SESS: Self-Ensembling Semi-Supervised 3D Object Detection [138.8] 具体的には、ラベルのない新しい未知のデータに基づくネットワークの一般化を促進するための、徹底的な摂動スキームを設計する。
我々のSESSは、50%のラベル付きデータを用いて、最先端の完全教師付き手法と比較して、競争性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:32:55 GMT)
MixKD: Towards Efficient Distillation of Large-scale Language Models [129.7] データに依存しない蒸留フレームワークであるMixKDを提案する。
妥当な条件下では、MixKDは誤差と経験的誤差の間のギャップを小さくする。
限定的なデータ設定とアブレーションによる実験は、提案手法の利点をさらに証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 06:38:05 GMT)
Semi-Supervised Learning with Meta-Gradient [123.3] 半教師付き学習における簡単なメタ学習アルゴリズムを提案する。
その結果,提案アルゴリズムは最先端の手法に対して良好に動作することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 07:04:26 GMT)
Improved, Deterministic Smoothing for L1 Certified Robustness [119.9] 分割雑音を伴う非加法的決定論的平滑化法(dssn)を提案する。
一様加法平滑化とは対照的に、ssn認証は無作為なノイズコンポーネントを独立に必要としない。
これは、規範ベースの敵対的脅威モデルに対して決定論的「ランダム化平滑化」を提供する最初の仕事である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 21:49:53 GMT)
Learning with Group Noise [106.6] グループノイズを用いた学習のための新しいマックスマッチング手法を提案する。
いくつかの学習パラダイムの領域における実世界のデータセットのレンジのパフォーマンスは、Max-Matchingの有効性を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 06:57:10 GMT)
IRLI: Iterative Re-partitioning for Learning to Index [104.7] 分散環境でのロードバランスとスケーラビリティを維持しながら、高い精度を得る方法とのトレードオフが必要だ。
クエリ項目関連データから直接バケットを学習することで、アイテムを反復的に分割するIRLIと呼ばれる新しいアプローチを提案する。
我々は,irliが極めて自然な仮定の下で高い確率で正しい項目を検索し,優れた負荷分散を実現することを数学的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 23:13:25 GMT)
PredRNN: A Recurrent Neural Network for Spatiotemporal Predictive
Learning [100.2] 歴史的文脈からビジュアルダイナミクスを学習するための新しいリカレントネットワークであるPredRNNを紹介する。
本手法は,3つの標準データセット上で高い競争結果が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 08:28:30 GMT)
Multi-channel Deep Supervision for Crowd Counting [92.4] MDS(Multi- Channel Deep Supervision)と呼ばれる新しい監視フレームワークを提案する。
MDSは、密度マップの生成を支援するために、推定モデルのデコーダをチャネルワイズで監視する。
異なるチャネルの正確な監視情報を得るために、MDSNetはSupervisionNet(SN)と呼ばれる補助ネットワークを使用している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 10:33:58 GMT)
Big Plastic Masses Detection using Sentinel 2 Images [91.4] このコミュニケーションは、地球観測衛星システムを用いて、海や海におけるプラスチック(海洋ゴミ)の大きな塊の検出に関する予備的な研究を記述している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 10:45:33 GMT)
Emergent Road Rules In Multi-Agent Driving Environments [84.8] 運転環境の要素が道路ルールの出現の原因となるかを分析する。
2つの重要な要因が雑音知覚とエージェントの空間密度であることがわかった。
我々の結果は、世界中の国々が安全で効率的な運転で合意した社会道路規則を実証的に支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 07:29:41 GMT)
Temporal Contrastive Graph Learning for Video Action Recognition and
Retrieval [83.6] 本研究では,動画内の時間依存性を利用して,TCGL (temporal Contrastive Graph Learning) という新たな自己監督手法を提案する。
TCGLは、スニペット間およびスニペット内時間依存性を時間表現学習のための自己監督信号として共同で評価するハイブリッドグラフコントラスト学習戦略をルーツとしています。
実験結果は、大規模アクション認識およびビデオ検索ベンチマークにおける最先端の方法よりも、TCGLの優位性を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 03:32:52 GMT)
Interleaving Computational and Inferential Thinking: Data Science for
Undergraduates at Berkeley [81.0] カリフォルニア大学バークレー校の大学院データサイエンスカリキュラムは、5つの新しいコースに固定されている。
これらのコースは計算思考、推論思考、現実世界の問題に取り組むことを強調する。
これらのコースは、キャンパスで最も人気のあるコースの一つとなり、データサイエンスの新しい学部生とマイナープログラムへの関心が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 04:05:45 GMT)
Training GANs with Stronger Augmentations via Contrastive Discriminator [80.8] 本稿では,gan判別器にコントラスト表現学習方式を導入する。
この「融合」により、識別者は訓練の不安定さを増すことなく、より強力な増強に対処できる。
実験の結果,contratd付きganはfidを一貫して改善し,データ拡張を組み込んだ他の手法と比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:04:54 GMT)
STELAR: Spatio-temporal Tensor Factorization with Latent Epidemiological
Regularization [76.6] 我々は,多くの地域の流行傾向を同時に予測するテンソル法を開発した。
stelarは離散時間差分方程式のシステムを通じて潜在時間正規化を組み込むことで長期予測を可能にする。
我々は、カウンティレベルと州レベルのCOVID-19データの両方を用いて実験を行い、このモデルが流行の興味深い潜伏パターンを識別できることを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 21:47:17 GMT)
SML: a new Semantic Embedding Alignment Transformer for efficient
cross-lingual Natural Language Inference [71.6] トランスフォーマーが質問応答、自然言語推論(NLI)、要約といった様々なタスクを精度良く実行できることは、現在この種のタスクに対処するための最良のパラダイムの1つとしてランク付けすることができる。
nliは、複雑な文を理解するための知識が必要であり、仮説と前提の関係を確立するため、これらのアーキテクチャをテストする最良のシナリオの1つである。
本稿では,自然言語推論のための多言語組込みを効率的にアライメントするための新しいアーキテクチャ siamese multilingual transformer を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 13:23:53 GMT)
Channelized Axial Attention for Semantic Segmentation [70.1] チャネルアキシャルアテンション(CAA)を提案し、チャネルアテンションと軸アテンションをシームレスに統合し、計算複雑性を低減します。
私たちのCAAは、DANetのような他の注意モデルに比べて計算リソースをはるかに少なくするだけでなく、すべての検証済みデータセット上で最先端のResNet-101ベースのセグメンテーションモデルよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:24:11 GMT)
Refer-it-in-RGBD: A Bottom-up Approach for 3D Visual Grounding in RGBD
Images [69.6] RGBD画像における接地参照表現は新たな分野である。
本稿では,参照する物体が閉塞により部分的にスキャンされる場合が多い単視点rgbd画像における3次元視覚グランド化の新たな課題を提案する。
提案手法はまず,RGBD画像内の関連領域をローカライズするヒートマップを生成するために,下層の言語と視覚的特徴を融合させる。
次に、ヒートマップに基づく適応的特徴学習を行い、他のビジオ言語融合とオブジェクトレベルのマッチングを行い、最後に参照したオブジェクトを接地する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 06:35:20 GMT)
OGB-LSC: A Large-Scale Challenge for Machine Learning on Graphs [69.2] OGB Large-Scale Challenge(OGB-LSC)は、大規模グラフMLにおける最先端の進歩のための3つの実世界のデータセットのコレクションです。
OGB-LSCは専用のベースライン実験を提供し、表現型グラフMLモデルを巨大なデータセットにスケールアップします。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 04:08:03 GMT)
Evaluating the Disentanglement of Deep Generative Models through
Manifold Topology [66.1] 本稿では,生成モデルのみを用いた乱れの定量化手法を提案する。
複数のデータセットにまたがるいくつかの最先端モデルを実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 21:46:59 GMT)
Dialogue History Matters! Personalized Response Selectionin Multi-turn
Retrieval-based Chatbots [62.3] 本稿では,コンテキスト応答マッチングのためのパーソナライズドハイブリッドマッチングネットワーク(phmn)を提案する。
1) ユーザ固有の対話履歴からパーソナライズされた発話行動を付加的なマッチング情報として抽出する。
ユーザ識別による2つの大規模データセット,すなわちパーソナライズされた対話 Corpus Ubuntu (P-Ubuntu) とパーソナライズされたWeiboデータセット (P-Weibo) のモデルを評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 09:42:11 GMT)
Molecular spin qudits for quantum simulation of light-matter
interactions [62.2] 分子スピンキューディットは、物質と強く相互作用する光子場の量子力学をシミュレートする理想的なプラットフォームを提供する。
提案した分子量子シミュレータの基本単位は、マイクロ波パルスのみで制御されるスピン1/2とスピン$S$遷移金属イオンの単純な二量体で実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:03:12 GMT)
Context-Aware Graph Convolution Network for Target Re-identification [61.3] 提案手法は、人および車両再識別データセットにおける最先端のパフォーマンスを実現する。
本稿では,プローブとガリーの関係をグラフノードにエンコードする新しいコンテキストアウェアグラフ畳み込みネットワーク(cagcn)を提案する。
実験により,提案手法が車体および車体の再識別データセットにおいて最先端の性能を実現することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 05:10:13 GMT)
Trans-SVNet: Accurate Phase Recognition from Surgical Videos via Hybrid
Embedding Aggregation Transformer [57.2] 本稿では,手術ワークフロー解析トランスフォーマーを初めて導入し,正確な位相認識のための時間的特徴と時間的特徴の無視された補完効果を再考する。
我々のフレームワークは軽量であり、高い推論速度を達成するためにハイブリッド埋め込みを並列に処理します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:12:55 GMT)
Diversified Multiscale Graph Learning with Graph Self-Correction [55.4] 2つのコア成分を組み込んだ多次元グラフ学習モデルを提案します。
情報埋め込みグラフを生成するグラフ自己補正(GSC)機構、および入力グラフの包括的な特性評価を達成するために多様性ブースト正規化(DBR)。
一般的なグラフ分類ベンチマークの実験は、提案されたGSCメカニズムが最先端のグラフプーリング方法よりも大幅に改善されることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:22:24 GMT)
Pros and Cons of GAN Evaluation Measures: New Developments [53.1] この作品は、数年前に発表された同じトピックに関する以前の論文の更新です。
