Multilingual Multimodal Pre-training for Zero-Shot Cross-Lingual
Transfer of Vision-Language Models [144.9] 視覚言語モデルのゼロショット言語間移動について検討する。
本稿では,文脈化多言語マルチモーダル埋め込みを学習するトランスフォーマティブモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:40:09 GMT)
Deep Partition Aggregation: Provable Defense against General Poisoning
Attacks [136.8] アドリアリン中毒は、分類器の試験時間挙動を損なうために訓練データを歪ませる。
毒殺攻撃に対する2つの新たな防御策を提案する。
DPAは一般的な中毒脅威モデルに対する認証された防御である。
SS-DPAはラベルフリップ攻撃に対する認証された防御である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 05:50:12 GMT)
Deep Wiener Deconvolution: Wiener Meets Deep Learning for Image
Deblurring [132.5] 本稿では,古典的なWienerデコンボリューションフレームワークを学習深い特徴と統合することにより,特徴空間における明示的なデコンボリューションプロセスを提案する。
マルチスケールの機能改善モジュールは、デコンボリュートされた深い特徴からデブロワード画像を予測する。
当社のアプローチは、最新の非盲点画像デブレーション法を広いマージンで定量的に上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 00:38:11 GMT)
Improving the Lexical Ability of Pretrained Language Models for
Unsupervised Neural Machine Translation [127.8] クロスリンガルプリトレーニングは、2つの言語の語彙的表現と高レベル表現を整列させるモデルを必要とする。
これまでの研究では、これは表現が十分に整合していないためです。
本稿では,語彙レベルの情報で事前学習するバイリンガルマスク言語モデルを,型レベルのクロスリンガルサブワード埋め込みを用いて強化する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:17:58 GMT)
Decoupled Spatial Temporal Graphs for Generic Visual Grounding [120.7] この研究は、与えられた表現を満たすすべてのオブジェクトをマイニングすることを目的とした、より一般的な設定、一般的な視覚接地を調査します。
我々は,(1)空間表現と時間表現を分解し,すべての側面の手がかりを収集し,正確な接地を行う,単純かつ効果的なアプローチであるdstgを提案する。
さらに、遠距離ビデオによる参照ケースに挑戦する、新しいビデオデータセットであるGVGについて詳しく述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:56:29 GMT)
Neural Parts: Learning Expressive 3D Shape Abstractions with Invertible
Neural Networks [118.2] Invertible Neural Network (INN) を用いてプリミティブを定義する新しい3次元プリミティブ表現を提案する。
私たちのモデルは、部品レベルの監督なしに3Dオブジェクトを意味的に一貫した部品配置に解析することを学びます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:59:31 GMT)
i-Mix: A Domain-Agnostic Strategy for Contrastive Representation
Learning [117.6] 対照的な表現学習を改善するために, 単純で効果的なドメインに依存しない正規化戦略i-Mixを提案する。
実験では、i-Mixはドメイン間の学習表現の質を一貫して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 07:13:31 GMT)
COVIDx-US -- An open-access benchmark dataset of ultrasound imaging data
for AI-driven COVID-19 analytics [116.6] COVIDx-USは、新型コロナウイルス関連超音波画像データのオープンアクセスベンチマークデータセットです。
肺超音波93本と,SARS-CoV-2肺炎,非SARS-CoV-2肺炎,健康管理症例10,774本からなる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 03:31:33 GMT)
What Should Not Be Contrastive in Contrastive Learning [110.1] 本稿では,タスク依存不変性に関する事前知識を必要としない,対照的な学習フレームワークを提案する。
我々のモデルは、異なる埋め込み空間を構築することで、視覚表現の様々な要因や不変要素を捉えることを学習する。
我々は、共有バックボーンを持つマルチヘッドネットワークを使用し、各オーグメンテーションにまたがる情報をキャプチャし、ダウンストリームタスクにおけるすべてのベースラインより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:08:52 GMT)
PredRNN: A Recurrent Neural Network for Spatiotemporal Predictive
Learning [109.8] 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） (Thu, 18 Mar 2021 07:38:07 GMT)
Higher Performance Visual Tracking with Dual-Modal Localization [106.9] Visual Object Tracking (VOT)は、堅牢性と正確性の両方に同期性を必要とする。
ONRによるロバストなローカリゼーション抑制器とOFCによるターゲットセンターへの正確なローカリゼーションにより、ターゲットローカリゼーションのためのデュアルモーダルフレームワークを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 08:47:56 GMT)
CM-NAS: Cross-Modality Neural Architecture Search for Visible-Infrared
Person Re-Identification [102.9] VI-ReIDは、暗い環境での単一モダリティ人物ReIDの制限を突破し、クロスモダリティ歩行者のイメージを一致させることを目指しています。
既存の作品は、さまざまな2ストリームアーキテクチャを手動で設計して、モダリティ固有およびモダリティシャーブル表現を別々に学習する。
CM-NAS(Cross-Modality Neural Architecture Search)という手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 07:48:02 GMT)
Modeling the Second Player in Distributionally Robust Optimization [90.3] 我々は、最悪のケース分布を特徴付けるために神経生成モデルを使うことを議論する。
このアプローチは多くの実装と最適化の課題をもたらします。
提案されたアプローチは、同等のベースラインよりも堅牢なモデルを生み出す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:26:26 GMT)
Boosting Black-Box Attack with Partially Transferred Conditional
Adversarial Distribution [83.0] 深層ニューラルネットワーク(DNN)に対するブラックボックス攻撃の研究
我々は, 代理バイアスに対して頑健な, 対向移動可能性の新たなメカニズムを開発する。
ベンチマークデータセットの実験と実世界のAPIに対する攻撃は、提案手法の優れた攻撃性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 08:56:09 GMT)
Stochastic Security: Adversarial Defense Using Long-Run Dynamics of
Energy-Based Models [82.0] 敵対的攻撃に対するディープ・ネットワークの脆弱性は、認識とセキュリティの両方の観点から、ディープ・ラーニングの中心的な問題である。
我々は,自然学習型分類器の保護に重点を置き,マルコフ・チェイン・モンテカルロ (MCMC) とエネルギーベースモデル (EBM) を併用して敵の浄化を行った。
本研究は,1)現実的な長期MCMCサンプルを用いたEMMの訓練方法の改善,2)防衛の理論的曖昧さを解消する期待・オフバー・トランスフォーメーション(EOT)ディフェンス,3)自然に訓練された分類器と競争的ディフェンスのための最先端の対人ディフェンス,である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 19:39:26 GMT)
Temporal-Relational CrossTransformers for Few-Shot Action Recognition [82.0] 提案手法は,サポートセット内のクエリとビデオの間に時間的対応性のあるフレームを見出すことである。
先行研究とは別として,全サポートビデオの関連サブシーケンスを観察するために,クロストランスフォーマアテンション機構を用いたクラスプロトタイプを構築した。
詳細なアブレーションは、複数のサポートセットビデオとマッチングし、高階クロストランスフォーマーを学ぶことの重要性を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 15:02:00 GMT)
Generic Perceptual Loss for Modeling Structured Output Dependencies [78.6] トレーニングされた重みではなく、ネットワーク構造が重要であることを示す。
我々は、出力の構造化依存関係をモデル化するためにランダムに重み付けされたディープcnnが使用できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 23:56:07 GMT)
Adaptive Procedural Task Generation for Hard-Exploration Problems [78.2] ハード探索問題における強化学習を容易にするために,適応手続きタスク生成(APT-Gen)を導入する。
私たちのアプローチの中心は、ブラックボックスの手続き生成モジュールを通じてパラメータ化されたタスク空間からタスクを作成することを学習するタスクジェネレータです。
学習進捗の直接指標がない場合のカリキュラム学習を可能にするために,生成したタスクにおけるエージェントのパフォーマンスと,対象タスクとの類似性をバランスさせてタスクジェネレータを訓練することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 08:53:32 GMT)
Tent: Fully Test-time Adaptation by Entropy Minimization [77.9] モデルは、テスト中に新しいデータや異なるデータに一般化するように適応する必要があります。
この完全なテスト時間適応の設定では、モデルはテストデータとそれ自身のパラメータしか持たない。
実験エントロピー最小化(tent): 予測のエントロピーによって測定された信頼度に対するモデルを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:58:01 GMT)
Enhancement of quantum correlations and geometric phase for a driven
bipartite quantum system in a structured environment [77.3] 構造環境下で進化する初期最大絡み合い状態における運転の役割について検討した。
この知識は、散逸動力学の下で量子特性を最もよく保持する物理装置の探索に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:11:37 GMT)
Dense Interaction Learning for Video-based Person Re-identification [75.0] ビデオベースの人物再ID問題に取り組むために,Dense Interaction Learning (DenseIL) というハイブリッドフレームワークを提案する。
DenseILにはCNNエンコーダとDense Interaction (DI)デコーダが含まれている。
当社の実験は、複数の標準ビデオベースの再IDデータセットにおけるすべての最先端の手法を一貫して大幅に上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 07:03:30 GMT)
Generating Diverse Structure for Image Inpainting With Hierarchical
VQ-VAE [74.3] 本稿では,異なる構造を持つ複数の粗い結果を第1段階で生成し,第2段階ではテクスチャを増補して各粗い結果を別々に洗練する,多彩な塗布用2段階モデルを提案する。
CelebA-HQ, Places2, ImageNetデータセットによる実験結果から,本手法は塗布ソリューションの多様性を向上するだけでなく,生成した複数の画像の視覚的品質も向上することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 05:10:49 GMT)
Refining activation downsampling with SoftPool [74.2] 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、アクティベーションマップのサイズを減らすためにプールを使用する。
指数重化アクティベーションダウンサンプリングの高速かつ効率的な方法であるSoftPoolを提案します。
SoftPoolは、アクティベーションマップの縮小でより多くの情報を保持できることを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 09:51:42 GMT)
Pseudo-ISP: Learning Pseudo In-camera Signal Processing Pipeline from A
Color Image Denoiser [73.9] 雑音の差によるテスト画像の処理にカラー画像復調器を適応させる未ペア学習方式を提案する。
我々は,事前訓練されたデノイザー,テスト用ノイズ画像のセット,クリーン画像の非ペア化など,実践的なトレーニング設定を検討する。
pseudo-ispは現実的なsrgb画像の合成に有効である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 13:11:28 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） (Thu, 18 Mar 2021 19:28:55 GMT)
ICDAR2019 Competition on Scanned Receipt OCR and Information Extraction [70.7] SROIEの技術的課題、重要性、および巨大な商業的可能性を認識し、私たちはSROIEでICDAR 2019コンペティションを開催しました。
競争のために1000全体のスキャンされたレシート画像とアノテーションを備えた新しいデータセットが作成されます。
本報告では,モチベーション,競合データセット,タスク定義,評価プロトコル,提出統計,提案手法の性能,結果分析について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 12:33:41 GMT)
White Paper Machine Learning in Certified Systems [70.2] DEEL Project set-up the ML Certification 3 Workgroup (WG) set-up by the Institut de Recherche Technologique Saint Exup'ery de Toulouse (IRT) 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:14:30 GMT)
Implicit Convex Regularizers of CNN Architectures: Convex Optimization
of Two- and Three-Layer Networks in Polynomial Time [70.2] 本稿では,ReLUアクティベーションを用いた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のトレーニングについて検討する。
我々は,データサンプル数,ニューロン数,データ次元に関して,厳密な凸最適化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 15:30:26 GMT)
Multi-timescale Representation Learning in LSTM Language Models [70.0] 言語モデルは、非常に短いから非常に長いまでの時間スケールで単語間の統計的依存関係を捉えなければならない。
我々は、長期記憶言語モデルにおけるメモリゲーティング機構が、パワーローの減衰を捉えることができるかの理論を導出した。
実験の結果,自然言語で学習したLSTM言語モデルは,この理論分布を近似することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 00:06:08 GMT)
Explainable Adversarial Attacks in Deep Neural Networks Using Activation
Profiles [70.0] 本稿では,敵対的事例に基づくニューラルネットワークモデルを検討するためのビジュアルフレームワークを提案する。
これらの要素を観察することで、モデル内の悪用領域を素早く特定できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 13:04:21 GMT)
Adaptive Subcarrier, Parameter, and Power Allocation for Partitioned
Edge Learning Over Broadband Channels [69.2] パーティショニングエッジ学習(PARTEL)は、無線ネットワークにおいてよく知られた分散学習手法であるパラメータサーバトレーニングを実装している。
本稿では、いくつかの補助変数を導入してParticleELを用いてトレーニングできるディープニューラルネットワーク(DNN)モデルについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 09:03:57 GMT)
IF-Defense: 3D Adversarial Point Cloud Defense via Implicit Function
based Restoration [68.9] ディープニューラルネットワークは、様々な3D敵攻撃に対して脆弱である。
本稿では,幾何学的制約と分布的制約を伴って入力点の座標を直接最適化するIF-Defenseフレームワークを提案する。
この結果から,IF-Defense は PointNet, PointNet++, DGCNN, PointConv, RS-CNN に対する既存の3次元攻撃に対して,最先端の防御性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:43:20 GMT)
