリズムを設計する。
第二に、一意性の整合性を満たす市場に対して最適な$Theta(log(T))$エージェント最適後悔を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 19:46:45 GMT)
A Weakly Supervised Approach for Classifying Stance in Twitter Replies [11.1] オンライン会話では敵の反応が一般的である。
これらの不利な見解(あるいは姿勢)を返信文から推測することは困難である。
我々は,twitter応答におけるスタンスを予測するための弱い教師付きアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 06:02:45 GMT)
SCEI: A Smart-Contract Driven Edge Intelligence Framework for IoT
Systems [11.0] federated learning (fl) はエッジコンピューティングデバイスを使用して共有モデルを協調的にトレーニングし、各デバイスはローカルデータアクセスを完全に制御できる。
本研究では、スマートコントラクトとフェデレーション学習を活用して、最適化されたパーソナライズされたディープラーニングモデルを構築するソリューションを提供する。
具体的には、パーソナライズされたモデルの最適な重みに関するトレーナー間のコンセンサスに到達するためにスマートコントラクトを利用するアプローチです。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 02:57:05 GMT)
Interaction induced non-reciprocal three-level quantum transport [10.9] そこで本研究では,従来のSTIRAP設定に基づく新たなインタラクション誘導非相互動作を提案する。
また, 超伝導結合した3つのトランスモンの連鎖について, 高い忠実度を有する非相互循環器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 06:11:39 GMT)
Urban Surface Reconstruction in SAR Tomography by Graph-Cuts [10.2] TerraSAR-Xのような高解像度の衛星は、3Dモデルを作成するために組み合わせられる画像を提供する。
本稿では,フローネットワークにおける最適カットの計算に基づく表面分割アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 10:53:18 GMT)
Information Maximization Clustering via Multi-View Self-Labelling [9.9] 本稿では,意味のある表現を同時に学習し,対応するアノテーションを割り当てる単一フェーズクラスタリング手法を提案する。
これは、離散表現をネットを通じて自己監督パラダイムに統合することで達成される。
実験の結果,提案手法は,平均精度89.1%,49.0%で最先端技術を上回ることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 16:04:41 GMT)
Cooperative Learning of Zero-Shot Machine Reading Comprehension [9.9] 質問生成と回答のための協調的自己学習モデルを提案する。
注釈なしで任意のテキストコーポラで質問生成と回答モデルをトレーニングできます。
私たちのモデルは、標準質問応答ベンチマークで最先端の事前学習された言語モデルよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 18:22:28 GMT)
UIEC^2-Net: CNN-based Underwater Image Enhancement Using Two Color Space [9.3] 本稿では,rgbの画素レベルブロック,水中画像の輝度,色,彩度をグローバルに調整するhsvグローバル調整ブロック,およびrgbとhsvの出力画像の長所を各画素に分散して結合するアテンションマップブロックの3つのブロックからなるエンドツーエンドトレーニング可能なネットワークを提案する。
合成および実世界の水中画像に対する実験結果から,提案手法の主観的比較と客観的評価の両方において良好な性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 08:23:21 GMT)
Estimating and Evaluating Regression Predictive Uncertainty in Deep
Object Detectors [9.3] 負の対数確率(nll)を持つトレーニング分散ネットワークは、高いエントロピー予測分布をもたらす可能性がある。
我々は,エネルギースコアを非局所的適切なスコアリングルールとして使用し,トレーニングに使用すると,エネルギースコアがより校正され,エントロピーの予測分布が低くなることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 18:16:36 GMT)
3D Semantic Scene Completion: a Survey [9.3] SSCは、部分的なスパース入力を想定して、シーンの完全なジオメトリとセマンティクスを共同で推定することを目指している。
本稿では,SSC文献を手法とデータセットの両方でクリティカルに分析する手法を特定し,比較し,分析する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 18:59:51 GMT)
On Incorporating Forecasts into Linear State Space Model Markov Decision
Processes [9.1] 線形力学を用いた拡張状態空間モデルの定式化を導入する。
予測情報は、基礎となる状態変数の進化とともに動的に明らかにされる。
この論文は、トラクタビリティを維持するMDP製剤内での整合性要件を初めて実施するものです。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 21:21:09 GMT)
Sequential Random Network for Fine-grained Image Classification [8.7] 本稿では、DCNNの性能を高めるためにSRN(Sequence Random Network)を提案する。
我々は、BLSTMといくつかのTanh-Dropoutブロック(BiLSTM-TDN)を使用して、DCNNの一次元特徴をさらに処理する。
BiLSTM-TDNによる特徴変換の後、認識性能が大幅に向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 12:16:03 GMT)
On the Equivalence Between Temporal and Static Graph Representations for
Observational Predictions [8.6] 時間グラフにおけるノード進化を予測する(純粋な観測)タスクを定式化する。
時間グラフのノード表現は2つの異なるフレームワークにキャスト可能であることを示す。
実世界のデータセットでは、当社のem time-then-graphフレームワークが最先端のem time-and-graphメソッドと同じ予測パフォーマンスを達成することを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 00:31:33 GMT)
FLBench: A Benchmark Suite for Federated Learning [7.9] フェデレーション学習は、新しい機械学習パラダイムである。
目標は、複数のデバイスに分散されたデータセットから機械学習モデルを構築することだ。
本稿ではFLBenchというフェデレート学習ベンチマークスイートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 02:22:31 GMT)
Sentinel: A Hyper-Heuristic for the Generation of Mutant Reduction
Strategies [7.9] 突然変異テストはソフトウェアテストスイートの評価と強化に有効なアプローチであるが、その採用はミュータントの実行計算コストによって制限されている。
そこで我々は,sentinelと呼ばれる多目的進化超ヒューリスティック手法を提案し,最適コスト削減戦略の自動生成法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 12:38:51 GMT)
BDD4BNN: A BDD-based Quantitative Analysis Framework for Binarized
Neural Networks [7.8] 一般実数ニューラルネットワークの1ビット量子化であるBinarized Neural Networks(BNNs)の検証問題について検討する。