モデル評価において重要になっている新しい次元について述べ、GAN評価とディープフェイクの関係について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 01:48:34 GMT)
ScoreGAN: A Fraud Review Detector based on Multi Task Learning of
Regulated GAN with Data Augmentation [50.8] 生成・検出プロセスにおけるレビューテキストとレビューレーティングスコアの両方を利用した不正レビュー検出のためのScoreGANを提案する。
その結果,提案フレームワークは,既存の最先端フレームワークであるFakeGANをAPの7%,YelpとTripAdvisorのデータセットで5%上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:18:15 GMT)
Escaping Saddle Points in Distributed Newton's Method with Communication
efficiency and Byzantine Resilience [49.4] 我々は、ビザンチン機械の存在下で分散フレームワークにおける非正規化損失関数(サドルポイント付き)を最適化する問題を検討する。
キューブ正規化されたニュートンアルゴリズムを堅牢化し、サドルポイントと偽のローカルミニマを効率的に回避します。
提案手法は, (サブサンプリング) と hessian を含むいくつかの近似設定で理論的に保証される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 03:53:58 GMT)
Learning Discriminative Prototypes with Dynamic Time Warping [49.0] 時間的認識タスクのためのクラス固有の識別プロトタイプを学習する新しい手法であるDP-DTWを提案する。
DP-DTWは時系列分類ベンチマークにおいて従来のDTWよりも優れた性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 06:11:11 GMT)
Fast and High-Quality Blind Multi-Spectral Image Pansharpening [48.7] ブラインドパンスハーピングへの迅速なアプローチを提案し、最新の画像再構築品質を実現します。
速い盲目のpansharpeningを達成するために、私達はぼかしのカーネルおよびHRMSのイメージの解決を分離します。
アルゴリズムは計算時間と再構成品質の両面で最先端のモデルベースを上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 23:12:14 GMT)
Infinite-Horizon Offline Reinforcement Learning with Linear Function
Approximation: Curse of Dimensionality and Algorithm [46.4] 本稿では,オフライン強化学習におけるポリシー評価のサンプル複雑さについて検討する。
低分布シフトの仮定の下では、最大$oleft(maxleft fracleftvert thetapirightvert _24varepsilon4logfracddelta,frac1varepsilon2left(d+logfrac1deltaright)right right)$サンプルを必要とするアルゴリズムがあることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 18:18:57 GMT)
Self-training for Few-shot Transfer Across Extreme Task Differences [46.1] ほとんどの数発の学習技術は、大きなラベル付き"ベースデータセット"で事前訓練されている。
このような大きなラベル付きデータセットが事前トレーニングに利用できない問題領域では、異なる"ソース"問題領域での事前トレーニングに頼らなければならない。
従来の少数ショットと移行学習のテクニックは、ソースとターゲットタスクの極端な違いの存在下で失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:11:57 GMT)
NAS-TC: Neural Architecture Search on Temporal Convolutions for Complex
Action Recognition [45.2] ニューラルアーキテクチャサーチ-時間畳み込み(NAS-TC)と呼ばれる新しい処理フレームワークを提案する。
第1段階では、古典的なCNNネットワークがバックボーンネットワークとして使われ、計算集約的な特徴抽出タスクが完了する。
第2段階では、セルへの簡単な縫合探索を用いて、比較的軽量な長時間時間依存情報抽出を完了させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 02:02:11 GMT)
Weakly Supervised Reinforcement Learning for Autonomous Highway Driving
via Virtual Safety Cages [42.6] 規則に基づく安全ケージは、車両の安全性の向上と強化学習エージェントに対する弱い監督を提供する自律型車両の縦方向制御に対する強化学習ベースのアプローチを提示する。
モデルパラメータが制約されたり,あるいは最適化されていない場合,モデルが強化学習だけでは運転を訓練できない場合でも,モデルが安全な運転方針を学習できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:30:36 GMT)
How Does Mixup Help With Robustness and Generalization? [41.6] トレーニングにおけるMixupの使用は、堅牢性と一般化のモデル化にどのように役立つかを示す。
強靭性については, 混合損失の最小化は, 対向損失の上限をほぼ最小化することを示す。
一般化のために、Mixupの拡張は、オーバーフィッティングを減らすデータ適応正規化の特定のタイプに対応することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 19:43:43 GMT)
Multimodal End-to-End Sparse Model for Emotion Recognition [40.7] 2つのフェーズを繋ぐ完全エンドツーエンドのモデルを開発し、それらを共同で最適化します。
また、エンドツーエンドのトレーニングを可能にするために、現在のデータセットを再構成します。
実験結果から,我々の完全エンドツーエンドモデルは現在の最先端モデルを大きく上回っていることが明らかとなった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:05:05 GMT)
Prediction-assistant Frame Super-Resolution for Video Streaming [40.6] ロスフレームによる映像品質の向上を2つの場面で提案します。
最初のケースでは、小さいが効果的なビデオフレーム予測ネットワークを提案する。
第2のケースでは,現在のフレームと以前のフレームを関連付けるビデオ予測ネットワークを改善し,高品質な画像を復元する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 06:05:27 GMT)
Towards Few-Shot Fact-Checking via Perplexity [40.1] そこで本研究では,言語モデルの強力な伝達学習能力をパープレキシティスコアで活用する新しい手法を提案する。
私たちの方法論は、F1-Macroメトリックの絶対10%以上のメジャークラスベースラインをすでに上回ることができます。
COVID-19に関連する2つの新しいファクトチェックデータセットを構築し、公開します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 09:43:19 GMT)
Aggregated Multi-GANs for Controlled 3D Human Motion Prediction [39.8] 本研究では,人間の運動予測タスクの一般化を提案し,制御パラメータを容易に組み込んで予測運動を調整する。
本手法は,行動タイプ間で操作可能な動作予測が可能であり,人間の動きを様々な細かな方法でカスタマイズできるという点で説得力がある。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:22:36 GMT)
Homomorphically Encrypted Linear Contextual Bandit [39.6] コンテキストバンディットは、連続的な意思決定問題におけるオンライン学習のためのフレームワークです。
非対称暗号に基づくプライバシー保護バンディットフレームワークを提案する。
設定の複雑さにもかかわらず、暗号化されたデータを通して学習できることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 21:49:21 GMT)
Implicit Regularization via Neural Feature Alignment [39.3] ニューラル・タンジェントの特徴の動的アライメントによって引き起こされる正規化効果を強調した。
線形モデルに対するラデマッハ複雑性境界の新しい解析を外挿することにより、この現象を捉える複雑性尺度を動機付け、研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 00:57:56 GMT)
Understanding Generalization in Adversarial Training via the
Bias-Variance Decomposition [39.1] テストのリスクをバイアスと分散コンポーネントに分解します。
バイアスは摂動の大きさとともに単調に増加し、リスクの主要な用語であることがわかった。
一般化ギャップに対する一般的な説明は、代わりに分散が単調であることを予測している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 23:30:00 GMT)
Automating Outlier Detection via Meta-Learning [37.7] メタ学習をベースとした,Overier検出のためのモデル選択のための,最初の原則付きデータ駆動型アプローチであるMetaODを開発した。
検出モデルの選択におけるMetaODの有効性を示す。
この新しい問題をさらに研究するために、私たちはメタラーニングシステム全体、ベンチマーク環境、テストベッドデータセットをオープンソース化しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:44:35 GMT)
Can Targeted Adversarial Examples Transfer When the Source and Target
Models Have No Label Space Overlap? [37.0] 我々は,攻撃者のソースモデルとターゲットブラックボックスモデルがラベルスペースとトレーニングデータセットを持つ可能性がある環境に対して,ブラックボックス転送に基づく標的攻撃を設計する。
我々の方法論は、ホワイトボックスとブラックボックスラベルセットの間のクラス対応行列の構築から始まります。
我々は,我々の転送攻撃が,クエリベースの手法と統合された場合,強力な敵前処理として機能することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 21:21:44 GMT)
Deep Adversarial Reinforcement Learning for Object Disentangling [36.7] 本稿では, 廃棄物の密接化を図り, 対人強化学習(ARL)フレームワークを提案する。
ARLフレームワークは、元のエージェントであるプロタゴニストを挑戦する状態に操るために訓練された敵を利用する。
本手法は,ロボット制御のためのエンドツーエンドシステムを用いて,難易度の高い物体分離タスクを学習することにより,シナリオの学習からテストまでを一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:30:17 GMT)
Fourier Transform of Percoll Gradients Boosts CNN Classification of
Hereditary Hemolytic Anemias [36.4] 遺伝性溶血性貧血は赤血球の形状と密度に影響を与える遺伝性疾患である。
現在そのような貧血の診断に用いられている遺伝子検査は費用がかかり、ほとんどの臨床検査では使用できない。
標準生化学法であるPercoll gradientを用いた遺伝性溶血性貧血の同定法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:09:53 GMT)
Line Flow based SLAM [36.1] 本稿では,3次元ラインセグメントの逐次2次元投影を表すラインフローを予測・更新するビジュアルSLAM法を提案する。
提案手法は, ラインフローの利用により, 最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:48:27 GMT)
Self-Supervised Learning of Audio Representations from Permutations with
Differentiable Ranking [35.6] 我々は、音声信号のスペクトルのシャッフル部分の並べ替えをモデルに事前学習することで、置換から自己教師付き学習を進める。
逆順列は教師なしの方法で音声表現を学習するための有意義な前文課題であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 19:36:04 GMT)
Near Optimal Policy Optimization via REPS [34.0] emphrelative entropy policy search (reps) は多くのシミュレーションと実世界のロボットドメインでポリシー学習に成功した。
勾配に基づく解法を用いる場合、REPSの性能には保証がない。
最適規則化ポリシーに好適な収束を維持するためのパラメータ更新を計算するために,基礎となる決定プロセスへの表現的アクセスを利用する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:22:59 GMT)
Sample-Efficient Automated Deep Reinforcement Learning [33.5] 本稿では、任意のオフポリティックなRLアルゴリズムをメタ最適化する、人口ベース自動RLフレームワークを提案する。
集団全体で収集した経験を共有することで,メタ最適化のサンプル効率を大幅に向上させる。