Understanding Gradient Clipping in Private SGD: A Geometric Perspective [68.6] ディープラーニングモデルは、トレーニングデータが機密情報を含む可能性がある多くの機械学習アプリケーションで、ますます人気が高まっている。
多くの学習システムは、(異なる)プライベートSGDでモデルをトレーニングすることで、差分プライバシーを取り入れている。
各プライベートSGDアップデートにおける重要なステップは勾配クリッピングであり、L2ノルムがしきい値を超えると、個々の例の勾配を小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 03:09:28 GMT)
Discriminative Singular Spectrum Classifier with Applications on
Bioacoustic Signal Recognition [67.4] 分析や分類に有用な特徴を効率的に抽出する識別機構を備えた生体音響信号分類器を提案する。
タスク指向の現在のバイオ音響認識法とは異なり、提案モデルは入力信号をベクトル部分空間に変換することに依存する。
提案法の有効性は,アヌラン,ミツバチ,蚊の3種の生物音響データを用いて検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:01:21 GMT)
Beyond Trivial Counterfactual Explanations with Diverse Valuable
Explanations [64.9] コンピュータビジョンの応用において、生成的対実法はモデルの入力を摂動させて予測を変更する方法を示す。
本稿では,多様性強化損失を用いて制約される不連続潜在空間における摂動を学習する反事実法を提案する。
このモデルは, 従来の最先端手法と比較して, 高品質な説明を生産する成功率を向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 12:57:34 GMT)
Does Visual Self-Supervision Improve Learning of Speech Representations
for Emotion Recognition? [63.6] 本研究は,音声表現の学習を指導するために,顔再構成による視覚的自己監督について検討する。
提案した視覚的・音声的自己監督のマルチタスクの組み合わせは,よりリッチな特徴を学習する上で有益であることを示す。
学習した音声表現を、離散的感情認識、連続的感情認識、自動音声認識のために評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:35:38 GMT)
Deep Reinforcement Learning of Graph Matching [63.5] ノードとペアの制約下でのグラフマッチング(GM)は、最適化からコンピュータビジョンまでの領域におけるビルディングブロックである。
GMのための強化学習ソルバを提案する。
rgmはペアワイズグラフ間のノード対応を求める。
本手法は,フロントエンドの特徴抽出と親和性関数学習に焦点をあてるという意味において,従来のディープグラフマッチングモデルと異なる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 07:26:13 GMT)
CoCoMoT: Conformance Checking of Multi-Perspective Processes via SMT
(Extended Version) [63.0] 我々はCoCoMoT(Computing Conformance Modulo Theories)フレームワークを紹介する。
まず、純粋な制御フロー設定で研究したSATベースのエンコーディングを、データ認識ケースに持ち上げる方法を示す。
次に,プロパティ保存型クラスタリングの概念に基づく新しい前処理手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 20:22:50 GMT)
Semi-Supervised Learning with Variational Bayesian Inference and Maximum
Uncertainty Regularization [62.2] 半教師付き学習(SSL)を改善するための2つの一般的な方法を提案する。
第一に、重量摂動(WP)を既存のCR(Consistency regularization)ベースの手法に統合する。
第2の手法は「最大不確実性正規化(MUR)」と呼ばれる新しい整合性損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 22:58:26 GMT)
3D Human Pose Estimation with Spatial and Temporal Transformers [59.4] PoseFormerは、3D人間のポーズ推定のための純粋にトランスフォーマーベースのアプローチです。
近年の視覚変換器の発展に触発されて,空間時間変換器構造を設計する。
提案手法を2つの人気ベンチマークと標準ベンチマークで定量的に定性的に評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 18:14:37 GMT)
Future Frame Prediction for Robot-assisted Surgery [57.2] 本稿では,ロボット手術用ビデオシーケンスにおけるフレーム予測のためのtpg-vaeモデルを提案する。
コンテンツ配信に加えて、私たちのモデルは、手術ツールの小さな動きを処理するために斬新な運動分布を学習します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 15:12:06 GMT)
Combining Pessimism with Optimism for Robust and Efficient Model-Based
Deep Reinforcement Learning [56.2] 実世界のタスクでは、強化学習エージェントはトレーニング中に存在しない状況に遭遇する。
信頼性を確保するため、RLエージェントは最悪の状況に対して堅牢性を示す必要がある。
本稿では,Robust Hallucinated Upper-Confidence RL (RH-UCRL)アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 16:50:17 GMT)
Entanglement and Complexity of Purification in (1+1)-dimensional free
Conformal Field Theories [55.5] 拡大されたヒルベルト空間では、場の量子論の混合状態を部分的トレースとしてエンコードする純粋な状態が見つかる。
自由ボゾン場とイジング共形場の理論の真空中の2つの間隔でこれらの量を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 04:33:04 GMT)
Heteroskedastic and Imbalanced Deep Learning with Adaptive
Regularization [55.3] 実世界のデータセットはヘテロスケダティックで不均衡である。
ヘテロスケダスティック性と不均衡を同時に扱うことは、未発見である。
本稿ではヘテロスケダスティックデータセットに対するデータ依存正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 07:49:18 GMT)
Maximum Entropy Reinforcement Learning with Mixture Policies [54.3] MaxEntアルゴリズムを用いて混合エントロピーのトラクタブル近似を構築する。
我々は、それが限界エントロピーの合計と密接に関連していることを示しています。
我々は, 混合ポリシーケースに対するsoft actor-critic (sac) のアルゴリズム的変種を導出し, 一連の連続制御タスクで評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:23:39 GMT)
Concentric Spherical GNN for 3D Representation Learning [53.5] 同心球面特徴写像を学習するための新しい多解畳み込みアーキテクチャを提案する。
当社の階層的アーキテクチャは、球内情報と球間情報の両方を組み込むための代替学習に基づいています。
回転データを用いた3次元分類作業における最先端性能向上へのアプローチの有効性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 19:05:04 GMT)
In Defense of Pseudo-Labeling: An Uncertainty-Aware Pseudo-label
Selection Framework for Semi-Supervised Learning [53.1] Pseudo-labeling (PL) は一般的な SSL アプローチで、この制約はありませんが、当初の処方では比較的不十分です。
PLは不整合モデルからの誤った高い信頼度予測により性能が低下していると論じる。
そこで本研究では,疑似ラベリング精度を向上させるための不確実性認識型擬似ラベル選択(ups)フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 04:42:48 GMT)
Linear Convergent Decentralized Optimization with Compression [50.4] 圧縮を伴う既存の分散アルゴリズムは主にDGD型アルゴリズムの圧縮に焦点を当てている。
原始双対アルゴリズムによって動機付けられた本論文は、最初のアンダーラインLinunderlineEAr収束を提案する。
underline Decentralized with compression, LEAD。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 20:46:05 GMT)
Kernelized Classification in Deep Networks [49.5] 本稿では,ディープネットワークのためのカーネル分類層を提案する。
訓練中のSoftmaxクロスエントロピー損失関数のカーネルトリックを用いて非線形分類層を提唱する。
提案する非線形分類層は,複数のデータセットやタスクに対して有用であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:41:28 GMT)
RangeDet:In Defense of Range View for LiDAR-based 3D Object Detection [48.8] アンカーフリーの単段LiDARベースの3Dオブジェクト検出器であるRangeDetを提案する。
一般的に使用されるVoxelizedまたはBird's Eye View(BEV)表現と比較して、範囲ビュー表現はよりコンパクトで量子化エラーはありません。
私達の最もよいモデルは車/歩行者/サイクリストの72.9/75.9/65.8 3D APを達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 06:18:51 GMT)
A Framework for Energy and Carbon Footprint Analysis of Distributed and
Federated Edge Learning [48.6] 本稿では,分散学習政策の環境フットプリントに影響を与える要因を概説し,分析する。
バニラとコンセンサスによって駆動される分散FLポリシーの両方をモデル化する。
その結果、flは低ビット/ジュール効率を特徴とするワイヤレスシステムにおいて、顕著なエンドツーエンドの省エネ(30%-40%)が可能となった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 16:04:42 GMT)
The Low-Rank Simplicity Bias in Deep Networks [48.5] 現代のディープニューラルネットワークは、トレーニングされたデータに比べて高度に過大化されているが、非常によく一般化されている。
我々は,より深いネットが暗黙的にバイアスをかけられ,より低いランクの解が見つかるという仮説と,それらを一般化する解であるとする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:58:02 GMT)
PC-HMR: Pose Calibration for 3D Human Mesh Recovery from 2D
Images/Videos [47.6] 我々は2つの新しいPoseフレームワーク、すなわちSerial PC-HMRとParallel PC-HMRを開発した。
当社のフレームワークは、データ駆動学習と幾何学的モデリングの汎用的かつ補完的な統合に基づいています。
我々は一般的なベンチマーク(Human3.6M, 3DPW, SURREAL)について広範な実験を行い、PC-HMRフレームワークがSOTA結果を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:13:37 GMT)
Empirical Analysis of Unlabeled Entity Problem in Named Entity
Recognition [47.3] 多くのシナリオにおいて、名前付きエンティティ認識モデルはラベル付きエンティティ問題に苦しむ。
ラベルのないエンティティによってもたらされる誤解をほとんど排除できる一般的なアプローチを提案する。
私たちのモデルは、ラベルのないエンティティ問題に堅牢であり、以前のベースラインを超えます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 06:38:57 GMT)
Understanding and Improving Encoder Layer Fusion in Sequence-to-Sequence
Learning [46.5] encoderfusionはsequence-to-sequence(seq2seq)モデルのためにすべてのエンコーダ層を(最上層ではなく)融合するテクニックである。
ソフトマックス層にエンコーダ埋め込み層のみを融合させ、単純な融合法であるSurfaceFusionを提案する。
SurfaceFusionは、機械翻訳、テキスト要約、文法的誤り訂正など、いくつかのNLPベンチマークでFusionを上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:46:55 GMT)
Generating Adversarial Computer Programs using Optimized Obfuscations [44.0] コンピュータプログラムに逆らってそのような学習モデルをだます原則的な方法を検討する。
我々は,従来はリバースエンジニアリングプログラムの試みを避けるために用いられてきたプログラム難読化を用いる。
当社の最良の攻撃提案は、最先端の攻撃生成アプローチよりも52%$改善できることを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 10:47:15 GMT)
MARS: Markov Molecular Sampling for Multi-objective Drug Discovery [43.5] 薬物分子の多目的発見法であるMARSを提案する。
分子グラフの断片を反復的に編集することで化学候補を生成するという考え方に基づいている。
実験では、MARSは様々な多対象設定で最先端のパフォーマンスを達成しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 10:04:15 GMT)
Geometry-Aware Gradient Algorithms for Neural Architecture Search [41.9] 重み付けによるNASを理解するために,単一レベルの経験的リスク最小化の研究を議論する。
本稿では,この最適化の基盤となる構造を利用して,疎度なアーキテクチャパラメータを返却する幾何対応フレームワークを提案する。
コンピュータビジョンにおける最新のNASベンチマークにおいて、最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:47:28 GMT)
Contrastive Behavioral Similarity Embeddings for Generalization in
Reinforcement Learning [41.9] 状態間の行動類似度を測定するための理論的動機付け政策類似度指標(PSM)を導入する。
PSMは、これらの状態と将来の状態の最適ポリシーが類似している状態と高い類似性を割り当てる。
コントラッシブな表現学習手法を用いて任意の状態類似度指標を埋め込み、PSMをインスタンス化し、ポリシー類似度埋め込みを得る。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 13:58:01 GMT)
Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection [41.1] DETRは緩やかな収束と限られた特徴空間分解能に悩まされている。
Deformable DETRを提案し、注意モジュールは参照周辺のキーサンプリングポイントの小さなセットにしか対応しない。
変形可能なDETRは10倍のトレーニングエポックでDETRよりも優れたパフォーマンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 03:14:26 GMT)
TrivialAugment: Tuning-free Yet State-of-the-Art Data Augmentation [39.9] 我々は、最も単純な自動増分ベースラインであるTrivialAugmentを提示します。
私たちにとって、TrivialAugmentの有効性は非常に予想外です。
我々は,自動拡張手法の継続的な進歩のためのベストプラクティスを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 10:48:02 GMT)
Topology-Aware Segmentation Using Discrete Morse Theory [38.7] 深部画像セグメンテーションネットワークを訓練し、位相精度を向上させる新しい手法を提案する。
1次元骨格や2次元パッチなど,位相的精度に重要なグローバル構造を明らかにする。
多様なデータセットに対して,DICEスコアとトポロジカルメトリクスの両方で優れた性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 02:47:21 GMT)
Learning to Recommend Frame for Interactive Video Object Segmentation in
the Wild [38.4] 本稿では,野生のインタラクティブビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)のためのフレームワークを提案する。
ユーザーアノテーションに基づいて、セグメンテーションアルゴリズムはマスクを洗練します。
本稿では,最悪の評価基準を持つフレームが,必ずしも最も価値の高いフレームではない可能性を示唆する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:19:47 GMT)
On the Surprising Efficiency of Committee-based Models [35.9] 委員会ベースのモデルは、アーキテクチャをチューニングせずに優れた効率を達成するための補完的なパラダイムを提供する。
委員会ベースモデルの優れた効率性は、画像分類、ビデオ分類、セマンティックセグメンテーションなど、いくつかのタスクに当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 18:26:58 GMT)