我々のアプローチは,BNNの内部構造を利用して,BNNをBDD(Bibinary Decision Diagram)にエンコードすることである。
符号化に基づいて,BNNの高精度かつ包括的分析が可能なBNNの定量的検証フレームワークを開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 12:02:41 GMT)
Out of equilibrium Phase Diagram of the Quantum Random Energy Model [7.8] ランダムエネルギーモデル(Random Energy Model)の量子バージョンにおける平衡外相図について検討する。
我々は高次元格子に適した異なる理論手法を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 00:22:18 GMT)
Are NLP Models really able to Solve Simple Math Word Problems? [7.4] MWP で質問された質問にアクセスできない MWP の解法は依然として MWP の大部分を解けることを示す。
既存のデータセットから抽出したサンプルに対して、慎重に選択されたバリエーションを適用して作成するチャレンジデータセットSVAMPを導入する。
最先端モデルによって達成される最高の精度はSVAMPよりも大幅に低いため、MWPの最も単純なモデルでも多くの処理が可能であることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 10:23:47 GMT)
Hyperspectral Image Denoising and Anomaly Detection Based on Low-rank
and Sparse Representations [7.3] ハイパースペクトルイメージングは、瞬間的な視野における電磁エネルギーの量を非常に高解像度で測定する。
スペクトル分解能の増大は、しばしば各チャネルで受信される光子の数が減少することを意味する。
この劣化は抽出された情報の品質と潜在的な応用を制限する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 18:07:27 GMT)
Projection-based QLP Algorithm for Efficiently Computing Low-Rank
Approximation of Matrices [7.0] 投影型部分QLP(PbP-QLP)は、p-QLPを精度良く効率的に近似する新しいアルゴリズムである。
pbp-qlpは、競合するランダムアルゴリズムよりも、現代のコンピュータアーキテクチャを利用することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 12:53:04 GMT)
Term Grouping and Travelling Salesperson for Digital Quantum Simulation [6.9] ハミルトニアンの時間発展を評価する量子力学のデジタルシミュレーションは、当初提案されていた量子コンピューティングの応用である。
ハミルトニアンの完全な第2量子化形式をエミュレートするために必要な多数の量子ゲートは、そのようなアプローチを短期デバイスには適さない。
アルゴリズムと物理の誤りを同時に軽減する新しい項順序付け戦略であるmax-commute-tspを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 16:34:15 GMT)
Improving Authorship Verification using Linguistic Divergence [6.7] 事前学習した深層言語モデルを活用したオーサシップ検証タスクに対する教師なしソリューションを提案します。
提案するメトリクスは,事前学習した言語モデルと比較した2人の著者間の差異の尺度である。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:01:17 GMT)
Towards Learning Food Portion From Monocular Images With Cross-Domain
Feature Adaptation [6.6] 本稿では,RGBと学習エネルギー分布領域の両方から推定される特徴を組み合わせることで,部分サイズ推定のための深回帰過程を提案する。
食品エネルギーの推計値は11.47%で、非専門家の推計を27.56%上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 22:58:37 GMT)
DynACPD Embedding Algorithm for Prediction Tasks in Dynamic Networks [6.5] 本稿では,動的ネットワークのテンソル表現に対する高次テンソル分解に基づく動的ネットワークに対する新しい埋め込み手法を提案する。
リンク予測タスクにおけるアルゴリズムの性能を,現在のベースライン手法の配列と比較することにより,提案手法のパワーと効率を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 04:36:42 GMT)
Predicting the Behavior of Dealers in Over-The-Counter Corporate Bond
Markets [6.0] 我々は、米国社債のotcディーラーの取引行動のモデル化と予測に機械学習手法を適用する。
私たちは、米国の社債の語彙で各ディーラーの毎日の歴史的な取引レポートのシーケンスを作成します。
私達は個々の歴史が最も活動的なディーラーに最もよい予測モデルを提供することを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 04:22:07 GMT)
Towards Risk Modeling for Collaborative AI [5.9] コラボレーティブaiシステムは、共通の目標を達成するために、共有空間で人間と協力することを目指している。
この設定は、人間を傷つける可能性のある接触により、潜在的に危険な状況を引き起こす。
協調型AIシステムに合わせたリスクモデリング手法を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 18:53:06 GMT)
Medical data wrangling with sequential variational autoencoders [5.9] 本稿では,逐次変分オートエンコーダ(vaes)を用いた異種データ型とバースト欠落データを用いた医療データ記録のモデル化を提案する。
GP-VAEモデルより計算複雑性が低く,両指標を用いた場合,Shi-VAEが最高の性能を発揮することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 10:59:26 GMT)
Meta-Modeling of Assembly Contingencies and Planning for Repair [5.9] World Robotics Challenge(2018年と2020年)は、チームが新しいタスクに容易に適応できるシステムの設計に挑戦するために設計された。
我々は、ミッションをタスクとアクションに変換し、シンプルで複雑な障害に対処するための戦略のセットを提供する階層化された戦略を提示します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 21:44:55 GMT)
QFAST: Conflating Search and Numerical Optimization for Scalable Quantum
Circuit Synthesis [5.4] 本稿では,短絡回路を創出し,実際によくスケールするように設計された量子合成アルゴリズムを提案する。
主な貢献は、一般的な「ゲート」を用いて配置と位相をエンコードできる回路の新たな表現である。
最適深度、検索に基づく最先端技術と比較すると、QFASTは同等の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 05:20:12 GMT)
Real-time Nonrigid Mosaicking of Laparoscopy Images [5.3] 腹腔鏡検査画像の視野を広げる能力は、外科医が解剖学的コンテキストをよりよく理解するのに役立ちます。
組織変形、複雑なカメラの動き、重要な3次元解剖学的表面により、画像画素は非剛性変形を持ち、従来のモザイク法はリアルタイムでの腹腔鏡像に対して堅牢に機能することができない。
本論文では, 画素の変形を補正し, リアルタイムに画像モザイキングを行うことのできる, 新規な2次元非剛性同時局在化マッピング(SLAM)システムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 17:18:27 GMT)
Orthogonal Statistical Inference for Multimodal Data Analysis [5.0] マルチモーダルイメージングは神経科学の研究を変えた。