我々は,MuJoCoベンチマークスイートで人気のTD3アルゴリズムを用いたケーススタディにおいて,サンプル効率のよいAutoRLアプローチの能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:43:36 GMT)
Towards Nonlinear Disentanglement in Natural Data with Temporal Sparse
Coding [33.3] 本研究では,非教師なし学習モデルを構築し,非教師なし学習モデルを構築した。
分割された自然映画の中の物体が、時折大きなジャンプを伴う大小の遷移を行う証拠を提供する。
このモデルでは、いくつかの確立されたベンチマークデータセット上で、しばしば現在の最先端のモデルを上回る不整合表現を確実に学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:20:05 GMT)
You Only Look One-level Feature [32.4] 本稿では,一段検出器のピラミッドネットワーク(FPN)を再検討し,FPNの成功は,その分割・対数解によるものであることを指摘した。
複雑な機能ピラミッドを採用する代わりに、この問題に対処する別の方法を導入する。
シンプルで効率的なソリューションに基づいて、You Only Look One-level Feature(YOLOF)を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 06:24:10 GMT)
Regularized Behavior Value Estimation [31.3] 正規化行動値推定(R-BVE)を導入する。
R-BVEはトレーニング中の行動方針の価値を推定し、展開時にのみ政策改善を行います。
我々は,RL Unplugged ATARIデータセットの最先端性能を含む,R-BVEの有効性の実証的な証拠を多数提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 11:34:54 GMT)
The Invertible U-Net for Optical-Flow-free Video Interframe Generation [31.1] 本稿では,問題のある光流を使わずに映像フレーム間生成問題に取り組む。
フレーム間の意味的時間的整合性を維持するために,潜在空間に新たな整合性損失を持つ学習手法を提案する。
生成した画像の解像度は、可逆ネットワークを用いて元の画像と同一であることが保証される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 11:37:10 GMT)
Self-Organizing mmWave MIMO Cell-Free Networks With Hybrid Beamforming:
A Hierarchical DRL-Based Design [30.7] セルフリー無線ネットワークにおいて、分散アクセスポイント(AP)は、同じ時間/周波数リソースを用いて、カバーエリア内のすべてのユーザ機器(UE)を共同で提供する。
深層学習(DRL)に基づく複数のネットワーク分割を提案する。
異なるセルフリーワーク間の干渉を設計するために,新しいハイブリッドビームストデジタルビームモデルを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 03:31:52 GMT)
Learning a Geometric Representation for Data-Efficient Depth Estimation
via Gradient Field and Contrastive Loss [29.8] 本研究では、コンブネットがラベルのない画像で幾何学的情報を抽出するのを支援するために、運動量差の少ない勾配に基づく自己教師付き学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は,従来の自己教師付き学習アルゴリズムよりも優れ,ラベル付きデータの効率を3倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 05:59:46 GMT)
A Novel Solution of Using Mixed Reality in Bowel and Oral and
Maxillofacial Surgical Telepresence: 3D Mean Value Cloning algorithm [29.2] 本研究の目的は,手術現場の拡張現実映像と遠隔専門医のバーチャルハンドを組み合わせることで,複合映像の制作を支援する新しいソリューションを提案することである。
提案システムは,最終合成ビデオの空間的時間的一貫性を維持するために,平均値クローニングアルゴリズムを改良した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 10:01:06 GMT)
The Untapped Potential of Off-the-Shelf Convolutional Neural Networks [29.2] ResNet-50のような既存の市販モデルは、ImageNet上で95%以上の精度を持つことを示す。
このレベルのパフォーマンスは現在、20倍以上のパラメータとはるかに複雑なトレーニング手順を持つモデルを上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 20:04:46 GMT)
PAC Confidence Predictions for Deep Neural Network Classifiers [28.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)を安全クリティカルな環境でデプロイする上で重要な課題は、その不確実性を定量化する厳密な方法を提供することだ。
証明可能な正当性保証を備えたDNNに対して,予測された分類信頼度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） (Wed, 17 Mar 2021 19:51:37 GMT)
Active Learning for Entity Alignment [25.2] エンティティアライメントのラベル付けが、クラスラベルを単一インスタンスに割り当てることとどのように異なるかを示す。
主な発見の1つは、効率的な事前計算とデプロイが容易な受動的学習アプローチが、アクティブな学習戦略に匹敵するパフォーマンスを達成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:10:00 GMT)
A Practical Guide to Multi-Objective Reinforcement Learning and Planning [24.8] 本論文は, 困難な問題に対する多対象的手法の適用の指針となる。
望ましい解の性質に影響を与える可能性のある因子を識別する。
これは、これらが多目的意思決定システムの設計にどのように影響するかを例示する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 11:07:28 GMT)
Quantifying Differences in Reward Functions [24.7] 2つの報酬関数間の差を直接定量化するために、等価・ポリティ不変比較(EPIC)距離を導入する。
EPIC は、常に同じ最適ポリシーを導出する報酬関数の同値類において不変であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 21:54:55 GMT)
CARPAL: Confidence-Aware Intent Recognition for Parallel Autonomy [24.4] 本稿では,確率的ドライバ軌道だけでなく,下流タスクの予測に付随する実用統計も予測する,新しいマルチタスク意図認識ニューラルネットワークを提案する。
我々は,現実的な都市運転データセット上でオンラインシステムをテストし,基準手法と比較して,リコールとフォールアウトの指標でその利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 18:05:42 GMT)
Safer Illinois and RokWall: Privacy Preserving University Health Apps
for COVID-19 [24.1] 新型コロナウイルス(COVID-19)は、私たちの生活を根本的に破壊している。政府や大学、企業は、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックと闘い、社会を安全に再開する技術を急速に開発している。
コンタクトトレース、スーパースレッダイベント検出、露出マッピングといった重要な分析ツールには、機密性の高いユーザ情報の収集と分析が必要である。
イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(Urbana-Champaign)で開発中の2つのコンピューティングインフラストラクチャを分析し、新型コロナウイルスの感染拡大を追跡・緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:06:19 GMT)
Quantitative Effectiveness Assessment and Role Categorization of
Individual Units in Convolutional Neural Networks [24.0] 画像分類タスクにおけるcnnの単一単位の現状と有用性を定量的に解明する手法を提案する。
本手法の技術的根拠は, 特定のエントロピーの計算に基づく分類における各クラスにおける単位の重要性をランク付けすることである。
すべてのネットワークユニットは、トレーニングとテストデータのパフォーマンスに応じて4つのカテゴリに分類される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:18:18 GMT)
TeachMyAgent: a Benchmark for Automatic Curriculum Learning in Deep RL [23.7] 複数のタスクに一般化できる自律エージェントのトレーニングは、Deep Reinforcement Learning (DRL)研究の重要なターゲットです。
DRLアルゴリズムの改善と並行して、ACL(Automatic Curriculum Learning)は、進化する能力にタスク選択を適用することで、教師アルゴリズムがDRLエージェントをより効率的に訓練する方法を研究する。
DRLエージェントを比較するために複数の標準ベンチマークが存在するが、現在ACLアルゴリズムにはそのようなものは存在しない。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 17:59:22 GMT)
Single Underwater Image Restoration by Contrastive Learning [23.5] 本稿では,教師なし画像から画像への翻訳フレームワークに基づく水中画像復元の最先端化を実現する新しい手法について詳述する。
本手法は,原画像と復元画像の相互情報を最大化するために,コントラスト学習と生成対向ネットワークを利用して設計する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:47:03 GMT)
FBCNet: A Multi-view Convolutional Neural Network for Brain-Computer
Interface [21.8] 本稿では,MI分類のための新しいフィルタバンク畳み込みネットワーク(FBCNet)を提案する。
FBCNetは76.20%の4クラス分類精度を達成し、BCIC-IV-2aデータセットのための新しいSOTAを設定した。
また、説明可能なAI技術を用いて、健常者と脳卒中患者の識別脳波の特徴の違いを初めて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 08:27:01 GMT)
Trajectory Prediction using Equivariant Continuous Convolution [21.3] 軌道予測は、自動運転車の安全な運転など、多くのAIアプリケーションにおいて重要な部分である。
我々は、軌道予測を改善するための新しいモデル、Equivariant Continous Convolution (ECCO)を提案する。
車両と歩行者の軌跡データセットの両方において、ECCOは極めて少ないパラメータで競争精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 22:07:18 GMT)
EX-RAY: Distinguishing Injected Backdoor from Natural Features in Neural
Networks by Examining Differential Feature Symmetry [20.6] バックドア攻撃は、トリガーに埋め込まれた入力が攻撃者が望むターゲットラベルに誤分類されるようなモデルに悪意のある振る舞いを注入する。
2つのクラスを分離する最小の機能集合を識別する新しい対称特徴差分法を開発した。
我々は、TrojAIラウンド2-4とImageNet上のいくつかのモデルから、クリーンモデルとトロイの木馬モデルの両方を含む何千ものモデル上の技術を評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 04:15:58 GMT)
Fast Video Salient Object Detection via Spatiotemporal Knowledge
Distillation [20.2] 本稿では,映像の有能な物体検出に適した軽量ネットワークを提案する。
具体的には,空間的特徴を洗練させるために,サリエンシガイダンスの埋め込み構造と空間知識蒸留を組み合わせた。
時間的側面において,ネットワークが頑健な時間的特徴を学習することのできる時間的知識蒸留戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 09:51:51 GMT)
On the role of planning in model-based deep reinforcement learning [19.1] 最新のモデルに基づく強化学習アルゴリズムであるMuZeroの性能について検討する。
計画はポリシー更新やより有用なデータ配布に最も役立ちます。
単純なモンテカルロロールアウトを持つ浅い木を使うことは、最も難しい推論タスクを除いて、より複雑な方法と同じくらいパフォーマンスが高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 11:36:47 GMT)
Improved Deep Classwise Hashing With Centers Similarity Learning for
Image Retrieval [19.1] 本論文では,ハッシュ学習とクラスセンター学習を同時に実現する深層型ハッシュ法を提案する。
提案手法は当初の手法を上回り、最先端のベースラインを上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 05:01:13 GMT)