Explicitly Modeled Attention Maps for Image Classification [35.7] 自己注意ネットワークは、画像分類などのコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な進歩を見せている。
本稿では,計算オーバーヘッドの少ない1つの学習可能なパラメータのみを用いて,アテンションマップを明示的にモデル化した新しいセルフアテンションモジュールを提案する。
提案手法は,ImageNet ILSVRCのResNetベースラインに対して最大2.2%の精度向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:18:57 GMT)
Data driven algorithms for limited labeled data learning [35.2] 類似ノードが類似するラベルを持つ可能性が高いという暗黙の仮定の下で,ラベルのない例がグラフで接続されるグラフベースの手法に注目した。
本稿では,このグラフを学習するための新しいデータ駆動アプローチを提案し,分布形式とオンライン学習形式の両方において強力な形式的保証を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 22:19:19 GMT)
Pretraining the Noisy Channel Model for Task-Oriented Dialogue [34.9] 対話タスクを2つのモデルに分解するためにベイズの定理を使うことを議論する。
ノイズチャネルモデルは、直接デコードよりも優れた応答をデコードする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 20:52:49 GMT)
Real-Time, Deep Synthetic Aperture Sonar (SAS) Autofocus [34.8] 合成開口ソナー(sas)は、送信/受信波形の正確な飛行時間計測を必要とする。
これを解決するために、画像再構成後の後処理ステップとして、Emphautofocusアルゴリズムを用いて、画像フォーカスを改善する。
これらの限界を克服し、データ駆動方式で重み付け関数を暗黙的に学習するための深層学習手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 15:16:29 GMT)
Investigate Indistinguishable Points in Semantic Segmentation of 3D
Point Cloud [34.4] 区別不能な点は、複雑な境界に位置する点と、類似した局所的なテクスチャを持つ点と、小さな硬い領域を分離する点からなる。
階層的セマンティック特徴を利用して,識別不能な点を適応的に選択する,識別不能な領域フォカライゼーションネットワーク(IAF-Net)を提案する。
IAF-Netは、いくつかの人気の3Dポイントクラウドデータセットで最先端のパフォーマンスで同等の結果を達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 15:54:59 GMT)
Selective Intervention Planning using RMABs: Increasing Program
Engagement to Improve Maternal and Child Health Outcomes [34.4] インドに本拠を置く非営利団体ARMMANと連携し、コールベースの情報プログラムをさらに活用しています。
意識プログラムに登録された30万人以上の女性の匿名化通話記録を分析した。
コールログと受益者の人口統計情報から長期的なエンゲージメントパターンを予測するための機械学習ベースのモデルを構築しました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 13:59:11 GMT)
Robust Collaborative Learning of Patch-level and Image-level Annotations
for Diabetic Retinopathy Grading from Fundus Image [33.9] DR重度評価のための,パッチレベルのアノテーションとイメージレベルのアノテーションを協調的に利用する,堅牢なフレームワークを提案する。
エンドツーエンドの最適化により、このフレームワークは微細な病変と画像レベルのグレード情報を双方向に交換することができる。
提案手法は,9年以上の経験を持つ最近の最先端のアルゴリズムと3人の臨床眼科医に比較して,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 07:35:45 GMT)
Using latent space regression to analyze and leverage compositionality
in GANs [33.4] GANの組成特性を理解するためのプローブとして潜在空間への回帰を研究する。
reressorとプリトレーニングされたジェネレータを組み合わせることで、強いイメージを事前に提供し、複合イメージを作成できることが分かりました。
回帰アプローチは,潜在空間での直接編集と比較して,個々の画像部分の局所的な編集を可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:58:01 GMT)
Graph Convolutional Neural Networks with Node Transition
Probability-based Message Passing and DropNode Regularization [32.3] 最近、グラフ構造化データを扱う能力のため、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)が注目されている。
本研究は,ノード遷移確率に基づくメッセージパッシングプロセスを改善するための新しい手法を提案する。
また,DropNodeと呼ばれる新しい正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 13:48:49 GMT)
Refining Neural Networks with Compositional Explanations [31.8] 本稿では,モデルの失敗事例に関する人為的な構成説明を収集し,学習モデルの改良を提案する。
提案手法が2つのテキスト分類タスクに有効であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:48:54 GMT)
Image Synthesis for Data Augmentation in Medical CT using
DeepReinforcement Learning [31.7] 本手法は, 新規かつ解剖学的に高精度な高解像度CT画像の大量かつ多種多様な生成に有効であることを示す。
私たちのアプローチは、多くの研究者が利用可能な画像データの少ない量を考えると望ましい小さな画像データセットでも機能するように特別に設計されています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 19:47:11 GMT)
On Semantic Similarity in Video Retrieval [31.6] 本稿では,複数の映像/キャプチャを等しく関連づけることができる意味的類似性ビデオ検索への移行を提案する。
3つの一般的なビデオ検索データセット(MSR-VTT、YouCook2、EPIC-KITCHENS)で解析を行います。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 09:12:40 GMT)
Neural Spatio-Temporal Point Processes [31.5] 本稿では,ニューラルODEを計算手法として活用した,点自明なプロセスのための新しいパラメータ化のクラスを提案する。
我々は,地震学,疫学,都市移動性,神経科学など,さまざまな文脈のデータセットを用いて,我々のモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 00:00:23 GMT)
Socially Responsible AI Algorithms: Issues, Purposes, and Challenges [31.4] 技術者とAI研究者は、信頼できるAIシステムを開発する責任がある。
AIと人間の長期的な信頼を構築するためには、アルゴリズムの公正性を超えて考えることが鍵だ、と私たちは主張する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 20:12:58 GMT)
Efficient Wasserstein Natural Gradients for Reinforcement Learning [31.2] 政策勾配法および強化学習のための進化戦略への新しい最適化手法を提案する。
この手順は、ワッサーシュタインのペナルティによって誘導される幾何を利用して速度最適化を行う計算効率の良いワッサーシュタイン自然勾配(WNG)降下を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 10:41:34 GMT)
Getting a CLUE: A Method for Explaining Uncertainty Estimates [30.4] 微分可能確率モデルからの不確実性推定を解釈する新しい手法を提案する。
提案手法は,データ多様体上に保持しながら,入力の変更方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:26:59 GMT)
All NLP Tasks Are Generation Tasks: A General Pretraining Framework [29.5] 本稿では,この課題に対処する新しい事前学習フレームワーク GLM (General Language Model) を提案する。
先行研究と比較して,(1)単一事前学習モデルによる分類,無条件生成,および条件生成のタスクにおいて良好に機能する,(2)事前訓練と微粒化の一貫性の向上による分類上のbertモデルを上回る,(3)下流タスクで不可欠な可変長ブランクフィリングを自然に処理する,の3つの大きなメリットがある。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 16:30:26 GMT)
Data-Driven Wireless Communication Using Gaussian Processes [28.6] 我々は、非パラメトリックベイズ型機械学習手法、すなわちガウス過程(GP)とその無線通信への応用の有望なファミリーを提示する。
具体的には,GPを用いたデータ駆動型無線通信の3段階的動機付けを考える。
無線通信システムにGPを採用する代表的なソリューションと有望な技術を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 10:05:13 GMT)
Deep Learning for Vision-Based Fall Detection System: Enhanced Optical
Dynamic Flow [27.8] 深層学習の影響は、行動認識のような視覚ベースのシステムの景観を変えた。
深層学習技術は、視覚に基づく転倒検出システムではうまく実装されていない。
本研究の目的は,転倒検出の精度を向上させる視覚に基づく転倒検出システムを提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 08:14:25 GMT)
Stable ResNet [27.4] Deep ResNetアーキテクチャは多くのタスクで最先端のパフォーマンスを達成した。
最近の結果は、深さが無限に近づくと、ResNetは表現力を失う可能性があることを示している。
我々は、無限深度限界における表現性を確保しつつ勾配を安定化する特性を持つ新しいResNetアーキテクチャであるStable ResNetを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:27:53 GMT)
GPT Understands, Too [27.1] GPT は NLU タスクにおける類似サイズの BERT よりも優れているか,あるいは同等であることを示す。
p-チューニングはトレーニング可能な継続的プロンプト埋め込みを用いる。
P-tuningは、数ショットと教師付き設定の両方でBERTのパフォーマンスも向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:13:50 GMT)
Improved Confidence Bounds for the Linear Logistic Model and
Applications to Linear Bandits [27.0] 私たちの信頼境界は$/kappa$への直接的な依存を避ける。
本報告では, 純粋探索と, 既往のロジスティック・バンディットに対して, 最先端の性能保証を改善した2つの適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 04:45:43 GMT)
DanceNet3D: Music Based Dance Generation with Parametric Motion
Transformer [26.6] 音楽全体から生き生きとしたダンスを生み出すことができる新しい深層学習フレームワークを提案します。
提案したフレームワークはDanceNet3Dと呼ばれ、まず与えられた音楽のビートにキーポーズを生成し、その間の動き曲線を予測する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 12:17:38 GMT)
Explainable Deep One-Class Classification [26.3] 本稿では、FCDD(Fully Convolutional Data Description)について説明する。
FCDDは競合検出性能を示し、CIFAR-10とImageNetによる一般的な異常検出ベンチマークについて合理的な説明を提供する。
本手法では, トレーニング中に地中不規則マップを組み込むことができ, また, 一部でも使用することで, 性能が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 10:35:33 GMT)
On the Generalizability of Neural Program Models with respect to
Semantic-Preserving Program Transformations [26.0] 意味保存変換に対するニューラルプログラムモデルの一般化性を評価する。
コードには3つの異なるサイズのJavaデータセットと3つの最先端ニューラルネットワークモデルを使用します。
本結果は,抽象構文木のみに基づくニューラルプログラムモデルよりも,プログラム内のデータおよび制御依存性に基づくニューラルプログラムモデルの方が一般化可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 07:35:13 GMT)
Learning to Schedule Heuristics in Branch-and-Bound [25.8] 現実世界のアプリケーションは通常、迅速な意思決定を可能にするために、検索の早い段階で優れたソリューションを見つける必要があります。
正確なMIPソルバにおけるスケジューリングのための最初のデータ駆動フレームワークを提案する。
最先端の学術MIPソルバーのデフォルト設定と比較して、挑戦的なインスタンスのクラスで平均プライマリ積分を最大49%削減することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:49:52 GMT)
Similarity Transfer for Knowledge Distillation [25.0] 知識蒸留は、大きなモデルから小さなモデルに知識を移すことで、ポータブルニューラルネットワークを学ぶための一般的なパラダイムである。
本稿では,複数試料のカテゴリ間の類似性を十分に活用することを目的とした,知識蒸留のための類似性伝達法(stkd)を提案する。
その結果, stkdはバニラ知識蒸留法を実質的に上回り, 最先端知識蒸留法よりも精度が高かった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 06:54:59 GMT)
Accelerating Convergence of Replica Exchange Stochastic Gradient MCMC
via Variance Reduction [24.8] ノイズの多いエネルギー推定器の分散の低減について検討し、より効率的な分析を促進する。
合成実験および画像データに対する最適化および不確実性推定の最先端結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 16:24:47 GMT)
CDFI: Compression-Driven Network Design for Frame Interpolation [24.2] フレームサイズに対する圧縮駆動型ネットワーク設計を提案する。
10X圧縮AdaCoFモデルがオリジナルのモデルと同じ性能を示すことを示す。
私たちのモデルは、幅広いデータセットの他の最先端のものに対して有利に動作します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 22:59:42 GMT)
Localization of Cochlear Implant Electrodes from Cone Beam Computed
Tomography using Particle Belief Propagation [23.9] 人工内耳インプラント(CI)は、深い難聴に苦しむ人々の聴覚感覚を回復させることができるインプラント可能な医療機器です。
これらの電極の正確な位置は、これらのデバイスの性能を改善し予測する上で重要なパラメータとなるかもしれない。
コーンビーム計算トモグラフィー(CBCT)データセットに対するCI電極位置決めのためのマルコフランダムフィールド(MRF)モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 15:39:23 GMT)
Which to Match? Selecting Consistent GT-Proposal Assignment for
Pedestrian Detection [23.9] IoU(Universal Intersection over Union)ベースの割り当て-回帰方式は依然としてパフォーマンスを制限している。
新しい割り当てと回帰メトリックとして、1つの幾何学的敏感検索アルゴリズムを紹介します。
具体的には、MR-FPPIをR$_75$で8.8%向上させます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 08:54:51 GMT)
Rethinking Relational Encoding in Language Model: Pre-Training for
General Sequences [23.8] 言語モデル事前トレーニングは、非自然言語ドメインにおけるシーケンス毎の関係のモデリングに失敗する。
LMPTと深い構造保存メトリック学習を組み合わせ、よりリッチな埋め込みを生成するフレームワークを開発しています。
我々のアプローチは下流タスクで顕著なパフォーマンス改善を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 15:51:04 GMT)
A Probabilistic State Space Model for Joint Inference from Differential
Equations and Data [23.4] ベイズフィルタを用いて解過程を直接句する常微分方程式 (odes) の解法の新しいクラスを示す。
その後、拡張カルマンフィルタの単一の線形複雑化パスにおいて、潜力とODE溶液のベイズ推定を近似することができるようになる。
本研究では,covid-19流行データに基づく非パラメトリックsirdモデルを訓練することにより,アルゴリズムの表現力と性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 10:36:09 GMT)