単純な関連モデルに起因する解釈可能性の利点と、高度に適応的な非線形モデルによって達成される柔軟性を組み合わせることは困難です。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 05:04:31 GMT)
Searching by Generating: Flexible and Efficient One-Shot NAS with
Architecture Generator [4.7] ワンショットNASでは、異なるハードウェア制約を満たすために、サブネットワークをスーパーネットから検索する必要がある。
サブネットワークを生成させることで検索するアーキテクチャージェネレーターと呼ばれる新しい検索戦略を提案する。
また,検索効率をさらに高めるために,unified supernetと呼ばれる新しい単一パススーパーネットを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 14:04:50 GMT)
Efficient estimation of Pauli observables by derandomization [4.2] ランダムな単一量子ビット計測を固定されたパウリ測定に反復的に置き換える,効率的なデランドマイズ法を提案する。
任意の$L$ローウェイト・パウリ可観測器を推定するためには、量子状態が十分であるオーダー$log(L)$コピーのみの決定論的測定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 20:09:57 GMT)
On the (In)Feasibility of Attribute Inference Attacks on Machine
Learning Models [4.1] 分類モデルがメンバーシップ推論攻撃に結びついたとしても、アトリビュート推論攻撃の影響を受けにくいことが示されています。
メンバーシップ推論攻撃は,この強力な設定ではメンバーシップを推測できないことを示す。
属性推論の緩やかな概念の下では、真の属性に近い属性を推測することは可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 06:21:56 GMT)
Genetic Improvement of Routing Protocols for Delay Tolerant Networks [4.0] Delay Tolerant Networks (DTN) で広く採用されている2つのルーティングプロトコルを改良する。
私たちはそれらを基本コンポーネント、すなわちノードがデータを転送できるかどうかをチェックしたり、すべてのコネクションにメッセージを送信したりします。
進化する樹木の終端ノードとして,これらの成分を操作するために遺伝的改良(GI)を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 17:46:51 GMT)
Learnable Companding Quantization for Accurate Low-bit Neural Networks [3.7] ディープニューラルネットワークの量子化は、メモリ消費の削減と推論速度の向上に有効な方法である。
非常に低ビットモデルがフル精度モデルに匹敵する精度を達成することは、まだ困難です。
2,3,4ビットモデルのための新しい非一様量子化手法として学習可能なコンパイル量子化(LCQ)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 09:06:52 GMT)
Optimal sequential decision making with probabilistic digital twins [3.6] デジタル双子は多くの業界で登場しており、典型的にはシミュレーションモデルと特定の物理システムに関連するデータで構成されている。
デジタル双生児を開発する主な理由の1つは、物理的なシステム自体に干渉することなく、与えられたアクションの結果のシミュレーションを可能にすることである。
したがって、システムと環境の確率的表現は、特にアクションが深刻な結果をもたらす可能性のあるアプリケーション領域における決定を支援するために要求される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 17:06:08 GMT)
Corner case data description and detection [3.5] コーナーケースと関連する検出は、安全およびセキュリティクリティカルなシステムを構築するためのAI品質保証に不可欠です。
1つは、パラメータ/構造を調整することによって、DLモデルの堅牢性をコーナーケースデータに高めることです。
もう1つは、モデルの再トレーニングと改善のための新しいコーナーケースを生成することです。
本稿では,特定の指標を用いたコーナーケースデータ検出を目的とした,単純で新しい研究を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 01:05:19 GMT)
Spatiotemporal Tensor Completion for Improved Urban Traffic Imputation [3.2] 都市交通データは、測定不足につながる不完全な傾向があります。
交通の都市的・時間的側面を考慮したCANDECOMP/AFAC(CP)完成手法を提案する。
提案手法は,最先端cpアプローチと比較して26%,最先端生成モデルベースアプローチでは35%の有効回復性能を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 16:07:23 GMT)
Discovery of Physics and Characterization of Microstructure from Data
with Bayesian Hidden Physics Models [3.2] まず, 金属試料中の音響インパルスの伝播を規定する物理を, プリスチン試料から得られたデータを用いて明らかにする。
次に、学習した物理を用いて、表面破断欠陥のある別個の標本の微細構造を特徴づける。
興味深いことに、最初の標本から学んだ物理学は、後者のサンプルで観察された後方散乱を理解するのに役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 19:47:06 GMT)
Latent Space Explorations of Singing Voice Synthesis using DDSP [2.8] 機械学習ベースの歌声モデルは、大きなデータセットと長いトレーニング時間を必要とする。
ピッチと振幅のみを条件とした歌のような発声を出力できる軽量アーキテクチャを提案します。
新しいモデルをトレーニングし、実験するための2つのゼロ設定ツールを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 10:38:29 GMT)
Majority Voting with Bidirectional Pre-translation For Bitext Retrieval [2.6] 一般的なアプローチは、2つの言語でペアの文書からいわゆる"pseudo-parallel"文をマイニングすることであった。
本稿では,現状の手法による問題を概説し,それらの問題に対する計算経済的解決策を提案し,新しい手法による成功を実証する。
実験に使用されるコードとデータは公開されています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 14:59:49 GMT)
Radiomic Deformation and Textural Heterogeneity (R-DepTH) Descriptor to
characterize Tumor Field Effect: Application to Survival Prediction in
Glioblastoma [2.2] 腫瘍野効果の概念は、がんが可視性腫瘍を超える影響を持つ全身疾患であることを意味する。
r-DepTH (r-DepTH) を用いたMRI ベースの記述器, 放射能とテクスチュラルな異質性について述べる。
この記述子は、質量効果による周囲の正常発作全体の組織変形の微妙な摂動の測定を含む。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 17:38:54 GMT)
Asymptotic Theory of $\ell_1$-Regularized PDE Identification from a
Single Noisy Trajectory [2.0] 線形および非線形進化的偏微分方程式(PDE)の一般クラスに対する1つの雑音軌道からの支持回復を証明した。
Local-Polynomialフィルタによって定義される単一の軌道データから、$mathbfc(lambda)のサポートが基礎となるPDEに関連する真の署名サポートに$ally収束することを保証する十分な条件のセットを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 02:23:04 GMT)
Comment on "Chaotic-Integrable Transition in the Sachdev-Ye-Kitaev