HyperDynamics: Meta-Learning Object and Agent Dynamics with
Hypernetworks [18.9] HyperDynamicsは、ニューラルネットワークモデルのパラメータを生成する動的メタ学習フレームワークである。
高次元の視覚観察でダイナミクスを学習することで、環境の変化に適応する既存のモデルを上回る性能を発揮します。
本手法は,個別に訓練された専門家の演奏に合致すると同時に,テスト時に未知の環境変動に対して十分に一般化できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 04:48:43 GMT)
Refining Deep Generative Models via Discriminator Gradient Flow [18.4] 判別器グラディエントフロー (DGflow) は, エントロピー規則化されたf-ディバージェンスの勾配流を介して生成したサンプルを改善する新しい手法である。
DGflowは, 様々な生成モデルに対して, 生成したサンプルの品質を著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 19:33:49 GMT)
Learning a natural-language to LTL executable semantic parser for
grounded robotics [18.3] 子どもたちは、言語が文脈でどのように使われているかを観察し、それを自分自身で使おうとすることによって、明らかな容易さで母国語を習得する。
我々は、自然言語コマンドの実行に使用できる潜伏した言語表現を発見する、接地型セマンティック再構成を訓練することで、同じことができるロボットに向けて一歩前進する。
私たちのモデルは、文と実行のペアとエグゼキュータで訓練されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 03:53:20 GMT)
Analysis and Evaluation of Language Models for Word Sense Disambiguation [18.0] トランスフォーマーベースの言語モデルは、嵐によってNLPの多くの分野を取り込んでいる。
BERTは、ワードセンス毎に限られた数のサンプルが利用できる場合でも、高いレベルの感覚の区別を正確に捉えることができる。
BERTとその派生種は既存の評価ベンチマークの大部分を支配している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 19:16:39 GMT)
BERT & Family Eat Word Salad: Experiments with Text Understanding [18.0] 自然言語の理解を主張するどんなモデルも混同すべき不整合な入力に対するBERTファミリーからの大規模なモデルの応答を研究します。
実験により、最先端のモデルは常に不適切なものとして認識できず、その代わりに高い信頼度を予測できることが示されている。
モデルが無効な入力を認識するように明示的に訓練されている場合、パフォーマンスが低下することなくそのような攻撃に堅牢であることが示されています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 12:58:59 GMT)
RackLay: Multi-Layer Layout Estimation for Warehouse Racks [17.9] 本稿では,単一の画像からリアルタイム棚配置推定を行うディープニューラルネットワークracklayを提案する。
racklayは、オブジェクトがポピュレートされたラック内の各棚のトップビューとフロントビューのレイアウトを見積もっている。
また、トップビューとフロントビューの融合により、考慮されたラックの計量自由空間推定などの3D推論アプリケーションを可能にすることも示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 10:58:36 GMT)
Automatic Generation of Contrast Sets from Scene Graphs: Probing the
Compositional Consistency of GQA [17.0] 教師付きモデルは、しばしばデータアーティファクトを利用して良好なテストスコアを達成し、そのパフォーマンスはトレーニング分布外のサンプルで著しく低下します。
本稿では,リッチなセマンティック入力表現を利用して,視覚的質問応答タスクのコントラストセットを自動的に生成する新しい手法を提案する。
GQAの組成とラベルのバランスの取れた分布にもかかわらず、2つのハイパフォーマンスモデルが元のテストセットと比較して13-17%の精度で低下することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 12:19:25 GMT)
Learned Gradient Compression for Distributed Deep Learning [16.9] 高次元データを含む大規模なデータセットでディープニューラルネットワークをトレーニングするには、大量の計算が必要です。
この問題の解決策は、データ並列分散トレーニングであり、モデルが複数の計算ノードに複製され、データの異なるチャンクにアクセスできる。
しかしこのアプローチは、各イテレーションでノード間で共有する必要がある計算された勾配のため、高い通信速度とレイテンシを必要とする。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 05:55:33 GMT)
SFE-GACN: A Novel Unknown Attack Detection Method Using Intra Categories
Generation in Embedding Space [15.5] 暗号化されたネットワークトラフィック侵入検出では,ディープラーニングに基づくスキームが注目されている。
本稿では,埋め込み空間におけるカテゴリ内生成に基づく未知の攻撃検出手法を提案する。
その結果、最先端法と比較して平均TPRは8.38%高く、平均FPRは12.77%低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:54:00 GMT)
Learning to Resize Images for Computer Vision Tasks [15.4] そこで本研究では,リニアリシライザを学習リシライザに置き換えることで,性能を大幅に向上できることを示す。
我々の学習画像復調器はベースライン視覚モデルで共同で訓練されている。
提案手法は,他の視覚タスクの分類ベースラインの微調整にも有用であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 23:43:44 GMT)
Adversarial Attacks on Camera-LiDAR Models for 3D Car Detection [15.3] ほとんどの自動運転車は知覚のためにLiDARとRGBカメラセンサーを使っている。
深層ニューラルネットワーク(DNN)は、3D検出で最先端の性能を達成しました。
我々は,各タイプに対する普遍的かつ物理的に実現可能な敵攻撃を提案し,その脆弱性を攻撃と対比する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 05:24:48 GMT)
Impact of Facial Tattoos and Paintings on Face Recognition Systems [14.8] 顔の入れ墨や絵画が現在の顔認識システムに与える影響を調査します。
これらのモジュールに対する影響は、最先端のオープンソースおよび商用システムを用いて評価された。
私たちの研究は最初のケーススタディであり、顔のタトゥーや絵画によって引き起こされる視覚変化にロバストなアルゴリズムを設計する必要性を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 22:38:13 GMT)
GeCo: Quality Counterfactual Explanations in Real Time [14.6] GeCoは、実用的で実現可能な反実的な説明をリアルタイムで計算できる最初のシステムです。
GeCoの中核は遺伝的アルゴリズムに依存しており、最小限の変更数で偽物の説明を探すようにカスタマイズされている。
高品質な説明とリアルタイムの回答を両立できるシステムは,これが唯一のものであることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 04:23:30 GMT)
Characterizing Technical Debt and Antipatterns in AI-Based Systems: A
Systematic Mapping Study [14.4] 本研究の目的は、AIベースのシステムに現れる技術的負債のタイプ(TD)の明確な概要と特徴を提供することである。
i) 確立されたTDタイプ,そのバリエーション,および4つの新しいTDタイプ(データ,モデル,構成,倫理的負債)がAIベースシステムに存在することを示す。
私たちの結果は、システムに存在するTDの側面を推論し、伝達するAI専門家を支援することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 17:11:43 GMT)
Boosting CNN-based primary quantization matrix estimation of double JPEG
images via a classification-like architecture [14.2] 二重JPEG圧縮画像の一次量子化行列の推定は、画像法医学において重要な問題である。
本稿では,シミル分類アーキテクチャを用いて推定を行う深層学習手法を提案する。
その結果,最先端技術と比較して,提案手法の優れた性能が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 19:54:31 GMT)
Revisiting the Loss Weight Adjustment in Object Detection [13.4] そこで本研究では,電流損失関数に適合する損失重みを求めるための適応損失重み調整(alwa)を提案する。
L1, SmoothL1, CIoU損失を用いて, 連続的な性能向上を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 07:45:06 GMT)
Multi-Prize Lottery Ticket Hypothesis: Finding Accurate Binary Neural
Networks by Pruning A Randomly Weighted Network [13.2] マルチプライズチケット(MPT)の検索アルゴリズムを提案し,CIFAR-10およびImageNetデータセット上で一連の実験を行うことで試験する。
当社のMTTs-1/32は、新しいバイナリウェイトネットワーク最新(SOTA)Top-1精度(CIFAR-10では94.8%、ImageNetでは74.03%)を設定するだけでなく、それぞれ1.78%と0.76%に上る。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 00:31:24 GMT)
Combining Reinforcement Learning with Lin-Kernighan-Helsgaun Algorithm
for the Traveling Salesman Problem [12.9] VSR-LKHという可変戦略強化手法を提案する。
3つの強化学習法(q-learning, sarsa, monte carlo)とlin-kernighan-helsgaun(lkh)と呼ばれるよく知られたtspアルゴリズムを組み合わせる。
VSR-LKHはLKHの柔軟性のない操作を置き換え、強化学習によって各探索ステップで選択を学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 08:02:11 GMT)
WheatNet: A Lightweight Convolutional Neural Network for High-throughput
Image-based Wheat Head Detection and Counting [12.7] 本研究では,小麦頭数を正確にかつ効率的に計算し,意思決定のためのリアルタイムデータ収集を支援する新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
モデルコムギ網とよばれ,小麦畑の幅広い環境条件において,我々のアプローチが頑健かつ正確であることを実証する。
提案手法は, 小麦頭部計数タスクにおけるMAEとRMSEの3.85と5.19をそれぞれ達成し, 他の最先端手法に比べてパラメータが有意に少ない。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 02:38:58 GMT)
Pose-GNN : Camera Pose Estimation System Using Graph Neural Networks [12.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しい画像ベースのローカリゼーションシステムを提案する。
resnet50 convolutional neural network (cnn)アーキテクチャは、各画像の重要な特徴を抽出するために使用される。
GNNの使用は屋内および屋外の環境のための高められた性能をもたらすことを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 04:40:02 GMT)
Decentralized Reinforcement Learning for Multi-Target Search and
Detection by a Team of Drones [12.1] 対象の探索と検出は、カバレッジ、監視、探索、観測、追跡回避など、さまざまな決定問題を含む。
我々は,未知の領域における静的な目標のセットを特定するために,航空機群(ドローン)を協調させるマルチエージェント深部強化学習法(MADRL)を開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 09:04:47 GMT)
Transformer-based ASR Incorporating Time-reduction Layer and Fine-tuning
with Self-Knowledge Distillation [11.5] 本稿では,トランスエンコーダ層に時間削減層を組み込んだTransformer-based ASRモデルを提案する。
また、自己知識蒸留(S-KD)を用いた事前学習型ASRモデルの微調整手法を導入し、ASRモデルの性能をさらに向上させる。
言語モデル(LM)融合により、トランスフォーマーベースのASRモデルのための最新の単語誤り率(WER)結果を達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 21:02:36 GMT)