Deep Online Correction for Monocular Visual Odometry [23.1] 本研究では,単眼視能測定のための深層オンライン補正(DOC)フレームワークを提案する。
深度マップと初期ポーズは、自己教師された方法で訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)から得られる。
本手法は、KITTI Odometryベンチマークにおける相対変換誤差(RTE)=2.0%で優れた性能を発揮します。
09. 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 05:55:51 GMT)
CopulaGNN: Towards Integrating Representational and Correlational Roles
of Graphs in Graph Neural Networks [23.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルが両タイプの情報を効果的に活用する方法について検討する。
提案したCopula Graph Neural Network (CopulaGNN)は、幅広いGNNモデルをベースモデルとして扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:54:58 GMT)
Generating Adjacency-Constrained Subgoals in Hierarchical Reinforcement
Learning [22.3] 目標条件付き階層型強化学習(HRL)は、強化学習技術をスケールアップするための有望なアプローチである。
HRLは、高レベル、すなわちゴール空間のアクション空間がしばしば大きいため、トレーニングの非効率さに悩まされる。
動作空間上の制約は、現在の状態の$k$-stepの隣接領域に制限することで効果的に緩和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 09:48:05 GMT)
not-MIWAE: Deep Generative Modelling with Missing not at Random Data [22.0] 本稿では、欠落したプロセスが欠落したデータに依存している場合に、DLVM(Deep Latent variable Model)を構築し、適合させるアプローチを提案する。
具体的には、深層ニューラルネットワークにより、データから得られる欠損パターンの条件分布を柔軟にモデル化することができる。
欠落したプロセスを明示的にモデル化する様々なデータセットと欠落パターンが有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 13:32:09 GMT)
Integrating Physiological Time Series and Clinical Notes with Deep
Learning for Improved ICU Mortality Prediction [21.9] 本研究では,生理学的時系列データと臨床記録を統合的死亡予測モデルに統合する方法について検討する。
以上の結果より, 個別のモーダルを単独で使用した場合よりも, 予測精度が統計的に有意に向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:00:52 GMT)
Optimal transport framework for efficient prototype selection [21.6] 最適なトランスポート(ot)ベースのフレームワークを開発し、与えられたターゲットデータセットを最もよく表現する有益な例を選定する。
目的関数は部分モジュラリティの重要な特性を享受し、計算速度と決定論的近似保証を持つ並列化可能なグリーディ法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 10:50:14 GMT)
Cross-Task Instance Representation Interactions and Label Dependencies
for Joint Information Extraction with Graph Convolutional Networks [21.3] 本稿では,1つのモデル(FourIE)でIEの4つのタスクを同時に解くための新しいディープラーニングモデルを提案する。
4つのIEタスクを共同実行する以前の作業と比べて、FourIEはタスク間の依存関係をキャプチャする2つの新しいコントリビューションを特徴としている。
提案モデルは,3つの異なる言語を用いた単言語学習と多言語学習の両方において,ieの最先端性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 01:22:46 GMT)
Group Equivariant Stand-Alone Self-Attention For Vision [21.1] 群同変自己アテンションネットワーク(GSA-Nets)は自然に制御可能である。
ビジョンベンチマーク実験では,非同変自己注意ネットワーク上でのGSA-Netの整合性向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 19:19:38 GMT)
Advance Warning Methodologies for COVID-19 using Chest X-Ray Images [20.3] コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、2019年12月に初めて発見されて以降、急速に世界的な健康問題となっている。
近年,胸部X線画像から新型コロナウイルスを早期に検出するための機械学習技術が注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:39:17 GMT)
`Why didn't you allocate this task to them?' Negotiation-Aware Task
Allocation and Contrastive Explanation Generation [19.3] 本稿では,交渉をシミュレートし,交渉を意識したタスク割り当てを生成する人工知能タスク割り当て(AITA)を提案する。
本稿では,(1)本手法を用いて提案したアロケーションが,実際に多数派に公平であることを示すとともに,(2)反事実が提起された場合,生成した説明は理解し,説得し易いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 02:30:32 GMT)
Approximation for Probability Distributions by Wasserstein GAN [19.2] We show that the approximation for distributions by Wasserstein GAN are on both width/deepth (capacity) of generators and discriminator。
我々は, 1-Lipschitz関数に近似するために, GroupSort ニューラルネットワーク arXiv:1811.05381v2[cs.LG] をモデルに採用する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 07:40:13 GMT)
Learning Multimodal Affinities for Textual Editing in Images [18.7] 文書イメージにおけるテキストエンティティ間のマルチモーダルな親和性を学ぶための汎用的な非監視手法を考案する。
次に、これらの学習親和性を使用して、画像内のテキストエンティティを異なるセマンティックグループに自動的にクラスタ化する。
本手法は,幅広い文書にまたがる高度に多様な画像に対して動作可能であり,様々な編集操作に適用可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 10:09:57 GMT)
Video Frame Interpolation via Generalized Deformable Convolution [18.4] ビデオフレームは、空間的および時間的コンピテンシーを維持しながら、近くのソースフレームから中間フレームを合成することを目的としている。
既存のディープラーニングベースのビデオフレーム手法は、フローベースの方法とカーネルベースの方法の2つのカテゴリに分けられる。
データ駆動方式で動きを効果的に学習し、時空のサンプリングポイントを自由に選択できる汎用変形型畳み込み機構が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 16:09:35 GMT)
Large Scale Image Completion via Co-Modulated Generative Adversarial
Networks [18.3] 画像条件と最近の非条件生成アーキテクチャのギャップを埋める汎用的な新しいアプローチを提案する。
また,画像補完のための定量的指標が不十分なため,Paired/Unpaired Inception Discriminative Score (P-IDS/U-IDS)を提案する。
実験は、自由形式の画像補完における最先端の手法よりも品質と多様性の両面で優れた性能を示し、画像から画像への変換を容易に一般化する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:59:11 GMT)
Human-AI Symbiosis: A Survey of Current Approaches [18.3] 我々は、補完の流れ、タスクの地平線、モデル表現、知識レベル、チームゴールなど、人間-AIチームにおける作業のさまざまな側面を強調します。
この調査は、人間-AIチームの研究成果と、この分野の新たな研究者へのガイダンスとのより明確なつながりを提供することを期待している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 02:39:28 GMT)
Massively parallel hybrid search for the partial Latin square extension
problem [18.2] 本稿では,ラテン方形部分拡張問題に対する最初の超並列ハイブリッド探索アルゴリズムを提案する。
アルゴリズムのコードは公開される予定だ。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 18:09:50 GMT)
On the Impact of Applying Machine Learning in the Decision-Making of
Self-Adaptive Systems [17.9] 計算学習理論を用いて、検証者による予測に対する機械学習手法の影響に関する理論的境界を決定する。
最後に、この分野における今後の研究の機会を検討します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:59:50 GMT)
FastNeRF: High-Fidelity Neural Rendering at 200FPS [17.7] 我々は,ハイエンドGPU上で200Hzの高忠実度画像をレンダリングするシステムであるFastNeRFを提案する。
提案手法は、元のNeRFアルゴリズムよりも3000倍高速で、NeRFを加速する既存の作業よりも少なくとも1桁高速である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:09:12 GMT)
Lossless compression with state space models using bits back coding [17.6] 我々は'bits back with ans'法を潜在マルコフ構造を持つ時系列モデルに一般化する。
本手法が小規模モデルに有効であることを実験的に証明し,ビデオ圧縮などの大規模設定への適用性について考察した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 10:34:57 GMT)
Computer Vision Aided URLL Communications: Proactive Service
Identification and Coexistence [17.6] 既存の超信頼性と低遅延(URLL)と強化されたモバイルブロードバンド(eMBB)サービスのサポートは、無線ネットワークにとって重要な課題です。
本論文では,新規なリソース割り当てアルゴリズムを開発するための新しいフレームワークであるtextitservice IDを提案する。
このフレームワークは、ビジュアルデータ(例えばrgbカメラによるキャプチャ)とディープラーニング(例えばディープニューラルネットワーク)に基づいています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:53:29 GMT)
Multi-Objective Interpolation Training for Robustness to Label Noise [17.3] 標準教師付きコントラスト学習はラベル雑音の存在下で劣化することを示す。
コントラスト学習により学習したロバストな特徴表現を利用する新しいラベルノイズ検出手法を提案する。
合成および実世界のノイズベンチマークの実験は、MOIT/MOIT+が最先端の結果を得ることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 07:44:28 GMT)
Neural tensor contractions and the expressive power of deep neural
quantum states [17.2] 一般的なテンソルネットワークとディープフィードフォワード人工ニューラルネットワークの直接接続を確立します。
ニューラルネットワーク状態は、実際に使用可能な変分テンソルネットワークよりも厳密に同じまたは高い表現力を有することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:47:38 GMT)
Efficient Algorithms for Rotation Averaging Problems [17.1] 平均問題は、コンピュータアプリケーションにおける基本的なタスクです。
定常点への収束を保証したブロック平均化アルゴリズムを提案する。
また,上界最小化を適用した平均化アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 05:22:45 GMT)
Articulated Object Interaction in Unknown Scenes with Whole-Body Mobile
Manipulation [16.8] 未知の環境下における大型関節オブジェクトとの自律的相互作用のための2段階アーキテクチャを提案する。
第1段階は学習モデルを用いて、RGB-D入力から対象物の調音モデルを推定し、相互作用のための状態の動作条件列を予測する。
第2段階は、生成した運動計画に沿ってオブジェクトを操作する全身運動制御装置からなる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:32:18 GMT)
Situated Language Learning via Interactive Narratives [16.7] 本稿では,文脈的関連のある自然言語を理解し,生成する能力を持つ学習エージェントの活用方法について考察する。
このようなエージェントを作成するための2つの重要なコンポーネントは、相互作用と環境接地です。
テキストゲームのパズルのような構造と自然言語状態とアクション空間が組み合わさったユニークな課題について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 01:55:16 GMT)
Generalizing Object-Centric Task-Axes Controllers using Keypoints [15.4] オブジェクト指向タスクアクスコントローラを構成するモジュール型タスクポリシーを学習する。
これらのタスクアックスコントローラは、シーンの下位オブジェクトに関連付けられたプロパティによってパラメータ化される。
私たちの全体的なアプローチは、操作タスクを学ぶためのシンプルでモジュール化された強力なフレームワークを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:08:00 GMT)
Meta-Learning of Structured Task Distributions in Humans and Machines [15.3] メタラーニングの評価は依然として課題であり、メタラーニングが実際にタスク内に埋め込まれた構造を使っているかどうかを見逃すことができる。
我々は,モデルなし強化学習で訓練されたリカレントネットワークである標準的なメタ学習エージェントを訓練し,それを人間のパフォーマンスと比較する。
エージェントはNullタスク分布において優れているのに対し、構造化されたタスク分布では人間の方が優れている二重解離が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 13:42:14 GMT)
Improving Code Summarization with Block-wise Abstract Syntax Tree
Splitting [15.3] ソースコードの構文構造を表現した抽象構文木(AST)がコード要約の生成をガイドするために組み込まれている。
既存のastベースのメソッドはトレーニングが困難で、不適切なコード要約を生成する。
ASTのリッチツリー形式の構文構造をフル活用したBlock-wise Abstract Syntax Tree Splitting法(BASTS)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:15:11 GMT)
RP-VIO: Robust Plane-based Visual-Inertial Odometry for Dynamic
Environments [14.3] 動的環境のための最先端のビジュアル慣性オドメトリーシステムRP-VIOについて述べる。
また,現代のvinsシステムの能力をより効果的に評価するために,高ダイナミックでフォトリアリスティックな合成データセットを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:33:07 GMT)
Complex Query Answering with Neural Link Predictors [13.9] 不完全な知識グラフ上で複雑なクエリを効率的に応答するフレームワークを提案する。
我々は、各クエリをエンドツーエンドの微分可能な目的に翻訳し、各原子の真理値が事前学習されたニューラルネットワーク予測器によって計算される。
実験では,提案手法は最先端手法よりも精度の高い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 09:42:49 GMT)
TPPI-Net: Towards Efficient and Practical Hyperspectral Image
Classification [13.8] hsi分類には新たなネットワーク設計機構tppi(ピクセルに基づく学習と画像に基づく予測)が提案されている。
TPPI-Netは、HSI分類のための技術ネットワークの状態に匹敵する高い分類精度を得るだけでなく、ハイパースペクトル画像予測の計算複雑性を大幅に減らすことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 08:35:37 GMT)
TSTNN: Two-stage Transformer based Neural Network for Speech Enhancement
in the Time Domain [13.6] 提案モデルは,エンコーダ,2段変圧器モジュール(TSTM),マスキングモジュール,デコーダから構成される。
TSTMは、エンコーダ出力ステージからローカルおよびグローバル情報を効率よく抽出するために、4つの積み重ね2段変圧器ブロックを利用する。