Model" [1.9] arXiv:1707.02197では、著者らは2次摂動を持つSachdev-Ye-Kitaevモデルを検討した。
我々は、その体制における指数を正確に計算し、それがゼロでないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 11:55:13 GMT)
Accurate and efficient time-domain classification with adaptive spiking
recurrent neural networks [1.9] スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、より生物学的に実行可能で、より強力なニューラルネットワークモデルとして研究されている。
本稿では、新規なサロゲート勾配と、チューナブルおよび適応性スピッキングニューロンの繰り返しネットワークがSNNの最先端を生み出す様子を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 10:27:29 GMT)
EventGraD: Event-Triggered Communication in Parallel Machine Learning [1.8] EventGraDは、並列機械学習における勾配降下のためのイベントトリガー通信を備えたアルゴリズムである。
EventGraDは、同じレベルの精度を維持しながら、通信負荷を最大60%削減できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 18:28:50 GMT)
Real-time Timbre Transfer and Sound Synthesis using DDSP [1.8] プラグインとして仮想シンセサイザーに埋め込まれたMagentaPライブラリのリアルタイム実装を紹介します。
実楽器の学習表現から任意の音響入力への音色伝達とMIDIによるこれらのモデル制御に着目した。
ニューラルネットワークによって推定されるパラメータの処理と操作に使用できる直感的な高レベル制御のためのGUIを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 11:49:51 GMT)
ItNet: iterative neural networks with small graphs for accurate and
efficient anytime prediction [1.5] 本研究では,計算グラフの観点から,メモリフットプリントが小さいネットワークモデルについて紹介する。
CamVidおよびCityscapesデータセットでセマンティックセグメンテーションの最新の結果を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 14:25:35 GMT)
Narrow inhomogeneous distribution of spin-active emitters in silicon
carbide [1.4] 半導体炭化ケイ素 (SiC) 中のシリコン空孔中心は, 光学吸収・放出ラインの自然分布が著しく小さいことを示す。
本結果は、CMOS互換SiCプラットフォームが、ネットワーク量子技術アプリケーションを実現する可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 14:27:06 GMT)
Hippocampal formation-inspired probabilistic generative model [1.4] ヒト海馬形成(HPF)誘発確率生成モデル(HPF-PGM)の構築
PGMで脳領域をモデル化することで、全脳PGMとして統合できるモジュールとして位置づけられています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 15:46:52 GMT)
Detection of the quantum states containing at most $k-1$ unentangled
particles [1.3] 我々は、少なくとも$k-1$の非絡み合い粒子を含む量子状態を研究し、異なる形の不等式に基づいていくつかの絡み合い基準を提供する。
これらの基準は、具体例により、いくつかの州でより効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 14:35:49 GMT)
Detection of multipartite entanglement via quantum Fisher information [1.3] 我々は,2種類の多部相関,$k$非分離性と$k$非分離性に着目した。
本稿では,量子フィッシャー情報の観点から,$k$非分離性と$k$パーティント絡みを検出する効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 08:28:12 GMT)
Symmetry-resolved entanglement detection using partial transpose moments [1.2] 混合状態における絡み合いを検出するための実験的な条件の順序付きセットを提案する。
注目すべきことに、すべてのモーメントの不等式の和合は、絡みを検出するためにペレス・ホロデツキ基準を再現する。
爆発する対称性は、その検出能力をさらに改善するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 18:13:39 GMT)
TensorGP -- Genetic Programming Engine in TensorFlow [1.1] 遺伝的プログラミングにおける領域評価にデータベクトル化とフィットネスキャッシングを適用する利点について検討する。
当社のパフォーマンスベンチマークは、専用ハードウェア上で動作する並列アプローチで最大2桁のパフォーマンス向上を達成できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 20:19:37 GMT)
SuperMeshing: A New Deep Learning Architecture for Increasing the Mesh
Density of Metal Forming Stress Field with Attention Mechanism and Perceptual
Features [1.1] 我々はSuperMeshingNetという新しいデータ駆動メッシュ密度向上モデルを提案する。
ディープラーニングモデルへの入力としてメッシュ密度の低い有限要素解析(FEA)の利点を強化する。
線形法を適用したベースラインと比較して、SuperMeshingNetはテストデータの平均二乗誤差(MSE)と平均絶対誤差(MAE)を顕著に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 06:02:30 GMT)
Dilated Fully Convolutional Neural Network for Depth Estimation from a
Single Image [1.0] 従来のCNNの欠点に対処するために,高度な拡張完全畳み込みニューラルネットワークを提案する。
拡張畳み込みにおける受容野の指数拡大の利点を利用して、我々のモデルは分解能の損失を最小限に抑えることができる。
本研究では,nyu深部v2データセットを用いて,従来のcnns手法よりも奥行き予測が基礎的真理にかなり近いことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 23:19:32 GMT)
How to Train Your Flare Prediction Model: Revisiting Robust Sampling of
Rare Events [1.0] 本稿では,メタデータの特徴時系列による太陽フレア予測のケーススタディとして,顕著なクラス不均衡と時間的コヒーレントな問題として扱う。
時系列予測における連続性の要求によって引き起こされる時間的コヒーレンスの概念を概観し、この効果の適切な理解の欠如がモデルの性能を飛躍的に向上させることを示した。
これらの課題に対する主要な改善策を再考し、これらの改善がパフォーマンスに与える影響を正確に示すいくつかの実験を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 21:37:08 GMT)
Knowledge- and Data-driven Services for Energy Systems using Graph
Neural Networks [1.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)の枠組みに基づくエネルギーシステムのためのデータおよび知識駆動型確率的グラフィカルモデルを提案する。
このモデルは、グリッドトポロジや物理制約の形で、明らかにドメイン知識をファクタリングし、スパーアーキテクチャとはるかに小さなパラメータの寸法性をもたらす。
実世界のスマートグリッドデモプロジェクトから得られた結果は、グリッドの混雑予測や市場入札サービスにどのようにGNNを使用したかを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 13:00:01 GMT)