Environment and Person Independent Activity Recognition with a Commodity
IEEE 802.11ac Access Point [11.1] 市販のIEEE 802.11ac(WiFi)デバイスを用いたヒト活動認識(HAR)のための独自のアプローチを提案する。
そこで我々は,WiFiチャネルのチャネル周波数応答(CFR)から受信した位相を抽出し,クリーン化し,処理する手法を開発した。
提案されたharフレームワークは、4つの異なるアクティビティを実行する際に収集されたデータに基づいてトレーニングされ、見えない設定でテストされる。
最悪のシナリオでは、提案されたHAR技術は95%以上の平均精度に達し、抽出されたドップラー情報の有効性を検証します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 21:44:13 GMT)
Z Distance Function for KNN Classification [10.4] Z 距離関数は、2つのデータポイント間の幾何学的直線距離ではない。
データポイント間の親和性を測定する際に、この属性をトレーニングデータセットのクラスとして考慮する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:01:17 GMT)
Cyber Intrusion Detection by Using Deep Neural Networks with
Attack-sharing Loss [10.2] サイバー攻撃はコンピュータシステムのセキュリティに重大な脅威を与え、デジタル財務を過度なリスクに晒す。
様々な攻撃のために侵入事件を分類することは困難である。
DeepIDEAは、侵入検出と分類を可能にするディープラーニングをフルに活用しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:15:12 GMT)
SA-Det3D: Self-Attention Based Context-Aware 3D Object Detection [9.9] 本稿では,3次元物体検出におけるコンテキストモデリングのための2種類の自己注意法を提案する。
まず,現状のbev,voxel,ポイントベース検出器にペアワイズ自着機構を組み込む。
次に,ランダムにサンプリングされた位置の変形を学習することにより,最も代表的な特徴のサブセットをサンプリングするセルフアテンション変種を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 17:35:41 GMT)
Mind the Gap when Conditioning Amortised Inference in Sequential
Latent-Variable Models [9.9] ELBOの目的は, 部分的に固定した後肢を固定し, 平滑な後肢の積を近似することであった。
これらの理論的な結果は,交通流,手書き桁,航空機の動力学の3つのシナリオで実証される。
完全条件付き近似後処理を用いることで、生成モデリングと多段階予測の点で性能が向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:52:01 GMT)
A Bayes-Optimal View on Adversarial Examples [9.5] ベイズ最適分類の観点から, 対立例を考察する。
これらの「金の標準」最適分類器が堅牢である場合でも、同じデータセットでトレーニングされたCNNは、常に脆弱な分類器を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 09:47:10 GMT)
Generate Your Counterfactuals: Towards Controlled Counterfactual
Generation for Text [9.5] 反実用テキストサンプルの集合を生成するためのフレームワークを提案する。
GYCは、モデルとあらゆるテキストデバイアスアルゴリズムを評価するテストケースとして機能する偽物を生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 18:24:46 GMT)
Deep Learning based Extreme Heatwave Forecast [9.0] 最先端のプラシム・プラネット・シミュレーターの気候モデルデータを用いて,大クラスのアンダーサンプリングと転送学習を含む畳み込みニューラルネットワークに基づく深層学習フレームワークが,極端な熱波の発生を予測する上で有意な性能を発揮することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:10:06 GMT)
A Survey on Spatio-temporal Data Analytics Systems [8.8] 空間時間データ分析の分野では10年間の研究と開発が続けられてきた。
主な目標は、既存の作品をキャプチャ、管理、分析、視覚化するためのアルゴリズムを開発することでした。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 19:46:16 GMT)
ShipSRDet: An End-to-End Remote Sensing Ship Detector Using
Super-Resolved Feature Representation [8.5] 船舶検知性能を向上させるために,ShipSRDetというエンドツーエンドネットワークを提案する。
本手法では,超解像イメージを検出器に供給するだけでなく,SRネットワークの中間機能と検出ネットワークの中間機能を統合する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:51:45 GMT)
In-air Knotting of Rope using Dual-Arm Robot based on Deep Learning [8.4] 深層学習に基づく双腕二本指ロボットを用いて,ロープの空中結節を成功させた。
全ての対象状態に対応する適切なロボット動作のマニュアル記述を事前に作成することは困難である。
そこで我々は,ロボットに2つの深層ニューラルネットワークを訓練し,そのセンサモデレータから収集したデータに基づいてボクノットとオーバーハンドノットを行うよう指示するモデルを構築した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 02:11:58 GMT)
Interpretable Distance Metric Learning for Handwritten Chinese Character
Recognition [8.2] 手書き漢字認識のための解釈可能な距離距離距離学習手法を提案する。
ベンチマークデータセットにおける実験結果は,提案手法の効率,正確性,解釈性に優れることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:17:02 GMT)
Variational Intrinsic Control Revisited [7.6] Gregorらによるオリジナルの研究で、2つのVICアルゴリズムが提案された: 1つは明示的にオプションを表すもので、もう1つは暗黙的にそれを行うものである。
後者で用いられる本質的な報酬は環境に偏りがあり、最適解に収束することを示した。
本稿では,この動作を補正し,最大エンパワーメントを達成するための2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:49:17 GMT)
Data-Efficient Framework for Real-world Multiple Sound Source 2D
Localization [7.6] 実データからのラベルを必要とせずにローカリゼーション性能を向上させるための新しいアンサンブル判別法を提案する。
これにより、特定のマイクロフォンアレイレイアウトのデータでモデルをトレーニングし、推論中に見つからないレイアウトに最適化することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 08:50:36 GMT)
Triplet-Watershed for Hyperspectral Image Classification [7.3] 深層学習ネットワークを訓練し,流域分類器に適した表現を得るための新しい手法を提案する。
このような特徴を生かして,三重項流域が最先端の成果を得られることを示す。
結果は、インド松(IP)、パヴィア大学(UP)、ケネディ宇宙センター(KSC)のデータセットで検証される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 01:06:49 GMT)
Semi-Supervised Learning for Eye Image Segmentation [7.1] 最近の外観ベースモデルの進歩により、難しいシナリオでの視線追跡性能が向上している。
精度の向上は、しばしば巨大なデータセットをラベル付けするコストが伴う。
本研究は,ラベルなし画像を利用したアイパート識別のための半教師付き学習フレームワークを2つ提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 00:05:19 GMT)
Quantum speedups for convex dynamic programming [6.6] 本稿では,凸値関数を用いた動的プログラミング問題を解く量子アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、値関数の量子力学的表現を時間$O(T gammadTmathrmpolylog(N,(T/varepsilon)d))$で出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 07:20:50 GMT)
YOLOStereo3D: A Step Back to 2D for Efficient Stereo 3D Detection [6.6] YOLOStereo3Dは1つのGPUでトレーニングされ、10fps以上で動作する。
LiDARデータを使わずに、最先端のステレオ3D検出フレームワークに匹敵するパフォーマンスを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 03:43:54 GMT)
Membership Inference Attacks on Machine Learning: A Survey [6.5] メンバシップ推論攻撃は、データサンプルがマシンラーニングモデルのトレーニングに使用されたかどうかを識別することを目的としている。
会員が個人の機密情報を開示できるため、深刻なプライバシーリスクを引き起こす可能性があります。
会員の推論攻撃に関する最初の包括的な調査を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 03:21:35 GMT)
NaturalAE: Natural and Robust Physical Adversarial Examples for Object
Detectors [6.4] 本研究では,実環境下での物体検出を対象とする,自然かつ堅牢な物理対角攻撃法を提案する。
生成した逆の例は、様々な物理的制約に対して堅牢であり、元の画像と視覚的に類似している。
提案手法は, 生成した逆数例の自然さを保証し, 追加の摂動の大きさは既存作品の摂動よりもはるかに小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 08:47:26 GMT)
Temporal Cluster Matching for Change Detection of Structures from
Satellite Imagery [6.3] モデルの裏にある直観は、建物が建設される(または取り壊される)とき、建物の足跡内外のスペクトル値の関係が変わるということである。
提案手法は有効なデータ拡張戦略として機能し、研究者が時間次元に沿って既存の構造フットプリントラベルを拡張できることを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 17:20:16 GMT)
Enhancing Inertial Navigation Performance via Fusion of Classical and
Quantum Accelerometers [6.2] 量子加速度計のための最大確率確率データ融合法を提案する。
提案手法により,量子加速度計を実用的な慣性ナビゲーションシナリオに適用することができる。
シミュレーション1次元慣性ナビゲーションのシナリオを用いて,提案手法により得られた誤差の増大を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 00:38:28 GMT)
Potential Escalator-related Injury Identification and Prevention Based
on Multi-module Integrated System for Public Health [6.2] エスカレーター関連の傷害は、エスカレーターの広範な使用で公衆衛生を脅かす。
本研究では,コンピュータビジョンに基づくマルチモジュールエスカレータ安全監視システムの設計を行った。
実験の結果,提案システムの性能は良好であり,応用可能性も高いことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 03:39:49 GMT)
What s in My LiDAR Odometry Toolbox? [5.6] 主要な3D LiDARオドメトリを異なるカテゴリにレビューし、整理します。
我々は,その強みと弱みを深く分析するためのアプローチ(地理ベース,深層学習ベース,ハイブリッド手法)を実装した。
メソッドの実装はhttps://gitlab.kitware.com/keu-computervision/pylidar-slamで公開されている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:04:23 GMT)
Gradient Projection Memory for Continual Learning [5.4] 過去のタスクを忘れずに継続的に学習する能力は、人工学習システムにとって望ましい属性です。
ニューラルネットワークは,従来のタスクにとって重要と考えられる勾配部分空間に直交方向の勾配を向けることで,新しいタスクを学習する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:31:29 GMT)
SPICE: Semantic Pseudo-labeling for Image Clustering [5.4] SPICEはSemantic Pseudo-labeling framework for Image ClustEringである。
自己学習を通じて擬似ラベルを生成し、擬似ラベルベースの分類損失を使用してディープクラスタリングネットワークを訓練する。
本手法は,調整ランドインデックス,正規化相互情報,クラスタリング精度において,現在の最良値を約10%向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 00:52:27 GMT)