デコーダは、拡張された音声を再構築するためにマスクエンコーダ機能を使用する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 00:38:17 GMT)
Integrated Decision and Control: Towards Interpretable and Efficient
Driving Intelligence [13.6] 自動走行車のための解釈可能かつ効率的な意思決定・制御フレームワークを提案する。
駆動タスクを階層的に構造化されたマルチパス計画と最適追跡に分解する。
その結果,オンライン計算の効率性や交通効率,安全性などの運転性能が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:43:31 GMT)
Gender and Racial Fairness in Depression Research using Social Media [13.5] ソーシャルメディアデータは、計算レンズからメンタルヘルス研究への関心を高めました。
これまでの研究では、このデータから生成されたモデルのバイアスが懸念されている。
我々の研究は、将来の研究でこれらのバイアスを避けるための推奨事項で締めくくっている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 22:34:41 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） (Thu, 18 Mar 2021 05:48:04 GMT)
Discriminative and Semantic Feature Selection for Place Recognition
towards Dynamic Environments [13.0] DSFeatと呼ばれる識別的・意味的特徴選択ネットワークを提案する。
セマンティック情報とアテンション機構の両方によって監督され、特徴の画素単位の安定性を推定できる。
私たちの提案は、任意の機能ベースのSLAMシステムに簡単にプラグインできることに注意してください。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 05:11:46 GMT)
Auto-calibration Method Using Stop Signs for Urban Autonomous Driving
Applications [13.0] 自然環境においては、外乱はキャリブレーションに容易に挑戦することができる。1つの可能性として、既知の形状の自然物体をセンサーの校正に利用することが挙げられる。
停留所標識などの交通標識の認識とカメラの再校正への利用に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 19:01:05 GMT)
Learning Time Series from Scale Information [12.5] 本稿では,スケールベース推論と呼ばれる新しい概念を提案する。
まず1つの時系列に最適に選ばれた$k$-nearest近傍に基づくノンパラメトリック予測器を提案する。
次に,過去のデータを様々な解像度で逐次予測するアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 05:33:18 GMT)
An Overview of Multi-Agent Reinforcement Learning from Game Theoretical
Perspective [12.2] この研究は、ゲーム理論の観点から、現在の最先端のMARL技術について自己完結した評価を提供する。
MARLは複数のエージェントが同時に学習するマルチエージェントシステムにおける学習問題に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 01:43:32 GMT)
Robust Vision-Based Cheat Detection in Competitive Gaming [12.1] 本稿では,フレームバッファの最終状態をキャプチャし,不正オーバーレイを検出するビジョンベースアプローチを提案する。
以上の結果から,機械学習によるロバストで効果的な解凍は実現可能であることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 06:06:52 GMT)
A Location-Sensitive Local Prototype Network for Few-Shot Medical Image
Segmentation [12.0] そこで本稿では,空間的プリエントを利用して医療画像分割を行うプロトタイプベース手法を提案する。
VISCERAL CT画像データセットにおける臓器セグメンテーション実験では, 平均Dice係数において, 最新のアプローチを10%上回った。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:27:19 GMT)
Ano-Graph: Learning Normal Scene Contextual Graphs to Detect Video
Anomalies [11.9] ビデオ検出は、教師なしのトレーニング手順と、現実世界のシナリオに高時間に存在するため、難しい課題であることが証明された。
本論文では,通常の物体の相互作用を学習・モデル化するための非グラフ法を提案する。
提案手法はデータ効率が良く,照明などの実世界の変種に対して著しく頑健であり,adocやストリートシーンの難易度が高いsotaを大差で通過する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 20:08:53 GMT)
Model Extraction and Adversarial Transferability, Your BERT is
Vulnerable! [11.4] 敵がBERTベースのAPIサービスを、事前知識とクエリに制限のある複数のベンチマークデータセットで盗む方法を示す。
また, 抽出したモデルが, 被害者モデルに対する高度に転送可能な敵攻撃につながることを示す。
私たちの研究は、被害者モデルと攻撃モデルの間にアーキテクチャ上のミスマッチがある場合でも、BERTベースのAPIサービスの潜在的な脆弱性がまだ保持されていることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 04:23:21 GMT)
The VISIONE Video Search System: Exploiting Off-the-Shelf Text Search
Engines for Large-Scale Video Retrieval [11.2] VISIONEでは,テキストキーワード,オブジェクトとその空間的関係,色の発生,空間的,関係性,画像的類似性を用いて動画を検索することができる。
提案手法の特長は,ビデオから抽出したすべての情報を,単一のテキスト検索エンジンに便利なテキストエンコーディングを用いて符号化することである。
クエリのさまざまな部分(視覚的、テキスト、場所)に対応する結果をマージする必要がある場合、これは大きな柔軟性を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:37:27 GMT)
Contextual Biasing of Language Models for Speech Recognition in
Goal-Oriented Conversational Agents [11.2] ゴール指向の会話インターフェイスは特定のタスクを達成するように設計されている。
推論時に提供されるサンプル発話にBERTから派生したコンテキスト埋め込みを利用する新しいアーキテクチャを提案する。
本実験では,目標指向音声データセットにおける非文脈発話レベルNLMレコレータに対する単語誤り率(WER)の相対的な7%の低減を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 15:38:08 GMT)
UBAR: Towards Fully End-to-End Task-Oriented Dialog Systems with GPT-2 [11.0] UBARは、対話セッション全体のシーケンスで、訓練済みの大きな一方向言語モデルGPT-2を微調整することによって取得される。
UBARは、複数の設定で最先端のパフォーマンスを達成し、レスポンス生成、ポリシー最適化、エンドツーエンドモデリングをそれぞれ4.7、3.5、9.4ポイント改善した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 02:34:26 GMT)
Privacy Preservation in Federated Learning: An insightful survey from
the GDPR Perspective [10.9] この記事は、フェデレーテッドラーニングに使用できる最先端のプライバシー技術に関する調査に特化している。
近年の研究では、FLにおけるデータの保持と計算は、プライバシ保証者にとって不十分であることが示されている。
これは、FLシステム内のパーティ間で交換されるMLモデルパラメータが、いくつかのプライバシ攻撃で悪用されるためである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 12:32:28 GMT)
Enforcing Almost-Sure Reachability in POMDPs [10.9] 部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)は、限られた情報の下での逐次決定のためのよく知られたモデルである。
我々は、悪い状態にたどり着くことなく、ほぼ確実に目標状態に達するような、EXPTIMEの難題を考察する。
SATに基づく新しい反復手法と,決定図に基づく代替手法の2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 23:07:15 GMT)
Consistency-based Active Learning for Object Detection [10.8] アクティブラーニングは、限られた予算で最も情報に富んだサンプルを選択することで、タスクモデルの性能を向上させることを目的としている。
本研究では,オリジナルデータと拡張データとの一貫性を十分に探究する,オブジェクト検出のための効果的な一貫性に基づくアクティブラーニング手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:00:34 GMT)
Deep Reinforcement Learning-Aided RAN Slicing Enforcement for B5G
Latency Sensitive Services [10.7] 本論文では、無線アクセスネットワークスライスと無線リソース管理に対処するために、ネットワークの端でDeep Reinforcement Learningを利用する新しいアーキテクチャを提案する。
提案手法の有効性を,自律走行型ユースケースを考慮したコンピュータシミュレーションにより検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:18:34 GMT)
Two Timescale Hybrid Federated Learning with Cooperative D2D Local Model
Aggregations [10.7] フェデレーテッド・ラーニングは、機械学習(ML)モデルのトレーニングを無線エッジに分散する一般的なテクニックとして登場した。
モデル学習のためのデバイス間通信パラダイムとデバイス間通信(d2d)のハイブリッドである,tt-hf(timescale hybrid federated learning)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 18:58:45 GMT)
Deep Neural Tangent Kernel and Laplace Kernel Have the Same RKHS [10.6] より小さいパワー(カーネルのスムーズさを損なう)の指数的パワーカーネルは、より大きなRKHSにつながることを証明した。
また、ディープニューラルネットワークカーネルとLaplaceカーネルの再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)が、同じ関数セットを含むことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:56:31 GMT)
MS*: A New Exact Algorithm for Multi-agent Simultaneous Multi-goal
Sequencing and Path Finding [10.4] 監視やロジスティクスといったマルチエージェントアプリケーションでは、多数のモバイルエージェントが協調し、多数の目標地点を安全に訪問することがしばしば期待されている。
本稿では、このマルチエージェント問題に対する最適解を計算するMS*と呼ばれる新しいアルゴリズムを紹介します。
計算結果から,提案アルゴリズムは標準ラップトップ上でのCPU時間1分で20エージェント,50ゴールのマルチエージェント問題を解くことができることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 01:57:35 GMT)
Impressions2Font: Generating Fonts by Specifying Impressions [10.3] 本稿では,印象のあるフォント画像を生成するImpressions2Font(Imp2Font)を提案する。
Imp2Fontはフォント画像を生成する条件として任意の数の印象語を受け入れる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 06:10:26 GMT)
Towards Productizing AI/ML Models: An Industry Perspective from Data
Scientists [10.3] AI/MLモデルから生産可能なAIベースのシステムへの移行は、データサイエンティストとソフトウェアエンジニアの両方にとって課題です。
本稿では,この移行が実践者によってどのように認識されるかを理解するため,コンサルティング会社におけるワークショップの結果を報告する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 22:25:44 GMT)
Neural Multi-Hop Reasoning With Logical Rules on Biomedical Knowledge
Graphs [10.2] 我々は,創薬の現実世界における課題に基づいて経験的研究を行う。
我々は,この課題を,化合物と疾患の両方が知識グラフの実体に対応するリンク予測問題として定式化する。
本稿では,強化学習と論理ルールに基づく政策誘導歩行を組み合わせた新しい手法PoLoを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 16:46:11 GMT)
Enhancing Transformer for Video Understanding Using Gated Multi-Level
Attention and Temporal Adversarial Training [9.5] Gated Adversarial Transformer (GAT)を導入し,映像への注目モデルの適用性を高める。
GATはマルチレベルの注意ゲートを使用して、ローカルおよびグローバルコンテキストに基づいてフレームの関連性をモデル化します。
本稿では,映像分類作業における大規模YoutTube-8MデータセットにおけるGATの性能について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 06:39:09 GMT)
KoDF: A Large-scale Korean DeepFake Detection Dataset [9.5] face-swapとface-reenactmentを総称してdeepfakesと呼ばれるようになった。
私達は韓国の主題に焦点を合わせる合成され、実質のビデオの大規模なコレクションである韓国のDeepFakeの検出のデータセット(KoDF)を、造りました。
本稿では,データセット構築に使用する手法の詳細を説明し,kodfの分布と既存のdeepfake検出データセットとの差異を実験的に示すとともに,実世界の一般化に複数のデータセットを使用することの重要性を強調する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 09:04:02 GMT)
On Steady-State Evolutionary Algorithms and Selective Pressure: Why
Inverse Rank-Based Allocation of Reproductive Trials is Best [9.3] 我々は、定常EAのグローバル最適化能力に対する選択的な圧力の影響を分析する。
標準のバイモーダルベンチマーク関数2maxでは、均一な親選択を使用することで両方のオプティマを見つける確率の高い指数が得られることを厳密に証明します。
一方,最悪の個人を親として選択することは,合理的な人口規模に対して圧倒的な確率で効率的なグローバル最適化につながることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:27:05 GMT)
Rapid treatment planning for low-dose-rate prostate brachytherapy with
TP-GAN [9.1] 低用量前立腺切断療法 (LDR-PB) の治療計画では, 前立腺に最小限の所定の用量を与える埋込み可能な放射性種子の配置を目標としている。
医師の視点からインプラントを「受け入れ可能」とみなすのではなく、この線量基準を満たす複数の種子の配置があります。
LDR-PBデータの大規模プールから学習するモデルをトレーニングすることで、このばらつきを低減する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 03:02:45 GMT)
Embedding Code Contexts for Cryptographic API Suggestion:New
Methodologies and Comparisons [9.0] APIレコメンデーションのための新しいニューラルネットワークベースのアプローチであるMulti-HyLSTMを提案する。
プログラム分析を使用して、APIの埋め込みと推奨をガイドします。
245のテストケースの分析では、商用ツールのCodotaと比較して、トップ1の推奨精度は88.98%に達した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 02:16:07 GMT)
Lighting Enhancement Aids Reconstruction of Colonoscopic Surfaces [8.7] 大腸内視鏡ビデオの照明問題に焦点をあてた。
近年の映像フレームの強度分布に適応する照明補正が必要であることが判明した。
このネットワークはガンマ補正プロセスにおいてガンマ値に適応する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 15:12:59 GMT)
UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation [8.6] UNEt TRansformers(UNETR)と呼ばれる新しいアーキテクチャを導入し、純粋なトランスフォーマーをエンコーダとして入力ボリュームのシーケンス表現を学習します。
提案モデルの性能を様々なイメージング手法で広く検証しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 20:17:15 GMT)
Simple and efficient way to generate superbunching pseudothermal light [8.5] 2次および3次コヒーレンスが20.45と227.07と、熱または擬熱光の値である2と6よりはるかに大きいことを実験的に観察した。