FES: A Fast Efficient Scalable QoS Prediction Framework [0.9] 予測アルゴリズムを設計する主な目的の1つは、十分な予測精度を達成することです。
アルゴリズムは、リアルタイムのレコメンデーションシステムに統合できるように、予測時間の観点からより高速でなければなりません。
既存の予測アルゴリズムは、他のアルゴリズムを確実にしながら、ある目標に対して妥協することが多い。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 19:28:17 GMT)
ZZ freedom in two qubit gates [0.9] 回路上の超伝導量子ビットは、常にオン状態依存の位相誤差を示す。
非計算レベルから計算レベルを再現する寄生的相互作用。
アイドルキュービット間の静的な反発を評価するための一般理論について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 12:44:49 GMT)
COVID-19 and Social Distancing: Disparities in Mobility Adaptation
between Income Groups [0.9] パンデミックの間、異なる所得集団間での移動適応の格差についてはほとんど研究されていない。
この研究は、新型コロナウイルスの感染拡大に伴う政策立案者や研究者らにとって関心のある株式問題に照らしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 21:57:11 GMT)
Advanced Multiple Linear Regression Based Dark Channel Prior Applied on
Dehazing Image and Generating Synthetic Haze [0.7] 筆者らは,ダークチャネル・プリアー(dark channel prior)というデヘイジングアルゴリズムに基づく多重線形回帰ヘイズ除去モデルを提案する。
湿潤環境における物体検出精度を高めるため, 著者らは, 合成湿潤COCOトレーニングデータセットを構築するアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:32:08 GMT)
System Component-Level Self-Adaptations for Security via Bayesian Games [0.7] セキュリティ攻撃は、自己適応型システム設計に特有の課題をもたらす。
本稿では,ベイズゲームとディフェンダー(システム)をシステムアーキテクチャのコンポーネントの粒度でモデル化した,新たな自己適応型フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 16:20:59 GMT)
Explaining Network Intrusion Detection System Using Explainable AI
Framework [0.5] 侵入検知システムは、今日の世界のサイバー安全の重要なレイヤーの1つです。
本稿では,ディープニューラルネットワークを用いてネットワーク侵入検出を行った。
また、機械学習パイプラインの各段階で透明性を追加する説明可能なAIフレームワークも提案しました。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 07:15:09 GMT)
Cram\'er-Rao bound and quantum parameter estimation with non-Hermitian
systems [0.4] 量子フィッシャー情報は、量子クラム・ラオ境界によるパラメータ推定において達成可能な精度を制約する。
我々は、これまで知られていなかった量子フィッシャー情報の式を2つ導き、よく知られたものよりも2つのクラムエル・ラオ境界が非エルミート系で見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 06:07:40 GMT)
Incoherent control of optical signals; quantum heat engine approach [0.3] 光ポンププローブ信号は、2つのコヒーレント浴間で(ポンプからプローブまで)エネルギーを伝達しながら、物質が行う作業と見なすことができる
本稿では, 量子熱機関の物理を用いた光信号の「非コヒーレント」制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:49:16 GMT)
Network Bending: Expressive Manipulation of Deep Generative Models [0.2] ネットワーク曲げと呼ばれる深層生成モデルを操作するための新しいフレームワークを提案する。
生成過程において意味論的に意味のある側面を直接操作できるだけでなく、幅広い表現的な結果を得ることができるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 15:06:56 GMT)
Geodesic B-Score for Improved Assessment of Knee Osteoarthritis [0.1] 三次元医用画像は、変形性関節症の構造的状態の詳細な理解を可能にする。
被験者固有の臨床結果の信頼性を評価するための、読者非依存の尺度は、いまだに大きなニーズがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 12:16:21 GMT)
Your most telling friends: Propagating latent ideological features on
Twitter using neighborhood coherence [0.0] 我々はTwitterデータを用いて,370万ユーザに対するイデオロギー的スケーリングを作成し,人口6.5億人における2種類の伝搬方法を分析した。
我々は、コヒーレンスが考慮されると、ユーザーのイデオロギーは、近隣の隣人よりも、類似の地区を持つ人々から推定される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 13:01:59 GMT)
Vacuum thermal effects in flat space-time from conformal quantum
mechanics [0.0] ミンコフスキー時空における放射状共形対称性の生成元は、時間進化の生成元にマッピングすることができる。
共形量子力学において、ミンコフスキー時空における慣性真空に関連する状態が熱場二重構造を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 12:12:42 GMT)
Thermal aspects of interacting quantum gases in Lorentz-violating
scenarios [0.0] ボーソンセクターとフェルミオンセクターの両方を考慮したローレンツ違反シナリオにおける量子気体の相互作用について検討した。
粒子数、エントロピー、エネルギーはローレンツ違反の存在においても大きな特徴を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 12:58:48 GMT)
Superradiance from non-ideal initial states -- a quantum trajectory
approach [0.0] より複雑な時間進化を引き起こす代替初期状態について検討する。
完全に反転したディック状態と不等な相互重みを持つディック基底状態の重ね合わせ状態を研究する。
また、複数の波長で分離されたクラスター中の原子から発生する超放射能についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 22:42:57 GMT)
Subradiant-to-Subradiant Phase Transition in the Bad Cavity Laser [0.0] 本研究では, 2つの異なる定常部分放射相間の散逸相遷移により, 悪い共振器レーザにおける定常超放射の開始が先行することを示す。
注目すべきことに、原子は臨界領域付近でマクロな絡み合った定常状態にあり、大きな原子数制限で無絡みの原子が消滅する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 16:56:42 GMT)
Smith-Purcell radiation of a vortex electron [0.0] 渦電子による導電格子からのスミス・パーセル放射について検討した。
エネルギーは電荷、磁気モーメント、電気四極子モーメントからの寄与を含んでいる。
電子の渦性は非相対論的かつ適度な相対論的電子に対して検出可能な効果をもたらすことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 20:58:15 GMT)