Large-Scale Zero-Shot Image Classification from Rich and Diverse Textual
Descriptions [5.4] ゼロショット学習(ZSL)のための授業のリッチで多様なテキスト記述がImageNetに与える影響について検討する。
各 ImageNet クラスと対応する Wikipedia 記事に一致する新しいデータセット ImageNet-Wiki を作成します。
授業記述としてこれらのウィキペディア記事を用いると、以前の作品よりもはるかに高いZSL性能が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:06:56 GMT)
A Survey of Hybrid Human-Artificial Intelligence for Social Computing [5.2] H-AI(Hybrid Human-Arificial Intelligence)は、人間の知性とAIを1つのユニティに統合し、新たな強化されたインテリジェンスを形成する。
本稿ではまず,H-AIの概念を紹介する。
AIは、H-AIの移行段階におけるインテリジェンスであるため、ソーシャルコンピューティングにおけるAIの最新の研究進歩がレビューされます。
ソーシャルコンピューティングにおいてAIが直面する典型的な課題を要約し、これらの課題を解決するためにH-AIを導入することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 08:39:44 GMT)
The Manufacture of Partisan Echo Chambers by Follow Train Abuse on
Twitter [5.2] 本稿では,米国における大規模超党派列車網のシステム解析について紹介する。
不正な自動アカウントと異常な内容削除による活動の証拠を見いだす。
一部の列車アカウントは長年アクティブであり、プラットフォームがこの種の悪用にもっと注意を払う必要があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 02:21:05 GMT)
Code-Mixing on Sesame Street: Dawn of the Adversarial Polyglots [5.1] 多言語コミュニティでは、ポリグロット同士が会話する際にコード混合を行うのが一般的である。
コード混合文の処理能力を限界まで押し上げる多言語モデルに対する2つの強力なブラックボックス逆攻撃を提案する。
我々のフレーズレベル攻撃は、XLM-R-largeに対して89.75%の成功率であり、平均精度は79.85から8.18に低下した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 12:20:53 GMT)
Hierarchical Attention-based Age Estimation and Bias Estimation [5.0] 顔画像に基づく年齢推定のための新しい深層学習手法を提案する。
提案手法は,現代的スキームを上回り,新しい最先端の年齢推定精度を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 19:41:34 GMT)
Hierarchical Random Walker Segmentation for Large Volumetric Biomedical
Data [5.0] 画像セグメンテーションのためのランダムウォーカー法は半自動画像セグメンテーションの一般的なツールである。
線形実行時間とメモリ要求は、サイズが増大する3dデータセットに非現実的に適用する。
サブ線形実行時間と一定メモリの複雑さを実現する階層型フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 11:02:44 GMT)
An Overflow/Underflow-Free Fixed-Point Bit-Width Optimization Method for
OS-ELM Digital Circuit [4.7] OS-ELMの定点デジタル回路のオーバーフロー/アンダーフローフリービット幅最適化法を提案する。
実験により, オーバーフロー/アンダーフローフリーなOS-ELMディジタル回路を1.0倍から1.5倍のコストで実現した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 17:24:46 GMT)
HAMIL: Hierarchical Aggregation-Based Multi-Instance Learning for
Microscopy Image Classification [4.6] マルチインスタンス学習はコンピュータビジョンタスク、特にバイオメディカル画像処理において一般的である。
本研究では,マルチインスタンス学習のための階層型アグリゲーションネットワークhamilを提案する。
階層的なアグリゲーションプロトコルは、定義された順序で機能融合を可能にし、単純な畳み込みアグリゲーションユニットは効率的で柔軟なアーキテクチャをもたらす。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:34:08 GMT)
Towards an Open Global Air Quality Monitoring Platform to Assess
Children's Exposure to Air Pollutants in the Light of COVID-19 Lockdowns [4.1] 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックを受けて、世界中の空気の質が大幅に変動する原因となる適切なモデルがないことにモチベーションがあります。
仮想的なミートアップとオンラインプレゼンテーションの組み合わせを通じて洞察を生み出すために、機関の要求に従って初期モデルを作成します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:02:28 GMT)
Code Completion by Modeling Flattened Abstract Syntax Trees as Graphs [4.0] 本稿では,部分ASTのフラット化シーケンスをASTグラフとしてモデル化したCCAGという新しいコード補完手法を提案する。
CCAGは、提案されたAST Graph Attention Blockを使用してASTグラフの異なる依存関係をキャプチャし、コード補完における表現学習を行います。
実験の結果,ccagは最先端のアプローチよりも優れた性能を示し,インテリジェントなコード補完を実現することができた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 08:11:09 GMT)
On the Role of Images for Analyzing Claims in Social Media [3.8] 本稿では,クレーム,クレームチェック性,共謀検出の課題に対する視覚的,テキスト的,マルチモーダルモデルに関する実証研究を行う。
最近の研究は、画像はテキストよりも影響力があり、しばしば偽のテキストと共に現れることを示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 12:40:27 GMT)
Meta-learning of Pooling Layers for Character Recognition [3.7] 畳み込みニューラルネットワークに基づく文字認識における層をプールするためのメタラーニングフレームワークを提案する。
2つのパラメータを用いてカーネル形状とプーリング動作を訓練可能なパラメータ化プーリング層を提案する。
また,複数のタスクにまたがって適切なプーリング層を得ることができるパラメータ化プーリング層のメタラーニングアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 09:25:47 GMT)
Collapsible Linear Blocks for Super-Efficient Super Resolution [3.6] シングルイメージスーパーリゾリューション(SISR)は、コンピュータビジョンの重要な問題となっています。
超高効率超解像ネットワークの新たなクラスであるSESRを提案する。
6つのベンチマークデータセットの詳細な実験は、SESRが同様のあるいはより良い画像品質を達成することを実証している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 02:16:31 GMT)
Machine Vision based Sample-Tube Localization for Mars Sample Return [3.5] マーズ・サンプル・リターン(MSR)アーキテクチャはNASAとESAが共同で研究している。
本稿では,MSRのフェッチ部分に着目し,より具体的には火星表面に堆積した試料管を自律的に検出・位置決めする問題について述べる。
まず,ハードコードフィルタとチューブの3次元形状モデルを用いたテンプレートマッチングに基づく幾何駆動アプローチと,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)に基づくデータ駆動アプローチと学習機能について検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 23:09:28 GMT)
STYLER: Style Modeling with Rapidity and Robustness via
SpeechDecomposition for Expressive and Controllable Neural Text to Speech [2.6] STYLERは並列化アーキテクチャを持つ新しい表現型テキスト音声合成モデルである。
提案手法は, 雑音を伝達することなく, ドメイン逆学習と残余復号化を併用した音声からのノイズモデリング手法である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 07:11:09 GMT)
UniParma @ SemEval 2021 Task 5: Toxic Spans Detection Using
CharacterBERT and Bag-of-Words Model [2.5] 我々は、最先端の事前学習言語モデル(characterbert)と従来の単語の袋技術を組み合わせて、この問題に取り組む。
characterBERTは、単語文字に基づいて特徴を抽出するために使用される。
一方、Bag-of-wordsメソッドは、頻繁に使用される有毒な単語がそれに応じてラベル付けされるようにすることで、さらに改善します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 13:39:49 GMT)
Equality Saturation for Tensor Graph Superoptimization [2.0] 本稿では,任意の置換を同時に適用するために等度飽和を用いたテンソルグラフ超最適化手法を提案する。
提案手法では,最適化に要する時間を平均48倍に抑えながら,最先端よりも最大16%のスピードアップで最適化グラフを見つけることができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:05:06 GMT)
Capturing Knowledge of Emerging Entities From Extended Search Snippets [1.9] 我々は、トップn検索スニペットから拡張されたコーパスから、出現するエンティティに関する2種類の知識をキャプチャするアプローチを開発した。
我々のアプローチは、テキスト分析とエンティティ埋め込みに基づく教師なしのアプローチである。
実験の結果,エンティティの認識には87%以上,ランキングには75%以上と有望な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:34:54 GMT)
A Critical Assessment of State-of-the-Art in Entity Alignment [1.8] 本稿では,知識グラフにおけるエンティティアライメントのタスクに対する2つの最先端(SotA)手法について検討する。
まず、ベンチマークプロセスについて慎重に検討し、いくつかの欠点を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:54:05 GMT)
An Investigation of the Weight Space to Monitor the Training Progress of
Neural Networks [1.8] 重量空間における一意な滑らかな軌道上でモデルが進化し、トレーニングの進捗を追跡できることを示す。
モデルトラジェクトリを分離し,トラジェクトリのチェックポイントの順序を復元できることが,DNNモデルバージョニングへの第一歩となる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 12:11:36 GMT)
Quantum Computation and Communication in Bosonic Systems [1.5] ボゾン量子誤り訂正スキームの概要と、その分野への私の貢献について述べる。
フォールトトレラントなボソニックQECは、単一モードのボソニックコードと複数ビットの誤り訂正コードとを結合することで実現可能であることを実証する。
量子容量によって設定された基本性能限界をほぼ達成できる明示的なボソニック誤差補正スキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 05:09:04 GMT)
DoubleML -- An Object-Oriented Implementation of Double Machine Learning
in R [1.5] RパッケージDoubleMLは、ダブル/デビアスド機械学習フレームワークを実装している。
機械学習手法に基づいて因果モデルのパラメータを推定する機能を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 12:42:41 GMT)
The Human Evaluation Datasheet 1.0: A Template for Recording Details of
Human Evaluation Experiments in NLP [1.4] 人間評価は、自然言語処理(NLP)における個人評価実験の詳細を記録するためのテンプレートである
人間の評価は、人間の評価の特性を十分に詳細に記録することを目的としている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:08:50 GMT)
Interpretable Detection of Partial Discharge in Power Lines with Deep
Learning [1.4] 部分放電(PD)は、電力系統の異常を示す一般的な指標である。
畳み込みニューラルネットワークに基づく新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 07:23:30 GMT)