また、この重畳された擬熱光により、時間的ゴーストイメージングの質を向上させることができると予測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 02:00:03 GMT)
Randomized Ensembled Double Q-Learning: Learning Fast Without a Model [8.0] 簡単なモデルなしアルゴリズムRandomized Ensembled Double Q-Learning (REDQ)を導入する。
REDQのパフォーマンスは、MuJoCoベンチマークの最先端のモデルベースのアルゴリズムと同じくらい優れていることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 03:42:07 GMT)
ChronoR: Rotation Based Temporal Knowledge Graph Embedding [8.0] 時間的知識グラフに対する推論の難解な問題について検討する。
実体,関係,時間を表す表現を学習するための新しいモデルであるChronoR(ChronoR)を提案する。
chronorは、時間的知識グラフリンク予測のためのベンチマークデータセットの最先端メソッドの多くを上回ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:08:33 GMT)
ViNet: Pushing the limits of Visual Modality for Audio-Visual Saliency
Prediction [7.6] ViNetは完全な畳み込みエンコーダデコーダアーキテクチャである。
ViNetはオーディオを入力として使用せず、最先端のオーディオビジュアルサリエンシー予測モデルよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 06:00:20 GMT)
SG-Net: Spatial Granularity Network for One-Stage Video Instance
Segmentation [7.5] ビデオインスタンスセグメンテーション(VIS)はコンピュータビジョンにおける新しい重要なタスクである。
VISのための一段階空間粒度ネットワーク(SG-Net)を提案する。
提案手法は精度と推論速度の両方で性能を向上できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:31:15 GMT)
Sequential End-to-end Network for Efficient Person Search [7.4] 人物検出と人物再識別(re-ID)を共同で解決することを目的とした人物探索
既存の研究は、Faster R-CNNに基づくエンドツーエンドネットワークを設計している。
優れた特徴を抽出するためのシーケンシャルエンドツーエンドネットワーク(SeqNet)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 10:28:24 GMT)
Self-Supervised Adaptation for Video Super-Resolution [7.3] シングルイメージスーパーリゾリューション(SISR)ネットワークは、特定の入力画像にネットワークパラメータを適応させることができます。
従来のビデオスーパーレゾリューション(VSR)ネットワークがビデオフレームをテストするためにパラメータを適応できるようにする新しい学習アルゴリズムを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 08:30:24 GMT)
Linear Iterative Feature Embedding: An Ensemble Framework for
Interpretable Model [6.4] 線形反復特徴埋め込み(LIFE)と呼ばれる解釈可能なモデルのための新しいアンサンブルフレームワークを開発した。
LIFEは、広い一層ニューラルネットワーク(NN)を正確に3つのステップに適合させることができる。
LIFEは直接訓練された単層NNを一貫して上回り、また他の多くのベンチマークモデルより上です。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 02:01:17 GMT)
Operational quantification of continuous-variable quantum resources [6.3] 本稿では, 連続変数量子系の資源定量化手法を提案する。
このロバスト性は、どんな凸資源理論においても、よく研究されているボナ・フェイド資源定量器を構成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:47:53 GMT)
Framework for resource quantification in infinite-dimensional general
probabilistic theories [6.3] 資源理論は、量子力学などにおける物理系の特性を特徴づけるための一般的な枠組みを提供する。
一般確率論(GPT)における資源定量化手法を紹介する。
与えられたリソース状態が、すべてのリソースレス状態に対するチャネル識別タスクを可能にすることを示す。
我々は、光学的非古典性、絡み合い、真の非ガウス性、コヒーレンスといったいくつかの物理的関連性の資源に対するロバスト性の適用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:49:32 GMT)
Range-Net: A High Precision Streaming SVD for Big Data Applications [6.1] ビッグデータ設定コンピューティングでは、主記憶要求のため、支配的なSVD要素が制限される。
Eckart-Young-Mirsky (EYM) の定理によって与えられる尾エネルギーの下界を満たすランダム化SVDの代替として Range-Net を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 18:46:17 GMT)
Data-free mixed-precision quantization using novel sensitivity metric [6.0] 量子化誤差がタスクロスや他の層との相互作用に与える影響を考慮した新しい感度測定法を提案する。
実験により,提案手法が量子化感度をよりよく表現し,生成したデータは混合精度量子化に適用できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 07:23:21 GMT)
A Learned Performance Model for Tensor Processing Units [5.7] 本稿では,処理ユニット(TPU)インスタンス用のグラフプログラムのコーパスから,パフォーマンスモデルを学習する方法を示す。
学習したモデルでは,2つのタスクにおいて,高度に最適化された分析性能モデルよりも優れていることを示す。
オートチューニングは、TPUへのアクセスが制限されたり、高価な設定で、より高速なプログラムを見つけるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 04:49:15 GMT)
Equivariant Filters for Efficient Tracking in 3D Imaging [5.6] 固定計算コストと最先端性能を有する3次元画像のオブジェクト追跡手法を実証する。
代わりに、畳み込み機能や完全に接続されたレイヤのフラット化を含まないアーキテクチャを提案する。
本研究では,合成拡張現実型成人脳MRIと,その用途である胎児脳MRIについて実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 13:47:27 GMT)
CheXbreak: Misclassification Identification for Deep Learning Models
Interpreting Chest X-rays [5.3] まず、胸部X線モデルが誤分類される可能性がある患者サブグループが存在するかを検討する。
胸部X線モデルの誤分類を予測するため, 患者年齢, 肺病変, 気胸のX線所見は統計的に有意な特徴である。
胸部X線モデルの出力と臨床特徴を用いた誤分類予測器を開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 00:30:19 GMT)
deepBF: Malicious URL detection using Learned Bloom Filter and
Evolutionary Deep Learning [5.2] 悪意のあるURL検出は、さまざまなシステムの継続的な近代化による新しい研究領域です。
本稿では,DeepBF(Deep Learning and Bloom Filter)と呼ばれる新しい悪意のあるURL検出手法を提案する。
進化的畳み込みニューラルネットワークを用いて悪意のあるURLを識別する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:53:22 GMT)
The Case for High-Accuracy Classification: Think Small, Think Many! [4.8] 簡単な色特徴の組み合わせに基づく効率的で軽量な深層分類アンサンブル構造を提案する。
評価の結果,resnet-50モデルと比較して予測精度が大幅に向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 16:15:31 GMT)
Light Field Compression by Residual CNN Assisted JPEG [4.8] 我々はJPEGを用いた学習技術を開発し、平均0.0047ピクセル当たりのビットストリームからLFを再構成する。
提案手法は,圧縮時間の1%と圧縮の18倍の高速化により,LFの圧縮に使用される最先端ビデオ圧縮技術と比較して,構造類似度指標(SSIM)とピーク信号-雑音比(PSNR)が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 15:02:06 GMT)
Limited-angle CT reconstruction via the L1/L2 minimization [4.3] CT (Computerd tomography) 再構成において, リミテッドアングル走査問題に対する勾配のL1/L2項の最小化を検討する。
我々は,乗算器の交互方向法が収束を保証できるように,制約のない最適化モデルのための特定の分割フレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 02:00:03 GMT)
Decomposing and Recomposing Event Structure [4.3] これをrole、entity type、event-level semantic graphと共同で導入する。
従来の理論的動機付けされた文書レベルの生成モデルと密接に一致した型群を同定する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:16:43 GMT)
OmniPose: A Multi-Scale Framework for Multi-Person Pose Estimation [3.8] 本稿では,多人数ポーズ推定のための最先端結果を実現する,エンドツーエンドのトレーニング可能な単一パスフレームワークを提案する。
OmniPoseはマルチパーソンポーズ推定のための頑健で効率的なアーキテクチャであることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:30:31 GMT)
Spatio-temporal Crop Classification On Volumetric Data [3.3] 多スペクトル画像を用いた大規模作物分類は数十年にわたって広く研究されてきた問題である。
深層畳み込みニューラルネットワーク(dcnn)が提案されているが、ランダムフォレストに匹敵する結果しか得られていない。
本研究では,大規模作物分類のための新しいCNNアーキテクチャを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 07:13:53 GMT)
Learning How to Optimize Black-Box Functions With Extreme Limits on the
Number of Function Evaluations [3.1] ブラックボックス最適化では,約100桁の関数評価が極めて限られた数しか手頃な価格で行われない。
本稿では,確立された手法を用いて各バッチの点集合を提案し,これらの候補点から,並列に実行できる試行回数をダウンセレクトする手法を提案する。
我々は、正規化コストの平均50%の削減を達成し、これは非常に大きな性能改善である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 15:30:15 GMT)
Dementia Severity Classification under Small Sample Size and Weak
Supervision in Thick Slice MRI [3.1] 認知症早期発見は支援戦略の発達において重要な役割を担っている。
視覚的バイオマーカーを用いてFazekasスケールに基づいて疾患の重症度を分類することを提案する。
MRIスタック全体に重症度ラベルを割り当てる形での小さなトレーニングサンプルサイズと弱い監督は、主な課題の一つです。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 07:33:57 GMT)
Hidden Technical Debts for Fair Machine Learning in Financial Services [3.0] asfintechのような高度に規制された業界では、保護されたグループや個人を差別する機械学習システムのリスクが懸念されている。
これらの懸念に対処するため、研究者は様々な数学的公正度とバイアス軽減アルゴリズムを導入した。
本稿では,生産環境における技術的負債の隠蔽と適正なMLシステム構築の課題について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 20:27:34 GMT)
F*: An Interpretable Transformation of the F-measure [2.8] F-measureはF1スコアとしても知られ、分類アルゴリズムの性能を評価するために広く使われている。
ここでは、F*(F-star)と呼ばれるF測度の簡単な変換について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 02:03:47 GMT)
Stride and Translation Invariance in CNNs [2.4] 隣接する画素間の十分な類似性が組み合わさることで,ストライドは翻訳不変性に大きな恩恵をもたらすことを示す。
また,グローバル平均プーリング,アンチエイリアス,データ拡張など,他のソリューションの有効性についても検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 09:17:06 GMT)
Characterization of Suspended Membrane Waveguides towards a Photonic
Atom Trap Integrated Platform [2.4] 懸濁膜導波路を持つフォトニック集積プラットフォームは、6mW (500 um span) から30mW (125 um span) の光学パワーを、非テザリング導波路スパン上でうまく管理する。
この研究は、中性原子量子系とシリコン上のフォトニックおよび電子回路を結合する統合プラットフォームに向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 22:43:24 GMT)
Addressing Hate Speech with Data Science: An Overview from Computer
Science Perspective [2.3] コンピュータサイエンスの観点では、オンラインヘイトスピーチに対処することは、業界(主にソーシャルメディアプラットフォーム所有者)と学界の両方の注目を集める難しい課題である。
我々は、最先端のデータサイエンスアプローチの概要 - 彼らがヘイトスピーチをどのように定義するか、その現象を緩和するために解決するタスク、そしてこれらのタスクにどのように対処するか - について説明する。
我々は、現在のデータサイエンス研究における課題とオープンな問題と、この分野における今後の方向性を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 19:19:44 GMT)
Bayesian Imaging With Data-Driven Priors Encoded by Neural Networks:
Theory, Methods, and Algorithms [2.3] 本稿では,事前知識がトレーニングデータとして利用可能である逆問題に対して,ベイズ推定を行う新しい手法を提案する。
容易に検証可能な条件下で,関連する後方モーメントの存在と適切性を確立する。
モデル精度解析により、データ駆動モデルによって報告されるベイズ確率は、頻繁な定義の下で著しく正確であることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:34:08 GMT)
Human-Inspired Multi-Agent Navigation using Knowledge Distillation [2.2] エージェントとエージェントの相互作用に対する人間のような一般的な衝突回避政策を学ぶためのフレームワークを提案する。
本手法では,強化学習による知識蒸留を用いて報酬関数を形作る。
我々のアプローチで訓練されたエージェントは、衝突回避と目標指向のステアリングタスクにおいて、人間のような軌道を取ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 03:24:38 GMT)
Cellcounter: a deep learning framework for high-fidelity spatial
localization of neurons [2.2] 本研究では,不完全にアノテートされたニューロンを含む画像から学習する深層学習モデルであるcellcounterを提案する。
我々は、いくつかのプロトコルで偽陽性検出を大幅に削減しながら、ニューロンの正確な局在化における芸術の状態にその有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 18:19:17 GMT)
Smoothing and Shrinking the Sparse Seq2Seq Search Space [2.2] entmaxベースのモデルは、猫を効果的に解決する。
また、Fenchel-Young損失の広い家族にラベルスムーシングを一般化する。
得られたラベルスムーズなエントマックス損失モデルにより,多言語グラフ-音素変換の新たな技術が確立された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:45:38 GMT)
A deep learning theory for neural networks grounded in physics [2.1] ニューロモルフィックアーキテクチャ上で大規模で高速で効率的なニューラルネットワークを構築するには、それらを実装および訓練するためのアルゴリズムを再考する必要がある。
私たちのフレームワークは、非常に幅広いモデル、すなわち状態やダイナミクスが変動方程式によって記述されるシステムに適用されます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 02:12:48 GMT)
Configuring Test Generators using Bug Reports: A Case Study of GCC
Compiler and Csmith [2.1] 本稿では,バグレポートのコードスニペットを使用して,テスト生成のガイドを行う。