Singularities in nearly-uniform 1D condensates due to quantum diffusion [0.0] 電磁誘導透過によって形成されるリドバーグ偏光線は、波長依存性の損失率を示す。
凝縮物が均一な状態にリラックスしているように見える長い期間の後、局所的な枯渇した領域は急速に形成され、システム全体に弾道的に広がる。
本研究では, 余剰領域の波面は, 一対の流体力学方程式の中で純粋に散逸性ソリトンによって記述されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 01:53:33 GMT)
Siamese Infrared and Visible Light Fusion Network for RGB-T Tracking [0.0] 本稿では,RBG-T画像追跡のためのシアム赤外可視光融合ネットワーク(SiamIVFN)を提案する。
SiamIVFNには、補体核融合ネットワーク(CFFN)とコントリビューション集約ネットワーク(CAN)の2つのメインワークが含まれている。
CFFNは機能レベルの融合ネットワークであり、RGB-Tイメージペアの誤配に対処することができる。
CANは様々な光条件下でトラッカーを堅牢にする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 14:20:41 GMT)
Semi-supervised Learning for Aggregated Multilayer Graphs Using Diffuse
Interface Methods and Fast Matrix Vector Products [0.0] 拡散インタフェース法に基づくグラフに基づく半教師付き分類手法を多層グラフに一般化する。
低次元多層グラフ表現において高次元データを解釈する非常に柔軟な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 13:15:50 GMT)
Self-Feature Regularization: Self-Feature Distillation Without Teacher
Models [0.0] 浅層層における機能学習を監督するために深層の特徴を用いるセルフフィーチャー正規化(sfr)を提案する。
まず,局所的な特徴にマッチする一般化l2損失と,チャネル次元においてより集中的に蒸留する多対一の手法を用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 15:29:00 GMT)
Second-Order Component Analysis for Fault Detection [0.0] 高次ニューラルネットワークは、元のデータやノイズ、異常から重要な情報をオーバーフィッティングし、学習するリスクをもたらす可能性がある。
本稿では,2次成分分析(SCA)と呼ばれる新しい故障検出手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 14:25:37 GMT)
Robust and generalizable embryo selection based on artificial
intelligence and time-lapse image sequences [0.0] 経時変化画像のみを用いた深層学習に基づく胚選択モデルが、患者年齢や臨床条件によってどのように機能するかを検討する。
このモデルは、115,832個の胚からなる18のIVFセンターからの大規模なデータセットに基づいて訓練および評価された。
完全自動化されたiDAScore v1.0モデルは、少なくとも最先端の手動胚選択モデルと同じくらいの性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 13:36:30 GMT)
Quantum state tomography with informationally complete POVMs generated
in the time domain [0.0] 本稿では、量子状態トモグラフィーにおける情報完全POVMの動的生成のためのフレームワークを確立する。
このフレームワークはqubitsとqutritsで実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 09:00:55 GMT)
Quadrature Squeezing with Normally Ordered Noise Operators [0.0] 真空貯留層に結合した閉じた空洞において, サブハーモニック光モードと3レベル原子との相互作用を検討した。
そのため、一定の条件下では完全な四次スキューズが存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 07:52:56 GMT)
Positivity Preserving Density Matrix Minimization for Fermi-Dirac States
at Finite Temperatures [0.0] 有限温度における電子構造問題に対するフェルミ・ディラック密度行列の計算法を提案する。
これらの手法は、まず、所望の有限温度まで無限温度で状態の冷却をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 04:30:31 GMT)
Onset and Irreversibility of Granulation of Bose-Einstein condensates
under Feshbach Resonance Management [0.0] ボース=アインシュタイン凝縮のイメージでは、永続的な小さなパターンの形成である量子物質の顆粒化が実現されている。
本報告では, 平均場近似を解析した結果, 粒状化は, 相転移の段階的な密度変化に起因することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 19:00:02 GMT)
On the Sign of Fermion-Mediated Interactions [0.0] フェミオンを介する相互作用のサインを理解するための統一的なフレームワークを開発する。
我々は、カイラル対称性を持つ系におけるフェルミオンを媒介とする相互作用のサインに関する定理を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 19:02:17 GMT)
Modelling Animal Biodiversity Using Acoustic Monitoring and Deep
Learning [0.0] 本稿では,機械学習の最先端技術を用いて,時系列音声信号から特徴を自動的に抽出する手法について概説する。
得られた鳥の歌はメル周波数ケプストラム(MFC)を用いて処理され、後に多層パーセプトロン(MLP)を用いて分類される特徴を抽出する。
提案手法は感度0.74,特異度0.92,精度0.74で有望な結果を得た。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 13:50:31 GMT)
Mining Artifacts in Mycelium SEM Micrographs [0.0] 菌糸体は菌糸体に基づく有望な生体材料であり、非常に多孔質なナノファイバー構造である。
菌糸体キャラクタリゼーションにおける人工ナノ繊維のソフトウェアの採用は、解析にイメージングアーティファクトの形成の不確実性をもたらす。
報告された研究は、ミセリウムのマッピングされた細孔内のアーティファクトの同定を自動化する、教師付きおよび教師なしの機械学習手法を組み合わせている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 23:32:06 GMT)
Machine Learning Assisted Orthonormal Basis Selection for Functional
Data Analysis [0.0] 厳密なデータ駆動による直交基底選択法を提案する。
このアルゴリズムは機械学習スタイルのデータから学習し、効率的に結び目を配置する。
最適性基準は平均(機能的データ点あたり)二乗誤差に基づいており、学習アルゴリズムと比較研究の両方で利用されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 18:27:29 GMT)
Light-matter interactions in synthetic magnetic fields: Landau-photon
polaritons [0.0] 光に対する空間的に均質な合成磁場の存在下で、2次元フォトニック系の光-物質相互作用を研究する。
格子のバルク領域に位置する1つ以上の2レベルエミッタについて検討し、磁場の増加に伴い、フォトニックモードは拡大平面波から循環するランダウレベルへと変化する。
この変化は結果として生じるエミッター-場力学に劇的な影響を与え、本質的に非マルコフおよびキラルとなり、強く結合したランダウ-光子偏光子を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 08:12:13 GMT)
Juggling With Representations: On the Information Transfer Between