Deep Dynamic Neural Network to trade-off between Accuracy and Diversity
in a News Recommender System [1.3] 本稿では,ニュースと読者の興味を統一した枠組みで学習する深層ニューラルネットワークを提案する。
読者のクリック履歴から読者の長期的関心、LSTMSによる最近のクリックからの短期的関心、および注意メカニズムを通じて多様な読者の興味を学びます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 00:30:07 GMT)
Generating Annotated Training Data for 6D Object Pose Estimation in
Operational Environments with Minimal User Interaction [1.0] 本稿では,6次元物体ポーズ推定のためのアノテートトレーニングデータを自動生成する新しい手法に対する概念実証を行う。
このアプローチは、運用環境で新しいオブジェクトを学習すると同時に、ほとんどインタラクションを必要とせず、ユーザの部分に関する専門知識も必要としないように設計されている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:46:21 GMT)
Evaluation of soccer team defense based on prediction models of ball
recovery and being attacked [0.9] 本研究では,ボールの回復と攻撃の予測に基づいて,チーム防御を評価する手法を提案する。
45試合のデータを用いて,提案する指標とチームパフォーマンスの関係を検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 13:15:41 GMT)
A Deep Learning Framework for Recognizing both Static and Dynamic
Gestures [0.9] 静的なジェスチャーと動的ジェスチャーの両方を,(奥行き検出なしで)単純なRGBビジョンを用いて認識する統合フレームワークを提案する。
我々はポーズ駆動型空間アテンション戦略を採用し、提案した静的・動的ジェスチャネットワーク - StaDNet をガイドする。
いくつかの実験において、提案手法が大規模Chalearn 2016データセットの最先端結果を上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 10:31:16 GMT)
Classes of ODE solutions: smoothness, covering numbers, implications for
noisy function fitting, and the curse of smoothness phenomenon [0.8] ODE のクラスの滑らかさの度合いと「サイズ」が、関連する解のクラスの「サイズ」に影響を与えることを示す。
我々の結果は「ODEのクラスの滑らかさの程度と「サイズ」が関連する解のクラスの「サイズ」にどのように影響するか」という答えを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 23:48:37 GMT)
Traditional IR rivals neural models on the MS MARCO Document Ranking
Leaderboard [0.1] この文書はMS MARCO文書ランキングのリーダーボードでMRR@100を0.298に等しい達成した従来のIRシステムを説明します。
結果を再現するソフトウェアとデータを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 18:20:00 GMT)
Two-Particle Interference with Double Twin-Atom Beams [0.1] 相関した2粒子放出モードにおいて, 最大10dBの強い数スキューズを観測することにより, 放射される原子ビームの状態を特徴付ける。
さらに、正規化された二階相関関数 $g(2)$ において、放出された原子に対して真の二粒子干渉を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 17:13:30 GMT)
Crowdsourced Phrase-Based Tokenization for Low-Resourced Neural Machine
Translation: The Case of Fon Language [0.0] 人間関係のスーパーワードトークン化戦略であるWord-Expressions-Based(WEB)トークン化について紹介します。
トークン化戦略を、Fon- French と French-Fon の翻訳タスクで比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 13:00:28 GMT)
Virtual Dress Swap Using Landmark Detection [0.0] 本研究では,6,223枚の画像と8枚のランドマークを用いたdeepfashionデータセットを用いて,衣服交換のアイデアを実装した。
ランドマーク検出のためにDeep Convolutional Neural Networkが構築されました。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 07:11:38 GMT)
Variational quantum simulations of stochastic differential equations [0.0] 変分量子シミュレーション(VQS)に基づく微分方程式(SDE)を解く量子古典ハイブリッドアルゴリズムを提案する。
我々の埋め込みにより、一般的なSDEのための状態の時間進化をシミュレートする単純な量子回路を構築することができる。
提案手法は量子コンピュータ上でSDEをシミュレーションするための新しい方向を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 10:51:53 GMT)
Trusted Node QKD at an Electrical Utility [0.0] 本稿では,3つの量子鍵分布(QKD)システムの実世界の電力用光ファイバーネットワーク上での実証結果について述べる。
これらの課題には、光学損失キーレートのトレードオフ、ネットワーククライアントの追加、ベンダー固有のQKDハードウェアの相互運用性などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 19:30:54 GMT)
Theoretical bounds on data requirements for the ray-based classification [0.0] 特定の幾何学を識別するために、線と呼ばれる一次元表現の集合と形状の境界の交差が使用される新しい分類フレームワークが提案されている。
ここでは, 任意の凸形状に対して, 主角計量で定義される形状分類に必要な線数の境界を定式化する。
この結果は、体積法や表面法よりもかなり少ないデータ要素を用いて、高次元形状を推定するための異なるアプローチを可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 11:38:45 GMT)
The anti-Jaynes-Cummings model is solvable : quantum Rabi model in
rotating and counter-rotating frames ; following the experiments [0.0] この論文は、反ジャイネス・カミングス(AJC)相互作用が量子ラビモデル(QRM)の難燃性非保存成分であるという継続的な仮定に対する反応である。
本稿では,QRM力学の3つの重要な特徴について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 10:20:57 GMT)
Spectral Properties of Confining Superexponential Potentials [0.0] 振動力を持つ超指数ポテンシャルは、振幅と波動ベクトルの異なる豊富なスペクトル構造を示す。
パリティ対称の場合、ほぼ退化したエネルギー固有値の二重項がスペクトルに現れる。
対応する固有状態はポテンシャルの外側の井戸に強く局在し、偶数対として生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:38:00 GMT)
Sorkin parameter for type-I spontaneous parametric down-conversion
biphotons and matter waves [0.0] Gouy位相測定を用いて量子相関を定量化する対数ネガティビティの実験的測定を提案する。
非対称二重スリット干渉実験において、2つの絡み合った光子のグーイ位相差を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 17:11:23 GMT)
Set-to-Sequence Methods in Machine Learning: a Review [0.0] 逐次出力に向けた集合の機械学習は重要かつユビキタスなタスクであり、言語モデリングやメタラーニングからマルチエージェント戦略ゲーム、電力グリッド最適化まで幅広い応用がある。
本稿では,この分野の総合的な紹介と,これらの課題に対処する重要な機械学習手法の概要について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 13:52:33 GMT)
Resource theory of superposition: State transformations [0.0] 重ね合わせ状態変換のクラスに対する条件を与える。
$dgeq3$の場合、純粋な重ね合わせのない状態のスカラー積は、最大限の資源を持つ状態を求める際により大きな位置を占める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 09:08:39 GMT)
Reality as a Vector in Hilbert Space [0.0] 私は、世界の基本的なオントロジーは、シュル「オーディンガー方程式」に従って進化するヒルベルト空間のベクトルから成り立っているという過激な立場を擁護する。
宇宙やその内部に居住する分野を含む我々の観察された世界の構造は、より高度な創発的記述として現れるはずである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 17:07:14 GMT)
Quantum-critical properties of the long-range transverse-field Ising
model from quantum Monte Carlo simulations [0.0] 横場イジングモデルの量子臨界特性は、量子モンテカルロを用いて研究される。
強磁性イジング相互作用に対しては、最も近い隣のイジングから長距離普遍クラスまで、場の理論から知られている制限条件を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 07:00:29 GMT)
Quantum Illumination with a Parametrically Amplified Idler [0.0] 量子照明は電磁場の量子状態を利用して、明るい背景に対して標的の存在を検出する。
多くの場合、量子状態は信号とアイドラーモードからなる2モードの圧縮真空であり、非ゼロ位相感受性の相互相関を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:25:00 GMT)
On the Whitney extension problem for near isometries and beyond [0.0] 研究の大部分はチャールズ・フェファーマンとの共同研究に基づいている。
この研究のトピックは (a)$mathbb RD,, Dgeq 2$ における有界平均振動(BMO)の写像の空間である。
特定のジオメトリを持つ点集合と、$mathbb RD, Dgeq 2$ の両方であまりにも薄いコンパクト集合に対して、ラベル付きおよびラベルなしのアライメントおよびプロクルス問題。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:12:53 GMT)
On Two Recent Approaches to the Born Rule [0.0] Masanes氏らが提示したBornルールの導出について、簡単にコメントします。
Hossenfelder氏による。
ボルン・ルール(英: Born rule)は、アメリカ合衆国国外で生まれた人のルールである。
また、アメリカ国外生まれの人々のルールのセットでもある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 21:09:59 GMT)
Non-dispersing wave packets in lattice Floquet systems [0.0] 分散されていないウェーブパケットはFloquet固有状態として実現可能であることを示す。
異なる$s/r$のウェーブパケットは同じドライブの下で共存できるが、異なる速度で移動することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 22:27:00 GMT)
Modeling differential rates of aging using routine laboratory data;
Implications for morbidity and health care expenditure [0.0] 変動オートエンコーダを用いて2016年から2019年にかけて収集された14万個体の定期的な実験実験から、横断的データから加齢率を推定した。
次に, 高齢化率と医療費の関係について検討した。
その結果,異なる次元の年齢を理解する方法として,断面実験データを活用できることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 11:34:42 GMT)
Maximally effcient quantum thermal machines fuelled by nonequilibrium
steady states [0.0] 非平衡定常状態による2段量子熱エンジンの効率と出力を解析・最適化する。
量子熱エンジンの全体的な性能におけるこのダイナミクスの役割は、依然として未解決の問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:25:21 GMT)
Mapping the Timescale Organization of Neural Language Models [0.0] 語レベルのLSTM言語モデル内に個々の単位の「処理時間スケール」をマッピングするために,神経科学で開発されたツールを適用した。
このマッピングでは、長い時間スケールと以前は探索されていなかった機能を持つネットワークの小さなサブセットが明らかになった。