GCCの8つのバージョンでこのアプローチを評価します。
我々は,本手法がGCCの最先端テスト生成技術よりも高いカバレッジを提供し,誤コンパイル障害を引き起こすことを発見した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 12:36:38 GMT)
CLTA: Contents and Length-based Temporal Attention for Few-shot Action
Recognition [2.0] 本稿では,個々のビデオに対して時間的注意をカスタマイズしたコンテンツと長さに基づく時間的注意モデルを提案する。
通常のソフトマックス分類器で微調整されていないバックボーンであっても、最先端のアクション認識と同等あるいはそれ以上の結果が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 23:40:28 GMT)
Transfer Learning and SpecAugment applied to SSVEP Based BCI
Classification [1.9] 我々は、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を使用して、単一チャネル脳-コンピュータインタフェース(BCI)で脳波信号を分類する。
脳波信号はスペクトログラムに変換され、転送学習技術を用いてDCNNを訓練するための入力として機能した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 06:58:13 GMT)
Requirement Engineering Challenges for AI-intense Systems Development [1.7] 重要な課題は、複雑なAIインテリジェンスシステムやアプリケーションの振る舞いと品質特性の定義と保証に関係している、と私たちは主張する。
産業、輸送、ホームオートメーションに関連する複雑なAIインテンシングシステムおよびアプリケーションに関連するユースケースから4つの課題領域を導き出します。
これらの課題を解決することは、複雑なAIインテンシングシステムやアプリケーションの開発アプローチに新しい要件エンジニアリング手法を統合するプロセスサポートを暗示します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:06:13 GMT)
Experimental demonstration of superresolution of partially coherent
light sources using parity sorting [1.5] 部分コヒーレンスがパリティソートに基づく2つの音源のサブ回折限界局在に与える影響について検討する。
負および実値のコヒーレンスの事前情報により、非コヒーレントの場合よりも高いフィッシャー情報が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 03:07:35 GMT)
TOP: Backdoor Detection in Neural Networks via Transferability of
Perturbation [1.5] トレーニングデータやサンプルトリガにアクセスせずにトレーニングされたモデルのバックドアを検出することは、重要なオープン問題である。
本稿では,これらのモデルの興味深い性質を同定する: クリーンモデルよりも毒性モデルの方が画像から画像への逆摂動の伝達が容易である。
この機能を使用して、TrojAIベンチマークの有毒モデルと、追加モデルを検出します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:13:30 GMT)
MILP for the Multi-objective VM Reassignment Problem [1.4] 多目的機械再割り当て問題は制約と混合整数プログラミングのアプローチにおいて難しい問題である。
我々は,IBM ILOG CPLEXのような混合整数最適化問題を多目的マシン再割り当て問題に利用できることを示す。
本研究では,小・中規模のデータセンタに対してのみ有用であり,最適公差や検索空間での探索方向の制限など,いくつかの緩和効果があることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:46:57 GMT)
Evaluation of Generalizability of Neural Program Analyzers under
Semantic-Preserving Transformations [1.3] プログラムのセマンティックな等価な7つの変換を用いて,2つの一般的なニューラルプログラム解析器の一般化性を評価する。
その結果、多くの場合、ニューラルプログラムアナライザは、しばしば無視可能なテキスト差のあるプログラムに対して、うまく一般化できないことに注意した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 07:10:31 GMT)
Big Data for Traffic Estimation and Prediction: A Survey of Data and
Tools [1.2] 本研究では,トラヒック推定と予測に使用されるオープンデータとビッグデータツールの最新の調査を行う。
異なるデータ型が分類され、オフザシェルフツールが導入される。
交通量推定および予測タスクにおけるビッグデータの利用をさらに促進するために、今後の研究のために課題と今後の方向性を提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 01:46:05 GMT)
How I failed machine learning in medical imaging -- shortcomings and
recommendations [0.9] あらゆるステップにおいて、潜在的なバイアスが忍び込みます。
これらの問題に対処するイニシアチブはすでに始まっています
今後、これらの問題を解決する方法については、幅広い推奨事項を提供しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:46:35 GMT)
Performance of Dense Coding and Teleportation for Random States
--Augmentation via Pre-processing [0.8] 本研究では,Haar の高密度符号化容量 (DCC) とテレポーテーション忠実度 (TF) について検討した。
我々は、高密度符号化とテレポーテーションのためのランダムな状態の性能が、状態のランクの上昇とともに低下するのを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 20:50:06 GMT)
Highly Efficient Representation and Active Learning Framework for
Imbalanced Data and its Application to COVID-19 X-Ray Classification [0.8] 胸部X線を分類するためのデータ効率の高い分類および能動的学習フレームワークを提案する。
これは(1)畳み込みニューラルネットワークの教師なし表現学習と(2)ガウス過程法に基づいている。
利用可能なラベルのトレーニングから正確性に到達するには、ラベル付きデータの10%の$simしか必要ありません。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:26:35 GMT)
Biologically Inspired Hexagonal Deep Learning for Hexagonal Image
Generation [0.8] この貢献で活用されたヘキサゴナルディープラーニングフレームワークhexnetは、ヘキサゴナルディープニューラルネットワーク(h-dnn)を利用してヘキサゴナルイメージを生成するのに役立つ。
生成したテスト環境の結果から,提案したモデルが従来の画像生成のアプローチを超越する可能性が示唆された。
その結果、トレーニング可能なパラメータの形でモデルの複雑さが減少する一方で、正方形のパラメータと比較してテストレートが増加することがより許される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 23:21:50 GMT)
Learning to Amend Facial Expression Representation via De-albino and
Affinity [0.5] Amend Representation Module (ARM) は、プール層に代わるものだ。
ARMは2つの異なる方向からの表情表現を効率的に高めます。
当社のARMは、顔認識(FER)のパフォーマンスを著しく向上させます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:54:13 GMT)
Strong parametric dispersive shifts in a statically decoupled
multi-qubit cavity QED system [0.5] Cavity Quant Electrodynamics (QED) は、量子シミュレーションと計算のための新しいシステムを開発する上で重要である。
ここでは、共有dc-SQUIDを通して2つのトランモン量子ビットをラッピング要素空洞に結合する。
振動束でSQUIDをパラメトリックに駆動することにより、量子ビットと空洞の相互作用を動的に独立に調整できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 02:16:33 GMT)
Constructive and Toxic Speech Detection for Open-domain Social Media
Comments in Vietnamese [0.3] 本論文では,1万語のコメントで構成的,有毒な音声検出を分類するためのデータセットを作成する。
PhoBERTとしてベトナムNLPにおける最先端の転送学習モデルを用いた構造的および有毒な音声検出システムを提案する。
結果から,オンライン議論の課題を解決し,ベトナムのソーシャルメディアコメントを自動的に識別する枠組みを開発することができた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 08:04:12 GMT)
Circuit quantum electrodynamics (cQED) with modular quasi-lumped models [0.2] 方法は、量子デバイスをコンパクトなラッピングまたは準分散セルに分割する。
本手法を大規模かつ最先端の超伝導量子プロセッサで実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 16:03:37 GMT)
Reduced Precision Strategies for Deep Learning: A High Energy Physics
Generative Adversarial Network Use Case [0.2] ディープラーニングをより効率的にするための有望なアプローチは、ニューラルネットワークのパラメータを量子化し、精度を下げることである。
本稿では,複雑な深層生成型逆ネットワークモデルに対する低精度推論の効果を解析する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 10:20:23 GMT)
Neural Network Attribution Methods for Problems in Geoscience: A Novel
Synthetic Benchmark Dataset [0.1] 我々は、地質科学における回帰問題に対するアトリビューションベンチマークデータセットを生成するフレームワークを提供する。
シミュレーションの基盤となる機能を学ぶために、完全に接続されたネットワークを訓練する。
異なるXAI手法から得られた推定帰属ヒートマップと基底真理を比較して,特定のXAI手法が良好に機能する事例を同定する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 03:39:17 GMT)
Faster quantum-inspired algorithms for solving linear systems [0.1] そこで本研究では,データ構造を$x$で出力する古典的アルゴリズムにより,エントリへのサンプリングとクエリが可能であることを示す。
この出力は、量子線型解法の出力の古典的なアナログと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 15:12:44 GMT)
Visualizing Kraus operators for dephasing noise during application of
the $\sqrt{\mathrm{\mathrm{SWAP}}}$ quantum gate [0.0] ノイズの存在下で量子ゲートに最適化されたクラウス作用素を導出する。
三次元ユークリッド空間における各クラウス作用素の時間発展を曲線として視覚化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:02:08 GMT)
Unsupervised phase discovery with deep anomaly detection [0.0] 我々は、自動化された教師なし機械学習を用いてフェーズダイアグラムを探索する方法を実証する。
私たちは、完全に教師なしかつ自動化された方法で、フェーズダイアグラム全体を決定するために、ディープニューラルネットワークを使用します。
提案手法により, 予期せぬ特性を有する超固相と超流動相の相分離領域を明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:31:39 GMT)
Ultra-precision quantum sensing and measurement based on nonlinear
hybrid optomechanical systems containing ultracold atoms or atomic
Bose-Einstein condensate [0.0] ハイブリッド光学系(OMS)は、非常に弱い信号を測定するための超精密量子センサとして用いられる。
標準OMSの出力光界のパワースペクトルに、駆動レーザ位相の古典的なゆらぎ、いわゆるレーザー位相ノイズ(LPN)がどう影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:27:08 GMT)
Top-m identification for linear bandits [0.0] 薬物再購入への適用を動機として, 線形バンディットモデルにおける最大平均のm $ge$ 1アームの同定に取り組むための最初のアルゴリズムを提案する。
これらのアルゴリズムはgap-indexフォーカスアルゴリズム(gifa)のジェネリックファミリーに属し、線形バンドイットにおけるトップm識別に導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 08:04:45 GMT)
The impact of using biased performance metrics on software defect
prediction research [0.0] F1 と非偏差 Matthews 相関係数 (MCC) を用いて, 関連する実験を見つけ出し, 欠陥予測性能の全ての一対比較を抽出した。
残念ながら、F1がソフトウェア欠陥予測研究で広く使われていることを示す証拠も見つかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 12:09:48 GMT)
The Geometry of Deep Generative Image Models and its Applications [0.0] generative adversarial networks (gans) は、実世界のデータセットの統計パターンをモデル化する強力な教師なし手法として登場した。
これらのネットワークは、潜在空間内のランダムな入力を学習データを表す新しいサンプルにマップするように訓練される。
潜在空間の構造は、その高い寸法性と発電機の非線形性のために内挿しが困難である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 08:24:26 GMT)
Technical Review: Imaging weak magnetic field patterns on the
nanometer-scale and its application to 2D materials [0.0] 本稿では,このようなシステムの研究に最も有効な最先端技術について概説する。
これらの手法の能力と必要な操作条件を比較し、異なるタイプのソースコントラストに対する適合性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:11:39 GMT)
Super-convergence and Differential Privacy: Training faster with better
privacy guarantees [0.0] ニューラルネットワークのトレーニングに差分プライバシーを使用することには、一連の欠点があります。
超収束は、微分プライベートニューラルネットワークのトレーニング速度を大幅に向上させる方法です。
超収束は、プライベートモデルのプライバシー保証を改善することが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 19:53:00 GMT)
Spectral Reconstruction and Disparity from Spatio-Spectrally Coded Light
Fields via Multi-Task Deep Learning [0.0] 我々はスペクトル中心ビューとそのマップをスペクトル符号化光場から再構成する。
符号化された光フィールドは、焦点のない設計で光フィールドカメラによって捉えられたものに対応する。
合成光分野と現実光分野の両方において高い復元品質を実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 11:28:05 GMT)
Semi-Quantum Inspired Lightweight Mediated Quantum Key Distribution with
Limited Resource and Untrusted TP [0.0] 本稿では,リソースプロトコルを限定した半量子インスパイアされた軽量な量子鍵分布を提案する。
このプロトコルでは、信頼できないサードパーティ(TP)は単一の光子に関連する量子演算のみを実行する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 09:45:03 GMT)
Schr\"odinger's cat for de Sitter spacetime [0.0] 量子重ね合わせにおける時空多様体上の量子プローブの応答に関する新しい現象論的記述を提供する。
このアプローチを静的ド・ジッター空間に適用することにより、ミンコフスキー時空におけるリンドラー軌道の重ね合わせによって引き起こされるものと、量子時空によって生じる影響が運用的に区別できないシナリオを発見する。
平らな空間における軌跡の重ね合わせとそのような量子時空の区別性は、重畳された振幅間の場の相関の同値性や非等価性に還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 02:10:57 GMT)
Recent Advances in Video Question Answering: A Review of Datasets and
Methods [0.0] VQAはビデオシーンから時間的・空間的な情報を検索し、解釈するのに役立つ。
我々の知る限りでは、VQAタスクに対する以前の調査は行われていない。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 14:30:16 GMT)