Imagery, Point Clouds, and Meshes for Multi-Modal Semantics [0.0] イメージとポイントクラウド(pcs)は、都市アプリケーションにおける基本的なデータ表現である。
画像とPCメッシュを明示的に統合するメッシュ駆動方式を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 15:26:30 GMT)
GA for feature selection of EEG heterogeneous data [0.0] 本稿では,教師付きあるいは教師なしのアプローチで使用できる特徴選択のための遺伝的アルゴリズム(ga)を提案する。
専門家の知識に頼らず、3つのフィットネス機能を検討します。
提案されたgaは、ここで示した新しいフィットネス機能に基づいて、2つの異なるデータセットがマージされたときにベンチマークを上回っています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 07:27:42 GMT)
Flow Renormalization and Emergent Prethermal Regimes of
Periodically-Driven Quantum Systems [0.0] 周期駆動型量子システムのためのフロー再正規化手法を開発した。
再正規化フローは行列積演算子のフローという観点からエレガントな表現を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 19:02:20 GMT)
Exploring the ultimate limits: Super-resolution enhanced by partial
coherence [0.0] コヒーレンスにより、様々なパラメータに関する情報を異なるチャネルに分類することができる。
コヒーレンスはまた、様々なパラメータに関する情報を異なるチャネルに分類することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 12:04:59 GMT)
Explainable AI by BAPC -- Before and After correction Parameter
Comparison [0.0] 本稿では,回帰モデルの枠組みにおけるAI予測の記述を解析する手法を提案する。
2つの応用は、ニューラルネットワークとランダムフォレストモデルの動作を物理的または計量的パラメータを用いて解釈する方法を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 09:03:51 GMT)
Exact $k$-body representation of the Jaynes-Cummings interaction in the
dressed basis: Insight into many-body phenomena with light [0.0] 我々は、JCハミルトニアンを服を着た作用素表現に変換する非摂動手順を提案する。
この研究は、JC型システムの基礎となるボソニック多体相互作用の明確な数学的説明として機能することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 23:21:12 GMT)
Entanglement renormalization for quantum fields with boundaries and
defects [0.0] マルチスケールエンタングルメント再正規化アンサッツ(cMERA)は、量子場理論ハミルトニアンの基底状態に対して変動波関数を与える。
cMERAは、準局所作用素である絡み合い子によって生成されるユニタリ進化を基準アンタングル状態に適用した結果として定義される。
ここでは 1+1d 自由ボソン cMERA を実例の証明として用いて、この一般化がどのように機能するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 18:59:23 GMT)
Entanglement of Classical and Quantum Short-Range Dynamics in Mean-Field
Systems [0.0] 平均場相互作用を持つ超一般量子格子系に対する古典力学の出現を示す。
これは古典的世界と量子的世界が絡み合う理論的な枠組みに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 11:59:06 GMT)
Efficient reconstruction of depth three circuits with top fan-in two [0.0] 有限体上のブラックボックス再構成問題を解くための効率的なランダム化アルゴリズムを開発した。
この回路クラスの最初のブラックボックス再構成アルゴリズムは、$log |mathbbF|$で実行されます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 18:19:34 GMT)
Dynamic generation of GHZ states with coupled charge qubits [0.0] グリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー級の最大絡み合った状態の形成の証明を示す。
コヒーレントトンネル現象と多体相互作用の相互作用は、非常に絡み合った状態の形成を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 12:34:35 GMT)
Discriminative Region Suppression for Weakly-Supervised Semantic
Segmentation [0.0] オブジェクト活性化領域を拡大するためのシンプルで効果的な方法である識別領域抑制(DRS)モジュールを紹介します。
DRSは識別領域への注意を抑制し、隣接する非差別領域に拡散し、密な局在地図を生成する。
また,ローカライズマップリファインメント学習という,ローカライズマップの自己強化を実現するための学習戦略についても紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 12:56:06 GMT)
Development of An Assessment Benchmark for Synchronous Online Learning
for Nigerian Universities [0.0] この研究プロジェクトは、ナイジェリアの大学が同期オンライン学習を実行するのに必要なものを持っているかどうかを評価するためのベンチマークを提供することに重点を置いている。
これには必要なインフラストラクチャ(ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク接続)、スタッフのスキルセット(コンピュータリテラシーレベル)が含まれる。
調査では、UNNが必要なインフラと、同期オンライン学習のスキルセットを持っているかどうかを調査している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 11:17:56 GMT)
Determining the Impacts of Social Media on Mood, Time Management and
Academic Activities of Students and the Relationship with their Academic
Performance [0.0] データやスマートフォン、関連するデジタルデバイスの価格の急落により、可用性とアクセスが向上した。
本研究は,ソーシャルメディアが学生の学習活動,気分,時間管理能力に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 10:58:46 GMT)
Deep learning methods for the computation of vibrational wavefunctions [0.0] 2つのDeep Learningモデルを用いて分子系の振動を生成する。
生成されたニューラルネットワークは解析解を持つハミルトンで訓練される。
このアプローチは、異なる分子ポテンシャルの励起振動波動関数を再現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 16:18:29 GMT)
Convicting emergent multipartite entanglement with evidence from a
partially blind witness [0.0] Genuine multipartite entanglementは、量子力学の相関実験を基礎とする。
この効果は、ボゾン系のガウス状態の文脈で見ることができる。
本研究は, 完全トモグラフィーを使わずに, マルチパーティイト状態のグローバルな特性を効果的に診断する方法の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 14:52:47 GMT)
Constructing Squeezed States of Light with Associated Hermite