制御器」ユニットは密接な相互接続されたサブネットワークを構成し、ネットワークの他の部分へ強く投影され、一方「積分器」ユニットはネットワーク内で最も長い時間スケールを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 21:15:45 GMT)
Investigating Monolingual and Multilingual BERTModels for Vietnamese
Aspect Category Detection [0.0] 本稿ではベトナムのアスペクトカテゴリー検出問題における多言語モデルと比較し,モノリンガル事前学習言語モデルの性能について検討する。
実験結果は、他の2つのデータセットよりもモノリンガルPhoBERTモデルの有効性を実証した。
我々の知識を最大限に活用するために,我々の研究はアスペクトカテゴリー検出タスクにおいて,様々な事前学習言語モデルを実行するための最初の試みである。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 09:04:03 GMT)
Inferred vs traditional personality assessment: are we predicting the
same thing? [0.0] 機械学習の手法は、デジタル記録から心理的特徴を予測するために研究者によって広く使われている。
自動パーソナリティ推定が元の特性の性質を保持するかどうかを調べるために、220の最近の記事をレビューしました。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 13:22:00 GMT)
High nonclassical correlations of large-bandwidth photon pairs generated
in warm atomic vapor [0.0] 熱水蒸気中での自発4波混合による非古典光子対の生成について述べる。
本稿では, 蒸気セルビューポート, 単一励起レーザビーム, ダブルロンバダ$エネルギーレベルスキーム, 補助光ポンピング, および特定の光フィルタリング装置の近傍における原子の励起のユニークな組み合わせにより, 生成した非古典光電界のスペクトル帯域幅が最大560 pm 20$ MHz, 低二光子雑音を許容できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 09:15:03 GMT)
Giant Magnetoresistance in Boundary-Driven Spin Chains [0.0] 強結合スピンの弱い相互作用層からなるスピン鎖において、巨大磁気抵抗が可能であることを示す。
効果を駆動するメカニズムはエネルギースペクトルのミスマッチであり、その結果、層の境界にスピン励起が反映される。
磁場の影響下でのスピン輸送の挙動を決定するための簡単な規則を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 17:02:52 GMT)
From Plenipotentiary to Puddingless: Users and Uses of New Words in
Early English Letters [0.0] 1640--1660-1760--1780の初期の英語の対応の2つのサンプルで新生主義の使用を研究します。
どちらの例でも、neologismは親しい友人の間で書かれた手紙で最も頻繁に発生する。
17世紀のサンプルでは、イギリス内戦の影響を観察し、18世紀のサンプルは文字の書き方の変化を反映しているように見える。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 21:45:06 GMT)
From Digital Humanities to Quantum Humanities: Potentials and
Applications [0.0] 本稿では,デジタル人文科学プロジェクトMUSEのデータ解析のための理論的基礎とツールサポートについて述べる。
データ準備、特徴工学、クラスタリング、分類のための様々なアプローチは古典的に実現できるが、量子コンピュータでもサポートされている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 16:00:38 GMT)
Few-Shot Visual Grounding for Natural Human-Robot Interaction [0.0] 本稿では,人間ユーザによって音声で示される,混み合ったシーンから対象物を分割するソフトウェアアーキテクチャを提案する。
システムのコアでは、視覚的な接地のためにマルチモーダルディープニューラルネットワークを使用します。
公開シーンデータセットから収集した実RGB-Dデータに対して,提案モデルの性能を評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 15:24:02 GMT)
Failed attempt to escape from the quantum pigeon conundrum [0.0] 近年、ハト計数原理に違反した量子セットアップに対する批判が否定されている。
プリセレクションとポストセレクションによるハトホール原理違反の量子的性質を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 11:14:39 GMT)
Exploring phases of the Su-Schrieffer-Heeger model with tSNE [0.0] T分散近傍埋め込み(tSNE)は、Su-Schrieffer-Heegerモデルの位相図を明らかにするツールとして用いられる。
パラメータ空間の異なる点で計算されたブロッホベクトルを2次元還元空間にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 17:57:24 GMT)
Experimental Characterization of Crosstalk Errors with Simultaneous Gate
Set Tomography [0.0] 本稿では,量子情報処理装置におけるクロストーク誤りの識別と特徴付けにゲートセットトモグラフィを用いる方法を示す。
超伝導トランスモンプロセッサの2キュービットトラップイオンプロセッサと2キュービットサブシステムで本手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 20:02:53 GMT)
Endangered Languages are not Low-Resourced! [0.0] 英語が言語の同義語である分野では、絶滅危惧言語を低リソースで呼び出すことは少し過大評価される。
私は自分の経験から低リソースで危険にさらされた人々との関係を調べます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 11:05:29 GMT)
Emergent symmetries and slow quantum dynamics in a Rydberg-atom chain
with confinement [0.0] 光ツイーザーアレイのリドバーグ原子は、非平衡量子多体物理学の場を提供する。
PXPモデルは、強い相互作用を持つリドベルク封鎖系におけるそのような系の力学を記述する。
これらの新興対称性とRydbergブロックの制約との相互作用が、単純な期待以上のシステムのダイナミクスを劇的に遅くすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 17:01:37 GMT)
Efficient Bayesian Optimization using Multiscale Graph Correlation [0.0] GP-MGCというベイズ最適化手法を提案する。
本稿では, GP-MGC の評価を, ベンチマーク関数と実世界のデータセットの両方の応用に適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 04:35:09 GMT)
Contrastive Learning of Musical Representations [0.0] SimCLRを音楽領域に導入し、音楽の生の波形の自己監督学習のためのフレームワークを形成する:CLMR。
CLMRの表現はドメイン外のデータセットで転送可能であることを示し、重要な音楽知識を捉えていることを示す。
音楽における自己教師付き学習の促進と今後の研究のために,本論文のすべての実験の事前学習モデルとソースコードをgithubに公開する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 02:53:55 GMT)
Complexity for deep neural networks and other characteristics of deep
feature representations [0.0] ニューラルネットワークの計算の非線形性を定量化する複雑性の概念を定義する。
トレーニング対象ネットワークとトレーニング対象ネットワークの動的特性の両面から,これらのオブザーバブルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 14:50:33 GMT)
Code Word Detection in Fraud Investigations using a Deep-Learning
Approach [0.0] 我々は、テキストマイニングと機械学習技術を適用した調査プロセスの迅速化にフレームワークを使用する。
私たちは、このフレームワークのコンポーネントの1つに焦点を当てています:詐欺師によるコードワードの使用の識別。
本稿では,最先端のBERTモデルが他の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） (Wed, 17 Mar 2021 12:49:55 GMT)
Causal Discovery using Compression-Complexity Measures [0.0] 観測された2つの離散記号列から因果方向を$X$と$Y$から推定する問題に対処する。
CCM(Compression-Complexity Measures) - Lempel-Ziv(LZ)複雑性とETC(Effort-To-Compress)の3つのモデルを提案する。
提案モデルでは,シーケンスペア間の因果情報交換を指向的に捉え,重要な問題に対処する新たな機会を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 10:45:26 GMT)
CNN Model & Tuning for Global Road Damage Detection [0.0] オブジェクト検出のためのシングルステージおよびマルチステージネットワークアーキテクチャを評価する。
チェコ、インド、日本のスマートフォンカメラを用いた道路被害訓練データセットのデータ準備について述べる。
Resnet-50 と ResnetCSP-101 のバックボーンを持つ多段高速 R-CNN モデルを用いて,Test2 の 0.542 と Test1 の 0.536 の平均 F1 スコアを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 09:01:23 GMT)
Autonomous Temporal Probability Concentration: Clockworks and the Second
Law of Thermodynamics [0.0] 完全クロックワークは、その複雑さを増大させることで任意に近似できることを示す。
我々は、多くのキュービットからなる理想的なクロックワークモデルと、時間の測定に対する究極の熱力学的限界を示す不可逆的な崩壊機構を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 11:44:07 GMT)
Augmenting Supervised Learning by Meta-learning Unsupervised Local Rules [0.0] Hebbian-augmented Training Algorithm (HAT) は、勾配に基づく学習と、シナプス前活動、シナプス後活動、電流重みに関する教師なしの規則を組み合わせる。
シナプス活動の教師なし学習は,勾配に基づく手法の強化に使用できる強いシグナルを与えることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 05:25:21 GMT)
An unsupervised machine-learning checkpoint-restart algorithm using
Gaussian mixtures for particle-in-cell simulations [0.0] ガウス混合(GM)を用いたパーティクル・イン・セル(PIC)アルゴリズムのための教師なし機械学習チェックポイント・リスタート(CR)損失アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは粒子圧縮段階と、連続体粒子分布関数をそれぞれ構築して再サンプリングする粒子再構成段階を特徴とする。
最近開発されたエネルギー・電荷保存型PICアルゴリズムを用いて、圧縮係数が$gtrsim75$であり、再起動したダイナミクスの品質に何の影響も及ばないアルゴリズムを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 01:38:02 GMT)
An Efficient Method for the Classification of Croplands in Scarce-Label
Regions [0.0] 衛星時系列画像による農地分類の主な課題は、地表面データ不足と、未開発地域における高品質のハイパースペクトル画像の到達不能である。
ラベルなしの中解像度衛星画像は豊富だが、その恩恵を受けるにはオープンな問題だ。
自監督タスクを用いた作物分類におけるその可能性の活用方法を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 12:10:11 GMT)
A proposal for practical multidimensional quantum networks [0.0] 高次元量子系 (qudits) は、高光子情報効率とノイズに対する堅牢性を示す。
量子ネットワークにおけるそれらの利用は、高次元の量子リピータに必要な非現実的な資源のために実験的な課題を示す。
我々の研究は、高次元量子ネットワークの実装を著しく単純化し、現在の技術による開発を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 05:45:12 GMT)
A Management Approach of an E-Tutoring Program for High School Students [0.0] 中学生を支援するためのe-tutoringプログラムの導入は国際的慣行である。
関連するプログラムの運用と管理は難しいプロセスである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Mar 2021 17:37:38 GMT)