Recent Advances in Deep Learning Techniques for Face Recognition [0.0] 本稿では,異なるタイプの深層学習(DL)技術を活用する様々な顔認識(FR)システムについて包括的に分析する。
本稿では,様々なアルゴリズム,アーキテクチャ,損失関数,アクティベーション関数,データセット,課題,改善アイデア,dlベースのfrシステムの現状と将来動向について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 19:39:12 GMT)
Reading Isn't Believing: Adversarial Attacks On Multi-Modal Neurons [0.0] 矛盾するテキストと画像信号は、モデルを混乱させ、誤った(視覚的)オプションを選択することができることを示す。
例として、CLIPモデルが最初に読む傾向があり、後で見て、読み取りが信じていないと記述する現象を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 18:56:51 GMT)
Radical pairs may play a role in xenon-induced general anesthesia [0.0] 一般的な麻酔薬としてのキセノンの効用は、同位体依存性を示す。
これらの観測は、キセノン核スピンが自然発生のラジカル電子対の組換えダイナミクスに影響を及ぼすメカニズムによって説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 20:44:22 GMT)
Quinductor: a multilingual data-driven method for generating
reading-comprehension questions using Universal Dependencies [0.0] 係り受け木を用いた読解質問を生成するための多言語データ駆動手法を提案する。
本手法は,低リソース言語に対して,強く,ほとんど決定論的かつ安価なベースラインを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 09:49:56 GMT)
Quantum optics of soliton microcombs [0.0] 炭化ケイ素マイクロ共振器におけるソリトンマイクロコームの基礎量子過程について検討した。
ソリトンの安定な時間格子は、任意のコヒーレント光の混合から、閾値以下のガウス状態の多重モードを分離できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 20:51:52 GMT)
Quantifying the enhancement of two-photon absorption due to
spectral-temporal entanglement [0.0] 低周波光子対の低フラックスが2光子遷移を照らすと、2光子吸収率(TPA)が著しく向上する。
本稿では、絡み合ったTPA(ETPA)の量子理論を提案し、そのようなシステムで可能な量子エンハンスメントの量について上限を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:17:22 GMT)
Physics-Informed Neural Network Method for Solving One-Dimensional
Advection Equation Using PyTorch [0.0] PINNのアプローチは、最適化の強い制約としてPDEを尊重しながらニューラルネットワークのトレーニングを可能にします。
標準的な小規模循環シミュレーションでは、従来のアプローチは乱流拡散モデルの効果とほぼ同じ大きさの擬似拡散効果を組み込むことが示されている。
テストされた全てのスキームのうち、ピンズ近似のみが結果を正確に予測した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 04:50:59 GMT)
Optimal soil sampling design based on the maxvol algorithm [0.0] マキシブルアルゴリズムと呼ばれる最適な設計手法により,サンプル位置を選択するという基本的な考え方に基づくサンプリング設計を提案する。
その結果,Maxvol-baseアルゴリズムは実用性が高い可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 15:54:06 GMT)
On quantum states with a finite-dimensional approximation property [0.0] 無限ランク状態を含む有限ランク状態を含む量子状態のクラスを考える。
この性質はエントロピーフォン・ノイマンエントロピーの有限性を意味するが、逆含意に関する問題は未解決である。
上記の特性の均一連続性をチャネル w.r.t の関数として確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:48:05 GMT)
Nonlinear extension of the quantum dynamical semigroup [0.0] 凸準線形性条件と呼ばれる決定論的非線形時間進化を考察する。
線形非トレース保存写像の族が半群性を満たすならば、凸準線型作用素の生成族も半群性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:57:14 GMT)
Neural Networks for Semantic Gaze Analysis in XR Settings [0.0] 本稿では,関心量の注釈に必要な時間と情報を最小化する新しい手法を提案する。
画像拡張手法を用いて,仮想モデルに基づく合成データセット上で畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を訓練する。
本手法は実環境および仮想環境で評価し,最先端の手法と競合できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 18:05:01 GMT)
Naive Automated Machine Learning -- A Late Baseline for AutoML [0.0] AutoML(Automated Machine Learning)は、特定のデータセット上で最高の一般化パフォーマンスを持つパイプラインを自動的に見つける問題です。
機械学習の問題に関する重要なメタ知識を利用するAutoMLの非常に単純なソリューションであるNaive AutoMLを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 19:52:12 GMT)
MSMatch: Semi-Supervised Multispectral Scene Classification with Few
Labels [0.0] 我々は、EuroSATベンチマークデータセット上のシーン分類に関する監督された方法と競合する最初の半教師付き学習アプローチであるMSMatchを提示する。
クラスごとのラベル付きサンプルはわずか5つで、それぞれEuroSAT RGBとマルチスペクトルデータセットの94.53%と95.86%の精度に達します。
その結果、MSMatchはラベル付きデータの要件を大幅に削減することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 16:47:21 GMT)
Localizing genuine multimode entanglement: Asymmetric gains via
non-Gaussianity [0.0] 連続変数系に対するローカライズ可能な真のマルチモード絡み合いを導入する。
非ガウス測度はガウス測度よりも真の多モード絡み合いに集中できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:16:44 GMT)
Let-Mi: An Arabic Levantine Twitter Dataset for Misogynistic Language [0.0] 今回我々は,アラビア語のミソジニーのための最初のベンチマークデータセットである,ミソジニズム言語(let-mi)のためのアラビア語レバンティンtwitterデータセットを紹介する。
Let-Miは、いくつかの最先端の機械学習システムによるバイナリ/マルチ/ターゲット分類タスクによる評価データセットとして使用されました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 12:01:13 GMT)
Inductive Inference in Supervised Classification [0.0] この論文は教師付き分類文脈における帰納的推論に焦点を当てている。
de Finetti型交換性とパーティション交換性という2種類の交換性について議論されている。
また,同時分類器の帰納的学習プロセスは,テストデータの量が無限大となると飽和することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 22:25:55 GMT)
High-precision Quantum Transmitometry of DNA and Methylene-Blue using a
Frequency-Entangled Twin-Photon Beam in Type-I SPDC [0.0] 我々は, 非常に希釈されたRabbit-およびHuman-DNA, Methylene-Blue (MB) の消毒剤としての透過率と, 近赤外波長810nmの薄膜多層膜の透過率を正確に測定した。
驚くべきことに、薄膜多層膜の測定は、この研究で導入された方法ががん治療のためのがん/脳組織やStem細胞に対して実行される可能性があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 21:07:01 GMT)
Experimental requirements for entangled two-photon spectroscopy [0.0] 絡み合った2光子分光法は、古典的プロトコルと比較して利点が期待できる。
ここでは、高分解能で絡み合った光子のスペクトル形成を可能にする実験装置について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 08:28:06 GMT)
Experimental SWAP test of infinite dimensional quantum states [0.0] SWAPテストは、171mathrmYb+$イオンを閉じ込めた系における2つの運動状態の重なりを測定する。
我々は、フォック状態、コヒーレント状態、圧縮真空状態、猫状態という、様々な量子状態の重なりの測定を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 12:43:12 GMT)
Evolutional Deep Neural Network [0.0] 偏微分方程式(PDE)の解に対する進化的ディープニューラルネットワーク(EDNN)の導入
パラメータ空間にニューラルネットワークの重みを行進させることで、EDNNは無限に長い状態空間の軌道を予測できる。
熱方程式、対流方程式、バーガース方程式、クラモト・シヴァシンスキー方程式、ナビエ・ストークス方程式を含むいくつかの応用が解かれる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 00:33:11 GMT)
Entanglement amplification between superposed detectors in flat and
curved spacetimes [0.0] 静的デシッターとミンコフスキー時空における静的軌道の量子重ね合わせにおける2つのUnruh-deWitt検出器間の絡み合いの回収プロトコルを考える。
それぞれの検出器の経路の空間的重ね合わせにより、古典的な軌道上の検出器ではそうでなければ不可能なレジームの量子場から絡み合うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 02:27:44 GMT)
Entanglement Cost for Steering Assemblages [0.0] 本稿では,元の状態と測定値が不明な場合に,ステアリングアセンブリ作成に必要な絡み合い量を定量化する方法について述べる。
集合体形成の絡み合いは一般に連続ではなく、平坦な屋根延長ではないことが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 08:56:56 GMT)
Dynamic Kernel Matching for Non-conforming Data: A Case Study of T-cell
Receptor Datasets [0.0] 既存の統計分類器を変形させないデータを扱う手法について述べる。
i) 疾患抗原をラベル付けしたT細胞受容体 (TCR) 配列のデータセット, (ii) 患者サイトメガロウイルス (CMV) セロスタスをラベル付けしたTCRレパートリーのデータセットについて検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 18:39:14 GMT)
Domain Generalization using Ensemble Learning [0.0] モデルが単一ソースドメインでトレーニングされる場合、モデルの弱い一般化の問題に対処する。
この観点から,単一ソース上で訓練されたベースディープラーニングモデルに基づいてアンサンブルモデルを構築し,その集合予測の一般化を促進する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 13:50:36 GMT)
Detecting Entanglement in Unfaithful States [0.0] エンタングルメント証人は、フルトモグラフィーを行うことなく未知の状態のエンタングルメントを検出する効果的な方法である。
そこで本研究では, 測定結果を用いて下界の絡み合いを計算し, 絡み合いを検出する新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 06:43:24 GMT)
Danish Fungi 2020 -- Not Just Another Image Recognition Dataset [0.0] デンマークのFungi 2020(DF20)という新しいきめ細かいデータセットとベンチマークを紹介します。
データセットはデンマークの菌類アトラスに提出された観測結果から構築されている。
df20はimagenetと重複しないため、imagenetの公開チェックポイントから微調整されたモデルの偏りのない比較が可能になる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 09:33:11 GMT)
Comments on the Weyl-Wigner calculus for lattice models [0.0] 離散格子モデルに対するコンパクトな連続運動量空間の使用は非物理的に確立されていることを指摘した。
格子モデルのこの新しいW-W形式は、2つの離散格子場を表すキュービットの量子物理学の扱いに失敗した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 16:17:44 GMT)
Collective Decision of One-vs-Rest Networks for Open Set Recognition [0.0] 厳密で洗練された決定境界を設定することでOSRの性能を最大化できるという直感に基づく,シンプルなオープンセット認識(OSR)手法を提案する。
提案手法は, オーバージェネリゼーションを効果的に低減し, 最先端の手法よりも優れた性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 13:06:46 GMT)
Chaos and Ergodicity in Extended Quantum Systems with Noisy Driving [0.0] 固定方向のランダム場を持つ局所量子回路群における時間発展演算子について検討する。
本稿では, 一般化スペクトル形状因子を動的相関関数で表すシステムについて述べる。
これはまた、多体のThouless time $tau_rm th$ -- 一般化されたスペクトル形成因子がランダム行列理論の予測に続いて始まる時間 -- とシステムの保存法則との間の接続も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 13:12:18 GMT)
Challenges of 3D Surface Reconstruction in Capsule Endoscopy [0.0] カプセル内視鏡(CE)画像を用いた3次元表面再構成には課題がある。
このような課題の評価は2つの部分に分けられる。
実験は一般化可能な視野のラインおよび高度のセリウムのイメージの前処理手段の必要性を示しました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:18:48 GMT)
Cavity Quantum Electrodynamics at Arbitrary Light-Matter Coupling
Strengths [0.0] 強い結合性を持つ量子光マターシステムは、分析が難しいことで知られている。
そこで本研究では,すべての相互作用強度で光-物質相関を解析するための非摂動的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 00:44:24 GMT)
Artificial Intelligence Narratives: An Objective Perspective on Current
Developments [0.0] この研究は、人工知能(AI)の全体像をより深く理解することに関心のある研究者に出発点を提供します。
読者にとって欠かせないことは、AIは様々な方法、思考の流派、そしてそれぞれの歴史的運動を含む包括的用語として理解されなければならないことである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:33:00 GMT)
An analytical approach to symmetry breaking in multipole RF-traps [0.0] 完全に対称なオクタポールトラップの方程式に対する低次項を含む現実的なオクタポールトラップのRFポテンシャルを解析的に記述する。
欠陥が個別に取られる単純な場合の組合せに依存する電極偏差のあるトラップに対して、完全な方程式が提案される。
各電極に印加されるRF電圧の振幅を独立に微調整することで、現実的なトラップの幾何学的欠陥を軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 10:31:55 GMT)
A training programme for early-stage researchers that focuses on
developing personal science outreach portfolios [0.0] アウトリーチスキルの開発は、専門家でない聴衆に仕事を伝える際、研究者にとって重要である。
正式なトレーニングがないため、研究者は通常、アウトリーチトレーニングの利点に気付いておらず、しばしばアウトリーチを過小評価する。
本稿では、量子物理学のPhD学生の国際ネットワークを用いて、アウトリーチスキルの開発と関連する専門的利益の理解に焦点を当てたトレーニングプログラムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 17:53:36 GMT)
A Pilot Study For Fragment Identification Using 2D NMR and Deep Learning [0.0] アプリケーションは単純なネットワークを用いて、純粋な化合物のサブ構造を確実に検出することができる。
HMBCデータおよびHMBCおよびHSQCの組合せはHSQCだけよりよい結果を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Mar 2021 20:25:41 GMT)