Polynomials [0.0] 有名な圧縮状態と相補的な新しい種類の光状態が導入された。
新しい圧縮状態は、関連するエルミート不等式によって係数が決定される光子数状態の線形重ね合わせであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 04:46:10 GMT)
Complex counterpart of variance in quantum measurements for pre- and
post-selected systems [0.0] 事前選択された量子系における可観測物の分散は常に実かつ非負である。
弱分散(weak variance)という,複雑な値の分散を定式化する。
本研究では, 弱値分布の分散として, 事前選択系と後選択系において, 弱値分布の分散として表現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 07:47:31 GMT)
Comparing the Performance of NLP Toolkits and Evaluation measures in
Legal Tech [0.0] 我々は,事前訓練されたニューラルネットワークモデル,XLNet(autoregressive),BERT(autoencoder)を比較し,分析する。
XLNet Modelは法定オピニオン分類のシーケンス分類タスクで、BERTはNERタスクで、より良い結果を生成する。
bertモデルをさらに法的ドメインに適用するために、ドメイン固有の事前トレーニングと追加の法的語彙を使用します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 11:06:32 GMT)
Closed-form geodesics and trust-region method to calculate Riemannian
logarithms on Stiefel and its quotient manifolds [0.0] Stiefel多様体上の測度群に対して、2つの正の数でパラメータ化される2つの閉形式測地式を提供する。
多様体上の2つの終点間の対数写像と測地距離は、その2乗距離を信頼領域ソルバで最小化することで計算できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 16:48:38 GMT)
Chaotic Behavior of Quantum Cascade Lasers at Ignition [0.0] 量子カスケードレーザーの点火は、フィイルド領域の振動状態から起こる。
テラヘルツで作動する装置の数値解析を行い, 正のリアプノフ指数によるカオス進化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 13:43:37 GMT)
Boolean Hierarchical Tucker Networks on Quantum Annealers [0.0] D-Wave Systems, Inc. の量子異方体の性能について検討する。
D-Wave 2000Q量子アニールに適した最適化問題列としてBHTNを計算可能であることを示す。
現在の技術は、それらが対処できる問題にはまだかなり制限されているが、BHTNのような複雑な問題を効率的かつ正確に解決できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 16:45:58 GMT)
Bilingual Dictionary-based Language Model Pretraining for Neural Machine
Translation [0.0] 辞書からの翻訳情報をプリトレーニングプロセスに組み込み、新しいバイリンガル辞書ベース言語モデル(BDLM)を提案します。
BDLMを中国語、英語、ルーマニア語で評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 02:01:22 GMT)
Automating the GDPR Compliance Assessment for Cross-border Personal Data
Transfers in Android Applications [0.0] 欧州連合データ保護規則(EU)は、すべての個人処理活動が公平かつ透明であることを保証することを目的としている。
この目的のために、EU外で個人データを転送するための厳格な要件を設定している。
分析対象アプリの56%は、国境を越えたデータ転送要件に準拠していない可能性がある。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 14:13:26 GMT)
Automatic Romanization of Arabic Bibliographic Records [0.0] 本稿では,未記述のアラビア語項目の自動ローマ字化に関する最初の報告結果を示す。
この複雑な作業はアラビア音韻学、形態学、さらには意味論のモデリングを必要とする。
私達の最もよいシステムは盲目のテスト セットの89.3%の厳密な単語のロマン化に達します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 10:46:32 GMT)
Adiabatic quantum state transfer in a semiconductor quantum-dot spin
chain [0.0] 半導体量子ドット電子スピンにおける断熱量子状態移動の証拠を示す。
シミュレーションに基づき, 単スピン固有状態と二スピン一重項状態とを正確に転送する確率は0.95を超えると推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 14:21:08 GMT)
A short story of quantum and information thermodynamics [0.0] このコロキウムは、鍵となる熱力学の概念を積み重ねる高速な旅である。
将来の量子コンピュータのエネルギー消費を最適化するツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 13:08:14 GMT)
A Simple Post-Processing Technique for Improving Readability Assessment
of Texts using Word Mover's Distance [0.0] 我々は、ランキングテキストのWord Mover's Distance(WMD)を組み込むことで、自動可読性評価の従来の手法を改善する。
フィリピン, ドイツ語, 英語の3つの多言語データセットに対する実験の結果, ポストプロセッシング技術は, 以前のバニラモデルやランキングベースモデルよりも優れていることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 13:51:38 GMT)
A Review on Semi-Supervised Relation Extraction [0.0] 関係抽出は、構造化されていないテキストから知識を抽出する上で重要な役割を果たす。
高価なアノテーションを減らすために、半教師付き学習はラベル付きデータとラベルなしデータの両方を活用することを目的としている。
本稿では,半教師付きREにおける3つの典型的な手法を,ディープラーニングやメタラーニングと比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 23:43:23 GMT)
A Neural Network for Semigroups [0.0] 有限半群の部分乗算表を完成させるタスクにデノイジングオートエンコーダベースのニューラルネットワークアーキテクチャを適用します。
利用可能なデータの約10%で、約80%のケースで、完全なCayleyをわずか半分から再構築できるモデルを構築することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 16:28:39 GMT)
A Decoder for the Color Code with Boundaries [0.0] 境界付き3次元カラーコードのためのデコーダを導入する。
Pauli $X$エラーに対して、しきい値が4% - 8%$と数値的に見積もっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 21:25:06 GMT)
$\mathcal{PT}$-symmetry breaking in a Kitaev chain with one pair of
gain-loss potentials [0.0] パリティ時対称系は、例外点(EP)退化を持つ非エルミートハミルトニアンによって支配される。
ここでは、一次元有限キタエフ鎖に対して$mathcalPT$-threshold を得る。
特に、オンサイトポテンシャルがゼロの偶数鎖に対しては、二階EP輪郭で有界な$mathcalPT$対称位相が再入射する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Mar 2021 03:10:45 GMT)